Introduction r （R入門）

1. Introduction of R 第91回 R勉強会＠Tokyo (#TokyoR) Takashi Minoda 2021/04/17

2. Agenda 1. Rとは？ 2. Rの特徴 3. 快適な実行環境 4. データインポート/ エクスポート 5. データハンドリング 6. モデリング 7. ビジュアライズ 8. プレゼンテーション

4. Rとは？ R言語（あーるげんご）はオープンソース・フリーソフトウェアの統計解析向けのプログラミング言語及びその開発実行環境である。出典:https://ja.wikipedia.org/wiki/R%E8%A8%80%E8%AA%9E

6. Rの特徴 1. ” <- ” 1.1. a <- c(1:10); b <- “TokyoR”; d <- as.Date(“2021/04/17”) 2. CRAN・Githubの数多くのパッケージ 2.1. nrow(available.packages()) -- 14,704 パッケージ (*) 3. Tidyverse 3.1. Tidyなデータ・セットを作る・使ったデータ分析 4. 献身的なコミュニティ 4.1. r-wakalang で献身的なRの猛者達が待っています (*) 2021年4月16日（金）時点 https://qiita.com/uri/items/5583e91bb5301ed5a4ba

7. Rの特徴出典:https://rstudio-education.github.io/tidyverse-cookbook/how-to-use-this-book.html

9. 快適な実行環境

11. データインポート/エクスポート ● インポート ● 様々な形式のデータを R環境へインポートすることが可能。また、パッケージを使うことで様々なデータをインポート可能。 ○ CSV / Excel / JSON / Parquet … ● SQLを使いデータベースへ直接クエリを投げて、 Rデータフレームで受け取る (*) ○ {odbc} / {DBI} / {dbplyr} …. ● エクスポート ○ 様々な形式のデータにエクスポート可能。また、パッケージを使うことで様々なデータをエクスポート可能。 ■ CSV / Excel / JSON / Parquet …

13. データハンドリング ● Original スタイル ○ apply() / tapply() / lapply() / aggregate() ... ○ cbind() / rbind() … ○ order() ○ a$x <- xxxx ● {dplyr} スタイル ○ group_by() summarise() ○ bind_cols() / bind_rows() ○ mutate() ○ arrange() ○ %>%

15. モデリング ● 基本的なモデルから、ディープラーニング等の最新モデルまでパッケージによる拡張が可能 ○ 線形回帰: lm() , 重回帰: glm() …. ○ クラスタリング ○ ランダムフォレスト ○ MCMC ○ 時系列分析（Time Series） ● CRAN Task Viewにてどのようなモデルが使えるのかが確認できる。 https://cran.r-project.org/web/views/

17. ビジュアライズ {ggplot2} plot() demo(graphics)

19. プレゼンテーション {RMarkdown} {shiny} https://rmarkdown.rstudio.com/gallery.html https://shiny.rstudio.com/gallery/

20. Enjoy!

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