1. 第１回関東ゼロからはじめるＲ勉
強会
Ｒとは何か

2. AGENDA
 自己紹介
 なんで最近Rなの？
 Ｒってなに？
 Ｒでできること
 必要なもの
 どんな人が使うか？

3. AGENDA
 自己紹介
 なんで最近Rなの？
 Ｒってなに？
 Ｒでできること
 必要なもの
 どんな人が使うか？

4. 自己紹介
 名前
飯田 啓介
(twitter: menphis_feel)
(facebook: 飯田啓介 ブリリアントサービス)
 会社
株式会社ブリリアントサービス 行動心理分析部
 業務
データ解析、マイニング
 関西R言語勉強会主催
ブログ：http://kansaizeror.blogspot.jp/

5. AGENDA
 自己紹介
 なんで最近Rなの？
 Ｒってなに？
 Ｒでできること
 必要なもの
 どんな人が使うか？

6. なんで最近Rなのか？
今まではExcelでガシガシ統計グラフを書いていた。
データ量が尐なく手作業でなんの問題もなかった。
爆発的にデータ量が増えてきた。
マーケットリサーチやソーシャルマイニングでデータ解析することが
増えた
Excelでもできるがマウスで右手が痙攣するほど手作業コスト
大
VBAは複雑なコードになる。
解析方法の共有が難しい。（解析基本パッケージが共有できて
ない）
Ｒで解決しようじゃないか。

7. AGENDA
 自己紹介
 なんで最近Rなの？
 Ｒってなに？
 Ｒでできること
 必要なもの
 どんな人が使うか？

8. Ｒってなに？
By Wikipedia
R言語(アールげんご)は、オープンソースでフリーソフトウェアの統計解析
向けプログラミング言語、及びその開発実行環境である。
もうちょっと詳し
く
統計に適した解析環境を提供してくれる言語
最小限の労力で見通しよく解析するために工夫された命令体系を備えて
いる。

9. Ｒってなに？
 可視化が得意
数値をグラフとして表し人間が理解しやすくする。
(BI、Excelと同等)
 統計、予測分析が得意
数値間の関係をモデル化しデータの全体像を
導き出す。
(R言語という統計解析に特化した言語を利用する
ことで単純、高速化する)

10. AGENDA
 自己紹介
 なんで最近Rなの？
 Ｒってなに？
 Ｒでできること
 必要なもの
 どんな人が使うか？

11. Ｒでできること
 ベクトル、配列、行列、データフレームが簡単
 乱数発生が簡単
 グラグが簡単
 CRANネットワークで便利なパッケージが日々更新
 多言語とリンク

12. 統計に適した解析環境とは例えば
 ベクトル、配列、行列、データフレームが簡単
 乱数発生が簡単
 グラグが簡単
 CRANネットワークで便利なパッケージが日々更新
 多言語とリンク

13. 行、列が一行でできあがる
cols<-cbind(1,2,3) # 行生成だーん
rows<-rbind(1,2,3) # 列生成だーん
mt.c<-matrix(1:3, nrow=3, ncol=3) # 行列だーん
mt.r<-matrix(1:3, nrow=3, ncol=3, byrow=T)
r_trans<-t (mt.r) # 転置行列
df<-data.frame(ID=c(1:3), name=c('iida','matsu','ishi'))

14. 統計に適した解析環境とは例えば
 ベクトル、配列、行列、データフレームが簡単
 乱数発生が簡単
 グラフが簡単
 CRANネットワークで便利なパッケージが日々更新
 多言語とリンク

15. 乱数発生が簡単
正規分布、ポアソン分布など多種多様な乱数が簡単
に
生成できる。
(正規分布の例)
#平均1 標準偏差0.5の正規乱数を1000個作る
rd.norm1<-rnorm(1000,mean=1,sd=0.5)
#平均1 標準偏差0.5の正規乱数を1000個作る
rd.norm2<-rnorm(1000, mean=1,sd=0.5)
plot(rd.norm1, rd.norm2)

16. 統計に適した解析環境とは例えば
 ベクトル、配列、行列、データフレームが簡単
 乱数発生が簡単
 グラフが簡単
 CRANネットワークで便利なパッケージが日々更新
 多言語とリンク

17. グラフが簡単に書ける

18. 統計に適した解析環境とは例えば
 ベクトル、配列、行列、データフレームが簡単
 乱数発生が簡単
 グラフが簡単
 CRANネットワークで便利なパッケージが日々更新
 多言語とリンク

19. CRANネットワーク
RのパッケージはCRANリポジトリに多数登録されて非常に便利
線形、非線型モデル、判別分析など分析パッケージが気軽にダウンロード
できる。
日本のミラーサイト
http://essrc.hyogo-u.ac.jp/cran/ 兵庫教育大学
http://cran.md.tsukuba.ac.jp/筑波大学
http://cran.ism.ac.jp/統計数理研究所
ftp://ftp.u-aizu.ac.jp/pub/lang/R/CRAN/ 会津大学
パッケージのインストールもらくらく
install.packages("igraph")

20. 統計に適した解析環境とは例えば
 ベクトル、配列、行列、データフレームが簡単
 乱数発生が簡単
 グラフが簡単
 CRANネットワークで便利なパッケージが日々更新
 多言語とリンク

21. 多言語とリンク
多くの多言語がＲをサポートしている。
 Python
Rpy2, numpy, scipy
 Ruby
rsruby
 Java,
rJava、JRI
 C++
Rcpp

22. AGENDA
 自己紹介
 なんで最近Rなの？
 Ｒってなに？
 Ｒでできること
 必要なもの
 どんな人が使うか？

23. Ｒを使う条件
 OS
Windows, Mac, Linuxと主要開発OSは網羅されてい
る。
 メモリー
Rってスクリプト的。
->つまりアドレス参照じゃない。
基本的にコピーを使う、結構食う。
大規模演算するようになればそれなりのパッケージがあると
ころが
さすがＲ。
 価格
必要なのはこの程度、だれでも始められ
フリーソフト(GNU GPL)であり無料。
る

24. AGENDA
 自己紹介
 なんで最近Rなの？
 Ｒってなに？
 Ｒでできること
 必要なもの
 どんな人が使うか？

25. Ｒを使う人たち
フリーソフトかつ高度のプログラミング能力がいら
ないことから幅ひろいユーザーに支持されている。
医療
科学 ゲーム
金融 教育
セキュリ
機械 農業 ティー

26. ご清聴ありがとうございました
Ｒを共に勉強しましょ
う！