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78th Tokyo.R Radiantによるデータ分析入門

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2019年5月25日に第78回Tokyo.Rで発表した「Radiantによるデータ分析入門」の資料です。

Published in: Data & Analytics
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78th Tokyo.R Radiantによるデータ分析入門

  1. 1. Radiantによる データ分析入門 Tokyo.R 2019-05-25 タナカ ケンタ https://mana.bi/
  2. 2. 1 Radiantとは (1) "Business analytics" のためのRパッケージ ShinyによるブラウザベースのGUIで、容易に "EDA" や "Reproducible research" が可能 UCSDのMBAコースで使用されている インストール、アップデートは関数1つで簡単 (後述) https://vnijs.github.io/radiant/
  3. 3. 1 Radiantとは (2)  ブラウザ上でのマウス操作で、グラフ作成、クロス集計、データ加工などができる
  4. 4. 2 探索的データ解析 (EDA) (1) John W. Tukeyによるデータ分析の考え方 データの観察を基に、仮説立案、手法選択、高度 な分析のためのデータ収集計画などを検討する 2018年の「Kaggle流行語大賞」に選ばれた  (Wikipediaいわく) EDAに触発されて "S" が作られ、 Sを基にRが作られたので、ある種Rの源流と言える
  5. 5. 2 探索的データ解析 (EDA) (2)  1970年代に提唱された古典的な方法論だが、現在あらためて注目が集まっている
  6. 6. 3 Radiantのインストール・アップデート RadiantはCRANに登録されており、基本的に install.packages("radiant") だけで インストールできる RadiantのWebサイトから、開発版のインストール、 アップデートもできる radiant::launcher() 関数でデスクトップに 起動用のショートカットを作成できる (Win, macOS)
  7. 7. 4 Radiantの起動・終了 1. Rのコンソールからパッケージを読み込み、起動する 2. RStudioのアドインとして動作するので、UIのボタンから起動する 3. launcher() 関数で作ったショートカットから起動する > library(radiant) > radiant()
  8. 8. 5 データの読み込み 5.1 サンプルデータの読み込み Radiantには起動時点で diamonds と titanic データセットが読み込まれている その他、examples データを読み込み、多数のサン プルデータセットを使用可能
  9. 9. 5.2 CSVファイルの読み込み  ローカルのファイルまたはURLから、CSVファイルを読み込める  区切り文字、見出し行の有無、読み込む行数なども指定可能
  10. 10. 5.3 クリップボードからの読み込み  Excelなどのデータについては、クリップボード経由でも読み込める
  11. 11. 6 データの観察  高度なデータ分析も、まずはデータを眺めるところから  Radiantでは、グラフによる可視化と、ピボットテーブルによる集計が簡単にできる
  12. 12. 7 データの可視化  Radiantでは、ヒストグラム、確率密度曲線、散布図、3D曲面プロット、 折れ線グラフ、棒グラフ、箱ひげ図を描くことができる  軸やラベル、外観のテーマ設定などもGUIで選択、設定できる
  13. 13. 8 データの集計 8.1 ピボットテーブル  ピボットテーブルも集計軸を選択するだけで簡単に作成できる  平均以外に標準偏差、尖度、歪度、四分位数など様々な観点で集計可能
  14. 14. 8.2 集計関数の適用  "Explore" タブでデータをグループ化し、様々な集計関数を適用して観察できる
  15. 15. 9 データの加工  "Transform" タブで既存のデータを加工し、新しい列を追加するなどができる  "Combine" タブで複数のデータフレームを結合 (Join) できる
  16. 16. 10 モデリング 10.1 回帰モデル  "Model" - "Estimate" - "Linear Regression" から様々なパラメータを選択 して回帰モデルを作成できる  モデルの精度評価も、数値とグラフをGUIで操作して行える
  17. 17. 10.2 分類モデル (1)  "Logistic Regression" など、いくつかの分類アルゴリズムをサポートしている
  18. 18. 10.2 分類モデル (2)  決定木のプロットも簡単にできる
  19. 19. 11 多変量解析 11.1 クラスタリング  "Multivariate" - "Cluster" でクラスタリングができる  k-means法、階層的クラスタリングに対応している
  20. 20. 11.2 因子分析  "Multivariate" - "Factor" で因子分析ができる  最尤法、主成分分析による方法 (?) が選択でき、多くの回転法をサポートする
  21. 21. 11.3 コンジョイント分析  マーケティングにおいて、最適な商品設計をする際の判断基準として行われる  "Multivariate" - "Conjoint" で容易に実行可能
  22. 22. 12 レポートの作成  ここまでGUIで行ってきた操作の結果をRMarkdownで書き出せる  日本語にも対応しており、様々な形式でエクスポート可能
  23. 23. 13 まとめ Radiantは "Business analytics" のためのRパッケージ インストール、アップデートは関数1つで簡単 RStudioのアドインとして動作する 可視化、集計がGUIで簡単にできる 回帰、分類、クラスタリングなど一般的なデータ分析手法を サポートしている 操作の結果をRMarkdownで書き出せる

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