Submit Search
Upload
10分で分かるr言語入門ver2.10 14 1101
•
7 likes
•
3,597 views
Nobuaki Oshiro
Follow
https://atnd.org/events/57640
Read less
Read more
Engineering
Report
Share
Report
Share
1 of 105
Download now
Download to read offline
Recommended
データ解析技術入門(R編)
データ解析技術入門(R編)
Takumi Asai
普通のプログラミング言語R
普通のプログラミング言語R
Shuyo Nakatani
はじめての「R」
はじめての「R」
Masahiro Hayashi
統計ソフトRの使い方_2015.04.17
統計ソフトRの使い方_2015.04.17
hicky1225
第1回Rを使って統計分析を勉強する会
第1回Rを使って統計分析を勉強する会
Nobuto Inoguchi
yieldとreturnの話
yieldとreturnの話
bleis tift
不遇の標準ライブラリ - valarray
不遇の標準ライブラリ - valarray
Ryosuke839
Rの導入とRStudio事始め(改訂版)
Rの導入とRStudio事始め(改訂版)
Takashi Yamane
Recommended
データ解析技術入門(R編)
データ解析技術入門(R編)
Takumi Asai
普通のプログラミング言語R
普通のプログラミング言語R
Shuyo Nakatani
はじめての「R」
はじめての「R」
Masahiro Hayashi
統計ソフトRの使い方_2015.04.17
統計ソフトRの使い方_2015.04.17
hicky1225
第1回Rを使って統計分析を勉強する会
第1回Rを使って統計分析を勉強する会
Nobuto Inoguchi
yieldとreturnの話
yieldとreturnの話
bleis tift
不遇の標準ライブラリ - valarray
不遇の標準ライブラリ - valarray
Ryosuke839
Rの導入とRStudio事始め(改訂版)
Rの導入とRStudio事始め(改訂版)
Takashi Yamane
Rの高速化
Rの高速化
弘毅 露崎
高速な倍精度指数関数expの実装
高速な倍精度指数関数expの実装
MITSUNARI Shigeo
Visual Studio CodeでRを使う
Visual Studio CodeでRを使う
Atsushi Hayakawa
Pythonが動く仕組み(の概要)
Pythonが動く仕組み(の概要)
Yoshiaki Shibutani
浮動小数点(IEEE754)を圧縮したい@dsirnlp#4
浮動小数点(IEEE754)を圧縮したい@dsirnlp#4
Takeshi Yamamuro
純粋関数型アルゴリズム入門
純粋関数型アルゴリズム入門
Kimikazu Kato
Vim scriptとJavaとHaskell
Vim scriptとJavaとHaskell
aiya000
RのffでGLMしてみたけど...
RのffでGLMしてみたけど...
Kazuya Wada
x86x64 SSE4.2 POPCNT
x86x64 SSE4.2 POPCNT
takesako
組み込みでこそC++を使う10の理由
組み込みでこそC++を使う10の理由
kikairoya
関数プログラミング入門
関数プログラミング入門
Hideyuki Tanaka
AVX2時代の正規表現マッチング 〜半群でぐんぐん!〜
AVX2時代の正規表現マッチング 〜半群でぐんぐん!〜
Ryoma Sin'ya
東京R非公式おじさんが教える本当に気持ちいいパッケージ作成法
東京R非公式おじさんが教える本当に気持ちいいパッケージ作成法
Nagi Teramo
Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)
Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)
Shintaro Fukushima
Chapter1 4.6
Chapter1 4.6
Takuya Minagawa
R6パッケージの紹介―機能と実装
R6パッケージの紹介―機能と実装
__nakamichi__
C言語超入門
C言語超入門
Mercury Soft
C++コミュニティーの中心でC++をDISる
C++コミュニティーの中心でC++をDISる
Hideyuki Tanaka
GoogleのSHA-1のはなし
GoogleのSHA-1のはなし
MITSUNARI Shigeo
動的計画法の並列化
動的計画法の並列化
Proktmr
Tokyo r38
Tokyo r38
Takashi Minoda
R勉強会40回lt
R勉強会40回lt
Hisashi Nakayama
More Related Content
What's hot
Rの高速化
Rの高速化
弘毅 露崎
高速な倍精度指数関数expの実装
高速な倍精度指数関数expの実装
MITSUNARI Shigeo
Visual Studio CodeでRを使う
Visual Studio CodeでRを使う
Atsushi Hayakawa
Pythonが動く仕組み(の概要)
Pythonが動く仕組み(の概要)
Yoshiaki Shibutani
浮動小数点(IEEE754)を圧縮したい@dsirnlp#4
浮動小数点(IEEE754)を圧縮したい@dsirnlp#4
Takeshi Yamamuro
純粋関数型アルゴリズム入門
純粋関数型アルゴリズム入門
Kimikazu Kato
Vim scriptとJavaとHaskell
Vim scriptとJavaとHaskell
aiya000
RのffでGLMしてみたけど...
RのffでGLMしてみたけど...
Kazuya Wada
x86x64 SSE4.2 POPCNT
x86x64 SSE4.2 POPCNT
takesako
組み込みでこそC++を使う10の理由
組み込みでこそC++を使う10の理由
kikairoya
関数プログラミング入門
関数プログラミング入門
Hideyuki Tanaka
AVX2時代の正規表現マッチング 〜半群でぐんぐん!〜
AVX2時代の正規表現マッチング 〜半群でぐんぐん!〜
Ryoma Sin'ya
東京R非公式おじさんが教える本当に気持ちいいパッケージ作成法
東京R非公式おじさんが教える本当に気持ちいいパッケージ作成法
Nagi Teramo
Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)
Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)
Shintaro Fukushima
Chapter1 4.6
Chapter1 4.6
Takuya Minagawa
R6パッケージの紹介―機能と実装
R6パッケージの紹介―機能と実装
__nakamichi__
C言語超入門
C言語超入門
Mercury Soft
C++コミュニティーの中心でC++をDISる
C++コミュニティーの中心でC++をDISる
Hideyuki Tanaka
GoogleのSHA-1のはなし
GoogleのSHA-1のはなし
MITSUNARI Shigeo
動的計画法の並列化
動的計画法の並列化
Proktmr
What's hot
(20)
Rの高速化
Rの高速化
高速な倍精度指数関数expの実装
高速な倍精度指数関数expの実装
Visual Studio CodeでRを使う
Visual Studio CodeでRを使う
Pythonが動く仕組み(の概要)
Pythonが動く仕組み(の概要)
浮動小数点(IEEE754)を圧縮したい@dsirnlp#4
浮動小数点(IEEE754)を圧縮したい@dsirnlp#4
純粋関数型アルゴリズム入門
純粋関数型アルゴリズム入門
Vim scriptとJavaとHaskell
Vim scriptとJavaとHaskell
RのffでGLMしてみたけど...
RのffでGLMしてみたけど...
x86x64 SSE4.2 POPCNT
x86x64 SSE4.2 POPCNT
組み込みでこそC++を使う10の理由
組み込みでこそC++を使う10の理由
関数プログラミング入門
関数プログラミング入門
AVX2時代の正規表現マッチング 〜半群でぐんぐん!〜
AVX2時代の正規表現マッチング 〜半群でぐんぐん!〜
東京R非公式おじさんが教える本当に気持ちいいパッケージ作成法
東京R非公式おじさんが教える本当に気持ちいいパッケージ作成法
Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)
Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)
Chapter1 4.6
Chapter1 4.6
R6パッケージの紹介―機能と実装
R6パッケージの紹介―機能と実装
C言語超入門
C言語超入門
C++コミュニティーの中心でC++をDISる
C++コミュニティーの中心でC++をDISる
GoogleのSHA-1のはなし
GoogleのSHA-1のはなし
動的計画法の並列化
動的計画法の並列化
Viewers also liked
Tokyo r38
Tokyo r38
Takashi Minoda
R勉強会40回lt
R勉強会40回lt
Hisashi Nakayama
RとWeb API
RとWeb API
Yohei Sato
Tokyo r39 beginner
Tokyo r39 beginner
Takashi Minoda
Introduction to statistics
Introduction to statistics
Kohta Ishikawa
企業における統計学入門
企業における統計学入門
antibayesian 俺がS式だ
Viewers also liked
(6)
Tokyo r38
Tokyo r38
R勉強会40回lt
R勉強会40回lt
RとWeb API
RとWeb API
Tokyo r39 beginner
Tokyo r39 beginner
Introduction to statistics
Introduction to statistics
企業における統計学入門
企業における統計学入門
Similar to 10分で分かるr言語入門ver2.10 14 1101
10分で分かるr言語入門ver2.9 14 0920
10分で分かるr言語入門ver2.9 14 0920
Nobuaki Oshiro
10min r study_tokyor25
10min r study_tokyor25
Nobuaki Oshiro
10min r study_tokyor25
10min r study_tokyor25
Nobuaki Oshiro
12-11-30 Kashiwa.R #5 初めてのR Rを始める前に知っておきたい10のこと
12-11-30 Kashiwa.R #5 初めてのR Rを始める前に知っておきたい10のこと
Haruka Ozaki
R language definition3.1_3.2
R language definition3.1_3.2
Yoshiteru Kamiyama
Tokyor23 doradora09
Tokyor23 doradora09
Nobuaki Oshiro
genuine-highlighter: マクロを認識するClojure向けのシンタックスハイライター
genuine-highlighter: マクロを認識するClojure向けのシンタックスハイライター
sohta
10分で分かるr言語入門ver2.15 15 1010
10分で分かるr言語入門ver2.15 15 1010
Nobuaki Oshiro
Nagoya.R #12 入門者講習
Nagoya.R #12 入門者講習
Yusaku Kawaguchi
K010 appstat201201
K010 appstat201201
t2tarumi
10分で分かるr言語入門ver2 upload用
10分で分かるr言語入門ver2 upload用
Nobuaki Oshiro
F#入門 ~関数プログラミングとは何か~
F#入門 ~関数プログラミングとは何か~
Nobuhisa Koizumi
C# 式木 (Expression Tree) ~ LINQをより深く理解するために ~
C# 式木 (Expression Tree) ~ LINQをより深く理解するために ~
Fujio Kojima
20140920 tokyo r43
20140920 tokyo r43
Takashi Kitano
Rで学ぶデータマイニングI 第8章〜第13章
Rで学ぶデータマイニングI 第8章〜第13章
Prunus 1350
[機械学習]文章のクラス分類
[機械学習]文章のクラス分類
Tetsuya Hasegawa
2017年3月版データマエショリスト入門
2017年3月版データマエショリスト入門
Yuya Matsumura
2017年3月版データマエショリスト入門(誤植修正版)
2017年3月版データマエショリスト入門(誤植修正版)
Yuya Matsumura
実務者のためのかんたんScalaz
実務者のためのかんたんScalaz
Tomoharu ASAMI
第四回 JavaScriptから始めるプログラミング2016
第四回 JavaScriptから始めるプログラミング2016
kyoto university
Similar to 10分で分かるr言語入門ver2.10 14 1101
(20)
10分で分かるr言語入門ver2.9 14 0920
10分で分かるr言語入門ver2.9 14 0920
10min r study_tokyor25
10min r study_tokyor25
10min r study_tokyor25
10min r study_tokyor25
12-11-30 Kashiwa.R #5 初めてのR Rを始める前に知っておきたい10のこと
12-11-30 Kashiwa.R #5 初めてのR Rを始める前に知っておきたい10のこと
R language definition3.1_3.2
R language definition3.1_3.2
Tokyor23 doradora09
Tokyor23 doradora09
genuine-highlighter: マクロを認識するClojure向けのシンタックスハイライター
genuine-highlighter: マクロを認識するClojure向けのシンタックスハイライター
10分で分かるr言語入門ver2.15 15 1010
10分で分かるr言語入門ver2.15 15 1010
Nagoya.R #12 入門者講習
Nagoya.R #12 入門者講習
K010 appstat201201
K010 appstat201201
10分で分かるr言語入門ver2 upload用
10分で分かるr言語入門ver2 upload用
F#入門 ~関数プログラミングとは何か~
F#入門 ~関数プログラミングとは何か~
C# 式木 (Expression Tree) ~ LINQをより深く理解するために ~
C# 式木 (Expression Tree) ~ LINQをより深く理解するために ~
20140920 tokyo r43
20140920 tokyo r43
Rで学ぶデータマイニングI 第8章〜第13章
Rで学ぶデータマイニングI 第8章〜第13章
[機械学習]文章のクラス分類
[機械学習]文章のクラス分類
2017年3月版データマエショリスト入門
2017年3月版データマエショリスト入門
2017年3月版データマエショリスト入門(誤植修正版)
2017年3月版データマエショリスト入門(誤植修正版)
実務者のためのかんたんScalaz
実務者のためのかんたんScalaz
第四回 JavaScriptから始めるプログラミング2016
第四回 JavaScriptから始めるプログラミング2016
More from Nobuaki Oshiro
20181117_データ分析プロジェクトの流れを理解する_PDCAとKPIツリー
20181117_データ分析プロジェクトの流れを理解する_PDCAとKPIツリー
Nobuaki Oshiro
20170909 reafletでお手軽可視化 on_r_20分ver_up用
20170909 reafletでお手軽可視化 on_r_20分ver_up用
Nobuaki Oshiro
20170826 fukuoka.r告知_reafletでお手軽可視化_on_r
20170826 fukuoka.r告知_reafletでお手軽可視化_on_r
Nobuaki Oshiro
20170707 rでkaggle入門
20170707 rでkaggle入門
Nobuaki Oshiro
20170312 r言語環境構築&dplyr ハンズオン
20170312 r言語環境構築&dplyr ハンズオン
Nobuaki Oshiro
20161127 doradora09 japanr2016_lt
20161127 doradora09 japanr2016_lt
Nobuaki Oshiro
10分で分かるr言語入門ver2.14 15 0905
10分で分かるr言語入門ver2.14 15 0905
Nobuaki Oshiro
15 0117 kh-coderご紹介 for R users
15 0117 kh-coderご紹介 for R users
Nobuaki Oshiro
15 0117 kh-coderご紹介
15 0117 kh-coderご紹介
Nobuaki Oshiro
15 0117 r言語活用事例-外部公開用
15 0117 r言語活用事例-外部公開用
Nobuaki Oshiro
10分で分かるr言語入門 短縮バージョン 15-0117_upload用
10分で分かるr言語入門 短縮バージョン 15-0117_upload用
Nobuaki Oshiro
10分で分かるr言語入門ver2.8 14 0712
10分で分かるr言語入門ver2.8 14 0712
Nobuaki Oshiro
10分で分かるr言語入門ver2.7
10分で分かるr言語入門ver2.7
Nobuaki Oshiro
10分で分かるr言語入門ver2 6
10分で分かるr言語入門ver2 6
Nobuaki Oshiro
10分で分かるr言語入門ver2.5
10分で分かるr言語入門ver2.5
Nobuaki Oshiro
10分で分かるr言語入門ver2.4
10分で分かるr言語入門ver2.4
Nobuaki Oshiro
Doradora09 lt tokyo_r33
Doradora09 lt tokyo_r33
Nobuaki Oshiro
10分で分かるr言語入門ver2.3
10分で分かるr言語入門ver2.3
Nobuaki Oshiro
10分で分かるr言語入門ver2.2 13 0223
10分で分かるr言語入門ver2.2 13 0223
Nobuaki Oshiro
Code iq×japanr 公開用
Code iq×japanr 公開用
Nobuaki Oshiro
More from Nobuaki Oshiro
(20)
20181117_データ分析プロジェクトの流れを理解する_PDCAとKPIツリー
20181117_データ分析プロジェクトの流れを理解する_PDCAとKPIツリー
20170909 reafletでお手軽可視化 on_r_20分ver_up用
20170909 reafletでお手軽可視化 on_r_20分ver_up用
20170826 fukuoka.r告知_reafletでお手軽可視化_on_r
20170826 fukuoka.r告知_reafletでお手軽可視化_on_r
20170707 rでkaggle入門
20170707 rでkaggle入門
20170312 r言語環境構築&dplyr ハンズオン
20170312 r言語環境構築&dplyr ハンズオン
20161127 doradora09 japanr2016_lt
20161127 doradora09 japanr2016_lt
10分で分かるr言語入門ver2.14 15 0905
10分で分かるr言語入門ver2.14 15 0905
15 0117 kh-coderご紹介 for R users
15 0117 kh-coderご紹介 for R users
15 0117 kh-coderご紹介
15 0117 kh-coderご紹介
15 0117 r言語活用事例-外部公開用
15 0117 r言語活用事例-外部公開用
10分で分かるr言語入門 短縮バージョン 15-0117_upload用
10分で分かるr言語入門 短縮バージョン 15-0117_upload用
10分で分かるr言語入門ver2.8 14 0712
10分で分かるr言語入門ver2.8 14 0712
10分で分かるr言語入門ver2.7
10分で分かるr言語入門ver2.7
10分で分かるr言語入門ver2 6
10分で分かるr言語入門ver2 6
10分で分かるr言語入門ver2.5
10分で分かるr言語入門ver2.5
10分で分かるr言語入門ver2.4
10分で分かるr言語入門ver2.4
Doradora09 lt tokyo_r33
Doradora09 lt tokyo_r33
10分で分かるr言語入門ver2.3
10分で分かるr言語入門ver2.3
10分で分かるr言語入門ver2.2 13 0223
10分で分かるr言語入門ver2.2 13 0223
Code iq×japanr 公開用
Code iq×japanr 公開用
10分で分かるr言語入門ver2.10 14 1101
1.
10分で分かる R言語入門 ver2.10
大城信晃 2014/11/01 TokyoR#44 1
2.
開催情報 ATND •
https://atnd.org/events/57640 セキココ • http://sekico.co/zaseki/402 ! 2
3.
本セッションの役割 • R初心者のために基礎を説明
• 本勉強会の以降の他セッションの前提 知識を得てもらう • 資料は後ほど公開しますのでざっと眺 めていただければと思います 3
4.
アジェンダ •自己紹介 •
Rって何 • Rの使い方 • Rの資料 4
5.
自己紹介• 名前:大城信晃 •
Twitter:doradora09 • 職業:データマイニングエンジニア • R:勉強中。 • 業務ではhadoop使ってます • マイブーム: • カクテル作り • カメラ 5
6.
執筆しました!(一部) http://www.amazon.co.jp/dp/4798134902 6
7.
これまで/現在の仕事 • ショッピング関連
• 商品/製品DB 保守開発 • データ分析関連 • 行動ターゲティング • DMP •データを使って顧客像を探る 7
8.
最近の課題 8
9.
分析のスケール化 • スキルセットの異なる職種に合わせた分
析環境作り(営業、企画、分析官) • 中間データのもち方 • 可視化 9
10.
TokyoRでは • 第1回から主に運営側で参加
• 初心者セッション • 懇親会(ピザ、お酒) 10
11.
その他お知らせ 11
12.
今回はブランデー祭り! 12
13.
懇親会も是非 ご参加下さい! 13
14.
アジェンダ • 自己紹介とお知らせ
•Rって何 • Rの使い方 • Rの資料 14
15.
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。 Wikipediaより引用 15
16.
での使われ方 • プロトタイプをRで作って検証
• PythonやC++で実装 GoogleとFacebookではRをどうやって使っているのか? http://pracmper.blogspot.jp/2010/01/googlefacebookr.html 16
17.
用途で分類 コマンドライン形式(CUI) 実務利用プロトタイピング
画面上で操作(GUI) 業務専用 ソフト 実装 17
18.
他言語との比較 特徴価格大規模データ速度 統計特化無料△
(メモリ依存) △ SAS/ SPSS 統計特化数十万~ ○ ○ エクセル直感的1万~ × (約100万行) × C++ 高速だが 開発コスト高 無料~ 数万実装次第◎ Python スクリプト 言語無料実装次第○ 18
19.
こんな方におすすめ • 色々な統計手法を試してみたい方
• エクセルでは物足りない方 • まずは無料で始めてみたい方 19
20.
あると望ましいスキル • プログラミングの基礎
• 統計学の知識 • (英語力) 20
21.
アジェンダ • 自己紹介とお知らせ
• Rって何 •Rの使い方 • Rの資料 21
22.
インストール Windows http://cran.md.tsukuba.ac.jp/
bin/windows/base/ Mac http://cran.md.tsukuba.ac.jp/ Linux http://cran.md.tsukuba.ac.jp/ 22
23.
Rコンソール起動 23
24.
Rコンソール起動 ココに処理を 記述していく
24
25.
処理の記述 3+5 =
8 10-7 = 3 25
26.
解析の流れ データ 処理
レポート 26
27.
解析の流れ データ 処理
レポート 変数 配列 行列 関数 自作関数 パッケージ データフレーム CSV 作図 27
28.
解析の流れ データ 処理
レポート 変数 配列 行列 データフレーム 関数 自作関数 パッケージ CSV 作図 28
29.
値を入れる箱 変数 >
hako <- 10 > hako [1] 10 > hako * 2 [1] 20 29
30.
値を入れる箱 変数 >
hako <- 10 > hako [1] 10 > hako * 2 [1] 20 変数に値を入れる 左矢印のイメージ 変数に対して 処理(かけ算) 30
31.
複数の値をまとめる 配列 >
array <- c(10,20,30) > array [1] 10 20 30 > array * 2 [1] 20 40 60 31
32.
複数の値をまとめる > array
<- c(10,20,30) > array [1] 10 20 30 > array * 2 [1] 20 40 60 処理は 配列全体に 適用される 配列 3つの値を 配列に格納 32
33.
各要素へのアクセス 配列 >
array[1] [1] 10 > array[2] [1] 20 > array[3] [1] 30 33
34.
各要素へのアクセス > array[1]
[1] 10 > array[2] [1] 20 > array[3] [1] 30 配列[番号]で 1個ずつ値を 取り出せる 配列 2個目 3個目 34
35.
2次元の配列 行列 >
array2 <- matrix(c(10,20,30, 40,50,60), 2, 3) > array2 [,1] [,2] [,3] [1,] 10 30 50 [2,] 20 40 60 35
36.
2次元の配列 > array2
<- matrix(c(10,20,30, 40,50,60), 2, 3) > array2 [,1] [,2] [,3] [1,] 10 30 50 [2,] 20 40 60 matrixという 関数を利用して 作る 行列 2行3列の 行列 36
37.
行列覚え方 http://wakuteka.info/R/110729 37
より転載
38.
各要素の指定 行列 >
array2[1,1] [1] 10 > array2[1,] [1] 10 30 50 > array2[,1] [1] 10 20 38
39.
各要素の指定 > array2[1,1]
[1] 10 > array2[1,] [1] 10 30 50 > array2[,1] [1] 10 20 1行1列を 指定 行列 1行目全体 を指定 1列目全体 を指定 39
40.
複数の型を持てる データフレーム >
sex <- c("F","F","M","M","M") #性別 > height <- c(158,162,177,173,166) #身長 > weight <- c(51,55,72,57,64) #体重 > ( x <- data.frame(SEX=sex, HEIGHT=height, WEIGHT=weight) ) SEX HEIGHT WEIGHT 1 F 158 51 2 F 162 55 3 M 177 72 4 M 173 57 5 M 166 64 40
41.
複数の型を持てる > sex
<- c("F","F","M","M","M") #性別 > height <- c(158,162,177,173,166) #身長 > weight <- c(51,55,72,57,64) #体重 > ( x <- data.frame(SEX=sex, HEIGHT=height, WEIGHT=weight) ) SEX HEIGHT WEIGHT 1 F 158 51 2 F 162 55 3 M 177 72 性別(文字列型) 4 M 173 57 身長、体重(数値型) 5 M 166 64 データフレーム data.frame関数で セット 41
42.
要素の指定 > x$HEIGHT
[1] 158 162 177 173 166 ! > x$HEIGHT[1] [1] 158 ! > x$HEIGHT[1:3] [1] 158 162 177 $で 身長(HEIGHT) を全指定 データフレーム 身長1つめだけ 身長1-3番目 42
43.
ここまで • 変数:1種類の型の値を1つ入れる箱(スカラー)
• 配列:1種類の型の値を複数入れる箱(ベクトル) • 行列:1種類の型の複数ベクトルをまとめて表現 • データフレーム:複数の型のベクトルをまとめて 表現 43
44.
CSV 解析の流れ データ
処理 レポート 変数 配列 行列 関数 自作関数 データフレームパッケージ 作図 44
45.
関数処理の呼び出し • 関数は複数の処理をまとめたもの
• 様々な計算が手軽に実行できる 45
46.
関数処理の呼び出し 目的関数名と書式 データの結合C(データ)
合計sum(データ) 個数を求めるlength(データ) 平均mean(データ) 標準偏差sd(データ) ・・・・・・ 46
47.
関数合計を求める > array
[1] 10 20 30 > sum(array) [1] 60 47
48.
関数合計を求める > array
[1] 10 20 30 > sum(array) [1] 60 先ほどの配列 関数名(引数) で処理呼び出し 処理結果が 出力される 48
49.
行列も足せる 関数 >
array2 [,1] [,2] [,3] [1,] 10 30 50 [2,] 20 40 60 > sum(array2) [1] 210 49
50.
行列も足せる > array2
[,1] [,2] [,3] [1,] 10 30 50 [2,] 20 40 60 > sum(array2) [1] 210 合計値が 表示される 関数 先ほどの行列 array2 50
51.
関数結果を格納 変数 >
ret <- sum(array2) > ret [1] 210 51
52.
関数結果を格納 > ret
<- sum(array2) > ret [1] 210 処理結果を 変数に格納 変数 合計値の 確認 52
53.
CSV読み込み CSV 関数
• 変数に毎回データを手入力するのは面倒 • CSV形式(カンマ区切り)ファイルを読み 込む関数がある 53
54.
CSV 関数 CSV読み込み
> hawks <- read.csv("hawks.csv") ! > hawks height salary 1 173 17000 2 178 14000 3 180 9000 54
55.
CSV 関数 CSV読み込み
> hawks <- read.csv("hawks.csv") ! > hawks height salary 1 173 17000 2 178 14000 3 180 9000 read.csv関数に hawks.csvという CSVファイルを 渡して 変数に代入 55
56.
CSV 関数CSV読み込み >
hawks <- read.csv("hawks.csv") ! > hawks height salary 1 173 17000 2 178 14000 3 180 9000 CSVファイルの 変数への 読み込みが 確認できる56
57.
自分で関数を作る 自作関数 •
関数は自分で定義することも可能 • 繰り返し使う処理は自作関数にする 57
58.
関数の書き方 関数名 <-
function (引数) { 処理 } 58
59.
自作関数自分で関数を作る > varp
<- function(x) { retsult <- var(x) * (length(x) - 1) / length(x) retsult } > varp(array) [1] 66.66667 59
60.
自作関数自分で関数を作る > varp
<- function(x) { 関数の定義 retsult <- var(x) * (length(x) - 1) / length(x) retsult } 処理を記述する > varp(array) 実行 [1] 66.66667 60
61.
ここまで • 組み込み関数:基本的な演算が可能
• CSV:read.csv関数でCSV形式のデー タを読み込める • 自作関数:自身で関数を定義できる 61
62.
解析の流れ データ 処理
レポート 変数 配列 行列 関数 自作関数 パッケージ データフレーム CSV 作図 62
63.
作図標準作図関数 • 標準の関数でも色々と作図可能
目的関数名 ヒストグラムhist 散布図plot 箱ヒゲ図boxplot ・・・・・・ 参考URL http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/50.html 63
64.
作図標準作図関数 > x
<- rnorm(50) > hist(x, breaks=seq(-3, 3,1)) 64
65.
作図標準作図関数 乱数生成 >
x <- rnorm(50) > hist(x, breaks=seq(-3, 3,1)) ヒストグラム 作図関数 65
66.
作図標準作図関数 > x
<- rnorm(50) > plot(x) 乱数生成 プロット 関数 66
67.
関数をまとめたもの パッケージ •
複数の関数をまとめたもの • 様々なパッケージがCRANというシステ ムにて無料公開されている • 自作のパッケージも公開できる 67
68.
例 • 作図パッケージggplot2を使えるよう
にする 68
69.
パッケージ外部パッケージ 作図 >
install.packages(“ggplot2”) > library("ggplot2") 69
70.
パッケージ外部パッケージ 作図 >
install.packages(“ggplot2”) > library("ggplot2") CRANから パッケージ ダウンロード& インストール パッケージを ロード 70
71.
パッケージqplotが利用可能 作図 a
<- 1:10 b <- a^2 qplot(a,b) 71
72.
パッケージqplotが利用可能 作図 a
<- 1:10 b <- a^2 qplot(a,b) ggplot2 パッケージ の関数72
73.
qplot(carat, price, data
= diamonds, colour = clarity) サンプルデータ diamonds パッケージ 作図 diamonds データの carat, priceを 描画 73
74.
パッケージ参考資料 作図 http://www.slideshare.net/dichika/ggplot2
74
75.
パッケージ紹介:分析用もある 目的パッケージ名 主成分分析stats(組み込み済)
対応分析MASS クラスター分析stats 線形回帰分析stats 生存分析survival ニューラルネットnnet ・・・・・・ 処理 75
76.
詳細はこちらの書籍で • 過去にTokyoRでもテキストとして利用
http://amazon.jp/dp/4627096011/ 76
77.
ここまで • 作図関数:可視化が可能
• パッケージ:CRANからダウンロード して利用する 77
78.
Rで一連の分析が可能 データ 処理
レポート 78
79.
アジェンダ • 自己紹介とお知らせ
• Rって何 • Rの使い方 •Rの資料 79
80.
• 日本語の資料 80
81.
seekR • R言語用検索エンジン
http://seekr.jp/ 81
82.
ちなみに • 中の人がTokyoRで発表して下さいました!
http://www.slideshare.net/hiratake55/ seekrjp-2822281554
83.
RjpWiki • R言語のWiki
http://www.okada.jp.org/RWiki/ 83
84.
Rコミュニティ発表資料 • Tokyo.R,
Nagoya.R, Tukuba.Rのアーカイブ http://lab.sakaue.info/wiki.cgi/JapanR2010?page=FrontPage 「勉強会発表内容一覧」のリンクから 84
85.
RとSQLの対応付け • SQLが分かる人は一読の価値有り
http://d.hatena.ne.jp/a_bicky/20110529/1306667230 85
86.
サンプルデータ • 統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使え
るデータセットまとめ • http://d.hatena.ne.jp/hoxo_m/ 20120214/p1 • データセット一覧 • http://vincentarelbundock.github.io/ Rdatasets/datasets.html 86
87.
87
88.
• 以下海外のサイト(英語) 88
89.
CRAN Task Viws
• Rには5000以上パッケージがある (2014/09現在) • 用途別におすすめパッケージを紹介 http://cran.r-project.org/web/views/ 89
90.
CRAN Task Viws
• 日本語訳してるサイト(一部機械翻訳) http://www.trifields.jp/r-cran-task-views-639 90
91.
R-Chart • Rでの作図のサンプルが多数ある
http://www.r-chart.com/ 91
92.
まとめ •Rは無料の統計解析ソフト •データ解析からレポートまで利用可能
•Web上の資料も充実 92
93.
まとめ •Rは無料の統計解析ソフト •データ解析からレポートまで利用可能
•Web上の資料も充実 是非使ってみましょう! 93
94.
ご清聴ありがとうございました 94
95.
質疑応答 95
96.
予備資料 96
97.
連携も可能 プログラミング言語寄り (カスタマイズ可能)
.C()関数 実務利用プロトタイピング 業務専用 パッケージ 直感的な操作(用途は限定) RExcel 97
98.
イケメンツールRStudio 98
99.
RStudio資料 http://www.slideshare.net/wdkz/ rstudio-919
3866958
100.
初心者だけど2回目 • 箕田さんの初心者セッション
• 集計、条件分岐、ループ、作図など http://www.slideshare.net/ aad34210/tokyo-r21 http://www.slideshare.net/ aad34210/tokyo-r30-beginner 100
101.
Tips 101
102.
関数 補足:クリップボード #windowsの場合!
>hawks <- read.table("clipboard", header=TRUE,sep=’,’);! #macの場合! >hawks <- read.table(pipe("pbpaste"), header=TRUE,sep=’,’)! > hawks! クリップボードからも height salary! 1 173 17000! 読み込み可能 2 178 14000! 3 180 9000! CSV 102
103.
CSV 関数 補足2:関数調べ方
> ?read.table > ??read.table >help(read.table) ! ヘルプを 呼び出すことが 出来る 103
104.
CSV 関数 補足2:関数調べ方
> ?read.table > ??read.table >help(read.table) 後半には 用例もあるので 参考に ! 104
105.
紹介:テキスト解析ツール KH Corder
• 茶筅やRを裏側で利用(Rのソースで出力可) • GUIで形態素解析、対応分析、ネット ワーク分析が簡単にできる http://khc.sourceforge.net/ 105
Download now