2015年8月30日（日）に開催されたKobe.R（＠都島区民センター）で発表したスライドです。

1. グラフは ggplot2 だけじゃない！
ggvis 入門
Kobe.r 第20回
2015年8月30日
@hikaru1122

2. はじめに
• 五島 光（ごとう・ひかる） @hikaru1122
• R歴およそ1年。関連イベントはこれが初めて。
• 最近、ベイズ推定が気になります。
• 『子犬本』に興味がある方はいっしょに読みませんか？

3. http://hikaru1122.hatenadiary.jp/

4. ggvis とは
• 読み方は「じーじーびず」
• ggplot2 に似ていて、インタラクティブに操作できるグラ
フ作成ツール
• 「ggplot2, Shiny, dplyr, vega.js を統合したもの」
• Winston Chang ＆ Hadley Wickham

5. ggvis との出会い
• きっかけは「ggplot2 なんか苦手」
• Datacamp のグラフ作成講座が ggvis だった。
•ggplot2 よりシンプル、覚えやすい！

6. ggvis のイマイチなところ
• 箱ひげ図がうまく描けない。
• 日本語の扱いができない。
• たまに動かなくなる。

7. ggvis のイマイチなところ
> library(ggvis)
The ggvis API is currently rapidly evolving. We strongly
recommend that you do not rely on this for production, but
feel free to explore（以下、略）
• 「あんまりあてにしないでね」
• 「でも、いろいろ使ってみてね」

8. 使うデータ（プロ野球二軍 ウ・リーグ）
「プロ野球データFreak」より

9. 変数名を変えます

10. 三振する選手は本塁打も多い？
yakyu %>% ggvis(~sanshin, ~home_run) %>%
layer_points()
“then“
からの～
ｘ軸 y軸
散布図

11. チーム別に色分けする
yakyu %>% ggvis(~sanshin, ~home_run, fill = ~team) %>%
layer_points()

12. ちなみに、ややこしいですが・・・
yakyu %>% ggvis(~sanshin, ~home_run, fill := “red”) %>%
layer_points()

13. チームごとの傾向を見る
yakyu %>%
ggvis(~sanshin, ~home_run, fill = ~team, stroke = ~team) %>%
layer_points() %>%
group_by(team) %>%
layer_model_predictions(model = "lm")
グループ化
線を色分け
線形回帰

14. 球団によって違いがあるみたい

15. 非線形回帰なら
yakyu %>%
ggvis(~sanshin, ~home_run, fill = ~team, stroke = ~team) %>%
layer_points() %>%
group_by(team) %>%
layer_smooths()

16. ここから ggvis が得意なところ
yakyu %>%
ggvis(~sanshin, ~home_run, fill = ~team, stroke = ~team) %>%
layer_points() %>%
group_by(team) %>%
layer_model_predictions(model = input_select(c("lm", "loess")))
インタラクティブにする

17. モデル選択ができるようになる
ここで選択
ブラウザが起動

18. 作ったグラフを操作できる
yakyu %>%
ggvis(~sanshin, ~home_run, fill = ~team, stroke = ~team) %>%
layer_points() %>%
group_by(team) %>%
layer_smooths(span = input_slider(0, 1, value=0.75))
今度はスライダー
• よく操作できなくなります。
• まだ ggvis が発展途上中なので許してあげて！

19. ヒストグラムをインタラクティブに
yakyu %>%
ggvis(~home_run) %>%
layer_histograms(width = input_slider(0, 2, value = 1, step = 0.05),
boundary = 0)
目盛りが0.05刻み

20. まとめ
• さらっとそこそこオシャレな作図なら ggvis がオススメ。
• 初心者には ggplot2 より ggvis が覚えやすい。
• 動的なグラフを作れるので楽しい（※すぐ飽きる）。
• ggplot2 と ggvis をうまく使いわけよう！

21. 参考資料
• Knowledge as Practice
http://hikaru1122.hatenadiary.jp/
• Rとウェブの融合（７）ーggvisパッケージー
http://kohske.github.io/ESTRELA/201502/index.html
• Introducing ggvis
http://blog.rstudio.org/2014/06/23/introducing-ggvis/
• Data Visualization in R with ggvis
https://www.datacamp.com/courses/ggvis-data-visualization-r-
tutorial
• ggvis 0.4 overview
http://ggvis.rstudio.com/
• useR! 2014 "Introducing ggvis"
• MANGO SOLUTIONS "Introduction to ggvis"