Tokyo r25 hiro_macchan
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- 1. びっぐでぇた解析環境あ～る ～主としてRevolution R のご紹介 ～ 2012/08/04 Tokyo.R #25 Matsui Hiroki
- 2. はじめに このプレゼンテーションは個人の見解で 有り、いかなる所属組織の公式見解ではあ りません。 また、このプレゼンテーションにおいて、 営利企業の製品に関する言及がありますが、 購入を推奨するものではないことをご留意 下さい。 2012/8/4 Tokyo.R#25 2
- 3. 自己紹介 • Matsui Hiroki （ＲＰＴ，ＭＰＨ） • 出身：琵琶湖 住まい：千葉 職場：都内赤 門 • 趣味：サイクリング。一緒に走れる怖くない お嫁様募集中！ • 専門：リハビリテーション、臨床疫学・医療 経済学 • 元理学療法士（リハビリ屋）→研究者 • Ｒは趣味程度に利用→現在は、仕事で利用 未熟者ですので間違い等は指摘して下さい。 • Twitter: Hiro_macchan （できれば、お手柔らかに。。） 2012/8/4 Tokyo.R#25 3
- 9. 背景 http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20120709/407924/ 2012/8/4 Tokyo.R#25 9
- 10. 背景 • R はビッグデータ解析環境として適しているの か？ – 確かに、各種ライブラリのおかげでデータを解析す る目的であれば極めて有用なツールである。 • R は基本的にデータをメモリ上に保持する。 – メモリ上限までしかデータを保持できない。 • R の処理系は決して高速とは呼べない。 – 基本的に単一CPUしか利用しない。 • ビッグデータと呼ばれる大規模データ解析に適し ていない？ 2012/8/4 Tokyo.R#25 10
- 11. 背景 • 偉大な諸先輩方の貴重な資料 @sfchaos さん @wdkz さん (2011/04/10) (2011/11/26) • R で大規模データを扱う各種チャレンジは 継続的に行われている。 2012/8/4 Tokyo.R#25 11
- 12. 背景 • 今回のプレゼンテーションは以下の点に触れた い。 – Rの商用パッケージである、RevoscaleR を使用 してHDD上でデータの処理を行う事が出来る。 – ＋α（LTネタについて） 2012/8/4 Tokyo.R#25 12
- 13. RevoScaleRについて • Revolution Analytics @カルフォルニア製 • Revolution R Enterprize に同梱されたパッ ケージみたいな扱い。 • 最近Revolution R Enterprize 6.0が出た。 • $1,000@1USER • アカデミアにいる人はフリーで利用でき る。 • 何か、ダウンロードするときにセキュリ ティに引っかかるんだけど。。。。広告 2012/8/4 Tokyo.R#25 13
- 14. RevoScaleRについて • bigmemory, ff などと同じくHDD上に一時ファイ ルを作成しそこにアクセスしながら解析する。 • Bigmemoryと違いData.frame を扱える。 • 独自関数で一般化線形モデルをサポート。 Summary Statistics，Crosstabulations Correlation and Covariance,Linear Regression Binomial Logistic Regression, Principal Components Analysis Generalized Linear Modeling,K-means clustering, Predictions • どうも、分散処理をサポートしているらしい。 2012/8/4 Tokyo.R#25 14
- 15. 今回使用するデータセットについ て • Data Expo 2009 – アメリカの航空旅客機の飛行データ – 1987年～2008年 – http://stat-computing.org/dataexpo/2009/the- data.html – フライトの日時や予定離着陸時間、目的地な どの情報を２９カラムで表している。 – 今回は、時間の都合上2008年のデータを使用 2012/8/4 Tokyo.R#25 15
- 16. RevoscaleR の使い方 1. データをHDD上にXDFファイル として格納 2. XDFファイルの編集 3. XDFファイルの解析 4. 分散処理 2012/8/4 Tokyo.R#25 16
- 17. RevoscaleR の使い方 1. データをHDD上にXDFファイル として格納 2. XDFファイルの編集 3. XDFファイルの解析 4. 分散処理 2012/8/4 Tokyo.R#25 17
- 18. RevoscaleR の使い方 データの格納 dat.2008.rx <- rxTextToXdf(inFile="C:/Users/hoge/2008.csv", outFile="C:/Users/hoge/air2008.xdf", overwrite=TRUE) 入力ファイル（テキストファイル） 出力ファイル（.xdf）のパ のパス ス rxImportToXdf(inSource, outSource, rowSelection = NULL, transforms = NULL, transformFunc = NULL, transformVars = NULL, userObjects = NULL, append = "none", overwrite = FALSE, numRows = -1, reportProgress = rxGetOption("reportProgress")) SASのデータセットとかも読めるらし い。 2012/8/4 Tokyo.R#25 18
- 19. RevoscaleR の使い方 データの格納 dat.2008.rx <- rxTextToXdf(inFile="C:/Users/hoge/2008.csv", outFile="C:/Users/hoge/air2008.xdf", overwrite=TRUE, colClasses=) colClasses ：“logical”, “integer”,“factor”, “numeric”, “character”等が指定できる。 2012/8/4 Tokyo.R#25 19
- 20. RevoscaleR の使い方 1. データをHDD上にXDFファイル として格納 2. XDFファイルの編集 3. XDFファイルの解析 4. 分散処理 2012/8/4 Tokyo.R#25 20
- 21. RevoscaleR の使い方 XDFファイルの編集 • XDFファイルの中身の確認 rxGetInfoXdf("C:/hoge/air2008.xdf", getVarInfo = TRUE) File name: C:/hoge/air2008.xdf Number of observations: 7009728 Number of variables: 29 Number of blocks: 15 Variable information: Var 1: Year, Type: integer, Low/High: (2008, 2008) Var 2: Month, Type: integer, Low/High: (1, 12) ： 2012/8/4 Tokyo.R#25 21
- 22. RevoscaleR の使い方 XDFファイルの編集 • XDFファイルの中身の編集 rxDataStepXdf(inFile = inputFile, outFile = outputFile, transforms = list(a = Year * 20, b = 100 * Month), #rowSelection = Weekday == 0, varsToKeep = varsToKeep, overwrite = TRUE) File name: C:/hoge/air2008.xdf Number of observations: 7009728 ： Var 29: LateAircraftDelay, Type: integer, Low/High: (0, 1316) Var 30: a, Type: numeric, Low/High: (4016000.0000, 4016000.0000) Var 31: b, Type: numeric, Low/High: (20.0000, 240.0000) 2012/8/4 Tokyo.R#25 22
- 23. RevoscaleR の使い方 1. データをHDD上にXDFファイル として格納 2. XDFファイルの編集 3. XDFファイルの解析 4. 分散処理 2012/8/4 Tokyo.R#25 23
- 24. RevoscaleR の使い方 XDFファイルの解析 • XDFファイルのクロス表集計 CTabs <- rxCrossTabs(ArrDelay ~ Origin, data = "C:/hoge/air2008.xdf") 何かうまく動かなかったです。 最初の読み込み時にちゃんと型設定すべきでした。 雰囲気的にはreshape2みたいなのりでデータの加 工が出来るっぽい？ 2012/8/4 Tokyo.R#25 24
- 25. RevoscaleR の使い方 XDFファイルの解析 • XDFファイル→ヒストグラム rxHistogram(~AirTime, data = "C:/hoge/air2008.xdf") 2012/8/4 Tokyo.R#25 25
- 26. RevoscaleR の使い方 XDFファイルの解析 • XDFファイルを直接GLMにぶち込む。 • 多分、rxLinMod()あたりにオプション指定する事で出来そ う？ 調査中 2012/8/4 Tokyo.R#25 26
- 27. RevoscaleR の使い方 1. データをHDD上にXDFファイル として格納 2. XDFファイルの編集 3. XDFファイルの解析 4. 分散処理 2012/8/4 Tokyo.R#25 27
- 28. RevoscaleR の使い方 分散処理 • ニュースリリースには、Revoscale Rは並列処理機能を有 し、Windows HPC Serverやクラウド環境での並列処理を実 施できるとある。。。 調査中 2012/8/4 Tokyo.R#25 28
- 29. まとめに変えて • RevoScaleRでHDD上でのデータ処理が可能 となることから、メモリ上限の制約からR を解き放つ事が出来る。 • ちょっと、遅い気がする。 – 並列処理機能についてもう少し調査が必要 – 高速なドライブ（FusionIO社製 iOdrive）との 相性は？ • $1000の価値があるかはもう少し見ないと わからない。 2012/8/4 Tokyo.R#25 29
- 30. 現在の心境 調査未実施が多いことをお詫びします。 次の機会に、追加情報をお届けします。 2012/8/4 Tokyo.R#25 30
- 31. 参考文献 @sfchaos さん資料 http://www.slideshare.net/sfchaos/rbigmemory-tokyowebmining10 @wdkz さん資料 http://www.slideshare.net/wdkz/rffbigmemoryrevoscaler-10334116 Revolution Analytics http://www.revolutionanalytics.com/ 2012/8/4 Tokyo.R#25 31
- 32. ＋α • 実は、今回LT予定でした。 • LTテーマは 「データ前処理・失敗分析」 2012/8/4 Tokyo.R#25 32
- 33. 某飲み会にて。。。 • “ビールうめー！” • “女性の前では否定的な言葉は使わない。 なんかめんどくさいことがあったら嫌い じゃないんだよねって言うとよいよ！” • “Ｒ 使って解析するわけだけど、データの 前処理ってかなり大切だよね？” • “解析って色々やるわけだけど、失敗分析 についても共有すべきだよね？”
- 34. 分析者のお悩みあるある！！
- 35. 次回（今回？）予告 • 私のテーマ 「Excelの結合セルに関するごり押し事 例」 • みなさんのバッドノウハウとか、失敗事 例LTで発表しませんか？ • 主催者の里さんと、皆様のご意見を賜り たいと思います。 2012/8/4 Tokyo.R#25 35
- 36. Thank You ! 2012/8/4 Tokyo.R#25 36