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10分で分かるR言語入門ver2_0906
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10分で分かるR言語入門ver2_0906
1.
10分で分かる
R言語入門 ver2 大城信晃 12年9月8日土曜日
2.
セキココ
http://sekico.co/ zaseki/55 12年9月8日土曜日
3.
アジェンダ
• 自己紹介 • Rって何 • Rの使い方 • Rの資料 12年9月8日土曜日
4.
アジェンダ
• 自己紹介 • Rって何 • Rの使い方 • Rの資料 12年9月8日土曜日
5.
自己紹介
• 名前:大城信晃 • Twitter:doradora09 • 職業:Webエンジニア • R:勉強中 • マイブーム: • 15分間集中法 • 出張用カクテル集め 12年9月8日土曜日
6.
出張用カクテル
• 小型化により20本突破! • 懇親会でどうぞ 12年9月8日土曜日
7.
写真変えました!
Before After 12年9月8日土曜日
8.
写真変えました!
Before After 12年9月8日土曜日
9.
撮影者 ボブさん
twitter @bob3bob3 ありがとうございます! 12年9月8日土曜日
10.
ちなみに主催者の場合
Before After 12年9月8日土曜日
11.
こうなる
Before After さすがボブさん! 12年9月8日土曜日
12.
では本題に
• 自己紹介 • Rって何 • Rの使い方 • Rの資料 12年9月8日土曜日
13.
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 12年9月8日土曜日
14.
オープンソース
個人が開発に参加できる フリーソフトウェア タダで使える 統計解析向け 関連パッケージが豊富 プログラミング言語 ロジックが記述可能 開発実行環境 Rコンソール 12年9月8日土曜日
15.
用途で分類
プログラミング言語寄り (カスタマイズ可能) 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) 12年9月8日土曜日
16.
他言語との比較
特徴 大規模デー 価格 速度 パッケージ タ △ 無料 △ が豊富 (メモリ依存) エクセル 直感的 1万∼ (約100万行) 大規模 SAS ○ 60万∼ ○ データ処理 高速 無料∼ C++ 実装次第 ◎ 開発コスト高 数万 12年9月8日土曜日
17.
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 12年9月8日土曜日
18.
こんな方におすすめ
• エクセルでは物足りない方 • いろいろな統計手法を試してみたい方 • プログラムも学びたい方 12年9月8日土曜日
19.
アジェンダ
• 自己紹介 • Rって何 • Rの使い方 • Rの資料 12年9月8日土曜日
20.
インストール
http://cran.md.tsukuba.ac.jp/ Windows bin/windows/base/ Mac http://cran.md.tsukuba.ac.jp/ Linux http://cran.md.tsukuba.ac.jp/ 12年9月8日土曜日
21.
Rコンソール起動 12年9月8日土曜日
22.
Rコンソール起動
ココに処理を 記述していく 12年9月8日土曜日
23.
例:足し算引き算
3+5 = 8 10-7 = 3 12年9月8日土曜日
24.
解析の流れ
データ 処理 レポート 12年9月8日土曜日
25.
解析の流れ
変数 データ 配列 行列 処理 レポート 12年9月8日土曜日
26.
変数
値を入れる箱 > hako <- 10 > hako [1] 10 12年9月8日土曜日
27.
変数
値を入れる箱 > hako <- 10 変数に値を入れる > hako 左矢印のイメージ [1] 10 12年9月8日土曜日
28.
変数
値を入れる箱 > hako <- 10 変数名を打つと > hako 中の値が出る [1] 10 12年9月8日土曜日
29.
変数
値を入れる箱 > hako <- 10 > hako [1] 10 > hako * 2 変数に対して [1] 20 処理(かけ算) 12年9月8日土曜日
30.
配列 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 12年9月8日土曜日
31.
配列 複数の値をまとめる
> array <- c(10,20,30) > array 3つの値を [1] 10 20 30 配列に格納 > array * 2 [1] 20 40 60 12年9月8日土曜日
32.
配列 複数の値をまとめる
> array <- c(10,20,30) > array 値の確認 [1] 10 20 30 > array * 2 [1] 20 40 60 12年9月8日土曜日
33.
配列 複数の値をまとめる
> array <- c(10,20,30) > array [1] 10 20 30 処理は > array * 2 すべての値に [1] 20 40 60 適用される 12年9月8日土曜日
34.
配列 複数の値をまとめる
> array[1] 配列[番号] で1個ずつ値を [1] 10 取り出せる > array[2] [1] 20 > array[3] [1] 30 12年9月8日土曜日
35.
配列 複数の値をまとめる
> array[1] [1] 10 > array[2] 2個目 [1] 20 > array[3] [1] 30 12年9月8日土曜日
36.
配列 複数の値をまとめる
> array[1] [1] 10 > array[2] [1] 20 > array[3] 3個目 [1] 30 12年9月8日土曜日
37.
行列
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 12年9月8日土曜日
38.
行列
2次元の配列 > array2 <- matrix(c(10,20,30, 40,50,60), 2, 3) > array2 matrixという [,1] [,2] [,3] 関数を利用して 作る [1,] 10 30 50 [2,] 20 40 60 12年9月8日土曜日
39.
行列
2次元の配列 > array2 <- matrix(c(10,20,30, 40,50,60), 2, 3) > array2 2行3列の [,1] [,2] [,3] 行列 [1,] 10 30 50 [2,] 20 40 60 12年9月8日土曜日
40.
行列
各要素の指定 > array2[1,1] 1行1列を [1] 10 指定 > array2[1,] [1] 10 30 50 > array2[,1] [1] 10 20 12年9月8日土曜日
41.
行列
各要素の指定 > array2[1,1] [1] 10 > array2[1,] 1行目全体 を指定 [1] 10 30 50 > array2[,1] [1] 10 20 12年9月8日土曜日
42.
行列
各要素の指定 > array2[1,1] [1] 10 > array2[1,] [1] 10 30 50 > array2[,1] 1列目全体 [1] 10 20 を指定 12年9月8日土曜日
43.
解析の流れ
変数 データ 配列 関数 行 行列 処理 自作関数 CSV レポート 12年9月8日土曜日
44.
関数
処理の呼び出し • 関数は複数の処理をまとめたもの • 関数名(引数) という書き方で呼び出す 12年9月8日土曜日
45.
関数
処理の呼び出し 目的 関数名と書式 使い方 データの結合 C(データ) C( C , B , B ) 合計 sum(データ) sum(10,20,30) 個数を求める length(データ) length(array) 平均 mean(データ) mean(array) 標準偏差 sd(データ) sd(array) ・・・ ・・・ ・・・ 12年9月8日土曜日
46.
関数
合計を求める > array [1] 10 20 30 > sum(array) [1] 60 12年9月8日土曜日
47.
関数
合計を求める > array 先ほどの [1] 10 20 30 配列array > sum(array) [1] 60 12年9月8日土曜日
48.
関数
合計を求める > array [1] 10 20 30 関数名(引数) > sum(array) で処理呼び出し [1] 60 12年9月8日土曜日
49.
関数
合計を求める > array [1] 10 20 30 > sum(array) 処理結果が [1] 60 出力される 12年9月8日土曜日
50.
関数
合計を求める > array2 [,1] [,2] [,3] [1,] 10 30 50 先ほどの行列を 渡した場合 [2,] 20 40 60 > sum(array2) [1] 210 12年9月8日土曜日
51.
関数
合計を求める > array2 [,1] [,2] [,3] [1,] 10 30 50 [2,] 20 40 60 > sum(array2) 合計値が 表示される [1] 210 12年9月8日土曜日
52.
変数 関数
結果を格納 > ret <- sum(array2) > ret 処理結果を [1] 210 変数に格納 12年9月8日土曜日
53.
変数 関数
結果を格納 > ret <- sum(array2) > ret 合計値の [1] 210 確認 12年9月8日土曜日
54.
解析の流れ
変数 データ 配列 関数 行 行列 処理 自作関数 CSV レポート 12年9月8日土曜日
55.
CSV 関数 CSV読み込み
• 変数に毎回データを手入力するのは面倒 • CSVファイルを読み込む関数がある • エクセル等の外部データ連携に利用 12年9月8日土曜日
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 12年9月8日土曜日
57.
CSV 関数 CSV読み込み
> hawks <- read.csv("hawks.csv") > hawks read.csv関数に height salary CSVファイルを 1 173 17000 渡す 2 178 14000 3 180 9000 12年9月8日土曜日
58.
CSV 関数 CSV読み込み
> hawks <- read.csv("hawks.csv") > hawks height salary 1 173 17000 CSVファイルの 取り込みが 2 178 14000 確認できる 3 180 9000 12年9月8日土曜日
59.
解析の流れ
変数 データ 配列 関数 行 行列 処理 自作関数 CSV レポート 12年9月8日土曜日
60.
自作関数
自分で関数を作る • 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 12年9月8日土曜日
61.
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 12年9月8日土曜日
62.
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 関数名 <- function (引数) { } 処理 > varp(array) } [1] 66.66667 12年9月8日土曜日
63.
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) 定義された処理 が実行される [1] 66.66667 (不偏分散の算出) 12年9月8日土曜日
64.
解析の流れ
変数 データ 配列 関数 行 行列 処理 自作関数 CSV パッケージ レポート 作図 12年9月8日土曜日
65.
パッケージ
関数をまとめたもの • 複数の関数をまとめられる • 自作のパッケージも公開できる • 外部のパッケージも利用可能 12年9月8日土曜日
66.
パッケージ
外部パッケージ • 外部パッケージはCRANに集約 • すべて無料でダウンロードできる 12年9月8日土曜日
67.
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 12年9月8日土曜日
68.
パッケージ
外部パッケージ 作図 > install.packages( ggplot2 ) パッケージを > library("ggplot2") ロード 12年9月8日土曜日
69.
パッケージ
外部パッケージ 作図 a <- 1:10 b <- a^2 新たに qplot(a,b) qplot関数が 使える 12年9月8日土曜日
70.
パッケージ
qplot実行結果 作図 a <- 1:10 b <- a^2 qplot(a,b) 12年9月8日土曜日
71.
パッケージ
その他作図関数 作図 • 標準の関数でも作図可能 目的 関数名と書式 使い方 ヒストグラム hist(データ) hist(array) 散布図 plot(x, y) plot(a,b) ・・・ ・・・ ・・・ 12年9月8日土曜日
72.
一連の作業がすべて可能
データ 処理 レポート 12年9月8日土曜日
73.
アジェンダ
• 自己紹介 • Rって何 • Rの使い方 • Rの資料 12年9月8日土曜日
74.
CRAN Task Viws
• Rには2000以上パッケージがある • 用途別におすすめパッケージを紹介 http://cran.r-project.org/web/views/ 12年9月8日土曜日
75.
seekR
• R言語用検索エンジン http://seekr.jp/ 12年9月8日土曜日
76.
RjpWiki
• R言語のWiki http://www.okada.jp.org/RWiki/ 12年9月8日土曜日
77.
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 12年9月8日土曜日
78.
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 12年9月8日土曜日
79.
R-Chart
• Rでの作図のサンプルが多数ある http://www.r-chart.com/ 12年9月8日土曜日
80.
まとめ
• Rは無料の統計解析ソフト • パッケージが豊富 • データ解析からレポートまで利用可能 12年9月8日土曜日
81.
ご清聴ありがとうございました 12年9月8日土曜日
82.
質疑応答 12年9月8日土曜日
83.
予備資料 12年9月8日土曜日
84.
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 RExcel 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) 12年9月8日土曜日
85.
イケメンツールRStudio 12年9月8日土曜日
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