10分で分かるr言語入門ver2.9 14 0920
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第43回R勉強会＠東京（#TokyoR） https://atnd.org/events/56275
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10分で分かるr言語入門ver2.9 14 0920
- 1. 10分で分かる R言語入門 ver2.9 大城信晃 2014/09/20 TokyoR#43 1
- 2. 開催情報 ATND • https://atnd.org/events/56275 セキココ • http://sekico.co/zaseki/384 ! 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 • 肉(ブロック) 5
- 6. 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 • データを使って顧客像を探る • DMP 6
- 7. TokyoRでは • 第１回から主に運営側で参加 • 初心者セッション • 最近は懇親会でピザ注文したりお酒作っ たりしてます 7
- 8. 最近の個人的news 8
- 10. その他お知らせ 10
- 11. お酒もあります！(懇親会) 11
- 13. 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 13
- 14. 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 14
- 15. 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 15
- 16. 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 16
- 17. 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○ 17
- 18. 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 18
- 19. 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) 19
- 20. 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 20
- 21. 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/ 21
- 22. Rコンソール起動 22
- 23. Rコンソール起動 ココに処理を 記述していく 23
- 24. 処理の記述 3+5 = 8 10-7 = 3 24
- 25. 解析の流れ データ 処理 レポート 25
- 26. 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 26
- 27. 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 27
- 28. ここでは • Rを使ったデータの表現/操作方法につ いて説明します 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
- 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. ここでは • 関数の利用/作成方法 • CSVによるデータ読み込み 45
- 46. 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 46
- 47. 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) ・・・・・・ 47
- 48. 関数合計を求める > array [1] 10 20 30 > sum(array) [1] 60 48
- 49. 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 49
- 50. 行列も足せる 関数 > array2 [,1] [,2] [,3] [1,] 10 30 50 [2,] 20 40 60 > sum(array2) [1] 210 50
- 51. 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 51
- 52. 関数結果を格納 変数 > ret <- sum(array2) > ret [1] 210 52
- 53. 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 53
- 54. 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 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 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 read.csv関数に hawks.csvという CSVファイルを 渡して 変数に代入 56
- 57. 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57
- 58. 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 58
- 59. 関数の書き方 関数名 <- function (引数) { 処理 } 59
- 60. 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 60
- 61. 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 61
- 62. 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 62
- 63. 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 63
- 64. ここでは • 作図関数 • 外部パッケージの利用方法 64
- 65. 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 65
- 66. 作図標準作図関数 > x <- rnorm(50) > hist(x, breaks=seq(-3, 3,1)) 66
- 67. 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 67
- 68. 作図標準作図関数 > x <- rnorm(50) > plot(x) 乱数生成 プロット 関数 68
- 69. 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 69
- 70. 例 • 作図パッケージggplot2を使えるよう にする 70
- 71. パッケージ外部パッケージ 作図 > install.packages(“ggplot2”) > library("ggplot2") 71
- 72. 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 72
- 73. パッケージqplotが利用可能 作図 a <- 1:10 b <- a^2 qplot(a,b) 73
- 74. 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74
- 75. 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 75
- 77. 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 77
- 78. 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/ 78
- 79. 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。作図用や分析用など色々 ある 79
- 80. Rで一連の分析が可能 データ 処理 レポート 80
- 81. 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 81
- 82. • 日本語の資料 82
- 83. seekR • R言語用検索エンジン http://seekr.jp/ 83
- 84. 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-2842281554
- 85. RjpWiki • R言語のWiki http://www.okada.jp.org/RWiki/ 85
- 86. 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 86
- 87. 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 87
- 88. 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 88
- 89. 89
- 91. 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/ 91
- 92. 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 92
- 93. R-Chart • Rでの作図のサンプルが多数ある http://www.r-chart.com/ 93
- 94. 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 94
- 95. 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！ 95
- 97. 質疑応答 97
- 98. 予備資料 98
- 99. 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 99
- 100. イケメンツールRStudio 100
- 102. 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 102
- 103. Tips 103
- 104. 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 104
- 105. 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 105
- 106. 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 ! 106
- 107. 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/ 107