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10分で分かるr言語入門ver2 upload用

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TokyoR #46

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10分で分かるr言語入門ver2 upload用

  1. 1. 10分で分かる R言語入門 ver2 大城信晃 2015/02/21 TokyoR#461
  2. 2. 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 2
  3. 3. アジェンダ •自己紹介 •Rって何 •Rの使い方 •Rの資料 3
  4. 4. 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 4
  5. 5. 執筆しました!(一部) http://www.amazon.co.jp/dp/47981349025
  6. 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 •DMP •データを使って顧客像を探る 6
  7. 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 •懇親会(ピザ、お酒) 7
  8. 8. 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 8
  9. 9. 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 9
  10. 10. 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 10
  11. 11. 用途で分類 プロトタイピング実務利用 コマンドライン形式(CUI) 画面上で操作(GUI) 業務専用 ソフト 実装 11
  12. 12. 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 ○ 他言語との比較 12
  13. 13. 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 13
  14. 14. 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) 14
  15. 15. 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 15
  16. 16. 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/ 16
  17. 17. Rコンソール起動 17
  18. 18. Rコンソール起動 ココに処理を 記述していく 18
  19. 19. 処理の記述 3+5 = 8 10-7 = 3 19
  20. 20. 処理 解析の流れ データ レポート 20
  21. 21. 処理 解析の流れ データ レポート 変数 配列 行列 関数 パッケージ 自作関数 作図 CSV データフレーム 21
  22. 22. 処理 解析の流れ データ レポート 変数 配列 行列 データフレーム 関数 パッケージ 自作関数 作図 CSV 22
  23. 23. 値を入れる箱 > hako <- 10 > hako [1] 10 > hako * 2 [1] 20 変数 23
  24. 24. 値を入れる箱 > hako <- 10 > hako [1] 10 > hako * 2 [1] 20 変数 変数に対して 処理(かけ算) 変数に値を入れる 左矢印のイメージ 24
  25. 25. 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 配列 25
  26. 26. 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 26
  27. 27. 各要素へのアクセス > array[1] [1] 10 > array[2] [1] 20 > array[3] [1] 30 配列 27
  28. 28. 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 28
  29. 29. 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 行列 29
  30. 30. 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 30
  31. 31. 行列覚え方 http://wakuteka.info/R/110729 より転載31
  32. 32. 各要素の指定 > array2[1,1] [1] 10 > array2[1,] [1] 10 30 50 > array2[,1] [1] 10 20 行列 32
  33. 33. 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 33
  34. 34. 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 4 M 173 57 5 M 166 64 データフレーム 34
  35. 35. 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 4 M 173 57 5 M 166 64 性別(文字列型) 身長、体重(数値型) データフレーム data.frame関数で セット 35
  36. 36. 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 36
  37. 37. 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 37
  38. 38. CSV 処理 解析の流れ データ 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 38
  39. 39. 処理の呼び出し関数 •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 39
  40. 40. 処理の呼び出し関数 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) ・・・ ・・・ 40
  41. 41. 合計を求める関数 > array [1] 10 20 30 > sum(array) [1] 60 41
  42. 42. 合計を求める関数 > array [1] 10 20 30 > sum(array) [1] 60 処理結果が 出力される 関数名(引数) で処理呼び出し 先ほどの配列 42
  43. 43. 行列も足せる > array2 [,1] [,2] [,3] [1,] 10 30 50 [2,] 20 40 60 > sum(array2) [1] 210 関数 43
  44. 44. 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 44
  45. 45. 結果を格納関数 > ret <- sum(array2) > ret [1] 210 変数 45
  46. 46. 結果を格納関数 > ret <- sum(array2) > ret [1] 210 処理結果を 変数に格納 変数 合計値の 確認 46
  47. 47. CSV読み込み •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 関数CSV 47
  48. 48. 関数CSV > hawks <- read.csv("hawks.csv") ! > hawks height salary 1 173 17000 2 178 14000 3 180 9000 CSV読み込み 48
  49. 49. 関数CSV > 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 CSV読み込み 49
  50. 50. CSV読み込み関数CSV > 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50
  51. 51. 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 自作関数 51
  52. 52. 関数の書き方 関数名 <- function (引数) { 処理 } 52
  53. 53. 自分で関数を作る自作関数 > varp <- function(x) { retsult <- var(x) * (length(x) - 1) / length(x) retsult } > varp(array) [1] 66.66667 53
  54. 54. 自分で関数を作る自作関数 > varp <- function(x) { retsult <- var(x) * (length(x) - 1) / length(x) retsult } > varp(array) [1] 66.66667 関数の定義 処理を記述する 実行 54
  55. 55. 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 55
  56. 56. 処理 解析の流れ データ レポート 変数 配列 行列 関数 パッケージ 自作関数 作図 CSV データフレーム 56
  57. 57. 標準作図関数作図 •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 ・・・ ・・・ http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/50.html 参考URL 57
  58. 58. > x <- rnorm(50) > hist(x, breaks=seq(-3, 3,1)) 標準作図関数作図 58
  59. 59. > x <- rnorm(50) > hist(x, breaks=seq(-3, 3,1)) 標準作図関数作図 乱数生成 ヒストグラム 作図関数 59
  60. 60. > x <- rnorm(50) > plot(x) 標準作図関数作図 乱数生成 プロット 関数 60
  61. 61. 関数をまとめたもの •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 パッケージ 61
  62. 62. 例 •作図パッケージggplot2を使えるよう にする 62
  63. 63. > install.packages( ggplot2 ) > library("ggplot2") 外部パッケージパッケージ 作図 63
  64. 64. > 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 外部パッケージパッケージ 作図 パッケージを ロード 64
  65. 65. a <- 1:10 b <- a^2 qplot(a,b) qplotが利用可能パッケージ 作図 65
  66. 66. a <- 1:10 b <- a^2 qplot(a,b) qplotが利用可能パッケージ 作図 ggplot2 パッケージ の関数 66
  67. 67. 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 67
  68. 68. 参考資料パッケージ 作図 http://www.slideshare.net/dichika/ggplot268
  69. 69. 紹介:分析用もあるパッケージ 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 69
  70. 70. 詳細はこちらの書籍で http://amazon.jp/dp/4627096011/ •過去にTokyoRでもテキストとして利用 70
  71. 71. 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 71
  72. 72. 処理 Rで一連の分析が可能 データ レポート 72
  73. 73. 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 73
  74. 74. •日本語の資料 74
  75. 75. seekR http://seekr.jp/ •R言語用検索エンジン 75
  76. 76. 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-2228155476
  77. 77. RjpWiki •R言語のWiki http://www.okada.jp.org/RWiki/ 77
  78. 78. Rコミュニティ発表資料 http://lab.sakaue.info/wiki.cgi/JapanR2010?page=FrontPage 「勉強会発表内容一覧」のリンクから •Tokyo.R, Nagoya.R, Tukuba.Rのアーカイブ 78
  79. 79. 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 79
  80. 80. 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 80
  81. 81. 81
  82. 82. •以下海外のサイト(英語) 82
  83. 83. 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/ 83
  84. 84. 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 84
  85. 85. R-Chart •Rでの作図のサンプルが多数ある http://www.r-chart.com/ 85
  86. 86. 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 86
  87. 87. 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! 87
  88. 88. ご清聴ありがとうございました 88
  89. 89. 質疑応答 89
  90. 90. 予備資料 90
  91. 91. 連携も可能 プロトタイピング実務利用 プログラミング言語寄り (カスタマイズ可能) 直感的な操作(用途は限定) 業務専用 パッケージ .C()関数 RExcel 91
  92. 92. イケメンツールRStudio 92
  93. 93. RStudio資料 http://www.slideshare.net/wdkz/ rstudio-1386695893
  94. 94. 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 94
  95. 95. Tips 95
  96. 96. 補足:クリップボード関数 #windowsの場合! >hawks <- read.table("clipboard", header=TRUE,sep=’,’);! #macの場合! >hawks <- read.table(pipe("pbpaste"), header=TRUE,sep=’,’)! > hawks! height salary! 1 173 17000! 2 178 14000! 3 180 9000! クリップボードからも 読み込み可能
 CSV 96
  97. 97. 補足2:関数調べ方関数CSV > ?read.table > ??read.table >help(read.table) ! ヘルプを 呼び出すことが
 出来る 97
  98. 98. 補足2:関数調べ方関数CSV 後半には 用例もあるので 参考に > ?read.table > ??read.table >help(read.table) ! 98
  99. 99. 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/ 99

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