10分で分かるr言語入門ver2.8 14 0712

10分で分かる R言語入門 ver2.8

大城信晃 2014/07/12 TokyoR#41

開催情報

ATND

• http://atnd.org/events/52749

セキココ

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

アジェンダ

•自己紹介 • Rって何

• Rの使い方

• Rの資料

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)

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(開発中)

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

最近の個人的news

最近の個人的news

•7/11, 誕生日迎えました！

30歳！がんばります！

５ヶ年目標

•体内年齢 < 実年齢

• (英語力)

その他お知らせ

お酒もあります！(懇親会)

懇親会も是非 ご参加下さい！

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

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

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

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

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

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

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)

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

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/

Rコンソール起動

Rコンソール起動

ココに処理を 記述していく

処理の記述

3+5 = 8 10-7 = 3

処理

解析の流れデータ

レポート

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

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

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

値を入れる箱> hako <- 10

> hako

[1] 10

> hako * 2

[1] 20

変数

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

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

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

各要素へのアクセス> array[1]

[1] 10

> array[2]

[1] 20

> array[3]

[1] 30

配列

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

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

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

行列覚え方

http://wakuteka.info/R/110729 より転載

各要素の指定> array2[1,1]

[1] 10

> array2[1,]

[1] 10 30 50

> array2[,1]

[1] 10 20

行列

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

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

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(bool型) 身長、体重(数値型)

データフレーム

data.frame関数で セット

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

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

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

ここでは

•関数の利用/作成方法

• CSVによるデータ読み込み

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

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)・・・ ・・・

合計を求める関数

> array

[1] 10 20 30

> sum(array)

[1] 60

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

行列も足せる> array2

[,1] [,2] [,3]

[1,] 10 30 50

[2,] 20 40 60

> sum(array2)

[1] 210

関数

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

結果を格納関数

> ret <- sum(array2)

> ret

[1] 210

変数

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

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

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

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

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

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

関数の書き方

関数名 <- function (引数) { 処理

}

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

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

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

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

ここでは

•作図関数

•外部パッケージの利用方法

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

> x <- rnorm(50)

> hist(x, breaks=seq(-3, 3,1))

標準作図関数作図

> 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

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

例

•作図パッケージggplot2を使えるようにする

> install.packages(“ggplot2”)

> library("ggplot2")

外部パッケージパッケージ作図

> 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

外部パッケージパッケージ作図

パッケージを ロード

a <- 1:10

b <- a^2

qplot(a,b)

qplotが利用可能パッケージ作図

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

参考資料パッケージ作図

http://www.slideshare.net/dichika/ggplot2

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

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

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

処理

Rで一連の分析が可能データ

レポート

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

•日本語の資料

seekR

http://seekr.jp/

• R言語用検索エンジン

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-22281554

RjpWiki• R言語のWikihttp://www.okada.jp.org/RWiki/

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

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

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

•以下海外のサイト（英語)

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/

R-Chart• Rでの作図のサンプルが多数ある

http://www.r-chart.com/

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

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！

ご清聴ありがとうございました

質疑応答

予備資料

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

イケメンツールRStudio

RStudio資料

http://www.slideshare.net/wdkz/rstudio-13866958

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

Tips

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

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

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)

!