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2021/9/10 追記: 改めて更新された話を統合して整理して書き直しました. 以降はこちらを参考にしてください: ill-identified.hatenablog.com 2021/1/15 追記: RStudio 1.4 がリリースされたのでなるべくアップデートしましょう 2020/12/06 追記: Japan.R で今回の話の要約+新情報を『Mac でも Windows でも, PNG でも PDF でもRのグラフに好きなフォントで日本語を表示したい (2020年最終版)/Display-CJK-Font-in-Any-Gpraphic-Device-and-Platform-2020 - Speaker Deck』として発表した. ハイライトは「近々出るRStudio 1.4 があれば fontregisterer はほぼいらなくなる」 2020/10/31 追記: geom

※タイトルで煽るのは良くないと思ったのでタイトルを変えました。 まだExcelで消耗してるの？Pythonによる自動集計ガイド 基礎編 - Qiitaを読んでいて（Rのが絶対便利…！）というお気持ちが強まってきたので勢い余って書きました。 はじめに PythonはColaboratoryで手軽に試せて非常に良いです。実は、RもColaboratoryから使うことができます。ColaboratoryにはRのカーネルが既に入っているのですが、表から見えないようになっているだけなのです。 そこで、見えるようにしたものを用意しました。 R Example - Colaboratory このノートブックを使えば、Rだってすぐ試せます（もうちょっと詳しい説明はColaboratoryでRやSwiftを使う - Qiitaをどうぞ）。 試して下さい。今すぐ。 使用するパッケージ 主にdplyrを使います

R の入門記事――というよりも詰まりやすいトピック、いや正確に言うと自分が理解するのに少し躓いた物事を連ねた、半ば恨み節といっても良いような記事です。 私は今ではRを毎日のように書いていますが、使い始めた当初は「何じゃこりゃ？」と思うことの嵐でした。……いや、正直に言って今でもそうなのですが。私は R の前には C、C++、Python をそれなりに書いていて、申し訳程度に Haskell と Scheme に触ったことがあったのですが、どうも R は書いていて「あれ？」と思わされるポイントが多いように思います。もし私と同じような経験の元にRを書くことになって途方に暮れている人がいれば助けにならないかなあと思って書きました。 普通の入門であれば触れるようなこと(基本的な構文、ブロードキャスティング、よくある操作など)には触れません。また、一つ一つのトピックを掘り下げることは重視していません

会社に優秀な後輩が入ってきて、優秀な先輩（私でゎない）の助けを得ながら、立派な分析者・Rプログラマーとして成長しつつあります。 しかし、R言語だけで全ての作業が完結できるわけではありません。手元でデータを加工・分析するための環境としては素晴らしいのですが、大規模な計算では遅かったり（パフォーマンスを上げるにしても工夫が必要だったり）、クラスベースのオブジェクト指向が無いため、プログラムが大きくなるにつれて関数の整理が難しかったり、言語としてつらい面も多いです。 また、データ分析して作ったモデルをサービスに乗せる際には別の言語を使う必要があると思います。一応、shinyというWEBアプリを作るためのライブラリもあるものの、「社外向けのサービスでバリバリ使ってるぜ！」という話は聞いたことがありません。 というわけで、R言語メインのプログラマーが、一歩進んでスクリプト言語（Python）が抵抗な

はじめに 4月ということで、新卒が入ってきたりRを使ったことないメンバーがJOINしたりしたので、 超便利なdplyrの使い方を何回かに分けてまとめて行きます。 Rは知らないけど、SQLとか他のプログラミング言語はある程度やったことあるみたいな人向けです。 dplyrを使いこなす！シリーズ 基礎編以外も書きましたので、↓からどうぞ。 dplyrを使いこなす！Window関数編 dplyrを使いこなす！JOIN編 dplyrとは データフレームの操作に特化したパッケージです。 Rは基本的に処理速度はあまり早くないですが、dplyrはC++で書かれているのでかなり高速に動作します。 ソースの可読性もよくなるので、宗教上の理由で禁止されている人以外は使うメリットは大きいです。 処理可能なデータサイズの目安 あくまでも個人の環境に強く依存した感覚値ですが、1000万行、100MBぐらいのデータサイ

何の話かというと RStudioではじめるRプログラミング入門 作者: Garrett Grolemund,大橋真也,長尾高弘出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2015/03/25メディア: 大型本この商品を含むブログを見る 某編集長から上記の書籍が送られてきて、「これは、次はRの本を書けという指示か？？？？」と勘ぐってみたものの、筆者はPython派なので、「これと同じことは全部Pythonでもできるんだよー」と言いたくなって、このエントリーを書き始めた次第です。ちなみに、この本、Rの入門書としてはよくできているので、これのPython版ができたら、それはそれで役に立つ気もします。 なお、このエントリーでは、あくまでコードの部分だけを書き直して、RとPythonの差異についての説明だけを行ないます。コードそのものの説明については、上記の書籍をご購入ください。 環境準備 IP

むしろ数式が苦手だけど統計を勉強したいという人はRをやるといいかもしれない - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' ) ものすごくブコメを集めてるので、読んでみました。で、結論から言うと「四の五の言う人はいるかもしれないけどデータ分析の世界への入り口としてはアリ」だと思った次第です。 ということを書くと、どこからともなく「ハァ？ちゃんとした原理も何も知らずにツールだけ使って分かった気になっても意味ないよ？」みたいなツッコミが飛んできそうな気がしますが。。。有体に書くと、確かにアカデミックの世界ではそうだと思います*1。けれども、ビジネスの現場ではこれも一つのチョイスだと言ってよいと思うのです。以下にその理由を挙げていきます。 「目の前の問題に統計学がどんな結果を返して見せてくれるのか」が分かることは、理解する上で最も手っ取り早い 世の中の人の多

昨今、ビッグデータというキーワード、およびその関連技術は非常に注目を集めており「R言語」というフレーズを耳にする機会も多くなってきたように感じます。 本稿は利用例を通じてR言語の概要、イメージを掴んでいただくことに加え、R言語を取り巻く業界の動向についてご紹介することを目的としています。 利用例としては、私がとあるシステム運用において実施していた分析を簡略化した形でご紹介します。システム統計情報に対する分析事例なので、ITシステムの設計や運用に携わる方であれば目にすることの多い、なじみ深いデータ分析と言えるのではないでしょうか。 なお、本稿では統計についての数学的な解説は極力行わず、R言語の利用者目線でのご紹介に重点を置きます。 対象読者としては、 などを想定しています。 また、Rは統計的なデータ処理を行うCUIベースのプラットフォームであり、CUI操作、スクリプト言語の経験、統計学に対す

久しぶりの投稿です。この一年間、Rの勉強会などに参加したり主催したりしてきて、後輩や勉強会の方々の話をいろいろ聞くとこができました。そんな中、一年間でRと統計学・機械学習を身に付けれるようなフローを作れるかも？と思ったので、ここで記録しておきます。統計学や機械学習は理論を勉強するだけでなく、Rで実際に解析してみることで、より理解が深まります。 ステップ1. 分布・検定 理論 統計学入門 (基礎統計学?) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (79件) を見る R本 Rによるやさしい統計学 作者: 山田剛史,杉澤武俊,村井潤一郎出版社/メーカー: オーム社発売日: 2008/01/25メディア: 単行本購入: 64人 クリック: 782回この商品を含

Rは統計解析を行うことができる強力なツールです。計算上の信頼性はとても高く、世界中の分析者が日々分析用パッケージを公開しております。近年では行政機関で使われているという事例もちらほら聞きます。 ・姫路市役所での事例 これまでSASは使ってきたけどRは全く使ったことがない！JAVAとかC++とかガリガリ書けるけどRはよく分からない！という方々がすんなりRの世界に入れるよう、資料の探し場所や導入部分をまとめておきます。 ※まだ不完全ですが情報を入手し次第アップデートしていきます。 1. 資料を探す場所 CRAN R本体、パッケージ、PDF資料などの置き場 Task Viewに分野ごとのまとめ Searchでパッケージや資料の検索 CRANの読み方は「しーらん」派と「くらん」派でわかれる（どっちでもいいw） Rjpwiki 日本語で書かれている、これまでのRに関する資料の集大成 データの加工技、

今ほど統計解析が必要とされる時代はありません。オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しましょう！ 読者にとってRは、世に溢れるデータの密林を切り開くための“ブッシュナイフ”となることでしょう（編集部） 統計解析の必要性とリテラシー 21世紀になって、経営学者の故ピーター・ドラッカー氏が言うところの知識労働者は、ますます統計解析を必要する局面が増えてきました。この状況は、20世紀後半から21世紀に起きた計算機能力の増大とインターネットの発展を基礎に、3つの大きな潮流が現れたことがキッカケとなっているように思います。その3つの潮流とは、オープンソース、オープンデータ、そしてオープンアイデアです。後ろの2つは今筆者が名付けました。 オープンソースは、皆さんがご存知のように、Linux、Apache、Perl、Python、RubyなどのO