RでGISをやるときにはsfパッケージ、という世の中になるらしい。 - Technically, technophobic.
RでGISといえばspパッケージです。でした。いま、時代が動こうとしています。 ...という記事を書けるほどのGISの知識が私にはないので、ほんとはもっと勉強してから書くべきなんですけど、とりあえず勉強のためにも調べたことをまとめとこう、と思って書きます。怪しいところがあればツッコミをください。 spパッケージとは spは、data.frameを拡張した地理情報データのためのデータ形式と、それを操作する基礎的な関数群を提供するパッケージです。以下のページの「Reverse depends」や「Reverse imports」を見ればわかるように、数百のパッケージがspに依存しています。 CRAN - Package sp そんなspパッケージの歴史については、以下のブログ記事の前半で触れられています。見てみましょう。 Simple Features Now on CRAN | R Cons
第1回 レポートづくりのオートメーション化 ～素早く・ミスなく・再現可能に～ | gihyo.jp
はじめに～レポートづくりのオートメーション化～ データを扱う仕事をしている人にとって、レポートの作成はあらゆる業務に欠かせない、しかし決して面白くはない作業です。本連載ではレポート作成の手間と苦労に頭を悩ます人々を救うべく、R言語とR Markdownと言うツールを用いたレポート作成のオートメーション化について解説します。 ここでのレポートとは格調高いフォーマルな報告書から日々の業務報告まで、データやログを処理して図・表・数値として要約し、説明文書とともにアウトプットを作成する作業すべてを含みます。例えばデータアナリストならビジネスデータを使った経営戦略に関わるKPIレポート、システム管理者なら日々のアクセスログの統計・集約レポート、研究者なら実験データに対する統計解析結果を示すレポートや論文、などなど。 R Markdownについての技術的な解説は、Rによるデータ解析を現在行っている、こ
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
統計・データ解析
『Rで楽しむ統計』が出ました。サポートページ 『Rで楽しむベイズ統計入門』が出ました。サポートページ，第7章のRコードをStanで書き直したRで楽しむStan 全国学力・学習状況調査の個票の疑似データがこちらで公開されています。データ分析の練習に使えそうです。SSDSE（教育用標準データセット）も。 R 4.x では stringsAsFactors=FALSE がデフォルトになりましたが，本サイトの古い記事ではそうなっていないところがあるかもしれません（read.csv() などで as.is=TRUE は不要になります（あってもかまいませんが））。 R 4.2 ではWindowsでもMac同様UTF-8がデフォルトになりました。もう fileEncoding オプションに "UTF-8"，"UTF-8-BOM" を指定する必要はなくなりそうです。一方で、SJIS（CP932）データの場
同じデータセットに対するアプローチの違いから見る「データ分析のステージ」 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記 (2015/02/21) いくつか抜けてるところがあったなぁと思ったので、後から追記や加筆修正してみました。最初のオリジナル版から少し内容が変わっているところがありますがご了承ください。 ちょっと前の記事でこんなネタをやってみたわけですが。 世の中には色々な「データ分析」のやり方があるなぁと思った時に、この同じ2013年のテニス四大大会のデータからそれぞれのやり方をしている人たちがどんな異なるアプローチを取るのかなぁとふと想像したもので、半分ネタ的に書いてみました。便宜的に以下のようにステージを分けてあります。 集計ステージ 検定ステージ 相関ステージ 重回帰分析ステージ 機械学習を含めたモデリングステージ 厳密性に拘るステージ なお、データは以前の記事と同じこちらのものをお使い下さい。 その上で、Rで分析する際は以下のように前処理しておきます。単にプレイヤー名・獲得ゲーム数・総獲得
Shinyで確率分布を学ぶアプリ作った。あるいは、ShinyでD3.jsを使う方法
川端美由樹、松下光範：鉄道沿線地域の印象形成を支援する情報提示手法の提案，第16回仕掛学研究会, SIG-TBC-016-06, 2026.
R による地理情報のデータビジュアライゼーション (1) - Qiita
地理情報の前提知識 まずは基本的な知識についてざっと引用します。 GIS GIS とは Geographic Information System の略で、『ジー アイ エス』または『地理情報システム』と呼ばれています。地理情報（Geographic Information）という、位置に関連づけられた様々な情報を、作成、加工、管理、分析、可視化、共有するための情報技術（IT：Information Technology）です。 ※ 引用元、参照 http://www.esrij.com/getting-started/what-is-gis/ シェープファイル シェープファイル（ESRI Shapefile）は、ESRI社の提唱した、公開されたベクタデータの業界標準フォーマットです。 ESRI・ERDAS製品はもちろん、多くのGISソフトウェアで利用が可能です。 しかし、無料のソフトを用
Rで日本近辺地図を描くメモ - Qiita
日本近辺の地図をRを使用して描いてみます。 シェープファイルの入手 Rで地図を作成する場合は位置情報を記したシェープファイルを基に描画を行います。ですから、最初にシェープファイルを入手する必要があります。シェープファイルの入手にはいろいろな経路がありますが、今回はNatural Earth (http://www.naturalearthdata.com/) から入手します。 Natural Earthのページに移動し[Download]タブをクリックします。3つの解像度に分かれていますが、今回は[Large scale data, 1:10m]の[Physical]をクリックしました。ページが遷移すると様々な地図情報のデータが表示されますが、[Land]から[Download land]をくりっくしデータを入手します。 圧縮されたデータを解凍したらRで地図を描画してみます。 Rによる地図
統計言語 R の公式ヘルプでさらっと目を通しておくと良いトピックまとめ - ほくそ笑む
『アート・オブ・Rプログラミング』の日本語訳が出たので早速買いました。 細かい仕様の解説が多くちりばめられていて結構いい感じです。 プログラミング初心者向けではないですが、他の言語になじんでる人が R に入門したい場合には、他の入門書よりもこっちを読んだ方が手っ取り早いのではないかと思います。 例えば、下記のように、他言語との比較による解説が各所に見られます。 他のスクリプト言語の経験がある読者は、Python での None や Perl での undefined などの「存在しない」値を知っているかもしれません。実は、R にはこのような値が2つあります。NA と NULL です。 http://www.amazon.co.jp/gp/product/4873115795 さて、今日はこの本の 1.7.4 節からの話題です。 統計言語 R には、公式ヘルプが付属しており、例えば平均値を計
シリーズUseful R『戦略的データマイニング』『金融データ解析の基礎』ご恵贈いただきました - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
戦略的データマイニング (シリーズ Useful R 4) 作者: 里洋平,金明哲出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2014/08/23メディア: 単行本この商品を含むブログを見る 金融データ解析の基礎 (シリーズ Useful R 8) 作者: 高柳慎一,井口亮,水木栄,金明哲出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2014/08/09メディア: 単行本この商品を含むブログ (1件) を見る 著者の@yokkunsこと里さんと高柳さんからご恵贈いただきました！ ということで簡単にできるだけ辛口ではない書評を書いておきます*1。皆さんの参考になれば嬉しいです*2。 『戦略的データマイニング』 内容：☆☆☆☆☆（非公開） オススメ度：☆☆☆☆☆（非公開） タイトルと著者が@yokkuns氏であるという点からも想像がつくように、具体的にビジネス的なテーマがある時にどんなデータ分析手法をどのよ
『手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング』（技術評論社）を書くに当たって気を付けたこと＆補足など（追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記(2015/03/14) 第7章の決定木のところで取り上げた{mvpart}パッケージのサポートが切れ、CRANから削除されてしまったためinstall.packages関数ではインストールできなくなっています。現在のインストール方法を最後に追記しました。 追記(2014/09/18) 実はGoogleブックスで立ち読み可能です 拙著公式サポートページと相互リンクしています。サンプルデータと正誤表はこちらをご参照ください ということで、以下の通り拙著『手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング』（技術評論社）が本日発売と相成りました（都内の大型書店では先週半ばから先行販売している模様です）。 手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング 作者: 尾崎隆出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2014/08/22メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ
統計学・データサイエンスの勉強法
ここ数年、私はデータサイエンスについて学んでいます。おすすめの学習資料を紹介したいと思います。 教師用の教科書と初心者用の教科書 私自身、データサイエンスを学ぼうとして色々なソースを試してみました。残念なことに、日本語の良い学習資料は見つけられませんでした。どこかのブログで読んだことがありますが、教科書は教師用と学生用の二週類があるそうです。一つめは内容が既に分かっている教師の為の教科書で、日本はこのタイプです。もう一つのタイプの教科書は自学自習を目的に作られているので、教師なしで学ぶできる教科書になっているということで、アメリカはこのタイプの教科書が多いです。私自身、他の文系・理系の教科書を探した時もアメリカの教科書の方が分かりやすく、その本だけを読めば分かるようになっていると同じ印象を持ちました。 オンライン教育（MOOC） アメリカは科学教育に熱心であり、最近はやりのMOOCでも豊富
Hadoop上で動くスケーラブルなRandomForest分類器の開発 | 株式会社サイバーエージェント
業務経歴： 大手総合電機メーカー、バイオベンチャーを経て、2011年に株式会社サイバーエージェント入社。現在は「Ameba」サービスの分析を担当。 1.はじめに RandomForestという分類器はパラメータ設定の容易さや確率分布を仮定してなくも良い手軽さ等の理由により、様々な分野で多様されている。しかしながら、アナリストがよく利用する分析ソフトウェアR上でのRandomForest実装をそのまま使うと大きなデータを扱うことができないためソーシャルゲームなどの分析には適用できない場合もあった。そのため弊社内で構築されているHadoop環境を使って大規模なデータを扱えるようなRandomForest分類器を開発し、それを利用してAmebaプラットフォームの分析を行った。 2.実装 以下にRandomForestの一般的なアルゴリズムを示し、現状のRとMahoutとの実装での制限を示した上で
Rでクローリング。FirefoxをR経由で自動操作する。 - Qiita
概要 WebのUIテストフレームワーク「Selenium」は、 InternetExplorerやFirefox、GoogleChromeなどのブラウザを自動操作できるようにする。 いわばブラウザマクロツールだ。 また、このツールはHTMLソースの取得やエレメントからの値取得もできるため、 ログイン処理やJavascript制御があるサイトでのクローリングにも転用できる。 正直、前回のニコニコ静画用コードの方が断然役に立つと思うが、 諸事情によりRを通して実行するコードを作ったので公開する。 機能 小説投稿サイト「小説家になろう」でキーワード検索する。 ヒットした作品の一覧をファイルに出力する。 ※Firefoxが自動で開き、操作される。処理後、Firefoxは閉じられる。 事前準備 下記ソフトをインストールする。 ・Java ・Firefox rJavaパッケージのインストール(下記コー
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RStudio Shiny チュートリアル レッスン1 ようこそ Shiny へ - Qiita
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The R Markdown Cheat Sheet - Posit
