【R】絶対に身につけて欲しいR術 - 歩いたら休め
友人が、後輩にこちらの記事を紹介していました。 www.shiningmaru.com Excelの基本的な機能や、分析の心構えが過不足なく紹介されている素晴らしい記事だと思います！しかし、私は統計用環境のR言語が大好きで、分析のほとんどの場面で、RはExcelより簡単に記述できると思っています。 というわけで、「もしRで同じ内容の記事を書くとどうなるのか」というパロディーを書いてみることにしました。 クライアントとかと接しながらいつも思うのですが、Rすら出来ない人多すぎ。あなたたちが作った適当なフォーマットと手打ちのExcelで苦労するの誰だと思ってるの。そこで今回は私の「社会人であればこんくらいは最低限出来てよ」というフラストレーションをぶつけた「これだけ最低限知ってろ、R編」です。 これくらい出来ないと人間ではない。獣（ケダモノ）である。 Rで出来ること あるべきフォーマット/作って
Rによるウイスキー分析
This document analyzes Japanese sake brand data to cluster brands and identify similarities. It first calculates cosine distances between brands based on flavor profiles. It then performs hierarchical clustering on the distances to group brands into 6 clusters. Finally, it creates radar charts of average flavor profiles and word clouds of common tags for each cluster to visualize differences betwe
Tokyo.RでdplyrについてLTしてきました。 - Technically, technophobic.
第53回東京R勉強会@東京（a.k.a. Tokyo.R）でLTしてきました。発表の概略はこちらのスライドをご覧ください（一部省略したスライドがあります）。 dplyrとは何だったのか from yutannihilation 煽り系のタイトルではありますが、私はこれまでもこれからもdplyrが好きです。データ操作に革命を起こすかっこいい企てだと思います。 ただ、 dplyrは○○ができないからクソだ！ みたいなつぶやきを見るたびに、「dplyrにそこまで求めるのはちょっとやりすぎでは…」という気がしてしまいます。dplyrは、野心的にいろんなものを実現しようとしているので、切り捨てざるを得ない機能も多々あります。 例えば、私が立てた以下のIssueは「It's starting to feel to me that functions like this should belong in
R で LINEBOT を作ろう - 捨てられたブログ
第53回R勉強会＠東京（#TokyoR）で発表しました。タイトル通り R で LINE の BOT を作ったという話です。 ソースコードは gist に公開しています。ちなみにコード上部に「ここにボットの動作を設定する」というコメントがありますが、これは会社で営業の人に BOT を作ってもらおうと努力した結果、ここに処理を集約する形になったものです。独自に作っていたらもっと違う形になっていたかもしれません。 言いたかったのは 2 点で shadowy 便利だよということと httr で JSON を組み立てるときは I 関数をうまく使おうということです。後者について軽く補足します。 以下のような JSON を POST したいとします。 { "foo": ["bar"], "hoge": "fuga" } R では全ての文字列はベクトルになるので、 1 要素のベクトルを JSON で配列に
2013年度Rユーザ会で発表してきました - ほくそ笑む
2013年度統計数理研究所共同研究集会「データ解析環境Rの整備と利用」(通称、Rユーザ会)にて、Japan.R 枠で発表させて頂きました。 スライドは下記にアップしています。 RPubs とその Bot たち from hoxo_m 以前作成した Twitter Bot @RPubsRecent の妹分である @RPubsHotEntry を作成したのでそのお披露目をしてきました。 以前の記事：RPubs の新着記事をつぶやく Twitter Bot 作った 今回、@RPubsRecent の fav 付きのツイートを流すボットを作ったわけですが、ef-prime の鈴木さんのアドバイスで、投稿時間やタイトルを解析して fav が付くかどうか予測できるのではというのは勉強になりました。他にもユーザの投稿回数や以前 fav をもらったかなどの情報は fav 予測に使えそうだなーと思いました。
とある弁当屋の統計技師（データサイエンティスト）
Rで3D Rでは3D風の画像を作成したり，gifアニメーション画像を作成することもできます． 方法はいろいろありますが，手っ取り早いのは rgl パッケージを導入することです． このパッケージの sphere3d という関数に乱子画像を読み込ませ，回転させてみます． 画像を右クリックで保存してください．ただしRのコンソールで以下を実行すると表示されるフォルダにranko_mini.pngとして保存しておきます． getwd () # Rがファイルを探すデフォルトのフォルダを確認 アニメーションをgif画像として保存するには別途 ImageMagick というソフトウェアが必要です． Windowsの場合 ImageMagick-6.*.*.*.-dll.exe というdllをダウンロードしてダブルクリックでインストールしておきます． 左のフレームで，たとえばWindowsをクリックします．
Rでノンパラメトリック法 1
At Nagoya.R #10, I introduced basic nonparametric statistical methods, sign test and Wilcoxon signed-rank test. These slides show that they can also be used in some special cases such as test for contigency table. Nagoya.R #10において、符号検定とウィルコクソンの符号付き順位和検定という、基本的なノンパラメトリックな統計手法について紹介した。スライドでは、これらの手法が例えば分割表に対する検定などのような、特別な場合においても利用することもできることを示した。
非エンジニアにもオススメ。数学が苦手な統計初心者がR言語を触ってみる。
こんにちは。海原です。 ここ最近、統計学が流行していますね。「統計学が最強の学問である」がきっかけになっているのでしょうか。数年前に比べてマーケティングが重要視される今日、統計の需要が増えたのかもしれません。私はまだこの本を読んでいませんが、読もうと思った矢先にたまたま統計ツールRに出会いまして、調べながら少しいじってみました。Rを使った感触から申し上げますと、SQLを叩いて好きなデータをピックアップするよりもずっと簡単で小気味良いのです。 他の統計ツールには色々な種類があるようですが、よく知られるものとしてIBMのSPSS (IBM)（有償）があります。 その点、RはMac/Win両方に対応しており無償です。またSPSSに劣らない機能を備えており、統計学者の間でデファクトスタンダードとなっているようです。 Rに関して検索すれば丁寧な解説サイトがたくさんありますので、インストールから何の心
git logで生産性は可視化できるのか、Rでグラフを作って調べてみる - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
はじめに──行数管理とgit commit ここ最近に、「プログラマー」の生産性を何かしら指標化する必要があるのではないか、という指摘がありましたが、確かにそういう側面もある一方で、「プログラム」という行為が、実は言われるほど簡単ではなく、何らかの形で指標にしようとすると難しくなるという問題があるかと思われます。 自分は直接ぶちあたったことはないのですが、たまに悪習として語られる指標の一つとして、「ステップ数」が上げられるでしょう。確かに、多くの人々が指摘しているように、ステップ数の問題は、下のような意味で問題があると言えるでしょう。 「機能」は、コードに直された場合、一行にも百行にもなるが、単純ステップ計算数で数えた場合、後者のほうが生産的と捉えられてしまう コードを手直ししていく作業として、リファクタリングする側面は、ステップの総体を変えないが、コードの綺麗さは、その後の生産性を変えて
Rの関数定義の基本 - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですR での処理は一連の関数を用いて行なわれます。 既に多くの関数が定義されており、それだけでも一通りの解析ができるものの、R の真の実力は 自分で関数を書く ことで発揮されます。 R には、最初から関数を簡便に定義するための多くの便利な機構が組み込まれており、R の組み込み関数の多くも、R 言語で書かれた関数です。関数はエディタで定義ファイルに書き込み source("ファイル名") で読み込むか、R 起動中にインタラクティブに定義します。 いずれにしても、一旦定義されれば、自前の関数も、R 固有の関数も外見からは全く同等に使えます。 目次 関数定義の基本書式 > foo <- function(引数リスト) 関数本体 # 関数本体が一つの表現式なら {} は不要 > foo <- funct
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R を用いた主成分分析
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