R言語徹底解説を読む (1) ようこそRプログラミング - 僕らはRを愛しすぎてる
この記事が想定する読者層 もしあなたが「プログラマー」ならば、この記事はまるで不要かもしれません。 ここで言うプログラマーとは、たとえば以下のような習慣を持っている人です。 ほとんど同じ処理をソースコード中に2回以上書いていたら違和感を感じる 出力結果が変わらなくても、実行速度や理解しやすさのためにソースコードを書き直すことがある Gitなどのバージョン管理システムを使うことができ、過去のソースコードを「日付の含まれたファイル名でバージョンごとに別ファイルとして保存しておけばよい」とは考えない 動作テストを自動化し、ソースコードを書き換えてもそれぞれの関数の挙動が意図したものになっているかを確認できる この記事は、ひょんなことからRに出会い、コードをコピペで動かせるようになり、 「いつかコピペじゃないコードが書けるようになりたい」 「他のプログラミング言語もできるようになりたい」 とぼんや
R言語で統計解析入門： データフレームの行と列の入れ替え (転置行列) 梶山 喜一郎
> A <- matrix( c(1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5), nrow=5, ncol=3 ) # 行列Aを作る > A [,1] [,2] [,3] [1,] 1 1 1 [2,] 2 2 2 [3,] 3 3 3 [4,] 4 4 4 [5,] 5 5 5 > A1 <- t ( A ) # 転置行列A1を作る > A1 [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1 2 3 4 5 [2,] 1 2 3 4 5 [3,] 1 2 3 4 5 > A2 <- data.frame( A1 ) # マトリック形式 A1 をデータフレーム A2 にする > colnames( A2 ) <- c( "変数か", "変数き", "変数く", "変数け", "変数こ") > rownames( A2 ) <- c( "変数Ａ", "変数Ｂ
Rのspdepのパッケージを使って、コンビニのドミナント出店戦略を定量化する - Analyze IT.
こんにちは、集計野郎マクガイバーです。 コンビニの出店戦略ではセブンイレブンのドミナント戦略が有名で公式ホームページにも記載してあるくらいです。 しかし、その実態に関してはどの程度そうであるのかといったような厳密な検証情報はなく、特定都市における出店数を比較したようなものや、単に四国にセブンイレブンが出店していないという情報を根拠にしたものが多数見られます。 関西ではローソンがドミナントしているのはいうまでもないし、特定の地域を抜き出して一般的な結論を持ち出すのは問題に思われます。 幸いなことに去年集めたものですが、データが手元にあるので、今日はこのドミナント出店戦略を数値化、可視化してみます。 （以後、ですます調ではなくなります。） ロウデータで見る各コンビニの出店戦略 ここでは、ロウデータを地図上にプロットして各コンビニチェーンの出店戦略がどのようになっているかを見てみる。 赤：セブン
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