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はじめに この記事では、R言語の仕様について少し深い話をします。 内容は前の記事に関連するので、興味ある方は読んでみてください： あれ？パイプがいうことを聞いてくれない、、、 やりたいことは簡単です。 > g <- tibble::tibble( x = rnorm(100) ) |> dplyr::mutate( noise = rnorm(dplyr::n()) ) |> dplyr::mutate( y = 1.2 * x + noise ) |> ggplot2::ggplot() + ggplot2::geom_point(ggplot2::aes(x = x, y = y), color = ggplot2::alpha("blue", 0.3)) + ggplot2::ggtitle("可視化です") + ggplot2::theme_gray(base_family = "

はじめに 事業会社で働いているデータサイエンティストです。普段の業務ではRを利用していますが、Pythonの言語仕様も理解しているつもりです。会社が作成していただいた記事はこちらです： 昨日会社のエンジニアの後輩社員にPython使いがキモいと感じるかもしれないRの文法をいっぱい見せたら、いい反応をいただいたので、Qiitaにまとめることにしました。 こんなことを紹介します： キモいポイントその1:恐ろしい関数 キモいポイントその2:スキーマ大破壊 キモいポイントその3:そのxはどのx？ キモいポイントその4:if文とfor文なんてないよ、if関数とfor関数だよ キモいポイントその5:あれ？足し算できなくなったけど まず強調しておきたいのは、Rは決していわゆる「統計ソフト」ではなく、しっかりとしたプログラミング言語で、正しく書けばプロダクトとしてリリースできるほどの堅牢性と保守性が担保さ

はじめに 時系列データを分類するのは、あらゆる意思決定で価値を発揮する。例えばビジネスの場合、トレンドが似ている地域を識別し、同じグループの地域Aを施策群にして、地域Bを統制群にすれば、施策前に両地域の推移が似ているので、施策後大きな乖離が見られたら施策の効果とみなせ、信憑性の高いTVCMやOOH広告のABテストを実行できる。個人の意思決定の場合（本記事の目的は投資戦略の紹介ではないことを強調したい）、株の推移の時系列をグループ化できれば、資産をいい感じに分散させ、手元の株の株価が同時に下落するリスクを減らすことができるかもしれない。うるさいかもしれないが、本記事の目的は投資戦略の紹介ではないことをもう一回強調する。また、政治学においても、例えば各国の民主主義の発展を分類して可視化すれば、理論の発展や政策提言の質の向上に寄与することも期待される。 ただ、問題として、一般的な分類手法だと、ま