第529回 RStudio Serverをよりかんたんにインストールする | gihyo.jp
第527回ではRStudioのインストール方法を紹介しました。実はコンテナ技術を使うと、インストール方法はさらにかんたんになります。今回はDockerを活用したRStudio Serverのインストール方法を紹介します。 コンテナ技術を使う利点 直近だと第521回でLXDの使い方を解説したように、本連載ではこれまでに何度もコンテナ技術に関する活用方法を紹介してきました。今回も実際に実行するコマンド自体は、これまでとほぼ変わりはありません。そこでRStudio Serverをコンテナ上で利用する際のポイントなども合わせて紹介します。 まず、RStudio Serverのインストールにおいて、コンテナ技術を活用すると得られるメリットは次のとおりです。 ホストに余計なパッケージをインストールしなくて良い コマンドひとつで全部入りの環境を構築できる 複数のバージョンもかんたんに共存できる Linu
R Docker tutorialの訳 - Qiita
まえおき 以下の文章はR Docker tutorial by ropenscilabsを翻訳したものです。 第1章 Dockerとは何で、何のために使うのか？ この章の目的 Dockerの基本的な考え方を理解する。 Dockerが便利な理由を確認する。 なぜDockerか Rを使用して分析を行い、出来上がったコードを知人に送りたい、という場合を考えてみよう。あなたの知人が全く同じデータセットを使って全く同じコードを実行したとしても、結果が僅かに異なるということがあるだろう。これには、OSが違うだとか、Rのパッケージのバージョンが違うだとか、いろいろな理由が考えられる。Dockerはこのような問題を解決するための手段になりうる。 Dockerコンテナはコンピュータの中のコンピュータの様に見える。そしてこのコンピュータは知人にそのまま送ることができ、このコンピュータを起動してコードを実行すれ
dplyrを使いこなす！基礎編 - Qiita
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
RStudio (非公式日本語版)
キーボードショートカット コンソール説明Windows & LinuxMac コンソールにカーソルを移動する Ctrl+1 Ctrl+1 コンソールをクリアする Ctrl+L Command+L カーソルを行の最初に移動する Home Command+Left カーソルを行の最後に移動する End Command+Right コマンド履歴を行き来する Up/Down Up/Down コマンド履歴をさかのぼる Ctrl+Up Command+Up 現在実行しているコマンドを中断する Esc Esc カーソルまで行を引っ張る Ctrl+U Command+U カーソルの後ろに行を引っ張る Ctrl+K Command+K 現在引っ張っているテキストを挿入する Ctrl+Y Command+Y ソース説明Windows & LinuxMac ソース文書にカーソルを移動する Ctrl+2 Ctrl
Rstudioで楽々ドキュメント生成
はじめに 一言でいうと、Rstudio上でRマークダウンからHTML/PDF/MS Wordレポート、ウェブスライド、Shiny入りのレポートなどを作成できるようになりました。以下、解説です。 シリーズ Useful R 9 「ドキュメント・プレゼンテーション生成」 第8章ではRstudioのドキュメント生成支援機能について説明しています。 本書の内容は執筆時(2014年3月)の最新公式バージョン0.98.501をターゲットにしています。 2014年6月に最新公式バージョンが0.98.932となり、ドキュメント生成支援機能が大幅にアップデートされました。 ドキュメント変換にrmarkdownパッケージを採用しています。これに伴いユーザインタフェースにも若干の変更があります。rmarkdownパッケージやRマークダウンの書式の変更点については解説記事 (rmarkdownパッケージで楽々ドキ
RStudio Shiny チュートリアル レッスン1 ようこそ Shiny へ - Qiita
この記事は Shiny 公式サイトのチュートリアルを翻訳したものです。 http://shiny.rstudio.com/tutorial/lesson1/ チュートリアル目次：http://d.hatena.ne.jp/hoxo_m/20151222/p1 LESSON1 ようこそ Shiny へ このレッスンは、Shinyアプリをすぐに作れるようになるためのものです。もし、まだ Shiny パッケージをインストールしていないなら、R を起動してインターネットにつなぎ、以下を実行してください。 このチュートリアルでは、RStudio のプレビュー版を使っていることを前提としています。プレビュー版は Shiny を簡単に動かせるような新機能が含まれています。プレビュー版はここからダウンロードできます。（※記事を書いた時点ではプレビュー版にしか無い機能を使っていましたが、現在はその機能は正式
RStudioからknitrでレポートを自動作成してみた - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
こんにちは。オソブサ*1でおなじみの林です。お盆なのでBON JOVI聞いています*2。論文はまだ書けていませんけど何か。 さて。さいきんTokyo.Rの和田計也さんという方のちょう素晴らしいプレゼンファイルを拝見いたしました。 そろそろRStudioの話でもしてみようと思う そこでRStudioからレポートを自動作成できるknitrというツールが紹介されていたので、自分でも少しいじってみました。今回はその自習のまとめも兼ねてここにも書いてみたいと思います。 そもそも：Rの結果をどうやって保存してます？ ええと。まずそもそもの問題意識なのですが、みなさまはRでの計算結果ってどう保存してますか？ これって結構メンドクサイ問題で、いままで私は基本的に： テキスト系のアウトプットはテキストファイルへ書き出し（またはコンソールからコピペ） 画像系のアウトプットはpng/PDFなどへ書き出し してい
RStudio & knitrによるRの解析結果のドキュメント化 - About connecting the dots.
はじめに データ解析を行った場合，後からやり直しや結果参照，解析の詳細を確認するのって，案外だるいと思いませんか？ 私は思います．結果を後から見直して，これってどうやってやってたんだっけとか，この部分変えたいとか，データ処理の細かい部分を確認したいとか，後日分析を引っ張りだして再確認することってよくあります．でもそのときに，詳細を忘れたり，ファイルが複数の箇所に分散しちゃってたり，なんてことがあって結局もう一度一からやり直すはめになったなんて悲しい経験はしたくないですよね． そんな折に，ちょっと前のTokyo.RでやってたそろそろRStudioの話をみて，これをもとに環境構築から，解析結果の管理までをトータルでやってみましょう，というお話です． 環境構築 生のRはぶっちゃけ使いにくいので，RStudioを使います．SPSSとかSASとかStataとかと比べても，割と遜色ない十分な出来の解析
Rstudio事始め
改訂版(2015.11.28)ができました → http://www.slideshare.net/TakashiYamane1/rrstudioRead less
そろそろRStudioの話
2. サイバー系 はじめに ※この発表は個人の 見解であり、所属す る組織の公式見解で はありません。 2012/8/4 1 3. サイバー系 自己紹介 和田 計也（@wdkz） 静岡県袋井市出身 サイバー系企業でデータマイニングエンジニア職 最近はレポーティング周りの仕事してます 前職はバイオベンチャー バイオマーカ探索してた 学生時代は枯草菌の研究 2012/8/4 2 4. サイバー系 私はこうしてRStudioに乗り換えました 従来 エディタ(EmEditor) + RGUI featuring コピペ 現在 RStudio 乗り換えた理由 括弧補完してくれたり、オブジェクトの一覧が表示され てるから迷子にならないし、data.frameの中を手軽に 見れるし、plot図何枚も保持してくれてるし... Rmarkdownで記述
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