knitr ではじめるデータ分析レポート作成 ~基礎編~ - Qiita
対象読者 knitr でのドキュメント生成は体験済みの方 データ分析をやっていてそのレポートを Word などで作るのが面倒くさい方 チームで分析をやっていて，データ分析の再現性を共有したい方 記事のゴール ゴール：knitr を基本的に使えるような知識を身に付けて，R での分析結果を HTML として生成できるようになる 前提 RStudio をインストール済み knitr をはじめるにあたっての基礎知識 knitr とは？ knitr パッケージは．R の実行結果をレポートして作成するのに役立つパッケージです． 組織でのデータ分析には，報告書を作成する業務がつきまといます． たとえば，Word で報告書を作成していてデータ分析結果のプロット図を何百枚も貼り付けているとします． その途中で分析に誤りがあったり，条件を変更したりするときに，もう一度画像を貼り直す作業をするのは大変です． k
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
データの扱い方・読み方がわかる！ 実践的なビジネスデータ分析の入門書『楽しいR』著者インタビュー
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
裏 RjpWiki
算額（その2008） (23) 兵庫県姫路市広畑区西蒲田 天満神社 明治21年(1888) 近畿数学史学会：近畿の算額「数学の絵馬を訪ねて」，平成4年5月16日 初版第一刷，大阪教育図書株式会社，大阪市. キーワード：円4個，外円 外円の中に等円 3 個を容れる。外円の直径が 13 寸のとき，等円の直径および（図に示す）矢の長さはいかほどか。 外円の半径と中心座標を R, (0, 0) 等円の半径と中心座標を r, (0, R - r), (r, y) とおき，以下の連立方程式を解く。 include("julia-source.txt"); using SymPy @syms R::positive, r::positive, y::negative; eq1 = r^2 + (R - r - y)^2 - 4r^2 eq2 = r^2 + y^2 - (R - r)^2 res = s
ノート/マイニング/バスケット解析をＲで - 東邦大学理学部情報科学科 山内のサイト
サイトトップ ノート マイニング ├マイニング ├バスケット解析 ├バスケット解析をＲで ├図書貸出をＲで └ テキストマイニング ├テキストマイニングTM ├TMとシソーラス ├PubMedをTM ├TMとMeSH ├TMとNLTK ├テキストマイニングとtagger ├医薬品添付文書ＤＢ ├論文の処理1 └ 分子進化学 ├分子進化学 └ Pythonと論文アクセス ├Pythonを使ってみる ├PythonでPubMed ├Pythonで...続き └ CUDA ├GPU ├ProgrammingGuide ├Selandメモ ├数値積分 └ ACS、PHPからLDAP ├ACS導入 ├新規ホスト移行 ├再度やり直し ├OpenLDAP導入 └ Linuxでビデオ ├Linuxでビデオデータを作る ├AVIフ
前処理なしのトランザクションデータを{arules}パッケージで読み込む方法 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
実は僕は結構頻繁に{arules}パッケージを使うんですが*1、個人的には汎用性を考えて必ず素性ベクトルの形になるようにデータを前処理して読み込むようにしています。例えばこんな感じ。 ビール ソーセージ 牛肉 ... 1 0 1 ... 0 1 0 ... 1 1 1 ... ... ... ... ... なのですが、場合によっては前処理なしでただベタっとアイテムリストが個々のトランザクションごとに並んでるだけのデータを扱わなきゃいけないことも多いと思います。つまり、こんな感じのデータです。 ビール, 牛肉 ソーセージ ビール, ソーセージ, 牛肉 ... こういう場合、素性ベクトルの形に直そうとすると際限なくカラム方向に伸びていってしまうことが多く、前処理自体が非常に厄介になったりします。そこで、そういう時に出来る限り面倒な操作をせずに{arules}パッケージで扱える形に読み込む方法
アソシエーションルール（連関規則・相関ルール）：R言語
分析に使われる場面 † 観光関連メディア（HPなど）の閲覧履歴から、どのページとどのページがよく閲覧される傾向にあるかを見いだす。 観光行動・交通行動調査などから、どの場所を訪問した人が別のどの場所を訪問する傾向があるかを見いだす。 ある観光商品を好む人は、別のどのような観光商品を好む傾向があるのかを見いだす。 ↑ ライブラリの読み込み † Rでアソシエーションルール分析を行うために、arulesというパッケージを読み込みます。 Windowsの人は、以下の手順でパッケージを読み込んでください。 RGui画面上のメニューバーから、「パッケージ」→「パッケージのインストール」→「CRAN mirror」から適当なミラーサイトを選ぶ→「Packages」リストから「arules」をんでOKボタンをクリックする 再びRGui画面上のメニューバーから、「パッケージの読み込み」→選択画面から「aru
R {arules} によるアソシエーション分析をちょっと詳しく <2> - StatsFragments
こちらの続き。 データの作り方 (承前) 単体の list や data.frame から arules::transactions インスタンスを作る方法は前回まとめた。 加えて、一般のデータでありえそうな 正規化された形を考える。サンプルは コンビニのPOSデータをイメージして、 tran.df: 1 トランザクション ( = 1 売上 )ごとに記録されるマスタ goods.df: 各トランザクションに対して販売された商品を記録するレコード の 2 テーブルからなるデータとする。必要な部分だけ抜き出すと、例えばこんな形。 library(arules) tran.df = data.frame(日時 = paste0('2014-12-22 ', seq(9, 20, 1), ':00'), レジ番号 = rep(1, 12), レシート番号 = seq(1, 12), 年齢層 = r
R {arules} によるアソシエーション分析をちょっと詳しく <1> - StatsFragments
今週は系列パターンマイニング用 R パッケージ {arulesSequences} と格闘していた。使い方にところどころよくわからないポイントがあり、思ったよりも時間がかかってしまった。 関連パッケージである {arules} ともども、ネットには簡単な分析についての情報はあるが、 データの作り方/操作についてはまとまったものがないようだ。とりあえず自分が調べたことをまとめておきたい。2 パッケージで結構なボリュームになるため、全 4 記事分くらいの予定。 概要 まずはパターンマイニングの手法を簡単に整理する。いずれもトランザクションと呼ばれるデータの系列を対象にする。トランザクションとは 1レコード中に複数の要素 (アイテム) を含むもの。例えば、 POSデータ: 1トランザクション = POSレジの売上 1回。アイテムはそのときに売れた個々の商品。 アンケート調査: 1トランザクション
統計・アクセス解析ツールR:エクセルファイルの読み書き
統計解析ツールRは非常に便利だけれども、日常使っているエクセルファイルでデータを管理しアクセス解析等をおこなっている方が多いと思います。 Rでのエクセルファイルの読み書きを紹介します。Rでデータを操作する事で、作業時間を減らすことができます。 必要なものR (未インストールの場合はこの記事を参照ください。）XLConnectライブラリーXLConnectライブラリーはエクセルファイルを出力する際に、フィルターの設定やセルの幅などの設定も可能です。 詳しくは下記のリンクを参照ください。 http://miraisolutions.wordpress.com/ 初回作業Rをインストール。Rを立ち上げて以下のコードを実行してXLconnectをインストールする。 [code language=”R”] install.packages(“XLConnect”) [/code] 使用方法エクセルフ
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
plotlyパッケージでグラフをシェアしよう！ -Rによるグラフィックス- - Data Science by R and Python
Plotlyパッケージを紹介します。 PlotlyはRのグラフィックのライブラリで、グラフの作成や共有をインタラクティブに行えて、かつかなりハイレベルな図をブラウザーで表示できるという特徴を持っています。 実際、書いたものをアップロードして、URLでブログなどに張り込むということができるという点でとても実用的です。今回は、このplotlyを用いて、グラフを3つほどDemo的に作成します。 plotlyのインストール まずは、インストールですが、Rのコンソールから次のようにdevtoolsを読み込みます。libraryで使ってない人は、installをしてください。 install.packages("devtools") library("devtools")次に、githubからplotlyをダウンロードします。plotlyには様々なapiが用意されており、今回はR版を使います。Pyth
カレンダープロット - 盆栽日記
カレンダーとヒートマップで簡単に可視化できる関数を教えてもらったのでメモ。 openairパッケージのcalendarPlot関数を使う。 今回は2013年八王子の平均気温を可視化した。 library(magrittr) library(openair) # 下記URLから好きなデータをダウンロード。 # 今回は八王子の2013年の平均気温データを使用。 # http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.php dat <- read.csv("data.csv", header=FALSE, skip=5) %>% setNames(c("date","temperature","quality","num")) %>% mutate(date=as.Date(date, format="%Y/%m/%d")) # pollutantに可
実践！WebマーケターのためのR入門一覧
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
Shinyで確率分布を動かして遊べるページ作った - Dimension Planet Adventure 最終章 最終話『栄光なる未来』
確率分布ってたくさんあるので、統計を学びたてのうちはよくわからないですよね。 パラメータによって確率分布のカタチも変わってしまうし、 似たような種類が多くて混乱してしまいます。 そこで、R言語のWebフレームワークであるShinyを使って、 確率分布のパラメータをいじってカタチを見ることができる ページを作りました。 いろいろな確率分布のパラメータをいじくるアプリ ネーミングセンスがありません。助けてください。。。 ご指摘や、追加すべき確率分布などがありましたらTwitterで教えてくださると助かります。 また、全てのコードはGitHubにもおいてありますので、拙いコードでよろしければ参考にしてください。 使い方 カンタンです。上部メニューから確率分布を選びクリック。 パラメータをいろいろ変えるとそれに応じてグラフも変化します。 分布関数と密度関数を切り替えることも可能です。 改善点 グラ
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【第二回】アソシエーション分析：購買分析からレコメンデーション応用まで
R.4.05. データフレーム型 | R Financial & Marketing Library
Posit
RとSQLを対応付けてみた - あらびき日記
10分で分かるr言語入門ver2.10 14 1101
