Rのおすすめパッケージをアップデートしてまとめた。定番の分析手法をはじめ、可視化やデータ処理に便利なものなど、幅広く紹介した。中にはマストというものもあるし、意外と知られていないがインストールしておくと便利なものまで、使い方の例も挙げて説明している。 ミドルウェア的なレイヤーのライブラリ（must） curl ファイルをwebからダウンロードするときに使う。 データファイルやパッケージのダウンロードが発生する処理で内部的に使われるライブラリで、他のパッケージのインストールの際に同時にインストールされることが多く、意識されることは少ないパッケージ。たまに依存関係の問題でも解決されずに未インストールの場合があるので、明示的にインストールする必要がある。 read.csv('https://...') などのために必要。 devtools GitHubからのインストールなど。ほとんどがGitHu

統計の手法には記述統計と推測統計があると説明したが、ここでは記述統計の話。記述統計の考え方を通じて、より進んだデータの見方を学んでいく。 記述統計とは 記述統計とはすべてのデータを見て正しく全容を把握・認識するための方法論・作法。 全てのデータを見るのでデータマイニング的なアプローチ。 仮説ありきではないので、記述統計の方法だけではデータの組み合わせが膨大だと有効な知見を得るに至らないこともある。 後でどんな手法を使う際にも、それは推測統計や機械学習の手法を使う場合であっても、データを見るという観点ですべての基本の考え方になる。 データの種類 データは特徴によって分類される。 種類によってデータ加工方法から分析手法も変わってくる。 どんな観点で分類するのか、分類のポイントを紹介していく。 尺度 尺度とは、ざっくり言うと数字のなす意味、その数字が対象の特徴をどのように説明するかによる分類。こ