「Rプログラミング入門」をPythonで書き直す - めもめも
何の話かというと RStudioではじめるRプログラミング入門 作者: Garrett Grolemund,大橋真也,長尾高弘出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2015/03/25メディア: 大型本この商品を含むブログを見る 某編集長から上記の書籍が送られてきて、「これは、次はRの本を書けという指示か？？？？」と勘ぐってみたものの、筆者はPython派なので、「これと同じことは全部Pythonでもできるんだよー」と言いたくなって、このエントリーを書き始めた次第です。ちなみに、この本、Rの入門書としてはよくできているので、これのPython版ができたら、それはそれで役に立つ気もします。 なお、このエントリーでは、あくまでコードの部分だけを書き直して、RとPythonの差異についての説明だけを行ないます。コードそのものの説明については、上記の書籍をご購入ください。 環境準備 IP
素早く正規形を見抜く実践テクニック（1/4） － ＠IT
今回のテーマはデータベースエンジニアの必須知識の1つである「正規化」です。正規化は、リレーショナル・データベースのテーブル設計を行ううえで非常に重要なテクニックであり、データベースを設計、実装したことのある方なら一度は正規化に触れているのではないでしょうか。 それほど基本的な知識であるにもかかわらず、正規化を説明できる人はなかなかいません。多く聞かれるのが「何となくテーブルを作ると自然に第3正規形になる」とか「実務上は第3正規化まで行えば問題ない」というものです。 ではなぜ「第3正規化まで行えば問題ない」のでしょうか。本稿ではひととおり正規化について確認しながら、あまり触れられることのない第3正規化より先の正規化を紹介して、この疑問に答えていきたいと思います。 正規化の位置付け 正規化は、データベース設計全般にかかわる基礎知識ですが、特に論理データモデリングの作業の中で必要になります。本稿
第7回 R Markdownでスライドづくり ～目指せ☆プレゼンの星～ | gihyo.jp
プレゼン、愛してますか？ プレゼン準備、進捗出てますか？ はじめに 読者が自分でパラパラめくって読んでいくレポートとは違い、プレゼンにおける情報伝達は演者のペースで進んで行きます。ですから、プレゼンには聴衆の理解度や注意を操作する、聴衆の反応によってプレゼンの内容をリアルタイムに変更する、等々の特殊な技術が求められます。プレゼンがうまくいった時は、全てを忘れてビールでも飲みたい気持ちになりますね。うまくいかなかった時も、別の意味で全てを忘れてビールでも飲みたい気持ちになります。 それはさておき、プレゼンを行うためにはプレゼン用のスライドを作成する必要があります。スライドを作成するのは、正直メンドウです。パワポを立ち上げ、図表をコピペ、ダイアグラムを作って、テキスト注釈つけて……、オートメーション化とは程遠い世界です。このようなタスクの弊害は連載第1回を読んでもらえば実感できることでしょう。
統計を始めたい人に僕がPythonよりＲを勧める理由 - 蛍光ペンの交差点
今回は「ほぼＲしか使ったことがない」人間*1が、できる限り二者の優劣をくっきり述べる。 僕はほとんどＲしか使ったことがない。Pythonはtfidfやクイックソートをライブラリ無しで実装した程度。 前半の主張は以下である。 「過去のＲでの１０回程度の解析において、Ｒで不十分さを感じてPythonを使った経験は１度だけ、しかも部分的にしかなかった。Ｒの使いにくさを感じることも最近はだいぶ無くなった。だから初学者には「事足りる」Ｒを勧める。」 前半の主張 今までにＲでやった解析の内容は大体以下である。 （未発表）は途中で頓挫した、もしくは現在進行中／契約により詳細＆解析結果の公開不可能のプロジェクトである。 [ビジネス・製造業] 米国新車価格の線形重回帰分析（授業の期末課題） [ビジネス・不動産] 不動産賃貸価格の線形重回帰分析（発表スライド） [ビジネス・ＩＴ] ＥコマースサイトのＡＲＩＭＡ
Rを学ぼう！エンジニア向けデータマイニング講座｜freee 坂本登史文【初めの第一歩編】 | キャリアハック（CAREER HACK）
freeeのデータマイニングエンジニア、坂本さんによる統計解析ツールRを使ったエンジニア向けデータマイニング講座前編。Rで何ができるのか？設定からSQLとの接続、グラフ化まで一連の流れを学びます。 はじめまして。freeeのデータマイニングエンジニアの坂本登史文です。先日のロースハラミ現象の記事はいかがでしたでしょうか？私は、記事公開後からたくさんの人に焼肉のお誘いを頂き、非常に充実した夏を送ることができました（笑） 先日の記事はあくまでもデータ活用の考え方の紹介で、正しい意味でのデータ“マイニング”の紹介はできていませんでした。 そこで今回は、エンジニアの皆様向けに、2回に分けてデータマイニングの初めの第一歩をご紹介したいと思います。先日の記事では焼肉店の店長がでてきたように、今回のお話では、WEBエンジニアの山田君が登場します。 山田君の気持ちになって一緒にデータマイニングを体験しても
Python + PypeRでPythonからRをつかってみる - 工作とかオーディオとか
Pythonは機械学習周りのパッケージは充実している感じがあるのですが、どうにも統計周りのパッケージが不足している感じがあって、PythonからRを叩くパッケージを試してみることにしました。 PythonからRをつかうパッケージとしてはRPy2が有名っぽいですが、 There is currently no binaries or support for Microsoft Windows (more for lack of ressources than anything else). とのことで・・・ 試しにeasy_installでインストールしてみましたがエラーが出てインストールできなかったので、違う方法を試すことにしました。 PythonからRを使いたい -だがRPy2おめーはダメだ- - 盆栽日記を見てPypeRのほうを試すことにしました。 インストールはいつもどおりeasy_
とっつきにくいけど実はエクセル以上に賢いヤツ フリー統計解析ソフトウェア「R」を触ってみよう【R入門講座】
『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
データ・サイエンスのプログラミング言語はRからPythonに置き換わる | readwrite.jp
これまでデータ・サイエンティストの選ぶプログラミング言語はRだったのだが、急激にPythonに置き換わろうとしている。 このシフトの理由はいくつかあるようだが、第一にはPython自体が汎用的で比較的学びやすい言語であるのに対し、Rが習得するにあたってやや複雑であることがあげられるだろう。 データにますます依存しつつある現代社会とデータに飢えたサイエンティストにとっては「簡単さ」こそが鍵となるのだ。 Rは実際にはプログラミング言語ではないRを覚えることに苦労する人が多い理由として考えられるのは、Rが実際にはプログラミング言語ではないからかもしれない。R専門家のジョン・クックいわく、Rとは「統計のためのインタラクティブな環境」であり、厳密にはプログラミング言語ではないのだ。彼はさらに「Rをプログラミング言語だと考るのではなく、Rがプログラミング言語を内包しているのだと考えた方が良いと分かった
非エンジニアにもオススメ。数学が苦手な統計初心者がR言語を触ってみる。
#################################### # CSVファイルの読み込み #################################### #Mac読み書きディレクトリを定義 basedata<-"/Users/saity/Dropbox/R/basedata/" output<-"/Users/saity/Dropbox/R/output/" #CSVファイルの読み込み crime<-read.csv(paste(basedata,"crime_prefecture.csv",sep=""), row.names=1) ソースコードを実行するには、カーソル行でcommand+enter(WinはCtrl+Enter)で実行ができます。 一度に複数行を実行する場合には、選択行で上記コマンドを叩きます。すると、メインコンソールに実行結果が表示されます。
むしろ数式が苦手だけど統計を勉強したいという人はRをやるといいかもしれない - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
はじめに なぜか唐突にRブームが俺の中でやってきてしまってどうしようもないので、Rの本を注文しまくってたりしていたら、下のような本の山が出来てしまいました。 これらの本を付箋でペタペタしながら読み進めていくうちに、段々とRというのはどういう言語で、どういう風に勉強するといいのか、という方針が固まってきたので、ここにメモをしておきます。 Rとはどのような言語か 一言で、しかも乱暴に言ってしまうならば「統計に特化したPHP」というのが一番雰囲気を伝えられるかもしれない。いや、PHPの悪評は知っているし、ガチでRをやっている人にとっては嫌がられることもわかっているけど、あえてそういう説明が、あくまで入り口としてはわかりやすいのではないかと。 どういうことかというのを言い訳します。 自分が読んだ感じだと、統計というのは、「何らかのデータ」と「分析するためのツールとしての数式」と「その数式が意図する
はじめての「R」
2023/02/06追記: slideshareが非常に使いづらくなってしまったため、speakerdeckに転載しました。 https://speakerdeck.com/masaha03/hazimeteno-r 補足記事を書きました。併せてご覧ください。http://m884.hateblo.jp/entry/2012/12/03/232431
Rを使えるようになるための10のこと - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
Rは統計解析を行うことができる強力なツールです。計算上の信頼性はとても高く、世界中の分析者が日々分析用パッケージを公開しております。近年では行政機関で使われているという事例もちらほら聞きます。 ・姫路市役所での事例 これまでSASは使ってきたけどRは全く使ったことがない！JAVAとかC++とかガリガリ書けるけどRはよく分からない！という方々がすんなりRの世界に入れるよう、資料の探し場所や導入部分をまとめておきます。 ※まだ不完全ですが情報を入手し次第アップデートしていきます。 1. 資料を探す場所 CRAN R本体、パッケージ、PDF資料などの置き場 Task Viewに分野ごとのまとめ Searchでパッケージや資料の検索 CRANの読み方は「しーらん」派と「くらん」派でわかれる（どっちでもいいw） Rjpwiki 日本語で書かれている、これまでのRに関する資料の集大成 データの加工技、
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