R vs Python：データ解析を比較 | POSTD
主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま
理系が企業で働くってどういうこと？——『バイオ技術者・研究者になるには』著者・堀川晃菜さんインタビュー | Lab-On|研究の未来をデザインするメディア
株式会社POLは、2022年7月31日をもちまして「LabBase X」「LabBase奨学金検索」「Lab-On」のサービス提供を終了させていただくこととなりました。 サービス開始より、長きにわたり多くのお客様にご利用いただきまして誠にありがとうございました。サービス終了に伴い、皆様には多大なご迷惑をおかけ致しますことを深くお詫び申し上げます。今後とも弊社サービスをご愛顧くださいますようお願い致します。 ■提供終了サービス ・LabBase X ・LabBase奨学金検索 ・Lab-On ■サービス提供終了日 2022年7月31日 ■お問い合わせ先 株式会社POL 電話番号：03-5962-9962
『みんなのR』（原題："R for Everyone"）ご恵贈いただきました - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
みんなのR ?データ分析と統計解析の新しい教科書? 作者: Jared P. Lander,Tokyo.R（協力）,高柳慎一,牧山幸史,簑田高志出版社/メーカー: マイナビ発売日: 2015/06/30メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (2件) を見る ということで、訳者のお一人であられる牧山さんからご恵贈いただきました！ 各所の書評で「今年最高のR本」との呼び声も高い本書、既に色々レビューが出ていて僕なんぞがわざわざレビューすることなんてもはやなさそうなんですが（笑）、早速簡単にレビューしてみようと思います。ちなみにこれまでに出ているレビューは僕が把握している範囲で以下の通りです*1。 ざっと内容を眺めてみる ではでは、一通り本書の内容を眺めてみましょう。実は章立てが結構多く細かく、章というよりは節みたいなレベルで区切られている箇所が多いので、僕の方で適当に大まかに
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
Rの初歩
Rのインストール R（アール）は統計・データ解析・統計グラフ作成のためのオープンソースソフトです。CRAN（「シーラン」または「クラン」、Comprehensive R Archive Network）のミラーサイト（日本では統数研 https://cran.ism.ac.jp/ など）からダウンロードし、インストールしてください。Windows用、Mac用、Linux用があります。 最近では下図のような RStudio（アール・スタジオ、英語の発音により忠実に書けばアール・ステューディオまたはアール・ストゥーディオ）という統合開発環境（IDE）を介してRを使う人が増えています。Download RStudio Desktop のページからダウンロードしてインストールします。 RStudio。左上ペインがソースエディタ（この図では隠れている）、左下がRコンソール、右上がグローバル環境のオブ
データサイエンティストを目指すなら知っておきたいRパッケージ10個＋α - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
元ネタのブログは「10 R packages every data scientist should know about」と「10 R packages I wish I knew about earlier」です。紹介されているパッケージはどれも良いのでメモしておきます。私が「取得した方がいいだろうなー」と思う順番に並べ替えてます。サンプルコードは後者の記事に載ってます。 randomForest：超強力な汎用予測モデル RPostgreSQL, RMYSQL, RMongo, RODBC, RSQLite：各種データベースへの接続 plyr：データ集約 reshape2：データ加工 forecast：時系列予測 stringr：文字列操作 lubridate：日付操作 sqldf：SQLライクなデータ操作 ggplot2：綺麗なプロットを描く qcc：品質管理 個人的には、下の３つは
ビッグデータ統計処理の有力ツール「R言語」入門：ITpro
昨今、ビッグデータというキーワード、およびその関連技術は非常に注目を集めており「R言語」というフレーズを耳にする機会も多くなってきたように感じます。 本稿は利用例を通じてR言語の概要、イメージを掴んでいただくことに加え、R言語を取り巻く業界の動向についてご紹介することを目的としています。 利用例としては、私がとあるシステム運用において実施していた分析を簡略化した形でご紹介します。システム統計情報に対する分析であり、ITシステムの設計や運用に携わる方であれば目にすることの多い、なじみ深いデータ分析と言えるのではないでしょうか。 なお、本稿では統計についての数学的な解説は極力行わず、R言語の利用者目線でのご紹介に重点を置きます。 対象読者としては「IT部門などで何らかのデータ処理に関与されている方」「表計算や分析ツールを利用中で、統計解析に分析内容を拡充しようと検討中の方」などを想定しています
R言語で何ができる？
昨今、ビッグデータというキーワード、およびその関連技術は非常に注目を集めており「R言語」というフレーズを耳にする機会も多くなってきたように感じます。 本稿は利用例を通じてR言語の概要、イメージを掴んでいただくことに加え、R言語を取り巻く業界の動向についてご紹介することを目的としています。 利用例としては、私がとあるシステム運用において実施していた分析を簡略化した形でご紹介します。システム統計情報に対する分析事例なので、ITシステムの設計や運用に携わる方であれば目にすることの多い、なじみ深いデータ分析と言えるのではないでしょうか。 なお、本稿では統計についての数学的な解説は極力行わず、R言語の利用者目線でのご紹介に重点を置きます。 対象読者としては、 などを想定しています。 また、Rは統計的なデータ処理を行うCUIベースのプラットフォームであり、CUI操作、スクリプト言語の経験、統計学に対す
VOYAGE GROUP エンジニアブログ : メタプログラミングR:重い関数をキャッシュする
2012年03月09日09:29 カテゴリprogrammingR メタプログラミングR:重い関数をキャッシュする こんにちは、VOYAGE GROUPの水越(@Akiyah)です。 最近、仕事でデータ解析環境「R」を使ってデータベースからデータを取り出して加工することが多いです。 そういったとき、データベースからデータをとる部分はSQLでまるまる取得して、その後Rでもりもり加工するのが好きです。 ですがその場合、何度も実行するとSQLの処理が重いしデータベースに負担をかけることになるので、ちょっと困っていました。 そこで今回、Rのメタプログラミングで関数呼び出しをキャッシュ化してみることにしました。 キャッシュと言ってもずっと同じ値を返すのではデータベースに新しいデータが入ったときに更新されないで困るので、ある一定期間（例えば24時間）を過ぎたら最新の値をとるように作ります。 キャッシュ
Rによるオープン・データの可視化（2）
今回は美しいグラフが手軽に作成できる、グラフィックパッケージを使ってみます。世界銀行のデータや、先日Wikileaksで流出して話題となっているアフガン戦争のデータを使い、可視化のほかデータの正統性の検証も行ってみます。 ggplot2という「デフォルト」グラフィックパッケージ 今回は前回の続きとして、オープン・データをプロットすることをテーマに取り上げます。前回はRの組込みのグラフ描画関数である、plotやts.plotのみを利用しましたが、今回は、外部グラフィックライブラリとして最近非常に注目されているggplot2パッケージを利用します。この連載でも今後、グラフ描画についてはggplot2を利用していく予定です。 また、今回はWebサービスを利用したデータ取得についても取り上げます。 ggplot2は、Rユーザーの間ではデファクトスタンダードのツールとなっているグラフィックパッケージ
RStudioがすごそうなので使ってみた - As a Futurist...
最近出たプロダクトで「RStudio」というのがあるんですが、試しに使ってみてあまりにも洗練されてて感動したのでエントリにしました。 RStudio って何？ そもそもなにするものかというと、統計分析・グラフ作成プログラミング言語である R の IDE みたいなもので、PC 上でスタンドアローンで動かすこともできますし、サーバ上のリソースをブラウザ越しに扱うこともできます。スタンドアローンの方はすでに Windows や Mac などひと通りバイナリありますし、サーバの方も Ubuntu/CentOS はバイナリあって楽々使えるようです。 ちなみに最初 Amazon Linux で動かしてみようと思ってたんですが、Amazon Linux は微妙にパッケージを新しくした CentOS みたいな感じなので各所でライブラリのバージョンがずれてて依存関係で破滅的になりました。だったら make
R による統計解析の基礎 中澤 港 3 目次 第 1 章 統計学とは何だろうか？ 9 1.1 統計学の歴史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.2 不確実性とランダム（乱雑さ） . . . . . . . . . . .
R による統計解析の基礎 中澤 港 3 目次 第 1 章 統計学とは何だろうか？ 9 1.1 統計学の歴史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.2 不確実性とランダム（乱雑さ） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.3 統計解析の手順 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.4 統計解析の２大方針 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.5 統計解析の道具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 第 2 章
「R言語による Random Forest 徹底入門−集団学習による分類・予測−」− #TokyoR #11 で講師をしてきました - hamadakoichi blog
2011/01/29 第11回R勉強会＠東京(Tokyo.R #11) で講師をしてきました。 「R言語による Random Forest 徹底入門 −集団学習による分類・予測−」。 Random Forest は"機械学習"の方法論で、集団学習により精度高い判別・予測を実現します。 双方向の進行で、質疑応答・議論含め 合計60分で話しました。 「R言語による Random Forest 徹底入門 −集団学習による分類・予測−」 - #TokyoR #11View more presentations from Koichi Hamada. 隠れ Random Forest 祭り 今回のTokyo.R、実は「隠れ Random Forest 祭り」。直前の３トーク、「3. caretパッケージの紹介」(id:dichika [Twitter:@dichika])、「4. RにおけるHPC
Rは好きだ、しかし… | wrong, rogue and log
最近、Rの非効率性やパフォーマンスの悪さをここで良く取り上げていて、それじゃあ柏野はRが嫌いなのか、と誤解されることもあると思うので、その弁明を。 僕にとってRはかなり好きなコンピュータ言語だ。使っていてワクワクする。言語を使いながらマイナーな分野の統計学の勉強ができるフリーソフトウェア / オープンソースソフトウェアの言語なんて他には存在しない。最近ではCRANにあるevirやismev, evdを利用して極値統計学を勉強した。 クイックなプロトタイピングができるのも本当に素敵だ。よくわからないデータを探索的に調べていくためには最高のブッシュナイフだと思う。だからこそ、@ITで市井の知識労働者を対象とした連載をしている。 実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎 http://www.atmarkit.co.jp/fcoding/index/stat.html しかし、エンタープライズレベルに必要
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2024年夏 かばんの中身記録 みんな大好きかばんの中身。 当然私も大好きで、人様のブログ記事やSNS投稿を飽きもせず読み込みまくっています。なぜこんなにも見飽きないのか… 自分も以前同じようにかばんの中身の記事を書いたんですが、気づけばもう３年前！去年くらいの気分だった、月日がたつの…
Google's R Style Guide
R is a high-level programming language used primarily for statistical computing and graphics. The goal of the R Programming Style Guide is to make our R code easier to read, share, and verify. The rules below were designed in collaboration with the entire R user community at Google. Summary: R Style Rules File Names: end in .R Identifiers: variable.name, FunctionName, kConstantName Line Length: ma
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