Microsoftは2021年2月9日（米国時間）、R言語を使ってクラウドサービススイート「Microsoft 365」を操作するためのオープンソースパッケージ「Microsoft365R」を発表した。Rは、統計解析やその可視化などに役立つオープンソースのプログラミング言語とランタイム環境だ。 Microsoft365Rは「AzureGraph」パッケージで提供されるMicrosoft Graph APIを拡張し、「Microsoft SharePoint」と「Microsoft OneDrive」に対する軽量で強力なインタフェースを提供する。今後は「Microsoft Teams」と「Microsoft Outlook」もサポートする見込みだ。Teamsチャネルへのポストや、Outlookによる電子メール送信が可能になるという。 Microsoft365Rは、CRAN（The Compr
2023年の8月もそろそろ終わります。 しかし、まだまだ暑くて秋の気配はまだまだ来ないようです。 さてここ数年、7月に入ったころから「昔はこんなに暑くなかった」「いや、そんなことはない」といった話題がSNSをにぎわせています。 私も数年前にこんなグラフを作って、周りではそこそこ評判良かったです。 東京の8月の最低気温の分布の推移。いまさらだけど、ちゃんと書き直したのもあげておく。最低気温の上限が90年代以降上昇しているという結論は変わらないけど。boxplotもおまけで付けておいた。 pic.twitter.com/wfxgfr7I3O— ボブさん (@bob3bob3) 2018年7月18日 今年もいろんな人が気温の可視化をしていて、非常に興味深かったです。 いくつか挙げてみましょう。 1) 東京における夏（6月～9月）の気温、過去148年分のヒートマップ。 東京における夏の気温を過去1
PythonとR言語のハーモニーな連携: データサイエンスの舞台裏 - Python転職初心者向けエンジニアリングブログ
プログラミングの舞台裏には、異なるプログラミング言語を組み合わせて使用することで、プロジェクトに深みをもたらす魔法が広がっています。今回の記事では、PythonとR言語の連携に焦点を当て、データサイエンスの分野でこれらの言語を連携させることで得られる恩恵について詳しく探ってみましょう。 PythonとR言語: データサイエンスのダイナミックデュオ Pythonは豊富なライブラリやシンプルな構文を持ち、データ処理や機械学習分野で強力な存在です。一方で、R言語は統計解析や可視化に特化しており、データサイエンスの分野で広く使用されています。これらの異なる強みを連携させることで、データサイエンスのダイナミックデュオが誕生します。 連携の鍵: PythonからRスクリプトを呼び出す PythonからRスクリプトを呼び出すためには、subprocessモジュールを使用します。以下は基本的な例です。 i
主成分分析（PCA）とは？ 主成分分析とは、多次元データを低次元に次元圧縮する手法の一つです。主成分分析は、データの性質を最もよく表す要素を抽出することができるため、データの可視化やクラスタリングなどの機械学習手法を用いた分析にも活用されます。 RNA-seq解析では、主成分分析を使用することで、大量の発現データをより簡単かつ高速に解析することができます。主成分分析は、原発現データの次元圧縮を行い、主な発現変動のパターンを抽出します。これにより、大量の発現データを分かりやすく視覚化し、その結果をもとに遺伝子の発現変動や発現パターンを解析することができます。 Rを実行する準備 今回はRstudioを使ってRを実行していきます。 各OS環境を元にこちらのサイトよりインストーラーをダウンロードしてください。 https://cran.r-project.org/ インストールするバージョンは最新
統計解析とグラフィックスのための言語・環境である「R言語」の概要、インストール方法、初歩的な使い方を広く・浅く解説した資料です。 2023年4月時点でのRの~~最新バージョン~~R-4.2.3を対象としています。 スライド中で実行するRスクリプトを置いているGitHubリポジトリ: https://github.com/uribo/cue2022aw_r104 ウェブブラウザ上でRを動かす環境: https://mybinder.org/v2/gh/uribo/cue2022aw_r104/main?urlpath=rstudio
2.1 Google Colaboratory について Google Colaboratory（以下Colabと略称）は Google が提供している、ブラウザ上で機械学習などのプログラミング（言語は Python）が行える環境です。numpy や Tensorflow など機械学習でよく使うライブラリがインストール済みであり、環境構築がほぼ不要で機械学習プログラミングが始められます。GPU を使うことも可能で、非力なパソコンでもディープラーニングができるので学習用の環境として非常に便利です。 Colab は基本的に Python 言語の環境ですが、R 言語を使うことも可能です。R 本体や RStudio などをインストールしなくても R のプログラミングが始められるので、Colab は R の学習環境としても魅力的であると言えます。このページでは Colab で R を使う方法について
R言語ってどんな言語？転職で活かせる？特徴やできることについて徹底解説！ | GeeklyMedia(ギークリーメディア) | Geekly（ギークリー） IT・Web・ゲーム業界専門の人材紹介会社
統計分析やデータ分析の分野において注目されているR言語。エンジニアとして働いている人の中には、R言語の存在は知っていても、詳しくは知らないという方も多いでしょう。そこで本記事では、R言語でできることや、メリットとデメリットについて解説していきます。「転職で活かせるのか？」や実際の求人についても触れていますので、ぜひ参考にしてください。 R言語とは？ R言語は1995年に海外で開発された、「統計分析」や「データ分析」を得意とするプログラミング言語。 まずは、R言語の特徴やできることについて解説していきます。 R言語の特徴 R言語の大きな特徴は、データの解析や処理などを、他の言語よりも簡単に行える点です。 R言語には統計分析やデータ分析に役立つ機能・ライブラリが豊富に用意されています。 より効率的にR言語を活用するためには統計学の知識が必要な場面が多いものの、データ処理やグラフ作成などが簡単に
Google ColaboratoryでR言語を使うためには、追加インストールやセッション強制終了などが必要で、毎回数分間かかるという状況でしたが、2月頃にRのカーネルがこっそりと追加されたようで、面倒なハックは不要になりました。その方法についてのメモ。 カーネルを確認まず、Google Colaboratoryにデフォルトでインストールされているカーネルを確認するため、以下を実行します。 !jupyter-kernelspec listkernels/irが表示されれば、Rのカーネルが入っているということ。 2019年4月3日時点で、Swiftも入っているようです。 Rのカーネルに切り替えるカーネルは入っているのにGoogle Colaboratoryのランタイム変更画面に「R」がまだ表示されず、選択できないので、Notebook（.ipynb）ファイルをダウンロードし、テキストエディタ
UTF-8対応、R言語で組織内行動データ可視化する「Microsoft Workplace Analytics」 Microsoftは米国時間2021年3月16日、組織内の行動データを可視化する「Microsoft Workplace Analytics(以下、Workplace Analytics)」に加えた更新を公式ブログを通じて報告した。メトリック(測定値)名でUTF-8エンコードが使用可能になり、R言語のwpaパッケージを用いたWorkplace Analyticsのデータ分析および可視化を実現する。 UTF-8対応に伴い、日本語のメトリックス名も使用できる(画像はすべて公式ブログより抜粋) 従来のWorkplace Analyticsはメトリックス名をラテン語に限定していたが、今回の更新に伴いクエリおよびOData(Open Data Protocol)出力時の文字コードとしてU
株式会社pipon代表取締役。 キャリアはADK(広告代理店)でテレビ広告運用をして残業120時間するが、ネット広告では自分の業務がAIで自動化されていることに驚愕する。そこで、機械学習受託会社に転職し、技術力を身につけた後、piponを創業。現在、製薬業界、大手監査法人、EC業界、様々な業界でAI受託開発事業を運営。 公開日：2019/10/8 更新日：2019/10/8 キーワード：データサイエンス R言語 文字数：3800（読み終わるまでおよそ6分） この記事でわかること R言語よりPythonを学ぶべき理由 R言語の特徴（Pythonに対する強みと弱み） はじめに データサイエンスの世界で用いられるプログラミング言語は、PythonとR言語でかなりのシェアを占めています。 したがって、データサイエンスを勉強し始める方は、Pythonを選ぶかR言語を選ぶかで迷うことが多いと思います。
R言語とは？ R言語はプログラミング言語の一種で、特に統計解析に適した特徴を持っている言語です。読み方はアールです。 データ加工、統計処理、機械学習、グラフ化を行うために使われています。オープンソースのプログラミング言語なので誰でも無料で使用できます。ビジネスの現場だけでなく、大学生や研究者までRを使用しています。 パッケージについて：R R言語にはパッケージと呼ばれる”関数やデータがまとまったセット”があります。インストールすることでパッケージはいつでも使えるようになります。Rはこのパッケージがとても魅力的です。世界中のRユーザーが最先端の解析手法や便利なパッケージを開発し、無償で公開しています。 かなり専門的でマニアック（ここがRの真骨頂です）なパッケージもたくさんあります。論文で使われている解析手法がそのままパッケージになっているようなものもあります。 トライフィールズのページでパッ
1. はじめに R言語は、データ解析専用のオープンソース・フリーソフトウェアです。 Rでクラスタリングを用いたデータ分析方法を紹介します。 2. 準備 まずは、R言語を使用するためにR Statio (またはR言語)をインストールします。 インストールイメージは、以下のリンク先からダウンロードできます。 ・R Studio ・・・https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/ ・R ・・・https://cran.r-project.org/index.html R StudioはR実行のための統合開発環境(IDE)です。 R Studioを起動すると以下のような画面が表示されます。 基本的な操作としては、上記に示されるR Studio画面の左側「Console」ウィンドウにコードを打ち、対話形式で処理を進めていきます。 ためしに、以下
はじめに 複数のテキストを対象に、トピックモデル(LDA:Latent Dirichlet Allocation)によるテキスト分析を行います。その分析結果を基にクラスタリングを行い、デンドログラム(樹形図)による可視化を行います。 この記事の内容は『テキストアナリティクス』著：金明哲を参考にしています。参考書の通りだと可視化の段階でトピックとタームにズレが生じるため、目・手作業での修正が必要でした。そこで、LDA()によるトピックのナンバリングとhclust(dist())によるナンバリングが自動で調整されるようにしました。なお、理論面の解説はありません(勉強中)。 www.anarchive-beta.com www.anarchive-beta.com 理論面の記事も書きました。(追記) 図1：調整前 図1は手作業での修正を行わなかった場合の出力結果です。 図1上部の樹形図の各テキス
R言語とはR言語とは、統計解析に強みを持つインタプリタ型言語のプログラミング言語です。インタプリタ型言語とは、人間がプログラミング言語で記載したソースコードを、コンピュータが理解できる機械語の形式へと逐次に翻訳しながら、プログラムを実行するプログラミング言語のことです。 例えば、Perl・PHP・Ruby・Python・BASIC・Lisp・JavaScriptなどもインタプリタ型のプログラミング言語です。また、R言語はオープンソースのプログラミング言語であるため、誰でも利用できます。以降で、R言語の特徴について詳しく紹介します。 【参考】：R言語-公式サイト
エンジニアは年収が高いという話を聞いたことがありますか？ 近年、IT技術の飛躍的な進歩でIT企業の活躍が目立つようになり、エンジニアを目指す人も増えてきています。 そこでエンジニアの年収って実際はどのぐらいなのか、知りたい方が多いのではないでしょうか。 エンジニアとして既に活躍をしている方は、自身の稼いでいる報酬は平均なのか、それ以上なのか以下なのか、疑問に思っている方も多いかと思います。 そんな今回はR言語(プログラミング言語)に絞り、R言語エンジニアの年収について解説していきます。 また、R言語エンジニアの仕事内容、R言語エンジニアとして年収をアップさせる方法、フリーランス求人・案件数から見るR言語のニーズ、R言語エンジニアの将来性についても解説していきます。 特に下記の方にこの記事を一読していただきたいです。 ・R言語エンジニアの年収を知りたい方 ・R言語エンジニアとして既に活躍をさ
データ解析・マイニングとR言語
私たち人間は毎日五感を通じて入力される膨大なデータを処理している。その中で最も多いのは、識別 (discrimination)、分類 (classification)、認識 (recognition) に関する処理である。例えば、新聞や本などを読むときには、視覚を通じて入力されたデータと学習したデータとの照合を行い、その文字の読み方、文字・単語の意味などを識別・認識する。識別に関する能力は人間のみならず、他の動物も持っている。 このような識別・認識に関することを機械的に実現する研究分野がパターン認識 (pattern recognition) である。パターン認識の典型的な例としては、郵便番号による手紙の自動分類や指紋・顔照合によるセキュリティ管理などがあげられる。 パターン認識は、コンピュータに事前に入力・記憶させたデータと識別すべきデータとの一致度を何らかのモデルによって計算する。その
第85回R勉強会@東京（#TokyoR）でのLT資料 https://tokyor.connpass.com/event/176318/
概要 R言語でtwitterからデータを取得してテキストマイニングにより可視化を行ってみましたので、手法を共有します。 タイトルにもあるワードクラウドとはテキストマイニング手法の一つです。 読み込まれた文章を解析して、使用頻度の高い単語を大きく表示することで、テーマや内容を視覚的・直感的に表すことができる表現手法を指します。 今回、やってみることをイメージでお伝えすると下記のような感じです。 いや本来はTwitterからデータを取得して軽く分析っぽいことして終わりのはずだったんですけどね。どうしてこうなった。 前準備 文章を分析する前には事前に文章を形態素（単語）に分解する必要があります。 そのためにご使用のPCに「RMecab」と呼ばれるパッケージをインストールする必要があるのですが、色々と準備が面倒でして、設定の方法につきましては過去に偉人が詳しく解説してくださっているので、そちらをご
はじめに データサイエンス需要の高まりに比例してRの需要も高騰しています．本記事では広く利用されている Visual Studio Code(以下，VSCode) においてR言語を利用するための環境設定方法を紹介いたします． ２年前に投稿した記事ではVS CodeにおいてRを使うための拡張機能であるvscode-rの基本的な機能を紹介しました．これからVS CodeでRを使ってみようかなという方は参考になれば幸いです．本記事ではその後二年間で改善・追加された機能の紹介を雑多に行います． 本記事の想定読者 すでにvscode-rのユーザーでより機能を使いこなしたい人 R Studio ユーザーでVS Codeに環境を移したい人 を想定しています． その他 インストール手順 vscode-rの特徴 VS Codeの設定方法 は関連記事等をご参照ください． 本記事で紹介する機能 コード補完機能の
今回から、いよいよR言語を使って行う解析に入ります。最初の解析は、線形モデルによる回帰分析です。 Rでは様々な解析用・分析用関数が用意されています。そして、次の3種類がR言語で回帰分析用の関数として用意されているものです。 １．lsfit() ……最小二乗法を用いた回帰分析。 ２．lm() ……線形モデルを用いた回帰分析。 ３．glm() ……一般線形モデルを用いた回帰分析。 今回はこのうちの2つ目。”lm()”という関数を用いて、線形モデルによる回帰分析を行う方法について、説明してきます。Pythonでの回帰分析はこちら→Python3で線形モデルによる回帰分析とプロット
初心者向きにR言語を用いたFIRフィルターの作成方法をまとめました。基本的な流れは、前回投稿したR言語を用いたIIRフィルターの作成とほぼ同じです。 パッケージの準備 signal パッケージ[1]を使用し、FIRフィルターを作成します。まず、パッケージをインストールします。 #signalパッケージのダウンロード install.packages("signal") #ライブラリーの読み込み library("signal") #入力データの作成（周波数が10Hzと50Hzのサイン波のデータの合成、サンプリング周波数：1kHz、１０秒間のデータ） time <- seq(from=0, by=1/1000, length=10000) #時間軸 data <- sin(2*pi*10*time) + sin(2*pi*50*time) #入力データの図示 plot(time, data,
『R言語ではじめるプログラミングとデータ分析』のサポートページです。 この記事では、書籍の特徴などの紹介をしています。 本書に使用したサンプルデータとRコードは、すべてGitHubから参照できます。 R言語ではじめるプログラミングとデータ分析 2019年12月：初版第1刷発行 2020年12月：初版第2刷発行 歯車の表紙が目印です。 出版社の書籍紹介ページはこちらです。 目次 基本情報 書籍の特徴 テーマ 対象読者 書籍の構成 本書に載っていないこと 本書のサポート情報 サンプルデータとコード 参考資料 発行後の補足情報 1．基本情報 出版社 ： ソシム 著者 ： 馬場真哉（このサイト、Logics of Blueの管理人です） タイトル ： R言語ではじめるプログラミングとデータ分析 発売日 ： 2019年12月26日 簡易目次 ： 第1部 【導入編】Rを始める 第2部 【初級編
R言語でデータ分析をはじめてみよう。 本書は、初心者向けのR言語の解説書です。 R言語はデータ分析に秀でたプログラミング言語です。もちろん無料で使えます。 本書では、R言語の初歩と、データ分析の基本を解説しています。 また、Tidyverseと呼ばれる「データ分析の生産性を上げてくれる便利なパッケージ群」の解説もしています。 【特徴】 ・基礎から順にステップアップするので、初心者でも読みやすい ・「3行で終わる短いプログラミング事例」を豊富に紹介 ・難易度マークがついているので、難しい箇所は飛ばしながら読める ・巻末にRリファレンスがついているので、読み返しやすい 第1部 【導入編】Rを始める 第1章 Rプログラミングの考え方 第2章 Rを始める 第2部 【初級編】Rによるデータ分析の基本 ●プログラミングの体験 第1章 データ分析を体験する 第2章 3行プログラミングを構成する要素 ●デ
データ解析・マイニングとR言語
散布図は変数間の関係を考察するために、個体を2～3次元空間に配置したグラフである。 6.1 2次元散布図 2次元散布図というのは、一つの変数を横軸、もう一つの変数を縦軸として2次元平面に個体のデータを配置したグラフを指す。Rで散布図の作成は plot という関数を用いる。例えば、iris データの第1列を横軸、第3列を縦軸とし、関数 plot を用いてコマンド
R言語を使いこなす最初の壁・・・データの入手・入力と前処理（RユーザのためのRStudio[実践]入門） - 日本橋濱町Weblog（日々酔亭）
データ*1で世の中の構造や動きを明らかにしたい。2010年代初頭、IoTの進展に伴うデジタルデータの利用可能性の高まりによる民間企業の取り組み、その後のデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進する官公庁の取り組み、またEBPM（証拠に基づく政策立案）の推進や公教育における情報教育の充実によりデータの利用が大きく増えることが予想される。一方、PCの高性能化やエクセルやR言語等のデータ分析用ソフトの普及、、Python等によるAI・機械学習の応用、ITパスポート等の各種資格の充実で我々がデータ分析で何かをやろうと考える環境も整えられた。 [情I703] 高校情報Ｉ Python 情報科用 高校教科書 実教出版 Amazon こうやって環境が整ってくると、社会科学を専攻する人間は、個人の選択行動や集団としての社会行動あるいは制度変更の影響を分析したくなるだろう。自分もそんな中で何かしたいと
![R言語を使いこなす最初の壁・・・データの入手・入力と前処理（RユーザのためのRStudio[実践]入門） - 日本橋濱町Weblog（日々酔亭）](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f968593cd3091a2bfc0738143c319085af4e3b92/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fm%2Fmnoguti%2F20230703%2F20230703154811.jpg)
はじめに こんにちは、事業会社で働いているデータサイエンティストです。 普段の業務ではR（とSQL）を使っていて、Rの最先端も確認していますので、今回の記事では最近CRANでリリースされた新しいオブジェクト指向システムS7について色々話そうと思います。 公式サイトはこちらです： 注意事項 公式サイトでも強調されていますが、S7はまだかなり早期の試みであって、パッケージとしては安定していません。なので、読者が本記事を数ヶ月後に確認する時、すでに一部の機能に重大な変更が入ってコードが実行できない可能性があります。 また、まだテスト段階のパッケージなので、個人的には何かしらの商用サービスに組み込むことは避けた方がいいと思います。 S7とは R言語はもともと計量経済学者、統計学者、計量政治学者、生物学者、医学者が利用する統計ソフトとして誕生しました。統計分析において、再現性は極めて重要なので、Rの
Rにおいて日本の祝日を判定する方法を解説します。 『内閣府：「国民の祝日」について』で提供されている祝日のデータを用いて祝日判定を行います。 いままでNipponパッケージを使って祝日判定をする方法を紹介してきました。しかしNipponパッケージが2019年7月現在、使用できなくなっています。 祝日判定をするだけでしたら、比較的短いコードで実装が可能です。この記事ではパッケージを使わずに祝日判定を行います。 なお拙著『時系列分析と状態空間モデルの基礎：RとStanで学ぶ理論と実装』においてもNipponパッケージを用いています。 こちらの書籍をお持ちの方は、Nipponパッケージを使う代わりに、この記事で紹介されている方法を用いてください。 『内閣府：「国民の祝日」について』で提供されているデータを使用しています。こちらのページのURLが変更されてコードが動かなくなった等の問題があれば、コ
プログラム、解答例、NEW YouTube、講義録画、正誤表からなります。 プログラム 以下のフォルダからダウンロードできます。 https://bitbucket.com/prof-joe/statistical_learning_with_r/src/master https://bitbucket.com/prof-joe/statistical_learning_with_python/src/master 本書で用いるデータ crime.txt もこのフォルダからダウンロード可能です。以下のリンクからは、各章のプログラムおよび解答例を閲覧できます。
【2019】R言語入門 おすすめ本 統計・データサイエンスを始めよう - 草プログラマー、それはつまり草
R言語のはじめるに当たって知っておくべきこと、おすすめの入門書を書きました。 R言語とは 統計解析向け 開発環境 用途 日本語の情報は少ない Pythonとの比較 おすすめ本 RStudioではじめるRプログラミング はじめてのR RユーザのためのRStudio実践入門 R初心者のためのABC R言語徹底解説 Rによるやさしい統計学 Rではじめるデータサイエンス Rクックブック Rグラフィッククックブック 最後に R言語とは オープンソースの統計解析向けのプログラミング言語です。 統計解析向け 研究目的で使われることもおおいですが、まあ統計やらデータサイエンスやらに少しでも興味があるのなら、さわってみるべきプログラミング言語だと思います 統計解析を目的として作られたプログラミング言語ですので統計解析においてはR言語は非常に優秀です。 統計解析用のパッケージがたくさんありますので本格的に統計
はじめに R言語ではscatterplot3dという関数を利用することで3次元データの描画が行えます。実際に描画した例は以下。 そんな3次元データですが、3次元データを2次元で表現するためには「見る角度」という情報も入力情報で与えて上げる必要があります。 というわけで、本記事ではscatterplot3dのオプションであるangleを変化させた場合に出力画像がどのように変化するのかについてアニメーションを利用して確認しました。 angleを変更しながら描画する scatterplotのオプションは以下です。angleのデフォルトは「40」です。 function (x, y = NULL, z = NULL, color = par("col"), pch = par("pch"), main = NULL, sub = NULL, xlim = NULL, ylim = NULL, zl
こんにちは。プログラミング超初心者のえいこです。 前回はRStudioを使って、二標本のt検定をしてみました。 今回はそのおまけで、t検定で「平均値に差がある」と言った根拠である95%信頼区間がどれくらい違うのか？RStudioを使って可視化してみようと思います。 Excelを使っていたらここまで突っ込んでデータを見たりしないとは思いますが、勉強がてらやってみようと思います。 使ったデータはX投与群とプラセボ投与群のタンパク質Aの発現比較のデータです。 95%信頼区間をグラフにする今回作ったグラフがこちら。 横軸にタンパク質Aの発現レベルを、縦軸にそれぞれプラセボ群とX投与群を取って、95%信頼区間がどれくらいの幅を持っているものなのかを示しています。 これがRではサクッと作れてしまうんだからすごい！ どのように作ったのか、早速コードを見ながら振り返ってみます。 > #各群の95%信頼区間
どちらのデザインがいいかという議論はデザイナーのこだわりやクライアントの好みなどの主観が入り、あまり建設的ではない場合が多い。 そんな時A/Bテストを行い、どちらのデザインがよりコンバージョン率が高いかなどを述べられると定量的にどちらのデザインがよりいいか判断する材料となりえる。 ただ、サンプル数が十分に大きくない場合A/Bテストの結果を真に受けるのは時に危険だ。 例えば赤色のボタンと緑色のボタンとでどちらがよりクリック率が高いかテストした時に、どちらのパターンにも1000人のユーザーが訪問し 赤：20クリック 緑：30クリック という結果が得られたとしよう。単純にクリック率を考えれば赤色のボタンは2%、緑色のボタンは3%だから緑色のボタンの方がいい、という気がする。 しかし、この結論は本当に正しいと言えるだろうか。ただの偶然であった可能性はないだろうか。 このようにデータの信頼性を検討し
この記事では、2019年12月6日に開催したイベント「R言語で始めるデータ分析入門」をレポートします。 今回のイベントでは、Pythonと比較をしながら、 R言語を用いてデータ分析をするための技術を学びました。講師にお迎えしたのは、昨年開催したイベント「Pythonでデータ処理と機械学習を始めよう」にご登壇いただいた、早川敦士さん。前回の内容のR言語版といった位置づけで、PythonとR言語の違いや、R言語によるデータ処理の実装などを、分かりやすく解説してくださいました。 ■今回のイベントのポイント ・R言語専用の開発環境「Rstudio」は、環境構築がGUIで完結するので、プログラミング未経験者にもお勧め ・ベクトル演算をする場合、PythonではNumPyが必要になるが、R言語では外部ライブラリを必要としない 【講師プロフィール】 早川 敦士さん 株式会社FORCAS、株式会社ホクソエ
今年もアドカレのシーズンになりました Rに少しでも関連していれば誰でもなんでもOK 初心者大歓迎 Rのインストールについて Rでこんなことやってみた RのTipsご紹介 etc... 登録について 自分がエントリーする日付に登録してください 当日までにブログ記事を作成し、出来上がったらその記事URLを登録してください 記事はQiita以外でも大丈夫です Qiitaの場合限定公開にしておくと、登録した日に自動公開されます（Qiita公式を参照してください） 多くの方の参加をお待ちしております (参考)過去のR Advient Calender: 2022年 R advent calendar 2021年 R advent calendar 2020年 R advent calendar 2019年 R advent calendar 2018年 R advent calendar 2017年
JavaScriptとR言語の連携: よくあるミスとエラー解消方法 - Python転職初心者向けエンジニアリングブログ
JavaScriptとR言語の連携: よくあるミスとエラー解消方法 JavaScriptとR言語は、それぞれ異なる分野で広く使用されていますが、両者を連携させて利用することもあります。この記事では、JavaScriptとR言語の連携におけるよくあるミスとエラー解消方法について解説します。 1. R言語の関数をJavaScriptから呼び出す JavaScriptからR言語の関数を呼び出す際には、Rserveなどのパッケージを使用して、Rのサーバーを立ち上げる必要があります。以下は、JavaScriptからR言語の関数を呼び出す方法の例です。 // R言語の関数をJavaScriptから呼び出す const { R } = require('rserve-js'); const client = R.createClient({ host: 'localhost', port: 6311 }
R言語入門 | AVILEN AI Trend
ホーム > PROGRAMMING > R言語入門 R言語入門の記事一覧 Excelの列名と列番号を互換する関数 2018.02.23 Fri R言語で整数をエクセルの列名に変更する関数 2018.02.20 Tue R言語でエラーしても実行を続ける方法 2017.12.21 Thu R言語でビットフライヤーのAPIからBTCの情報を取得 2017.12.21 Thu R言語で変数を削除（初期化）する方法 2017.11.06 Mon RでF分布の確率密度関数のグラフを描く方法 2017.07.16 Sun RでYouden Indexを用いたROC曲線の最適カットオフ 2017.05.15 Mon Rでサイコロの和のシミュレートをしてグラフ化する 2017.04.19 Wed Rで散布図をプロットしてpngで保存する自作関数 2017.02.06 Mon Rでフィッシャーの正確確率検定
こんにちは。毎日コツコツR言語を勉強している生命科学系研究者のえいこです。 今回はggplot2で描いたグラフに特殊な文字（上付き文字、下付き文字、ギリシア文字）を入れてみようと思います。 めんどくさくてついつい、そのままにしてしまいがちな特殊文字ですよね。 でもちゃんとしていた方がカッコ良いし、この人しっかりしているなーっていう印象を持たれるのではないか？という個人的な見解の元、できるようになっておきます。 まずは、簡単な箱ひげグラフをggplot2で作ってy軸をいろいろ変えて行ってみることにしましょう。 今回作った箱ひげグラフはこんな感じ。 #prepare the graph field graph<- ggplot(data=data_mean_sd, aes(x= order, y=mean)) #make labels graph<- graph+ labs(x=xlab, y
R言語の特徴・できること・メリット、Pythonとの違いから年収・求人まで徹底解説 統計やデータ解析で利用されるプロブラミング言語「R（アール）」について紹介します。R言語はPythonと並び、機械学習やデータマイニングの現場で活用される言語です。 この記事では、R言語の特徴やメリットのほか、活躍できる企業や求人・年収についても解説します。最後までお読みいただければ、R言語についてより深く理解が進むでしょう。 R言語とは R言語は、統計解析に適した命令体系を持っているプログラム言語です。インタープリタ型言語であり、マルチプラットフォームで動作することも特徴の一つと言えるでしょう。またオープンソースで無償の言語ですから、誰もが簡単に同じ作業環境を整えることができるものです。 統計解析に特化したプログラミング言語 R言語は統計のデータ解析に特化したプログラミング言語で、C#やJava、人気のP
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Microsoft365Rが公開、「365」をR言語から操作できる
「R」言語を用いたデータ分析の基本を学べる「データ分析入門」の資料が公開／徳島大学のマスコット「とくぽん」が中高生向けにわかりやすく解説【やじうまの杜】
「昔はこんなに暑くなかった」をR言語で可視化する - bob3’s blog
【バイオインフォマティクス】R言語でRNA−seqデータの主成分分析する方法【PCA】 - LabCode
R言語入門 (R-4.2.3 2023年4月版) / introduction to r
2 Google ColaboratoryでR言語を使う | Rによる統計入門
Google ColaboratoryでR言語を使う一番簡単な方法
UTF-8対応、R言語で組織内行動データ可視化する「Microsoft Workplace Analytics」
これからデータサイエンスを始めるならR言語はやめておこう
【R言語とPythonの比較】どっちがおすすめ？両方？データサイエンス・分析のスクール情報も - オトナ-スタディ
R言語でクラスタリングしてみた - Qiita
R言語でトピックモデルとクラスタリング - からっぽのしょこ
R言語とは？特徴やできること、Pythonとの違いを解説！
R言語エンジニアの年収とは？エンジニアの年収比較や年収アップの方法を解説
R言語で「言語処理100本ノック 2020」/ NLP100 Rlang
【R言語】Tweetデータをワードクラウドで可視化してみた - Qiita
Visual Studio Codeを使ったR言語開発環境の利用ガイド (応用編) - Qiita
Amazon.co.jp: R言語ではじめるプログラミングとデータ分析: 馬場真哉: 本
R言語で線形モデルによる回帰分析 | AVILEN AI Trend
R言語を用いたFIRフィルタの作成 - Qiita
R言語ではじめるプログラミングとデータ分析：サポートページ | Logics of Blue
R言語ではじめるプログラミングとデータ分析（馬場 真哉） | 書籍 | ソシム
R言語の最新のオブジェクト指向システムS7の紹介 - Qiita
R言語における日本の祝日判定 | Logics of Blue
統計的機械学習の数理 (R言語 / Python) | 機械学習の数理100問シリーズ
【R言語】scatterplot3dのangleと出力結果の関係 - (O+P)ut
【R言語】RStudioでt検定 95%信頼区間を可視化する｜eiko_programming
R言語でA/Bテストの結果を検定してみよう | ホームページ制作・Webマーケティング｜株式会社SPC
【イベントレポート】R言語で始めるデータ分析入門 - itstaffing エンジニアスタイル
R言語のカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiita
【R言語】ggplot2で描いたグラフに特殊文字を入れる｜eiko_programming
R言語の特徴・できること・メリット、Pythonとの違いから年収・求人まで徹底解説 | AIdrops