Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
20190605_初心者向けLT_Excel使いのためのR入門
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
NobuakiOshiro
PRO
June 05, 2019
Science
460
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
20190605_初心者向けLT_Excel使いのためのR入門
https://fukuoka-r.connpass.com/event/131360/
NobuakiOshiro
PRO
June 05, 2019
More Decks by NobuakiOshiro
See All by NobuakiOshiro
20260814_中東情勢モニタリング_週次更新テンプレート_v1.1_更新手順書
doradora09
PRO
0
8
20260813_ブラジル産鶏肉『ほぼ半額』報道の裏側_AI推測
doradora09
PRO
0
42
20260812_中東情勢モニタリング_週次報告_予測方式移行ドラフト_圧縮版
doradora09
PRO
0
23
20260805_中東情勢モニタリング_週次統合予測スライド_v4_最終版.pdf
doradora09
PRO
0
25
20260608_Codexの可能性_ノンプログラマー向け_大城追記
doradora09
PRO
0
800
20260729_中東情勢モニタリング_週次更新_スライド_3者統合版
doradora09
PRO
0
33
20260725_ChatGPTのHuggingFace攻撃について_compressed
doradora09
PRO
0
52
20260721_中東情勢モニタリング_週次レポート_参加者向け確定版(伊藤・大城作成版)
doradora09
PRO
0
38
20260714_中東情勢モニタリング_予測編_10枚
doradora09
PRO
0
51
Other Decks in Science
See All in Science
データベース12: 正規化(2/2) - データ従属性に基づく正規化
trycycle
PRO
0
1.7k
Endel Tulvingとエピソード記憶
rmaruy
0
170
AlgorithAlgorihms for Decision Making
mickey_kubo
0
120
生成AI・プレプリント時代における 研究成果公開の再設計 ― トップカンファレンス文化はどこへ向かうのか / Redesigning the Dissemination of Research Outputs in the Age of Generative AI and Preprints — Where Is the Top-Conference Culture Heading?
ykiyota
0
30k
(CVPR2026) Back to Basics: Let Denoising Generative Models Denoise
shumpei777
0
290
CVPR2026_VGGTとその仲間たち
mickey_0226
0
1k
20260722【JAWS-UG東京 ランチタイムLT会 #37④】AWS Well-Architectedフレームワークに沿った回答をするAIエージェントを作ってみた
nozakijcom
1
120
データベース04: SQL (1/3) 単純質問 & 集約演算
trycycle
PRO
0
1.6k
データベース15: ビッグデータ時代のデータベース
trycycle
PRO
1
530
20260410_SystemsThinking
takusamar
1
140
20251212_LT忘年会_データサイエンス枠_新川.pdf
shinpsan
0
320
TypeScript で WebAssembly を用いた 型安全なプラグイン設計
nagano
2
590
Featured
See All Featured
The Organizational Zoo: Understanding Human Behavior Agility Through Metaphoric Constructive Conversations (based on the works of Arthur Shelley, Ph.D)
kimpetersen
PRO
0
410
Lessons Learnt from Crawling 1000+ Websites
charlesmeaden
PRO
1
1.5k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
76
5.3k
Navigating the moral maze — ethical principles for Al-driven product design
skipperchong
2
490
Why Mistakes Are the Best Teachers: Turning Failure into a Pathway for Growth
auna
0
200
Ecommerce SEO: The Keys for Success Now & Beyond - #SERPConf2024
aleyda
1
2.1k
Chasing Engaging Ingredients in Design
codingconduct
0
270
エンジニアに許された特別な時間の終わり
watany
108
250k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
225
10k
B2B Lead Gen: Tactics, Traps & Triumph
marketingsoph
0
200
The agentic SEO stack - context over prompts
schlessera
0
860
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
31
10k
Transcript
初心者向けLT ~ 5分で始める Excel使いのためのR言語入門 ~ 2019/06/05 大城
自己紹介(省略) • NOB DATAというデータ 分析の会社をやっており ます(at 福岡)
本LTの対象者 • Excelもいいけど、限界を感じている or もっと便利にしたい • レポート、分析、可視化、自動化、etc.. • プログラミングは初心者 or
初めて • 環境構築が楽な方法 & アドバイスもらえる状況が嬉しい ちょっとRでやってみよう
流れ • 0. RとRstudioのインストール • 1. RStudio起動 • 2. Excelファイルの入出力
• 3. 読み込んだデータの活用
0. RとRstudioのインストール • R • Windows or Mac or Linux
• https://cran.r-project.org/ • RStudio • https://www.rstudio.com/pro ducts/rstudio/download/
1. RStudio起動
プロジェクト作成
作業ディレクトリ変更
試しに実行
コードの記載 • ```{r}で囲まれたブロック に書いておくと再利用でき て良い • irisという花のデータを見る 場合はこんな感じ • Runボタンで実行する行や
チャンクを選べる アヤメの花のデータ
その他、Rstudioの詳細は kazutanさんの資料などをご参考に。 • https://kazutan.github.io/JSSP2018_spring/intro_rstudio.html
2. Excelファイルの入出力 • まずはライブラリのインストー ル • openxlsxを使う例(xlsxの拡張子 に対応。xlsはNG) • インストール&ロード
• install.packages(‘openxlsx’) #初回のみ • library(openxlsx)
2-1. ファイル出力 • 先にirisデータを書き出してみる • こんな感じ(1行) • write.xlsx(iris, file =
"writeXLSX1.xlsx") • 頑張ればシートやフォントの変更 も可能 • ヘルプ見る場合は ??write.xlsx
2-2. ファイル入力 • 先ほどのエクセルファイルを読 み込みする場合はこちら • data <- read.xlsx('writeXLSX1.xlsx’) •
読み込んだ変数はRStudio上で データもチェックできる
3. 読み込んだデータの活用 • ここまででExcelデータをRで使える状態にできた • 集計、可視化、分析、etc.. 。Rで色々できる あとは煮るなり焼くなり自由に。
3. 読み込んだデータの活用 • 例えば「R言語 iris データ分析」などで ググるとたくさん出 てくる
3-1. データ可視化 • ggpairsとか使うと実質1行で色々わかる • library(ggplot2) #先にinstall.packagesすること • library(GGally) •
ggpairs(data, aes_string(colour="Species", alpha=0.5))
3-2. ピボットテーブル • エクセルのような機能のパッ ケージもある • #install.packages("rpivotTable") • library(rpivotTable) •
rpivotTable(data, rows = colnames(data[4]), rendererName='Heatmap', cols = colnames(data[5]), width = "100%", height = "400px")
3-3. 決定木分析 • コード例 • library(rpart) • library(partykit) • iris.part
<- as.party(rpart(Species ~ ., data=data)) • iris.part • plot(iris.part)
4. レポート化 • RStudio使ってればKnitボタ ン押すだけ • HTMLでもPDFでもいける
ご参考 : どこかで詰まったら • r-wakarangというslackのコミュニティがあるので、そこに質問するのが吉 • 参考 https://qiita.com/uri/items/5583e91bb5301ed5a4ba • Rおじさん達が早押しで答えてくれるはず・・!!
まとめ • Excelユーザーでも5分くらいでRユーザーに! • データの入出力さえ押さえれば結構便利 • 困ったらRおじさん達に相談してみよう
Enjoy..!!