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
棒グラフ、帯グラフ(、円グラフ) / Bar chart, band chart (, pie...
Search
Kenji Saito
PRO
November 29, 2024
Technology
0
91
棒グラフ、帯グラフ(、円グラフ) / Bar chart, band chart (, pie chart)
早稲田大学大学院経営管理研究科「企業データ分析」2024 冬のオンデマンド教材 第6回で使用したスライドです。
Kenji Saito
PRO
November 29, 2024
Tweet
Share
More Decks by Kenji Saito
See All by Kenji Saito
We Never Took the Kobayashi Maru Test Until Now. What Do You Think of Our Solutions? — Journeys of the Mind Through a No-Win Game
ks91
PRO
0
12
思いつきが武器になる:研究というゲームを始めよう / Ideas Are Your Equipments : Let the Game of Research Begin!
ks91
PRO
0
70
ロボットを雰囲気(ヴァイブ)でプログラミングするこどもたち / Children Vibe-Programming Robots
ks91
PRO
0
21
アカデミーキャンプ 2025 SuuuuuuMMeR「燃えろ!!ロボコン」 / Academy Camp 2025 SuuuuuuMMeR "Burn the Spirit, Robocon!!" DAY 3
ks91
PRO
0
30
アカデミーキャンプ 2025 SuuuuuuMMeR「燃えろ!!ロボコン」 / Academy Camp 2025 SuuuuuuMMeR "Burn the Spirit, Robocon!!" DAY 2
ks91
PRO
0
32
アカデミーキャンプ 2025 SuuuuuuMMeR「燃えろ!!ロボコン」 / Academy Camp 2025 SuuuuuuMMeR "Burn the Spirit, Robocon!!" DAY 1
ks91
PRO
0
160
未来へのフォワードキャスト / Forward Cast to the Future
ks91
PRO
0
86
発表と総括 / Presentations and Summary
ks91
PRO
0
61
サイバーフィジカル社会、金融の未来とアイデアソン / Cyber Physical Society, Future of Finance, and Ideathon
ks91
PRO
0
78
Other Decks in Technology
See All in Technology
ヘブンバーンズレッドのレンダリングパイプライン刷新
gree_tech
PRO
0
450
『FailNet~やらかし共有SNS~』エレベーターピッチ
yokomachi
1
200
生成AI時代に必要な価値ある意思決定を育てる「開発プロセス定義」を用いた中期戦略
kakehashi
PRO
1
250
Figma + Storybook + PlaywrightのMCPを使ったフロントエンド開発
yug1224
10
3.6k
iPhone Eye Tracking機能から学ぶやさしいアクセシビリティ
fujiyamaorange
0
280
実践データベース設計 ①データベース設計概論
recruitengineers
PRO
4
2k
AI エージェントとはそもそも何か? - 技術背景から Amazon Bedrock AgentCore での実装まで- / AI Agent Unicorn Day 2025
hariby
3
600
役割は変わっても、変わらないもの 〜スクラムマスターからEMへの転身で学んだ信頼構築の本質〜 / How to build trust
shinop
0
160
ライブサービスゲームQAのパフォーマンス検証による品質改善の取り組み
gree_tech
PRO
0
440
事業価値と Engineering
recruitengineers
PRO
8
5.4k
20250903_1つのAWSアカウントに複数システムがある環境におけるアクセス制御をABACで実現.pdf
yhana
2
280
allow_retry と Arel.sql / allow_retry and Arel.sql
euglena1215
1
150
Featured
See All Featured
Being A Developer After 40
akosma
90
590k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.6k
Speed Design
sergeychernyshev
32
1.1k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
11
1.1k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
53
7.8k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
43
7.5k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
34
3.1k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
10
810
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
45
7.6k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
179
9.9k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
77
5.9k
Faster Mobile Websites
deanohume
309
31k
Transcript
Boxes and whiskers — generated by Stable Diffusion XL v1.0
2024 6 ( ) (WBS) 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.1/23
https://speakerdeck.com/ks91/collections/corporate-data-analysis-2024-winter 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.2/23
( 20 ) 1 • 2 R • 3 •
4 • 5 • 6 ( ) • 7 (1) 8 (2) 9 R ( ) (1) 10 R ( ) (2) 11 R ( ) (1) 12 R ( ) (2) 13 GPT-4 14 GPT-4 15 ( ) LaTeX Overleaf 8 (12/16 ) / (2 ) OK / 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.3/23
( ) ( ) 2024 6 ( ) — 2024-11
– p.4/23
(bar chart) y ( ) cda-demo “ .R” Git “
.R” 1 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.5/23
“ .txt” 1 1 <- read.table(" .txt", header=T) 10 barplot(
1$ [1:10], names.arg=c(1:10), xlab=" ", ylab=" ", main=" 1 10 ") ‘barplot( . . . )’ : 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.6/23
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
ฟᖍ␒ྕ1ࠥ10ࡢⱥㄒࡢヨ㦂⤖ᯝ ฟᖍ␒ྕ ᚓⅬ 0 20 40 60 80 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.7/23
( 10 ) 1 2 ## t(table) table ## (matrix)
2 <- t( data.frame( = 1$ [1:10], = 1$ [1:10])) (‘beside=T’) barplot( , beside=T, names.arg=c(1:10), legend.text=T, ylim=c(0, 100), xlab=" ", ylab=" ", main=" 1 10 ") : 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.8/23
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
ⱥㄒ ᩘᏛ ฟᖍ␒ྕ1ࠥ10ࡢⱥㄒ࣭ᩘᏛࡢヨ㦂⤖ᯝ ฟᖍ␒ྕ ᚓⅬ 0 20 40 60 80 100 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.9/23
100% barplot 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.10/23
A∼D ( 100%) X Y data1 <- c( "A "=51,
"B "=21, "C "=20, "D "=8) data2 <- c( "A "=33, "B "=35, "C "=20, "D "=12) data <- matrix(c(data1, data2), length(data1), 2) # 4 2 colnames(data) <- c("X ", "Y ") # 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.11/23
barplot(data, horiz=T, col=cm.colors(4), xlab=" (%)", legend.text=names(data1), main=" ") ‘horiz’ (
F (False)) ‘col’ ‘cm.colors(4)’ cm ( ) 4 ‘legend.text=names(data1)’ data1 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.12/23
Xᆅᇦ Yᆅᇦ A♫〇 B♫〇 C♫〇 D♫〇 ᆅᇦูࢩ࢙ ࢩ࢙ (%) 0
20 40 60 80 100 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.13/23
( ) barplot(data, col=cm.colors(4), ylab=" (%)", legend.text=names(data1), main=" ") ‘horiz’
R ggplot2 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.14/23
Xᆅᇦ Yᆅᇦ D♫〇 C♫〇 B♫〇 A♫〇 ᆅᇦูࢩ࢙ ࢩ࢙ (%) 0
20 40 60 80 100 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.15/23
barplot(data, beside=T, col=cm.colors(4), ylab=" (%)", legend.text=names(data1), main=" ") ‘beside=T’ 2024
6 ( ) — 2024-11 – p.16/23
Xᆅᇦ Yᆅᇦ A♫〇 B♫〇 C♫〇 D♫〇 ᆅᇦูࢩ࢙ ࢩ࢙ (%) 0
10 20 30 40 50 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.17/23
## ## col ## density density <- c(50, 25, 13,
7) barplot(data, beside=T, density=density, ylab=" (%)", legend.text=names(data1), main=" ") ‘density’ 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.18/23
Xᆅᇦ Yᆅᇦ A♫〇 B♫〇 C♫〇 D♫〇 ᆅᇦูࢩ࢙ ࢩ࢙ (%) 0
10 20 30 40 50 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.19/23
2024 6 ( ) — 2024-11 – p.20/23
pie(data1, col=cm.colors(4), main="X ") pie(data2, col=cm.colors(4), main="Y ") ‘pie( .
. . )’ 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.21/23
A♫〇 B♫〇 C♫〇 D♫〇 Xᆅᇦ࡛ࡢࢩ࢙ A♫〇 B♫〇 C♫〇 D♫〇 Yᆅᇦ࡛ࡢࢩ࢙
X B C Y A B D % p.15 p.17 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.22/23
2024 6 ( ) — 2024-11 – p.23/23