rでgoogle_analyticsデータ解析～グラフィックス編～ #TechLunch

2011/06/29(水) @ Livesense TechLunch
発表者：福田 絵里

Transcript

1. RでGoogleAnalyticsデータ解析 ～グラフィックス編～ Eri Fukuda　2011/06/29
2. Contents 主目的 　Rを利用して、Google Analytics Data Export APIからデータを取り出 し、統計解析を行う。 今回の目標 　Rを利用して、Analyticsデータのグラフィック化する。 1. デバイスと関数 2. データのグラフィック化 3. おまけ
3. デバイスと関数 作図デバイス：グラフを出力するウィンドウ 作図関数：グラフを出力する関数 高水準作図関数 ← 要データ 低水準作図関数 ← データ不必要 　　 対話的作図関数（作図デバイス上で直接編集）
4. ArbeitStock(PC版)の日にち毎の訪問者数取得(Firefox 利用者に限定) install.packages("RCurl", repos = "http://cran.md.tsukuba.ac.jp") install.packages("XML", repos = "http://cran.md.tsukuba.ac.jp") library(RGoogleAnalytics) ga <- RGoogleAnalytics() options(RCurlOptions = list(capath = system.file("CurlSSL", "cacert.pem", package = "RCurl"), ssl.verifypeer = FALSE)) ga$SetCredentials("INSERT_USER_NAME", "INSERT_PASSWORD") profiles <- ga$GetProfileData() query <- QueryBuilder() query$Init(start.date = "2011-03-01", end.date = "2011-03-31", dimensions = "ga:date", metrics = "ga:visits", sort = "ga:date", filters = "ga:browser=~^Firefox", table.id = "ga:15300579") ga.data <- ga$GetReportData(query) ga.data$data ArbeitStock(PC版)のプロファイルID 訪問者数 日にちごと Firefox利用者に絞り込み
5. ga:date ga:visits 1 20110301 1932 2 20110302 1776 3 20110303 1713 4 20110304 1636 5 20110305 1111 6 20110306 1179 7 20110307 1774 8 20110308 1722 9 20110309 1690 10 20110310 1577 11 20110311 1071 12 20110312 608 13 20110313 706 14 20110314 961 15 20110315 1166 16 20110316 1186 17 20110317 1187 18 20110318 1163 19 20110319 1007 20 20110320 988 21 20110321 1261 22 20110322 1589 23 20110323 1541 24 20110324 1562 25 20110325 1476 26 20110326 1172 27 20110327 1205 28 20110328 1785 29 20110329 1779 30 20110330 1798 31 20110331 1784 ArbeitStock(PC版)の日にち毎の訪問者数取得(Firefox 利用者に限定)
6. 作図の標準的な関数：plot() 　　オプション：pch, col, type, main, lwd, xlim, ylim, etc...
7. おまけ
8. 画像をバイナリデータとして読むこともでき、読み込み後は行列とし て扱うことが可能。 パッケージ：readBin, Bitmap, rimage, 等 library(rimage) img <- read.jpeg("livesense.jpg") plot(img) write(img, "liveImg.dat") jpgから、datへ plot( rgb2grey(img) ) plot(equalize(img)) plot( maxImg( rgb2grey(img) ) ) plot( minImg( rgb2grey(img) ) ) plot( normalize( sobel(img) ) ) 各種画像加工 • 画像からRファイル書き出し
9. 画像をバイナリデータとして読むこともでき、読み込み後は行列とし て扱うことが可能。 パッケージ：readBin, Bitmap, rimage, 等 library(rimage) img <- read.jpeg("livesense.jpg") plot(img) write(img, "liveImg.dat") jpgから、datへ plot( rgb2grey(img) ) plot(equalize(img)) plot( maxImg( rgb2grey(img) ) ) plot( minImg( rgb2grey(img) ) ) plot( normalize( sobel(img) ) ) 各種画像加工 グレースケール ヒストグラムの平坦化 最大値フィルタ 最小値フィルタ ソーベルフィルタ • 画像からRファイル書き出し
10. • TeachingDemos package require(TeachingDemos) plot(dice(1,6)) set.seed(17) faces(matrix(sample(1:1000,128) ,4 ,32) ,main="random faces") faces2(matrix( runif(18*10), nrow=10), main='random faces2') 統計的概念やRの使用法を学ぶためのパッケージ
11. • sinx^y=siny^x par(mfrow=c(1,2)) x <- seq(0, 9.5, length=50) y <- seq(0, 6, length=50) f <- function(x,y) {r <- sin(x^y)} z <- outer(x,y,f) persp(x, y, z, theta = -10, phi = 50, col = "lightblue", ltheta = -120, shade = 0.75, box = T) f <- function(x,y) {r <- sin(y^x)} z <- outer(x,y,f) persp(x, y, z, theta = -10, phi = 50, col = "pink", ltheta = -120, shade = 0.75, box = T) z=sinx^y と z=siny^x のグラフ
12. RでGoogleAnalyticsデータ解析 ～統計処理編～ 次回テーマ