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  • カテゴリ:一般
  • 販売開始日: 2022/01/19
  • 出版社: 技術評論社
  • ISBN:978-4-297-12514-1

読割 50

読割50とは?

読割50とは?

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一般書

電子書籍

Rでらくらくデータ分析入門~効率的なデータ加工のための基礎知識~

著者 著者:西田 典充

(概要)ビジネスパーソンに向けた、脱Excel、プログラミングの入口につながるRでのデータ分析入門書!日々の仕事の中で、こんな作業はありませんか?・表データに決まった手順...

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Rでらくらくデータ分析入門~効率的なデータ加工のための基礎知識~

税込 3,278 29pt

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Rでらくらくデータ分析入門 効率的なデータ加工のための基礎知識

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商品説明

(概要)

ビジネスパーソンに向けた、脱Excel、プログラミングの入口につながるRでのデータ分析入門書!

日々の仕事の中で、こんな作業はありませんか?

・表データに決まった手順でフィルターをかけて、それをグラフにする

・複数のExcelファイルを1つのExcelファイルにまとめる

・定型のPowerPointを作成する

単純なデータの加工や集計はExcelで事足ります。ただ、複雑な処理や繰り返しの処理が必要となったときには、より高度な関数やマクロを使いこなす必要が出てきます。

本書はマクロを含め、プログラミングにまったくふれたことがない人を対象に書かれています。Rの本としては珍しく、数式も統計学も出てきません。文系出身の普通のビジネスパーソンでも、普段行っているデータの加工がより楽に、効率的にできるようになります。

Rは、統計処理に特化したプログラミング言語と言われています。1990年代に作られて以降、統計だけでなくさまざまなところで利用されています。

表形式のデータを自由自在に加工・集計できる機能も含まれており、プログラムを書いてデータを取り扱うことができるというその性質から、ルーチンワークやたくさんのデータを処理する際に使われてきました。その便利さは、Excelの比ではありません。
本書は、オンラインコースのUdemyでベストセラーとなっている著者の人気コース「医師が教えるR言語での医療データ分析入門」をベースとし、Excelでのデータ加工と集計に特化して作成されました。オンラインでのレクチャー同様、「語りかける」ように解説します。

著者は企業の産業医をするかたわら、データの処理や分析を行ってきました。その中で、Excelより効率的にデータの加工・分析ができる、Rと出会いました。Rを普及させたい! そんな思いで本書を執筆しました。Excelより効率的にデータを加工して、周りと差をつけたい。プログラミングに興味あるし、実務にも生かしてみたい。そんなあなたに、本書は最適な導入となるはずです。


(こんな方におすすめ)

・Excelよりもっと効率的な環境でデータ分析したいビジネスパーソン


(目次)

第1章 RとRStudioの基礎

  1.1 RとRStudioとは

  1.2 Rをインストールしよう

  1.3 RStudioをインストールしよう

  1.4 RStudioの画面を見てみよう

  1.5 Rを使って計算しよう

  1.6 画面同士を連携させよう

  1.7 RStudioでファイルを管理しよう

第2章 Rの機能

  2.1 Rのスクリプトを書いてみよう

  2.2 型を理解しよう

  2.3 変数を用意しよう

  2.4 変数のルールや操作方法を確認しよう

  2.5 オブジェクトとは

  2.6 データの帯(ベクトル)について理解しよう

  2.7 ベクトルの型を変換しよう

  2.8 ベクトルとベクトルで計算しよう

  2.9 データフレームで表を作ろう

  2.10 関数を理解しよう

  2.11 パッケージを読み込もう

  2.12 パッケージを読み込まずに関数を利用しよう

第3章 Excelファイルのインポート

  3.1 インポートとは

  3.2 パスとは

  3.3 ワーキングディレクトリを確認・設定しよう

  3.4 パスがなぜ重要なのか理解しよう

  3.5 Excelファイルを実際に読み込もう

  3.6 tibbleについて理解しよう

  3.7 読み込むファイルの型を推定しよう

  3.8 Excelファイル以外のデータを取り込もう

第4章 データ加工に適したTidyデータ

  4.1 Tidy(タイディー)データとは

  4.2 Tidyでないデータとは

  4.3 複数の変数が列名となっているデータをTidyにしよう

  4.4 行と列に変数が含まれているデータをTidyにしよう

  4.5 複数の項目がテーブルに含まれるデータをTidyにしよう

  4.6 Tidyデータがまだわからないという人へ

第5章 データ加工に必要なパッケージ群「tidyverse」

  5.1 tidyverseとは

  5.2 本書で紹介する関数一覧

第6章 列の加工

  6.1 関数と関数をつなごう

  6.2 列を追加しよう

  6.3 列名を変更しよう

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