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はじめに

R を利用してグラフを書く方を学べる内容

この講座は, 探索的データ解析を学ぶ講座. 探索的データ解析とは, 未知の関係性を データの可視化 によって探る方法.

といっても, 前半は グラフの書き方を学ぶ.

3 つの代表的なライブラリが紹介される.

  • Base: “artist’s palette” model
  • Lattice: Entire plot specified by one function; conditioning
  • ggplot2: Mixes elements of Base and Lattice

後半は, クラスタ分析を扱う. これもデータを可視化することで, データの関係性を調べる方法.

Exploratory Data Analysis:

未知の関係性を見つけることが目的.

可視化することで関係性を見つける.

  • To understand data properties
  • To find patterns in data
  • To suggest modeling strategies
  • To “debug” analyses

基本的な手法

  • Five-number summary
  • Histograms
  • Density plot (Scatter Plot)
  • Boxplots (for Numerical Data, ヒゲ)
  • Barplot (for categorical Data)

感想

部内意識調査アンケート

この講座をとったのは, 職場でアンケート調査をする機会があったから. これは, 学んだ統計的手法を生かす絶好の機会だと思った.

集計したデータをまとめて可視化するスキルの取得か急務だったので, 取り組んだ. こういう, 目的があるときは知識の吸収がはかどる ( ^ω^ )

今まで, R に標準搭載されていた base package で グラフの描写を していたのだが, ggplot2 の qplot をつかうことで良さげなグラフがかける ことに喜んだ. 参考書には, 以下を利用した.

しかし, Excel に嫉妬…

R でグラフを書くには, スクリプトで設定を指定する必要があるので, 使いこなすまでに時間がかかる. なにを指定すれば, どんな図が生成され るのか, いまいちわからない. 試行錯誤しながらも, なんども試しつつ, ようやく一つのグラフをプロットできる. そんな繰り返しだ.

アンケート結果をなんとか R をつかって棒グラフで可視化してみた. しかし, すでに同僚が Excel をつかって帯グラフと折れ線グラフを ちゃちゃっと作成していた…

これには, ショックを受けた. 自分は, 結構苦労して R でグラフ をかけるようになるまでにけっこう時間がかかった. しかし, Excel つかえば, だれでも簡単に, それなりのグラフが作成できてしまうのだ.

Excel すごいと思うとともに, 嫉妬…

もしかしたら, 本格的なデータ解析をする場合以外は, R は必要ないのかも しれない.普通の一般人は, R をつかうよりも Excel を利用するほうが, 学習対効果においてよいのではないかと思う.

CLI と GUI

しかし, 自分はすでに中途半端に R を学んでしまった. こうなったら, い くところまでいこう. Excel にはもう戻れない, 戻らない!!

R と Excel の関係は, CLI と GUI の関係と同じ.

CLI は身につけるまでは苦労するが, 一旦身につければ GUi よりも高い 生産性が出せると信じている.