R／RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析 【ダウンロード特典付き！】
- 著作者名：掌田津耶乃
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- 書籍：2,849円
- 電子版：2,849円
- B5変：320ページ
- ISBN：978-4-8399-82836
- 発売日：2023年05月24日
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内容紹介
R/RStudioの操作も、Rの文法も、データ分析・統計解析の方法も、この1冊で！
本書は、RやRStudioを使ってデータ分析や統計解析を学びたい人のための入門書です。
「Rの本は、読みにくくて、わかりにくい…」
そんな風に困っている人を手助けするための1冊です。
本書ではまず1章で、RとRStudioをインストールするところから説明をスタート。それぞれの環境で、どうやってスクリプトを実行したり、結果を確認したりするのかを丁寧に教えています。
（興味のある方向けに、ColaboratoryでのRの実行方法も説明しています）
続いて2章では、Rの文法をしっかりと勉強します。Rの入門書ではおざなりにされがちな文法解説ですが、文法を理解していないと、各スクリプトで何をしているかの理解が深まらず応用が効きません。本書ではRの文法や、プログラミングの考え方もしっかり伝えます。
3章からはいよいよ、スクリプトを動かしながら、データの扱い方を学んでいきます。3章では、Rにおいて「たくさんのデータを扱うための仕組み」として用意されている「ベクトル」や「行列」について使い方を学びます。
4章では2次元のデータを柔軟に管理できる「データフレーム」の操作方法や、テキスト、CSV、Excelなどの各種ファイルからのデータの取り込みや操作方法、一般に配布されているデータセットの扱い方などについて学んでいきます。
5章、6章では、さまざまな視覚化の方法を学んでいきます。データにあったグラフの選び方や各種グラフの作成方法、グラフの細かな調整の方法を知ることができます。
7章からは統計処理について学びます。基本的な集計や、データの特徴を知るための値の調べ方、標準化・正規化の方法や度数分布の作成方法などを身に付けます。
8章ではさらに、二項分布や正規分布、相関係数、検定、カイ二乗分布など、統計分析でよく使うさまざまな分析方法について学びます。
9章では、回帰分析や機械学習について学びます。回帰分析では、データセットを使いながら、単回帰、重回帰分析、さらに予測も行います。機械学習では、「訓練データ」と「テストデータ」に分けての学習と予測を行い、回帰分析以外の機械学習モデルについてもひととおり試します。
★紙面は分かりやすさを重視したフルカラー！
フルカラーの紙面によって、重要点がわかりやすく、読みやすい！ グラフィカルなデータなども色を確認しながら進められます。
★本書のスクリプトデータ付き
書籍全体が、スクリプトを入力して、結果を確認しながら進んでいくように設計されています。入力間違いなどを確認できる正しいスクリプトデータもダウンロードできます。
★特典PDF付き
本書に収まらなかった内容を購入者限定特典のPDFにしました。Rで地図上にデータを描画する方法をまとめた12ページのPDFです。
ご購入者皆さまにダウンロードしていただけます。
充実のラインナップに加え、割引セールも定期的に実施中！
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| フォーマット | 価格 | 備考 | |
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| 書籍 | 2,849円 | ||
| 2,849円 | ※ご購入後、「マイページ」からファイルをダウンロードしてください。 ※ご購入された電子書籍には、購入者情報、および暗号化したコードが埋め込まれております。 ※購入者の個人的な利用目的以外での電子書籍の複製を禁じております。無断で複製・掲載および販売を行った場合、法律により罰せられる可能性もございますので、ご遠慮ください。 |
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備考
日本初のMac専門月刊誌『Mac+』の頃から主にMac系雑誌に寄稿する。ハイパーカードの登場により「ビギナーのためのプログラミング」に開眼。以後、Mac、Windows、Web、Android、iOSとあらゆるプラットフォームのプログラミングビギナーに向けた書籍を執筆し続ける。
・ 近著：「Spring Boot 3 プログラミング入門」「C#フレームワーク ASP.NET Core入門.NET 7対応」「マルチプラットフォーム対応 最新フレームワーク Flutter 3入門」「見てわかるUnreal Engine 5 超入門」（秀和システム）、「Google AppSheetで作るアプリサンプルブック」「AWS Amplify Studioではじめるフロントエンド+バックエンド統合開発」（ラトルズ）、「もっと思い通りに使うための Notion データベース・API活用入門」（マイナビ出版）
目次
Chapter 1 Rの環境を整えようChapter 2 値・変数・制御構文
Chapter 3 複雑なデータの扱い方
Chapter 4 データフレームとデータアクセス
Chapter 5 plotによるデータの視覚化
Chapter 6 その他のグラフ機能
Chapter 7 統計処理の基本
Chapter 8 データ分析の基本
Chapter 9 回帰分析と予測
★特典PDF付き（地図へのデータ描画）
