みんなのR 第2版 | マイナビブックス

みんなのR 第2版

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内容紹介

Rの基礎からモダンなデータ分析までわかりやすく解説

統計、線形代数、機械学習―データサイエンスのタスクをこなすのに重宝する「R」。

本書はオープンソースの統計解析ソフトRの解説書です。データサイエンスに興味があるけれども、何からはじめたらよいか迷っている方を対象に、理論的な説明・数式だけでなくRのコードを多く引用して解説していますので、データ分析・ビジュアル化からレポートまで、実際にコードを動かしながら学ぶことができます。

Rのインストール、RStudioの使い方、Rの文法、データハンドリング、グラフィックス、確率分布、基礎統計、回帰、重回帰、一般化線形モデル、モデル評価、オーバーフィッティングを防ぐ方法、クラスタリング、時系列、レポーティングなどを網羅。第2版ではdplyr、purrr、Tidyverse、Caret、RMarkdown、Shinyの章が追加されました。

実務でデータサイエンスを用いビジネスにインパクトを与えたい方、データサイエンティストを抱えている部署のマネジメントの方など、様々な用途で・自分の読み方で活用してもらえればと思います。

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書籍 4,576

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Jared P. Landar(ジャレド P. ランダー):統計のコンサルティングとトレーニングサービスを専門とするニューヨークに本拠を置くデータサイエンス企業Lander Analyticsのチーフデータサイエンティスト、世界最大規模のR meetup:the New York Open Statistical Programming Meetup とthe New York R Conference の主催者で、コロンビア大学の統計学の非常勤教授。Scott's Pizza Toursのツアーガイド。コロンビア大学で統計の修士号をミューレンバーグ・カレッジで数学の学士号を取得しており、学術研究と産業界両方の経験を持ち合わせている。

高柳慎一:LINE株式会社 Data Labs 所属。材料科学系財団、金融系シンクタンク、リクルート系企業を経て現職。翻訳書 『R言語徹底解説』(共立出版, 2014)、『みんなのR』(マイナビ, 2015)、『Rによる自動データ収集』(共立出版, 2017)など多数。

津田真樹:テクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会社所属。英語と日本語の無料電子ブック『Rcpp for everyone(みんなのRcpp)』の執筆者。共著に『パーフェクトR』(技術評論社)がある。

牧山幸史:ヤフー株式会社にてデータサイエンス業務に従事するかたわら、株式会社ホクソエム代表取締役社長を務める。情報処理学会ビッグデータ解析のビジネス実務利活用研究グループ運営委員会運営委員。共同翻訳書に『Rによる自動データ収集』(共立出版)がある。

松村杏子:Web制作ベンチャー企業を経て、2016年4月ヤフー株式会社に入社。インターネット広告・オークションなどの分析に携わる。学生時代の専門は計量経済学とゲーム理論。

簑田高志:インターネット業界で十年以上に渡りネット広告/Eコマース関連の広告・CRM・サイト分析など、事業を幅広くカバーする業務を行う。近年ではBIツールの構築支援業務を行っている。

目次

翻訳者より
0.1 : はじめに
0.2 : まえがき
0.3 : 第2版への謝辞
0.4 : 第1版への謝辞

1章 Rを手に入れる
1.1 : Rのダウンロード
1.2 : Rのバージョン
1.3 : 32bitと64bit
1.4 : インストール
1.5 : Microsoft R Open
1.6 : まとめ

2章 Rの環境
2.1 : コマンドラインインターフェイス(CLI)
2.2 : RStudio
2.3 : Microsoft Visual Studio
2.4 : まとめ

3章 Rパッケージ
3.1 : インストールパッケージ
3.2 : パッケージのロード
3.3 : パッケージの作成
3.4 : まとめ

4章 Rの基本
4.1 : 基本的な数学
4.2 : 変数
4.3 : データ型
4.4 : ベクトル
4.5 : 関数(Function)の呼び出し
4.6 : 関数ドキュメント
4.7 : 欠損値
4.8 : パイプ
4.9 : まとめ

5章 高度なデータ構造
5.1 : データフレーム(data.frame)
5.2 : リスト(List)
5.3 : マトリックス(Matrix)
5.4 : アレイ(Array)
5.5 : まとめ

6章 Rへのデータ取り込み
6.1 : CSVの読み込み
6.2 : Excelの読み込み
6.3 : データベースからの読み込み
6.4 : 他社統計ツールからの読み込み
6.5 : Rバイナリファイル
6.6 : Rに入っているデータ
6.7 : Webサイトからの抽出
6.8 : Reading JSON Data
6.9 : まとめ

7章 統計グラフ
7.1 : 基本グラフィクス
7.2 : ggplot2
7.3 : まとめ

8章 Rの関数を書く
8.1 : ハロー、ワールド!
8.2 : 関数の引数
8.3 : 値の返却
8.4 : do.call
8.5 : まとめ

9章 コントロール文
9.1 : if とelse
9.2 : switch
9.3 : ifelse
9.4 : 複合テスト
9.5 : まとめ

10章 ループ・Rの方法ではない反復方法
10.1 : for ループ
10.2 : while ループ
10.3 : ループの制御
10.4 : まとめ

11章 グルーピング操作
11.1 : Applyファミリー
11.2 : aggregate
11.3 : plyr
11.4 : data.table
11.5 : まとめ

12章 dplyrによる高速なグルーピング操作
12.1 : パイプ演算子
12.2 : tbl
12.3 : select
12.4 : filter
12.5 : slice
12.6 : mutate
12.7 : summarize
12.8 : group_by
12.9 : arrange
12.10 : do
12.11 : dplyr によるデータベース操作
12.12 : まとめ

13章 purrrによる反復処理
13.1 : map
13.2 : 型を指定するmap
13.3 : data.frame に対する反復処理
13.4 : 複数入力に対するmap
13.5 : まとめ

14章 データ整形
14.1 : cbind とrbind
14.2 : Join
14.3 : reshape2
14.4 : まとめ

15章 Tidyverseでのデータ整形
15.1 : 行や列の結合
15.2 : dplyr を使ったJoin
15.3 : データ形式を変換する
15.4 : まとめ

16章 文字列操作
16.1 : paste
16.2 : sprintf
16.3 : テキストの抽出
16.4 : 正規表現
16.5 : まとめ

17章 確率分布
17.1 : 正規分布
17.2 : 二項分布
17.3 : ポアソン分布
17.4 : その他の分布
17.5 : まとめ

18章 基本統計
18.1 : 要約統計
18.2 : 相関と共分散
18.3 : t検定
18.4 : 分散分析
18.5 : まとめ

19章 線形モデル
19.1 : 単回帰
19.2 : 重回帰
19.3 : まとめ

20章 一般化線形モデル
20.1 : ロジスティック回帰
20.2 : ポアソン回帰
20.3 : その他の一般化線形モデル
20.4 : 生存時間分析
20.5 : まとめ

21章 モデル評価
21.1 : 残差
21.2 : モデル比較
21.3 : クロスバリデーション
21.4 : ブートストラップ
21.5 : ステップワイズ変数選択法
21.6 : まとめ

22章 正則化と縮小( シュリンケージ)
22.1 : Elastic Net
22.2 : Bayesian縮小
22.3 : まとめ

23章 非線形モデル
23.1 : 非線形最小二乗法
23.2 : スプライン
23.3 : 一般化加法モデル
23.4 : 決定木
23.5 : Boosted Trees
23.6 : ランダムフォレスト
23.7 : まとめ

24章 時系列と自己相関
24.1 : 自己回帰移動平均
24.2 : VAR
24.3 : GARCH
24.4 : まとめ

25章 クラスタリング
25.1 : K-means
25.2 : PAM
25.3 : 階層型クラスタリング
25.4 : まとめ

26章 caret を用いたモデルの当てはめ
26.1 : caretの基本
26.2 : caretのオプション
26.3 : ブースティング木をチューニングする
26.4 : まとめ

27章 knitrパッケージによる再現性とレポート
27.1 : LaTeXプログラムのインストール
27.2 : LaTeX 入門
27.3 : LaTeXを使ったknitr
27.4 : まとめ

28章 RMarkdownを用いたリッチなドキュメント
28.1 : ドキュメントのコンパイル
28.2 : ドキュメントのヘッダー
28.3 : マークダウンの基礎
28.4 : マークダウンのコードチャンク
28.5 : htmlwidgets
28.6 : RMarkdownのスライドショー
28.7 : まとめ

29章 Shinyを用いたインタラクティブなダッシュボード
29.1 : RMarkdownにおけるShiny
29.2 : ShinyにおけるReactive Expressions
29.3 : ServerとUI
29.4 : まとめ

30章 Rパッケージの構築
30.1 : フォルダ構成
30.2 : パッケージファイル
30.3 : パッケージドキュメンテーション
30.4 : テスト
30.5 : チェック、構築とインストール
30.6 : CRANへの登録
30.7 : C++コード
30.8 : まとめ

付録A 実生活での情報リソース
A.1 : Meetup
A.2 : Stack Overflow
A.3 : Twitter
A.4 : カンファレンス
A.5 : Webサイト
A.6 :ドキュメント
A.7 : 書籍
A.8 : まとめ

付録B 用語集

索引
 

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