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松村優哉

RユーザのためのRStudio[実践]入門−tidyverseによるモダンな分析フローの世界− (日本語) 大型本 – 2018/6/29

松村優哉 (著), 湯谷啓明 (著), 紀ノ定保礼 (著),

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RStudioを使ってデータ分析を効率化しよう!

RStudioはR言語のIDE(開発環境)です。
エディタ、コンソール、グラフなどを1つの画面内で確認できるほか、
データ分析プロジェクトをスムーズに進めるための機能が豊富に用意されているので、
RユーザにとってRStudioを利用したデータ分析はスタンダードになっています。

本書はRStudioの基本的な機能を解説したあとに、データ分析ワークフローを一通り解説していきます。
データの収集(2章)、データの整形(3章)、可視化(4章)、レポーティング(5章)など、
データ分析に欠かせないこれらの要素の基礎を押さえることができます。
また、本書はtidyverseパッケージを用いてこれらのデータ分析ワークフローを解説している側面を持ちます。
tidyverseの考えに触れ、モダンなデータ分析をはじめましょう。

本の長さ

240ページ
言語

日本語
出版社

技術評論社
発売日

2018/6/29
ISBN-10

4774198536
ISBN-13

978-4774198538
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商品の説明

出版社からのコメント

RStudioを利用したデータ分析のワークフローがこの1冊にまとまっています! tidyverseにも準拠。

内容（「BOOK」データベースより）

Rによるデータ分析に必須のツールRStudioの充実した機能解説。tidyverseパッケージ群に準拠したモダンなデータ前処理/可視化。スクレイピングからレポーティングまで、分析ワークフローをこの1冊で完結。

著者について

松村　優哉（まつむら　ゆうや）
慶應義塾大学大学院経済学研究科在籍。
専門はベイズ統計学、統計的因果推論およびそれらのマーケティングへの応用。
研究および趣味でRを使用し、ブログにてRやPython、SASの情報を発信してるほか、
Rの勉強会Tokyo.Rの運営にも携わる。
著書に『データサイエンティストのための最新知識と実践 Rではじめよう! [モダン]なデータ分析』
（マイナビ出版, 2017）。
本書の第1章、第2章を執筆。

湯谷　啓明（ゆたにひろあき）
IT企業勤務。
データの可視化への興味からggplot2を知り、Rを使い始める。tidyverseへのコントリビューションも多数。
技術ブログでもRに関する小ネタや最新情報を発信している。
好きな言語はRと忍殺語。
著書に「Rによるスクレイピング入門」（C&R研究所、2017）、
翻訳書に「Rプログラミング本格入門」（共立出版、2017）。
本書の「tidyverseとは」、第3章を執筆。

前田　和寛（まえだ　かずひろ）
IT企業勤務。2018年3月まで短期大学に講師として勤務。
分析をするためにRを使いはじめ、気付いたら全国各地のRコミュニティで発表するようになる。
WebページなどでRに関する情報を発信中。
翻訳書に『ベイズ統計モデリング－R, JAGS, Stanによるチュートリアル－原著第2版』（共立出版, 2017）。
本書の「はじめに」、第5章を執筆。

紀ノ定　保礼（きのさだ　やすのり）
静岡理工科大学情報学部　講師。博士（人間科学）。
同志社大学文化情報学部在学中にRを習うも、当時はRStudioがなく、いつしか疎遠になる。
統計モデリングとtidyverseへの興味から再びRを使い始め、今ではRはなくてはならない存在に。
大阪大学大学院人間科学研究科助教を経て、現職。専門は、認知心理学、交通心理学、人間工学。
翻訳書に『ベイズ統計モデリング－R, JAGS, Stanによるチュートリアル－原著第2版』（共立出版, 2017）。
本書の第4章を執筆。

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

松村/優哉
慶應義塾大学大学院経済学研究科在籍。専門はベイズ統計学、統計的因果推論およびそれらのマーケティングへの応用。Rの勉強会Tokyo.Rの運営にも携わる

湯谷/啓明
IT企業勤務

紀ノ定/保礼
静岡理工科大学情報学部講師。博士(人間科学)。大阪大学大学院人間科学研究科助教を経て、現職。専門は、認知心理学、交通心理学、人間工学

前田/和寛
IT企業勤務。2018年3月まで短期大学に講師として勤務(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

登録情報

出版社 : 技術評論社 (2018/6/29)
発売日 : 2018/6/29
言語 : 日本語
大型本 : 240ページ
ISBN-10 : 4774198536
ISBN-13 : 978-4774198538

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Kosugitti

自宅に一冊，職場に一冊。手元に必要な本。

2018年7月2日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

これは目の付け所がいい！

データの内容や分析方法にフォーカスするのではなく，データを取ってくること，整形すること，可視化すること，レポートすること，という周辺のことが全て書いてあるので，作業する時は手元に一冊必ず置いておかなければならない。手放せない，そんな本です。

著者それぞれのご専門が現れているので，深い知識に裏付けられた記述は読んでいて安心するやら感心するやら。言葉遣いも平易でとても読みやすいですね。ggplot2の章だけカラー刷りになってるのも（・∀・）ｲｲ!!

一つ心配なのはtidyverseパッケージがアップデートして，関数が変わっちゃったらどうしよう，という問題。
この本もそれに合わせて潤慈アップデートして行ってくれたらいいのになあ。

とりあえず，自宅と職場に一冊ずつ購入。あとは授業のテキストとして指定しよう。

23人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazon Customer

Rの初心者にとてもオススメです!

2018年8月2日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

R勉強中の初心者です。データ整形と可視化、レポート作成について
とても分かりやすく書かれていました。
オライリーRグラフィックのggplotのコードではエラーが起きましたが、
本書ではggplotも最新バージョンに基づいてコードが記載されているので、
エラーが起きませんでした。
多変量解析や機械学習などのデータ分析手法の解説は他の書籍に譲りますが、
的を絞った構成が本書の読みやすさに繋がっていると思います。

11人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

ふく

はじめの一歩としては最適です。

2018年7月26日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

会社で同僚に薦められ、Rstudioを使い始めましたが、どこから覚えようか困ってところでした。
はじめの指南書としては、とてもいいと思います。
・各メニューの説明がよくされている。
・何ができるかが、実践を伴ってわかりやすく説明されている。

10人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

遥かな稜線

装丁を考えて欲しい

2020年9月17日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

tidyverseによりデータは格段に扱いやすくなるが、それを知るための適当な本というとこの本か、「Rではじめるデータサイエンス」になる。Rmarkdownについても適度な記述がある。扱っている内容は同じようなものだけれど、手軽さを求めればこちら、より詳しくと思えば「Rではじめるデータサイエンス」。それはいいのだけれど、こういう本でコート紙を使うのはやめて欲しい。両側のページに重しを載せないとページを開いておくことができない。この手の本は眺めるものではなく、使うためのモノ。出版社に一考を望む。

2019年2月11日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

Rは数学が得意でないとかなり厳しいですが、行列式が解説に出るともう勘弁です。本書は数学を得意としない医師研究者を助けてくれる有り難い本です。

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

総裁

辞書として

2020年3月7日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

分からないときの辞書として使うのがいいですね

役に立った

新しいRの世界を知りました。

2019年6月18日に日本でレビュー済み

## この本は素晴らしい体験でした。

私は、初めてRを触ったのは10年前くらいでしたが、当時は、この本で書かれているようなことはできませんでした。
副題が、「tidyverseによるモダンな分析フローの世界」となっていますが、この本に書いてあることを一通り自分でやってみて、自分にとってのRの世界がガラッと変わりました。
tidyverseのコードの書き方は、はじめは違和感がありましたが、慣れると、従来のRコードの書き方よりも、文字数も少なくて済むし、自然な言葉に近い順序で記述できるので、書きやすいと感じるようになりました。（「あれやって、次にこれして、、」みたいに）

## この本で学んだ、自分にとっての大きなことを、いくつかあげます。ほぼ各章に対応しています。

- （1章）まず、Rstudio。初めて使ったのですが、これでRがますます使いやすく、好きになりました。プロジェクト機能の使い方も学びました。
- パイプ演算子「%>%」を使ったコードの書き方。はじめは「なんだこれ？」って思いましたが、使ってみると、手放せなくなりました。
- （3章）tidy dataの考え方。目から鱗でした。慣れるには実践が必要です。
- （3章）dplyrによるデータの前処理。分析の前の泥臭い作業ですが、ここが結構おもしろい世界です。mutate()関数とかいろいろ使うと、エクセルで手作業でやってたことが、あっという間にできるようになりました。学習する時間のコストはかかりますが、一度コードを書いてしまえば、あとあと再現したり、使いまわしたりできるので、結局の所時間の節約になる。という信念のもとで食らいつきました。
- （4章）ggplot2によるデータの可視化。非常に美しい図が描けます。またそのコードの書き方も、「このデータを用意して、あれやって、これやって」みたいな感じで、人に言葉で依頼するように書けるので、気に入りました。`ggplot`ってどう意味か分からなかったのですが、"grammar of graphics"という考え方に基づいた、「描画を記述する」ようなことなのだと分かり、こちらも目からウロコの考え方で、感激し、原典にあたろうと思っています。
- （5章）Rmarkdownについて。私の場合は、Rmarkdown自体は他の本などである程度知識を得ていましたのですが、この本でも最後の章で分かりやすい説明があります。markdownというもの自体もよく知らなかったのですが、そこにRのコードと結果を載せて、それをhtmlやプレゼンテーションやpdfに出力するという、夢のような世界です。コードを書きながら実行し、残しておけるという「再現性」も見逃せないポイントです。

その他、第2章には、Webスクレイピングによるデータ収集が取り上げられています。私自身はスクレイピングはまだ使う予定がないのですが、こんなことができるのだと知りました。

4人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

金田一

Rのバイブル

2019年2月20日に日本でレビュー済み

初めてRをさわる人にはベスト。特にデータ整列のパッケージであるdplyrとgrammar of graphicsの思想が根底にあるggplotの概要がほんの分かっただけでもありがたい。
残念なのが、スクレイピングの章。Rseleniumは現在、日本語のサイトが少ないため深く書いて欲しかった。

もしかしたらrを既に知っている方には物足りないのかもしれない。だけど自分にとってはスルメ本

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