Rによるデータ前処理実習 2022 東京医科歯科大

概要

  1. 授業内容 (100–150字程度)
    データを元に可視化や検定・予測を行うためのソフトウェアは華々しく発展していますが、 それらを利用するためにはまず入力データを整える必要があり、 「データ分析に費やす労力の8割は前処理」などとも言われています。 その地味ながら重要な作業をなるべく楽に行うためにRを使う方法を学びましょう。
  2. 授業タイトル
    1. 入門1: 前処理とは。Rを使うメリット。Rの基本。
    2. 入門2: データ可視化の重要性と方法。
    3. データ構造の処理1: 抽出、集約など。
    4. データ構造の処理2: 結合、変形など。
    5. データ内容の処理: 数値、文字列、日時など。
    6. 実践: 現実の問題に対処してみる。
  3. 受講するうえで必要になる前提知識
    • ファイル、フォルダ、クリックなど一般的なパソコンの基礎知識と経験
  4. 教科書
    • なし
  5. 参考書
  6. その他 (注意事項等)

実習環境の設定 (遠隔参加者、自習)

参考: R初心者の館 by das_Kinoさん, 矢内勇生さん

  1. 手元のコンピューターの ユーザー名（ホームフォルダの名前） を確認。 半角アルファベットじゃない文字(日本語とか記号とか空白とか)が含まれている場合、不具合の原因になりがちです。 たぶん変更できない？ので新しいユーザーを作って引っ越すのがいいと思います。 半角アルファベット小文字のみで短いものを推奨。

    • ✅ Good: watal, tamakino
    • ❌ Bad: 岩嵜航, Watal Iwasaki, heavy.watal

  2. OSのソフトウェア・アップデートをすべて適用して再起動。

  3. OSの設定で、ファイル名の末尾の拡張子(.pdf とか .png とか)を常時表示する。

  4. Windowsの場合、 矢内勇生さん の情報を参照しつつOneDrive問題に対処する。

  5. https://cran.r-project.org/ から最新版の R本体(≥4.2.1) をダウンロードしてインストール。 既にインストールしてある場合はバージョンを確認。

  6. https://rstudio.com/products/rstudio/download/#download から最新版の RStudio(≥2022.07.1) をダウンロードしてインストール。 既にインストールしてある場合はバージョンを確認。

  7. Windowsの場合、念のため Rtools をインストール。 バージョンに注意。次のページに従って設定:
    https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/

    Macの場合、念のため次のソフトウェアをインストール:

    • Command Line Tools: xcode-select --install (Xcode本体は不要)
    • XQuartz: 手動ダウンロード or brew install xquartz

  8. RStudioを起動し、左側のConsoleで install.packages("tidyverse", type = "binary") を実行。 何か訊かれたら yes と回答。 パッケージがたくさんインストールされます。

  9. Consoleに update.packages(type = "binary") と打ち込んで全パッケージ更新。

  10. Consoleに library(tidyverse) と打ち込んでパッケージを読み込み、 以下のようなメッセージと共に読み込まれるのを確認:

    > library(tidyverse)
── Attaching packages ───────────────────────────── tidyverse 1.3.2 ──
✔ ggplot2 3.3.6      ✔ purrr   0.3.4
✔ tibble  3.1.8      ✔ dplyr   1.0.10
✔ tidyr   1.2.0      ✔ stringr 1.4.1
✔ readr   2.1.2      ✔ forcats 0.5.2
── Conflicts ──────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()

講義資料

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