Web講座Tweet前回は、RStudioでデータ分析を進めていくための準備として、RStudioでプロジェクトを構築する方法、データの読み込みなどについてご説明いたしました。データを読み込んだら、次にするのはデータ分析です。多くのデータ分析系のプロジェクトでは、いきなり高度な分析に入るわけではありません。簡単な集計レベルの分析から始めることが多いでしょう。今回は、RStudioで1変量の特徴(平均値・標準偏差など)を捉えるためのデータ分析の方法についてご説明いたします。rate」(3列目のデータ)を使います。データセット「data01」を読み込んでいない方は、前回の記事を参考にRStudioにデータを読み込んで頂ければと思います。データセット「data01」のダウンロードは、以下からお願いします。データセット「data01」の列や行、セルのデータの抽出方法を説明します。例として、以下の3つのデータへのアクセス方法について説明します。data01[,3](画像をクリックすると別タブで大きくなります)data01[行の指定,列の指定]となります。試しに、データにアクセスできているか確認してみましょう。上述の5つの数字は、以下の命令文で計算できます。sd()RStudioの左上のウィンドウ・ペインに次のような命令文を記入し、「Run」ボタをクリックすると、平均値や標準偏差などが計算されます。mean(data01[,2])max(data01[,2])min(data01[,2])max(data01[,2])-min(data01[,2])sd(data01[,2])mean(data01[,3])max(data01[,3])min(data01[,3])max(data01[,3])-min(data01[,3])sd(data01[,3])計算結果は、RStudioの左下にあるウィンドウ・ペインに表示されます。(画像をクリックすると別タブで大きくなります)今回のまとめ今回は、RStudioで1変量の特徴(平均値・標準偏差など)を捉えるためのデータ分析の方法についてご説明いたしました。1変量の特徴(平均値・標準偏差など)を把握したら、次にするのは変量間の関係の把握です。変量間の把握で基礎となるのが、2変量の関係(散布図・相関係数など)の把握です。次回は、RStudioで2変量の関係(散布図・相関係数など)を捉えるためのデータ分析の方法についてご説明いたします。第53話|ビジネス系のデータって、時系列が多い。