データ分析web以外の一般的なデータ分析の話。webと異なり構造化されたデータが対象。Colaboratory。GPUと12GBのメモリ、350GBのディスクまで使える環境であり、手元のPCよりハイスペックな人も多いだろう。RユーザにとってはPythonだけでなくRでも使えたらいいのにと思うところである。そこで、この記事ではこの環境でRを使う方法を解説する。Kernel)がインストールされており、わずかな手順で使えるようになるのである。byyanaiJavascriptで正規分布の乱数発生(rnorm)、確率密度関数(dnorm)、累積分布関数(pnorm)、累積分布の逆関数(qnorm)を実装する(逆関数は参照で)。すべて標準正規分布を想定。Javascriptに限らず使えるアルゴリズムだが、日本語でまとまっている情報があまりないのと、ブラウザ上でA/Bテストなど有意性をみる検定などできたら面白いということでJSでやってみる。1行でBox-Muller法で。byyanaiRのdata.tableはデータフレームを高速に扱えるように改良した形式だが、この機能を提供するdata.tableパッケージには添え字を使ったdata.tableの処理機能だけでなく、さまざまな関数が実装されている。形式で使えるdata.table用の関数にも一般的に知られていない便利なものが数多くある。高速化を意識しているものが多く、知っていると処理時間を短縮できる。byyanaiRのおすすめパッケージをアップデートしてまとめた。定番の分析手法をはじめ、可視化やデータ処理に便利なものなど、幅広く紹介した。中にはマストというものもあるし、意外と知られていないがインストールしておくと便利なものまで、使い方の例も挙げて説明している。ファイルをwebからダウンロードするときに使う。データファイルやパッケージのダウンロードが発生する処理で内部的に使われるライブラリで、他のパッケージのインストールの際に同時にインストールされることが多く、意識されることは少ないパッケージ。チューニングとアウトプットの解釈については解説が少ないので、このあたりについて説明する。勾配ブースティングのとある実装ライブラリ(C++で書かれた)。イメージ的にはランダムフォレストを賢くした(誤答への学習を重視する)アルゴリズム。RとPythonでライブラリがあるが、ここではRライブラリとしてのXGBoostについて説明する。時系列データにはいくつかの形式がある。Rの基本の時系列オブジェクト。byyanaiRでExcelファイル(.xlsx)を読み書きするライブラリはいくつかあるが、openxlsxが多機能でかつ使いやすい。Javaも不要なのでインストールや動作も軽い。古いファイル(.xls)には非対応だが、現行のファイル(.xlsx)のみ対応でよければこれがおすすめ。read.xlsx()関数を使う。byyanai前のページではデータフレーム、data.tableの列(変数)の処理について解説したが、今度は行の抽出、並べ替え、サンプリング、分割といった行の処理についてまとめる。with()関数はバッチの中でも使えるので便利。byyanaiこのあたりから処理がアドホック寄りになるので、data.tableを使う場合でもパイプ(dplyr)を使って一度に実行するのではなく添字記法を使って1ステップずつ進めていくといい(1行ずつ実行する場合は添字記法を使った方がコード量が少なくて済む)。指定した変数を標準化(平均=0、分散=1のスケールに圧縮/拡大)する。scale()関数を使う。byyanaiローデータから分析対象とする変数のみ抽出し(個人情報など、保持すべきでない変数を削除するなど)、情報を失わない範囲で分析するためのデータセットを作る。分析プロジェクトにおけるローデータと同じ量の情報を持つ、整形された(扱いやすい)データセットを作るのである。この後のデータクレンジング以降で、データの加工方法を変更するなどで手戻りが発生することもある。その際ローデータの読み込みまで戻るのは大変なので、ローデータを同じ情報を持つ、整形された状態のデータを作っておくのが重要である。データクレンジングで手戻りが発生しても、ここで整形したデータセットまで戻ればいい。