誰？

アルバイトとか

• コミュニケーションアプリの分析
• Web 広告のログ解析
• 電子コミックと医療システムに関する解析と開発
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著書(共著)

作ったパッケージ

MlBayesOpt

• 機械学習のパラメーターをベイズ最適化でチューニングする R パッケージ
• メンテ頑張ります…

rjumanpp

• 形態素解析機 JUMAN++の R ラッパー
• 最低限の機能しかないのでメンテ頑張ります…

データ分析の(おおまかな)流れ

まずは何よりも、
「データの読み込み」ですよね

R で分析するためには、データを R に読み込まなければなりません。

こんな場面を想像してください

(データ分析の方針がだいたい決まったので)
あなた「(上司)さん、R の環境整えたんでデータください!」
上司「OK、購買データはあの tsvファイルで、商品マスタはあっちの csv。それぞれ 100MB くらいだったかな。それと EC サイトのアクセスログは データベースにあって、データ定義は エクセルで来てるからあとで送るね。」
あなた「りょ、了解です。(データ形式くらい統一しとけよ…)」

悲しいことに。。。

• 上記は、多少盛ってますが実話です。
• データの読み込みに関しては、素人玄人関係なく同じ問題にぶつかります。
  • データの形式(拡張子)はバラバラ

R でこれに対処するには？

0. RStudio でプロジェクトを作成
   • ファイルの位置が分かりやすくなります
1. 様々な読み込み関数を使って読み込み
   • ローカルにあるファイル(今日の中心)
   • データベース(今日は少しだけ)
   • Web スクレイピング(またの機会に…)

Project → New Project

New Directory → New Project

ディレクトリ名を入力

Done!

• 読み込みの関数は、プロジェクトの中のファイルを探しにいきます。
• setwd() を書く必要はありません

の前にもうひとつだけ

パッケージ内の関数の表記

readr パッケージの read_csv 関数を使いたいとき

# 方法 1
library(readr)
dat <- read_csv("hoge.csv")

# 方法 2
dat <- readr::read_csv("hoge.csv")

read.csv()

• 多くの人が最初に習う関数

dat <- read.csv("sample.csv", stringAsFactors = FALSE)

readr::read_csv()

• 高速で、列の方をいい感じにやってくれる(オススメ)

library(readr)
dat <- read_csv("sample.csv")

data.table::fread()

• readr::read_csv よりも高速
• デフォルトでは、data.table というデータフレームとは別の形で読み込まれるのでデータフレームがいいときは data.table = FALSE

library(data.table)
dat <- fread("sample.csv", data.table = FALSE)

高速ってどのくらい速いの？

時間を計測

system.time(dat <- read.csv("./data/log.csv"))

   user  system elapsed 
 55.032   0.874  56.872 

system.time(dat2 <- readr::read_csv("./data/log.csv"))

   user  system elapsed 
  3.602   0.177   3.808 

system.time(dat3 <- data.table::fread("./data/log.csv"))

Read 66.8% of 3460200 rows
Read 3460193 rows and 5 (of 5) columns from 0.477 GB file in 00:00:03

   user  system elapsed 
  2.413   0.131   2.561 

read.delim()

• read.delim()は区切り値のファイルを読む標準関数
• read.csv()は sep = ","をつけたもの

dat <- read.delim("sample.tsv", stringAsFactors = FALSE)

readr::read_tsv()

library(readr)
dat <- read_tsv("sample.tsv")

data.table::fread()

• 区切り値は勝手に判断

library(data.table)
dat <- fread("sample.tsv", data.table = FALSE)

read.delim()

dat <- read.delim("sample.tsv", stringAsFactors = FALSE, sep = "|")

readr::read_delim()

library(readr)
dat <- read_delim("sample.tsv", "|")

data.table::fread()

library(data.table)
dat <- fread("sample.tsv", data.table = FALSE)

どれがいいのか

• readrパッケージの read_***()関数が一番オススメ
• 速い、エンコーディングの調整が難しくない(後述)

エクセルファイル

エクセルファイルを読み込めるパッケージ

• xlsx
• gdata
• XLConnect
• openxlsx
• readxl → オススメ(速い、列の型をいい感じに読める)

読み込み方

dat <- readxl::read_excel("sample.xlsx", sheet = "シート名")
# シート名はシート番号でも OK

SAS(.sas7bdat), STATA(.dta), SPSS(.sav)形式のファイル

haven パッケージで読み込み

SAS

dat <- haven::read_sas("sample.sas7bdat")

STATA

dat <- haven::read_dta("sample.dta")

SPSS

dat <- haven::read_sav("sample.sav")

エンコーディング問題

• Windows の文字コードは Shift-JIS（CP932）
• Mac の文字コードは UTF8
• Windows で作られた（日本語を含む）ファイルを Mac で読むときは Encoding=cp932
• Mac で作られた（日本語を含む）ファイルを Windows で読むときは Encoding=UTF8

csv を CP932 で読む

R の標準関数

dat <- read.csv("sample.csv", stringAsFactors = FALSE, fileEncoding = "cp932")

readr

dat <- readr::read_csv("sample.csv", locale = locale(encoding = "cp932"))

data.table

dat <- data.table::fread("sample.csv", data.table = FALSE) %>%
  dplyr::mutate(VAR1 = iconv(VAR1, from = "UTF8", to = "CP932"))

RStudio の GUI 読み込み

RStudio の GUI 読み込み

データベースやクラウド上のデータ

• 企業にデータは膨大なのでクラウドにデータを置くことがとても多い
• こういうデータを R から直接触れたら嬉しいですよね！

便利パッケージたち

• DBI(データベースへの接続)
• dplyr(dbplyr)(データベースのテーブル操作)
• sparklyr(Spark, AWS S3)
• bigrquey(Big Query)
• RStudio の Connection タブ

データベース関連の参考資料たち

• dplyr でデータベース操作
• PostgreSQL からスキーマを指定してデータを参照する
• これからはコネの時代

時間がないので省略

気になる方は rvestやRSelenium、rtweetパッケージを検索!

R は他にもいろいろなデータを読み込めます

• 地理情報データ
• 画像
• 音声
• etc…

ググると、意外といろいろ出てきます

なんか、R でデータ分析ができそうな気がしてきましたよね!？

本スライドは revealjsパッケージを
用いて作成しています

下記 URL でソースコードを公開しています

https://github.com/ymattu/TokyoR66

Enjoy!!