紀伊國屋書店

出版社内容情報

Rの基礎からモダンなデータ分析までわかりやすく解説Rの基礎からモダンなデータ分析までわかりやすく解説

統計、線形代数、機械学習―データサイエンスのタスクをこなすのに重宝する「R」。

本書はオープンソースの統計解析ソフトRの解説書です。データサイエンスに興味があるけれども、何からはじめたらよいか迷っている方を対象に、理論的な説明・数式だけでなくRのコードを多く引用して解説していますので、データ分析・ビジュアル化からレポートまで、実際にコードを動かしながら学ぶことができます。

Rのインストール、RStudioの使い方、Rの文法、データハンドリング、グラフィックス、確率分布、基礎統計、回帰、重回帰、一般化線形モデル、モデル評価、オーバーフィッティングを防ぐ方法、クラスタリング、時系列、レポーティングなどを網羅。第2版ではdplyr、purrr、Tidyverse、Caret、RMarkdown、Shinyの章が追加されました。

実務でデータサイエンスを用いビジネスにインパクトを与えたい方、データサイエンティストを抱えている部署のマネジメントの方など、様々な用途で・自分の読み方で活用してもらえればと思います。

翻訳者より
0.1 : はじめに
0.2 : まえがき
0.3 : 第2版への謝辞
0.4 : 第1版への謝辞

1章　Rを手に入れる
1.1 : Rのダウンロード
1.2 : Rのバージョン
1.3 : 32bitと64bit
1.4 : インストール
1.5 : Microsoft R Open
1.6 : まとめ

2章　Rの環境
2.1 : コマンドラインインターフェイス（CLI）
2.2 : RStudio
2.3 : Microsoft Visual Studio
2.4 : まとめ

3章　Rパッケージ
3.1 : インストールパッケージ
3.2 : パッケージのロード
3.3 : パッケージの作成
3.4 : まとめ

4章　Rの基本
4.1 : 基本的な数学
4.2 : 変数
4.3 : データ型
4.4 : ベクトル
4.5 : 関数（Function）の呼び出し
4.6 : 関数ドキュメント
4.7 : 欠損値
4.8 : パイプ
4.9 : まとめ

5章　高度なデータ構造
5.1 : データフレーム（data.frame）
5.2 : リスト（List）
5.3 : マトリックス（Matrix）
5.4 : アレイ（Array）
5.5 : まとめ

6章　Rへのデータ取り込み
6.1 : CSVの読み込み
6.2 : Excelの読み込み
6.3 : データベースからの読み込み
6.4 : 他社統計ツールからの読み込み
6.5 : Rバイナリファイル
6.6 : Rに入っているデータ
6.7 : Webサイトからの抽出
6.8 : Reading JSON Data
6.9 : まとめ

7章　統計グラフ
7.1 : 基本グラフィクス
7.2 : ggplot2
7.3 : まとめ

8章　Rの関数を書く
8.1 : ハロー、ワールド！
8.2 : 関数の引数
8.3 : 値の返却
8.4 : do.call
8.5 : まとめ

9章　コントロール文
9.1 : if とelse
9.2 : switch
9.3 : ifelse
9.4 : 複合テスト
9.5 : まとめ

10章　ループ・Rの方法ではない反復方法
10.1 : for ループ
10.2 : while ループ
10.3 : ループの制御
10.4 : まとめ

11章　グルーピング操作
11.1 : Applyファミリー
11.2 : aggregate
11.3 : plyr
11.4 : data.table
11.5 : まとめ

12章　dplyrによる高速なグルーピング操作
12.1 : パイプ演算子
12.2 : tbl
12.3 : select
12.4 : filter
12.5 : slice
12.6 : mutate
12.7 : summarize
12.8 : group_by
12.9 : arrange
12.10 : do
12.11 : dplyr によるデータベース操作
12.12 : まとめ

13章　purrrによる反復処理
13.1 : map
13.2 : 型を指定するmap
13.3 : data.frame に対する反復処理
13.4 : 複数入力に対するmap
13.5 : まとめ

14章　データ整形
14.1 : cbind とrbind
14.2 : Join
14.3 : reshape2
14.4 : まとめ

15章　Tidyverseでのデータ整形
15.1 : 行や列の結合
15.2 : dplyr を使ったJoin
15.3 : データ形式を変換する
15.4 : まとめ

16章　文字列操作
16.1 : paste
16.2 : sprintf
16.3 : テキストの抽出
16.4 : 正規表現
16.5 : まとめ

17章　確率分布
17.1 : 正規分布
17.2 : 二項分布
17.3 : ポアソン分布
17.4 : その他の分布
17.5 : まとめ

18章　基本統計
18.1 : 要約統計
18.2 : 相関と共分散
18.3 : t検定
18.4 : 分散分析
18.5 : まとめ

19章　線形モデル
19.1 : 単回帰
19.2 : 重回帰
19.3 : まとめ

20章　一般化線形モデル
20.1 : ロジスティック回帰
20.2 : ポアソン回帰
20.3 : その他の一般化線形モデル
20.4 : 生存時間分析
20.5 : まとめ

21章　モデル評価
21.1 : 残差
21.2 : モデル比較
21.3 : クロスバリデーション
21.4 : ブートストラップ
21.5 : ステップワイズ変数選択法
21.6 : まとめ

22章　正則化と縮小（ シュリンケージ）
22.1 : Elastic Net
22.2 : Bayesian縮小
22.3 : まとめ

23章　非線形モデル
23.1 : 非線形最小二乗法
23.2 : スプライン
23.3 : 一般化加法モデル
23.4 : 決定木
23.5 : Boosted Trees
23.6 : ランダムフォレスト
23.7 : まとめ

24章　時系列と自己相関
24.1 : 自己回帰移動平均
24.2 : VAR
24.3 : GARCH
24.4 : まとめ

25章　クラスタリング
25.1 : K-means
25.2 : PAM
25.3 : 階層型クラスタリング
25.4 : まとめ

26章　caret を用いたモデルの当てはめ
26.1 : caretの基本
26.2 : caretのオプション
26.3 : ブースティング木をチューニングする
26.4 : まとめ

27章　knitrパッケージによる再現性とレポート
27.1 : LaTeXプログラムのインストール
27.2 : LaTeX 入門
27.3 : LaTeXを使ったknitr
27.4 : まとめ

28章　RMarkdownを用いたリッチなドキュメント
28.1 : ドキュメントのコンパイル
28.2 : ドキュメントのヘッダー
28.3 : マークダウンの基礎
28.4 : マークダウンのコードチャンク
28.5 : htmlwidgets
28.6 : RMarkdownのスライドショー
28.7 : まとめ

29章　Shinyを用いたインタラクティブなダッシュボード
29.1 : RMarkdownにおけるShiny
29.2 : ShinyにおけるReactive Expressions
29.3 : ServerとUI
29.4 : まとめ

30章　Rパッケージの構築
30.1 : フォルダ構成
30.2 : パッケージファイル
30.3 : パッケージドキュメンテーション
30.4 : テスト
30.5 : チェック、構築とインストール
30.6 : CRANへの登録
30.7 : C++コード
30.8 : まとめ

付録A　実生活での情報リソース
A.1 : Meetup
A.2 : Stack Overflow
A.3 : Twitter
A.4 : カンファレンス
A.5 : Webサイト
A.6 :ドキュメント
A.7 : 書籍
A.8 : まとめ

付録B　用語集

索引

Jared P. Lander［ジャレド ピー ランダー］
著・文・その他

高柳 慎一［タカヤナギシンイチ］
監修

津田 真樹［ツダマキ］
監修

牧山 幸史［マキヤマコウシ］
監修

松村 杏子［マツムラキョウコ］
監修

簑田 高志［ミノタタカシ］
監修

内容説明

日常的にＲを使ってみたいユーザーのためにＲの基礎からモダンなデータ分析までわかりやすく解説！

目次

Ｒを手に入れる
Ｒの環境
Ｒパッケージ
Ｒの基本
高度なデータ構造
Ｒへのデータ取り込み
統計グラフ
Ｒの関数を書く
コントロール文
ループ・Ｒの方法ではない反復方法〔ほか〕