出版社内容情報
はじめに
Chapter1 R環境の準備と基本操作
1-1 R、RStudio、tidyverse
1-2 Rのインストール
1-3 RStudioのインストール
1-4 RStudioの基本機能
1-5 tidyverse
1-6 まとめ
Chapter2 Excel・CSV・TSVファイルの読み込みとデータ整形
2-1 Excel作業を置き換える意義
2-2 Excelファイルを読み込む（readxlパッケージ）
2-3 CSV・TSVファイルを読み込む（readrパッケージ）
2-4 Word文書のテーブルを読み込む（docxtractrパッケージ）
2-5 Excelの代わりにRを使う
2-6 まとめ
Chapter3 グラフ描画の基本と応用
3-1 グラフ描写を効率化する重要性
3-2 統一的な記法によるグラフ描写（ggplot2パッケージ）
3-3 グラフの色や形を変更（scale関数群）
3-4 軸の調整（scale関数群とcoord関数群）
3-5 凡例／軸のラベルを変更（labs関数）
3-6 日本語表示のためのRStudioの設定
3-7 テーマを変えフォントを指定する（theme関数群）
3-8 画像として保存
3-9 特定のデータを強調
3-10 グラフ配置によるデータの俯瞰
3-11 最低限のコードによるグラフの対話的操作
3-12 まとめ
Chapter4 HTML・Word文書への出力と分析結果の共有
4-1 コードに実行結果と説明文をつけて文書化する(R Markdown）
4-2 本文を書く
4-3 チャンクによるコードとその実行結果の挿入
4-4 YAMLフロントマターに文書の情報を記述
4-5 HTML文書を作成する
4-6 HTMLスライドを作成する（revealjsパッケージ）
4-7 Word文書の作成
4-8 相互参照可能なHTML文書やWord文書の作成
4-9 図表の相互参照
4-10 その他の形式の文書やスライドを作成する
4-11 まとめ
Chapter5 Googleサービスとの連携
5-1 GoogleAPIの利用
5-2 Google BigQueryの操作（bigrqueryパッケージ）
5-3 Googleドライブの操作
5-4 Googleスプレッドシートの操作
5-5 まとめ
Chapter6 Web上のデータ取得とWebブラウザの操作
6-1 スクレイピングの必要性
内容説明
データ分析のさまざまな工程に入り込む「手作業」をプログラミングで自動化しよう！
目次
１ Ｒ環境の準備と基本操作
２ Ｅｘｃｅｌ・ＣＳＶ・ＴＳＶファイルの読み込みとデータ整形
３ グラフ描画の基本と応用
４ ＨＴＭＬ・Ｗｏｒｄ文書への出力と分析結果の共有
５ Ｇｏｏｇｌｅサービスとの連携
６ Ｗｅｂ上のデータ取得とＷｅｂブラウザの操作
７ データフローの整理と定期実行
著者等紹介
ｉｇｊｉｔ［ＩＧＪＩＴ］
ｎｏｔｅ株式会社のエンジニア。データを扱う機能のバックエンドの実装を担当
ａｔｕｓｙ［ＡＴＵＳＹ］
株式会社ＨＡＣＡＲＵＳ所属のデータサイエンティスト
ｈａｎａｏｒｉ［ＨＡＮＡＯＲＩ］
エンジニア。ｎｏｔｅ株式会社でユーザー向けの機能開発やデータ基盤の構築に従事（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
