Ｗｏｎｄｅｒｆｕｌ Ｒ〈３〉再現可能性のすゝめ―ＲＳｔｕｄｉｏによるデータ解析とレポート作成

石田 基広【監修】/高橋 康介【著】

共立出版（2018/05発売）

• サイズ B5判／ページ数 184p／高さ 26cm
• 商品コード 9784320112438
• NDC分類 417
• Cコード C3341

出版社内容情報

データ解析とレポート作成の再現性を高めよう。その先には、ボスの笑顔が待っている。
RStudioを使いこなそう。その先には、旨いお鮨が待っている。
Rマークダウンをマスターしよう。その先には、明るい未来が待っている。

　本書はRによる再現可能なデータ解析とレポート作成を身につけるための一冊である。
Rがデータ解析のデファクトスタンダードとなった現在，Rの使い方やRによるさまざまなデータ解析手法についての情報は数多く入手できる。しかしどれだけ立派なデータ解析であっても，結果が再現できなかったり，間違いだらけだったり，時間がかかりすぎて完成しなかったりしたら，価値は半減である。
　本書ではRStudioとRマークダウンについての解説を通して，再現性と信頼性を高め効率を上げるような「データ解析とレポート作成というプロセス」について解説している。データ解析に携わるすべての人に，再現可能性の意義を学び，RStudioとRマークダウンによる再現可能なデータ解析とレポート作成を日々の習慣としてほしい。

Chapter 1　再現可能性のすゝめ
1.1　アドホックなデータ解析とその問題点
1.2　Rスクリプトの導入とその問題点
1.3　再現可能なデータ解析とその問題点
1.4　Rマークダウンによる再現可能なレポート作成
1.5　再現可能なデータ解析とレポート作成のメリット

Chapter 2　RStudio入門
2.1　RStudioとは
2.2　RStudioのダウンロードとインストール
2.3　はじめてのRStudio
2.4　まずはRStudioを動かしてみよう
2.5　RStudioでの作業パターン
2.6　タブの紹介
2.7　ツールバー
2.8　メニューバー
2.9　Windowsでの日本語の利用

Chapter 3　RStudioによる再現可能なデータ解析
3.1　Rスクリプトによる解析
3.2　はじめてRスクリプトを使うためのチュートリアル
3.3　プロジェクト機能を利用する
3.4　データの読み込みの自動化
3.5　解析結果の保存の自動化

Chapter 4　RStudioによる再現可能なレポート作成
4.1　再現可能なレポートづくりを目指そう
4.2　Rマークダウンによるレポート作成：最初の一歩
4.3　コードの記述と動作の制御
4.4　ドキュメントの記述
4.5　YAMLヘッダによるレポートのメタデータ設定
4.6　レポート作成の実行
4.7　Rマークダウン編集サポートツール
4.8　Rスクリプトからレポート作成

Chapter 5　Rマークダウンによる表現の技術
5.1　さまざまな形式のレポート作成
5.2　bookdownによる書籍の作成
5.3　flexdashboardでエッセンスを伝える
5.4　htmlwidgetsによるインパクトのある可視化
5.5　表を極める―正確さと効率の両立
5.6　文献目録の作成

Chapter 6　再現可能性を高める
6.1　バージョン管理システムによる解析プロジェクトの管理
6.2　再現できる環境づくり：packrat編
6.3　パラメータ付きRマークダウン
6.4　R以外の言語エンジンの利用
6.5　外部のRマークダウンとRスクリプトの読み込み
6.6　Rマークダウンで後ろ向き参照

Chapter 7　RStudioを使いこなす
7.1　RStudioのオプション
7.2　コード補完機能
7.3　コードスニペット
7.4　コードの診断
7.5　RStudioによるデバッグ

付録A　マークダウン記法

付録B　チャンクオプション

索引

高橋 康介［タカハシ コウスケ］
著・文・その他/編集

石田 基広［イシダ モトヒロ］
監修

市川 太祐［イチカワ ダイスケ］
編集

高柳 慎一［タカヤナギ シンイチ］
編集

福島 真太朗［フクシマ シンタロウ］
編集

松浦 健太郎［マツウラ ケンタロウ］
編集

目次

１　再現可能性のすゝめ
２　ＲＳｔｕｄｉｏ入門
３　ＲＳｔｕｄｉｏによる再現可能なデータ解析
４　ＲＳｔｕｄｉｏによる再現可能なレポート作成
５　Ｒマークダウンによる表現の技術
６　再現可能性を高める
７　ＲＳｔｕｄｉｏを使いこなす

著者等紹介

石田基広［イシダモトヒロ］
１９８９年東京都立大学大学院博士後期課程中退。徳島大学総合科学部教授。専攻、テキストマイニング

高橋康介［タカハシコウスケ］
２００７年京都大学大学院情報学研究科博士後期課程研究指導認定退学。博士（情報学）。中京大学心理学部准教授。専攻、認知心理学・認知神経科学・認知科学（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）
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感想・レビュー

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[ishihama]

Ｒ言語で書いてあるのでPythonにしてほしいです。 おそらくエクセルなどでやっている データの可視化やその他解析をプログラミング言語などでやれってことだと理解してます。エクセル以外にもその手のアプリとしては、オリジンみたいなのがあり、そーゆーアプリの否定なのでしょうか。いいことだと思うのです

[wfx]

信頼性の向上、間違いの検証、作業効率の向上とメリットが多い再現可能性を重視したデータ解析をステップバイステップで解説した本でした。この本を通して手を動かしておけば、考え方自体は他の環境でも通用する概念が学べました。

[むっく]

数少ないRmarkdownについてまとまった和書。Rmarkdownで文章書くなら手元にあって損はない。アップデートできることが増えているので、最新情報のフォローも必要

2021/09/04