Rで学ぶミニミニビッグデータ分析入門-第3回
•
8 likes•5,557 views
Rで学んでいく統計やデータマイニングの入門スライドです。 第3回は「3つ以上のデータ群を調べる」がテーマで、これまでの基本統計量や標準偏差、箱ひげ図を利用して3つ以上のデータを比べていきます == 第2回の資料は下記にあがっています。第2回は「2つののデータ群を調べる」がテーマで、基準化、共分散、相関係数、散布図などを扱いました http://www.slideshare.net/narupeko/r1-21389468
Recommended
More Related Content
Viewers also liked
Viewers also liked (20)
Similar to Rで学ぶミニミニビッグデータ分析入門-第3回
Similar to Rで学ぶミニミニビッグデータ分析入門-第3回 (12)
Recently uploaded
Recently uploaded (7)
Rで学ぶミニミニビッグデータ分析入門-第3回
- 2. ミニミニデータ分析入門@Sassor しらとりなるひこ • 専門 – 確率を用いたユーザモデ ルの構築 – 初年次教育を通した学生 モデルの構築 – 人工知能を用いた人間- 社会システムのデザイン – ユーザベースのメディア デザイン 2
- 3. ミニミニデータ分析入門@Sassor この勉強会の目的 • データに対する恐怖感を拭い去ること – データを扱う皆様と会話できるようになること • データを用いて変化やアイデアを語れるよう になること • Rさんが出してくれる喜びを知ること – 計算を少ししながら「Rって便利だな」と納得す ること 3
- 5. ミニミニデータ分析入門@Sassor 全体アジェンダ 1. 1つのデータ群を比べる方法 2. 2つ以上のデータ群の関連性を見る 3. 3つ以上のデータを見る 1 – 複数のデータを見る 4. 3つ以上のデータを見る 2 – 複数のデータを数字でみる、回帰分析… 5. ベイズ統計 or 時系列解析 6. ベイズモデルの応用 or 時系列解析 7. ベイジアンネットワーク 5
- 6. ミニミニデータ分析入門@Sassor 前々回の復習 • RStudioインストールの確認 • 1つのデータ群を比べる方法（統計の基 礎知識を得る） – 代表値 • 平均値、最大値、最小値、分散、標準偏差… 6 数字とグラフを使って 1つのデータ群 を説明できること
- 7. ミニミニデータ分析入門@Sassor 前回の復習 • 2つの変数の関連性を見る – グラフで比べる • 散布図：相関 • クロス集計表：連関 – 数字で比べる • 基準化 • 共分散 • 相関係数 7 数字とグラフを使って 2つのデータ群の関連 を説明できること
- 11. ミニミニデータ分析入門@Sassor STRでデータを確認する > str(sassorData_20130627) 'data.frame': 90 obs. of 15 variables: $ iceMaker : num 883 831 728 798 896 ... $ ih1 : num 219 292 318 276 267 ... 2 5 6 3 1 4 7 2 5 ... $ sum : num 3037 3134 3262 3379 3355 ... $ store : Factor w/ 2 levels "ikebukuro","kitasenju": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 11 str(x) データの内容を知ることができる 90行のデータがあって、1つのデータは 15変数もっている sumという変数はnum（数字データ）で 3037,3134というデータがはいっている
- 13. ミニミニデータ分析入門@Sassor 数字で眺める --まずは基本統計量-- • summary(x)で全体を見てみる – mean()：平均値 – median()：中央値 – max()：最大値 – min()：最小値 • 分散と標準偏差で散らばり具合を見てみる – var(x)：分散 – sd(x)：標準偏差 13 この辺りがわからなかったら第1回の資料を見てね！
- 14. ミニミニデータ分析入門@Sassor 数字で眺める -- mean()の結果 -- • 複数データの平均を求める – mean(sassorData[,1]) – colMeans(sassorData[,1:10]) 14 sassorData[,1]（sassorDataの1列目）の平均を出す。 1つずつやってもいいけど… sassorDataの1列目から10列目までの平均を調べる。 一度にやったほうが一度に出せて楽だし、違いを見ることができる （多変量データ解析っぽい）
- 16. ミニミニデータ分析入門@Sassor 図で眺める -- barplot()の結果 -- • 複数データの平均を図で眺める – means <- colMeans(sassorData[,1:10]) – barplot(means) • 上で出した平均の棒グラフを求める 16
- 19. ミニミニデータ分析入門@Sassor 数字で眺める -- 標準偏差sd()の結果 -- • 標準偏差で散らばり具合を見てみる – 標準偏差 sd(x) 19
- 22. ミニミニデータ分析入門@Sassor 箱ひげ図 22 中央値 75%点25%点 ひげの長さは箱の1.5倍ひげの長さは箱の1.5倍 データの散らばり具合と中心具合をわかりやすく表した図 はずれ値
- 23. ミニミニデータ分析入門@Sassor 箱ひげ図の作り方 • boxplot() – boxplot(ikebukuroData $sum,kitasenjuData$sum, horizontal=TRUE) • names=c(“ikebukuro”,“kitasenju”) 23 横位置にする ラベル名を付ける場合
- 25. ミニミニデータ分析入門@Sassor 2店舗の比較 25 • 散らばり具合には差が無さそうだ • 中心具合は結構違うなあ Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 856.8 3536.0 3721.0 3733.0 3926.0 5574.0 Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 2704 3037 3232 3250 3437 4226
- 28. ミニミニデータ分析入門@Sassor 28 北千住：薄紫 池袋：緑 気づくことは何？ • 電気機器には使っているグループと使っ ていないグループの2種類があるっぽい なあ • 2店舗で結構違う、一番違うのは食器洗 浄機 使っていないグループのほうは池袋店のほ うが使っているんだなあ 池袋店の湯沸し器がおかし い…センサー壊れている？
- 29. ミニミニデータ分析入門@Sassor 今日のお題 • 2店舗の電力量の違いを引き起こしているの は何かを考える • 2店舗の電力に関連する複数の変数を考える – 図で眺める – 数で比べる 29
- 31. ミニミニデータ分析入門@Sassor 次回の予告 • 複数の変数の関連性を見ていく – 比べる方法（例） • 回帰分析 • 因子分析 • クラスター分析 31 数字とグラフを使って 3つ以上のデータ群の関連 を説明できること