前処理のための前処理（Tokyo.R#45）
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SERIES: Data manipulation in Tokyo.R#45@Shibuya, Tokyo (20150117)
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前処理のための前処理（Tokyo.R#45）
- 4. 解析時間のほとんどは前処理 25 50 75 0/100 effort "" time Analysis Manipulation Dasu and Johnson 2003. Exploratory Data Mining and Data Cleaning. Wiley
- 5. [1] “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” [9] “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” [17] “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” [25] “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無 駄” “無駄” [33] “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” [41] “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” [49] “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無 駄” “無駄” [57] “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” [65] “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” [73] “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無駄” “無
- 7. [1] “どうしてこうなった” “どうしてこうなった” [3] “どうしてこうなった” “どうしてこうなった” [5] “どうしてこうなった” “どうしてこうなった” [7] “どうしてこうなった” “どうしてこうなった” [9] “どうしてこうなった” “どうしてこうなった” [11] “どうしてこうなった” “どうしてこうなった” [13] “どうしてこうなった” “どうしてこうなった” [15] “どうしてこうなった” “どうしてこうなった” [17] “どうしてこうなった” “どうしてこうなった” [19] “どうしてこうなった” “どうしてこうなった” [21] “どうしてこうなった” “どうしてこうなった” [23] “どうしてこうなった” “どうしてこうなった” [25] “どうしてこうなった” “どうしてこうなった”
- 9. もちべーしょん: 前処理の苦労を減らしたい 内容… データ解析、前処理における環境構築、心がけ ぼくのがんがえたこうりつてきなまえしょり、 そのためにひつようなまえしょり 議論を通じて知識・理解を深めたい
- 10. #Tsurami
- 13. #Tsurami Japan.R2014 所 さわ 沢さんの発表 より... Remember why are you using SJIS? https://github.com/hadley/dplyr/issues/339
- 14. 前処理を行う際に生じる問題の原因 Are you okay? 邪智暴虐な俺々ファイルの存在 コメントのない奇怪なコード 作業過程の再現性の欠如 とりあえず、的に書かれたコード
- 15. [1] “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” [12] “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” [23] “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” [34] “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” [45] “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” [56] “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” [67] “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” [78] “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” [89] “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” [100] “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅” “滅”
- 16. R を使った前処理５原則 1. 作業は RStudio 内ですべて完結させる 2. .Rproj を作成する 3. .Rmd でファイルを保存する 4. Git によるバージョン管理をおこなう 5. プロジェクトのガイドラインを策定する
- 17. R における統合開発環境: RStudio そろそろ ver.0.99 Viewer の強化 パッケージ名の補完 ref) http://goo.gl/inFdt5 これから説明する内容は すべて RStudio 上で行える
- 18. 話題閑話
- 20. .Rproj フォルダ内にフォルダ名.Rproj というファイ ルが生成 RStudio の設定などが記述される ご利益 面倒なフォルダ指定、setwd からの開放 パッケージ管理ツール Packrat の利用 Git の運用
- 22. .Rmd: R + Markdown + LATEX = POWERFUL このスライドも.Rmd で書いている lab.noteパッケージでどうぞ 1 rmarkdown::draft(”MyReport.Rmd”,template=”basic_report”,package=”lab.note”) 1 ただし Windows、Linux、テメーらはダメだ（未検証）
- 23. アウトプットｵｵｵｵｵｵｵｵ!!!! ぼく「（モニターで確認して）よし、これでいいな」 ボス「図を印刷して見せて」 ぼく「（あああああああああ！！！！！！！！！）」 LATEX おじさんが誕生した 2 2 HTML での出力はモニター向け。PDF を印刷したいよね、と。Word? しらん
- 24. Git: 分散型バージョン管理システム 長い時間を経てプロジェクトは完成される 完成後も管理し続ける必要が生じる 同様の処理を、別プロジェクトで、自分以外の 誰かが行う場合がある 記録として残すことが大事
- 25. GitHub で広がるコミュニケーション パッケージを作って公開 今日からあなたも開発者 芝を生やしてもちべーしょんを高めよう！
- 26. README ≒ 嫁 リポジトリ（プロジェクト）の顔 迷った際はここを見れば解決できるように 1. 作業のワークフローを書く 2. ファイル名、関数名の規則 3. プロットの色、サイズ
- 27. Tips とにかく日本語は NG SJIS 犬 -> INU にするなら辞書をひいてdog に ローマ字カナも良くない Excel は入力・閲覧用 -> dplyr パッケージで 単位変換、新たな列の作成は闇 ハイフン、アンダーバーをどう扱うか スペースの落とし穴 (LATEX)
- 28. 「いろいろと面倒だ」
- 30. 自分のため、 仲間のため、 誰かのため Let’s go!
- 33. Sessioninfo: R version 3.1.2 (2014-10-31) [1] “webshot” “ggthemr” “knitcitations” [4] “fortunes” “xtable” “rmarkdown” [7] “devtools” “popbio” “quadprog” [10] “ggplot2” “glmmML” “dplyr” [13] “magrittr” “MASS” “lattice” [16] “stringr” “knitr” Questions?