フリーの環境を使い，実践しながらひと通りの手法を学べる入門書です．ネット上にあふれる膨大なテキストデータを効率よく収集・分析する方法や，アンケート結果をデータに置き換えて分析する方法を紹介します．

初心者はもちろん，さまざまな手法を知りたいという読者にもおすすめです．

〈おすすめポイント〉

・基本的な手法のほか，ウェブスクレイピングやトピックモデルといった，最近注目の技術も紹介．

・ネットワークグラフ，ワードクラウドなどの可視化機能をふんだんに利用．データの特徴をつかむのに役立つ．

・実践には統合環境RStudioを導入．RStudioでは，マウスによる直感的な操作ができ，コードの補完機能などもあるので，簡単・快適に作業をすることが可能．

テキストマイニングの定番書を，Rのバージョンアップや新機能に対応して大幅にリニューアルしたものです．さらに使いやすく，充実した内容となっています．

第1章　テキストマイニングとは何か

第2章　テキストマイニングの準備

第3章　R/RStudio速習

第4章　文字処理と正規表現

第5章　RMeCabによるテキスト解析

第6章　口コミのテキストマイニングーウェブスクレイピング

第7章　アンケート自由記述文の分析ー対応分析

第8章　青空文庫データの解析ーワードクラウドとネットワークグラフ

第9章　テキストの分類ークラスター分析，トピックモデル

第10章　書き手の判別ー漱石と鴎外の文体比較

第11章　Twitterタイムラインの分析ーAPIの利用

多変量解析と呼ばれる統計的データ解析の方法で主要なものを概説し，R言語を使用して例題・練習問題を解きながら学習できるテキスト．

多変量解析の概要／Rの使い方／多変量解析における事前の予備的解析／回帰分析／ロジスティック回帰分析／クラスター分析／主成分分析／因子分析／対応分析／決定木／総合演習／主成分分析の理論的背景／因子分析の理論的背景

R言語はシンプルな文法と「ベクトル」と呼ばれる機能を使った柔軟な処理が可能で、配列やリスト、テーブル、集合など数値計算に強いものです。

本書では、RStudioという投稿型の開発環境を使って快適にプログラミングを学ぶことができます。他言語の経験者はもちろん、初めての人でも使いこなすことができるようになるように内容をまとめました。

統計や機械学習の手法や考え方を学んだあとに、コードを記述して実践するというステップで、Rを身に付けることができるように構成しています。

本書は、RやRStudioを使ってデータ分析や統計解析を学びたい人のための入門書です。

「Rの本は、読みにくくて、わかりにくい…」

そんな風に困っている人を手助けするための1冊です。

本書ではまず1章で、RとRStudioをインストールするところから説明をスタート。それぞれの環境で、どうやってスクリプトを実行したり、結果を確認したりするのかを丁寧に教えています。

（興味のある方向けに、ColaboratoryでのRの実行方法も説明しています）

続いて2章では、Rの文法をしっかりと勉強します。Rの入門書ではおざなりにされがちな文法解説ですが、文法を理解していないと、各スクリプトで何をしているかの理解が深まらず応用が効きません。本書ではRの文法や、プログラミングの考え方もしっかり伝えます。

3章からはいよいよ、スクリプトを動かしながら、データの扱い方を学んでいきます。3章では、Rにおいて「たくさんのデータを扱うための仕組み」として用意されている「ベクトル」や「行列」について使い方を学びます。

4章では2次元のデータを柔軟に管理できる「データフレーム」の操作方法や、テキスト、CSV、Excelなどの各種ファイルからのデータの取り込みや操作方法、一般に配布されているデータセットの扱い方などについて学んでいきます。

5章、6章では、さまざまな視覚化の方法を学んでいきます。データにあったグラフの選び方や各種グラフの作成方法、グラフの細かな調整の方法を知ることができます。

7章からは統計処理について学びます。基本的な集計や、データの特徴を知るための値の調べ方、標準化・正規化の方法や度数分布の作成方法などを身に付けます。

8章ではさらに、二項分布や正規分布、相関係数、検定、カイ二乗分布など、統計分析でよく使うさまざまな分析方法について学びます。

9章では、回帰分析や機械学習について学びます。回帰分析では、データセットを使いながら、単回帰、重回帰分析、さらに予測も行います。機械学習では、「訓練データ」と「テストデータ」に分けての学習と予測を行い、回帰分析以外の機械学習モデルについてもひととおり試します。

★紙面は分かりやすさを重視したフルカラー！

フルカラーの紙面によって、重要点がわかりやすく、読みやすい！ グラフィカルなデータなども色を確認しながら進められます。

★本書のスクリプトデータ付き

書籍全体が、スクリプトを入力して、結果を確認しながら進んでいくように設計されています。入力間違いなどを確認できる正しいスクリプトデータもダウンロードできます。

★特典PDF付き

本書に収まらなかった内容を購入者限定特典のPDFにしました。Rで地図上にデータを描画する方法をまとめた12ページのPDFです。

ご購入者皆さまにダウンロードしていただけます。

Chapter 1 Rの環境を整えよう

Chapter 2 値・変数・制御構文

Chapter 3 複雑なデータの扱い方

Chapter 4 データフレームとデータアクセス

Chapter 5 plotによるデータの視覚化

Chapter 6 その他のグラフ機能

Chapter 7 統計処理の基本

Chapter 8 データ分析の基本

Chapter 9 回帰分析と予測

★特典PDF付き（地図へのデータ描画）

統計学者によって開発された「R」は、データ解析のスタンダードになりつつあります。本書では補助ソフト「Rコマンダー」を用いた、コマンド入力のいらない解析の方法を紹介します。データの特徴の把握から、2変数間の相関の解析、回帰分析による最適なモデルの選択まで、実際のデータ解析の流れを体験することで、操作方法と統計の考え方が理解できる、初めての人に最適な一冊です。

世界標準の統計ソフト「R」を使ってみよう！

統計学者によって開発された「R」は、データ解析のスタンダードになりつつあります。本書では補助ソフト「Rコマンダー」を用いた、コマンド入力のいらない解析の方法を紹介します。データの特徴の把握から、2変数間の相関の解析、回帰分析による最適なモデルの選択まで、実際のデータ解析の流れを体験することで、操作方法と統計の考え方が理解できる、初めての人に最適な一冊です。

本書では、特設サイトからダウンロードできるサンプルデータを使用して実際のデータ解析を体験します。

記載された手順にそってソフトを動かすことで、散布図や棒グラフ・円グラフを描いて視覚的にデータの特徴をつかむ統計解析の初歩から、重回帰分析やロジスティック回帰分析といった高度な分析まで、スピーディーに学習することができます。また、実際のデータを「R」で解析しやすい形式にして取り込む方法もしっかり解説しています。

　【目次】

　　第1章「R」ってなに？

　　第2章 Rを使うための準備

　　第3章 Rコマンダーを使ってみよう

　　第4章 データ解析を始める前に

　　第5章 データの特徴を探る

　　第6章 変数間の関係を探る

　　第7章 平均に関する推定と検定

　　第8章 分散に関する検定

　　第9章 分散分析

　　第10章 回帰分析

　　第11章 比率に関する推定と検定

　　第12章 ロジスティック回帰分析

　　第13章 データセットの準備　

　　第14章 変数およびデータの管理

　付録

　　Rマークダウン機能について

　　有用な演算子一覧表

　　有用な関数一覧表

　　統計用語集

第1章「R」ってなに？

第2章 Rを使うための準備

第3章 Rコマンダーを使ってみよう

第4章 データ解析を始める前に

第5章 データの特徴を探る

第6章 変数間の関係を探る

第7章 平均に関する推定と検定

第8章 分散に関する検定

第9章 分散分析

第10章 回帰分析

第11章 比率に関する推定と検定

第12章 ロジスティック回帰分析

第13章 データセットの準備　

第14章 変数およびデータの管理

付録

　Rマークダウン機能について

　有用な演算子一覧表

　有用な関数一覧表

　統計用語集

Rパッケージの開発者として名高いKun Renが，R初心者およびRについてある程度は扱えるものの知識がアップデートされていない中級者へ向けて書いた入門書。モダンなアプローチでRの内容が平易に解説されている。前半はRの言語解説（オブジェクトやデータの扱い方等）についてページが割かれ，金融分野でRを扱ってきた著者の経験をふまえ，一部では難解ともいわれるRの言語仕様がわかりやすく書かれている。読者は文章に引き込まれながら読んでいくうちに自然とRに関する深い知識を身に付けることができるだろう。後半はRについての発展的な内容となっており，最近のdplyrやrlist，data.tableといったモダンなデータハンドリングパッケージ，他書では扱っていないメタプログラミング，RによりWebスクレイピングをいかにプログラミングしていくかなど，十分に読み応えのあるものとなっている。

多機能でありながら無料で使える統計解析ソフト「Ｒ」。その利便性からもＲによるデータ処理がますます広がっている。一方，統計学の入門的知識があっても，このソフトに敷居の高さを感じる人は少なくない。はじめてＲに触れる初学者対象に，Ｒを使っての統計解析の最初の一歩を踏み出すための説明をコンパクトにまとめた。

■第1部　【導入編】Rを始める

　第1章　Rプログラミングの考え方

　第2章　Rを始める

■第2部　【初級編】Rによるデータ分析の基本

［プログラミングの体験］

　第1章　データ分析を体験する

　第2章　3行プログラミングを構成する要素

［データの取り扱いの基本］

　第3章　データの型

　第4章　ベクトル・行列・配列

　第5章　データフレーム

　第6章　いろいろなデータ構造の使い分け

　第7章　入出力

［様々な計算・分析処理の事例］

　第8章　演算子と論理演算

　第9章　3行以下で終わる分析の例：集計編

　第10章　3行以下で終わる分析の例：変換編

　第11章　3行以下で終わる分析の例：可視化編

　第12章　確率分布

　第13章　3行以下で終わる分析の例：推測統計編

　第14章　外部パッケージの活用

■第3部　【中級編】長いコードを書く技術

［環境構築］

　第1章　Gitによるバージョン管理

［Rの構文の理解］

　第2章　条件分岐と繰り返し

　第3章　関数の作成と関数の活用

　第4章　関数の応用的な使い方

［実装時の工夫］

第5章　長いコードを書くときの工夫

■第4部　【応用編】Tidyverseの活用

［導入］

　第1章　Tidyverseの基本

［Tidyverseによるデータ処理］

　第2章　パイプ演算子

　第3章　データの読み込み

　第4章　データの抽出・変換・集計

　第5章　日付の操作

　第6章　データの可視化

　第7章　データの整形と結合

　参考文献

　索引

　Rリファレンス