現在，データサイエンティストには，従来データサイエンティストが行なっていた統計モデリングや機械学習モデルの構築に加えて，ビジネス側の要件の整理，多様なファイル形式からのデータ取得，API連携，データの整形，グラフやダッシュボード，アプリケーションの作成，そしてこれらの作業をgitで管理して成果につなげるスキルが求められている。本書はこれらスキルを包括的に学ぶための手引書である。

前半ではテキストエディタ，RStudio，コマンドライン，gitといったツールのインストール方法，使い方を説明している。後半ではデータ取得，データ操作，データの可視化からデータ分析レポートの作成方法に加え，Web API，他のデータ分析者とチームで分析進めていくうえで必要な手法についても学ぶことができる。

平易に書かれており，つまずきやすいところに対するフォローは手厚く，データサイエンスを目指す入門者にとって必読の1冊となっている。また，データ分析経験者が再度自分のプログラミングスキルの地盤を固めるためにも本書は役立つであろう。

[原著：Programming Skills for Data Science: Start Writing Code to Wrangle, Analyze, and Visualize Data with R, 2018]

【第1部　さあ始めよう！】

第1章　コンピュータの設定

第2章　コマンドラインツールを使ってみよう

【第2部　分析プロジェクトの管理】

第3章　gitとGitHubを用いたバージョン管理

第4章　Markdownを用いたドキュメント管理

【第3部　R言語の基礎】

第5章　Rの導入

第6章　関数

第7章　ベクトル

第8章　リスト

【第4部　データラングリング】

第9章　データを理解する

第10章　データフレーム

第11章　dplyrを用いたデータ操作

第12章　tidyrを用いたデータ操作

第13章　データベースへのアクセス

第14章　APIへのアクセス

【第5部　データ可視化】

第15章　データ可視化のデザイン

第16章　ggplot2を用いたデータ可視化

第17章　インタラクティブなデータ可視化

【第6部　データ分析アプリの構築と共有】

第18章　R Markdown を用いた動的なレポートの作成

第19章　Shiny を用いたWeb アプリの開発

第20章　チームでの分析・開発

第21章　さらに学びたい方のために

索　引

データ分析によって価値ある意思決定につなげたいと考えるのがデータ分析者の本分ではないでしょうか。ところが「データ分析」を行うためには、さまざまな工程を経ることになります。データ分析に携わったことのある方であれば身に覚えがあるでしょう。

ExcelのGUI操作、可視化の設定、レポート、他ツールとの連携などで発生する繰り返し作業を減らすための手間を惜しんではいけません。これらの工程で発生する手作業を無自覚に受け入れることは、本来取り組まなければならない「分析」の時間を無駄にすることと同じです（1回の業務が5分短縮できたとしましょう。1年で300回同じ作業が発生したとしたら、1500分＝25時間。約1日です。この時間で何ができるでしょうか？

あなたがRを利用していれば（これからRをはじめるという方も）ラッキーです。Rの豊富なパッケージを利用することでデータ分析のワークフローを効率化できます。本書は以下のような構成で、単純な作業をプログラミングによって自動化する方法を解説していきます。

1章 R環境の準備と基本操作

2章 Excel・CSV・TSVファイルの読み込みとデータ整形

3章 グラフ描画の基本と応用

4章 HTML・Word文書への出力と分析結果の共有

5章 Googleサービスとの連携

6章 Web上のデータ取得とWebブラウザの操作

7章 データフローの整理と定期実行

Excel操作、グラフ描画、レポート、Googleサービス連携、スクレイピングなどデータ分析に欠かせない工程が、本書の内容によって効率化できるかもしれません。Rでなんでも完結してしまいたいというR愛にあふれる執筆者が集まり、便利なパッケージの使いどころを解説していきます。

Rを使って自動化／効率化への第一歩を踏み出しましょう！

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。

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。

研究からビジネスまで、全世界で使われている「R」を最速で使えるようになる本！

〈メジャーアップデートしたR 4.2に対応！〉

データの特徴把握から解析法、最適モデルの選択まで、実例を用いてデータ分析のプロセスを体感できる！

統計学者が開発したフリーの統計処理ソフトとして爆発的人気を博し、いまやデータ解析のスタンダードとなった「R」。

本書最大の特徴は、「R」を使いこなすための補助ソフト「Rコマンダー」を用いた、難解なコマンド入力不要の解析手法を紹介する点にあります。

操作解説がわかりやすいことに加え、統計学の基本もていねいに説明されており、「R」の活用法と統計処理の基礎を一気に習得できます！

【実用に役立つ豊富な巻末付録も収録！】

・演算子一覧表

・関数一覧表

・統計用語集……ほか

著者紹介：

逸見 功（へんみ・いさお）

東京都生まれ。東京工業大学大学院総合理工学研究科博士後期課程修了。博士（理学）。専門は統計学および行動計量。日本赤十字看護大学看護学部教授などを経て、現在、日本赤十字看護大学名誉教授。著書に『ワークシート式 失語症言語訓練講座』（三輪書店）、訳書に『入門 時系列解析と予測』（シーエーピー出版）、『バーンズ＆グローブ 看護研究入門』（エルゼビア・ジャパン）などがある。

■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