みんなのR 第2版 [単行本]

みんなのR 第2版 [単行本] の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  日常的にＲを使ってみたいユーザーのためにＲの基礎からモダンなデータ分析までわかりやすく解説！

• 目次

  翻訳者より
  0.1 : はじめに
  0.2 : まえがき
  0.3 : 第2版への謝辞
  0.4 : 第1版への謝辞
  
  1章　Rを手に入れる
  1.1 : Rのダウンロード
  1.2 : Rのバージョン
  1.3 : 32bitと64bit
  1.4 : インストール
  1.5 : Microsoft R Open
  1.6 : まとめ
  
  2章　Rの環境
  2.1 : コマンドラインインターフェイス（CLI）
  2.2 : RStudio
  2.3 : Microsoft Visual Studio
  2.4 : まとめ
  
  3章　Rパッケージ
  3.1 : インストールパッケージ
  3.2 : パッケージのロード
  3.3 : パッケージの作成
  3.4 : まとめ
  
  4章　Rの基本
  4.1 : 基本的な数学
  4.2 : 変数
  4.3 : データ型
  4.4 : ベクトル
  4.5 : 関数（Function）の呼び出し
  4.6 : 関数ドキュメント
  4.7 : 欠損値
  4.8 : パイプ
  4.9 : まとめ
  
  5章　高度なデータ構造
  5.1 : データフレーム（data.frame）
  5.2 : リスト（List）
  5.3 : マトリックス（Matrix）
  5.4 : アレイ（Array）
  5.5 : まとめ
  
  6章　Rへのデータ取り込み
  6.1 : CSVの読み込み
  6.2 : Excelの読み込み
  6.3 : データベースからの読み込み
  6.4 : 他社統計ツールからの読み込み
  6.5 : Rバイナリファイル
  6.6 : Rに入っているデータ
  6.7 : Webサイトからの抽出
  6.8 : Reading JSON Data
  6.9 : まとめ
  
  7章　統計グラフ
  7.1 : 基本グラフィクス
  7.2 : ggplot2
  7.3 : まとめ
  
  8章　Rの関数を書く
  8.1 : ハロー、ワールド！
  8.2 : 関数の引数
  8.3 : 値の返却
  8.4 : do.call
  8.5 : まとめ
  
  9章　コントロール文
  9.1 : if とelse
  9.2 : switch
  9.3 : ifelse
  9.4 : 複合テスト
  9.5 : まとめ
  
  10章　ループ・Rの方法ではない反復方法
  10.1 : for ループ
  10.2 : while ループ
  10.3 : ループの制御
  10.4 : まとめ
  
  11章　グルーピング操作
  11.1 : Applyファミリー
  11.2 : aggregate
  11.3 : plyr
  11.4 : data.table
  11.5 : まとめ
  
  12章　dplyrによる高速なグルーピング操作
  12.1 : パイプ演算子
  12.2 : tbl
  12.3 : select
  12.4 : filter
  12.5 : slice
  12.6 : mutate
  12.7 : summarize
  12.8 : group_by
  12.9 : arrange
  12.10 : do
  12.11 : dplyr によるデータベース操作
  12.12 : まとめ
  
  13章　purrrによる反復処理
  13.1 : map
  13.2 : 型を指定するmap
  13.3 : data.frame に対する反復処理
  13.4 : 複数入力に対するmap
  13.5 : まとめ
  
  14章　データ整形
  14.1 : cbind とrbind
  14.2 : Join
  14.3 : reshape2
  14.4 : まとめ
  
  15章　Tidyverseでのデータ整形
  15.1 : 行や列の結合
  15.2 : dplyr を使ったJoin
  15.3 : データ形式を変換する
  15.4 : まとめ
  
  16章　文字列操作
  16.1 : paste
  16.2 : sprintf
  16.3 : テキストの抽出
  16.4 : 正規表現
  16.5 : まとめ
  
  17章　確率分布
  17.1 : 正規分布
  17.2 : 二項分布
  17.3: ポアソン分布
  17.4 : その他の分布
  17.5 : まとめ
  
  18章　基本統計
  18.1 : 要約統計
  18.2 : 相関と共分散
  18.3 : t検定
  18.4 : 分散分析
  18.5 : まとめ
  
  19章　線形モデル
  19.1 : 単回帰
  19.2 : 重回帰
  19.3 : まとめ
  
  20章　一般化線形モデル
  20.1 : ロジスティック回帰
  20.2 : ポアソン回帰
  20.3 : その他の一般化線形モデル
  20.4 : 生存時間分析
  20.5 : まとめ
  
  21章　モデル評価
  21.1 : 残差
  21.2 : モデル比較
  21.3 : クロスバリデーション
  21.4 : ブートストラップ
  21.5 : ステップワイズ変数選択法
  21.6 : まとめ
  
  22章　正則化と縮小（ シュリンケージ）
  22.1 : Elastic Net
  22.2 : Bayesian縮小
  22.3 : まとめ
  
  23章　非線形モデル
  23.1 : 非線形最小二乗法
  23.2 : スプライン
  23.3 : 一般化加法モデル
  23.4 : 決定木
  23.5 : Boosted Trees
  23.6 : ランダムフォレスト
  23.7 : まとめ
  
  24章　時系列と自己相関
  24.1 : 自己回帰移動平均
  24.2 : VAR
  24.3 : GARCH
  24.4 : まとめ
  
  25章　クラスタリング
  25.1 : K-means
  25.2 : PAM
  25.3 : 階層型クラスタリング
  25.4 : まとめ
  
  26章　caret を用いたモデルの当てはめ
  26.1 : caretの基本
  26.2 : caretのオプション
  26.3 : ブースティング木をチューニングする
  26.4 : まとめ
  
  27章　knitrパッケージによる再現性とレポート
  27.1 : LaTeXプログラムのインストール
  27.2 : LaTeX 入門
  27.3 : LaTeXを使ったknitr
  27.4 : まとめ
  
  28章　RMarkdownを用いたリッチなドキュメント
  28.1 : ドキュメントのコンパイル
  28.2 : ドキュメントのヘッダー
  28.3 : マークダウンの基礎
  28.4 : マークダウンのコードチャンク
  28.5 : htmlwidgets
  28.6 : RMarkdownのスライドショー
  28.7 : まとめ
  
  29章　Shinyを用いたインタラクティブなダッシュボード
  29.1 : RMarkdownにおけるShiny
  29.2 : ShinyにおけるReactive Expressions
  29.3 : ServerとUI
  29.4 : まとめ
  
  30章　Rパッケージの構築
  30.1 : フォルダ構成
  30.2 : パッケージファイル
  30.3 : パッケージドキュメンテーション
  30.4 : テスト
  30.5 : チェック、構築とインストール
  30.6 : CRANへの登録
  30.7 : C++コード
  30.8 : まとめ
  
  付録A　実生活での情報リソース
  A.1 : Meetup
  A.2 : Stack Overflow
  A.3 : Twitter
  A.4 : カンファレンス
  A.5 : Webサイト
  A.6 :ドキュメント
  A.7 : 書籍
  A.8 : まとめ
  
  付録B　用語集
  
  索引

• 内容紹介

  Rの基礎からモダンなデータ分析までわかりやすく解説
  
  統計、線形代数、機械学習―データサイエンスのタスクをこなすのに重宝する「R」。
  
  本書はオープンソースの統計解析ソフトRの解説書です。データサイエンスに興味があるけれども、何からはじめたらよいか迷っている方を対象に、理論的な説明・数式だけでなくRのコードを多く引用して解説していますので、データ分析・ビジュアル化からレポートまで、実際にコードを動かしながら学ぶことができます。
  
  Rのインストール、RStudioの使い方、Rの文法、データハンドリング、グラフィックス、確率分布、基礎統計、回帰、重回帰、一般化線形モデル、モデル評価、オーバーフィッティングを防ぐ方法、クラスタリング、時系列、レポーティングなどを網羅。第2版ではdplyr、purrr、Tidyverse、Caret、RMarkdown、Shinyの章が追加されました。
  
  実務でデータサイエンスを用いビジネスにインパクトを与えたい方、データサイエンティストを抱えている部署のマネジメントの方など、様々な用途で・自分の読み方で活用してもらえればと思います。

• 著者について

  Jared P. Lander (ジャレド ピー ランダー)
  統計のコンサルティングとトレーニングサービスを専門とするニューヨークに本拠を置くデータサイエンス企業Lander Analyticsのチーフデータサイエンティスト、世界最大規模のR meetup:the New York Open Statistical Programming Meetup とthe New York R Conference の主催者で、コロンビア大学の統計学の非常勤教授。Scott's Pizza Toursのツアーガイド。コロンビア大学で統計の修士号をミューレンバーグ・カレッジで数学の学士号を取得しており、学術研究と産業界両方の経験を持ち合わせている。
  
  高柳 慎一 (タカヤナギシンイチ)
  LINE株式会社 Data Labs 所属。材料科学系財団、金融系シンクタンク、リクルート系企業を経て現職。翻訳書 『R言語徹底解説』（共立出版, 2014）、『みんなのR』（マイナビ, 2015）、『Rによる自動データ収集』（共立出版, 2017）など多数。
  
  津田 真樹 (ツダマキ)
  テクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会社所属。英語と日本語の無料電子ブック『Rcpp for everyone（みんなのRcpp）』の執筆者。共著に『パーフェクトR』（技術評論社）がある。
  
  牧山 幸史 (マキヤマコウシ)
  ヤフー株式会社にてデータサイエンス業務に従事するかたわら、株式会社ホクソエム代表取締役社長を務める。情報処理学会ビッグデータ解析のビジネス実務利活用研究グループ運営委員会運営委員。共同翻訳書に『Rによる自動データ収集』（共立出版）がある。
  
  松村杏子 (マツムラキョウコ)
  Web制作ベンチャー企業を経て、2016年4月ヤフー株式会社に入社。インターネット広告・オークションなどの分析に携わる。学生時代の専門は計量経済学とゲーム理論。
  
  簑田 高志 (ミノタタカシ)
  インターネット業界で十年以上に渡りネット広告/Eコマース関連の広告・CRM・サイト分析など、事業を幅広くカバーする業務を行う。近年ではBIツールの構築支援業務を行っている。

みんなのR 第2版 [単行本] の商品スペック