AI×統計データ分析超入門 ──RとAntigravityで身につく「コードを書かない」実践ワークフロー（技術評論社） [電子書籍]

AI×統計データ分析超入門 ──RとAntigravityで身につく「コードを書かない」実践ワークフロー（技術評論社） の 商品概要

• 統計データ分析において，本来もっとも時間をかけるべきなのは分析の考え方を練り，得られた解析結果を正しく解釈することです。しかし現実にはコーディングの手間や，予期せぬエラーの解決に多くの時間を奪われ，疲弊してしまうことが少なくありません。
  本書は，AIコーディングを活用することで面倒なコード作成から解放され，データ分析に専念したいすべての人のための1冊です。
  統計解析の標準言語である「R」と，導入コストの低いAIコーディングツール「Google Antigravity」を組み合わせることで，コードを書かずに自然言語の指示だけで統計データ分析の一連の作業を完結させる方法を解説します。
  前半ではAntigravityの基本操作とRの基礎知識を確認し，後半ではAIに指示しながらデータハンドリングから，統計解析，レポート作成と続く実践的な解析作業を進めることで，分析全体の流れをスムーズに身につけられます。
  統計初心者の学習から実務での作業効率化まで，AI時代のデータ分析をサポートする1冊としてオススメです
  

• 目次

  Chapter1 Antigravityの基礎
  1.1 Antigravityの環境構築
  Antigravityのインストールと初期設定
  Rのインストール
  languageserverをインストール
  Rの拡張機能をインストール
  1.2 Antigravityのインターフェース
  ①アクティビティバー
  ②プライマリサイドバー
  ③エディタ
  ④ターミナル
  ⑤AIペイン
  トグルボタン
  1.3 作業フォルダを開く
  Rファイルを作成する
  1.4 Antigravityのカスタマイズ
  Antigravityの日本語化
  Antigravityのカラーテーマを変更
  キーボードショートカットのカスタマイズ
  
  Chapter2 AntigravityのAI機能
  2.1 AI機能
  チャット
  AIに情報を与える
  AIの編集内容の承認／却下
  予測入力（Tab）
  Implementation Plan／Task List／Walkthrough
  2.2 AIを自分好みにチューニングする
  Rules
  Workflows
  2.3 コンテキスト
  コンテキストとは何か
  2.4 AIの参照対象から除外する方法
  方法1：データファイルをワークスペースの外に置く
  方法2：.gitignoreとStrict Modeを使う
  方法3：Permissionsでファイルの読み取りを制限する
  
  Chapter3 AIコーディングを始める前に
  3.1 最低限押さえておくべきRの基礎知識
  オブジェクトへの格納
  データ型
  データ構造
  データ型の自動変換に注意
  3.2 Rセッションの内容を確認する方法
  Antigravityでオブジェクトを確認する方法
  Global Environment
  3.3 Rパッケージの導入
  install.packages()によるインストール
  library()による読み込み
  3.4 本書のコーディングスタイル
  tidyverseパッケージ
  パイプ演算子
  3.5 機密情報を扱うときの注意点
  ターミナル出力に機密データを出さない
  
  Chapter4 対話で進めるデータハンドリング
  4.1 データの基本確認
  仕様データ：mtcars
  データ型を確認する
  データを要約する
  4.2 wide型データとlong型データ
  4.3 wide型データのハンドリング①：基本操作と集計
  行名を列に変換する
  列名変更（rename）
  並び替え（arrange，desc）
  行の抽出（filter，%in%）
  列の選択（select）
  列の作成・置換（mutate，case_when，if_else，relocate）
  グループ集計（group_by+summarise）
  4.4 wide型データのハンドリング②：日付操作とテーブル結合
  使用データ：flights
  横結合（left_join，right_join，full_join，anti_join）
  4.5 long型データのハンドリング
  使用データ：sleepstudy
  wide型への変換（pivot_wider）
  long型への変換（pivot_longer）
  グループごとの行番号（row_number）
  ベースラインからの変化量・変化率
  グループごとの集約値を全行に付与
  累積値とイベント判定
  イベントまでの日数
  
  Chapter5 統計解析とグラフ作成を導くプロンプト
  5.1 記述統計
  使用データ：mtcars
  集計項目の指定
  tbl_summary()で記述統計表をまとめて作成する
  集計データの可視化
  ヒストグラム
  5.2 t検定
  対応のないt検定
  対応のあるt検定
  5.3 カイ二乗検定・Fisherの正確確率検定
  クロス集計表の作成
  カイ二乗検定
  Fisherの正確確率検定
  5.4 相関
  ヒートマップの描画
  5.5 線形回帰分析
  サマリ表の作成
  グラフ作成
  交互作用項の導入
  5.6 ロジスティック回帰分析
  サマリ表の作成
  5.7 ROC曲線・AUC
  感度・特異度
  5.8 生存時間解析
  使用データ：lung
  Kaplan-Meier曲線
  累積イベント発生確率のグラフ
  Log-rank検定
  Cox比例ハザード回帰分析
  5.9 傾向スコアマッチング
  使用データ：birthwt
  傾向スコアの推定
  傾向スコアの分布
  matchit関数によるマッチング
  マッチング後データの確認
  マッチング後の傾向スコア分布
  共変量バランスの確認
  
  Chapter6 Quartoを使った解析レポートの作成
  6.1 Antigravity×Quartoで解析レポートを作ろう
  6.2 Quartoについて
  Quartoを使ってできること
  6.3 Quartoを使うための準備
  Quarto CLIのインストール
  拡張機能のインストール
  Quartoのキーボードショートカット
  6.4 Quartoドキュメントの書き方
  テキスト（マークダウン）
  コードチャンク
  YAMLフロントマター
  6.5 Antigravity×Quartoで簡単レポート作成
  
  Chapter7 AIコーディングの実践テクニック
  7.1 本章で扱うデータ
  7.2 AIにデータ概要を共有
  データ概要ファイルを用意する
  データ型の対応表を作る
  各データの「日本語ラベル・意味」を追加する
  7.3 解析計画を立てる
  Implementation Plan／Task List／Walkthroughを活用
  実装計画（Implementation Plan）にコメントでフィードバックを返す
  進捗リスト（Task List）で作業状況を把握する
  変更の要約（Walkthrough）で実装結果を確認する
  7.4 解析中のエラーをAIと解決する
  チャット型AIとAntigravityの違い
  エラーを共有するコツ
  実際のやり取りの例
  7.5 コードの意味についてAIに質問する
  チャットで質問する
  7.6 人間が理解しやすいコードを書いてもらう
  AIのコーディングルールを作っておこう
  7.7 すべてのコードがコンテキストになる
  既存のコードスタイルを流用する
  過去の解析コードを活用する
  7.8 クイック実践
  7.9 ステップ1：データハンドリング
  データを読み込む
  データ型の対応表を参照する
  要約値を確認する
  必要な列を選択する
  カテゴリ変数の内訳を確認する
  カテゴリ変数を加工する
  新しい列を作る
  解析対象を抽出する
  解析用データをCSVで保存する
  7.10 ステップ2：記述統計と可視化
  販促群ごとの店舗背景を集計する
  売上の増加量の分布を確認する
  販促群ごとの売上の増加量を営業年数カテゴリ別に比較する
  営業年数と売上の増加量の関係を確認する
  グラフを保存する
  7.11 ステップ3：統計解析
  売上の増加量をt検定で比較する
  売上の増加量について線形回帰分析を行う
  販促群ごとの売上低迷の発生割合を集計する
  売上低迷の発生割合を棒グラフで可視化する
  売上低迷の発生割合をカイ二乗検定で比較する
  売上低迷についてロジスティック回帰分析を行う
  販促群別のカプランマイヤー曲線を描く
  7.12 ステップ4：解析レポートの作成
  

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