- データの読み込み:
Rでは、さまざまな形式のデータを読み込むことができます。例えば、CSVファイルやExcelファイルからデータを読み込む場合は、
read.csv()やread_excel()関数を使用します。
# CSVファイルからデータを読み込む例
data <- read.csv("data.csv")- データの前処理:
データ分析を行う前に、データを整形したり欠損値を処理したりする必要があります。Rには、データの操作や変換を行うためのさまざまなパッケージがあります。例えば、
dplyrパッケージを使用してデータのフィルタリングやグループ化を行うことができます。
# データのフィルタリングとグループ化の例
library(dplyr)
filtered_data <- data %>% filter(condition) %>% group_by(variable)- データの可視化:
データを可視化することで、パターンや傾向を把握しやすくなります。Rには、グラフを作成するためのさまざまなパッケージがあります。例えば、
ggplot2パッケージを使用して、ヒストグラムや散布図などのグラフを作成することができます。
# ヒストグラムの作成例
library(ggplot2)
ggplot(data, aes(x = variable)) + geom_histogram()- データの解析:
Rは統計解析に強力な機能を持っています。例えば、t検定や回帰分析などの統計的な解析を行うことができます。Rには、統計解析のためのパッケージも豊富に存在します。例えば、
statsパッケージやlm()関数を使用して回帰分析を行うことができます。
# 回帰分析の例
model <- lm(dependent_variable ~ independent_variable, data = data)
summary(model)以上が、Rを考慮に入れたデータ分析の基本的な手順とコード例の一部です。この記事を参考にしながら、あなたもRを使って効果的なデータ分析を行ってみてください。