ホームランと打率のデータから分かる、プロ野球で活躍した本当の好打者の名前 - 日経BigData
1人ひとりの成果を、複数の“ものさし”を使い、ライバルと比べながら、その特性を分かりやすく示す─。プレゼンテーションなどをする上で、こんなことを実現したい人は少なくないだろう。今月は、その例として、日本のプロ野球で活躍した多くの選手の打撃成績を可視化した、ビジュアライゼーションを紹介する。 電通の近藤康一朗氏が作成した下のマップは、1990年から2013年まで、日本のプロ野球の1軍公式戦に出場した選手をピックアップ。それらの選手の25歳から40歳までの年度別最終成績をデータとして蓄積し、BIツールの「Tableau」と統計解析ソフトウエアの「R」を連携させて分析したもの。縦軸がホームラン本数、横軸が打率を示す。1シーズン100試合以上出場という条件で選手を絞り込み、各年度の成績の平均値を用いてマップの中に配置。ピックアップした全選手の平均成績をk-meansクラスタリングを用いて、パワー型
非エンジニアにもオススメ。数学が苦手な統計初心者がR言語を触ってみる。
#################################### # CSVファイルの読み込み #################################### #Mac読み書きディレクトリを定義 basedata<-"/Users/saity/Dropbox/R/basedata/" output<-"/Users/saity/Dropbox/R/output/" #CSVファイルの読み込み crime<-read.csv(paste(basedata,"crime_prefecture.csv",sep=""), row.names=1) ソースコードを実行するには、カーソル行でcommand+enter(WinはCtrl+Enter)で実行ができます。 一度に複数行を実行する場合には、選択行で上記コマンドを叩きます。すると、メインコンソールに実行結果が表示されます。
統計言語 R の公式ヘルプでさらっと目を通しておくと良いトピックまとめ - ほくそ笑む
『アート・オブ・Rプログラミング』の日本語訳が出たので早速買いました。 細かい仕様の解説が多くちりばめられていて結構いい感じです。 プログラミング初心者向けではないですが、他の言語になじんでる人が R に入門したい場合には、他の入門書よりもこっちを読んだ方が手っ取り早いのではないかと思います。 例えば、下記のように、他言語との比較による解説が各所に見られます。 他のスクリプト言語の経験がある読者は、Python での None や Perl での undefined などの「存在しない」値を知っているかもしれません。実は、R にはこのような値が2つあります。NA と NULL です。 http://www.amazon.co.jp/gp/product/4873115795 さて、今日はこの本の 1.7.4 節からの話題です。 統計言語 R には、公式ヘルプが付属しており、例えば平均値を計
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