【初心者向け】R言語の学習目次

R言語の基本操作

  1. R言語のインストールとセットアップ(Windows/Mac/Linux対応)
  2. R言語のインストール後、初期設定のポイント
  3. RStudioの基本的な使い方と便利な機能
  4. R言語のプロジェクトの使い方:効率的な開発環境の構築
  5. Rのデータ型と基本演算(数値、文字列、論理値)
  6. ベクトルの基礎:作成、操作、利用法
  7. データフレームの基礎:作成、操作、並べ替え
  8. リストと因子の使い方
  9. Rで必須のライブラリtidyverseの使い方
  10. パイプ演算子 %>% の基本と活用例
  11. Rでの基本的な制御構文(if文、for文、while文)
  12. 関数の作り方と再利用方法
  13. Rパッケージのインストールと管理方法

データの操作と加工

  1. RでのCSVデータの読み込みと書き出し
  2. RでのExcelの読み込みと書き出した
  3. データの欠損値処理(NAの扱い方)
  4. dplyrパッケージを使ったデータフレームの操作
  5. データのフィルタリングと集計の方法
  6. tidyrを使ったデータの整形と整理
  7. 文字列データの操作(stringrパッケージの使い方)
  8. 日付データの処理(lubridateパッケージの使い方)
  9. 基本的なデータのマージ(merge/join)と結合方法
  10. データの並べ替えとランキング
  11. データのサンプリングとランダム化

データの可視化

  1. ggplot2パッケージの基本(グラフ作成の流れ)
  2. 折れ線グラフ、棒グラフ、散布図の作成
  3. グラフのテーマやスタイルをカスタマイズする方法
  4. 複数の変数を一つのグラフに表示する方法
  5. ヒストグラムと箱ひげ図の描き方
  6. ファセット機能を使ったサブプロットの作成
  7. 時系列データの可視化方法
  8. 地図データの可視化(ggmapとsfパッケージ)
  9. Rでのインタラクティブなグラフ作成(plotlyの活用)
  10. グラフをPDFやPNG形式で保存する方法

統計分析

  1. 基本的な統計量の計算(平均、分散、標準偏差)
  2. 相関分析の方法と可視化
  3. t検定の実施方法(対応の有無)
  4. カイ二乗検定とその応用
  5. 回帰分析の基礎(単回帰、重回帰)
  6. ANOVA(一元配置分散分析)の実施と解釈
  7. 時系列分析の基礎
  8. Rでの主成分分析(PCA)
  9. 簡単な機械学習の実装(線形回帰、k-meansクラスタリング)
  10. 統計結果のレポート作成(knitrとrmarkdown)

実用的なプロジェクトと応用

  1. Rを使った簡単なデータ分析プロジェクト(例:映画の評価分析)
  2. Webからのデータ収集(rvestパッケージの使い方)
  3. APIを利用したデータ取得(httrとjsonliteの使い方)
  4. Shinyを使ったインタラクティブWebアプリ作成
  5. Rでのレポート自動生成(RMarkdownの活用)
  6. Excelデータの読み込みと書き出し(readxlとwritexl)
  7. GitとRStudioの連携方法(バージョン管理の基礎)
  8. データの前処理自動化スクリプトの作成
  9. データ分析のワークフローを整理する方法
  10. データの共有とプレゼン用スライド作成(RMarkdown + xaringan)

これらのテーマは、R言語を学び始めた初心者にとって、基礎から応用まで学習の助けになる内容をカバーしています。それぞれの記事でコード例を豊富に載せると、読者にとってさらに有益なブログになります。