R言語の基本操作
- R言語のインストールとセットアップ(Windows/Mac/Linux対応)
- R言語のインストール後、初期設定のポイント
- RStudioの基本的な使い方と便利な機能
- 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
- Rのデータ型と基本演算(数値、文字列、論理値)
- ベクトルの基礎:作成、操作、利用法
- データフレームの基礎:作成、操作、並べ替え
- リストと因子の使い方
- Rで必須のライブラリtidyverseの使い方
- パイプ演算子
%>%
の基本と活用例 - Rでの基本的な制御構文(if文、for文、while文)
- 関数の作り方と再利用方法
- 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
- RでのCSVデータの読み込みと書き出し
- RでのExcelの読み込みと書き出した
- データの欠損値処理(NAの扱い方)
- dplyrパッケージを使ったデータフレームの操作
- データのフィルタリングと集計の方法
- tidyrを使ったデータの整形と整理
- 文字列データの操作(stringrパッケージの使い方)
- 日付データの処理(lubridateパッケージの使い方)
- 基本的なデータのマージ(merge/join)と結合方法
- データの並べ替えとランキング
- データのサンプリングとランダム化
データの可視化
- ggplot2パッケージの基本(グラフ作成の流れ)
- 折れ線グラフ、棒グラフ、散布図の作成
- グラフのテーマやスタイルをカスタマイズする方法
- 複数の変数を一つのグラフに表示する方法
- ヒストグラムと箱ひげ図の描き方
- ファセット機能を使ったサブプロットの作成
- 時系列データの可視化方法
- 地図データの可視化(ggmapとsfパッケージ)
- Rでのインタラクティブなグラフ作成(plotlyの活用)
- グラフをPDFやPNG形式で保存する方法
統計分析
- 基本的な統計量の計算(平均、分散、標準偏差)
- 相関分析の方法と可視化
- t検定の実施方法(対応の有無)
- カイ二乗検定とその応用
- 回帰分析の基礎(単回帰、重回帰)
- ANOVA(一元配置分散分析)の実施と解釈
- 時系列分析の基礎
- Rでの主成分分析(PCA)
- 簡単な機械学習の実装(線形回帰、k-meansクラスタリング)
- 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
- 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)
- Webからのデータ収集(rvestパッケージの使い方)
- APIを利用したデータ取得(httrとjsonliteの使い方)
- Shinyを使ったインタラクティブWebアプリ作成
- Rでのレポート自動生成(RMarkdownの活用)
- Excelデータの読み込みと書き出し(readxlとwritexl)
- GitとRStudioの連携方法(バージョン管理の基礎)
- データの前処理自動化スクリプトの作成
- データ分析のワークフローを整理する方法
- 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。