前回は、RStudioでデータ分析を進めていくための準備として、RStudioでプロジェクトを構築する方法、データの読み込みなどについてご説明いたしました。

データを読み込んだら、次にするのはデータ分析です。

多くのデータ分析系のプロジェクトでは、いきなり高度な分析に入るわけではありません。簡単な集計レベルの分析から始めることが多いでしょう。

今回は、RStudioで1変量の特徴（平均値・標準偏差など）を捉えるためのデータ分析の方法についてご説明いたします。

サンプルデータ

サンプルデータとして前回読み込んだデータセット「data01」の「revenue」（2列目のデータ）と「profit rate」（3列目のデータ）を使います。

まだデータセット「data01」を読み込んでいない方は、前回の記事を参考にRStudioにデータを読み込んで頂ければと思います。

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特定のデータの抽出

先ずデータセット「data01」の列や行、セルのデータの抽出方法を説明します。

例として、以下の3つのデータへのアクセス方法について説明します。

• 「data01」の5行目の1列目のセルのデータを抽出　→　data01[5,1]
• 「data01」の2行目のすべてのデータを抽出　→　data01[2,]
• 「data01」の3列目のすべてのデータを抽出　→　data01[,3]

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data01[行の指定,列の指定]となります。

試しに、データにアクセスできているか確認してみましょう。

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 今回実施する内容

「data01」の「revenue」（2列目のデータ）と「profit rate」（3列目のデータ）に対し以下の5つの数字を出していきます。

1. 平均値
2. 最大値
3. 最小値
4. レンジ（最大値―最小値）
5. 標準偏差

Rの命令文（スクリプト）の実行

上述の5つの数字は、以下の命令文で計算できます。

1. 平均値　mean()
2. 最大値　max()
3. 最小値　min()
4. レンジ（最大値－最小値）　max()-min()
5. 標準偏差　sd()

RStudioの左上のウィンドウ・ペインに次のような命令文を記入し、「Run」ボタをクリックすると、平均値や標準偏差などが計算されます。

計算結果は、RStudioの左下にあるウィンドウ・ペインに表示されます。

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今回のまとめ

今回は、RStudioで1変量の特徴（平均値・標準偏差など）を捉えるためのデータ分析の方法についてご説明いたしました。

1変量の特徴（平均値・標準偏差など）を把握したら、次にするのは変量間の関係の把握です。

変量間の把握で基礎となるのが、2変量の関係（散布図・相関係数など）の把握です。

次回は、RStudioで2変量の関係（散布図・相関係数など）を捉えるためのデータ分析の方法についてご説明いたします。