データ分析のためのデータ可視化入門
キーラン・ヒーリー／著 瓜生真也／訳 江口哲史／訳 三村喬生／訳
発売日：2021年1月
- ページ数
- ３６５ｐ
- ISBN
- 978-4-06-516404-4
- 著者情報
- ヒーリー，キーラン（ヒーリー，キーラン）
デューク大学教授（社会学）
瓜生 真也（ウリュウ シンヤ）
国立環境研究所において、空間解析や行政・ウェブ・アンケートデータのテキスト分析、画像を用いた機械学習モデルの開発に従事
江口 哲史（エグチ アキフミ）
２０１３年に愛媛大学にて博士（理学）を取得。日本学術振興会特別研究員を経て、２０１６年より千葉大学予防医学センター助教。専門は質量分析計による環境試料中の微量低分子化合物の計測。健康指標と対象化合物の関係解析にも取り組んでおり、データの解析に普段からＲを利用している
三村 喬生（ミムラ コウキ）
２０１３年に東京農工大学にて博士（工学）を取得。日本学術振興会特別研究員を経て、２０１７年より量子科学技術研究開発機構放射線医学総合研究所にて研究員として勤務。鳥類・霊長類の神経行動学を専門とし、脳機能イメージングと社会行動の統計モデリングに取り組む。２０１７年より国内最大規模のＲ勉強会Ｔｏｋｙｏ．Ｒの運営チームに参加し、初級・中級者向けのＲチュートリアルを担当している
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商品説明
全世界のＲユーザーが絶賛したベストセラーがついに翻訳！！可視化の奥深さを、すべての人に。ｇｇｐｌｏｔとｔｉｄｙｖｅｒｓｅの事前知識ゼロでも、すぐに実践できる！データを可視化する手順と意図が一冊で学べる！
★全世界のRユーザーが絶賛したベストセラー“Data Visualization: A Practical Introduction”がついに翻訳！！
・データ可視化の奥深さを、すべての人に！
・ggplotとtidyverseの事前知識ゼロでも、すぐに実践できる！
・可視化の手順はもちろん、「データをどう見せるか」という意図まで踏み込んで解説！
【推薦の言葉：原著刊行にあたって】
この本は，学生や実務家がデータを定量的可視化して研究結果を最大限に活用するために必要な実践的なスキルを提供します．
・Rとggplot2を使用したハンズ・オン形式の実践的な入門を提供します．
・tidyverseを使うことでRの作業をより簡単に，より一貫性のあるものにする方法を示します．
・データセット，コード，関数が含まれたパッケージを含んでいます．
――エリザベス・ブルッフ（Elizabeth Bruch） ミシガン大学
この本はデータの可視化法を読者に教えるだけでなく，データ可視化がなぜ優れた社会学において不可欠なものであるのか丁寧に考察しているすばらしい本です．どのレベルの学生であっても簡単に本書に取り組むことができるでしょう．
――ベッキー・ペッティ（Becky Petti） テキサス大学オースティン校
ヒーリーは定量的なデータ可視化のプロセスに対して独創的な入門書を作りました．このすばらしい一貫した論じ方は，解析の初心者にも上級者にも学びが大きいでしょう．このような本は他にはありません．
――トーマス・J・リーパー（Thomas J. Leeper） ロンドン・スクール・オブ・エコノミクス
【主な内容】
第1章 データを見る
第2章 さあ，始めよう！
第3章 プロットを作る
第4章 正しい数値の示し方
第5章 データの整形・ラベル・メモの追加
第6章 モデルデータの可視化
第7章 地図を描画する
第8章 プロットを整える
付録A
目次
第1章 データを見る
1.1 なぜデータを見るのか
1.2 悪いグラフのどこが悪いのか
1.3 知覚とデータ可視化
1.4 視覚的タスクとグラフの復号化
1.5 データ表現のための表象の種類と形式
1.6 誠実さと適切な判断に関する問題
1.7 グラフに関する明確な思考
1.8 次の一手
第2章 さあ，始めよう!
2.1 プレーンテキストでのR Markdownを使った作業
2.2 RとRStudioを利用する
2.3 Rについて知っておくべきこと
2.4 自分自身，Rへの忍耐
2.5 Rにデータを読み込ませる
2.6 最初の図を作る
2.7 次の一手
第3章 プロットを作る
3.1 ggplotはどうやって動くのか
3.2 tidyデータ
3.3 マッピングがデータと表示物を結びつける
3.4 プロットをレイヤーごとに作り上げていく
3.5 審美的要素のマッピングとテーマの設定
3.6 審美的要素はgeomでもマッピングできる
3.7 保存しよう
3.8 次の一手
第4章 正しい数値の示し方
4.1 文法としては正しいが意味をなさない
4.2 グループ別データに対応する審美的要素
4.3 複数の図を並べるためのfacet_ 関数群
4.4 geomによるデータの変換
4.5 回りくどく度数分布表を描いてみる
4.6 ヒストグラムと密度プロット
4.7 不要な変換を避ける
4.8 次の一手
第5章 データの整形・ラベル・メモの追加
5.1 パイプを使ったデータの集計
5.2 グループ化・カテゴリ化された連続変数の取り扱い
5.3 図にテキストを直接描画する
5.4 特定のデータへのラベリング
5.5 図内への描画と書き込み
5.6 scale_関数・guides()関数・theme()関数
5.7 次の一手
第6章 モデルデータの可視化
6.1 複数の回帰直線を凡例付きで一度に図示する
6.2 モデルオブジェクトの中身を確認する
ほか
商品詳細
- シリーズ名
- 実践Ｄａｔａ Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ
- 出版社名
- 講談社
- サイズ
- ２４ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
- 原題
- 原タイトル：ＤＡＴＡ ＶＩＳＵＡＬＩＺＡＴＩＯＮ
注意事項
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