実践Data Scienceシリーズ データ分析のためのデータ可視化入門
書籍情報
発売日 : 2021年01月28日
著者／編集 : キーラン・ヒーリー/瓜生 真也/江口 哲史/三村 喬生
出版社 : 講談社
発行形態 : 単行本
書籍説明
内容紹介
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！
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
6.3 モデルから図に使えるデータを正しく抽出する
6.4 予測の図示
6.5 broomパッケージによるtidyなモデルオブジェクトの取り扱い
6.6 グループ化したデータの分析およびリスト列の取り扱い
6.7 限界効果の可視化
6.8 複雑な調査データの可視化
6.9 次の一手
第7章 地図を描画する
7.1 アメリカ合衆国の州単位での地図
7.2 階級区分に頼らないアメリカ合衆国の地図
7.3 地理的な空間配置を考慮したグラフ
7.4 複数の地図を1枚の図にまとめる
7.5 そのデータは本当に空間情報を含みますか
7.6 次の一手
第8章 プロットを整える
8.1 色を使いこなす
8.2 色とテキストを一緒に重ねる
8.3 テーマを使ってプロットの外観を変更する
8.4 テーマ要素を実務的に使う
8.5 ケーススタディ
8.6 次の一手
付録A
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
6.3 モデルから図に使えるデータを正しく抽出する
6.4 予測の図示
6.5 broomパッケージによるtidyなモデルオブジェクトの取り扱い
6.6 グループ化したデータの分析およびリスト列の取り扱い
6.7 限界効果の可視化
6.8 複雑な調査データの可視化
6.9 次の一手
第7章 地図を描画する
7.1 アメリカ合衆国の州単位での地図
7.2 階級区分に頼らないアメリカ合衆国の地図
7.3 地理的な空間配置を考慮したグラフ
7.4 複数の地図を1枚の図にまとめる
7.5 そのデータは本当に空間情報を含みますか
7.6 次の一手
第8章 プロットを整える
8.1 色を使いこなす
8.2 色とテキストを一緒に重ねる
8.3 テーマを使ってプロットの外観を変更する
8.4 テーマ要素を実務的に使う
8.5 ケーススタディ
8.6 次の一手
付録A
著者情報
Healy, Kieran Joseph, 1973-
キーラン・ヒーリー
デューク大学 教授（社会学）
著書に『Last Best Gifts: Altruism and the Market for Human Blood and Organs』がある。
瓜生 真也
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。
著書に『R によるスクレイピング入門』(C&R研究所・共著) など。他に『R で楽しむベイズ統計入門』（技術評論社）などの付録を担当。
瓜生, 真也, 1989-
江口 哲史
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。
江口, 哲史
三村 喬生
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(Twitter: @TokyoRCommunity) 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。
三村, 喬生
