今回は、仕事でデータ分析をする機会があり、初めてR言語を使ってみた体験を共有したいと思う。
同じように初めてR言語を使う人の参考になれば幸いだ。

1. R言語をインストールしてみよう

まずは、以下のサイトからR言語とRStudioをインストールする必要がある。

Posit

1. R言語をダウンロードしてインストール
2. RStudioをダウンロードしてインストール

RStudioは、R言語を使うための統合開発環境（IDE）だ。
エディタ、コンソール、グラフ表示などが一つの画面で管理できる。こんな感じの画面だ。

2. 簡単な計算をしてみよう

RStudioを開いたら、まずは簡単な計算をしてみよう。
コンソール（通常は左下のペイン）に以下のコードを入力してEnterを押す。

10 + 5 * 2

結果として20が表示される。
次は少し複雑な計算をしてみよう。

result <- 100 / (2 + 3) * 4
print(paste("計算結果:", result))

resultという変数に計算結果を格納し、それを表示している。
この時、右側のペインに変数と値が格納されていることがわかる。

3. データを扱ってみよう

次は、簡単なデータセットを作成し、基本的な統計量を計算してみよう。

# サンプルデータの作成
sales <- c(100, 150, 200, 120, 180)
print(paste("売上データ:", paste(sales, collapse = ", ")))

# 基本的な統計量の計算
print(paste("平均売上:", mean(sales)))
print(paste("最大売上:", max(sales)))
print(paste("最小売上:", min(sales)))

このコードでは、架空の売上データを作成し、その平均、最大値、最小値を計算している。

4. グラフを描いてみよう

個人的に、R言語の印象的な機能の一つがデータの可視化だと感じた。
先ほどの売上データを使って、簡単な棒グラフを描いてみよう。

# 棒グラフの作成
barplot(sales, names.arg = c("Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri"), 
        main = "Daily Sales", xlab = "Day", ylab = "Sales")

このコードを実行すると、RStudioの右下ペインにグラフが表示される。
簡単なコードでこれだけ見やすいグラフが作れるのは驚きだった。

5. データを読み込んでみよう

実際の業務では、外部からデータを読み込むことが多い。
CSVファイルを読み込む例を見てみよう。

まず、以下の内容でCSVファイルを作成し、sales_data.csvという名前で保存する。

Date,Sales
2023-01-01,1000
2023-01-02,1200
2023-01-03,980
2023-01-04,1150
2023-01-05,1300

次に、このコードを実行してデータを読み込む。

# CSVファイルの読み込み
data <- read.csv("sales_data.csv")
print(data)

# データの要約
summary(data)

まとめ

初めてR言語を使ってみて、特に印象に残ったのは、データの可視化やグラフ化の簡単さだ。
少ないコードで様々な分析や可視化ができるのは驚きだった。
個人的には、これらの機能が今後の業務でも役立つ可能性があるのではないかと感じている。

ここまでの操作で、R言語の基本的な使い方を体験できた。
計算、データ操作、可視化、ファイル読み込みなど、データ分析の基礎となる操作を行った。

R言語には他にも多くの機能があり、より複雑な統計分析や機械学習なども行えるようだ。
今回の体験が、同じように初めてR言語を使う人の参考になれば幸いだ。

次のステップとしては、実際の業務データを使って分析を試みたり、R言語の公式ドキュメントやオンラインコースで学習を深めたりするのがよさそうだ。
私自身も、これからR言語の可能性をさらに探っていきたいと思う。