こんにちは、ITプロマガジンです。
今回は「R言語の特徴やできることを知りたい」という方に向けて、
- R言語でできること
- R言語のメリット・デメリット
- R言語と比較される言語
について詳しく解説していきます。他にもR言語を使う職業を一覧で紹介しているので、ぜひ最後までご一読ください。
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そもそもR言語とは？
まずはR言語とはどういった言語なのかを確認しましょう。
冒頭でも触れた通り、データ分析に特化したプログラミング言語です。
1996年にニュージーランドで一番の名門、オークランド大学の二人の統計学教授によって生み出されました。
オープンソースかつフリーソフトでしかも、マルチプラットフォームのため、インストールさえすれば、Windows・macOS・UNIX・Linuxいずれの環境でも、制限なく動作します。
しかも、日本語に対応しており、コメントはもちろん、関数名や変数名でも日本語が使えるという特徴があります。
最大の売りは、統計学者が作ったプログラミング言語ということもあって、「ソースコードが単純」でありながら「本格的な統計処理が可能」という点です。
この特徴から、ビジネスの世界はもちろん、教育分野でも広く用いられるようになりました。
特に、「ソースコードが単純」ということは非ITエンジニア出身者や学生さんたちなど、“統計分析を行いたいが、そもそも統計分析のためのツールを使いこなせない”という事態を避けることに繋がります。
もちろん、ソースコードを書くのが得意な統計学の専門家もいらっしゃいますが、そういった方ばかりではないので、R言語がこの分野でデファクトスタンダードになるのは、ある意味、当然だったと言えます。
以下では、R言語について、概要は説明しましたので、ここからはもう少し踏み込んで説明したいと思います。
R言語でできること
R言語の特徴からできることを5つ紹介します。
- 1.データの統計解析に活用できる
- 2.機械学習に活用できる
- 3.テキストマイニングの実施もできる
- 4.データの分布状況を見える化できる
- 5.t検定で簡単なコードを実行できる
それぞれの内容を見ていきましょう。
1.データの統計解析に活用できる
R言語は、統計解析を目的としたデータセットの操作や分析に役立ちます。なぜならR言語はオープンソースなので、データのインポートや変換、操作およびモデリングなどが豊富に用意されているからです。
R言語を使用すれば、さまざまな分野で統計量を計算し分析を行えるでしょう。
2.機械学習に活用できる
R言語は、機械学習の分野で定評のあるプログラミング言語です。大規模なデータセットを扱うだけでなく、様々な機械学習アルゴリズムに利用されています。機械学習に役立つパッケージも用意されています。
3.テキストマイニングの実施もできる
R言語はテキストマイニングを行うことができ、一部の「KH Coder」にも搭載されています。
また、MeCabやRMeCabなどのオープンソースの形態素解析エンジンを利用して日本語テキストを形態素解析したり、R言語アプリケーションを利用して自然言語処理を行えたりできます。R言語を使ってテキストからよく使われる単語を特定し分析することも可能です。
4.データの分布状況を見える化できる
R言語にはデータ分布状況を可視化する機能があります。なぜなら、データセットを分析する際にhist()関数を使用してヒストグラムを作成し、density()関数を使用することで密度プロットを作成できるからです。
視覚的な表現によって提供される情報に基づいて、データに関する意思決定をR言語では行えます。
5.t検定で簡単なコードを実行できる
R言語では簡単なt検定を実行する機能があります。t-検定とは、2つのサンプルが統計的に有意であるかどうかを判断するために使用される統計解析の1つです。心理学や経済学などの科学分野で一般的に使用されています。
またR言語では、welch.test()関数を使用することで、母分散が等しくない場合の t検定も行うことが可能です。R言語では、t検定のコードを簡単に作成できれば、多くの時間と労力がなくなり効率化できます。
R言語と比較される言語
R言語で比較されるのは以下の2つです。
- エクセル
- Python
どのような部分が比較されるのか見ていきましょう。
R言語とエクセルの比較
R言語とエクセルの違いは以下の2つです。
- 分析能力
- コスト
エクセルは単純なデータ分析作業に対応するように設計されていますが、R言語はより複雑な操作に対応するように設計されています。R言語には、機械学習アルゴリズムや強力なグラフィック機能など、エクセルlにはないデータ分析に特化したツールが多数用意されています。
またコスト面だと、エクセルはマイクロソフトオフィスの一部なので高価です。しかしR言語はオープンソースなので、コスト面は低いのが特徴です。
エクセルは表計算ソフトウェアであり、データ入力や集計などのシンプルなタスクに使用できます。R言語はプログラミング言語であり、複雑なデータ分析を行うために使用できます。
R言語とPythonの比較
R言語とPythonは、どちらもデータ分析に使用できるプログラミング言語です。R言語とPythonには共通点もありますが、Pythonが汎用プログラミング言語であるのに対し、R言語はデータ解析や統計モデリングに特化して設計されています。
またR言語は構造がPythonよりも複雑で理解するのが難しいと言われています。学びやすさで選ぶならPythonが良いでしょう。
R言語は統計分析や可視化に特化した言語であり、Pythonは機械学習や人工知能に特化した言語であると言えます。 どちらを使用するかは、タスクや目的によって判断すると良いでしょう。
R言語のメリット・デメリット
R言語と比較される言語に参考にして、メリットとデメリットを紹介します。
R言語のメリット
R言語には以下のメリットがあります。
- 統計分析に強い
- 多くのパッケージが用意されている
- 可視化に優れている
- 多くの開発者によって支えられている
- 生産性が高い
R言語のメリットは、無料で本格的なデータ分析・グラフ作成ができ、しかも記述が簡単というところに尽きます。多くのユーザーや開発者がいるため、問題解決や新しい機能の開発に役立てられます。データ分析に使うのであれば、間違いなく最適解です。
R言語のデメリット
R言語のデメリットは以下の通りです。
- 記述方法が特有
- 汎用言語ではない
- メモリ使用量が多い
- 処理速度が遅い
- パッケージのバージョン管理が面倒
- 開発環境に依存する
R言語はデータをメモリに読み込むため、大量のデータを扱う場合にメモリ不足が発生しないよう注意が必要です。またR言語特有のある記述法歩にITエンジニア的には違和感を受けます。
「もともと使っていた言語によってなにから違和感を受けるか変わるじゃないか」と言われそうですが、ITエンジニアなら誰しもがR言語の配列には違和感を受けるはずです。
またR言語は汎用言語ではないため、統計分析以外の分野で活用されることはなく、いくらR言語に長けたITエンジニアも、R言語一本だけでは、統計分析以外の分野にキャリアチェンジするのは難しいです。
R言語を使う職業一覧
R言語が役立つ職業は以下の3つです。
- データアナリスト
- ビジネスアナリスト
- R言語エンジニア
それぞれの職業でどのようにR言語が使われているか紹介します。
データアナリスト
データアナリストは、プロジェクトやレポートのためのデータの処理、分析、可視化にR言語を使用します。データアナリストがR言語を使うと、データ駆動型モデルを構築し、傾向や相関関係を特定など、調査結果をまとめたレポートを作成可能です。
ビジネスアナリスト
ビジネスアナリストは、組織の将来のパフォーマンスを予測するためにR言語を使用します。なぜなら過去のデータを分析して将来の結果を予測するモデルを作成できるからです。
また、さまざまなシナリオをシミュレートして変数が全体のパフォーマンスにどのような影響を及ぼすか確認できます。
R言語エンジニア
R言語エンジニアは、R言語を使用して新しいツール、アプリケーション、アルゴリズムを開発します。R言語エンジニアは、ゼロからプログラムを作成したり、特定のプロジェクトの要件に合わせて既存のコードを変更したりします。
データサイエンティストと協力して、新しいデータ分析ツールを開発したり、機械学習アプリケーションのアルゴリズムを開発することが仕事内容となるでしょう。
R言語を習得する方法
R言語を習得する方法は3つあります。
- 独学
- 勉強会に参加
- スクールで学ぶ
それぞれの勉強方法について紹介します。
独学
独学は自分のスケジュールでR言語を学習したい人におすすめです。チュートリアルサイトや学習用サイトなどがあり、R言語を勉強できる内容が用意されています。しかし独学だと講師に質問や指導を受けることができません。
自分の知識が正しいのかどうか確認したいときは、勉強会に参加すると良いでしょう。
勉強会に参加
勉強会に参加すると、自分の知識が正しいか確認できます。また講師から直接学べるだけでなく勉強会の参加者と直接話して知識を深められるでしょう。参加者とのつながりを持てば、モチベーションを維持することもできます。
スクールで学ぶ
R言語を正式で体系的な環境で学びたい場合、スクールで学ぶのが一番です。スクールではR言語を学習するために集中した時間を確保できます。
スクールに通うためには、独学や勉強会よりも費用が掛かります。しかし長期的なキャリアを作りたい場合、正しいR言語を習得しておくと役立つでしょう。
まとめ
今回は、データ分析分野でよく使われるR言語について見てきました。繰り返しになりますが、R言語は汎用言語ではないため、扱えるエンジニアの数はあまり多くはありません。
しかし、ビジネスの現場でのニーズが高まっています。キャリアアップを考えている方に、非常におススメな言語の一つです。データ分析のお仕事を考えてるという方は、弊社でもご紹介しているので、まずはお気軽にご登録ください。
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