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ビジネスに役立つデータ分析（入門編）

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ビジネスに役立つデータ分析（入門編）
=====================

徳島大学 人と地域共創センター2022年秋冬期公開講座
[R104]ビジネスに役立つデータ分析（入門編）の資料置き場です。

> 身近なデータを題材に、データの見方を学びます。データを要約し、グラフで表現することで、意外な特徴を発見し、意思決定につなぐことができるようになります。また必修化された高校情報Iの内容を学ぶこともできます。

[![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/uribo/cue2022aw_r104/main?urlpath=rstudio)

## 講座の内容

### 第一週: 情報化社会におけるデータの利活用

<a href="https://github.com/uribo/cue2022aw_r104/blob/main/slide/week1.pdf">スライド</a> |
<a href="https://speakerdeck.com/s_uryu/introduction-to-r">R入門スライド</a> |
<a href="https://github.com/uribo/cue2022aw_r104/blob/main/week1.R">Rスクリプト</a>

- ビジネスにおけるデータ分析の重要性
    - 情報化社会とこれから
    - ビッグデータとビッグテック
    - ビジネスとデータ分析を紐付ける
- データ分析に取りかかる前に…
    - 変数
    - 表形式のデータ（データフレーム）
- R速習

### 第二週: データを扱うためのリテラシー

<a href="https://github.com/uribo/cue2022aw_r104/blob/main/slide/week2.pdf">スライド</a> |
<a href="https://github.com/uribo/cue2022aw_r104/blob/main/week2.R">Rスクリプト</a>

- データの種類と表現方法
    - 尺度水準
    - 欠損値と外れ値、誤差
- 記述統計量と分布の可視化
    - 代表値（平均値、中央値、最頻値）
    - 分散
    - 標準偏差
    - 度数分布表、ヒストグラム
    - 箱ひげ図
- データの背景を探る
    - 相関関係と因果関係、見せかけの相関
    - 共分散
    - 相関係数
    - 相関係数行列
    - クロス集計
- データ可視化
    - アンスコムの例

### 第三週: データサイエンス入門(1)

<a href="https://github.com/uribo/cue2022aw_r104/blob/main/slide/week3.pdf">スライド</a> |
<a href="https://github.com/uribo/cue2022aw_r104/blob/main/week3.R">Rスクリプト</a>

- 単回帰モデル
    - 最小二乗法
    - 回帰係数
    - 決定係数
- 重回帰モデル
    - 多重共線性
    - 標準化
- 分類モデル
    - ロジスティック回帰
    - サポートベクトルマシン
    - 評価指標

### 第四週: データサイエンス入門(2)

<a href="https://github.com/uribo/cue2022aw_r104/blob/main/slide/week4.pdf">スライド</a> |
<a href="https://github.com/uribo/cue2022aw_r104/blob/main/week4.R">Rスクリプト</a>

- 主成分分析
    - 主成分軸
- クラスタリング
    - k-平均法

### 第五週（最終週）: さまざまなデータの扱い

<a href="https://github.com/uribo/cue2022aw_r104/blob/main/slide/week5.pdf">スライド</a> |
<a href="https://github.com/uribo/cue2022aw_r104/blob/main/week5.R">Rスクリプト</a>

- 時系列データ
- 地理空間データ

## 実行環境

用意したRスクリプトの実行には2つの方法があります。
一つはウェブブラウザ上で行う方法（binderを利用）、もう一つは手元のコンピューター上で行う方法です。
それぞれの方法を以下で説明します。

### 1. binderを利用

こちらはウェブブラウザを介して実行する、簡単な方法です。

[![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/uribo/cue2022aw_r104/main?urlpath=rstudio)

こちらのボタンをクリックし、しばらく（数秒〜数十分）待ちます。
画面が切り替わり、RStudio Serverのページが表示されたら準備完了です。
必要なパッケージ、Rスクリプトが用意された状態のため、すぐに講座の内容を試すことができます。

### 2. 手元のコンピューターの利用

RとRStudioがインストールされていることが前提となります。
必要なファイル一式をダウンロードし、手元のRStudioで動かす方法です。

このページ https://github.com/uribo/cue2022aw_r104 の上部にある緑色の"Code"ボタンをクリック、
さらに`Download ZIP`をクリックしてzipファイルをダウンロードします。
zipファイルを展開、`cue2022aw_r104.Rproj`ファイルをダブルクリックするとRStudioが起動します。

この状態ではRスクリプトを動かすためのパッケージがインストールされていないため、
次のコマンドをコンソールで実行します。

```r
install.packages("renv")
renv::restore()
```

パッケージのインストールを促すメッセージが出力されるので、<kbd>y</kbd>をコンソール上で入力します。
パッケージのインストールが完了したら準備完了です。

## データセット

- 【独立行政法人統計センター】SSDSE（教育用標準データセット） https://www.nstac.go.jp/use/literacy/ssdse/

## テーマ

### カラーパレット

```r
scales::show_col(c("#364968", "#fddf97", "#e09664", "#6c4343", "#ffffff"), ncol = 5, borders = TRUE)
```

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