目次
- 前回の振り返り
- プレゼンテーション
- グループワーク
- ループ処理
- レポート課題の相談
0. 本日の目標
- プレゼンテーションを頑張る
- 他の受講生のよい点を発見する（できれば真似する）
- 授業を振り返り、自分ができるようになったことを確認する
- （時間に余裕がある人は）ループ処理に挑戦する
2. プレゼンテーション
3つのポイント
- 分析の目的を伝える
- 何を知りたくて分析したのかを説明する
- グラフの読み取り
- グラフの内容を説明するだけでなく、「何がわかったのか」を中心に伝える
- 結論につなげる
- 図ごとの説明で終わらず、目的を意識した上で、全体として何が明らかになったのかを説明する
3. グループディスカッション
テーマ1. 他のプレゼンテーションから学んだこと
- 印象に残ったプレゼンテーションはどれでしたか？
- どのような点がわかりやすかったですか？
- 自分も真似したいと思った工夫はありましたか？
テーマ2. この授業でできるようになったこと
- この授業を通して、新しくできるようになったことは何ですか？
- データ分析やグラフ作成に対する理解はどのように変わりましたか？
- 次に挑戦してみたい分析や可視化はありますか？
4. ループ処理
map()関数
- purrr（「パー」と発音）パッケージに含まれる
- purrrはtidyverseに含まれているので、追加インストール不要
- ベクトルやリストの要素を順に取り出し、同じ処理を行う
主な使い方
- 指定した列名ごとに同じ処理を繰り返す
- 例：body_mass, bill_len, flipper_len
- グループごとにデータを分けて同じ処理を繰り返す
- 例：スポーツ種目ごとにグラフを作成
split()やnest()を利用
利点
- コードが短くなり、ミスを減らせる
- 多くの変数やグループを効率よく分析できる
- 特定の結果だけでなく、データ全体を網羅的に探索できる
- 自分の興味のあるデータだけを恣意的に選ぶことを防ぐ
vars()関数
- 指定した列名ごとに同じ処理を繰り返す
nest()関数
- グループごとのデータを表として管理する
- 計算結果やグラフを列として追加できる
split()関数
- データをグループごとに分けて同じ処理を繰り返す
- データフレームをグループごとに分割する
- 分割したデータに対して同じ処理を実行する
- グラフの一括作成やファイルの連続出力に向く
walk()関数
map()と同様に繰り返し処理を行うための関数- 計算結果を利用するよりも、処理の実行を目的とする
- グラフの表示やファイル出力でよく使う
宿題
授業の感想
- 回答先：Google Forms
- 締め切り：6月7日（日）23時59分
学期末授業アンケート
- 回答先：Google Forms
- 締め切り：6月7日（日）23時59分
レポート課題（再提出したい人のみ）
- ファイル：ZIPファイル
- ファイル名：どこかに氏名を特定できる文字を入れて下さい
- 例：kariya.zip
- 提出先：dropbox
- 締め切り：6月7日（日）23時59分（延長しています）
Copyright
CHIHIRO KARIYA 2026