RとQuartoではじめるデータサイエンス：データを可視化する《2025》

随時更新します

以下のサイトは有益ですが､今となっては古い情報も交じっています。まずは指定の教科書をしっかりと理解することから始めましょう。いずれ教科書も古くなりますが､教科書内においては､相互に矛盾する記述はないため､理解しやすいです。

0. 教科書

• 《訳書》『データ分析のためのデータ可視化入門』
• 《原著》Data Visualization: A practical introduction
• 《書評》『データ分析のためのデータ可視化入門』と最近の R グラフィックスパッケージ事情

Ⅰ. 基本

1から5までの基本的な内容は､この授業内で理解して欲しい範囲です（3の⑸と⑹は除く）

1. 全般

• Posit Cheatsheets
• 私たちのR：ベストプラクティスの探求
• 実験データの解析はエクセルではなくRを使った方がその研究は成功する
• AirbnbのデータサイエンティストはなぜRが好きなのか?
• Statistics Globe
• Tidyverse Skills for Data Science -Introduction to the pubh package

2. 初学者

• R初学者のためのtidyverse100本ノック
• R初学者からよく質問されること
• R Studio: Beginners
• Allison Horst

3. ggplot

⑴ ggplot

• ggplot2(公式サイト)
• ggplot2 extensions - gallery（公式サイト）
• The R Graph Gallery
• RStudio - tidyverse, ggplot2を用いたデータ可視化の用例集
• 統計学2: ggplot2入門
• ggplot2の辞書
• 図から逆引きするgeom_*関数 (ggplot2)
• ggplot2における 軸関連のコントロール～逆引き的ミニまとめ～
• 【R】ggplot2で相関行列ヒートマップを描く
• 複数の図をまとめて表示する際に便利なタグ
• ggplot2のstat_*()関数についてのまとめ

⑵ アノテーション

• ggplot2のアノテーション技法
• ggplot2を使って、注釈を入れる-1
• FAQ: Annotation
• Beautifully Annotated: Enhancing your ggplots with Text
• Rの{gghighlight}で折れ線グラフをいろいろな条件でハイライトするグループを決定したいメモ

⑶ カラーパレット

• ggsci
• fishualize - Paracanthurus_hepatus
• R Color Palettes
• colorblindr
• カラーパレットで色を指定する（RColorBrewer, viridis, ggsciパッケージ）[R]
• ggokabeito＝色覚異常を考慮した岡部・伊藤の提案

⑷ テーマ

• ggthemes

⑸ ラッパー

• ggmosaic（公式サイト）

⑹アニメーション

• 【R, gganimate】COVID-19感染者数Top 5をアニメーションで可視化する

4. テーブル

• Introduction to Creating gt Tables（gt公式サイト）
• 【R】ガチできれいなTableを作れるgtパッケージとは?
• 【R】データ要約ガチ勢のためのgtsummaryで表を書こう
• 回帰モデルの結果をキレイに表示する（gtsummaryパッケージtbl_regression関数）[R]

5. 出力方法

⑴ 総論

• R Markdown クックブック
• .qmd を超お手軽完全無料パブリッシュできる Quarto Pub を使ってみる
• Quarto Pub

⑵ pdf

• TeX Live
• TeX Live ガイド（日本語）
• TinyTeX

⑶ ウェブサイト

• Create Your Website with Quarto

⑷ ダッシュボード

• How to create a dashboard using Quarto
• Welcome to the Shiny Gallery!
• R Shiny Dashboard Portfolio Project | 1973 USArrests Dashboard | R Shiny Tutorial for Beginners
• How the “Clusterbuster” Shiny App Helps Hundreds of Doctors and Epidemiologists Battle COVID-19 in the Netherlands
• Our Big Mac index shows how burger prices differ across borders

6. マップ

• leafletではじめるRによる地図プロット はじめに
• Leaflet Map View
• Leaflet Maps with CSV Data・公式サイト
• ggmap・公式サイト
• Thematic maps with cartography・公式サイト
• Rで国土地理院 基盤地図情報データを扱う
• ggplot2 で沖縄をずらして日本地図を描きたい
• [小ネタ] R でコロプレス図 (色分け地図) をなるべく簡単に描く

7. コミュニティ

• r-wakalang へようこそ
• Tokyo.R
• Kanazawa.R
• R-bloggers

8. API

• APIs for social scientists

9. インストール他

• WindowsでのR/RStudioのインストール
• localeを日本語(ja_JP.UTF-8)にする
• ものすごくどうでもいい覚え書き: RStudioのエディタ・テーマ総ざらえ
• Modern CSV・公式

Ⅱ. 研究分野別

1. 社会科学

• sjPlot
• 社会学のデータ分析でよくある処理
• 総選挙データの可視化
• 世代間の「1票の格差」を定量化してみる
• quanteda：衆議院外務委員会の議事録
• 西山 他『計量経済学』のためのR
• Introduction to Econometrics with R
• 金融系のデータ分析パッケージtidyquant
• RパッケージtidyquantとExploratoryで始める0からのファイナンス計量分析
• Julia Silge

2. 医学・生物学

• 疫学や公衆衛生に関わる業務のためのR
• 医学統計でよく使うRパッケージ
• Rtigraphではじめる生物ネットワーク解析
• 【RNA-seq】RNA-seq解析を徹底的に解説！Part2_{発現変動解析(DEG解析)}
• Bioconductor — Genomicデータ解析ツール群
• Qiime2とRを用いて菌叢の機能予測をする
• Interfacing Seurat with the R tidy universe
• Introduction to ‘gggenes’
• Prevelence of SARS-CoV-2 Variants of Concern in Aoteoroa New Zealand

3. 心理学

• 無料統計ソフトRで心理学
• 心理統計Rワークショップ・杉本海里
• 山田剛史編著『Rによる心理学研究法入門』
• 心理学用パッケージpsych: Procedures for Psychological, Psychometric, and Personality Research

4. 自然科学

• 生態学・森林科学データの統計解析（伊東生態統計研究室）
• Democratizing Historical Weather Data Analysis with R
• 生態学のデータ解析 - R2WinBUGS
• 気象庁提供の潮位表、過去の気象データをRで読み込む
• 「昔はこんなに暑くなかった」をR言語で可視化する

5. スポーツ

• Using the R and the Tidyverse to analyze Joel Embiid’s Player Stats

この他､専門分野ごとに多くの専門書が出版されています

Ⅲ. 分析手法

1. ネットワーク分析

• bob3’s blog
• The Jose M Sallan static website

2. テキストマイニング

• RとMeCabによる日本語テキストマイニングの前処理
• quanteda（公式）

3. コレスポンデンス分析

• コレスポンデンス分析の同時布置図は本当に使えないのか？

4. クラスター分析

Hierarchical Clustering（公式サイト）

Ⅳ. データ入手

1. 日本政府統計の総合窓口（e-stat）

• Rで日本の統計データを効率的に取得しよう
• みんなのデータサイエンス：e-Stat
• Rでe-statからxls（xlsx）ファイルをダウンロードするときにうまくいかなかったときに対処したメモ

Ⅴ. 前処理（データ加工）

1. 前処理全般

• Rで読むExcelファイル
• 複数のファイルを一度に読みこむ方法
• Pivoting your tables with Tidyr: Part I
• 「Rによるデータクリーニング実践」をやってみた
• 君の知らない物語(あまり知られていないtidyverseの便利な機能)
• Style guide
• 住所や年号、漢数字のデータ操作を楽にするRパッケージをCRANに登録しました
• Rでデータフレーム ⇔ リスト の変換

2. 時間処理

• lubridate（公式サイト）
• 【R前処理講座32】{lubridate}：時間処理【tidyverse】
• lubridateパッケージ入門

3. 同一処理

• Rでforループで大量に{ggplot2}でグラフを書きたい（purrr::map()も添えて）

Ⅵ モデル

• Tidymodelsをシンプルに使う
• 【R】tidymodelsとworkflowを中心に〜機械学習のフレームワーク〜(その１）
• tidymodelsとDALEXによるtidyで解釈可能な機械学習
• tidymodels（公式サイト）
• R言語の基礎 #04、データの回帰分析・相関分析(diamondsデータ)
• purrrとbroomで複数の回帰モデルを効率的に管理する
• 回帰分析ではlm()ではなくestimatr::lm_robust()を使おう / TokyoR100
• 固定効果モデルについて / パネルデータ分析
  • 【R】固定効果モデルの推定がめっちゃ速いパッケージ { fixest }
  • ggfixest

Ⅶ. データセット

• palmerpenguins（公式サイト）
• Tokoy.R #99 パーマーステーションのペンギンたち #1
• Basic data analysis with palmerpenguins
• Penguins Dataset Overview — iris alternative