データ可視化 (R言語): 概要 + 例

データは私たちの周りのあらゆる場所に存在し、それを理解することが基本となります。データ可視化は、生データを視覚的表現に変換する強力なツールであり、人間の脳にとってデータがより簡単かつ迅速に理解できるようにします。

今日、多くのオンラインプログラム、アプリケーション、ソフトウェアがあり、数回のクリックで美しいデータ可視化を簡単に作成できます。これらはすべて異なる機能を持ち、使用するために異なるスキルセットが必要です。この記事では、R言語でのデータ可視化に焦点を当てます。Rは統計計算、グラフィカルデータ分析、および科学研究のためのプログラミング言語と環境です。

R言語をデータ分析プラットフォームとして使用することで、開発者とデータサイエンティストは、複雑で生のデータを表現するための様々な種類の可視化を最小限のコーディングで作成できます。

この記事では、R言語でのデータ可視化の基礎を通じて説明し、R言語とPythonでのデータ可視化の違いについて述べ、例を示します。こうすることで、R言語でのデータ可視化とは何か、そしてどのように機能するかについて、より深く理解することができます。

R言語でのデータ可視化とは

R言語でデータ可視化を作成することは、視覚的媒体を使用してデータインサイトを得る手法です。Rの多様な機能を使用することで、わずか数行のコードでアピール性の高いデータ可視化を作成できます。データ可視化を作成するために、Rは複数の可視化ライブラリを提供していますが、ggplot2はその中でも最も広く使用されているパッケージの1つです。Ggplot2により、ほぼあらゆる種類のチャートを構築でき、グラフィックスの品質と美学が向上します。

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R言語でデータ可視化を作成する方法

R言語でデータ可視化を作成するプロセスで最も優れた点は、R言語のプログラマーやデータ分析の専門家である必要がないということです。R言語で利用可能な多くのデータセットがあるため、独自のデータセットを準備する必要さえありません。

このR言語の可視化例では、組み込みのOrangeデータセットを使用して、ツリーの年齢とツリーの周囲の長さをプロットします。

ggplot(Orange) + geom_line(aes(x = age, y = circumference, color = Tree)) 

結果として、この可視化が得られます:

提供される可視化ライブラリと組み込みのデータセットは完全であり、R言語で実験し、データ可視化を作成して即座に結果を確認するために必要なすべてを備えています。

R言語でのタイムライン可視化

R言語のタイムライン可視化は、イベントの継続を時系列で表示する視覚的ツールです。タイムライン可視化は症例報告書とプレゼンテーションに最適であり、また医療業界で患者の臨床経過を表示する場合や、プロジェクト管理でマイルストーン付きプロジェクトタイムラインを作成する場合にも非常に有用です。

このR言語の例では、プロジェクトとタスクを含むデータフレームを作成し、R言語のタイムライン可視化でTaskオブジェクトをプロットする方法を示しています。

df <- structure(list(Project = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("Project 1", "Project 2"), class = "factor"), + Task = structure(c(1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L), .Label = c("Task 1", +                                                                             "Task 2"), class = "factor"), StartDay = c(1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 5L), StopDay = c(3L, 5L, 8L, 4L, +                                                                                                                                                           5L, 6L)), .Names = c("Project", "Task", "StartDay", +                                                                                                                                                                                 "StopDay"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L)) 
df$Task <- factor(df$Task, levels(df$Task)[c(2,1)]) 
ggplot(data=df, aes(color=Task))+ geom_segment(aes(x=StartDay, xend=StopDay, y=Task, yend=Task),lwd=12)+ facet_grid(Project~.)+xlab("Days Allocated")+ylab("Tasks Lists") 

結果として、このタイムライン可視化が得られます:

R言語のタイムライン可視化は、R StudioでGGplot2ライブラリで頻繁に作成され、色、形、その他の視覚的要素を使用してこれらの可視化に詳細なレイヤーを追加して、より魅力的で容易に理解できるようにすることができます。

R言語でのツリー可視化

R言語パッケージggtreeは、ツリー状の構造と関連データのプログラム可能な可視化を提供します。ggtreeは最初、系統樹で動作するように設計されていましたが、その後、他のツリー状の構造をサポートするように拡張されました。これにより、ggtreeの適用が他の分野のツリーデータも表示するように拡張されています。R言語ライブラリpartyは、意思決定ツリーの可視化を表示するctree()関数を含む別の人気のあるライブラリです。この例では、組み込みのreadingSkillsデータセットを使用して意思決定ツリーが表示されます。

library(party) 
input.dat <- readingSkills[c(1:105),] 
png(file = "decision_tree.png") 
  output.tree <- ctree(nativeSpeaker ~ age + shoeSize + score,  
  data = input.dat) 
plot(output.tree) 

このサンプルコードは、この意思決定ツリーR言語の可視化を表示します:

例えば、意思決定ツリーは特性のセットから結果を予測するために広く使用されており、単純さであるため、より複雑なツリーベースの構造、例えば勾配ブースティングツリーの作成における重要な構成要素になることができます。

意思決定ツリーモデルは、機械学習アルゴリズムのセットで構成されており、これらのモデルの単純さに慣れることで、より複雑なツリーベースの構造、例えば勾配ブースティングツリーの作成における重要な構成要素になります。

R言語でのデータ可視化 vs Python

可視化のためのツールはRとPythonの両方で利用可能です。両者とも複雑でアピール性の高い統計グラフィックスを作成する機能を提供しており、所有しているデータについてのインサイトを得て、より多くを学ぶことができます。ただし、この2つの言語の間にはいくつかの重要な違いがあるため、データ可視化に最適な言語がどちらであるかを疑問に思っている場合は、データに対して最善の決定を下すのに役立つように収集した長所と短所を確認してください。

Rと同様に、Pythonも多くの異なる特性を備えた複数の可視化ライブラリを提供しています。その中で最も人気のあるものはMatplotlib、Seaborn、およびR言語のggplot2に基づくggplotです。

違いは次のとおりです:

R言語は主にデータ分析に使用される言語であり、Pythonは汎用プログラミング言語であり、データ分析にも使用できますが、これは主な目的ではありません。両者ともデータ可視化に十分に装備されていますが、R言語でグラフィックスをカスタマイズすることは一般的にはより容易で直感的です。R言語はベースグラフィックスモジュールで統計分析の結果を示すために構築されており、チャートとプロットを簡単に作成でき、より高度なプロットのためにggplot2を使用することもできます。

最終的な考え

企業がより良い事実に基づいた意思決定を行うためにデータに依存し続けるにつれて、データ可視化の重要性はさらに高まります。チャートやグラフなどの可視化技術は、従来のスプレッドシートと廃止されたデータレポートと比較してデータを理解する効率が高いため、R言語のデータ可視化などのツールはすべてのクロスファンクショナルチームにとって必要です。

ただし、データとインサイトの重要性にもかかわらず、それを持つだけでは十分ではありません。データの潜在性を最大限に引き出すためには、そのデータを日々の操作ワークフローに適合するアクションに変換する必要があります。Slingshotを使用してインサイトからアクションにシームレスに移行できます。

Slingshotを使用して、データを分析し、美しいデータ可視化を作成し、組織内のすべての人と協力し、すべてのプロジェクトを簡単に管理し、すべてを同じプラットフォームから行うことができます。

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