本サイトでは、統計解析ソフト「R」を用いた統計解析方法や、「R」の操作方法を初心者でも分かるように、基本から説明していきます。第1回の本ページでは、そもそも「統計解析とは?」「Rとは?」について、説明していきます。
「統計解析」とは、大量のデータを「収集」・「探索」・「分析」し、結果を提示することで、データに含まれる傾向を明らかにする科学のことです。
「統計」は、研究・産業・行政等、身の回りのあらゆる領域で日常的に利用されています。「統計」という科学的な根拠をもとに、重要な意思決定を適切に判断するために利用されています。
なお、近年、「ビッグデータ革命」により、統計解析の価値と影響力は高まってきています。故に、統計(統計学)を学ぶことは、より重要であり、「統計学が最強の学問である」や「統計学は時にセクシーな学問である」とも呼ばれ、以下書籍なども出版されています。
「R」とは、誰でも「無料」で利用できる(オープンソース・フリーソフトウェア)統計ソフトウェアです。一般的な統計ソフトウェアは、数万円~数十万円の費用がかかる場合があります。
「R」とは多様な統計手法が可能です。例えば、次の様な統計手法がもちろん無料で利用できます。「線形モデリ」・「非線形モデル」・「古典的統計検定」・「時系列解析」・「判別分析」・「クラスタリング」…などが利用できます。
また、「R」言語のエンジニアは比較的高年収の求人が出ています。そのため、「R」を勉強する価値が高まっているといえます。
求人検索エンジン「スタンバイ」プログラミング言語別年収ランキング2018(提示年収の中央値ベスト10)の結果は以下の通りです。(参考:https://www.bizreach.co.jp/pressroom/pressrelease/2018/0807.html )
順位 | 言語 | 年収中央値(万円) | 最大提示年収(万円) | 求人数(件) |
1 | Go | 600 | 1,600 | 2,200 |
2 | Scala | 600 | 1,300 | 1,489 |
3 | Python | 575.1 | 1,499 | 9,344 |
4 | Kotlin | 575 | 1,200 | 961 |
5 | TypeScript | 575 | 1,200 | 667 |
6 | R | 574.8 | 1,000 | 220 |
7 | Ruby | 550 | 1,200 | 11,676 |
8 | Swift | 550 | 1,200 | 3,353 |
9 | Perl | 525 | 1,200 | 4,509 |
10 | C | 525 | 1,000 | 9,347 |
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