Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
棒グラフ、帯グラフ(、円グラフ) / Bar chart, band chart (, pie...
Search
Kenji Saito
PRO
November 29, 2024
Technology
0
91
棒グラフ、帯グラフ(、円グラフ) / Bar chart, band chart (, pie chart)
早稲田大学大学院経営管理研究科「企業データ分析」2024 冬のオンデマンド教材 第6回で使用したスライドです。
Kenji Saito
PRO
November 29, 2024
Tweet
Share
More Decks by Kenji Saito
See All by Kenji Saito
We Never Took the Kobayashi Maru Test Until Now. What Do You Think of Our Solutions? — Journeys of the Mind Through a No-Win Game
ks91
PRO
0
12
思いつきが武器になる:研究というゲームを始めよう / Ideas Are Your Equipments : Let the Game of Research Begin!
ks91
PRO
0
68
ロボットを雰囲気(ヴァイブ)でプログラミングするこどもたち / Children Vibe-Programming Robots
ks91
PRO
0
21
アカデミーキャンプ 2025 SuuuuuuMMeR「燃えろ!!ロボコン」 / Academy Camp 2025 SuuuuuuMMeR "Burn the Spirit, Robocon!!" DAY 3
ks91
PRO
0
30
アカデミーキャンプ 2025 SuuuuuuMMeR「燃えろ!!ロボコン」 / Academy Camp 2025 SuuuuuuMMeR "Burn the Spirit, Robocon!!" DAY 2
ks91
PRO
0
32
アカデミーキャンプ 2025 SuuuuuuMMeR「燃えろ!!ロボコン」 / Academy Camp 2025 SuuuuuuMMeR "Burn the Spirit, Robocon!!" DAY 1
ks91
PRO
0
160
未来へのフォワードキャスト / Forward Cast to the Future
ks91
PRO
0
86
発表と総括 / Presentations and Summary
ks91
PRO
0
61
サイバーフィジカル社会、金融の未来とアイデアソン / Cyber Physical Society, Future of Finance, and Ideathon
ks91
PRO
0
78
Other Decks in Technology
See All in Technology
AI時代に非連続な成長を実現するエンジニアリング戦略
sansantech
PRO
3
920
モバイルアプリ研修
recruitengineers
PRO
5
1.7k
Grafana MCPサーバーによるAIエージェント経由でのGrafanaダッシュボード動的生成
hamadakoji
1
1k
AI エージェントとはそもそも何か? - 技術背景から Amazon Bedrock AgentCore での実装まで- / AI Agent Unicorn Day 2025
hariby
2
540
【 LLMエンジニアがヒューマノイド開発に挑んでみた 】 - 第104回 Machine Learning 15minutes! Hybrid
soneo1127
0
240
実践アプリケーション設計 ②トランザクションスクリプトへの対応
recruitengineers
PRO
4
1.2k
MCPで変わる Amebaデザインシステム「Spindle」の開発
spindle
PRO
2
2k
kubellが考える戦略と実行を繋ぐ活用ファーストのデータ分析基盤
kubell_hr
0
120
Function Body Macros で、SwiftUI の View に Accessibility Identifier を自動付与する/Function Body Macros: Autogenerate accessibility identifiers for SwiftUI Views
miichan
2
150
つくって納得、つかって実感! 大規模言語モデルことはじめ
recruitengineers
PRO
32
12k
ライブサービスゲームQAのパフォーマンス検証による品質改善の取り組み
gree_tech
PRO
0
430
Skrub: machine-learning with dataframes
gaelvaroquaux
0
110
Featured
See All Featured
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
71
11k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
69
4.8k
KATA
mclloyd
32
14k
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
8
510
A better future with KSS
kneath
239
17k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
134
9.5k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
268
13k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
302
21k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
56
5.8k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
160
23k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
507
140k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
34
3.1k
Transcript
Boxes and whiskers — generated by Stable Diffusion XL v1.0
2024 6 ( ) (WBS) 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.1/23
https://speakerdeck.com/ks91/collections/corporate-data-analysis-2024-winter 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.2/23
( 20 ) 1 • 2 R • 3 •
4 • 5 • 6 ( ) • 7 (1) 8 (2) 9 R ( ) (1) 10 R ( ) (2) 11 R ( ) (1) 12 R ( ) (2) 13 GPT-4 14 GPT-4 15 ( ) LaTeX Overleaf 8 (12/16 ) / (2 ) OK / 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.3/23
( ) ( ) 2024 6 ( ) — 2024-11
– p.4/23
(bar chart) y ( ) cda-demo “ .R” Git “
.R” 1 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.5/23
“ .txt” 1 1 <- read.table(" .txt", header=T) 10 barplot(
1$ [1:10], names.arg=c(1:10), xlab=" ", ylab=" ", main=" 1 10 ") ‘barplot( . . . )’ : 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.6/23
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
ฟᖍ␒ྕ1ࠥ10ࡢⱥㄒࡢヨ㦂⤖ᯝ ฟᖍ␒ྕ ᚓⅬ 0 20 40 60 80 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.7/23
( 10 ) 1 2 ## t(table) table ## (matrix)
2 <- t( data.frame( = 1$ [1:10], = 1$ [1:10])) (‘beside=T’) barplot( , beside=T, names.arg=c(1:10), legend.text=T, ylim=c(0, 100), xlab=" ", ylab=" ", main=" 1 10 ") : 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.8/23
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
ⱥㄒ ᩘᏛ ฟᖍ␒ྕ1ࠥ10ࡢⱥㄒ࣭ᩘᏛࡢヨ㦂⤖ᯝ ฟᖍ␒ྕ ᚓⅬ 0 20 40 60 80 100 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.9/23
100% barplot 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.10/23
A∼D ( 100%) X Y data1 <- c( "A "=51,
"B "=21, "C "=20, "D "=8) data2 <- c( "A "=33, "B "=35, "C "=20, "D "=12) data <- matrix(c(data1, data2), length(data1), 2) # 4 2 colnames(data) <- c("X ", "Y ") # 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.11/23
barplot(data, horiz=T, col=cm.colors(4), xlab=" (%)", legend.text=names(data1), main=" ") ‘horiz’ (
F (False)) ‘col’ ‘cm.colors(4)’ cm ( ) 4 ‘legend.text=names(data1)’ data1 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.12/23
Xᆅᇦ Yᆅᇦ A♫〇 B♫〇 C♫〇 D♫〇 ᆅᇦูࢩ࢙ ࢩ࢙ (%) 0
20 40 60 80 100 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.13/23
( ) barplot(data, col=cm.colors(4), ylab=" (%)", legend.text=names(data1), main=" ") ‘horiz’
R ggplot2 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.14/23
Xᆅᇦ Yᆅᇦ D♫〇 C♫〇 B♫〇 A♫〇 ᆅᇦูࢩ࢙ ࢩ࢙ (%) 0
20 40 60 80 100 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.15/23
barplot(data, beside=T, col=cm.colors(4), ylab=" (%)", legend.text=names(data1), main=" ") ‘beside=T’ 2024
6 ( ) — 2024-11 – p.16/23
Xᆅᇦ Yᆅᇦ A♫〇 B♫〇 C♫〇 D♫〇 ᆅᇦูࢩ࢙ ࢩ࢙ (%) 0
10 20 30 40 50 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.17/23
## ## col ## density density <- c(50, 25, 13,
7) barplot(data, beside=T, density=density, ylab=" (%)", legend.text=names(data1), main=" ") ‘density’ 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.18/23
Xᆅᇦ Yᆅᇦ A♫〇 B♫〇 C♫〇 D♫〇 ᆅᇦูࢩ࢙ ࢩ࢙ (%) 0
10 20 30 40 50 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.19/23
2024 6 ( ) — 2024-11 – p.20/23
pie(data1, col=cm.colors(4), main="X ") pie(data2, col=cm.colors(4), main="Y ") ‘pie( .
. . )’ 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.21/23
A♫〇 B♫〇 C♫〇 D♫〇 Xᆅᇦ࡛ࡢࢩ࢙ A♫〇 B♫〇 C♫〇 D♫〇 Yᆅᇦ࡛ࡢࢩ࢙
X B C Y A B D % p.15 p.17 2024 6 ( ) — 2024-11 – p.22/23
2024 6 ( ) — 2024-11 – p.23/23