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
22
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
多重比較/相関分析 / Multiple Comparison and Correlation Analysis
ks91
PRO
0
45
アカデミーキャンプ 2025冬「考えるのは奴らだ」 / Academy Camp 2025 Winter - Live and Let Think DAY 3
ks91
PRO
0
33
アカデミーキャンプ 2025冬「考えるのは奴らだ」 / Academy Camp 2025 Winter - Live and Let Think DAY 2
ks91
PRO
0
35
アカデミーキャンプ 2025冬「考えるのは奴らだ」 / Academy Camp 2025 Winter - Live and Let Think DAY 1
ks91
PRO
1
63
インクルーシブな社会へ / Toward an Inclusive Society
ks91
PRO
0
10
P 値と有意差/分散分析 / P-value, Significant Difference and Analysis of Variance
ks91
PRO
0
53
関連2群のt検定/独立2群のt検定 / Related 2-group t-test and independent 2-group t-test
ks91
PRO
0
65
A Guide to Paper Writing Support with Generative AI - A Joint Zemi
ks91
PRO
0
21
正規分布と簡単な統計理論/t分布と信頼区間 / Normal distribution, simple statistical theory, t-distribution and confidence intervals
ks91
PRO
0
52
Other Decks in Technology
See All in Technology
メンバーがオーナーシップを発揮しやすいチームづくり
ham0215
2
130
KMP with Crashlytics
sansantech
PRO
0
240
JAWS-UG20250116_iOSアプリエンジニアがAWSreInventに行ってきた(真面目編)
totokit4
0
140
今から、 今だからこそ始める Terraform で Azure 管理 / Managing Azure with Terraform: The Perfect Time to Start
nnstt1
0
240
Docker Desktop で Docker を始めよう
zembutsu
PRO
0
170
今年一年で頑張ること / What I will do my best this year
pauli
1
220
なぜfreeeはハブ・アンド・スポーク型の データメッシュアーキテクチャにチャレンジするのか?
shinichiro_joya
2
470
Accessibility Inspectorを活用した アプリのアクセシビリティ向上方法
hinakko
0
180
Reactフレームワークプロダクトを モバイルアプリにして、もっと便利に。 ユーザに価値を届けよう。/React Framework with Capacitor
rdlabo
0
130
30分でわかる「リスクから学ぶKubernetesコンテナセキュリティ」/30min-k8s-container-sec
mochizuki875
3
450
Godot Engineについて調べてみた
unsoluble_sugar
0
400
コロプラのオンボーディングを採用から語りたい
colopl
5
1.3k
Featured
See All Featured
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
3
180
Fireside Chat
paigeccino
34
3.1k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
5
210
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
3.6k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
89
5.8k
Speed Design
sergeychernyshev
25
740
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
182
22k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
19
2.3k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
232
140k
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
28
4.5k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
28
9.2k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
276
23k
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