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 Charts (and Pie Chart)
Search
Kenji Saito
PRO
December 10, 2023
Business
0
260
棒グラフ、帯グラフ(、円グラフ) / Bar Charts (and Pie Chart)
早稲田大学大学院経営管理研究科「企業データ分析」2023 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
December 10, 2023
Tweet
Share
More Decks by Kenji Saito
See All by Kenji Saito
アカデミーキャンプ2026 初春「ミライ、ゲーミファイ」DAY 2 / Academy Camp 2026 Early Spring "GAMIFY THE FUTURE!!" DAY 2
ks91
PRO
0
0
アカデミーキャンプ2026 初春「ミライ、ゲーミファイ」DAY 1 / Academy Camp 2026 Early Spring "GAMIFY THE FUTURE!!" DAY 1
ks91
PRO
0
52
成果と意思決定 / Performance and Making Decisions
ks91
PRO
0
50
ボランティア / Volunteers
ks91
PRO
0
39
理事会 / Board of Directors
ks91
PRO
0
39
成果 / Achievements
ks91
PRO
0
39
意思決定 / Decision-Making
ks91
PRO
0
33
ファンディングとデジタル市民社会 / Funding and Digital Civil Society
ks91
PRO
0
53
生成AI による論文執筆サポート・ワークショップ 論文執筆・推敲編 / Generative AI-Assisted Paper Writing Support Workshop: Drafting and Revision Edition
ks91
PRO
0
90
Other Decks in Business
See All in Business
フルカイテン株式会社 採用資料
fullkaiten
0
79k
三井物産グループのデジタル証券〜千代田区・レジデンス〜徹底解説セミナー
c0rp_mdm
PRO
1
1.8k
【27新卒セールス(FS・店舗)】BuySell Technologies会社紹介資料
buyselltechnologies
0
250k
株式会社スマートラウンド 会社紹介資料 / CompanyDeck
smartround
0
1.2k
㈱サンエー 会社 採用資料
uemura2024
0
400
エニグモ_会社紹介資料
enigmo_hr
0
2.5k
AIがコードを書く時代にエンジニア組織が事業に貢献する仕組み / How engineering organizations can contribute to business in an age where AI writes code
bpstudy
0
180
イークラウド会社紹介 ~挑戦で、つながる社会へ~
ecrowd
1
4.3k
MEEM_Company_Deck202512.pdf
info_meem
0
570
タケウチグループRecruit
takeuchigroup
0
9.7k
AI × アジャイルで、エンタープライズを動かす:文化に寄り添い、ビジネス価値を拡大する実践知 / AI × Agile: Driving Enterprise Transformation
yosuke_matsuura
PRO
0
380
コーポレートストーリー(新規投資家様向け会社説明資料)
gatechnologies
1
16k
Featured
See All Featured
世界の人気アプリ100個を分析して見えたペイウォール設計の心得
akihiro_kokubo
PRO
65
35k
How to Talk to Developers About Accessibility
jct
1
94
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
What does AI have to do with Human Rights?
axbom
PRO
0
1.9k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
3.3k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
35
3.3k
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
37
6.2k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
48
9.8k
New Earth Scene 8
popppiees
0
1.3k
エンジニアに許された特別な時間の終わり
watany
106
220k
How to audit for AI Accessibility on your Front & Back End
davetheseo
0
130
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
3.9k
Transcript
generated by Stable Diffusion XL v1.0 2023 6 ( )
(WBS) 2023 6 ( ) — 2023-12 – p.1/23
https://speakerdeck.com/ks91/collections/corporate-data-analysis-2023-winter 2023 6 ( ) — 2023-12 – 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 (12/21 ) / (2 ) OK / 2023 6 ( ) — 2023-12 – p.3/23
( ) ( ) 2023 6 ( ) — 2023-12
– p.4/23
(bar chart) y ( ) cda-demo “ .R” Git 1
2023 6 ( ) — 2023-12 – 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( . . . )’ : 2023 6 ( ) — 2023-12 – 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 2023 6 ( ) — 2023-12 – 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 ") : 2023 6 ( ) — 2023-12 – 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 2023 6 ( ) — 2023-12 – p.9/23
100% barplot 2023 6 ( ) — 2023-12 – 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 ") # 2023 6 ( ) — 2023-12 – 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 2023 6 ( ) — 2023-12 – p.12/23
Xᆅᇦ Yᆅᇦ A♫〇 B♫〇 C♫〇 D♫〇 ᆅᇦูࢩ࢙ ࢩ࢙ (%) 0
20 40 60 80 100 2023 6 ( ) — 2023-12 – p.13/23
( ) barplot(data, col=cm.colors(4), ylab=" (%)", legend.text=names(data1), main=" ") ‘horiz’
R ggplot2 2023 6 ( ) — 2023-12 – p.14/23
Xᆅᇦ Yᆅᇦ D♫〇 C♫〇 B♫〇 A♫〇 ᆅᇦูࢩ࢙ ࢩ࢙ (%) 0
20 40 60 80 100 2023 6 ( ) — 2023-12 – p.15/23
barplot(data, beside=T, col=cm.colors(4), ylab=" (%)", legend.text=names(data1), main=" ") ‘beside=T’ 2023
6 ( ) — 2023-12 – p.16/23
Xᆅᇦ Yᆅᇦ A♫〇 B♫〇 C♫〇 D♫〇 ᆅᇦูࢩ࢙ ࢩ࢙ (%) 0
10 20 30 40 50 2023 6 ( ) — 2023-12 – p.17/23
## ## col ## density density <- c(50, 25, 13,
7) barplot(data, beside=T, density=density, ylab=" (%)", legend.text=names(data1), main=" ") ‘density’ 2023 6 ( ) — 2023-12 – p.18/23
Xᆅᇦ Yᆅᇦ A♫〇 B♫〇 C♫〇 D♫〇 ᆅᇦูࢩ࢙ ࢩ࢙ (%) 0
10 20 30 40 50 2023 6 ( ) — 2023-12 – p.19/23
2023 6 ( ) — 2023-12 – p.20/23
pie(data1, col=cm.colors(4), main="X ") pie(data2, col=cm.colors(4), main="Y ") ‘pie( .
. . )’ 2023 6 ( ) — 2023-12 – 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 2023 6 ( ) — 2023-12 – p.22/23
2023 6 ( ) — 2023-12 – p.23/23