![Storing and visualizing data using the Raspberry Pi1109249/FULLTEXT01.pdf · operating system for the Raspberry Pi [12]. Raspbian is a modified version of Debian, which is an operating](https://static.fdocuments.net/doc/165x107/5e3563606b282e736934cb0b/storing-and-visualizing-data-using-the-raspberry-pi-1109249fulltext01pdf-operating.jpg)
Datamining Introduction using R with Raspbian on Raspberry Pi 3B.
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データマイニング⼊⾨ Raspberry PIで学ぶR 20180125@nmiri 技術士（情報工学）・博士（工学） 小川清(名古屋市工業研究所) @kaizen_nagoya © <資料中敬称略> 2017/09/24 1
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Transcript of Datamining Introduction using R with Raspbian on Raspberry Pi 3B.
データマイニング⼊⾨Raspberry PIで学ぶR
20180125@nmiri
技術士（情報工学）・博士（工学）
小川清(名古屋市工業研究所)
@kaizen_nagoya ©
<資料中敬称略>2017/09/24
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⽬次´⽬標設定´機材確認´データ取得´導⼊´起動´実⾏´描画
2017/09/24
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(c) @kaizen_nagoya
´⼀括実⾏´知⾒´まとめ´警告・誤り´⼀括実⾏時エラー´⽬標達成度´参考⽂献・URL´資料の作り⽅
データマイニング⼊⾨
2017/09/24
(c) @kaizen_nagoya
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´R´オープンソースの統計処理
´理論中⼼からデータ中⼼´データマイニング
´マイニング:⾦鉱を掘り当てる´理論的⼿法と発⾒的⼿法´複数の⼿法による⽐較
⽬標設定´Rの仕組みを習得する
´Pythonとの住み分けを考える´どのOSで操作すると便利かを検討する´企業向けのR & Pythonの教材を揃える
´⽂字コードの対応を整理する
2017/09/24
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(c) @kaizen_nagoya
機材確認´ Raspberry PI 3B
´ 電源⽤USBケーブル+USBスイッチ´ マイクロSDカード
´ Raspbian導⼊´ rootパスワード設定´ piパスアード設定
´ HDMIケーブル´ Macintosh mini(以下Raspberry Piと共有)
´ ディスプレイ´ マウス´ キーボード
2017/09/24
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データ取得´ ダウンロード
´ wget推奨´ apt-get install wget
´ Mac: brew install wget
´ wget http://www.tokyo-tosho.co.jp/books/978-4-489-02045-2/DL02045_2017.zip´ unzip DL02045_2017.zip´ cd Program´ cd chap1´ cp *.csv RD.csv´ cp *.txt RD.txt´ 課題：ファイル名
´ ⽂字コード変換する（OSが⽇本語ファイル名に対応している場合）´ 簡単な略称にする
2017/09/24
(c) @kaizen_nagoya
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導⼊´ sudo apt-get update
´ sudo apt-get install r-base´ 課題：apt-getだとbrew installより版が古い(20190120現在）
´ Raspbian
´ Ubuntu/
´ Mac
2017/09/24
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起動´ R
´ R version 3.3.3(2017-03-06) -- "Another Canoe”
´ Copyright (C) 2017 The R Foundation for Statistical Computing
´ Platform: arm-unknown-linux-gnueabihf (32-bit)´ R は、⾃由なソフトウェアであり、「完全に無保証」です。´ ⼀定の条件に従えば、⾃由にこれを再配布することができます。´ 配布条件の詳細に関しては、'license()' あるいは 'licence()' と⼊⼒してください。´ R は多くの貢献者による共同プロジェクトです。´ 詳しくは 'contributors()' と⼊⼒してください。´ また、R や R のパッケージを出版物で引⽤する際の形式については´ 'citation()' と⼊⼒してください。´ 'demo()' と⼊⼒すればデモをみることができます。´ 'help()' とすればオンラインヘルプが出ます。´ 'help.start()' で HTML ブラウザによるヘルプがみられます。´ 'q()' と⼊⼒すれば R を終了します。 2017/09/24
(c) @kaizen_nagoya
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実⾏´ データの⽂字コード変換:資料データがshift-JIS, RaspbianはUTF-8
´ iconv -f Shift_JIS -t UTF8 *.csv > RD8.csv
´ iconv -f Shift_JIS -t UTF8 *.txt > RD8.txt
´ > RR<-read.csv("RD8.csv") ´ > write.csv(RR,"out.csv") ´ > str(RR)
´ 'data.frame': 12 obs. of 5 variables: ´ $ ⾼跳び : num 1.81 1.9 1.8 1.9 1.93 ...
´ $ X100m⾛ : num 12 11 11 10.8 10.8 10.6 10.5 10 9.92 9.96 ...
´ $ ⾛り幅跳び: num 6.35 7.18 7.34 7.48 7.6 ...
´ $ 開催年 : int 1896 1900 1904 1908 1912 1920 1956 1964 1988 1992 ...
´ $ 区分 : Factor w/ 2 levels "戦前","戦後": 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 ...
2017/09/24
(c) @kaizen_nagoya
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´ > summary(RR) ⾼跳び X100m⾛⾛り幅跳び開催年区分´ Min. :1.800 Min. : 9.84 Min. :6.350 Min. :1896 戦前:6
´ 1st Qu.:1.900 1st Qu.: 9.95 1st Qu.:7.301 1st Qu.:1907 戦後:6
´ Median :2.028 Median :10.55 Median :7.715 Median :1938
´ Mean :2.087 Mean :10.52 Mean :7.764 Mean :1945
´ 3rd Qu.:2.345 3rd Qu.:10.85 3rd Qu.:8.357 3rd Qu.:1989
´ Max. :2.390 Max. :12.00 Max. :8.720 Max. :2004
´ > by (RR,RR$ 区分,summary) ´ RR$区分: 戦前⾼跳び X100m⾛⾛り幅跳び開催年区分´ Min. :1.800 Min. :10.60 Min. :6.350 Min. :1896 戦前:6
´ 1st Qu.:1.833 1st Qu.:10.80 1st Qu.:7.159 1st Qu.:1901 戦後:0
´ Median :1.900 Median :10.90 Median :7.263 Median :1906
´ Mean :1.879 Mean :11.03 Mean :7.184 Mean :1907
´ 3rd Qu.:1.922 3rd Qu.:11.00 3rd Qu.:7.445 3rd Qu.:1911
´ Max. :1.936 Max. :12.00 Max. :7.600 Max. :1920
´ ------------------------------------------------------------
´ RR$区分: 戦後⾼跳び X100m⾛⾛り幅跳び開催年区分´ Min. :2.120 Min. : 9.840 Min. :7.830 Min. :1956 戦前:0
´ 1st Qu.:2.220 1st Qu.: 9.867 1st Qu.:8.100 1st Qu.:1970 戦後:6
´ Median :2.350 Median : 9.940 Median :8.405 Median :1990
´ Mean :2.295 Mean :10.012 Mean :8.343 Mean :1983
´ 3rd Qu.:2.375 3rd Qu.: 9.990 3rd Qu.:8.627 3rd Qu.:1995
´ Max. :2.390 Max. :10.500 Max. :8.720 Max. :2004 2017/09/24
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描画
2017/09/24
(c) @kaizen_nagoya
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´ > plot(RR$ 開催年,RR$⾼跳び)
´ > hist(RR$⾛り幅跳び)
⼀括実⾏´ 実⾏したいコマンド列をテキストファイルで記述´ R< RD.txt
´ Fatal error: you must specify '--save', '--no-save' or '--vanilla'´ R < --save DR.txt´ 警告
´ plot(RR$開催年,RR$⾼跳び)´ 36 件の警告がありました (警告を⾒るには warnings() を使って下さい)
´ Warnings()の追記：次の⾏に記載すれば良い´ plot(RR$開催年,RR$⾼跳び)´ warnings()
´警告メッセージ:
´1: In title(...) :´ 'mbcsToSbcs' 中の 'RR$開催年' で変換に失敗: <e9> をドットで置き換えました
2017/09/24
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知⾒´導⼊
´ Apt-getで導⼊するとMac のbrewより古い版になる
´起動´ Macだと”r“でも起動する。Raspbian, ubuntuでは”R”だけ
´データ整理´ Windowsでファイル名を⽇本語にすると他のOSに変換する⽅法を検討しておく必要がある。
´実⾏´⽂字化けする場合は、⽂字コード変換してから読み込む。´ Ubuntuで⽂字化けしたまま動作。
´描画´ Raspbian, Mac等X windowを使っているOSは90度傾く図がある
2017/09/24
(c) @kaizen_nagoya
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まとめ´わかったこと
´RはRaspbianで導⼊すると楽´処理速度、メモリ容量、記録媒体などは課題
´わからなかったこと´ファイル名のコード変換（⽇本語に対応していないOSだと無理）
´よかったこと´Macintoshと⽐較ができた
´あらためたいこと´⽂字コードの扱いに関する資料の整理（ファイル名を含む）
2017/09/24
(c) @kaizen_nagoya
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⽬標達成度´Rの仕組みを習得する:100%
´Pythonとの住み分けを考える´どのOSで操作すると便利かを検討する:50%
´Raspbian > Macintosh > ubuntu?´Windowsとの⽐較がまだ
´企業向けのR & Pythonの教材を揃える:30%´⽂字コードの対応を整理する´ファイル名の扱いを検討する´２章以降の整理
2017/09/24
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(c) @kaizen_nagoya
警告・誤りqiita参照
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e8417310129c2425af59
´ Raspbian´ SHIFT-JISコードファイルを読み込まない
´ Iconvでutf-8に変換
´ Mac´ Unzipでsift-jisの⽇本語名ファイルを展開できず
´ ダブルクリックで解凍
´ 描画の際の⽂字化け
´ ubuntu´ 最新のRを導⼊しようとしてエラー
2017/09/24
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⼀括処理時のエラーmacにて
´ by(RR$区分,summary)´ unique.default(x, nmax = nmax) でエラー:´ unique() はベクトルにのみ使⽤できます´ 呼び出し: by ... lapply -> FUN -> factor -> unique ->
unique.default´ 実⾏が停⽌されました´ 正しくはby(RR, RR$区分,summary)だった。⽂字変換誤り
´ plot(RR$開催年,RR$⾼跳び)´ 36 件の警告がありました (警告を⾒るには warnings() を使って下さい)
´ hist(RR$⾛り幅跳び)´ 50 件以上の警告がありました (最初の 50 個の警告を⾒るには
warnings() を使って下さい)
2017/09/24
(c) @kaizen_nagoya
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参考⽂献・URL詳しくは下記qiita参照
´データマイニング⼊⾨ Rで学ぶ最新データ解析、豊⽥秀樹、東京図書、2008
´R(データマイニング⼊⾨) Raspbian(Raspberry PI),Mac OSX, docker/ubuntu五段階。導⼊・起動・データ整理・実⾏・描画。@kaizen_nagoya
´ https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e8417310129c2425af592017/09/24
(c) @kaizen_nagoya
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ご静聴ありがとうございました
2017/09/24
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不明点はご連絡を
©NMIRI
@kaizen_nagoya
(c) @kaizen_nagoya
資料の作り⽅（⾒出しは60pt)
´ ⽬次をつける´ 箇条書きは32ptから24ptの間´ 階層構造を持たせる´ 資料の出典はその場および参考⽂献(URL)⼀覧の両⽅に記載´ なるべく図表を⼊れる
´ エラーメッセージ、エラー画像を貼り付ける（量が多い場合はURL）´ 実演(demonstratiton)を途中で⼊れても良い´ まとめ
´ わかったこと´ わからなかったこと´ よかったこと´ あらためたいこと
´ ５分:５枚から20枚程度(この資料の20,21は別⽤途)´ Slideshare.netに掲載しても良い 2017/09/24
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資料の作り⽅べからず集べし集
´ 真っ⾚は、危険なもの以外に使わない´ ⽂字の⾊は３種類以内（例：⿊・⻘・薄茶）。
´ 種類の区別が必要な場合はその種類数
´ ⽂字形（フォント）は⽇本語・英語それぞれ３種類以内´ 英語はTimes New Romanを推奨
´ 画⾯の⽂字は実際のフォントに合わせると良い
´ 斜体(Itaric)はアルファベット以外では⽤いない´ 太字・下線よりは⽂字の⼤きさを変える
´ 実際の画⾯に合わせる場合はそのまま´ できたと思ったら、全体を通じて⽂字の⼤きさを⼀回り、ふた回り⼤きくする
´ 引⽤は「」でくくり著作権表⽰、参照・引⽤を明記する。´ できればページ数を記載´ Wikiからの引⽤は、引⽤した⽂字数以上をwikiに追記する
´ 簡単なのは参考⽂献の追加、⽂献からの引⽤ 2017/09/24
(c) @kaizen_nagoya
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