noteエンジニアが執筆した書籍『Rが生産性を高める』が発売されます！
noteエンジニアのigjitさんとhanaoriさんが執筆に加わった書籍『Rが生産性を高める〜データ分析ワークフロー効率化の実践』が、1/26（水）に発売されます。統計解析向けのプログラミング言語である「R言語」を用いてデータ分析の効率を高める方法を解説した一冊です。
Rが生産性を高める〜データ分析ワークフロー効率化の実践
Rを使って自動化/効率化への第一歩を踏み出しましょう！
データ分析によって価値ある意思決定につなげたいと考えるのがデータ分析者の本分ではないでしょうか。ところが「データ分析」を行うためには、さまざまな工程を経ることになります。データ分析に携わったことのある方であれば身に覚えがあるでしょう。
ExcelのGUI操作、可視化の設定、レポート、他ツールとの連携などで発生する繰り返し作業を減らすための手間を惜しんではいけません。これらの工程で発生する手作業を無自覚に受け入れることは、本来取り組まなければならない「分析」の時間を無駄にすることと同じです（1回の業務が5分短縮できたとしましょう。1年で300回同じ作業が発生したとしたら、1500分=25時間。約1日です。この時間で何ができるでしょうか？）。
あなたがRを利用していれば（これからRをはじめるという方も）ラッキーです。Rの豊富なパッケージを利用することでデータ分析のワークフローを効率化できます。
Excel操作、グラフ描画、レポート、Googleサービス連携、スクレイピングなどデータ分析に欠かせない工程が、本書の内容によって効率化できるかもしれません。Rでなんでも完結してしまいたいというR愛にあふれる執筆者が集まり、便利なパッケージの使いどころを解説していきます。
Rを使って自動化/効率化への第一歩を踏み出しましょう！
著者プロフィール
igjit
note株式会社のエンジニア。データを扱う機能のバックエンドの実装を担当。Rの言語仕様に興味があり、Rで変なものを作るのが趣味。
atusy（安本篤史）
株式会社HACARUS所属のデータサイエンティスト。仕事ではもっぱらPython使い。私事でrmarkdownなどのRパッケージ開発に勤しむ。Rには学生時代に岩石の化学分析結果を可視化する過程で出会った。それまではスプレッドシートに大量のグラフを描き、重要なグラフがどれか見失う、データ追加のたびにグラフの更新作業に時間がかかるといった問題を抱えていた。また、発表資料用の清書も多大な時間を要していた。これらの問題をR Markdownやggplot2との出会いで解決し、データの取得・分析に費やせる時間の確保に成功し、どんどんRに惚れていった。
hanaori（澤村花織）
エンジニア。note株式会社でユーザー向けの機能開発やデータ基盤の構築に従事。業務では主にRuby on RailsやGolangなどの言語を使用しており、Rはプライベートでよく活用している。社会人になり統計学と出会うとともにRにも出会う。Web上からのデータ取得や加工、可視化などが驚くほど簡単にできるRに親しみと感動を覚える。
▼igjitさんがR言語について語った記事
▼igjitさん、hanaoriさんのインタビュー記事
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