はじめに

本記事はDatumStudioアドベントカレンダーの3日目の記事となります。

みなさん、こんにちは! DATUM STUDIOの宇佐見です。

12/02にLINE新宿オフィス ミライナタワーで開催されたJapan.Rに参加してきました。 Japan.Rは全国のR勉強会の総決算的な立ち位置で毎年150人以上の参加者を誇ります。 会場はLINE株式会社の新オフィスということもあり、非常に素敵な環境でした。

以下に発表やLTの簡単な感想を述べさせていただきます。 LTについては興味深かったものをクローズアップして取り上げています。

発表

Boosting R Code Performance

Kun Ren氏

資料はこちら

今回のスペシャルゲストであるKun Ren氏によるRの高速化についての発表でした。 Kun Ren氏はformattableやrlist、pipeRといったパッケージの作者であり、 最近発売されたRプログラミング本格入門の著者です。

特に昨今ではよく利用されているtidyverseとパフォーマンスチューニングについての回答は非常に興味深かったです。 個人的には探索的な分析を行うならばdplyrなどに代表されるtidyverseでのコーディングを、 ピーキーに速度を追い求めるならばローレベルの関数やdata.tableを利用したコーディングを、とうまく使い分けていくことが肝要であると感じました。

データ分析言語(R) 1年の振り返り

堀越真映氏

資料はこちら

R言語における1年間の進歩の振り返りがテーマでした。 その中でも先程のKun Ren氏の講演とは対象的に hadley wickham氏の提唱するtidyverseに注目して2017年の進化を紹介されていました。 tidyverseに含まれているreprexやglue、modelrパッケージについては知らなかったため、今後は積極的に使っていきたいです。

LINE Fukuokaでの分析事例と福岡のR事情

doradora09氏

資料のリンク判明次第更新します。

弊社の元社員であるdoradora09氏の発表でした。 東京から福岡に移住した経験から、地方におけるデータ分析業務のニーズについて発表いただきました。 LINE本社とFukuoka間でのお仕事の仕方など非常に興味深い話でした。

また福岡近辺における分析コミュニティについては数がまだ少ない状態のようです。 特にPythonのコミュニティが苦労しているとのことです。

文章自動生成における手法の一考察

太田博三氏

資料のリンク判明次第更新します。

文章自動生成における手法の紹介だけでなく現状における課題を盛り込んでの発表でした。 精度的には自動要約がよいが自動的に言い換えをしないと盗作にあたってしまうなどを聞いていると、 技術的には可能であるが法整備が追いついていないもどかしさを感じます。

今年書いた記事から何か発表する

Med_KU氏

資料はこちら

LTにする予定だったもの3本立てで以下の内容についてでした。

• 賭ケグルイの投票じゃんけんの検証
• μ’sとAqoursの人気に差があるのか
• Aqoursの松浦果南ちゃんのセリフはホントに少ないのか

頭おかしいです(褒め言葉)。 ちなみに筆者も果南ちゃん派です。

LT

綺麗なデータと汚いデータ その傾向と対策

@horihorio氏

資料のリンク判明次第更新します。

Garbage In Garbage Outの法則(クソなデータからはクソな結果しか導き出せないという悲しい法則)を中心に汚いデータに出会ったら無理をせず逃げろという非常に頷ける内容の発表でした。

R Markdownの殻を破る

前田和寛(@kazutan)氏

資料はこちら

JSを使ってR Markdownの限界を超える話でした。 LT資料に掲載されているコードはRよりもJSのほうが多かったあたり流石だなと思いました。

もっとRを楽しむ方法を考える

@fuuuumin314氏

資料はこちら

どうしてもRで分析をする際は分析環境の共有を考えないことが多いため、 多人数で開発を行うことが多いビジネスの現場ではpackratパッケージを使った環境管理は大切であると再認識させられました。

トポロジカルデータ解析

てけぬこ氏

資料のリンク判明次第更新します。

最近話題になっているトポロジカルデータ解析(TDA)についてのLTでした。 TDAパッケージというものが既にあるとのことなので早速使ってみたいです。

のIRのグラフがすごい!上場企業2017

@ito_yan氏

資料の公開は恐らくありません。

毎年この発表を見ると今年も終わりなのだなあとしみじみ感じます。 そして業務で図表を作成する際は気をつけなくてはと改めて考えさせられます。

おわりに

以上が各発表、LTの感想になります。 この後は同じ会場で1次会、場所を移動して2次会が開催されました。 様々な業種や年齢の方々と交流することができ、あっという間に時間が過ぎ去ってしまいました。

来年もJapan.RのようにR界隈、いやデータ分析界隈が盛り上がるといいですね!