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IT & Software Other IT & Software Data Analysis

医師が教えるR言語での医療データ分析入門

R言語でのデータ分析の基礎:インポート、クリーニング​、​可視化​、​統計モデリング-(単/重/ロジスティック回帰分析、一般化線形モデリング)、​レポート作成を学ぶ。統計分析の理解につながる数学の初歩も同時にカバー!
Bestseller
Rating: 4.5 out of 54.5 (463 ratings)
2,179 students
Created by Norimitsu Nishida
Last updated 6/2020
Japanese
30-Day Money-Back Guarantee

What you'll learn

  • 手元のデータをRで加工、可視化、共有するために土台となるスキル
  • 最小二乗法の数式による理解とRでの利用
  • 勾配法によるパラメーターの推定のRでの実装方法の理解
  • 一般化線形モデリングの基礎の理解
Curated for the Udemy for Business collection

Requirements

  • 基本的なパソコンの操作の知識
  • 高校レベルの数学の知識

Description

このコースでは手元にあるもともと分析を想定していないデータの前処理(データをきれいにする工程)、つまり「汚い」データの読み込み→クリーニング→グラフの書き出し→分析→共有までを網羅しています。コースは世界でも有数の量と質を誇るであろう日本人の健康データを自分の手で処理できることをテーマに学習をすすめます。

なぜ医療データなのか?
 本コースで医療データを主題にしているのは、私自身が医療従事者であり、医療現場・産業保健の現場で埋もれているデータが現場の人間によって分析される環境を生み出し、より良い医療の発展に貢献したいと思っているためだからです。そのため、医療データを主に分析することを目的としてコースを作成しました。手元にあるデータを分析したいけど、どうすればよいかわからないという人には学びごたえがある内容になっていると思います。

何故R言語なのか?
 R言語は環境構築が比較的簡単で分析に使えるパッケージが豊富なので、ゼロから学ぶ人でも安心してスタートできますし、着実に力をつけることが出来ます。

 また私自身も全く知識のないとことから始めましたが、今ではデータの抽出〜分析までが以前の1/100の作業時間で済むようになったので、残った時間を他の業務・研究に充てることが可能になりました。また、日常疑問に感じることを、気軽にデータを使って語ることができるようになり、日々の業務での自身のスキルアップにもつながっていることを実感しています。

レポート作成方法まで学ぶ理由
 分析したデータは人の目に触れて(共有されて)はじめて意味を持ちます。また、その情報は受け取る側に取って分かりやすく設計しないと「つまらないレポート」になってしまい、プレゼンテーションが終わった後は2度と読まれることはありません。
 せっかく手間暇をかけて分析するのですから、導き出した分析結果を効果的に共有し、見るだけのレポートから新しい会話、アイデアを生み出すレポートへと変身させましょう!

Who this course is for:

  • 医療職
  • 産業保健職
  • データ分析の基礎をゼロから学びたい人
  • 非エンジニア
  • データサイエンティストとして経験豊富な方には向きません

Course content

8 sections • 165 lectures • 8h 43m total length

  • Preview08:46
  • Preview00:43
  • Preview03:05
  • Preview03:28
  • 補足:Udemyからダウンロードできない場合
    00:25

  • セクション2で利用するスクリプト等のファイル
    00:06
  • Preview01:50
  • R Studioの初めての起動と各画面操作の実践
    03:07
  • プロジェクトを作ってみる
    01:34
  • コメントを入れてみる
    00:52
  • 「ディレクトリ」について理解する
    01:22
  • 型の説明
    01:26
  • 型のRでの実践
    01:37
  • 変数の説明
    00:58
  • 変数のRでの実践
    09:06
  • ベクトルの説明
    02:14
  • ベクトルのRでの実践
    05:10
  • データフレームの説明
    01:28
  • 補足:ペーンの場所を変える
    00:36
  • データフレームのRでの実践1
    03:52
  • データフレームのRでの実践2
    05:57
  • パッケージの説明
    01:11
  • パッケージのRでの実践
    04:40
  • 補足:パッケージのインストールがWindowsでうまくいかない場合
    01:51
  • 関数の説明
    02:32
  • 関数のRでの実践
    05:22

  • セクション3で利用するスクリプト
    00:03
  • セクションのまとめ
    01:03
  • Preview01:02
  • パスとディレクトリの説明
    04:22
  • パスとディレクトリのRでの実践
    04:26
  • ファイル形式についての説明
    02:56
  • read_delim関数の利用方法
    04:45
  • read_delim関数のRでの実践
    04:01
  • ParseのRでの実践
    01:37
  • importとparseの落とし穴1
    04:27
  • importとparseの落とし穴2
    05:17
  • 補足:エクセルファイルの読み込み方
    01:05
  • 補足:どのように学習をすすめていくか
    01:11

  • セクション4で利用するスクリプト
    00:07
  • Preview03:20
  • 補足:因子型(Factor型)の説明
    00:52
  • 補足:因子型(Factor型)のRでの実践
    03:31
  • 補足:因子型(Factor型)のRでの実践2
    03:28
  • geom_XXX 関数の説明
    01:35
  • geom_XXX 関数の設定方法1
    01:34
  • geom_XXX関数の設定方法2
    02:06
  • geom_XXX関数の設定方法3
    02:35
  • 演習問題 出題:geom_XXX関数を利用したグラフ描画
    03:43
  • 演習問題 解答例:geom_XXX関数を利用したグラフの描画
    05:03
  • グラフの色設定の説明
    01:20
  • グラフの色設定のRでの実践1
    03:37
  • グラフの色設定のRでの実践2
    08:09
  • タイトルとラベルの設定の説明
    00:53
  • Preview00:34
  • タイトルとラベルの設定のRでの実践
    02:10
  • Legend(凡例)の設定の説明
    03:55
  • Legendの設定の説明2
    00:40
  • Legendの設定のRでの実践
    04:21
  • Legendの設定のRでの実践2
    01:27
  • MACでtheme_classic等の事前テーマの文字化けの回避方法
    00:18
  • テーマの設定方法についての説明
    00:49
  • テーマの設定方法についての実践
    03:21
  • ggplot2のまとめ
    01:38
  • 補足:集計済みデータの描画~statオプション~
    04:02
  • 補足:themeでX軸のラベルを回転させる
    02:16

  • セクション5で利用するスクリプト
    00:02
  • データクリーニングの全体像
    Processing..
  • tidyとmessyデータの導入1
    00:58
  • tidyとmessyデータの導入2
    02:44
  • messyからtidyデータへの変換例
    03:09
  • tidyデータのために利用するツール
    00:41
  • %>%(パイプ; 関数をつなぐ)の説明
    03:08
  • Preview06:57
  • rename(列名の変更) とselect(列の選択)の説明
    04:42
  • 練習問題&解答:rename(列名の変更)とselect(列の選択)
    03:49
  • arrange(行の並び替え)の説明
    05:18
  • Logical型:導入
    01:16
  • Logical型:Rでの動作
    04:00
  • Logical型:ベクトルでの動作
    04:51
  • Logical型:AND OR条件
    02:44
  • 正規表現1
    01:03
  • 正規表現2
    05:10
  • 正規表現3
    02:41
  • 正規表現4
    02:28
  • 正規表現5
    04:21
  • str_extract(文字列の抜き出し)とmutate(列の作成)
    05:21
  • filter(行の絞り込み)
    06:04
  • 練習問題:tidyデータ
    01:58
  • 正誤情報
    00:09
  • 解答1:tidyデータ
    03:03
  • 解答2:tidyデータ
    05:10
  • 次のレクチャーの補足
    02:13
  • 補足:全角から半角文字への変換、日本語の文字列の取り扱い
    04:20
  • if_else(列内での条件分岐)1
    04:40
  • if_else(列内での条件分岐)2
    02:26
  • case_when(列内での複数条件分岐)
    01:56
  • 特殊加工:fill(空白を埋める)
    02:03
  • 特殊加工:separate(列を割る)
    04:44
  • 特殊加工:gather&spread 導入
    01:32
  • 特殊加工:gather&spread 説明
    04:55
  • 特殊加工:gather&spread Rでの実践
    05:44
  • リレーションの導入
    02:37
  • left_joinの説明
    02:01
  • left_joinのRでの実践
    05:38
  • 最終問題:まとめ問題の説明
    00:57
  • 解答1:まとめ問題
    06:02
  • 解答2:まとめ問題
    03:20
  • 解答3:まとめ問題
    04:00
  • 解答4:まとめ問題
    05:06
  • 解答5:まとめ問題
    04:17

  • セクション6で利用するスクリプト
    00:02
  • Preview01:34
  • 分布をイメージで理解する
    07:32
  • 最小二乗法(LSM):導入
    01:35
  • 補足:傾きと切片
    03:06
  • LSM 解くべき式の考え方
    05:11
  • LSM 補足:微分についての考え方
    07:30
  • Preview04:13
  • LSM 数式での理解2
    04:44
  • LSM 数式での理解3
    05:52
  • LSM 分散と共分散
    05:33
  • Preview07:34
  • LSM Rで実践2
    02:33
  • LSM 線形回帰モデルの結果の読み方1
    08:02
  • LSM 線形回帰モデルの結果の読み方2
    05:59
  • ロジスティック回帰分析(LR):導入
    00:33
  • LR1 状況設定
    01:04
  • LR2 数式での導入1
    05:27
  • LR3 数式での導入2
    01:42
  • LR4 数式での導入3
    02:01
  • LR5 二項分布
    02:47
  • LR Rでの実践1
    02:34
  • LR Rでの実践2
    03:23
  • LR Rでの実践3
    02:06
  • LR 勾配法によるパラメターの推定についての説明1
    02:56
  • LR 勾配法によるパラメターの推定についての説明2
    04:39
  • LR 勾配法によるパラメターの推定についての説明3
    02:01
  • LR 勾配法によるパラメターの推定についての説明4
    02:05
  • LR 勾配法によるパラメターの推定についての説明5
    02:54
  • 正誤情報
    00:38
  • LR 勾配法によるパラメターの推定についての実践1
    06:53
  • LR 勾配法によるパラメターの推定についての実践2
    08:22
  • LR 逸脱度1
    05:26
  • LR 逸脱度2
    05:02
  • LR 逸脱度3
    03:22
  • 重回帰分析 見通し
    00:29
  • 重回帰分析 導入
    02:11
  • 重回帰分析 Rでの実践
    06:25
  • 重回帰分析 結果の読み方
    04:31
  • 重回帰分析 多重共線性1
    02:15
  • 重回帰分析 多重共線性2
    03:02
  • 重回帰分析 モデル評価1
    02:59
  • 重回帰分析 モデル評価2
    10:14
  • 一般化線形モデリング(GLM) 概要の説明
    05:19
  • GLM Rでの説明1
    03:07
  • GLM Rでの説明2
    02:29
  • GLM Rでの説明3
    03:19

  • セクション7で利用するスクリプト
    00:02
  • レポート作成の概要
    00:34
  • Markdownの説明
    00:56
  • Rでの実践1 ファイルの作成
    01:01
  • Rでの実践2 レポートの作成
    08:59

  • まとめ
    00:44
  • 補足:推奨する教科書
    01:04

Instructor

Norimitsu Nishida
産業医学 データサイエンス
Norimitsu Nishida
  • 4.5 Instructor Rating
  • 579 Reviews
  • 2,267 Students
  • 5 Courses

資格:医師、日本産業衛生学会専門医、労働衛生コンサルタント

 DPCデータ、レセプトデータや電子カルテデータの分析とレポーティング業務に過去従事経験あり。

 医療職が目の前のデータを自ら気軽に分析できるようになれば、日本の医療をよりよくできるのでは?と思い、UdemyにRに関する動画を公開しています。

趣味:筋トレ、R、統計の勉強、プログラミング言語の勉強

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