統計解析ソフトRの機能が網羅的に執筆された
Q1.現在の職種を教えてください
- 経営者
（2票） - データアナリスト/データ分析コンサルタント
- 研究開発職
- データエンジニアという名のなんでも屋
- CTO
- 医師
なんと2名の執筆者が経営に関わっていました。Rユーザは経営も得意なのでしょうか。
Q3.Rを利用する場面を教えてください
- 統計モデリング
（3票） - レポーティング
（3票） - 予測モデル構築
（3票） - 経営収益分析
（2票） - とりあえずサクッと集計
やはり、
Q2.普段業務で使っているプログラミング言語を教えてください
- R（7票）
- Python
（4票） - Go
- Julia
- C++
- ※Excel
（2票）
Pythonが堂々の2位。半数の方が業務で使っています。プログラミング言語ではありませんが、
Q4.Rの便利だと思う機能を挙げてください
- dplyrパッケージ
（5票） - knitrパッケージ
（3票） - 可視化
（2票） - shinyパッケージ
（2票） - rmarkdownパッケージ
（2票） - rstanパッケージ
- magrittrパッケージ
- 予測モデル作成
- API
- バッチ
- S3クラス
データ整形に欠かせないdplyrパッケージに5票入りました。
Q5.Rを利用するときに参考にするWebサイト、文献を教えてください
- ヘルプドキュメント
（4票） - Stack Overflow
（3票） - Google検索
（3票） - パッケージの公式サイト
（2票） - 同僚
- ソースコード
- データサイエンティスト養成読本 R活用編
- R-Tips
- R Internals
（Rの実装） - r-wakalang
- ホクソエム
ヘルプドキュメントを読み込む方が多いようです。RのSlackコミュニティ
Q6.いま注目している技術を教えてください
- 【R関連】
- 【プログラミング関連】
- Go言語
- Julia
- Rust
- Nim
- 【分析関連】
- オンライン異常検知
- 因果推論
- (逆)強化学習
- SVM
（サポートベクターマシン） とBN （ベイジアンネットワーク） のディープラーニングのような計算省略方法による手法の進化に関わる研究 - ストリーム学習
- 異常検知
- 進化計算の分野で自分の博士課程時代の研究が有効かどうか
- ブロックチェーン
- 金融系で使えそうな分析技術
この設問にはさまざまな種類の回答がありました。
Q7.パーフェクトRのお勧めの章を教えてください
- 全部
（4票） - 1章
- 3章
- 20章
- 24章
アンケートの結果としては全部お勧めということが分かります。
いかがでしたでしょうか。アンケートの中では
- Part1 R Overview
- 1章 R概説
- Part2 R言語仕様
- 2章 R言語の基礎
- 3章 データ型
- 4章 式、
制御構造 - 5章 変数
- 6章 関数
- Part3 データハンドリング
- 7章 データ入出力
- 8章 データ加工
- Part4 データ可視化
- 9章 古典的なデータ可視化
- 10章 モダンなデータ可視化
- 11章 インタラクティブなデータ可視化
- Part5 データ分析
- 12章 データ分析で使用される手法の整理
- 13章 クラスタリング
- 14章 クラス分類・
回帰 - 15章 時系列解析
- 16章 頻出パターンの抽出
- Part6 実践的な開発
- 17章 コマンドラインアプリケーション
- 18章 Webアプリケーション
- 19章 レポーティング
- 20章 パッケージ開発
- 21章 チューニングの原則
- 22章 パッケージによる高速化
- 23章 他言語の利用と他言語からの利用
- 24章 Rcpp
Rの特長を押さえた上で、