【ITニュース解説】Mastering SVM in R: Classification, Kernels & Model Tuning

R言語を使ってデータ分析を行う上で、まず最初に乗り越えるべき重要なステップが「データのインポート」、つまり外部からデータを取り込む作業である。この作業は、分析の出発点であり、データがどんな形式であっても、それをRの環境で扱える形に変換することが求められる。Rには非常に多くのデータ形式に対応するための機能が用意されているが、ファイル形式ごとに異なる関数を使うため、最初は少し複雑に感じるかもしれない。しかし、一度それぞれのファイルの読み込み方を理解すれば、どんなデータでもスムーズに取り込むことができるようになる。

データインポートを始める前に、Rの作業環境を適切に準備することが推奨される。まず、「作業ディレクトリ」の設定だ。これは、Rがファイルを読み書きする際の基準となるフォルダを指す。通常、プロジェクトごとに専用のフォルダを作成し、そのフォルダを作業ディレクトリとして設定することで、ファイルパスを毎回全て入力する手間を省き、相対パスで簡潔に指定できるようになる。現在の作業ディレクトリは getwd() で確認でき、setwd("フォルダのパス") というコマンドで変更できる。次に、「環境のクリーンアップ」も重要である。Rのセッションを繰り返していると、以前の分析で作成した変数やデータが残ってしまうことがある。これらが原因で予期せぬエラーが発生することもあるため、rm(list = ls()) というコマンドを実行して、Rの環境をきれいな状態にしてから作業を始めるのが良い習慣である。これは、新しい作業を始める際に机の上を片付けるようなものだ。

最も基本的なデータの形式は、テキストファイルやCSVファイルである。これらは、データが特定の区切り文字（タブ、カンマ、セミコロンなど）で区切られて並べられたシンプルな形式だ。例えば、タブ区切りのテキストファイルは read.table() 関数を使って読み込むことができる。この際、header = TRUE を指定することでファイルの最初の行を列名として扱い、sep = "\t" で区切り文字がタブであることをRに伝える。CSVファイルは、カンマ区切りまたはセミコロン区切りが一般的で、それぞれ read.csv() および read.csv2() という専用の関数が用意されている。これらは read.table() の設定済みバージョンであり、より手軽に利用できる。また、ちょっとしたデータであれば、スプレッドシートやウェブサイトからデータをクリップボードにコピーし、read.table("clipboard", header = TRUE) を使うことで、すぐにRに取り込んで分析を開始できる便利な裏技もある。これは、手早くデータを試したいときに非常に役立つ。

より複雑なデータ形式、例えばJSON、XML、Excelファイルなどを扱う場合には、「パッケージ」と呼ばれる拡張機能の導入が必要となる。Rの標準機能にはない特別な機能を追加するために、install.packages("パッケージ名") でインストールし、library("パッケージ名") で使えるようにする。JSON（JavaScript Object Notation）形式のデータは、WebAPIなどでもよく利用される。RでJSONファイルを読み込むには rjson パッケージを使い、fromJSON() 関数を実行する。JSONデータはRでは「リスト」と呼ばれる形式で読み込まれることが多いため、もし表形式の「データフレーム」として扱いたい場合は、as.data.frame() を使って変換すると良い。XML（Extensible Markup Language）やHTML（HyperText Markup Language）のテーブルデータを扱うには、XML パッケージや RCurl パッケージが有効だ。xmlTreeParse() でXMLファイルを解析し、xmlToDataFrame() でデータフレームに変換できる。HTMLページに含まれるテーブルも readHTMLTable() (事前に getURL() でHTML内容を取得する必要がある) で読み込むことが可能だ。Excelファイル（.xlsxや.xls）は、ビジネスで最も頻繁に使われるデータ形式の一つである。RでExcelファイルを読み込むためのパッケージはいくつか存在するが、中でも readxl パッケージが最もシンプルで高速に動作し、推奨されている。read_excel() 関数を使えば、ファイルパスを指定するだけで最初のシートを読み込めるほか、sheet 引数を使って特定のシート名やシート番号を指定して読み込むこともできる。

さらに、統計解析ソフトウェアで作成されたファイル形式、例えばSAS、SPSS、StataなどのデータもRにインポートできる。これらを扱うには haven パッケージが非常に便利で、SASファイルは read_sas()、SPSSファイルは read_sav()、Stataファイルは read_dta() といった専用の関数が用意されている。また、MATLABの.matファイルは R.matlab パッケージの readMat() 関数で、Octaveのデータは foreign パッケージの read.octave() 関数でそれぞれRに取り込むことが可能だ。

システムエンジニアにとって特に馴染み深いのが「リレーショナルデータベース」からのデータ取得だろう。Rは RODBC パッケージを使うことで、ODBC（Open Database Connectivity）接続を通じて様々なデータベース（Microsoft SQL ServerやAccessなど）と連携できる。まず odbcConnect("DSN名", uid = "ユーザー名", pwd = "パスワード") でデータベースに接続を確立する。DSN（Data Source Name）は、データベース接続に必要な情報（サーバー名、データベース名など）をまとめた設定のことだ。接続後、sqlFetch() 関数を使えばテーブル全体を読み込むことができ、sqlQuery() 関数を使えばSQL文を直接実行して、クエリ結果をデータフレームとしてRに取り込むことが可能になる。データの取得が完了したら、odbcClose() でデータベースとの接続を必ず閉じるようにする。これは、データベースのリソースを解放し、セキュリティを確保するために非常に重要な手順である。

データのインポートをよりスムーズに行うためには、いくつかの共通のヒントがある。まず、データファイルの最初の行は列のヘッダー（列名）として使うようにする。これにより、データの意味が明確になる。また、列名はユニークで、大文字・小文字を区別してRが正しく認識できるようにする。シンプルな命名規則（例えば、var_name や varName のように）を使うと、後々の操作が楽になるだろう。データの中に欠損値（データがない部分）がある場合は、Rが標準で認識する NA（Not Available）という形式に統一しておくことで、統計処理や分析の際に適切に扱えるようになる。ファイル内に分析に不要なコメントや特殊な記号がある場合は、事前にそれらを取り除いておくことも重要だ。そして、Rのコードを記述する際には、一貫したスタイルで記述することで、コードの可読性が高まり、将来の自分や他の人が理解しやすくなる。

これらの多様なインポート手法を習得することは、Rを使ったデータ分析の旅の始まりに過ぎない。CSV、TXT、JSON、Excel、XML/HTMLファイルから、SAS、SPSS、Stata、Matlabといった専門ソフトウェアのデータ、さらにはリレーショナルデータベースからの直接接続まで、Rはほとんどあらゆるデータソースに対応できる強力なツールである。一つの目標を達成するために複数の方法があるのもRの特徴であり、それぞれの状況や個人のワークフローに最適な方法を見つけることが、効率的なデータ分析へと繋がるだろう。