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背景ある日ふと思いました。Adoの『踊』って曲は本当に踊りやすいのか！？ということで（どういうこと？）『踊』の踊りやすさを調べてみようと思います！どうやって踊りやすさを数値化しようかと考えてたらなんとSpotifyが数値化してくれてました！（ありがとうSpotify✨✨）SpotifyのAPIを使うと曲ごとに数値化された以下の指標を取得できるようです！今回は・danceability（踊りやすさ）を利用して『踊』がどれほど踊りやすいのかを見ていきたいと思います👍週間TOP50との比較まずは人気曲と比較してどれほど踊りやすいのか調べました！(2022年初頭（詳細は忘れました）のspotifyランキングの人気曲です)その結果がこちら！！『踊』は11位ということですが…『踊り子 / Vaundy』に負けて『Permission to Dance / BTS』に勝ってる！！（なんだこのダンス曲の序列は！？）とりあえず『踊』は人気曲の中ではそこそこ踊りやすいということですね!(^^)!その他を見るとやはりK-POP（IVE, TWICE, Kep1er, BTSなど）は強いですね…『ヨワネワキ』や『きらり』が上位で健闘してますが、一歩及ばずというところでしょうか。タイトルに"踊"が入った曲との比較『踊り子』より踊りにくいということが分かったことで、他の"踊"る系の曲と比較してみようと思いました！曲タイトルに「踊」が入っていれば踊る曲だろう、という安直な考えでデータを抽出して比較した結果がこちら↓Adoの『踊』は321曲中44位という上位ではあるものの微妙な結果に…（上図の赤枠）ただよく見

背景マイブームのテキストマイニングについて調べてたら「word2vec」というものが出てきました。調べてみたら、、、実に面白い。（cv福山雅治）ざっくり言うと、単語をベクトルで表現して足し算や引き算したり、似ている単語を抽出したりできるらいいです。（素人考え）ということで、これらを参考にして私の大好きなポルノ（意味深）の歌詞を分析してみました！Word Cloudで頻出単語を可視化とりあえずポルノグラフィティの歌詞データを集めて、単語に分解して動詞・形容詞・名詞のみを抽出してWord Cloudで可視化してみました！（情報過多）歌詞で使われている回数が多いほど大きく表示されているので、全体像を把握するのに役立ちます。「君」「あなた」「自分」「心」といった単語がよく使われていることがわかります。（この辺は他のアーティストでも同じになりそう）「誰」「どこ」「？」も大きいので、ポルノグラフィティは"よく問いかけてる"説を提唱しておきます！（左上の「Baby」を見て、"ヒトリノ夜（インディーズ版）"を思い出した人とはいいお酒が飲めそうですw）「幸せについて本気出して考えてみた」結果は？歌詞の可視化が終わったところでここからが本題です。2002年にリリースされた8thシングル「幸せについて本気出して考えてみた」をご存知でしょうか？曲の中で幸せについて考えてくれてますが、答えを出してくれてないんです！！考えた結果としては、「同じところに行き着く」「意外になくはない」という感じです。この未解決問題に決着をつけるべく、ポルノグラフィティが考える"幸せ"とは何なのかをword2vecで探ってみま

２０２３年　４月３日　月曜日 ４月１日　土曜日　１３：３０頃 ランクの変更が　ありました。 coconala（ココナラ）に於いて ビジネスを展開して行く上で必要な事の一つ それは『ランク』を上げて　維持する事。 私は年始に 三月までに『R　レギュラー』 六月までに『B　ブロンズ』 九月までに『S　シルバー』 年内中には『G　ゴールド』を達成するよう 目標を設定しました。 三ヶ月刻みなのは 『三ヶ月ルール』が　あった為。 『Ｂ　ブロンズ』にランクアップした後は 直近三ヶ月の販売実績が ランク継続の「カギ」に　なります。 『Ｒ　レギュラー』は研修期間扱いですが、 一度『Ｂ　ブロンズ』に昇格しちゃうと 販売実績が圧し掛かって来ます。 そういう意味では 『Ｂ　ブロンズ』が　最低ランクで 此処から落ちる事は　無いです。 私は「販売実績」が　１２件で 飛び級で『Ｓ　シルバー』を頂きました。 ほいでも 実績次第で ５～６月には 『Ｂ　ブロンズ』に転がり落ちます。 まだ『リピーター』さんには出逢っておらず 毎日『待機（たいくつ）』な時を過ごしています。 夜間には 『広告管理』システムを活用しつつ ココナラ内での「検索エンジン」での 上位表示を画策していますが、 直近での成果（販売実績）には 届く様子を感じる事は　ありません。 ツイッターにも載せています。 フェイスブックは残念ながら アカウントですか？ 行方不明で　使い物に　なりません。 デジタルに不得手な人が「やらかす」 とんでもない事を「やってのけて」 ログイン手段を 完全に失ってしまったようです。 フォロワーさんも多く居ましたけれど 一瞬

こんにちは。本シリーズでは、Bulk RNA-seq解析の基本から実践までを詳しく解説していきます。第1回目となる今回は、Bulk RNA-seq解析の基本的な概念や目的、必要なデータやツール、そして解析環境の整備方法について詳しく説明します。1. Bulk RNA-seq解析とは1.1 概要Bulk RNA-seq（バルクRNAシークエンシング）は、特定の組織や細胞集団から抽出したRNAをシーケンスし、その遺伝子発現プロファイルを網羅的に解析する手法です。細胞全体の平均的な遺伝子発現量を測定することで、生物学的な状態や変化を理解することができます。1.2 なぜBulk RNA-seq解析を行うのか網羅的な解析：既知・未知の遺伝子を含む全トランスクリプトームを解析可能。発現量の定量化：遺伝子の発現レベルを高精度に定量化できる。比較解析：異なる条件や時間点での遺伝子発現の差異を検出可能。2. Bulk RNA-seq解析の目的差次的発現解析：異なる条件間で発現が変動する遺伝子を同定。クラスタリング解析：遺伝子やサンプルの発現パターンに基づく分類。パスウェイ解析：発現変動遺伝子が関与する生物学的経路の特定。新規転写産物の発見：未知の遺伝子やスプライシングバリアントの検出。3. 必要なデータとツールの紹介3.1 必要なデータRawデータ（Fastqファイル）：シーケンサーから得られる生データ。リファレンスゲノム配列：解析対象生物のゲノム配列（FASTA形式）。遺伝子アノテーション：遺伝子の位置情報を含むデータ（GTF/GFF形式）。3.2 主なツール品質評価ツールFastQC：シーケ

データ構造をヒートマップで確認「visdat」パッケージがお勧めです。Googleなどで「からだにいいもの visdat」と検索いただくとコマンド例を確認することが出来ます。以下、出力例です。あなたの解析が楽になりますように。

・統計を扱っているがどのレベルのものを扱っているのか分からない…。・実際に依頼するときのイメージが分からない…。そういったご不安があるのではないかと考え、今後もポートフォリオを更新していこうと思っていますので、ぜひみていただければと思います！今回は心理統計をもとに以下のような分析をしてみました！ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー【BIG5性格特性データの分析】本分析では、BIG5性格特性（外向性、神経症傾向、調和性、誠実性、開放性）のデータを用いて、統計的手法を適用し、性格特性の分布や相関関係を明らかにしました。加えて、クラスタリング分析や主成分分析を実施し、データのパターンを探索しました。1. データの前処理CSVファイルをRで読み込み、欠損値の有無を確認。欠損が見つかった変数（country, O10）を除外し、クリーンなデータセットを作成。各性格特性のスコアを合算し、新たな変数として追加。2. データの分布の可視化ggplot2を用いて、BIG5の各特性（Extraversion, Neuroticism, Agreeableness, Conscientiousness, Openness）のヒストグラムを作成。各特性のスコア分布を視覚的に確認し、データの偏りを把握。3. 相関分析各性格特性間の相関行列を作成し、数値的な関係を分析。ggcorrplotを用いたヒートマップにより、特性間の関連性を可視化。4. クラスタリング分析BIG5のスコアを基にデータを標準化し、K-meansクラスタリングを実施。factoextraを用いて、最適なクラスタ数

空白を含む文字数のカウント、空白の削除、文字列の置き換え、文字列の切り出しに関するコマンドです。#文字列の例、半角空白含めて16文字 # KARADANI EMONO Test <- " KARADANI EMONO " #文字数を確認 nchar(Test) [1] 16 #半角空白を全て除く gsub(" ", "", Test) [1] "KARADANIEMONO" #先頭の半角空白を除く gsub("^ ", "", " KARADANI EMONO ") [1] "KARADANI EMONO " #最後尾の半角空白を除く gsub(" $", "", " KARADANI EMONO ") [1] " KARADANI EMONO" #文字列から一部を取り出す #4から11文字までを取り出す substring(Test, 4, 11) [1] "RADANI E" #文字列の5と6文字目をXXに置き換える substring(Test, 5, 6) <- "XX" #置換前 [1] " KARADANI EMONO " #置換後 Test [1] " KARXXANI EMONO " #空白を含む文字列を指定の長さで切り出す strtrim(Test, 9) [1] " KARADANI" #文字を指定した内容で分割 #文字Aで分割 #指定した文字は消えてしまします #結果はlistなのでunlistでベクトルにしています。 unlist(strsplit(Test, "A")) [1] " K" "R" "D

からだにいいもので紹介した、思いつくままに日常的に使用するRのコマンドです。#パッケージのインストール #CRANから:install.packagesコマンド install.packages("パッケージ名")#パッケージの読み込み:libraryコマンド library("パッケージ名") #配列からランダムにデータを取得:sampleコマンド #例:重複ありで10個のアルファベットを取得する sample(LETTERS[1:24], size = 10, replace = TRUE) [1] "B" "G" "S" "E" "E" "G" "X" "H" "R" "E" #データのクラスを確認する:classコマンド class(LETTERS[1:24]) [1] "character" #引数に値を格納:<- #数値以外にも文字なども格納できます x <- 1 x [1] 1 #文字データを結合する #pasteコマンド #例1;個別データを結合 paste("karada", 10, "いいもの", sep = " ") [1] "karada 10 いいもの" #例2;配列データを結合 paste(c("karada", 10, "いいもの"), collapse = ",") #paste0コマンド #例1;空白なく個別データを結合 paste0("karada", 10, "いいもの") [1] "karada10いいもの" #dataframeの作成:data.frameコマンド TestData <- data.frame(Data

coconalaでお問い合わせいただく「Rに関するご質問」を拝見すると、Rを始めた方が大変多いです。そのため、ブログ「からだにいいもの」の内容ではパッケージの利用方法の例はわかるが、Rを使いこなすコツは少しわかりにくいのではないかと感じています。そこで、Rで出張解析ではコツを紹介していきたいと思います。コツと記述しましたが、大げさなものではなく、少しウェブで検索すると知ることが出来る非常に簡素な一言の情報です。今日のコツです。Rはインストールしただけでもコンソールよりコマンドを入力して利用することが出来ます。しかし、コマンドの保存や修正、実行時に発生するオブジェクトの内容は簡単に理解することが出来ません。そんな問題を解決するオープンソースのソフトウェアとして「RStudio」があります。リンク先はcoconalaブログでは紹介できませんが、「RStudio」とGoogleで検索いただくと簡単に入手することが出来ます。ぜひ、「RStudio」を導入してください。あなたの解析が少しででも楽になりますように。

～ park と person は全然違うんです！ ～r の発音のやり方の違い： r が絡む場合で「アー」と発音する場合に 間違える方が多いので、あらためてお伝えしますね✌ ＊発音記号に関しては、 　使用している単語帳、サイトにより違う場合アリ！ 　これはアメリカ英語の説明になります。 ーーーーーーーーーーーーーーーーー ①　発音記号【 ɑːr 】　ex) park口を縦に大きく開けてから r の音を出す場合 ②　発音記号【 ɜːr 】＆【 ər 】ex) person最初から口をあまり開けずにこもる音を出す場合 ーーーーーーーーーーーーーーーーーー ①　シンプルに【 /ɑː/＋/ r / 】なので  /ɑː/ の口を縦に大きく開けて出す音の後に そのまま舌を奥に引いてこもる音を出します。 しっかり母音の「アー」を出してから移行するので 口は大きく開いたままです✌ market , start , party , car などがよく出てきますね！ ② 【ɜːr 】（アクセントの位置の場合の表示） 　　【 ər 】 (アクセントなしの場合の表示) これは直前についている子音や母音の音を出した直後に 素早く舌を引き、「ァー」とこもる音を出します✌ なので、最初から口をあまり開けずにこもる「ァー」になります。 work , first , early , further , year など。 こもる音を意識するのは同じですが 口の開き方に違いがあるのはこの「ァー」という響きだけなので 発音のやり方で迷ったら発音記号を見ることをおススメします😊✨

まず、母音 /ɑː/ 「アー」, /ɔː/ 「オー」は音の出所は一緒なんです！アメリカ英語でアクセントの位置になる " o " の部分は/ɑː/ または /ɑ/ と表示されるケースが意外と多いです。 まず、口を縦に大きく開けて「ア」という感じにします。 この時、舌の奥のあたりを下に押し付けて 喉を大きく開けるようにするのがポイントです！ 喉の奥から「アー」と音を出すと /ɑː/ のようになります✨ 上で言ったように、実は、この音の出所は /ɔː/ とまったく同じなんです。 /ɔː/ の場合は、上で説明した口のフォームから 少しだけ下あごを前に出すような感じで口を丸め 「オー」と奥から音を出します！ なので、この音の出し方ができると2つの母音を攻略することが可能です😊これを踏まえて・・・park や pork の発音は「アー　オー」という響きなのですが 母音 /ɑː/ 　/ɔː/ 「アー　オー」と r の音を順番に出していかないといけないやり方になります。 なので、 "ar" "or" の音は【 /ɑː/ (アー) ＋ r (ァ―) 】【 /ɔː/ (オー) ＋ r (ォ―) 】 の ２つの音のイメージになります！ 母音の　/ɑː/ /ɔː/ の音を出した後に 初めて、舌先または舌の前あたりを上にあげて、 奥に持っていき「ァ―　ォー」と続けます。 この時の音が r のこもる音になります✌ 日常会話では、一瞬の作業になりますが 最初はゆっくりでOKなので確実にできるように練習してみてくださいね✨