One of my favorite things is ...

2020.01.27
XML
カテゴリ: データ分析
 html形式やPDF、Word形式のレポートなどを簡単に作成できる「R Markdown」の便利な機能を利用すると、定型の週次レポートなどの作成を自動化できます。

 「RPA」が人気になっているようですが、
R Markdownを利用する方法では、すべて無料のアプリで対応することができます。 R Markdownで 対応できる処理内容であるかどうかを初期費用ゼロで試すことができます。

 学術研究者が「R」を利用しているというイメージが強いですが、研究分野以外でも「R」は役立ちます。


なお、R Markdownについては、 こちらの連載記事「 R Markdownで楽々レポートづくり」 がとても参考になります。

 さて、 こちらのインフルエンザの「定点当たり報告数」の記事は
R Markdownで作成したhtmlをそのまま貼り付けています。楽天ブログでは、R Markdownで作成したhtmlをそのまま貼れないため、Bloggerのページに貼っています。R Markdownで作成したhtmlには、グラフの画像情報もすべて含まれています。

↓自動処理によって、データを更新して、3分程度で下記のようなレポートが完成します。


 R Markdownで、データを更新すると、グラフが更新されるようになっていますが、文章部分では、まだ
インラインコード 」を使用していません。今後作成する記事では、 インラインコード 」を活用していきます。

 R Markdownで、「 インラインコード 」を活用すると、定型の文章中に当該週の数字、前年比、前週比などの計算結果を自動入力することができます。もう、電卓をたたいて、前年比や前週比の計算結果をレポートに手入力する必要はありません。

 文章中にある  `r wnumt` `r if(Z > Y) "増加" else "減少"` `r round(Z/X*100,digits=2)`  など、 `r ... ` という「`」で囲った部分
がインラインコードです。Rの変数の値やRの処理結果が、その部分に表示されます。

`r if(Z > Y) "増加" else "減少"` の記述によって、今週の数字(Z)が前週(Y)を上回っていたら、「増加」、下回っていたら「減少」というように表示させることができます。

 下記にR Markdownでの
記述例と出力結果例があります。数字や計算結果が自動で文字列として文章中に表示されるので、定型レポートの作成が非常に簡単になると思います。


<変数の設定>
レポートの文章 中の「インラインコード」にすべてのRの処理のコードを入れる訳ではなく、複雑な処理は文章とは別に処理する形になります。
wnumt <- 3
wrow <- 12
#df_infには、 国立感染症研究所からダウンロードしたデータを入れています。下の表のように、 行が年、列が週のデータです。年をまたぐ場合には、縦型(ロング型)のデータ形式にしておく方がいいかもしれません。前年比、前週比のグラフは、ロング型データを基にしています。



Z <- df_inf[wrow ,wnumt+1] #12行、4列目に今週(第3週)のデータがある場合

#前週のデータ
if (wnumt <= 1)  Y <- df_inf[wrow-1,53] else  Y <- df_inf[wrow ,wnumt]
#前年のデータ 
X <- df_inf[ wrow-1 ,wnumt+1]  




<R Markdownでのレポート本文の記述例>
「インフルエンザの定点当たり報告数」は、2020年の第 `r wnumt` 週(1月13日~1月19日)では `r Z` で、前週の `r Y` から `r if(Z > Y) "増加" else "減少"` しました。

 第 `r wnumt` 週は、前年比 `r round(Z/X*100,digits=2)` %、前週比 `r round(Z/Y*100,digits=2)` %となっています。
 下のグラフは、第 `r wnumt` 週(1月13日~1月19日)のものです。



<レポート本文の出力結果:太字部分が自動表示の部分です>
「インフルエンザの定点当たり報告数」は、2020年の第 3 週(1月13日~1月19日)では 16.73 で、前週の 18.33 から 減少 しました。
 第 3 週は、前年比 31.03 %、前週比 91.27 %となっています。
 下のグラフは、第 3 週(1月13日~1月19日)のものです。  



とりあえず、「R」を始めるのに参考になります



RStudioの環境はとても便利です。私もRStudioを利用しています。


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Last updated  2020.01.31 20:00:02
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