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Visual R Platform ver.1.5 新機能紹介

データビューアーを刷新

Visual Analytics Platform 同様の操作が可能なデータビューアーに刷新しました。
描画可能なグラフの種類が増え、またビューアー上でフィルタリングやソートを行うことも可能です。
より分析データを確認しやすくなりました。


データビューアー

新データビューアー (クリックすると画像を拡大します)

アイコンの新規追加 / 改良

以下のアイコンが新規に追加または改良されました。新機能詳細は下記の「統計アイコンの機能向上」と「データ操作アイコンをより使いやすく」をご覧ください。

フォルダアイコン名新規 / 改良
前処理離散化新規
離散化 (適用)新規
R ファイルインポート新規
R ファイルエクスポート新規
前処理 / 再配置マトリックス化改良
リスト化改良
転置改良
データサマリ正準相関改良
検定t 検定改良
独立性の検定改良
1 元配置分散分析改良
ウィルコクソン順位検定改良
クラスタ分析K-Means 法改良
階層型クラスタリング改良
多変量解析主成分分析改良
時系列解析自己相関・ラグプロット改良
ニューラルネットワークニューラルネットワーク改良

R ファイルインポート / R ファイルエクスポート

従来のファイルドラッグアンドドロップ形式のデータ読み込み方法に加えて、ダイアログ上でのファイル指定によるインポート / エクスポートが可能になりました。
これにより、R コマンドエクスポート時にファイル名を変更しての操作が可能となり、利便性が上がるほか、 .Rdata など、既存の R 作業領域の読み込みが可能になります。
また、 Excel ファイルをダイレクトに R データにする機能も持ちます。


R ファイルインポート

R ファイルインポート (クリックすると画像を拡大します)

R ファイルエクスポート

R ファイルエクスポート (クリックすると画像を拡大します)


統計アイコンの機能向上。より柔軟な分析が可能に

  • t 検定:第 2 列として、データを 2 群に分けるデータの指定機能を追加しました。
  • 独立性の検定、1 元配置分散分析、ウィルコクソン検定、正準相関:欠損値があった場合の処理方法が選択可能です。
  • K-Means 法:欠損値があった場合の処理方法が選択可能、正規化をするオプションが追加されました。
  • 階層型クラスタリング:欠損値があった場合の処理方法が選択可能、デンドログラムの項目名の選択が可能です。
  • 主成分分析: Biplot でラベルとして表示するデータ項目の選択が可能です。

データ操作アイコンをより使いやすく

  • マトリックス化:項目名のプリフィックスの指定、列名重複があった場合の処理が指定可能です。
  • リスト化:リストにする時の列名が指定可能です。
  • 転置:転置する列を、データ形式の確認をしながら選択可能です。
  • 離散化、離散化 (適用) :数値データの離散化が可能です。また、それを異なるデータに適用することもできます。

RGuiInput の機能向上

vrp.RGuiInput 関数が拡張され、実行した時に指定された値を保持することができるようになりました。

サンプルプロジェクトの追加

クロス集計のサンプルプロジェクトが追加されました。
RGuiInput を使ったサンプルとしてもご利用いただけます。