User Local社から「Instagram解析ツール」がリリース！

「Social Insight」「Socail Insight」「無料のテキストマイニングツール」等、非常にクオリティの高いサービスを続々リリースするUser Local社からまたもや新サービスがリリースされましたっ！

Instagram解析ツール

当サービスで出来ること

１．利用者の興味やハッシュタグを調査

－ハッシュタグつき投稿を品詞別にテキストマイニング
　－投稿ユーザー、写真・本分をExcelファイルに出力
　

２．自社・他社のファン・反響をデータ分析－

－自社・他社アカウントのファンを分析（フォロワー数、フォロー数、投稿数）
　－フォロワーの属性や行動を詳しく分析（男女比、興味関心、アクティブな時間／曜日）

３．投稿内容、位置情報を可視化

－どこで写真が投稿されたかマッピング
　－Instagramアカウント以外も分析可能


　同社サイトから操作／分析アウトプット画面もわかる資料が無料ダウンロード出来ますので、是非ご覧ください！


＜参考ページ＞
超絶簡単！「UserLocal(ユーザーローカル)テキストマイニング」サービス
http://sapporomkt.blogspot.jp/2015/07/userlocal.html

ユーザーローカルの無料RT分析ツールで飯田里穂 (りっぴー)等を調べてみた。
http://sapporomkt.blogspot.jp/2015/08/rt.html

「嵐」札幌ドームコンサート周辺のTwitterを集めてみた。

　昨日から3日間、国民的アイドルグループの「嵐」コンサートが札幌ドームで開催中です。





＜2015年11月22日（日）追記＞
更に3日分の「嵐」データを大規模に収集・分析したエントリーもどうぞ。
熱狂！「嵐」札幌ドームコンサートのTwitterとブログを分析してみた。http://sapporomkt.blogspot.jp/2015/11/twitter_22.html
　

11/13(金) ～ 11/15(日) ARASHI　LIVE　TOUR 2015 Japonism  
http://live-events.a-jp.org/soko/evg/1965.html

　昨日の道内ニュースも札幌ドーム周辺から複数中継がありましたね。ファンの皆さんが開場を心待ちにしている様子など、本当に一大イベントであることがわかる盛り上がり。

　そんな私は深夜まで一人寂しくお仕事だったのですが、寂しすぎたので、そんな会場の熱気感だけでもおすそ分けしてもらいたく、こんな実験をやったとです。

 札幌ドーム周辺のTweetを収集してみた。

　以前、当ブログでもご紹介しましたが、GPS（位置情報）を有効にしたまま、スマホをTwitterを使うと、「どの場所でつぶやいたか」がわかります。

北海道エリアでつぶやかれているTwitterデータをタダで取得するのだ！
http://sapporomkt.blogspot.jp/2015/02/twitter.html

１．座標情報を取得

下記エリアでBounding Boxをサービスを使って座標情報を取得します。当日17：00～22：00まで取得したのですが、待ち行列も考えて意図的に広い範囲を設定しました。

※Bounding Boxを知りたい方は下記をご参照のこと。
Twitter分析に便利？　Bounding Box検出ツール
http://sapporomkt.blogspot.jp/2014/12/twitterbounding-box.html

２．Twitter APIからデータ収集＆データクリーニング

Twiitter APIからデータを収集します。当データには、顔文字や機種依存文字が満載なので、各種ツール（秀丸マクロ等）を駆使してデータ内容を整えます。
※ちなみに、ダウンロード直後の総データ量は243KB。Tweetのテキストデータにしては結構集まりました。

集計結果のご紹介

　まずは、Twitter内に含まれている単語のランキング。「嵐」が24件ありました。一見少ないように見えますが、逆にかなり多いです。今年、札幌ドームで開催された日本ハムファイターズ開幕戦で登板した「大谷（投手）」は5件程度でした。

　3位にある「北海道」は、こんなつぶやきでした。

「嵐！japonism！in北海道！」
「北海道もAAALIVE3日間。せめて2日間やってほしい」
「I’m at 札幌ドーム (Sapporo Dome) in 札幌市, 北海道」※SNSのチェックイン
「嵐さんのライブに来た (@ 札幌ドーム (Sapporo Dome) in 札幌市, 北海道) 」

今度は、MDS（多次元尺度構成法）でプロットしたマップです。
ちょっとこちらではわかりにくいですね。

　こっちの方がわかりやすいかも。右側の「待つ」はこんなつぶやきでした。
ただ、事前に報道されていたなのか、あまりTwitter上では会場前や終了後の混乱は見受けられませんでした。

「あーやっぱり地下鉄苦手だわー、お金使いすぎた(Ｔ＿Ｔ)来月に期待するしかないなー」
「何十分待たせるのよ。。いくらなんでもイライラ限界(#・∀・)」

　ちなみに、他のTwitterサービスで今回のコンサートに関する発話量を調べたらこんな結果に。すごい盛り上がりですね！！（「札幌」かつ「嵐」かつ「コンサート」が含まれているつぶやきのみカウント）

　本日もかなりのファンの皆さんが札幌ドームに集結するものと思われます。地下鉄沿線にお住まいの方は普段より時間に余裕を見て動かれた方がいいかも。
嵐ファンの皆様、たくさん楽しんでくださいね！！＾＾

「星野リゾート」に関するソーシャルデータを集めたら、やっぱり「トマ（略）」。

　「星野リゾート」というワードが含まれているソーシャルデータ（今回はBlogのみ）をガサって集めて分析しました。
その結果、わかったことは「トマ○」に関することでした。

・・・「トマト」かもしれません。いや、もしかして、「トマコマイ」かも。字数オーバーとか突っ込みせずに、最後まで読んでください。短いので・・・

 やったこと

　下記条件で検索したソーシャルデータに対し、テキストマイニングを行いました。

・クローリング期間：2015年10月13日（火）～11月12日（木）
・クローリング範囲：ブログのみ
・言語：日本語のみ
・検索ワード：「星野リゾート」のみ
・件数：832件
　

分析結果

　さぁ、楽しみになってきました。やはり、「ト・マ・ト」でしょうか？
それとも「機関車トーマス」でしょうか。僕は「パーシー」が好きです。優しいんだもの。

　まず、発話量のグラフです。11月11日（水）にズドーンと伸びてます。
ひょっとして、どこかで、新聞とか、北海道新聞とかに載る、大きなニュースがあったのでしょうか？？
な・謎です。

　

　さて、謎は深まるばかりです。
今度は、各単語の出現回数を調べてみましょう。
上位を見ていくと、「中国」や「買収」といった単語が数多く出現しています。
ひょっとして、どこかのリゾート地が外資系によって買収でもされたのでしょうか？？
謎がますます深まってきましたね。果たして、原因を突き止めることが出来るのでしょうか？？

　 今度は、同じデータを「MDS（多次元尺度構成法）」でプロットしてみましょう。
おっと！！右側に「トマ○」なんとかの文字が見えそうですが、ちょっとゴチャゴギャして読めませんよね？しかしながら、「外資系が買収」したのは間違いなさそうです！

　ちなみに、「次元2」近辺にあるのは、「奥入瀬渓流ホテル」という同社の人気宿ですね。

　「トマム」！！
なるほど！なるほど、「トマム」だったのですね。
今回話題になったのは、下記ニュースであることが、ようやく、ようやくわかりました。

--------------------------------------------------------------------------
トマム、中国企業が１８３億円で買収　星野、運営は継続
11/11 16:08、11/12 01:51 道新WEB

　【北京鈴木徹】中国の民間複合投資会社、復星集団（上海）傘下の上海豫園（よえん）旅游商城（同）は１１日、上川管内占冠村のリゾート施設「星野リゾートトマム」を約１８３億円で買収すると発表した。中国人の間で人気が高い同リゾートを所有することで、収益拡大が見込めると判断した。実際の施設運営は星野リゾート（長野県軽井沢町）が引き続き受託する。
--------------------------------------------------------------------------

・・・えーっと、怒らないでくださいね。たまにはふざけてみたくなったんです。
今度は、外国語でやってみようかなー。ふふふ。

【札幌イイコト】「スポットウォーキングさっぽろ」の簡易スロープ設置

　最近、「札幌市で展開されているイイコト」を紹介する仕事をさせて頂いております。具体的な成果物は来年公開となりますが、それまでに微力ではございますが、「札幌イイコト」を随時ご紹介させて頂きます！

 　栄えある第一回は、「スポットウォーキングさっぽろ」さんです！

 「スポットウォーキングさっぽろ」とは？

 月に１度、障がいを持った人やそうでない人が一緒にランチ。その後地下鉄や市電に乗ったり、季節毎のお祭りやイベントを楽しみながら街を楽しむ中で、車椅子や体に不自由を抱える人の"あるある"を共有しています。そこで参加者が感じた"気づき"をFacebookやホームページ、LINEアカウントを通じて広く一般に公開中です。

　スポットウォーキングさっぽろ

　
　

 どんな活動をしているの？

　スポットウォーキングさっぽろは、行政や制度に頼らず街全体で"障がいを持った人の外に出る"を支える仕組みをまずはこの札幌に築くべく、協賛店舗さまの応援のなか、グルメサイトの運営や、制度の穴を埋める有償ボランティア事業、その場所その場 所のオーダーメイド、お店の雰囲気にあわせたスタイリッシュな簡易スロープの設置等を行っています。

１．飲食店様の協賛募集中！

この全国初の試み、誰もが楽しめる、体が不自由になっても歳をとっても楽しみを諦めなくて良い、素敵なまちづくり に協賛いただける飲食店様を募集しています！

２．有償ボランティア登録を募集しています。

無理のない程度で、みんなの時間を、ほんの少しだけいただきたい。そのほんの少しだけが集まり、上記の仕組みが根付いた素敵な街にしてい きたい！そう考えています！

３．ボランティア登録はLINE公式アカウントで♪

同時に、車椅子に優しい飲食店情報、街の気づき、お得情報等を受け取れます。LINE公式アカウントも公開中です。



　実は、僕（小田）は、この「札幌イイコト」に関するお仕事をさせて頂く前から、当団体のFacebookアカウントをフォローさせて頂いてました。写真だけではなく、動画も公開されていますので、是非、フォローの程、お願いいたします！　とってもイイコトなので、今後もどんどん拡がって欲しいですね＾＾



スポットウォーキングさっぽろFacebookページ　
https://www.facebook.com/kokofuben/

【話題のフォルクスワーゲンからメールきた】安心してください、日本仕様車は大丈夫です（たぶん）

　先日、フォルクスワーゲンからお詫びメールが届きましたが、その続報です。

いま話題のフォルクスワーゲンからお詫びメール来た。
http://sapporomkt.blogspot.jp/2015/09/blog-post_25.html

今回のお知らせメール

　自分は、「ゴルフ TSI trendline」に乗っているのですが、今回は「ディーゼルだから大丈夫」って思ってました。・・・でも海外ではガソリン車（ハイオク）も不正が確認されたということで戦々恐々としていたわけです・・・。

　そんな中、「フォルクスワーゲン　グループ　ジャパン株式会社」から送信されたメールが以下です。

　画像だと見づらいので、以下原文そのままご紹介します。

-----------------------------（以下：メール原文）-----------------------------

フォルクスワーゲンオーナーの皆さまへ

フォルクスワーゲンドイツ本社からの11月3日付のプレスリリースにて、排ガス問題の内部調査により、CO2 排出量の不正が確認されたことを発表しております。（No.392/2015）

この問題では、ディーゼル車以外にも気筒休止機構付き1.4L TSIエンジンが対象となっておりますが、ドイツ本社にて改めて調査した結果、日本仕様の車両は、日本専用の排出ガス試験モード（JC08 モード）での試験を実施しており、今回の問題は該当しないことが確認されました。

日本の皆さまには、度重なるご迷惑、ご心配をおかけしましたことを改めてお詫び申し上げます。

なお、詳細につきましては、下記リンク当社ホームページにて掲載をしております。
http://info.volkswagen.com/jp/ja/home.html

フォルクスワーゲン グループ ジャパン株式会社
（お問い合わせ先：フォルクスワーゲン カスタマーセンター　0120-993-199）

-----------------------------（以上：メール原文）-----------------------------

 　正直、ユーザーとしては忸怩たる思いはありますが、ちょっと「ホッと」した感はあります。
信用回復に向けて、引き続き頑張ってほしいものですね。

【R言語】dplyr,tidyr関数で「ディープインパクト」全産駒の内訳を集計したくなったの

　先日は、R言語の「table関数」を使って「ディープインパクト」全産駒の内訳を集計しました。ただ、アウトプットのデータ形式がtableのため、降順がしづらいのがちょっとストレスでした。

【R言語】どうしても「ディープインパクト」全産駒の内訳を集計したくなったの＜調教師別クロス集計＞。
http://sapporomkt.blogspot.jp/2015/11/r.html

　今回は、dplyr関数とtidyr関数を使ってデータフレーム形式上で集計と降順並び替えを試してみます。

　ちなみに、今回の作業課題は「生産牧場と産駒を預かる調教師の関係を検証してみよう！」です。
　

ソースコード

# 両パッケージをインスール。
install.packages("tidyr")
install.packages("dplyr")

# 両パッケージをロード。
library(tidyr)
library(dplyr)

# 「生産牧場」別に「調教師」の数をカウント。
df1 <- count(deep_1.dat,生産牧場,調教師)

# 縦形式のデータで見づらいので、横形式に展開。
df2 <- spread(df1, 調教師, n)

# カラム数をチェック。1列目が「生産牧場名」なので、2～146列目が集計対象(「調教師列」)であることがわかります。
ncol(df2)

# データフレームに列を追加する「transform関数」で集計対象列の合計値を格納。
# NAが混入しているデータなので「na.rm=TRUE」を忘れずに。
df3 <- transform(apply(df2[c(2:146)], 1, sum,na.rm=TRUE))

# 行数が同じデータなので、「cbind関数」で縦統合。
df4 <- cbind(df2,df3)

# 合計値で降順にソート。「decreasing=T」無しだと昇順になります。
df5 <- df4[order(df4$X_data, decreasing=T), ]

# グラフ加工のために、いったん、CSVで書き出し。
# 全部の生産牧場を載せても見づらいだけなので、トップ5で抽出。
write.csv(head(df5,n=5),"firm_top5.csv",sep=",")

集計結果

　まだ「ggplot2」とかちゃんと使いこなせないので、EXCELで作っちゃいました（テヘ）。
繰り返しますが、「全種牡馬」ではなくて、「ディープインパクト産駒のみ」のデータなのでお忘れなく。

　「生産牧場」同様、全ての「調教師」を載せるのは難しかったため、預かり頭数上位10人だけで抽出しました。こうやってまとめると「池江調教師」は「ノーザンファーム」が多いことがわかりますね。
「藤原調教師」は「ノーザンファーム」と「社台ファーム」がほぼ同じ頭数となっています。

　特徴的なのは、一番右の列の「友道調教師」が「ノーザンファーム」から9頭となっていること。
こちら、「牝馬限定GIレース」の「ヴィクトリアマイル」を連覇した「ヴィルシーナ」の調教師さんとしても有名ですね。

　こういった特定の生産牧場が特定の調教師に集中する背景としては、「クラブ馬」の存在があるかと思われます。数万円ずつお金を出しあって競走馬を所有する「一口馬主」と言われる制度ですね。「ノーザンファーム」のような実績のある共同馬主クラブは、当然、よりシビアに「結果」を求められるので、その分、「実績のある調教師」に依頼が偏るのかなと。
（僕の見立てが間違っていましたら、どなたかご指導くださいm(_ _)m）


 ＜参考ページ＞

 【R言語】どうしても「ディープインパクト」全産駒の内訳を集計したくなったの＜前処理編＞。
http://sapporomkt.blogspot.jp/2015/10/r.html　

AEIが優秀な種牡馬を調べてみたら・・・やっぱりディープ（略）
http://sapporomkt.blogspot.jp/2015/10/aei.html

過去5年間のリーディングサイアー成績を眺めてみた～ディープインパクトって実際・・・
http://sapporomkt.blogspot.jp/2015/10/5.html

(R言語)readHTMLTable関数でJ2の順位を音速で抜き出す。
http://sapporomkt.blogspot.jp/2015/07/rreadhtmltablej2.html

無料のスクレイピングサービス「import.io」が脅威の進化！（いつのまにか）
http://sapporomkt.blogspot.jp/2015/08/importio.html

【R言語】data.frameの列名変更は全部上書きで。
http://sapporomkt.blogspot.jp/2015/09/rdataframe.html

【R言語】競馬データで「rbind関数」の使い方を覚えよう！
http://sapporomkt.blogspot.jp/2015/09/rrbind.html

【R言語】どうしても「ディープインパクト」全産駒の内訳を集計したくなったの＜調教師別クロス集計＞。

　前回エントリーにて「ディープインパクト」」全産駒の内訳データを制作しました。
今回は、このデータを使って一番楽チンなクロス表を作ってみましょう。

【R言語】どうしても「ディープインパクト」全産駒の内訳を集計したくなったの＜前処理編＞。
http://sapporomkt.blogspot.jp/2015/10/r.html
　

ソースコード

# いちいちデータフレーム名を入力するのは面倒なので、attachしましょう。
attach(deep_1.dat)

# クロス表を作ります。表側：調教師、表頭：性別　となります。
deep1.crs <- table(調教師,性別)

# 入厩馬の性別内訳が出ますが、合計欄がないのでちょっと物悲し。
# addmargins関数は、単純に各行の合計欄を付加してくれます。簡単杉内。
addmargins(deep1.crs)


            性別
調教師       セン  牡  牝 Sum
  安田隆行      0   2   4   6
  伊藤大士      0   1   0   1
  井樋明正      0   0   1   1
  奥村武        0   0   1   1
  岡田稲男      0   0   2   2
  岡林光浩      0   2   0   2
  音無秀孝      0   6   4  10
  加藤征弘      0   8   4  12
  加用正        0   0   2   2
  河内洋        0   0   1   1
  角居勝彦      0  10   5  15
  角川秀樹      0   1   0   1
  角田輝也      0   1   0   1
  角田晃一      0   2   1   3
  吉村圭司      0   2   0   2
  吉田直弘      0   2   1   3
  久保田貴士    0   1   2   3
  宮徹          0   2   0   2
  橋口弘次郎    0   2   1   3
  橋田満        1   5   2   8
  橋本忠明      0   0   1   1
  金田一昌      0   1   0   1
  古賀史生      0   1   0   1
  古賀慎明      0   1   0   1
  戸田博文      0   8   2  10
  五十嵐忠男    0   0   1   1
  後藤正義      0   1   0   1
  後藤保        0   0   1   1
  工藤裕孝      0   0   1   1
  荒山義則      0   0   1   1
  荒川義之      1   0   4   5
  高橋義博      0   0   1   1
  高橋康之      0   1   0   1
  高橋祥泰      0   1   0   1
  高野友和      0   4   3   7
  高柳瑞樹      0   1   1   2
  国枝栄        0   9   6  15
  黒岩陽一      0   1   0   1
  昆貢          0   0   1   1
  佐々木晶三    0   0   1   1
  佐々木仁      0   0   1   1
  佐藤雅彦      0   1   1   2
  佐藤茂        0   1   0   1
  斎藤誠        0   0   1   1
  坂口正則      0   1   0   1
  坂本和也      0   1   0   1
  三坂盛雄      0   1   0   1
  三小田幸人    0   0   1   1
  山田義人      0   1   0   1
  鹿戸雄一      0   0   2   2
  手塚貴久      0   6   1   7
  宗像義忠      0   1   1   2
  小久保智      0   1   0   1
  小崎憲        0   0   1   1
  小島太        0   1   1   2
  小島茂之      0   1   2   3
  小野望        0   1   0   1
  小林真治      0   1   0   1
  庄野靖志      0   1   0   1
  松永幹夫      0   5   3   8
  松永昌博      0   2   0   2
  松下武士      0   1   0   1
  松元茂樹      0   0   1   1
  松田国英      1   1   0   2
  松田博資      0   6   3   9
  松島壽        0   1   0   1
  松本隆宏      0   1   0   1
  松木啓助      0   2   0   2
  上原博之      0   1   0   1
  城地俊光      0   1   0   1
  新田守        0   1   0   1
  森澤友貴      0   1   1   2
  真島元徳      0   1   0   1
  諏訪貴正      0   1   0   1
  須貝尚介      0   2   4   6
  水野貴広      0   1   0   1
  菅原欣也      0   1   0   1
  成島英春      0   1   0   1
  清水久詞      0   0   1   1
  盛本信春      0   0   1   1
  西浦勝一      0   1   0   1
  西園正都      0   1   0   1
  青木達彦      0   1   0   1
  石坂正        0   3   4   7
  千田輝彦      0   0   1   1
  川島正一      0   1   1   2
  浅見秀一      0   1   1   2
  村山明        0   1   2   3
  村上実        0   2   0   2
  打越勇児      0   1   0   1
  大久保龍志    0   2   2   4
  大橋敬永      0   1   0   1
  大江原哲      0   2   1   3
  大竹正博      0   2   0   2
  大和田成      0   1   0   1
  池江泰寿      0  22   4  26
  池上昌和      0   1   0   1
  池添学        0   2   0   2
  竹内正洋      0   0   1   1
  中舘英二      0   1   0   1
  中村均        0   2   0   2
  中竹和也      0   3   1   4
  中内田充正    0   2   0   2
  中尾秀正      0   1   1   2
  長浜博之      0   2   0   2
  坪憲章        0   1   0   1
  田中守        0   1   0   1
  田中淳司      0   2   1   3
  田島俊明      0   1   0   1
  渡邊薫        0   2   0   2
  土井道隆      0   1   0   1
  土田稔        0   1   0   1
  東眞市        0   1   0   1
  藤ケ崎一男    0   1   0   1
  藤岡健一      0   3   1   4
  藤原英昭      0  13  11  24
  藤原辰雄      0   1   0   1
  藤沢和雄      1   7   2  10
  内田勝義      0   1   0   1
  二ノ宮敬宇    0   1   2   3
  萩原清        0   4   2   6
  尾関知人      0   0   1   1
  浜田多実雄    0   1   0   1
  武井亮        0   1   1   2
  武田博        0   1   0   1
  福永敏        0   1   0   1
  平田修        0   2   1   3
  保利良平      0   2   0   2
  北出成人      0   0   1   1
  牧浦充徳      0   1   0   1
  牧光二        0   1   2   3
  牧田和弥      0   0   1   1
  堀宣行        0   6   4  10
  木原一良      0   0   1   1
  木村哲也      0   1   3   4
  目野哲也      0   1   1   2
  野中賢二      0   0   1   1
  矢作芳人      0   9   2  11
  矢野義幸      0   1   0   1
  友道康夫      0   7   2   9
  林正人        0   0   1   1
  廣森久雄      0   0   1   1
  櫻田康二      0   1   0   1
  齊藤正弘      0   1   0   1
  尾形充弘      0   0   1   1
  Sum           4 259 143 406

# ちなみに、クロス表のデータ形式を見ると「table」型。
class(deep1.crs)
[1] "table"

クロス集計を見て「？」だったこと

　入厩馬の合計数トップは、「オルフェーヴル」も管理された名伯楽「池江泰寿」調教師の26頭。全頭数ベースでは牡馬比率が63.7％のところ、池江調教師は84.6％と突出して高くなっています。

 次いで入厩馬の合計数が高かったのが、「マイルチャンピオンシップ」を制した「トーセンラー」も管理した「藤原英昭」調教師の24頭。こちらの牡馬比率は54.1％。これってどういうこと？
人気調教師で「ディープインパクト」産駒のような有力馬の管理頭数に差が出ることはわかりますが、性別にも傾向が出るってことなのでしょうか？
　このあたり、本当にわからないので競馬マニアな方、教えてくださいm(_ _)m

　あと、「？」だったことは、addmargins関数。これだけ調教師さんが多いと見づらいので、頭数合計（Sum）でトップ20だけ抜き出したかったのですが、データ形式が「table」だったので出来ませんでした・・・。これもやり方わかる方がいらっしゃいましたら教えてくださいm(_ _)m

　今度は、dplyrなどのdata.frameを扱える関数で頭数合計の降順も含めてトライしてみようかと考えています。


 ＜参考ページ＞

【R言語】どうしても「ディープインパクト」全産駒の内訳を集計したくなったの＜前処理編＞。
http://sapporomkt.blogspot.jp/2015/10/r.html　

AEIが優秀な種牡馬を調べてみたら・・・やっぱりディープ（略）
http://sapporomkt.blogspot.jp/2015/10/aei.html

過去5年間のリーディングサイアー成績を眺めてみた～ディープインパクトって実際・・・
http://sapporomkt.blogspot.jp/2015/10/5.html

(R言語)readHTMLTable関数でJ2の順位を音速で抜き出す。
http://sapporomkt.blogspot.jp/2015/07/rreadhtmltablej2.html

無料のスクレイピングサービス「import.io」が脅威の進化！（いつのまにか）
http://sapporomkt.blogspot.jp/2015/08/importio.html

【R言語】data.frameの列名変更は全部上書きで。
http://sapporomkt.blogspot.jp/2015/09/rdataframe.html

【R言語】競馬データで「rbind関数」の使い方を覚えよう！
http://sapporomkt.blogspot.jp/2015/09/rrbind.html