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Rは、統計的計算のための強力なプログラミング言語、およびソフトウェア環境です。Rで作成されたスクリプトをYellowfinと組み合わせることで、データの高度な統計分析を行うことができます。

Rモデル予測ステップを使用することで、Rを使用して作成された分析モデルやアプリケーションをYellowfinで使用することができます。このStep（ステップ）を通してRスクリプトを使用することで、Yellowfinのデータ上で生成するようにデザインされた結果を得ることができます。Rモデル予測ステップを使用することで、Rを使用して作成された分析モデルやアプリケーションをYellowfinで使用することができます。このステップを通してRスクリプトを使用することで、Yellowfinのデータ上で生成するようにデザインされた結果を得ることができます。

前提条件

こちらのStep（ステップ）を使用するためには、以下の設定が必要です。こちらのステップを使用するためには、以下の設定が必要です。

• • Rserveパッケージが実行されているRインスタンスへのアクセス
  • 少なくともひとつの有効なRスクリプト
  • YellowfinインスタンスへRのプラグインのインストール。Rのプラグインは、マーケットプレイスからダウンロードすることができます。

Rスクリプトを使用するためにデータ変換モジュールを使用するユーザーは、スクリプトを熟知し、入力や出力要件を把握していなくてはいけません。Rスクリプトを使用するために、データトランスフォーメーションモジュールを使用するユーザーは、スクリプトを熟知し、入力や出力要件を把握していなくてはいけません。

Rserveについて詳細な資料は、こちらを参照してください。：https://cran.r-project.org/web/packages/Rserve/Rserve.pdf

一般的なワークフロー

こちらがプロセスの簡単な概要です。こちらの項目では、これらのStep（ステップ）の大部分について、詳細に説明します。こちらがプロセスの簡単な概要です。こちらの項目では、これらのステップの大部分について、詳細に説明します。

1. Rのインスタンスへのアクセスを確立するか、自身でセットアップをします。Rスクリプトを記述し、それが有効であることを確認します。このインスタンスは、スクリプトを実行するために使用されます。
2. YellowfinインスタンスへRのプラグインをインストールします。（プラグインは、Yellowfinインスタンスへ、Rのプラグインをインストールします。（プラグインは、マーケットプレイスからダウンロードできます。）プラグインのインストール方法は、こちらを参照してください。
3. Yellowfinのデータ変換モジュールを使用して、Transformation Flow（データ変換フロー）を作成します。これには、モジュールへのデータのインポート、そして必要に応じたその他変換の適用が必要です。
4. フローにR Tranformation Step（変換ステップ）を使用し、これを設定します。（ステップの設定方法は、以下の情報を参照してください。）
5. Step（ステップ）を実行し、スクリプトがデータを使用して生成する出力を確認します。Yellowfinのデータトランスフォーメーションモジュールを使用して、トランスフォーメーションフローを作成します。これには、モジュールへのデータインポートと、必要に応じて、その他トランスフォーメーションの適用が必要です。
6. フローにRトランスフォーメーションステップを使用し、これを設定します。（ステップの設定方法は、以下の情報を参照してください。）
7. ステップを実行し、スクリプトがデータを使用して生成する出力を確認します。

データ包括モードのタイプ

Rモデル予測ステップにより生成される結果は、以下のオプションに応じます。

• • 追加：追加は、既存のデータにカラム（列）が追加された場合に使用されます。このオプションは、Rスクリプトが追加されたカラム（列）とともに、元のデータを返すようにデザインされている場合に使用されます。追加は、既存データにカラム（列）が追加された場合に使用されます。このオプションは、Rスクリプトが追加されたカラム（列）とともに、元のデータを返すようにデザインされている場合に使用されます。
  • 置き換え：スクリプトが特定のカラム（列）を出力し、元のデータを返す必要のない場合にこちらのオプションを使用します。

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こちらはスクリプトの内訳と、それをYellowfin内でどのように設定するのかを示しています。

• • yfData：yfDataは入力データを含むデータフレーム、またはスクリプトの前のステップから渡されるデータです。これは、Step（ステップ）の設定時に、入力変数として提供する名前です。yfData：yfDataは入力データを含むデータフレーム、またはスクリプトの前のステップから渡されるデータです。これは、ステップの設定時に、入力変数として提供する名前です。
  • yfData[1]/yfData[3]：スクリプトはデータフレーム全体を入力し、カラム（列）1とカラム（列）3を追加します。こちらの例は、特定のデータカラム（列）を指定する場合のインデックスの使用方法を示しています。
  • outData：出力変数の名前です。組み合わせられた結果は、こちらの変数へ保存されます。

これらの変数名は、R Step（ステップ）内でスクリプトを設定する際に使用します。（例を以下に示します）これらの変数名は、Rステップ内でスクリプトを設定する際に使用します。（例を以下に示します）

例2：置き換え

このスクリプトは、入力されるデータからひとつの数値カラム（列）のみを取得し、そのカラム（列）上で計算を実行するように記述されています。置き換えオプションは、このスクリプトを設定する際に使用します。

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Rserveが実行されている最新バージョンのR（少なくともv3.4.0以降）を準備することを推奨します。最新バージョンは、こちらからダウンロードすることができます：https://cran.r-project.org/mirrors.html　Rserveを実行するR環境にはRStudioの使用を推奨します。

以下のコマンドを参照して、Rインスタンスをセットアップしてください。

Windows端末上でのRの実行

1. ローカルのWindows端末にRをインストールします。

2. R環境から以下のコマンドを実行します。（ローカルからRserveへアクセスするため）
   
   

   Code Block
   install.packages("Rserve") #This installs Rserve package library(Rserve) #This loads Rserve package Rserve() #This starts Rserve

   
   
   

3. コマンドの実行に成功すると、Rserveがインストールされ、起動します。これで、Rスクリプト Transformation Step（変換ステップ）を通して、Yellowfinへ統合する準備が整いました。コマンドの実行に成功すると、Rserveがインストールされ、起動します。これで、Rスクリプトトランスフォーメーションステップを通して、Yellowfinへ統合する準備が整いました。

4. 以下のコマンドを使用して、Windows端末上でRserveを実行し、外部からのアクセスを有効にします。
   
   

   Code Block
   run.Rserve(args=" --RS-enable-remote")

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1. ターミナルから以下のコマンドを実行します。
   
   

   Code Block
   sudo apt-get update sudo apt-get install r-base r-base-dev sudo apt-get install gdebi-core wget https://download1.rstudio.org/rstudio-0.99.896-amd64.deb sudo gdebi -n rstudio-0.99.896-amd64.deb

2. インストール後、以下のコマンドを実行してRを起動します。
   
   

   Code Block
   sudo -i R

3. Rが起動したら、以下のコマンドを実行してRserveをインストールします。
   
   

   Code Block
   install.packages("Rserve") #This installs Rserve package library(Rserve) #This loads Rserve package

4. 外部からアクセスできるようにRを実行するためには、以下のステップを実行します。
   1. Rserveがインストールされたら、Rを停止します。

   2. 以下のコマンドを使用して、Rserveを起動します。
      
      

      Code Block
      R CMD Rserve --RS-enable-remote --RS-port port

      ここでポートは、Rを起動するポート番号を示します。

   3. コマンドの実行に成功すると、リモートからRへアクセスできるようになります。

パート2：Transformation Flow（データ変換フロー）内でのRスクリプトの使用

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