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#!/bin/bash

# RStudioでファイルを開き、"Run Script" ボタンで実行してください
cd $HOME
wget -Omecab-0.996.tar.gz 'https://drive.google.com/uc?export=download&id=0B4y35FiV1wh7cENtOXlicTFaRUE'
wget -Omecab-ipadic-2.7.0-20070801.tar.gz 'https://drive.google.com/uc?export=download&id=0B4y35FiV1wh7MWVlSDBCSXZMTXM'

tar xzvf mecab-0.996.tar.gz
cd mecab-0.996
./configure --enable-utf8-only --prefix=$HOME/usr/local

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# ファイルを開き、"Source" ボタンで実行してください
if(require("withr")){
    print("withr is loaded correctly")
} else {
    print("trying to install withr...")
    install.packages("withr")
    if(require("withr")){
        print("withr installed and loaded")
    } else {
        stop("could not install withr")

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#!/bin/bash

# RStudioでファイルを開き、"Run Script" ボタンで実行してください
# ご覧の通り、ただ pip コマンドを実行しているだけですので、
# ターミナルを開いてコマンドが打てる方が対象 (学生、研修受講者) であれば
# わざわざこのスクリプトを実行する必要はありません
pip install sudachipy sudachidict_core sudachidict_full

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## 参考: 【GoogleColaboratory】歌ネット（Uta-Net）から歌詞をスクレイピングする https://zenn.dev/robes/articles/00e86185677fb5
library(tidyverse)
library(httr)
library(rvest)

base_url <- "https://www.uta-net.com"

#urls <- "https://www.uta-net.com/artist/6636/"
# とりあえずAKB48と乃木坂46と櫻坂46を選択 (オッサンには区別がつかないですが...)
urls <- c("https://www.uta-net.com/artist/6636/0/1/", "https://www.uta-net.com/artist/6636/0/2/", "https://www.uta-net.com/artist/12550/", "https://www.uta-net.com/artist/29512/")

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# 「横浜市立学校 空気の見える化プロジェクト」(https://minnaair.com/blog/yokohama/) のデータを取得するRスクリプト
# タナカケンタ (鶴見教育工学研究所)
# https://mana.bi/
# 
# プロジェクトのWebページにアクセスし、データをスクレイピングし、整形するスクリプトです。
# (どういうわけか) Webページの中に全期間の生データが直接書いてある🤪ので、それを取得しています。
# 今後データが増えていったら、ページの読み込み速度がどんどん遅くなりそうですが...
# 現在のところ、2023/01/20頃から本運用が開始され、それ以降のデータがすべて取得できるようですので、
# このスクリプトでは前回の結果からの差分を取る、といったことはしていません。
# スクリプトの利用、改変はご自由にどうぞ。ただし、スクレイピングの間隔は空けて、サービス提供者の負荷に

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library(stringi)
library(httr)
library(jsonlite)

names <- c("白石麻衣", "生田絵梨花", "齋藤飛鳥")

for (i in 1:length(names)){
  chars <- unlist(strsplit(names[i], split = ""))
  for (j in 1:length(chars)){
    chars_ucs <- stri_escape_unicode(chars[j])

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### 自分のフォロワーのプロフィール情報を取得してワードクラウドを作る
library(twitteR)
library(RMeCab)
#library(wordcloud)
library(wordcloud2)
library(Cairo)
library(extrafont)
loadfonts(quiet = TRUE)

setup_twitter_oauth(consumer_key = "fAlW58d11EJ0UnSiWxUQydtSN",

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library(tidyverse)
library(jsonlite)
library(leaflet)
library(htmlwidgets)
library(htmltools)

# 横浜市交通局バスロケーション情報の取得
# APIキーはご自身で取得し、以下の "consumerKey=" 以降に付与してください。

url <- "https://api.odpt.org/api/v4/odpt:Bus?odpt:operator=odpt.Operator:YokohamaMunicipal&acl:consumerKey=XXXXXXXXXXXXXXXXXX"

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library(ChannelAttribution)
library(markovchain)
library(igraph)
library(ggplot2)

data(PathData)
H<-heuristic_models(Data,"path","total_conversions",var_value="total_conversion_value")
H
M<-markov_model(Data,"path","total_conversions",var_value="total_conversion_value",out_more=T)
M

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# fivethirty eight color palette
# タナカケンタ (鶴見教育工学研究所)
# ggthemesパッケージで提供されているパレットが3色しかないため、Pythonのmatplotlibのstyle sheetから借用して6色に
# パレットの作り方は以下を参考にした
# https://meghan.rbind.io/blog/2022-10-11-creating-custom-color-palettes-with-ggplot2/

fivethirtyeight_color <- function(...) {

  fivethirtyeight_colors <- c(
    `blue`     = "#008fd5",