【2025年】Rのおすすめ本 10選

Rは、統計解析やデータ分析に特化したプログラミング言語で、学術研究やビジネスにおけるデータ解析のツールとして広く使用されています。特に、統計学やデータ可視化、機械学習など、データサイエンスの分野でその強力な機能を発揮します。Rはオープンソースであり、豊富なパッケージが提供されているため、ユーザーはさまざまな解析手法を簡単に取り入れることができます。また、データの前処理からモデル構築、結果の可視化まで一貫して行えるため、非常に効率的な作業が可能です。

本記事では、Rを学びたい方々に向けて、おすすめの書籍を紹介します。初心者向けの基本的な使い方から、統計解析、データ可視化、機械学習に至るまで、幅広いテーマを網羅した書籍を厳選しました。これらの書籍を通じて、Rの強力な機能を効果的に学び、実務で役立つデータ解析スキルを習得することができます。Rを使いこなすことで、データに基づいた意思決定を支援し、さまざまな業界で活躍できるスキルを身につけましょう。

統計ソフト「R」超入門〈最新版〉 統計学とデータ処理の基礎が一度に身につく!

この本は、統計学やデータ分析を初めて学ぶ方に最適な入門書です。「R」を使った統計解析の基礎を、実際のデータを使いながら学ぶことができます。最新版として、最新のツールや機能も紹介されており、初心者でも無理なくステップアップできる内容になっています。

Ｒによるデータ分析入門―経済分析の基礎から因果推論まで―

本書は、経済分析を中心に、Ｒを使ったデータ分析手法を学べる書籍です。基礎的な統計学から因果推論まで、経済データを扱う際に重要な技術を幅広くカバーしています。実務で役立つ内容が詰まっており、実践的なスキルを身につけることができます。

改訂2版 RユーザのためのRStudio[実践]入門〜tidyverseによるモダンな分析フローの世界

Ｒユーザー向けに、より効率的にデータ分析を行うためのツール「RStudio」の使い方を解説した一冊です。tidyverseを用いたモダンな分析フローを紹介しており、実践的で洗練された分析手法を習得できます。改訂版では、最新の機能と改善点が反映されています。

R言語入門

Ｒ言語の基本を学べる入門書で、プログラミング未経験者にも親しみやすい内容です。簡単なコードの例を通じて、Ｒ言語の基本的な文法や機能を解説しており、データ分析を始めるための第一歩を踏み出すための必携書です。

Rによる多変量解析入門 データ分析の実践と理論

多変量解析の基礎をＲを使って学べる一冊です。実際のデータを用いた解析例を通じて、理論と実践の両方を理解できます。これから多変量解析を学びたい方や、実務に活かしたい方に最適な教材です。

Rではじめるデータサイエンス 第2版

データサイエンスにおける基本的な手法をＲを用いて学ぶための入門書です。データの取り扱いから可視化、モデリングまで幅広くカバーしており、初心者でも実際にデータを解析しながら学べます。第2版では、新しい内容が追加されており、さらに充実した内容になっています。

R統計解析パーフェクトマスター（R4完全対応）［統計＆機械学習第2版］

Ｒを使った統計解析から機械学習までを総合的に学べる一冊です。最新バージョンＲ4に対応しており、実際の分析に役立つ高度な内容も紹介されています。統計学や機械学習を実務で活用したい方にぴったりの教材です。

Rによる実証分析 (第2版): 回帰分析から因果分析へ

実証分析に必要なＲの使い方を解説した本書は、回帰分析や因果推論など、データ解析の実践的なスキルを学べます。第2版では、より深い理論と実例が紹介されており、データ解析の力を高めるための理想的な教材です。

R／RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析

Ｒ言語とＲStudioを使ってプログラミングとデータ分析の基礎を学ぶための入門書です。初心者向けにわかりやすく解説されており、実際に手を動かしながら学べる内容となっています。データ分析を学びたい方におすすめです。

Rをはじめよう生命科学のためのRStudio入門

生命科学の分野で必要なデータ解析をＲを使って学べる書籍です。ＲStudioを用いた分析手法が解説されており、生命科学のデータ解析を行いたい方にとって必須の教材となっています。

Rによくある質問とその答え【初心者向けQ&A】

Q1. Rとはどのような言語ですか？

A. Rは統計解析やデータ可視化に特化したプログラミング言語で、統計学者やデータサイエンティストによく利用されています。豊富なパッケージとグラフィック機能を備え、再現性の高い分析が可能です。

Q2. Rはどんな場面で使われますか？

A. 主に統計解析、機械学習、データビジュアライゼーション、レポート自動化、疫学研究、マーケティング分析など幅広い分野で活用されています。研究機関や企業のデータ分析部門でも多く使用されています。

Q3. RとPythonの違いは何ですか？

A. Rは統計解析と可視化に強く、学術的な用途に向いています。Pythonは汎用性が高く、Web開発や機械学習にも広く対応しています。統計に特化した分析ではR、汎用性を求める場合はPythonが選ばれます。

Q4. Rを使うにはどのソフトウェアが必要ですか？

A. R言語本体に加えて、RStudioという統合開発環境（IDE）を使うのが一般的です。RStudioを使うことで、コードの記述、実行、データの確認、グラフ表示などが効率的に行えます。

Q5. Rは初心者でも学べますか？

A. はい。統計やデータ分析に興味があれば、初心者でも学べます。無料のチュートリアルや書籍、オンラインコースも充実しており、初歩的な文法や関数から段階的に習得できます。

まとめ

Rは、データ解析、統計、可視化において非常に強力なツールです。本記事で紹介した書籍は、Rの基本から応用までをカバーしており、初心者から上級者まで、さまざまなレベルで役立つ内容が詰まっています。これらの書籍を活用することで、Rを効果的に学び、データ解析のスキルを実務で活かすことができます。

Rは、特に統計学やデータサイエンス、機械学習の分野で非常に有用で、業界でも広く使用されています。紹介した書籍を通じて、データの前処理から可視化、モデルの構築まで、Rを活用した解析スキルを身につけることができ、データ分析の幅が広がります。また、Rを使いこなすことで、効率的かつ効果的なデータ分析を行い、ビジネスや研究で貢献することができます。Rを学び、データの力を最大限に引き出す技術を習得しましょう。