> d <- read.table("jikangoto.csv", header=T, sep=",")
> clock <- d[,1]
> y2012 <- d[,2]
> y2013 <- d[,3]
> plot(clock,y2012, xlim=c(0,23), ylim=c(0,15000), type="l", lwd=2, xlab="", ylab="")
> par(new=T)
> plot(clock, y2013, xlim=c(0,23), ylim=c(0, 15000), type="l", col="red", xlab="clock", ylab="visitor", xaxp=c(0, 23, 23))
> plot(clock, y2013, xlim=c(0,23), ylim=c(0, 15000), type="l", col="red", xlab="clock", ylab="visitor", xaxp=c(0, 23, 23))
black line: 2012.5.22 - 2013. 3.31
red line: 2013. 4. 1 - 2013.11.18
*平日(休日除く)のデータ
21時の入館者が多いのは、時間外利用する前に館外へ一度退館してもらっているために生じている現象です。学生さんの滞在時間を知るよしがないので、想像しかないのですが、個人的には、17時台から20時台にかけて入館者が少なくなっているのですが、21時台の入館者数がかなり多いということは17時台から20時台にかなりの学生さんが図書館に滞在して勉強をやっているのではないかと予想しています。今年度も残すところ約4ヶ月、入館者数は昨年度を上回るとの予想ができます。今後も学生の皆さんに、是非図書館をご利用いただければと思います。
基礎データは下記のとおりです。
> d
Hour y2012 y2013
1 0 10 22
2 1 2 0
3 2 0 0
4 3 0 0
5 4 0 0
6 5 0 0
7 6 0 0
8 7 0 0
9 8 4183 3374
10 9 7719 6145
11 10 8093 8133
12 11 8003 6926
13 12 14130 13706
14 13 11696 9265
15 14 11542 10029
16 15 12398 11017
17 16 12912 11254
18 17 13285 10975
19 18 11194 9468
20 19 8576 8584
21 20 4589 4269
22 21 11926 10840
23 22 2038 1531
24 23 682 550
皆さんも身近なデータをRで処理してみませんか!
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関連記事: Rって知ってますか -- 統計処理ソフトR