Pythonのデータ分析の流れ5つ｜お勧めの本とデータ分析に使うツール

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Pythonでデータ解析をやるにはどうしたらいいですか？

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まずはデータ解析を行う流れを把握しておくことが大切です。

Pythonとは

Pythonとはオランダで生まれた高水準の汎用プログラミング言語です。Pythonはインタプリタ上で実行することを前提に設計された言語で、非常に簡易なコードで記述できるため扱いやすく、効率よく実装できるという特徴を持ちます。そのため、C言語などの他の言語よりも少ないコードでプログラミングが可能です。ここではPythonの特徴や、Pythonでのデータ解析について紹介していきます。

シンプルで覚えることが少ない構文

Pythonはシンプルで覚えやすいことを重要視しています。Pythonはコードを極力シンプルにすることでコードの可読性を高めているため、少ないコードで記述できるという特徴があります。そのため読みやすく、効率の良いコードが書けます。コードを簡潔に記述できるため覚える内容が少なく、他の言語よりも初心者でも習得難易度が低いです。

1行で多くの処理を記述できる

Pythonは処理を行うために記述するコードが少なくて済みます。Pythonは記述性の高い言語のため、1行でさまざまな処理が行えます。シンプルな数行のコードで一から記述するのと同じ処理が行えるため、初心者にも覚えやすいでしょう。たとえば、最も簡単なプログラムである「Hello World」もPythonなら「print(‘Hello World’)」の1行だけで完了します。

豊富な標準ライブラリと外部ライブラリ

Pythonは非常に多くの標準ライブラリを添付しています。Pythonはわざわざライブラリを導入しなくても、豊富なライブラリが最初から添付されていますそのため、PythonをインストールするだけでPythonの持つ便利なライブラリが利用できます。ライブラリを利用することで一から複雑なコードをかかなくてもシンプルで高度な処理が実装できるコードの記述が可能になります。

Pythonでのデータ分析の流れ5つ

Pythonでデータ解析を行う場合大まかな流れがあります。これからPythonでのデータ解析を検討している場合、どのような手順で行うのかわからないという場合もあるでしょう。ここではPythonでのデータ分析の流れについて紹介しますので、ぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。

Pythonでのデータ分析の流れ1：目的を決める

Pythonでのデータ解析では、「なぜデータ解析を行うのか」という目的を定める必要があります。データ解析にはデータ収集が必要ですが、そもそもどのような目的でデータ解析を行うのかが曖昧ではどのようなデータを集めれば良いのかわかりません。また、しっかりとした目的がないデータ分析は結論も曖昧なままになります。そのため、まずはデータ分析を行う規模に適した目的を定めましょう。

Pythonでのデータ分析の流れ2：データの取集

Pythonでのデータ解析では、目的を達成するためにデータの収集を行いましょう。データは自分で集めても良いですが、インターネット上にデータ分析のために多くのデータが公開されているため、それを利用するのもおすすめです。データ収集には大きく分けて3つの方法があるので、順に紹介していきます。

オープンデータの統計を利用する

データはインターネット上に公開されているオープンデータを使うのが簡単です。オープンデータとは、二次利用が可能な公開データのことです。最初から機械での判別に適した形式になっています。インターネットを探せば図書館や政府がデータセットを公開しているため、それを利用するのが最も楽でしょう。

社内DBのデータを抽出する

企業でデータ分析をするなら、社内DBから収集することも可能です。社内DBならこれまで蓄積してきた巨大なデータを収集することが可能です。社内DBからデータ収集をする場合は、SQLでエクセル形式やCSV形式で出力できます。

Web APIやスクレイピングで収集する

外部からデータを収集する場合は、Web APIやWebスクレイピングを利用しましょう。Web APIとはアプリケーションやシステムを外部連携するためのインターフェースです。Web APIが使えるサービスならそのまま利用するのが効率的です。また、Web APIが使えないなら、Webサイトからデータを抽出するスクレイピングでデータ収集を行いましょう。

pythonでのデータ分析の流れ3：データの前処理

Pythonでのデータ解析では、集めたデータを分析前に処理する必要があります。集めたデータはそのまま分析に移ることができるというわけではありません。それぞれ規格などがバラバラになっているデータの体裁を統一し、その後の作業がやりやすいように前処理を行う必要があります。この前処理をどれだけ丁寧に行ったかによってデータ分析の精度も大きく変わるため、非常に重要な作業です。

Pythonでのデータ分析の流れ4：データの可視化

Pythonでのデータ解析では、データが見える実行環境を用意する必要があります。Pythonのデータはグラフで描画するなど、可視化できるようにしましょう。可視化にはグラフ描画ツールのMmatplotlibや、Pandasでデータの処理を行うと良いでしょう。

Pythonでのデータ分析の流れ5：機械学習のモデル化

Pythonでのデータ解析では、最後にモデル化を行います。データの前処理が終わって機械学習が利用できる状態になったら、モデル化を行いましょう。モデル化とは、物事の仕組みを単純化することです。

Pythonによるデータ分析のおすすめの本

Pythonによるデータ分析を学べる本もあります。これからPythonでのデータ分析に挑戦しようと考えている方の中には、どのようにしてノウハウを学べばいいのかわからない方も多いでしょう。そういった場合は、本で学ぶのもおすすめです。ここではPythonによるデータ分析のおすすめの本を紹介しますので、ぜひ活用してPythonによるデータ分析を学んでみてください。

Python実践データ分析100本ノック

「Python実践データ分析100本ノック」はデータ分析に関する100の例題が掲載されているPythonの問題集です。掲載されているデータ分析練習問題の100本ノックを行うことで、実践的な力を身につけるというコンセプトの本です。章は第1部から第4部まであり、順番に基礎編、実践編1、実践編2、発展編とレベルアップしていくことで、Pythonを用いたデータ分析に必要なノウハウを学べます。

データ分析とPython4つ

データ分析とPythonに関する4つを紹介します。データ分析とPythonにはどのような関係性があるのでしょうか。ここではデータ分析とPythonについて紹介します。

データ分析とPython1：Pythonが得意な分野

Pythonは標準ライブラリが豊富なため、データ分析だけでなくさまざまな応用が効きます。Pythonはほかのパッケージを利用しなくてもデータ分析が可能で、さらに外部パッケージを利用すればより応用が効きます。Pythonはデータ分析以外にも3DグラフィックスやWebシステム構築、IoT家電の操作などを得意としています。

データ分析とPyhton2：Pythonが苦手な分野

Pythonは大規模で誤作動などで止まることが許されないシステムの構築には不向きです。プログラミング言語には得意な分野と苦手な分野があるため、Pythonにも苦手なものがあります。たとえば、スマホアプリなどのブラウザ上の処理やデスクトップUI、巨大で重要な基幹システムなどの処理は不得意です。

データ分析とPython3：Pythonでデータ分析に使うツール

Pythonのデータ分析では外部パッケージを導入する必要があります。Pythonのデータ分析で活用されている外部パッケージには、データ分析に適した実行環境を提供する「Jupyter」、数値計算やデータ操作を行う「NumPy」や「Pandas」、グラフ描画を行う「Matplotlib」などがあります。

データ分析とPython4：Python以外の選択肢

Python以外にもR言語はデータ分析に適しています。R言語は統計に特化したライブラリを備えているため、外部パッケージを導入する必要があるPythonよりもデータ分析に適しています。また、VBAが扱えるようならExcelでもある程度のデータ分析が可能です。他の言語でもデータ分析は可能ですが、あまり用いられないためサンプルコードなどは少ないでしょう。

システム
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Pythonはデータ解析やWebシステム構成に向いているのですね。

プロジェクト
マネージャー

そうですね。Pythonはシンプルな言語なので是非データ解析にチャレンジしてみてください。

Pythonでのデータ分析に挑戦しよう！

Pythonはデータ分析に便利な言語です。Pythonはシンプルに記述でき、短いコードで多くの処理が実装できます。さらに便利なライブラリも多く、外部ライブラリを使えばデータ分析も可能です。ぜひこの記事で紹介した内容を参考に、Pythonでのデータ分析に挑戦してみてはいかがでしょうか。