Pythonを活用してデータ分析する手順｜スクールでの学習もおすすめ！

データ分析にPythonを活用する理由

データ分析にPythonを活用する理由には様々なものがあります。

Pythonは、世界中のデータ分析エンジニアが使用しており、データの加工や集計がしやすかったり、ソースコードが読みやすかったりという特徴があります。

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また、データ分析は、数値や画像、音声など多くのデータを扱います。Pythonを用いることで、これらのデータを分析できるような形式に加工して、統計処理や機械学習などを用いた予測などができるため、活用されているのでしょう。

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Pythonを活用してデータ分析する6つの手順

ここからは、Pythonを活用してデータ分析する手順を紹介していきます。Pythonを活用してデータ分析する6つの手順について興味がある方は、参考にしてみてください。

1：答えを出したい課題を決める

データ分析をする時は、始めに課題を設定していきます。課題を設定することで何をしたいのかという目標を達成するために、どのようなデータが必要なのかということが明確になるでしょう。

2：データを様々な方法で集める

上記で決めた課題を解決するためにデータを集めましょう。

また、データを集めるには様々な方法があります。公的機関で公開されているオープンデータを利用して集める方法であったり、社内で管理されているデータベースを利用して集めたり、外部のWebサイトやツールからデータを集めたりする方法が挙げられるでしょう。

3：集めたデータの欠損値を処理する

データを集めてもそのまま利用できるわけではないため、用途に沿った形にデータを加工する必要があります。

取得したデータセットのなかには、欠損値が存在する場合があります。データ分析を行う時に大きく結果がズレてしまう可能性があるため、欠損値を削除するなどの処理が必要になるでしょう。

4：解析できる連続データに変換する

前述した欠損値の処理のほかに、解析できる連続データに変換するというデータの加工方法があります。文字列を連続データに変換することで、簡単にコードを定量的なデータに前処理することができるでしょう。

5：データをグラフにして可視化する

データをグラフにして可視化することで、データ分析の結果や改善点が見つけやすくなります。また、可視化する方法として、Pythonのグラフ描画ツールを利用することなどが挙げられるでしょう。

6：最後に分かりやすくモデル化する

データの前処理を終えて機械学習などが行えるようになったら、最後に分かりやすくモデル化しましょう。モデル化することで、複雑な業務の流れや、構造を分かりやすく表すことができます。

Pythonを効率よく学ぶための5つのポイント

Pythonを効率よく学ぶためのポイントが知りたいという方も多いのではないでしょうか。Pythonを効率よく学ぶための5つのポイントについて興味がある方は、ぜひ参考にしてください。

• 文法だけでなく実践的なPythonのスキルを身につける
• 「Anaconda」を利用して仮想環境を作成する
• 便利なライブラリを活用できるようにする
• データ分析の見本となるコードを書き写す
• 覚えてきたら自分で最初から構築してみる

1：文法だけでなく実践的なPythonのスキルを身につける

Pythonは初心者でも比較的簡単に学習することができ、独学で習得することも可能な言語です。しかし、データ分析を行う上では文法だけでなく実践的なPythonのスキルを身につける必要があります。

2：「Anaconda」を利用して仮想環境を作成する

プログラミング初心者にとって理解するのが難しいと言われているのが、仮想環境の構築でしょう。データ分析が主な目的であれば、「Anaconda」を使用した構築がおすすめです。

「Anaconda」とは、データ分析に必要なライブラリなどをまとめたパッケージを指します。データ分析が主な目的であれば、「Anaconda」でほとんど完結させることができる上、初心者にも扱いやすいと言われています。

環境構築をしない場合は「Google Colaboratory」を使う

前述したような仮想環境を構築しない場合は、「Google Colaboratory」を使いましょう。環境構築に時間をかけたくない方や、とりあえずデータ分析を行ってみたい方におすすめです。

「Google Colaboratory」を使うことで、ブラウザ上で簡単に分析が行えるほか、Googleアカウントのみですぐにデータ分析が行えます。

3：便利なライブラリを活用できるようにする

ライブラリとは、用途ごとに関数などの便利なプログラムがまとめられているものを指します。このライブラリによって、自ら実装しなくても機械学習などの分析が手軽に行えるでしょう。

たとえば、「NumPy」「scikit-learn」「pandas」「Matplotlib」などがおすすめのライブラリです。

4：データ分析の見本となるコードを書き写す

実践的なPythonのスキルを身につけ、便利なライブラリを活用できるようになったら、データ分析の見本となるコードを書き写してみましょう。コードを書き写すことで、今まで学んだことがより明確に理解できるようになります。

ただし、分析の全体の流れを把握してから書き写さないと、思考が停止してしまったり理解が深まらなかったりするので注意しましょう。

5：覚えてきたら自分で最初から構築してみる

今まで学習してきたことを活かして自分で最初からやってみることで、自走力が身につくでしょう。また、今まで経験のないデータを分析することで自分に足りていない部分が明確に分かります。

Pythonの学習でつまずいた時の対処法3つ

Pythonの学習でつまずいているという方も多いでしょう。ここからは、Pythonの学習でつまずいた時の対処法を、3つに分けて解説していきます。

Pythonの学習でつまずいた時の対処法3つについて興味がある方は、参考にしてみてください。

1：相談しやすい人を探す

分からないことを1人で悩んでいても、時間だけが過ぎてしまいます。

自分よりもスキルがあり相談しやすい人を探すことで、解決策がすぐに見つかったり違う切り口で検討できたりと様々なメリットがあります。

2：スクールに通うことも視野に入れてみる

スクールに通うことで、1人では解決できない問題などの解決策を提示してくれる場合もあります。

プログラミングのスクールは入学金や月謝がかかりますが、業界専門のカウンセラーが在籍しているなど、相談環境も整っているため自身の環境に応じて検討してみましょう。

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3：動画の教材を参考にする

動画教材は実際に操作している場面を見ることができるため、テキストだけで学習するよりもつまずきにくくなります。動画教材を使用する際は、本と併用することでより理解しやすくなるでしょう。

Pythonを活用したデータ分析のスキルを習得しよう

この記事では、Pythonを活用してデータ分析する手順を中心に紹介してきましたが、いかがでしたでしょうか。

Pythonは簡潔で学習しやすく、様々な学習方法があります。Pythonを活用したデータ分析のスキルを習得したいという方は、この記事を参考に試してみてください。