データ分析を学習するための100本ノックとは？

AIや機械学習といった単語が、もはや日常的に聞かれるようになった現代のビジネスの世界では、データ分析はその重要性を日増しに高めています。しかしデータ分析は「複雑で難解そう」「どんな風に学べばいいのかわからない」と、未だ敬遠されがちです。データ分析の学習は方法さえ間違えなければ簡単です。本記事ではデータ分析を学習するための100本ノックについて解説します。データ分析に関心を持っている方は、ぜひ参考にしてみてください。

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データ分析とは

データ分析を学ぶことは多くのビジネスパーソンにとって大変有意義なことですが、そもそもデータ分析とはどんな手法を指しているのでしょうか。具体的な学習方法を知る前に、まずは概要から解説していきます。

データ分析とは何か

データ分析とは、膨大なデータの中から目的に沿った情報を抽出することを指しています。大規模なデータ群を分析し、そこから知見や洞察を得ることができれば、新しいビジネスチャンスが生まれます。データの量だけではなく、質も非常に重要視されるようになっており、多くの企業はビジネスへの利用価値の高いデータを抽出するため、人材の登用やシステムの導入に取り組んでいます。

データ分析の流れ

ここからはデータ分析の具体的な流れを紹介します。今回は、特に機械学習の場合に絞って分析フェーズを解説していきます。

（1）データの読み込み
まずは必要なデータの準備を行います。主に社内のデータを利用し、オープンデータはあくまで補助として使用します。この時、足りないデータは作成し、分析を始めてからも適宜データを追加する必要があります。また、社内にあるデータを満遍なく集めることは現実的ではないため、必要なデータのみを準備すると効率がいいでしょう。

（2）データの前処理・加工
収集されたデータは、そのままの状態では分析に使うことはできません。目的変数や説明変数の加工の他にも、異常値処理や学習データ数加工、テキストデータの加工など、さまざまなデータの前処理として必要な加工は、分析の目的や方法によって多岐に渡ります。このステップはデータ分析の手順でも最も時間がかかるところです。あらかじめ余裕を持って取り組みましょう。

（3）データの可視化
他のBIツールや、グラフへの描画ツールなどと連携することでデータを可視化しましょう。

（4）モデルの作成
統計モデルを作成するために各種変数を入力します。

（5）モデルの評価
分析が終われば、ここまでの解釈の妥当性を検証しましょう。目的設定から分析までの流れを一旦検証することで、実際のアクションに落とし込んで実行できるか判断します。

（6）分析結果の可視化
最後に分析の結果も可視化します。これにより、社内に蓄積されていた、あらゆるデータから新たな洞察を得られたり、正確な経営判断に繋がる情報をわかりやすくまとめることができます。

Pythonによるデータ分析の100本ノックとは？

今回、データ分析を学習するための方法としておすすめしたいのが「Pythonによるデータ分析の100本ノック」 です。

Pythonとは

Pythonとは、1991年にオランダ人のグイド・ヴァン・ロッサム氏が開発したプログラミング言語で、人工知能開発に適しています。プログラムのルールや文法がシンプルながらもライブラリが豊富であることから、数あるプログラミング言語の中でも高い人気があります。

Pythonによるデータ分析の特徴

Pythonはプログラム記述がとてもシンプルであり、メンテナンス性にも優れていることからデータ分析によく用いられています。また、現在はメジャーな言語になったこともあり、参考書やオンラインスクールなど、学習へのアクセス手段も豊富です。データ分析には特に必要とされるJupyter Notebook、NumPy、pandas、Matplotlib、SciPy、scikitlearnなど、さまざまな外部ライブラリを導入できる点も大きな特徴です。

データ分析における100本ノックによる学習とは

「データ分析の100本ノック」は、GitHubで公開されている学習プログラムです。この方法はscikit-learnやseabornなどで用意されているデータセットとは異なり、その学習目的をビジネスの側面から据えている点が特徴です。100本ノックでは、比較的ビジネスの現場で用いられるようなデータを使って学習を行うため、より実践的なスキルを身につけることができます。

Pythonでデータ分析を始めるためには？

データ分析においてPythonは広く使われている言語ですが、具体的な分析はどのようなステップで行われるのでしょうか。以下では、Pythonでデータ分析を始めるためのステップを紹介していきます。

仮想環境の構築

まず初めに、仮想環境の構築を行います。仮想環境とは、パソコンの中にもう一台パソコンを用意するようなこととイメージしてください。これを構築することで、処理中に不具合があった時も、パソコンの仮想環境をリセットすることで復帰が可能になります。また、プロジェクトごとに仮想環境を構築すれば管理も簡単になります。

Pythonの習得

仮想環境が構築できたら、あとはデータ分析に必要なPythonのスキルを動員しましょう。データ分析に用いられるPythonの基礎には、以下のようなものがあります。

• 数値や文字列の演算
• if文を用いた制御構文・条件分岐
• for文、while文を使用した繰り返し処理
• 関数の作成
• 変数のスコープの理解
• オブジェクト指向の理解（クラス、プロパティ、メソッド、継承、カプセル化、ポリモーフィズム）
• リスト、タプル、セット、辞書の意味と使い方
• Map, filter, lambda
• リスト内包表記

データ分析作業の理解

Pythonの基本や主要ライブラリの使い方を学習したら、より実践的な学習に移りましょう。ここでおすすめしたいのが「データ分析作業の理解」です。データ分析の見本となるコードを用意し、それを書き写します。この方法は俗に写経とも呼ばれ、プログラミング言語の学習にはよく用いられます。このステップでは、データ分析の手順を理解すること、まずは手を動かすこと、コードの役割をしっかりと確認しながら学ぶこと、以上3つを意識しましょう。

データ分析の演習

最後に、ここまで学習したことの復習としてデータ分析の演習を行います。データの収集から加工、分析、可視化、検証までのプロセスを実際に行ってみることで、新しい学びも多く得られるはずです。このステップでは、これまで触れたことのないデータを分析してみましょう。そうすることで、今後対応するであろうさまざまな種類のデータへの対応力も磨くことができるはずです。

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まとめ

本格的なデータ分析を行うためには、Pythonなどのプログラミング言語は習得しておいて損はありません。しかし、それらを一から学ぶには膨大な時間が必要になります。そこで、これからデータ分析に取り組みたい方は、TRYETINGのUMWELTを導入して、手軽にAIを活用したデータ分析を実施してみてはいかがでしょうか。

参照文献

Python実践データ分析100本ノック｜下山輝昌・松田雄馬・三木孝行、秀和システム（2019）
https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798058757.html

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