【Python初心者必見】データ分析を始める前の準備や基本の流れを知ろう

膨大なデータから価値ある情報を引き出すには、適切な分析手法と使いやすいツールが欠かせません。そこで注目されているのが、シンプルで強力なプログラミング言語「Python」を使ったデータ分析です。

本記事では、Pythonを使ったデータ分析を始める前の準備から基本的な分析の流れまでを、初心者にも分かりやすく解説します。データ分析のスキルを身に付けて、ビジネスの意思決定や問題解決に役立てましょう。

▼更にデータ分析について詳しく知るには？
データ分析とは？分析手法や実施するメリットとおすすめのツールを紹介

▼社内のデータをAI化するには？
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）

Pythonがデータ分析に適している理由

Pythonは、Webアプリ開発から機械学習まで幅広く利用されているプログラミング言語です。まずは、Python が注目されている理由を確認してみましょう。ここでは、Pythonがデータ分析に適しているといわれる主な理由を4つ解説します。

データ分析用ライブラリが充実している

Pythonはライブラリが非常に充実していることが特徴です。ライブラリとは便利な機能や関数といったプログラムを集めたもので、インストールするだけで誰でもそのプログラムを簡単に実装できます。

例えば、NumPyやPandasといったライブラリを使えば、大規模なデータセットの効率的な処理が可能です。また、Matplotlibなどのライブラリを活用すれば、データの可視化も簡単に行えるでしょう。

シンプルかつ書きやすいコードで扱いやすい

Pythonは、シンプルで書きやすいコードも特徴のひとつです。この特性により、プログラミング初心者でもコードを書きやすく、効率的にデータ分析を進められます。

文法は英語を基調に作られているため、英語を読める人なら直感的に理解でき、学習しやすいでしょう。また、コードの記述量が少なく、エラーを見つけるのが比較的容易であることから、エンジニアからも広く支持されています。

PCがあれば始められる

PythonはPCとインターネット環境さえあればすぐに始められます。プログラミングをするための環境構築も、公式サイトから言語をインストールするだけで完了です。また、Pythonの基礎的な勉強であれば、ブラウザ上でプログラミングができるサービスを使用して行えます。

データ分析の一連の流れを自動化できる

Pythonを使えば、データ分析の一連の流れを自動化できます。例えば、毎日更新されるデータを自動的に収集し、前処理を行い、分析結果をレポートとして出力するといったことが可能です。

これにより、分析作業の効率化と時間短縮が図れ、より多くの時間を分析結果の解釈や意思決定に充てることができるでしょう。

Pythonでデータ分析を始める前の準備

Pythonでデータ分析を行うためには、事前に基本文法の理解や環境の構築といったいくつかの準備が必要です。効率的かつ精度の高いデータ分析ができるよう、実際に分析を始める前に、以下の4つの準備をしっかりと行っておきましょう。

Pythonの基本文法を理解する

Pythonでデータ分析を始めるには、まず基本文法を理解することが大切です。変数、データ型、条件分岐、ループなどの概念を把握しましょう。

例えば、リストやディクショナリを使ってデータを格納し、for文で繰り返し処理を行うといった具合です。基礎をマスターすれば、ライブラリを使ったより実践的なデータ分析にスムーズに移行できるでしょう。

データ分析に必要なライブラリをインストールする

データ分析を始めるには、Pythonの基本文法を理解した上で、NumPyやPandas、Matplotlibといった主要なデータ分析ライブラリのインストールが必要です。

これらのライブラリを使いこなせるようになれば、データの読み込みや加工、可視化などが容易になります。初心者の方は、まずはライブラリの基本的な使い方をマスターすることから始めてみましょう。

分析の目的と課題を明確にする

データ分析の目的や課題は、分析を始める前に明確にしておきましょう。目的を見失ってしまうと、分析作業が迷走してしまいかねません。

例えば、「売り上げを伸ばす」という目的に対しては、「売れている商品や購入している顧客層の把握」といった課題を設定し、それに沿ってデータを分析していく必要があります。

分析対象データの収集

分析対象データの収集も重要です。例えば、顧客データを分析する場合、顧客情報や購買履歴などを収集し、データベースに格納します。

自社システムや自社サイトのデータだけでなく、公的機関などが公開しているオープンデータや外部サイトのデータなども、必要に応じて活用しましょう。

Pythonを使ったデータ分析の基本的な流れ

分析の目的を明確化し、分析できる環境が整ったら、実際にPythonを使ってデータ分析をしてみましょう。ここからは、データ分析の一連の流れを5つの工程に分けてひとつずつ詳しく解説します。

データの読み込みと確認

データ分析を始めるには、まずデータを読み込んで確認することが大切です。csvやExcelファイルなどの形式で保存されたデータを、Pythonで開いて読み込みましょう。PandasやNumPyなどのライブラリを使って、読み込む方法もあります。

読み込みが完了したら、headメソッドで先頭行を表示したり、describeメソッドで統計情報を確認したりして、データの概要を把握しておきましょう。

データのクリーニングと前処理

データを分析に使える形に整えるために、欠損値の処理やデータ型の変換といった、クリーニングと前処理を行います。例えば、年齢データに「25歳」と「25才」が混在している場合、統一しなければ正しい集計はできません。

また、外れ値と呼ばれる異常なデータを除外したり、複数のデータを結合したりする作業も必要です。データのクリーニングや前処理は、分析の精度や効率に大きく影響するため、慎重に行うことが求められます。

データの可視化と傾向の把握

データの可視化は、分析の重要なステップです。グラフや図表を使って、データの傾向や特徴を視覚的に捉えます。

一目で傾向が分かるため、仮説を立てたり、次の分析の方向性を決めたりするのに役立つでしょう。Pythonなら、MatplotlibやSeabornなどの可視化ライブラリを使って、簡単にグラフを作成できます。

統計的分析の実施

データ分析の肝となるのが、統計的分析の実施です。ここでは、収集したデータを用いて、仮説検定や回帰分析などの統計手法を適用します。これにより、データの背後にある関係性や法則性を明らかにし、意思決定に役立つ洞察を得ることができるのです。

Pythonは、計分析ライブラリも充実しているので、初心者でも比較的容易に分析を進められるでしょう。

分析結果の解釈とレポート作成

分析結果は正しく解釈し、分かりやすくレポートにまとめることが重要です。グラフや表を効果的に使い、データの傾向や特徴を明確に伝えましょう。また、分析の目的に沿った考察を加え、意思決定に役立つ情報を提供することが求められます。

Pythonを使えば、分析結果の可視化やレポート作成も自動化できるので、効率的にデータ分析のプロセスを進められるでしょう。

Pythonでデータ分析をマスターするためのステップ

Pythonでデータ分析のスキルを磨くには、基礎学習をした後、実際のデータを使った分析練習を積むことが大切です。ここでは、モチベーションを保ちながらステップアップする3つの方法を紹介します。

オンラインの学習リソースを活用する

Pythonでデータ分析を学ぶなら、オンラインの学習リソースを活用するのがおすすめです。Webページや書籍での学習も可能ですが、より深く理解するには、動画教材を活用するとよいでしょう。

初心者向けのコースから、応用レベルまで幅広く提供されているので、自分のペースで着実にステップアップできます。情報量の多い動画で学ぶことにより、学習効率も高まるでしょう。

実際のデータを使った分析練習を積む

データ分析のスキルを磨くには、実際のデータを使った練習が欠かせません。オープンデータを探したり、自分で収集したデータを使ったりして、分析の一連の流れを繰り返し体験しましょう。

分析結果をレポートにまとめ、他の人にフィードバックをもらうのも効果的です。失敗を恐れず、試行錯誤を繰り返すことが上達への近道です。

コミュニティに参加し情報交換をする

同じ目標を持つ仲間との交流もおすすめです。Pythonのコミュニティに参加し、経験豊富な開発者からアドバイスをもらったり、初心者同士で情報交換したりすることで、モチベーションを保ちながらスキルアップできるでしょう。

勉強会やハッカソンなどのイベントに参加するのもおすすめです。 一人で悩まず、仲間と助け合いながら、データ分析の学習を楽しく続けていきましょう。

Pythonを使ったデータ分析を始めるために必要なスキルや心構え

Pythonを使ってデータ分析を行うには、いくつかの専門スキルの習得や心構えが必要です。ここでは、プログラミングスキル、数学的知識、データ倫理についての理解の3つについて解説します。

データ分析に必要なスキルを事前に身に付けておけば、より効率的かつ安全に分析を進められるでしょう。

基本的なプログラミングスキル

データ分析には、基本的なプログラミングスキルが必要です。変数、データ型、制御構文、関数などの概念を理解し、コードを書く練習を積んでおきましょう。

特に、データの読み込みや操作、可視化に使われるライブラリの使い方は、十分に理解しておくことをおすすめします。プログラミングが苦手な方も、まずは簡単なコードから始めて、少しずつステップアップを目指しましょう。

データ分析のための数学的知識

データ分析を行う上では、統計学や線形代数などの数学的知識も欠かせません。例えば、データの分布を理解するために、平均値や中央値、分散、標準偏差といった基本的な統計量を把握する必要があります。

また、変数間の関係性を探るために、相関係数や回帰分析といった手法を用いることも重要です。これらの数学的概念を理解していれば、データから有益な洞察を引き出すことができるでしょう。

情報を客観的に捉える論理的思考力

多くの情報の中から必要なデータを見つけて正確に解釈できる、論理的思考力も大切です。課題の解決には、勘や経験だけに頼るのではなく、物事を論理的に考えることが重要といえます。

論理的思考力が身に付いていないと、物事を主観的に考え、目的とは異なる分析結果を導き出す可能性があるため注意が必要です。

データ分析なら「UMWELT」にお任せ

実際にデータ分析を業務に取り入れようとしても、学習コストの大きさゆえに悩んでいる方もいるのではないでしょうか。そのような企業様には、データ分析のできるノーコードAIツール「UMWELT」がおすすめです。

データの前処理を簡単に行える

データの前処理は、分析の精度を左右する重要なステップです。しかし、手作業では時間がかかる上に、ミスも起きやすいというデメリットがあります。

UMWELTは、ドラッグ&ドロップ操作だけで欠損値の処理やデータの正規化などが簡単にできるAI予測ツールです。面倒な前処理作業が楽になって、分析に集中できるでしょう。

効果が見込める

UMWELTには、すでに多くの企業で導入された実績のあるAIアルゴリズムが多数搭載されています。そのため、データ分析においても高い効果が期待できるでしょう。

データ分析の勉強ができる

UMWELTのオプションメニューには、コンサルティングサービスがあります。担当者様とチームになって導入に取り組むことで、AIデータ分析システムを構築するだけではなく、データ分析人材の教育もセットで可能です。

まとめ

データ分析を学ぶのであれば、文法が分かりやすく、ライブラリも充実しているPythonがおすすめです。近年はオンライン動画教材も充実しているため、自宅での学習も始めやすいでしょう。しかし、データ分析は前処理が大変で、挫折してしまう方も少なくありません。

データ分析のできるノーコードAIツール「UMWELT」なら、データの前処理を簡単に行うことができ、高い分析効果が期待できます。この機会に、ぜひUMWELTの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

参照文献

TIOBE Programming Community Index (PCI)｜TIOBE
https://www.tiobe.com/tiobe-index/

UMWELTのサービスページをチェックする

AI予測ツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）