データ分析とは有益な情報を大量のデータから抽出して、問題解決や意思決定を支援するプロセスです。

この分析は、以下の多岐に渡る方法論や技術を用いておこなわれます。

• 統計学
• 機械学習
• アルゴリズムの開発等

ビジネスでは、データ分析は顧客の行動を掴み、市場の動向を把握するために不可欠なものです。

特に大量のデータを扱い、数学的な処理を行うためITにはとても向いている分野だと言えます。

この記事では、プログラミング言語のPythonを使って、データ分析を行う方法を基本から具体例まで説明していきます。

監修者 Jitera代表取締役 柳澤 直

2014年 大学在学中にソフトウェア開発企業を設立

2016年 新卒でリクルートに入社 SUUMOの開発担当

2017年 開発会社Jiteraを設立
開発AIエージェント「JITERA」を開発

2024年 「Forbes 30 Under 30 Asia 2024」に選出

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執筆者 元エンジニア takakuni7777

コンピュータの専門学校がプログラミング及び、コンピュータの基礎を学び、その後、日本電気の子会社で働きました。その後、いくつかの開発の仕事を経て,コンピュータの専門学校の講師兼担任を経験し、その後はフリーにてシステムエンジニアやプログラマーの開発の仕事を担当、そのかたわらプログラミングスクールや職業訓練所、企業の新人教育などを担当しました。 25年以上のシステムエンジニア、プログラマーの仕事の経験があります。

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Pythonによるデータ分析とは？

Pythonは強力かつ柔軟なプログラミング言語です。また、データ分析においては最も重要なツールのひとつだといえます。

その理由は、Pythonには豊富なライブラリが用意されており、しかも、直感的なコーディングが可能だからです。この記事では、Pythonを使用したデータ分析の基礎と、その機能と可能性について探ります。
※ライブラリというのはすでに完成されたプログラム、クラス、フレームワークを集めて簡単に使えるようにしたものです。図書館という意味があります。

データ分析とは違いますが、そのAI自体をPythonで作るという記事がありますので、ぜひ、参照ください。

 Pythonによるデータ分析でできることや活用事例

Pythonは、いくつかの分野でのデータ分析を容易にし、より迅速な意思決定を支援するツールとして広く採用されています。データが新たな洞察を生み出す鍵となる現代において、Pythonの役割はますます重要になっています。

以下では、具体的な分野においてのPythonの使われ方を紹介していきます。

マーケティング分析

マーケティング分析は、企業がなにか商品を売り出したり、出店する時に市場の動向を理解して、顧客のニーズに合わせた戦略を立てる上で必須になります。

Pythonは、マーケティング分析で有効なツールとして使うことができます。【Pandas】や【Matplotlib】などのライブラリを使用することで、顧客データの収集や処理、そして視覚化が可能になります。

金融分析

金融データは複雑な上に大量なことが多いですが、Pythonのライブラリ【Pandas】を使用すればデータのクリーニング、整理、そして分析が容易になります。【Seaborn】や【Matplotlib】を用いることで、データを視覚化し、トレンドやパターンを明確にすることができます。

科学技術分析

Pythonを用いた科学技術分析は、精度の向上と研究の効率化に寄与し、新しい発見や技術革新の加速に貢献しています。このように、科学技術分野におけるデータ駆動型のアプローチをPythonは可能にし、研究者たちが直面する複雑な問題の解決を助けています。

 製造業・小売業

製造業と小売業におけるデータ分析は、競争力の向上と効率的な運営に不可欠です。Pythonは、その多様なライブラリと使いやすさで、これらの業界におけるデータ分析に革命をもたらしています。

Pythonによるデータ分析は、製造業と小売業において、コスト削減、顧客満足度の向上、そして新しいビジネスチャンスの創出に貢献しています。データを活用することで、これらの業界はより迅速かつ効果的な意思決定を行うことができるのです。Pythonは、そのアクセスしやすさと強力な分析能力により、これらの業界におけるデータ駆動型のアプローチを可能にしています。

 データ分析の基本的な手順とやり方

Pythonを使用したデータ分析の基本的な手順は以下の通りです。

 データの収集

Pythonを使用してのデータ収集は、データ分析プロジェクトにおいては非常に重要なステップです。データは、様々なソースから収集することができます。以下に、Pythonを使用してデータを収集する一般的な方法と、それぞれのデータソースを紹介します。

以下は、Pythonでウェブスクレイピングを行う簡単な例です。

 from bs4 import BeautifulSoup

 import requests

# ウェブページのURL

 url = 'https://example.com/data'

# リクエストを送信してHTMLを取得

 response = requests.get(url)

 html = response.text

# BeautifulSoupオブジェクトを作成

 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

# 必要なデータを抽出

 data = []

 for tag in soup.find_all('div', class_='data-class'):

 data.append(tag.text)

# 抽出したデータの表示

 print(data)
```

以上のコードは、指定されたURLからHTMLを取得し、Pythonのライブラリ【BeautifulSoup】を使用して特定のクラスを持つ[div]タグからテキストを抽出しています。データ収集は、分析したい問題や目的に応じて、適切な方法とソースを選択することが重要です。また、収集したデータの利用にあたっては、プライバシーの観点や利用規約を尊重する必要があります。

データの前処理

Pythonでのデータクレンジングは、データ分析の成功に不可欠なプロセスです。データクレンジングをおこなうことにより、[不完全]、[不正確]、または[不適切]なデータを検出して修正または削除し、分析の質を高めることができます。以下に、実際のデータを用いたデータクレンジングの一例を示します。

ここでは、まず、データセットを読み込みます。ここでは、CSVファイル形式のデータセットを想定しています。Pandasライブラリを使用してデータを読み込み、最初のデータクレンジングのステップとして、欠損値の処理を行います。

 import pandas as pd

# データの読み込み

 df = pd.read_csv('sample_data.csv')

# 欠損値の確認

 print(df.isnull().sum())

# 欠損値のある行を削除

 df_cleaned = df.dropna()
```

次に、データの型変換や表記ゆれの修正を行います。例えば、数値データが文字列として入力されている場合や、同じカテゴリーが異なる表記で入力されている場合があります。

# 数値データが文字列として入力されている列を数値型に変換

df_cleaned['数値列'] = pd.to_numeric(df_cleaned['数値列'],

                                         errors='coerce')

# 表記ゆれの修正

df_cleaned['カテゴリー列'] = df_cleaned['カテゴリー列']

        .replace({'表記A': '統一表記', '表記B': '統一表記'})
```

さらに、外れ値の検出と処理を行います。外れ値は、データセットの一般的なパターンから大きく逸脱したデータポイントです。外れ値を検出する一つの方法は、箱ひげ図を描いて視覚的に確認することです。

 import seaborn as sns

 import matplotlib.pyplot as plt# 箱ひげ図による外れ値の確認

 sns.boxplot(x=df_cleaned['数値列'])

 plt.show()# 外れ値の処理

 Q1 = df_cleaned['数値列'].quantile(0.25)

 Q3 = df_cleaned['数値列'].quantile(0.75)

 IQR = Q3 - Q1

 df_final = df_cleaned[~((df_cleaned['数値列']

                < (Q1 - 1.5 * IQR)) |

                       (df_cleaned['数値列'] > (Q3 + 1.5 * IQR)))]
```

データクレンジングは、データの質を向上させ、分析結果の信頼性を確保するために重要です。Pythonとそのライブラリは、このプロセスを効率的に行うための強力なツールを提供しています。上記のコードは、データクレンジングの基本的な手順を示したものであり、実際のデータセットや分析の目的に応じて、適切なクレンジング手法を選択する必要があります。また、データのプライバシーに配慮し、利用規約を遵守することも重要です。

 解析の実行

Pythonを用いたデータ解析では、クラスタ分析や統計的手法が重要な役割を果たします。
クラスタ分析は、データセット内の自然なグループを識別するために使用され、統計的手法はデータの傾向や関連性を明らかにするのに役立ちます。
クラスタ分析は、類似したデータポイントをグループ化する非監視学習の一種です。例えば、顧客データを分析して市場セグメンテーションを行う際にクラスタ分析が用いられます。Pythonでは、【Scikit-learn】ライブラリが提供する『DBSCAN』・『KMeans』や、『AgglomerativeClustering』などのアルゴリズムを使用してクラスタ分析を行うことができます。

統計的手法には、推測統計、記述統計、仮説検定などがあります。これらの手法は、二つの変数間の相関関係やデータの中心傾向や分散を評価するのに使用されます。Pythonの【SciPy】や【statsmodels】ライブラリは、これらの統計的分析をサポートしています。

Pythonを使ったクラスタ分析のコード例

Pythonでクラスタ分析を行う際には、【scikit-learn】ライブラリが非常に便利です。クラスタ分析は、似た特徴を持つデータポイントをグループ化する非監視学習の手法で、市場セグメンテーションや顧客の行動分析など、多岐にわたる分野で活用されています。

以下に、【scikit-learn】を使用したクラスタ分析のサンプルコードを示します。この例では、『KMeans』クラスタリングアルゴリズムを使用していますが、【scikit-learn】には他にも多くのクラスタリング手法が用意されています。

from sklearn.cluster import KMeans

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

# データの読み込み

data = pd.read_csv('data.csv')

# 特徴量を選択

X = data[['feature1', 'feature2']]

# KMeansクラスタリングの実行

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)

kmeans.fit(X)

# クラスタリング結果のラベル

labels = kmeans.labels_

# クラスタリング結果の可視化

plt.scatter(X.iloc[:, 0], X.iloc[:, 1], c=labels)

plt.xlabel('Feature 1')

plt.ylabel('Feature 2')

plt.title('KMeans Clustering')

plt.show()

```

このコードは、2つの特徴量を持つデータセットに対して、3つのクラスタに分けることを目的としています。『KMeans』クラスの`「n_clusters」パラメータでクラスタの数を指定し、「fit」メソッドでクラスタリングを実行します。結果は、各データポイントに割り当てられたクラスタラベルとして得られます。

クラスタリングの結果を理解しやすくするために、散布図を描画しています。各点は、それぞれのクラスタに対応する色で表示されます。この視覚化により、クラスタリングがどのように行われたかを直感的に把握することができます。

クラスタ分析は、データ内の潜在的な構造を発見し、データ駆動の意思決定を支援する強力なツールです。Pythonと【scikit-learn】ライブラリを使用することで、このような分析を簡単かつ効率的に行うことができます。

 Pythonによるデータ分析の課題

Pythonを用いたデータ分析は多くのメリットがありますが、課題もいくつか存在します。データの前処理は時間がかかり、複雑なデータセットでは特に遅くなりがちです。また処理（計算）速度が遅い場合があり、大規模なデータセットを扱う際には、効率的なコードの記述が求められます。また,どのライブラリを使うかの選択も課題の一つです。

これらの課題に対処するためには、コミュニティとの協力や継続的な学習と実践が不可欠です。Pythonの強力なコミュニティは、これらの課題を克服するためのリソースとサポートを提供しています。データ分析のプロセスを効率化し、より洗練された方法でデータから洞察を引き出すために、課題に取り組むことが重要です。

 高品質なデータ収集の困難さ

データ分析の成功には、Pythonで高品質なデータを収集することは不可欠ですが、多くの困難もあります。まず、データの質は収集源に大きく依存します。公開データセットやAPIからデータを取得する場合、データの正確性や完全性が保証されていないことがあります。また、ウェブスクレイピングを行う際には、サイトの構造が複雑であったり、JavaScriptによる動的コンテンツの読み込みが必要であったりするため、技術的な困難さが存在します。

さらに、法的な制約も重要な考慮事項です。収集したデータの使用が著作権やプライバシーの問題に抵触しないように注意が必要です。特に、個人を特定できる情報を含むデータを扱う場合、GDPRやその他のデータ保護法規を遵守する必要があります。
※GDPR（EU一般データ保護規則）：EUと欧州経済領域（EEA）で2018年5月25日から適用されている個人情報保護法です。

データの前処理の複雑さも問題です。収集したデータは、しばしばノイズが多く、外れ値や欠損値を含んでいるため、正規化やクレンジングなどの前処理が不可欠です。これらのプロセスは時間がかかり、高度なプログラミングスキルを必要とします。

最後に、技術の進歩により、データ収集の方法は常に変化しています。新しいウェブ技術やAPIの登場により、データ収集の手法も進化し続けているため、最新の技術に追いつくための継続的な学習が求められます。

これらの困難に対処するためには、Pythonの強力なライブラリを活用し、コミュニティからのサポートを得ながら、適切なデータ収集戦略を立てることが重要です。高品質なデータ収集は、データ分析の精度を大きく左右するため、これらの課題に対する理解と対策が不可欠です。

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分析結果の解釈の難しさ

Pythonを使用したデータ分析では、分析結果の解釈は難しい課題となりえます。この難しさは、

• データの複雑さ
• 分析手法の選択
• 結果のビジネスへの適用

という三つの主要な要因に起因します。

この課題に対処するためには、データサイエンティストは統計学的知識だけでなく、ビジネスインテリジェンスにも精通している必要があります。

Pythonとそのライブラリは強力なツールですが、それらを最大限に活用するには、この課題を理解し、適切に対処することが不可欠です。

人材不足

Pythonを用いたデータ分析の分野では、人材不足が顕著な課題となっています。この原因には、データサイエンスの専門知識を持つ人材の育成が追いついていない現状があります。経済産業省の報告によると、データサイエンティストを含むAI人材の不足数は2030年にAI人材は最大14.5万人不足すると予想されています。

 Pythonでのデータ分析を学べる本・書籍

Pythonは自学自習に向いているプログラミング言語の1つです。以下にその理由をいくつか説明します。

• シンプルで読みやすい構文
• 豊富なリソースとコミュニティ
• データサイエンスと機械学習のサポート
• 豊富なライブラリとモジュール

自学自習においては、書籍を活用することがよいでしょう。それとあわせて、Pythonの公式ドキュメントやオンラインチュートリアルも併用して使うこともお勧めします。 また、Pythonは実行環境が作りやすいので、プログラミングの基本的な概念を理解するために、簡単なプロジェクトを通じて実践的な経験を積むことができます。

ここでは、お勧めの書籍を紹介いたします。

Python 実践データ分析 100本ノック 第2版

参照：Python 実践データ分析 100本ノック 第2版
『Python 実践データ分析 100本ノック 第2版』は、データ分析の現場で直面する「汚いデータ」にどう対応すればよいかを解説した書籍です。この本は、事前の加工（視覚化）から機械学習、最適化問題まで、実践的な100の課題を通じて、ビジネス現場で即戦力となる応用力を養うことを目的としています。

自己学習の方法としては、まず「朝練」と呼ばれる基礎編から始めます。ここでは、Google Colaboratoryの使用方法や基本的なプログラミングスキルを身につけます。次に、実際のデータ加工や分析を行う「基礎編」、「実践編」、「発展編」と段階を踏みながら学習を進めます。各章には、具体的なデータ分析の課題が設定されており、それを解決することで、実際のデータ分析プロジェクトに近い経験を積むことができます。

Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

参照：Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理
『Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理』は、データ分析ツールであるpandasの開発者Wes McKinneyによる著作です。この書籍は、Pythonを用いたデータ分析の基本から応用までを網羅しており、NumPyやpandasなどのライブラリを活用したデータ処理の方法を詳しく解説しています。

自己学習においては、本書に掲載されているサンプルコードをダウンロードし、Jupyter Notebookで対話的に試しながら学ぶことが推奨されています。Python 3に対応しており、初心者から中級者まで幅広い層に適しています。また、正誤表も提供されており、最新の情報に基づいた学習が可能です。

Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書

参照：Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版
『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書』は、データ分析エンジニアに必要な基本技術を習得するための書籍です。Pythonの基本文法から始まり、データの前処理、可視化、機械学習の実装方法まで、幅広いトピックをカバーしています。
第2版ではPython 3.10に対応し、よりわかりやすい解説が特徴です。
この本を使った自己学習の方法としては、まずPythonの基本をしっかりと理解することが重要です。各章には実践的な演習問題が用意されており、読者は自分でコードを書きながらデータ分析のスキルを身につけることができます。また、本書はPythonデータ分析試験の主教材にも指定されており、資格取得を目指す方にも適しています。

エンジニア認定データ分析試験について

参照：オデッセイコミュニケーションズのテスティングサービス　CBT
データ分析技術者の資格として、認定試験の概要と対策を解説します。
エンジニア認定データ分析試験は、Pythonを用いたデータ分析のスキルを証明するための資格試験です。この試験は、Pythonエンジニア育成推進協会が主催し、データ分析に必要なPythonの基礎知識、数学の基礎、そしてデータ分析ライブラリの使用方法に関する幅広い知識を問う内容となっています。

試験は40問の選択式問題で構成され、60分間で解答します。合格基準は70%以上の正答率で、受験料は一般価格で11,000円（税込）、学生割引価格で5,500円（税込）です。試験はCBT（Computer Based Testing）方式で実施され、結果は試験終了直後に判定されます。※2024年5月時点の内容です。

試験の出題範囲は、主教材である『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書　第二版』に準拠しており、ライブラリに関する問題が多く出題されます。

受験者は、試験に合格することで、Pythonによるデータ分析能力を公式に認定され、その資格を履歴書やLinkedInなどのプロフィールに記載することができます。

参照：試験を主催する一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会から認定された模擬問題

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まとめ：Pythonを使ったデータ分析は重要なスキル

Pythonを使ったデータ分析は非常に重要なスキルです。データ分析は、ビジネスや科学、技術の多くの分野で活用されており、Pythonはその中でも非常に強力なツールとなっています。

この記事ではPythonのデータ分析でできることと活用事例について解説しました。そして、Pythonを使ってのデータ分析の手順を、データの収集・前処理・解析（特にクラスタ分析）と順を追ってコードと共に解説しています。

そんなメリット豊富なPythonによるデータ分析ですが、課題もあります。高品質なデータの収集の難しさ・解析の困難・人手不足についても取り上げて説明しました。続いて、自己学習をするのにお勧めの書籍を紹介しました。エンジニア認定データ分析試験についても解説しています。

Jiteraでは、要件定義を書くだけでAIが生成するツールで、アプリ・システム開発を行っています。制作している途中で要件が変更になっても柔軟に修正しながら開発できるので、アプリ開発・システム開発のご相談があればお気軽にご相談ください。

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