Pythonのデータ分析におすすめのライブラリ3選と分析方法解説

Pythonでデータ分析はできるか

ずばり、Pythonでデータ分析はできます。しかもPythonを使えば、データの集計や削除、統合などのデータを分析する一連の作業を自動化するプログラムを作成することができるのです。

Pythonでプログラムを作成すれば、人員や時間などデータ分析のさまざまなコスト削減が可能になり、より仕事の効率化ができるでしょう。

データ分析する場合のPythonの役割

Pythonは、データ分析の工程をプログラムで作成することができます。ExcelやVBAなどで作業していたデータの集計や加工も、Pythonでプログラムを作成し自動化することができるのです。

初心者でもわかるPythonでデータ分析の流れと方法4つ

Pythonでデータ分析をする際の流れと方法を4つ紹介します。データ分析する際には、手順を追って作業する必要があります。

データ分析の目的は問題が発生している場合には、その問題に対して改善点を見つけることです。問題がなくても更にサービスや機能などを向上させるためにデータ分析が必要となる場合もあります。それぞれの目的に合わせてデータ分析を行ないます。

Pythonでデータ分析をする方法1：課題を設定する

データ分析をする課題を設定します。つまり、データ分析をすることで事業の中で「何をしたいのか」や「どうなりたいのか」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を設定するのです。

そして、必要なデータ分析の結果を得るためには「どういったやり方がよいのか」を明確にします。

課題の設定方法

今、問題となっていることやこれから新しく始めようとしていること、また今まで順調に来ている事柄を更に向上させることなど、具体的な課題を出します。

次に課題から見えてくる問題や目標を出して、どのようなデータを分析したらよいかを絞ります。そして具体的なデータ分析のやり方や使用するツールなどを決めます。

Pythonでデータ分析をする方法2：データの抽出や統計をとる

課題が設定されたら、実際にデータの抽出や統計をとります。抽出方法に沿ってPythonで作成したプログラムを実行し、データを収集します。

収集したデータは、欲しかったデータが収集されているかを確認しましょう。

データの収集方法

データの収集方法には、公的機関が公開しているオープンデータの統計を利用する方法と社内で管理しているデータベースから収集する方法、外部Webサイトやツールからデータを収集する方法があります。

データ収集の目的に沿って、データをどこから収集するべきかを決定しましょう。

Pythonでデータ分析をする方法3：データを加工

収集したデータは、分析の用途に合うように加工しましょう。データは、収集したままの形では分析を行なうことができません。

データ分析の前処理として、分析の用途に合わせてデータを加工する必要があります。

データの加工方法

データの加工には、欠損値の取り扱いと文字列の分析を行えるような連続データへ変換することがあります。

まず欠損値を削除するか他の数値などに代入するかといった処理をソースコードで実行します。そして、文字列をコードとして処理できるように加工処理を同じようにソースコードを使用して行ないます。

Pythonでデータ分析をする方法4：加工したデータを可視化する

最後に加工したデータを可視化します可視化というのは、グラフなどでレポーティングして分析結果を表示させることです。

こうすることで、データの分析結果が見やすくなり今後の改善点も見つけやすくなります。

データの可視化の方法

データの可視化の方法は、Pythonのグラフ描画ツールを利用したりライブラリの機能を利用したりする方法があります。

また、データをエクスポートしてBIツールやExcelでグラフにする方法もあります。

Pythonでデータ分析ができるおすすめのライブラリ3選

Pythonには、ライブラリという再利用可能なプログラムが標準でインストールされています。更に、オプションでライブラリをダウンロードすることも可能です。

データ分析をする際にはライブラリを活用することで、簡単に高度なデータ分析を可能にすることができます。ライブラリには様々なプログラムを可能にするものがあるのですが、中でもデータ分析におすすめのライブラリを紹介します。

Pythonでデータ分析ができるライブラリ1：Pandas

Pythonの標準ライブラリであるPandasは、データ分析する際の代表的なライブラリです。Pandasでは、数表や時系列データを扱うためのデータ構造と演算が提供されています。

データのフォーマットもcsvやExcel、テキストファイルなどいろいろな形式を扱うことができます。そして、複数のデータセットを結合したりマージしたりすることも可能です。

Pythonでデータ分析ができるライブラリ2：NumPy

Numpyは、数値計算を効率的に行うライブラリです。Numpyは、標準ライブラリではないためインストールする必要があります。

オープンソースで公開されているので、誰でも無料で使用することができます。Numpyを利用するにはAnacondaなどの開発環境のパッケージを使った方が簡単です。

Anacondaを利用してPythonの開発環境を導入することで、環境設定の時間短縮やよく使うライブラリやツールをまとめてインストールすることもできます。

Pythonでデータ分析ができるライブラリ3：Matplotlib

Matplotlibは、描画ライブラリで線グラフや棒グラフ、3Dグラフの作成ができます。MatplotlibもPythonの標準ライブラリではありません。

オープンソースのため誰でも無料で利用することができます。Matplotlibは、主にNumpyと組み合わせて使用することが多く、Jupyter Notebookを使用してグラフィカルなデータ分析を行なえます。

Jupyter Notebookとは、プログラムや説明の文章、実行結果などをまとめて管理できるデータ分析用のツールです。

Pythonでデータ分析するメリットとデメリット

Pythonには、データ分析するためのメリットが沢山あるため多くの場面で利用されています。しかし、Pythonにもデメリットがあります。

メリットとデメリットを知ったうえでPythonの特徴を活かせば、より効率的にデータ分析が行えます。では、どのようなメリットとデメリットがあるのかを紹介します。

Pythonでデータ分析するメリット

Pythonのメリットは、ソースコードの書きやすさと読みやすさです。そして誰が書いても同じソースコードになることや、実用的なライブラリが沢山用意されていることもPythonのメリットです。

更に、AI研究やディープラーニングなど高度なデータ分析にも実績が数多くあるため、世界的に信頼性が高いプログラミング言語です。

Pythonでデータ分析するデメリット

Pythonのデメリットは、学習コストがかかることです。ただ、Pythonは初心者でも学びやすい言語で、用途も多いのでコストをかけるだけの価値はあります。

そしてもう一つのデメリットは、少ないデータの分析には向いていないことです。データ分析の工程が全てできるPythonでは、少ないデータの分析はかえって時間を取ってしまうことになります。Pythonは、csv1000行以上のデータの分析に向いています。

Pythonでデータ分析をしよう

Pythonは、今まで何工程にも分かれて作業していたデータ分析を一括ででき、簡単にしかも簡潔に実行できるようにしました。Pythonを使えば、今まで複数人で行っていた作業が1人でできてしまうこともあります。

簡単で簡潔なので学習もしやすいですし、インターネット上に学習動画なども沢山あります。これから益々活躍の場を広げるPythonを使いデータ分析をしてみましょう。