簡単解説！Pythonを使ったデータ分析
はじめに
みなさん、こんにちは。「データが神になる」という怖いフレーズを、どこかで聞いたことはありますでしょうか。現代社会において、データは非常に重大なポジションにあります。注目を集めているAIや機械学習の基本となっているのもデータ分析です。
そんなデータ分析を支えている一つの柱がPythonです。データ分析と言えばPythonというように、セットで耳にする機会が多くごなってきています。なぜPythonが人気を集めているのか。今回は、データ分析の目的からPythonがデータ分析で利用される理由、データ分析の流れを簡単に説明いたします。最後までご覧いただけると幸いです。
データ分析の目的
データ分析自体は、以前から仕事や生活の中で多く利用されています。極端な例を挙げると、紀元前に行われている戦の中でさえ利用されていると言えます。そんなデータ分析が、なぜここまで注目されているのでしょうか。それは、IT化が進みデータ分析の精度が上がることで、その目的のあり方が変化したからです。
【データ分析の目的】
- 結論や仮説に対して根拠という武器を持たせることができる
- 目的や結果に対する1つの行動指針とすることができる
- マクロだけでなくミクロのニーズに適応することができる
上記の3点は、データ分析における重要な目的です。しかし、現代におけるデータ分析の目的は、さらに上の段階にあります。それは、膨大なデータの分析から特定の事物に対する法則や特徴を洗い出し、将来的に起こり得ることの予測ができるようになったことです。私たち一人ひとりの消費行動のパターンから、好きなモノや必要なモノの購入を誘導するようなシステムがイメージしやすいでしょう。また、株価や仮想通貨の動きなども視覚的でわかりやすいです。
Pythonがデータ分析で利用される理由
データ分析の目的を理解したところで、なぜPythonがデータ分析に利用されているのかを簡単に説明します。理由は、大きく以下の3つになります。
- データ収集から分析まで一気におこなうことができる
- 大規模のデータにおける前処理がしやすい
- ライブラリが充実している
Webスクライピングをすることで、Web上の情報を収集することができたり、その情報を自動で処理して分析結果を表示させるところまでおこなうことができます。そう考えると、Pythonはものすごく多機能な魔法の鍋のように考えられます。イメージがつきにくい方は、次で説明するデータ分析の流れを見ていただければお分かりいただけるでしょう。
データ分析の流れ
実際にPythonを利用したデータ分析の流れについて説明します。物事の理解には、わかりやすいイメージが大切です。ここでは、調理とデータ分析を照らし合わせてみていきましょう。
- 何を作るか決める（目的を考える）
- 食材を揃える（データを収集する）
- 下ごしらえ（データの前処理を行う）
- 調理器具を準備する（実行する環境を整える）
- 調味料（どのライブラリを利用するか）
- タッパーに入れて冷蔵庫などに保存する（データベースに保存する）
1.何を作るか決める（目的を考える）
何の料理を作るかを決める前に調理を開始する人はいないはずです。それと同じように、データ分析をする前に、先ずは目的をはっきりとさせることが必須です。何の為にデータ分析を行うのかについて、いかに明確にするかが重要です。また、調べても仕事や生活に活かすことの出来ない意味の無いデータを分析するのはやめましょう。
2.食材を揃える（データを収集する）
何を作るのかが決まったら、それを作る為の材料を揃える必要があります。データ収集でも同じで、目的を達成する為のデータを集めましょう。データの収集は、具体的に、先に述べたWebスクレイピングやオープンデータの統計から収集できます。
3.下ごしらえ（データの前処理を行う）
ケースにもよりますが、データ分析を行う上で大変ですが重要な工程になります。買ってきた食材をそのまま使えることもありますが、下ごしらえは調理において大事です。収集したデータも使用しやすいように、Excelなどにまとめたりします。
4.調理器具を準備する（実行する環境を整える）
調理器具が多すぎると台所が使いにくくなります。目的に応じた実行環境を構築することがベストです。他にも使用することがあれば、事前に準備してあるはずなので、準備は必要ありません。料理によって調理器具は、使い分けるようにします。
5.調味料（どのライブラリを利用するか）
調味料を一から作る方も中にはいるかもしれませんが、かなりの時間が必要です。誰かが作ってくれたライブラリを上手く利用することで、データ分析の効率が良くなります。できるだけ多くのライブラリを知識をして身につけておくことで、役に立つはずです。
6.タッパーに入れて冷蔵庫などに保存する（データベースに保存する）
データ分析が終わったデータは、再利用ができるように整理整頓しておくことが大切です。ただ冷蔵庫にしまうのではなく、タッパーなどに小分けしておくことで、今後使いやすくなることと同じです。
手段の一つならPythonでなくてもと考える方もいるでしょう。ただ、Pythonは、データの収集から前処理や可視化、モデル化までを行うことができます。魔法の鍋と表現したのは、ライブラリも多く文法が比較的簡単な為、初心者からしても便利だからです。しかし、Pythonが必要ない場合もございます。
Pythonが必要ないようなケース
Pythonは、文法がわかりやすく非常に人気のある言語です。しかし、なんでもPythonを使えばいいという訳ではありません。何を作るかによって柔軟に手段を使い分ける必要があります。情報量が少ないデータからグラフを作成する場合などは、ExcelやGoogleスプレッドシートを利用した方が良いです。報告書の作成などであればそちらの方が効率的です。
さいごに
いかがでしたでしょうか。データ分析が注目を集めていますが、本当に考えるべきことはそれを利用して何を生産していくかです。また、すでに世の中にあるライブラリや環境構築などのリソースをどう有効活用していくかが重要です。最後までご覧いただき、ありがとうございました。この記事が少しでもお役に立てれば幸いです。
