Pythonのデータ分析を業務に活用したいと考えていないでしょうか。
しかし、具体的にどういった分析・解析を行えるのか分からないとお困りの方も多いはずです。
そこでこの記事では、Pythonのデータ分析の概要と、データ分析・解析の方法について紹介します。
また、データ分析の応用事例や企業活動を効率化するポイントもまとめているので、Python活用の魅力をチェックしてみてください。
目次
Pythonのデータ分析は何ができる？
1991年に登場したPythonは、今や世界シェア率上位に位置する人気のプログラミング言語です。
サービス・システムやネットワークの構築に利用できることはもちろん、次のようなデータ解析に活用できます。
- Webサイトからのデータ収集
- データ処理や分析の自動化（Excelの代わりとして）
- AI技術（機械学習・ディープラーニングとして）
マーケティングに欠かせないデータ収集を自動化できることはもちろん、人間の手で操作する必要があった表計算ソフトの整理・検討をまるごとPythonに任せられます。
また、近年話題を呼んでいるAI技術にも活用でき、最新の情報を分析して、サービス向上や改善として利用できるのがPythonの魅力です。
Pythonデータ分析の基礎知識
Pythonのデータ分析のことを活用するうえで重要なのが、データ分析の流れを理解することです。
まずはPythonデータ分析の流れを5つの流れで紹介します。
①企業の課題・問題を把握する
まずは、なぜデータ分析が必要なのか、課題や問題を明確化しましょう。
根本的な理由がしっかりしていなければ、Pythonのデータ分析を思うように実施できません。
例えば、企業のサービスが伸びない理由はなぜなのか、競合他社との違いは何なのかを把握する場合には、問題を明確化して仮説を立てるのではないでしょうか。
これと同じように、Pythonのデータ分析でも課題・問題の明確化、そして仮説を立てておきましょう。
➁調査内容を計画する
課題・問題を設定できたら次に、調査・分析する内容を計画しましょう。
例えば、課題解決のためには、どんなデータが必要なのか、どういった手法で集めるのがよいか考えることが大切です。
データ収集は手探りでは実施できません。
リサーチすべき情報、そして調べ方の案をいくつか抽出しておくことをおすすめします。
③Pythonを使ってデータを収集する
計画が決まったら、Pythonを使ってデータを収集しましょう。
データを調べるときに重要なのが、企業がもつ「内部データ」と、企業以外の場所にある「外部データ」の両方を収集していくことです。
内部データの場合は、各部署の担当者からデータをもらうか、データベースにアクセスして収集用のPythonのプログラミングを組んでみるとよいでしょう。
また、外部データの場合には、ネットで公開されているオープンソースのデータ、Webスクレイピングの機能を活用して情報を集めましょう。
どちらもPythonの技術が役立つため、データ収集用のソースコードを用意してください。
④Pythonを使ってデータ分析・解析を行う
Pythonで収集したデータをもとに、Pythonで分析・解析を実施しましょう。
例えば、表計算ソフトのように属性情報や種類分けを行って、傾向を分析する方法や、キーワードなどをベースにデータの条件わけを自動化するという方法などを利用できます。
データ分析・解析の方法も複数あるため、どんなデータを活用したいのか考えつつ傾向をチェックしてみてください。
※解析の方法は次項で詳しく説明しています。
⑤データ分析・解析の結論を検討してサイクルを回す
データ分析・解析が完了したら、結論を導き出して対策を検討・実施してください。
また、一度のデータ分析・解析だけでは課題・問題を解決できない場合があります。
データ分析・解析はPDCAサイクルを回しながら継続的に実施することが大切です。
一度きりで終わらせるのではなく、Pythonのデータ分析・解析を繰り返して改良を加えながら品質の向上を目指していきましょう。
Pythonを使ったデータ分析・解析の方法
Pythonでは、大きく分けて3つのデータ分析・解析の方法を活用できます。
それぞれ利用する目的が異なるため、具体的な方法の違いをご紹介します。
データの可視化方法
Pythonでは、収集したデータを整理して、表やグラフに整理できる「可視化」を実施できます。
可視化する際には、自身でソースコードを書くこともできますが、おすすめは可視化用のライブラリを利用する方法です。
例えば、次のようなライブラリがPythonデータ分析に活用できます。
- Matplotlib
- seaborn
- Bokeh
- plotly
それぞれ記述方法が違うことはもちろん、表示される可視化データのデザイン、機能が異なります。
ライブラリを活用すれば、手軽にソースコードをまとめられるため、短時間で可視化データを準備できるでしょう。
データの統計解析方法
Pythonには、データの統計解析のライブラリも充実しています。
例えば、次のようなライブラリを活用すれば、収集した情報の統計結果を解析できます。
- pandas
- NumPy
- scikit-learn
また統計解析では、前述した可視化の技術も活用します。
Pythonでデータ分析・解析を実施するためには、複数のライブラリを組み合わせる必要があるため、それぞれの活用方法を勉強しておくのがおすすめです。
データの機械学習方法
Pythonでは、AIを動かすための機械学習のライブラリが充実しています。
収集したデータをうまく振り分け、必要な情報だけを学習する流れを組む必要があり、機械学習を行う際にも、前述した「可視化」「統計解析」のライブラリを活用します。
基本的には、次の流れでデータ分析・解析を実施するため、ぜひ利用すべきライブラリを覚えておきましょう。
- Numpy：データ読み込み・加工
- Matplotlib：データの可視化
- scikit-learm：モデル作成・評価
- Matplotlib：分析結果の可視化
Pythonデータ分析の応用方法
Pythonのデータ分析は、ただ分析のためだけに利用するのではなく、次の要素に組み合わせて応用することをおすすめします。
- Webアプリケーション
- サービス提供システム
- スマートフォンアプリ
- ネットワーク管理
提供するサービスにPythonのデータ分析を組み込めば、すぐに問題点を分析・解析できるほか、サービス改善として活用できます。
Pythonで構築されているサービス・システムの多くにデータ分析・解析機能を導入できるため、品質向上および分析しやすい環境を整えるためにも、Pythonを使ってみてはいかがでしょうか。
Pythonによるデータ分析・解析は外注がおすすめ
汎用的な活用方法があるPythonですが、1から学習するためには何カ月もの期間が必要です。
また、社内リソースを割けないという企業も多いのではないでしょうか。
それならぜひ、豊富な経験と知識をもつ、開発会社にPythonによるデータ分析・解析を依頼してみてください。
開発会社によっては、企画立案から運用サポートまで、ワンストップ対応してくれるサービスが提供されています。
社内リソースを割く必要なく、サービス・システムの品質を向上できるため、外注を視野に入れてみてはいかがでしょうか。
また、SOFTASIAでは、Pythonを活用した開発業務の企画～運用をすべてワンステップ提供しています。
Pythonについて分からないこと、不安なことがある際には、お気軽にご相談ください。