Pythonでデータ分析するための方法とは?事前に理解しておきたいことについて!

Python言語を使用して、データ分析すれば有用なWebアプリを製作することができます。しかしその前に、データ分析の方法を理解していないと、必要な情報を集めることができません。

Python言語はシンプルな文法であるため、初心者の方でも覚えやすいですが、実際にはどのような方法でデータ分析を行うことができるのでしょうか。

今回はPython言語でデータ分析を行う方法について紹介していくので、参考にしてみてください。

目次

 Python言語でデータ分析するための流れについて

Python言語を使用してデータ分析を行う場合、どのような流れで実施することができるのでしょうか。具体的な流れについて解説していくので、参考にしてみてください。

データ分析のために必要な要素を理解しておく

まずデータ分析を行うためには、必要な要素について理解しておく必要があります。データ分析するためには、「環境構築」・「Python言語の習得」・「分析作業の理解」が必要になるので、事前に把握しておくことが大切です。

Python言語の習得は重要ですが、Python言語に精通しているだけでは、正しくデータ分析することはできません。Python言語をコーディングして実行するための環境を整えておかないといけないので、前もって用意しておきましょう。

 Python言語を書き込むための環境構築を行う

Python言語を習得したとしても、開発環境が整えられていないと、データ分析を行うことはできません。まずは仮想環境を作成する必要があります。

仮想環境はPCの中だけで作業を行うことで、何度でもやり直しができるようになっているのが特徴です。事前に仮想環境を構築しておけば、何らかのトラブルが発生した時に、仮想環境だけをリセットすれば、新たに開発を行うことができます。

またデータ分析を行うなら、初心者の方でも使い勝手が良い「Anaconda」を使用して構築した方が良いでしょう。Anacondaはデータ分析に必要なライブラリがまとめられたパッケージで、一部のコーディング作業を行うことで、簡単にデータ分析を行うことができます。

導入方法はGUI上でセットアップできるので、設定をしっかり行えば気軽に利用できるでしょう。

次にエディタを準備しておきましょう。おすすめなのは「Jupyter Lab」で、使用すればコードの結果をすぐに確認できるので、試行錯誤しながら適切な状態に仕上げることができます。

環境構築はある程度の時間がかかるため、早くデータ分析を行いたいという方は「Google Colaboratory」を利用してみてください。Google Colaboratoryは、ブラウザ上で簡単にデータ分析が始められるので、環境構築の手間を省くことができます。

Google ColaboratoryはPython言語を使用したデータ分析に必要な環境が整えられているので、簡単に導入することができるでしょう。

ただメモリには制限が設けられているため、大規模なデータ分析には向いていないので注意が必要です。

 Python言語を習得する

環境構築を行った後は、Python言語を習得する必要があります。Python言語はシンプルな文法となっていますが、データ分析するためのコードを書き込むのであれば、相応の知識やスキルが求められるでしょう。

Python言語は独学で勉強することもできますが、効率よく学ぶならプログラミングスクールに通うことも検討してください。

またコードを素早く、できるだけミスがなく書き込むなら、継続的にコードを書き込む癖をつけておく必要があります。毎日コードを書くことで、徐々に慣れてくるでしょう。

使えるライブラリは押さえておく

便利なライブラリを使用すれば、一からPython言語でコードを書く必要がありません。一部だけコードを書き加えるだけでデータ分析できるようになるので、プログラミングの手間を省くことができます。

ライブラリは様々な種類があり、自分がやりたい内容に合わせて適切なものを選択すれば、便利に活用することができるでしょう。

主にデータ分析に使えるライブラリは下記の通りです。

<h4>pandas</h4>

データ分析や解析用のライブラリとして、数多くの利用者が使っています。データの読み込みや加工といった前処理を行ってくれるので、コードを書き加える手間を省くことができるでしょう。

また統計量の表示を行うことができるので、データの数値が見えてわかりやすいのが特徴です。

<h4>NumPy</h4>

数値計算用のライブラリで、シンプルな表記を実現してくれるので、使い勝手が良いのが特徴です。高速な行列演算をサポートしてくれるので、機械学習を使う時に便利なライブラリとなっています。

<h4>Matplotlib </h4>

データを可視化してわかりやすく表記してくれるライブラリです。グラフの描画や画像の表示を行ってくれて、簡単なアニメーションの作成を行うことができます。

<h4> scikit-learn </h4>

機械学習用に便利なライブラリで、様々な機械学習の手法を使って学習モデルを作成してくれるので、データ分析におすすめの性能を持っています。

他にも、訓練データやテストデータへの分割、スケーリングなどの前処理も行ってくれるライブラリです。

 Python言語でデータ分析する流れを理解しておく

Python言語の基本を理解し、ライブラリの使い方を理解したのであれば、次はデータ分析のコードはどのように書き込めば良いのか調べて実践してみましょう。

環境構築がしっかり出来ているのであれば、コードを書いた時に、実際に機能するのか確かめることができます。

コードを書く時には、何がどのように機能するのかコードの全体像を把握した上で実践することが大切です。全体像をイメージした上で写せば、データの分析に必要なコードの書き方を把握でき、コードの役割をハッキリと認識することができます。

自分でデータ分析のコードを書いてみる

ライブラリなどを駆使してデータ分析のコードを認識した後は、データの収集や前処理、分析の流れを一人で実施してみてください。個人でやりきることで、データ分析の正しい方法を認識することができます。

この時に使用するデータについては、今まで参考にしたデータではなく、新しいデータを分析するようにしましょう。様々なデータを分析できた方が、様々な応用が利くのでエンジニアとして実力を身に付けることができます。

個人でPython言語を使用してデータ分析する方法について

個人でPython言語を使用してデータ分析するためには、データ収取したり前処理をしたりする必要があります。実際に、個人でPython言語を使用してデータ分析する方法について解説していくので、参考にしてみてください。

まずはデータ分析して解決する課題を設定する

Python言語でデータ分析するためには、まずデータ分析することで、解決できる課題はどのようなものなのか明確に設定する必要があります。

例えば人気のWebページを比較して、上位検索されているサイトはどのようなものなのか、データ分析する方法などがあるでしょう。

明確な目的を持ってデータ分析すれば、課題解決に向けて必要なデータ分析のコードを書き込むことができるので、必要な情報処理を行うことができます。

必要なデータを収集する

課題に向けて解決するためには、どのようなデータが必要なのか特定した後は、データを収集していきます。収集するデータは、オープンソースからの統計を利用したり社内DBのデータを抽出したりする方法があるでしょう。

まずオープンソースとは、公的統計のデータを利用する方法を指しており、データとして確かな信憑性を持っています。事前に参考したデータとして表記すれば、閲覧した方も信用性してくれるデータとなるでしょう。

社内DBのデータを抽出する場合は、SQLやSQLラッパーなどを使用して、データを収集できます。

他にも、「Web API」・「スクレイピング」を使ってデータ収集する方法があるでしょう。Web APIとは、アプリケーションが外部連携するためのデータの窓口のようなもので、収集するデータも豊富にあるのが特徴です。

スクレイピングとは、WebにあるHTMLのデータを収集する技術のことを指しています。データだけでなく、ファイルや画像なども収集することが可能です。

データの前処理を行う

データを集めても、分析するためにデータを整理・加工する必要があります。データの前処置としては、欠損値やカテゴリカルデータを連続データに変換する方法などがあるでしょう。

まず欠損値は、そのまま使用してしまうとデータ分析の際にエラーになってしまう恐れがあるため削除する必要があります。その後に、データ分析の内容に合わせて平均・中央値などを代入してデータを求めましょう。

次にカテゴリカルデータを連続データに変換する方法ですが、統計解析を行うためには必要な対応になります。Python言語を活用すれば、データの前処理を綺麗に行うことが可能です。

データを可視化させる

次にデータをわかりやすくするために、Python言語を使って可視化させます。可視化させる方法としては、グラフで表現するなら「Matplotlib」を使用すれば、データを見やすくできるでしょう。

他にも様々なPython言語のライブラリが用意されているので、自分の目的に合わせて適切なライブラリを選択してください。

機械学習を行うならモデル化を行う

前処理が完了してデータを可視化させ、機械学習できるような状態にした後は、モデル化を行って正しく表記できるか確認します。問題なければ、データ分析は終了です。

 Python言語でデータ分析を行うメリットとは?

Python言語でデータ分析を行うことができますが、実際にどのようなメリットがあるのでしょうか。Python言語を使ってデータ分析を行うメリットについて解説していくので、参考にしてみてください。

 Python言語でデータ収集からモデル化まで対応している

Python言語を使用すれば、データ分析に必要な工程を一貫して行うことができます。データ収集から前処理、モデル化と、全てPython言語を使用すれば対応することが可能です。

他の言語を使用すると、対応が難しくなったり言語を覚えたりする手間が増えますが、Python言語で対応できるなら、比較的負担も少なくデータ分析を行うことができます。

 Python言語は大規模の前処理にてきしている

エクセルなどでデータを収集する場合、大規模なデータを集める時には関数だらけになって重たくなってしまうことがあります。しかしPython言語を使用すれば、大規模なデータも前処理しやすいのが特徴です。

より多くのデータを収集してデータ分析したい方には、Python言語がおすすめになります。

シンプルな文法だから初心者でも実行しやすい

データ分析の方法は、難しそうに見えますが、Python言語ならシンプルな文法やライブラリを使用することで、比較的簡単に実行することができます。

Python言語ならコードも複雑ではなくて良いので、気軽にデータ分析しやすいのが特徴です。

 Python言語でデータ分析を行うデメリットとは?

シンプルでライブラリも多いPython言語ですが、データ分析を行う時にはデメリットに感じる部分もあります。どのようなことがデメリットとして考えられるのか、詳しい内容を解説していきましょう。

 Python言語を習得する必要がある

根本的にPython言語を使ってデータ分析するためには、Python言語の知識やスキルを身に付けないといけません。独学でやるには時間がかかり、プログラミングスクールで指導してもらうには費用がかかります。

一から勉強するには時間がかかるため、簡単なデータ分析や可視化をさせるなら、ピポットテーブルなどを使用した方が、手間はかからないでしょう。

グラフのレポーティングにはおすすめできない

データ分析を行い、グラフのレポーティングを行うならPython言語はおすすめできません。少し時間や手間がかかるので、少ないデータで分析するならExcelでレポーティングした方が早いケースが多いでしょう。

データ分析した後のデータの使い方によっては、Python言語が向いていない可能性もあるので、事前にデータ分析する目的は明確にしておく必要があります。

データ分析に向いている Python言語の特徴やメリットって何?

プログラミング言語の中でも、データ分析に向いているPython言語ですが、具体的な特徴やメリットはどのようなことが考えられるでしょう。

Python言語の特徴やメリットについて解説していくので、参考にしてみてください。

文法がシンプルでわかりやすい

Python言語の特徴としては、シンプルな文法で比較的理解しやすいという点です。コードを書くという点では、初心者にもおすすめできる言語と言えるでしょう。

ただデータ分析やAI開発に利用するほどのプログラミングスキルを身に付けるためには時間がかかるので、エンジニアとしてのレベルまで達するには大変です。

プログラミングスキルを磨くために、コードの書き方を学ぶと言う意味では、簡単な部類に入るので未経験の人でも学習しやすいでしょう。

 Python言語のライブラリが豊富

Python言語のライブラリは豊富に用意されており、AI学習・データ分析など、目的に応じて利用できます。一からプログラミングを行う必要がないので、コードを書く手間を省くことができるでしょう。

特に計算関連のライブラリが豊富に用意されているため、大規模なデータを収集して分析したい時にはおすすめです。

ただ日本語サポートされていないライブラリもあるので、利用する時には日本語にも対応しているライブラリを使用した方が良いでしょう。

保守性が高くミスが少ない

Python言語はオフサイドルールと呼ばれる、字下げを行うことがルールとなっています。そのため、読みやすく文法がシンプルなのでミスが起きにくいプログラミング言語なのが特徴です。

保守性が高いので、長期的にメンテナンスを行うことを想定しているなら、使い勝手の良いプログラミング言語になります。

様々なコンテンツ作りに活用できる

Python言語は汎用性が高く、AI開発や機械学習、データ分析など、様々なコンテンツ作りに利用できるのが特徴です。YouTubeなどもPython言語が利用されているので、使い方によってはオリジナル性のあるアプリを開発できます。

またAI普及により、今後は需要が高まることが想定されている言語なので、エンジニアを目指すなら覚えておいて損はありません。

データ分析に向いている Python言語のデメリットって何?

様々なコンテンツ作りに利用できるPython言語ですが、デメリットに感じる部分もあります。どんなことがデメリットに感じるのか、詳しい内容を紹介していきましょう。

実行の速度が遅い傾向がある

Python言語は他の言語と比較すると、実行する速度が遅い傾向にあります。そのため、システムを利用する際に、実行速度の遅さによって使いにくいというケースも出てくるでしょう。

ただ膨大なシステム管理などを実行しない限りは、そこまで実行速度が遅くなる心配はないので、簡単なアプリの製作ではデメリットに感じることは少ないです。

実行速度が気になるという時には、他の言語を試した方が良いかもしれません。

日本語に対応しているサポートが少ない

海外では需要が高く、様々なアプリなどに利用されているPython言語ですが、日本ではまだまだ普及は進んでいません。そのため、ライブラリなどでは日本語サポートに対応していないものが多いので注意が必要です。

ただ日本でもAI開発を進めている企業は増えているので、Pythonエンジニアの需要は高まっています。学習する時には日本語対応ではないと難しいケースがあるので、講師などに質問してPython言語の学習を進めた方が良いでしょう。

インデントが必要になる

Python言語はオフサイドルールが適用されているため、字下げを行う必要があります。そのため見やすい文法となっていますが、字下げを行うことでブロックの一つとして間違って処理させる恐れがあるのです。

一つのブロックとして間違えて処理されないためにも、Python言語のコードを書く時にはインデントが必要になります。

インデントなしでコードを書いてしまうと、処理が正しく行われなくなるので、エラーの原因になる可能性があるでしょう。

メソッドの引数にはselfを使用しないといけない

Python言語でメソッドの引数を定義するなら、selfを使用しないといけません。理由としては、メソッドにアクセスする際にオブジェクトを省略できますが、本来なオブジェクトが必要になるためです。

 Python言語はデータ分析以外にも需要はある

Python言語はデータ分析に優れている言語ですが、それ以外にも需要はあります。どのようなことにPython言語は活用されるのか、詳しい内容を紹介していきましょう。

デスクトップアプリケーションの開発

一般的にはデスクトップアプリケーションを開発する時には、「C言語」・「Java」などのプロジェクト言語が使用されるケースが多いです。しかしPython言語には、豊富なライブラリが用意されているので、状況によってはPython言語の方が素早くデスクトップアプリケーションを開発できることがあります。

またライブラリを使用すれば、一部のコードを加えるだけでアプリ開発できるケースも多いので、プログラミングの手間を省くことが可能です。

ゲームを開発できる

Python言語をしようすれば、2Dや3Dなど、様々なゲームが製作できます。またゲームエンジンを利用すれば、一から作るよりも短期間で本格的なゲームを作ることが可能です。

他にもPython言語のライブラリの中には、ゲーム開発を効率化できるものもあるので、手間をかけずにゲームを作ることができます。

Webアプリケーションの開発

Python言語はWebアプリケーションの開発にもよく使用されています。PHP言語よりも読みやすいので、保守性は高く、長期的な運用が期待されるWebアプリケーションの運用にはおすすめです。

実際にWebアプリケーションとして利用されている企業も多いので、将来性の高い分野でもあります。

AI開発や機械学習

Python言語が日本でも需要が高まっている要因となっているのが、AI開発や機械学習などの分野です。近年ではAIを身近に感じるようになり、企業の多くが開発に向けて動いています。

人工知能を開発するためのPython言語のライブラリも豊富に用意されているので、一からプログラミングをしなくても良いのも特徴です。

今後、AI開発に携わりたいと考えているなら、Python言語は習得しておいた方が良いでしょう。

組み込みのアプリケーション開発

Python言語は組み込みのアプリケーション開発にも向いている特徴を持っています。組み込みのアプリケーション開発では、「C言語」・「C++」が使用されることが多いのですが、Python言語ならC言語の処理を呼び出すこともできるなど、柔軟な対応が実現できるのが特徴です。

データ分析に向いている Python言語の将来性は?

データ分析をはじめ、様々なアプリケーション開発に向いているPython言語の将来性は高いのでしょうか。Python言語の将来性について、詳しい内容を解説していきます。

様々な企業がPython言語を採用している

AI開発に向けて、多くの企業がPython言語を習得している人材を採用しようとする動きが活発化しています。特にPythonエンジニアは待遇も良くなっている傾向にあるので、年収アップも期待できるでしょう。

これからAI開発や機械学習などの分野で活躍したいと考えている方は、Python言語を習得しておくことをおすすめします。

統計解析分野で活躍が期待できる

Python言語は統計解析分野で活躍が期待できる言語なので、企業からも重宝されています。データを収集して分析することは、企業が成長するために必要なデータを集めるきっかけになるので、これからも成長を続ける分野であることが想定されるでしょう。

実際、Python言語のライブラリには、統計解析に利用できるものも多いので、一からプログラミングしなくても短時間で統計解析に関するアプリなどを構築することができます。

AI開発はこれからも成長が期待できる分野

AIが普及する世の中になることが想定されているため、これからはAI開発に主軸を置く企業も増えてくるでしょう。その中でAI開発に利用できるPython言語は、今後需要が高くなることが想定されています。

AI開発が進むほど、Python言語は必要とされるので、習得しておいて損はありません。

データサイエンティストになるために必要

エンジニアとしてキャリアアップを図るためには、データサイエンティストになりたいという方もいるでしょう。データサイエンティストになるためには、Python言語を習得し、データ解析の技術を磨く必要があります。

データサイエンティストは、企業でも重宝される人材であるため、これから需要が高まる可能性が高いでしょう。

Python言語を習得し、データ分析に長けた人材になれば、データサイエンティストとして活躍できる機会が出てくるかもしれません。

 Python言語でデータ分析するためにはどう勉強する?

Python言語を使ってデータ分析する方法を勉強するためには、主に2つの方法があります。独学かプログラミングスクールで学ぶかどうかです。

どちらの方法が自分に合っているのか、それぞれの特徴を紹介していくので参考にしてみてください。

独学でPython言語を習得する方法

Python言語はシンプルな文法であるため、コードの書き方自体は独学でも学習することができます。独学の方法としては、学習サイトを利用したり本で勉強したりする方法などがあるでしょう。

ただ学習する時には、初級編から学んでいき、難しすぎない内容を選択することが大切です。いきなり難しい内容の本を読んだとしても、理解できずに途中で挫折してしまう恐れがあります。

他にもYouTubeなどで、プログラミングの基礎を解説している動画があるので、視聴してやり方を教わる方法もあるでしょう。

独学で学習する場合には、プログラミングスクールに通う費用がかからないので、お得に学習を始めることができます。しかし独学であるため、わからない部分が出てきても、誰かに尋ねられないことから、課題が出てきた時に解決する時間がかかってしまいます。

じっくり自分のペースで学習したい人には独学で学ぶ方法も良いですが、効率よく学習を進めたい方はプログラミングスクールに通った方が良いでしょう。

プログラミングスクールでPython言語を習得する方法

プログラミングスクールでPython言語を習得する場合は、プロの講師から指導してもらえるので、効率よくプログラミング学習を進めることができるでしょう。

初心者の方でも基礎的な部分から、順を追って学べるようにカリキュラムを立ててもらうことができるので安心して学習が進められます。

またコースによって、自分が学びたい言語が学習できるので、自分のエンジニアとしての未来を見据えて、学びたい内容を選ぶことが可能です。

ただ毎月受講費用がかかるので、事前にどれくらいの費用がかかるのか把握しておく必要があります。受講したいと考えている方は、まず無料体験を受けてみて、学習環境を把握してみることから始めてみてください。

プログラミングスクールでPython言語を指導してもらうメリット

効率よくPython言語を習得するなら、プログラミングスクールに通った方が良いケースがあります。具体的に、プログラミングスクールでPython言語を指導してもらうメリットについて紹介していくので、参考にしてみてください。

実践的なPython言語のスキルが身に付く

プログラミングスクールでは、プロの講師が指導してくれるので、知識だけでなく実践的にエンジニアとして必要なスキルを身に付けることができます。

Python言語なら、データ分析やAI開発のノウハウを教えてもらえるので、IT業界でも即戦力として活躍できるスキルを磨くことができるでしょう。

 途中で挫折せずに続けられる

独学でPython言語を学習すると、基礎的なことは学べても開発作業などで難しい部分に直面してしまい、途中で挫折してしまう恐れがあります。

そんな時、プログラミングスクールならわからないことは講師が指導してくれるので、挫折せずに学習を続けることが可能です。

理解するまで講師の方がサポートしてくれるので、安心して学習を進めることができます。

IT業界への転職が希望できる

プログラミングスクールによっては、転職サポートが付いていることがあり、IT業界への転職を希望している方には、履歴書の書き方や面接対応などを指導してくれます。

また他の求人には載っていない求人情報を教えてもらえることもあるので、希望通りの企業に就職できる可能性もあるでしょう。

転職を希望している方としては、プログラミングスクールに通った方がメリットは大きいです。

まとめ

Python言語はデータ分析に長けている言語であるため、言語を習得すれば必要な情報を収集し、解析するまで一貫して対応することができます。

他にもAI開発や機械学習といった分野にも精通しているので、企業からも必要とされる人材に成長できるでしょう。

独学で学習を進めることもできますが、効率よく勉強を行うならプログラミングスクールに通った方が無難です。

特に転職を希望されている方なら、プログラミングスクールの転職サポートを頼ってみてください。