【Python】Pythonデータ分析の流れと使用ライブラリ

Python
2023.05.21
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Pythonでのデータ分析について

Pythonは近年人気のプログラム言語であり、耳にする方も多いのではないかと思います。
私自身、データアナリストをしておりPythonを使用することもあります。

Pythonは用途が多いため逆にどのように学習していったらよいか迷う方も多いと存じます。
そこで今回はデータ分析のためのPythonという文脈で解説をしたいと思います。

  • Pythonをデータ分析で使用するメリット
  • 分析に使用するライブラリ
  • Pythonを使用したデータ分析の流れ

の理解に繋がれば幸いです！

Pythonでデータ分析を行うメリット

  1. パワフルなライブラリのサポート
    • Pythonは、データ分析や科学計算に特化した多くの強力なライブラリを提供しています。NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learnなどのライブラリは、データ処理、可視化、機械学習などのさまざまなタスクに便利な関数やツールを提供しています。これらのライブラリの豊富な機能を活用することで、効率的かつ高度なデータ分析を行うことができます。
  2. プログラミングの柔軟性
    • Pythonは一般的なプログラミング言語であり、柔軟性があります。プログラムの自動化やカスタマイズが容易であり、データの前処理や解析のための独自の関数やスクリプトを作成することができます。また、Pythonは他のプログラミング言語との統合も容易であり、既存のコードやライブラリを活用することもできます。
  3. コミュニティの活発さ
    • Pythonは非常に人気のあるプログラミング言語であり、データサイエンスやデータ分析のコミュニティも活発です。コミュニティの活動や情報共有により、新しいアイデアやベストプラクティスを学ぶことができます。また、Stack OverflowやGitHubなどのオンラインプラットフォームでは、Pythonに関連する質問やコードの共有が盛んに行われています。
  4. マルチプラットフォーム対応
    • PythonはWindows、Mac、Linuxなどのさまざまなオペレーティングシステムで動作します。また、Pythonは無料でオープンソースの言語であり、幅広い環境で利用することができます。これにより、異なる環境やプラットフォームでのデータ分析作業が容易になります。
  5. 扱いやすさ
    • Pythonはシンプルで読みやすい文法を持っており、初心者にも扱いやすい言語です。データ分析においては、データの読み込みや処理、可視化などを簡潔かつ直感的に記述することができます。また、Jupyter NotebookやAnacondaといった開発環境やパッケージングツールのサポートも豊富です。Jupyter Notebookを使用すると、コードとドキュメントを組み合わせたインタラクティブな環境でデータ分析を行うことができます。Anacondaは、Pythonとデータ分析に関連する多くのライブラリを一括でインストールし、環境のセットアップを簡単にするためのパッケージです。

以上の様なメリットがあり、

データ分析においてPythonが選ばれる理由となっていると考えられます！

Pythonでの分析に使用するライブラリ

Pythonにはデータ分析に使用される多くの優れたライブラリがあります。
以下にいくつかの主要なライブラリを紹介します。

  1. NumPy（Numerical Python）
    • 数値計算や大規模な多次元配列操作に特化したライブラリです。
    • 高速な数値計算をサポートし、データ分析の基盤として非常に重要です。
    • こちらでNumpyの関数を一覧にしています。
  2. Pandas
    • データの操作や分析に優れた機能を提供するライブラリです。
    • データの読み込み、フィルタリング、集約、変換などを容易に行うことができます。
    • こちらでPandasの関数を一覧にしています。
  3. Matplotlib
    • データの可視化に使用されるライブラリです。
    • さまざまなグラフやプロットを作成し、データの分布や関係を視覚化するための豊富な機能を提供します。
    • こちらでMatplotlibの関数を一覧にしています。
  4. Seaborn
    • Matplotlibを基にした統計データの可視化をサポートする高水準のライブラリです。
    • 美しいデフォルトスタイルや統計プロット（ヒストグラム、散布図、箱ひげ図など）の作成を容易にします。
  5. SciPy
    • 数学、科学、エンジニアリングの問題に対して高度な数値計算機能を提供するライブラリです。
    • 最適化、線形代数、統計、信号処理、画像処理などの機能が含まれています。
  6. Scikit-learn
    • 機械学習タスクを実行するための包括的なライブラリです。
    • 多くの機械学習アルゴリズムや評価メトリック、データ前処理ツールなどを提供し、分類、回帰、クラスタリングなどのタスクをサポートします。

この辺りが主要なライブラリとなります！

必要な機能に応じ、さらに特化したライブラリを探して使用してみるのもよいかもしれません！

Pythonを使用したデータ分析の流れ

  1. データの取得
    • データ分析の最初のステップは、データを取得することです。
    • データは様々なソースから取得することができます。例えば、CSVファイル、Excelファイル、データベース、Web APIなどからデータを読み込むことができます。
    • Pandasライブラリのread_csv()やread_excel()メソッドを使用してデータを読み込むことが一般的です。
  2. データの準備とクリーニング
    • 取得したデータは、分析の前に適切に準備とクリーニングが必要な場合があります。
    • 欠損値の処理、異常値の除去、データの正規化やスケーリングなど、必要なデータの前処理を行います。
    • Pandasを使用してデータのフィルタリング、欠損値の処理、データの変換などを行うことができます。
  3. データの探索的分析
    • データの特性やパターンを探索するために、さまざまな統計的手法や可視化手法を使用します。
    • PandasやMatplotlib、Seabornなどのライブラリを使用して、データの要約統計量の計算、ヒストグラムや散布図のプロット、相関関係の分析などを行います。
  4. データのモデリング
    • データ分析の目的に応じて、適切なモデルやアルゴリズムを選択し、データにモデルを適用します。
    • 例えば、機械学習のアルゴリズムを使用してデータを分類、回帰、クラスタリングする場合などです。
    • Scikit-learnライブラリを使用すると、さまざまな機械学習アルゴリズムを実装することができます。
  5. モデルの評価と改善
    • モデルのパフォーマンスを評価し、必要に応じてモデルを改善するためのフィードバックを得ます。
    • 交差検証やホールドアウト法を使用してモデルの評価を行い、ハイパーパラメータの調整や特徴量の選択などを行います。
  6. 結果の可視化と報告
    • 分析結果を報告し、より良い結果に導くための次のアクションへとつなげます。

今回はデータ分析のためのPythonの文脈で解説いたしました！上記が一般的な分析の流れとそこで使用するPythonライブラリになります。

ただ、分析が目的にならないよう、「分析によってどうしていきたいのか」を事前にすり合わせておくことも重要です！

また、プログラムの学習は現役エンジニアから学べる TechAcademy [テックアカデミー] のご活用をぜひご検討ください！

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参考になれば幸いです☕

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