【Python入門】データ分析の始め方を基礎から解説

今回はPythonでデータ分析を行うための環境について解説していきます!

Pythonにはデータ分析を行うための様々なソフトウェアライブラリが用意されています。

この記事では、

・データ分析とはなにか

などの基本的な内容から、

・データ分析で使われるソフトウェア
(Anaconda、Jupyter Notebook、Numpy、Pandas、scikit-learn、Matplotlib)

についてを解説していきます。

これからデータ分析を始めたい方も興味がある方も、ぜひご覧ください!

データ分析とは?

まずはデータ分析とは何かについて知っておきましょう。

データ分析とは、雑多なビッグデータの中から価値のある情報(知識)を見つけ出すことを言います。

例えばユーザーの年齢や性別、職業と買った商品を分析して新しい製品を開発したり、より個人に特化したサービスを提供したりすることに使われています。

データ分析は今流行りの機械学習深層学習の考え方の基礎になるもので、統計学などの数学的な技術考え方が多く求められています。

これから解説するソフトウェアやライブラリは、その数学的な技術を上手くラッピングして、便利に使えるようにまとめたツールになります。

データ分析で使われるソフトウェア

それではデータ分析で使われているソフトウェアライブラリについて見ていきましょう!

ちなみに順番は、基本となる計算から可視化に向けて、使われていくであろう想定の順番に解説をしていきます。

Anaconda

これから様々なライブラリやソフトウェアを解説していきます。

しかし、これらすべてをそれぞれインストールして個別に管理するのはとても面倒だと思いますよね。

そこで、このAnacondaを使いましょう。

Anacondaは、データ解析や機械学習で必要なライブラリが予めまとめられたパッケージです。

データ分析を始めたい初心者から企業で働くプロまで、Pythonでデータ分析をしている人ならば多くの人が利用しています。

詳しくはこちらの記事をご覧ください。

Jupyter Notebook

Jupyter NotebookはPythonでデータ分析をする際のデファクトスタンダードになっている環境の一つです。

このソフトウェアはPythonのコードとその説明、さらには数式などもまとめて扱うことが出来る開発環境です。

またブラウザで実行することが出来るGUI環境なのでとても手軽に利用することが出来ます。

詳しくはこちらの記事をご覧ください。

Numpy

Numpy数値計算用のライブラリになります。

基本的な計算はPythonだけでも出来ますが、Numpyを使うとデータ分析には必須になる行列の計算を簡単にすることが出来ます。

Pythonだけを使った計算では時間がかかる場合もありますが、NumpyではC言語やFortranで書かれているため高速な計算をすることも出来ます。

詳しくはこちらの記事をご覧ください。

Pandas

PandasCSVファイルなどを効率的に扱うためのライブラリです。

扱えるデータは1次元(Series)と2次元(Dataframe)、三次元(Panel)のものがあり、それぞれに対してソートや統計的な計算などの操作を実行することが出来ます。

詳しくはこちらの記事をご覧ください。

scikit-learn

scikit-learn機械学習用のライブラリです。

機械学習と聞くとハードルが高そうに感じますが、日本でもユーザーがたくさんいるライブラリなのでトラブルシューティングが簡単なことも特徴の一つです。

また、scikit-learnにはサンプルのデータセットがすでに用意されているのでとりあえず試してみたい!といった初心者の方にもおすすめなライブラリです。

「機械学習を試したいけどモデルの実装まではしたくない!」と言う方でも、scikit-learnを使えば簡単にクラスタリングなどをすることが出来ます。

Matplotlib

Matplotlibはグラフ描画などの可視化用ライブラリです。

これまで分析してきた値をMatplotlibに渡すことで簡単に可視化をすることが出来ます。

こちらの記事ではグラフの書き方などを簡単に解説しています。

ぜひご覧ください。

データ分析入門に最適な書籍

データ分析は需要が高い分、非常に専門的な数学などの知識が求められます。

ちょっとしたプログラミングであればインターネットの記事で学ぶことも出来ますが、本格的に、業務などで使うとなると厳しい場面も出てきます。

こちらのリンクでは、データ分析や機械学習に関連するおすすめの書籍を紹介しています。

ぜひご覧ください!

機械学習が理解できるおすすめ本厳選5冊!基礎から深層学習まで
更新日 : 2019年4月26日

まとめ

今回はPythonでデータ分析をしたい方に向けて、必要なソフトウェアやライブラリを解説してきました。

Pythonでデータ分析を行うための環境について、概観は分かって頂けたでしょうか?

それぞれ興味があるソフトウェアやライブラリから触り始めてみても良いかもしれませんね。

また関連リンクではそれぞれのソフトウェアやライブラリについて解説しているのでぜひご覧ください!

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