Pythonでデータ解析をするには!初心者向けにすっきり解説


Pythonでデータ解析をするとはどういう意味なんだろう
どのようにして、データ解析を行って行くのだろう
データを解析して何が得られるのだろう

Pythonでデータ解析を始めたい!と思っている方はまず上記のような悩みを持つ人が多いのではないでしょうか?

調べてみてもいきなり難しいことが書いてあってよくわからなかったり、専門用語が多くてさっぱりということもありますようね。そこで本日は、上記のような悩みを持った方を対象に、Pythonで行うデータ解析について分かりやすく解説していこうと思います!

こんにちは!Numpyマスターのかいです。

この記事はこんな人のために書きました。

  • データ解析がどういうものでどんな意味をもっているのか知りたい人
  • なぜPythonでデータ解析を行うのか知りたい人
  • Pythonでデータ解析を行う時にどのような技術を使って行うのか知りたい人

Pythonの解析とは

ビックデータがブームになって、数年が経ちましたね。インターネットも進み、ほとんどの情報がアナログからデジタルに置き換わりました。

デジタルのデータが増えたことによって、そのデータの特徴を把握することを一般的に解析すると言います。データを解析して、何かしら意味のある情報を導き出す人をデータサイエンティストといいますね。

米国では、医師や弁護士などを抜き、データサイエンティストがベストジョブに選ばれたりもしていて、現在花形の職業の一つと言って良いでしょう。しかし、データサイエンティストと呼ばれるには様々な技術が必要です。

数学、情報学、対象分野の知識を持った上で、さらにプログラミングや時にはExcelなどを使ってデータ分析を行いその結果を適切に評価することが必要です。

とはいえ、数学ができないからデータサイエンティストを諦める、まだ何もないからPythonはやめておこう、なんて思う必要はないです。誰にでも初めてはあるので、Pythonを学ぶことを第一歩として、データサイエンティストの道をあゆむというのも十分有力な一手です。

データ解析の理由は様々ですが、データ解析にPythonを使うというのは、もはやデファクトスタンダード、つまり業界の標準的な言語になりつつあります。

Pythonがなぜデータ解析のデファクトスタンダードである言語なのかは、後述していきます。

データ解析から得られるもの

さて、実際にデータ解析をしてどのようなものが得られるのでしょうか。データ解析で最も重要なことは、結果を出すことではなく、その結果に根拠を持てること、つまり、適切なデータを加工、選定できることです。

データ解析といっても人間のような頭を持っているわけではないのであくまで書いたプログラム以外の動作はしません。なので適切でないデータを与えれば返ってくるデータも適切でなく、全くの無意味となります。

データサイエンティストになるのであればここはまず初めに心得ておきましょう。

近年、様々な情報がデジタル化されたことで本当にたくさんの場面でデータサイエンスが活躍しているのを目にします。データサイエンスから得られるもの、最大の目的は、未来を予想することにあります。

例えば、広告に対するユーザの動向などの価値評価を行うことで次に適切な投稿、時間などを導き出した入り、書籍などでよく取り上げられる例としては、携帯電話のユーザに対して、この人は解約しそうかなどを判断して効率よくメールを送ったりするなどもあります。

一つのデータでは価値のないただの情報でも、それが大量に集まると必ず何かしらの法則、特徴がみえてくるものです。そのため、データ解析から、意思決定のするための客観的な材料が得られるのです。

Pythonはデータ解析が得意な言語

先述した通り、データ解析ではPythonを用いることがデファクトスタンダードとなってきています。その最大の理由は、データ解析を行うためのライブラリが充実しているということが挙げられます。

次に言語がそもそも描きやすくシンプルということも大切な要因ですね。次章以降で、どのようなライブラリがあるか、有名なものを3つ紹介しますが、Pythonには、データサイエンス、機械学習のためのアプリケーションとしてAnacondaというものがあります。

これは、次の紹介するライブラリはもちろん、他にも様々なデータサイエンスに必要なライブラリが詰め込まれたアプリケーションとなっており、これを導入することで、全てのアプリケーションが導入され、環境構築の手間がいりません。

Anacondaの導入方法

Anacondaの導入には以下の記事を参考にしてみてください。

Mac

Linux

Numpy

それでは、Anacondaの中にも入っている3大ライブラリについても解説していきます。

まずは、Numpyですね。Numpyとは数値計算に特化したライブラリで以下の特徴があります。

  • 計算が早い
  • 配列を自由に扱える
  • コードが綺麗になる

計算の速さは生のPythonを描いた時よりも格段に早く、計算系のコードは基本的にNumpyで書いた方が綺麗になります。データ解析では、行列を扱うことも多いため、配列を自由に扱えることで2次元配列を扱いやすくしています。

簡単にNumpyのコードを見てみましょう。

import numpy as np

# 綺麗なコードでかける
arr = np.array([1,2,3,4,5])
result = arr + 1

print(result)

# 2次元配列
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(x)
# 転地
print(x.T)
[2 3 4 5 6]
[[1 2 3]
[4 5 6]]
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]

今回は詳しいNumpyの使い方は説明しませんが、Numpyについてもっと詳しく知りたい!という方は以下の記事を参考にしてみてください。

【Python入門】numpyで計算をしてみよう
更新日 : 2018年11月20日

Pandas

次に紹介するライブラリはPandasですね。特徴としては、Numpyとは違い、様々なデータ型を処理できることが挙げられます。

利用用途としては、CSVの読み込みや書き出しに利用することが多いかと思います。コード中でprintするときもみやすくprintしてくれるので、視覚的にも分かりやすいですね。

コード例をみてみましょう。

import pandas as pd

# データフレームの初期化
df = pd.DataFrame({
    'taro': [20, 'men'],
    'mio': [23, 'women'],
    'kota': [28, 'men']},
    index = ['年齢', '性別']
    )

print(df)
   kota    mio taro
年齢   28     23   20
性別  men  women  men

このように、DataFrameという独自の型を使って、表現します。

詳しい内容は以下の記事を参考にしてみてください。

【Python入門】pandasでデータを扱おう
更新日 : 2019年5月31日

SciPy

最後にSciPyについてみていきます。Numpyは配列処理や数値計算を行いますが、SciPyはそれに加えて、信号処理統計といった計算が行えます。

Numpyの上位互換と考えて問題ありません。なのでSciPyを使えば十分な気もしますが、世の中では、Numpyが主流なので、SciPyはSciPyが必要な時に使うといった方法が主流ですね。

とはいえNumpyの機能はSciPyにも引き継がれているので全てSciPyでごり押しても問題ありません。積分演算などでよくSciPyを使うので例を見てみましょう。

xを0から1の範囲で定積分します。

from scipy import integrate

def Integrate(x):
    return x

result = integrate.quad(Integrate, 0, 1)

print(result)
(0.5, 5.551115123125783e-15)

このようにきちんと0.5が表示されていますね。右側の値は誤差です。

SciPyは数学的知識がないとなかなか扱いきれないので少しスッテップアップしてから使うことを推奨します。

あなたが学ぶべき言語はPythonで本当に大丈夫?

ここまでPythonでデータ解析で得られるものや、具体的な解析方法ついて解説してきましたが、この記事をご覧の方の中には、

このままでPythonを習得できるのだろうか..

と不安になっている人もいるのではないでしょうか?そんな方には、一度立ち止まって考えて欲しいことがあります。それは、そもそもあなたがPythonを学ぶ目的は何か?本当に学ぶべき言語はPythonで間違いないか?ということです。

Pythonを学ぶ目的や理由は明確ですか?

Pythonに限った話ではありませんが、プログラミング学習はエラーとの戦いが大半なので、学ぶ目的や理由が不明確だとモチベーションが下がってしまい、挫折してしまいやすいです。

なのでもしあなたが今、

  • なんとなくPythonが人気そうだから
  • Pythonは将来性がありそうだから

といったような、ぼんやりした理由でPythonを学んでいるとしたらそれは要注意。もっと言うと、そもそもあなたが学ぶべき最適な言語が他にあるという可能性も考えられます。

どのプログラミング言語を学ぶか?は、その先のエンジニア人生を左右すると言っても過言ではありません。もしあなたが現状の言語選定に少しでも不安があるなら、まずはプログラミング言語無料診断アプリを使ってみてください。

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挫折せずに学びたいなら

また、学ぶべき言語はPythonで間違っていないけど、エラーとの戦いに消耗している方や、想像以上にPython学習に手こずっている人もいるかもしれませんね。

というのも、一般的にPythonは初心者でも学びやすい言語と言われていますが、そもそも機械学習という分野は、プログラミング以外にも専門的な知識や数学の知識も必要になってくるので、実は思っている以上に挫折しやすい言語でもあるのです。

なのでやはりつまずいた時に分からない部分を聞ける環境を作っておくと、挫折する事なく学習を続けられスキルを習得できる可能性がグッと上がります。

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まとめ

いかがでしたでしょうか。

Pythonのデータ解析について、そもそもデータ解析とは、データ解析の意味、主要ライブラリ3つを紹介していきました。

どれも実際の現場で使われているものですのでデータサイエンティストを目指す人は第一歩として読んでいただけたら幸いです!

​それでは!!

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