Pythonでのデータ分析方法とは？メリットや流れ、学習方法などを徹底解説！

データ分析に優れているとされるプログラミング言語の「Python（パイソン）」。Pythonを用いたデータ分析は、IT業界でよく活用されています。

本記事では、Pythonでデータ分析をおこなうメリット、Pythonでデータ分析をする流れ、学習方法、学習を効率化するコツについてそれぞれ解説します。

これからPythonを学ぶ方、Pythonでのデータ分析に興味がある方は、ぜひ最後までご覧ください。

Pythonでデータ分析をするメリットは？

さまざまなデータ分析の方法があるなかで、Pythonを選ぶことによるメリットは以下の4つです。

• データ分析における自由度が高い
• データ分析に活用できる豊富なライブラリがある
• データが大規模でもスムーズに処理できる
• AIと組み合わせたモデル強化が可能

以下では、Pythonを使ったデータ分析のメリットについて詳しく解説します。

データ分析の自由度が高い

Pythonを用いたデータ分析は自由度が高く、Excelなどでのデータ分析よりも柔軟な対応が可能です。

データ抽出、グラフ化、細かな処理など、あらゆる面で自由度の高いPythonは他のデータ分析ツールよりも優れていると考えられます。

データ分析に活用できる豊富なライブラリ

Pythonには、データ分析に活用できる豊富なライブラリが備わっているという強みがあります。

ライブラリとは、よく使われる処理などをテンプレート化したものを集めたファイルのことです。

Pythonはデータ分析に関するライブラリが充実しており環境やシステムの構築が容易であるため、初心者であっても本格的なデータ分析用システムの構築ができます。

大規模データでもスムーズに処理可能

Pythonなら、大規模なデータであってもスムーズに分析が可能です。

Pythonは大規模なデータに対応しやすいという特徴を持っています。ビッグデータの分析でも活用されるPythonなら、あらゆるデータの分析をスムーズにおこなえるでしょう。

AIと組み合わせたモデル強化

PythonはAIや機械学習との相性がとても良いプログラミング言語であるため、組み合わせてモデル強化を実現できるメリットがあります。

データ分析において「モデル」とはデータが入力されたときに内容を確認、評価し、出力する値を分析することを指します。

大容量のデータをAIに学習させたり、分析結果を踏まえて次回の処理速度を上げたり、効率化するのがモデル強化の基本ですが、Pythonならより実用性に優れたデータ分析システムの開発ができるでしょう。

Pythonを使ったデータ分析の流れ

Pythonを用いてデータ分析をおこなう際は、基本的に以下の流れで作業を進めます。

1. データ収集
2. データの前処理
3. データの可視化
4. モデル化

ここでは、Pythonを使ったデータ分析の流れについて、各ステップにわけて解説します。

1．データ収集

まずはデータ分析に使うデータを集めます。データ収集の方法は、主に以下の3つの方法です。

• 公的機関などが公開しているオープンデータの統計を使う
• 社内のデータベースからデータを抽出する
• WebスクレイピングでWeb上のHTML(※)からデータを自動収集する

データ分析によって答えを出したい課題に沿って、必要なデータを収集しましょう。

※HTML：文書の構造を指定する言語

2．データの前処理

次に、データを分析するために次の2つの前処理をおこないます。

欠損値の加工

収集したデータに欠陥があると、最終的なデータ分析がうまくいかないことがあります。

そのため、欠損している部分がある場合は、まず欠損値を丸ごと削除したり、平均値・中央値・最頻値を代入したり、重回帰分析(※)を用いた代入をしたりしてデータを加工してください。

【fillnaメソッドで欠損値を置き換える方法】

出典：【テーブルデータ】pythonにおける定番の前処理【欠損値/型変換/結合】 |

※重回帰分析：予測したいデータに対して複数の要因データとの関係性を数式で表現する統計的な手法

カテゴリカルデータを連続データに変換

カテゴリカルデータは、異なるグループに分けられているデータの集合です。主要な例を挙げると性別などがカテゴリカルデータのひとつです。

カテゴリカルデータとして収集したデータは、連続的に測定できる値に変換しましょう。

連続データへの変換とは数字での測定が可能な単位に変換することを指します。

重さや高さ、温度等は数字での計測が可能ですが、性別や色などはあらかじめ対応する数字を設定し、それに落とし込んで数値化する作業が必要となります。

【カテゴリカルデータを数値化する例】

出典：【テーブルデータ】pythonにおける定番の前処理【欠損値/型変換/結合】 |

3．データの可視化

続いて、Pythonを用いてデータを可視化します。

データの可視化には、以下のようなライブラリがあると便利です。

Matplotlib　(マットプロットリブ)	グラフ描画のためのライブラリ
Pandas　(パンダス)	データ解析支援の機能を提供しているライブラリ
Seaborn　(シーボーン)	グラフ描画のためのライブラリMatplotlibをベースに作られた。

【Matplotlibによるグラフ描画例】

出典：Pythonの可視化ライブラリを使いこなそう | LAC WATCH

4．モデル化

最後に、機械学習やディープラーニングに合わせてモデル化をおこないます。モデル化とはその仕組みを単純化することで、Pythonにおいても同様の意味を持ちます。

機械学習を用いない方法もありますが、大規模データには向かないため基本的には機械学習を使ったモデル化のほうがおすすめです。

機械学習を使わない方法

機械学習を使わないモデル化には、以下の方法があります。

• if文で条件を記述していく
• 統計的な数値を求め、予測する

if文での記述はルールベースと呼ばれる手法で、プログラミングにおける条件分岐の領域です。if文を用いて条件を記述し、データを分析します。

統計的な数値を求め予測する方法は「統計的な手法での数値予測」と呼ばれ、統計的なアプローチが可能な手法です。

それぞれ小規模なデータでは手軽に使える方法ですが、大規模データの場合には不向きです。

Pythonを使ったデータ分析の学習方法

Pythonでのデータ分析は、以下のステップで学習を進めるのがおすすめです。

1. 覚えるべき3つの要素を知る
2. 必要な環境を構築する
3. Pythonの基礎を覚える
4. 主要なライブラリを習得する
5. データ分析の流れを把握する
6. 自力でデータ分析をおこなう

各ステップについて、詳しく解説します。

1．3つの要素を理解する

Pythonでデータ分析をおこなうには、3つの要素について知り、理解することが必要です。

• 環境構築
• 言語の習得
• 分析作業の理解

1つめは、Pythonを扱うために必要な環境を構築することです。Pythonを扱う以上、記述と実行をおこなえる環境は欠かせません。

2つめは、言語の習得です。Pythonでのデータ分析をおこなうなら、前提としてPythonという言語について理解しておく必要があります。コードを記述したり実行したりする他、ライブラリの使い方などについても基本的なスキルを身につけておきましょう。

3つめは、分析作業の理解です。環境があって言語を習得していても、データ分析の手順や目的について理解していなければ実際にデータ分析をおこなうのは難しいでしょう。分析の流れを理解し、設計することでPythonを用いたデータ分析が可能になります。

2．仮想環境を構築する

まずは環境を構築することです。

Pythonの学習であれ、実行であれ、Pythonを動かせる環境がなければ何もできることがありません。特に初心者の場合、環境構築に難航することもあるためしっかりと知識をつけておきましょう。

データ分析に特化したNumpyやmatplotlibといった環境構築用パッケージがインターネット上で配布されているので、活用すればスムーズに環境構築を進められます。

また、環境構築に時間や手間をかけず、手っ取り早くデータ分析をおこないたいなら「Google Colaboratory」がおすすめです。ドキュメントやスプレッドシートのように、ブラウザ上で簡単にコーディング(※)を始められます。

※コーディング：プログラムを書くこと

3．Pythonの基礎を覚える

Pythonを扱える環境が整ったら、基礎を学びます。

基本的な記述方法や文法を覚え、データ分析に必要なコードやサンプルコードについてきちんと理解できるようになるためです。

Pythonの基本的な操作について「Python 初心者」で解説しているので、ぜひ併せてご覧ください。

4．主要なライブラリを習得する

Pythonの基礎を覚えたら、主要なライブラリを習得するステップです。

ライブラリとは、用途にあわせてよく使われるプログラムがまとめられた便利なツールです。ライブラリを使えば、自分で1から実装しなくても汎用性の高い分析手法を導入することができます。

Pythonでデータ分析をおこなう場合、以下の4つはよく使用するのでしっかりおさえておきましょう。

pandas　(パンダス)	データ分析や解析用のライブラリ。データの読み込み、加工、統計量の表示などをおこなう。
NumPy　(ナムパイ)	数値計算用ライブラリ。簡単な表記で、高速な数値計算が可能。
Matplotlib　(マットプロットリブ)	データ可視化用ライブラリ。グラフ描画、画像表示、簡単なアニメーションの作成をおこなう。
scikit-learn　(サイキット　ラーン)	機械学習用ライブラリ。さまざまな機械学習の手法から学習モデルを作成し、予測や分類に適応する。訓練データとテストデータへの分割やスケーリング（データの正規化や標準化）にも対応。

各ライブラリの使い方については、専門書や動画教材などできちんと学ぶのがおすすめです。それぞれの用途や内容を理解し、活用するための準備をしましょう。

5．データ分析の流れを把握する

ステップ5では、実際にデータ分析の見本となるコードを用意し、書き写してみましょう。

ここでは見本をそのまま書き写すことに留めておき、ステップ4までで学んだことが実際のコーディングでどのように活かされていくのかを理解してください。

一旦見本通りにコードを書き写すことで、データ分析の流れや必要な記述、書き方についてきちんと理解することができます。

6．自力で1からデータ分析をおこなう

最後のステップでは、いよいよ自分で1からデータ分析をおこないます。

サンプルデータを用いて自分でデータ分析のコードを記述し、実際にデータ分析をしてみてください。

一度自分でデータ分析をおこなうと、不足している部分や理解しきれていない部分が明らかになるためその後の学習も効率化できます。

また異なるデータを用いたり目的を変えたりして何度もデータ分析をおこなうことで、どんどん実力がつくので繰り返し実践しましょう。

Pythonを使ったデータ分析の学習を効率化するポイント

Pythonを使ったデータ分析の学習を効率化するには、「動画教材」と「相談相手」の2つがポイントとなります。

動画教材を活用して学習を進める

動画教材は、実際に動かしている場面を見ながら学習できるため理解しやすいというメリットがあります。

初心者の場合、本を読んでPythonやデータ分析について理解するには時間がかかってしまうものですが、動画なら理解に要する時間を大幅に削減できるでしょう。

有料の動画教材はもちろんですが、最近ではYouTubeなどで無料で視聴できるコンテンツも増えています。

Pythonを使ったデータ分析の学習を効率化したいなら、ぜひ動画教材も活用しましょう。

有識者に学習の相談をする

Pythonを扱える有識者に相談ができれば、学習の効率は大きくアップします。

初心者が一人で悶々と悩み続けるよりも、Pythonを扱える人に質問して教えてもらうほうが効率的です。時間もかからず、スムーズに問題を解決できるでしょう。

実際に仕事でPythonを扱っている人、趣味で開発をしている人、学習用掲示板などで質問するのもおすすめです。

確実に相談相手を得たいなら、通信制大学やプログラミングスクールなどに通うという方法もおすすめです。

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初心者でもITを基礎から学べるカリキュラムのため、ITの知識がない方でも一から学ぶことができます。

Pythonを使用してデータ分析やWebアプリケーションを開発するカリキュラムも予定されています。その他のプログラミング言語も学んだり、学んだことを実践していくことで、高度なIT知識をつけたり、将来的にエンジニアやプログラマーを目指すことができます。

通信制大学なので、一人で学修を進められるか不安に思う方もいるかもしれませんが、サポート体制が充実していることや、分からないことがあった際にチャット形式でいつでも質問することができます。

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まとめ

Python（パイソン）はシンプルなコードが特徴で初心者にも習得しやすいプログラミング言語の1つです。

そんなPythonはデータ分析にも優れており、実際の現場でもさまざまなデータ分析にPythonが用いられています。

Pythonによるデータ分析は自由度が高く、データ分析に活用できる豊富なライブラリがあること、データが大規模でもスムーズに処理できること、AIと組み合わせたモデル強化が可能であることといったメリットがあります。

基本的なデータ分析の流れは「データ収集」「データの前処理」「データの可視化」「モデル化」の4ステップで、覚えてしまえばあらゆるデータ分析に応用できます。

またPythonはシンプルで覚えやすい言語であるため、本記事で解説した6つの流れに沿って学習すれば初心者でも本格的なデータ分析が可能です。

Pythonを習得して、さまざまなデータ分析に役立てましょう！