データ分析とは？
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。
データ分析の手順
データ分析は以下の５つの手順で進めていきます。
- 問題の把握（Problem）
- 調査の計画（Plan）
- データの収集（Data）
- データの分析（Analysis）
- 結論を考える（Conclusion）
これは「PPDACサイクル」と呼ばれる問題解決フレームワークです。
Pythonとデータ分析
Pythonにはデータ分析を行うための様々なソフトウェアやライブラリが用意されています。以下に、データ分析でよく使われるPythonのライブラリをいくつか紹介します。
Numpy
Numpyは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。
Pandas
PandasはCSV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。
scikit-learn
scikit-learnは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。
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。
まとめ
Pythonはデータ分析において非常に強力なツールです。その理由は、Pythonが持つ豊富なデータ分析ライブラリと、それらのライブラリが提供する高度な機能にあります。これらのライブラリを使うことで、データ分析を効率的に、そして深く行うことが可能になります。データ分析の世界に興味があるなら、Pythonは避けて通れない言語と言えるでしょう。