Pythonはデータ分析に有効なプログラミング言語で、Web開発で使用されることも多いですが、近年はデータサイエンスにおいて、データ処理、各種自動処理、統計解析の分野でよく使用されています。
Pythonを用いたデータ分析は、一般的に以下の4つのステップで行われます:
- 目標設定・課題の洗い出し: データ分析を行う理由、目標を設定します。目標を明確にすることで、その後の要件定義やデータ分析がブレなく行えるようになります.
- データ収集: データ収集の方法は複数ありますが、企業にもともと販売データや顧客データ、在庫データなどがある場合、これらを収集するのが一般的です.
- データの加工: ここでは、不要なデータの削除や欠損値の処理、データの正規化などが行われます.
- データの可視化: 収集したデータを視覚的に理解するために、データの可視化が行われます.
Pythonのメリットとしては、コードがシンプルで書きやすいこと、ライブラリやフレームワークが充実していること、ネットで情報収集しやすいことなどが挙げられます。また、Pythonでデータ分析をするメリットとしては、データ分析に適したライブラリが充実していること、分析の自由度が高いこと、一連の流れを自動化できること、大規模データを軽く処理できることなどがあります。
Pythonでデータ分析を行う際には、これらのステップとメリットを理解し、適切なライブラリを活用しながら、データの収集から可視化までのプロセスを効率的に進めることが重要です..