【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や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！

なお、Pythonの記事については、こちらにまとめています。

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や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や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や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。

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

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。

詳しくはこちらの記事をご覧ください。

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。

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！

深層学習・機械学習が理解できるおすすめ本厳選5冊

更新日：2024年11月15日

挫折なくPythonの習得を目指すなら

ここまでの解説を踏まえ、独学でPython言語の習得に励もうと考えている人のなかには、

と不安な人もいますよね。

実のところ、Pythonといったプログラミング言語の学習途中で挫折する独学者は多くいます。事実、弊社の調査では

などの理由から、87.5%が「プログラミング学習で挫折や行き詰まりを感じた」と回答しています。

調査概要：プログラミング学習の挫折に関するアンケート
調査対象：10代〜80代の男女298名
調査期間：2019年8月13日~8月20日
調査方法：インターネット調査
掲載元：PR TIMES

また、こうした背景もあってか、弊社がプログラミングに興味がある人100名へ実施した別の調査では

などの理由から、61%が「プログラミングの勉強を始めるならスクールを選ぶ」と回答しています。

調査概要：プログラミングに興味がある方の意識調査
調査期間：2021/11/19~2021/12/3
対象者：プログラミング学習を検討している10代~50代の男女100名
調査媒体：クラウドワークス
掲載元：PR TIMES

加えて、プログラミングスクールの卒業生に「独学ではなくスクールを活用した理由」を聞いたところ「できるだけ短い期間でITエンジニアへの転職や副業に必要なスキルを身につけたかった」という回答も多く寄せられました。

上記から、1人でプログラミングスキルを習得できるか不安な人や短期間でスキルを習得したい人ほど確実性を求め、現役エンジニアといったプロの講師に質問できるプログラミングスクールを利用する傾向にあるのがわかります。

いざ独学でプログラミングを学び始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「プログラミングスキルを身につけるのって思っていたよりも難しいんだな…」とPython言語の習得自体を諦めかねません。

仮にわからないことを飛ばしながら勉強を進めたとしても、ITエンジニアへの転職や副業での収入獲得を実現できる実践的なスキルが身につかなければ、結局後悔することになります。

そこで、おすすめしたいのが「SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）」です。

料金	月分割4.098円~
実績	・累計指導実績3万5,000名以上 ・受講生の学習完了率98% ・受講生の転職成功率99%

侍エンジニアをおすすめする最大の理由は「挫折しづらい学習環境」にあります。

先ほど述べたとおり、独学者の多くは自力で不明点やエラーを解決できないためにプログラミング学習を挫折しています。そのため、未経験者が現役エンジニアのようなプロに質問や相談できない状況で、プログラミングスキルを習得するのは非常に難易度が高いといえます。

しかし、侍エンジニアでは

といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきたわからないことや不明点をいつでも相談可能です。「受講生の学習完了率98%」「転職成功率99%」という実績からも、侍エンジニアなら挫折しづらい環境でPython言語の学習を進められるといえます。

侍エンジニアのサポート体制

また、侍エンジニアではカウンセリングにて受講生一人ひとりの目的をヒアリングしたうえでカリキュラムを作成するため、限られた受講期間でも必要なスキルだけを効率的に習得可能です。

侍エンジニアのカリキュラム例

最短距離で目的を実現できるようカリキュラムが組まれているため、勉強する順番や内容を誤り非効率に時間や手間を費やす心配もありません。

なぜ侍エンジニアが挫折せずPython言語を習得できるのか気になる人はぜひ公式サイトをご覧ください。

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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！