データ分析におすすめのプログラミング言語は?Pythonについても紹介

データ分析におすすめのプログラミング言語は?Pythonについても紹介

さまざまな企業において、データ分析を必要とする場面に直面しているケースが多くあるのではないでしょうか?データ分析を行うデータサイエンティストはさまざまなプログラミング言語を活用してさまざまなデータを可視化させることにより、今後の企業戦略などに活かすことができます。

データ分析を行う際に活用するプログラミング言語の中でもおすすめなのがPythonという言語ですが、どんな特徴があるのか気になる人もいるでしょう。それでは、データ分析とプログラミングの活用で実現できること、Pythonの導入方法などについてご説明しましょう。

データ分析におすすめのプログラミング言語は?Pythonについても紹介

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データ分析と今注目のデータサイエンス

現在注目されているデータサイエンスとは、さまざまな手法を活用して有意義なデータを引き出すための研究分野です。データサイエンスを行うことがデータサイエンティストです。そして、プログラミング言語を用いてデータ分析を行うことが、主な役割となっています。

データ分析は企業戦略を考えたり、これまでの成果を見直したりと多くの目的で行われるため、非常に重要なことだと言えます。データサイエンティストは数多くの分野で活躍しており、それぞれの分野でデータ分析がいかに重要視されているかが分かるでしょう。

また、近年ではAIの技術の発展、そしてインターネットやクレジットカードを初めとする個人情報カードなどの膨大な量のデータ、つまりビッグデータが蓄積されることが格段に多くなったことも、データサイエンスが注目される一因になっています。

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データ分析とプログラミングの活用によって実現できること

データサイエンスにおいて、データ分析とプログラミングの活用によって、情報の高速収集、データの扱いやすさの向上、大量のデータ入力における単純作業の半自動化、データ加工やスクレイピングなどが実現できるようになりました。

入手したデータの初期加工を行うことで、データ型を整えてデータ同士の連結処理や欠損値の対応を行います。

そしてプログラミングを活用することでスクレイピングが効率良くできるようになり、ビッグデータから有益な情報を採掘するデータマイニングも実現できます。

さらにビッグデータを活用して機械学習ができるようになったことも大きなポイントです。機械学習のアルゴリズムによって大量のデータの特性を見つけ、予測などを行うための計算式の塊を作ります。

機械学習のモデルを作り上げることによって、自動的に入力したデータ以外で発生する予測や入力データの素性などが分かるようになります。

データの加工・スクレイピングに強い「Python」について

データ加工やスクレイピングを効率良く行えるプログラミング言語としておすすめなのが、Pythonです。Pythonはさまざまな分野で活用されているプログラミング言語であり、データ分析による機械学習にも長けていることが最大の特徴です。

他にも、以下のようなメリットがあります。

  • 最新の手法を用いたライブラリが揃っている
  • データ加工や集計がしやすい
  • Pythonが幅広い分野で活用されている
  • ネットから得られる情報が多い

特にPythonは機械学習向けのライブラリが数多く公開されていることがポイントです。このライブラリとは、ある程度決められている処理を実行する際に便利な関数が複数あるものであり、データ分析や機械学習をスムーズに進める際に必要になります。

また、PythonはWebスクレイピングにも強い特徴があります。Pythonを有効活用することによってデータ収集が大幅に効率化できるので、大量のデータを必要とする機械学習との相性が非常に良いことが特徴です。

データ分析を行うのであれば、Pythonを導入することがおすすめです。

「Python」の導入方法

データ分析を行う際にPythonを導入する時は、さまざまなポイントがあります。

まず、Pythonを導入するのであれば、Anacondaを活用するのがおすすめです。Anacondaとはデータサイエンス用のPythonパッケージをまとめたPythonディストリビューションの1つで、自分でPythonを導入するよりも簡単に環境が構築できることがメリットです。

そしてPythonでデータ分析を行う際に厳選しておきたいことが、IDEです。

IDEには、以下のような種類があります。

  • Atom
  • Jupyter Notebook
  • PyCharm
  • Rodeo
  • Spyder

他にもさまざまなIDEがありますが、初心者には追加機能やカスタマイズ性が低いIDEの方が経験を積みやすくなります。

そして次に環境変数の設定を行いましょう。環境変数の設定を行うことにより、パッケージやライブラリなどのコードが導入できることがポイントです。pandasやmatplotlibなどを導入するには環境変数の設定を行わなければならないため、データ分析を行う際に必須となります。

データ加工に便利な「ライブラリ」

データを収集した後は加工を行いますが、データ加工を行う際に便利なのがライブラリです。ライブラリを活用する際に便利なのが、pandas、matplotlib、Numpy、requestsです。

pandasとmatplotlibは表やグラフに強いライブラリで、pandasは数表や時系列データを操作するためのデータ構造の分析と演算ができます。matplotlibはマルチプラットフォームのけるデータ可視化ライブラリで、数十種類のグラフをスムーズに作成し、各種形式の画像に出力することが可能です。

Numpyはデータサイエンスにおける機械学習や科学技術計算において欠かせないパッケージです。

requestsはWebスクレイピングに必要なもので、requestsを活用すれば自動的にWebサイトからさまざまなデータを収集することができます。

オススメな開発環境をご紹介!

Pythonでデータ分析を行うのにおすすめの開発環境をご紹介します。

開発環境には大きく分けてローカルとクラウドの2種類があり、ローカルは軽量な分析を行うのに向いている環境で、クラウドは重量がある分析を行う際に向いている環境です。

そしてPythonのプログラムを書くために必要なエディターであるVisual Studio Codeも導入しましょう。

また、Pythonのコードが実行できるサービスであるGoogle Colaboratoryも導入することがおすすめです。

データ分析を実施する際の注意点

データ分析を実施する際に注意しておきたいのは、厳重なセキュリティ体制を整えておくことです。データ分析に必要になるビッグデータは個人情報や顧客情報も取り扱うため、セキュリティ体制が甘いと外部に漏洩して大変なことになります。

また、データの切り取り方によってまるで結果が違うことになる可能性にも注意しましょう。ビッグデータの中には表記ゆれや根拠が不明なデータ、重複データなどさまざまな不明瞭データがあるので、切り取り方には十分な注意が必要です。

なお、データ分析の結果に対して客観的な判断が必要です。時には分析が上手くいかないこともありますし、主観で判断してしまうこともしばしばあります。たとえ分析が上手くいったとしても、それを他社の事例と比べたことによってズレが生じることもあるので注意しましょう。

まとめ

データ分析は多くの企業で行われており、今後の企業戦略や見直しなどの目的で活用されるものです。データ分析の開発環境を整える際にPythonを導入することで、手軽にビッグデータの分析ができるようになります。

ただ、その分析結果はどこで切り取られたものなのか、客観的な判断ができているかどうかが重要です。主観的な判断では正確な分析はできないので、客観的な判断で結果から情報を読み取るように心がけましょう。

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