Pythonを使ったデータ分析
近年、コンピューターを使って大量のデータを簡単に収集、分析できるようになり、AIに代表されるようなデータを活用する方法が急速に発展しています。いまや事業上の意思決定の場面で、各種のデータに基づいた分析によって判断の精度を高めることは当たり前になってきています。
この記事では、データ分析の目的でよく使われる「Python」というプログラミング言語について、なぜデータ分析にはPythonが良く使われるのか、どのような使い方ができるのか、といった視点から解説します。
Pythonとは
Pythonはプログラム言語。
Pythonは、コンピューターが行う処理の手順を定めるプログラムを書くためのプログラミング言語です。Pythonそのものが何かの分析をしてくれるのではなく、利用者が思い描くデータ分析をコンピューター上で実現するための基盤を提供します。
利用者がPythonのルールに従ってプログラムを書くことで、データ分析手法に関わるあらゆる機能を使うことができます。
Pythonの特長
データ分析におけるPythonの特長には以下のようなものが挙げられます。
データ分析に必要な機能が非常に豊富
Pythonでのデータ分析に役立つ機能をまとめたもの（ライブラリ）が世界中の人によって提供されています。利用者自身で難しい数式などを取り扱う必要はほとんどなく、シンプルなプログラムで複雑な処理を実現できます。
データの収集、管理からAI開発まで幅広い工程に対応できる
データ分析は、データの収集、整形、検討などの事前処理と分析、さらにはプレゼンテーションといった事後処理などの複合的なプロセスです。
Pythonは、個々のデータの収集から大規模に蓄積されたデータの取り扱いまで、あらゆる局面で利用できる強みがあります。また、分析に役立つ解析法のライブラリも充実しているので、さまざまな分析手段を自身が保有するデータに合った形で試すことができます。
（比較的）初心者でも扱いやすい
プログラミング言語には様々なものが存在しますが、Pythonは比較的初心者でも理解しやすくなっています。良く使う計算法や処理をまとめたライブラリを活用できるため、ほんの数行のコードで驚くほど複雑な処理が実現できます。
Web上で利用法に関する情報が見つけやすい
Pythonはデータ分析やAI開発に広く使われており、Web上にはPythonに関する情報が非常に豊富です。エラーメッセージへの対応や初心者がつまずきやすいポイントについて、詳細な解説を簡単に見つけることができます。
無料で利用できる
PythonはWeb経由で簡単にインストールすることができ、無料で利用できます。導入費用をかけずにデータ分析を始めることができるので、例えば手持ちのデータについての初期的検討を行いたい時に特に適しています。
Python利用に関して注意すべきポイント
Pythonはデータ分析に役立つ優れたツールであることは間違いありませんが、効果的に使うためにはPythonのウィークポイントの理解も重要です。
データ可視化の工夫が重要
Pythonでは、データ分析結果を表示するためのグラフ作成機能が利用できます。グラフに描画する内容はプログラムで詳細に指定できますが、逆に考えると、プログラムで指定する負担があるとも言えます。
利用者ごとに知識・スキルのギャップが生じやすい
多くの事業者で利用されている表計算ソフトに比べて、Pythonに関する知識・スキルには個々の利用者による差が大きくなりがちです。複数の担当者がデータをPythonで取り扱う場合には、丁寧なコミュニケーションが求められます。
Python or BIツール？表計算ソフトで十分？判断のポイントは？
Python以外にも、企業で行うデータ分析にBIツールや表計算ソフトが利用されることがあります。これらの方法はどのようなケースに適しているのでしょうか？
Pythonが適しているケース
手持ちのデータを使って本格的にデータ分析を始めるケース
これまでの事業で蓄積されたデータの新たな活用可能性として、データ分析を行う場合にはPythonの利用が適しています。もともとデータ分析を想定せずに蓄積されたデータの場合、データ分析に適した形に調整する必要が生じることがあります。Pythonでは個々のデータの乱れ方（記述の揺らぎ、欠損、重複、あるいはこれらの複合）に合わせて細かくデータ整形処理を行うことができます。
整形されたデータはそのままPythonで分析できるので、初期コストを抑えてデータ分析の有用性を検討することができます。大規模なデータ収集や分析には多大なコストが必要になるので、まずは小規模なデータで整形と分析を試してみることが大切です。弊社では「データは保有しているけど分析に使えるかわからない」という段階からサポートいたします。
独自のAI開発を見込んでいるケース
データ分析の高度な利用法の一つに、データを基に判断するAIの開発があります。AIであれば、人間には到底扱えない莫大なデータを考慮することもできます。
PythonはAI開発に役立つライブラリが豊富に用意されているので、データの下処理後シームレスにAI開発につなげやすいメリットがあります。
非定型的な分析を行いたいケース
BIツールや表計算ソフトには、よく利用される定型的な分析法を簡単に行う機能があります。定型的な分析法はすでに実用性のコンセンサスが得られているものが多く、プレゼンテーションでの説明が容易です。例えば、売上や支出のデータを使って事業の状況を示す指標を算出する分析法が挙げられます。
一方で、定型的な分析法では個別の状況によって異なるデータの特性を適切に評価できない可能性もあります。また、独自性の高いデータの場合、そもそも定型的な分析法が確立されていないこともあります。そのような場合、独自の分析法（定型的なものの組み合わせ、アレンジ、もしくは全く異なる計算法など）の利用が効果的です。
Pythonであれば、非常に細かい計算から組み立てることができるので、オリジナルの方法を含めたあらゆる分析が可能です。
BIツールが適しているケース
ある程度形が整ったデータを保有しているケース
データウェアハウスが整備されている、もしくは普段からある程度詳細なデータを記録している場合、BIツールを使って簡便に処理が可能です。
例えば、日毎、月毎の売上や支出、財務情報に関するデータはBIツールとの相性が良いと言えます。正確な決算のために、一般的にこれらの情報は抜けや漏れ、重複が無い状態に保たれています。また、扱うデータを数値に限定すればデータの形に齟齬が生じにくくなります。
表計算ソフトで十分なケース
データ規模が限定的なケース
良く使われている表計算ソフトは、基本的なデータ処理機能を備えています。大量のデータを取り扱う場合、データ処理速度が問題になることがあり得ます。
データ分析の知見がある担当者を用意できない場合
表計算ソフトでは対応が困難な処理や、AIによる分析を行う場合には、ある程度知識・スキルのある人材の配置が重要です。ツールにデータを入力すれば分析結果は出力されますが、データの下処理や分析方法の妥当性を判断できない場合、適切でない結論に誘導されてしまうリスクがあります。
Pythonを使ったデータ分析のリソースの選択
Pythonはデータを詳細に、かつ大量に取り扱うことができ、データ分析を行う企業にとって強力なツールです。
しかし、これからデータ分析を始めようとする企業にとって、自社のデータの本質を理解でき、かつPythonも扱える人材を確保するのはとても高いハードルです。単にプログラミングができるというだけでは、事業に活きるデータ分析を実施することはできません。弊社では、クライアントの事業とデータを包括的に理解し、実用的なデータ分析を行うためのサポートを提供します。
データ分析に興味はあるが、まだ具体的なイメージがないという段階でも、まずはお気軽にお問い合わせください。
