データ分析にPythonを利用する4段階のステップとは

「Python（パイソン）」というプログラム言語をご存じでしょうか。データ分析が近年注目を集めていますが、実はPythonをデータ分析に活用できるのです。

ここでは、Pythonを使ったデータ分析について、深い知識のない方でも取り組みやすいような
内容を中心に紹介します。ぜひ効率的なデータ分析に活用してみてください。

データ分析とは

データ分析とは、文字や数値などの情報を収集し、その後分析や整理などを行って目的の情報を抽出することです。データ分析を行うことで、雑多なデータが企業活動において有益なデータへと変化します。

データ分析を行う前には、まず目標を設定し、膨大なデータの中から目的に合わせた情報を収集しなければなりません。

近年はスマートフォンなど、各デバイスの進化に伴うインターネット環境の普及により、ITを用いたデータ収集・分析が盛んに行われるようになりました。

ただし、膨大なデータは広い範囲かつランダムに点在しています。たとえ点在するデータをそのまま見たとしても、各々のデータがもつ意味や、複数のデータを比較したうえでの関連性などをそのままの形で読み取ることは難しいでしょう。

ビジネスにおいてこれらの膨大なデータを利用するためには、価値のあるデータを抽出して必要な形に加工し、目的とする結果を導くというデータ分析が必須です。

データ分析を行うために必要となる資格は特にありませんが、これらのデータを分析し、活用できるレベルのスキルは必要となります。

データ分析を行うことで大規模なデータから価値のあるものを収集して分析でき、新たな視点での知見や洞察を得られます。

そのため、データ分析はマーケティングや営業などのさまざまな企業活動に活用されているのです。

データ分析の重要性とは？いま注目の背景

近年はインターネットの普及に伴い、顧客の趣味趣向は多様化・細分化されてきています。

そのため、従来のようなテレビ・新聞・ラジオなどをメインに展開していた、いわゆるマスマーケティングだけでは、顧客のニーズに対応するのが難しくなってきているのです。

そこで昨今注目を集めているのが、データ分析を活用したマーケティング戦略です。

ビッグデータによるデータ分析を行うことにより、顧客ごとの個別ニーズを発見でき、顧客満足度の向上や利益の向上につながります。

さらに、データ分析を用いることで、ターゲットを絞ったマーケティングが可能となります。マスマーケティングでは対応しにくいようなきめ細やかで効率的なマーケティングが行えるのです。

たとえば、データ分析を特定のユーザーに限定した市場に対して行う「ターゲットマーケティング」や、個人事業主や中小企業といった特定の小さな市場にターゲットを絞って行う「ニッチマーケティング」が該当します。

また、インターネットを活用した「Webマーケティング」もデータ分析を活用したマーケティングです。

これらのマーケティング方法は、データ分析を活用することによりターゲットを狙って行っています。ターゲットのニーズを満たすことで大きな成功が得られるかもしれないのです。

このように、大切な経営資産ともいえるビッグデータを活用できるデータ分析は、ビジネスにおいてますます重要になってきているといえるでしょう。

データ分析におすすめ言語「Python」でできること

データ分析にはさまざまな方法があります。ここでは「Python」というプログラム言語を使って行うデータ分析についての手順を紹介します。

特にデータ分析が初心者の方は、専門的な本で勉強する前に、以下の手順を守ってデータ分析が行えているかを確認してみましょう。きっと失敗しにくいデータ分析が行いやすくなるはずです。

1.課題を設定する

データ分析を開始するには、まずは適切な課題を設定する必要があります。どのような結果が得たいのかを具体的に設定することにより、データ分析に必要な作業を効率よく行えるようになります。

もし課題を設定し忘れたときや、曖昧な課題を設定しまった場合、時間のかかる作業が大量に発生した上に、結果が得られないかもしれません。

課題を設定した後には、課題がもつ問題点や、課題によって達成できると予測される目標、といった部分まで、しっかりと設定しておいた方がいいでしょう。

とくに「データ分析の結果から答えを導きやすく、それによってビジネスにより良い効果が生まれるもの」を優先して課題に設定すると、作業に目的意識が生まれて期待する結果を得やすくなります。

課題を設定する際には、「この結果が求められた時には、どのようなアクションが行えるか」という仮説を常に考えながら行うことが大切です。

ビジネスの効果を高めるため、具体的な方法につながる課題を設定するようにしましょう。

上記のような点に注意しながらデータ分析を行うことにより、意志決定のスピードが向上しやすくなります。

2.データを抽出、統計を取る

具体的な課題を設定できた後には、Pythonで作成したプログラムを実行して、データを収集します。

たとえば「オープンデータの統計」「Web APIやWebスクレイピング」を利用するのもお勧めです。

収集したデータが読み込めたら、中身を確認して平均値や標準偏差などの統計を取っていきましょう。

3.データを加工する

抽出したままのデータでは分析を行うのに向いていない状態です。分析の課題に合わせるようにデータを加工しましょう。

加工方法に迷ったときには、基本的に「欠損値があるかどうか」「データ形式が文字なのか数値なのか」がわかる形に整えていくと、分析の用途に沿った形になっていきます。

4.加工済みデータをわかりやすくする

加工が終わったデータが、さらにわかりやすくなるかを試してみましょう。
ただ数字を羅列しただけでは理解されにくいと感じたときには、表やグラフに変換してみるとわかりやすくなります。

Pythonのグラフ描画ツールを使ったり、ライブラリに付随した機能を用いたりすると加工済みデータを理解しやすい形に変化できます。

コードを書くのが面倒なときや、簡易なグラフでよいときには、PCに標準搭載されているExcelを使うのもよいでしょう。

どのようなツールを使ったとしても、誰が見ても一目でわかる形を目指して整えていくことが大切です。

セルフサービス(現場主導)型のデータ統合と課題点

データ処理の段階には主にセルフサービス型とエンタープライズ型があります。

セルフサービス型のデータ統合は、「誰もが使える」ことがメリットとして掲げられ、現場のユーザーが自由かつ簡単にデータを加工できるため、現場にとって必要なデータの作成を素早く行うことが可能でした。

しかし、同じデータを複数のユーザーが加工すると、異なる理論で加工されてしまうため、データ分析の結果に一貫性が乏しくなってしまいます。

さらに、自由度が高いためにツールが乱立しやすく（サイロ化）、ユーザーごとにスキルやデータが分断されるため、さらにサイロ化が進行してしまいます。

エンタープライズ型のデータ統合は、IT部門にいる専門的なスキルをもった者が各種ツールを開発します。

統一されたデータが配信しやすくなるのはよいのですが、すべての作業がIT部門に集約するために、セルフサービス型のような迅速性はなくなってしまいます。

また、現場のリクエストをIT部門が対応することにより、現場が本当に求めていたものとは異なるデータが提供されるリスクもあります。

そのため、エンタープライズ型とセルフサービス型を両立できるハイブリッドな仕組みが理想といえます。

Microsoft Azureでは、このような課題を解決するためにフルスタックサービスで企業の成長を支援しています。

まとめ

データ分析にはPythonを活用してみましょう。今回紹介した手順に沿ってPythonを使うと効率のよいデータ分析が可能となります。

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