データ分析
表を整理し、集計し、グラフや傾向を確認する。
最初に作るもの
まずは、数値の合計と平均を計算します。
何を使う？
pandas
表の読み込み、整形、集計。
Matplotlib
グラフを描く。
Jupyter
コードと結果をノートの形で残す。
言語はコードを書くためのもの。ライブラリーやフレームワーク、エンジンは制作を助ける道具です。
学ぶ順番
進み方の選択肢
合計と平均を出す
summary.pyとして保存し、python summary.pyで実行します。追加ライブラリーは不要です。
summary.py
prices = [100, 200, 300]
total = sum(prices)
average = total / len(prices)
print(total)
print(average)結果の例
600
200.0
この例は、上に記載した環境で実行します。サイト内では実行せず、コードと結果の例を確認できます。
次に作るもの
CSVの読み込み、種類別の集計、棒グラフ。数値が何を表すか分かる見出しと単位を付けます。
AIとの違い
分析はデータの特徴を調べること、機械学習はデータから予測や分類の仕組みを学習すること。分析で整えたデータをAIに使う場合もあります。