どうもニコイチです｡データ分析を始めるにあたって、まずは「データを読み込んで確認する」という基本的な作業から始めましょう。スマートフォンで写真を見るように、Pythonでもデータを「見える化」する必要があります。
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目次
ライブラリって何だろう？
ライブラリの基本
ライブラリとは、便利な機能をまとめた「道具箱」のようなものです。
- 料理で例えると、電子レンジやミキサーなどの調理器具
- 絵を描くときの絵の具セットやパレット
これらの便利な道具は、多くの人が使えるように公開されています（オープンソース）。
主要なライブラリの紹介
今回使用する4つの重要なライブラリを紹介します：
- Pandas（パンダス）
- データ分析の主力選手
- エクセルのような表形式のデータを扱う達人
- 例：料理人でいえば包丁のような存在
- NumPy（ナムパイ）
- 数値計算の専門家
- 複雑な計算を高速で処理
- 例：キッチンタイマーのような正確さ
- Matplotlib（マットプロットリブ）
- データの可視化担当
- グラフや図を作成する画家さん
- 例：料理の盛り付け係
- Scikit-learn（サイキットラーン）
- 予測モデルの構築専門
- データから学習して予測を行う
- 例：ベテンシェフの経験と勘
データを読み込むということ
データフレームとは
データフレームは、エクセルのような表形式のデータ構造です。
例：宿泊施設のデータフレーム
施設名 | 価格 | 広さ | 駅からの距離
A旅館 | 8000 | 20㎡ | 5分
B民宿 | 6000 | 15㎡ | 10分データの種類を理解しよう
1. 量的データ
数値として意味があるデータ
a) 間隔尺度
- 「差」が意味を持つデータ
- 例：温度（20℃と30℃の差は10℃）
- 例：西暦（2024年と2023年の差は1年）
b) 比例尺度
- 「比率」も意味があるデータ
- 例：価格（10,000円は5,000円の2倍）
- 例：面積（30㎡は15㎡の2倍）
2. 質的データ
a) 名義尺度
- 分類や区別のためのデータ
- 例：施設ID（1番と2番に大小関係はない）
- 例：施設タイプ（旅館、ホテル、民宿）
b) 順序尺度
- 順序に意味があるデータ
- 例：顧客満足度（★1～★5）
- 例：部屋のグレード（スタンダード、デラックス、スイート）
データ確認の重要性
なぜデータ確認が大切？
不適切なデータでの分析は、お料理で例えると：
- 腐った材料で料理を作るようなもの
- レシピを間違えて別の料理を作ってしまうようなもの
確認すべきポイント
- データの欠損（空白）
- 例：価格が記入されていない
- 例：面積の情報が抜けている
- 異常値の有無
- 例：ありえない価格（1円や9,999,999円）
- 例：不自然な数値（マイナスの面積）
- データの形式
- 例：全角数字と半角数字の混在
- 例：単位の違い（㎡とm²）
まとめ
重要ポイント
- ライブラリは便利な道具箱
- データフレームは表形式でデータを整理
- データには量的データと質的データがある
- データ確認は分析の質を左右する重要なステップ
次回予告
次回は「Padasライブラリを使ったデータの取り込み方法」として、データをどのようにPythonに読み込むのかをより詳しく見ていく方法を学びます。
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