Pythonデータ分析入門｜初心者向け基礎から実践まで

データ分析とは？

データ分析とは、データを収集・整理・解析してパターンや傾向を見つけ出すプロセスです。

AIは「万能で、命令文を入力すれば答えを出してくれる」と思われがちですが、実際には 予測には必ずデータが必要 です。

例えば、犬と猫を判別するAIを作る場合、膨大な犬と猫の画像データが必要になります。

犬の画像には「犬」という正解ラベル
猫の画像には「猫」という正解ラベル

このように正解情報を与えて学習させる手法を 教師あり学習 と呼びます。

一方で、正解ラベルがなくても特徴を見つけてグループ分けできる 教師なし学習 という手法もあります。例えば「犬グループ」と「猫グループ」に分けることは可能ですが、ラベルを与えない限り「犬」「猫」という名前を付けることはできません。

また、過去の数値データ（気温や価格など）から未来を予測することもデータ分析の一例です。ネット通販やWebサイトでは、購入履歴やアクセス履歴をもとに「おすすめ商品」を提示する仕組みも広く使われています。

データ分析に使われるプログラミング言語

データ分析で最もよく使われる言語は Python（パイソン） です。Pythonは汎用性が高く、直感的に書けるため初心者にも扱いやすい言語です。

代表的な手法には以下があります。

回帰分析
分類
ディープラーニング
ロジスティック回帰、決定木、サポートベクターマシン（SVM）など

Pythonでは、モデルを指定してパラメータを設定するだけで、これらの手法を比較的簡単に実装できます。

import numpy as np  # 数値計算を行うNumpyライブラリを読み出している
from sklearn.linear_model import LinearRegression  # 回帰分析モデルを読み出している

# 説明用の入力データ（X）と答えとなる出力データ（y）を用意
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])  # 入力（例：1〜5）
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])           # 出力（例：2の倍数）

# モデルとして　回帰分析モデルを指定
model = LinearRegression()

# モデルにデータを学習させる（実行する）
model.fit(X, y)

# 学習したモデルを使って予測を実行する
print("予測結果:", model.predict([[6]]))  # 入力6に対する予測値を表示

Pythonの基本ライブラリ

データ分析を始めるときに、まず覚えておくと便利な道具が3つあります。

NumPy（ナンパイ）

たくさんの数字をまとめて計算できる道具です。普通なら一つずつ計算するところを、まとめて一気に足したり掛けたりできます。

Pandas（パンダス）

表のように行と列があるデータを扱う道具です。Excelの表をイメージすると分かりやすく、データを読み込んだり並べ替えたりできます。

Matplotlib（マットプロットリブ）

データをグラフにして見やすくする道具です。最終的な結果を見せるときだけでなく、途中の確認にもよく使われます。

まずはこの3つを使えるようになれば、データ分析の第一歩を踏み出せます。

データ分析の流れ

実際のデータ分析では、データ整理と前処理（クレンジング） が大部分を占めます。

欠損値の除去や補完
重複データの処理
単位の統一

これらを整えたうえで、可視化や解析を進めます。データはExcelの表形式をイメージすると理解しやすいでしょう。

実践環境：Jupyter NotebookとGoogle Colab

プログラミング環境としては、無料で高性能な Jupyter Notebook がよく使われます。

さらに手軽に試すなら、Google Colab がおすすめです。Googleアカウントさえあれば、ソフトをインストールせずにWebブラウザ上でPythonを実行できます。試しに、Google Colab のリンクで

をクリックして　下記のようにコピペして　実行させてみてください。

下記のボタンが実行です。

ｘが1増えるの対してｙが2増える（ｘ＝２ｙ）のモデルで入力６の時を予測しているので、結果が12　と出ています。

Colabを立ち上げてサンプルコードをセル単位で実行すれば、すぐに「データ分析の手触り」を実感できるでしょう。

生成AIとデータ分析

最近では、生成AIを活用してPythonコードを自動生成 することも可能です。

作りたいAIをプロンプトで指示
生成されたコードをColabにコピペ
ワンクリックで実行・可視化

ただし、生成AIが出力したコードはエラーになることも多く、修正を繰り返す必要があります。これは逆に「ソフトウェア開発の醍醐味」とも言えます。

データ分析の楽しみ方

データ分析を進めると、途中の可視化や解析から 新しい課題や気づき が生まれます。それを深掘りしたり発展させていくことが、データ分析の大きな魅力です。

モデル選択の注意点

ディープラーニングは「万能の神」のように思えるかもしれませんが、必ずしも最適解ではありません。

課題がシンプルな場合は、回帰モデルの方が高精度になることもある
データの複雑性やモデルのチューニング次第で、ディープラーニングが期待外れの結果になることもある

重要なのは、前処理を丁寧に行い、相関関係を分析し、仮説を立てたうえで適切なモデルを選ぶこと です。

まとめ

データ分析は「収集 → 整理 → 解析 → 可視化 → 仮説検証」のプロセス
Pythonと基本ライブラリ（NumPy / Pandas / Matplotlib）が基礎
実践環境はGoogle Colabが手軽でおすすめ
生成AIは便利だが、エラー修正を繰り返す過程も学びの一部
モデルは課題に応じて選択することが重要

データ分析は、単なる技術ではなく 「気づきを得るための探究プロセス」 です。生成AIを壁打ち相手にしながら、ぜひ実践を通じて楽しんでみてください。