Pythonでデータと向き合いながら価値を見出す「探索的データ解析」に挑戦しよう

本連載では、プログラミングの基本は理解していて、より実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語のなかでも特にデータ解析に役立つライブラリや環境が整っているPythonを取り上げ、対話型解析ツールやライブラリについて導入から解析の実行・可視化までを解説します。第2回では、Pythonによる探索的データ解析を解説します。まず対話的環境による探索的データ解析について確認し、Jupyter Notebookを使ったデータ解析の実行・可視化までの手順を解説します。 対象読者 Pythonの基本的な文法を理解しておりデータ解析のスキルアップに取り組みたい サンプルの動作確認環境 MacOS 10.13 Anaconda 5.1 Python 3.6 Jupyter Notebook 5.4 探索的データ解析の流れを確認 まず対話型環境に

[Nyoho]

pandasを使って探索する例

[karatte]

勉強したてでまだまだ判らん。いずれ見直す。

[yarumato]

“対話型環境による作業の流れ：Read-Eval-Print Loop（REPL）。探索的データ解析では仮説を立てず、データ自体と向き合い、分類や分割など繰り返し、特徴的なデータを探索。”

[interferobserver]

おっ