Pythonで統計解析！勉強方法やおすすめのライブラリなどを紹介

2024年02月15日

こんにちは！GeekSalonライターのたかぱんです。

この記事をお読みの方は、

「Pythonって統計解析できるの？」「どうやって解析するの？」「Pythonで統計をするにあたってどんな勉強をすればいいの？」といったようなお悩みをお持ちではありませんか？

この記事では、統計解析とは何か、Pythonで統計解析するための勉強法や、統計解析に使用するPythonのライブリについて解説していきます！

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統計解析とは？

統計解析とは、大量の数字やデータを分析して、そのデータが「どのような性質や意味を持っているのか」、「どのような傾向があるのか」を探ることです。

例えばある商品の売上がどのように変化しているかグラフや表にして分析することが統計解析の一例です。

統計解析は教養？なぜ学ぶ？

統計解析を行うことで、そのデータが持つ意味や価値を理解して、それをもとに問題解決をすることができます。大量のデータがあふれる現代社会で、統計解析は今後ますます必要とされるスキルの一つです。様々な分野で活用することができます。

ビジネス

ビジネス分野では、統計解析を用いて市場調査や顧客分析、財務分析などを行います。これにより、企業の意思決定に必要な情報を得ることができます。例えば、顧客の嗜好や購買履歴を分析することで、製品やサービスの改善点を見つけ、競合優位性を獲得することができます。

科学

科学分野では、実験や観測結果のデータを分析することが多く、その分析に統計解析が欠かせません。例えば、医療分野では臨床試験の結果を統計解析することで、治療効果を評価することができます。

社会政策

社会政策分野でも、統計解析が重要な役割を果たします。例えば、所得格差や貧困の問題を解決するためには、正確なデータ分析が必要であり、それには統計解析の手法を用いることが有効です。

統計解析には様々な手法があり、回帰分析やt検定、分散分析などがあります。これらの手法は、データをどのように処理するかによって、それぞれ異なる結果を導き出すことができます。

Pythonが統計解析に向いている理由

Pythonは、データ分析や統計解析に適したプログラミング言語として広く使われています。Pythonはオープンソースであり、多くのライブラリが存在しているため、データ分析や統計解析に必要なツールが簡単に利用できます。

また、Pythonは比較的簡単な文法を持ち、直感的なコーディングができるため、初心者でも統計解析を学ぶのに適しています。

Pythonによる統計解析を勉強する方法

ではPythonを使った統計解析を習得する方法を説明していきます。

Pythonの基礎を学ぶ

Pythonを使って統計解析を行うためには、Pythonの基礎的な文法やデータ型、制御構文などの知識が必要です。Pythonの基礎的な知識がない場合は、まずはPythonのチュートリアルから始めることをおすすめします。公式ドキュメントにチュートリアルがありますので、そちらを参考にして学習してください。

https://docs.python.org/ja/3/

統計学の基礎を学ぶ

Pythonを使った統計解析を行うためには、統計学の基礎的な知識が必要不可欠です。

統計学の基礎的な知識がない場合は、統計学の教科書を読むことをおすすめします。統計学の基礎的な知識を身につけることで、データの分析や可視化を行う際に必要な統計的手法や用語を理解することができます。

Pythonライブラリを学ぶ

Pythonには、統計解析に必要な様々なライブラリがあります。

これがPythonが統計解析に向いている理由の一つと言われています。

こ

自分のペースで学習できることや

のライブラリを使うことで、データの前処理、集計、解析、可視化などを効率的に行うことができます。代表的なライブラリとしては、NumPy、pandas、SciPy、matplotlibなどがあります。これらのライブラリの使い方を学ぶことで、データの解析に必要なスキルを身につけることができます。次の章でライブラリについて具体的に紹介しますので、イメージをつかんでみてください。

実践的な演習を行う

Pythonの基礎的な知識や統計学の基礎的な知識を身につけたら、実践的な演習を行いましょう。実際のデータを使って、データの前処理、集計、解析、可視化を行うことで、自分自身で統計解析を行うためのスキルを身につけることができます。また、Kaggleなどのコンペティションに参加して、実践的なスキルを身につけることもできます。

演習を行う中で、オンラインスクールやコミュニティに参加することで、挫折を一緒に乗り越える仲間をさがして一緒に勉強をしていくことがおすすめです！

※ オンラインスクールや書籍を利用する、コミュニティに参加する

Pythonを使った統計解析を学ぶためには、オンラインスクールや書籍を利用することをおすすめします。Pythonの基礎的な知識や統計学の基礎的な知識を身につけた後に、より実践的なスキルを身につけることができます。オンラインスクールや書籍は、実践的なスキルを身につけるための実践的な演習やプロジェクトが用意されていることが多く、自分のペースで学ぶことができます。

また、オンラインスクールでは、講師からのフィードバックや、他の受講者との交流ができるため、学習効果を高めることができます。（記事の後の方で、おすすめのプログラミングスクールを紹介します。）

書籍は、自分のペースで学習できることや、再度学習したいときにも手軽に参照できることから、学習の効果を高めることができます。

以上が、Pythonによる統計解析を勉強するための基本的な方法です。初心者でも理解しやすく、自分のペースで学習できるように、基礎的な知識から実践的なスキルまで順番に学んでいくことが大切です。

統計解析に使えるPythonライブラリ

Pythonを用いた統計解析の手順をここまでで説明してきました。

Pythonの基礎と文法を学んだ後、統計解析に必要なライブラリの学習をします。

ではどのようなライブラリがあるのでしょうか？

代表的なライブラリには、NumPy、pandas、SciPy、matplotlibなどがあります。これらのライブラリは、Pythonを使った統計解析に必要不可欠な機能を提供しています。

少し話が逸れますが、Pythonって実は処理速度が遅いんです。統計処理における計算処理は速度が求められるはずなのに、なぜ処理速度が遅いPythonが好まれているのでしょうか？

それはやはり、ライブラリの使い勝手がどの別のプログラミング言語や、統計ソフトよりも使い勝手がいいからです。

そんなライブラリの学習には、Webで提供されているドキュメントやチュートリアルを活用することができます。また、上記で述べたように実際にデータを扱いながらライブラリを学習することが重要です。

統計解析に必要なPythonライブラリは多岐にわたりますが以下に代表的なPythonライブラリを紹介します。

NumPy

NumPyは、Pythonで数値計算を行うためのライブラリであり、高速な配列計算を実現します。NumPyは、データの加工や処理に適しており、統計解析に必要な配列演算を行うことができます。

pandas

pandasは、データを扱うためのライブラリであり、テーブル形式のデータを扱うことができます。pandasを使うことで、データの加工や集計、グループ分けなどが簡単に行えます。また、データの可視化にも適しています。

SciPy

SciPyは、統計計算を行うためのライブラリであり、統計解析に必要なモジュールが多数含まれています。例えば、統計的仮説検定、回帰分析、クラスタリング、最適化などが実装されています。

matplotlib

matplotlibは、Pythonでグラフを描画するためのライブラリであり、可視化に必要不可欠な機能を提供します。matplotlibを使うことで、ヒストグラム、散布図、折れ線グラフなどを描画することができます。

Pythonをしっかり習得したい方におすすめのスクール

Pythonをしっかり習得するには、オンラインスクールやオフラインスクールを利用することがおすすめです。

独学でもできますが、右も左もわからない最初はスクールに通うことがおすすめです。

以下に、Pythonを学ぶためのスクールを紹介します。

GeekSalon

GeekSalonは大学生限定の格安のプログラミングです。

GeekSalonは1ヶ月でPythonについて幅広く学べるコースと、3ヶ月でPythonを使ってAIを開発するコースがあります。

GeekSalonの学習スタイルは基本的に自主的に教材を読み進めていき、週1~2回ほど、リアルタイムの教材ベースの授業を行い、理解を深めるというスタイルをとっています。

もちろん授業時間外は、いつでも何度でもメンターに質問をすることができます。

また24時間いつでも質問可能なチャットツールも用意しています。時間が限られた大学生でも時間を有効活用して進めることができるため、おすすめです。

毎日説明会も行っていますので、ご興味ある方はぜひ参加してみてください。

大学生限定プログラミングコミュニティGeekSalon

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Samurai Engineer

Samurai Engineerは生徒のスタイルに合わせたオーダーメイドカリキュラムを組むことを売りにしているプログラミングスクールです。

多くのプログラミングは決まったカリキュラムがあるのに対して、初心者であれば、基礎を多めに、経験者であれば発展を多めにと自分専用の授業を計画してくれるのは非常にありがたいですよね

Aidemy Premium

Aidemy Premiumはオンライン完結型のプログラミングスクールです。

Pythonコースは、学びたいことに合わせて、次の8つのコースから選ぶことができます。

AIアプリ開発
データ分析・・・マーケティングや販売管理など、今のしごとを更に高精度にこなしたい方へ
自然言語処理
実践データサイエンス
機械学習マスター
E資格対策＊・・・AI人材であることをアピールするための資格
ビジネスAI活用＊
組織を変えるDX＊

Tech Academy「Pythonコース」

受講者数No.1を誇るプログラミングスクールTech AcademyもPythonコースを開催しています。

Tech Academyは、現役エンジニアによるメンタリングやチャットサポートが手厚く、就活支援などが特徴的なスクールです。

ただ、Python単体のコースはなく、Pythonを学びその先にAIを作成するというAIコースのみの開催になっています。

Tech AcademyのAIコースで学べるスキルとしては、回帰モデルの作成（教師あり学習）、Amazonレビューの評価分析（自然言語処理）、手書き数字の画像認識（深層学習）、オリジナルAIの構築などがあります。

PyQ

プログラミングスクールPyQは名前にPyと入っているようにPythonに特化していることが特徴です。

基礎だけではなく、幅広い用途で使えるような学習内容が用意されています。

月額のサブスクリプション型の金額制度をとっているので、他のスクールと違い受講期間がきまっておらず、自分のペースで受講期間を柔軟に短くしたり長くしたりすることができます。

AIジョブカレ

AIジョブカレでは、現役のデータサイエンティストの講師の講義を動画で学ぶことができます。そしてPythonが学べるスクールの中でもデータ分析に特化したスクールになっています。

さらにプログラミングだけではく転職支援まで行ってくれます。

キカガク

キカガクは統計やPython、E資格に強いスクールです。

このプログラミングスクールでは、無料のコースと有料のコースと分かれていて、

無料のコースでも十分な知識が学べます。

無料のコースは下記の4コースです。

「キカガク流脱ブラックボックスコース」完全版
Python＆機械学習入門
G検定対策テスト
AI－９００　試験対策コース

以下は各スクールの比較になっています。

	価格（税込）	学習期間	必要な学習時間 (/週)	専属メンターサポートの有無
1. GeekSalon	¥43,780~ ¥131,340	4週間~ 12週間	6時間〜	○
2. Samurai Engineer	¥553,850	12週間〜	〜8時間	60分/1週間
3. Aidemy Premium	¥528,000	12週間〜	〜11.5時間	25分×24回
4. Tech Academy	¥284,900~ ¥360,800	〜12週間	~18時間 ~35時間	22回 23回
5. PyQ	¥3,040~ ¥8,140/月	自由	3時間〜	×
6. AIジョブカレ	¥13,750~ ¥52,800	12週間	3時間〜 5時間〜	×
7. キカガク	無料~ ¥70,000	12週間〜	4時間〜	×