Python データ分析は何に使用されますか?

データ分析とは、収集した大量のデータを適切な統計分析手法を使用して分析し、有用な情報を抽出して結論を​​出し、詳細な調査とデータの要約を行うプロセスを指します。このプロセスは、品質マネジメントシステムのサポートプロセスでもあります。実際には、データ分析は人々が適切な行動を取れるように判断するのに役立ちます。

データ分析の数学的基礎は 20 世紀初頭に確立されましたが、実際の運用が可能となりデータ分析が推進されるようになったのはコンピューターの登場によってです。データ分析は数学とコンピューターサイエンスを組み合わせたものです。

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統計の分野では、データ分析を記述統計分析と探索統計分析に分ける人もいます。データ分析と確認的データ分析であり、探索的データ分析はデータ内の新しい特徴の発見に焦点を当て、確認的データ分析は既存の仮説の確認または反証に焦点を当てます。

探索的データ分析とは、価値のある仮説検定を形成するためにデータを分析する方法を指し、従来の統計的仮説検定方法を補足するものです。この方法は、有名なアメリカの統計学者ジョン・テューキーによって命名されました。

定性的データ分析は、「定性的データ分析」、「定性的研究」、または「定性的研究データ分析」とも呼ばれ、言葉、写真、観察（または分析）などの非数値データの分析を指します。次の 4 つの理由により、データ分析には Python を使用することをお勧めします。

Python の構文はシンプルで、コードは非常に読みやすく、簡単に始めることができるため、初心者の学習に役立ちます。たとえば、データを処理していて、ユーザーの性別データをデジタル化したい場合、つまり、コンピューターで計算できる数値形式に変換したい場合は、1 行のリスト導出を直接使用してそれを完了できます。非常に簡潔です。

R や matlab とは異なり、Python はデータ分析だけでなく、クローラーなどの多くの分野でも強力です。 Web、自動運用保守、ゲームまで幅広い用途に対応します。これにより、同社は 1 つのテクノロジーですべてのサービスを完了できるようになり、さまざまなテクノロジー グループ間のビジネス統合に役立ちます。たとえば、Python のクローラー フレームワーク Scrapy を使用してデータをクロールし、それをデータ処理のために pandas に渡し、最後に Python の Web フレームワーク Django を使用してユーザーに表示します。この一連のタスクはすべて Python で完了できます。会社の技術効率を向上させます。

Python には、データ分析と対話、探索的コンピューティング、データ視覚化において非常に成熟したライブラリとライブラリがあります。 Python はデータ処理タスクのための重要なソリューションです。科学技術計算の観点から見ると、Python には numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、ipython などの優れたライブラリやツールが揃っています。特に、pandas は中規模のデータの処理において比類のない利点を持っていると言えます。さまざまな業界のデータ処理に人気の選択肢となり、タスクに推奨されるライブラリです。

今日の人工知能の熱い時代において、Python は最も人気のあるプログラミング言語になりました。 Python のシンプルさ、豊富なライブラリ、コミュニティのおかげで、ほとんどの深層学習フレームワークは Python 言語プログラミングのサポートを優先しています。たとえば、今日最も人気のある深層学習フレームワークである tensorflow は、C で書かれていますが、Python 言語を最もよくサポートしています。

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