- データの収集と整理: データ分析の最初のステップは、必要なデータを収集し、整理することです。例えば、ある企業の売上データを分析する場合、売上データを収集し、データベースに整理する必要があります。PythonのPandasライブラリを使用して、データの読み込みと整理を行うことができます。
import pandas as pd
# データの読み込み
sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')
# データの整理
cleaned_data = sales_data.dropna() # 欠損値を削除する例- データの可視化: データを可視化することは、パターンやトレンドを発見するための重要な手法です。PythonのMatplotlibやSeabornライブラリを使用して、グラフを作成することができます。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 売上データの可視化
sns.lineplot(x='date', y='sales', data=sales_data)
plt.show()- データの統計分析: データの統計的な特性を理解することは、問題の原因を特定するために重要です。PythonのNumPyやSciPyライブラリを使用して、統計的な分析を行うことができます。
import numpy as np
from scipy.stats import ttest_ind
# 2つのグループの売上データの差異を検定する
group1_sales = sales_data[sales_data['group'] == 'Group 1']['sales']
group2_sales = sales_data[sales_data['group'] == 'Group 2']['sales']
t_stat, p_value = ttest_ind(group1_sales, group2_sales)
if p_value < 0.05:
print("統計的に有意な差異があります。")
else:
print("統計的に有意な差異はありません。")これらはデータ分析の原因分析の一部ですが、Johns Hopkinsのデータ分析修士プログラムでは、さらに高度なテクニックや実践的なプロジェクトに取り組む機会も提供されます。データ分析のスキルを磨きたい方には、このプログラムがおすすめです。