Pythonデータ分析の実例3選【直感で理解してみよう】
#本記事はプロモーションを含みます。
あなた
「Pythonでデータ分析できるみたいだけど、具体的にどんなことができるんだろう？」
そんな疑問を、3つの具体例で解説します。
この記事で分かること
- Pythonデータ分析の実例3選
- Pythonデータ分析を学ぶ方法
管理人
「本業プログラミングでありデータアナリストも兼務する私が、具体例を元に解説します。」
目次
実例でPythonデータ分析を理解
本記事では、この3つのデータ分析の実例を紹介します。
- Twitterのデータ分析
- ブランドのデータ分析
- 仮説のデータ分析
データ分析で大事なことは、データにどんな特徴があるのかを可視化すること。
誰が見ても分かりやすいように可視化することで、初めてデータそのものの価値をみんなで共有することができます。
この記事では、まさにこの可視化に特化したPythonデータ分析の実例をご紹介します。
PythonでTwitterのデータ分析
Twitterにはいろんな人がいますよね。中でもインフルエンサー（カリスマ）って、フォロワーがとても多いです。
そんなインフルエンサーを見ていて、こんな疑問を持つことってないでしょうか？
あなた
「なんでフォロワーが多いんだろう？なんで安定的にフォロワーが増えていくんだろう？」
そんな時、Pythonを使ってデータ分析すれば、その理由を可視化して分かりやすく説明できます。
例えば、こんな感じ。
インフルエンサーを20人ほどピックアップして、この2つの関係性をグラフにしています。
- どのくらいいいね（ツイートへの反応）をしているのか
- どのくらいリプ（ツイートへの返信）をしているのか
グラフを見て分かる通り、いいねやリプとフォロワー数増加の真実が分かりやすく可視化できますよね。
Pythonでデータ分析するための手順はこんな感じです。
- Twitterのデータを収集
- データを分析
- 散布図で可視化する
- 特徴を見つけ出す
散布図って何？
-> 2つ以上のパラメータを対応させて、データの関係性を可視化した図のこと。
たったの4ステップで、インフルエンサーのフォロワーが増加していく理由が分かってしまうんです。おそるべしPythonデータ分析。
より詳細なデータ分析内容は、この記事で解説しています。
【根拠あり】インフルエンサーから学ぶTwitterでフォロワーを増やす方法
Twitterのフォロワーってどうしたら増えるんだろう？そんな疑問を、インフルエンサーの実データを分析して根拠とともにお伝えします。どうすれば思った通りにフォロワーが増えていくのか。いいねやツイートを重ねることでフォロワーが増えていくのか。事実を元に行動すれば確実にフォロワーも増えていきます。
Pythonでブランドのデータ分析
あなたが会社のマーケティング担当である場合、あるいは事業を立ち上げる場合、市場調査は必須です。
いざ何か商品を考えようとした時、こんな疑問が出てくることはないでしょうか？
あなた
「どんなブランドが競合他社になるだろう？同じ価格帯にどれだけの競合があるだろう？」
そんな時、Pythonでデータ分析して可視化すれば、市場のすき間を見つけて直感的に理解することができます。
例えば、こんな感じ。
各ブランドのポジションを可視化することによって、市場のどこに狙えるすき間があるのか、手に取るようにわかりますよね。
Pythonでデータ分析するための手順はこんな感じです。
- ブランドデータを収集
- データを分析
- 3Dでマッピング
- 狙える市場のすき間を理解
これもたったの4ステップ。おそるべし、Pythonデータ分析。
こうやってデータを可視化して説明できるマーケティング担当者は、他者との差別化も圧倒的。
より詳細なデータ分析内容は、この記事で解説しています。
【最新】メンズコスメ市場を客観的に分析してみた【新規参入できそう】
メンズコスメ市場にブランドが増えてきています。各ブランドはマーケットでどういうポジションを狙っているのか、客観的に分析して最新の情報をまとめます。その分析結果を元に、これからのメンズコスメ市場の中で狙えるマーケットポジションも同時に考察します。
Pythonで仮説のデータ分析
メイクしている男性の人口って、将来的どれくらい増えていくんだろう？
この疑問への回答、なかなか難しいですよね。
あなた
「メンズ美容っていう言葉は最近よく聞くし、きっと増えていくんじゃないかな？」
直感でなんとなく予測はできるけど、回答としてはどうしても曖昧になっちゃうんですよね。
でも、Pythonでデータ分析して可視化すれば、仮説（将来ありそうな未来）を理解しやすくすることができます。
仮説って何？
-> 多分こうなるはず！という予測を、限られた情報から見つけること。あるいはその予測を現実にするための提案。
こんな感じです。
Pythonでデータ分析して可視化すれば、未来予測さえも、直感的かつ論理的に理解できます。
こうやって説明されれば、確かにメイクしている男性の人口は将来もっと増えそうだな…と思いませんか？
Pythonでデータ分析するための手順はこんな感じです。
- アンケートデータを収集
- 人口統計データを収集
- 仮説を立てる
- グラフとして可視化
- 予測が妥当か？を理解
現在のデータから未来予測を可視化。おそるべしPythonデータ分析。
より詳細なデータ分析結果は、この記事で解説しています。
【必見】メンズメイクがバレない未来が来る【心配不要になる】
メンズメイクは当たり前になる。そんな未来を統計データから予測します。恥ずかしいという意見はまだよく聞かれますが、世の中にはメンズメイクをしている方がたくさんいます。その人口が2030年に向けてどのように増えていくのか。感覚的な意見ではなく、実データを引用して検証します。
Pythonのメリット
Pythonは、世界中で人気のプログラミング言語です。人気の秘密は、この2つ。
- 理解しやすい
- 何でもできる
他のプログラミング言語と比べて、分かりやすくて柔軟性がある。最強ですね。
例えば、本記事で紹介しているデータ分析なら、
- データを集める
- 可視化する
という流れがすぐにできちゃうんですよね。ほんと、Pythonは便利です。
Pythonは将来性がある
あなた
「Pythonってデータ分析しかできないの？」
そう思ったあなた、安心してください。Pythonは将来的にも幅広い分野で使うことができます。例えば、こんなことに応用可能。
- AI（機械学習）
- WEBアプリケーション
- ゲーム
PythonといえばAI！っていうのはよく聞くと思いますが、実は細かいこと気にしなければPythonで何でも作れます。
データ分析からPythonを学び始めれば、将来的には他の分野でも応用していくことができます。
Pythonデータ分析の学習方法
まずは無料でPythonに慣れるために、Python入門記事をまとめました。
大量の画像を使って説明しているので、とりあえずPythonを体験してみたい！という人に最適。
MacでPython入門【驚くほど分かるチュートリアル】
Python入門したいけど、何から始めればいいんだろう？今使ってるMacでPythonプログラミングを始められるかな？そんな疑問にお答えします。Pythonプログラムの書き方から動かし方まで、具体例を交えて徹底解説。このチュートリアルの通りにやれば、必ずPython入門できます。
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あなた
「プログラミングなんてもう一生やりたくない！」
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まとめ
Pythonでできるデータ分析の実例を3つまとめました。
あなたがPythonでデータ分析をしたい目的は何でしょうか。
- マーケティングに活用したい
- 将来に向けてプログラミングスキルが欲しい
目的は人それぞれ。今すぐには見つからなくても、この記事で紹介したデータ分析の3つの実例から派生して考えてもOKです。
今すぐPythonのスキルを身につけて、他の人より一歩リードです。