【ZEROから始めるデータ分析】初めてのJupyter Notebook

2020 10/10

2020.10.09 2020.10.10

はじめに

データ分析を始めるにあたり分析により適したPythonの実行環境が現在Jupyter Notebookであり、参考資料などを見て学習した知見をまとめます。

僕自身はProgate(プロゲート)を軽く1周、独習Pythonで知識を補填しながら1週間前後で触り始めたのですが、Jupyter NotebookはPythonコードがなんとなく理解できれば使えてしまいました！

業務ではスプレットシートを使用していたのですが、何万行のcsvデータを取り込み、関数を走らせていたので途中でカクカクして止まったり・・・非常にストレスフルでイライラが募っていました。また、様々なデータをプログラミング的に操作したいと思っていたところ、Jupyter Notebookは僕にとってもぴったりでした。

予測を立てる上で機械学習を取り入れながら精度の高い分析をするために必須のツールになっていて自分の備忘録もかねて、まずはJupyter Notebookの概要や簡単な使い方を説明したいと思います！

クマくん

もう何度スプレットシートが止まって待たされたことか・・・

さめさん

まぁスプレットシートはEXCELとほぼ一緒だから誰でも簡単に操作することができるメリットはあるけどね。

さめさん

クマくんがやっているような膨大なデータを管理操作するならSQLがいいと思うけど、分析や予測をするってなると機械学習を取り入れたくなるよね！

クマくん

折角の機会だから勉強してゴリゴリ分析するんだ！！

Jupyter Notebookとは

Jupyter Notebookとはブラウザ上で実行し、実行結果を記録しながらプログラミングを進めるプログラムの対話型実行環境です。

IPython NotebookというPython専用のNotebookがあり、そこから派生してJupyter Notebookが生まれました。

元々はPython専用だったのですが、利便性が高いことに注目したプログラマーがそれぞれが扱う言語にも対応できるように改良を進め、最終的に多言語に対応したNotebook形式のWebアプリケーションに進化しました。対応している主要な言語（Julia + Python + R）からJupyterと名付けられることになったのです。

さめさん

データ分析の現場や、研究機関などでも欠かせない分析ツールになっているんだよ！

クマくん

他のPythonの環境と何が違うの？

IDE（総合開発環境）やエディタなどと違う点として

個別のアドホック型分析や学習目的での利用の際に、過去に試した設定値やロジックを振り返って確認できるというメリットがあります。

アドホック分析とは、市場調査やビックデータ処理の際に用いられる分析手法です。「アドホック」とはラテン語（ad hoc）由来の言葉で、”限定目的のための”という意味合いがあります。定期的に行われるデータ分析や、項目も内容も決まっているデータ分析と違って、その都度単発的に行われるというのが特徴です。
アドホック分析とは？意味や特徴、他の分析手法もまとめて比較解説