データを可視化できるデータアナリストのニーズが高まっています。
しかし、日本では、そのツールであるPythonが使える人材が少なくデータ化可視化が遅れています。そこで、Pythonのデータ分析ライブラリを誰でも簡単に使えるようにして、①利用アプリ、②ソースコード を公開しました。
あなたも、体験をしてみましょう！
このような画面で、データ分析をします。
上記の「実行する」ボタンで使えます。
Pythonについて
Pythonデータアナリスト体験向けの CSV ファイル分析ツールをご紹介します。本ツールはデータ人材育成を目的に、無料で利用できるだけでなく、ソースコードも公開しています。すべてブラウザ内で動作するため、環境構築は不要です。以下の主要ライブラリを組み合わせることで、データの読み込みから処理、可視化、統計解析までをシームレスに行えます。
pandas：データフレームを用いたデータ操作および CSV ファイルの読み書き
numpy：高速な数値計算と多次元配列操作
matplotlib：多彩なグラフ作成とデータの可視化
scipy：統計分析や最適化、科学計算全般
これらのライブラリを活用して、実践的なデータ分析ワークフローをブラウザ上で体験しながら、データ人材としてのスキルを磨いてください。
AI時代にPythonはデータ分析の必須ツールと言われますが、実行環境を用意するのが簡単ではないです。そこで、会員の皆様が誰でも使えるようにしました。
体験用サンプルデータ
皆さんの自社データを入れる事もできますが、その場合は、日本語UTF-8 で保存すると文字化けが減ります。
自分のデータがない方は、下記をダウンロードして試せます。
※内閣府 RESAS 地域経済分析システムのデータ
１，北信越５県農業経営体数 2022年 data1
２，観光の1人1回当たり消費額 data2
３，北陸３県介護需要 data3
※一般的なデータ
１，サイトのアクセス数、注文数、売上額 web_uriage_data
２，クラスの５教科ごとの各成績の因果関係 seiseki_data
３，気温とアイスコーヒー、ホットコーヒーの注文数 coffee_data
４，センサーのデータ cencer_data
５，コレステロールと年齢、体重 health_data
６，性別、身長、体重、視力、年齢 body_data
ソースコード
このコードをアップすれば、学生でも５分で作れます。
自社のサイトでも、この分析機能を埋め込めます。
授業に使う場合は、教員もしくはエンジニアが、それぞれのライブラリの説明をして、1時間のコマにしてください。
データを制する会社は未来を制します。
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