概要

非エンジニアのビジネスパーソンがPythonでデータ分析を実務に活かす

想定読者

プログラミング未経験のMBA生・ビジネスアナリスト・データ分析に踏み出したいビジネスパーソン

こんな人には向いていない

• PythonやR等ですでにデータ分析を実務で行っているエンジニアには基礎の比重が大きすぎる
• 機械学習や統計モデリングの理論を深く学びたい人向けではなく、データ操作・可視化の実践に特化している
• 既にpandasやmatplotlibの基礎を習得している人には序盤の進行が冗長に感じられる

読了後にできるようになること

• コマンドラインとJupyter環境のセットアップから始め、Pythonを動かせる状態を最短で作る
• 変数・ループ・リスト・辞書・関数といったPythonの基礎構文を、ビジネス文脈のサンプルで習得する
• 実用データセットを使ったグラフ化・フィルタリング・集計の一連のデータ探索フローを身につける
• 複数データセットを結合・集約し、ビジネス戦略立案に必要な示唆を引き出す分析手順を学ぶ
• Excelでは処理困難な大規模データを扱うPythonの優位性と適切な使い分けを判断できる

本書のキー概念(章解説)

• 第 1 章 Pythonではじめよう — ツールの導入、コマンドライン、実行方法 — 環境構築で躓きがちな非エンジニア向けに丁寧に設計されている章。最初の壁を越えるために丁寧に読む価値がある
• 第 2 章 Pythonの基本パート1 — print、コメント、変数、データタイプ、入力
• 第 3 章 Pythonの基本パート2 — 論理演算、ループ、リスト、辞書
• 第 4 章 Pythonの基本パート3 — 関数、出力、リファクタリング — ここまでが第1部の基礎。データ分析経験者は2-4章を速読して第2部に進むのが効率的
• 第 5 章 データ分析の準備
• 第 6 章 Pythonでデータを探る、グラフ化する、変更する — 実務直結度が最も高い章。可視化と前処理の基本パターンをここで習得する
• 第 7 章 データセットを合体する — 複数テーブルの結合はビジネス分析の核心。Excelでは限界を感じていた作業がスクリプト化できる
• 第 8 章 集約 — グループ集計・ピボット相当の処理。SQLのGROUP BY感覚で理解すると定着が早い
• 第 9 章 演習 — 章末演習を手を動かして解くことで、1-8章の定着度を確認できる

ハイライト

• MBAにとってもエンジニアリング課程の学生にとっても、もっとも人気の高いプログラミング言語です。CitigroupやGoldman Sachsのような企業では、ビジネスアナリストにPythonの教育を始めています。(著者自身がコロンビアビジネススクールで目の当たりにした企業側の需要を示す記述で、本書の実用的背景が端的に表れている)
• プログラミングは、我々が学生時代に習った作文と同じようなものになる(Fannie Mae COOによる言葉で、Pythonがビジネスの基礎リテラシーになりつつあるという本書の主張を支える引用)

編集メモ

Qiita記事での言及は確認できず、Rakutatランキング履歴も今回の入力に含まれていない。書誌情報と出版社(日経BP)の知名度・コロンビアビジネススクール原著という背景から選書対象としての価値はあるが、外部シグナル数値根拠が取れないためsupplementaryとする

読む前に押さえておきたいこと

• Excelの基本操作(フィルタ・ピボットテーブル程度)があると第2部の意義が体感しやすい
• コマンドラインの基本(cd、ls相当)を事前に触れておくと第1章のセットアップがスムーズになる
• 数学・統計の事前知識は不要。ビジネス数値を扱った経験があれば十分

学習のコツ

• プログラミング未経験者は第1章の環境構築を飛ばさず実際に手を動かして完了させることが最重要。ここで動く環境を作れれば以降の挫折率が大幅に下がる
• 第1部(基礎)は読み飛ばしたい気持ちになるが、Chapter 3のリスト・辞書操作はデータ分析でも頻出なので必ず手で入力して確認する
• 付属サンプルデータを使いながら第6-8章を進め、自分の業務データに置き換える練習を並行すると定着が速い
• Chapter 9の演習は答えを見る前に必ず自分で動かすこと。詰まった箇所が実務でもつまずくポイントを予告している