Pythonを使うとデータ分析が簡単にできます

先日三度目の募集を開始した「投資家のためのPytnon講座」

(注: Python講座は10月29日で募集終了しました)

 

この記事ではPythonを使うと何ができるのかを皆さんに知ってもらいたいと思います。

Excelを使った場合

データ処理で使うのはExcelです。

例えばこういう表があったとします。

まずは同四半期の売上高の平均を出してみましょう。

(わかりやすいように式は表示してあります。)

四半期でソートして、一つずつ手でAVERAGE関数を入れます。

簡単ですね。

それでは三ヶ月ごとの売上を出してみましょう。

たとえばQ2の売上ひくQ1の売上をすると、Q2三ヶ月間での売上がでます。

(Q1はそもそも三ヶ月なのでそのまま売上を入れます。)

セルには以下の数式を一つずつ手で入れていきます。

これも簡単ですね。

1社、2年なら簡単に計算ができますが・・・

もしこれが3000社、5年分のデータだったらどうすればよいでしょうか?

すべて手作業で数字を入れるのは大変です。

なんとか手作業が終わっても、翌年同じデータにたいして同じ作業が必要になります。

また、10MB程度のファイルになるとExcelは処理が重くなります。そうとう高スペックのPCでないと作業が大変になります。

Pythonをつかうと・・・

Pythonを使ってまずは売上高の平均を出してみましょう

この一行で終わります。

三ヶ月ごとの売上を出してみましょう。

6行で処理が終わりました。

データが増えても問題ありません。core i5、core i7のCPUで、4年以内に作られたPCであれば、1GB程度のCSVファイルを数秒で読み込むことができます。

 

こんなふうにデータ処理をすばやく簡単にしてくれるPython。

あなたも学んでみたくありませんか?

投資家のためのPython講座。

まだまだ募集中です。

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