なぜデータ分析においてExcelではなくPythonを使うのか？

2023年5月11日

ビジネスの世界ではデータ分析ツールとして，Excelが最もよく使われています．しかし，昨今のデータ分析ではPythonがよく用いられるようになりました

なぜデータ分析においてExcelではなくPythonを使うのか？という事について，私の経験談をもとにお話します．そして，Pythonの学習コストを上回るだけの圧倒的なメリットを解説します．

普段Excelしか使っていない，Pythonを使ってみたいけどわからない，めんどくさい作業を自動化したいといった方々向けの記事です

データ分析におけるExcel

Excelは人気で，データ分析ツールとしては使っていない人はいないでしょう

画面上のボタン1つで様々なデータ分析をすることができ，Office 365の登場で機能のアップデートがさらに早くなり，共有もさらに便利になりました

Excelは便利な一方，万能ではなく問題点も抱えています

データ量
Excelの仕様と制限にあるように，行と列は無限ではありません．1048576 行，16384 列が限界です．
メモリ量
Excelはメモリをかなり消費します．そのため，PCで同時にブラウザやOutlookなどの他のアプリケーションを開き作業していると，突然落ちることがよくあります．
再現性
データを追加したり，変更した場合にセルの参照をし直さなければならない場合があります．また，手作業箇所が入ることがあり，第三者が同様に分析するのが難しいことがあります

Pythonは1990年代初頭にオランダのStichting Mathematisch Centrum (CWI) のGuido van Rossumによって，ABCという言語の後継として作られました．

オブジェクト指向を採用したインタプリタ型の汎用プログラミング言語の一つです

人気の理由は，少ないコードで実装でき，標準ライブラリやコミュニティから提供されたモジュールが豊富かつ強力で、様々な処理を簡単に導入できます．

Githubの発表では2021年のプログラミング言語ランキングで2位と，2014年の4位から徐々に人気になっています．

Excelはみんなが使える分析ツールとしては優秀です．

しかしPythonを扱えることで，その学習コストを上回るだけの圧倒的なメリットがあります

Excelだと画面が固まるようなデータ量である3万行や4万行では，全く問題ありません．おそらく8万などになっても画面がカチコチという事はないです．

これはPythonでデータを処理すると，CPUが数値を処理するだけでメモリをあまり使わないからです

処理が多すぎて時間がかかる場合でも，画面が固まるわけではないため，同時に他の作業をすることが可能です．

データの前処理からデータの可視化まで一貫してプログラミング内で行うことで，第三者が操作しても同じ結果が得られます．

また，データを変更してもコードを書き換えるのはデータのファイルパス程度でしょう．

この再現性の高さがあることで，煩わしい作業が減ることで，Pythonの処理スピード＋手作業減の相乗効果で圧倒的な作業高速を得ることができます．

Pythonは何といっても無料です．そしてExcelは料金がかかります．

Excelを仕事で使う場合は，会社負担なので問題ないですが，家でも勉強したいとなるとお金を払わなければなりません．

Pythonにはライブラリ（モジュール）が数多く提供されています．

これらは関数やメソッドの集まりで，コードを一から書くことなく多くのアクションを実行することができます．つまり，少ないコードで効率的にデータ分析ができます．

データ分析では，NumPy（数値計算），SciPy（統計分析），Pandas（データ解析），Matplotlib（グラフ描画）が良く用いられます．

前節でも紹介したライブラリには，機械学習や深層学習にも適用されています．

SciKit Learn（機械学習），TensorFlow（深層学習）はデータ分析で将来欠かせなくなるでしょう

Pythonではこれらを簡単に実装することができます．

Excelはデータ分析のツールとしては非常に素晴らしいです

しかし昨今ではデータ量が膨大になり，そのデータ分析手法も複雑化し，Excelでは対処しきれません

Pythonを扱えることで，自動化や機械学習，深層学習などの強力なデータ分析が可能になり，Excelの欠点を補うことができます．

今こそPythonを学ぶことで，データ分析者として一歩上にいくことができ，将来のキャリアアップや給料アップにつながるはずです．

ここまで読んでくださったということは，これからPythonを学ぶ動機には十分です．下記の記事の私のPython中級者までの道のりを参考にして頑張ってください