Pythonを使ったデータ分析　

　　　　タイタニック号沈没事故では、　　　どのような人が生き残ったのか？　　　実際のデータを使って、　　　データ分析の手法を紹介します。

Python（パイソン）とは？

最近では人工知能（AI）や機械学習のツールとして注目されています。

Pythonは、データサイエンティストにとって重要なスキルの１つです。

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Pythonとはプログラミング言語の1つです。分かりやすい文法、かつ少ないコードで簡単にプログラムを記述できる、世界的にも人気の言語です（完全無料）。

　　　データサイエンティストに求められるスキル TOP20

１位：Python

大量のデータ処理に困っていませんか？

①メモリ不足で画面がフリーズ。

②大量のデータから必要なデータを　抽出・加工してからグラフ化するので、　分析作業が進まない。

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例えば、Excelデータの３万件と、システムから出力した　　　　CSVデータの１０万件を加工してグラフ化したい。

Excelで処理しようとすると・・

Pythonを使えば１０万件のデータでも高速に処理（グラフ化含む）できます。

　・Pandas（データ分析）

　・Matplotlib（グラフ化）

　・Scikit-learn（機械学習）

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豊富なライブラリで効率的なデータ分析を実現。

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タイタニック号沈没事故では、どのような人が生き残ったのか？

Pythonを使ったデータ分析の具体例

当時世界最大の客船であったタイタニックは、1912年4月14日の23時40分に氷山に衝突し、乗客2,224人の内1,514人が亡くなりました。

　 kaggleで公開されているデータを　 使って、詳細を分析していきます。

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タイタニック号沈没事故のデータ取得１

Kaggle（カグル）は、企業や政府がコンペを開催し、データサイエンティストやエンジニアが予測モデルを提案。順位に入ると、賞金（250万円〜1,000万円）が出る仕組みです。

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データ分析の前準備２

ステップ.１ Excelファイルのダウンロードステップ.２ Google Colabの環境設定ステップ.３ Google Colabへアップロード

※アップロードの方法

実際に手を動かして、データ分析を体験してみてください。

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データ分析に必要なライブラリの準備など３

【コピペしてください】pip install japanize-matplotlib

import pandas as pdimport matplotlib as pltimport japanize_matplotlibimport seaborn as snssns.set(font="IPAexGothic")

df=pd.read_excel('titanic.xls')

セルにコードを入力した後、shift+enter(return)で実行

・Google Colabの詳しい操作方法は こちらを確認してください。

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タイタニック号データ確認①４

【コピペの後、shift+enter(return)で実行してください】　　→df.head()

最初の５レコードを表示して、データ内容を確認します。

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タイタニック号データ確認②５

【コピペの後、shift+enter(return)で実行してください】　　→df.info()

年齢を除いて、891データ存在することが分かります。

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タイタニック号の乗客の割合６

【コピペの後、shift+enter(return)で実行してください】　　→sns.countplot('性別',data=df)

男性が多く、子供（16才未満）は少なかった。

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タイタニック号の客室の割合７

【コピペの後、shift+enter(return)で実行してください】　　→sns.countplot('客室',data=df,order=['1等','2等','3等'])

３等客室の乗客が最も多かった（約500人）。

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タイタニック号の乗客×客室の割合８

【コピペの後、shift+enter(return)で実行してください】　　→sns.countplot('客室',data=df,hue='性別',order=['1等','2等','3等'])

３等客室の乗客には男性が多かった（約300人)。

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タイタニック号の乗客の年齢分布９

【コピペの後、shift+enter(return)で実行してください】　　→df['年齢'].hist(bins=100,figsize=(7,5))

20代〜35才までの乗客の割合が高かった。

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タイタニック号の乗客の年齢×客室分布10【コピペの後、shift+enter(return)で実行してください】

fig=sns.FacetGrid(df,hue='客室',aspect=2)fig.map(sns.kdeplot,'年齢',shade=True)oldset=df['年齢'].max()fig.set(xlim=(0,oldset))fig.add_legend()

1等客室の乗客は高齢者が多い。2・3等客室の乗客は、若者が多かった。

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タイタニック号の生存率×客室11【コピペの後、shift+enter(return)で実行してください】→sns.factorplot('客室','生存フラグ',data=df,order=['1等','2等','3'],aspect=1.2)

沈没事故の生存率は、3等客室→2等客室→1等客室の順に低かった。

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タイタニック号の生存率×客室×性別など12【コピペの後、shift+enter(return)で実行してください】→sns.factorplot('客室','生存フラグ',hue='性別',data=df,order=['1等','2等','3等'],aspect=1.2)

亡くなった方は、男性が多く、1・2等客室の女性・子供の生存率は高かった。

沈没のとき、船長が「女性と子ども優先！（Women and children first！）」と命じて避難させたそうです。

男性

女性・子供の生存率は高い（1・2等客室）

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データ分析の自動実行13・データ分析に使った下記のコードは、こちらで公開しています。

一度作成したコードはボタン一つで何度でも繰り返し実行できます（自動化）

※Excelのアップロードの方法

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① Pythonを使えば１０万件のデータでも高速に処理　（グラフ化含む）できる。

② 数行でグラフ作成できるため、効率的なデータ分析　 が可能。

③ 作成したコードは繰り返し利用できる。

「本気でPythonを習得したいけど、学習方法　で悩んでいる」という方は、　--------------------------までメールして　ください。相談に応じます。

まとめ14