Pythonによるデータ分析入門講座（pandas・可視化）

この講座で身につくこと

• PythonでCSVを読み込み、列の型と欠損を確認できます。
• pandasで表の結合と部門別・期間別の集計を実行できます。
• 比較の目的に合うグラフを作成し、単位と対象期間を表示できます。
• 処理順と入力条件を記録し、分析ファイルを先頭から再実行できます。
• 集計結果と限界を明記した業務分析レポートを作成できます。

こんな方に

• 複数の売上ファイルをまとめて分析するデータ分析担当者
• 部門別の実績差を調べて報告する経営企画担当者
• 在庫や受注データの分析手順を引き継ぎたい担当者

カリキュラム（全24時間）

1. 第1回 Pythonで売上データを読み込む4時間
   • JupyterLab（コードと説明を一緒に保存する作業環境）で分析ファイルを作ります。
   • 変数、リスト、関数呼び出しを売上集計の小さな例で実行します。
   • pandasでCSVを読み込み、行数、列名、日付・金額の型を確認します。
   • 対象期間と集計単位を決め、売上明細の確認表を作ります。
2. 第2回 欠損・重複・表記の違いを処理する4時間
   • 欠損値（値が記録されていない箇所）の件数と発生箇所を集計します。
   • 日付や金額を変換し、変換できなかった行を抽出します。
   • 重複の判定に使う列を決め、削除前後の件数を照合します。
   • 文字列の空白や商品コードの表記をそろえ、処理履歴を残します。
3. 第3回 表を結合して業務指標を集計する4時間
   • merge（列を対応付ける結合）で売上表に商品分類を追加します。
   • 結合先の重複と未一致を点検し、売上の二重計上を防ぎます。
   • groupby（分類別集計）で部門別・月別の売上と粗利を計算します。
   • 在庫表と出庫実績から、商品別の在庫日数を定義して算出します。
4. 第4回 業務上の問いに合うグラフを作る4時間
   • Matplotlib（グラフ作成用の道具）で売上推移を折れ線にします。
   • 棒グラフで部門差を比較し、軸と単位、集計期間を表示します。
   • 散布図で販売数量と値引き率の関係を確認します。
   • 外れ値（ほかと大きく離れた値）を元データと照合し、扱いを記録します。
5. 第5回 分析結果をレポートにまとめる4時間
   • 売上変化を商品構成や数量の変化に分けて集計します。
   • 観測した差と、その原因についての仮説を書き分けます。
   • 図、集計条件、追加確認事項をまとめた分析レポートを作ります。
   • 集計表をCSV、グラフを画像として保存します。
6. 第6回 翌月データで分析を再実行する4時間
   • 入力ファイルと対象期間を変更して同じ分析を実行します。
   • 空のデータや必要列の不足を確認する処理を追加します。
   • JupyterLabの実行状態を初期化し、先頭から結果を再現します。
   • 分析ファイル、必要ソフト一覧、操作手順を整理して提出します。

受講後に手元に残るもの

• 整形・集計・可視化を再実行できる分析ファイル
• 業務指標の集計CSVとグラフ画像
• 結果・集計条件・限界を記した分析レポート
• 入力条件と実行手順書

受講の前提と環境

前提：表計算ソフトで表の行・列を扱い、ファイルを保存できることが前提です。Pythonの経験は不要で、初回に分析で使う基本操作を学びます。

環境：Windows PCまたはMacを使います。Python、pandas、JupyterLab、Matplotlibは無料で利用できます。ソフトを導入できる権限が必要です。クラウドのアカウントは必須ではありません。演習には自社の業務データ（個人情報を除く）または配布する模擬データを使います。

企業ごとの調整

販売、在庫、原価など自社の分析対象に合わせて課題を設定できます。表の結合に時間がかかる企業は、可視化との時間配分を調整します。

助成金を使う場合

データ分析・経営企画担当者が行う、売上・在庫のデータ整形、指標集計、報告資料作成に直結する訓練です。助成の可否は計画届の内容に基づき、管轄の都道府県労働局が判断します。

計画届に添付するカリキュラム資料（時間数、回ごとの内容、実施形態）をご用意します。助成金の申請書類の作成・提出の代行は、社会保険労務士の業務のため行いません。事業展開等リスキリング支援コースは令和8年8月3日に改正されています（経過措置あり）。制度の内容は助成金ガイドと、厚生労働省「人材開発支援助成金」でご確認ください。

この講座についてのよくある質問