【はじめてのデータ分析】Pythonで業務データを分析・可視化する基本ステップ

業務改善や意思決定の根拠として注目されるデータ分析。
Excelでは限界を感じてきたあなたにこそおすすめなのが、Pythonによるデータ分析と可視化です。

この記事では、Pythonを使って業務データを読み込み、分析・グラフ化するまでの基本ステップを解説します。
初学者でも実践できるよう、具体例とサンプルコードを交えて紹介します。

✅ この記事でわかること
1. Pythonでのデータ分析とは？
2. データ分析の基本ステップ
3. 実践：CSVを読み込んで分析してみよう
4. よく使う可視化パターン
5. 業務データに活かせる分析アイデア
6. まとめ：まずは一歩ずつ、身近な業務から
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✅ この記事でわかること

Pythonでデータ分析を始めるための環境構築
pandasでCSVデータを読み込む方法
基本的な集計・統計処理
matplotlib・seabornでの可視化手法
業務に活かせる分析アイデア

1. Pythonでのデータ分析とは？

Pythonは世界中のデータサイエンティストに使われている、データ処理に強いプログラミング言語です。
次のような分析が得意です

売上やアクセス数などの時系列データ分析
顧客属性や商品データの傾向分析
KPIのダッシュボード化やレポート自動作成

Pythonを使えば、「定型分析の自動化」「グラフの一括生成」「大量データ処理」など、Excelでは難しい処理が簡単に行えます。

2. データ分析の基本ステップ

Pythonによるデータ分析は、以下のステップで進めます。

ステップ	内容
1. データの読み込み	CSVやExcelなどの外部データを読み込む
2. データの前処理	欠損値の処理・不要列の削除・型変換など
3. 集計・加工	グループ化・統計量計算・フィルタ処理など
4. 可視化	グラフで傾向やパターンを見つける
5. 考察・レポート化	業務上の課題・改善案の検討

3. 実践：CSVを読み込んで分析してみよう

ここでは「売上データ（sales.csv）」を例に、簡単な分析を行います。

■ データ例（sales.csv）

date	product	amount
2025-07-01	A	10000
2025-07-01	B	8000
2025-07-02	A	12000
…	…	…

■ ステップ1：データの読み込み

import pandas as pd

df = pd.read_csv('sales.csv')
print(df.head())

■ ステップ2：日別の売上合計を集計

daily_sales = df.groupby('date')['amount'].sum().reset_index()
print(daily_sales)

■ ステップ3：可視化（折れ線グラフ）

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(daily_sales['date'], daily_sales['amount'])
plt.xticks(rotation=45)
plt.title('日別売上推移')
plt.xlabel('日付')
plt.ylabel('売上金額')
plt.tight_layout()
plt.show()

4. よく使う可視化パターン

グラフ種類	用途例	ライブラリ
折れ線グラフ	売上やアクセスの推移	matplotlib
棒グラフ	商品別・部門別の比較	seaborn, pandas
円グラフ	構成比の視覚化	matplotlib
ヒートマップ	相関や密度の視覚化	seaborn
ボックスプロット	値の分布や異常値の発見	seaborn

5. 業務データに活かせる分析アイデア

業務シーン	分析アイデア例
営業レポート	顧客別・商品別の売上ランキング、月次推移
ECサイト管理	アクセス数と購入率の相関分析、商品別CVRの可視化
経理・会計	支出のカテゴリ別割合、月別の収支変動
サポート対応分析	問い合わせ件数の時間帯別分析、タグ別件数の推移