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データ分析入門 Python(pandas)
つくる:ダッシュボード4枚

データ分析入門 Python(pandas)

pandasによるデータの読み込み・抽出・前処理、groupbyによる集計、表の結合、matplotlibによる可視化、そして前月比や移動平均を使った分析の実践まで、データ分析の基礎を、毎レッスン実際にコードを書き、多店舗ショップの売上データを分析レポートに仕上げながら学べるコースです。Python入門を修了した方を対象としています。約 14.5 時間 (1 日 30 分 × 29 日) で 57 レッスンを修了でき、修了後は手元のCSVを自力で分析し、グラフと示唆のあるレポートを作れるようになります。

1
データ分析のはじめかた
01. データ分析とは15分
02. pandasとは15分
03. ノートブックの使い方15分
04. CSVを読み込む15分
05. つくる:データと対面する20分
06. 第1章クイズ10分
2
DataFrameのきほん
01. SeriesとDataFrame15分
02. 概観コマンド15分
03. 列を選ぶ15分
04. 行を選ぶ15分
05. 条件で抽出する15分
06. 複数条件15分
07. 並べ替える15分
08. つくる:抽出レポート20分
09. 第2章クイズ10分
3
データの前処理
01. 欠損を見つける15分
02. 欠損を埋める・落とす15分
03. 型を直す15分
04. 重複を消す15分
05. 表記ゆれを整える15分
06. 日付型にする15分
07. つくる:データクレンジング20分
08. 第3章クイズ10分
4
集計とグループ化
01. 集計のきほん15分
02. groupby15分
03. 複数キーで束ねる15分
04. aggで一気に15分
05. ピボットテーブル15分
06. 出現回数15分
07. つくる:月次集計表20分
08. 第4章クイズ10分
5
結合と整形
01. なぜ結合が要るか15分
02. mergeで結合する15分
03. 結合の種類15分
04. 縦に積む15分
05. つくる:統合データセット20分
06. 第5章クイズ10分
6
可視化
01. グラフのきほん15分
02. 棒グラフ15分
03. 折れ線グラフ15分
04. ヒストグラム15分
05. 複数系列15分
06. ラベルと整え15分
07. つくる:ダッシュボード4枚20分
08. 第6章クイズ10分
7
分析の実践
01. 問いの立て方15分
02. 前月比15分
03. 移動平均15分
04. 構成比15分
05. 外れ値を見つける15分
06. つくる:示唆を1枚に20分
07. 第7章クイズ10分
8
総合制作
01. 分析レポート完成20分
02. 提案を書く20分
03. 自由分析20分
04. 見せる形に整える20分
05. 完成と次のステップ20分

つくる:ダッシュボード4枚

このレッスンでできるようになること。目的に応じて図の種類を選び、比較・推移・分布・構成の4枚をまとめて作れるようになります。新しい文法は出てきません。

ダッシュボードとは、状況を一目で把握するための図の組です。並べる図はやみくもに増やすのではなく、答えたい問いから決めます。マイショップ・チェーンの月次報告なら、次の4つの問いが基本になります。

1つめ、どの店が大きいか。これは比較なので棒グラフです。2つめ、全体は伸びているか。これは推移なので折れ線です。3つめ、どの価格帯が売れているか。これは分布なのでヒストグラムです。4つめ、売上は何で構成されているか。これはカテゴリ別の内訳なので、これも棒グラフで表せます。

図を複数枚まとめて作るときは、subplots に行数と列数を渡します。

Python

fig, axes = plt.subplots(2, 2) axes[0][0].bar(...)

axes は2行2列の入れ子になった配列で、axes[0][0] が左上です。それぞれの ax に対して、これまでと同じように描いていくだけです。図が4枚になると横軸のラベルが重なりやすいので、fig.tight_layout() を最後に呼んで間隔を整えます。

組み立てるときの約束を3つ確認します。1つめは、それぞれの図に必ずタイトルを付けることです。4枚並ぶと、どれが何の図か分からなくなります。2つめは、図ごとに集計をやり直すことです。1つの集計を使い回そうとすると、軸が違うのに同じデータを描いてしまう事故が起きます。3つめは、描いたあとに読み返して確かめることです。4枚もあると目視の確認は雑になります。

最後に、ダッシュボードは作って終わりではありません。4枚を見比べて何が言えるかを一言でまとめられるかどうかが、次の章の入口になります。「大宮店が最大だが、伸びているのは渋谷店で、価格帯は二極化している」といった1文が出てくれば、図の選び方は正しかったということです。

要件

  1. plt.subplots(2, 2) で4つの軸を作る
  2. 4枚すべてに set_title でタイトルを付ける
  3. 図ごとに必要な集計をやり直す
  4. ヒストグラムの bins は3にする
  5. 読み返した数値はすべて int に直す

入出力例

build_dashboard("売上日,店舗,商品名,カテゴリ,数量,金額 2026-01-05,渋谷店,白磁のマグカップ,食器,2,3600 2026-02-03,渋谷店,鋳物ホーロー鍋,調理器具,1,16800 2026-01-06,横浜店,鉄のフライパン,調理器具,1,7800 2026-02-06,横浜店,白磁のマグカップ,食器,4,7200 ") → {"category_bars":[24600,10800],"month_values":[11400,24000],"store_bars":[15000,20400],"titles":["店舗別売上","月次推移","金額の分布","カテゴリ別売上"]} build_dashboard("売上日,店舗,商品名,カテゴリ,数量,金額 2026-03-01,大宮店,積み重ね収納ボックス,収納,3,4500 2026-04-01,大宮店,白磁のマグカップ,食器,4,7200 ") → {"category_bars":[4500,7200],"month_values":[4500,7200],"store_bars":[11700],"titles":["店舗別売上","月次推移","金額の分布","カテゴリ別売上"]}

ヒント

axes[0][0] が左上、axes[1][1] が右下です

月は df["売上日"] を日付型にしてから dt.month で取り出します

折れ線の値は ax.get_lines()[0].get_ydata() です

生田 陸人
監修生田 陸人
ゆめさくエンジニア / 現役ソフトウェアエンジニア監修者プロフィールを見る →
編集 ゆめさく編集部·公開 2026/08/10

関連レッスン

  • 第6章クイズ

    章の理解を確認できる

  • 問いの立て方

    分析を問いから始められる

  • 分析レポート完成

    問い→分析→示唆を通せる

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メモ

つくる:ダッシュボード4枚

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