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データ分析入門 Python(pandas)
分析レポート完成

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

分析レポート完成

このレッスンでできるようになること。問いから分析、示唆までを1本のレポートとしてつなげられるようになります。

いよいよ総合制作です。ここで作るのは、グラフを4枚並べただけの資料ではありません。読んだ人が判断できるレポートです。構成は次の4つの部で考えます。

第1部は問いです。何を知りたくてこの分析をしたのかを1文で書きます。「3店舗のうち、来月どこに販促費を寄せるべきか」といった形です。ここが無いレポートは、読み手に「で、何が言いたいの」と思わせます。

第2部はデータの説明です。期間、件数、店舗数、そして掃除でどう扱ったかを書きます。「2026年1月から6月までの明細1240件。金額が空欄だった3件は集計から除外した」。この部が信頼を作ります。

第3部が分析です。ここで初めてグラフと数字が出ます。第6章のダッシュボード4枚と、第7章の前月比や構成比がここに入ります。図には必ずタイトルと軸ラベルを付けます。

第4部が示唆です。分かったことを3つ、事実と解釈を分けて書きます。ここまでが今回の到達点で、次のレッスンでその先の提案まで進みます。

Python

report = { "question": "来月どの店舗に販促費を寄せるべきか", "period": "2026-01 から 2026-06", }

レポートを組み立てるときのコツは、最後から書くことです。示唆を先に書いてしまい、それを支えるために必要な図と数字だけを残します。この順で作ると、資料に無駄な図が入りません。分析していると全部見せたくなりますが、読み手の時間は有限です。使わなかった集計は付録に回すか、思い切って捨てます。

数字の整合も最後に必ず確認します。本文に書いた総売上と、図の合計と、表の合計が一致しているか。この3つがずれているレポートは驚くほど多く、1つでも見つかると全体が疑われます。数字は1か所で計算し、そこから参照する形にしておくのが安全です。今回の演習でも、レポートの各項目を同じ表から作ります。

要件

  1. period は売上日の最小と最大を文字列にしてつなぐ
  2. total と by_store は同じ表から求め、合計が一致するようにする
  3. findings の1つめには rows と total をそのまま埋め込む
  4. 最大の店舗と最大のカテゴリは groupby の合計から求める
  5. 数値はすべて int に直してから使う

入出力例

build_report("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 ", "来月どの店舗に販促費を寄せるべきか") → {"by_store":{"横浜店":7800,"渋谷店":20400},"findings":["分析対象は 3 件、総売上は 28200 円です","売上が最も大きい店舗は 渋谷店 です","売上が最も大きいカテゴリは 調理器具 です"],"period":"2026-01-05 から 2026-02-03","question":"来月どの店舗に販促費を寄せるべきか","rows":3,"total":28200} build_report("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 2026-03-02,大宮店,布製収納バスケット,収納,2,3000 ", "収納カテゴリは伸びているか") → {"by_store":{"大宮店":7500},"findings":["分析対象は 2 件、総売上は 7500 円です","売上が最も大きい店舗は 大宮店 です","売上が最も大きいカテゴリは 収納 です"],"period":"2026-03-01 から 2026-03-02","question":"収納カテゴリは伸びているか","rows":2,"total":7500}

ヒント

df["売上日"].min() と max() で期間の両端が取れます

idxmax() で合計が最大のキーが取れます

by_store の値の合計と total が一致することを確かめてください

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

  • 提案を書く

    示唆を行動提案にできる

  • 自由分析

    自分のデータに適用できる

  • 見せる形に整える

    人に渡せる状態にできる

  • 完成と次のステップ

    次の学びを選べる

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メモ

分析レポート完成

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