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title: #2 このチュートリアルの解説
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author: [猫のタロー](https://convert.docswell.com/user/Cat_Taro)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 「データサイエンス チュートリアル」は、1st STEPとして「ビッグデータの読み込みとデータの確認」、2nd STEPとして「集計とグラフ描画」から成り立っています。まずは、1st STEP「ビッグデータの読み込みとデータの確認」を習得していきましょう。  猫のタロ－の経験ですが、データ分析の第1歩は、まずはデータを読み込み、そのデータを眺めてみることから始まります。1st STEPは、ここを徹底的にマスターすることが目標です。このことにより、Pythonの基本的な操作も身に付きます。  また、この「チュートリアル」で分析対象となるのは「ID-POSデータ」と呼ばれるもので、具体的には、nanaco、WAON等の電子マネーの購入履歴データ等のことです。「POSデータ」は、「何が、いつ、いくつ、いくらで売れたのか」が記録された情報ですが、ここに「誰に（売れたのか）＝誰が（買ったのか）」という情報が追加されると「ID-POSデータ」になります。マーケティングでは、既に顧客分析の主流となっていますし、IDにいくつかの項目が横に並んでいるデータ構造は応用範囲が広いものです。  Pythonは、無償で、コードが読み書きしやすく学びやすいプログラミング言語で、数値計算・データ解析・機械学習の開発に特化した専門性の高いライブラリが豊富なことから、世界中で利用者が多く、ネット上には豊富なコンテンツが存在します。また、PythonはAI分野の開発の主要言語です。  Pythonのプログラミングを開発する環境としては、 Google Colaboratory（以下Colab／コラボ）を使用します。  Colabは、Google IDを持っていれば、すべての機能を無料で使うことができ、Googleドライブと連携もできますので、プログラムをGoogleドライブに保存しておけば、ネット環境がある場所なら自宅でも、外出先でも気が付いた時にプログラムを新規作成、修正することができます。はじめてPythonを学習する際には最適です。また、機械学習など重い処理がハイスピードで行える GPU まで無料で使えますので、実用でも十分に使えます。
published: September 06, 23
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1st STEP ビッグデータの
読み込みとデータの確認
2nd STEP 集計とグラフ描画
「データサイエンス チュートリアル」は、1st STEPとして「ビッグデータの読み込みとデータ
の確認」、2nd STEPとして「集計とグラフ描画」から成り立っています。まずは、1st
STEP「ビッグデータの読み込みとデータの確認」を習得していきましょう。


# Page. 2

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQ8DZK6JP.jpg)

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1st STEP ビッグデータの
読み込みとデータの確認
猫のタロ－の経験ですが、データ分析の第1歩は、まずはデータを読み込み、そのデータを眺
めてみることから始まります。1st STEPは、ここを徹底的にマスターすることが目標です。この
ことにより、Pythonの基本的な操作も身に付きます。
また「データサイエンス チュートリアル」で分析対象となるのは「ID-POSデータ」と呼ばれるもの
で、具体的には、nanaco、WAON等の電子マネーの購入履歴データ等のことです。「POS
データ」は、「何が、いつ、いくつ、いくらで売れたのか」が記録された情報ですが、ここに「誰に
（売れたのか）＝誰が（買ったのか）」という情報が追加されると「ID-POSデータ」になりま
す。マーケティングでは、既に顧客分析の主流となっていますし、IDにいくつかの項目が横に
並んでいるデータ構造は応用範囲が広いものです。
※ ID-POSの分かりやすい活用方法については、下記を参照してください。
https://www.truedata.co.jp/idpos/


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1st STEP ビッグデータの
読み込みとデータの確認
POSデータ
レコードNo レシートNo
日付
時間
店舗 レジ
JANコード
価格 個数
0001
100002
20200125
10:15:45 AM
15001
22
4935170123548
298
1
0002
100002
20200125
10:15:45 AM
15001
22
4924563583456
198
1
0003
100002
20200125
10:15:45 AM
15001
22
4989754987633
98
2
0004
100002
20200125
10:15:45 AM
15001
22
4923412123544
276
2
0005
100003
20200125
11:02:15 AM
15001
08
4987591123542
298
3
0006
100003
20200125
11:02:15 AM
15001
08
4909123723541
598
1
ID-POSデータ
レコードNo
nanacoID
レシートNo
日付
時間
店舗 レジ
商品名
価格 個数
0001
20897762
100002
20200125
10:15:45 AM
15001
22
4935170123548
298
1
0002
20897762
100002
20200125
10:15:45 AM
15001
22
4924563583456
198
1
0003
20897762
100002
20200125
10:15:45 AM
15001
22
4989754987633
98
2
0004
20897762
100002
20200125
10:15:45 AM
15001
22
4923412123544
276
2
0005
48903546
100003
20200125
11:02:15 AM
15001
08
4987591123542
298
3
0006
48903546
100003
20200125
11:02:15 AM
15001
08
4909123723541
598
1


# Page. 4

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1MR19Y7G.jpg)

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1st STEP ビッグデータの
読み込みとデータの確認
「データサイエンス チュートリアル」では、プログラミング言語としてPython（パイソン）を選択
しました。
Pythonは、無償で、コードが読み書きしやすく学びやすいプログラミング言語で、数値計算・
データ解析・人工知能・機械学習の開発に特化した専門性の高いライブラリが豊富なことか
ら、世界中で利用者が多く、ネット上には豊富なコンテンツが存在します。また、PythonはAI
分野の開発の主要言語です。
Pythonのプログラミングを開発する環境としては、 Google Colaboratory（以下Colab
／コラボ）を使用します。
Colabは、 Google IDを持っていれば、すべての機能を無料で使うことができ、Googleドライ
ブと連携もできますので、プログラムをGoogleドライブに保存しておけば、ネット環境がある場
所なら自宅でも、外出先でも気が向いた時にプログラムを新規作成、修正することができま
す。はじめてPythonを学習する際には最適です。さらに、機械学習など重い処理がハイス
ピードで行える GPU まで無料で使えますので、実用でも十分に使えます。


