Pythonで苦労するよりエクセル統計!初心者でもできる簡単データ分析
2025/01/24
カテゴリ:エクセル統計

PythonやRなどを用いて検定を行う際、適切なパッケージの選択や、データファイルの読み込みに苦労されている方はいませんか?
BellCurveの統計解析ソフト「エクセル統計」を使えば、それらの手間をかけずに分析することができます。
研究でpythonプログラムを用いたときの経験
私が学生時代にブロックチェーンの研究をしていたとき、全参加者の報酬と総計算パワーの間で回帰分析を行うため、Pythonで単位根検定を行いました。
そのときの手順は次のような流れでした。
- Pythonの分析環境を整える。
- ブロックチェーンの公式サイトからデータをcsvファイルでダウンロードする。
- データを加工して、pythonのpd.readで読み込める状態にする。
- 単位根検定を行うのに必要なソースコードを探す。
- コードをデバッグする。
- 分析を実行する。
データ分析やプログラミングの初心者は、3~5で躓くことが多いと思います。当時の私の場合、pd.readでデータを読み込もうとしましたが、パスの記載を間違えて数時間かかりました。
さらに、単位根検定に必要なソースコードがなかなか見つからず、信頼できるかわからないQiitaのソースコードを使うことにしました。加えて、パッケージのインポートやデバッグなどで躓いているうちに数日が経過していました。
結局データ分析に時間をかけたかったところが、プログラミングの勉強に時間を費やさざるを得ませんでした。
エクセル統計を使う場合
BellCurveの統計解析ソフト「エクセル統計」であれば、以下のような手順でデータ分析を実施できます。
- エクセル統計を購入しインストールする。
- ブロックチェーンの公式サイトからデータを csvファイルでダウンロードする。
- csvファイルをExcelで開く
- データ範囲を選択して分析を実行する。
エクセル統計であればプログラミング不要なので、この作業を1時間程度で行うことができます。その結果、分析結果の解釈に多くの時間を割くことができます。
エクセル統計はデータ分析を行うことに特化しているので、必要なパッケージの取得やコードのデバッグを行う必要がないのがPythonとの大きな違いです。
Pythonとエクセル統計のそれぞれに向いている人
自らの経験を踏まえて、Pythonとエクセル統計のそれぞれに向いている人を挙げてみました。
Pythonに向いている人
- データ分析の上級者
- 機械学習やAIに興味がある人
- カスタマイズ性を重視する人
- 大規模データの分析が必要な人
エクセル統計に向いている人
- プログラミングが苦手な人
- データ分析の初心者~上級者
- 手間を掛けずにデータ分析を行いたい人
- 小規模なデータセットを扱う人
Pythonとエクセル統計のそれぞれにメリットとデメリットがあります。ご自身の状況に合わせて選択してみてください。もしエクセル統計の操作性が気になる場合は、無料体験版をお試しください。→エクセル統計 無料体験版ダウンロード