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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:

Pythonとエクセル統計の比較イメージ

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。

  1. Pythonの分析環境を整える。
  2. 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。
  3. データを加工して、pythonのpd.readで読み込める状態にする。
  4. 単位根検定を行うのに必要なソースコードを探す。
  5. コードをデバッグする。
  6. 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。

  1. エクセル統計を購入しインストールする。
  2. 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。
  3. csvファイルをExcelで開く
  4. 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


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