この動画では、Excelのデータを使って、Pythonでデータ集計・加工、売上の予測分析をして、Excelでグラフ付きのレポートとして書き出す方法を学びます。プロセスはPythonなので、自動化することが可能です。
▼目次
00:00:00 挨拶&はじめに
00:03:25 ファイルの説明
00:05:20 データ解析を支援するpandas
00:06:21 変数の設定
00:09:19 日付の操作（datetime、date、timedelta）
00:10:14 Excelファイルを読み込むread_excel関数
00:11:39 前年比を作成（データフレームを結合：merge）
00:17:41 前年比を作成（カラム名を変更：rename）
00:18:30 前年比を作成（インデックスの変更：set_index）
00:18:52 前年比を作成（インデックスの並び替え：sort_index）
00:19:23 前週比の計算（行方向にずらす：shift）
00:21:19 日付で条件抽出
00:23:12 棒グラフの作成
00:27:20 線グラフの作成
00:28:51 ブレイクその1
00:29:20 重回帰分析とは
00:30:31 上下に結合（concat関数）
00:31:03 曜日の追加（weekday_name）
00:31:45 空のデータの行を削除（dropnaメソッド）
00:32:16 グループごとの集計（groupby)
00:33:13 棒グラフの作成 その2
00:33:32 散布図と回帰直線の作成
00:35:41 平日と週末のカラムの作成（関数の作成）
00:37:10 平日と週末のカラムの作成（関数の適用：apply）
00:38:11 ダミー変数の作成：get_dummies
00:39:56 説明変数と目的変数の作成
00:40:54 重回帰分析の実行（LinearRegression）
00:42:05 各種係数の確認
00:43:55 決定係数
00:44:34 予測データの作成
00:55:00 ブレイクその2
00:55:20 Excelを操作できるopenpyxl
00:56:30 変数に代入
00:57:01 Excel書き出すto_excelメソッド
00:57:33 ファイル読み込み
00:57:56 操作するシートを指定
00:58:15 フォント変更
01:01:15 Excelファイル保存
01:01:39 セルを塗りつぶす
01:02:34 セルの幅を調整する
01:03:16 セルの操作
01:03:39 表示フォーマット指定
01:05:05 セルに値を入力する
01:06:05 画像貼り付け
01:06:38 Jupyter Labのセルを一括で実行
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▼自己紹介
現在：フリーランス（マーケティング関連の人工知能開発、データ分析や業務自動化など）
前職：リクルート
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▼文字書き起こし
前回の「面倒なExcel作業をPythonで自動化しよう」の第一弾、第二段はご覧いただけましたでしょうか？
第一弾では、動画では、Excelを読み込んだり、逆にExcelに書き込んだり、ファイルを複数に分割したり、ひとつにまとめたりということを。
第二弾では、エクセルでの関数、機能、グラフ化をPythonではどうやるのかをザッとみてきました。
この動画では、冒頭のダイジェストでお見せしたような、上司や同僚、取引先へのレポート作成を自動化する方法を説明したいと思います。
では、Pythonでは、なぜレポートを自動化できるのでしょうか？
Pythonでは職場のデータベースと接続して、SQLを使ってビッグデータからデータ取得することも可能です。また、データベースのデータを開発部の人などに特定のディレクトリにエクセルファイルで書き出してもらえればPythonで自動でデータ読み込みが可能です。そして、そのデータを使って、データ集計データ加工をして、棒グラフや線グラフを挿入するということも自動でできます。
また、Pythonは予測分析が得意です。かなり高度な予測分析も可能です。そのため、今月の売上の予測結果を入れることもできます。
上司は、売上の予測をみれば、早め早めに打ち手を打てます。集計に加えて予測まで添えてあげれば、非常に喜ばれるはずです。
この動画では、昨年比や前週比などのデータ集計・加工、そして、グラフ化。それに加えて、重回帰分析を使った売上予測のやり方を説明をしていきたいと思います。
そして、最後にエクセルファイルを操作して、体裁を整え、レポート作成していくところまで見ていきたいと思います。
エクセルからのステップアップでプログラミングを覚えたい方、予測分析までやってみたい方、営業をサポートする事務の方やマーケティング担当者にお勧めの内容です。
この動画では、実践的な内容を含んでいます。もし理解して実践できるようになれば、PythonやPandasを業務レベルにまでできるといっても過言ではないでしょう。仮に、理解できなかったとしても心配ないです。
ソースコードの理解については、Pandas超入門コースやPython超入門コースでやっていますので、そちらをご覧ください。今はこんなことができるのだと理解するだけでも良いと思います。
とはいえ、初心者の方でもわかりやすいような説明を心がけました。最後まで頑張ってご視聴ください。
※続きは文字書き起こしブログで
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