Python入門 　 ① データ操作

　 ② 機械学習　 ③ PC自動化

　第１教育病院 職員教育室

　（スライド枚数 全26枚）

Python（パイソン）とはPythonとはプログラミング言語の1つです。分かりやすい文法、かつ少ないコードで簡単にプログラムを記述できる、人気の高い言語です。

Pythonの人気 (2019年6月時点)Pythonは世界的にも人気の言語です。オープンソースのプログラミング言語なので、誰でも無料で利用できます。

第３位

・プログラミング言語の人気ランキング（TIOBE PCI）

PythonのwebサービスPythonは人工知能（AI）の分野でよく利用されており、大きな注目を浴びています。また、Youtube、Facebook、Instagram等のwebサービスもPythonで作られています。

Pythonで作られているサービス

Pythonの３つのポイント（文系・ノンプログラマー向け）

機械学習による予測

パソコン操作の自動化

１

２

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効率的なデータ操作

Pythonの３つのポイント（文系・ノンプログラマー向け）

効率的なデータ操作１

２

３

→ まずはコチラから説明します

効率的なデータ操作 (1/6)１

データ分析を行うには、まずは必要なデータを収集し、分類・整理・成型・取捨選択することで、「使えるデータ」に加工する必要があります。

データ分析作業の80％～90％は、その前処理が占めていると言われています。

効率的なデータ操作 (2/6)１

Pythonを使うと「使えるデータ」にするためのデータの前処理を効率的に行い、自動化することができます。

具体例として、Excel操作を自動化するプログラミングコードを紹介します。

自動処理

効率的なデータ操作 (3/6)１

ExcelファイルをGoogle colab(※)に読み込むことで、様々なデータ操作が可能です。

・次のスライドより、データ操作の　具体例を紹介します ↓

※Google colabとは、完全無料で利用できる　クラウド型のプログラミング実行環境。　超高性能な演算処理が可能なGPU（100万円相当）

　を利用できるため、ビッグデータの解析も可能。

　　　　　　　　　　→ 環境設定の方法はコチラ

　　　　　

文字が読めない場合はコチラ

効率的なデータ操作 (4/6)１

●データの結合　「商品マスタ」と「売上データ」の２つの　　データに共通している商品コードをキー　　にして横方向に結合。

●データの追加　列名に「金額」という新しい項目を追加し、「販売数量」と「単価」をかけた数値を表示。

効率的なデータ操作 (5/6)１

●データの変更　商品名をカタカナの「バナナ」から、　ひらがなの「ばなな」へ変更。商品名　という列に対して処理を実行。

●データの抽出　販売数量が５以上のデータのみを　抽出。and演算子・or演算子など、　より複雑な条件設定も可能。

効率的なデータ操作 (6/6)１

●データ操作のまとめ　 [1] データ操作用のツールをインポート　[2] Excelファイルの読み込み

　 [3] データの結合　[4] データの追加　 [5] データの変更　[6] データ抽出

作成したコード[1]〜[6]は、ボタン１つで全て実行することができます。

◎Pythonでは少ないコードで　Excel作業を自動化すること　ができます。

データ操作の詳細はコチラ

Pythonの３つのポイント（文系・ノンプログラマー向け）

機械学習による予測

１

２

３→ 次にコチラを説明します

機械学習による予測 (1/6)２

・次のスライドより、機械学習の手法　について説明します ↓

機械学習（Machine learning）は、人工知能（AI）に包括される１分野です。コンピューターが大量のデータの中からある特徴（パターン）を見つけ出してモデルを作成します

Pythonでは、そのモデルに従って新しいデータを当てはめることで、「将来の予測」や「データの分類」を行うことができます。

機械学習による予測 (2/6)２

・次のスライドより、サンプルデータを使って　回帰分析の具体例を紹介します ↓

機械学習による予測モデルを作成するには、回帰分析という手法を使います。回帰分析とは、変数（X）が与えられた時に、相関関係にある値（Y）を予測することです。

右記の図のように、バラツキのあるデータとの全ての距離が最小になるように引かれた線が回帰直線（予測モデル）です。

単回帰分析

機械学習による予測 (3/6)２

※データ数：計 442個

糖尿病患者のサンプルデータ（年齢・性別・BMI・平均血圧・総コレステロール・悪玉コレステロール・善玉コレステロール・Tch・itg・glu）から、１年後の疾患進行度の予測モデルを作成。

機械学習による予測 (4/6)２

単回帰分析による予測　1つの説明変数（BMI）から目的変数　（1年後の疾患進行度）を予測。

重回帰分析による予測　複数の説明変数（年齢・性別・BMIなど）　を使って目的変数（1年後の疾患進行度）　を予測。因果関係の強さを数値化して、　適切な説明変数を元に予測を行います。

・次のスライドで、重回帰分析を実行する　プログラミングコードを紹介します ↓

● 説明変数・・・予測対象の要因 ● 目的変数・・・予測対象

回帰直線（予測モデル）

データのバラツキが大きく、予測精度が低い

説明変数を増やす

機械学習による予測 (5/6)２

①年齢・性別・平均血圧など（説明変数）　 を「X」に代入。　 ※右記のコード（df2.drop）は「１年後の疾患進行度」 以外のデータをXに代入するという意味です。

　 重回帰分析の実行（Ireg.fit）　 ※Pythonでは少ないコード（３行）で

　　　予測モデルを作成できます。

②１年後の疾患進行度（目的変数）　 を「Y」に代入。

③「X」と「Y」の関係について機械学習　　を行い、特徴（パターン）を見つける。

機械学習による予測 (6/6)２

重回帰分析によって作成した予測モデルにテストデータを当てはめることで、将来を予測することができます。

　 ・テストデータ②（年齢：50）

　　 → １年後の疾患進行度（予測）は「 190.747・・」　

　　　 ・テストデータ③（年齢：35）

　　　 → １年後の疾患進行度（予測）は「 105.007・・」

・テストデータ①（年齢：24）

　→ １年後の疾患進行度（予測）は「 173.091・・」

◎Pythonを使うと、誰でも簡単に　機械学習をはじめられます。

機械学習の詳細はコチラ

Pythonの３つのポイント（文系・ノンプログラマー向け）

パソコン操作の自動化

１

２

３→ 次にコチラを説明します

パソコン操作の自動化 (1/5)３

Pythonを使うと、マウスやキーボード操作を自動化することができます。

デスクトップ上でアプリケーションをまたぐ操作が可能で、最近話題のRPA(※)と同じような機能を持っています。

　※RPAとは、ロボティック・プロセス・オート　　メーションの略で、ロボット（ソフトウェア）　　によって定型作業を自動化する技術のこと。

パソコン操作の自動化 (2/5)３

①マウス操作

　→ クリック操作、ドラッグ操作、　　 スクロール操作。

②キーボード操作

　→ タイピング、ファンクションキー　　 入力、ショートカット入力。

　 ③画像認識

　 　 → 画像（手書き文字・写真など）を　　　 認識し、文字データへ変換。

●Pythonで実行可能なパソコン操作　　　　 ・パソコン操作のコード一覧

パソコン操作の自動化 (3/5)３

●クリックすると動画（youtube）が再生されます。 ※音声なし

【自動化の内容】

　① Spotlight までマウスを移動

　② Spotlight からExcelの起動

　③ Excel ファイルへデータ入力

　④ デスクトップへ名前を付けて保存

　⑤ Excel ファイルを閉じる

◎Pythonを使うと、人が入力する　よりも、正確でスピーディーな　処理が可能です。

PC自動化の詳細はコチラ

パソコン操作の自動化 (4/5)３

●クリックすると動画（youtube）が再生されます。 ※音声なし

【自動化の内容】

　① Excelの郵便番号をコピー

　② テキストにペースト

　③ Excelの住所をコピー

　④ テキストにペースト

　⑤ ①〜④の繰り返し　　　→ 1万回の繰り返しも可能

◎Pythonを使うと、単純入力作業　をコンピューターに代行させる　ことができます。

PC自動化の詳細はコチラ

パソコン操作の自動化 (5/5)３

●OCR（光学的文字認識）技術により、画像データから 文字データへの変換が可能です。　

※一部変換に失敗していますが、概ね高い　 精度で変換できています。

画像認識（OCR)の詳細はコチラ

・難易度の高い、手書き文字のデータ化の例

まとめ

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Pythonは文法がシンプルで分かりやすいことから、文系卒の社会人やノンプログラマーでも独学で習得できるオススメの言語です。もし興味がありましたら、初心者のための学習サイトを開設したので参考にしてください → Pyhoo!JAPAN