• Naoharu Motomura

Pythonで誰でもデータサイエンティストは目指せる

近年、人気の高いプログラミング言語で、YoutubeやInstagramも支えているPython。

プログラミング言語を扱うということは、

プログラマー以外の人たちから敬遠されることは間違いなく、

もしくは、そもそも、そういった発想が生まれてこないこともあるが、

これからのマーケッターはPythonが大きな武器になると考える。


何故か?


・複雑な環境構築しなくとも、Googleが提供する無料ツールでスタートできる

Google Colaboratory

https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb?hl=ja


有名なツールだと、Anaconda(https://www.anaconda.com/)というツールがあるが、

環境構築で躓くことがあるらしく、

当方の場合、MacのM1チップに当時、対応していなかった。



・多様な分析手法を数十行のコードで実行できる

Pythonにはさまざまなライブラリと言われる拡張機能がある

これを上手く活用することで、エクセルで0から準備をすることは、それなりの難易度のある

決定木分析や主成分分析なども簡単に実行ができる


特にエクセルの場合、分析手法は知ってても、それを実装することが難しく、

挫折した経験が多々ある私にとっては、かなり魅力的でもある。



・ルーティン作業は自動化

当然だが、機械が得意とする領域

ルーティンな分析業務はどうしても発生するから、そんなことはPythonに任せる。

ルーティンの作業も週1時間費やしていたら、

月で4時間、年に52時間(ビジネス時間では約6.5日!?)の節約になるから侮れない。



これらの特徴から毛嫌いせずに「Python」を学ぶことはオススメします。

マーケッターの携わる領域は年々、増えている印象があり、

マーケッターの時間がそもそも逼迫しているため、

少しの時間でも効率的に行っていかないと、ただでさえ希少なマーケティング人材が疲弊してまう。


ただし、Pythonもただのツールであることに注意が必要。

分析可能なデータを読み込めば、どんなデータでも、アウトプットは返されるが、

Python然り、数学そのものはデータの背景は読み解かない。


インプットする数字をしっかりと整備した上で、

どういった解析手法が適切なのか、はやはり人間が行わなければならない。

4回の閲覧0件のコメント

最新記事

すべて表示