Gym データ可視化道場

難易度:★★☆☆☆

  • 業種
  • 全業種共通

グラフを描画するためのライブラリである「matplotlib」や「seaborn」を活用して、データからビジネス等にとって有益な情報を見出すために重要な「データの可視化」の方法について学習する講座です。

  • 6 時間
  • 3,200 Exp
  • 0 Videos
  • 1 Slides
  • 7 Missions
  • 16 Tasks
  • 63 Operations

Introduction 50 Exp

データ可視化道場へようこそ。
本Gymではデータの可視化に欠かせないライブラリ「matplotlib」や「seaborn」の基本的な使い方を学んでいきます。
まずはGymの概要とカリキュラムを紹介します。

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Mission 1

可視化の準備

データ分析の最終的な目的は、データからビジネス等にとって有益な情報を見出すことです。しかし、数値等で構成された膨大なデータを眺めるだけでそのデータが示す意味を理解することは人間にとって非常に困難です。データの可視化とは、人間が直感的に理解できるよう、膨大なデータの持つ意味をグラフ等を用いて視覚化することです。
可視化には主に以下のメリットがあります。
 - データの特徴を人間にとって分かりやすく示すことができる
 - 隠された課題を発見しやすくなる
 - 社内外の第三者への共有や説明が容易になる

まずは、可視化に必要なライブラリであるmatplotlibやグラフの種類について学んでいきましょう。

Task 1
はじめに
150 Exp

Task 1

はじめに

  • 1 時間
  • 3 Operations
  • 150 Exp

このタスクでは、以下のトピックを扱います。

Task 2
グラフの種類と利用用途
50 Exp

Task 2

グラフの種類と利用用途

  • 1 時間
  • 1 Operations
  • 50 Exp

このタスクでは、以下のトピックを扱います。

Mission 2

グラフの作成

可視化の準備が整ったら、折れ線グラフや棒グラフといった代表的なグラフの作成を通して、matplotlibの操作に慣れていただきます。

Task 1
単純なグラフの作成
400 Exp

Task 1

単純なグラフの作成

  • 1 時間
  • 8 Operations
  • 400 Exp

このタスクでは、以下のトピックを扱います。

Task 2
複数系列の表示
100 Exp

Task 2

複数系列の表示

  • 1 時間
  • 2 Operations
  • 100 Exp

このタスクでは、以下のトピックを扱います。

Mission 3

グラフの操作

単に折れ線や棒グラフを描いただけでは、グラフとして不十分です。グラフが何を表しているかを読み手に理解させるためには、データの特徴を分かりやすく示す必要があります。
ここでは、グラフにタイトルを追加したりグラフの色を変えたりといった、グラフの操作について学習します。

Task 1
名前の追加
150 Exp

Task 1

名前の追加

  • 1 時間
  • 3 Operations
  • 150 Exp

このタスクでは、以下のトピックを扱います。

Task 2
グラフの装飾
450 Exp

Task 2

グラフの装飾

  • 1 時間
  • 9 Operations
  • 450 Exp

このタスクでは、以下のトピックを扱います。

Task 3
軸の調整
150 Exp

Task 3

軸の調整

  • 1 時間
  • 3 Operations
  • 150 Exp

このタスクでは、以下のトピックを扱います。

Task 4
グラフの保存
50 Exp

Task 4

グラフの保存

  • 1 時間
  • 1 Operations
  • 50 Exp

このタスクでは、以下のトピックを扱います。

Mission 4

複数のグラフの作成

特に大規模なデータを分析をする場合、様々な視点で作成したグラフを並べて描画したいことがあります。
これまでは1つのグラフしか扱ってきませんでしたが、ここでは複数のグラフを作成する方法を学習します。また、複数のグラフを扱う上で特に重要になる、figureとaxesという概念についても解説します。

Task 1
グラフレイアウトの概念
50 Exp

Task 1

グラフレイアウトの概念

  • 1 時間
  • 1 Operations
  • 50 Exp

このタスクでは、以下のトピックを扱います。

Task 2
グラフレイアウトの操作
200 Exp

Task 2

グラフレイアウトの操作

  • 1 時間
  • 4 Operations
  • 200 Exp

このタスクでは、以下のトピックを扱います。

Mission 5

複数のグラフの操作

複数のグラフを並べて描画する際にも、図全体のタイトルの追加や余白の調整などを行い、読み手にとって分かりやすくしてあげることが重要です。
ここでは、複数のグラフの操作方法を学習します。

Task 1
名前の追加
150 Exp

Task 1

名前の追加

  • 1 時間
  • 3 Operations
  • 150 Exp

このタスクでは、以下のトピックを扱います。

Task 2
グラフの調整
150 Exp

Task 2

グラフの調整

  • 1 時間
  • 3 Operations
  • 150 Exp

このタスクでは、以下のトピックを扱います。

Mission 6

データフレームからのグラフの作成

データ分析を行う際には、データフレーム形式で読み込んだデータに様々な加工を施しながら、可視化を行うことがよくあります。データフレームを扱うライブラリであるpandasには、matplotlibの機能を包含した便利なグラフ作成関数が用意されており、これを使うことでデータフレームから簡単にグラフを作成することができます。
ここでは、pandasのグラフ作成関数の使い方を学びます。

Task 1
可視化の準備
100 Exp

Task 1

可視化の準備

  • 1 時間
  • 2 Operations
  • 100 Exp

このタスクでは、以下のトピックを扱います。

Task 2
グラフの作成
350 Exp

Task 2

グラフの作成

  • 1 時間
  • 7 Operations
  • 350 Exp

このタスクでは、以下のトピックを扱います。

Mission 7

洗練されたグラフの作成

pythonの代表的な可視化ライブラリに、matplotlibをベースに作られたseabornというものあります。これを使うと、綺麗なグラフを簡単に作成することができます。
ここでは、seabornで作成できるグラフの特徴や作り方を中心に学習します。

Task 1
可視化の準備
200 Exp

Task 1

可視化の準備

  • 1 時間
  • 4 Operations
  • 200 Exp

このタスクでは、以下のトピックを扱います。

Task 2
グラフの作成
450 Exp

Task 2

グラフの作成

  • 1 時間
  • 9 Operations
  • 450 Exp

このタスクでは、以下のトピックを扱います。