PythonはAIなど自動化などの言葉が先行して、何か凄いプログラム言語のようにとらえている人もいるかもしれません。実際、書店なネット記事などで目にするワードですが Pythonって具体的に何ができるんだろう？と思われてますか？
今回は実際に社会でも活用されいる例をメインに Python でできることをお伝えしていきますね。
Pythonでできること「仕事を早く、できる先輩に」
①Excel操作（エクセル）をPythonで自動化
「仕事を早く、できる先輩に」Pythonでできること1つ目はExcel操作です。
もしかして、Excelでのデータ整理、処理などを手作業で毎日数時間を費やしたりしていませんか？
Pythonなどを使用出来れば、これが数分で終わってしまう事でしょう。
Pythonでは、ExcelファイルやCSVファイルのデータを読み込んで、プログラム上で操作することができます。逆に、Excelファイルにデータを書き込むこともできます。
もちろん、Excelだけでなく、Word,PowerpointなどOfiiceソフトの業務を自動化できてしまいます。
毎日の決まった作業がプログラム実行ボタンだけで終わってしまう、、、なんて事もあります。
＜具体的な活用事例＞
・Excelファイルからデータを抽出し、自社システムに転記する
・複数ファイルに分かれたデータ（アンケートなど）を、1つのファイルに集約する
・Officeソフトで
② WEBスクレイピング（Web上からの情報収集）
「仕事を早く、できる先輩に」Pythonでできること2つ目はWEBスクレイピングです。
例えばECサイトの運営で定期的に競合他社の販売情報を確認する仕事を、これもPythonで自動的に取得が可能です。
Pythonによって決まったルールでWEB上の決まった場所からデータを取り出し、リスト化するなどが、今まで全部自分で目視して、Excel上に手入力してたかもしれませんが、これも作業の自動化になります。これまでの「コピー＆ペースト」の繰り返しの手作業を無くせるかもしれません。
＜具体的な活用事例＞
・通販サイトから売れ筋ランキングを取得し、売れ行きや市場ニーズを確認する
・ニュースサイトから、特定のキーワードを含む記事のURLだけを取得する
③ ブラウザ操作の自動
「仕事を早く、できる先輩に」Pythonでできること3つ目はWEBブラウザ操作です。
WEBスクレイピング同様にWEB上である繰り返し行われる決まった操作をPythonにお願いしちゃうことが出来ます。
具体的に言うと、特定のページを開いたり、ボタンをクリックしたり、入力フォームに値を入れるなどといった、普段ブラウザでする作業をプログラムからも実行できます。
＜具体的な活用事例＞
・WEBサイト上の操作をプログラムで定義して自動で動かせます。ログイン、クリック、文字を入力したりなど、通常のWEBスクレイピングでは情報取得がしにく操作も出来てしいまいます。
・WEB上でのコピペなどがの操作も自動でさせれるので、データを取得させて業務レポートの自動作成もできます。
④ データ分析の自動
「仕事を早く、できる先輩に」Pythonでできること4つ目は、データ分析です。
Pythonだけでなくプログラム言語は計算処理が得意ですが特殊な分析処理をさせるにはプログラム処理も複雑になりがちです。
ですが、Pythonではデータ分析が特にライブラリがある事で簡単に分析に必要な処理を行ってくれたりします。ライブラリとは、Pythonに機能を追加してくれるプログラムのことです。
Pythonでは必要なライブラリーをインストールする事で、大量のデータや面倒な処理を簡単に処理をして分析が可能です。WEBデータは多岐に渡るデータをなどを分析して、項目Aと項目Bの関係性を把握したり、データの傾向を確認したりすることができますよ。
これまではExcel関数が理解できてると、ちょっと出来た社員として評価されていたかもしれませんが、これからはPythonで「チャチャチャッ」と仕事が完了してしまうようです。
＜具体的な活用事例＞
・入社試験の成績と、入社後の営業成績のデータから相関関係を調べて採用方針が正しいかの判断。
・気候データと社内の売上データの相関関係を調べて気候の影響を把握する
⑤ Pythonでのメール自動送信
「仕事を早く、できる先輩に」Pythonでできること5つ目は、メール自動送信です。
Pythonではプログラム上から自動でメール送信することが簡単にできます。顧客リストより一括、大量送信だけでなく、顧客のグループによって件名や送信する内容、添付ファイルの変更するなどが出来る。また、メールをユックリ確認できる時間帯や曜日にピンポイントでメール送信ができます。
＜具体的な活用事例＞
・担当切り替わりの挨拶メールで、宛名の会社名と個人名部分だけを差し替えてメールを送る
・会社ごとに作成した提案書を、宛名に合わせて自動的にピックアップし、添付して送信する
Pythonでできること「本格的な開発」のススメ
「仕事を早く、できる先輩に」というテーマで、Pythonでできることを見てきましたが、どれも業務上の基本作業ではないでしょうか。そして、場合によっては多くの時間を費やし、毎日の定期業務だったりと、そのために1人の従業員やバイトを割り当てたりしてないでしょうか。
この単純だが多くの時間を費やす業務をPythonを書ければ、あなた一人で1つの事業所を動かすこともできるかもしれません。
大規模なプログラムも小さなプログラムの集合体な訳ですから。
データ分析を行うのに必要なPythonライブラリ
Pythonで業務を効率化するためのデータ分析、作業の自動化などではPythonのライブラリが楽にプログラムが出来ます。ライブラリなしで開発を行う事も出来ますが非常に難しく、一から自分で作ればバグの温床でもあります。
まずは、データ分析で特に多く使うライブラリは次の3つです。
- Numpy
- Pandas
- matplotlib
Numpy
Numpyは数値計算を行うライブラリです。
データ分析で行われる複雑な計算を効率的に行うことができます。
Pandas
Pandasは収集したデータを加工できるライブラリです。
データ同士の結合や不要なデータの削除が行えます。
matplotlib
matplotlibはグラフを描くためのライブラリです。
折れ線グラフや3Dグラフを簡単なコードで書くことが可能です。
ライブラリの使い方は公式マニュアルに書かれているため、公式マニュアルを見て勉強するのが王道でしょう。ただし、公式マニュアルは英語で書かれていることもあるので、その場合はその他の分かりやすく解説されたサイトも参考にしながら勉強するのがおすすめです。
ライブラリをインストールする際はAnacondaを使うのがおすすめです。
Anacondaを使えば必要なライブラリを一括でインストールできます。
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