手軽に説得力のあるデータ分析をするために。Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。BOOKS(コードジン・ブックス)は、CodeZineの連載からカットアップした、開発現場の課題解決に役立つ書籍シリーズです。手軽に説得力のあるデータ分析をするために。個人を特定できないようにする工夫データ分析はツールの活用で差がつく高度な分析はツールを使うほうが速い基本統計量を求める程度であれば、数行のSQL文を書くだけで求められます。工夫すれば、回帰分析程度までならSQLでも実現できます。高度な統計処理を行いたい場合もあると思います。主成分分析や判別分析をしようとすると、SQLでは手に負えません。すると、データベースに格納されているデータを出力して、ほかのツールで使うことも考えなければなりません。テキスト形式に出力する機能などはデータベースに備わっているので、それを処理すれば分析できます。テキスト形式は自由度が高いので、一からプログラムを作っても構いません。統計処理などでは、ツールを使いこなすことが短時間での成果につながります。上述のExcelの分析ツールも一例で、ヒストグラムの作成も簡単にでき、検定や分散分析も可能です。Excelには統計関数も多数用意されているため、これで十分という現場も多いでしょう。統計解析専門の言語Excelでもできないような、もう少し高度な分析をしようとすると、R言語やPythonといった言語を使ってプログラミングすることになります。R言語は統計解析向けに作られているので、強力な関数が多く備わっています。主成分分析をする場合も入力から分析までたった数行のソースコードで実現できるうえ、グラフなどの出力形式も豊富です。プロ野球選手を、打撃成績をもとに主成分分析するとき、R言語を使うとCSVファイルを入力にして以下のように数行で実現できます(図4)。Intelligenceツール)を使う場面も大企業を中心に見かけます。多次元の視点から分析し、特定の形式でレポートにまとめるなどの基本的な機能であれば、プログラミングに関する知識がない利用者でも操作できるように設計されています。ツールを組み合わせる能力を磨く多くのソフトウェアが登場している現在では、新たにツールを開発する必要がある場面は減り、欲しい機能は探せば見つかることが多くなっています。自分でプログラムを作るよりも、すでに実装されているツールを使うほうが不具合も少なく、時間短縮につながります。現代の統計には、既存のツールを組み合わせる能力が求められているといえます。UNIXの考え方に近いかもしれませんが、小さな機能を組み合わせて大きなシステムとして作り上げていく考え方は重要です。