現代のビジネス分析

第3章 RとPython入門 RとPython入門

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アナリティクスのプロフェッショナルとして、ポピュラーでパワフルなツールを扱う必要がある。この章では、ビジネスアナリティクスで使用されるオープンソースのプログラミング言語であるRとPythonを紹介する。RとPythonはどちらも使用頻度が高く、似たような関数を持っている。オープンソースのプログラミング言語であるRとPythonの機能は、オープンソースコミュニティによるパッケージやライブラリの作成を通じて提供される。(Rでは、これらは ライブラリと呼ばれ、Pythonでは、これらはパッケージと呼ばれる)。また、両言語ともオブジェクト指向言語であり、再利用、モジュール化、柔軟性をサポートするプログラミングパラダイムである。

Rは1994年に統計学者によって作成され、2000年代初頭に主要な分析ツールとなった。Rは統計分析に使用され、現在では世界中のアナリストや研究者に使用され、分析プロセスをサポートする多くの機能が組み込まれている。Rは、 統合開発環境（IDE）であるRStudioを介してアクセスされることが多く、Rリポジトリもある。RStudioは一般に公開されている。Rはインタプリタ方式で非コンパイルであるため、作成したスクリプトから直接コードが実行される。

Pythonはインタプリタ型（非コンパイル型）プログラミング言語で、ソフトウェアエンジニアリングだけでなくアナリティクスにも使用される。PythonはRに似ており、分析用のパッケージの大規模なリポジトリが利用できる。Pythonは移植性が高く、ソフトウェアエンジニアリングのための一般的な機能を備えているため、コミュニティが広がっている。Pythonは多くのIDEで利用可能で、ドキュメントやコードのダウンロードもできる。最も人気のあるIDEの1つはAnacondaだ。

この章ではオブジェクト指向の概念を紹介する。RとPythonのインストール方法を説明し、データ構造と型、プログラミング構文、RとPythonを使ったリレーショナルデータベースとの対話方法についても取り上げる。

RとPythonのインストールとセットアップオプション

ビジネスアナリストがRとPythonを学ぶべきかどうかを検討する際には、それぞれの言語が提供する明確な利点と、ビジネスアナリストのスキルセットをどのように補完するかを認識することが不可欠だ。RとPythonはどちらもデータ分析のための強力なツールだが、その目的は微妙に異なり、強みも異なる。両方を習得することは非常に有益だが、習得のアプローチは、アナリストの現在のスキルレベル、役割の要求、特定のプロジェクトによって異なる。

なぜRとPythonを学ぶのか？

R 特に統計分析と可視化に強い。データ分析用に調整されたパッケージの豊富なエコシステムがあり、統計学を多用し、詳細なビジュアライゼーションを作成する必要があるアナリストにとって、最適な選択肢となっている。一方、Pythonはデータ操作、マシン学習、自動化に優れた汎用性の高い言語だ。また、ウェブ開発や自動化など、データ分析以外のさまざまな領域でも広く使われており、技術力の幅を広げたいアナリストにとっては貴重なスキルである。本書では両方の選択肢を紹介するが、Pythonに焦点を当て、Rをリファレンスとして使用することを推奨する。