A/Bテストの科学 データに基づいた意思決定
A/Bテストは「勘」や「経験」ではなく、データで意思決定するための科学的手法です。本記事では統計的有意性やサンプルサイズの考え方から、よくある失敗パターンまで、実務で使える知識を体系的に解説します。
2026-01-11
A/Bテストは「勘」や「経験」ではなく、データで意思決定するための科学的手法です。本記事では統計的有意性やサンプルサイズの考え方から、よくある失敗パターンまで、実務で使える知識を体系的に解説します。
Excelの業務を自動化したいけれど、どこから始めればいいかわからない方へ。本記事では、PythonでExcel作業を効率化するための基本的な考え方から、pandas・openpyxl・xlsxwriterといった主要ライブラリの使い分け、そして実務で役立つ自動化の具体例までを解説します。
ホームオートメーションは家庭内機器の自動制御や遠隔操作を可能にし、照明、温度管理、セキュリティ、省エネ、利便性を提供します。導入時には互換性、セキュリティ、ネットワーク環境、コストを考慮する必要があります。将来的にはAI技術によるさらなる自動化と環境負荷の低減が期待されています。
Pythonのライブラリmatplotlibはデータを可視化するのに最適なツールですが、初期設定では日本語が対応しておらず、日本語をグラフ内で使用すると「□□□」のような豆腐文字になってしまいます。私もこの日本語設定に手こずってしまったこともあり、またWindowやMac、Linuxなど様々なOSに適用する必要もあり、いちいち調べ直すのも面倒なため、全体的な処理の流れをまとめておくことにしました。
データ分析において膨大な数値の羅列から、規則性や関連性を人力で見つけ出すのは至難の技です。データをきれいに視覚化できれば、規則性や関連性を見つけるだけでなく、プレゼンテーションで分析に詳しくない人を説得させるのにも使用することができます。今回説明したいmatplotlibはpythonの視覚化に特化したライブラリです。もちろん同じようなグラフをExcelでも作成できます。しかし、プログラミングを使っているので、マニュアルクリック操作による手間を省くことができます。さらに同じグラフを他のデータに適用することも簡単にできたり、元データの変更にも柔軟に対応できるという利点があります。公式サイトの説明もわかりやすいのですが、情報が多岐に渡っているため、今回は私なりに基本的に必要と思われる情報をピックアップし、簡単な例を使いながらjupyter notebook上で多彩な表現方法を試してみます。
データ分析する上で避けては通れない道、それが文字列操作です。膨大なデータの中から、自分の求めるデータを見つけ出し抽出する、それを可能にするのが「正規表現」です。ただ、少し癖があるため自在に使いこなすためには慣れが必要です。ただし、使いこなせるようになれば、スクレイピングでもファイル検索でもデータの改変でも自在に行えるようになります。そういった利点を考えると今勉強しておくのが良いのではないでしょうか。 また、今回はUNIXのgrepコマンドを使用して正規表現の実行を行います。正規表現で使用されるメタ文字には「基本正規表現」と「拡張正規表現」の2種類あり、「拡張正規表現」を使用するためにはgrep -E とオプションをつける必要があります。（オプションを指定しなくても、メタ文字の前に \ （バックスラッシュ）をつけることでgrepのみでの実行は可能です。）
