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Python x Kokai Data Bunseki 30-sen: Nihon no Nenshu Suiminjikan Bukka Jitsu Data de Kotaeru 30 no Recipe
本書は、公開データを使って身近な「問い」に答えるための、Python データ分析の実践的なガイドです。pandas によるデータ取得・前処理から、matplotlib による可視化、そして結論の導き方までを、三十の具体的なレシピを通して段階的に解説します。
「日本人の平均年収は三十年上がっていない」「睡眠時間は世界一短い」「最近はゲリラ豪雨ばかりだ」。こうした話を私たちは日々目にしますが、その数字を自分の手で確かめたことは少ないかもしれません。気象庁・e-Stat（政府統計の総合窓口）・OECD・世界銀行といった公開データの整備は進み、いまでは誰もが「体感」を「事実」で検証できる時代になりました。本書では、その検証の手順を、実際に動かせるコードとともに具体的に示します。
本書の特徴すべてのレシピが一つの問いに答えます。「問い → データ取得 → 前処理 → 可視化 → 結論」という同じ流れで完結し、教科書ではなく実例で学べます。掲載コードはすべて実際に動かして確かめたものです。数値やグラフは実行結果に基づいており、机上の説明にとどまりません。使うデータはすべて無料の公開データです。気象庁・e-Stat・OECD・世界銀行など、誰でもアクセスできる情報源だけを扱います。グラフは白黒でも読めるよう設計しています。日本語フォントの設定を含む matplotlib のコードを省略せず掲載します。統計の知識は前提としません。平均・相関・回帰・p 値といった用語は、初めて登場する箇所で、数式に頼らず平易な言葉で説明します。こんな方へPython の基礎文法はわかるが、データ分析はこれから始めるという方pandas と matplotlib を、実例を通して一通り身につけたい方機械学習に進む前に、まず「データを見て事実を確かめる」力をつけたい方公開データの取得・前処理・可視化の流れを手を動かして覚えたい方身近なテーマを、自分でデータを集めて調べてみたいエンジニア・ビジネスパーソン本書で扱うテーマ序章 — 環境構築と pandas・matplotlib の最速入門第一章 気象 — 桜・台風・猛暑・豪雨は変わったか第二章 年収・賃金 — 日本人は本当に貧しくなったか第三章 物価・購買力 — 「安い日本」の正体第四章 人口・少子化 — 日本はどこへ向かうか第五章 健康・生活 — データが語る日本人の暮らし第六章 犯罪・安全 — 体感と事実のギャップ第七章 株価・金融 — データで投資を考える第八章 教育・キャリア — 数字で見る「学びの価値」第九章 国際比較 — 世界の中の日本第十章 SNS・エンタメ — 身近なデータを分析する各章は独立して読めるので、気になるテーマの章から読み始めてかまいません。桜の開花日、平均年収の推移、都道府県別の物価差、人口ピラミッドの変化、睡眠時間の国際比較、特殊詐欺の被害額、ビットコインと株価の連動性、大学進学率と生涯賃金の関係、年収と幸福度の相関、プロ野球の打率の分布まで、三十の問いを一つずつ確かめていきます。
レシピという形式について本書のすべてのレシピは、同じ六つのステップで進みます。なぜこの分析をするのかを述べる「テーマと問い」、公開データを Python で取得する「データの取得」、欠損や表記揺れを整える「データの前処理」、統計手法を適用してグラフを描く「分析と可視化」、データから何がわかったかを述べる「分析結果」、そして使った手法の要点をまとめる「この Recipe で学んだこと」です。
この統一された型には狙いがあります。データ分析は、個々の手法そのものより、「問いを立て、データで答え、結論の限界を意識する」という一連の流れが大切です。同じ型を三十回繰り返すことで、その流れが自然と身につき、本書を読み終えるころには、自分の興味あるテーマを自分の手で調べられるようになります。
本書のアプローチ本書は、データ分析の理論を網羅する教科書ではありません。一つの問いを立て、それに答えるために必要な手法だけを、その都度導入していきます。読み進めるうちに、CSV や Excel ファイルの読み込み、欠損値や表記揺れの処理、集計と結合、回帰や相関の計算、そしてグラフの描き方が、自然と身についていきます。
分析では「相関」と「因果」を明確に区別し、データの限界や注意点もそのつど示します。二つの数字が同時に動いていても、一方が他方の原因とは限りません。たとえば気象のデータからは「台風の上陸数は増えていないが、一時間五十ミリ以上の激しい雨は明らかに増えている」という、体感の一部が当たり一部が外れる結果が見えてきます。本書では、こうしたデータから言えることと言えないことの線引きを、具体例を通して繰り返し確認します。
読み終えた後に本書で身につくのは、特定のデータセットの知識ではなく、どんなテーマにも応用できる分析の手順です。公開データの探し方、文字コードや欠損値でつまずいたときの対処、複数のデータを結びつける方法、グラフで傾向を読み取る視点。これらは、仕事で扱う売上データでも、個人的に気になる社会のテーマでも、同じように使えます。
三十のレシピで使ったコードはすべて独立して動くので、気になったテーマのレシピをそのまま自分の分析の出発点として使えます。一度通読したあとも、手元に置いて何度も参照できる構成です。
本書の前提環境必要なのは Python の基礎知識だけです。変数・リスト・関数・import がわかれば読み進められます。動作環境は Python 3.10 以降を前提とし、pandas・matplotlib などのライブラリは序章でインストール方法から解説します。コードは Jupyter Notebook でもターミナルでも実行でき、すべてのサンプルは独立して動くよう構成しています。日本語のグラフが文字化けしないためのフォント設定も、序章で具体的に示します。
身近な数字を自分の手で確かめる習慣は、ニュースや SNS の情報を鵜呑みにせず、根拠を持って判断する力につながります。本書が、その一歩を踏み出すお役に立てれば幸いです。
「日本人の平均年収は三十年上がっていない」「睡眠時間は世界一短い」「最近はゲリラ豪雨ばかりだ」。こうした話を私たちは日々目にしますが、その数字を自分の手で確かめたことは少ないかもしれません。気象庁・e-Stat（政府統計の総合窓口）・OECD・世界銀行といった公開データの整備は進み、いまでは誰もが「体感」を「事実」で検証できる時代になりました。本書では、その検証の手順を、実際に動かせるコードとともに具体的に示します。
本書の特徴すべてのレシピが一つの問いに答えます。「問い → データ取得 → 前処理 → 可視化 → 結論」という同じ流れで完結し、教科書ではなく実例で学べます。掲載コードはすべて実際に動かして確かめたものです。数値やグラフは実行結果に基づいており、机上の説明にとどまりません。使うデータはすべて無料の公開データです。気象庁・e-Stat・OECD・世界銀行など、誰でもアクセスできる情報源だけを扱います。グラフは白黒でも読めるよう設計しています。日本語フォントの設定を含む matplotlib のコードを省略せず掲載します。統計の知識は前提としません。平均・相関・回帰・p 値といった用語は、初めて登場する箇所で、数式に頼らず平易な言葉で説明します。こんな方へPython の基礎文法はわかるが、データ分析はこれから始めるという方pandas と matplotlib を、実例を通して一通り身につけたい方機械学習に進む前に、まず「データを見て事実を確かめる」力をつけたい方公開データの取得・前処理・可視化の流れを手を動かして覚えたい方身近なテーマを、自分でデータを集めて調べてみたいエンジニア・ビジネスパーソン本書で扱うテーマ序章 — 環境構築と pandas・matplotlib の最速入門第一章 気象 — 桜・台風・猛暑・豪雨は変わったか第二章 年収・賃金 — 日本人は本当に貧しくなったか第三章 物価・購買力 — 「安い日本」の正体第四章 人口・少子化 — 日本はどこへ向かうか第五章 健康・生活 — データが語る日本人の暮らし第六章 犯罪・安全 — 体感と事実のギャップ第七章 株価・金融 — データで投資を考える第八章 教育・キャリア — 数字で見る「学びの価値」第九章 国際比較 — 世界の中の日本第十章 SNS・エンタメ — 身近なデータを分析する各章は独立して読めるので、気になるテーマの章から読み始めてかまいません。桜の開花日、平均年収の推移、都道府県別の物価差、人口ピラミッドの変化、睡眠時間の国際比較、特殊詐欺の被害額、ビットコインと株価の連動性、大学進学率と生涯賃金の関係、年収と幸福度の相関、プロ野球の打率の分布まで、三十の問いを一つずつ確かめていきます。
レシピという形式について本書のすべてのレシピは、同じ六つのステップで進みます。なぜこの分析をするのかを述べる「テーマと問い」、公開データを Python で取得する「データの取得」、欠損や表記揺れを整える「データの前処理」、統計手法を適用してグラフを描く「分析と可視化」、データから何がわかったかを述べる「分析結果」、そして使った手法の要点をまとめる「この Recipe で学んだこと」です。
この統一された型には狙いがあります。データ分析は、個々の手法そのものより、「問いを立て、データで答え、結論の限界を意識する」という一連の流れが大切です。同じ型を三十回繰り返すことで、その流れが自然と身につき、本書を読み終えるころには、自分の興味あるテーマを自分の手で調べられるようになります。
本書のアプローチ本書は、データ分析の理論を網羅する教科書ではありません。一つの問いを立て、それに答えるために必要な手法だけを、その都度導入していきます。読み進めるうちに、CSV や Excel ファイルの読み込み、欠損値や表記揺れの処理、集計と結合、回帰や相関の計算、そしてグラフの描き方が、自然と身についていきます。
分析では「相関」と「因果」を明確に区別し、データの限界や注意点もそのつど示します。二つの数字が同時に動いていても、一方が他方の原因とは限りません。たとえば気象のデータからは「台風の上陸数は増えていないが、一時間五十ミリ以上の激しい雨は明らかに増えている」という、体感の一部が当たり一部が外れる結果が見えてきます。本書では、こうしたデータから言えることと言えないことの線引きを、具体例を通して繰り返し確認します。
読み終えた後に本書で身につくのは、特定のデータセットの知識ではなく、どんなテーマにも応用できる分析の手順です。公開データの探し方、文字コードや欠損値でつまずいたときの対処、複数のデータを結びつける方法、グラフで傾向を読み取る視点。これらは、仕事で扱う売上データでも、個人的に気になる社会のテーマでも、同じように使えます。
三十のレシピで使ったコードはすべて独立して動くので、気になったテーマのレシピをそのまま自分の分析の出発点として使えます。一度通読したあとも、手元に置いて何度も参照できる構成です。
本書の前提環境必要なのは Python の基礎知識だけです。変数・リスト・関数・import がわかれば読み進められます。動作環境は Python 3.10 以降を前提とし、pandas・matplotlib などのライブラリは序章でインストール方法から解説します。コードは Jupyter Notebook でもターミナルでも実行でき、すべてのサンプルは独立して動くよう構成しています。日本語のグラフが文字化けしないためのフォント設定も、序章で具体的に示します。
身近な数字を自分の手で確かめる習慣は、ニュースや SNS の情報を鵜呑みにせず、根拠を持って判断する力につながります。本書が、その一歩を踏み出すお役に立てれば幸いです。
Kindle Edition
Published May 30, 2026
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