# Oracle Data ScienceでのEDA(探索的データ分析)実行方法

## 目次

1. イントロダクション

2. Oracle Data Scienceの概要

3. EDA（探索的データ分析）とは

4. Oracle Data Science上での環境設定

   - 4-1. Oracle Data Scienceのセットアップ

   - 4-2. 必要なライブラリのインストール

5. EDAの実行プロセス

   - 5-1. データのインポート

   - 5-2. データのクレンジング

   - 5-3. データの可視化

   - 5-4. データの要約統計量の計算

   - 5-5. 特徴量の解析

6. Pythonによるコード例

7. グラフと図を用いたデータの視覚化

8. 注意点とベストプラクティス

9. まとめ

## 1.イントロダクション

データ分析は現代のビジネス戦略において非常に重要な役割を果たしており、その中でもEDA（探索的データ分析）はデータの理解を深め、データに基づいた意思決定を行うための基本的かつ重要なステップです。本記事では、Oracle Data Scienceプラットフォームを使用してEDAを実行する方法を解説します。

## 2.Oracle Data Scienceの概要

Oracle Data Scienceは、データサイエンティストが効率的にデータを分析し、モデルを開発、およびデプロイするためのクラウドベースのプラットフォームです。内蔵のJupyter Notebook、Python、Rといった一般的なデータサイエンスツールを使用して、高度な分析を手軽に実行できます。

## 3.EDA（探索的データ分析）とは

EDA（探索的データ分析）とは、データを視覚化し、要約統計量を計算し、データセットの特性や重要な変数間の関係を明らかにするプロセスです。これにより、データの分布やパターン、異常値を発見でき、データの理解が深まります。

## 4.Oracle Data Science上での環境設定

### 4-1.Oracle Data Scienceのセットアップ

Oracle Data Scienceの使用を開始するには、Oracle Cloudアカウントが必要です。アカウントを作成し、Oracle Data Scienceサービスを有効化した後、以下の手順でプロジェクトを開始します。

- Oracle Cloudコンソールにログインします。

- 「Data Science」サービスを選択し、新しいプロジェクトを作成します。

- 作成したプロジェクト内で、新しいノートブックセッションを開始します。

### 4-2.必要なライブラリのインストール

EDAを行うためには、Pandas、Matplotlib、SeabornといったPythonライブラリが便利です。以下のPythonコードを使用して必要なライブラリをインストールします。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 5.EDAの実行プロセス

### 5-1.データのインポート

データセットを分析環境にインポートすることが最初のステップです。データのソースはCSVファイル、データベース、APIなど様々です。以下はCSVファイルからデータをインポートする例です。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 5-2.データのクレンジング

データクレンジングには、欠損値の処理、不正なデータの修正、重複の排除が含まれます。以下は欠損値を処理する例です。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 5-3.データの可視化

データのパターンや分布を理解するために、MatplotlibやSeabornを使用してデータを可視化します。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 5-4.データの要約統計量の計算

要約統計量は、データの基本的な特性を把握するために重要です。Pandasを使用して簡単に取得できます。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 5-5.特徴量の解析

変数間の関係性や特徴量の重要性を理解するために、ペアプロットや相関行列を使用します。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 6.Pythonによるコード例

以下は、Oracle Data Science上で実行可能な、EDAを行うための完全なPythonコードの例です。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 7.グラフと図を用いたデータの視覚化

視覚化はEDAにおいて非常に重要です。ヒストグラム、散布図、ボックスプロットなどを使用して、データの特徴を視覚的に表現します。以下はボックスプロットの例です。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 8.注意点とベストプラクティス

- データを多様な視点から分析し、結論を急がないようにしましょう。

- 主観的なバイアスを避けるために、可能な限り客観的な方法を使用して分析を行います。

- 大規模なデータセットを扱う場合、効率的なデータ処理手法を考慮する必要があります。

## 9.まとめ

Oracle Data Scienceは、データのインポートからクレンジング、可視化、特徴量の解析まで一貫してEDAを進めるための強力なプラットフォームを提供します。EDAは、データの洞察を得るための第一歩であり、今後の分析やモデル構築に役立つ基盤を構築します。データの未知の側面を深く掘り下げることで、より正確で有益なビジネスインサイトを引き出せるでしょう。ぜひ、Oracle Data Scienceを活用して効率的なデータ分析を実現してください。

# Oracle Data ScienceでのEDA(探索的データ分析)実行方法

## 目次

1. イントロダクション

2. Oracle Data Scienceの概要

3. EDA（探索的データ分析）とは

4. Oracle Data Science上での環境設定

   - 4-1. Oracle Data Scienceのセットアップ

   - 4-2. 必要なライブラリのインストール

5. EDAの実行プロセス

   - 5-1. データのインポート

   - 5-2. データのクレンジング

   - 5-3. データの可視化

   - 5-4. データの要約統計量の計算

   - 5-5. 特徴量の解析

6. Pythonによるコード例

7. グラフと図を用いたデータの視覚化

8. 注意点とベストプラクティス

9. まとめ

## 1.イントロダクション

データ分析は現代のビジネス戦略において非常に重要な役割を果たしており、その中でもEDA（探索的データ分析）はデータの理解を深め、データに基づいた意思決定を行うための基本的かつ重要なステップです。本記事では、Oracle Data Scienceプラットフォームを使用してEDAを実行する方法を解説します。

## 2.Oracle Data Scienceの概要

Oracle Data Scienceは、データサイエンティストが効率的にデータを分析し、モデルを開発、およびデプロイするためのクラウドベースのプラットフォームです。内蔵のJupyter Notebook、Python、Rといった一般的なデータサイエンスツールを使用して、高度な分析を手軽に実行できます。

## 3.EDA（探索的データ分析）とは

EDA（探索的データ分析）とは、データを視覚化し、要約統計量を計算し、データセットの特性や重要な変数間の関係を明らかにするプロセスです。これにより、データの分布やパターン、異常値を発見でき、データの理解が深まります。

## 4.Oracle Data Science上での環境設定

### 4-1.Oracle Data Scienceのセットアップ

Oracle Data Scienceの使用を開始するには、Oracle Cloudアカウントが必要です。アカウントを作成し、Oracle Data Scienceサービスを有効化した後、以下の手順でプロジェクトを開始します。

- Oracle Cloudコンソールにログインします。

- 「Data Science」サービスを選択し、新しいプロジェクトを作成します。

- 作成したプロジェクト内で、新しいノートブックセッションを開始します。

### 4-2.必要なライブラリのインストール

EDAを行うためには、Pandas、Matplotlib、SeabornといったPythonライブラリが便利です。以下のPythonコードを使用して必要なライブラリをインストールします。

```bash

!pip install pandas matplotlib seaborn

```

## 5.EDAの実行プロセス

### 5-1.データのインポート

データセットを分析環境にインポートすることが最初のステップです。データのソースはCSVファイル、データベース、APIなど様々です。以下はCSVファイルからデータをインポートする例です。

```python

import pandas as pd

# CSVファイルからデータを読み込む

data = pd.read_csv('data.csv')

```

### 5-2.データのクレンジング

データクレンジングには、欠損値の処理、不正なデータの修正、重複の排除が含まれます。以下は欠損値を処理する例です。

```python

# 欠損値を確認する

print(data.isnull().sum())

# 欠損値を中央値で補完する

data.fillna(data.median(), inplace=True)

```

### 5-3.データの可視化

データのパターンや分布を理解するために、MatplotlibやSeabornを使用してデータを可視化します。

```python

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

# 各列のヒストグラムを描画する

data.hist(bins=50, figsize=(20, 15))

plt.show()

```

### 5-4.データの要約統計量の計算

要約統計量は、データの基本的な特性を把握するために重要です。Pandasを使用して簡単に取得できます。

```python

# データの要約統計量を表示する

print(data.describe())

```

### 5-5.特徴量の解析

変数間の関係性や特徴量の重要性を理解するために、ペアプロットや相関行列を使用します。

```python

# ペアプロットを使用してデータを視覚化する

sns.pairplot(data)

plt.show()

# 相関行列を計算する

corr_matrix = data.corr()

# 相関行列をヒートマップで表示する

sns.heatmap(corr_matrix, annot=True)

plt.show()

```

## 6.Pythonによるコード例

以下は、Oracle Data Science上で実行可能な、EDAを行うための完全なPythonコードの例です。

```python

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

# データのインポート

data = pd.read_csv('data.csv')

# データのクレンジング

data.fillna(data.median(), inplace=True)

# データの可視化

data.hist(bins=50, figsize=(20, 15))

plt.show()

# データの要約統計量の計算

print(data.describe())

# 特徴量の解析

sns.pairplot(data)

plt.show()

corr_matrix = data.corr()

sns.heatmap(corr_matrix, annot=True)

plt.show()

```

## 7.グラフと図を用いたデータの視覚化

視覚化はEDAにおいて非常に重要です。ヒストグラム、散布図、ボックスプロットなどを使用して、データの特徴を視覚的に表現します。以下はボックスプロットの例です。

```python

# ボックスプロットでデータの外れ値を視覚化する

sns.boxplot(x=data['column_name'])

plt.show()

```

## 8.注意点とベストプラクティス

- データを多様な視点から分析し、結論を急がないようにしましょう。

- 主観的なバイアスを避けるために、可能な限り客観的な方法を使用して分析を行います。

- 大規模なデータセットを扱う場合、効率的なデータ処理手法を考慮する必要があります。

## 9.まとめ

Oracle Data Scienceは、データのインポートからクレンジング、可視化、特徴量の解析まで一貫してEDAを進めるための強力なプラットフォームを提供します。EDAは、データの洞察を得るための第一歩であり、今後の分析やモデル構築に役立つ基盤を構築します。データの未知の側面を深く掘り下げることで、より正確で有益なビジネスインサイトを引き出せるでしょう。ぜひ、Oracle Data Scienceを活用して効率的なデータ分析を実現してください。

Oracle Data ScienceでのEDA(探索的データ分析)実行方法

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