Pythonでデータ分析をするときに、何がベストプラクティスかわからないことありませんか？
初心者の方にはまずAnacondaを導入することをオススメしています。今回は私が初心者にAnacondaをオススメする理由を3つご紹介します。
オススメ1:パッケージが一通りインストールされている
- 初心者にはどんなパッケージをインストールすればよいかわからないことがあると思います。Anacondaではあらかじめ必要そうなパッケージをインストールしてくれています。
- どんなパッケージがインストールされているかは、AnacondaNavigatorのメニューにあるEnviromentから
base(root)をクリックすることで確認できます。
- 赤枠で囲まれた部分にパッケージがインストールされていることが確認できます。
- Anacondaインストール時にすでにたくさんのパッケージがインストールされています。
オススメ2:コマンドラインを使うことなくパッケージをインストールできる
- Installed（赤枠）をAllに変更し、Search Packagesに必要なパッケージ名を入力することでインストールできるパッケージを探すことができます。
- パッケージ名を入力した後、インストールしたいパッケージにチェックを入れて、Applyボタンをクリックすることでインストールできます。
- コマンドラインでは、文字列を入力してインストールを行いますが、初心者にはハードルが高いものとなっています。
オススメ3:色々なツールが揃っている
画像で見える範囲で私がわかるものを紹介します。
- JupyterLab/jupyter notebook
- データ分析用のツールです。私もデータ分析を行うときはjupyternotebookを使用しています。
- Spyder
- ソフトウェア開発ツールです。初心者の頃はよく使っていました。現在は、PyCharmやVSCodeを使用していますが・・・
- Glueviz
- 高度な可視化ツールです。私はplotlyとjupyternotebookを使っているためあまり使用経験はないです。plotlyがマジでオススメ
- Orange3
- ノーコードの機械学習ツールです。ノーコードで機械学習ができる反面、簡易なことしかできないため、難しいことをするとなるとpythonでコードを書く方がフレキシブルな対応ができると思います。
画像には入っていませんが、ほかにもVSCodeやR-Studioといった開発環境ツールやR言語を扱うツールなども入っています。
YoutubeでPython初心者にAnacondaをオススメする3つの理由を公開しました。
特にこだわりなく、Pythonを使ったデータ分析を行ってみたい方にはおすすめのツールです。
ソフトウェアの開発まで踏み込まないのであれば、Anacondaですべてインストールできるので、昨今のデータ分析環境ではもはやデファクトスタンダードになっているかと思います。
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