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Excel×Pythonで学ぶ超実践データ分析~プログラミング知識ゼロから機械学習まで~
1-1 はじめに

公開日

2025年12月06日

総再生時間

5時間33分28秒

セミナー概要

データ分析の世界で最も一般的に使用されているツール「Excel」ですが、そんなExcelを使った分析でこんな悩みを感じたことはありませんか?

・膨大なデータから有益な情報を抽出したいけれど、Excelだけでは限界を感じている
・高度なデータ分析スキルを身につけたいが、プログラミングは難しそうで踏み出せない
・予測分析や機械学習に興味はあるが、専門知識がないと無理だと思っている
・より幅広い分析で業務の質と効率を向上させたい

そんな悩みを解決してくれる最先端ツールが、Excel上で「Python」を扱うことのできる「Python in Excel」です!活用すれば、プログラミング初心者でも、普段使い慣れたExcelを使って超本格的なデータ分析や機械学習が扱えるようになります。

本講座では、そんなPython in Excelの基礎から応用までを体系的に学ぶことができます。基本操作から始め、回帰分析、機械学習の分類・回帰問題と段階的にスキルを積み上げていきます。実践的な演習問題を題材としているため、学んだあとすぐに業務に活かすことが可能です!

■本講座で学べる内容
▶Python言語とPython in Excelの基礎
本講座はプログラミングに触れたことが無くてもOK!ツールの使い方や使う際のコツなどもゼロから学ぶことができます。

▶Pythonを使った集計と可視化
データ分析において欠かすことのできないステップとして「集計と可視化」が挙げられますが、Excelで大量のグラフを書いたりするのは大変なものです。一方Pythonの機能を活用すれば、このような大量のデータの処理も瞬時に行うことができます。

▶将来を「予測」するための超実践的な機械学習
講座を通して、「売上の予測」や「顧客への与信判断」、「顧客の購買行動の予測」などのリアルなビジネス課題を機械学習を用いて解決していきます。また、分析の精度をより高くするための方法についても学び、プロレベルの分析に踏み出すことが可能です。

■Python in Excelを使用するメリットは?
Python in Excelを使ってデータ分析を学ぶメリットは多岐にわたりますが、その中でも重要な点として次のようなものがあげられます。

▶環境構築の必要がない
Pythonをはじめとしたプログラミング言語を使う際、多くの方がつまずいてしまうポイントが環境構築です。「どのツールをインストールすればいいの…?」「設定はどこからするの…?」と、 分析に入る前の準備で挫折してしまう方も多いのです。しかし、Python in ExcelはExcel上で使うことができるため、このような手間が一切かからず、すぐにPythonの機能を使うことができます!

▶通常のExcel機能では扱えなかった分析手法も簡単に扱える
集計や可視化などの基本的な分析が非常に扱いやすいExcelですが、機械学習をはじめとする高度な分析手法は従来扱うことはできませんでした。しかしPython in Excelの登場により、これまで手の届かなかった分析に、誰でも踏み出すことができるようになりました。

▶Pythonとほぼ同じコードで記述できる
Python in Excelで使用するコードは、本来のPythonで使用するコードとほとんど同じです。そのためPython in Excelでデータ分析を学んでおけば、今後本格的にPythonを使用する際にもスムーズに移行することができます。

本講座はプログラミング未経験でも参加OK!明日からすぐに使えるExcelの最先端機能を、この機会に学んでみませんか?
伊藤 智也
Ito Tomoya
〈経歴〉 筑波大学理工学群数学類 卒業 筑波大学大学院数理物質科学研究群数学学位プログラム博士前期課程 修了 専門領域:統計学 特に高次元の統計データ解析(大規模複雑データ, 主成分分析, 判別分析,漸近理論, データ解析)

大学で専門に研究してきた経験を活かし、従来の基本的な統計学から、近年重要視されている高次元データ(ビッグデータ)の解析まで幅広く対応。

またYouTubeチャンネルで動画を投稿中。現在チャンネル登録者数30,000人以上!(銀の盾欲しいです。)
チャンネルはこちら

セミナー内容

第1回(Python in Excelの基礎と集計・可視化)
・Python in Excelの概要
・Python in Excelの基礎的な使い方
・基礎的な集計
・データの可視化

第2回(回帰分析とロジスティック回帰分析)
・回帰分析の概要
・Python in Excelを用いた回帰分析の実装
・ロジスティック回帰分析の概要
・Python in Excelを用いたロジスティック回帰分析の実装

第3回(機械学習~分類編~)
・ライブラリの扱い
・scikit-learnの概要
・決定木分析とランダムフォレスト
・分類問題の評価指標
・【演習】機械学習の実装~分類編~

第4回(機械学習~回帰編~)
・ランダムフォレストによる回帰分析
・勾配ブースティングによる回帰分析
・回帰問題の評価指標
・予測の精度を高くするための考え方
・【演習】機械学習の実装~回帰編~

受講対象

・Excelをお仕事で使っている方
・毎回のデータ分析業務に時間がかかっている方
・より高度なデータ分析を実践してみたい方
・機械学習を実装してみたい方
・Excelデータ分析のスキルをさらに磨きたい方
・これからプログラミングに踏み出してみたい方

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