こんにちは
島村竜一です。
ますますオンライン上でのビジネスが非常に大切になってきている今日このごろ。
よりいっそうの分析技術が必要となってきます。
分析をするためのPythonのAnacondaでの仮想環境の構築についてまとめてみました。
前回の記事はこちらです。
【これからのDX】AnacondaでサクッとPythonを始めよう
https://goodsystem.jp/development/howto-installation-anaconda-html.html
目次
いまさらだけどPythonとは？
Pythonとはわかりやすく簡単な言語仕様になっているプログラミング言語です。
それもあって世界的に人気のプログラミング言語となっています。
他のプログラミング言語との大きな違いは最初からビジネスで使える
- AI
- データ分析
- 予測機能
などの機能が用意されていることです。
特にこのデータ分析の機能はかなりおすすめでExcelからPython
へとツールが変わってきています。
多くの人がデータ分析なんて自分には関係ないと思われるかもしれません。
でも
データー分析のなかのデータ前処理機能は
ほぼすべてのマーケティング業務に携わる人に
必須の知識となりつつあります。
役立つ機能なのでぜひ抑えておきましょう！
例をあげると
マイクロソフト社のEXCEL、ACCESSなどからデータを自由に取り出し加工することができます。
具体的に言うと
2021年1月に売上のなかった顧客に対してメルマガでの販促処理などを行うといったときに使われます。
PythonのAnacondaを覚えるメリット
Pythonの開発環境は大きくわけて3つあります。
- Visual Studio Code
- Google Colaboratory
- Anaconda
Visual Studio Codeはものづくりにむいていてなんらかのソフトウエアを作るのに向いています。
一方Google ColaboratoryとAnacondaは対話型とよばれソフトウエアを作るのでなく一回ごとにコマンドをうって帰ってきた値を元に次の作業を進めていきます。ですのでデータ分析のように調査をしながら行う作業に向いています。
Pythonで分析環境を作るときには
Anacondaを使ってやると
サクッと作ることができます。
仮想環境ができるとさまざまな用途に応じた環境が作れるのでお薦めです。
仮想環境のメリット
仮想環境というとなにそれ？という言葉が返ってきそうですが、
要は異なる環境をそれぞれ用意することができるということです。
例えば
A社用の環境はDXを行う環境を作るためにPyAutoGUIをインストールするとします。
でもPyAutoGUIは最新のPythonのバージョンでは動かないのでPythonのバージョンを下げる必要があります。
島村竜一
島村竜一
プログラミングでマウスやキーボードの自動操作が可能になります。
でもB社の環境では最新のPythonのバージョンが必要だったりします。
そのために
異なるビジネス環境ごとに仮想環境をわけて作っておくととても便利です。
Anacondaの仮想環境の構築方法
ではAnacondaでの仮想環境の作り方と仮想環境ごとのライブラリーのインストール方法について解説をいたします。
環境を作る
1.
まずAnacondaを起動します。
Anacondaのインストール方法はこちらの記事からどうぞ
【これからのDX】AnacondaでサクッとPythonを始めよう
2.
仮想環境の画面に移動します。
Environmentsをクリックします。
3.
仮想環境を作ります。
Createボタンをクリックします。
4.
名前とPythonのバージョンを決めます。
しばらくすると仮想環境ができあがります。
5.
できた仮想環境に対してライブラリーをインストールします。
コマンドプロンプトが立ち上がりますのでそこにコマンドを打ってインストールしていきます。
ライブラリーをインストールする
コマンドプロンプトに下記のようなコマンドをうてばライブラリーがインストールされます。
pip install pandas
上記のライブラリーはデータ分析でよく使うpandasのインストール方法になります。
よく使うコマンド一覧
| インストールするためのpipのバージョン確認 | pip –version |
|---|---|
| インストールするためのpipのインストール | pip install -U pip |
| Pythonのバージョン確認 | python -V |
| numpy(数値計算用) | pip install numpy |
| pandas(データ分析用) | ppip install pandas |
| matplotlib(グラフ用) | pip install matplotlib |
島村竜一
まとめ：Anacondaならさまざまな仮想環境構築方法が手軽にできます！
プログラムの開発環境はなにげに作るのが大変ですがAnacondaならお手軽にできるのでとってもお薦めです。
ぜひ試してみてくださいね。
では次のブログでお逢いしましょう。
仕事の生産性をあげるためさまざまな方法を試しました。その結果UiPathにたどり着き現在UiPathを使った業務効率化の開発、講師の仕事をしています。
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