「Google Sheetsにおける探索的データ分析」

Google Sheetsの探索的データ分析

Google SheetsとPandasのアプローチの比較

PandasやJupyterのようなモダンなツールを使ってデータを処理するのはいつも素敵です。しかし、同僚や友人からデータ分析を頼まれた場合を想像してみましょう。彼らはテクニカルな人ではなく、PythonやJupyterを使わず、TableauやPower BIなどの高度な（ただし無料ではない）サービスのアカウントも持っていないかもしれません。このような場合、Google Sheetsを使用してデータを処理することは、いくつかの理由から良い回避策となるでしょう：

• Googleは世界中で利用されています。この記事が書かれている時点で、18億人以上のユーザーがGoogleアカウントを持っています。現在ではほぼ誰もがGoogleアカウントを持っており、ドキュメントの共有は非常に簡単です。
• Googleのエコシステムは安全で安心です。二要素認証や最新のセキュリティ基準をサポートしており、プライベートなデータセットも限られたグループ間で共有することができます。
• 最後になりますが、このソリューションは無料であり、追加の費用は必要ありません。そしてボーナスとして、Google Sheetsはブラウザで動作し、ソフトウェアのインストールを必要とせず、Windows、Linux、OSX、さらにはスマートフォンなど、どのプラットフォームでも動作します。

この記事では、まずPandasで基本的な探索的データ分析を行い、その後Google Sheetsでも同じプロセスを繰り返し、その動作を確認します。

データソース

もっと楽しくするために、実際のデータセットを使用しましょう。太陽光パネルによって生成されるエネルギーを計算するためのツールを作成します。そのために、PVGIS（欧州委員会フォトボルタイック地理情報システム）のデータを使用します。このデータは、このURL（CC BY 4.0ライセンス）から無料でアクセスできます：

このページを使用すると、さまざまな年や場所の毎時データを選択することができ、太陽光照射データをダウンロードしてエネルギー発電を計算することができます。スクリーンショットで見ることができるように、データをダウンロードした後、Pandasで使用することができます。

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Pandasでの探索的データ分析（EDA）

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