ExcelデータをPythonで活かすデータ解析【実務講座】

セミナー趣旨

研究現場におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）の第一歩は、日々蓄積されるExcelデータの「整理」と「活用」の脱・手動化にあります。多くの研究者が、実験装置から出力される膨大なCSVやExcelデータの集計、グラフ作成に多大な時間を費やしており、本来注力すべき考察や次なる実験計画へのリソースが削られているのが現状です。
本講座では、プログラミング初学者の方を対象に、Pythonを用いてExcelデータを自由自在に操るための実務スキルを解説します。単なる構文の習得ではなく、「研究現場でよく遭遇する、そのまま分析を行うことが難しい複雑なデータ」を、いかにして解析可能な形に整えるかという「データ前処理」に重点を置いています。
さらに、整理されたデータを用いて、Excelの標準機能では限界がある統計解析や、研究の付加価値を高める機械学習の基礎についても触れます。「この実験条件を変えたら結果はどう変わるか」といった予測をデータから導き出す手法を、具体的な事例（化合物特性の予測やプロセス条件の最適化など）を交えて紹介します。本講座を通じて、データの収集から解析、報告書の作成までを一貫して自動化・高度化し、研究のスピードと質を劇的に向上させる手法を習得していただきます。 

習得できる知識

・Excel作業の自動化: 数十枚のシートやブックからのデータ抽出・統合技術
・データクレンジングの実務: 研究データ特有の欠損値処理、外れ値の検出、表記ゆれの修正
・高度な統計解析: Excelでは困難な多重比較や非線形回帰などの実装
・論文クオリティの可視化: Python（Matplotlib/Seaborn）を用いた再現性の高い図表作成
・機械学習の基礎: 実験データを用いた回帰分析や分類による予測モデルの構築手法

セミナープログラム

第１部：Pythonの基本的操作とExcel作業の自動化
　・PandasによるExcel高速処理: 複数シートの結合と特定データの抽出・書き出し
　・【事例】実験装置の出力データ集約: 散在する数十個のCSV/Excelを1枚の表に自動統合
　・定型処理のループ化: プログラミングならではの「繰り返し作業」の自動化
　・解析プロセスと結果をセットで保存・共有する方法

第２部：効率的なデータクレンジングと前処理のテクニック
　・「解析できるデータ」への変換: 表形式のデータ整理
　・欠損値・異常値の検出と処理: 3σ法による外れ値の自動検出や平均値補完
　・【事例】データスクリーニングの自動化：センサー異常や測定ミスを早期に発見する
　・文字列の自動加工: サンプル名から「濃度」や「日付」などの変数を切り出す手法
　・データの紐付け: 試薬管理表と実験結果をIDで結合し、情報の属人化を防ぐ

第３部：統計解析の実装と論文用グラフの作成
　・記述統計と相関の可視化: ヒートマップによる多変数間の関係性の把握
　・統計検定の自動実行: t検定による有意差の判定
　・【事例】物理センサーの校正（キャリブレーション）
　・論文クオリティの図表作成: Matplotlib/Seabornを用いた高品質なグラフ出力
　・再現性の高い可視化: グラフの書式（フォント・解像度）を一括設定して統一感を出す

第４部：機械学習による予測・最適化へのステップアップ
　・研究における機械学習の役割: 「説明」から「予測」へ
　・重回帰分析による要因解析: どの実験因子が結果に最も影響を与えているか？
　・【事例】物性予測モデル: 過去の配合データから未知の材料特性を推定する
　・生成AI（ChatGPT等）の活用: AIを「コードを書く助手」にして学習を加速させる方法 

【質疑応答】

セミナー講師

和から(株)　経営企画室　室長　岡崎 凌　氏

セミナー受講料

聴講料 1名につき55,000円（消費税込/資料付き）
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき49,500円〕

主催者

開催場所