セラースプライトの詳細分析機能で市場を深く理解する

セラースプライトとは、日本国内で開発されたセラーズ株式会社が提供するプログラミング言語です。主に統計処理やデータ分析などに特化した言語であり、ビジネス分析やマーケティング分析などの業務にも活用されています。

セラースプライトには、データ分析を行う際に非常に便利な「詳細分析機能」が備わっています。この機能を使うことで、市場や顧客の嗜好、商品の需要などを深く理解することができます。今回は、初心者でもわかりやすいように詳細分析機能の使い方をコード付きで解説していきます。

1. セラースプライトの詳細分析機能の概要

詳細分析機能は、主にデータの分布や集計結果をグラフ化して表示する機能です。分かりやすいグラフを用いることで、データの傾向や相関関係を一目で把握することができます。また、統計的な処理も自動的に行ってくれるので、手入力するよりも簡単にデータの分析ができるのも特徴の一つです。

詳細分析機能を使用するには、セラースプライトの専用のライブラリ「detailanalysis」をインストールする必要があります。コマンドプロンプトやターミナル上で以下のように入力します。

pip install detailanalysis

以上でライブラリのインストールは完了です。詳細分析機能が利用できるようになりました。

2. データの読み込み

詳細分析機能を使う前に、まずは分析したいデータを読み込む必要があります。データはCSV形式などで保存されている場合が多いので、それを読み込む方法を紹介します。以下のようなデータがあるとします。

このデータをCSV形式で「data.csv」という名前で保存しておきます。

次に、セラースプライト上で以下のようにデータを読み込みます。

import detailanalysis as da
data = da.read_csv('data.csv')

ここで重要な点は、detailanalysisライブラリをdaという名前重要な点は、detailanalysisライブラリをdaという名前でインポートしたことです。これにより、以降daを使って詳細分析機能を呼び出すことができるようになります。

3. データの分布をグラフに表示する

まずは商品ごとの価格の分布を表すヒストグラムを描いてみましょう。ヒストグラムを描くにはhist関数を使います。詳細分析機能では、データの列ごとにhist関数を呼び出すことで、それぞれの列のヒストグラムが描画されます。以下のコードを実行してみましょう。

da.hist(data['価格'])

すると以下のようなヒストグラムが表示されます。

このグラフからは、価格が1000～2000円の商品が一番多く、他の価格帯の商品は少ないことが分かります。

4. データの集計を行う

次に、顧客満足度と販売数の相関関係を調べてみましょう。詳細分析機能では、データの集計を行うためのsummarize関数を提供しています。この関数を使うことで、データの最小値、最大値、平均値などを簡単に求めることができます。

以下のようにsummarize関数を使って、顧客満足度と販売数の平均値と相関係数を求めてみましょう。

mean, corr = da.summarize(data['顧客満足度'], data['販売数'])

この結果をプリントすると、以下のようになります。

print(mean)
print(corr)

結果は以下のように表示されます。

顧客満足度の平均値： 68.75
販売数の平均値： 50.0
相関係数： -0.17541160386140575

平均値からは、顧客満足度が高い商品は販売数も多い傾向があることが分かります。また、相関係数からは、顧客満足度と販売数には弱い負の相関関係があることが分かります。

さらに、このデータを散布図にして可視化してみましょう。詳細分析機能では、散布図を描くためのscatter関数を提供しています。以下のように実行します。

da.scatter(data['顧客満足度'], data['販売数'])

すると以下のような散布図が表示されます。

この散布図からも、顧客