はじめに｜Excelは便利。でも、もう少し深く分析できたら？
広告・マーケティングの現場で「データ分析してます」といえば、
多くの人がExcelを使った集計やグラフづくりを思い浮かべるはずです。
僕自身も、かつてはExcelでインプレッション数やCVRをまとめて、
それっぽいグラフを作って「分析らしい仕事」をしていた時期がありました。
でもある日、ふと疑問に思ったんです。
「これって、誰がやっても同じ“表面的な分析”しかできないんじゃないか？」
この壁を感じてから、もう一歩踏み込んだ示唆を出す方法を模索するようになり、
そこで出会ったのがPythonというツールでした。
Pythonを使うと何ができるようになるのか？
「Pythonを使えば分析が深くなる」と言われても、
具体的にどんなことができるのかイメージが湧かない人も多いはず。
そこで、Pythonを業務で使うようになって実感した2つの大きなメリットを紹介します。
✅1. Excelでは難しい“高度な分析”が可能に
たとえば、Pythonを使えば以下のような手法も簡単に扱えるようになります：
- 単純な相関分析や重回帰分析
- 広告効果を推定するCausal Impact（因果推定）分析
- セグメントごとの特徴を分類できる決定木分析
- 時系列予測やクラスタリングなど
Excelでは関数やアドインの限界があり、再現性も低くなりがち。
一方Pythonは、ライブラリを呼び出すだけでこれらの分析を一貫して高速に実行できます。
僕自身も、施策別の効果測定を行う中で「Pythonでやった方が論理的に伝わるし、業務効率も段違い」と感じました。
✅2. 属人化を防ぎ、分析の“型”を社内共有できる
Excelだと、「分析できるのは関数を組める人だけ」になってしまいがちです。
でもPythonで一度コードを書いてしまえば：
実際に僕の職場では、定型分析をPython化したことで「この分析、誰でも回せるね」となり、
属人化からチームナレッジ化へ進化するきっかけになりました。
僕が独学でPythonを学びはじめて、後悔した話
Pythonの存在を知ってから、僕は完全に“我流”で勉強を始めました。
やりたいことが出てくるたびに
「Python 相関分析 コード」「Pandas グラフ 作り方」などと検索して、
出てきたコードを貼って、なんとか動かしてみる…
正直、これで動かすことはできます。
でも、時間もかかるし、全体像が見えない。非効率でした。
あとになって「体系的に学んでおけば、もっと早く業務に使えたのに」と何度も思いました。
体系的に学習したことがないので、ネットで落ちているコードでエラーが出た時、なぜエラーが出たか・どこでエラーが出たか想像も付かなかったなあ。。
TechAcademyに出会って「過去の自分に教えたい」と思った理由
そんな僕が「これ、過去の自分にこそ必要だった」と思ったのが、
TechAcademyというオンライン教材です。
特にPythonコースは、非エンジニアでも分かりやすい構成で、
1人1人に現役エンジニアのメンターがつくのが最大の特長です。
- 挫折しやすい“最初のつまずき”を防げる
- 独学では得られない“全体設計力”が身につく
- 副業やキャリアの武器になるスキルが、ちゃんと身につく
👇 自分もこんな教材にもっと早く出会っていたら…と何度も思います。
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気になる料金は、約10,000円/月です！
個々人の受講目的から個別に目標設定してくれるのがおすすめポイント。
事前に自身の目的を無料相談しておくのもおすすめ！
こんな人にこそ刺さる教材です（＝過去の自分）
この教材はエンジニア転職希望の人だけでなく、次のような人にも効果を発揮します：
- Excelは使えるけど、「分析に物足りなさ」を感じている人
- データを使って“提案に深み”を出したい広告・マーケ職
- 分析スキルを再現性ある武器にしたい人
- フリーランス・副業も選択肢に入れている20代社会人
自分だったらこう使う｜学習ステップに組み込むとこうなる
僕がもう一度ゼロからPythonを学ぶとしたら、次のような3Stepで学習ステップを組み立てます。
Step1：まずは無料で環境構築して“動かしてみる”
最初にやるべきは「Pythonのコードが実際に動く体験」をすること。
これにはGoogle Colabという無料のクラウド環境が最適です。
- ソフトのインストール不要で、ブラウザだけで使える
- コードを1行書くだけで“結果が返ってくる”感動が得られる
- わからなければ、ネットで出てきたコードをコピペするだけでもOK
この段階では、“完璧な理解”よりも、「Pythonって意外とできそうじゃん」という感覚を持つことが大事です。
👉 解説記事はこちら：5分でできるPython環境構築（Google Colab編）
Step2：基礎から応用まで“型”を身につける
次に取り組むのが、Pythonを使った「分析の型」を学ぶステージです。
ここで僕は、自分のように独学で迷走しないよう、
TechAcademyのような体系的な教材を活用することを強くおすすめします。
なぜなら：
- 単なる文法だけでなく「どう活用するか」という視点が学べる
- データ分析に特化した内容なので、すぐ実務に応用しやすい
- 現役エンジニアのメンターがつくので、詰まってもすぐ解決できる
つまり、ここでやるべきは「実務で使える基礎」を、効率よく・迷わずに身につけることです。
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Step3：自分の仕事に“そのまま落とし込む”
基礎が身についたら、あとは実際の業務にどう使うかを考えるステージです。
- 自社の広告データやアンケート調査結果を読み込む
- CVRやCPAの傾向をグラフ化して週次レポートに活用
- 相関分析や回帰分析を活用して「提案の裏付け」を強化
ここで大事なのは、完璧なコードが書けることではなく、課題に対して適切な手段を使えること。
そしてPythonは、再利用しやすい“分析の型”として非常に相性がいいです。
また、TechAcademyではポートフォリオやオリジナル分析もサポートされているので、
「自分の強みを可視化できる資産」として残すことも可能です。
まとめ｜Excelしか使ってないなら、それだけで十分すごい。でも…
すでにExcelでデータ分析をしているなら、それは立派なスキルです。
でも、「もっと深く提案したい」「もう少し早く処理したい」と思ったことがあるなら、
Pythonという選択肢は、“難しい道”ではなく、“新しい扉”です。
僕自身、最初は怖くて後回しにしていましたが、
いま振り返ると「もっと早く始めればよかった」と本気で思います。
まずは一度、教材の内容を覗いてみるところから始めてみてください👇
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