ExcelデータをPythonで活かすデータ解析【実務講座】《研究DXのためのデータ活用・整理の実務》【提携セミナー】

　　セミナー　　技術分野共通　　ExcelデータをPythonで活かすデータ解析【実務講座】《研究DXのためのデータ活用・整理の実務》【提携セミナー】

開催日時	【Live配信】2026/6/4（木）10:00~16:00 , 【アーカイブ】2026/6/15まで受付（視聴期間：6/15~6/25まで）
担当講師	岡崎凌氏
開催場所	Zoomを利用したLive配信またはアーカイブ配信
定員	30名
受講費	55,000円（消費税込/資料付き）

Excelデータをそのまま活かし、“解析できる形”に変える。

Pythonで前処理・自動化から分析・予測まで、研究データ活用の実務を体系的に習得

ExcelデータをPythonで活かすデータ解析

【実務講座】

《研究DXのためのデータ活用・整理の実務》

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

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

担当講師

和から(株)　経営企画室　室長　岡崎凌　氏

セミナープログラム（予定）

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】