とりあえず話題のやつを勉強のためのやってみた

やったこと

• MFで損益のデータを適当に作って、推移表のCSVをダウンロードする

• CSVを添付して、いい感じに月次推移表を作ってと命令する

「いい感じ」として依頼してみたが、意外と勝手に解釈してくれた

できたやつ

日本語がうまく使えなかった。が、色々分析してくれそう。

どういう処理してたのか、ついでに記事も書いてもらった

月次データの分析と可視化：売上高の推移

データ分析はビジネスの意思決定において重要な役割を果たします。今回は月次の売上データを分析し、その推移を可視化してみましょう。具体的には、Pythonのpandasとmatplotlibを用いて、データの読み込みから可視化までの過程を解説します。

データの読み込み

まずは、分析対象となるデータを読み込みます。今回はCSVファイルを使用しますが、エクセルやデータベースからの読み込みも可能です。

import pandas as pd

# Load the data
data_monthly = pd.read_csv('data.csv', encoding='Shift_JIS')

# Display the first few rows of the data
data_monthly.head()

このデータには「勘定科目」、「補助科目」、そして各月のデータ（'1月'から'12月'）が含まれています。

データのクレンジング

データ分析を行う前に、不要な行や列を除去し、データを整理することが重要です。今回は「勘定科目」がNaN（データなし）の行を除去します。

# Remove rows where '勘定科目' is NaN
data_monthly_clean = data_monthly[data_monthly['勘定科目'].notna()]

# Set '勘定科目' as the index
data_monthly_clean = data_monthly_clean.set_index('勘定科目')

データの可視化

データの整理が終わったら、次はデータの可視化です。今回は「売上高」の月次推移をグラフに描いてみましょう。

import matplotlib.pyplot as plt

# Extract the row for '売上高'
sales_data = data_monthly_clean.loc['売上高', months]

# Plot the sales data
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(months, sales_data, marker='o')
plt.title('Monthly Sales Trend')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales')
plt.grid(True)
plt.show()

このグラフから、売上高の月次推移を一目で把握することができます。

まとめ

Pythonのpandasとmatplotlibを用いて、データの読み込みからクレンジング、そして可視化までを行いました。これらの手法を用いて、自身のビジネスデータを分析し、意思決定に役立ててみてください。