ExcelとPythonについて、統計的推計学や因果推論を実施する際に、利点と欠点がありますので、比較してみましょう。

皆さんが良くご存じのExcelとPythonについて、統計的推計学や因果推論を実施する際に、それぞれのアプローチには利点と欠点がありますので、比較してみましょう。

 

Excelの利点は、Excelは直感的で使いやすいため、初心者でも扱いやすいと言えます。また、チャートやグラフを簡単に作成でき、視覚的にデータの理解が容易です。さらに、平均、標準偏差、相関係数などの基本的な統計解析が容易に行えます。欠点は、Excelは手作業でデータを入力するため、同じ計算を別のデータに適用するのが難しく再現性の欠如の問題があります。また、Excelは計算式を作成する際に計算を間違えるリスクがあるため、精度が担保されていないことから計算精度の問題があります。

 

Pythonの利点は、Pythonはプログラミング言語であり、データ分析や統計解析において柔軟性と拡張性があります。また、標準以外のライブラリやパッケージをインストールすることで、さまざまな解析が行えます。さらに、Pythonはスクリプトを作成することで再現性を確保できます。特に、統計はじめ機械学習・AIのpandas、numpy、scipy、matplotlib、seaborn、OpenCV、scikit-learn、Chainer、TensorFlowなどや因果推論で使用するDoWhy、EconML、causalml等の高度な統計解析に使用できるライブラリを豊富に備えており、難解で高度な統計手法を容易に実行できます。欠点は、Pythonはプログラミング言語であるため、初学者にとっては学習に時間を要する場合があり、Excelほど直感的ではないため、初心者には少し難しいかもしれません。

結論として、Excelは基本的な統計解析に適していますが、より高度な分析や因果推論を行う場合はPythonを活用することをお勧めします。