2022.10/18 MS-エクセルとPython

技術者で実験データを整理するためにＭS-エクセル（以下エクセル）を用いている人は多いだろう。エクセルを使えばタグチメソッドも楽勝である。

また、単相関であればソルバーを持ちいてすぐに結果を出せる。しかし、多変量解析となるとVBを立ち上げる必要がある。それでも一応エクセルで多変量解析ができる、と言っても良いだろう。

ところが多変量解析を行うならばＰｙｔｈｏｎを用いた方がプログラミングは楽である。無償ライブラリーを用いて簡単にできるだけでなく、複数のエクセルデータを取り込み解析可能である。

ＶＢでもそのようにプログラムすればよいだけであるが、問題はその障壁である。おそらく、プログラミングの容易性でもPythonに軍配が上がる。

10年ほど前まではＶＢかＣ＃が常識だったエクセルのデータ整理だが、いまやＰｙｔｈｏｎのほうが便利である。そこでエクセルとＰｙｔｈｏｎをどのように使用してデータサイエンスを現在のワークフローに取り込んだらよいのかセミナーを企画した（セミナー募集サイト参照）。

このセミナーでは、複数のエクセルファイルのデータを処理可能なＰｙｔｈｏｎのプログラムを参加者に配布して、データサイエンスの手法を解説する。

高分子材料でマテリアルインフォマティクスが盛んであるが、もし過去のエクセルファイルに眠るデータの活用が可能であれば、データサイエンスの手法をそのまま使用して解析したほうが有益な情報が得られる。

当方は2005年に古いエクセルファイルのデータを整理して、カオス混合装置を発明している。ＡＩなど用いず、自分の頭脳で十分なのだ。ただし、プログラミングはＣ＃で行っているが、今ならばＰｙｔｈｏｎだろう。

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