Python × 統計 × データ分析

統計検定（4〜2級）の概念を Python で動かして理解する教材。数学II・B＋プログラミング未経験から、Python入門 → 統計 → データ分析実践（＋3Dモデリング）へ進む。数学III以降は導出せず結果のみ使い、該当箇所に短い補足（数IIIメモ）を置く。

• 学習の流れ
• 動かし方
• セットアップ
• サンプルデータ
• 3Dモデリング

学習の流れ

フォルダ	内容	レベルの目安
01_Python基礎	01-04 print・変数・リスト・ループ・関数／05-07 NumPy・pandas・matplotlib入門／08 スプレッドシート(Excel/Sheets)↔Python	はじめての人
02_統計_4級	データの種類・代表値・ばらつき・確率・クロス集計／PPDAC・基本グラフ・時系列・場合の数	統計検定4級相当
03_統計_3級	標準偏差・相関と回帰・確率分布・標本／実験と条件付き確率・共分散・変動係数・正規近似／07 実践:タイタニック分析	統計検定3級相当
04_統計_2級	区間推定・仮説検定・カイ二乗・分散分析／母分散F検定・各種分布とベイズ・重回帰・抽出法・格差指標／08 実践:タイタニックを検定で分析	統計検定2級相当
05_実践_BtoBマーケ	01-03 売上分析・マーケファネル・A/Bテスト／04 顧客スコアリング・05 広告クリックの予測・06 受注率の評価	4〜3級の応用（06は2級）
06_発展_マーケ分析	01 相関行列・偏相関／02 時系列(移動平均・成長率・コレログラム)／03 適合度カイ二乗／04 t検定・05 分散分析・06 重回帰	統計検定2級の実データ応用
07_ホビー_陶芸3D	00 ツールの選び方／FreeCAD・Blender・SolidPythonで器づくり／04 実用ツール	お楽しみ

• 各ノートは「説明 → 例 → 練習問題」。番号順を推奨。
• 解答例は 解答集/ に分離（ネタバレ防止）。各練習問題からリンク。
• 順番：01_Python基礎 の 01-07（特に 05-07 の NumPy/pandas/matplotlib）を終えてから 02_統計_4級 へ。陶芸3D（07_）は 01-04 まででよい。
• 位置づけ：知識のインプットは公式テキストで行い、本教材は概念を動かして定着させる相棒。範囲↔ノート対応は docs/統計検定_出題範囲と過去問.md。

動かし方

GitHub は表示のみ（実行は不可）。実行は次のいずれか。

方法	使い方
ローカル（おすすめ）	下記セットアップ。手元で完結・無料
Google Colab	各ノート上部の「Open in Colab」バッジから開く。ブラウザだけで実行可
GitHub Codespaces	Code → Codespaces でブラウザ上に Jupyter 起動。requirements.txt を自動利用
Binder	公開リポジトリで利用可（このリポジトリは Public）

Colab 手順：①「Open in Colab」→ ②先頭の「① セットアップ」セルを実行（合成データ生成、必要なら solidpython2 を自動導入）→ ③上から実行。FreeCAD / Blender ノートのみ Colab 非対応。

学習者に配る手引きは 学習者ガイド.md（コード設定・進め方の1枚）。

各ノート末尾に「完了ログ」セルがあり、講座では学習の進捗（学習者コード・ノート名・日時）を Google スプレッドシートに記録できる。設定は docs/完了ログ_セットアップ.md。

セットアップ

cd Education_Python
uv sync                 # 依存をインストール
uv run jupyter lab      # JupyterLab を起動

uv 未使用時は pip install jupyterlab numpy pandas matplotlib scipy statsmodels solidpython2。

グラフの日本語が文字化けする場合は、各ノート先頭セルのフォント指定を有効化する。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = 'Hiragino Sans'   # Mac
# plt.rcParams['font.family'] = 'Yu Gothic'     # Windows
# plt.rcParams['font.family'] = 'IPAexGothic'   # Linux

サンプルデータ

学習用の架空データ（実在の企業・個人とは無関係）。data/ に収録。

ファイル	内容	主に使う章
students_scores.csv	120人の教科別テスト点数・勉強時間・クラス	統計4〜3級
weather.csv	1か月の気温・降水量	統計4級
sales_btob.csv	400件のBtoB商談（業界・チャネル・金額・受注）	実践マーケ・2級
web_marketing.csv	チャネル×月のマーケファネル（表示・クリック・獲得・費用）	実践マーケ
ab_test.csv	LPボタン色のA/Bテスト結果	実践マーケ・2級
titanic.csv	タイタニック乗客891人（Kaggle と同内容・公開データ）	3級/2級 実践
monthly_kpi.csv	36か月の月次KPI（リード→商談→受注→売上のファネル＋季節性）	発展マーケ(時系列・重回帰)
btob_customers.csv	顧客320件（業界・購入回数・累計売上・最終購入日）	発展マーケ(相関・適合度検定)
marketing.xlsx	上記マーケ系5種を1ブックにまとめたExcel	スプレッドシート↔Python(08)

3Dモデリング

07_ホビー_陶芸3D のノート。共通テーマは回転体（ろくろの発想）での器づくりで、粘土の収縮率を考えた寸法設計も扱う。

• FreeCAD / Blender：各ソフト内蔵の Python に貼り付けて実行（Jupyter 上では実行しない）。
• SolidPython：Jupyter で実行し .scad を出力。表示は無料の OpenSCAD。