Pythonデータ分析入門：Matplotlib・Seabornによるデータ可視化と面接対策

# setup.sh
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install matplotlib==3.10.8 seaborn==0.13.2 pandas numpy

# verify_install.py
import matplotlib
import seaborn as sns
import pandas as pd

print(f"Matplotlib: {matplotlib.__version__}")
print(f"Seaborn: {sns.__version__}")
print(f"Pandas: {pd.__version__}")

# bar_chart_oo.py
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 四半期売上データのサンプル
quarters = ["Q1", "Q2", "Q3", "Q4"]
revenue = [42_000, 58_000, 51_000, 67_000]

# FigureとAxesを明示的に作成
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))

# 指定した色で棒グラフを描画
ax.bar(quarters, revenue, color="#2563eb", width=0.5)

# 軸ラベルを明確に設定 — 面接官はこれをチェックする
ax.set_xlabel("Quarter")
ax.set_ylabel("Revenue (USD)")
ax.set_title("Quarterly Revenue — 2025")

# y軸をドル表示にフォーマット
ax.yaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda x, _: f"${x:,.0f}"))

# 上と右のスパインを非表示にしてクリーンな見た目に
ax.spines[["top", "right"]].set_visible(False)

plt.tight_layout()
plt.savefig("quarterly_revenue.png", dpi=150)
plt.show()

# subplots_comparison.py
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun"]
users = [1200, 1350, 1500, 1420, 1680, 1820]
revenue = [24_000, 27_000, 30_000, 28_400, 33_600, 36_400]

# x軸を共有する2つの横並びプロット
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 5), sharey=False)

# 左パネル：ユーザー増加の折れ線グラフ
ax1.plot(months, users, marker="o", color="#2563eb", linewidth=2)
ax1.set_title("Monthly Active Users")
ax1.set_ylabel("Users")
ax1.spines[["top", "right"]].set_visible(False)

# 右パネル：売上の棒グラフ
ax2.bar(months, revenue, color="#16a34a", width=0.5)
ax2.set_title("Monthly Revenue")
ax2.set_ylabel("Revenue (USD)")
ax2.yaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda x, _: f"${x:,.0f}"))
ax2.spines[["top", "right"]].set_visible(False)

fig.suptitle("Product Metrics — H1 2025", fontsize=14, fontweight="bold")
plt.tight_layout()
plt.savefig("product_metrics.png", dpi=150)
plt.show()

# distribution_analysis.py
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

# 2部門の給与データをシミュレート
np.random.seed(42)
data = pd.DataFrame({
    "salary": np.concatenate([
        np.random.normal(75_000, 12_000, 200),  # Engineering
        np.random.normal(65_000, 10_000, 150),  # Marketing
    ]),
    "department": ["Engineering"] * 200 + ["Marketing"] * 150
})

# 給与分布を比較するKDEプロット
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
sns.kdeplot(
    data=data,
    x="salary",
    hue="department",        # カテゴリで自動分割
    fill=True,               # 曲線の下を塗りつぶす
    alpha=0.4,
    palette=["#2563eb", "#dc2626"],
    ax=ax                    # 明示的なAxesにアタッチ
)

ax.set_title("Salary Distribution by Department")
ax.set_xlabel("Annual Salary (USD)")
ax.xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda x, _: f"${x:,.0f}"))
ax.spines[["top", "right"]].set_visible(False)

plt.tight_layout()
plt.savefig("salary_distribution.png", dpi=150)
plt.show()

# correlation_heatmap.py
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

# ECメトリクスをシミュレート
np.random.seed(42)
n = 500
page_views = np.random.poisson(15, n)
time_on_site = page_views * 2.5 + np.random.normal(0, 5, n)
cart_adds = np.random.binomial(page_views, 0.3)
purchases = np.random.binomial(cart_adds, 0.4)

df = pd.DataFrame({
    "page_views": page_views,
    "time_on_site": time_on_site,
    "cart_adds": cart_adds,
    "purchases": purchases
})

# ピアソン相関を計算
corr_matrix = df.corr()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(
    corr_matrix,
    annot=True,              # セルに相関値を表示
    fmt=".2f",               # 小数点以下2桁
    cmap="RdBu_r",           # 0を中心とした発散カラーマップ
    vmin=-1, vmax=1,         # 一貫性のための固定スケール
    square=True,             # 正方形のセル
    linewidths=0.5,
    ax=ax
)

ax.set_title("E-commerce Metrics Correlation")
plt.tight_layout()
plt.savefig("correlation_heatmap.png", dpi=150)
plt.show()

# professional_styling.py
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Seabornの組み込みテーマを適用
sns.set_theme(
    style="whitegrid",       # グリッド線付きのクリーンな背景
    palette="muted",         # プロフェッショナルなカラーパレット
    font_scale=1.1           # やや大きめのテキスト
)

# Matplotlibのグローバル設定をオーバーライド
plt.rcParams.update({
    "figure.facecolor": "white",
    "axes.facecolor": "white",
    "font.family": "sans-serif",
    "axes.titlesize": 14,
    "axes.labelsize": 12,
})

# interview_exercise.py
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

sns.set_theme(style="whitegrid", palette="muted", font_scale=1.05)

# 12ヶ月のプロダクトデータをシミュレート
np.random.seed(42)
months = pd.date_range("2025-01", periods=12, freq="MS")
df = pd.DataFrame({
    "month": months,
    "revenue": np.cumsum(np.random.normal(5000, 2000, 12)) + 50_000,
    "customers": np.cumsum(np.random.poisson(50, 12)) + 500,
    "churn_rate": np.clip(np.random.normal(0.05, 0.015, 12), 0.01, 0.12)
})

fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(18, 5))

# パネル1：売上トレンド
axes[0].plot(df["month"], df["revenue"], marker="o", color="#2563eb")
axes[0].set_title("Revenue Trend")
axes[0].set_ylabel("Revenue (USD)")
axes[0].yaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda x, _: f"${x:,.0f}"))
axes[0].tick_params(axis="x", rotation=45)
axes[0].spines[["top", "right"]].set_visible(False)

# パネル2：顧客増加
axes[1].bar(df["month"], df["customers"], color="#16a34a", width=20)
axes[1].set_title("Customer Growth")
axes[1].set_ylabel("Total Customers")
axes[1].tick_params(axis="x", rotation=45)
axes[1].spines[["top", "right"]].set_visible(False)

# パネル3：解約率と閾値ライン
axes[2].plot(df["month"], df["churn_rate"], marker="s", color="#dc2626")
axes[2].axhline(y=0.05, color="gray", linestyle="--", label="Target: 5%")
axes[2].set_title("Monthly Churn Rate")
axes[2].set_ylabel("Churn Rate")
axes[2].yaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda x, _: f"{x:.1%}"))
axes[2].tick_params(axis="x", rotation=45)
axes[2].spines[["top", "right"]].set_visible(False)
axes[2].legend()

fig.suptitle("Product Dashboard — FY 2025", fontsize=14, fontweight="bold")
plt.tight_layout()
plt.savefig("interview_dashboard.png", dpi=150)
plt.show()