こみつのマイブーム

PythonとGo言語、 どっちを使えば「売れ線」が丸見えになるのか？ ──ネット小説を書きつつ、KindleやAmazon・楽天・メルカリ、その他ECや電子出版サイトで戦う個人事業主にとって、これはけっこう本気で悩ましいテーマだと思います。 この記事では、 ネット小説の売れ線リサーチ Kindle／電子書籍の売れ筋分析 Amazon・楽天・メルカリなど物販系の売れ線分析 これらを 一つの視点 でまとめて、 **「PythonとGoをどう使い分けるか」**を整理していきます。 1. そもそも「売れ線分析」で何をしたいのか？ ネット小説も、電子書籍も、物販も、 やりたいことを分解すると、ほぼ同じパターンになります。 共通してやりたいこと データを集める 小説投稿サイトのランキング・新着 Kindleストアのランキング・レビュー Amazon／楽天の売れ筋商品情報 メルカリの取引履歴、人気カテゴリ 売れ筋の共通点を探す タイトル・サブタイトル・説明文のキーワード ジャンル・カテゴリ・タグ 価格帯・ページ数・文字数・画像の雰囲気 時系列でトレンドを見る 月ごとの売上推移 キャンペーン前後の変化 企画・表紙・値段を変えたあとの変化 自分の商品・作品の改善に落とす タイトルの付け方 価格設定 表紙・サムネ・商品説明の方向性 この「集める」「整理する」「分析する」「可視化する」を支える道具として 登場するのが Python と Go です。 2. Pythonの強み：個人事業主の“売れ線研究マシン” 2-1. データ分析に必要な道具が全部そろっている Pythonは、とにかく データ分析に強い言語 です。 requests / BeautifulSoup / Scrapy → ランキングページや商品ページを取得・解析（※規約順守前提） pandas → CSVやExcelを読み込んで、行列で集計 matplotlib / plotly → グラフ描画・可視化 scikit-learn → 機械学習（キーワードの傾向分析やクラスタリングなど） ネット小説の売れ線リサーチも、 ECサイトの売...