「ビジネスでPythonを活用！成功企業事例を紹介します」

要約
詳細内容

要約

pythonを利用してビジネスに実際に活用された具体的な企業事例を紹介します。

詳細内容

【企業事例】
株式会社リクルートマーケティングパートナーズが、Pythonの機械学習を活用して、スーパービューのウェブサイトから予約数を高める施策を行いました。

【施策の背景】スーパービューは、日本全国に展開する24時間営業のカラオケ店チェーンで、ネット予約ができるウェブサイトを運営しています。

しかし、予約件数に停滞が見られ、新しい施策を検討していました。

【施策の内容】Pythonの機械学習を用いて、予約率の高い顧客属性を特定し、ターゲティング広告を配信することで、予約数のアップを図りました。

具体的には、過去の予約データから、性別・年代・予約日時などの顧客属性を入力データとし、カラオケ店舗ごとの予約率を目的変数とする回帰モデルを構築しました。

モデルの構築には、Pythonの人気ライブラリであるscikit-learnを使用しました。

また、モデルの精度を高めるため、変数選択や標準化などの前処理も行いました。

構築した回帰モデルを利用して、各店舗ごとに予約率の高い顧客属性を特定し、その属性を持つ顧客に対してターゲティング広告を配信することで、予約数の増加が見られるようになりました。

【コード】以下に、モデル構築の一例として、scikit-learnで実装された線形回帰モデルのコードを示します。

“`
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd# データ読み込み
df = pd.read_csv(‘reservations.csv’)# 説明変数と目的変数を指定
X = df[[‘gender’, ‘age’, ‘time’]]
y = df[‘reservation_rate’]# データを学習用とテスト用に分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)# 説明変数を標準化する
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X_train)
X_train_std = scaler.transform(X_train)
X_test_std = scaler.transform(X_test)# 線形回帰モデルの学習
model = LinearRegression()
model.fit(X_train_std, y_train)# テストデータでのMSEを計算
y_pred = model.predict(X_test_std)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(mse)
“`ここで、`reservations.csv`は予約データを格納したCSVファイルであり、`gender`、`age`、`time`が説明変数、`reservation_rate`が目的変数として指定されています。