要約
Pythonは汎用性が高く、簡潔で読みやすく、効率的なコードを書くことができることから、多くの企業によって実際に活用されています。
今回私が紹介するのは、大手IT企業のひとつであるヤフー株式会社がPythonを活用した取り組みです。
彼らは、Pythonを利用した大規模なデータ処理や分析のプロセスを自動化するために、あえて定番のスクリプト言語であるPerlではなく、Pythonを選択し、社内システムに採用したと言われています。
Pythonによる自動化の導入により、自動化できなかった手作業作業を劇的に短縮し、仕事の生産性を向上することに成功しました。
詳細内容
ヤフー株式会社は、Pythonを利用して大量のデータ処理や分析のプロセスを自動化する取り組みに成功しました。
その背景には、Pythonが生産性が高く、使いやすく、多くのライブラリがあるという点が挙げられます。
Pythonの強みは、そのシンプルな文法にあります。
コードがシンプルかつ読みやすいため、プログラマーがコードを早く理解できるようになり、その結果、プログラミングの効率が大幅に向上します。
さらに、Pythonには様々なライブラリがあるため、多くの作業が簡単に実行できます。
ヤフーでは、データの処理や分析にNumPy、Pandas、SciPy、Scikit-learnなどのライブラリを積極的に利用しています。
ヤフーのプログラマーたちは、Pythonのコードでデータ処理を自動化しました。
具体的には、以下のような処理を実行しました。
1. 外部データの取り込みPythonを用いることで、様々な外部データを取り込むことができます。
例えば、CSVファイルやJSON形式のファイル、オンライン上のデータベースなどが挙げられます。
2. データの整理外部データを取り込んだ後は、必要な情報のみに絞り込み、余分な情報を削除します。
この作業には、Pandasといったライブラリを利用しました。
3. データの前処理データ分析の前に、データを前処理することが必要です。
この作業には、正規表現や自然言語処理、機械学習などの手法を利用しました。
こうすることで、分析に必要なデータを取得し、不要なデータを取り除くことができました。
4. データの分析データ処理の最も重要なパートが、データの分析です。
Pythonには、統計処理や機械学習のライブラリが多数あり、それらを活用することで、膨大な量のデータを解析し、分析結果を可視化することができました。
5. 結果の出力分析結果を、可視化やレポートにまとめ、必要な形式で出力します。
Pythonでは、MatplotlibやSeabornなどといったライブラリを使用して、分析結果をグラフ化することができます。
以上のように、ヤフーのプログラマーたちはPythonを活用することで、自動化できなかった手作業を劇的に短縮し、業務の生産性を向上させました。
他社もPythonを活用することで、コスト削減や業務効率化など、多くのメリットを享受できることが期待されます。
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