金融業界におけるPythonの活用方法の具体例【金融データ分析や顧客情報の自動化、リアルタイムデータの分析にPythonを活用】

import pandas as pd# データの読み込み
data = pd.read_csv("financial_data.csv")# データの前処理
data['日付'] = pd.to_datetime(data['日付'])
data = data.set_index('日付')# データの集計
monthly_average = data.resample('M').mean()
max_value = data.max()# 結果の表示
print("月間平均:")
print(monthly_average)
print("最大値:")
print(max_value)

import requestsdef send_email_to_clients(email_content):
    clients = ["client1@example.com", "client2@example.com", "client3@example.com"]    
for client in clients:
        requests.post(
            "https://send-email-api.com",
            data={"to": client, "content": email_content}
        )# 銀行からのお知らせメールを作成
email_content = "銀行より大切なお知らせです。

"# 顧客にメールを送信
send_email_to_clients(email_content)

import websocket
import jsondef on_message(ws, message):
    data = json.loads(message)    # 分析処理
    # ...
def on_error(ws, error):
    print(error)
def on_close(ws):
    print("WebSocket closed")
def on_open(ws):
    ws.send(json.dumps({
        "action": "subscribe",
        "data": "realtime_data"
    }))# WebSocket接続の設定
websocket.enableTrace(True)
ws = websocket.WebSocketApp("wss://realtime-data-api.com",
                            on_message=on_message,
                            on_error=on_error,
                            on_close=on_close)
ws.on_open = on_open# データ受信開始
ws.run_forever()