要約
Pythonはビジネスにおいても多くの企業で活用され、その効果は実証されています。
ここでは、Pythonを実際に活用した日本企業の例を紹介し、その具体的な事例をコードとともに解説します。
詳細内容
1. 株式会社リクルートマーケティングパートナーズ:ファッションブランドの販促施策の効果分析株式会社リクルートマーケティングパートナーズは、「Python」を使用して、ファッションブランドの販促施策の効果分析を行いました。
具体的には、集客施策の開始前と開始後の期間で、顧客の来店数や来店時間、会計額などのデータを取得し、それを分析して施策の効果を評価しました。
以下は顧客の来店数を分析するためのコード例です。
“`
import pandas as pd
import seaborn as sns# データ読み込み
df = pd.read_csv(‘customer_data.csv’)# 日別来店者数のグラフ表示
sns.lineplot(x=’date’, y=’visitors’, data=df)
“`このコードでは、Pandasライブラリを使ってデータを読み込み、Seabornライブラリを使用して日別来店者数のグラフを表示しています。
データの可視化により、販促施策の効果を評価することができました。
2. ガリバーインターナショナル株式会社:中古車の販売価格予測ガリバーインターナショナル株式会社は、「Python」を使用して、中古車の販売価格を予測するモデルを作成しました。
具体的には、過去の販売データをもとに、中古車の年式、車種、走行距離などのデータから、販売価格を予測するモデルを作成しました。
以下はその一部です。
“`
import pandas as pd
from sklearn import linear_model# データ読み込み
df = pd.read_csv(‘used_car_data.csv’)# データの前処理
df = df.dropna() # 欠損値を含む行を削除
df = pd.get_dummies(df, columns=[‘brand’, ‘model’]) # ダミー変数の追加# モデルの作成
X = df.drop([‘price’], axis=1) # 説明変数
y = df[‘price’] # 目的変数
model = linear_model.LinearRegression() # 線形回帰モデルの作成
model.fit(X, y) # モデルの学習# 予測
new_data = [[2015, 50000, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0]] # 新しいデータ
print(model.predict(new_data)) # 予測値を表示
“`このコードでは、Pandasライブラリを使ってデータを読み込み、Scikit-learnライブラリを使用して線形回帰モデルを作成しています。
さらに、ダミー変数を追加することで、モデルの精度を向上させることができました。
最後に、作成したモデルを使用して新しい中古車の販売価格を予測しています。
3. 日本ユニシス株式会社:顧客のレビューから商品の価値を分析日本ユニシス株式会社は、「Python」を使用して、顧客のレビューから商品の価値を分析するモデルを作成しました。
具体的には、顧客が投稿する商品のレビューを自然言語処理で分析し、商品の評価や不満点などを抽出しました。
以下はその一部です。
“`
import pandas as pd
from janome.tokenizer import Tokenizer
import collections# データ読み込み
df = pd.read_csv(‘review_data.csv’)# 不要な列の削除
df = df.drop([‘id’, ‘reviewer’, ‘product’], axis=1)# 形態素解析による単語の抽出
t = Tokenizer()
words = []
for sentence in df[‘review’]:
for token in t.tokenize(sentence):
pos = token.part_of_speech.split(‘,’)[0]
if pos == ‘名詞’:
words.append(token.surface)# 単語の出現数のカウント
counter = collections.Counter(words)
print(counter.most_common(10))
“`このコードでは、Pandasライブラリを使ってデータを読み込み、Janomeライブラリを使用して形態素解析を行っています。
さらに、Counterを使用して単語の出現数をカウントし、商品の評価や不満点などを抽出しています。
このように顧客の声を分析することで、商品の改善や開発につなげることができました。
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