要約
Pythonはビジネスにおいても活用されています。
実際に海外企業でもPythonを利用してさまざまなビジネス課題解決に活用されています。
以下では、具体的な事例をコード付きで紹介します。
詳細内容
1. 財務分析Pythonはデータの扱いが得意であるため、財務分析にも活用されています。
特に、PandasやNumpyなどのライブラリを使用して、数百行に及ぶ財務データを効率的に処理することができます。
例えば、Pandasを使って、株式の時系列データを分析することができます。
以下は、Yahoo Financeからダウンロードした株価データをPandasで読み込んで、平均移動線を計算するコードです。
“`
import pandas as pd# データの読み込み
df = pd.read_csv(‘stock_data.csv’)# 平均移動線の計算
df[‘SMA20’] = df[‘Closing Price’].rolling(window=20).mean()
df[‘SMA50’] = df[‘Closing Price’].rolling(window=50).mean()print(df.head())
“`このコードでは、`read_csv()`関数を使ってCSVファイルからデータを読み込み、`rolling()`関数を使って20日平均や50日平均を計算しています。
2. マーケティングPythonを使ってマーケティング戦略を立案することもできます。
例えば、Scikit-learnやKerasといったライブラリを使って、顧客データから予測モデルを構築することができます。
以下は、Scikit-learnを使って、「顧客の年齢」と「顧客が最近利用した商品の種類」から、購入確率を予測するモデルを構築するコードです。
“`
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import pandas as pd# データの読み込み
df = pd.read_csv(‘customers.csv’)# モデルの学習
X = df[[‘Age’, ‘Product Type’]]
y = df[‘Purchase Probability’]
model = LogisticRegression().fit(X, y)# 予測
test_data = [[28, ‘A’], [38, ‘B’], [45, ‘C’]]
pred = model.predict_proba(test_data)
print(pred)
“`このコードでは、Scikit-learnの`LogisticRegression()`クラスを使って回帰分析を行い、`.predict_proba()`メソッドを使って、ある年齢や商品タイプの組み合わせに対する購入確率を予測しています。
3. データ管理Pythonは、ビジネスで扱う大量のデータを効率的に管理するためにも活用されます。
例えば、SQLiteやMySQLといったデータベースをPythonから操作することができます。
以下は、SQLiteを使ってデータベースから情報を取得するコードです。
“`
import sqlite3# データベースに接続
conn = sqlite3.connect(‘sales.db’)# SQLを実行してデータを取得
cur = conn.cursor()
cur.execute(‘SELECT name, sales FROM customers’)
data = cur.fetchall()# データの表示
for row in data:
print(row)
“`このコードでは、`sqlite3`ライブラリを使ってSQLiteデータベースに接続し、`cursor()`メソッドを使ってSQLを実行しています。
`.fetchall()`メソッドを使って、実行したSQLの結果を取得し、データを表示しています。
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