要約
Pythonは近年、ビジネスでも広く活用されています。
実際にPythonを用いてビジネスを成功させた企業も存在します。
ここではその一例を紹介し、実際のコードも見ていきましょう。
詳細内容
例として、アメリカのeコマース企業であるZulilyの成功事例を取り上げ、その時に活用されたPythonコードを紹介します。
Zulilyは主に女性向けのファッションアイテムを販売する企業で、特徴的なのは商品が毎日入れ替わるという点で、つまりオンラインショップを一日一回しか訪れていないユーザーに対して、今日のお勧め商品をどうやって提示するのか、という課題があります。
そこで、Zulily内部で開発されたファッションアイテムのレコメンドシステムについて、以下に紹介します。
まず、Zulilyのデータサイエンティストは、顧客が入手可能な特典、商品のレポート、バイヤーのコメント、広告のクリックログ、顧客サポートの問い合わせ、顧客行動、顧客の口コミ等の膨大なデータを分析し、「これまでに売れた商品をもとに、今日一日に販売する商品を選び出す」というシステムを作りました。
このシステムは1日に複数回実行され、掘り出し物がないかを検索するプログラムによりスキャンされた商品のリストから選ばれます。
この仕組みを実現するために、Zulilyでは以下のようなPythonコードを用いています。
“`python
# ライブラリーのインポート
import pandas as pd# データの読み込み
raw_data = pd.read_csv(‘zulily_data.csv’)# データの整形
data = raw_data[[‘category’, ‘product_name’, ‘price’, ‘n_sold’]]# その他の前処理(ここでは省略)# 商品の平均売上数を計算し、ランキングとして保存
average_sales = data.groupby([‘category’])[‘n_sold’].mean()
average_sales = average_sales.sort_values(ascending=False)
“`このコードは、まず各商品のデータをCSVファイルから読み込み、必要なデータだけを抽出して整形します。
その後、カテゴリーごとに商品の平均売上数を計算し、ランキングとして保存します。
このように、Pythonを使って、Zulilyは顧客行動や商品情報など膨大なデータを分析し、お勧め商品の選定や販売戦略に役立てています。
また、Pythonを使ったデータ分析に長けたデータサイエンティストが存在することも、Zulilyの成功の一因となっています。
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