要約
以下、Pythonを実際にビジネスに活用した企業の例を、コード付きで紹介します。
詳細内容
【企業名】: 電通国際情報サービス（株）【事例概要】: 電通国際情報サービス（株）は、テレビコマーシャルやWeb広告などの広告業界において、データ収集や分析を行っている企業です。
Pythonを使用して、収集したデータを効率的に集計・分析し、クライアントに提供しています。
【コード解説】: 下記では、Pythonを使用したデータ集計・分析の例を示します。
1. 必要なライブラリをインポートする
“`python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
“`2. データの読み込み
“`python
df = pd.read_csv(‘data.csv’, encoding=’utf-8′)
“`
ここでは、CSVファイルからデータを読み込み、データフレームとして変数`df`に格納しています。
3. データの前処理
“`python
df = df.dropna() # 欠損値があるレコードを削除する
df = df[(df[‘age’] >= 20) & (df[‘age’] <= 60)] # 年齢が20歳以上60歳以下のデータを抽出する
```
ここでは、欠損値のあるレコードを削除し、年齢が20~60歳のデータのみを抽出しています。
4. データの集計
“`python
grouped = df.groupby(‘gender’)[‘sales’].sum()
“`
ここでは、`gender`列の値ごとに`sales`列を合計した結果をグループ化して、変数`grouped`に格納しています。
5. データの可視化
“`python
plt.bar(grouped.index, grouped.values)
plt.title(‘Genderwise Sales’)
plt.xlabel(‘Gender’)
plt.ylabel(‘Sales’)
plt.show()
“`
ここでは、グループ化したデータを棒グラフで可視化しています。
【応用・展開】:
このように、Pythonを使用してデータを集計・分析し、可視化することができます。
企業では、データ分析により、クライアントのビジネス戦略の最適化や新たなビジネスモデルの構築など、様々な応用が可能です。
また、Pythonには機械学習に特化したライブラリも充実しており、さらに高度な分析も可能になっています。
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