要約
日本のスーパーマーケットであるイオン株式会社では、Pythonを活用した売上予測システムを導入しています。
このシステムは、過去の売上データと天気データを組み合わせ、将来の売上を予測するものです。
これにより、在庫の適正化や売上最大化などの目的を達成しています。
以下がそのコードの例です。
“`python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression# 過去の売上データを読み込む
sales_data = pd.read_csv(‘sales_data.csv’)# 天気データを読み込む
weather_data = pd.read_csv(‘weather_data.csv’)# 売上データと天気データを結合する
merged_data = pd.merge(sales_data, weather_data, on=’date’)# モデルの学習に使用する特徴量を選択する
features = [‘temp_max’, ‘temp_min’, ‘humidity’]# モデルを作成する
model = LinearRegression()
model.fit(merged_data[features], merged_data[‘sales’])# 将来の売上を予測する
future_weather_data = pd.read_csv(‘future_weather_data.csv’)
future_data = pd.merge(sales_data, future_weather_data, on=’date’)
predictions = model.predict(future_data[features])
“`
詳細内容
イオン株式会社ではPythonを活用した売上予測システムを導入しています。
このシステムは、将来の売上を予測することによって在庫の適正化や売上最大化などの目的を達成することができます。
以下がそのコードの例です。
まず、必要なライブラリをインポートします。
pandasはデータ解析のためのライブラリであり、NumPyは数値計算のためのライブラリです。
また、LinearRegressionは線形回帰を行うためのクラスです。
“`python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
“`次に、過去の売上データと天気データを読み込みます。
ここでは、csvファイルからデータを読み込んでいます。
“`python
sales_data = pd.read_csv(‘sales_data.csv’)
weather_data = pd.read_csv(‘weather_data.csv’)
““pd.merge`関数を使って、売上データと天気データを結合します。
`on`引数には共通するカラム名を指定します。
ここでは、`date`というカラムを指定しています。
“`python
merged_data = pd.merge(sales_data, weather_data, on=’date’)
“`次に、将来の売上を予測するために必要なデータを用意します。
`future_weather_data`は将来の天気データを、`future_data`は将来の売上データと将来の天気データを結合したデータを表します。
“`python
future_weather_data = pd.read_csv(‘future_weather_data.csv’)
future_data = pd.merge(sales_data, future_weather_data, on=’date’)
“`予測に使う特徴量を選択します。
`features`には、気温の最高値、最低値、湿度という3つの特徴量をリストとして格納しています。
“`python
features = [‘temp_max’, ‘temp_min’, ‘humidity’]
“`線形回帰モデルを作成します。
`model`はLinearRegressionクラスのインスタンスであり、`fit`メソッドを使って訓練データを用いて学習します。
`merged_data[features]`には訓練データの特徴量が、`merged_data[‘sales’]`には訓練データの目標変数（売上）が与えられています。
“`python
model = LinearRegression()
model.fit(merged_data[features], merged_data[‘sales’])
“`最後に、将来の売上を予測します。
`predictions`には予測結果が格納されています。
`model.predict`の引数には、将来の売上データと将来の天気データを結合したデータの特徴量が与えられています。
“`python
predictions = model.predict(future_data[features])
“`
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