要約
今回は、pythonを活用して日本の大手通信企業であるNTTコミュニケーションズが実際に改善した例をご紹介します。
具体的には、pythonを使用してサービスの品質管理を効率的に実現するためのシステムを開発した事例です。
詳細内容
NTTコミュニケーションズでは、顧客満足度の向上のため、サービス品質の改善を目指しています。
その中で、サービス品質に関する情報を収集・分析して、早期に問題を発見し、迅速に対応することが重要と考えられており、品質データの分析を効率化するために、pythonを用いた品質管理システムを開発しました。
まずは、品質データを分析するために必要なライブラリをインポートします。
具体的には、pandasやnumpy、matplotlibなどのライブラリを使用します。
“`python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
“`次に、データの読み込みを行います。
NTTコミュニケーションズでは、異なる地域やサービスごとに品質データが分かれているため、それぞれのデータを読み込んでいます。
以下の例では、関東地域のデータとしてkantoという変数名で読み込んでいます。
“`python
kanto = pd.read_csv(‘kanto_data.csv’, encoding=’utf-8′)
“`読み込んだデータを確認するために、head()メソッドを使用して先頭5行を表示させます。
“`python
print(kanto.head())
“`このように、データが正しく読み込まれていることが確認できました。
ここから、品質データの分析を行います。
まずは、データの概要を確認するために、describe()メソッドを使用します。
以下の例では、遅延時間(delay_time)と回線品質(quality)に関する統計量が表示されます。
“`python
print(kanto[[‘delay_time’, ‘quality’]].describe())
“`これにより、平均値や最大・最小値などが確認できます。
また、それぞれの品質データの相関関係を調べるために、corr()メソッドを使用します。
以下の例では、遅延時間と回線品質の相関係数が表示されます。
“`python
print(kanto[[‘delay_time’, ‘quality’]].corr())
“`相関関係を確認することで、問題の原因を特定するための手がかりとなります。
また、品質データの変化を可視化するために、matplotlibライブラリを使用してグラフを描画します。
以下の例では、遅延時間の推移を表す折れ線グラフを描画しています。
x軸には日付、y軸には遅延時間を表示させています。
“`python
plt.plot(kanto[‘date’], kanto[‘delay_time’])
plt.xlabel(‘date’)
plt.ylabel(‘delay time’)
plt.show()
“`このように、品質データの可視化により、問題の発見や改善点の見出しがより容易に行えるようになります。
以上のように、NTTコミュニケーションズではpythonを活用した品質管理システムの開発により、品質データの分析・可視化をスムーズに行うことができるようになりました。
これにより、サービス品質に関する問題の早期発見や迅速な対応が実現され、顧客満足度の向上につながっています。
コメント