要約
Pythonは、世界的に人気が高いプログラミング言語の1つであり、日本でも多くの企業が活用しています。
今回は、日本のECサイトの1つであるZOZOの例を紹介します。
ZOZOでは、Pythonを使って、顧客の購買履歴データを分析することで、顧客の嗜好や好みを把握し、個別の商品レコメンドを行っています。
このように、Pythonはデータ解析や機械学習にも優れた性能を発揮し、企業のビジネス戦略に大きく貢献しています。
詳細内容
ZOZOがPythonを使って顧客の購買履歴データを分析している方法について説明します。
まず、データを収集するために、ZOZOはWebスクレイピングを行っています。
そのために、PythonのライブラリであるBeautifulSoupやSeleniumを使用しています。
これらのライブラリを使用することで、自動的にWebページから情報を取得することができます。
次に、収集したデータを整理して分析するために、ZOZOではPythonのデータ解析ライブラリであるPandasを使用しています。
Pandasを使うことで、データを簡単に操作できます。
たとえば、データをフィルタリングしたり、集計したり、グラフ化したりすることができます。
具体的には、ZOZOでは顧客の購買履歴データを分析して、以下のような情報を取得しています。
・どの商品がよく売れているか
・どの商品がどの地域でよく売れているか
・どの顧客がよく購入しているか
・どの顧客が何をよく購入しているかこれらの情報を基に、ZOZOでは顧客の嗜好や好みを把握し、個別の商品レコメンドを行っています。
なお、こうした分析には機械学習も活用されています。
たとえば、ZOZOでは、顧客の購買履歴データをもとに、購買予測モデルを構築しています。
このモデルを使うことで、顧客が今後どの商品を購入する可能性が高いかを予測し、それに応じたレコメンドを行っています。
最後に、Pythonを使ったデータ解析や機械学習は、多大な利益をもたらすものの、データの扱いには注意が必要です。
ZOZOでは、個人情報保護などに十分配慮し、法令やガイドラインに適合したデータ活用を行っているとのことです。
以下は、ZOZOがPythonを使用している一例として、Pandasを使ったデータフレームの作成のコード例です。
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import pandas as pd# データの読み込み
df = pd.read_csv(‘purchase_history.csv’)# データのフィルタリング
df_sneakers = df[df[‘category’] == ‘スニーカー’]# データのグループ化
df_grouped = df.groupby(‘customer_id’).sum()# データの集計
df_agg = df.groupby(‘customer_id’).agg({‘price’: [‘sum’, ‘mean’], ‘quantity’: ‘sum’})
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