要約
こんにちは。
今回は、Pythonを実際に活用している企業の例を1つ紹介します。
Pythonは、データ分析や機械学習、Web開発など、様々な分野で活用されており、現在では多くの企業で採用されています。
その中でも、今回は国内の大手通信企業であるNTTコミュニケーションズが、Pythonをデータ分析業務に導入した事例を取り上げます。
具体的な事例については、以下のコードをご覧ください。
詳細内容
NTTコミュニケーションズは、大量のデータを扱う通信企業であるため、データ分析には常に高い需要があります。
その中で、Pythonによるデータ分析に注目し、データ分析に必要なスキルを持つ人材を育成することに力を入れています。
具体的には、Pythonのライブラリである「pandas」を使用して、顧客行動データの収集や集計、可視化を行っています。
以下は、NTTコミュニケーションズが公開している事例の一つです。
大規模な通信ネットワークにおいて、設備の故障が発生した際に、事前にアラートを発信することが必要であるため、故障の原因を特定することが急務となります。
しかし、原因を特定するためには、大量のデータから問題の箇所を特定する必要があります。
そこで、NTTコミュニケーションズではPythonを用いて、大量のログデータから故障箇所を特定するシステムを構築しました。
具体的なコードとしては、以下のようになります。
まず、ログファイルを読み込むために、pandasのread_csv関数を使用します。
“`python
import pandas as pd
df = pd.read_csv(‘log.csv’)
“`続いて、不具合箇所を特定するために、ログファイル中のエラーログを抽出します。
これには、str.contains関数を使用します。
“`python
errors = df[df[‘log’].str.contains(‘ERROR|Failure’)]
“`次に、不具合箇所を特定するために、エラーログから必要な情報のみを抽出して、特定のフォーマットに変換します。
今回は、エラーログの中からIPアドレスを抽出しており、その後、一定のフォーマットに変換しました。
“`python
errors[‘ip_address’] = errors[‘log’].str.extract(r'(\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3})’, expand=False)
errors[‘formatted’] = errors[‘ip_address’].astype(str).apply(lambda x: ‘.’.join([‘000’] + x.split(‘.’))[-3:])
“`最後に、不具合箇所を特定するための集計を行います。
ここでは、特定のフォーマットに変換したIPアドレスから、不具合の発生回数を集計しています。
“`python
result = errors[‘formatted’].value_counts()
result = result.reset_index()
result.columns = [‘ip_address’, ‘count’]
“`以上のように、NTTコミュニケーションズではPythonを活用して、通信ネットワークの故障箇所を特定するシステムを構築しています。
この例では、データの読み込み、抽出、変換、集計という一連の流れをPythonで実現しています。
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