要約
巨大なデータを扱うことに長けているPythonは、ビッグデータが広がる現在のビジネスにおいてますます重要性を増しています。
そこで、今回はPythonを使ったビッグデータ分析の実例として、米国で広告サービスを展開するAdroll社を紹介します。
Adroll社は、Pythonを活用して顧客の興味や嗜好に基づいたオンライン広告の配信を個別に最適化することに成功しており、高いクリック率を実現しています。
そして、Adroll社ではPythonの様々なライブラリを活用しており、その中でも特にPandasやNumpyなどのデータ処理用ライブラリを積極的に導入しています。
これにより、膨大なデータをリアルタイムに分析し、個別最適化処理を実現することができたのです。
このような成功例からも、Pythonがビッグデータ分析において有力なツールの一つであることがわかります。
詳細内容
Adroll社は、ビッグデータを効率的に処理するためにPythonを採用しています。
その中でも、特にPandasやNumpyといったデータ処理用ライブラリを積極的に導入しています。
データの読み込みにはPandasを使用します。
Pandasは、表形式のデータを扱いやすくすることができ、データを読み込んだ後には、インデックスや列名を使用して利用することができます。
Pandasを使用することで、Adroll社は膨大なデータを高速に読み込み、操作することができました。
Pandasを使用したデータの読み込みの例を以下に示します。
“`python
import pandas as pd# CSVファイルからデータを読み取る
data = pd.read_csv(‘example.csv’)# データの最初の5行を表示する
print(data.head(5))
“`このコードは、カンマ区切りのCSVファイルからデータを読み取り、最初の5行を表示しています。
Pandasを使用することで、この処理はたった1行のコードで実現することができます。
また、Numpyを使用することで、行列の演算が高速に行われます。
Numpyは行列計算のための専用のデータ型を提供し、高速な演算を実現することができます。
Adroll社では、Numpyを使用して大量のデータを高速に処理しています。
Numpyを使用した行列の演算の例を以下に示します。
“`python
import numpy as npa = np.array([[1, 2],
[3, 4]])b = np.array([[5, 6],
[7, 8]])c = np.dot(a, b)
print(c)
“`このコードは、2つの2×2行列を生成し、Numpyの`dot()`関数を使用して、行列の積を計算しています。
行列の積を計算するためには、ループ処理を行う必要がありますが、Numpyを使用することで高速に処理することができます。
Adroll社では、これらのライブラリを組み合わせて、リアルタイムにデータを分析しています。
例えば、顧客の興味や嗜好に基づいたオンライン広告の配信を個別に最適化するために、ブラウザから収集されるクッキー情報やページビューの履歴など、膨大なデータをリアルタイムに処理し、最適な広告を配信しています。
Pythonのデータ処理用ライブラリを使用することにより、Adroll社は効率的にビッグデータを分析し、個別最適化処理を実現することができました。
Pythonは、ビッグデータ分析において有力なツールの一つであることがわかります。
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