要約
Pythonは、人気があるプログラミング言語の一つであり、多くの企業で活用されています。
今回は、オーストラリアの航空会社であるQantasがPythonを業務に活用している例を紹介します。
Qantasは、Pythonを大規模なデータ分析や自動化タスクに使用し、航空チケットの価格設定を最適化するシステムを構築しています。
また、Pythonを使用することで、開発時間を短縮し、エラーの回避にも役立っているとされています。
以下に、Qantasが公開しているPythonの一例を示します。
詳細内容
Qantasは、Pythonを多くの業務に活用しています。
その一つが、航空チケットの価格設定を最適化するためのシステムです。
このシステムでは、Pythonでデータ分析を行い、予測モデルを作成しています。
具体的には、航空チケットの販売履歴や予約数、需要の変化などのデータを収集し、PythonのライブラリであるPandasやNumPyを用いてデータを整理・加工します。
その後、機械学習アルゴリズムを使用して予測モデルを作成し、航空チケットの価格を最適化します。
また、Pythonを使用することで、自動化タスクを実現しています。
例えば、航空チケットの価格を更新するタスクは、手動で行うと労力がかかる上にミスも発生しやすいため、Pythonを使って自動化することで、開発時間を短縮したり、エラーを回避したりすることができます。
以下に、Qantasが公開しているPythonの一例を示します。
これは、機械学習ライブラリであるScikit-learnを用いた予測モデルの作成例です。
まず、必要なライブラリを読み込みます。
“`python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import linear_model
“`次に、CSVファイルからデータを読み込みます。
“`python
df = pd.read_csv(‘data.csv’)
“`ここで、data.csvは、過去の販売データが記録されたCSVファイルのことです。
データを確認したり、加工したりするための関数を定義します。
“`python
def preprocess_data(df):
# データの確認
print(df.head()) # 不要なカラムを削除
df.drop([‘id’, ‘date’], axis=1, inplace=True) # データの正規化
df = (df – df.mean()) / df.std() # 目的変数（価格）と説明変数（全てのカラム）を分ける
X = df.drop([‘price’], axis=1)
y = df[‘price’] return X, y
“`ここで、不要なカラムを削除することで、モデルの精度を上げています。
また、データの正規化によって、各カラムの平均値を0、標準偏差を1にすることで、データの分布を均一にし、モデルの精度を向上させることができます。
次に、データをトレーニング用とテスト用に分割します。
“`python
def split_data(X, y):
# 80%をトレーニング用、20%をテスト用に分割
split = int(len(X) * 0.8) X_train, X_test = X[:split], X[split:]
y_train, y_test = y[:split], y[split:] return X_train, X_test, y_train, y_test
“`ここでは、学習用データとテスト用データの比率を8:2に設定しています。
最後に、線形回帰モデルを作成して予測します。
“`python
def train_model(X_train, y_train, X_test, y_test):
# 線形回帰モデルを作成
regr = linear_model.LinearRegression() # モデルのトレーニング
regr.fit(X_train, y_train) # テスト用データを用いて価格を予測
y_pred = regr.predict(X_test) # 予測精度の計算
accuracy = regr.score(X_test, y_test) # 価格の予測結果をグラフ化
plt.scatter(y_test, y_pred, alpha=0.5)
plt.xlabel(‘Actual Price’)
plt.ylabel(‘Predicted Price’)
plt.title(‘Linear Regression Model’)
plt.show() return accuracy
“`ここでは、Scikit-learnのLinearRegressionを使用して線形回帰モデルを作成し、予測精度を計算しています。
また、予測結果をグラフにして可視化しています。
以上が、QantasがPythonを活用して作成した航空チケット価格最適化システムの一例です。
Pythonを使うことで、データ分析や自動化タスクをより効率的に行うことができ、企業の業務効率化に貢献しています。
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