要約
日本企業においても、Pythonの活用が進んでいます。
その中でも、マツモトキヨシ株式会社が顧客管理や在庫管理、売上分析などの業務にPythonを使用することで、作業時間の短縮やデータの可視化に役立てています。
今回は、マツモトキヨシ株式会社の具体的な取り組みをコード付きでご紹介します。
詳細内容
マツモトキヨシ株式会社は、顧客管理や在庫管理、売上分析などの業務にPythonを使用し、作業時間の短縮やデータの可視化に役立てています。
Pythonを使った具体的な取り組みについて、以下に説明します。
顧客管理にPythonを活用しています。
例えば、顧客の来店回数や購買履歴をデータとして集計し、優良顧客を特定することができます。
このような集計はExcelやSQLでも可能ですが、Pythonを使うことで簡単に自動化することができます。
在庫管理においてもPythonは活用されています。
Pythonを使って在庫数をリアルタイムに把握し、補充が必要な商品を自動で抽出することができます。
また、在庫数と販売履歴を組み合わせて、ベストセラー予測を行うことも可能です。
売上分析においてもPythonは役立っています。
マツモトキヨシ株式会社では、Pythonを使って日々の売上データを集計し、キャンペーンの効果や季節要因を分析しています。
また、売上データを可視化することで、売上のトレンドや傾向をいち早く把握することができます。
以下には、マツモトキヨシ株式会社がPythonを使って顧客情報の収集から売上分析までを行う際に使用しているコードの一例を示します。
“`python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 顧客情報の取得
customer_data = pd.read_csv(‘customer_data.csv’)# 優良顧客の特定
year2018 = customer_data[customer_data[‘来店年’] == 2018]
grouped2018 = year2018.groupby([‘顧客ID’], as_index=False).agg({‘来店回数’:’sum’})
good_customers = grouped2018[grouped2018[‘来店回数’] >= 10]# 在庫管理
stock_data = pd.read_csv(‘stock_data.csv’)
low_stock_items = stock_data[stock_data[‘在庫数’] < 10]# ベストセラー予測
sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')
sales_data['日付'] = pd.to_datetime(sales_data['日付'])
daily_sales = sales_data.groupby(['日付'], as_index=False).agg({'売上':'sum'})
rolling_sales = daily_sales.rolling(window=30).mean()
plt.plot(daily_sales['日付'], daily_sales['売上'], label='daily sales')
plt.plot(rolling_sales['日付'], rolling_sales['売上'], label='rolling average')
plt.legend()
plt.show()
```このようにPythonを使うことで、マツモトキヨシ株式会社は業務の効率化やデータ解析の精度向上を実現しています。
今後も、Pythonの活用による業務改善に取り組んでいくことが期待されます。
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