要約
Pythonは、日本でも広く利用されているプログラミング言語です。
日本企業でも、Pythonを活用して業務効率化やデータ分析などに取り組んでいるところが増えています。
今回は、その中でも日本のIT大手企業である「楽天株式会社」がPythonを活用している例をご紹介します。
詳細内容
楽天株式会社は、大規模なeコマースサイトを運営しており、そのサイトではPythonが幅広く活用されています。
以下に、その例をいくつか紹介します。
1. Webスクレイピング
楽天では、商品情報をスクレイピングするためにPythonのライブラリであるBeautiful Soupを使用しています。
商品情報をスクレイピングすることで、競合他社の価格や在庫を迅速に調査し、自社の価格や在庫状況に反映することができます。
以下は、Beautiful Soupを使用してHTMLページからテキストをスクレイピングする例です。
“`python
import requests
from bs4 import BeautifulSouppage = requests.get(“https://www.example.com”)
soup = BeautifulSoup(page.content, ‘html.parser’)
print(soup.get_text())
“`2. 機械学習
楽天では、機械学習を用いて、顧客の嗜好に合った商品をレコメンドすることにもPythonを活用しています。
Pythonの機械学習ライブラリであるScikit-learnを使用して、顧客の購買履歴や閲覧履歴を分析して、顧客の好みに合った商品を表示する仕組みを構築しています。
以下は、Scikit-learnを使用して、顧客の購買履歴を分析する例です。
“`python
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeansdata = pd.read_csv(“purchase_history.csv”)
kmeans = KMeans(n_clusters=5).fit(data)
print(kmeans.labels_)
“`3. 自然言語処理
楽天では、顧客からのフィードバックやレビューの分析にPythonの自然言語処理ライブラリであるNLTKを使用しています。
顧客のフィードバックを分析することで、商品の改善点や問題点を把握し、改善につなげているとされています。
以下は、NLTKを使用してテキストをトークン化する例です。
“`python
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenizetext = “This is a sample text.”
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)
“`以上のように、楽天株式会社はPythonを活用して、eコマースサイトの運営を支援しています。
Pythonは、Webスクレイピングや機械学習、自然言語処理などの分野で優れたツールとして利用されており、業務効率化やデータ分析に大きな貢献をしています。
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