⭐️【楽天】Pythonを活用したビッグデータ分析、AI技術開発、クローリングを解説!

python

概要

こんにちは、今回は日本企業がPythonを活用する例を紹介します。

最近ではPythonの人気が急速に高まっており、企業でもPythonを活用して業務効率化を図るケースが増えています。

そこで今回は、日本のIT企業である楽天株式会社がPythonを活用する例を紹介いたします。

楽天株式会社は、ECサイトやクレジットカード、旅行など多様な事業を展開しており、Pythonを使ってビッグデータを活用したマーケティングやAI技術の開発などに取り組んでいます。

それでは早速、楽天株式会社がPythonをどのように活用しているのか、見ていきましょう。

詳細内容

楽天株式会社がPythonを活用する例としては、主に以下の3つが挙げられます。

1. ビッグデータの分析
楽天株式会社は、ECサイトを運営しており、膨大な量の顧客データを収集しています。

これらのデータを活用するために、Pythonを使ったビッグデータの分析を行っています。

具体的には、PandasやNumPyなどのライブラリを用いて、データの前処理や可視化、分析を行っています。

例えば、以下のようなコードを用いて、購入履歴データの集計や抽出を行っています。

“`python
import pandas as pd# CSVファイルからデータを読み込み
df = pd.read_csv(“purchase_history.csv”)# 売上金額の合計を計算
total_sales_amount = df[“price”].sum()# 商品ごとの販売個数を集計
sales_by_product = df.groupby(“product_name”).count()[“id”]# 特定の商品の購入履歴を抽出
product_history = df.query(“product_name == ‘A'”)“`2. AI技術の開発
楽天株式会社は、AI技術を活用した機能やサービスを提供しています。

Pythonを用いて、自然言語処理や機械学習などのAI技術の開発を行っています。

例えば、以下のようなコードを用いて、テキストデータの前処理や解析を行っています。

“`python
import MeCab# MeCabを用いて、日本語の形態素解析を行う
tagger = MeCab.Tagger()
text = “これはサンプルの文章です。


node = tagger.parseToNode(text)# 名詞のみを抽出する
nouns = []
while node:
if node.feature.startswith(“名詞”):
nouns.append(node.surface)
node = node.next
“`3. クローリング
楽天株式会社は、ECサイトや旅行サイトなどを運営しています。

Pythonを用いて、このようなウェブサイトからデータを収集するためのクローリングを行っています。

例えば、以下のようなコードを用いて、スクレイピングを行っています。

“`python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup# URLを指定して、HTMLを取得
url = “https://example.com/”
response = requests.get(url)
html = response.content# BeautifulSoupを用いて、HTMLを解析
soup = BeautifulSoup(html, “html.parser”)# 特定の要素を抽出する
title_element = soup.find(“h1”)
title_text = title_element.text
“`以上のように、楽天株式会社ではPythonを様々な分野で活用しています。

ビッグデータの分析やAI技術の開発、クローリングなど、様々な業務にPythonが役立っています。

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