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Pixivは、Pythonを活用して、クローリングや機械学習、ウェブアプリケーションの開発を行っています。開発効率やデータ解析の精度を高めることができ、多面的な活用が期待されます。

イオン株式会社がPythonを使って商品の需要予測モデルを開発し、生産と在庫管理を改善した事例を紹介。ニューラルネットワークモデルにより、製品生産のロットサイズを調整し、無駄な在庫を削減。高い水準のプログラミング言語であるPythonを使用し、開発チームが迅速かつ正確に予測モデルを開発。

「Weathernews Touch」はPythonを使用して天気情報を収集、処理し、最新の天気情報を提供するアプリです。API取得、データ処理、GUI作成など、様々な要素がありますが、Pythonの豊富なライブラリを使用することで効率的に開発することができます。本文では、API取得やデータ処理の方法などについて説明しています。

三菱UFJフィナンシャル・グループがPythonを使用して貸借対照表を作成する方法について説明しています。Pythonは、大量のデータを処理するために最適な言語であり、正確で高速なデータ処理を実現します。Pythonを用いることで、企業の財務状況を正確に把握することができます。この記事では、Pythonによる貸借対照表の読み込みと加工方法について詳しく説明されています。

株式会社キーエンスが、Pythonを工場やラインの生産管理に活用する方法と、品質管理にPythonを使って効率化を図る方法を紹介しています。Pythonの活用により生産効率や品質改善が実現できるため、製造業界におけるPythonの活用事例を知りたい方には役立つ内容です。

サイバーエージェントが開発したPythonベースの自動化ツール「Shunyata」。膨大なサーバー構成変更を効率化し、設定ファイル・パッケージ管理や自動設定、履歴管理などの機能を持つ。Fabricを使い、リモート接続も可能。本記事ではその概要を紹介する。

ラズベリーパイを使用した品質管理システムの一例として、センサーデータを収集・解析するPythonコードを紹介。センサーから得られたデータをPandasで処理し、品質管理の異常検知を行い、不良品のリカバーに役立てる。外部システムにデータをJSON形式で送信する。IPアドレスやポート番号などを設定すれば、ラズベリーパイ上で実行可能。ただし、改良が必要な部分もあり、あくまで一例として参考にすること。

SIGNATEは、Pythonを中心とした機械学習やデータ分析を提供するプラットフォームです。AIコンペティションを通じて、参加者は、高度なスキルを培い、技術的成長を遂げることができます。この記事では、SIGNATEで開催されている「グラフ祭り」というコンペティションに焦点を当て、Pythonを使用したグラフデータ分析を行うためのスクリプト例を紹介しています。

ZOZOがPythonを使って顧客の購買履歴データを収集、整理して分析している方法について説明。WebスクレイピングやPandas等のデータ解析ライブラリ、機械学習を活用し、商品レコメンド等の個別サービス提供にも繋がっている。データの扱いについての配慮も説明されている。コード例も示されている。

NTTコミュニケーションズが開発したpythonによる品質管理システムについて解説しています。品質データの分析や可視化による問題の早期発見や迅速な対応が可能となり、顧客満足度の向上につながっていることを紹介しています。