マーケティングに活かせるPythonライブラリ PyConJP 2014

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ⴓ匿ًصُ٦⢽䔲爡ذٝفٖ 分析対象分析手法例顧客ユーザークラスタリング RFM分析・ロイヤルカスタマー分析商圏商圏・出店分析商品商品間アソシエーション分析時系列分析 / 需要・売上予測 35 季節性分析広告マイクロコンバージョン分析クリエイティブ最適化アトリビューション分析

1Z$PO+1ذ٦و ˑ1ZUIPOדⱄ涪鋅˒ 3FEJTDPWFSXJUI1ZUIPO 36

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QFSNVUBUJPOT갫⴨ from itertools import permutations ! d = ['A', 'B', 'C'] ! for v in permutations(d) print(v) 40

$PVOUFS from collections import Counter ! d = ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C'] ! for w, c in Counter(d).items() print('{0}が{1}個'.format(w, c)) 41

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TUBUJTUJDTNPEVMF ˖ 1ZUIPOַ׵垥彊䵧鯹ׁ׸׋窟鎘欽ٌآُ٦ٕ ˖ 䎂㖱ծ⚥㣛⦼ծⴓ侔זו♧菙涸ז 窟鎘䞔㜠ך《䖤ח⢪ֲ ˖ IUUQTEPDTQZUIPOPSHMJCSBSZ TUBUJTUJDTIUNM 43

TUBUJTUJDTNPEVMF ˖ NFBO ˖ NFEJBO ˖ QTUEFW 44

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! أ٦ػ٦ךغأ؛حزך؎ً٦آ 人買った物 Aさんパン、バター Bさんパン、ジュース、サラダ Cさんサラダ、玉子 Dさんバター、パン、ジュース 49

人買った物 Aさんパン、バター Bさんパン、ジュース、サラダ Cさんサラダ、玉子 Dさんバター、パン、ジュース 50

! &$؟؎ز飑顠ؚٗر٦ة 決済ID ユーザーID 買った物金額日付 110 user_A パン140 2014-09-12 110 user_A バター210 2014-09-12 111 user_B サラダ398 2014-09-12 111 user_B 玉子200 2014-09-12 51

Ⱏ饯䚍ך䭷垥 52

Ⱏ饯걼䏝 |X Y | ㉀ㅷ9ה:׾⚕倯顠׏׋➂ך侧 53

data = (('A', 'i1'), ('A', 'i2'), ('B', 'i1')) ! inverted_dict = defaultdict(set) ! for row in data: user = row[0] item = row[1] inverted_dict[item].add(user) 54 買った人買われたもの A i1 A i2 B i1 買われたもの買った人(達) i1 A, B i2 A

dict((k, len(v)) for k, v in inverted_dict.items()) 55 買われたもの買った人(達) i1 A, B i2 A 買われたもの買った人数 i1 2 i2 1

len(x.intersection(y)) 56 買われたもの買った人(達) i1 A, B i2 A |X Y | 一緒に買われたもの人数 i1とi2 1

Jaccard = |X Y | |X [ Y | 57 Dice = 2⇥|X Y | |X| + |Y | Simpson = |X Y | min (|X| , |Y |)

ٖ؝ًٝر٦ءّٝח 欽ְ׵׸׷䭷垥 58

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63 : Ⰻ⡤ 9 9͂: 9:ך$POEFODFכ :כⰋ⡤ך

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遤⴨ךㄤ import numpy as np ! x = np.array([[1, 2], [1, 3]]) y = np.array([[3, 2], [2, 1]]) ! x + y 74

遤⴨ך琎 import numpy as np ! x = np.array([[1, 2], [1, 3]]) y = np.array([[3, 2], [2, 1]]) ! x.dot(y) 75

遤⴨ךأؕٓ٦⦓ import numpy as np ! x = np.array([[1, 2], [1, 3]]) ! x * 3 76

遤⴨ך鯄縧 import numpy as np ! x = np.array([[1, 2], [1, 3]]) ! x.T 77

/VN1Zד⨉䊴⦼鎘皾 78

/VN1Zד⨉䊴⦼鎘皾 # 要点のみ抜粋 50 + 10 * (score - np.average(a)) / np.std(a) 79

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QBOEBTדر٦ة乼⡲ ˖ SFBE@DTW ˖ IFBEUBJM ˖ NFSHF ˖ EFTDSJCF 82

ر٦ة乼⡲ import pandas ! # CSVファイルの読み込み df = pandas.read_csv('../sample3.csv') ! # 先頭から3行 df.head(3) ! # 末尾から2行 df.tail(2) 83

㛇劤窟鎘ꆀך♧鿇 from pandas import DataFrame ! x = [1, 2, 4, 4, 5, 10] df = DataFrame(x) df.describe() DPVOU NFBO TUE NJO 84 NBY

،اءؒ٦ءّٝⴓ匿 䖓קו 85

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4DJ1Zהכ ˖ 넝䏝ז猰㷕鎘皾ٓ؎ـٓٔ ˖ 窟鎘ծ騃ꨄ鎘皾ַ׵䎗⡦㷕涸㢌䳔FUD 87

4DJ1Zד騃ꨄ鎘皾 ˖ TQBUJBMEJTUBODFFVDMJEFBO ˖ TQBUJBMEJTUBODFDPTJOF ˖ TQBUJBMEJTUBODFNBIBMBOPCJT 88

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✲⵸،ٝ؛٦زךⴓ匿穠卓 92

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TDJLJUMFBSOהو٦؛ذ؍ؚٝ 手法の例適応できる分析の例 SVM 時系列分析/需要予測クラスタリング顧客分析、 97 商品カテゴリ分析決定木ロイヤルカスタマー分析ロジスティック回帰商圏・出店分析季節性分析

TDJLJUMFBSOד,.FBOT GSPNTLMFBSODMVTUFSJNQPSU,.FBOT 銲挿ך׫䫙磏 LN,.FBOT O@DMVTUFST LNU EBUB ! GPSMBCFMJOLNMBCFMT@ QSJOU MBCFM 98

TDJLJUMFBSOך,.FBOT"MHPSJUIN酡駈 ˖ 騃ꨄ鎘皾כِ٦ؙٔحس騃ꨄ IUUQTHJUIVCDPNTDJLJUMFBSOTDJLJUMFBSOCMPCNBTUFSTLMFBSO DMVTUFSL@NFBOT@QZ ˖ LNFBOT

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5IF"EWBOUBHFTPG$BSFGVM4FFEJOH IUUQJMQVCTTUBOGPSEFEVQEG ˖ 8FC4DBMF,.FBOT$MVTUFSJOH IUUQXXXFFDTUVGUTFEV_ETDVMMFZQBQFSTGBTULNFBOTQEG ˖ 5VUPSJBMTQBOEBT IUUQQBOEBTQZEBUBPSHQBOEBTEPDTTUBCMFUVUPSJBMTIUNM ˖ 6TFS(VJEFTDJLJUMFBSO IUUQTDJLJUMFBSOPSHTUBCMFVTFS@HVJEFIUNM ˖ ذؙظٗآ٦吳䒭⠓爡"-#&35 IUUQXXXBMCFSUDPKQUFDIOPMPHZ 108

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マーケティングに活かせるPythonライブラリ PyConJP 2014

by Takahiro Ikeuchi , System Development & Consulting at ALBERT Inc,

on Sep 14, 2014

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