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第8回　アソシエーション分析2
ID-POSデータを使った分析

ExcelによるID-POSデータ(お菓子の実データ)分析

｢バスケット分析｣では､｢併売数｣を求めることが重要です｡しかし､とても手間がかかり､ これは10枚のレシート分析を行った時に､すでに理解いただけたかと思います｡
ID-POSの実データの場合も､前回行った10枚のレシートを分析した時と同じ操作を行うと分析が可能です｡
これまではExcel2013を使用してきましたが､Excel2016を使うと､｢併売数｣を求める操作は少々複雑ですが､多くの商品の｢併売数｣を一度に求めることが可能です｡今回は､その方法を紹介します｡
使用するデータは､前に使用したお菓子のID-POSデータで､すでにExcelへ展開してあるとして､売れ筋30商品の併売のクロス表を作成します｡

アソシエーション分析の仕方を動画で紹介しています｡
項目ごとにご覧いただく方法と､まとめてご覧いただく方法がございます｡

【項目ごとにご覧いただく場合】
ご覧になりたい項目をクリックすると､別ウィンドウで動画が再生されます｡

【まとめてご覧になる場合】
画像の[>]をクリックしてください｡
※動画で紹介している操作などの詳細については､以下をお読みください｡

売れ筋30商品が含まれるID-POSデータの抽出

  • 表内のセルをクリックし､次の操作を行います｡
    • [挿入]タブ→[テーブル]グループ→[ピボットテーブル]をクリック
    • [ピボットテーブルの作成]ダイアログボックスの＜OK＞ボタンをクリック
      (新規のワークシートにピボットテーブルを作成します)
  • [ピボットテーブルのフィールド]の次の項目を各ボックスにドラッグします｡
    • [商品名]を[行]ボックスにドラッグ
    • [点数]を[Σ値]ボックスへドラッグ
    ｢点数｣が｢合計｣になっていることを確認します｡｢合計｣になっていない場合は､＜▼＞ボタンをクリックし､[値フィールドの設定]から｢合計｣に修正します｡
  • [行ラベル]の右にある＜▼＞ボタンをクリックし､[値フィルター]→[トップテン]をクリックします｡
  • [トップテンフィルター(商品名)]ダイアログボックスが表示されますので､下図のように設定し､＜OK＞ボタンをクリックします｡
  • 売上点数の多い30商品が表示されますので､30商品すべてを選択します｡
  • 選択した所を右クリックし､プルダウンメニューから[フィルター]→[選択した項目のみを保持]をクリックします｡
  • ピボットテーブルの｢総計｣の値｢122800｣をダブルクリックすると､絞り込んだ30商品のID-POSデータが得られます(下図のようにテーブルとして表示されます)｡

売れ筋30商品のバスケットデータの作成

  • 表示されたテーブルの[データ]タブ→[データの取得と変換]グループ→[テーブルまたは範囲から]をクリックすると[クエリエディタ]が起動し､次のような画面が表示されます｡
  • ｢売上KEY｣を選択し､[変換]タブ→[データ型]→[テキスト]をクリックします｡
  • [列タイプの変更]ダイアログボックスの＜現在のものを置換＞ボタンをクリックします(テーブル自体は変化なし)｡
  • ｢売上KEY｣､｢商品KEY｣､｢商品名｣以外の列を選択し､[ホーム]タブ→[列の削除]をクリックします｡
  • 3つの項目以外が削除されたら､画面右側の[クエリの設定]で､[プロパティ]の[名前]に｢売れ筋30バスケット｣と入力します｡
  • 列名で｢売上KEY｣が表示されている箇所の右にある＜▼＞ボタンをクリックし､プルダウンメニューから[昇順で並べ替え]をクリックします｡
  • [ホーム]タブ→[閉じる]グループ→[閉じて読み込み]をクリックします｡
    クエリエディタが終了し､新しいシートにデータが表示されます｡

売れ筋30商品の併売データの作成

  • [クエリツール]の[クエリ]タブ→[結合]をクリックすると[マージ]ダイアログボックスが表示されます｡
  • 上下とも＜▼＞ボタンをクリックし､[売れ筋30バスケット]を選択します｡
    上下とも同じ表示になっていることを確認し､それぞれの[売上KEY]列を選択して＜OK＞ボタンをクリックします｡
  • [クエリエディタ]が起動し､｢売れ筋30バスケット｣のデータが表示されます｡
    ｢売上KEY｣､｢商品KEY｣､｢商品名｣以外に｢売れ筋30バスケット｣が一番右に表示されます｡
    列名[売れ筋30バスケット]の右にある＜▼＞ボタンをクリックし､プルダウンメニューから[商品KEY]､[商品名]をチェックし､＜OK＞ボタンをクリックします｡
  • ｢売れ筋30バスケット｣に代わり､｢売れ筋30バスケット.商品KEY｣､｢売れ筋30バスケット.商品名｣が追加されます｡
    • 追加されたのを確認した後､テーブルの右に表示されている[クエリの設定]の[プロパティ]の[名前]に｢売れ筋30併売｣と入力
    • [クエリエディタ]の[列の追加]タブ→[全体]グループ→[条件列]をクリック
  • [条件列の追加]ダイアログボックスが表示されます｡
    次のように指定して＜OK＞ボタンをクリックします｡
    [指定する内容]
    • [新しい列名]に｢フィルタ｣と入力
    • [条件]各項目の＜▼＞ボタンをクリックして次のように選択
      ・列名：商品名
      ・演算子：指定の値と等しくない
      ・値：売れ筋30バスケット.商品
      ・出力：ピボット対象データ
    • [それ以外の場合]に｢null｣を選択
  • [フィルタ]列が追加されたテーブルが表示されますので､[ホーム]タブ→[閉じる]グループ→[閉じて読み込む]をクリックします｡
  • クエリエディタが終了し､新しいシートにデータが表示されます｡

売れ筋30商品の併売クロス表の作成

  • 新しくできたシートに対し､[挿入]タブ→[テーブル]グループ→[ピボットテーブル]をクリックします｡
  • [ピボットテーブルの作成]ダイアログボックスの＜OK＞ボタンをクリックします｡
  • [ピボットテーブルのフィールド]の項目を次のように設定します｡
    • [フィルター]を[フィルター]ボックスにドラッグ
    • [商品名]を[行]ボックスにドラッグ
    • [売れ筋30バスケット.商品名]を[列]ボックスにドラッグ
    • [売上KEY]を[Σ値]ボックスへドラッグ
    • [売上KEY]は[個数]になっていることを確認します｡
    [個数]になっていない場合は､[値フィールドの設定]から[個数]に修正します｡
  • ピボットテーブルの[フィルター]横の＜▼＞ボタン((すべて)が表示されている)をクリックし､[ピボット対象データ]にだけチェックを入れます｡

    これで売れ筋30商品の併売クロス表ができました｡
    しかし､｢表頭｣の｢商品名｣が横に長いため､見難くなっています｡
    見やすくするために､レイアウトを変更します｡

  • ｢表頭｣の｢商品名｣のセルを全て選択し､[ホーム]タブ→[セル]グループ→[書式]をクリックし､プルダウンメニューから[セルの書式設定]をクリックします｡
  • [セルの書式設定]ダイアログボックスの[配置]タブをクリックして[方向]の縦書きの[文字列]をクリックし､＜OK＞ボタンをクリックします｡これで完成です｡

Excelの限界

このようにExcelを使用することで｢売れ筋30商品｣の｢併売クロス表｣ができました｡ ｢売上KEY｣と｢売れ筋30商品｣のデータからピボットテーブルを利用して､各商品の売上点数が分かります｡ ｢売上KEY｣からレシート枚数が分かりました｡ これらを使用すると｢支持度｣､｢信頼度｣､｢リフト値｣を計算することができます｡

しかし､実際に計算する場合は､データの並べ方を工夫して計算しなければなりません｡
また､操作も煩雑になります｡さらにでき上がった結果を見やすくすることも必要で､Excelで処理するには無理があります｡

今回使用したID-POSデータは､4店舗の半年分のお菓子のデータで80万件強ありますが､1年分､あるいは全商品を対象としたデータとなると､あっという間に100万件を超えてしまいます｡ Excelでは､このような100万件を超えるようなデータは扱うことができません｡

Microsoftでは､このような問題を解決するために｢アソシエーション分析｣も含めたデータマイニングツールを提供しています｡ これを利用すると､データのモデル化から実際の分析までが行えます｡ 非常に良いツールではあるのですが､SQL Serverが必要となり､デスクトップパソコン単体では分析が行えません｡ さらに､SQL Serverを使用する場合は､費用が発生する可能性もあります｡

デスクトップパソコン単体で分析ができ､かつ費用が発生しないツールとしてゼッタテクノロジー株式会社が販売している｢Adam-WebOLAP plus Report｣という製品がデスクトップパソコン単体で利用可能です｡
無償版も用意しており､これを使用してみたところ実務上問題なく分析が行えました｡

Adam-WebOLAPを使ったID-POSデータの分析方法については､書籍｢Excelから始めるビッグデータ分析(https://goo.gl/UYBgW2)｣で紹介しています｡


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未来を作る意思決定に。新世代統計集計システム【Z-Adam】　
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