タグ別アーカイブ: グループ化

【分析】RFM分析の「F」を集計する

RFM分析は顧客を3つの指標で分類して、顧客別に施策を講じる手法です

Recency  いつ?、Frequency  頻度?、Monetary  いくら?

今回は、上のFrequencyを顧客別に集計する方法を解説させて頂きます

 このFrequencyとは、データ内に出現する「顧客ID別の出現回数」のことです

まず何故、このFrequency/頻度を分析するかという話しをしたいと思います

 例として同期間内の注文頻度が10回で注文総額が10万円の顧客グループと、注文頻度が1回で注文総額が10万円の顧客グループを比較して考えて見ましょう

平均注文金額は前者が1万円であり、後者は10万円となります

両グループとも、同期間内の注文総額は一緒です

 ですが注文単価が違うことから、注文に含まれる商品の単価も注文の仕方も違う可能性が高いです

 加えて、後者は期間限定の「値引き商品」をまとめて購入している可能性も高いです

つまり「頻度」を抽出することにより、顧客の注文行動における特性を炙り出せるのです

今回の使用データと行いたいこと

今回の解説で使用するデータは、次の画像の注文データです

使用データ

注文データは、注文日が2021年1月から3月までの期間で集計されています

このデータから顧客ID別に、注文頻度を抽出します

例えば、上の画像にある顧客ID「C00564」の顧客ならば2回と抽出できるようにします

頻度の集計

解説は元データをPower Queryエディタで開くところからはじめます

こちらの集計処理は、過去の記事でも紹介したグループ化により一瞬で終了します

まずは「ホーム」タブの「グループ化」をクリックします

するとグループ化・画面が開くので、次の画像のように各項目を設定します

グループ化項目:顧客IDの列

新しい列名:頻度

操作:行数のカウント

この上記の設定により、顧客ID別にIDの登場頻度が集計されます

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: image-22.png

<まとめ>

 今回はRecency  いつ?、Frequency  頻度?、Monetary  いくら?の内、Frequencyを集計しました

グループ化の機能を使えば、簡単に頻度も集計できます

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: 頻度_画像.png

グループ化機能は分析を行う上では欠かせない機能です

実際に手を動かして実践的に活用できるようになりましょう

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M言語に慣れる_10回目~グループ毎に連番作成~

【M言語は難しくない】今回はデータをグループ化した際に、1から始まる連番をグループ毎に作成する方法について解説します。この処理の仕方を覚えると、エクセルの使い方の幅が広がります

コードの採番や顧客の2回目のリピート状況把握など、使いみちは沢山あります!

しかも知られざるグループ化機能を使えば、1つのM関数を入力するだけでできてしまいます

まさに魔法です

ぜひ、実際に手を動かしてこの魔法を体験してください!

目次

今回のポイント

今回の使用データ

グループ化の実施

M関数の入力

<まとめ>

今回のポイント

今回のポイントは2つあります

グループ化

グループ化する際に、よく選択される操作は「合計」などです

今回は「すべての行」という操作を選択します

 この「すべての行」を選択して操作を行うと、グループ毎テーブルが作成されます

M関数作成

連番は「列の追加」タブの「インデックス列」のメニューから、クリック操作で簡単に作成できます

 今回は、既存のメニューは使用せず、カスタム列の作成画面から「Table.AddIndexColumn」というM関数を使用して「連番」を作成します

 M関数で作成することで、ポイントの1点目で作成されたグループ毎のテーブルを、関数の引数として指定できるようになります

今回の使用データ

今回は下の画像にあるデータの「部門」列をグループ化します

グループ化した後は、グループ毎に連番を振ります

以下が実際に使用するサンプルデータです

以降は有料ページ/課金サービスへ

【M言語に慣れる】_14回目_複数行を1つのセルにまとめる

【M言語は難しくない】今回は複数行に拡散している値を、次のGIF画像のように「記号」をつなぎ目にして、1つのセルにまとめます

目次

今回のポイント

今回使用するデータ

グループ化の実施

カスタム列の追加

<まとめ>

今回のポイント

今回のポイントは2つあります

1つ目は過去記事で紹介した「すべての行」によるグループ化です

この「すべての行」によるグループ化により、グループ別にテーブルを作成します

2つ目はリストの「値の抽出 / 1つのセルにリスト化」機能の活用です

こちらは、実際の例で見てみましょう!

空のクエリで次の画像のように、2つのリストを作成したとします

上の画像のリストを一旦、テーブル化した後、黄色に印を付けた「展開マーク」をクリックをすると「値を抽出する」が選択できます

上のGIF画像のように「値を抽出する」を選択した後は、リストの「区切り記号」を指定できます

「区切り記号」を指定した後は、下の画像のように1つのセルにリストの値が出力されます

今回使用するデータ

今回使用するデータは、次の画像のデータです

名前の列をグループ化し、グループ毎に「商品列に含まれる商品」を1つのセルに出力します

グループ化の実施

今回の解説は、使用データをエディタで開くところから始めます

上の画像にて、黄色の印を付けた「グループ化」をクリックします

なお、事前に「注文日」の列は削除しておきます

グループ化の内容は次の画像のように指定します

・グループ化項目:名前の列をグループ化します

・新しい列名:詳細

・操作:前述のように「すべての行」を指定します

・列:空欄のままでOKです

上記のように指定してOKボタンを押すと、エディタ画面は次のようになります

グループ化された名前毎に、テーブルが作成されています

次はグループ毎に、上の画像の商品列の内容をリスト化します

カスタム列の追加

前述のグループ毎にリスト化するには、カスタム列・作成画面を開くところから始めます

カスタム列・作成画面で、次の画面のように詳細列を指定すると、過去の記事の通りグループ毎にテーブルが作成されます

次の画像の「詳細.1」列が、上の画像から出力されたカスタム列の内容です

今回はテーブルではなく、各テーブル内の商品リストを出力します

リストを出力するには、カスタム列・作成画面にて次の画像のようにリストになる列を加えます

これで、商品リストが各テーブル毎に出力されます

各リストにカーソルをあてると「リストの中味」が次の画像のように見れます

こちらを前述の「今回のポイント」にて紹介したように、「展開マーク」をクリックし、「値を抽出する」から1つのセルにリストを出力します

値を抽出する」をクリックした後は次の画像のように、値を区切る記号を指定する画面が出てきますので、そちらで「記号」を指定してください

記号を指定したら、次の画像のようにグループ毎に1つのセルにリストが出力されています

<まとめ>

今回は複数の行の内容を、1つのセルに出力する方法を解説しました

 ポイントは2つあり、まず1つ目はグループ化において「すべての行」を指定することです

 この「すべての行」を指定すると、グループ毎にテーブルが作成されます

 グループ毎にテーブルを作成したら、「カスタム列・作成画面」にて各テーブルからリストを作成しておきます

 2つ目のポイントは、各リストの内容を「値を抽出する」機能にて1つのセルにリストを出力することです

今回紹介した方法は、それほど使用頻度は高くないと思います

 ただ、今回の内容は、M言語の重要概念であるテーブルとリストを体感するのにいい内容だったと思います

 特にグループ化において、「すべての行」を指定してグループ毎にテーブルを作成するパターンは色々と応用できそうです!

ぜひ、実際に手を動かしてみて試してみてください

記事を最後まで見て頂き誠にありがとうございました

参考までに今回使用したファイルを添付します

次回は、M関数のText関数について2つ事例を紹介します

https://analytic-vba.com/power-query/m-code/begin-text-function/
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【分析作業用】グループ毎の平均と個の平均の差を自動集計する方法

 Power Queryでは過去の記事で紹介したように、簡単にグループ化して数字を集計することができます。但し、グループ化した際には、元データの1部の列は非表示になります。

 実は、グループ化には「すべての行」というオプションがあり、こちらのオプションを選択すると「グループ化した数字」と「グループ化していない数字」を並列表示できます

 今回は更に、並列に表示した数字間で差(「グループ毎の平均」-「個の平均」)を集計します

この差とはつまり数字のバラツキです

バラツキを自動抽出することで、数字の分析に役立てるようにします

では今回、解説に使用する元データとアウトプットする内容について解説します

次の画像の画像は今回使用するデータです

こちらのデータからクエリを作成し、エクセルシートに次のように出力します

①グループ平均

グループ化により、部門ごとの平均給料を集計します

②すべての行

①の部門ごとの数字と並行して、元のデータ(個)を表示します

③差

②の個の数字から①のグループ平均の数字の差を集計します

 

上記の①~③で今回のアウトプットの内容について解説しました

では、①~③の順に詳細な解説を行っていきます

①グループ平均

こちらは過去の記事で既に解説した内容になります

①では部門毎に、給料の平均額を計算します

つまり、グループ化する項目は「部門」、集計する項目は「給料」になります

上の画像のように、元のデータをテーブル化して、Power Querエディタ(以降、エディタ)を開いた後、ホームタブから「グループ化」をクリックします

「グループ化」をクリックした後に、上の画像の画面が開きますので、こちらで4つの項目を指定します

・グループ化する項目➡部門

・新しい列名➡給料・部門平均

・操作➡平均

・列(集計する列)⇒給料

上記の4つの項目を指定して、OKボタンを押すと次の画像の画面のようにグループ毎の平均値が集計されます

②すべての行

①で行ったステップに修正を加えて、元のデータの個々の数字を表示します

まずは、①で行ったステップの右横のマークをクリックします

上のGIF画像内で開いた「グループ化」画面で再度、グループ化条件を設定します

まずは、下の画像の画面上の「詳細設定」を指定します

上の画像のように「詳細設定」を指定すると、下の画像の下にある黄色の箇所のように「集計の追加」を行えるようになります

こちらの「集計の追加」をクリックすると新しい列名が指定できるようになります

次に、追加された新しい列の「操作」にて、下の画像のように「すべての行」を指定します

ちなみに、下の図の右にある、本来は集計する列を指定する箇所は「ブランク」のままでいいです

では、新しい列名を上の画像のように指定したところで、OKボタンをクリックします

すると、上のGIF画像のように新たな列が追加されます

次に、上の画像の右上にある「黄色の箇所」のマークをクリックします

すると、上の画像の画面が開きますので、こちらで黄色の箇所を設定します

・氏名➡チェック

・給料➡チェック

・元の列名をプレフィックスとして使用します➡チェックを外す

上の3つを指定したら、画面右下のOKボタンをクリックします

すると、上のグループGIF画像のように「氏名」と「給料」の列が右横に展開します

これで、①で「グループ化した項目」と「個々の元データ」が並列で表示されるようになりました

③差

上の②で 、①で「グループ化した項目」と「個々の元データ」が並列で表示されるようになりましたので、互いの差を計算します

計算式は下のようになります

ⅰ)個々の元データ <マイナス> ⅱ)グループ化した項目

実は上の式がとても重要です

差の計算は下の画像の画面で行うのですが、計算対象となる列指定の順番が重要です

計算式の左からⅰ)⇒ⅱ)の順番で列を指定します

列の指定はCtrlキーで行います

仮に、ⅱ)からⅰ)の順番で列指定をすると「ⅱ)⁻ⅰ)」の計算式で差が計算されます

が集計できたところで、エクセルシートに読込むのですが、その前に2つ処理を行います

まず、2つの列の「列名」を下の図のように修正します

次に、グループの平均を集計した列の数字を丸めておきます

では、2つの処理を行ったので、エクセルシートに次の画面から「読込先」を指定して読み込み処理を行います

次のGIF画像が実際に「読込処理」を行った時の画像です

<まとめ>

 今回は、過去に解説したグループ化を更に踏み込んで、個々の元データも並列で表示する方法を解説しました

 個々の元データを表示するには、グループ化を設定する画面で「すべての行」を指定します

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: image-261.png

 更に、個々の元データを表示した後は、グループの平均と個々の元データの差を自動集計しました

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: Difference.gif

個々の平均との差分を集計するだけでも、数字全体の特徴は掴みやすくなります

 仮に、Power Queryを使用しないで集計しようとすれば、ピボットテーブルやエクセル関数を組み合わせて処理を行わねばなりません

 このブログでは今後、Power Queryを分析作業に直接役に立つような手法も発信していきますので、よろしくお願いします!

長文を最後まで読んでくださり、誠にありがとうございました

参考までに今回使用したデータを添付します

アイコン

差の集計 23.13 KB 15 downloads

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グループ化1~中級編11回目~

こんにちは、Excellent仕事術ガッツ鶴岡です

前回は、Power Queryのエディター画面(Power Query Editor)にて条件列とインデックス列を作成しました

今回は前回の「列の追加タブ」ではなく、「HOME」タブにてデータのグループ化に取り組みます

ここで言うグループ化とは、単にデータをグループに分けるだけでなく、データをある切り口でグループ化した上で、グループ毎に合計金額などを集計することです

このグループ化の処理が行えると、関数の入力もピボットテーブルの利用もないので、数字の集計処理が格段に早くなります

グループ化はスマホのように直感的に行えるようになっていますので、ぜひサンプルファイルを使用して実際に試してみてください

Power-Query-Editor
グループ化

今回、サンプルに使用するデータに5列あり、列の構成はⅰ)年度別、ⅱ)製品別、且つ、ⅲ)Region、ⅳ)地域、a:売上金額となっています

使用データ

このデータをグループ化して、ⅱ)製品別のa:売上金額を集計します

使用データ

1.エディターを開く

①「テーブルまたは範囲から」をクリック

データ上にカーソルを置き、、「テーブルまたは範囲から」をクリックします

②エディターが開く

今回は、既にテーブル化してあるので、①の操作でそのままエディターが開きます

2.グループ化

グループ化の処理は、前述したようにエディター内のHOMEタブで行います

①グループ化をクリック

グループ化

②グループ化設定 ⇒ OKボタン

今回は、前述のようにグループ化するのは「製品別列」、合計するのは「売上金額列」になります

グループ化画面にて最初に設定するのは、グループ化する列です

グループ化する対象列は▼マークをクリックすると選択できるようになります

後は、画面の表示に従って設定しています

グループ化する列を設定したら、画面下の3項目を設定します

グループ化・設定

「新しい列名」については、今回は「製品別・売上金額」としました

「操作」では、合計や平均などの集計方法を選択できます

今回は「合計」を集計方法として選択します

最後は集計対象の列、「売上金額」を指定します

指定が終わり、OKボタンを押せば、以下のようにグループ化が行われています

グループ化・結果

<まとめ>

今回は、エディター画面でグループ毎に合計金額を集計する方法について解説しました

記事の冒頭でグループ化は「スマホのように直感的に行える」と述べました

グループ化設定する項目の位置については、集計する対象の列と混同しやすいので、この点だけは注意が必要です

まず最初に設定するのが、グループ化する列です

そして、一番最後に設定するのが「集計する対象の列」となります

今回の解説は以上です

次回は、グループ化・機能を更に有効活用するためにピボットテーブルと連携します

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複数条件でグループ化~中級編12回目~

前回はPower Queryのグループ化機能により、グループ毎に合計金額を集計しました

 今回は前回の内容を活かしながら、グループ化の切り口を複数指定できるようにしましょう!

 実質的には、ピボットテーブルでグループを複数階層化するのと同じことが行えるようになります

グループ化詳細
今回のアウトプット

では、ポイントの解説から始めましょう!

●今回のポイント

A.グループ化指定

今回はグループ化の出力指定を、基本ではなく「詳細設定」にて指定します

パワークエリ-グループ化詳細
詳細設定

指定方法を詳細設定に指定することで、グループ化切り口を追加できるようになります

後の指定方法については、前回の基本設定と同じです

B.ステップ修正

中級編8回目で解説をしましたが、Power Queryでは「やり直し操作」はステップ管理画面にて行います

ステップ管理画面

なお今回は、前回の集計結果がエクセルシートに読込まれた状態からグループ化処理を行います

ですので、クエリー編集⇒エディター画面を開く⇒ステップ管理⇔ステップ修正の流れになります

さて、

ポイントを2点確認したところで、詳細な解説を始めましょう!

下のファイルは前回の集計結果をシートに読込んだ状態になっていますので、ぜひこちらをご活用ください

クエリー編集

クエリーを右クリックし、編集をクリックします

クエリー編集

もし、クエリ―画面が表示されていない場合には、以下の画面を操作してください

クエリ表示

ステップ変更

開いたエディター画面にて、前回グループ化を行ったステップを変更します

パワークエリ・ステップ修正
ステップ修正

するとグループ化画面を修正できるようになります

詳細設定およびグループ化の追加

グループ化画面にて、基本ではなく「詳細設定」を選択しましょう!

グループ化設定

そして、「グループ化の追加」ボタンを押すと、グループ化の切り口を2つ選択できるようになります

グループ化切り口追加

グループ化項目の設定

今回は、ⅰ)年度、ⅱ)製品別、にて設定します

なお、新しい列名は元データの「売上金額」にしましょう

前述の2つの設定が終了したら、OKボタンを押しましょう!

読込処理

ホームタブに戻り、「閉じて読み込む」をクリックしましょう!

読込み

集計結果がシートに読込まれます

集計結果は「年度」「製品別」、そして「売上金額」の順にて並んでいます

なおクエリを見て見ると、1.クエリー編集前、クエリーの行数が3行だったのが、6行に増えているのも確認できます!

<まとめ>

今回は、グループ化を複数の切り口で行う方法を解説しました

グループ化設定画面にて詳細設定を選択すれば、後は画面に従って追加処理を行って行くだけで複数のグループ化切り口を設定できました

後、今回は前回の集計結果を「クエリーの編集」⇒「ステップ変更」の手順で設定を行いました

実際の業務では、前回集計した結果を修正する場面は沢山でてくると思いますので、より実践的なPower Query活用術を学べたと思います!

では次回から上級編を開始します

ぜひ、IF式の組み合わせにもチャレンジしてみてください

https://analytic-vba.com/power-query/advanced/column-if-nest/
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Excellentな仕事術~重なった図形を自由自在に操る~

図形を重ねて仕事をすることって多いと思いますが、図形が多すぎて埋もれてしまった時に困った事が起こります。

図が選択できなくなってしまうのです。

1キャプチャ

例えば、上の図でBが埋もれているのが分かりますか?

このBの図を左に持っていきたいのですが、皆さんはこんな時にどうされていますか?

一度、全てを背面にずらしますか?

それとも一度、上にあるものを外によけますか?

どっちにしろ、いずれの方法も相当時間がかかるはずです

何故なら、途中で違うものを選択してずらしてしまったりしてしまうからです

でも、次に紹介する方法なら、一発でBの図を選択できます

2018-02-10

ホームタブから”検索と選択”を選びます

そして”オブジェクトの選択と表示”をクリックすると

シートにある図の一覧が表示されるのです

2キャプチャ

実はこれだけで選び放題なのです

3キャプチャ

選択に表示されている”テキスト”を選択することは、図を選択する効果を持つのです

他にもこんな事ができます

4キャプチャ

図を表示したり、非表示にしたりできます

そして、次が一番おすすめですが、Ctrlキーを押しながら複数の図を選択することで

図のグループ化も簡単に行えます

2018-02-102

図を大量に重ねている時に1センチでも全てを下にずらしたい時など、もの凄い労力を使いますよね?そんな時にこの機能なら一発でそんな苦労を解消できます

そして、最後に、もっと丁寧に図形を扱いたい、という人は

図を挿入する毎に、図に名前をつけましょう!

これで選択作業がもっと楽になります

5キャプチャ

動画で”動き”を確認したい方は以下をご覧ください

https://youtu.be/bK0mTi6nOxk

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