タグ別アーカイブ: 分析

DAXを使用して注文数毎に会員を分類する~会員のセグメント~

【IF式をわざわざ重ねなくても、DAXを使用すれば注文数で会員をセグメントできます】

下の画像のようなデータから会員/Customer_IDを注文数でセグメントする場合はIF式やピボットテーブルを組み合わせる必要がありました

OrderData1
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Order-Segment 133.91 KB 1 downloads

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DAXとパラメーターを使用すれば、簡単にセグメントが行えます

ポイント

今回は注文データからセグメントを行いますので、一旦、SUMMARIZE関数を使用して会員番号毎に注文数を紐づけるテーブルを作成するのがポイントです

上記のテーブルからFILTER関数を使い、注文数毎に会員数を集計します

パラメーターの作成

まずはFILTER関数内で、注文数のフィルターに使用するパラメーターを作成します

次の画像で、フィルターに設定する数値範囲を設定します

上記の数値範囲を設定すると2つのものが作成されます

1つは数値範囲を設定したテーブルです

もう一つはメジャーです

こちらのメジャーをFILTER関数内で使用します

セグメントをするメジャーの作成

顧客別注文数 =

①VAR CustomerOrders=   

SUMMARIZE(

‘OrderData1’,

OrderData1[Customer ID], 

“注文数”, 

COUNT(OrderData1[Order ID])

)

RETURN

②COUNTROWS(   

FILTER(

CustomerOrders,

[注文数]=③[パラメーター 値]

)

)

③は前述のパラメーターを作成した時のメジャーになります

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: image-33-644x63.png

パラメーターで設定した値(1~10)毎(行毎に)に会員を抽出する形になります

FILTER(CustomerOrders,[注文数]=③[パラメーター 値])

会員を抽出したら②の「COUNTROWS関数」でセグメント毎の会員数を集計します

マトリックスの作成

最後にマトリックスを作成します

行には下の画像のパラメーターを使用します

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: image-32.png

<まとめ>

今回は注文データから、注文数で会員をセグメントしたデータを作成します

エクセルのワークシートで行おうとすればIF関数やピボットテーブルを組み合わせる必要があります

DAXを使用する場合は、FILTER関数をうまく使えば簡単に行えます

アイコン

DAX 0.31 KB downloads

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DAXを使いコホート分析~顧客のリピート状況を把握~

【もしエクセルで行おうとしたら、非常に手間なリピート状況の把握をDAXを使用して一発で解決】

前回は、新規と既存をDAXで集計しました。今回は同じ条件で顧客を並べた上でリピート状況をDAXで把握できるようにします!

上の画像のマトリックス表では、縦に顧客を初回受注月で並べ、横は初回受注月の経過月(1~12)別にリピート率を並べています

下の上の画像のズームアップを見てください

例えば、初回の受注月が2019年4月だった会員がもし100名いたとしたら、その100名のうち次の月に受注があったのは33名ということになります

このマトリックス表を作成することで、単に金額の増減を把握するだけではわからない、具体的な増減の要因をつかめるようになります

使用データ

使用するデータには、会員別の受注データを使用します

OrderData
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OrderData 104.62 KB 2 downloads

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ポイント

作成は3段階になります

1段階目で、新しい列を追加します

OrderData

会員毎の初回受注日を抽出する列を作成し、前述のマトリックス表の縦軸にします

2段階目で横軸にする連番をテーブルで作成します

3段階目でリピート率を計算するDAXを作成します

こちらのDAXは1段階目、2段階目で作成した縦横の軸を組み入れます

会員毎の初回受注日の抽出

CALCULATE関数とMIN関数を使用して、会員毎の初回受注日を抽出する列を作成します

CALCULATE関数の第二引数の条件にはFILTER関数を使用して、会員毎のテーブルを繰り返し作成し、会員毎の初回受注日を繰り返し抽出します

ただリピート率の計算は月単位で行うので、最小受注日は月末に揃えます

月末に揃える作業はEOMONTH関数を使用して行います

FirstOrderDate =

①VAR CurrentCustomer=’OrderData'[会員番号]
RETURN
②CALCULATE(

EOMONTH(MIN(‘OrderData'[受注日]),0),

FILTER(‘OrderData’,’OrderData'[会員番号]=①CurrentCustomer)

)

EOMONTHは第二引数に0を指定することで、第一引数の日程の月末日を抽出します

連番テーブルの作成

マトリックス表の横軸になる連番(0~12,増分は1)を作成します

こちらは新しいテーブルの作成となります

テーブルの作成にはGENERATESERIES関数を使用します

MonthAfter = GENERATESERIES(0,12,1)

リピート率を計算するDAXの作成

変数の作成

まず縦横の位置を変数で指定します

A: VAR CurrentMonthAfter=SELECTEDVALUE(MonthAfter[Value]) 

B: VAR CurrentFirstMonth=SELECTEDVALUE(OrderData[FirstOrderDate])

マトリックスの位置の行を抽出

テーブル:OrderDataから前述のAとBを組み合わせた位置に該当する行を、FILTER関数を使用して抽出します

この時に、EOMONTH関数を使用して月末日に揃えて行を抽出するのもポイントです

FILTER(‘OrderData’, EOMONTH(‘OrderData'[受注日],0)=EOMONTH(B: CurrentFirstMonth,A: CurrentMonthAfter))

CALCULATE関数による会員数抽出

上記のFILTER関数により抽出した行から、CALCULATE関数とDISTINCTCOUNT関数を使用して該当する会員数を抽出します

 CALCULATE(         

DISTINCTCOUNT(‘OrderData'[会員番号]), 

FILTER(‘OrderData’,

EOMONTH(‘OrderData'[受注日],0)=EOMONTH(CurrentFirstMonth,CurrentMonthAfter)

) ),

DIVIDE関数による率の計算

DIVIDE関数によって、分子:マトリックスの位置の会員数と分母:全体の会員数(実際には行でフィルターされる)で割ります

CustomerRetension% =  

A: VAR CurrentMonthAfter=SELECTEDVALUE(MonthAfter[Value]) 

B: VAR CurrentFirstMonth=SELECTEDVALUE(OrderData[FirstOrderDate])

RETURN  

DIVIDE(   

CALCULATE( 

DISTINCTCOUNT(‘OrderData'[会員番号]),

FILTER(‘OrderData’,

EOMONTH(‘OrderData'[受注日],0)=EOMONTH(B: CurrentFirstMonth,A: CurrentMonthAfter) 

),

DISTINCTCOUNT(OrderData[会員番号]) 

)

マトリックスの作成

実際にマトリックス作成の際には、2つの作業を事前に行います

日付の変更

個人の好みにもよりますが、そのままですと縦軸の初回の受注月はJan、Febなどの英語名になります

ですので、事前に日付を変換しておくことをお勧めします

仮メジャーの作成

マトリックスの「行」には上記の画像のFirstOrderDate、もしくは変換した内容、列には2段階目で作成した0~12の連番を指定します

値には普通にいけば、リピート率を配置します

ただ、このケースの場合には一旦、仮で作成したメジャーを一旦配置します

この仮メジャーを配置した後、リピート率を計算するDAXを配置します

<まとめ>

今回の記事では、初回受注月で会員を並べ、横軸に経過月毎にリピート率を並べるコホート分析のためのDAXの作成方法を解説しました

実際の作成はマトリックスの縦軸、横軸と値の3段階で行います

DAX関数は様々な関数を組み合わせて作成しますが、特にFILTER関数をどう使うかがポイントとなります

FILTER(‘OrderData’,’OrderData'[会員番号]=①CurrentCustomer)

FILTER(‘OrderData’,

EOMONTH(‘OrderData'[受注日],0)=EOMONTH(B: CurrentFirstMonth,A: CurrentMonthAfter) 

上記2つのFILTER関数はCALCULATE関数と組み合わせますが、この組み合わせは色々な場面で使用できるのでぜひ覚えておきましょう!

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DAX 0.65 KB 1 downloads

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超高速!パレード図を1つのメジャー一発で作成する方法

【分析を語る上で一番よく出てくるのがパレード図だと思います。実は実務上ではかなり作成が面倒なのですが、DAXを使用すれば一発で作成できます】
パレード図の便利さの一つは、分析の優先順位を付けれる点です

物理的には全ての客先、全ての商品を同じように対策を打つことはできません

パレード図では横棒グラフの並びと、累計の割合を示す折れ線グラフとの組み合わせにより、優先的に対策を打つべき箇所が分かります

ところが、エクセルのワークシートでパレード図を作ろうとするととても面倒です

特に累計の構成比を算出するのが面倒です

データの並び替え⇒構成比の算出⇒累計の構成比の算出などが「累計の構成比」の算出には必要です

仮に、データの追加があった場合には最初からやり直しになります

この累計の構成比メジャーで作成します

今回は以下の売上データから、客先別のパレード図をPower BIにて前述のDAX関数を組み合わせて作成します

ポイント

累計の構成を計算するので、数式は以下のようになります

・分子⇒累計金額

・分母⇒全合計金額

分母は問題になりませんが、分子が厄介です

エクセルワークシートであれば、下の図のように、機械的に上のセルを足して累計金額を計算します

メジャーで計算する場合にはポイントが2つあり、1つ目は個別金額のグループ化、2つ目は不等式を使う点です

仮に、金額が右のようになっているとしたら、A>B>C>D>E

Dの箇所の累計は>=Dのもの、つまりA+B+C+Dのグループを合計します

一番大きいAであれば、Aだけ、一番小さいEの場合には全てをグループ化して合計します

不等式を使うためには、AからEまで各々の合計額(複数)を事前に計算してグループ(複数)を準備しておくことが必要です

全体金額の計算

累計の構成比はmyParetoとして計算します

まずは、分母の金額を計算します

myPareto = VAR TotalRevenue=CALCULATE(SUM(‘売上データ3′[売上金額]),ALLSELECTED(‘売上データ3’))

単にSUM関数で計算するのではなく、スライサーなどによるフィルター処理にも備えて、CALCULATE関数とALLSELECTED関数の組み合わせで計算します

*VARとRETURNの使い方はこちらから

*ALL関数とALLSELECTED関数の使い分けはこちらから

都度金額の計算

後で不等式の中で比較のために使う都度金額/CurrentRevenueを計算しておきます

こちらは前述の画像の>=の右側の部分(D)になります

VAR CurrentRevenue= SUM(‘売上データ3′[売上金額])

個別金額のグループを計算

個別金額のグループは、SUMMARIZE関数を使用して作成します

*SUMMARIZE関数の使い方はこちらから

該当するのは前述の画像の「A~E」の部分です

話を分かりやすくするために、SUMMARIZE関数を使用して新たなテーブルを作成してみます

mySummarize = SUMMARIZE(‘売上データ3’,’売上データ3′[客先],”Revenue”,SUM(‘売上データ3′[売上金額]))

この関数により客先を重複なく並べた列を作成した上で、新たに「Revenue」という列で客先別の合計金額を並べています

こちらのSUMMARIZE関数を前述の式の中で使うと次のようになります

不等式を使った累計の計算

こちらはSUMX関数を使用します

*SUMX関数の使い方はこちらから

前述のように、累計は不等式を使ってグループを作成し、グループを合計して算出します

SUMX関数は2つ引数を使用しますが、1つ目の引数はグループを計算するFILTER関数になります

 FILTER(SummarizeTable, [Revenue]>=CurrentRevenue)

上記の式の[Revenue]は、前述のSUMMARIZE関数で算出したグループの各々の金額と考えてください

このFILTER関数により各々の金額のCurrentRevenue以上の金額がグループ化されます

そして、SUMX関数の第二引数とてして、合計する列[Revenue]を指定します

これでメジャー内の変数の指定が終わったので、Returnを指定します

Returnは「CumulativeSum/TotalRevenue」となります

グラフの作成

これで問題だった累計構成比が計算できましたので、最後にグラフを作成します

グラフは横棒グラフと折れ線グラフの組み合わせを選択します

X軸は客先、列のY軸は売上金額の合計を選択します

線のY軸には、先ほど作成したメジャーを設定します

作成したメジャー内では、分母にALLではなくALLSELECTED関数を使用しています

ですので、スライサーでフィルターしても、折れ線は最終的に100%になります

<まとめ>

今回はDAX関数を使用して、Power BIにてパレード図を作成する方法を解説しました

作成するDAX関数は複数の関数の組み合わせになり、複雑な面もありますが、一度作成してしまえば使いまわしていけます

エクセルワークシートで同じことを使用としたら、行数が可変になるので、相当面倒な作業になります

最後に、今回使用したDAX関数をメモ帳にて添付します

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累計構成比 0.96 KB 1 downloads

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Power BIでWaterFallグラフを作成する~増減が線でわかる~

このページの読者の中には、どうやって値の増減をビジュアル化するか?について頭を悩ましたことがある方も多いと思います

下の画像を見てみてください。こちらは通常の縦棒グラフです

9月末残高が増減を伴った結果、一体どうなったのかがよくわかりません

今度は、この記事で紹介するWaterFallグラフです

値の増減と左の棒グラフがどうなったのかが点ではなく、線で理解ができます

増減が表示されるだけでなく「合計」という元データにない項目も自動で表示されるのも特徴です

このWaterFallグラフの作成は、あまり難しくはないですが、1点だけ問題があります

それは項目の並び替えの問題です

この問題は後で後述したいと思います

元データ

今回はこちらの増減を含むデータが元データになります

ビジュアルの選択

WaterFallグラフのマークをクリックします

データの配置

WaterFallグラフでは「カテゴリ」と「Y軸」を指定します

ここまでは、普通のグラフと同じですが、なかなか並び順が思うようにならなかったりします

並び順を調整する方法をこれから解説します

並び順の調整方法

並び順の調整はPower Queryエディターで行います

エディター画面でインデックス列を追加します

ここからデータ管理画面に移ります

この画面で「項目」列をインデックス列をもとにして並び替えを行えるようにします

ちなみにこの画面通りにレポート画面で並ぶとは限りません

並び替えは「列で並び替え」で行います

この時、項目列を指定したままにしておいてください

これでレポート画面でインデックス列通りに並び替えが行われます

<まとめ>

グラフはシンプルなものが一番です

このWaterFallグラフでシンプルにできるシーンも多いとおもいますので、ぜひ有効活用してください

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お仕事の依頼

 実務を担う現場の方が使い慣れたエクセル。Excellent仕事術は、このエクセルを効果的に活用して、御社の業務改善やお困りごと解決の最適なスキームをご提案/ご提供します!

御社にこんな悩みはございませんでしょうか?

エクセル作業がブラックボックス化しており、膨大な人手がかかっている

分析資料は沢山あるが、業績改善に向けた課題や傾向が全く把握できない

プレゼン資料にどこかインパクトが無い

 Excellent仕事術では、これらの悩みに対して「現場重視」で現場の声を反映させながら解決策を提案します!

 ご相談自体は無料でうけたまわります。エクセルに関することであれば、どんなことでも幅広く「Excellent仕事術のガッツ鶴岡」へご相談ください!

プロトタイプ(試用版)の開発についても低価格で請負ます!

お問合先

Excellent仕事術の得意分野

VBA/マクロ開発

エクセル作業がブラックボックス化する理由は、大きく分けて3つあります。

エクセルシートのスパゲティ化

データのバケツリレー

エクセルファイルの共有

 Excellent仕事術では従来のIT部門では対応できなかったこの3つの問題を、これまで培ってきたマクロ/VBA開発力で解決します。

エクセルシートのスパゲティ化

 エクセルシートのスパゲティ化は、1シートに「データ」「計算」「作業スペース」を詰め込むことで起こります。

 異なる内容が詰め込まれている為、「どこの範囲がどの内容」で、「どの範囲とどの範囲がどのように絡み合っているのか?」が第3者に分かりにくくなります。

 スパゲティ化したエクセルシートは、作成した担当者しか扱えないだけでなく、データが不規則に蓄積されているため有効活用ができず効率化が行えません。

 スパゲティ化したエクセルシートを改善するポイントは、「データ」「計算」「作業スペース」を1シートに混ぜず、それぞれシート毎に集約することです。

 Excellent仕事術ではスパゲティ化したエクセルシートを、3つのステップで劇的に改善します。

・Firstステップ

   ➡ ヒアリング及びシートの中味の分析

・Secondステップ

   ➡ シートを「データ」「計算」「作業スペース」などの目的別に作成

・Thirdステップ

   ➡ 作業スペース・シートでの作業をVBAにより自動化

 改善したエクセルシートでの作業は効率化されているだけでなく、特定の担当者以外でも引継ぎの負担なく作業が行えるようになります。

データのバケツリレー

 エクセルファイルでデータを外部の会社や他部署とやり取りすることは、良く行われていると思います。

 データ活用の目的が外部の会社や他部署と違う為、「エクセルファイルの交換」はファイルやシート間での膨大な「データの転記処理」を発生させることになります。

 実は、VBA/マクロを活用すれば複数のファイルやシートの「データ取込み・変換処理」 を、一括で行うことができます。

一括処理のイメージ

 一括で「データ取込み・変換処理」が行えれば、膨大な転記処理から解放されるだけでなく、取り込んだデータを活用して「周辺業務」の効率化も行えるようになります。

 Excellent仕事術では、現場の声をお聞きして「データ取込み・変換処理」から「周辺業務の改善」まで徹底的にサポート致します。

エクセルの共有

 エクセル1ファイルで大量のデータを扱う場合によく出てくる問題として「共有」の問題があります。

 エクセルは表計算ソフトであり、本来は大量のデータを扱うには不向きです。1シートに蓄積できる行数に制限があり、蓄積データが大量だと動きが重たくなります。

 しかも、 1ファイルを複数の担当者で同時に共有して使用できない為、担当者に待ち時間が発生してしまい、どうしても業務効率が上がらなくなります。

 Microsoft社の製品では、データベースソフトとして「Access」があります。Accessであれば、行数に関係なく大量のデータを扱うことができ、複数の担当者で共有して使うことも可能です。

 ところが、Accessだと現場では行えない業務も中にはあります。特に「大きなクロス表での作業」などは、エクセルのような表計算ソフトを業務用にカスタマイズした表でないと効率があがりません。

 こういったエクセルでないと行えない業務を、複数担当者でエクセルファイルを共有しながら作業したい場合には抜け道があります。

エクセルとAccessをVBA技術により連携して使うという方法です。

 この方法であればエクセルとAccess、互いのメリットを組み合わせて業務を行うことが可能です。

 このエクセルとAccessn連携する仕組みでは、データはAccessに一元管理し、エクセルには都度、必要なデータだけ呼び出して活用します。

 このエクセルとAccessの連携を行う場合にポイントとなるのは「エクセルの役割」と「Accessの役割」の切り分けです。

 Excellent仕事術では、連携の仕組みを構築するだけでなく、業務を理解させて頂いた上で「連携のポイント」についても提案させて頂きます。

事例①

データ分析/統計処理

「数値/分析資料は沢山あるが、業績改善に向けた課題や傾向が全く把握できない」ことの主な原因は、鳥の目全体像を捉えることができていないことが考えられます。

 例えば「前期と比べて注文単価が何故下がったか?」について、注文単価自体の推移を見ても、単位荒すぎて「何故下がった」かはよく分からないはずです。

 逆に注文台帳を見ても、今度は単位細かすぎて「注文単価が前期と比べて何故下がったか?」はよく分からないはずです。

 では下に記述したように、注文を単価別にグループ分けして件数の推移を確認した場合はどうでしょう?

・低単価の注文件数の推移

・中単価の注文件数の推移

・高単価の注文件数の推移

 低単価の注文内容と高単価の注文内容では、注文に含まれる商品の違いや、注文した会員の行動や属性に違いが必ずあるはずです。

 低単価の注文件数の構成が高くなっているのか、もしくは高単価の注文件数の構成が低くなっているのか、を注視すれば「注文単価が下がった原因」はある程度見えてくるはずです。

 このように業績改善に向けた課題や傾向を捉えるには、必ず鳥の目でグループ別の推移を捉えることが必要です。

 このグループ別の推移を捉えるのに、必ずしも「データアナリスト」や「CRMソフト」が必要とは限りません。エクセルの集計機能と統計機能を駆使すれば、エクセルでも対応は可能です。

 Excellent仕事術では、これまで培ってきたエクセル集計技術と統計処理・技術を活用して、御社の数字分析のお手伝いをします。

会員分析

会員分析のポイントは大きく分けて3つあります。

・新規会員の獲得状況 ➡会員数自体の分母を増やせているか?

・新規会員の2回目のリピート状況 ➡新規会員が定着しているか?

・既存会員のリピート状況 ➡優良会員が確実に育成できているか?

 つまり、まずは「新規・既存」と「優良・非優良」の2つの切り口で会員のグループ分け(セグメント)を行った上で、会員のグループ間の移行状況を把握することが必要です。

 Excellent仕事術では上記の2つのグループの切り口から、更に深堀した切り口でグループ分けを行います。

そして、基本の「新規・既存」「優良・非優良」のグループに加えて、更に深堀りしたグループ間の移行率を把握するためのツールを提供します!

事例②

その他の分析

 Excellent仕事術では、発注・在庫分析や予算作成・中期計画のシミュレーションなども得意分野としております。

ぜひ、この分野についての悩み事もExcellent仕事術にお問い合わせしてみてください!

ダッシュボード化

 数字分析を行った内容については、社内で共有し、次の行動につなげていくことも大事なことです。

 Excellent仕事術では社内の効率的な業績報告、情報共有のために一目で現状を掴むことができるダッシュボードの作も行います 。

エクセルダッシュボード

プレゼン・資料作成

 競合他社とのプレゼン競争に勝つためには、「数字の魅せ方」に突破口があります。海外のエクセル活用事例をうまく取り入れた「数字の魅せ方」こだわりましょう。「数字なんてただの数でしょ?」。そんなことはありません。「目で見て、数字の変化がリアルにわかる」効率的な資料作成術を、Excellent仕事術/ガッツ鶴岡がご提供します

-シンプルで誰の目も釘付けにするグラフ関連資料の作成をいたします。

Excellent仕事術/ガッツ鶴岡の強み

業務分析の経験が豊富

-上場企業から創業期のベンチャー企業まで、様々な事業規模での業務分析の経験が豊富

-内部監査も含めた内部統制対策をとおして、業務フロー図等の作成・業務分析の経験多数あり。

数値管理の経験が豊富

-銀行や証券会社等の金融機関への数値説明・交渉の経験が豊富

-EC通販での予算管理や中期計画作成、各種分析などの経験が豊富

最新のエクセル技術

 Excellent仕事術/ガッツ鶴岡は、世界の最先端のエクセル技術を常にキャッチアップしています!

-海外では日本と違い、エクセルの新機能/便利機能をうまく使いこなして業務の効率化に成功している事例が沢山あります

-小難しいVBAコードや複雑な関数は必要ありません。Excellent仕事術/ガッツ鶴岡がお教えする世界最先端のエクセルの新機能を使って、効率よく簡単にエクセル作業ができるようになります。

-エクセルは元々、表計算ソフトです。データベースソフトではありません。しかしパワークエリという新機能を使えば、エクセルをデータベースソフトとしても使いこなせます

 Excellent仕事術のガッツ鶴岡がパワークエリとの連動を作成します/お教えします。

事例①

<商品管理システム/エクセルとAccessの連携>

 業務メンバー各自が業務に即したエクセルのクロス表を使用しながら、エクセルへの入力データはAccessファイルに蓄積して各自で共有する仕組みを構築

<改善前・課題>

★1つのエクセルシートに様々な業務データと入出力表が混在

・商品の特性上、入荷した商品を手動で分割・並べ替えて管理する必要があった

・商品の並べ替え順を各業務で使い回すため、1シート上に様々なデータが混在

データ蓄積型式が不規則になり、VBAなどの自動化手段の活用が不可能

・1ファイルをメンバー全員で共有して使用するため、業務メンバーに待ち時間が発生

<改善後・効果>

★業務データはAccessに一元管理し、エクセルの入出力画面を業務毎に分散

・データはAccessに一元管理し、ADOという技術を使用して、都度、必要なデータのみエクセルファイルに呼び出す仕組みを構築。このADOの技術により、1つ1つの業務に即した画面作成が可能になった。さらに他の業務メンバーがファイルを使っている間に発生していた待ち時間も削減できた。

・Accessに一元管理したデータを、RPAに連携して会計システムへの入力を自動化した。これにより、残業時間が1月あたり200時間減らすことに成功

事例②

EC通販における会員のセグメンテーション>

 会員の1年間の購買履歴とアンケートの集計結果を分析し、会員のセグメンテーションを実施。それまで一律にマーケティング施策を行っていたが、会員のセグメント毎の施策(例:セグメント別の割引率設定など)を実施できるようになった

実績

-商社・畜産部門向け商品管理システムの開発

 ➡エクセルとAccess及びRPAと連携処理

-客先マスタ登録業務用システム開発/エクセル・RPA連携

 ➡エクセルVBAにてRPA入力用データを成型

-EC通販会社での会員分析・マーケティング施策立案

 ➡エクセル分析ツールにて会員の購買履歴を統計処理にて分析

-EC通販会社向け在庫管理システム

 ➡適性発注率をエクセルを使用して分析

ストリートアカデミーで講師もしています

経歴

Excellent仕事術運営者:鶴岡 敦(ガッツ鶴岡)

 新卒で総合商社に入社後、ユニクロに転職。更にEC通販会社に経営企画室長として入社。

 EC通販会社にて膨大なデータ量に苦戦。必要に迫られて自らエクセル学習を重ねるうちに、 海外の活用例などを知るようになり、エクセルの可能性に目覚める

1993年慶應義塾大学商学部卒

2002年USCPA合格

大学在学中にプロボクサーとしてデビュー

現在もボクシングジムで練習を続けている

 

 

分布図の作成及びグループ化~データを見やすく分解する

ピボットテーブルグループ化機能を使うと、数字が見やすくなるため重宝しておりますが、Power BIでも同じようなことが行えます

今回は、Power BIにおけるグループ化機能を量/ヒストグラムと質に分けて解説します

分布の把握は数字分析の基本なので、分析を行う必要のある方には特に有用な情報だと思います

量によるグループ化

今回は下の画像のデータからヒストグラムを作成したいと思います

売上金額の範囲区分を一定の金額で設定し、レコード数(行数)747件の件数を範囲区分別に縦棒グラフで表示します

まず、レポート画面のフィールド欄で「売上金額」上で右クリックします

すると「新しいグループ」という表示が見えますので、こちらをクリックします

「新しいグループ」をクリックした後は、次の画像の画面が開きます

ピンのタイプはデフォルトで「ピンのサイズ」になっていますが、こちらは「ピンの数」に変更します

ここで「ピンの数」とは縦棒の数になります

OKボタンを押すと、新たなフィールドができます

こちらをX軸に配置し、Y軸に売上金額のカウントを配置します

すると、縦棒グラフがヒストグラムとなります

ヒストグラムのデータ区分の範囲はピンのサイズとなります

ちなみにY軸を合計に変えるとデータ範囲別に合計金額を表示することができます

質によるグループ化

こちらのグループ化はレポート管理画面の一つ下のデータ管理画面で行います

下の画像がグループ化を行うデータです

まず、グループ化の対象になる「都道府県」の列を選択します

すると上のタブが「列ツール」に切り替わり、「データグループ」が表示されます

ここで「データグループ」の▼マークをクリックすると次の画面が表示されます

「新しいデータグループ」をクリックすると表示が次のように切り替わります

ここでグループ化するものは、Ctrlキーを押しながら選択し、グループ化をクリックします

この選択、グループ化の処理によりグループ化が実施されます

仮に、この状態のまま画面右下のOKボタンを次のような列ができます

ですので、列名およびグループ名はOKボタンを押す前に修正しておきます

<まとめ>

今回は量と質の双方の観点からグループ化を行う方法を解説しました

Power BIではグループ化により、分析可視化だけでなく、分析作業も行えます

ヒストグラムについては、X軸の範囲が良く見えない点について不便に感じる方もいらっしゃると思います

その場合には、「その他のビジュアルの取得」から「histogramのアプリ」を探す方法もあります

ヒストグラム/histogramは複数種類がありますので、ぜひ試してみてください

上の画像の「Histogram Chart」ならばX軸も下の画像のように明確に表示されます

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IT未経験からDX人材に!

【そのITへ取り組み、まずは身近なエクセル業務の改善、VBA、そしてRPAからははじめてみませんか?】

技術の進化により、実務の現場での「ITの力」の存在感は日々増す一方です

このブログの読者の方の中には、こんな悩みを持つ方もいらっしゃると思います

・会社からDX人材になるように求められているが、どうしたらいいのか分からない

IT部門やIT関連の打ち合わせが多いが、話しについていけない

AIRPAなどによる業務削減が進んでいて、近いうちに自分の仕事もなくなる恐怖がある

・システムエンジニアにキャリアチェンジしたいが、プログラミング知識・経験が全くない

仕事が忙しく、VBAなどで事務処理を効率化する必要があるが始め方が全く分からない

私は45歳から全く未経験のシステムエンジニアの世界に入りました

もちろんプログラミングの経験などは全くありませんでした

 6年のシステムエンジニアとして過ごす中で、後半の3年は「豊富な業務知識と経験」と研修抜きのまま、走りながら身に付けた「RPAVBAの技術」を活かして「現場のブラックボックス業務」の解消を行うプロジェクトをこなしました

 6年のシステムエンジニアとして過ごして感じたことは、ITの世界には「抜け道」があることです

・ノーコードの技術に代表されるように、専門知識があまり必要ない技術が出現している

・ITの分野は細分化されており、どんどん新たな分野が出現している

・人の仕事を代替するRPAの開発などでは、プログラミング技術より業務経験が活きるケースがある

 未経験だから・年齢が若くないから・といった理由で、ITの世界では全く通用しないということはありません

 逆に未経験だからこそ、若くないからこそ「今から」ITの世界を知る必要があります

何故なら、今の世の中ではITの力は決して欠かせないものだからです

 ぜひ、このブログで「ITへの取り組み」を本気ではじめるきっかけになれば幸いです

このブログを活用する上で、1点だけお願いがあります

このブログで記事を読んだら、ぜひ実際に手を動かしてみてください

このブログで紹介する内容は、無料で環境構築の必要がないものです

そして、手を動かす中でITの楽しさを体感して頂きたいと思います!

エクセル業務の改善

 まずエクセル業務の改善をするのが何故、ITと関係あるのかを解説したいと思います

ITとは「Information Technology」の略です

日本語に訳すと「情報技術」です

 そして、情報の基礎となるのがデータあり、データを扱う典型的な業務がエクセル業務です

エクセル業務はビジネスでつきものです

 このエクセル業務を削減すれば、日常業務をかなり削減できるだけでなく、ITに取り組む上で重要な「データ管理」について学ぶことができます

このデータ管理を本格的に行う仕組みがデータベースです

 データベースを作成すれば、ファイルやシート間の転記を行ったりする必要はなく、1か所でデータを管理できます

更にデータを様々な方で検索したり、利用することができます

 エクセル業務を効率化しようと思ったら、このデータベースの構築が1つの柱になるはずです

 本来、Microsoft社にはAccessというデータベースソフトがエクセルとは別にあります

 ところが、エクセルは進化を続けており、今ではエクセルもデータベースのように活用できるようになっています

 ぜひエクセルをデータベースとして活用してITの見識を深めつつ、業務の削減にお役立ててみてください

Power Query

 Power Queryに代表されるモダンエクセルは、エクセルを使いながらAccessなどのデータベースの技術を活用できる画期的な技術です

 コードを一から書くなどの小難しい技術は必要なく、スマホ感覚で活用できます!

 Power Queryを始める前にまずはテーブル機能に慣れて頂くと、Power Queryをより理解し易くなります

 Power Queryは従来のエクセルの使い方の様にファイルやシート単位でデータを扱うのではなく、テーブル単位でデータを扱うのが特徴になっています

初級講座 :データの取得(抽出など)、読込など

中級講座:データの結合などの変換

上級講座:縦横並びの変換などの特殊な変換処理

コラム:PDFファイルをエクセルに変換するなどのテクニックの紹介

M言語

VBA

 プログラミングをはじめるなら、エクセルVBAからはじめるのが一番てっとり早いです

 環境構築の必要はほとんどなく、身近なエクセルを動かせるのでプログラミングとは何かを理解し易いと思います

 このブログでは楽しくプログラミングが学べるように、VBAで作成したゲームを提供しています

https://youtu.be/2MoC-zCCN8k

 このゲームでは登場人物の動きに合わせてコードも表示されますので、「英語映画の字幕学習」のような感覚で自然とVBAを学べるようにする工夫も行っています

ぜひ一度、ダウンロードして試してみてください

VBA

 VBAを学んでいくと、1日要していた仕事を一瞬で処理できるようなマクロを作成することができるようになります

 そしてVBAを突き詰めていくと、単に業務削減が行えるだけでなく、新たなキャリアを作る機会も出てきます

・社内で業務改善やDXを推進する部署への移動

・他のプログラミング言語も学んでシステムエンジニアとして転職

・スキルシェアサービスなどで副業

後述するRPAなどでは、RPAと組み合わせてVBAを使う機会も多いです

これはRPAの対象業務や周辺業務がエクセル業務であるケースが多いからです

ですので、VBAを覚えるとRPA関連の仕事や副業を行える機会も出てきます

Excel VBA超入門第1弾エクセルが自動で仕事する!マクロの魔法 文系・非IT職もできるプログラミング

エクセルその他

ダッシュボード作成

グラフデザイン

裏技

RPA

 RPA(ロボティクス・プロセス・オートメーション)は人間の代わりに作業を行ってくれる技術で、今後、市場が継続的に拡大していくことが期待されています

 RPAはノーコードと言われているように、あまり小難しい技術を必要としませんので、ITが未経験の方でも取り組みやすい分野です

RPAの作成を一言で表現すると、ブロックの積上げです

 1つのブロックにはそれぞれ1つの命令が含まれており、ブロックを積み上げるとフローチャートができあがります

 ですので、RPAの作成を複数回行って行けば自然とプログラミングの力、的確な業務フローを作る力が身に付いていくというメリットもあります

 RPAの案件は実務に直結した小さな案件も多く、プログラミング技術自体よりもIT以外での業務経験が活きるケースがあります

 RPA関連のサービスも様々なものが登場しており、これまでITと縁が無かった方でもRPAを学ぶ事で、隙間時間に副業を行うなどの新たなキャリアも描きやすくなってきております

RPA HACK フリーランス

 今ではMicrosoft社のPower Automate Desktop(以降PAD)などのRPAが無料で簡単に使えます

 RPAは何かを実際に動かして試してみたい方は、ぜひ実際にPADをインストールして手を動かして試してみて欲しいと思います

無料RPA・Power Automate Desktop逆引き辞典

無料RPA・Power Automate Desktop入門

☆★オススメIT学習方法~動画活用~☆★

IT学習のコツは、楽しく手を動かすことです

但し、時間や予算は無限ではありません

限られたリソースの中で、どのような学習方法を構築していくかはとても重要なことです

今回は動画を活用した、効果的な学習方法を紹介します ⇒記事

☆★オススメIT学習方法~基本情報技術者試験~☆★

基本情報技術者試験はITの登竜門です

この試験に取り組むことで、ITのフィールドで幅広く活用する機会が広がります ⇒記事

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散布図&近似曲線&相関係数の表示

散布図は数あるグラフの中でも相関関係を見るのに一番適しています

そして、散布図がダッシュボード内にあれば数字の深い洞察が行えるようになります

今回は散布図の作り方だけでなく、相関関係を解釈し易いように「近似曲線を追加」する方法と相関係数の計算方法を解説します

散布図

散布図はX軸とY軸の2つの軸から構成されます

上の画像では、X軸に身長、Y軸に体重を配置しています

ここで、散布図ならではの注意点があります

X軸とY軸ともに数字は「集計しない」を選択しておきましょう

近似曲線の追加

近似曲線の追加は下の画像の黄色く印をつけた箇所から行います

近似曲線はPower BIでは「傾向線」という名前になっています

上の画像の「追加」をクリックすれば、近似曲線が散布図に追加されます

線の種類や色を調整したい時には下の画像の箇所にて調整します

相関係数

相関係数はクイックメジャーで計算し、「カード」で表示します

まず「新しいメジャー」の右横のマークをクリックします

クイックメジャーの画面が開いたら計算の種類を選択します

今回は「相関係数」を選択します

計算の種類を選択したら、上の散布図のX軸とY軸と同様の設定を行います

クイックメジャーの設定後は、新しいフィールドが設定されます

<まとめ>

散布図は数字の背後にある相関関係を明らかにするのに有効なグラフです

ダッシュボード内の仲間に散布図を加えることで、数字の解像度がグッとあがります!

そして、近似曲線を追加することで散布図の背後にある相関関係の解釈を行い易くなります

ぜひ、深く数字を分析したい時にはこの散布図と近似曲線を有効活用してください

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【M言語実践】顧客の2回目のリピート率を分析する方法

 パワークエリはとても便利ですが、M言語となると使い道がよく分からないと思います

今回は、M言語を使用した実践的な分析手法を紹介したいと思います

私は以前、EC通販会社に勤めていました

 EC通販では顧客の顔が見えないので、データからどういう顧客がいて・どういう行動をしているのか・を分析する必要があります

様々な分析を行いましたが、指標として一番重視していたのが「顧客の2回目リピート率」です

顧客の2回目のリピート率が何故重要なのか?

 これには様々な理由がありますが、一番の理由は2回目のリピート率を少しでも改善すれば、売上が長期的に増加するからです

読者の方でも外食をした際に「あの店には2度と行かない・・・」という経験をした方も多いと思います

 逆に同じ店で2度食事をして、その店に慣れてくると3回目、4回目とリピートする意欲する気が高くなると思います

 ビジネスでも「2回目のリピート」というハードルをクリアすることの意義はとても大きいのです

ただし、普通にエクセルで2回目のリピート率を算出しようとするとかなり面倒です

私は一時期、IF関数で注文回数を付与して、2回目の注文だけシートを分けたりしていました

ましてや、2回目のリピートの有無別に顧客分析をしようとするとかなりハードルが高いです 

ところが、M言語を使えば2回目のリピート率は意外と簡単に算出できます!

ポイント

今回使用するデータは会員別の注文データです

 上の画像では2回目の注文があった会員に黄色の印を付けましたが、2回目の注文があった会員もいれば、そうでない会員もいます

ここからまず、会員番号毎に注文回数を付与します

そして、上の画像の表から次のような表を作成します

上の画像では、その前の画像の表から注文回数を「1回」に絞り込んであります

結果として、会員番号の列は会員番号が重複なく並んでいます

そして「2回目判定用」なる列が追加されています

こちらは注文回数の差分です

こちらの差分は注文回数を「1回」に絞り込んだ場合にはになります

この列が1の会員は2回目の注文があった会員です

 つまり、「2回目判定用」の列の合計を「注文回数」の列の合計で割れば2回目のリピート率が出るという仕掛けになります

(注)尚、上記の画像のデータ以前に注文履歴は無いという前提で解説を行わせて頂きます。ですので、本当は初回の注文ではないのでは?という疑問は持つ必要はありません

注文回数の付与

ポイントで解説した通り、まずは会員番号別に注文回数を付与します

こちらについての詳細については、過去の記事をご確認をお願いします

大きく分けて2つ行うことがあります

1つ目は、グループ化です

会員ID別(会員番号別)に「すべての行」でグループ化を行い、会員ID別にテーブルを作成します

次にカスタム列・作成画面にて、テーブル別にM関数/Table.AddIndexColumnを使用して連番を付与します

すると、注文回数が連番で付与されます

注文回数の差分の算出

こちらについても詳細は過去の記事をご参照願います

この差分を算出するには、パワークエリでは本来は困難な「セル単位」や「行単位」の処理に踏み込む必要があります

ポイントとなるのは、こちらも「連番」です

上の画像のように連番をつけると、連番と画面左の行番号とが対応するようになります

ちなみに、M言語は0ベースなので、実際にM言語で使用する1行目は0になります

ここから波括弧:{}を使用します

波括弧は行番号を表します

例えば、注文回数{0}とした場合には、注文回数列の1行目のデータなります

この波括弧と連番をうまく組み合わせることで、注文回数の差分を算出します

上の画像にて黄色の印を付けた波括弧内は、注文回数の各行の1つ下の行番号の値になります([注文回数]の前のDataは前ステップの名称になります)

つまり上の画像内では、注文回数列をA列だとすると<=A3-A2>と同様の計算が行われています

ちなみに、try~otherwiseとすることでエラーを回避しています

注文回数の絞り込み

 上記まで行ったところで、エディタを確認すると以下の画像のような状態になっています

ここから注文回数の列にフィルターをかけます

こうすれば注文回数の列は「1」のみ、2回目判定用の列は0か1になります

ここまでくれば、後は各列を合計して2回目のリピート率を算出するだけです

合計にはM関数/List.Sum関数を使用します

 上の画像では、2つの合計値を/で割り算をすることでリピート率を算出しています

%の表示にしたい場合には、List.Sum関数でリスト化した内容をテーブル化した上で%に型式を変えます

<まとめ>

今回はM言語の仕組みを使用して、2回目のリピート率を算出しました

2回目のリピート率を算出するのに、主に2つのM言語の技術を活用しました

1つ目はグループ化を通じて各グループ毎に連番を付与する仕組みです

2つ目は注文回数の差分を連番と波括弧を組み合わせて算出する仕組みです

 この2つの技術を通じて、注文回数と2回目の注文有無を0か1で表現できるようにしました

 今回は2回目のリピート率を算出しましたが、本当に大事なのは2回目のリピートがあった会員とそうでない会員との違いは何かを調べることです

 今回作成したクエリを複製して途中のステップを削除すれば、会員番号別に注文の有無が表示できます

 他のデータを会員別に紐づければ、2回目の注文があった会員とそうでない会員の購入している商品の違いなども調べることができるはずです

 更に注文回数の差分を抽出する仕組みを応用して、初回から2回目までの日数なども調べることができます

M言語が本当に有効なのはこういった複雑な分析が必要な場面だと思います

 特にグループ化から連番を付与する仕組みと差分を算出する仕組みは、分析作業にて使う場面も多いと思いますので、しっかり活用できるようにしておきましょう!


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7月17日勉強会_報告

先週の7月17日にモダンエクセルの勉強会を行いました

多くの皆さんにご出席頂き、誠にありがとうございました

①主催者スピーチ:M言語と分析術について

M言語を活用した操作にて、顧客の2回目のリピート率を簡単に集計する方法を解説しました

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0717勉強会資料 839.14 KB 15 downloads

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②パワークエリ・高速化術

今回は先日、Akira Takaoさんからご紹介いただいたTable.Addkeyを簡単に解説しました

③質疑応答

 勉強会後、参加者の方から「パワークエリやM言語は使いこなせば便利なのはわかっているけど、皆さん試行錯誤されているのですね」という声を頂きました

やはりモダンエクセルはまだ歴史が浅いので、操作方法等ががまだ浸透していないところがあります

 例に挙げれば、今回も話題に出た「パワークエリとxls型式が相性が悪いため、xlsの型式のファイルをxlsx形式に保存し直す必要性」等です

勉強会の意義は、そんな実際に活用してみての気づきが共有できる点だと思います

今後も継続して開催していきます!


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