投稿者: データを愛する皆さん、こんにちは。
「Data Processing with Tableau on my Mind（Tableauを意識したデータ加工）」をシリーズでお届けします。
１行ずらし結合（英名：1 Row Shifted Join）をご紹介します。
これにより、
- データの１行１行の差分を測定し
- その差分測定値をメジャーとして残し
- ビン作成によるディメンジョン（カテゴリ）化
を行うことができます。
今回使用するデータはエクセルです。データベースがデータソースであるケースへの対応は近日中にご紹介いたします。
では、要件を説明します。
↓のデータは１人の顧客の購入履歴を示しています。
12行ありますが、１度に複数の商品が購入されていることもり、８回の購入があります。
カラムにオーダー日があり、それぞれの購入日を認識できます。ここから測定したい数値は
「各購入日における、前回購入日からの経過日数」です。 例えば、２回目の購入日(2014/8/24)と初回購入日（2014/1/3）の経過日数は233日です。これを３回目以降の各購入日に対しても測定したいという要件です。
このデータの状態でも、TableauのLOD表現により、
- 初回購入日
- 直近購入日
を測定することは可能です。
また、Tableauの表計算のLOOKUP関数により、前回購入日との経過日数は測定可能です。しかしながら、Tableau表計算の計算値からは以下を行えません。
- メジャーとして残す
- そのメジャーからビン（カテゴリ化された数値）の作成し、ディメンジョンとして残す
従いまして、Tableau表計算の計算値は、それが計算されたビューでしか使えません。サッカーに例えて言うと、シュートを打つしかない状況です。
このように、行と行を跨ぐ計算は比較的難しいものです。これに対して、列と列の計算は、「列A + 列B」という風に、比較的簡単に定義することが可能です。また、メジャーとしても残せます。これを踏まえて、行間を参照するのではなく、列間参照すれば事たりる形にデータ加工します。
データ加工後の結果イメージからご欄頂くと、↓
オーダー日が２列になっており、左側に前回、右側に今回のオーダー日が表示されています。左側と右側のオーダー日は１行ずれている点にご注目ください。この2つの列からTableauのDATEDIFF関数により、容易に経過日数を算出することが可能です。
では、データ加工のステップは以下のとおりです。
- 元データを正しくソートする（この場合は顧客ID、オーダー日）
- 元データに連番を振る（今回は、同一オーダー日が複数存在するケースがある場合は、カウントアップしない、また、顧客IDが切り替わった時点で連番を１に戻す
- 連番が付与されたデータを自己結合する。自己結合する
まず、連番を付与するエクセル計算式は、
=IF( F7<>F6, 1, IF(AND(F7=F6, C7<>C6), V6+1, V6))
です。ここでは、F列に顧客ID、C列にオーダー日が入っており、エクセルシートの６行目と７行目を参照し、7行目の連番を取得しています。
続いて自己結合ですが、
Tableauのクロスデータジョインを使い、同じエクセルシート同志を結合させてます。
結合条件は、（１）顧客IDと（２）Seq_NoとSeq_No-1です。
Tableauでは結合句に計算フィールドの結果を使用することができます。 ここでは、単純にSeq_No -1、です。
この後、算出されたオーダー間隔日数から、多角的な分析が可能となりますね。
各顧客について、オーダー間隔の最小、平均、最大を並べていくと、↓のようになります。
分析の展開については、様々なアイデアが膨らむとおもいますが、いくつかの例をTableauパッケージブック形式でTableau Publicにパブリッシュしておりますので、併せてご欄下さい。
活用用途が広く、役に立つテクニックかと思います。
ご参考になれば大変うれしいです。
ロックンロール！
Tableau小口