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title: #15 どのような集計をして、グラフを描くのか？
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author: [猫のタロー](https://convert.docswell.com/user/Cat_Taro)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: データサイエンス体験動画「データサイエンス　チュートリアル　猫のタロー編」は、2nd STEPに進みます！今回は、2nd STEP「集計とグラフ描画」のオリエンテーションです。  2nd STEP「集計とグラフ描画」の最初は、通算第15回目、Section 13「どのような集計をして、グラフを描くのか？」です。  これから、1st STEPで作成した「id_pos4」、いわゆる「きれいなデータ」を用いて、データの見える化、および報告書・会議用資料などのレポーティング用の集計を行っていきます。  様々なグラフの描き方、集計表形式がありますが、ビッグデータが格納されている「OLAP」で用いられている標準的な分析法に沿って解説していきます。「OLAP」の解説は後程行います。これらは応用範囲が広いため、他のデータでも活用できます。  また、「seaborn」を用いて、インパクトのあるグラフを少ないコードで描いていきます。グラフによるデータの見える化で、より深い洞察が得られることと思います。  ■この動画のブログ  データサイエンス チュートリアル https://tutorial4datascience.blogspot.com/
published: September 07, 23
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2nd STEP 集計とグラフ描画
Section 13
どのような集計をして、グラフを描くのか？


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Section 13 どのような集計をして、グラフを描くのか？
これから、1st STEPで作成した「id_pos4」、いわゆる「きれいなデータ」を用いて、データ
の見える化、およびレポーティング用（報告書・会議用資料）の集計を行っていきます。
様々なグラフの描き方、集計表形式がありますが、ビッグデータが格納されている「OLAP」
（後述）で用いられている標準的な分析法に沿って解説していきます。これらは応用範
囲が広いため、他のデータでも活用できます。
また、「seaborn」を用いて、インパクトのあるグラフを少ないコードで描いていきます。グラフ
によるデータの見える化で、より深い洞察が得られることと思います。
Let′s go!


# Page. 3

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Section 13 どのような集計をして、グラフを描くのか？
１．id_pos4のデータ項目
「id_pos4」のデータ項目（列名）は、上記のようになっていますが、これをまとめると下
記のようにグループ化できます。
時 間
顧 客
商 品
InvoiceNo
CustomerID
Quantity
InvoiceDate
Country
StockCode
Description
UnitPrice


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Section 13 どのような集計をして、グラフを描くのか？
２．OLAP
（OnLine Analytical Processingの略、オーラップと呼ぶ）
売上報告、市場分析、経営報告、ビジネス業績管理に使われるデータは、「OLAP」と
呼ばれるビッグデータを高速、高機能なシステムに格納されることが一般的です。
「OLAP」 の考え方は、*BIツールにも使われています。
「id_pos4」も、 「OLAP」に格納することができます。データの塊は、ルービックキューブに
似ていますね。 「OLAPキューブ」と呼びます。
顧 客
*BIツール：企業が持つさまざまなデータ
を分析・見 える化して、経営や業務に役
立てるソフトウェアのことです。 BIはビジネス
インテリジェンス、つまり、ビジネスの意思決
定に関わる情報という意味です。
顧 客
商 品
商 品
Qlik Sense、Tableau、Power BI、
MotionBoard などの製品があります。
時 間
時 間


# Page. 5

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Section 13 どのようなグラフを描くのか？
３．OLAPキューブの分析手法
「OLAPキューブ」は、下記の4つの方法、もしくは、4つを組み合わせて分析していきます。
数多くの集計結果を作成しながら、「売上の低迷」や「売れ筋」などを明らかにしていくのが、
データサイエンティストの仕事です。強い忍耐力が必要なのですが、好奇心や真理を追究
したいという気持ちが忍耐力の源泉になっています。
ドリルダウン・アップ
階層になったデータを掘り下
げて詳細表示
【例】年→四半期→月→
日、顧客の国→顧客の組
織→個人
ダイジング
サイコロを転がすイメージで、
縦軸と横軸を自由に指定
し観点を切り替えて解析す
る手法
【例】商品と時間 or 商品
と顧客など
スライシング
ドリルスルー
集計項目を縦軸・横軸に
指定して2次元の表を作
成すること。
集計（合計）データの
内訳（明細表）を表示
させること。
【例】縦軸／商品・横軸：
時間 or 縦軸／商品・横
軸：顧客など
【例】商品ごとの売上明細、
顧客ごとの売上明細


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Section 13 どのような集計をして、グラフを描くのか？
４．2nd STEPの進め方（１）
「OLAPキューブ」の分析法に準じて、下記の方法を取り入れながら集計を進め、それぞれ
の「売上額」（変数）の変化を見ていきます。
① スライシング
時 間
データ項目を2つのグループから選ぶ
顧 客
時 間
商 品
顧 客
②ドリルスルー＆ドリルダウン・アップ
ドリルスルーでデータを確認し、必要に応じてドリルダウン・アップする
時 間
顧 客
日
③ダイジング
時 間
顧 客
時 間
年
個人
国別
2つのグループを変更する
顧 客
時 間
商 品


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Section 13 どのような集計をして、グラフを描くのか？
５．2nd STEPの進め方（２）
集計結果を直感的に理解するために、グラフ化も行います。
グラフ化で使うライブラリは、「seaborn」です。「matplotlib」よりもユーザーが少ないのです
が、細かい指示をプログラムに書かなくとも、勝手にグラフを描いてくれます。
実は、「seaborn」は「matplotlib」を基にして動くのですが（*ラッパー／wrapper）、
一部「matplotlib」も使うので、この2つは同時にインポートしましょう。
*ソフトウェアやプログラム部品などが提供するクラスや関数、データ
型などを、本来とは異なる環境や方法で利用できるようにしたもの。
何はともあれ、とてもインパクトのあるグラフを簡単に描くことができますので、是非、身に付
けていきましょう！


