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DNET_CrossTabulationAnalysis

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nishi_74322014 edited this page Sep 11, 2026 · 1 revision

クロス集計分析

概要

詳細

分析プロジェクト的に

どう計画するか？

  • 特徴：二変数間の関係
  • 意味合い：次の仮説

どう読めばいいか？

  • 特徴：比較結果（関係）
  • 意味合い：次の仮説

EXCELでどう作るか？

ピボット・テーブルを作成する。

分析に関する用語

属性、変数、カテゴリ

  • 複数の属性、変数の組み合わせたカテゴリに対して、

    • 該当するデータを集計して
    • or 該当するデータの個数・比率を

表にしたもの。

  • カテゴリの元となる属性、変数
分類 特徴 変数の例
デモグラフィック変数 ・人口統計分布に基づく変数。
・基礎的情報として見ることが多い。		 性別、年代、家族構成、職業、年収、学歴など
地理的変数 ・地理的に分割される変数。
・消費者向けのマーケティングで利用されることが多い。		 国、行政区、気候地域、都市と農村など
心理的変数 ・価値観やライフスタイル、好み等を表す変数。
・意識調査の結果から変数をつくることが多い。		 ＊＊が好き、＊＊を常用しているなど
行動変数 ・行動を表す変数。
・IT化の進展によって集計が容易になった。		 購買履歴、使用頻度、アクセスログなど

縦横カテゴリ軸と設定

  • 縦カテゴリと横カテゴリを設定し、
    このカテゴリ間の関連を調査可能にする。

  • 縦横カテゴリ軸

    • 縦（集計のグループ）
    • 横（集計結果の射影）

  • 仮説を立てて、軸を選択する（データ解析の該当節を参照）。

    • 横軸：今月は売上が下がったので、先月、今月の月。
    • 縦軸
      • 夏休みが終わったので、客層が変わった？→客層（単身、ファミリー）
      • 雨の日が多かったので、天候のせいではないか？→天候

クロス・テーブル

  • トランザクション・テーブル → クロス集計 → クロス・テーブル
  • トランザクション・テーブルをクロス集計するとクロス・テーブルになる。

ルックアップ・テーブル

  • SQLで言えばJOINに該当する表計算ソフトの機能。
  • ≒トランザクション・テーブル（データ分析の元となるテーブル）

ピボット・テーブル、ピボット・グラフ

表計算ソフトや、分析ライブラリに実装されている機能。

可視化の方法

100%積上棒グラフ

複数系列の棒グラフ

ビジネス上での事例

アンケート

結果のまとめ

マーケティング

商品の売上高を顧客属性（年齢層や性別）毎に集計

レコメンド応用（協調フィルタリング）

  • パターンの類似性から偏りを見分け推測する。

  • レコメンドシステム（推薦システム）に用いられる。

  • 考え方はシンプルで、

    • 対象ユーザは買っていないが、

    • 似ているユーザは買ってる。

ものを推薦する。

  • コールド・スタート（機械学習の該当節を参照）による
    誤検知などがある。

レコメンド応用２（コンテンツベース・フィルタリング）

  • ユーザーではなく商品側に何かしらの特徴量を付与し、特徴が似ている商品を推薦する

  • 対象ユーザーのデータがあれば推薦できるので、

    • コールド・スタート（機械学習の該当節を参照）による
      誤検知などがない。
    • ただし、他のユーザー情報を使用しないので
      コチラのほうが優れている、と言う訳ではない。

レコメンド応用３（アソシエーション分析）

アソシエーション分析（データ解析の該当節を参照）

パターンの共起性から偏りを見分け推測する。

移行メモ: 元ページでは「レコメンド応用２」の見出しが 2 つ続いていたため、
後者を「レコメンド応用３」とした。また「だだし」は「ただし」の誤記と判断し修正した。

QC（クオリティコントロール）

PMP：品質マネジメントの該当節を参照。

  • 管理図のような時系列分析（データ分析の該当節を参照）で
    問題を早期に見つけ、

  • クロス集計で、どこで問題が起こっているのかを見つけ、

  • 特性要因図（ロジックツリー）
    （PMP：計画 - リスクの該当節を参照）で考えて仮説を出し、

  • 最後に調査で確認する。

SQLの例

  • SQLを使用したクロス集計分析の例。

  • GROUP BYを使用する場合、SELECTには、
    GROUP BYで指定した列と集計関数のみを指定できる。

元データ

トランザクション・テーブル

  • 表名：Xテーブル
  • 項目名
    • 名称
    • 属性A
    • 属性B
    • 属性C
    • 分類A
    • 分類B
    • 分類C
    • 数値

クロス・テーブル（ビュー）

クロス集計したビュー

SELECT
  名称,
  属性A,
  属性B,
  属性C,
  分類A,
  分類B,
  分類C,
  SUM(数値) as 合計
From Xテーブル
GROUP BY
  名称,
  属性A,
  属性B,
  属性C,
  分類A,
  分類B,
  分類C

ピボット / アン・ピボット

ピボット

縦持ち → 横持ち

SELECT
  名称,
  max(CASE WHEN 属性A = 'XXXX' THEN 属性B END) AS XXXX,
  max(CASE WHEN 属性A = 'YYYY' THEN 属性C END) AS YYYY,
  分類A,
  分類B,
  分類C
FROM クロス・テーブル
GROUP BY
  名称,
  属性A,
  属性B,
  属性C,
  分類A,
  分類B,
  分類C

※ 1 : 1 の Key-Valueを縦持ちにする場合、
　THEN 属性X else null END の様にelse nullを追加する。

※ SQLだと、RDBMSによってはPIVOT句が用意されている。

アン・ピボット

横持ち → 縦持ち

SELECT 名称, 'XXXX' as 属性A, XXXX as 属性B, 分類A, 分類B, 分類C FROM ピボット・テーブル
UNION ALL
SELECT 名称, 'YYYY' as 属性A, YYYY as 属性C, 分類A, 分類B, 分類C FROM ピボット・テーブル
;

※ SQLだと、RDBMSによってはUNPIVOT句が用意されている。

分析例

基礎となる分析結果

クロス・テーブルを分類A, 属性Aで集計。

SELECT
  分類A,
  属性A,
  SUM(合計)
From クロス・テーブル
GROUP BY
  分類A,
  属性A

※ ピボット / アン・ピボットしたテーブルを対象としても良い。

ドリルダウン

基礎分析結果の、分類Aを固定し、分類Bで集計

SELECT
  分類B,
  属性A,
  SUM(合計)
From クロス・テーブル
Where 分類A = 'XXXX'
GROUP BY 分類B, 属性A

ドリルアップ

ドリルダウンしたものを元の基礎分析結果に戻す。

ダイス

基礎分析結果の、分類ではなく、属性を変える（属性A → 属性B）。

SELECT
  分類A,
  属性B,
  SUM(合計)
From クロス・テーブル
GROUP BY
  分類A,
  属性B

※ 分類A → 分類Bは詳細化。属性A → 属性Bは回転（軸の変更）。

スライス

基礎分析結果の、非表示の属性項目を固定する。

SELECT
  分類A,
  属性A,
  SUM(合計)
From クロス・テーブル
Where 属性B = 'XXXX'
GROUP BY 分類A, 属性A

※ 次元（軸）を減らし、３次元 → ２次元データへ。

ドリルスルー

例えば、ピボット・テーブルに対して、元データで内訳をみる。

SELECT *
FROM Xテーブル
WHERE
  名称 = '集計条件に指定した列の値'
  AND 属性A = 'XXXX or YYYY : 縦持ちにした値の列名'

参考

縦横変換

多次元データベースのオンライン分析処理（OLAP）

ビジネス インテリジェンス（BI）の該当節を参照。

  • 上記のピボットと同じクロス集計を行うことが出来る。

  • ファクト・テーブルからクロス・テーブル（とグラフ）を生成

  • ファクト・テーブルは、スター・スキーマの構成要素。

  • スター・スキーマは、

    • 1つ以上のファクト・テーブルと、
    • 外部キーを通じて関連付けられた1つ以上のディメンション・テーブル

で構成される。

移行メモ（正誤）: 元ページの「スタース・キーマ」は「スター・スキーマ」の
誤記と判断し修正した。

Excel ピボット・テーブル、ピボット・グラフ

Tags: 移行, データ解析, クロス集計, BI, SQL, 開発基盤

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