RevealApp - データ解析/可視化入門！③　Revealで仕入情報(Excel)と過去の天候情報(他のExcel)を紐づけ、データノイズを除去せよ！

# はじめに

## Revealとは
[Reveal  ダッシュボードをアプリケーションに組み込み](https://www.revealbi.io/jp)
> Reveal Embeddedは、アプリケーションに組み込み可能なデータ可視化SDKです。シンプルな価格体系、組み込みの容易さでアプリケーションの価値を最大限向上することができます。

## この記事は
下記記事の続きです。
[RevealApp - データ解析/可視化入門！② データノイズを除去！ 仕入情報(Excel)と祝日情報(他のExcel)を結合して祝日データを除外する！](https://qiita.com/furugen/items/8e92dec69794033e8b98)


前回までに、曜日別で食材仕入額、食材廃棄率を数値化・グラフ化。
さらに、曜日によりばらつきがあることが判明したので、"祝日"のデータを除外することで、
より各曜日に対する正確な食材仕入額を導き出す事ができました。

ただ、飲食店において、集客における非常に大きな影響のあるデータに対する考慮がまだ出来ていません...。
それは一体...？

~~(前回に続き、タイトルでネタバレ)~~

# お題

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/48623/7ec2428c-1509-4e3d-6319-b566b5b28c58.png)
(前回の記事より引用)


さて、本記事で仕入れ額をより、精度の高い値にしていきましょう！
食材廃棄率を改善することで利益改善に繋がります。

本記事で追加で取り扱うデータは"天候情報"になります。

## Revealならデータソースの結合が出来る！ (計3つのデータソース　仕入情報+祝日カレンダー+天候情報　を結合！)

はい、前記事でも言いましたがRevealはデータソースの結合ができます。
データソースの結合も２つまで...という縛りもありません！

本記事では、最終的に

仕入情報 + 祝日カレンダー + 天候情報 (New!今回追加)

の３つのデータソースを結合して、より制度の高い材料仕入額を導き出していきましょう！

# 天候情報を結合しよう！

## 今回結合するデータ(天候情報)
https://github.com/furugen/Reveal-Samples/raw/master/SampleData/WeatherCalendar.xlsx

2017年～2019年の天候情報をデータソースとして用意しています。
(ちなみに2019年12月25日以降のデータは全部"晴れ")
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/48623/0772289c-c400-ff42-7ca6-64d21a56375d.png)

## Step1. データソースを追加
前回の記事と同じ手順で追加していきましょう！

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/48623/41e776c0-b3b5-b509-cd25-abe0b2b336ad.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/48623/bc932eb3-b6a7-09bb-5b37-534588754106.png)

URLに下記を入力します。
https://github.com/furugen/Reveal-Samples/raw/master/SampleData/WeatherCalendar.xlsx

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/48623/1632b4f2-dbf2-f697-832e-aecd9675c07a.png)

資格情報は不要なので、アカウントなしを設定
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/48623/e0068a26-2b67-eab1-79ab-14cf3f28aad6.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/48623/d220b595-bf56-1ce3-e23d-ddc1cb38c1a3.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/48623/ef256732-ff32-e8ef-c91c-9a386a4fa780.png)


## Step2. データソース間の結合項目を設定

結合する項目、および、結合後に利用する他の項目を設定していきましょう。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/48623/dd1a9407-0c58-3370-b64b-3854b83292b6.png)

仕入台帳.仕入日　＝　お天気カレンダー.日付　で結合しましょう。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/48623/c3546abd-784f-617e-ef68-783172efa7fc.png)


あとは結合後に、天気情報を利用するので天気にチェック。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/48623/dc584d5e-53f6-a35d-27a2-7459a5d7089d.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/48623/89b6eba6-28ee-3f46-d770-2d647d4abfeb.png)

無事、天気情報が結合できました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/48623/d3a09d3f-fc47-1c67-c404-ce44fc7436a2.png)


## Step3. 晴れのデータだけにフィルタ
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/48623/945310a5-7fd2-00cd-0c3f-293ad7e0d638.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/48623/7b05d7ae-c71b-3e5c-fb41-83783f421931.png)


## Step4. 複合グラフ化
晴れデータのフィルタ有り。　/ 晴れデータのフィルタなし(全データ)。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/48623/244d74e0-fd20-0927-9111-9dc2571d78a5.png)


# まとめ
天候フィルタにより、またデータのバラつきが判明しました。

実際の仕入れを行う際には、仕入れ基準値をベースに、実際の天気予報を補正をかけたうえで仕入を行うと
より制度の高い仕入れ額が導き出せるでしょう。

次回の記事では、天候補正を実際にどうすれば最適値を導き出せるか？　を追求していきたいと思います！

それでは！