Bakery and weather data を使用して、天気と売れ筋商品TOP3をSPSS Modelerで見てみた。（その１- 全データのTOP3を確認する）

## はじめに

最近SPSS Modelerを勉強している斉藤です。IBM Cloud Pak for Data as a Service のギャラリーにサンプルのさまざまなデータが掲載されています。

その中に「Bakery and weather data」というものがありましたので、天気で売れ筋商品に変化があるかSPSS Modelerで見てみることにしました。
![Bakery_1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/7d1e8fac-1f1a-e53d-7b0b-aa97704f5da4.png)

![Bakery_2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/1f0283c9-b7a7-687e-2fcb-3d9f304b9291.png)

今回 Watson Studio の Modeler(ブラウザ版)を使うのではなく、クライアント版のSPSS Modeler 18.3 Mac版を使用したいと思います。


#### シリーズ目次
 
- [Bakery and weather data を使用して、天気と売れ筋商品TOP3をSPSS Modelerで見てみた。（その１- 全データのTOP3を確認する）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/a04e6350a7b056d2fcf3)
 
- [Bakery and weather data を使用して、天気と売れ筋商品TOP3をSPSS Modelerで見てみた。（その２ - データを俯瞰して見る）](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/477092d21ffd8f0c90ec)


####  1.サンプルデータのダウンロード

1-1. [こちらの記事](https://qiita.com/Asuka_Saito/items/8d436e1279e71d76ad4b)をご覧になり、IBM Cloud Pak for Data as a Serviceのギャラリーにアクセスします。

1-2. データが見つかったら、「Add to Project」（または「プロジェクトに追加」）をクリックして、プロジェクトに追加後、CSVをダウンロードします。

####  2.サンプルデータについて
こちらのサンプルデータは、リアルなデータではなくフィクションだそうです。ケーキやクッキーの他に、飲み物も売っています。パン屋というよりカフェでしょうか。
![Bakery_3.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/017934cd-b409-afd1-dbe2-9a32f4c987e9.png)


####  3.全データの総売上、TOP3を見てみる。
まず初めに、細かな属性を見ず、全データから総売上、TOP3がどんな商品なのか見てみたいと思います。

![Bakery_4.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/dc5c4ace-f297-b7fc-2e4c-9bedeb62ca97.png)

##### 3-1. CSVストリーム領域にドラッグ

ダウンロードした「Bakery and weather data.csv」を、 SPSS Modelerのストリーム領域にドラッグ＆ドロップして追加します。

##### 3-2. レコード集計ノードをストリーム領域にドラッグ

次にレコード集計ノードをSPSS Modelerのストリーム領域にドラッグ＆ドロップして追加し、「Bakery and weather data.csv」(可変長ファイルノード)と接続します。

レコード集計ノードをダブルクリックして編集で開き、キーフィールドに「Product」、基本集計は「合計」だけにして、「フィールドにレコード数を含める」にチェックをして「OK」で閉じます。
![Bakery_5.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/5610da8f-fa1d-a623-3a3d-8ac8ccf9d472.png)

##### 3-3. ソートノードをストリーム領域にドラッグ

次にソートノードをSPSS Modelerのストリーム領域にドラッグ＆ドロップして追加し、レコード集計ノードと接続します。

ソートノードをダブルクリックして編集で開き、フィールドに「Sales in USD_Sum」を追加し、「降順」に設定し「OK」で閉じます。

![Bakery_6.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/8da7a8bc-7eb7-9852-6cc8-bae66dfafa52.png)

##### 3-4. 抽出条件ノードをストリーム領域にドラッグ

次に抽出条件ノードをSPSS Modelerのストリーム領域にドラッグ＆ドロップして追加し、ソートノードと接続します。

抽出条件ノードをダブルクリックして編集で開き、「条件」の欄に以下を入力します。

```text
@INDEX <= 3
```

![Bakery_7.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/f65e2723-1e73-6b8d-48ae-fd7cd2163a2a.png)


##### 3-5. テーブルノードをストリーム領域にドラッグ & 実行

次にテーブルノードをSPSS Modelerのストリーム領域にドラッグ＆ドロップして追加し、抽出条件ノードと接続し、右クリック（Macのタッチパネルの場合は二本指で同時クリック）して、「実行」します。
![Bakery_8.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/39633a9b-e0aa-dc8c-6822-986a9b8a570c.png)



##### 3-6. CSVファイルの全データから、この会社（勝手にカフェのチェーン展開をしている会社と想像）の一年間を通じた売れ筋商品TOP3を見る事ができました。
![Bakery_9.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/8d97389e-ff4c-d41a-491b-0f2084ec1d59.png)

1位　&#x1f3c6;　Red Velvet Cupcake
2位　&#x1f3c6;　Cold Brew Coffee
3位　&#x1f3c6;　Light Roast Coffee

Red Velvet Cupcakeはケーキ生地が赤く着色されていてクリームなどが乗っている人気で伝統的なお菓子だそうです。Cold Brew Coffee は水出しコーヒーですね。Light Roast Coffeeは浅い焙煎のコーヒーでしょうか。ライトな味わい？のコーヒーでしょうか・・
![Red_Velvet_Capcake.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/435996/72e1d0ed-dca1-8299-b8ba-e726100891f5.png)

### まとめ
いよいよ次回は、天気で売れ筋商品が変わるのか見ていきたいと思います！その前に、天気のデータにどういうものがあり、何件くらいデータがあるかみていきたいと思います。