Googleデータアナリティクス：ピボットテーブル・VLOOKUP関数・プロット

# はじめに

本記事は、Googleデータアナリティクスのプロフェッショナル認定証のプログラムより、参照させて頂いています。興味を持った方は、是非受講してみてください。

https://www.coursera.org/professional-certificates/data-analytics-japanese

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# ピボットテーブル

***<font color="MediumVioletRed">『データ処理で 使用するデータ要約ツール』</font>***

ピボットテーブルはデータベース上のデータを 並べ替え、再編成、グループ化、カウント、 合計、平均化します。データクリーニングで ピボットテーブルを活用すれば、データを すばやく、整然と表示することができます。 データセットの特定の部分を選択して 見られるだけでなく、ピボットテーブルの形式で 視覚的に把握できるのです。

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まず、使用するデータを選択します。 

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ここでは、スプレッドシート全体を選択し 挿入からピボットテーブルを選択します。

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新しいシートを選び、 作成をクリックします。

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例えば、最も収益性の高い商品だけを 調べるプロジェクトがあるとします。 具体的には、1 万ドル以上の 受注がある商品です。 そこで、利益の合計を表す 合計の行を追加します。

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降順に並べ替え、最も収益性の高い 商品を上位にします。

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そして、合計を表示します。

次に、商品の行を追加してこれらの額がどの商品かを 分かるようにします。 最も収益性の高い商品は 商品コード 15143 Exfoと 32729 Masc であると 分かります。

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# VLOOKUP関数（Virtical Lookup）

***<font color="MediumVioletRed">『ある列の中のある値を垂直方向に検索して それに対応する情報を返す関数』</font>***

データアナリストがプロジェクトに 関する情報を調べるとき 必要なデータがすべて 同じ場所にあることはまれで 通常、複数のシートあるいは 異なるデータベースを横断的に 検索する必要があります。 

VLOOKUP の構文

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簡単に言うと、VLOOKUP は
- 第 1 引数、 つまり括弧のあと最初に指定した値を、
- 次に 指定した範囲の一番左の列で検索します。
- そしてその値がある行において 3 つ目の第 3 引数で 指定した列にある値を返すよう指示します。
- false は、完全一致を 求めると VLOOKUP に伝えるものです。

今の時点では、VLOOKUP は 1 つのセルの値を取って それに対応する別の値を探す、 とだけ覚えておきましょう。

では、はじめましょう。

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1p-jLNpmUtuJsx0preZMtEysvD8feM3g4bS4DBExpoyI/edit?resourcekey=0-CQasEjRsQhjKwokoshNvWw#gid=1203048181

=VLOOKUP と入力し、検索するデータ、 つまり商品データを追加します。ドル記号は、参照の対応する部分が 変更されないように するために使います。列だけ、 行だけ、 または両方を同時にロックすることができます。 次に、Sheet 2 の 2 列を 見るように指示します。2 を追加して 2 列目を指定し、最後の false で、完全一致を求めます。

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この情報で、最も収益性の高い製品に絞って データを分析していきましょう。

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最も収益性の高い 2 つの製品 15143 Exfo と 32729 Masc を 検索します。 編集から検索に進み、 製品コードを入力して 検索します。 これで、プロジェクトの対象となる 商品を知ることができます。

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# プロット

データをプロットすると グラフやテーブルなどのビジュアルにして どのようなデータなのかを すぐに見出すことができます。

プロットは、歪んだデータや 異常値を特定するのに非常に有効です。 たとえば、各商品の価格が 正しいかどうかを確認したい場合 グラフを作成することができます。 これにより、何か間違いがあれば 視覚的にすぐに見つけるのを 手助けしてくれます。

では、価格の入った列を 選択してみましょう。

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挿入からグラフを選び、 種類を棒グラフにすると、1 つの価格が 極端に低くなっているように見えます。

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調べてみると、この項目には 小数点があり 小数点以下の桁数が 間違っていることがわかります。

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これは、73 セントではなく、 7.30 ドルであるべきなのです。

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これでは、利益総額に 大きな影響を与えてしまいます。 データクリーニングの時に、これを 見つけられたのは良かったといえます。

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データを新しい方法で見ることは、 データアナリストがあらゆる種類の ダーティデータを識別するのに役立ちます。
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