2023: Week 1 The Data Source Bank / Preppin' Data / Tableau Prep

# Challenge Preppin'Data 2023:Week 1
Tableau Prep実行環境：Ver.2023.2.2

## 概要
今回は、銀行の取引データ です。他の銀行の取引も含めた取引に関するレポート作成のため、データをクリーンアップします。

Requirement

- トランザクション コードを分割して、トランザクション コードの先頭の文字を抽出します。これらは、取引を処理する銀行を識別します。新しいフィールドの名前を銀行コード「Bank」に変更します。 
- 「Online」または「In-person」フィールドの値の名前を変更します。1 つの値は「Online」、2 つの値は「In-person」に名前を変更します。 
- 日付を曜日に変更します。
- 出力にはさまざまな詳細レベルが必要です。トランザクションの値を 3 つの方法で合計する必要があります。
   1. 各銀行の取引総額  (出力1)
   1. 銀行、曜日、取引の種類（オンラインまたは対面）ごとの合計金額  (出力2)
   1. 銀行および顧客コード別の合計金額  (出力3)

出力1
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3531257/77492eed-ea47-7909-d03d-d09dc7f5b5bb.png)
出力2
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3531257/398e507b-17e7-afb7-9792-fb5191398f1a.png)
出力3
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3531257/2d4e070d-431c-b55e-521f-b0a7b3d20ac9.png)

## 問題のページ（英語）※ここからデータをダウンロード
https://preppindata.blogspot.com/2023/01/2023-week-1-data-source-bank.html

## 出題者の回答のページ（英語）※動画あり
https://preppindata.blogspot.com/2023/01/2023-week-1-solution.html

## 自分の解決法
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3531257/62bb1b8b-c567-ee39-c35b-0bf9c4c94997.png)

データ ソースに接続します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3531257/9b2c3d16-7a97-4e20-4af8-a1cefac3b029.png)

トランザクションコードから、最初の文字を分割して出します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3531257/1322ac6c-1eb4-9396-a246-dae047db02b0.png)

ここからは、「-」を区切り文字として使用し、文字列から最初の文字セットを分割します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3531257/49a8433e-d9c4-4382-dc33-73c7fac0a1c1.png)

そのフィールドの名前を Bank に変更します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3531257/746094ed-97d9-2338-ae58-29992753cc0e.png)

次に、Online or In-Personフィールドの 1 と 0 を変換します。要件に従って、1 = Online、0 = In-Personにします。 
Online or In-Personフィールドを文字列に変更するため、「#」をクリックしてから「文字列」を選択します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3531257/f8258720-2255-a852-0198-3fc18dbe3218.png)

これで、各値をダブルクリックして、文字列内の値を更新して、対応する値と一致させることができます。 
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3531257/d69922a8-e115-604f-61e9-954be868ff66.png)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3531257/48012731-ff4a-7ad2-7538-0b680c6ffd72.png)

同じ手順で、日付フィールドを曜日のみに変更します。繰り返しますが、これを行うにはいくつかの異なる方法がありますが、Tableau Prep に組み込まれている機能を活用することができます。

[トランザクション日] フィールドで、3 点メニューをクリックし、[日付の変換] --> [曜日] を選択します。
これにより、「トランザクション日」フィールドが曜日に変更されます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3531257/0ab05aa2-a73b-8aa2-f536-386da865fe33.png)

最後のステップは、さまざまな集計レベルのデータを含む 3 つの異なるテーブルを作成します。

出力 1 - 各銀行の取引総額
銀行をグルーピングし、合計値を計算します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3531257/0484fea1-7293-036e-cf10-03af185cdb4f.png)

出力 2 - 銀行、曜日、取引の種類ごとの合計金額
銀行、オンラインまたは対面の取引、取引日の曜日ごとにグループ化し、合計値を計算します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3531257/db7767d7-0a99-4cdd-9419-b74f743d4539.png)

出力 3 - 銀行および顧客コード別の合計金額
銀行と顧客コードでグループ化し、合計値を計算します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3531257/9b4db390-3564-b750-4fff-edab4bf6b6ba.png)

最後に出力を設定します。