【年齢分析編】サンプルスーパーストアで遊んでみる

# はじめに
moriwakunと申します。（X:moriwakun1799）
Tableau DATASaberBridge3rdに挑戦中です。

DATASaberのカリキュラムでは「サンプル スーパーストア」を用いた課題を解いていくのですが、そこに結合できる顧客データ「Customer_Master.csv」にカリキュラムで使わなかったデータが色々ありましたので、遊んでみようかと思います。

![スクリーンショット 2025-01-20 214845.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3522398/b37bcf78-18de-9985-d2a8-18a5d93f00e0.png)
→ 「カレーの食べ方」、気になりますね。（元データは「別盛り・せき止め派」のように1つにまとまっていましたのでカスタム分割を行いました）

- 年齢分析編 ← 今回はこちら
- 謎データ編 ← やるかも？

# 顧客の年齢分析をしてみる
## 確認したいこと
- 顧客の年齢と売上・利益・割引率をまとめたい
- 地域で顧客の年齢に特色があるのか？
- 地域マネージャーが分析に使えるようなVizを作りたい

## データの前処理
### 購入時年齢の算出
「Customer_Master.csv」を顧客IDをキーにして購入情報に紐づけている関係上、「Customer_Master.csv」の年齢は現在の年齢ということになります。そこで、購入時点での年齢を算出することで正しい分析が行えるのでは？と考えました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3522398/fd2e4f81-93f4-492f-ef52-827d9605ee49.png)
→ オーダー日時点での年齢ではないことがデータから確認できました


計算フィールドから、購入日時点での年齢を
```
DATEDIFF('year',[誕生日],[オーダー日])
```
で定義し、こちらを使っていこうと思います。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3522398/1d8a74d8-b0d4-4464-2cfe-0b7f9845d8e9.png)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3522398/b03fcea0-4f3e-2bfb-3130-1fa643d82c71.png)
→ うまくいってそうですね


## ビジュアライズの作成
### 顧客の年齢層による分布
先ほどの「購入日時点での年齢」についてビン（サイズ：10）を作成し、○代のオーダーが多いのかを可視化してみます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3522398/c590c786-6d43-d677-727c-86eb0fbaeef7.png)
→ 全体傾向として、10代・80代以外は比較的横ばいですね

同様に、年代ごとの合計売上額を可視化してみます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3522398/ed337410-60df-9c47-a953-54d8a53fcdf8.png)
分かりづらいので合計に対する割合も出してみました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3522398/64f9b087-b1b2-1d4b-c4ae-c5a5b702a845.png)

割引率は80代を除くと、どの年代もあまり変わらないことが分かりました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3522398/efd1824f-4784-c843-3bcd-bdd3b8747335.png)


以上の3つに加え、利益を追加してをまとめると以下のようになります。ビンを使わない方が何となく分かりやすい気がします。Vizではこちらを採用します。

ついでに標準偏差（0.5σ）のリファレンスバンドを追加してみました。売上においては40代後半・60代前半への販促に課題がありそうです。利益については54歳の顧客が著しく低かったり、割引率については24歳の顧客へ高くなっていることがわかります。これらについては原因特定が必要かもしれません。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3522398/cdf36178-1ac9-7b7a-91f2-ad33067a6ba0.png)



### 地域によるフィルター

円を重ねることで折れ線グラフを少し見やすくし、0.5σの表記を外しスッキリさせました。この状態で関西地方でフィルタリングしてみます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3522398/6492bc5f-f030-c90d-9843-bb62d80551bf.png)
→ 先ほどの全体傾向とは大きく異なることが分かります。

### Vizをつくってみる

地域マネージャーが日常の顧客分析に使えるようなVizを作ってみます。
メインは先ほどの折れ線グラフ。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3522398/cb3a99b5-f727-eb1e-d359-246f64b82bc1.png)
→ 北海道のオーダー、全部割引率固定なんですね…。。。

これだけだと物足りないため、地域売上の全国比を出せる棒グラフを右下に入れてみます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3522398/f243d16c-443b-c96f-96f2-efe8246738b7.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3522398/8b076d3b-ecaf-fdb9-be66-05463e3bef7f.png)
→ まとまりよくなった気がしますね！これで完成としましょう！


# 作成したVizはこちら

https://public.tableau.com/views/SuperStoreAnalysis_area-age/__1?:language=ja-JP&:sid=&:redirect=auth&:display_count=n&:origin=viz_share_link