情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

加工データを使用した商品分析
福永裕香 1，荒平高章 1
概要：加工のされていないデータ（無加工データ）を収集，発見することは難しい．そこで，加工データを使用した商品分析を行うことは可能かを検討したいと考えた．本研究では，無加工データといくつかの加工データの商品分析
結果をグラフや表として比較し，データの加工の程度（数値の 1 の位を四捨五入，10 の位を四捨五入）によって分析結果にどれほど違いが生まれるかを検討した．その結果，四捨五入する位では ABC 分析，デシル分析どちらの分析結果にも大きな違いが出ないことがわかった．大きな違いが生まれる場合は同じデータと言えない場合であると判明した．
キーワード：Product Analysis，Data processing，ABC Analysis，Decyl Analysis，Rounding of data

1. はじめに自社製品の商品分析をすることになった環境と同じデー

B，C を 70，70～90，91～100％とする場合が多い．
A,B,C とランク分けするには，vlookup 関数を用いる．
①データを Excel に保存

タ状況で分析を行う場合，インターネットのデータはほと②ABC 分析したい項目を選択

んどが平均や最大値，最小値，年間別などの大まかな数値③ 項目を降順で並び替えるとされているものである．嶋田[1]は「1 次データは，利用④SUM を使用し累積を求める

目的に応じて必要なデータを入手できるが，2 次データに⑤累積から累積構成比を求める比べて収集や処理に多くの時間と費用を要する」，渋谷[2]⑥累積構成比から Vlookup(選択セル，%表示部分，列数，は「1 次データとは…費用・時間・手間がかかりますが，目TRUE)を使用して A, B, C ランクに分ける的に合った情報を入手できると，データ分析がしやすく，⑦⑥までのデータを使用しグラフを作成する意思決定の精度が高まります．」と言う一文もあるように加工のされていないデータ（無加工データ）を収集，発見することは難しい．

2.2

デシル分析

2.2.1

概要

本研究では，無加工のデータから程度の違う加工データ

デシル分析とは，ある商品の購入金額などが高い順に顧（数値の 1 の位を四捨五入，10 の位を四捨五入）を作成し客を並べ，10 等分してグループごとに購入比率などを分析

t 検定によって比較する．次に，無加工データ，加工データする方法．上位何％の顧客が何％の売上を占めているのか，の商品分析（ABC 分析，デシル分析）を行う．無加工デー

購入金額の分布を容易に把握することができ，より効率的

タと加工データの商品分析結果をグラフや表として作成し，に集中したキャンペーンなどのマーケティング活動を行え

データの加工の程度によって分析結果にどれほど違いが生る．

じるかついて考察を行ったので報告する．
2.2.2

2. 使用する商品分析方法
2.1 ABC 分析
2.1.1

概要

商品や顧客などの重要な指標を重要度によって ABC の 3
つのランクに分類する分析方法．別名重点分析ともいわれ，売れ筋商品や死に筋商品，優良顧客の把握ができる．
2.1.2 使用方法
Excel を使用．グラフを作成時見やすくなるので軸の書式設定から累積比のみ%に変更．
商品と顧客(店舗)を指標とし ABC ランクに分ける．ランク分けの基準値は決まっていないので自由に決めてよい．A，使用方法

Excel を使用．デシルランクごとに購入金額を合計し，売上全体に占める割合(累積構成比)を算出できる．売上を基にユーザー数が等分となるようなグループを作成できる．IF関数を使用．SUMIF 関数を利用して割合を算出するとしや
すい．
①データを Excel に保存②顧客ごとに期間内の累積購入金額を計算する③累積購入金額の降順で顧客を並べる
顧客情報の左側に順位を振る④③のリストを 10 等分し，デシルランクを割り当てる顧客数が 10 で割れない場合には，1 番下のランクに余りを全て含ませる．

1 九州情報大学
Kyushu Institute of Information Sciencesⓒ2023 Information Processing Society of Japan1

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report
関数 IF を使って計算する

た結果では, 合計差は 1 の位を四捨五入したデータの方が⑤デシルランクごとの構成，傾向を分析する

小さくなったもののランクごとの差では 1 の位を四捨五入SUMIF(デシルランクの範囲，指定するデシルランク選択，購入金額の範囲)を使用して表を作成したデータの方が大きな値が出た．以上から ABC 分析でのデシル分析でも 10 の位を四捨五入したデータより 1 の位を四捨五入したデータの方がクラスごとの差や合計差も小

2.3

t 検定

2.3.1

概要

さくなるとは言えないことが明らかとなった．
Fig1 から新鮮な製品の支出データの無加工データと 1 の2 つの独立した母集団があり，それぞれの母集団から抽位を四捨五入したデータを t 検定すると 0.05 よりも小さく出した標本の平均に差があるかどうかを判明させる検定

なり同じデータと判断されないことがわかった．これが原

今回は同一のデータかどうかを判断するため対応のある場

因で ABC 分析の結果が無加工データや 10 の位を四捨五入

合の t 検定．帰無仮説は「対応のあるデータの差の平均は 0したデータものと数値が変わった可能性があると考えられである」となる．

る．同様に，Fig2 から乳製品の支出データの無加工データと 1 の位を四捨五入したデータを t 検定すると 0.05 よりも2.3.2

使用方法

Excel を使用．無加工データと 1 の位を四捨五入したデー
タ，無加工データと 10 の位を四捨五入したデータを比較．
Excel のデータ分析機能の一対の標本による平均の t 検定ツールを使用．
①

データを Excel に保存②累積購入金額の降順で顧客を並べる

小さくなり同じデータと判断されないため，デシル分析の結果が無加工データや 10 の位を四捨五入したデータものと数値が変わった可能性があると考えられる．
データの数値を 1 の位や 10 の位で四捨五入して使う場
合には，t 検定などを先に行い四捨五入したデータが無加工データと少なくとも同じデータかもしれないと判明してから分析に使う必要があることが判明した．

③無加工データと加工したデータをデータ分析ツールで分
Table 1.Decyl Analysis, Fresh, raw data and data rounded to the析するt 検定：一対の標本による平均の t 検定ツールを使用

3. 使用データ
データ名

Wholesale customers data

Csv データ．列 8 行 440．
1) FRESH: 新鮮な製品に対する年間支出 (mu) (連続);
2) MILK: 乳製品の年間支出 (mu) (連続);
記述統計量:(最小、最大、平均、標準偏差)
新鮮な製品 ( 3，112151，12000.30，12647.329)
乳製品（55，73498，5796.27，7380.377）

4．分析
Table1 と Table2 より新鮮な食品の支出データの無加工データと 1 の位を四捨五入したデータ，無加工データと 10 のnearest 1
新鮮な食品の支出

新鮮な食品の支出(無加工)(1 の位を四捨五入)

差D11790532

1790550-18

D2990688

990740-52

D3739252

739280-28

D4546980

547010-30

D5425320

425340-20

D6319807

319810-3D7229647

229650-3D8142843

142900-57

D977807

77820

-13

D1017255

17250

5
合計差

-219

位を四捨五入したデータをデシル分析した結果を比較するとデシルランク別の差も合計差も 1 の位を四捨五入したデータの方が小さくなった．しかし，Table3 と Table4 から乳製品の支出データの無加工データと 1 の位を四捨五入した
データ，無加工データと 10 の位を四捨五入したデータをデシル分析した結果を比較すると各デシルランク差が 10 の位を四捨五入したデータの方が小さい場合もあった．合計の差で比べても 10 の位を四捨五入したデータの方が小さいことが分かった．Table5 と table6 から新鮮な食品の支出
データの無加工データと 1 の位を四捨五入したデータ，無加工データと 10 の位を四捨五入したデータを ABC 分析しⓒ2023 Information Processing Society of Japan2

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report
Table 2. Decyl Analysis, Fresh, raw data and data rounded to theTable 4. Decyl Analysis, Milk, raw data and data rounded to thenearest 10nearest 10

新鮮な食品の支出

新鮮な製品の支出（無加工）(10 の位を四捨五入)

差

乳製品

乳製品

(無加工)

(10 の位を四捨五入)

差D11790532

1790700-168

D1972960

985400-12440

D2990688

990500188

D2448353

4444003953

D3739252

739300-48

D3318813

3170001813

D4546980

54690080

D4246914

2458001114

D5425320

425900-580

D5182821

1815001321

D6319807

320100-293

D6141103

140300803

D7229647

22960047

D797192

96200

992

69380

68900

480

D8142843

142700143

D8D977807

77600

207

D947036

46300

736

D1017255

17200

55

D1025785

25000

785

合計差-443

合計差-369

Table 3. Decyl Analysis, Milk, raw data and data rounded to theTable 5. ABC Analysis, Fresh, raw data and data rounded to thenearest 1nearest 1

乳製品

乳製品

(無加工)

(1 の位を四捨五入)

差

新鮮な製品

新鮮な製品

(無加工)

(1 の位四捨五入)

差D1972960

91173061230

A4274713

42651709543

D2448353

4443803973

B525527535220-9693

D33188133168301983

C479891479460431

D4246914

2455001414

D5182821

1816001221

D6141103

140190913

Table 6. ABC Analysis, Fresh, raw data and data rounded to theD7

97192

96420

772

nearest 10D869380

68790

590

新鮮な製品

新鮮な製品

D94703646680

356

(無加工)

(10 の位四捨五入)

D1025785

24990

795

A

42747134275000-28773247

B525527526100-573

C479891

479400491

合計差281

合計差

差-369

合計差

t-検定: 一対の標本による平均の検定ツール
無加工

1の位

平均

12000.2977

12000.8

分散159954927 1.6E+08

観測数
ピアソン相関
仮説平均との差異
自由度

440

440

0.99999997
0439

t-3.60209128

P(T<=t) 片側

0.00017588

t 境界値 片側1.64833201

P(T<=t) 両側

0.00035175

t 境界値 両側1.96538247

Fig 1. T-test, Fresh, raw data and data rounded to the nearest 1ⓒ2023 Information Processing Society of Japan

3情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report(5) ビジネス＋IT, SB Creative,” ABC 分析とは？目的とや
t-検定: 一対の標本による平均の検定ツール

り方と手順、パレード図作成方法を解説”．
https://www.sbbit.jp/article/cont1/53364

無加工10の位

平均

12000.2977 12001.14

分散

159954927 1.6E+08

観測数
ピアソン相関440

440

0.99999747

仮説平均との差異

0

自由度

439

(6) 365 日 Office ライフ!, “ROUND 関数で簡単に四捨五入！わかりやすく図解します.四捨五入(＝ROUND) “.
https://www.onamae-office.com/office365column/excel/round/(7) FUSION デシル分析・RFM 分析,”Excel でできる顧客分析入門”．

t-0.61699091

P(T<=t) 片側0.26878029

t 境界値 片側1.64833201(8) CUI ホールセール顧客データセット，Margarida GMS

P(T<=t) 両側

0.53756058

Cardoso, margarida.cardoso '@' iscte.pt , ISCTE-IUL, リスボ

t 境界値 両側1.96538247

Fig 2. T-test, Fresh, raw data and data rounded to the nearest 10

https://www.fusion.co.jp/column/2015/10/excel-decile-rfm

ン, ポルトガル．
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wholesale+customers(9) データに築くビジネス戦略，アイトクコンサルティン

5．まとめ
本研究では、無加工データといくつかの加工データの商グ，“２つのグループを比較、差は本当にあるのか？ｔ検定：1 対の標本による平均の検定ツール”．
https://aitokuconsult.com/dataanalysis/statistic0908/

品分析結果をグラフや表として比較し，データの加工の程(10) AVILEN AI Trend，ライター古澤嘉啓、”t 分布表”．

度（数値の 1 の位を四捨五入，10 の位を四捨五入）によっ

https://ai-trend.jp/basic-study/t-distribution/t-table/て分析結果にどれほど違いが生まれるかを検討した．その結果，四捨五入する位では ABC 分析，デシル分析どちらの分析結果にも大きな違いが出ないことがわかった．大きな違いが生まれる場合は同じデータと言えない場合であると判明した．t 検定の結果が帰無仮説と証明されず同じデータといえなかったデータと無加工データの分析結果が ABC分析，デシル分析とも帰無仮説が証明された結果と無加工データを比べたものより差が大きく出たことが裏付けである．本研究では，2 つのデータを使用しているがどちらもデータ数が 440 で同じものであり，データ数が異なるもので検証することが課題である．

参考文献(1) 嶋田毅，”MBA 定量分析と意思決定”，グローバル・マネジメント・インスティチュート(2014), 定量分析のステップ,Step3 情報を収集する.

(2) 渋谷智之『データ利活用の教科書』(2022), データと20 年向き合ってきたマクロミルならではの成功法則,
pp243．
(3) ID レシート BI ツール, Felice Networks, 商品分析方法
7 選！マーケティングに活かせる知識を学ぼう.
https://receiptreward.jp/solution/column/product-analysis.html(4) Udemy メディア, 株式会社ベネッセコーポレーション,“ABC 分析とは？Excel のやり方を覚れば在庫管理が楽になる”．
https://udemy.benesse.co.jp/marketing/basic/abc-analysis.html.

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan4