はじめに
Revealとは
Reveal Embeddedは、アプリケーションに組み込み可能なデータ可視化SDKです。シンプルな価格体系、組み込みの容易さでアプリケーションの価値を最大限向上することができます。
この記事は
下記記事の続きです。
RevealApp - データ解析/可視化入門！② データノイズを除去！ 仕入情報(Excel)と祝日情報(他のExcel)を結合して祝日データを除外する！
前回までに、曜日別で食材仕入額、食材廃棄率を数値化・グラフ化。
さらに、曜日によりばらつきがあることが判明したので、"祝日"のデータを除外することで、
より各曜日に対する正確な食材仕入額を導き出す事ができました。
ただ、飲食店において、集客における非常に大きな影響のあるデータに対する考慮がまだ出来ていません...。
それは一体...？
(前回に続き、タイトルでネタバレ)
お題
(前回の記事より引用)
さて、本記事で仕入れ額をより、精度の高い値にしていきましょう！
食材廃棄率を改善することで利益改善に繋がります。
本記事で追加で取り扱うデータは"天候情報"になります。
Revealならデータソースの結合が出来る！ (計3つのデータソース 仕入情報+祝日カレンダー+天候情報 を結合！)
はい、前記事でも言いましたがRevealはデータソースの結合ができます。
データソースの結合も２つまで...という縛りもありません！
本記事では、最終的に
仕入情報 + 祝日カレンダー + 天候情報 (New!今回追加)
の３つのデータソースを結合して、より制度の高い材料仕入額を導き出していきましょう！
天候情報を結合しよう！
今回結合するデータ(天候情報)
2017年～2019年の天候情報をデータソースとして用意しています。
(ちなみに2019年12月25日以降のデータは全部"晴れ")
Step1. データソースを追加
前回の記事と同じ手順で追加していきましょう！
URLに下記を入力します。
https://github.com/furugen/Reveal-Samples/raw/master/SampleData/WeatherCalendar.xlsx
資格情報は不要なので、アカウントなしを設定
Step2. データソース間の結合項目を設定
結合する項目、および、結合後に利用する他の項目を設定していきましょう。
仕入台帳.仕入日 ＝ お天気カレンダー.日付 で結合しましょう。
あとは結合後に、天気情報を利用するので天気にチェック。
無事、天気情報が結合できました。
Step3. 晴れのデータだけにフィルタ
Step4. 複合グラフ化
晴れデータのフィルタ有り。 / 晴れデータのフィルタなし(全データ)。
まとめ
天候フィルタにより、またデータのバラつきが判明しました。
実際の仕入れを行う際には、仕入れ基準値をベースに、実際の天気予報を補正をかけたうえで仕入を行うと
より制度の高い仕入れ額が導き出せるでしょう。
次回の記事では、天候補正を実際にどうすれば最適値を導き出せるか？ を追求していきたいと思います！
それでは！