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。

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)~~

(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。

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！

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")

前回の記事と同じ手順で追加していきましょう！

資格情報は不要なので、アカウントなしを設定

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。

無事、天気情報が結合できました。

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)。

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！