はじめに
本記事は、Googleデータアナリティクスのプロフェッショナル認定証のプログラムより、参照させて頂いています。興味を持った方は、是非受講してみてください。
ピボットテーブルの構成要素
ピボットテーブルは、インサイトや傾向を把握するためにさまざまな方法でデータを表示できます。また、測定指標の比較や計算の実行、レポートの作成など、大規模なデータセットの分析を効率的に行い、データに関する問いの答えを見つける上でも役立ちます。
ピボットテーブルは行、列、値、およびフィルタの 4 つの基本的な要素で構成されています。
行は、選択したデータを横方向に整理、グループ化するものです。ピボットテーブルを使うの動画では、公開日のデータを用いて、年別にグループ化した行を作成しました。
列はデータ内の値を縦方向に整理して表示するものです。値は、データの計算や数値のカウントに使用されます。また、値の項目の中には計算フィールドがあります。計算フィールドは数式を指定し、列や行に基づいて独自の集計列を表示します。今回は、計算フィールドを作成し、測定したい変数を入力します。
前回の映画データの例では、値を使用して、興行収入の SUM、AVERAGE、および COUNT などのピボットテーブルの列を作成しました。
最後に、ピボットテーブルのフィルタでは、通常のスプレッドシートと同様に、特定の条件に基 づいてフィルタを適用できます。以下では、 映画データのピボットテーブルに興行収入が1,000 万ドル未満の映画だけを表示するようにフィルタを適用しています。
ピボットテーブルエディタの 4 つの要素をすべて使用できるようになると、データからさまざまな指標を比較しながら計算を実行できるようになり、貴重なインサイトを得ることができます。
分析にピボットテーブルを使用する
ピボットテーブルは、データセットに関する問いに答え、その回答をステークホルダーと迅速に共有できる便利なツールです。たとえば、ある百貨店に勤務するデータアナリストが、各部門の総売上高と、それぞれの部門が販売する商品数を把握するよう依頼されたとします。また、依頼者はどの部門が最も収益を上げているかを正確に把握したいとも考えているようです。
ピボットテーブルを使用すれば、表計算ソフトの元データを変更せずに、各部門の売上高と販売した商品数を簡単に比較し、依頼主の問いに答えることができます。
このピボットテーブルでは、部門を行として指定し、売上をグループ化して整理しています。値では、売上を SUM で集計した合計と、商品 ID を COUNTA で集計した合計を指定し、どの部門が最も収益を上げているかを判断するために、行の並べ替えを降順にしました。
これで、玩具部門が最も収益を上げていることが分かりました。