Rでポイント履歴を可視化する話

Last updated at 2021-01-03Posted at 2020-12-20

こんにちは。データアナリストの苅部です。

mediba Adventカレンダーの21日目ということで、私からは Rを用いたスクレイピング、前処理、可視化の内容で書いていきます。

やりたいこと

日常的にauのサービスを利用してPontaポイントを貯めているのですが、毎月貯まってゆくポイントを後から振り返りづらいなと感じています。

ポイントの履歴は存在しますが、トランザクションのレコードを眺めても比較する事ができないので全体は掴みづらいのです。またキャンペーンに参加しても1〜2ヶ月後の後付与なので、あとから集約する必要性もありました。

というわけで「付与ポイント数を時系列で整理・可視化してみたい（ついでにRも使いたい）」というのが今回のモチベーションになります。

利用するパッケージ

以下7つのパッケージをスクレイピング・前処理・可視化の流れで利用します。

library(tidyverse) # Tidyなデータラングリング
library(ggthemes) # ggplotにテーマカラーを設定
library(plotly) # ggplotを対話的に操作する
library(lubridate) # 日付型操作
library(stringi) # 文字列型操作
library(RSelenium) # Seleniumサーバへ接続する
library(rvest) # スクレイピング向けの便利関数群

スクレイピング

ポイントサイトをスクレイピングして必要なデータを抽出します。

DockerでSelenium環境の準備

あらかじめSeleniumイメージを取得して、コンテナを立ち上げておきます。
localhost:ポート番号で接続できればOKです。

$ docker pull selenium/standalone-chrome

$ docker run -d -p 4444:4444 selenium/standalone-chrome

表データの取得

ポイントサイトの複数のページに対して5秒毎にHTTP Requestを投げ、毎月のポイント履歴のHTMLテーブルを取得します。

# Seleniumサーバへの接続
remDr <- remoteDriver(remoteServerAddr = "localhost",
                     port = 4444,
                     browserName = "chrome")

# ポイントサイトの履歴ページURL。ログイン後にコールバックで戻ってくる。
history_url <- "https://example.com"

remDr$open()
remDr$navigate(history_url)

# DOMの構築を5秒待つ
Sys.sleep(5)

# IDとパスワードを入力してフォーム送信
remDr$executeScript("document.querySelector('#hogehoge').value = ${mailAddress};")
remDr$executeScript("document.querySelector('#fugafuga').value = ${password};")
remDr$executeScript("document.querySelector('form[name=foo]').submit();")

# 今月(2)〜11ヶ月前(13)までを取得する
start_num <- 2
end_num <- 13

for(i in start_num:end_num){
  if (i < 10){
    fixed_num <- paste(0, i, sep="")
  } else {
    fixed_num <- i
  }
  remDr$navigate(paste(history_url, fixed_num, sep=""))

  # DOMの構築を5秒待つ
  Sys.sleep(5)
  
  # 当該TableタグのHTML文字列を取得
  res <- remDr$executeScript("return document.querySelector('.hoge_table').outerHTML")
  # リスト型になっているため文字列へ変換する
  res <- as.character(res[1])
  # HTMLテーブルのStringをdataFrameに変換する
  res <- as.data.frame(read_html(res) %>%
    html_table(fill=TRUE))
  
  if (i == start_num){
    merged_df <- res
  } else {
    merged_df <- bind_rows(merged_df, res)
  }

}

すでに読み込んでいるrvestパッケージでもスクレイピングは可能ですが、細かな点で操作が困ることもあるので、スクレイピング自体はSeleniumを利用する方が良さそうです。
executeScript()を利用することによりJavaScriptの実行が可能で、returnすれば値も取得できるため、DOM操作に慣れている人にはSeleniumをオススメします。

今回rvestはHTMLテーブル(文字列)をdata.frameに変換(パース)する目的で利用しています。
html_table()は複雑なHTMLテーブルを整理された表に変換できるとても便利な関数です。

なおページ遷移のデバッグが必要な場合には、remDr$screenshot(display = TRUE) を実行することで、ヘッドレスブラウザで表示されているスクリーンをR側で表示させることも可能です。

前処理

スクレイピングの結果得られたdata.frame(トランザクションログ)は以下のような内容で、数百レコードのボリュームになっていました。このレコードを眺めても傾向を掴むのはなかなか難しいです。

日付	場所	ご利用内容	ポイント
2020年12月7日	ＫＤＤＩ加盟店ａｕＰＡＹコード支払	お買上げ	3
2020年12月5日	ＫＤＤＩ定期付与ａｕＳＴＡＲ長期優待	お買上げ	150
2020年12月5日	ＫＤＤＩ加盟店ａｕＰＡＹコード支払	お買上げ	4
2020年12月4日	ＫＤＤＩ加盟店ポイントアップ店	お買上げ	10
2020年12月4日	ＫＤＤＩ加盟店ポイント貯める	お買上げ	1
2020年12月3日	ＫＤＤＩ加盟店ａｕＰＡＹコード支払	お買上げ	2
2020年12月2日	ホットペッパービューティー	利用期限切れによるポイント失効	-500 ホットペッパービューティー限定ポイント
2020年11月30日	HOT PEPPER Beauty	次回のネット予約でご利用いただけるポイントプレゼント★ ※利用期限2020/12/31まで	500 ホットペッパービューティー限定ポイント

「場所」でグルーピングしてみます。

count_store <- merged_df %>% 
  group_by(場所) %>% 
  summarise(count=n())
count_store

場所	count
ＫＤＤＩ加盟店ポイント貯める	266
ＫＤＤＩ加盟店ａｕＰＡＹコード支払	80
ＫＤＤＩ加盟店ａｕ　ＰＡＹカード	24
ＫＤＤＩ加盟店ａｕＰＡＹコード支払　増量ポイント	22
ＫＤＤＩ加盟店ａｕ　Ｗｅｂポータル　毎日ポイント	16
PontaWeb	14
リクルートカード（JCB）	11
ＫＤＤＩ加盟店ａｕＰＡＹポイント運用	10
HOT PEPPER Beauty	7
ＫＤＤＩ加盟店ａｕでんき　ガチャポイント	7
ＫＤＤＩ加盟店ニュースパス	7
ＫＤＤＩ定期付与トリプルセットポイントで割引	7
じゃらんゴルフ	7
ホットペッパービューティー	7
ポンパレモール	7
ＫＤＤＩ加盟店ポイントアップ店	6
ＫＤＤＩ定期付与ａｕＳＴＡＲ長期優待	6
ＫＤＤＩ定期付与ａｕでんきポイントで割引	6
ＪＡＬ	4
ホットペッパーグルメ	4
ＫＤＤＩ加盟店ａｕＰＡＹマーケット	3
じゃらん	3
ローソン渋谷ヒカリエ	3
ローソン六本木三丁目	3
ＫＤＤＩ加盟店ａｕ　ＰＡＹ　カードチャージでポイント還元	2
ＫＤＤＩ加盟店ａｕ　ＰＡＹ　マーケット	2
ＫＤＤＩ加盟店ａｕ　ＰＡＹ（スーパーマーケットＣＰ）	2
ローソン西麻布三丁目	2
［Ｐｏｎｔａ］ロイヤリティ　マーケティング	1
ＫＤＤＩａｕＩＤ連携	1
ＫＤＤＩ加盟店ａｕ　ＰＡＹ（ドラッグストアＣＰ）	1
ＫＤＤＩ加盟店ａｕ　ＰＡＹ（生活応援キャンペーン８月）	1
ＫＤＤＩ加盟店ａｕ　ＰＡＹ（生活応援キャンペーン９月）	1
ＫＤＤＩ加盟店ａｕ　ＰＡＹアプリ	1
ＫＤＤＩ加盟店ａｕ　ＰＡＹカード　キャンペーン即時付与	1
Ｐｏｎｔａ　ＰＬＡＹポンタのゲームボックス２	1
ケンタッキーフライドチキン広尾店	1
すき家　目黒駅東口	1

命名規則がバラバラで、ディメンションもこのままでは無限に増えてしまうため、名寄せをして分類する必要がありそうです。
また「じゃらん」や「ホットペッパー」といったサービスは自動付与され自動消滅する期間限定ポイントのため、除外する必要がありそうです。
他にも処理が必要な項目はいろいろありますが、以下のような流れでデータを整えていきます。

最低限必要なデータの整理

泥臭く前処理を進めてゆきます。

merged_df2 <- merged_df %>% 
  rename(store = "場所",content = "ご利用内容",point = "ポイント",date = "日付") %>% 
  # 自動付与、自動消滅系の限定ポイントを除外
  filter(str_detect(point,"^(?!.*限定ポイント).*$")) %>% 
  # ポイント運用はポイント付与ではないので除外
  filter(store != "ＫＤＤＩ加盟店 ａｕＰＡＹポイント運用") %>% 
  # 冗長な文字列なので除去
  mutate(store = str_remove(store, pattern="ＫＤＤＩ加盟店 ")) %>%
  # storeが空の場合にcontentを代入する
  mutate(store = ifelse(str_detect(store,"^$"),content,store)) %>%
  # 全角英数を半角英数に変換
  mutate_all(~stri_trans_nfkc(.)) %>%
  # 数値のカンマ表記を除去
  mutate(point = str_remove(point,",")) %>% 
  mutate(grant_point = ifelse(str_detect(point,"^-"),0,point)) %>% 
  mutate(grant_point = as.numeric(grant_point)) %>% 
  mutate(use_point = ifelse(str_detect(point,"^-"),point,0)) %>% 
  mutate(use_point = str_remove(use_point,"-")) %>% 
  mutate(use_point = as.numeric(use_point)) %>% 
  mutate(year = str_extract(date,"([0-9]{4})(?=年)")) %>% 
  mutate(month = str_extract(date,"([0-9]+)(?=月)")) %>% 
  mutate(day = str_extract(date,"([0-9]+)(?=日)")) %>% 
  mutate(date = as.Date(paste(year,month,day),format = "%Y%m%d")) %>% 
  select(date,store,content,grant_point,use_point)

以下のような形で整理できました。
日本語の日付をdate型に変換し、取得ポイント(grant_point)と消化ポイント(use_point)で列を分けています。

date	store	content	grant_point
2020-12-07	auPAYコード支払	お買上げ	3
2020-12-06	ポイント貯める	お買上げ	1
2020-12-06	ポイント貯める	お買上げ	1
2020-12-05	auPAYコード支払	お買上げ	4
2020-12-04	auPAYコード支払	お買上げ	10

名寄せ

今回の分析に適した形に整理します。ここでは名寄せをしてディメンションの数を減らします。

pattern_aupay_code <- "^auPAYコード支払|^auPAY\\(|^ローソン|^ケンタッキー|^すき家|^トモズ|^ゲオグループ|^ポイントアップ店"
pattern_aupay_card <- "^auPAYカード|^auPAY カード"
pattern_kddi <- "^KDDI"
pattern_ponta <- "Ponta+|ポンタ+"

merged_df2 <- merged_df2 %>% 
  # クレジットカードポイントでの付与ポイントを除外
  filter(store != "PontaWeb") %>% 
  mutate(store = str_replace(store,"au PAY","auPAY")) %>% 
  mutate(store = str_replace(store,"auPAY マーケット","auPAYマーケット")) %>% 
  mutate(store = ifelse(str_detect(store,pattern_aupay_code),"auPAYコード支払",store)) %>% 
  mutate(store = ifelse(str_detect(store,pattern_aupay_card),"auPAYカード",store)) %>% 
  mutate(store = ifelse(str_detect(store,pattern_kddi),"KDDI定期付与",store)) %>% 
  mutate(store = ifelse(str_detect(store,pattern_ponta),"PontaWeb",store))

名寄せすることでディメンションを12個に絞ることができました。すっきりしましたね。

count_store <- merged_df2 %>% 
  group_by(store) %>% 
  summarise(count=n())
count_store

store	count
au Webポータル毎日ポイント	16
auPAYアプリ	1
auPAYカード	27
auPAYコード支払	129
auPAYマーケット	5
auでんきガチャポイント	7
JAL	4
KDDI定期付与	20
PontaWeb	3
じゃらん	1
ニュースパス	7
ポイント貯める	266

分析用途に応じた整理

今回の可視化では月・サービスカテゴリごとのポイント加算状況を可視化したいので、month,storeごとでグルーピングしてgrant_pointの合計数を抽出します。

merged_df3 <- merged_df2 %>% 
  filter(grant_point > 0) %>% 
  mutate(month = as.factor(month(date))) %>% 
  mutate(store = as.factor(store)) %>% 
  select(month,store,grant_point) %>% 
  group_by(month,store) %>% 
  summarise(grant_point = sum(grant_point))

month	store	grant_point
1	auPAYコード支払	14
4	auPAYコード支払	34
4	じゃらん	155
5	auPAYコード支払	3
5	KDDI定期付与	156
5	ポイント貯める	1

可視化

ggplotオブジェクトを作成

必要なデータが抽出できたので、ここからggplotオブジェクトを作成していきます。

plt <- ggplot(merged_df3, aes(x = month, y = grant_point, fill = store, label = grant_point)) +
  geom_bar(stat = "identity")+
  theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")+
  ggtitle("Pontaポイント 加算状況")+
  labs(title = "Pontaポイント 加算状況", x = "月", y = "ポイント数")+
  guides(fill=guide_legend(title="利用サービス"))