07:31フォローするデータ分析を3つのコンポーネントに特に集計を意図した基本的なデータ分析においては,集計ロジックをSQLにうまく落とし込む事が可能です。そのためにはまず,データ分析を3つのコンポーネントに分かちます。Source(データの種類),Object(目的:求めるべき指標),Segment(どの軸)で分ける事を考えます。以下に例を挙げています。上記の様にデータ分析で常にこの3つのコンポーネントを意識していると,集計ロジックを簡単にSQLに落としこむ事ができるようになります。次にSQLの方を見てみましょう。ディメンジョン,メジャーデータウェアハウス/BIの領域では,「ディメンジョン」「メジャー」という言葉が良く使われます。ディメンジョンとメジャーは,実際には互いの関連性に注目して定義されたものであり,どちらもデータ内の特定のフィールドを指します。集計を目的としたSQL文の中にはこの2つのフィールドが特定の句の中で必ず含まれます。メジャーメジャーは分析・集計対象となるフィールドを意味します。このメジャーに対して,COUNTやSUM,AVGなどの集計計算が行われます。ディメンジョンディメンジョンは,データ分析の切り口を指す言葉です。日付別やカテゴリ別,ユーザー別,といったフィールドがディメンジョンに当たり,これらの切り口でデータ分析を行う事が基本です。以下に具体的なデータで例を見ていきます。今回紹介するサンプルデータセットは,リクルート様が公開してくださっているカーセンサーの中古車情報データになります。オープンデータ項目をサンプルとして紹介します。メジャーメジャーは「中古車価格」や「オドメーター」など,その数値自身が集計の対象となるカラムです。これらのメジャーはセグメント毎に合計,平均,ユニーク数などが求められます。ディメンジョンディメンジョンは「年式」や「メーカー」など,集計時にセグメント軸となるようなカラムを指します。一般には非数値型か順序付け不可能な数値型である事が多いです。,「中古車価格」のようなメジャーでも10万円〜20万円,20万円〜30万円...といったように区間をとればその区間をディメンジョンとして扱うことが可能です。SQLにおけるディメンジョン,メジャーそれでは集計を目的としたSQL文の中で,ディメンジョンとメジャーがどこに現れるかを見ていきます。以下の例は,PVおよびSales(売上点数)を求めるための集計クエリです。ディメンジョン,メジャーとなるフィールドが特定の場所に現れている事がわかりますね。初めにデータ内のフィールドをディメンジョンとメジャーに識別しておけば,集計のためのSQLは機械的にディメンジョンとメジャーを句の中に配置するだけで集計パターンが作れてしまうのです。最後に,初めに紹介したデータ分析の3つのコンポーネントと,SQLのディメンジョン,メジャーをマッピングすることでデータ分析ロジックをSQLに変換することが可能になります。SUMとなり,これらをSQLの中の配置ルールに従うと,上のSQLが完成することになります。Unifiedコメント0件のコメントログインしてコメントを残してください。