Training1位2位3位4位5位6位7位8位9位10位1位~3位ぐらいまでは「とろ」「中とろ」などの赤味系が強いですが、4位ぐらいから「えび」「いか」「たこ」などの甲殻類、軟体類が急に順位を上げてきます。7位以降は貝類や「玉子」「数の子」「しゃこ」などの名前が挙がってきます。上位(1位~3位)、中堅(4位~6位)、下位(7位~10位)と、3つに分けて見てみると、さらに分かりやすいです。こんどは、「小分類」の中での、ネタの順位を見てみましょう。サイクリックグループのボタンをクリックして、「寿司ネタ名」に切り替えます。「小分類」から「赤味」を選択します。10位までの合計では「まぐろ」が強いですが、やはり「とろ」と「中とろ」の1位、2位の比率が高いです。「ねぎとろ」は、「ねぎとろ」と「ねぎとろ巻」に票が分かれてしまっているかもしれませんね。「小分類」から「海老カニ」を選択します。「えび」はやはり人気ですが、「しゃこ」も健闘しています。「小分類」から「魚卵」を選択します。「いくら」の一強かと思いましたが、「数の子」も健闘していますね。「小分類」から「青物」を選択します。いままであまり名前が出てこなかった「青物」ですが、「はまち」「さば」などが人気のようです。データの分析2さいごに、すこし”QlikViewらしい”分析をしてみましょう。選択をクリアして、サイクリックグループを「寿司ネタ名」にしてください。「順位」から「1」、「小分類」から「赤味」を選択します。「利用者番号」のリストボックスを右クリックして[絞込値の選択]をクリックします。リストボックスを右クリックし、[他項目の選択のクリア]をクリックします。これで”1位に赤味を選んだ人”が、ほかになにを選んだかを確認できます。「順位」から「2」を選択すれば、”1位に赤味を選んだ人が2位になにを選んだか”を確認できます。下図では、「順位」から「2」と「3」を選択し、”1位に赤味を選んだ人が、2位と3位になにを選んだか”を確認しています。これを見ると、1位に「赤味」を選んだ人は2位と3位にも「赤味」を選ぶか、「赤味」以外では「いくら」、えび系、「穴子」などを選ぶ人が多いようです。おなじことを「青物」でやってみましょう。「赤味」と違う結果が出てくるでしょうか。選択状態をクリアします。「順位」から「1」、「小分類」から「青物」を選択します。「利用者番号」のリストボックスを右クリックして[絞込値の選択]をクリックします。リストボックスを右クリックし、[他項目の選択のクリア]をクリックします。これで”1位に青物を選んだ人”が、ほかになにを選んだかを確認できます。「順位」から「2」を選択すると、「たい」「かんぱち」などが挙がってきますね。下図では、「順位」から「2」と「3」を選択し、”1位に青物を選んだ人が、2位と3位になにを選んだか”を確認しています。「赤味」のときとは多少、傾向が違いますね。「たい」が上位に挙がってきており、「ひらめ」などの名前も挙がっています。「青物」を1位に選んだ人の方が、よりあっさりしたものを好むと言えそうです。「穴子」と「甘えび」は両方の層から人気があるようですね。このように、寿司ネタから人、人から寿司ネタと、視点を変えてデータを絞り込んでいくのは、QlikViewの”連想技術”が得意とする分析の進め方です。分析は以上で終了とします。最後に...今回は寿司ネタのデータという、めずらしいデータを使用してみましたが、これはもともと以下のページで見つけたものです。情報推薦の研究に使えるデータセットhttp://hanzomemo.blogspot.jp/2014/02/blog-post.htmlこのページには、寿司ネタのデータ以外にも面白そうなデータがいくつかありますので、機会があれば、またこのブログで取り上げてみたいと思います。ロードスクリプトはあらかじめ用意したものを使用しましたが、その中で連番を文字列に置き換えるために、Pick関数を使用しています。文字列n)このように指定すると、数値項目の値が1だったときは文字列1が、数値項目の値が2だったときは文字列2が返されます。今回使用したロードスクリプトでは、性別をあらわす番号を文字列に置き換えるために、以下の指定をしています。性別@2は性別をあらわす番号の項目で、0からはじまるため+1しています。LOAD文を使用したり、CSVファイルなどでデータを用意した方がよいでしょう。今回使用したロードスクリプトでは、都道府県をあらわす番号を文字列に置き換えるのにも、Pick関数を使用しています。47都道府県すべて列挙すると分かりにくくなりますので、本来であればCSVファイルなどでデータを用意した方がよいでしょう。