はじめに

ここでは値の範囲でグループ化し、軸として利用できるClass関数の利用方法をご紹介します。

利用シーンとしては、例えば以下の様に年齢の範囲を5歳区切りでグループ化して、「それぞれの年齢グループで売上がどの程度あるか?それぞれの年齢グループでの平均購入金額はどうなっているか?」といった分布を把握するために利用することができます。

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また、以下の様に購入金額を1000円単位でグループ化して、それぞれの区間に対する顧客数の分布を表現することができます。

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事前の準備

以下のリンクからサンプルデータをダウンロードし、ダウンロードしたZIPファイルを任意の場所に解凍してください。

>>サンプルデータ(顧客購入分析データ)のダウンロード

まず、Qlik Sense Desktopを開いて「クラス分析」という名前の新規アプリを作成します。そして、ダウンロードしたZIPファイルに含まれるファイルを取り込んでください。もし、これらの手順が分からない場合には以下のエントリを参照してください。

>> 10分で試すQlik Senseでデータ分析

顧客の年齢ごとの購入金額

左側のパネルから「棒グラフ」を空白スペースに配置します。

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「軸を追加」をクリックし、「数式エディタを開く」のアイコンをクリックします。

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以下の数式を入力し「適用」をクリックします。ここでは年齢を5歳間隔で表示する形としています。


Class([年齢],5)

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追加した軸のラベルを「年齢」に変更します。

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「メジャーを追加」をクリックし、「販売価格」を選択後、「Sum([販売価格])」を選択します。(尚、顧客ごとの平均購入金額を算出したい場合には、「Sum([販売価格])/Count(Distinct [顧客コード])」と入力します。)

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追加した軸のラベルを「購入金額」に変更し。「数値書式」を「通貨」に設定します。

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「プロパティ」の「ソート」タブを選択し、「年齢」のソートの自動スイッチをOFFにします。

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「アルファベット順でソート」をONにし、「昇順」を選択します。

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「スタイル」タブを選択し、「色と凡例」の色のスイッチをクリックして自動をOFFにします。

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「メジャーごと」を選択し、配色は「連続グラデーション」が選ばれたままにします。

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以下の様なチャートが完成しました。

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購入金額ごとの顧客数の分布

作成手順は「顧客の年齢ごとの購入金額」と同様ですが、メジャーと軸を以下の形で入力します。


=Class(Aggr(Sum([販売価格]),[顧客コード]),1000)
  • メジャー

Count(Distinct  [顧客コード])

今回の軸の数式にはAggr関数が利用されています。ここでは、まず「顧客コード」毎に「Sum([販売価格])」の計算を行い、その上で結果をClass関数でグループ化する流れとなっています。Aggr関数については「Qlik SenseのAggrによる高度な集計処理」をご参照下さい。

完成したチャートは以下になります。

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まとめ

以上、2つの利用シーンに分けて値の範囲でグループ化し、軸として利用できるClass関数の利用方法をご説明しました。