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ブランド買い周りを調べたい
こんにちは！
ベストアンサー
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テーブルを横でもたない方法も考えてみました。
データセットをは下のようなものを想定しています。
ユーザーID BRAND 日付 会員ランク 金額 1 A 2019/1/1 ゴールド 1000 1 B 2019/1/2 ゴールド 1000 1 C 2019/1/3 ゴールド 1000 2 A 2019/1/4 ゴールド 1000 2 B 2019/1/5 ゴールド 1000 2 C 2019/1/6 ゴールド 1000 3 A 2019/1/7 シルバー 1000 3 C 2019/1/8 シルバー 1000 4 B 2019/1/9 ブロンズ 1000 5 C 2019/1/10 ブロンズ 1000 こちらのDatasetを添付ファイルのようなETLで加工すると
下のようなデータセットができるので
ユーザーID 会員ランク 日付 基準BRAND 金額 追加購入日 うち基準BRAND以外 合計追加購入額 1 ゴールド 2019/1/1 A 1000 2019/1/1 A 1000 1 ゴールド 2019/1/2 B 1000 2019/1/2 B 1000 1 ゴールド 2019/1/3 C 1000 2019/1/3 C 1000 1 ゴールド 2019/1/1 A 1000 2019/1/2 うち基準BRAND以外 1000 1 ゴールド 2019/1/1 A 1000 2019/1/3 うち基準BRAND以外 1000 1 ゴールド 2019/1/2 B 1000 2019/1/1 うち基準BRAND以外 1000 1 ゴールド 2019/1/2 B 1000 2019/1/3 うち基準BRAND以外 1000 1 ゴールド 2019/1/3 C 1000 2019/1/1 うち基準BRAND以外 1000 1 ゴールド 2019/1/3 C 1000 2019/1/2 うち基準BRAND以外 1000 2 ゴールド 2019/1/4 A 1000 2019/1/4 A 1000 2 ゴールド 2019/1/5 B 1000 2019/1/5 B 1000 2 ゴールド 2019/1/6 C 1000 2019/1/6 C 1000 2 ゴールド 2019/1/4 A 1000 2019/1/5 うち基準BRAND以外 1000 2 ゴールド 2019/1/4 A 1000 2019/1/6 うち基準BRAND以外 1000 2 ゴールド 2019/1/5 B 1000 2019/1/4 うち基準BRAND以外 1000 2 ゴールド 2019/1/5 B 1000 2019/1/6 うち基準BRAND以外 1000 2 ゴールド 2019/1/6 C 1000 2019/1/4 うち基準BRAND以外 1000 2 ゴールド 2019/1/6 C 1000 2019/1/5 うち基準BRAND以外 1000 3 シルバー 2019/1/7 A 1000 2019/1/7 A 1000 3 シルバー 2019/1/8 C 1000 2019/1/8 C 1000 3 シルバー 2019/1/7 A 1000 2019/1/8 うち基準BRAND以外 1000 3 シルバー 2019/1/8 C 1000 2019/1/7 うち基準BRAND以外 1000 4 ブロンズ 2019/1/9 B 1000 2019/1/9 B 1000 5 ブロンズ 2019/1/10 C 1000 2019/1/10 C 1000 こちらを使ってカードを作ると
下のようなカードが作成できます。
※UU数はBeast Modeで「=COUNT(DISTINCT `ユーザーID`)」で作成しています。
これは例えばBを購入したユーザーは3人いて、Bを合計3千円購入しており
B（基準BRAND）を購入し、かつB（基準BRAND）以外を購入したユーザーが2人いて合計4千円を
購入しているという意味です。
ここからBのみ購入ユーザーは3人-2人で1人ということがわかります。
こちらもご参考にしてください。
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答え
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いろいろやり方があると思いますが、こんなETLを作成してはいかがでしょうか？
入力Dataset
↓
①グループ化：ユーザーごとに各BRANDを何回購入したか算出
識別する列：ユーザーID、BRAND
新しい集計列：日付のカウント
↓
②グループ化：ユーザーごとにいくつのBRANDを購入したか算出
識別する列：ユーザーID
新しい集計列：BRANDのカウント
↓
③グループ化：購入したBRAND個数別にユーザー数を算出
識別する列：BRANDのカウント
新しい集計列：ユーザーIDのカウント
↓
④Dataset出力
グループ化を3回行うことでブランドの購入種類ごとにユーザー数が
算出できると思います。
お試しください。
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アドバイスありがとうございます。
どうもイメージどおり行かず・・・
イメージとしてはこのデータから任意の期間に
ブランドAを買っているユーザー（IDカウント）・・○名
ブランドAと他のブランドを買っているユーザー・・・○名
というデータが出ないだろうかと模索しています。
更にいわゆる会員ランク、合計購買金額紐付かせられるとベストなのですが・・・
ですので元データでいうと下記のようなイメージです（こちらを先に出すべきでした。申し訳ございません）
ユーザーID BRAND 日付 会員ランク 金額 1111 A 1月1日 ゴールド 5000 2222 B 1月10日 シルバー 2500 1111 A 1月21日 ゴールド 8000 3333 B 1月31日 シルバー 1000 3333 B 2月1日 シルバー 2000 2222 A 2月5日 ゴールド 3000 1111 B 3月1日 シルバー 1000 4444 C 3月2日 ブルー 2000 5555 B 3月3日 シルバー 2000 1111 A 3月4日 ゴールド 9000 を
会員ランク ブランド ユーザー数 合計金額 ゴールド Aのみ購入 ゴールド Aと他のブランド購入 ゴールド Bのみ購入 ゴールド Bと他のブランド購入 ゴールド Cのみ購入 シルバー Aのみ購入 シルバー Aと他のブランド購入 シルバー Bのみ購入 シルバー Bと他のブランド購入 シルバー Cのみ購入 こういった形式で抽出というイメージです。
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こんにちは。
テーブルを横持ちにしては如何でしょうか。
イメージとしては↓の感じです。
フラグ1 フラグ2 フラグ3 フラグ4 フラグ5 フラグ1 フラグ2 フラグ3 フラグ4 フラグ5 会員ランク Aのみ_人数 Aと他_人数 Bのみ_人数 Bと他_人数 Cのみ_人数 Aのみ_金額 Aと他_金額 Bのみ_金額 Bと他_金額 Cのみ_金額 ゴールド 1 3 0 0 0 3000 22000 0 0 0 シルバー 0 0 5 0 0 0 8500 0 0 対象データにフラグ設定すれば、ビーストモードで集計可能かと。
ユーザーID BRAND 日付 会員ランク 金額 フラグ 1111 A 1月1日 ゴールド 5000 2 2222 B 1月10日 シルバー 2500 3 1111 A 1月21日 ゴールド 8000 2 3333 B 1月31日 シルバー 1000 3 3333 B 2月1日 シルバー 2000 3 2222 A 2月5日 ゴールド 3000 1 1111 B 3月1日 シルバー 1000 3 4444 C 3月2日 ブルー 2000 5 5555 B 3月3日 シルバー 2000 3 1111 A 3月4日 ゴールド 9000 2 ビーストモード 例）
SUM(DISTINCT CASE WHEN `会員ランク` = 'ゴールド' AND `フラグ`= '1' THEN `金額` ELSE 0 END)
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テーブルを横でもたない方法も考えてみました。
データセットをは下のようなものを想定しています。
ユーザーID BRAND 日付 会員ランク 金額 1 A 2019/1/1 ゴールド 1000 1 B 2019/1/2 ゴールド 1000 1 C 2019/1/3 ゴールド 1000 2 A 2019/1/4 ゴールド 1000 2 B 2019/1/5 ゴールド 1000 2 C 2019/1/6 ゴールド 1000 3 A 2019/1/7 シルバー 1000 3 C 2019/1/8 シルバー 1000 4 B 2019/1/9 ブロンズ 1000 5 C 2019/1/10 ブロンズ 1000 こちらのDatasetを添付ファイルのようなETLで加工すると
下のようなデータセットができるので
ユーザーID 会員ランク 日付 基準BRAND 金額 追加購入日 うち基準BRAND以外 合計追加購入額 1 ゴールド 2019/1/1 A 1000 2019/1/1 A 1000 1 ゴールド 2019/1/2 B 1000 2019/1/2 B 1000 1 ゴールド 2019/1/3 C 1000 2019/1/3 C 1000 1 ゴールド 2019/1/1 A 1000 2019/1/2 うち基準BRAND以外 1000 1 ゴールド 2019/1/1 A 1000 2019/1/3 うち基準BRAND以外 1000 1 ゴールド 2019/1/2 B 1000 2019/1/1 うち基準BRAND以外 1000 1 ゴールド 2019/1/2 B 1000 2019/1/3 うち基準BRAND以外 1000 1 ゴールド 2019/1/3 C 1000 2019/1/1 うち基準BRAND以外 1000 1 ゴールド 2019/1/3 C 1000 2019/1/2 うち基準BRAND以外 1000 2 ゴールド 2019/1/4 A 1000 2019/1/4 A 1000 2 ゴールド 2019/1/5 B 1000 2019/1/5 B 1000 2 ゴールド 2019/1/6 C 1000 2019/1/6 C 1000 2 ゴールド 2019/1/4 A 1000 2019/1/5 うち基準BRAND以外 1000 2 ゴールド 2019/1/4 A 1000 2019/1/6 うち基準BRAND以外 1000 2 ゴールド 2019/1/5 B 1000 2019/1/4 うち基準BRAND以外 1000 2 ゴールド 2019/1/5 B 1000 2019/1/6 うち基準BRAND以外 1000 2 ゴールド 2019/1/6 C 1000 2019/1/4 うち基準BRAND以外 1000 2 ゴールド 2019/1/6 C 1000 2019/1/5 うち基準BRAND以外 1000 3 シルバー 2019/1/7 A 1000 2019/1/7 A 1000 3 シルバー 2019/1/8 C 1000 2019/1/8 C 1000 3 シルバー 2019/1/7 A 1000 2019/1/8 うち基準BRAND以外 1000 3 シルバー 2019/1/8 C 1000 2019/1/7 うち基準BRAND以外 1000 4 ブロンズ 2019/1/9 B 1000 2019/1/9 B 1000 5 ブロンズ 2019/1/10 C 1000 2019/1/10 C 1000 こちらを使ってカードを作ると
下のようなカードが作成できます。
※UU数はBeast Modeで「=COUNT(DISTINCT `ユーザーID`)」で作成しています。
これは例えばBを購入したユーザーは3人いて、Bを合計3千円購入しており
B（基準BRAND）を購入し、かつB（基準BRAND）以外を購入したユーザーが2人いて合計4千円を
購入しているという意味です。
ここからBのみ購入ユーザーは3人-2人で1人ということがわかります。
こちらもご参考にしてください。
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