Excelでのビッグデータ分析はこんな感じ！～デモを披露
実際にExcelでどのようにビッグデータ分析が行えるのか。Officeビジネス本部 Officeマーケティンググループ シニアプロダクトマネージャーの輪島文氏がデモを紹介した。
デモシナリオは、とあるコーヒーショップのエリアマネージャーが四半期ごとのマネージャー会議に備えて、さまざまなデータを分析するという流れ。管轄する店舗の売上状況を把握し、Twitterで顧客の反応をチェック、インターネット上の統計データも活用し、新たな気づきを得た後、それをクラウドで共有するところまでが紹介された。
分かりやすくするために商品分類を追加する。「ブレンド」「ブレンド」と入力…… 「アイスコーヒー」と入力したところで、Excelが自動で何を入力しているのか判断して残りを自動補完してくれた ここで使用するのが「Power Query」。Web、ファイル、データベースなどのデータを簡単に引っ張ってこれる 店舗マスタから分析に使いそうな「店舗名」「店舗住所」「席数」「店舗コード」「店舗名省略」の情報をExcel上に 取り込んだデータを「Power Pivot」でほかのデータとひもづける 追加した「店舗情報/店舗コード」と「売上情報/店舗コード」をドラッグ＆ドロップで結線すれば完了 さあ、実際に分析開始だ。「Power View」というワークスペース上でトライ＆エラーによるさまざまな分析が行える 週別の売上情報を見てみる。右側の「フィールド」から任意の項目を選択するだけでいい 可視化ボタンを押すと、売上データがグラフ化された。2013年に売上が急増していることが分かる 同じデータを店舗別に見る。どうやら、お台場店と品川店で売上が上がっているようだ 売れている商品は何なのか。商品分類で分析。赤色の「季節もの」商品が増えている 店舗別売上と並べてみると、品川店でも確かに「季節もの」商品が人気なのが分かる 「そういえば、季節もの商品を頼むお客さまはイートインが多かったような」と、ここでエリアマネージャーとしての経験と勘が冴えわたる。ということで、店舗ごとの座席数を確認。「Power Map」を活用すると、店舗ごとの座席数が地図上の円の大きさで図示された 「もしかすると、座席が少ないせいで機会損失が出ているのでは」と予測。「Power Query」でTwitterデータを取り込み、顧客の声を確認してみると、果たして「混んでる」という多数のつぶやきが！ 顧客の数、店舗数を都道府県別人口密度の観点から見るとどうなるか。Wikipediaにある人口統計データを取り込んでみる 「Power Pivot」で「人口統計/都道府県」と「店舗/都道府県」を結線 「Power Map」で店舗数（棒グラフ）、人口密度（ヒートマップ）を3D描写。ここから人口密度の高い東京は店舗数も十分だが、同じく人口密度の高い神奈川では店舗数が少ないことが判明。次の出店計画がこれで決まりだ！ Power BI Windowsストアアプリも提供。HTML5とタッチに最適化されたアプリでモバイルからもアクセス 分析したデータは「Power BIサイト」というポータルで共有できる 「Power BI Q&A」で自然言語による検索が可能。例えば「売上金額計」「商品名称」とキーワードを打つと、関連するデータが検索され、自動でグラフ表示される さらに「数量計」「利益率」というキーワードも追加。最適なグラフ形式で表示されるので、分析に余計な頭を使わなくていい 
