Hello there, ('ω')ノ
「集計はできたけど、なんだか分析しづらい…」 「もう少しシンプルに、比較しやすいデータにしたい」
そんなときに役立つのが、「変数の派生（だい）」と「変数の簡略化」です。
✅ 「変数の派生」とは？
既存のデータをもとに、新しい項目（変数）を作ること。 元のデータを加工して、分析に役立つ形に変えるイメージです。
🔍 例：年齢 → 年代
| 名前 | 年齢 | 年代（派生変数） |
|---|---|---|
| 山田 | 23 | 20代 |
| 鈴木 | 37 | 30代 |
| 田中 | 52 | 50代 |
▶ このように、細かい数値をまとまりのあるラベルに変換することで、分析しやすくなります。
✅ 「変数の簡略化」とは？
カテゴリが多すぎると、分析が複雑になってしまうため、似たもの同士をまとめて少数化することです。
🔍 例：職業カテゴリの整理
| 元のカテゴリ | 簡略化後 |
|---|---|
| プログラマー、エンジニア、SE | 技術系 |
| 看護師、医師、薬剤師 | 医療系 |
| 販売員、接客、店長 | 接客・営業 |
▶ カテゴリを3〜5個程度までまとめることで、グラフやクロス集計も見やすくなります。
🛠 よくある派生・簡略化の実例
| 元の変数 | 派生変数例 | 使用目的 |
|---|---|---|
| 生年月日 | 年齢、年代、誕生月 | 顧客属性分析に |
| 郵便番号 | 地域（県・市） | 地域別集計に |
| 購入金額 | 購買ランク（高・中・低） | セグメント分け |
| ページ閲覧数 | 滞在時間の分類（長・中・短） | Web行動分析 |
📘 Excelで派生・簡略化する方法
🔸 年代を求める例：
=ROUNDDOWN(A2/10, 0)*10 & "代"
→ A2に年齢が入っている場合、20代／30代のように分類できます。
🔸 職業カテゴリを統一する例（IF関数）
=IF(OR(A2="プログラマー", A2="SE", A2="エンジニア"), "技術系", "その他")
▶ VLOOKUPやXLOOKUPで対応表を参照して変換するのもおすすめです。
🧠 SQLでの派生変数・簡略化の作り方
🔸 年代の派生：
SELECT name, age, CONCAT(FLOOR(age / 10) * 10, '代') AS age_group FROM customers;
🔸 購入金額を3段階に分ける（CASE文）：
SELECT name, amount, CASE WHEN amount >= 10000 THEN '高' WHEN amount >= 5000 THEN '中' ELSE '低' END AS purchase_level FROM sales;
▶ このようにCASE文を使うことで、ルールに基づいてカテゴリを再構成できます。
📊 なぜ変数の整形が必要なの？
| 理由 | 説明 |
|---|---|
| 集計がしやすくなる | 数値 → カテゴリにすることで傾向が見えやすい |
| 分析モデルに適した形になる | 機械学習では連続値・カテゴリで最適な形が異なる |
| グラフ化しやすい | 軸に使いやすくなり、視覚化が簡単 |
✅ まとめ：データは“そのまま”では使いにくい！
| ポイント | 内容 |
|---|---|
| 派生変数 | 既存のデータから、新たな意味を持たせた項目を作ること |
| 簡略化 | カテゴリの数を減らして、使いやすくまとめること |
| 実務で頻出 | 年代、地域、ランク分けなどで日常的に使われている |
| ツール別対応 | ExcelでもSQLでも、簡単に実現できる方法がある！ |
Best regards, (^^ゞ
