SQL Serverでデータ分析のスキルを向上させる: ビジネスに役立つ10の分析関数使用例

IT技術情報

SQLって奥が深い。

昔、ベテランの先輩同士の会話を聞いてるときに「.NETやJAVAもアレだけど、結局のところSQLが一番奥が深いよな!」って言ってました。当時はSQL覚えたてのころだったこともあり、SELECT INSERT UPDATE DELETE文の組み合わせでしょ、奥が深いわけない。なんて考えてたころもありました。今ではSQLの奥の深さに圧倒され続けてます。

そんなSQLの中で使えるようになると圧倒的に便利なのに分析関数があります。これを使えるか使えないかでSQLの組み立て方が全然違います。この記事では、中級者が次のステップへと進むための、SQL Serverの分析関数を駆使した実践的な10の使用例に合わせて紹介しますので、一緒にSQLの深さに嵌りましょう。

使用例10選

  1. 売上推移の分析
  2. 製品別パフォーマンスランキング
  3. 次期発注量の予測
  4. 顧客の購買頻度分析
  5. 四半期ごとの成長率の計算
  6. エリア別売上のパーセンタイル分析
  7. キャンペーン効果の前後比較
  8. 高価値顧客の特定
  9. 遅延支払いの分析
  10. 顧客別平均取引額の分析

ビジネスシーンに合わせた実例

売上推移の分析

  • テーブル構造: Sales (date, sales_amount)
  • サンプルデータ:
datesales_amount
2023-01-011000
2023-01-151500
2023-02-012000
2023-02-151800
2023-03-012200
2023-03-152500

サンプルSQL:

出力結果:

MonthTotalSales
2023-012500
2023-023800
2023-034700

分析の概要

このSQLクエリでは、SUM()関数を使用して、特定の期間(この場合は月ごと)の売上合計を計算します。SUM()関数は、指定された列の値の合計を計算するために使用され、ビジネス分析において非常に重要な役割を果たします。この例では、月ごとの売上を集計することにより、売上の時間的推移を追跡し、事業の成長トレンドや季節変動を視覚化するのに役立ちます。また、GROUP BY句と組み合わせて使用することで、特定のグループ(この場合は各月)に対する合計売上を効率的に計算することが可能になります。この分析は、経営者が売上目標の設定、マーケティング戦略の策定、資源の配分などの意思決定を行う際の基礎となります。

製品別パフォーマンスランキング

  • テーブル構造: Products (product_id, product_name, sales_amount)
  • サンプルデータ:
product_idproduct_namesales_amount
1A3000
2B1500
3C2000
4D2500

サンプルSQL:

出力結果:

product_namesales_amountSalesRank
A30001
D25002
C20003
B15004

分析の概要

このクエリではRANK()関数を使用して、製品ごとの売上高に基づくランキングを生成します。RANK()関数は、結果セット内の各行に対して順位を付けることによって、特定の基準(この場合は売上高)に基づく順序付けを可能にします。この分析は、最も成功している製品を特定し、在庫管理やマーケティング戦略の計画に役立ちます。

次期発注量の予測

  • テーブル構造: Inventory (product_id, record_date, quantity)
  • サンプルデータ:
product_idrecord_datequantity
12023-01-01100
12023-02-0180
12023-03-0160
22023-01-01150
22023-02-01130
22023-03-01110

サンプルSQL:

出力結果:

product_idrecord_datequantityPreviousQuantity
12023-01-01100NULL
12023-02-0180100
12023-03-016080
22023-01-01150NULL
22023-02-01130150
22023-03-01110130

分析の概要

LAG()関数を使用することで、各製品の前回の在庫数量を現在のレコードと比較することが可能になります。これにより、在庫の減少傾向を観察し、次期の発注量をより正確に予測することができます。在庫管理の効率化に寄与し、過剰在庫や在庫不足のリスクを最小化するのに役立ちます。

顧客の購買頻度分析

  • テーブル構造: Purchases (customer_id, purchase_date)
  • サンプルデータ:
customer_idpurchase_date
12023-01-05
12023-03-12
22023-01-25
22023-04-03

サンプルSQL:

出力結果:

customer_idpurchase_datePurchaseOrder
12023-01-051
12023-03-122
22023-01-251
22023-04-032

分析の概要

ROW_NUMBER()関数を使用して、各顧客ごとに購入履歴を順番に並べ、購買頻度を分析します。この方法では、顧客がどのようなペースで購入しているかを明確に把握でき、マーケティング戦略や顧客エンゲージメントの計画に活用できます。

四半期ごとの成長率の計算

  • テーブル構造: QuarterlySales (year_quarter, sales_amount)
  • サンプルデータ:
year_quartersales_amount
2023-Q110000
2023-Q210500
2023-Q311000

サンプルSQL:

出力結果:

year_quartersales_amountPreviousQuarterSalesGrowthRate
2023-Q110000NULLNULL
2023-Q210500100005.00
2023-Q311000105004.76

分析の概要

この例では、LAG()関数を用いて前四半期の売上を現在の四半期の売上と比較し、成長率を計算します。この分析を通じて、事業の短期間内の成長動向を評価し、将来の戦略計画に役立つ洞察を得ることができます。

エリア別売上のパーセンタイル分析

  • テーブル構造: SalesByRegion (region_id, sales_amount)
  • サンプルデータ:
region_idsales_amount
15000
17000
23000
24000

サンプルSQL:

出力結果:

region_idsales_amountSalesPercentile
150000.0
170001.0
230000.0
240001.0

分析の概要

PERCENT_RANK()関数を使用して、各エリア内の売上高に基づくパーセンタイルランクを計算します。この方法により、同じエリア内の他の売上と比較して、各売上がどの程度の位置にあるかを示します。この分析は、地域別のパフォーマンスを評価し、特定の地域における販売戦略を調整するのに役立ちます。

キャンペーン効果の前後比較

  • テーブル構造: CampaignSales (date, campaign_flag, sales_amount)
  • サンプルデータ:
datecampaign_flagsales_amount
2023-01-0101000
2023-02-0111500
2023-03-0101100

サンプルSQL:

出力結果:

campaign_flagTotalSales
02100
11500

分析の概要

このSQLでは、SUM()関数を使ってキャンペーン期間中と非キャンペーン期間の売上合計を比較します。キャンペーンの効果を量的に評価することで、将来のマーケティング戦略の改善に役立つ洞察を提供します。

高価値顧客の特定

  • テーブル構造: CustomerSales (customer_id, sales_amount)
  • サンプルデータ:
customer_idsales_amount
1500
2700
3400
4600

サンプルSQL:

出力結果:

customer_idsales_amountValueGroup
27001
46002
15003
34004

分析の概要

NTILE(4)関数を使用して、顧客を売上高に基づき4つのグループに分け、高価値顧客を特定します。この分析は、顧客セグメンテーションやターゲットマーケティング戦略の策定に役立ちます。

遅延支払いの分析

  • テーブル構造: Payments (invoice_id, due_date, payment_date)
  • サンプルデータ:
invoice_iddue_datepayment_date
12023-01-102023-01-15
22023-02-052023-02-04
32023-02-202023-03-01
42023-03-152023-03-14

サンプルSQL:

出力結果:

invoice_iddue_datepayment_dateDaysLate
12023-01-102023-01-155
22023-02-052023-02-040
32023-02-202023-03-019
42023-03-152023-03-140

分析の概要

この分析では、DATEDIFF()関数を使用して、請求書の支払いが期限を過ぎてから実際に支払われるまでの日数(遅延日数)を計算します。支払いが期限内に行われた場合は遅延日数を0としています。この分析により、遅延支払いの傾向を把握し、遅延が頻繁に発生している顧客を特定することができます。これにより、支払い条件の見直しやリマインダーシステムの導入など、効果的な対策を講じることが可能になります。

顧客別平均取引額の分析

  • テーブル構造: Transactions (customer_id, transaction_amount)
  • サンプルデータ:
customer_idtransaction_amount
1120
1150
2200
2240
3180
3220

サンプルSQL:

出力結果:

customer_idAverageAmount
1135
2220
3200

分析の概要

このクエリでは、AVG()関数を用いて、各顧客の平均取引額を計算します。顧客ごとに取引額の平均を求めることで、顧客の価値をより深く理解し、マーケティングやセールス戦略を最適化するための洞察を得ることができます。また、高い平均取引額を持つ顧客群に焦点を当てることで、ビジネスの利益向上に貢献する可能性があります。

まとめ

SQL Serverの分析関数を駆使することで、ビジネスデータの集計を効率的に行うことができます。この記事で紹介した10の具体例を通じて、データ分析のスキルを次のレベルへと引き上げることが可能です。売上分析から顧客行動分析まで、分析関数はビジネス戦略をより効果的にするための強力なツールです。今日からでもこれらの関数を活用し、データを通じて新たな価値を発見しましょう。

おすすめ情報

ある程度SQLに慣れてくるとより複雑なSQLを組むようになり、分析関数(ウインドウ関数)の壁にぶち当たります。本書は私が初級から抜け出すのになったきっかけの本です。比較的新しい関数なので古いSQLの本には載ってません。昔ながらのSQLを書く人はウインドウ関数の理解に苦しむケースが多いと思います。一歩先に進むためにも苦手意識を克服したいですね。

著:ミック
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