Challenge #30: Alteryx ’16 Grand Prix (Race 1, L2) ～最も若い野球チームの出力等～ – Alteryx Weekly Challenge

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スズ

2019.01.07

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こんにちは。Alteryxサポートエンジニアとして勉強中のスズです。

2018年のアドベントカレンダーでは、Alteryx Communityで公開されているWeekly ChallengeのIntermediate Levelの問題に挑戦してきました。アドベントカレンダーにて挑戦した問題の中に、以下のエントリがあります。

Challenge #29: Alteryx ’16 Grand Prix ～野球チームの統計～ – Alteryx Weekly Challenge ｜ DevelopersIO

続くChallenge #30はChallenge #29で作成したデータを用いて問題に答えていく内容になっていますが、Beginner Levelとなっていたためアドベントカレンダーではスキップしていました。今回はChallenge #30に挑戦します。

動作環境

当エントリの執筆には、以下の環境を利用しています。

Windows 10 Pro
Alteryx Designer 2018.4.5.55178 英語版

Challenge #30: Alteryx '16 Grand Prix (Race 1, L2)

お題

今回挑戦するお題はこちら。

Challenge #30: Alteryx '16 Grand Prix (Race 1, L2) - Alteryx Community

Input側には以下のデータがあります。

Input側のデータから作成する回答は以下の4つです。

最も若いチームと平均年齢の出力
平均投手ランクが最高（数値が最も低い）チームの出力
2015 Team RankとHitter Rankのピアソン関数の出力
各チームのポジション別の選手数、チームランク、打者のホームランの合計、投手の勝利数の合計の出力

解答の概要

今回作成するワーフクローは以下の通りです。

最も若いチームと平均年齢の出力

Summarizeツール（Transform -> Summarize）を使用して、「Fantasy Team」列でグループ化し、「Age」列の平均（Avg）を出力します。

Sortツール（Preparation -> Sort）を使用して、「Abe_Age」列（平均年齢）をAscending（昇順）で並べ替えます。

Sampleツール（Preparation -> Sample）を使用して、First N rows を N = 1 に設定して上位1件を出力します。

結果を確認して完成です。

平均投手ランクが最高（数値が最も低い）チームの出力

前項の「最も若いチームと平均年齢の出力」とほぼ同じ設定になります。Summarizeツールでは「Pitcher Rank」列の平均を出力し、SortツールとSampleツールを使用して平均投手ランクが最高のチームを出力します。

2015 Team RankとHitter Rankのピアソン関数の出力

Pearson Correlationツール（Data Investigation -> Pearson Correlation）を使用します。Generate correlation for selected variables に「Hitter Rank」列と「2015 Team Rank」列を選択します。また、Calculate Correlationを選択します。

結果を確認して完成です。

各チームのポジション別の選手数、チームランク、打者のホームランの合計、投手の勝利数の合計の出力

Summarizeツールを使用して、「Fantasy Team」列と「Position」列でグループ化し、「Position」列の数（Count）を出力します。

Cross Tabツール（Transform -> Cross Tab）を使用して、データを横持ちに変換します。Group Data by these Values には「Fantasy Team」列を選択し、New Column Headers には「Position」列、Values for New Columns には「Count」列、Method for Aggregating Values には Sum を選択します。