Challenge #43: Inspire Europe ’16 Grand Prix (L2) ～事故件数が最多のエリアの特定等～ – Alteryx Weekly Challenge

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。

当エントリは『Alteryx Weekly Challenge：Intermediate Level Advent Calendar 2018』の12日目です。

• Alteryx Weekly Challenge：Intermediate Level Advent Calendar 2018 - Qiita
• Alteryx Weekly Challenge：Intermediate Level Advent Calendar 2018 ｜ シリーズ ｜ Developers.IO

『Alteryx Weekly Challenge：Intermediate Level Advent Calendar 2018』では、Alteryx Communityで公開されているWeekly ChallengeのIntermediate Levelにひたすら1人で挑戦していきます。

今回は事故件数が最多のエリアの特定等に挑戦します。

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 2018.4.3.54046 英語版

Challenge #43: Inspire Europe '16 Grand Prix (L2)

お題

今回挑戦するお題はこちら。

• Challenge #43: Inspire Europe '16 Grand Prix (L2) ｜ Alteryx Community

「Input」側には2つのデータが用意されています。通常は「Output」側に答えとなるデータがありますが、今回は用意されていません。お題の説明に出力するデータの条件が記載されています。

1. 最も事故の影響を受けたエリアを特定する
2. 2015年における9月1日以降の事故の割合（％）を求める
3. 2014年と2015年における9月1日以降の事故の割合（％）を比較する

模範解答のワークフローを確認すると、出力する割合は％にしていないようですが、今回は％にて対応いたします。

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。

1. Create Points、Spatial Match、Summarize、Sortツールを使用してエリアを特定
2. Filter、Summarize、Join、Formulaツールを使用して事故の割合（％）を出力
3. Join、Formulaツールを使用して2014年と2015年を比較

最も事故の影響を受けたエリア

1つ目のデータには緯度経度の情報があります。

緯度経度の情報をCreate Pointsツール（Spatial -> Create Points）を使用して、Pointデータを作成します。X Field に「CentroidX」列、Y Field に「CentroidY」列、Fields are Lat/Long Floating Point を選択します。

2つ目のデータには「Postcode Area」「SpatialObj」列があり、郵便番号エリアとPolygonデータが用意されています。

1つ目のデータと結合するため、Spatial Matchツール（Spatial -> Spatial Match）を使用します。1つ目のデータから T の入力に接続、2つ目のデータから U の入力に接続します。Spatial Object Field にはそれぞれのデータの位置情報が含まれる列を選択します。

Summarizeツール（Transform -> Summarize）を使用して、「Postcode Area」列でグループ化し、数を出力します。

Sortツール（Preparation -> Sort）を使用して、「Count」列を降順に並べ替えます。

結果を確認します。一番上に出力されているものが、最も事故の影響を受けたエリアになります。

2015年における9月1日以降の事故の割合（％）

Spatial Matchツールから出力されるデータを使用して処理を追加していきます。

Filterツール（Preparation -> Filter）を使用して、2015年1月1日移行のデータ（2015年の1年間のデータ）と、2015年9月1日以降のデータを作成します。

Summarizeツールを使用して、レコード数を出力します。

Joinツール（Join -> Join）で Join by Record Position を使用して、2015年1月1日移行のデータと2015年9月1日以降のデータを結合します。

Formulaツール（Preparation -> Formula）を使用して、新しく「2015_percent」列をDouble型で作成し、計算式を設定して割合（％）を出力します。

結果を確認して完成です。

2014年と2015年の比較

前項と同じ要領で2014年の9月1日以降の事故の割合（％）を出力します。

2014年のデータと2015年のデータを、Joinツールで結合します。データの結合には Join by Record Position を使用します。

Formulaツールで新しく「diff」列をDouble型で作成し、「2014_percent」列と「2015_percent」列の差分を出力します。

結果を確認して完成です。

最後に

今回はWeekly ChallengeのChallenge #43: Inspire Europe '16 Grand Prix (L2)に挑戦しました。

明日もお楽しみに！

サンプルワークフローのご案内

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