Amazon QuickSightでサンキー図を表示してみた

QuickSightがサンキー図(sanky diagram)に対応したので試してみました。

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藤川

2021.05.10

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はじめに

データアナリティクス事業本部の藤川です。
Amazon QuickSightがサンキー図(sanky diagram)に対応したので試してみました。

Amazon Quicksight が、サンキーダイアグラム、フィールドフォルダなどを起動

概要

サンキー図を作成するために必要なデータについて

サンキー図を作成するために必要なデータはシンプルです。例えば、次のようなデータがあれば、下図のようなサンキー図が描けます。

ソース(ディメンション)	宛先(ディメンション)	値(メジャー)
A	W	500
A	X	23
A	Y	147

参考

進め方について

e-Stat(政府統計の総合窓口)からデータをダウンロードします。今回使用したデータは「住民基本台帳人口移動報告」の「年報（基本集計）」です。東名阪各圏の人口の移動状況をQuickSightのサンキー図で可視化してみました。進め方は次の通りです。

データを準備します。
データセットを新規作成します。
分析を新規作成します。
サンキー図を作成します。
フィルターを設定します。

やってみる

データを準備

政府統計の総合窓口にアクセスします。
「分野」をクリックして開きます。
「人口・世帯」の「すべて見る」をクリックします。
一覧から「政府統計コード」が「00200523」の行をクリックします。
「ファイル」アイコンをクリックします。
「年報（基本集計）」にぶら下がっている「年次[xx件]」リンクをクリックします。
「2019年」(2021.5.10現在)リンクをクリックします。

「表番号」が「2」の行の「DB」ボタンをクリックします。

項目	値
政府統計名	住民基本台帳人口移動報告
政府統計コード	00200523
提供統計名	住民基本台帳人口移動報告
提供分類1	年報（基本集計）
表番号	2
調査年月	2019年

「ダウンロード」ボタンをクリックします。
CSVファイルは、クロス集計表形式ではなく、「列指向形式」でダウンロードしました。
ヘッダーが必要ですので、「ヘッダの出力」は「出力する」を選んでください。

value列の値が「"-"」である行は、QuickSightへインポートする際にエラーとなりますので、「"0"」に置換すると良いでしょう。「特殊文字の選択」で「０(数字のゼロ)に置き換える」を選択します。

項目	値
ダウンロード範囲	全データ
ファイル形式	CSV形式(列指向形式)
ヘッダの出力	出力する
コードの出力	出力する
特殊文字の選択	０(数字のゼロ)に置き換える

download-e-stat

CSVファイルは、2つのファイルに分割されました。
これら2ファイルの26行目までは不要なため除去しなければなりません。なお、26行目とは限りませんので、必ずファイルを開いて確認してください。
27行目以降と28行目以降をそれぞれ取り出し、1ファイルにマージします。さらに、後者からはヘッダーも除去します。
```
tail +27 FEH_00200523_210506130134.csv > FEH_00200523.csv
tail +28 FEH_00200523_210506130139.csv >> FEH_00200523.csv
```
CSVファイル(FEH_00200523.csv)を「UTF-8」に変換してください。

データセットを新規作成

QuickSightを開きます。
「データセット」を開きます。
「新しいデータセット」ボタンをクリックします。
「ファイルのアップロード」をクリックします。
先ほどダウンロードしたCSVファイル(FEH_00200523.csv)を選択してください。
ファイルのアップロードが終了すると、次のダイアログボックスが表示されます。「次へ」ボタンをクリックします。
以上で、データセットが作成されたので、「視覚化する」ボタンをクリックして、「分析」ページを開きます。

分析を新規作成

次のアイコン(サンキー図)をクリックします。
「移動前の住所地」、「全国・都道府県・大都市」を順に選びます。「value」を選びます。
ディメンション(青)とメジャー(緑)は自動的に選択されるため、先に「value」を選んでも問題ありません。

フィルターを設定

データが多過ぎて、線が混み合っていますので、フィルターでデータを絞り込みます。

「フィルター」タブを開きます。フィルターを追加するときは、「＋」ボタンをクリックします。
「時間軸(年次)」、「性別」、「移動前の住所地」、「全国・都道府県・大都市」をフィルターに追加します。
各フィルターを設定します。このとき、必ず「適用」ボタンをクリックしてから、「閉じる」ボタンをクリックしてください。

項目値

時間軸(年次) 2019年

性別総数

移動前の住所地東京圏、名古屋圏、大阪圏

全国・都道府県・大都市東京圏、名古屋圏、大阪圏

項目	値
時間軸(年次)	2019年
性別	総数
移動前の住所地	東京圏、名古屋圏、大阪圏
全国・都道府県・大都市	東京圏、名古屋圏、大阪圏

サンキー図の完成

2019年における、東名阪各圏の人口の移動状況をQuickSightのサンキー図で可視化できました。

quicksight-visual

さいごに

AWSの分析サービスとの親和性が非常に高いQuickSightですが、常に進化していて、表現の幅が広がりつつあります。最小限の構成だと非常に安価ですし、マネージド・サービスなので構築不要です。アドホックな分析をちょっと試してみたいといったニーズにはベストマッチなのではないでしょうか。今後のQuickSightの進化に注目したいと思います。