# Elasticsearchのピボット集計とクロステーブル分析手法

## 目次
1. はじめに
    1-1. ピボット集計とは？
    1-2. クロステーブル分析とは？
2. Elasticsearchの基本概念
    2-1. Elasticsearchとは？
    2-2. データモデルの構造
3. ピボット集計の手法
    3-1. Aggregationsを使ったピボット集計
    3-2. パイプラインアグリゲーションの利用
4. クロステーブル分析手法
    4-1. クロステーブル分析とは？
    4-2. Kibanaによる可視化
5. 実装例
    5-1. データセットの準備
    5-2. ピボット集計による分析
    5-3. クロステーブルの可視化
6. まとめ

## 1. はじめに
### 1-1. ピボット集計とは？
ピボットテーブルはデータ分析の一手法で、テーブルの行と列を回転させ、分析対象のデータを要約して表示する方法です。数値データを操作して、その中のパターンや傾向を見つけるのに役立ちます。

### 1-2. クロステーブル分析とは？
クロステーブル分析は、カテゴリデータの関係を視覚的に比較するための手法です。それにより、変数間の相関関係やパターンを見つけやすくなります。

## 2. Elasticsearchの基本概念
### 2-1. Elasticsearchとは？
Elasticsearchはオープンソースの分散検索および分析エンジンです。大規模なデータセットをリアルタイムで検索および分析する際によく使用されます。検索速度が速く、スケーラビリティが高いのが特徴です。

### 2-2. データモデルの構造
Elasticsearchのデータは、インデックスの中にドキュメントとして保存され、ドキュメントはフィールドを持っています。それぞれのドキュメントはJSON形式で表現されます。

## 3. ピボット集計の手法
### 3-1. Aggregationsを使ったピボット集計
Elasticsearchの強力な機能の一つにアグリゲーションがあります。アグリゲーションを使うことで、データを要約して統計情報を計算できます。たとえば、次のように業務売上データの集計を行います。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 3-2. パイプラインアグリゲーションの利用
パイプラインアグリゲーションは、計算されたアグリゲーションデータに基づき、更なる集計を行うアプローチです。この手法を利用すれば、前月比などの複雑な計算も可能です。

## 4. クロステーブル分析手法
### 4-1. クロステーブル分析とは？
クロステーブルとは、2つ以上のカテゴリデータの関係を視覚化した表です。マーケティングデータの各キャンペーンの効果を比較する場合などに有効です。

### 4-2. Kibanaによる可視化
KibanaはElasticsearchのデータを視覚化するためのツールです。Kibanaではクロステーブルのような複雑なデータの視覚化も可能です。

## 5. 実装例
### 5-1. データセットの準備
Elasticsearchにデータを投入します。以下はサンプルデータの投入例です。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 5-2. ピボット集計による分析
投入されたデータを基にピボット集計を行い、売上を月毎に集計します。

### 5-3. クロステーブルの可視化
Kibanaでクロステーブルを作成し、各製品の月次売上を比較します。

## 6. まとめ
Elasticsearchを使ったピボット集計とクロステーブル分析は、大規模データの関係を可視化して洞察を得るための強力な手法です。アグリゲーション機能やKibanaを利用することで、複雑な集計や視覚化が容易にできます。これにより、業務データから価値のある情報を引き出す道が開かれます。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# Elasticsearchのピボット集計とクロステーブル分析手法

## 目次
1. はじめに
    1-1. ピボット集計とは？
    1-2. クロステーブル分析とは？
2. Elasticsearchの基本概念
    2-1. Elasticsearchとは？
    2-2. データモデルの構造
3. ピボット集計の手法
    3-1. Aggregationsを使ったピボット集計
    3-2. パイプラインアグリゲーションの利用
4. クロステーブル分析手法
    4-1. クロステーブル分析とは？
    4-2. Kibanaによる可視化
5. 実装例
    5-1. データセットの準備
    5-2. ピボット集計による分析
    5-3. クロステーブルの可視化
6. まとめ

## 1. はじめに
### 1-1. ピボット集計とは？
ピボットテーブルはデータ分析の一手法で、テーブルの行と列を回転させ、分析対象のデータを要約して表示する方法です。数値データを操作して、その中のパターンや傾向を見つけるのに役立ちます。

### 1-2. クロステーブル分析とは？
クロステーブル分析は、カテゴリデータの関係を視覚的に比較するための手法です。それにより、変数間の相関関係やパターンを見つけやすくなります。

## 2. Elasticsearchの基本概念
### 2-1. Elasticsearchとは？
Elasticsearchはオープンソースの分散検索および分析エンジンです。大規模なデータセットをリアルタイムで検索および分析する際によく使用されます。検索速度が速く、スケーラビリティが高いのが特徴です。

### 2-2. データモデルの構造
Elasticsearchのデータは、インデックスの中にドキュメントとして保存され、ドキュメントはフィールドを持っています。それぞれのドキュメントはJSON形式で表現されます。

## 3. ピボット集計の手法
### 3-1. Aggregationsを使ったピボット集計
Elasticsearchの強力な機能の一つにアグリゲーションがあります。アグリゲーションを使うことで、データを要約して統計情報を計算できます。たとえば、次のように業務売上データの集計を行います。

```json
GET /sales/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "sales_per_month": {
      "date_histogram": {
        "field": "date",
        "calendar_interval": "month"
      },
      "aggs": {
        "total_sales": {
          "sum": {
            "field": "amount"
          }
        }
      }
    }
  }
}
```

### 3-2. パイプラインアグリゲーションの利用
パイプラインアグリゲーションは、計算されたアグリゲーションデータに基づき、更なる集計を行うアプローチです。この手法を利用すれば、前月比などの複雑な計算も可能です。

## 4. クロステーブル分析手法
### 4-1. クロステーブル分析とは？
クロステーブルとは、2つ以上のカテゴリデータの関係を視覚化した表です。マーケティングデータの各キャンペーンの効果を比較する場合などに有効です。

### 4-2. Kibanaによる可視化
KibanaはElasticsearchのデータを視覚化するためのツールです。Kibanaではクロステーブルのような複雑なデータの視覚化も可能です。

## 5. 実装例
### 5-1. データセットの準備
Elasticsearchにデータを投入します。以下はサンプルデータの投入例です。

```bash
POST /sales/_bulk
{ "index": {} }
{ "date": "2025-01-01", "amount": 500, "product": "A" }
{ "index": {} }
{ "date": "2025-01-02", "amount": 300, "product": "B" }
```

### 5-2. ピボット集計による分析
投入されたデータを基にピボット集計を行い、売上を月毎に集計します。

### 5-3. クロステーブルの可視化
Kibanaでクロステーブルを作成し、各製品の月次売上を比較します。

## 6. まとめ
Elasticsearchを使ったピボット集計とクロステーブル分析は、大規模データの関係を可視化して洞察を得るための強力な手法です。アグリゲーション機能やKibanaを利用することで、複雑な集計や視覚化が容易にできます。これにより、業務データから価値のある情報を引き出す道が開かれます。 [![image](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/issue-pro-42602.appspot.com/o/topics%2F17fa658b-53c7-4ca0-a28b-e588ed1bd371?alt=media&token=2c00afff-85ff-4428-8d15-696ab676dcb0)](https://i-ssue.com/lp/check_salary)

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