データのロング型への変換

今回使用するデータは、1行が1回答者のアンケートデータです。「性別」「年齢」「職種」といった属性情報の列と、「サービスの使いやすさ」「価格」などの5段階評価の数値列が含まれています。

まず、複数の列に分かれている評価項目の列を、一つの列にまとめます。これにより、ピボットテーブルで一括集計が可能になります。

まとめたい列（例：「サービスの使いやすさ」から「価格」まで）をシフトキーを押しながら複数選択します。

列ヘッダメニューから「ワイド型からロング型へ」を選択し、「選択された範囲」を指定します。

「ワイド型からロング型へ」のダイアログが表示されたら、新しい列の名前を設定します。元の列名（質問内容）が入る列を「質問名」、各セルの値（5段階評価）が入る列を「回答」と指定し、実行します。

この操作により、データは「回答者ID」「質問名」「回答」という構造に変換されます。行数は増えますが、すべての質問項目が「質問名」という一つの列に集約されたため、一括での集計準備が整いました。

ピボットテーブルによる一括クロス集計

次に、変換したデータを使ってチャートビューで集計を行います。

チャートタイプで「ピボットテーブル」を選択し、行の1番目に「質問名」、2番目に「回答」を割り当てます。

さらに、列に属性情報である「職種」を割り当てます。

これにより、各質問項目（1〜5の評価別）と職種を掛け合わせたクロス集計が一度に実行されます。職種ごとの回答傾向の違いを、すべての質問項目にわたって俯瞰して確認できるようになります。

フォーマット機能による可視化の向上

集計結果をより直感的に理解するために、Exploratoryでは数値の大きさを視覚的に表現することが可能です。

値のメニューから「フォーマット」を選択することで可能です。

値のフォーマット設定にある「色の割り当て」から設定することができます。

今回はバーを使い、値が大きい場合はバーが長く、値が小さい場合はバーが短くなるため、直感的に値の大小を理解ができるようになっています。

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