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主にクロス表(分割表)分析をしようかなと思いはじめましたが、あまりクロス表の分析はできず。R言語の練習ブログになっています。

JFAコンビニエンスストア統計調査月報データの分析3 - R言語で前年同月比のデータを作成する。

 

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 の続きです。

今回は前年同月比のデータを作成しようと思います。

前年同月比は式で表すと
(今年のX月値 / 昨年のX月の値) - 1

ですね。分析で使っているデータは24か月分のデータがあって、1行目から12行目が2017年のデータ、13行目から24行目が2018年のデータですから、

((13行目 / 1行目) -1) x 100 としてパーセンテージ表示にしましょう。

まずは、全店売上高から作成します。

f:id:cross_hyou:20190124114702j:plain


round関数を使って小数点以下2桁にしました。全部プラスですね。

同じように既存店売上高の前年同月比を計算します。

f:id:cross_hyou:20190124114728j:plain

既存店売上高はマイナスの月がありますね。

次は全店舗数です。スクリプトをコピーペーストして列のところだけ変えればいいのですが、「Rではじめるデータサイエンス」

 

Rではじめるデータサイエンス

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 には「コードの塊を3回以上コピー&ペーストするなら、関数を書くよう考えるべきです。(pp.237)」とありましたので、関数を書くのを考えてみます。

f:id:cross_hyou:20190124120041j:plain

こんな感じかな?dfがデータフレームで、pが列番号ですね。

試しに全店売上高(列番号は3)の前年同月比を計算してみましょう。

f:id:cross_hyou:20190124120259j:plain

上の出力結果が関数の出力結果で、下の値が先ほど計算したYoY全店売上高です。

やった!一致していますね。この関数、make_YoYで残りの変数の前年同月比を作成しましょう。

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次は、data.frame関数で前年同月比のデータフレームを作成しましょう。

f:id:cross_hyou:20190124121730j:plain

こうなりました。2018年6月の既存店売上高の前年同月比、12.34%ってほんとかな?

ということでデータソースを確認したら、私が2018年6月の既存店売上高を入力ミスしていました。すみません。

修正した値はこうなりました。

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summary関数で平均値などを算出しておきましょう。

f:id:cross_hyou:20190124122833j:plain



今回は以上です。

次回は

 

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です。