分析関数へのイントロ

まずは身近な例から始めよう。たとえば、自分がカフェのオーナーだとするよ。毎日お客さんが来て、注文して、そのデータを記録してる。しばらくしたら、こう思うはず：「どのドリンクが一番人気？」「ここ3ヶ月の平均チェックはいくら？」「どの曜日が一番売上高い？」

こういう疑問がまさに分析の課題だよ。分析っていうのは「データの山」を役立つ情報に変えること。DBの中で分析をやるのは魔法じゃなくて、こういう質問に答えるためのツールセットなんだ。

分析がよく解決する課題はこんな感じ：

• 主要メトリクスの分析（たとえば売上、平均チェック、注文数とか）。
• レポート作成：テーブル、グラフ、チャートなど。
• トレンドのモニタリング：指標が時間とともにどう変化するか。
• データの比較（たとえば、ある地域と別の地域の比較）。

これは、ちゃんとしたビジネス判断をしたり、プロセスを最適化したり、将来の結果を予測したりするのに大事なんだ。

分析でのPL/pgSQLの役割

じゃあ、なんで分析にPL/pgSQLが向いてるの？Excelにデータをエクスポートして計算すればいいんじゃない？って思うよね。確かにそうだけど…

PL/pgSQLなら：

• 計算を自動化できる。毎回手作業でやるより、自動化した方が楽だよね？
• 大量データをサーバー側で処理できる。レポートをサーバーで作れば、クライアントアプリに大量データを送る必要がなくなる。
• 負荷を抑えて強力なクエリが書ける。大きなテーブルでもサクッと効率よく処理できる。

たとえば、毎日自動で売上レポートを作ってテーブルに保存しておけば、手作業でやる必要がなくなるよ。

分析自動化にプロシージャを使うメリット

手作業で分析する流れ：

1. DBからデータを取る。
2. どこかの表計算ソフトで処理する。
3. 結果を保存する。PL/pgSQLで自動化する場合：
4. 一度プロシージャを書くだけ。
5. スケジュールで実行する。
6. あとは結果を楽しむだけ。

全然実用性が違うよね？ :)

分析関数で解決できる課題例

分析関数でどんなことができるのか、いくつか例を挙げるね。これを見れば、分析関数が抽象的なものじゃなくて、めっちゃ便利なツールだってわかるはず！

主要メトリクスの計算

主要メトリクスは、ビジネスの状態を評価するための指標だよ。たとえば：

• 平均チェック：お客さんが平均でいくら使うか。
• 特定期間の注文総数。
• 商品カテゴリごとの売上。

平均チェックを出すSQLクエリの例：

SELECT 
    SUM(order_amount) / COUNT(*) AS average_order
FROM 
    orders
WHERE 
    order_date > CURRENT_DATE - INTERVAL '3 months';

時系列やトレンドの作成

たとえば、日ごとの売上がどう変化してるか知りたいとき。日付ごとにデータを集計して、時系列を作ることができるよ。

SELECT
    order_date, 
    SUM(order_amount) AS daily_sales
FROM 
    orders
GROUP BY 
    order_date
ORDER BY 
    order_date;

期間ごとのデータ比較

今度は、10月と9月の売上を比較したいとする：

SELECT 
    EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month, 
    SUM(order_amount) AS total_sales
FROM 
    orders
WHERE 
    order_date BETWEEN '2023-09-01' AND '2023-10-31'
GROUP BY 
    EXTRACT(MONTH FROM order_date);

こうやって比較すれば、「月ごとに何が変わった？」「なんで9月の方が良かった？」「それとも逆？」みたいなことがわかるよ。

リアルな現場でどう使う？

実際の現場では、分析はこんなシナリオで使われてる：

1. マーケティング：どのチャネルが一番お客さんを連れてくるか知るため。
2. ファイナンス：収益や損失の計算、予測のため。
3. ソフトウェア開発：アプリのパフォーマンス分析のため。
4. ゲーム業界：ユーザー行動の分析やパーソナライズ提案のため。

これで分析関数がなんで必要なのかわかったよね。次のレクチャーでは、ウィンドウ関数や集約関数を使ったレポート作成など、技術的な部分に入っていくよ。今のうちに「自分ならどんなメトリクスを分析したいか」「それが自分のプロジェクトにどう役立つか」考えてみて！