100万行以上,2つのテーブルを使うデータ集計におけるBigqueryとtableau、Excelの集計使い分け(初心者です)

目的
ECサイトの顧客データの集計と仮定します。Bigquery内のテーブルA「全期間買い物履歴」とテーブルB「全期間お気に入り登録履歴」を使って「お気に入り登録機能をたくさん使った人ほど、3月における1ヶ月あたりの買い物回数が多い」という仮説が正しいか確認したい。2つのテーブルは会員IDで紐づけ可能。条件として100万行近くあるためExcelで全部作業をすることは重く非効率。

※仮説はフェイクで置いているので、論理性は問わずでお願いいたします。

困っていること
今までExcel集計をメインで行ってきたため、各ツールの使い分けに悩んでいる

使えるツール
Bigquery,tableau,Excel

詳細
目的に適したデータを出す上で、ツールの使い分けに悩んでいます。
Excelであれば
①　Bを使って、3月のユーザー別お気に入り登録利用頻度を出す。（期間絞り込み＋ピポットテーブル使用）
②　Aを使って、3月のユーザー別買い物回数を出す。（期間絞り込み＋ピポットテーブル使用）
③　②に①をvoolkで紐づけ
④　③を使って、ピポットテーブル。買い物回数を列として、行にお気に入り利用頻度と③のユーザーID出現回数カウント、その二つを割って平均値を出したものを並べる。相関性が見られたら、仮説は正しい
というフローのイメージがわくのですが、行が多く処理できないためBigquery・tableauを活用しようと思っています。
しかしBigqueryで④までやろうとするとかなり複雑になります。①～③はBigquery、④はtableauで実施をしてみてもtableau上で重くうまく動かず悩んでおります。

みなさまでしたら、どのように処理されるでしょうか。また、使い分けはどのようにされているでしょうか。
Bigquery,tableauは初心者です。初歩的な質問ですが、アドバイスいただければ嬉しいです。

行動規範の内容に同意します

回答2件

ベストアンサー

BI ツールでは表示のみ、データはその前段で済ませておく、が基本だと思っています。もちろんデータ量が少なくて BI ツールであれこれできるレベルならやっちゃえばいいんでしょうけど。

BigQuery での集計はこんなイメージですかね (動かしていませんので SQL 的な正しさは担保いたしません)。

SQL
1with a as (
2  select userId, count(*) as buy_conut from mydataset.全期間買い物履歴
3  where 3月絞り込み
4  group by userId
5),
6b as (
7  select userId, count(*) as fabo_count from mydataset.全期間お気に入り登録履歴
8  where 3月絞り込み
9  group by userId
10)
11select buy_count, avg(fabo_count)
12  from a full outer join b
13    on a.userId = b.userId
14 group by buy_count