ストーリー

ミッション概要

集計関数と GROUP BY を使って、社内ツールのデータを分析してください。

達成条件

• カテゴリ別の集計ができた
• 評価の統計値（平均、最大、最小）を算出できた
• 分析結果をファイルに保存した
• Webページの構成方針を決められた

Part 1: カテゴリ別の集計

タスク 1-1: カテゴリ別のツール数

cd ~/projects/internal-tools-page

sqlite3 -header -column data/tools.db \
  "SELECT category, COUNT(*) as tool_count
   FROM tools
   GROUP BY category
   ORDER BY tool_count DESC;"

期待される出力：

category            tool_count
------------------  ----------
コミュニケーション    3
開発ツール            3
ドキュメント          2
デザイン              1
プロジェクト管理      1

タスク 1-2: カテゴリ別の平均評価

sqlite3 -header -column data/tools.db \
  "SELECT category, ROUND(AVG(rating), 2) as avg_rating
   FROM tools
   GROUP BY category
   ORDER BY avg_rating DESC;"

タスク 1-3: カテゴリ別の統合分析

sqlite3 -header -column data/tools.db \
  "SELECT
     category,
     COUNT(*) as count,
     ROUND(AVG(rating), 2) as avg_rating,
     MAX(rating) as max_rating,
     MIN(rating) as min_rating
   FROM tools
   GROUP BY category
   ORDER BY avg_rating DESC;"

Part 2: 評価の統計分析

タスク 2-1: 全体の統計値

sqlite3 -header -column data/tools.db \
  "SELECT
     COUNT(*) as total_tools,
     ROUND(AVG(rating), 2) as avg_rating,
     MAX(rating) as max_rating,
     MIN(rating) as min_rating
   FROM tools;"

タスク 2-2: 評価の分布

sqlite3 -header -column data/tools.db \
  "SELECT
     CASE
       WHEN rating >= 4.5 THEN '高評価 (4.5以上)'
       WHEN rating >= 4.0 THEN '中評価 (4.0-4.4)'
       ELSE '要改善 (4.0未満)'
     END as rating_group,
     COUNT(*) as count
   FROM tools
   GROUP BY rating_group
   ORDER BY rating_group DESC;"

CASE
  WHEN 条件1 THEN 結果1
  WHEN 条件2 THEN 結果2
  ELSE デフォルト結果
END

タスク 2-3: 評価トップ3とワースト3

# トップ3
sqlite3 -header -column data/tools.db \
  "SELECT name, category, rating FROM tools ORDER BY rating DESC LIMIT 3;"

# ワースト3
sqlite3 -header -column data/tools.db \
  "SELECT name, category, rating FROM tools ORDER BY rating ASC LIMIT 3;"

Part 3: 分析結果のまとめ

タスク 3-1: 分析レポートの作成

分析結果をファイルにまとめます。

cat > docs/analysis.md << 'EOF'
# 社内ツール分析レポート

## 全体サマリー
- 登録ツール数: 10
- 平均評価: 4.39
- 最高評価: 4.8（VS Code）
- 最低評価: 3.9（Confluence）

## カテゴリ別分析

| カテゴリ | ツール数 | 平均評価 |
|---------|---------|---------|
| コミュニケーション | 3 | 4.40 |
| 開発ツール | 3 | 4.60 |
| ドキュメント | 2 | 4.15 |
| デザイン | 1 | 4.60 |
| プロジェクト管理 | 1 | 4.00 |

## 評価トップ3
1. VS Code (4.8) - 開発ツール
2. GitHub (4.7) - 開発ツール
3. Figma (4.6) - デザイン

## Webページへの反映方針
- カテゴリ別にセクションを分けて表示する
- カテゴリの表示順: 開発ツール → コミュニケーション → ドキュメント → デザイン → プロジェクト管理
  （ツール数の多い順）
- 各カテゴリ内は評価の高い順に表示する
EOF

タスク 3-2: コミット

git add docs/analysis.md
git commit -m "データ分析レポートを追加"

Part 4: Webページの構成を決める

分析結果をもとに、Webページの構成を考えます。

ページ構成案

graph TD
    Header["ヘッダー: 社内ツール紹介"]
    Nav["ナビゲーション\n[開発] [コミュニケーション] [ドキュメント]\n[デザイン] [プロジェクト管理]"]
    Summary["サマリー\n全10ツール、5カテゴリ"]
    subgraph Dev["開発ツール (3)"]
        D1["VS Code"]
        D2["GitHub"]
        D3["Docker"]
    end
    subgraph Comm["コミュニケーション (3)"]
        C1["Slack"]
        C2["G.W."]
        C3["Zoom"]
    end
    Other["... 他カテゴリ"]
    Footer["フッター"]
    Header --> Nav --> Summary --> Dev --> Comm --> Other --> Footer
    style Header fill:#dbeafe,stroke:#2563eb,stroke-width:2px,color:#1e40af
    style Nav fill:#f3f4f6,stroke:#9ca3af,color:#6b7280
    style Summary fill:#fef3c7,stroke:#d97706,color:#92400e
    style Dev fill:#d1fae5,stroke:#059669,stroke-width:2px,color:#065f46
    style Comm fill:#dbeafe,stroke:#2563eb,stroke-width:2px,color:#1e40af
    style Other fill:#f3f4f6,stroke:#9ca3af,color:#6b7280
    style Footer fill:#f3f4f6,stroke:#9ca3af,color:#6b7280
    style D1 fill:#d1fae5,stroke:#059669,color:#065f46
    style D2 fill:#d1fae5,stroke:#059669,color:#065f46
    style D3 fill:#d1fae5,stroke:#059669,color:#065f46
    style C1 fill:#dbeafe,stroke:#2563eb,color:#1e40af
    style C2 fill:#dbeafe,stroke:#2563eb,color:#1e40af
    style C3 fill:#dbeafe,stroke:#2563eb,color:#1e40af

まとめ

• カテゴリ別の集計ができた
• 評価の統計値を算出できた
• 分析レポートを作成した
• Webページの構成方針を決めた
• 分析レポートをコミットした

次のステップへ

データ分析が完了し、Webページの構成も決まりました。

次のセクションでは、ツールのURLにアクセスできるか調査します。 月4で学んだネットワークの知識を使いましょう。

推定所要時間: 60分