チュートリアル: Excelデータ活用ツールを作ろう

【売上データ分析レポート】
期間: 2024年1月〜3月

【月別売上】
1月: ¥1,234,567 (前月比 +5.2%)
2月: ¥1,345,678 (前月比 +9.0%)
3月: ¥1,456,789 (前月比 +8.3%)

【商品別ランキング】
1位: 商品A - ¥567,890
2位: 商品B - ¥456,789
3位: 商品C - ¥345,678

【グラフ】
[売上推移のグラフが表示される]

売上データのサンプルExcelファイルを作って。

ファイル名: sales_data.xlsx

カラム:
- 日付
- 商品名
- カテゴリ
- 数量
- 単価
- 売上金額
- 担当者
- 地域

データ:
- 2024年1月〜3月の3ヶ月分
- 約100行くらいのリアルなデータ
- 商品は5種類くらい
- 担当者は3人くらい
- 地域は関東、関西、中部

openpyxlを使って作成して。

sales_data.xlsx が作成されたか確認して。最初の10行を表示して。

sales_data.xlsx を読み込んで表示するPythonスクリプトを作って。

ファイル名: analyzer.py

機能:
- pandasでExcelファイルを読み込む
- データの基本情報を表示（行数、カラム一覧）
- 最初の10行を表示

使い方: python analyzer.py sales_data.xlsx

analyzer.py に分析機能を追加して。

追加する機能:
1. 月別の売上合計
2. 商品別の売上ランキング（トップ5）
3. 担当者別の売上
4. 地域別の売上

結果は見やすくフォーマットして表示。

analyzer.py にグラフ表示機能を追加して。

作成するグラフ:
1. 月別売上の棒グラフ
2. 商品別売上の円グラフ
3. 日別売上の折れ線グラフ

matplotlibを使用。
日本語が表示できるようにして。
グラフはPNG画像として保存。

分析結果をMarkdownレポートとして出力する機能を追加して。

レポートの内容:
- タイトル（データファイル名と日付）
- サマリー（総売上、件数、期間）
- 月別売上
- 商品別ランキング
- 担当者別分析
- 地域別分析
- グラフ画像の埋め込み

ファイル名: report_YYYYMMDD.md

Google Sheetsからデータを読み込むように変更して。

機能:
- Google Sheets APIを使用
- スプレッドシートIDを引数で指定
- シート名を指定可能（デフォルトは最初のシート）

認証にはサービスアカウントを使用。

@自分のファイル.xlsx このファイルを分析して。
カラム構造を確認して、分析できる項目を提案して。

このツールにWebインターフェースを付けて。
- ファイルをアップロード
- 分析ボタンをクリック
- 結果とグラフを表示
FlaskまたはStreamlitで。

毎週月曜日に先週の売上レポートを自動生成して、
Slackに投稿する機能を追加して。

2つのExcelファイルを比較して、差分を表示する機能を追加して。
例: 先月と今月の売上を比較

レポートをPDF形式でも出力できるようにして

openpyxlをインストールして

Excelファイルの文字コードを確認して。
読み込み時にUTF-8を指定して。

matplotlibで日本語フォントを設定して。
Macならヒラギノ角ゴシック、Windowsならメイリオを使って。

サービスアカウントの認証情報ファイルのパスを確認して。
シートがサービスアカウントと共有されているか確認して。