【保存版】データレポート納品の型：要件定義→ETL→検証→可視化→Excel/PDF→引き継ぎまで、失注しないワークフロー完全版

【目的】（例：翌月の販促計画の意思決定）
【読み手】（例：営業Mgr・商品Mgr）
【意思決定項目】（例：重点店舗・重点カテゴリ・在庫発注）
【主要指標】（例：売上、客数、単価、CVR、粗利率）
【期間/粒度】（例：直近12ヶ月、月次/週次/日次）
【対象データ】（例：POS、在庫、広告、Web行動）
【除外/前提】（例：社販除外、欠品は0扱い、返品はマイナス）
【納品形態/期日】（例：Excel1冊＋PDF1枚、毎月5営業日目）
【関係者/承認プロセス】

client_xyz_report/
  ├─ data/
  │   ├─ raw/            # 受領CSV/Excel（書換禁止）
  │   └─ warehouse/      # SQLite DB
  ├─ src/                # スクリプト
  ├─ docs/               # README/要件/仕様
  └─ deliverables/       # 納品（Excel/PDF/画像）

# 1) 取り込み（例）
import sqlite3, pandas as pd
con = sqlite3.connect("data/warehouse/retail.sqlite")
df = pd.read_csv("data/raw/sales_2025-08.csv")
df.to_sql("sales", con, if_exists="append", index=False)

# 2) 月次×店舗の集計（SQLで）

q = """
WITH m AS (
SELECT strftime('%Y-%m', order\_date) AS ym, store,
SUM(qty\*price) AS sales, SUM(qty) AS qty
FROM sales WHERE qty>0 AND price>0 GROUP BY ym, store
)
SELECT \* FROM m;
"""
monthly = pd.read\_sql\_query(q, con)
con.close()

import pandas as pd
from pathlib import Path
from datetime import date

path = Path("deliverables/202509\_ClientX\_月次レポート\_v1.0.xlsx")
with pd.ExcelWriter(path, engine="xlsxwriter") as xw:
\# Data
monthly.to\_excel(xw, sheet\_name="Data", index=False)

```
# Summary（例）
summary = (
    monthly.groupby("ym", as_index=False)["sales"].sum()
           .tail(2).assign(diff=lambda d: d["sales"].diff())
)
summary.to_excel(xw, sheet_name="Summary", index=False, startrow=2)

wb = xw.book; ws = xw.sheets["Summary"]
ws.write(0, 0, f"月次サマリ（作成日: {date.today()}）")
fmt = wb.add_format({"num_format": "#,##0", "align": "right"})
ws.set_column("A:A", 10); ws.set_column("B:D", 14, fmt)
ws.freeze_panes(3, 0)

# README
ws2 = xw.book.add_worksheet("README")
ws2.write(0,0,"目的：翌月の販促計画の意思決定を支援")
ws2.write(1,0,"指標：売上、客数、単価、粗利率（定義はNotes参照）")

◯◯株式会社 ◯◯様
いつもお世話になっております。ふみとです。

以下、月次レポートの納品です。

* Excel：202509\_ClientX\_月次レポート\_v1.0.xlsx（README/定義/データ含む）
* PDF：202509\_ClientX\_月次レポート\_v1.0.pdf（1枚サマリ）

【要点】

1. 上位店舗の前年比 -12%（4月以降）。来店数の低下が主因。
2. 新商品X導入後、カテゴリYの粗利率 +2.1pt。
3. 次月の打ち手案：A) 在庫調整、B) クーポン施策。

ご確認の上、修正点があれば本メールへご返信ください。
（差分のみで結構です）

【修正対象シート/セル】
【現状】
【期待する状態】
【根拠/資料】
【優先度】（高/中/低）
【希望納期】（◯/◯ 18:00まで）

環境：Python 3.10 / pandas 2.x / SQLite3（標準）
実行手順：
1) src/etl.py の init_db → load_csv_to_db → fetch_monthly
2) src/report.py の export_report を実行
3) deliverables/ に Excel/PDF 出力
データ定義：Notes シート参照
再学習・更新頻度：毎月 第5営業日

KPI名, 定義, 分母, 注意点
売上, qty*price の合計, -, 返品・社販を除外
客数, ユニークレシート数, -, 共有IDの扱い注意
単価, 売上/客数, 客数, 少数第0位を四捨五入
粗利率, (売上-原価)/売上, 売上, 小数2桁表示