仕入先項目の分類を自社の分類に変えたい

仕入先項目の分類を自社の分類に変えたい

取引先様の分類データになっている

ご提供頂くデータの中で、製品や仕様の分類情報が取引先様の分類になっているため、自社の分類に変換しなければならない場合があります。

A社提供データ

品番 品名 カテゴリ名
010001 製品1 カテゴリA
010002 製品2 カテゴリB
010003 製品3 カテゴリC
010004 製品4 カテゴリD

自社カテゴリとA社のカテゴリ置換データ

カテゴリID A社カテゴリ名 自社カテゴリ名
1 カテゴリA カテゴリ1
2 カテゴリB カテゴリ2
3 カテゴリC カテゴリ3
4 カテゴリD カテゴリ4

分類を変換する

項目分類を自社マスタの分類に変換するには、VLOOKUP(ブイルックアップ)関数を使用します。

VLOOKUP関数は、指定した範囲の先頭列を縦方向に検索し、検索条件に一致したデータを取り出し返します。VLOOKUP関数の書式は、

VLOOKUP(検索値, 範囲, 列番号, [検索方法])

になります。

冒頭の表を例に、製品1のカテゴリ名を自社のカテゴリ名に分類を変更したいとします。

また、A社提供データと、自社のカテゴリマスタは、エクセル内のシートが異なることとします。

=VLOOKUP(A社提供データ!C2, 自社のカテゴリマスタ!$B$2:$C$5, 2, FALSE)

式の解説

第1引数

=VLOOKUP(A社提供データ!C2, 自社のカテゴリマスタ!$B$2:$C$5, 2, FALSE)

検索したいセル、または文字列や数値を指定します。

本例ではA社提供データ内のカテゴリ名であるセルC2を指定します。

第2引数

=VLOOKUP(A社提供データ!C2, 自社のカテゴリマスタ!$B$2:$C$5, 2, FALSE)

検索したい範囲を指定します。

本例では自社のカテゴリマスタ内のA社カテゴリ名、自社カテゴリ名であるセルB2からC5を、参照位置がずれないように絶対参照で指定します。

第3引数

=VLOOKUP(A社提供データ!C2, 自社のカテゴリマスタ!$B$2:$C$5, 2, FALSE)

検索条件に一致した場合に、第2引数で指定した範囲からデータを取り出したい列番号を指定します。

本例では自社カテゴリ名を取り出すため2を指定します。

第4引数

=VLOOKUP(A社提供データ!C2, 自社のカテゴリマスタ!$B$2:$C$5, 2, FALSE)

検索方法を論理値(TRUE/FALSE)で指定します。

近似一致で検索する場合はTRUEを、完全一致で検索する場合はFALSEを指定します。

指定を省略した場合は、TRUEが規定値として指定されます。

本例では完全一致で検索するためFALSEを指定します。

Massteryで対応するとこうなる

Massteryは入力するファイル内の各行を出力したいフォーマットに変換しますので、は別ファイルとして作成し、Masstery内の参照マスタという機能にアップロードします。

対応表の1列目を「コード値」、2列目を「表記内容」という項目名を1行目に記載して「対応表」というエクセルのファイル名とします。

MassteryでのVLOOKUP関数を指定する例

指定内容

変換対象カラム
Massteryはフォーマットの項目単位で変換を指定しますので、出力ファイルの項目(列の名称)を指定します。
変換方法
変換対象カラムに値またはロジックを適用する「=」を指定します。
値または変換ロジック
VLOOKUP(“category”,対応表,コード値,表記内容)

VLOOKUP関数式の解説

Massteryでの書式は以下になります。

VLOOKUP("変換対象カラム名称",マスタ名,マスタ内の照合項目名,マスタ内の返却列名)

第4引数まで指定できます。

第1引数

VLOOKUP("カテゴリ",カテゴリ置換表,A社カテゴリ,自社カテゴリ)

入力するファイルの照合する列の名称を指定します。

第2引数

VLOOKUP("カテゴリ",カテゴリ置換表,A社カテゴリ,自社カテゴリ)

ファイル名がマスタ名称になりますので名称を指定します。

第3引数

VLOOKUP("カテゴリ",カテゴリ置換表,A社カテゴリ,自社カテゴリ)

カテゴリ置換表内の1列目の名称を指定します。

第4引数

VLOOKUP("category",カテゴリ置換表,A社カテゴリ,自社カテゴリ)

カテゴリ置換表内の2列目の名称を指定します。

さいごに

今回の記事では、他社のカテゴリを自社のカテゴリに置き換える方法をご紹介しましたが、単位の違いや項目値から名称にというように別の対応表から置き換えることも可能です。 データ整備をスマートに対応していきましょう。

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