Tableau-quick-guide
Tableau-概要
主要なデータ視覚化ツールとして、Tableauには多くの魅力的でユニークな機能があります。 その強力なデータ発見および探索アプリケーションにより、重要な質問に数秒で答えることができます。 Tableauのドラッグアンドドロップインターフェイスを使用して、データを視覚化し、さまざまなビューを探索し、複数のデータベースを簡単に結合することもできます。 複雑なスクリプトは必要ありません。 ビジネス上の問題を理解している人なら誰でも、関連データを視覚化することで問題に対処できます。 分析後、他のユーザーとの共有は、Tableau Serverに公開するのと同じくらい簡単です。
Tableauの機能
Tableauは、あらゆる種類の産業、部門、およびデータ環境向けのソリューションを提供します。 以下は、Tableauがさまざまなシナリオを処理できるようにするいくつかのユニークな機能です。
- 分析の速度-高度なプログラミングの専門知識を必要としないため、データにアクセスできるすべてのユーザーは、データから価値を引き出すためにデータの使用を開始できます。
- Self-Reliant -Tableauは複雑なソフトウェアセットアップを必要としません。 ほとんどのユーザーが使用するデスクトップバージョンは簡単にインストールでき、データ分析の開始と完了に必要なすべての機能が含まれています。
- 視覚的発見-ユーザーは、色、傾向線、チャート、グラフなどの視覚的ツールを使用して、データを調査および分析します。 ほとんどすべてがドラッグアンドドロップで行われるため、記述するスクリプトはほとんどありません。
- ブレンドダイバースデータセット-Tableauを使用すると、さまざまなリレーショナル、半構造化、および生のデータソースをリアルタイムでブレンドできます。高価な事前の統合コストはかかりません。 ユーザーは、データの保存方法の詳細を知る必要はありません。
- アーキテクチャに依存しない-Tableauは、データが流れるあらゆる種類のデバイスで動作します。 したがって、ユーザーはTableauを使用するために特定のハードウェアまたはソフトウェアの要件を心配する必要はありません。
- リアルタイムコラボレーション-Tableauは、データをその場でフィルタリング、ソート、および議論し、SharePointサイトやSalesforceなどのポータルにライブダッシュボードを埋め込むことができます。 データのビューを保存し、同僚がインタラクティブなダッシュボードにサブスクライブできるようにして、Webブラウザーを更新するだけで最新のデータを表示できるようにします。
- 一元化されたデータ-Tableauサーバーは、組織の公開されたすべてのデータソースを管理するための一元化された場所を提供します。 1つの便利な場所で、削除、権限の変更、タグの追加、およびスケジュールの管理を行うことができます。 抽出の更新をスケジュール設定し、データサーバーで管理するのは簡単です。 管理者は、増分更新と完全更新の両方について、サーバー上の抽出のスケジュールを一元的に定義できます。
Tableau-環境設定
この章では、Tableauの環境設定について学習します。
Tableau Desktopをダウンロードする
Tableau Desktopの無料のパーソナル版は、https://www.tableau.com/products/desktop/download？os = windows [Tableau Desktop。]からダウンロードできます。ダウンロードするには、詳細を登録する必要があります。
ダウンロード後、インストールは非常に簡単なプロセスであり、ライセンス契約に同意し、インストールのターゲットフォルダーを指定する必要があります。 次の手順とスクリーンショットは、セットアッププロセス全体を説明しています。
インストールウィザードを開始する
*TableauDesktop-64bit-9-2-2.exe* をダブルクリックします。 インストールプログラムの実行を許可する画面が表示されます。 「実行」をクリックします。ライセンス契約に同意する
ライセンス契約を読み、同意する場合は、「このライセンス契約の条項を読んで同意します」オプションを選択します。 次に、「インストール」をクリックします。
試用を開始
インストールが完了すると、画面に「今すぐまたは後で試用を開始する」オプションが表示されます。 今すぐ開始することもできます。 また、Tableauを購入した場合は、ライセンスキーを入力できます。
詳細を入力してください
名前と組織の詳細を入力します。 次に、「次へ」をクリックします。
登録完了
登録完了画面が表示されます。 [続行]をクリックします。
インストールを確認する
Windowsのスタートメニューに移動して、インストールを確認できます。 Tableauアイコンをクリックします。 次の画面が表示されます。
これで、Tableauを学習する準備が整いました。
Tableau-はじめに
この章では、Tableauのインターフェイスを理解するための基本的な操作をいくつか学習します。 Tableauデータ分析レポートの作成には、3つの基本的な手順が含まれます。
これらの3つのステップは-
- データソースへの接続-データを検索し、適切なタイプの接続を使用してデータを読み取ります。
- ディメンションとメジャーの選択-これには、分析のためにソースデータから必要な列を選択することが含まれます。
- 視覚化手法の適用-これには、分析対象のデータに特定のチャートやグラフタイプなどの必要な視覚化方法を適用することが含まれます。
便宜上、sampleという名前のTableauインストールに付属するサンプルデータセットsuperstore.xlsを使用します。 Tableauのインストールフォルダーを見つけて、 My Tableau Repository に移動します。 その下の Datasources \ 9.2 \ en_US-US に上記のファイルがあります。
データソースに接続する
Tableauを開くと、さまざまなデータソースを示すスタートページが表示されます。 ヘッダー*「接続」の下に、ファイルまたはサーバーまたは保存されたデータソースを選択するオプションがあります。 [ファイル]で[Excel]を選択します。 次に、前述のファイル「 Sample-Superstore.xls」*に移動します。 Excelファイルには、Orders、People、Returnsという名前の3つのシートがあります。 *注文*を選択します。
ディメンションとメジャーを選択します
次に、ディメンションとメジャーを決定して、分析するデータを選択します。 ディメンションは記述データであり、メジャーは数値データです。 まとめると、メジャーであるデータに対する次元データのパフォーマンスを視覚化するのに役立ちます。 ディメンションとして Category および Region を、メジャーとして Sales を選択します。 次のスクリーンショットに示すように、それらをドラッグアンドドロップします。 結果には、各地域の各カテゴリの総売上が表示されます。
視覚化手法を適用する
前のステップで、データは数字としてのみ利用可能であることがわかります。 パフォーマンスを判断するには、各値を読み取って計算する必要があります。 ただし、それらを異なる色のグラフまたはチャートとして表示して、より迅速に判断することができます。
[マーク]タブから[列]シェルフに合計（販売）列をドラッグアンドドロップします。 売上の数値を表示するテーブルは、自動的に棒グラフに変わります。
既存のデータに別のディメンションを追加する手法を適用できます。 これにより、次のスクリーンショットに示すように、既存の棒グラフにさらに色が追加されます。
Tableau-ナビゲーション
この章では、Tableauインターフェイスで使用可能なさまざまなナビゲーション機能について説明します。 Tableauデスクトップを実行すると、上部にメニューが表示され、ナビゲートできるすべてのコマンドが表示されます。 空白のワークブックを開いて、各メニューのさまざまな重要な機能を見てみましょう。
メニューコマンド
開始ウィンドウを閉じると、使用可能なすべてのメニューコマンドを含むメインインターフェイスが表示されます。 これらは、Tableauで使用可能な機能のセット全体を表します。 メニューのさまざまなセクションを次の図に示します。 次に、各メニューの詳細を確認できます。
ファイルメニュー
このメニューを使用して、新しいTableauワークブックを作成し、ローカルシステムとTableauサーバーの両方から既存のワークブックを開きます。 このメニューの重要な機能は次のとおりです-
- Workbook Locale は、レポートで使用される言語を設定します。
- Paste Sheets は、別のワークブックからコピーされた現在のワークブックにシートを貼り付けます。
- *パッケージ化されたワークブックのエクスポート*オプションは、他のユーザーと共有されるパッケージ化されたワークブックの作成に使用されます。
データメニュー
このメニューは、分析と視覚化のためにデータを取得する新しいデータソースを作成するために使用されます。 また、既存のデータソースを置換またはアップグレードすることもできます。
このメニューの重要な機能は次のとおりです-
- *新しいデータソース*では、利用可能なすべてのタイプの接続を表示し、そこから選択できます。
- *すべての抽出を更新*は、ソースからデータを更新します。
- [リレーションシップの編集]オプションは、リンクする複数のデータソースのフィールドを定義します。
ワークシートメニュー
このメニューは、タイトルやキャプションの表示など、さまざまな表示機能とともに新しいワークシートを作成するために使用されます。
このメニューの重要な機能は次のとおりです-
- *概要の表示*は、ワークシートで使用されているデータの概要（カウントなど）を表示できます。
- さまざまなデータフィールドの上にマウスを移動すると、ツールチップにツールチップが表示されます。
- [更新の実行]オプションは、使用されているワークシートデータまたはフィルターを更新します。
ダッシュボードメニュー
このメニューは、タイトルの表示や画像のエクスポートなど、さまざまな表示機能とともに新しいダッシュボードを作成するために使用されます。
このメニューの重要な機能は次のとおりです-
- *形式*は、ダッシュボードの色とセクションの観点からレイアウトを設定します。
- *アクション*は、ダッシュボードシートを外部URLまたは他のシートにリンクします。
- Export Image オプションは、ダッシュボードの画像をエクスポートします。
ストーリーメニュー
このメニューは、関連データを含む多くのシートまたはダッシュボードを持つ新しいストーリーを作成するために使用されます。
このメニューの重要な機能は次のとおりです-
- Format は、ストーリーの色とセクションの観点からレイアウトを設定します。
- *更新の実行*は、ソースからの最新データでストーリーを更新します。
- Export Image オプションは、ストーリーの画像をエクスポートします。
分析メニュー
このメニューは、シートにあるデータの分析に使用されます。 Tableauは、パーセンテージの計算や予測の実行など、すぐに使用できる多くの機能を提供します。
このメニューの重要な機能は次のとおりです-
- *予測*は、利用可能なデータに基づいた予測を示します。
- *トレンドライン*は、一連のデータのトレンドラインを示しています。
- *計算フィールドの作成*オプションは、既存のフィールドの特定の計算に基づいて追加のフィールドを作成します。
地図メニュー
このメニューは、Tableauでマップビューを作成するために使用されます。 データのフィールドに地理的役割を割り当てることができます。
このメニューの重要な機能は次のとおりです-
- *マップレイヤー*は、通りの名前、国境などのマップレイヤーを非表示にして表示し、データレイヤーを追加します。
- *ジオコーディング*は新しい地理的役割を作成し、それらをデータの地理的フィールドに割り当てます。
フォーマットメニュー
このメニューは、さまざまなフォーマットオプションを適用して、作成されたダッシュボードのルックアンドフィールを向上させるために使用されます。 境界線、色、テキストの配置などの機能を提供します。
このメニューの重要な機能は次のとおりです-
- Borders は、レポートに表示されるフィールドに境界線を適用します。
- *タイトルとキャプション*は、レポートにタイトルとキャプションを割り当てます。
- Cell Size は、データを表示するセルのサイズをカスタマイズします。
- Workbook Theme は、ワークブック全体にテーマを適用します。
サーバーメニュー
サーバーメニューは、アクセスできる場合はTableauサーバーにログインし、他のユーザーが使用する結果を公開するために使用されます。 また、他の人が発行したワークブックへのアクセスにも使用されます。
このメニューの重要な機能は次のとおりです-
- *ワークブックの発行*は、他のユーザーが使用するワークブックをサーバーに発行します。
- *データソースの発行*は、ワークブックで使用されるソースデータを発行します。
- *ユーザーフィルターの作成*は、レポートへのアクセス中にさまざまなユーザーが適用するフィルターをワークシートに作成します。
Tableau-設計フロー
Tableauは、さまざまな期間、ディメンション、メジャーにわたる大量のデータの分析を支援するため、優れたダッシュボードまたはストーリーを作成するには、非常に綿密な計画が必要です。 したがって、優れたダッシュボードを設計するためのアプローチを知ることが重要です。 人間の努力の他の分野と同様に、優れたワークシートとダッシュボードを作成するために従うべき多くのベストプラクティスがあります。
Tableauプロジェクトから期待される最終結果は理想的にはストーリーのあるダッシュボードですが、この目標を達成するために完了する必要のある多くの中間ステップがあります。 以下は、効果的なダッシュボードを作成するために理想的に従うべき設計ステップのフロー図です。
データソースに接続する
Tableauはすべての一般的なデータソースに接続します。 接続パラメーターが提供されると、接続の確立を処理する組み込みのコネクターがあります。 単純なテキストファイル、リレーショナルソース、SQLソース、クラウドデータベースなど、Tableauはほぼすべてのデータソースに接続します。
データビューの作成
データソースに接続すると、Tableau環境で使用可能なすべての列とデータが取得されます。 それらをディメンションとメジャーとして分類し、必要な階層を作成します。 これらを使用して、従来はレポートとして知られているビューを作成します。 Tableauは、ビューを構築するための簡単なドラッグアンドドロップ機能を提供します。
ビューを強化する
上記で作成したビューは、フィルター、集計、軸のラベル付け、色と境界線の書式設定などを使用して、さらに強化する必要があります。
ワークシートを作成する
異なるワークシートを作成して、同じデータまたは異なるデータに異なるビューを作成します。
ダッシュボードを作成して整理する
ダッシュボードには、リンクされた複数のワークシートが含まれています。 したがって、ワークシートのいずれかのアクションにより、ダッシュボードの結果がそれに応じて変更される可能性があります。
ストーリーを作成する
ストーリーは、連携して情報を伝えるワークシートまたはダッシュボードのシーケンスを含むシートです。 ストーリーを作成して、事実がどのように結び付いているかを示し、コンテキストを提供し、決定が結果にどのように関連するかを示すか、単純に説得力のあるケースを作成できます。
Tableau-ファイルの種類
Tableauでのデータ分析の結果は、保存および配布するためにさまざまな形式で保存できます。 さまざまな形式は異なるファイルタイプと呼ばれ、異なる拡張子で識別されます。 それらのフォーマットは、それらがどのように作成され、どのような目的で使用されるかに依存します。 これらはすべてXMLファイルとして保存され、開いて編集することができます。
次の表に、各ファイルタイプとその使用法の説明を示します。
| File Type | File Extension | Purpose |
|---|---|---|
| Tableau Workbook | .twb | It contains information on each sheet and dashboard that is present in a workbook. It has the details of the fields, which are used in each view and the formula applied to the aggregation of the measures. It also has the formatting and styles applied. It contains the data source connection information and any metadata information created for that connection. |
| Tableau Packaged Workbook | .twbx | This file format contains the details of a workbook as well as the local data that is used in the analysis. Its purpose is to share with other Tableau desktop or Tableau reader users, assuming it does not need data from the server. |
| Tableau Data Source | .tds | The details of the connection used to create the tableau report are stored in this file. In the connection details, it stores the source type (excel/relational/sap, etc.) as well as the data types of the columns. |
| Tableau Packaged Data source | .tdsx | This file is similar to the .tds file with the addition of data along with the connection details. |
| Tableau Data Extract | .tde | This file contains the data used in a .twb file in a highly compressed columnar data format. This helps in storage optimization. It also saves the aggregated calculations that are applied in the analysis. This file should be refreshed to get the updated data from the source. |
| Tableau Bookmark | .tbm | These files contain a single worksheet that is shared easily to be pasted into other workbooks. |
| Tableau Preferences | .tps | This file stores the color preference used across all the workbooks. It is mainly used for consistent look and feel across the users. |
Tableau-データ型
データ分析ツールとして、Tableauはすべてのデータを4つのカテゴリ（文字列、数値、ブール値、日時）のいずれかに分類します。 ソースからデータが読み込まれると、Tableauは自動的にデータ型を割り当てます。 逆に、データ変換ルールを満たす場合は、一部のデータ型を変更することもできます。 ユーザーは、計算フィールドのデータ型を指定する必要があります。
次の表に、Tableauでサポートされているデータ型の説明を示します。
| Data Type | Description | Example |
|---|---|---|
| STRING | Any sequence of zero or more characters. They are enclosed within single quotes. The quote itself can be included in a string by writing it twice. | 'Hello' 'Quoted' 'quote' |
| NUMBER | These are either integers or floating points. It is advised to round the floating point numbers while using them in calculations. |
3 142.58 |
| BOOLEAN | They are logical values. |
TRUE FALSE |
| DATE & DATETIME | Tableau recognizes dates in almost all formats. But in case we need to force Tableau to recognize a string as date, then we put a # sign before the data. |
"02/01/2015" 「＃3 1982年3月」 |
Tableau-見せて
高度なデータ視覚化ツールとして、Tableauはカスタムコードを記述せずに多くの分析手法を提供することにより、データ分析を非常に簡単にします。 そのような機能の1つが「表示」です。 ワークシート内の既存のデータに必要なビューを適用するために使用できます。 これらのビューは、円グラフ、散布図、または折れ線グラフです。
データを含むワークシートが作成されるたびに、次の図に示すように、右上隅で使用できます。 一部の表示オプションは、データペインでの選択の性質に応じてグレー表示されます。
2つのフィールドで表示する
2つのフィールド間の関係は、Show Meで使用可能なさまざまなグラフやチャートを使用して視覚的に簡単に分析できます。 この場合、2つのフィールドを選択し、折れ線グラフを適用します。 手順は次のとおりです-
- *ステップ1 *-コントロールキーを押して分析する2つのフィールド（注文日と利益）を選択します。
- *ステップ2 *-[表示]バーをクリックして、折れ線グラフを選択します。
- *ステップ3 *-スクロールバーの[ラベルをマーク]ボタンをクリックします。
次の図は、上記の手順を使用して作成された折れ線グラフを示しています。
複数のフィールドで表示する
上記と同様の手法を適用して、3つ以上のフィールドを分析できます。 この場合の唯一の違いは、アクティブなフォームで使用できるビューが少ないことです。 Tableauは、選択したフィールドの分析に適さないビューを自動的にグレー表示します。
この場合、コントロールキーを押しながら、フィールドの製品名、顧客名、売上、利益を選択します。 ご覧のとおり、Show Meのほとんどのビューはグレーアウトされています。 アクティブなビューから、散布図を選択します。
次の図は、作成された散布図チャートを示しています。
Tableau-データ用語
強力なデータ視覚化ツールとして、Tableauには多くの独自の用語と定義があります。 Tableauの機能を使用する前に、その意味を理解する必要があります。 次の用語リストは包括的で、最も頻繁に使用される用語を説明しています。
| S.No | Terms & Meaning |
|---|---|
| 1 |
Alias フィールドまたはディメンションメンバーに割り当てることができる代替名。 |
| 2 |
Bin データソース内のユーザー定義のメジャーのグループ。 |
| 3 |
Bookmark 単一のワークシートを含むTableauリポジトリのブックマークフォルダーにある .tbm ファイル。 Webブラウザーのブックマークと同様に、*。tbm *ファイルはさまざまな分析をすばやく表示する便利な方法です。 |
| 4 |
Calculated Field 式を使用してデータソースの既存のフィールドを変更することにより作成する新しいフィールド。 |
| 5 |
Crosstab テキストテーブルビュー。 テキストテーブルを使用して、ディメンションメンバーに関連付けられた番号を表示します。 |
| 6 |
Dashboard 単一のページに配置された複数のビューの組み合わせ。 ダッシュボードを使用して、さまざまなデータを同時に比較および監視します。 |
| 7 |
Data Pane Tableauが接続されているデータソースのフィールドを表示するワークブックの左側のペイン。 フィールドは、ディメンションとメジャーに分けられます。 データペインには、計算、ビン化されたフィールド、グループなどのカスタムフィールドも表示されます。 データペインから各ワークシートの一部であるさまざまなシェルフにフィールドをドラッグして、データのビューを作成します。 |
| 8 |
Data Source Page データソースを設定できるページ。 通常、データソースページは、左ペイン、結合領域、プレビュー領域、メタデータ領域の4つの主要領域で構成されます。 |
| 9 |
Dimension カテゴリデータのフィールド。 通常、ディメンションには、集計できない階層やメンバーなどの個別のデータが保持されます。 ディメンションの例には、日付、顧客名、顧客セグメントが含まれます。 |
| 10 |
Extract パフォーマンスを向上させ、オフラインで分析するために使用できるデータソースの保存されたサブセット。 抽出に必要なデータを含むフィルターと制限を定義することにより、抽出を作成できます。 |
| 11 |
Filters Shelf メジャーとディメンションを使用してフィルタリングすることにより、ビューからデータを除外するために使用できるワークブックの左側のシェルフ。 |
| 12 |
Format Pane ビュー内の個々のフィールドだけでなく、ワークシート全体を制御する書式設定を含むペイン。 開くと、ブックの左側に[書式]ペインが表示されます。 |
| 13 |
Level Of Detail (LOD) Expression ビューレベル以外の次元での集計をサポートする構文。 詳細レベルの式を使用すると、1つ以上のディメンションを任意の集計式に添付できます。 |
| 14 |
Marks データソース内の1つ以上の行を視覚的に表すビューの一部。 マークは、たとえば、バー、ライン、または正方形です。 マークの種類、色、サイズを制御できます。 |
| 15 |
Marks Card ビューの左側にあるカード。フィールドをドラッグして、タイプ、色、サイズ、形状、ラベル、ツールチップ、詳細などのマークプロパティを制御できます。 |
| 16 |
Pages Shelf ビューの左側にあるシェルフ。これを使用して、離散フィールドまたは連続フィールドのメンバーと値に基づいて、ビューを一連のページに分割できます。 Pagesシェルフにフィールドを追加することは、Rowsシェルフにフィールドを追加することに似ていますが、新しい行ごとに新しいページが作成される点が異なります。 |
| 17 |
Rows Shelf データテーブルの行を作成するために使用できる、ブックの上部にある棚。 シェルフは、任意の数の寸法とメジャーを受け入れます。 行シェルフにディメンションを配置すると、Tableauはそのディメンションのメンバーのヘッダーを作成します。 行シェルフにメジャーを配置すると、Tableauはそのメジャーの量的軸を作成します。 |
| 18 |
Shelves ビューの左上にある名前付きエリア。 棚にフィールドを配置して、ビューを構築します。 一部の棚は、特定のマークタイプを選択した場合にのみ使用できます。 たとえば、シェイプシェルフは、シェイプマークタイプを選択した場合にのみ使用できます。 |
| 19 |
Workbook 1つ以上のワークシート（およびダッシュボードとストーリーも含む）を含む .twb 拡張子を持つファイル。 |
| 20 |
Worksheet フィールドを棚にドラッグしてデータのビューを作成するシート。 |
Tableau-データソース
Tableauは、広く使用されているすべての一般的なデータソースに接続できます。 Tableauのネイティブコネクタは、次のタイプのデータソースに接続できます。
- * CSV、Excelなどの*ファイルシステム*
- Oracle、SQL Server、DB2などの*リレーショナルシステム*
- * Windows Azure、Google BigQueryなどのクラウドシステム*
- その他のソース ODBCを使用
次の図は、Tableauのネイティブデータコネクターを介して利用可能なデータソースのほとんどを示しています。
ライブ接続
Connect Live機能は、リアルタイムのデータ分析に使用されます。 この場合、Tableauはリアルタイムデータソースに接続し、データの読み取りを続けます。 したがって、分析の結果は2番目までであり、最新の変更が結果に反映されます。 ただし、マイナス面では、データをTableauに送信し続ける必要があるため、ソースシステムに負荷がかかります。
インメモリ
Tableauは、データをメモリにキャッシュし、データの分析中にソースに接続しなくなることにより、メモリ内のデータを処理することもできます。 もちろん、メモリの可用性に応じて、キャッシュされるデータの量には制限があります。
データソースを結合する
Tableauは、異なるデータソースに同時に接続できます。 たとえば、1つのワークブックで、複数の接続を定義することにより、フラットファイルとリレーショナルソースに接続できます。 これは、Tableauの非常にユニークな機能であるデータブレンドで使用されます。
Tableau-カスタムデータビュー
カスタムデータビューは、いくつかの追加機能を使用して通常のデータビューを拡張し、ビューが同じ基になるデータに対して異なる種類のチャートを提供できるようにするために使用されます。 たとえば、事前定義された階層の一部であるディメンションフィールドをドリルダウンして、メジャーの追加の値が異なる粒度で取得されるようにすることができます。 以下は、Tableauが頻繁に使用する重要なカスタムデータビューの一部です。
ドリルダウンビュー
階層の一部であるディメンションフィールドの場合、通常、次または前のレベルの集計の分析結果を知る必要があります。 たとえば、四半期の結果を知っている場合、その四半期の各月の結果を知りたいと思うようになり、毎週の結果も必要になる場合があります。 これは、既存のディメンションをドリルダウンして、より細かいレベルの粒度を取得する場合です。
階層内の個々のディメンションメンバーをドリルダウンおよびドリルアップするには、テーブルヘッダーを右クリックして、コンテキストメニューから[ドリルダウン]を選択します。 列シェルフのディメンションカテゴリと行シェルフのメジャーSalesで作成された棒グラフを考えます。 家具を表すバーを右クリックして、[ドリルダウン]を選択します。
ドリルダウンアクションの結果は、次のスクリーンショットに示されています。
寸法の交換
ディメンションの位置を交換することにより、既存のビューから新しいビューを作成できます。 これはメジャーの値を変更しませんが、メジャーの位置を変更します。 製品の各セグメントとカテゴリの各年の利益を分析するためのビューを検討してください。 カテゴリ列の最後にある垂直線をクリックして、セグメント列にドラッグできます。 このアクションは、次のスクリーンショットに示されています。
2つのディメンションの交換の結果は、次のスクリーンショットに示されています。 ご覧のように、メジャーProfitの値の位置のみが各カテゴリとセグメントで変化し、値ではありません。
Tableau-データの抽出
Tableauでのデータ抽出は、データソースからデータのサブセットを作成します。 これは、フィルターを適用してパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。 また、Tableauの一部の機能を、データの個別の値を見つけるなど、データソースで使用できないデータに適用するのにも役立ちます。 ただし、データ抽出機能は、Tableauによるオフラインアクセスのためにローカルドライブに保存される抽出を作成するために最も頻繁に使用されます。
抽出の作成
データの抽出は、メニュー-[データ]→[データの抽出]に従って行います。 抽出する行数に制限を適用したり、ディメンションのデータを集計するかどうかなど、多くのオプションを作成します。 次の画面は、データの抽出オプションを示しています。
抽出フィルターの適用
データソースからデータのサブセットを抽出するために、関連する行のみを返すフィルターを作成できます。 サンプルのスーパーストアデータセットを検討して、抽出を作成しましょう。 フィルターオプションで、[リストから選択]を選択し、ソースからデータをプルする必要があるチェックボックス値にチェックマークを付けます。
抽出する新しいデータの追加
作成済みの抽出にさらにデータを追加するには、オプションデータ→抽出→ファイルからデータを追加を選択できます。 この場合、データを含むファイルを参照し、[OK]をクリックして終了します。 もちろん、ファイル内の列の数とデータ型は、既存のデータと同期している必要があります。
履歴を抽出
データ抽出の履歴を確認して、抽出が何回、いつ行われたかを確認できます。
このために、メニュー-[データ]→[履歴の抽出]を使用できます。
Tableau-フィールド操作
Tableauには、Tableauデータペインにあるフィールドを操作するための多くの機能があります。 フィールドの名前を変更するか、2つのフィールドを組み合わせて1つのフィールドを作成できます。 このような操作は、ディメンションとメジャーの編成を改善するのに役立ち、データ分析を改善するために同じ名前の2つ以上のフィールドに対応します。
以下は、このようなフィールド操作の重要な例です。
ワークシートにフィールドを追加する
右クリックして[シートに追加]オプションを選択すると、ワークシートに任意のフィールドを追加できます。 また、列シェルフ、行シェルフ、フィルターシェルフ、およびマークカードの下にある他の多くのシェルフなど、ワークシートにあるさまざまなシェルフにフィールドをドラッグアンドドロップすることもできます。 次の図は、右クリックオプションを示しています。
2つのフィールドを組み合わせる
2つのディメンションフィールドを組み合わせて、1つのフィールドを作成できます。 この結合フィールドには、個々のフィールドを組み合わせた名前があります。 ディメンション内の値は、2つの文字列をコンマで区切られた1つの文字列に結合することにより、単一の値に結合されます。 ただし、このデフォルト名は、フィールド名の変更操作を使用して変更できます。 次の図は、2つのフィールドを結合する手順を示しています。
フィールドを検索する
検索ボックスオプションを使用して、フィールドの名前を検索できます。 フィールド名の最初の3文字以上を書くと、名前にこれらの文字が含まれるフィールドのみを示す結果が表示されます。
フィールドの並べ替え
フィールドを上下にドラッグするだけで、フィールドの位置を変更できます。 次の例では、顧客名フィールドを州と市の間の場所にドラッグします。 これは通常、分析に頻繁に使用される同様のフィールドをまとめるために行われます。
Tableau-メタデータの編集
データソースに接続した後、Tableauは列やそのデータ型などのソースのメタデータの詳細をキャプチャします。 これは、ビューで使用されるディメンション、メジャー、および計算フィールドを作成するために使用されます。 特定の要件に合わせてメタデータを参照し、そのプロパティの一部を変更できます。
メタデータの確認
データソースに接続すると、Tableauはソースに存在する可能性のあるすべてのテーブルと列を提示します。 メタデータを確認するためのソース「サンプルコーヒーショップ」を検討してください。 [データ]メニューをクリックし、データソースへの接続を選択します。 「Sample-Coffee shop」という名前のMSアクセスファイルを参照します。 Productという名前のテーブルをデータキャンバスにドラッグします。 ファイルを選択すると、列名とそのデータ型を示す次の画面が表示されます。 文字列データ型は Abc として表示され、数値データ型は＃として表示されます。
データ型の変更
必要に応じて、一部のフィールドのデータ型を変更できます。 ソースデータの性質によっては、Tableauがソースからのデータタイプを認識できない場合があります。 このようなシナリオでは、データ型を手動で編集できます。 次のスクリーンショットはオプションを示しています。
名前の変更と非表示
列名は、名前変更オプションを使用して変更できます。 列を非表示にして、作成したデータビューに表示されないようにすることもできます。 これらのオプションは、次のスクリーンショットに示すように、メタデータグリッドのデータタイプアイコンをクリックして使用できます。
列エイリアス
データソースの各列にエイリアスを割り当てると、列の性質をよりよく理解できます。 上記の手順からエイリアスオプションを選択すると、エイリアスの作成または編集に使用される次の画面が表示されます。
Tableau-データ結合
データ結合は、データ分析で非常に一般的な要件です。 複数のソースからのデータを結合するか、単一のソースの異なるテーブルからのデータを結合する必要がある場合があります。 Tableauは、[データ]メニューの[データソースの編集]の下にあるデータペインを使用して、テーブルを結合する機能を提供します。
結合の作成
データソース「サンプルスーパーストア」を検討して、OrdersテーブルとReturnsテーブルの間に結合を作成します。 これには、[データ]メニューに移動し、[データソースの編集]オプションを選択します。 次に、2つのテーブルOrdersとReturnsをデータペインにドラッグします。 フィールド名とデータ型に応じて、Tableauは後で変更できる結合を自動的に作成します。
次のスクリーンショットは、Field Order IDを使用したOrdersとReturns間の内部結合の作成を示しています。
結合タイプの編集
テーブルが自動的に作成する結合のタイプは、手動で変更できます。 これには、結合を示す2つの円の中央をクリックします。 下にポップアップウィンドウが表示され、使用可能な4種類の結合が表示されます。 また、Tableauはいくつかの種類の結合を自動的にグレー表示します。これは、データソースに存在するデータに基づいて無関係であることがわかります。
次のスクリーンショットでは、使用可能な結合として内部結合と左外部結合を確認できます。
結合フィールドの編集
結合ポップアップウィンドウで使用可能な[データソース]オプションをクリックして、結合条件を形成するフィールドを変更することもできます。 フィールドを選択するときに、検索テキストボックスを使用して、探しているフィールドを検索することもできます。
Tableau-データブレンディング
データブレンディングは、Tableauの非常に強力な機能です。 複数のデータソースに関連データがあり、単一のビューで一緒に分析する場合に使用されます。 例として、売上データがリレーショナルデータベースに存在し、売上目標データがExcelスプレッドシートに存在するとします。 これで、実際の売上を目標売上と比較するために、共通ディメンションに基づいてデータをブレンドして、売上目標メジャーにアクセスできます。 データブレンドに関係する2つのソースは、プライマリデータソースとセカンダリデータソースと呼ばれます。 左結合は、プライマリデータソースとセカンダリデータソースの間に作成され、プライマリデータソースのすべてのデータ行とセカンダリデータソースの一致するデータ行が含まれます。
ブレンド用のデータの準備
Tableauには、 Sample-superstore および Sample coffee chain.mdb という名前の2つの組み込みデータソースがあり、これらはデータブレンドの説明に使用されます。
最初にサンプルコーヒーチェーンをTableauに読み込み、そのメタデータを確認します。 メニュー-[データ]-[新しいデータソース]に移動し、MS Accessデータベースファイルであるサンプルコーヒーチェーンファイルを参照します。 次のスクリーンショットは、ファイルで使用可能なさまざまなテーブルと結合を示しています。
セカンダリデータソースの追加
次に、ステップ-データ→新規データソースの順に進み、このデータソースを選択して、Sample-superstoreという名前のセカンダリデータソースを追加します。 次のスクリーンショットに示すように、両方のデータソースがデータウィンドウに表示されます。
データのブレンド
これで、共通のディメンションに基づいて、上記の両方のソースからのデータを統合できます。 Stateという名前のディメンションの横に小さなチェーン画像が表示されることに注意してください。 これは、2つのデータソース間の共通ディメンションを示します。 Stateフィールドをプライマリデータソースから行シェルフにドラッグし、Profit Ratioフィールドをセカンダリデータソースから列シェルフにドラッグします。 次に、Show Meからブレットチャートオプションを選択して、次のスクリーンショットに示すブレットチャートを取得します。 このチャートは、スーパーストアとコーヒーチェーン店の両方で、州ごとに利益率がどのように変化するかを示しています。
Tableau-ワークシートの追加
Tableau画面のワークシートは、データ分析用のビューを作成する領域です。 デフォルトでは、データソースへの接続を確立すると、Tableauは3つの空白のワークシートを提供します。 複数のワークシートを追加して、同じ画面内の異なるデータビューを次々と見ることができます。
ワークシートを追加する
ワークシートは2つの方法で追加できます。 現在のワークシートの名前を右クリックし、ポップアップメニューから[新しいワークシート]オプションを選択します。 最後のシート名の右側にある小さなアイコンをクリックして、ワークシートを追加することもできます。
ワークシートのクイックプレビュー
1つのワークシートにとどまり、他のワークシートの名前の上にマウスを置くと、別のワークシートのクイックプレビューを表示できます。
Tableau-ワークシートの名前変更
ワークシートの名前を変更することにより、既存のワークシートに適切な名前を付けることができます。 これは、ワークシートのコンテンツとその名前を関連付けるのに役立ちます。 たとえば、どのシートがセグメントごとの利益を知るためのビューを持っているかを知りたい場合は、シートの適切な名前を使用して識別できます。
ワークシートの名前を変更する
ワークシートの名前を変更するには、シート名を右クリックして、[シート名の変更]オプションを選択します。
次の図は、新しい名前のワークシートを示しています。
Tableau-ワークシートの保存と削除
既存のワークシートは保存と削除の両方が可能です。 これは、Tableauデスクトップ環境でコンテンツを整理するのに役立ちます。 メインメニューの下の保存ボタンをクリックしてワークシートを保存できますが、次の手順を使用してワークシートを削除できます。
ワークシートを削除する
ワークシートを削除するには、ワークシートの名前を右クリックして、オプション「シートの削除」を選択します。
次のスクリーンショットは、ワークシートが削除されたことを示しています。
Tableau-ワークシートの並べ替え
より良い方法でそれらを研究するために、既存のワークシートの位置を変更する必要がある場合があります。 これは、シート名を既存の位置から新しい位置にドラッグすることにより、簡単な方法で実行できます。
ワークシートの並べ替え
ワークシートの順序を変更するには、ワークシート名をクリックしてホールドし、目的の位置に移動します。 次のスクリーンショットに示す3つのワークシートを検討してください。
次のスクリーンショットは、3番目のワークシートを左から新しい位置にドラッグすると、新しい位置に縦の暗い線が表示されることを示しています。
Tableau-ページワークブック
ページ化されたワークブックは、ディメンションまたはメジャーの異なる値の異なるページにデータのビューを保存するために使用されます。 一般的な例は、特定の販売地域で各タイプの製品が互いにどのように機能しているかを確認することです。 製品タイプの各値は個別のページとして保存されるため、一度に1つずつ表示したり、値の範囲として表示したりできます。
ページワークブックの作成
ページ化されたワークブックには、ページシェルフに配置されるフィールドを持つワークシートが含まれます。 さまざまな地域の製品のさまざまなサブカテゴリの利益を調査する例を考えてみましょう。 手順は次のとおりです。
- ステップ1 *-2つのディメンションと1つのメジャーを持つ棒グラフを作成します。 この場合、次のスクリーンショットに示すように、Measure Profitを列シェルフとdimensionsサブカテゴリにドラッグし、Regionを行シェルフにドラッグします。
- ステップ2 *-[サブカテゴリ]フィールドをページシェルフにもう一度ドラッグします。 ページコントロールがページシェルフのすぐ下に自動的に追加されることがわかります。 このページコントロールは、ビュー内のページ間を移動するための次の機能を提供します-
- 特定のページにジャンプする
- ページを手動で進める
- ページを自動的に進める
この場合、特定のページにジャンプする方法と、ページの自動表示を取得する方法を確認します。 特定のページに移動するには、ページコントロールのドロップダウンをクリックして、[アクセサリ]を選択します。 次のスクリーンショットに見られるチャートが表示されます。
- ステップ3 *-ページを自動表示するには、履歴を表示するチェックボックスをオンのままにして、再生ボタンをクリックします。 その後、サブカテゴリの異なるページの自動再生を見ることができます。 現在のサブカテゴリの値は暗い色で表示されますが、以前の値は明るい色で網掛けされます。 次のスクリーンショットはこれを示しています。
Tableau-演算子
演算子は、特定の数学的または論理的な操作を実行するようコンパイラーに指示する記号です。 Tableauには、計算フィールドと数式を作成するために使用されるいくつかの演算子があります。
以下は、利用可能な演算子の詳細と操作の順序（優先順位）です。
オペレーターの種類
- 一般的な演算子
- 算術演算子
- 関係演算子
- 論理演算子
一般的な演算子
次の表は、Tableauでサポートされている一般的な演算子を示しています。 これらの演算子は、数値、文字、および日付のデータ型に作用します。
| Operator | Description | Example |
|---|---|---|
| +(addition) | Adds two numbers. Concatenates two strings. Adds days to dates. |
7 + 3 利益+売上 'abc' + 'def' = 'abcdef' ＃2004年4月15日＃+ 15 =＃4月30日 2004＃ |
| –(subtraction) | Subtracts two numbers. Subtracts days from dates. |
-(7+3) = -10 ＃2004年4月16日＃-15 =＃4月1日 2004＃ |
算術演算子
次の表は、Tableauでサポートされている算術演算子を示しています。 これらの演算子は、数値データ型でのみ機能します。
| Operator | Description | Example |
|---|---|---|
| *(Multiplication) | Numeric multiplication | 23*2 = 46 |
| /(Division) | Numeric division | 45/2 = 22.5 |
| %(modulo) | Reminder of numeric division | 13 % 2 = 1 |
| ^(power) | Raised to the power | 2^3 = 8 |
比較演算子
次の表に、Tableauでサポートされている比較演算子を示します。 これらの演算子は式で使用されます。 各演算子は、2つの数値、日付、または文字列を比較し、ブール値（TRUEまたはFALSE）を返します。 ただし、これらの演算子を使用してブール値自体を比較することはできません。
| Operator | Description | Example |
|---|---|---|
| = = or = (Equal to) | Compares two numbers or two strings or two dates to be equal. Returns the Boolean value TRUE if they are, else returns false. | ‘Hello’ = ‘Hello’ 5 = 15/3 |
| != or <> (Not equal to) | Compares two numbers or two strings or two dates to be unequal. Returns the Boolean value TRUE if they are, else returns false. | ‘Good’ <> ‘Bad’ 18 != 37/2 |
| > (Greater than) | Compares two numbers or two strings or two dates where the first argument is greater than second. Returns the boolean value TRUE if it is the case, else returns false. | [Profit] > 20000 [Category] > ‘Q’ [Ship date] > April 1, 2004 |
| < (Less than) | Compares two numbers or two strings or two dates where the first argument is smaller than second. Returns the boolean value TRUE if it is the case, else returns false. | [Profit] < 20000 [Category] < ‘Q’ [Ship date] < April 1, 2004 |
論理演算子
次の表は、Tableauでサポートされている論理演算子を示しています。 これらの演算子は、結果がブール値である式で使用され、TRUEまたはFALSEとして出力されます。
| Operator | Description | Example |
|---|---|---|
| AND | If the expressions or Boolean values present on both sides of AND operator is evaluated to be TRUE, then the result is TRUE. Else the result is FALSE. | [Ship Date] > April 1, 2012 AND [Profit] > 10000 |
| OR | If any one or both of the expressions or Boolean values present on both sides of AND operator is evaluated to be TRUE, then the result is TRUE. Else the result is FALSE. | [Ship Date] > April 1, 2012 OR [Profit] > 10000 |
| NOT | This operator negates the Boolean value of the expression present after it. | NOT [Ship Date] > April 1, 2012 |
演算子の優先順位
次の表に、演算子が評価される順序を示します。 一番上の行の優先順位が最も高くなります。 同じ行の演算子の優先順位は同じです。 2つの演算子の優先順位が同じ場合、式の左から右に評価されます。 括弧も使用できます。 内側の括弧は外側の括弧の前に評価されます。
| Precedence | Operator |
|---|---|
| 1 | –(negate) |
| 2 | ^(power) |
| 3 | *,/, % |
| 4 | +, – |
| 5 | ==, >, <, >=, ⇐, != |
| 6 | NOT |
| 7 | AND |
| 8 | OR |
Tableau-関数
データ分析には多くの計算が含まれます。 Tableauでは、計算エディターを使用して、分析対象のフィールドに計算を適用します。 Tableauには、複雑な計算の式を作成するのに役立つ多くの組み込み関数があります。
次に、さまざまなカテゴリの機能の説明を示します。
- 数字関数
- 文字列関数
- 日付関数
- 論理関数
- 集約関数
数字関数
これらは数値計算に使用される関数です。 入力として数値のみを受け取ります。 重要な数値関数の例を次に示します。
| Function | Description | Example |
|---|---|---|
| CEILING (number) | Rounds a number to the nearest integer of equal or greater value. | CEILING(2.145) = 3 |
| POWER (number, power) | Raises the number to the specified power. | POWER(5,3) = 125 |
| ROUND (number, [decimals]) | Rounds the numbers to a specified number of digits. | ROUND(3.14152,2) = 3.14 |
文字列関数
文字列関数は、文字列操作に使用されます。 以下にいくつかの重要な文字列関数と例を示します
| Function | Description | Example |
|---|---|---|
| LEN (string) | Returns the length of the string. | LEN("Tableau") = 7 |
| LTRIM (string) | Returns the string with any leading spaces removed. | LTRIM(" Tableau ") = "Tableau" |
| REPLACE (string, substring, replacement) | Searches the string for substring and replaces it with a replacement. If the substring is not found, the string is not changed. | REPLACE("GreenBlueGreen", "Blue", "Red") = "GreenRedGreen" |
| UPPER (string) | Returns string, with all characters uppercase. | UPPER("Tableau") = "TABLEAU" |
日付関数
Tableauには、日付に関する計算を実行するためのさまざまな日付関数があります。 すべての日付関数は、 date_part を使用します。これは、月、日、年などの日付の一部を示す文字列です。 次の表に、重要な日付関数の例をいくつか示します。
| Function | Description | Example |
|---|---|---|
| *DATEADD (date_part, increment, date) * | Returns an increment added to the date. The type of increment is specified in* date_part*. | DATEADD ('month', 3, 2004-04-15) = 2004-0715 12:00:00 AM |
| *DATENAME (date_part, date, [start_of_week]) * | Returns* date_part of date as a string. The start_of_week* parameter is optional. | DATENAME('month', 200404-15) = "April" |
| DAY (date) | Returns the day of the given date as an integer. | DAY(2004-04-12) = 12 |
| NOW( ) | Returns the current date and time. | NOW( ) = 2004-04-15 1:08:21 PM |
論理関数
これらの関数は、単一の値または式の結果を評価し、ブール出力を生成します。
関数
説明
例
- IFNULL（expression1、expression2）*
IFNULL関数は、結果がヌルでない場合は最初の式を返し、ヌルの場合は2番目の式を返します。
IFNULL（[Sales]、0）= [Sales]
- ISDATE（文字列）*
ISDATE関数は、文字列引数を日付に変換できる場合はTRUEを返し、変換できない場合はFALSEを返します。
ISDATE（ "11/05/98"）= TRUE
ISDATE（ "14/05/98"）= FALSE
- MIN（式）*
MIN関数は、すべてのレコードにわたる式の最小値、または各レコードの2つの式の最小値を返します。
集約関数
| Function | Description | Example |
|---|---|---|
| AVG(expression) | Returns the average of all the values in the expression. AVG can be used with numeric fields only. Null values are ignored. | |
| COUNT (expression) | Returns the number of items in a group. Null values are not counted. | |
| MEDIAN (expression) | Returns the median of an expression across all records. Median can only be used with numeric fields. Null values are ignored. | |
| STDEV (expression) | Returns the statistical standard deviation of all values in the given expression based on a sample of the population. |
Tableau-数値計算
Tableauでの数値計算は、数式エディターで利用可能なさまざまな組み込み関数を使用して行われます。
この章では、フィールドに計算を適用する方法を説明します。 計算は、2つのフィールドの値を減算するか、単一のフィールドに集計関数を適用するだけの簡単なものにすることができます。
以下は、計算フィールドを作成し、その中で数値関数を使用する手順です。
計算フィールドを作成する
Sample-superstoreに接続した状態で、次のスクリーンショットに示すように、[分析]メニューに移動して[計算フィールドの作成]をクリックします。
計算エディター
上記の手順により、Tableauで使用可能なすべての関数を一覧表示する計算エディターが開きます。 ドロップダウン値を変更して、数字に関連する機能のみを表示できます。
数式を作成する
製品の異なる出荷モードでの利益と割引の違いを調べるには、次のスクリーンショットに示すように、利益から割引を差し引く式を作成します。 また、このフィールドに profit_n_discount という名前を付けます。
計算フィールドの使用
上記の計算フィールドは、次のスクリーンショットに示すように、行シェルフにドラッグすることでビューで使用できます。 異なる配送モードでの利益と割引の違いを示す棒グラフを生成します。
集計計算の適用
上記と同様の方法で、集計関数を使用して計算フィールドを作成できます。 ここで、異なる出荷モードのAVG（sales）値を作成します。 次のスクリーンショットに示すように、計算エディターで数式を記述します。
[OK]をクリックして[Avg_Sales]フィールドを[行]シェルフにドラッグすると、次のビューが表示されます。
Tableau-文字列計算
この章では、文字列が関係するTableauでの計算について学習します。 Tableauには多くの組み込みの文字列関数があり、これを使用して、文字列の比較、連結、文字列からの少数の文字の置換などの文字列操作を行うことができます。 以下は、計算フィールドを作成し、その中で文字列関数を使用する手順です。
計算フィールドを作成する
サンプルスーパーストアに接続した状態で、次のスクリーンショットに示すように、[分析]メニューに移動して[計算フィールドの作成]をクリックします。
計算エディター
上記の手順により、Tableauで使用可能なすべての関数を一覧表示する計算エディターが開きます。 ドロップダウン値を変更して、文字列に関連する関数のみを表示できます。
数式を作成する
「o」の文字が含まれている都市の売上高を調べたいとします。 このために、次のスクリーンショットに示すように数式を作成します。
計算フィールドの使用
作成されたフィールドの実際の動作を確認するには、それを行シェルフにドラッグし、販売フィールドを列シェルフにドラッグします。 次のスクリーンショットは、売上値を示しています。
Tableau-日付の計算
日付は、ほとんどのデータ分析シナリオで広く使用されている重要なフィールドの1つです。 そのため、Tableauは日付に関連する多数の組み込み関数を提供します。 日付から日を加算または減算するなど、簡単な日付操作を実行できます。 日付を含む複雑な式を作成することもできます。
計算フィールドを作成し、その中で日付関数を使用する手順は次のとおりです。
計算フィールドを作成する
サンプルスーパーストアに接続した状態で、次のスクリーンショットに示すように、[分析]メニューに移動して[計算フィールドの作成]をクリックします。
計算エディター
上記の手順により計算エディターが開き、Tableauで使用可能なすべての関数が一覧表示されます。 ドロップダウン値を変更して、日付に関連する機能のみを表示できます。
数式を作成する
ここで、2009年3月21日からの月数での販売日と販売日数の差とともに販売量を調べます。 このために、次のスクリーンショットに示すように数式を作成します。
計算フィールドの使用
作成されたフィールドの動作を確認するには、それを行シェルフにドラッグし、販売フィールドを列シェルフにドラッグします。 また、船の日付を月単位でドラッグします。 次のスクリーンショットは、売上値を示しています。
Tableau-テーブル計算
これらは、テーブル全体の値に適用される計算です。 たとえば、実行合計または実行平均を計算するには、1つの計算方法を列全体に適用する必要があります。 このような計算は、選択された一部の行では実行できません。
テーブルには、 Quick Table Calculation という機能があり、このような計算の作成に使用されます。 クイックテーブルの計算に適用される手順は次のとおりです-
- ステップ1 *-テーブル計算を適用する必要があるメジャーを選択し、列シェルフにドラッグします。
- ステップ2 *-メジャーを右クリックして、[クイックテーブル計算]オプションを選択します。
- ステップ3 *-メジャーに適用する次のオプションのいずれかを選択します。
- ランニング合計
- 差
- パーセント差
- 合計の割合
- Rank
- パーセンタイル
- 移動平均
- 年累計（YTD）合計
- 化合物成長率
- 前年比成長
- 年初来（YTD）成長
例
上記の手順に従って、データソースで獲得した利益の現在の合計を計算しましょう。 sample-superstore.xlsという名前のデータソースを使用します。
Tableau-LOD式
- 詳細レベル（LOD）式*は、すべてのデータをTableauインターフェイスに取り込む代わりに、データソースレベルで多くのディメンションを含む複雑なクエリを実行するために使用されます。 簡単な例は、すでに計算された集計値にディメンションを追加することです。
LODの種類
LOD式には主に3つのタイプがあります。
- FIXED LOD この式は、ビュー内の他のディメンションを参照せずに、指定されたディメンションを使用して値を計算します。
- INCLUDE LOD この詳細レベルの式は、ビューに含まれるディメンションに加えて、指定されたディメンションを使用して値を計算します。
- *除外LOD *これらの詳細レベルの式は、詳細レベルのビューからディメンションを差し引きます。
修正された詳細レベルの式
各地域の各州の売上高を見つけます。 ここでは、まず、次のスクリーンショットに示すように、式を使用してRegional Salesという名前の式フィールドを作成します。
次に、[地域と州]フィールドを[行]シェルフにドラッグし、計算フィールドを[マーク]カードの下の[テキスト]シェルフにドラッグします。 また、[地域]フィールドを[色]シェルフにドラッグします。 これにより、次のビューが生成され、さまざまな状態の固定値が表示されます。 これは、売上値を計算するための領域としてディメンションを修正したためです。
詳細レベルの式を含める
INCLUDE詳細レベルの式は、ビューに含まれるディメンションに加えて、指定されたディメンションを使用して値を計算します。 製品の各サブカテゴリの州ごとの売上の合計を計算します。
このために、[サブカテゴリ]フィールドを[行]シェルフにドラッグします。 次に、次のスクリーンショットに示すように、列シェルフに式を記述します。 計算に両方の次元を含む次のビューを生成します。
詳細レベル式の除外
EXCLUDE詳細レベルの式は、詳細レベルのビューから除外するディメンションを指定します。 毎月計算された売上高から地域を除外します。 次のスクリーンショットに示すように数式を作成します。
関連するフィールドをそれぞれのシェルフにドラッグすると、次のスクリーンショットに示すように、EXCLUDE LODの最終ビューが表示されます。
Tableau-基本的な並べ替え
データの並べ替えは、データ分析の非常に重要な機能です。 Tableauでは、ディメンションと呼ばれるフィールドのデータを並べ替えることができます。 Tableauが並べ替えを実行する方法は2つあります。
- *計算ソート*は、ソートダイアログボタンを使用して軸に直接適用されるソートです。
- *手動ソート*は、ディメンションフィールドをアドホックな方法で隣同士にドラッグして並べ替えるために使用されます。
計算ソート
このタイプのソートでは、ソートするフィールドを選択し、ソートダイアログボックスを使用してソートを直接適用します。 昇順または降順としてソート順を選択し、ソートを適用するフィールドを選択するオプションがあります。
例
Sample-Superstoreを選択して、以下に示すようにディメンションの注文日とサブカテゴリを使用して、 discount という名前のフィールドに並べ替えを適用します。 結果には、サブカテゴリの名前が各年ごとに降順で表示されます。
手動ソート
これは基本的に、視覚化要素が画面に表示される順序を変更しています。 たとえば、異なる製品セグメントの販売量を降順で表示したいが、注文の選択は自由です。 この並べ替えは、数値またはテキストの正確な値によるものではなく、ユーザーが選択した順序を表します。 したがって、それらは手動ソートと呼ばれます。
次の例では、Home Officeの販売量が最低であっても、Home OfficeというセグメントをConsumerというセグメントの下に移動します。
Tableau-基本フィルター
フィルタリングは、結果セットから特定の値または値の範囲を削除するプロセスです。 Tableauフィルタリング機能により、フィールド値を使用した単純なシナリオと、高度な計算またはコンテキストベースのフィルターの両方が可能になります。 この章では、Tableauで利用できる基本的なフィルターについて学習します。
Tableauで利用できる基本的なフィルターには3つのタイプがあります。 彼らは次のとおりです-
- *フィルター寸法*は、寸法フィールドに適用されるフィルターです。
- Filter Measures は、メジャーフィールドに適用されるフィルターです。
- Filter Dates は、日付フィールドに適用されるフィルターです。
フィルター寸法
これらのフィルターは、ディメンションフィールドに適用されます。 典型的な例には、テキストのカテゴリまたは条件よりも大きいまたは小さい論理式を持つ数値に基づいたフィルタリングが含まれます。
例
サンプル-スーパーストアデータソースを使用して、製品のサブカテゴリにディメンションフィルターを適用します。 出荷モードに応じて、製品の各サブカテゴリの利益を表示するビューを作成します。 そのためには、ディメンションフィールド「サブカテゴリ」を行シェルフに、メジャーフィールド「利益」を列シェルフにドラッグします。
次に、サブカテゴリディメンションを[フィルター]シェルフにドラッグして、[フィルター]ダイアログボックスを開きます。 リストの下部にある[なし]ボタンをクリックして、すべてのセグメントの選択を解除します。 次に、ダイアログボックスの右下隅にある[除外]オプションを選択します。 最後に、[ラベルとストレージ]を選択して、[OK]をクリックします。 次のスクリーンショットは、上記の2つのカテゴリを除外した結果を示しています。
メジャーのフィルター
これらのフィルターは、メジャーフィールドに適用されます。 フィルタリングは、メジャーフィールドに適用される計算に基づいています。 したがって、ディメンションフィルターではフィルターに値のみを使用しますが、メジャーフィルターではフィールドに基づく計算を使用します。
例
サンプル-スーパーストアデータソースを使用して、利益の平均値にディメンションフィルターを適用できます。 最初に、次のスクリーンショットに示すように、ディメンションと利益の平均として出荷モードとサブカテゴリを持つビューを作成します。
次に、AVG（利益）値をフィルターペインにドラッグします。 フィルターモードとして[平均]を選択します。 次に、「少なくとも」を選択し、これらの基準を満たす行をフィルタリングする値を指定します。
上記の手順が完了すると、平均利益が20を超えるサブカテゴリのみを示す最終ビューが下に表示されます。
日付のフィルター
Tableauは、日付フィールドの適用中に3つの異なる方法で日付フィールドを処理します。 今日と比較した相対的な日付、絶対日付、または日付範囲を使用してフィルターを適用できます。 このオプションはそれぞれ、日付フィールドがフィルターペインからドラッグされたときに表示されます。
例
次のスクリーンショットに示すように、サンプル-Superstoreデータソースを選択し、列シェルフに注文日、行シェルフに利益のあるビューを作成します。
次に、「注文日」フィールドをフィルターシェルフにドラッグし、フィルターダイアログボックスで日付の範囲を選択します。 次のスクリーンショットに示すように、日付を選択します。
[OK]をクリックすると、次のスクリーンショットに示すように、選択した日付範囲の結果を示す最終ビューが表示されます。
Tableau-クイックフィルター
Tableauの多くのフィルタータイプは、ディメンションまたはメジャーの右クリックオプションを使用してすばやく利用できます。 クイックフィルターと呼ばれるこれらのフィルターは、一般的なフィルターニーズのほとんどを解決するのに十分な機能を備えています。
次のスクリーンショットは、クイックフィルターにアクセスする方法を示しています。
以下は、さまざまなクイックフィルターとその使用のリストです。
| Filter name | Purpose |
|---|---|
| Single Value (List) | Select one value at a time in a list. |
| Single Value (Dropdown) | Select a single value in a drop-down list. |
| Multiple Values (List) | Select one or more values in a list. |
| Multiple Values (Dropdown) | Select one or more values in a drop-down list. |
| Multiple Values (Custom List) | Search and select one or more values. |
| Single Value (Slider) | Drag a horizontal slider to select a single value. |
| *Wildcard Match * | Select values containing the specified characters. |
例
Sample-Superstoreデータソースを考慮して、いくつかのクイックフィルターを適用します。 次の例では、行としてサブカテゴリを選択し、デフォルトで水平棒グラフを生成する列としてsalesを選択します。 次に、サブカテゴリフィールドをフィルターペインにドラッグします。 すべてのサブカテゴリがグラフの横に表示されます。* a *で始まるすべてのサブカテゴリ名を選択する式 *a *を使用して、ワイルドカードフィルタリングを適用します。
以下の画面は、このフィルタを適用した結果を示しています。*“ A” *で始まるサブカテゴリのみが表示されています。
フィルターをクリアする
フィルターを適用して分析が完了したら、clear filterオプションを使用して分析を削除します。 このためには、次のスクリーンショットに示すように、フィルターペインに移動し、フィールド名を右クリックして、[フィルターのクリア]を選択します。
Tableau-コンテキストフィルター
Tableauの通常のフィルターは互いに独立しています。 これは、各フィルターがソースデータからすべての行を読み取り、独自の結果を作成することを意味します。 ただし、最初のフィルターによって返されたレコードのみを2番目のフィルターで処理するシナリオがあります。 このような場合、2番目のフィルターは、コンテキストフィルターを通過するデータのみを処理するため、依存フィルターと呼ばれます。 コンテキストフィルターは、主に2つの目的を果たします。
- パフォーマンスの改善-多数のフィルターを設定するか、大きなデータソースを使用すると、クエリが遅くなる可能性があります。 1つ以上のコンテキストフィルターを設定して、パフォーマンスを向上させることができます。
- 依存する数値またはトップNフィルターを作成します-対象のデータのみを含むようにコンテキストフィルターを設定し、数値またはトップNフィルターを設定できます。
コンテキストフィルターの作成
Sample-superstoreを使用して、Furnitureというカテゴリの製品の上位10サブカテゴリを見つけます。 この目的を達成するための手順は次のとおりです。
- ステップ1 *-ディメンションのサブカテゴリを[行]シェルフにドラッグし、メジャー[販売]を[列]シェルフにドラッグします。 チャートタイプとして水平棒グラフを選択します。 ディメンションの[サブカテゴリ]を[フィルター]シェルフにもう一度ドラッグします。 次のチャートが表示されます。
- ステップ2 *-フィルターシェルフの[サブカテゴリ]フィールドを右クリックし、[トップ]という4番目のタブに移動します。 フィールドでオプションを選択します。 次のドロップダウンから、次のスクリーンショットに示すように、「売上合計別の上位10」オプションを選択します。
- ステップ3 *-ディメンションカテゴリをフィルターシェルフにドラッグします。 右クリックして編集し、一般タブでリストから家具を選択します。 ご覧のとおり、結果は製品の3つのサブカテゴリを示しています。
- ステップ4 *-[カテゴリ：家具]フィルターを右クリックし、[コンテキストに追加]オプションを選択します。 これにより、最終結果が生成されます。これは、すべての製品の上位10のサブカテゴリに含まれる家具カテゴリの製品のサブカテゴリを示しています。
Tableau-条件フィルター
Tableauの重要なフィルタリングオプションの1つは、既存のフィルターにいくつかの条件を適用することです。 これらの条件は、特定の金額よりも高い売上のみを検索するように非常に単純な場合もあれば、特定の式に基づいて複雑なものになる場合もあります。 条件を適用して、範囲フィルターを作成することもできます。
条件フィルターの作成
Sample-superstoreを使用して、売上が100万を超えるすべてのセグメントにわたる製品のサブカテゴリを見つけましょう。 この目的を達成するための手順は次のとおりです。
- ステップ1 *-ディメンションセグメントとメジャーSalesを列シェルフにドラッグします。 次に、ディメンションのサブカテゴリを行シェルフにドラッグします。 水平棒グラフオプションを選択します。 次のチャートが表示されます。
- ステップ2 *-ディメンションのサブカテゴリをフィルターシェルフにドラッグします。 右クリックして編集し、[条件]タブに移動します。 ここでは、フィールドごとにラジオオプションを選択します。 ドロップダウンから、Sales、Sum、および値100000を指定する大なり記号を選択します。
上記の2つのステップが完了すると、必要な販売量を持つ製品のサブカテゴリのみを示すグラフが表示されます。 また、これは条件が満たされているすべての利用可能なセグメントに対して表示されます。
Tableau-トップフィルター
TableauフィルターのTopオプションは、フィルターからの結果セットを制限するために使用されます。 たとえば、売上に関する多数のレコードから、上位10個の値のみを取得します。 このフィルターを適用するには、さまざまな方法でレコードを制限するための組み込みオプションを使用するか、式を作成します。 この章では、組み込みオプションについて説明します。
トップフィルターの作成
Sample-superstoreを使用して、売上上位5位を表す製品のサブカテゴリを見つけます。 この目的を達成するための手順は次のとおりです。
- ステップ1 *-ディメンションのサブカテゴリを[行]シェルフに、[メジャーの売上高]を[列]シェルフにドラッグします。 チャートタイプとして水平バーを選択します。 Tableauは次のチャートを示します。
- ステップ2 *-[サブカテゴリ]フィールドを右クリックして、[トップ]という名前のタブに移動します。 ここでは、フィールドごとに2番目のラジオオプションを選択します。 ドロップダウンから、[売上高別上位5]オプションを選択します。
上記の手順が完了すると、次のチャートが表示されます。このチャートには、売上別の製品の上位5つのサブカテゴリーが示されています。
Tableau-フィルター操作
データ分析と視覚化の作業には、データの広範なフィルタリングの使用が含まれます。 Tableauには、これらのニーズに対応するための非常に多様なフィルタリングオプションがあります。 ディメンションとメジャーの両方を使用してレコードにフィルターを適用するための多くの組み込み関数があります。 メジャーのフィルターオプションは、数値計算と比較を提供します。 ディメンションのフィルターオプションでは、リストから文字列値を選択するか、値のカスタムリストを使用できます。 この章では、さまざまなオプションと、フィルターを編集およびクリアする手順について説明します。
フィルターの作成
フィルターは、必要なフィールドをマークカードの上にあるフィルターシェルフにドラッグして作成します。 メジャーセールスを列シェルフにドラッグし、ディメンションサブカテゴリを行シェルフにドラッグして、水平棒グラフを作成します。 再び、メジャーセールスを[フィルター]シェルフにドラッグします。 このフィルターが作成されたら、右クリックして、ポップアップメニューからフィルターの編集オプションを選択します。
メジャーのフィルターの作成
メジャーは数値フィールドです。 そのため、このようなフィールドのフィルターオプションには値の選択が含まれます。 Tableauでは、メジャー用に次のタイプのフィルターを提供しています。
- 値の範囲-ビューに含める範囲の最小値と最大値を指定します。
- 最低-指定した最小値以上のすべての値が含まれます。
- 最大-指定した最大値以下のすべての値が含まれます。
- 特殊-Null値でフィルタリングするのに役立ちます。 Null値、Null以外の値、またはすべての値のみを含めます。
次のワークシートは、これらのオプションを示しています。
ディメンションのフィルターの作成
ディメンションは、文字列である値を持つ説明フィールドです。 Tableauは、ディメンションに対して次のタイプのフィルターを提供します。
- 一般フィルター-リストから特定の値を選択できます。
- Wildcard Filter - cha などのワイルドカードを指定して、 *cha で始まるすべての文字列値をフィルタリングできます。
- 条件フィルター-売上合計などの条件を適用します。
- 上位フィルター-上位の値の範囲を表すレコードを選択します。
次のワークシートは、これらのオプションを示しています。
フィルターのクリア
次のスクリーンショットに示すように、フィルターをクリアオプションを選択すると、フィルターを簡単に削除できます。
Tableau-棒グラフ
棒グラフは、変数の値に比例する棒の長さでデータを長方形の棒で表します。 Tableauは、ディメンションを行シェルフにドラッグし、列シェルフにメジャーすると、自動的に棒グラフを生成します。 [表示]ボタンにある棒グラフオプションを使用することもできます。 データが棒グラフに適していない場合、このオプションは自動的にグレー表示されます。
Tableauでは、ディメンションとメジャーを使用してさまざまな種類の棒グラフを作成できます。
シンプルな棒グラフ
Sample-Superstoreからディメンションを選択し、列シェルフに利益を、行シェルフにサブカテゴリを選択します。 次のスクリーンショットに示すように、水平棒グラフが自動的に生成されます。 表示されない場合、Show Meツールからチャートタイプを選択して、次の結果を得ることができます。
色範囲付きの棒グラフ
範囲に基づいてバーに色を適用できます。 長いバーほど暗い色合いになり、小さいバーほど明るい色合いになります。 これを行うには、利益フィールドをマークペインの下のカラーパレットにドラッグします。 また、負のバーの色が異なることに注意してください。
積み上げ棒グラフ
上記の棒グラフに別の次元を追加して、積み上げ棒グラフを作成し、各棒に異なる色を表示できます。 segmentという名前のディメンションフィールドを[マーク]ペインにドラッグし、色でドロップします。 各バーの各セグメントの分布を示す次のチャートが表示されます。
Tableau-折れ線グラフ
折れ線グラフでは、チャート領域の2つの軸に沿ってメジャーとディメンションが取得されます。 各観測の値のペアがポイントになり、これらすべてのポイントの結合により、選択されたディメンションとメジャー間の変動または関係を示す線が作成されます。
単純な折れ線グラフ
1つのディメンションと1つのメジャーを選択して、単純な折れ線グラフを作成します。 ディメンションShip ModeをColumns Shelfにドラッグし、SalesをRowsシェルフにドラッグします。 マークカードから折れ線グラフを選択します。 次の折れ線グラフが表示されます。これは、さまざまな船モードの売上の変動を示しています。
複数測定線グラフ
折れ線グラフでは、1つのディメンションを2つ以上のメジャーと共に使用できます。 これにより、それぞれが1つのペインにある複数の折れ線グラフが作成されます。 各ペインは、メジャーの1つによるディメンションのバリエーションを表します。
ラベル付き折れ線グラフ
折れ線グラフを作成する各ポイントにラベルを付けて、メジャーの値を表示できます。 この場合、マークカードのラベルペインに別のメジャーProfit Ratioをドロップします。 集計として平均を選択すると、ラベルを示す次のチャートが表示されます。
Tableau-円グラフ
円グラフは、さまざまなサイズと色の円のスライスとしてデータを表します。 スライスにはラベルが付けられ、各スライスに対応する番号もチャートに表示されます。 マークカードから円グラフオプションを選択して、円グラフを作成できます。
シンプルな円グラフ
1つのディメンションと1つのメジャーを選択して、単純な円グラフを作成します。 たとえば、regionという名前のディメンションと、profitという名前のメジャーを使用します。 地域ディメンションを色とラベルマークでドロップします。 利益メジャーをサイズマークにドロップします。 円グラフの種類を選択します。 次のグラフが表示され、4つの領域が異なる色で表示されます。
ドリルダウン円グラフ
階層のあるディメンションを選択できます。階層を深く進むと、選択したディメンションのレベルがチャートの変更に反映されます。 次の例では、製造業者と製品名という2つのレベルを持つサブカテゴリのディメンションを使用します。 メジャーの利益を取得し、ラベルマークにドロップします。 各スライスの値を示す次の円グラフが表示されます。
階層をさらに1つ進めると、製造元がラベルとして取得され、上記の円グラフが次のように変更されます。
Tableau-クロス集計
Tableauのクロス集計チャートはテキストテーブルとも呼ばれ、テキスト形式でデータを表示します。 チャートは、1つ以上のディメンションと1つ以上のメジャーで構成されます。 このチャートには、実行合計、パーセント合計など、メジャーフィールドの値に関するさまざまな計算も表示できます。
シンプルなクロス集計
Sample-superstoreを使用して、各地域の各セグメントの売上高を取得する計画を立てましょう。 利用可能な注文日を使用して、毎年このデータを表示する必要があります。 この目的を達成するための手順は次のとおりです。
- ステップ1 *-ディメンションの注文日を列シェルフにドラッグアンドドロップします。
- ステップ2 *-ディメンション領域とセグメントを行シェルフにドラッグアンドドロップします。
- ステップ3 *-測定値SalesをMarksの下のラベルShelfに引き出します。
クロスタブを示す次のチャートが表示されます。
クロス集計-色エンコード
次のスクリーンショットに示すように、メジャーフィールドを[色]シェルフにドロップすることで、クロス集計チャートで色がエンコードされた値を取得できます。 この色分けは、メジャーの値に応じて色の強さを示します。 値が大きいほど、明るい値よりも濃い色合いになります。
行の割合を含むクロス集計
カラーエンコーディングに加えて、メジャーの値に計算を適用することもできます。 次の例では、売上高のみではなく、各行の売上合計の割合を求める計算を適用します。 このためには、マークカードにあるSUM（販売）を右クリックし、[テーブル計算の追加]オプションを選択します。 次に、合計のパーセントを選択し、表（全体）として要約します。
上の画面で[OK]をクリックすると、次のスクリーンショットに示すように、パーセンテージ値で作成されたクロス集計グラフが表示されます。
Tableau-散布図
名前が示すように、散布図はデカルト平面内に散在する多くの点を示しています。 これは、デカルト平面のXおよびY座標として数値変数の値をプロットすることにより作成されます。 Tableauは、散布図を作成するために、行シェルフで少なくとも1つのメジャーを取得し、列シェルフで1つのメジャーを取得します。 ただし、散布図に既存のポイントのさまざまな色をマークする役割を果たす、散布図にディメンションフィールドを追加できます。
単純な散布図
Sample-superstoreを使用して、デカルト平面の2つの軸がサブカテゴリに従って分布しているため、売上と利益の変動を見つけることを目指しましょう。 この目的を達成するための手順は次のとおりです。
- ステップ1 *-メジャーSalesを列シェルフにドラッグアンドドロップします。
- ステップ2 *-メジャーProfitを行シェルフにドラッグアンドドロップします。
- ステップ3 *-マークのラベルシェルフにディメンションのサブカテゴリを引き出します。
次のグラフが表示され、製品のサブカテゴリ全体で利益と売上がどのように分配されるかが示されます。
散布図-色エンコード
ディメンションのサブカテゴリを[マーク]カードの下のカラーシェルフにドラッグすると、色がエンコードされた値を取得できます。 このチャートは、各ポイントに異なる色の散布ポイントを示しています。
ドリルダウン散布図
階層のあるディメンションを選択すると、同じ散布図に異なる値が表示される場合があります。 次の例では、Sub-Categoryフィールドを展開して、製造業者の散布図値を表示します。
Tableau-バブルチャート
バブルチャートは、データを円のクラスターとして表示します。 ディメンションフィールドの各値は円を表しますが、メジャーの値は円のサイズを表します。 値は行または列に表示されないため、必要なフィールドをマークカードの下の別の棚にドラッグできます。
シンプルなバブルチャート
Sample-superstoreを使用して、異なる船モードの利益の大きさを見つける計画を立てましょう。 この目的を達成するための手順は次のとおりです。
- ステップ1 *-メジャーの利益を[マーク]カードの下の[サイズ]シェルフにドラッグアンドドロップします。
- ステップ2 *-寸法シップモードを[マーク]カードの下の[ラベル]シェルフにドラッグアンドドロップします。
- ステップ3 *-寸法船モードをマークカードの下のカラーシェルフに引き出します。
次のチャートが表示されます。
測定値を含むバブルチャート
また、円のサイズを決定するメジャーフィールドの値を表示することもできます。 これを行うには、販売メジャーをラベルシェルフにドラッグします。 次のチャートが表示されます。
測定色付きのバブルチャート
各円を異なる色で着色する代わりに、異なる色合いの単一の色を使用できます。 そのためには、メジャーセールスをカラーシェルフにドラッグします。 高い値は暗い色合いを表し、小さい値は明るい色合いを表します。
Tableau-ブレットグラフ
箇条書きグラフは、棒グラフのバリエーションです。 このチャートでは、2番目のメジャーの変動範囲内で最初のメジャーの変動を見つけるというコンテキストで、1つのメジャーの値を別のメジャーと比較します。 グラフ内の同じ位置にある個々の値を示すために、2本の棒が互いに描かれているようなものです。 比較結果を簡単に表示するには、2つのグラフを1つのグラフとして組み合わせると考えることができます。
ブレットグラフの作成
Sample-superstoreを使用して、各サブカテゴリのそれぞれの売上高の利益の大きさを見つける計画を立てます。 この目的を達成するための手順は次のとおりです。
- ステップ1 *-ディメンションのサブカテゴリをデータペインから列シェルフにドラッグアンドドロップします。
- ステップ2 *-メジャーProfitおよびSalesを行シェルフにドラッグアンドドロップします。
次のチャートが表示されます。このチャートは、2つのメジャーを棒グラフの2つの個別のカテゴリとして示し、それぞれがサブカテゴリの値を表します。
- ステップ3 *-販売指標をマークカードにドラッグします。 [表示]を使用して、ブレットグラフオプションを選択します。 次のチャートは、ブレットグラフを示しています。
Tableau-ボックスプロット
箱ひげ図は、箱ひげ図とも呼ばれます。 軸に沿った値の分布を示します。 ボックスは、データの中央の50％、つまりデータの分布の中央の2つの四分位を示します。 両側のデータの残りの50％は、ウィスカーとも呼ばれる線で表され、四分位範囲の1.5倍以内のすべてのポイント、つまり隣接するボックスの幅の1.5倍以内のすべてのポイント、または最大範囲のすべてのポイントを表示しますデータ。
ボックスプロットは、ゼロ以上の次元を持つ1つ以上のメジャーを使用します。
箱ひげ図の作成
Sample-superstoreを使用して、各Shipモード値の各カテゴリの利益のサイズを見つける計画を立てます。 この目的を達成するための手順は次のとおりです。
- ステップ1 *-ディメンションカテゴリを[列]シェルフにドラッグアンドドロップし、利益を[行]シェルフにドラッグアンドドロップします。 また、ディメンションシップモードを[列]シェルフの[カテゴリ]の右側にドラッグします。
- ステップ2 *-Show MeからBox-and-Whiskerプロットを選択します。 ボックスプロットを示す次のチャートが表示されます。 ここで、Tableauは自動的に船舶モードをマークカードに再割り当てします。
2次元の箱ひげ図
列シェルフに別の次元を追加することにより、2次元のボックスプロットを作成できます。 上記のチャートで、地域ディメンションを列シェルフに追加します。 これにより、各領域のボックスプロットを示すグラフが生成されます。
Tableau-ツリーマップ
ツリーマップは、ネストされた長方形でデータを表示します。 ディメンションはツリーマップの構造を定義し、メジャーは個々の長方形のサイズまたは色を定義します。 長方形のサイズと色の陰影の両方がメジャーの値を反映するため、長方形の視覚化は簡単です。
ツリーマップは、1つまたは2つのメジャーを持つ1つ以上のディメンションを使用して作成されます。
ツリーマップの作成
Sample-superstoreを使用して、各Shipモード値の利益の大きさを見つける計画を立てます。 この目的を達成するための手順は次のとおりです。
- ステップ1 *-メジャー利益をマークカードに2回ドラッグアンドドロップします。 サイズシェルフに1回、カラーシェルフにもう一度。
- ステップ2 *-ディメンションシップモードをラベルシェルフにドラッグアンドドロップします。 [表示]からチャートタイプツリーマップを選択します。 次のチャートが表示されます。
2次元のツリーマップ
ディメンションRegionを上記のツリーマップチャートに追加できます。 2回ドラッグアンドドロップします。 カラーシェルフに1回、ラベルシェルフに1回。 表示されるチャートには、4つの地域の4つの外側のボックスと、その中にネストされた船モードのボックスが表示されます。 これで、すべての異なる地域の色が異なります。
Tableau-バンプチャート
バンプチャートは、メジャー値の1つを使用して2つのディメンションを互いに比較するために使用されます。 これらは、時間ディメンション、場所ディメンション、または分析に関連する他のディメンションでの値のランクの変化を調べるのに非常に役立ちます。
バンプチャートは、ゼロ以上のメジャーを持つ2つのディメンションを取ります。
バンプチャートの作成
Sample-superstoreを使用して、製品の出荷モードのバリエーションとサブカテゴリーのバリエーションを見つけることを計画します。 この目的を達成するための手順は次のとおりです。
- ステップ1 *-ディメンションのサブカテゴリを列シェルフにドラッグアンドドロップします。 また、寸法シップモードを[マーク]カードの下の[カラー]シェルフにドラッグします。 グラフの種類は自動のままにします。 次のチャートが表示されます。
- ステップ2 *-次に、Rankという計算フィールドを作成します。 [分析]→[計算フィールドの作成]に移動します。 フィールド名としてランクを使用し、計算領域に式のインデックス（）を記述します。 これは、パーティション内の現在の行のインデックスを作成する組み込み関数です。 [OK]をクリックすると、メジャーフィールドに新しいフィールドが表示されます。 [ランク]フィールドを右クリックして、離散に変換します。
- ステップ3 *-[ランク]を[行]シェルフにドラッグします。 次のグラフが表示されます。この図は、各船モードがランク値の昇順で配置されたディメンションのサブカテゴリを示しています。
- ステップ4 *-メジャーProfitを使用して、ランクフィールドにさらに計算を適用します。 [ランク]を右クリックして、[テーブル計算の編集]を選択します。 サブカテゴリごとのパーティションを使用し、出荷モードでアドレスを指定して、フィールド利益によるソートを選択します。 次のスクリーンショットは、適用された計算を示しています。
上記の手順が完了すると、次のスクリーンショットに示すバンプチャートが表示されます。 さまざまなサブカテゴリにわたる各船モードの利益の変動を示しています。
Tableau-ガントチャート
ガントチャートは、一定期間にわたるタスクまたはリソースの値の進捗を示します。 これは、プロジェクト管理やその他の種類のバリエーション研究で長期間にわたって広く使用されています。 したがって、ガントチャートでは、時間ディメンションは必須のフィールドです。
ガントチャートには、時間ディメンションに加えて、少なくともディメンションとメジャーが必要です。
ガントチャートの作成
Sample-superstoreを使用して、一定期間にわたる船のモードに応じて、製品のさまざまなサブカテゴリの数量の変動を見つける計画を立てます。 この目的を達成するための手順は次のとおりです。
- ステップ1 *-ディメンションの注文日を列シェルフにドラッグし、サブカテゴリを行シェルフにドラッグします。 次に、フィルターシェルフに注文日を追加します。 次のスクリーンショットに示すように、注文日を右クリックして正確な日付値に変換します。
- ステップ2 *-フィルター条件を編集して、日付の範囲を選択します。 個々の日付値が必要であり、データには非常に多くの日付があるためです。 次のスクリーンショットに示すように、範囲が作成されます。
- ステップ3 *-寸法出荷モードを[色]シェルフにドラッグし、メジャー数量を[マーク]カードの下の[サイズ]シェルフにドラッグします。 これにより、次のスクリーンショットに示すようなガントチャートが生成されます。
Tableau-ヒストグラム
ヒストグラムは、範囲にバケット化された変数の値の頻度を表します。 ヒストグラムは棒グラフに似ていますが、値を連続した範囲にグループ化します。 ヒストグラムの各バーは、その範囲に存在する値の数の高さを表します。
Tableauは、1つの測定値を使用してヒストグラムを作成します。 ヒストグラムの作成に使用されるメジャーの追加のビンフィールドを作成します。
ヒストグラムを作成する
Sample-superstoreを使用して、さまざまな地域の販売量を見つける計画を立てます。 これを実現するには、Quantityという名前のメジャーを行シェルフにドラッグします。 次に、[表示]を開き、ヒストグラムチャートを選択します。 次の図は、作成されたチャートを示しています。 0から4811の範囲の値に自動的にバケット化され、12のビンに分割された数量が表示されます。
ディメンション付きのヒストグラムの作成
メジャーにディメンションを追加して、ヒストグラムを作成することもできます。 これにより、積み上げヒストグラムが作成されます。 各バーには、ディメンションの値を表すスタックがあります。 上記の例の手順に従って、Regions DimensionをMarks Cardの下のカラーShelfに追加します。 これにより、次のヒストグラムが作成されます。各棒には、異なる領域の視覚化も含まれています。
Tableau-モーションチャート
モーションチャートは、X軸とY軸を使用してデータを表示し、定義された空間内のデータポイントの動きと線の色の変化を表示することにより、経時変化を表示します。 モーションチャートの主な利点は、データのスナップショットだけでなく、データが時間とともにどのように変化したかを示す全体の軌跡を表示できることです。
Tableauでは、モーションチャートを作成するために1つの時間ディメンションと1つのメジャーが必要です。
モーションチャートの作成
Sample-superstoreを使用して、数か月にわたる利益の変動を見つける計画を立てます。 この目的を達成するための手順は次のとおりです。
- ステップ1 *-ディメンションの注文日を列シェルフにドラッグします。 ページシェルフにもう一度ドラッグします。 ページシェルフで、注文日を右クリックし、月を選択します。 次に、メジャーProfitをRows Shelfにドラッグします。 次のチャートが表示されます。
- ステップ2 *-[履歴を表示]の横のボックスにチェックマークを付けて、横のドロップダウン矢印をクリックします。 「履歴を表示するマーク」で「すべて」を選択します。 次に、「表示」で「両方」を選択します。 「マーク」を選択するとポイントのみが表示され、「トレイル」を選択すると線のみが表示されます。 [再生]ボタンをクリックします。 次のチャートが表示されます。
- ステップ3 *-1月から12月までチャートを実行できるようにすると、すべての年の各月の利益の変化を示すチャートが作成されます。 データが変更されると、最近の月の色は濃くなり、履歴データの色は薄くなります。
最後に、次のチャートを取得します。
Tableau-ウォーターフォールチャート
ウォーターフォールチャートは、連続した正の値と負の値の累積効果を効果的に表示します。 値がどこで始まり、どこで終わり、どのようにそこに到達するかを示します。 そのため、連続するデータポイント間の変更のサイズと値の違いの両方を確認できます。
Tableauでは、ウォーターフォールチャートを作成するために1つのディメンションと1つのメジャーが必要です。
ウォーターフォールチャートの作成
Sample-superstoreを使用して、製品の各サブカテゴリの販売のバリエーションを見つける計画を立てます。 この目的を達成するための手順は次のとおりです。
- ステップ1 *-[ディメンション]サブカテゴリを[列]シェルフに、[メジャーの売上高]を[行]シェルフにドラッグします。 データを売上値の昇順に並べ替えます。 これには、マウスを上に置いたときに垂直軸の中央に表示される並べ替えオプションを使用します。 この手順を完了すると、次のチャートが表示されます。
- ステップ2 *-次に、SUM（Sales）値を右クリックして、テーブル計算オプションから積算合計を選択します。 グラフの種類をガントバーに変更します。 次のチャートが表示されます。
ステップ3 *- *-sales という名前の計算フィールドを作成し、その値に次の式を記載します。
ステップ4 *-新しく作成された計算フィールド（-sales）*をマークカードの下のサイズシェルフにドラッグします。 上記のチャートは、ウォーターフォールチャートである次のチャートを生成するように変更されました。
色付きのウォーターフォールチャート
次に、Salesメジャーをマークカードの下のカラーシェルフにドラッグして、チャートのバーにさまざまな色合いを付けます。 次の色付きのウォーターフォールチャートが表示されます。
Tableau-ダッシュボード
ダッシュボードは、多くのワークシートと関連情報を1か所にまとめた表示です。 さまざまなデータを同時に比較および監視するために使用されます。 さまざまなデータビューが一度に表示されます。 ダッシュボードは、ブックの下部にタブとして表示され、通常はデータソースの最新データで更新されます。 ダッシュボードの作成中に、テキスト領域、Webページ、画像などの多くのサポートオブジェクトとともに、ブック内の任意のワークシートからビューを追加できます。
ダッシュボードに追加する各ビューは、対応するワークシートに接続されます。 したがって、ワークシートを変更するとダッシュボードが更新され、ダッシュボードのビューを変更するとワークシートが更新されます。
ダッシュボードを作成する
Sample-superstoreを使用して、すべての州のさまざまなセグメントと製品のサブカテゴリの売上と利益を示すダッシュボードの作成を計画します。 この目的を達成するための手順は次のとおりです。
ステップ1 *-ワークブックの下部にあるワークシートの追加アイコンを使用して、空白のワークシートを作成します。 ディメンションセグメントを列シェルフにドラッグし、ディメンションサブカテゴリを行シェルフにドラッグします。 メジャーSalesをColorシェルフに、メジャーProfit to the Sizeシェルフをドラッグアンドドロップします。 このワークシートは、マスターワークシートと呼ばれます。 右クリックして、このワークシートの名前を *Sales_Profits に変更します。 次のチャートが表示されます。
ステップ2 *-別のシートを作成して、全米の販売の詳細を保持します。 このため、次のスクリーンショットに示すように、ディメンションStateをRowsシェルフにドラッグし、メジャーSalesをColumnsシェルフにドラッグします。 次に、Stateフィールドにフィルターを適用して、Salesを降順に並べます。 右クリックして、このワークシートの名前を *Sales_state に変更します。
- ステップ3 *-次に、ワークブックの下部にある[新しいダッシュボードの作成]リンクをクリックして、空のダッシュボードを作成します。 右クリックして、ダッシュボードの名前をProfit_Dashboardに変更します。
- ステップ4 *-2つのワークシートをダッシュボードにドラッグします。 Sales Profitワークシートの上部の境界線の近くに、3つの小さなアイコンがあります。 中央のボタンをクリックすると、その上にマウスを置くと「フィルターとして使用」というプロンプトが表示されます。
- ステップ5 *-ダッシュボードで、Machinesという名前のサブカテゴリとConsumerという名前のセグメントを表すボックスをクリックします。
*Sales_state* という名前の右側のペインで、この利益額で販売が行われた州のみが除外されていることがわかります。 これは、ダッシュボードでシートがどのようにリンクされているかを示しています。Tableau-フォーマット
Tableauには、作成された視覚エフェクトの外観を変更するための非常に多様なフォーマットオプションがあります。 フォント、色、サイズ、レイアウトなど、ほぼすべての側面を変更できます。 テーブル、軸のラベル、ワークブックテーマなどのコンテンツとコンテナの両方をフォーマットできます。
次の図は、オプションをリストするフォーマットメニューを示しています。 この章では、頻繁に使用されるフォーマットオプションのいくつかに触れます。
軸のフォーマット
ディメンションのサブカテゴリを列シェルフにドラッグアンドドロップし、メジャーの利益を行シェルフにドラッグアンドドロップすることで、単純な棒グラフを作成できます。 垂直軸をクリックして強調表示します。 次に、右クリックして形式を選択します。
フォントを変更する
左側に表示されるフォーマットバーのフォントドロップダウンをクリックします。 Arialとしてフォントタイプを選択し、8ptとしてサイズを選択します。 次のスクリーンショットに示すように。
シェードとアライメントを変更する
次のスクリーンショットに示すように、軸の値の方向と陰影の色を変更することもできます。
枠線の書式設定
[列]シェルフに[サブカテゴリ]、[行]シェルフに[状態]があるクロス集計チャートを検討します。 これで、フォーマットオプションを使用して作成されたクロス集計テーブルの境界線を変更できます。 クロス集計チャートを右クリックして、「フォーマット」を選択します。
左側のペインにフォーマット境界線が表示されます。 次のスクリーンショットに示すようにオプションを選択します。
Tableau-予測
予測とは、メジャーの将来価値を予測することです。 予測には多くの数学モデルがあります。 Tableauは、*指数平滑法*と呼ばれるモデルを使用します。 指数平滑法では、最近の観測値に古い観測値よりも比較的大きな重みが与えられます。 これらのモデルは、データの進化トレンドまたは季節性をキャプチャし、それらを将来に外挿します。 予測の結果は、作成された視覚化のフィールドにもなります。
Tableauは、時間ディメンションとメジャーフィールドを使用して予測を作成します。
予測を作成する
Sample-superstoreを使用して、来年のメジャー販売の価値を予測します。 この目的を達成するための手順は次のとおりです。
- ステップ1 *-列シェルフに注文日（年）、行シェルフに販売の折れ線グラフを作成します。 次のスクリーンショットに示すように[分析]タブに移動し、[モデル]カテゴリの下の[予測]をクリックします。
- ステップ2 *-上記のステップを完了すると、予測のさまざまなオプションを設定するオプションが表示されます。 次のスクリーンショットに示すように、予測期間を2年として選択し、予測モデルを自動のままにします。
[OK]をクリックすると、次のスクリーンショットに示すように、最終的な予測結果が表示されます。
予測を説明する
[予測の説明]オプションを選択して、予測モデルの詳細を取得することもできます。 このオプションを取得するには、次のスクリーンショットに示すように、予測図を右クリックします。
Tableau-トレンドライン
トレンドラインは、変数の特定のトレンドの継続を予測するために使用されます。 また、2つの変数の傾向を同時に観察することにより、2つの変数間の相関を識別するのに役立ちます。 傾向線を確立するための多くの数学モデルがあります。 Tableauには4つのオプションがあります。 それらは、線形、対数、指数、および多項式です。 この章では、線形モデルのみを説明します。
Tableauは、時間軸とメジャーフィールドを使用してトレンドラインを作成します。
トレンドラインの作成
Sample-superstoreを使用して、来年のメジャー販売の価値の傾向を見つけます。 この目的を達成するための手順は次のとおりです。
- ステップ1 *-ディメンションの注文日を列シェルフに、メジャーの売上高を行シェルフにドラッグします。 折れ線グラフとしてグラフの種類を選択します。 [分析]メニューで、[モデル]→[トレンドライン]に移動します。 トレンドラインをクリックすると、追加できるさまざまなタイプのトレンドラインを示すオプションがポップアップ表示されます。 次のスクリーンショットに示すように、線形モデルを選択します。
- ステップ2 *-上記のステップが完了すると、さまざまなトレンドラインが表示されます。 また、フィールド、P値、R平方値の間の相関関係の数式も表示されます。
トレンドラインを説明する
チャートを右クリックし、トレンドラインの説明オプションを選択して、トレンドラインチャートの詳細な説明を取得します。 係数、切片値、および方程式が表示されます。 これらの詳細をクリップボードにコピーして、さらに分析することもできます。
