Tableau-クイックガイド

主要なデータ視覚化ツールとして、Tableauには多くの望ましい独自の機能があります。その強力なデータ検出および探索アプリケーションを使用すると、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組み合わせることができます。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それに対処できます。分析後、他のユーザーとの共有はTableauServerに公開するのと同じくらい簡単です。

Tableauの機能

Tableauは、あらゆる種類の業界、部門、およびデータ環境に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独自の機能です。

  • Speed of Analysis −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ユーザーは誰でも、データから価値を引き出すためにデータを使い始めることができます。

  • 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、データ分析を開始および完了するために必要なすべての機能が含まれています。

  • Visual Discovery−ユーザーは、色、傾向線、チャート、グラフなどの視覚的なツールを使用して、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、作成するスクリプトはほとんどありません。

  • Blend Diverse Data Sets− Tableauを使用すると、高額な先行統合コストをかけずに、さまざまなリレーショナル、半構造化、および生データソースをリアルタイムでブレンドできます。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。

  • Architecture Agnostic− Tableauは、データが流れるあらゆる種類のデバイスで機能します。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要件について心配する必要はありません。

  • Real-Time Collaboration− Tableauは、データをその場でフィルタリング、並べ替え、ディスカッションし、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。データの表示を保存し、同僚がインタラクティブダッシュボードにサブスクライブできるようにして、Webブラウザを更新するだけで最新のデータを表示できます。

  • Centralized Data− 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。

この章では、Tableauの環境設定について学習します。

TableauDesktopをダウンロードする

TableauDesktopの無料のPersonalEditionは、TableauDesktop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。

ダウンロード後のインストールは非常に簡単なプロセスであり、使用許諾契約に同意し、インストール用のターゲットフォルダーを提供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します

をダブルクリックします TableauDesktop-64bit-9-2-2.exe。インストールプログラムを実行するための画面が表示されます。「実行」をクリックします。

使用許諾契約に同意する

使用許諾契約を読み、同意する場合は、[この使用許諾契約の条項を読み、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。

トライアル開始

インストールが完了すると、画面に、今すぐトライアルを開始するか、後でトライアルを開始するかを選択するオプションが表示されます。今すぐ開始することを選択できます。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。

あなたの詳細を提供する

名前と組織の詳細を入力してください。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。

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について学習します。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あります。

これらの3つのステップは次のとおりです。

  • Connect to a data source −データを特定し、適切なタイプの接続を使用してデータを読み取る必要があります。

  • Choose dimensions and measures −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。

  • Apply visualization technique −これには、特定のチャートやグラフタイプなど、必要な視覚化方法を分析対象のデータに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を使用しましょう。Tableauのインストールフォルダーを見つけて、My Tableau Repository。その下に、上記のファイルがあります。Datasources\9.2\en_US-US

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。ヘッダーの下“Connect”、ファイル、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、ファイルに移動します“Sample – Superstore.xls”上記のように。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。選択Orders

寸法と寸法を選択してください

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関してディメンションデータのパフォーマンスを視覚化するのに役立ちます。選択Category そして Region 寸法として Sales対策として。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。結果は、各地域の各カテゴリの総売上高を示しています。

視覚化技術を適用する

前のステップでは、データが数値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。

合計(売上)列を[マーク]タブから[列]シェルフにドラッグアンドドロップします。売上高の数値を示す表が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、既存の棒グラフに色が追加されます。

この章では、Tableauインターフェイスで使用できる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、各メニューの下にあるさまざまな重要な機能を確認してみましょう。

メニューコマンド

スタート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で利用可能な機能のセット全体を表しています。次の図に、メニューのさまざまなセクションを示します。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

このメニューは、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く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。

  • Workbook Locale レポートで使用する言語を設定します。

  • Paste Sheets 別のブックからコピーされたシートを現在のブックに貼り付けます。

  • Export Packaged Workbook 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ブックを作成するために使用されます。

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フェッチするための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き換えたりアップグレードしたり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-

  • New Data Source 使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。

  • Refresh All Extracts ソースからのデータを更新します。

  • Edit Relationships 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-

  • Show Summary カウントなど、ワークシートで使用されているデータの概要を表示できます。

  • ツールチップは、さまざまなデータフィールドの上にカーソルを合わせたときのツールチップを表示します。

  • Run Update オプションは、使用され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-

  • Format 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。

  • Actions 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含む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 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。

  • Run Update 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、シートに存在するデータを分析するために使用されます。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-

  • Forecast は、利用可能なデータに基づく予測を示しています。

  • Trend Lines は、一連のデータの傾向線を示しています。

  • Create Calculated Field 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。

マップメニュー

このメニューは、Tableauでマップビューを構築するために使用されます。データのフィールドに地理的な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-

  • Map Layers 通りの名前、国境などのマップレイヤーを表示および非表示にし、データレイヤーを追加します。

  • Geocoding 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、作成されたダッシュボードのルックアンドフィールを強化するためにさまざまなフォーマットオプションを適用す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 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。

  • Title & Caption 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 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 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、アクセス権がある場合にTableauサーバーにログインし、他のユーザーが使用できるように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にアクセスするためにも使用されます。

このメニューの重要な機能は次のとおりです-

  • Publish Workbook 他のユーザーが使用できるように、ワークブックをサーバーに公開します。

  • Publish Data Source ブックで使用されるソースデータを公開します。

  • Create User Filters 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は、さまざまな期間、ディメンション、およびメジャーにわたる大量のデータの分析に役立つため、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的な結果は、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必要がある設計手順のフロー図です。

データソースに接続する

Tableauは、一般的なすべてのデータソースに接続します。接続パラメータが指定されると、接続の確立を処理するコネクタが組み込まれています。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。

データビューの構築

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を取得できます。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、従来はレポートと呼ばれていた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、色と境界線のフォーマット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。

ダッシュボードの作成と整理

ダッシュボードには、リンクされている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、情報を伝達するために連携して機能する一連のワークシートまたはダッシュボードを含むシートです。ストーリーを作成して、事実がどのように関連しているかを示したり、コンテキストを提供したり、決定が結果にどのように関連しているかを示したり、単に説得力のある主張をしたりすることができます。

Tableauでのデータ分析の結果は、さまざまな形式で保存して、保存および配布できます。さまざまな形式はさまざまなファイルタイプと呼ばれ、さまざまな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よって異なります。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。

ファイルタイプ ファイル拡張子 目的
Tableau Workbook .twb ブックにある各シートとダッシュボードに関する情報が含まれています。各ビューで使用されるフィールドの詳細と、メジャーの集計に適用される式が含まれています。また、フォーマットとスタイルが適用されています。これには、データソース接続情報とその接続用に作成されたメタデータ情報が含まれます。
Tableau Packaged Workbook .twbx このファイル形式には、ワークブックの詳細と、分析で使用されるローカルデータが含まれています。その目的は、サーバーからのデータを必要としないことを前提として、他のTableauデスクトップまたはTableauReaderユーザーと共有することです。
Tableau Data Source .tds Tableauレポートの作成に使用された接続の詳細は、このファイルに保存されます。接続の詳細には、ソースタイプ(Excel /リレーショナル/樹液など)と列のデータ型が格納されます。
Tableau Packaged Data source .tdsx このファイルは.tdsファイルに似ていますが、接続の詳細とともにデータが追加されています。
Tableau Data Extract .tde このファイルには、.twbファイルで使用されるデータが高度に圧縮された列データ形式で含まれています。これは、ストレージの最適化に役立ちます。また、分析に適用される集計計算も保存されます。ソースから更新されたデータを取得するには、このファイルを更新する必要があります。
Tableau Bookmark .tbm これらのファイルには、他のブックに貼り付けるために簡単に共有できる単一のワークシートが含まれています。
Tableau Preferences .tps このファイルには、すべてのワークブックで使用されている色の設定が保存されています。これは主に、ユーザー間で一貫したルックアンドフィールを実現するために使用されます。

Tableauは、データ分析ツールとして、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。データがソースからロードされると、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している場合は、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。

データ・タイプ 説明
STRING 0個以上の文字の任意のシーケンス。それらは一重引用符で囲まれています。引用符自体は、2回書き込むことで文字列に含めることができます。

「こんにちは」「引用」「引用」

NUMBER これらは整数または浮動小数点のいずれかです。計算に使用するときは、浮動小数点数を丸めることをお勧めします。

3

142.58

BOOLEAN それらは論理値です。

TRUE

FALSE

DATE & DATETIME Tableauは、ほぼすべての形式の日付を認識します。ただし、Tableauに文字列を日付として認識させる必要がある場合は、データの前に#記号を付けます。

「2015年2月1日」

「#3 1982年3月」

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ShowMeです。ワークシート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にすることができます。

次の図に示すように、データを含むワークシートが作成されると、右上隅に表示されます。データペインでの選択の性質に応じて、一部の表示オプションはグレー表示されます。

2つのフィールドで見せて

Show Meで利用できるさまざまなグラフやチャートを使用して、2つのフィールド間の関係を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-

  • Step 1 −コントロールキーを押しながら、分析する2つのフィールド(注文日と利益)を選択します。

  • Step 2 − [表示]バーをクリックして、折れ線グラフを選択します。

  • Step 3 −スクロールバーの[ラベルのマーク]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

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、アクティブな形式で利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、売上高、および利益を選択します。ご覧のとおり、ShowMeのほとんどのビューはグレー表示されています。アクティブなビューから、[スキャッタービュー]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。

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の機能を使い始める前に、それらの意味を理解する必要があります。次の用語のリストは包括的であり、最も頻繁に使用される用語を説明しています。

S.No 用語と意味
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

データソース内のメジャーのユーザー定義のグループ。

3

Bookmark

A .tbm単一のワークシートを含むTableauリポジトリのBookmarksフォルダー内のファイル。Webブラウザのブックマークと同じように、.tbm ファイルは、さまざまな分析をすばやく表示するための便利な方法です。

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って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ている番号を表示します。

6

Dashboard

1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。データペインからすべての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することにより、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。データソースページは通常、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

カテゴリカルデータのフィールド。ディメンションは通常、階層やメンバーなど、集計できない個別のデータを保持します。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

パフォーマンスの向上とオフライン分析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

ブックの左側にあるシェルフ。メジャーとディメンションを使用してデータを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ます。

12

Format Pane

ワークシート全体とビューの個々のフィールドを制御するフォーマット設定を含むペイン。開くと、ワークブックの左側に[フォーマット]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約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アタッチできます。

14

Marks

データソースの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、棒、線、または正方形にすることができます。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、詳細などのマークの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。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するために使用できます。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と似ていますが、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シェルフ。棚は、任意の数の寸法と寸法を受け入れます。Rows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。Rowsシェルフにメジャーを配置すると、Tableauはそのメジャーの定量軸を作成します。

18

Shelves

ビューの左側と上部にある名前付き領域。棚にフィールドを配置してビューを作成します。一部のシェルフは、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

を含むファイル .twb 1つ以上のワークシート(および場合によってはダッシュボードとストーリー)を含む拡張機能。

20

Worksheet

フィールドをシェルフにドラッグしてデータのビューを作成するシート。

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、次の種類のデータソースに接続できます。

  • File Systems CSV、Excelなど。

  • Relational Systems Oracle、SQL Server、DB2など。

  • Cloud Systems Windows Azure、GoogleBigQueryなど。

  • Other Sources ODBCの使用

次の図は、Tableauのネイティブデータコネクタを介して利用できるほとんどのデータソースを示しています。

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、データを読み取り続けます。したがって、分析の結果は秒単位であり、最新の変更が結果に反映されます。ただし、欠点としては、Tableauにデータを送信し続ける必要があるため、ソースシステムに負担がかかります。

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で、データをメモリ内で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。

データソースを組み合わせる

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ディングで使用されます。

カスタムデータビューを使用して、通常のデータビューをいくつかの追加機能で拡張し、ビューが同じ基になるデータに対してさまざまなタイプのグラフを提供できるようにします。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が提供する頻繁に使用され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、四半期の結果がわかっている場合、その四半期の各月の結果を知りたいと思うようになり、毎週の結果が必要になることもあります。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、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について考えてみます。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を次のスクリーンショットに示します。

寸法の交換

寸法の位置を入れ替えることで、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および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縦線をクリックして、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つの次元の交換の結果は、次のスクリーンショットに示されています。ご覧のとおり、メジャーProfitの値の位置のみがカテゴリとセグメントごとに変化し、その値は変化しません。

Tableauでのデータ抽出により、データソースからデータのサブセットが作成されます。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、データ内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可能性のあるデータにTableauの一部の機能を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用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。

抽出物の作成

データの抽出は、メニュー-[データ]→[データの抽出]に従って実行されます。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、多くのオプションが作成されます。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。サンプルスーパーストアデータセットを検討し、抽出を作成しましょう。フィルタオプションで、[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、[データ]→[抽出]→[ファイルからデータを追加]オプションを選択できます。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。

履歴の抽出

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。

これには、メニュー-データ→履歴の抽出を使用できます。

Tableauには、Tableauデータペインに存在す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より適切な編成に役立つだけでなく、より適切なデータ分析のために同じ名前の2つ以上のフィールドに対応します。

以下は、そのようなフィールド操作の重要な例です。

ワークシートへのフィールドの追加

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。[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。この結合されたフィールドには、個々のフィールドを組み合わせた名前が付けられています。ディメンションの値は、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、1つ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つのフィールドを組み合わせる手順を示しています。

フィールドの検索

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文字以上を書き込むと、名前にこれらの文字が含まれているフィールドのみが表示される結果が得られます。

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、フィールドの顧客名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は、データソースに接続した後、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。メタデータを参照し、特定の要件に応じて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した後、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表示します。メタデータを確認するためのソース「SampleCoffeeshop」を検討してください。[データ]メニューをクリックして、データソースへの接続を選択します。「Sample-Coffeeshop」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。文字列のデータ型は次のように表示されますAbc および数値データ型は#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型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。作成したデータビューに表示されないように列を非表示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型アイコンをクリックすると使用できます。

列エイリアス

データソースの各列には、列の性質をよりよく理解するのに役立つエイリアスを割り当てることができます。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。

データ結合は、あらゆるデータ分析において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、単一のソース内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。これを行うには、[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、OrdersとReturnsの2つのテーブル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は自動的に結合を作成します。これは後で変更できます。

次のスクリーンショットは、フィールド注文IDを使用した注文と返品の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。これを行うには、結合を示す2つの円の中央をクリックします。使用可能な4種類の結合を示すポップアップウィンドウが下に表示されます。また、Tableau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と判断した、一部のタイプの結合を自動的にグレー表示します。

次のスクリーンショットでは、使用可能な結合として内側と左側の外側の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。フィールドを選択しているときに、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。

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、それらを1つ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、販売データがリレーショナルデータベースに存在し、販売目標データがExcelスプレッドシートに存在するとします。ここで、実際の売上と目標売上を比較するために、共通の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。データブレンディングに関係する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。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左結合が作成され、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作成されます。

ブレンディング用のデータの準備

Tableauには、という名前の2つの組み込みデータソースがあります Sample-superstore そして Sample coffee chain.mdb これは、データの混合を説明するために使用されます。

まず、サンプルのコーヒーチェーンをTableauにロードし、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、MSAccessデータベースファイルであるサンプルの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。

二次データソースの追加

次に、[データ]→[新しいデータソース]の手順を再度実行し、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の次元を示しています。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、フィールドProfitRatio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、[表示]から[箇条書き]オプションを選択して、次のスクリーンショットに示す箇条書きを取得します。このグラフは、スーパーストアとコーヒーチェーンショップの両方で、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、同じ画面でさまざまなデータビューを次々に確認できます。

ワークシートの追加

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にマウスを合わせると、別のワークシートをすばやくプレビューできます。

ワークシートの名前を変更することで、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、ワークシートの内容をその名前に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、シートの固有名詞を使用してそれを識別できます。

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、[シートの名前を変更]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。

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にある[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、次の手順でワークシートを削除できます。

ワークシートの削除

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、[シートの削除]オプションを選択します。

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。

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で簡単に実行できます。

ワークシートの並べ替え

ワークシートを並べ替えるには、ワークシート名をクリックしたまま、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ように、3つのワークシートについて考えてみます。

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、新しい位置に垂直の暗い線が表示されることを示しています。

ページング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さまざまな値のさまざまな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つずつ表示することも、値の範囲として表示することもできます。

ページワークブックの作成

ページワークブックには、ページシェルフにフィールドが配置されたワークシートが含まれています。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。

Step 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、メジャー利益を列シェルフとディメンションサブカテゴリにドラッグし、リージョンを行シェルフにドラッグします。

Step 2− [サブカテゴリ]フィールドをもう一度ページシェルフにドラッグします。ページシェルフのすぐ下に、ページコントロールが自動的に追加されていることがわかります。このページコントロールは、ビュー内のページをナビゲート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
  • 手動でページを進めます
  • ページを自動的に進む

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説明します。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示すグラフが表示されます。

Step 3−ページを自動表示するには、[履歴の表示]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、サブカテゴリのさまざまなページの自動再生を確認できます。現在のサブカテゴリ値は暗い色で表示されますが、以前の値は明るい色でシェーディングされます。次のスクリーンショットはこれを示しています。

演算子は、特定の数学的または論理的操作を実行するように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多くの演算子があります。

以下は、使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

  • 一般的なオペレーター
  • 算術演算子
  • 関係演算子
  • 論理演算子

一般的なオペレーター

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。

オペレーター 説明
+(addition) 2つの数値を追加します。2つの文字列を連結します。日付に日を追加します。

7 + 3

利益+売上高

'abc' + 'def' = 'abcdef'

#2004年4月15日#+ 15 =#4月30日

2004#

–(subtraction) 2つの数値を減算します。日付から日を減算します。

-(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、数値データ型に対してのみ機能します。

オペレーター 説明
*(Multiplication) 数値乗算 23 * 2 = 46
/(Division) 数値除算 45/2 = 22.5
%(modulo) 数値除算のリマインダー 13%2 = 1
^(power) パワーアップ 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、ブール値自体は、これらの演算子を使用して比較することはできません。

オペレーター 説明
= = or = (Equal to) 2つの数値、2つの文字列、または2つの日付を比較して等しくなります。ブール値がそうである場合はTRUEを返し、そうでない場合はfalseを返します。 'こんにちは' = 'こんにちは' 5 = 15/3
!= or <> (Not equal to) 2つの数値、2つの文字列、または2つの日付を比較して等しくない。ブール値がそうである場合はTRUEを返し、そうでない場合はfalseを返します。 '良い' <> '悪い'18!= 37/2
> (Greater than) 最初の引数が2番目よりも大きい2つの数値、2つの文字列、または2つの日付を比較します。そうである場合はブール値TRUEを返し、そうでない場合はfalseを返します。 [利益]> 20000 [カテゴリ]> 'Q' [出荷日]>#2004年4月1日#
< (Less than) 最初の引数が2番目よりも小さい2つの数値、2つの文字列、または2つの日付を比較します。そうである場合はブール値TRUEを返し、そうでない場合はfalseを返します。 [利益] <20000 [カテゴリ] <'Q' [出荷日] <#2004年4月1日#

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り、出力がTRUEまたはFALSEになる式で使用されます。

オペレーター 説明
AND AND演算子の両側に存在する式またはブール値がTRUEであると評価された場合、結果はTRUEになります。それ以外の場合、結果はFALSEです。 [出荷日]>#2012年4月1日#および[利益]> 10000
OR AND演算子の両側に存在する式またはブール値のいずれかまたは両方がTRUEと評価された場合、結果はTRUEになります。それ以外の場合、結果はFALSEです。 [出荷日]>#2012年4月1日#または[利益]> 10000
NOT この演算子は、その後に存在する式のブール値を無効にします。 NOT [発送日]>#2012年4月1日#

オペレーターの優先順位

次の表に、演算子が評価される順序を示します。一番上の行が最も優先されます。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である場合、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。

優先順位 オペレーター
1 –(否定)
2 ^(力)
3 *、/、%
4 +、–
5 ==、>、<、> =、<=、!=
6 ない
7 そして
8 または

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、複雑な計算用の式の作成に役立つ多くの組み込み関数があります。

以下は、関数のさまざまなカテゴリの説明です。

  • 数値関数
  • 文字列関数
  • 日付関数
  • 論理関数
  • 集計関数

数値関数

これらは、数値計算に使用される関数です。それらは入力として数字のみを取ります。以下は、重要な数値関数の例です。

関数 説明
CEILING (number) 数値を等しいかそれ以上の値の最も近い整数に丸めます。 天井(2.145)= 3
POWER (number, power) 数値を指定された累乗にします。 POWER(5,3)= 125
ROUND (number, [decimals]) 数値を指定された桁数に丸めます。 ラウンド(3.14152,2)= 3.14

文字列関数

文字列関数は、文字列の操作に使用されます。以下は、いくつかの重要な文字列関数と例です。

関数 説明
LEN (string) 文字列の長さを返します。 LEN( "Tableau")= 7
LTRIM (string) 先頭のスペースを削除した文字列を返します。 LTRIM( "Tableau")= "Tableau"
REPLACE (string, substring, replacement) 文字列で部分文字列を検索し、それを置換に置き換えます。部分文字列が見つからない場合、文字列は変更されません。 REPLACE( "GreenBlueGreen"、 "Blue"、 "Red")= "GreenRedGreen"
UPPER (string) すべての文字が大文字の文字列を返します。 UPPER( "Tableau")= "TABLEAU"

日付関数

Tableauには、日付を含む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これは、月、日、年などの日付の部分を示す文字列です。次の表に、重要な日付関数の例をいくつか示します。

関数 説明
DATEADD (date_part, increment, date) 日付に追加された増分を返します。増分のタイプはで指定されますdate_part DATEADD( '月'、3、#2004-04-15#)= 2004-0715 12:00:00 AM
DATENAME (date_part, date, [start_of_week]) 戻り値 date_part文字列としての日付の。ザ・start_of_week パラメータはオプションです。 DATENAME( '月'、#200404-15#)= "4月"
DAY (date) 指定された日付の日を整数として返します。 DAY(#2004-04-12#)= 12
NOW( ) 現在の日付と時刻を返します。 NOW()= 2004-04-15 1:08:21 PM

論理関数

これらの関数は、いくつかの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
IFNULL (expression1, expression2) IFNULL関数は、結果がnullでない場合は最初の式を返し、nullの場合は2番目の式を返します。 IFNULL([売上]、0)= [売上]
ISDATE (string) 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(expression) MIN関数は、すべてのレコードにわたる式の最小値、またはレコードごとに2つの式の最小値を返します。

集計関数

関数 説明
AVG(expression) 式のすべての値の平均を返します。AVGは数値フィールドでのみ使用できます。ヌル値は無視されます。
COUNT (expression) グループ内のアイテムの数を返します。ヌル値はカウントされません。
MEDIAN (expression) すべてのレコードにわたる式の中央値を返します。中央値は、数値フィールドでのみ使用できます。ヌル値は無視されます。
STDEV (expression) 母集団のサンプルに基づいて、指定された式のすべての値の統計標準偏差を返します。

Tableauでの数値計算は、数式エディターで使用できる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、1つのフィールドに集計関数を適用するのと同じくらい簡単です。

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。

計算フィールドの作成

次のスクリーンショットに示すように、Sample-superstoreに接続しているときに、[分析]メニューに移動し、[計算フィールドの作成]をクリックします。

計算エディタ

上記の手順で、Tableauで使用できるすべての関数を一覧表示する計算エディターを開きます。ドロップダウン値を変更して、数値に関連する関数のみを表示できます。

数式を作成する

製品のさまざまな配送モード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、このフィールドに名前を付けますprofit_n_discount

計算フィールドの使用

次のスクリーンショットに示すように、上記の計算フィールドは、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。さまざまな配送モードの利益と割引の違いを示す棒グラフを作成します。

集計計算の適用

上記と同様に、集計関数を使用して計算フィールドを作成できます。ここでは、さまざまな出荷モードの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、[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。

この章では、文字列を含むTableauでの計算について学習します。Tableauには多くの文字列関数が組み込まれており、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実行できます。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は次のとおりです。

計算フィールドの作成

次のスクリーンショットに示すように、サンプルスーパーストアに接続しているときに、[分析]メニューに移動し、[計算フィールドの作成]をクリックします。

計算エディタ

上記の手順で、Tableauで使用できるすべての関数を一覧表示する計算エディターを開きます。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での売上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式を作成します。

計算フィールドの使用

ここで、作成されたフィールドの動作を確認するには、フィールドを[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、Sales値を示しています。

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。したがって、Tableauは、日付を含む多数の組み込み関数を提供します。日付の日数の加算や減算など、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。

以下は、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です。

計算フィールドの作成

次のスクリーンショットに示すように、サンプルスーパーストアに接続しているときに、[分析]メニューに移動し、[計算フィールドの作成]をクリックします。

計算エディタ

上記の手順で計算エディターが開き、Tableauで使用できる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、日付に関連する関数のみを表示できます。

数式を作成する

ここで、2009年3月21日からの月単位の販売日の違い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な式を作成します。

計算フィールドの使用

作成したフィールドの動作を確認するには、フィールドを[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、船の日付を月とともにドラッグします。次のスクリーンショットは、Sales値を示しています。

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、現在の合計または現在の平均を計算するには、単一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、一部の選択された行では実行できません。

テーブルにはと呼ばれる機能があります Quick Table Calculation、このような計算を作成するために使用されます。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。

Step 1 −テーブル計算を適用する必要のあるメジャーを選択し、列シェルフにドラッグします。

Step 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。

Step 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。

  • 累計
  • Difference
  • パーセント差
  • 合計のパーセント
  • Rank
  • Percentile
  • 移動平均
  • 年初来(YTD)合計
  • 複合成長率
  • 前年比成長
  • 年初来(YTD)の成長

上記の手順に従って、データソースから得られた利益の現在の合計を計算してみましょう。sampleという名前のデータソース–superstore.xlsを使用します。

Level of Detail (LOD) expressions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、ビュー内の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。

  • EXCLUDE LOD これらの詳細レベルの式は、ビューの詳細レベルからディメンションを減算します。

詳細レベルの式を修正しました

各地域の各州の売上高を見つけます。ここでは、最初に、次のスクリーンショットに示す式を使用して、RegionalSales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、RegionフィールドをColor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固定しているためです。

詳細レベルの式を含める

INCLUDE詳細レベル式は、ビュー内の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。

これを行うには、[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。計算に両方のディメンションを含む次のビューが生成されます。

詳細レベルの式を除外する

EXCLUDE詳細レベル式は、ビュー詳細レベル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、EXCLUDELODの最終ビューが表示されます。

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がソートを実行する方法は2つあります。

  • Computed Sorting 並べ替えダイアログボタンを使用して軸に直接適用される並べ替えです。

  • Manual Sorting アドホックな方法でディメンションフィールドを並べてドラッグすることにより、ディメンションフィールドの順序を並べ替えるために使用されます。

計算された並べ替え

このタイプの並べ替えでは、並べ替えるフィールドを選択し、並べ替えダイアログボックスを使用して並べ替えを直接適用します。昇順または降順の並べ替え順序を選択し、並べ替え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。

Sample-Superstoreを選択して、という名前のフィールドに並べ替えを適用します discount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ます。結果には、サブカテゴリの名前が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、さまざまな製品セグメントの販売量を降順で表示したいが、順序は独自に選択できます。この並べ替えは、数値や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ています。したがって、これらは手動ソートと呼ばれます。

次の例では、Home Officeの販売量が最も少ない場合でも、HomeOfficeという名前のセグメントをConsumerという名前のセグメントの下に移動します。

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する単純なシナリオと、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で使用できる基本的なフィルターについて学習します。

Tableauで使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。それらは次のとおりです-

  • Filter Dimensions ディメンションフィールドに適用されるフィルターです。

  • Filter Measures メジャーフィールドに適用されるフィルターです。

  • Filter Dates 日付フィールドに適用されるフィルターです。

フィルターの寸法

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、条件よりも大きいまたは小さい論理式を持つテキストまたは数値のカテゴリに基づくフィルタリングが含まれます。

Sample-Superstore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。商品のサブカテゴリごとに、配送モードに応じて利益を表示するための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」を行シェルフにドラッグし、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、[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。

フィルター対策

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た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では値のみを使用してフィルタリングしますが、メジャーフィルタではフィールドに基づく計算を使用します。

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。まず、次のスクリーンショットに示すように、船のモードとサブカテゴリをディメンションとして、利益の平均を使用して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、これらの条件を満たす行をフィルタリングするための値を指定します。

上記の手順を完了すると、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。

日付のフィルタリング

Tableauは、日付フィールドを適用する際に、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、絶対的な日付、または日付の範囲を取得することにより、フィルターを適用できます。この各オプションは、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。

次のスクリーンショットに示すように、サンプル(スーパーストアデータソース)を選択し、列シェルフに注文日、行シェルフに利益を含む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使用できます。クイックフィルターと呼ばれるこれらのフィルターには、一般的なフィルタリングのニーズのほとんどを解決するのに十分な機能があります。

次のスクリーンショットは、クイックフィルターへのアクセス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法のリストです。

フィルタ名 目的
Single Value (List) リストから一度に1つの値を選択します。
Single Value (Dropdown) ドロップダウンリストで単一の値を選択します。
Multiple Values (List) リストから1つ以上の値を選択します。
Multiple Values (Dropdown) ドロップダウンリストで1つ以上の値を選択します。
Multiple Values (Custom List) 1つ以上の値を検索して選択します。
Single Value (Slider) 水平スライダーをドラッグして、単一の値を選択します。
Wildcard Match 指定した文字を含む値を選択してください。

Sample-Superstoreデータソースを検討して、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、列として売上高を選択します。これにより、デフォルトで横棒グラフが生成されます。次に、サブカテゴリフィールドをフィルタ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。式を使用してワイルドカードフィルタリングを適用するa* これは、で始まるすべてのサブカテゴリ名を選択します “a”

以下の画面は、このフィルターを適用した結果を示しています。ここでは、で始まるサブカテゴリのみが表示されます。 “A” が表示されます。

フィルタをクリアする

フィルタを適用して分析が完了したら、[フィルタをクリア]オプションを使用して分析を削除します。これを行うには、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、次のスクリーンショットに示すように[フィルターのクリア]を選択します。

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したい場合があります。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、従属フィルターと呼ばれます。コンテキストフィルターは、2つの主な目的を果たします。

  • Improves performance−多数のフィルターを設定したり、データソースが大きい場合、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。

  • Creates a dependent numerical or top N filter −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てから、数値フィルターまたは上位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と呼ばれるカテゴリの製品の上位10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。

Step 1−ディメンションSub-Category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。グラフの種類として横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もう一度[フィルタ]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。

Step 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て、[トップ]という名前の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。次のスクリーンショットに示すように、次のドロップダウンから、[売上高でトップ10]オプションを選択します。

Step 3−ディメンションCategory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、[全般]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。

Step 4− [カテゴリ:家具]フィルタを右クリックして、[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見つけ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。

Step 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。横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。

Step 2−ディメンションのサブカテゴリをフィルタ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、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、[売上高]、[合計]、および値100000を指定する記号以上を選択します。

上記の2つのステップを完了すると、必要な販売額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、条件が満たされたすべての使用可能なセグメントについて表示されます。

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、売上に関する大量のレコードから、上位10個の値のみが必要です。このフィルターは、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、数式を作成することで適用できます。この章では、組み込みの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、上位5つの販売額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。

Step 1−ディメンションSub-CategoryをRowsシェルフにドラッグし、MeasureSalesをColumnsシェルフにドラッグします。チャートタイプとして横棒を選択します。Tableauは次のチャートを示しています。

Step 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、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、[売上高で上位5位]オプションを選択します。

上記の手順を完了すると、次のグラフが表示されます。これは、売上高別の製品の上位5つのサブカテゴリを示しています。

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学習します。

フィルタの作成

フィルタは、必要なフィールドをマークカードの上にある[フィルタ]シェルフにドラッグすることで作成されます。メジャーsalesをColumnsシェルフにドラッグし、ディメンションSub-CategoryをRowsシェルフにドラッグして、横棒グラフを作成します。再度、メジャー売上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。したがって、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は、メジャー用に次のタイプのフィルターを提供します。

  • Range of Values −ビューに含める範囲の最小値と最大値を指定します。

  • At Least −指定された最小値以上のすべての値が含まれます。

  • At Most −指定された最大値以下のすべての値が含まれます。

  • Special−Null値でのフィルタリングに役立ちます。ヌル値、非ヌル値、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記述フィールドです。Tableauは、ディメンション用に次のタイプのフィルターを提供しています。

  • General Filter −リストから特定の値を選択できます。

  • Wildcard Filter −次のようなワイルドカードに言及できます cha* で始まるすべての文字列値をフィルタリングするには cha

  • Condition Filter −売上高などの条件を適用します。

  • Top Filter −上位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。

棒グラフは、変数の値に比例する棒の長さを持つ長方形の棒でデータを表します。ディメンションを行シェルフにドラッグし、測定値を列シェルフにドラッグすると、Tableauは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タイプ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、利益を列シェルフに、サブカテゴリを行シェルフに取得します。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。そうでない場合は、[表示]ツールからグラフの種類を選択して次の結果を得ることができます。

色範囲の棒グラフ

範囲に基づいてバーに色を適用できます。長いバーは​​暗い色合いになり、小さなバーは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、ネガティブバーの色が異なることにも注意してください。

積み上げ棒グラフ

上記の棒グラフに別のディメンションを追加して、各棒に異なる色を表示する積み上げ棒グラフを作成できます。セグメント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。次のグラフが表示され、各バーの各セグメントの分布が示されます。

折れ線グラフでは、メジャーとディメンションがチャート領域の2つの軸に沿って取得されます。各観測値の値のペアがポイントになり、これらすべてのポイントを結合すると、選択し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ShipModeをColumnsShelf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、さまざまな船のモードでの売上の変化を示しています。

複数メジャー折れ線グラフ

折れ線グラフでは、1つのディメンションと2つ以上のメジャーを使用できます。これにより、それぞれが1つのペインに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つを使用した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利益率をドロップします。集計として平均を選択すると、ラベルを示す次のグラフが表示されます。

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、profitという名前のメジャーを持つregionという名前のディメンションを取ります。色とラベルマークにRegionディメンションをドロップします。利益メジャーをサイズマークにドロップします。チャートタイプをPieとして選択します。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。階層を深く掘り下げると、グラフの変更は選択したディメンションのレベルを反映します。次の例では、製造元と製品名の2つのレベルを持つサブカテゴリディメンションを使用します。メジャー利益を取り、それをラベルマークにドロップします。次の円グラフが表示され、各スライスの値が示されます。

階層のもう1つのレベルに進むと、ラベルとして製造元が取得され、上記の円グラフが次の円グラフに変わります。

Tableauのクロス集計グラフはテキストテーブルとも呼ばれ、データをテキスト形式で表示します。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ています。このグラフには、現在の合計、合計のパーセンテージなど、メジャーフィールドの値に関するさまざまな計算を表示することもできます。

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ことを計画しましょう。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。

Step 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。

Step 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。

Step 3 −メジャーSalesをMarksの下のラベルShelfにプルします。

クロス集計を示す次のグラフが表示されます。

クロス集計-色分け

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と、クロス集計グラフに色分け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た色の強さを示します。大きい値は、明るい値よりも暗い色合いになります。

行のパーセンテージとのクロス集計

カラーエンコーディングに加えて、メジャーからの値に計算を適用することもできます。次の例では、売上高だけでなく、各行の売上高の合計パーセンテージを見つけるための計算を適用します。これを行うには、マークカードにあるSUM(売上)を右クリックして、[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、それを表(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。

名前が示すように、散布図はデカルト平面に散在する多くの点を示しています。これは、数値変数の値をデカルト平面のX座標とY座標としてプロットすることによって作成されます。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することはできます。

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、売上高と利益の数値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。

Step 1 −メジャーSalesをColumnsシェルフにドラッグアンドドロップします。

Step 2 −メジャーProfitをRowsシェルフにドラッグアンドドロップします。

Step 3 −ディメンションSub-Categoryを[マーク]の下の[棚]ラベルにプルします。

次のグラフは、利益と売上が製品のサブカテゴリ全体にどのように分配されているかを示しています。

散布図-色分け

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、色でエンコードされた値を取得できます。このグラフは、ポイントごと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、Manufacturersの散布図値を表示します。

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、メジャーの値はそれらの円のサイズを表します。値はどの行または列にも表示されないため、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、さまざまな船のモードの利益のサイズを見つけることを計画しましょう。この目的を達成するための手順は次のとおりです。

Step 1 −メジャー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。

Step 2 −寸法出荷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。

Step 3 −寸法出荷モードをマークカードの下のカラーシェルフにプルします。

次のグラフが表示されます。

測定値のあるバブルチャート

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、売上メジャーを[ラベル]シェルフにドラッグします。次のグラフが表示されます。

メジャーカラーのバブルチャート

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。このために、メジャーの売上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、小さな値は明るい色合いを表します。

箇条書き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、あるメジャーの値を別のメジャーと比較します。これは、グラフの同じ位置にある個々の値を示すために互いに描かれた2本の棒のようなものです。2つのグラフを1つにまとめて、比較結果を簡単に表示することと考えることができます。

箇条書きの作成

サンプルスーパーストアを使用して、各サブカテゴリのそれぞれの売上高の利益のサイズ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。

Step 1 −ディメンションSub-Category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。

Step 2 −メジャーProfit andSalesをRowsシェルフにドラッグアンドドロップします。

次のグラフが表示され、2つのメジャーが2つの別々の棒グラフのカテゴリとして示され、それぞれがサブカテゴリの値を表します。

Step 3−販売メジャーをマークカードにドラッグします。[表示]を使用して、箇条書きグラフオプションを選択します。次のグラフは、箇条書きのグラフを示しています。

箱ひげ図は、箱ひげ図とも呼ばれます。それらは、軸に沿った値の分布を示しています。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つの四分位数を示します。両側のデータの残りの50%は、ひげ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。

箱ひげ図は、0個以上の次元で1つ以上のメジャーを取ります。

箱ひげ図の作成

Sample-superstoreを使用して、各Shipモード値のそれぞれのカテゴリの利益のサイズ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。

Step 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、ディメンションの出荷モードを[列]シェルフの[カテゴリ]の右側にドラッグします。

Step 2− ShowMeからBox-and-Whiskerプロットを選択します。箱ひげ図を示す次のグラフが表示されます。ここで、Tableauは出荷モードをMarksカードに自動的に再割り当てします。

2次元の箱ひげ図

列シェルフに別のディメンションを追加することにより、2つのディメンションを持つ箱ひげ図を作成できます。上のグラフで、領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、各地域の箱ひげ図を示すグラフが作成されます。

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濃淡の両方がメジャーの値を反映しているため、長方形は簡単に視覚化できます。

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モード値の利益のサイズ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。

Step 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。サイズシェルフに一度、カラーシェルフにもう一度。

Step 2−寸法出荷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]からグラフタイプのツリーマップを選択します。次のグラフが表示されます。

2次元のツリーマップ

上記のツリーマップチャートにディメンションRegionを追加できます。2回ドラッグアンドドロップします。一度カラーシェルフに、そしてもう一度ラベルシェルフに。表示されるグラフには、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のモードのボックスが表示されます。これで、すべての異なる領域の色が異なります。

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相互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その他のディメンションにわたる値のランクの変化を調査するのに非常に役立ちます。

バンプチャートは、0個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

サンプルスーパーストアを使用して、サブカテゴリのバリエーションで製品の出荷モード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。

Step 1−ディメンションSub-Categoryを[列]シェルフにドラッグアンドドロップします。また、寸法出荷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。チャートタイプは自動のままにします。次のグラフが表示されます。

Step 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、計算領域に式インデックス()を書き込みます。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、新しいフィールドがメジャーセクションに表示されます。[ランク]フィールドを右クリックして、離散に変換します。

Step 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。これは、ランク値の昇順で各船モードが配置されたサブカテゴリのディメンションを示しています。

Step 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。サブカテゴリ別のパーティションを使用し、出荷モードで対応するフィールド利益による並べ替えを選択します。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。

上記の手順を完了すると、次のスクリーンショットに示すようなバンプチャートが表示されます。これは、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。

ガントチャートは、一定期間におけるタスクまたはリソースの価値の進捗状況を示します。これは、プロジェクト管理やその他の種類の変動調査で一定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重要なフィールドです。

ガントチャートは、時間ディメンションに加えて、少なくとも1つのディメンションとメジャーを取ります。

ガントチャートの作成

Sample-superstoreを使用して、さまざまなサブカテゴリの製品の数量の変動を、一定期間の出荷モードに応じて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。

Step 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、注文日を[フィルター]シェルフに追加します。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。

Step 2−フィルター条件を編集して、日付の範囲を選択します。これは、個々の日付値が必要であり、データに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。

Step 3−寸法出荷モードを[カラー]シェルフにドラッグし、測定数量を[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作成されます。

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つのメジャーを取得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。

ヒストグラムの作成

Sample-superstoreを使用して、さまざまな地域の販売数量を見つけることを計画します。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。これは、0から4811の範囲の値に自動的にバケット化され、12個のビンに分割された数量を示しています。

次元を使用した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、マークカードの下のカラーシェルフにリージョンディメンションを追加します。これにより、次のヒストグラムが作成され、各バーにはさまざまな領域の視覚化も含まれます。

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移動と線の色の変化を示すことにより、時間の経過に伴う変化を表示します。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、データが時間の経過とともにどのように変化したかを追跡する全体を表示できることです。

Tableau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つのメジャーを必要とします。

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。

Step 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。もう一度ページシェルフにドラッグします。「ページ」シェルフで、「注文日」を右クリックして「月」を選択します。次に、メジャーProfit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。

Step 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、その横にある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」を選択すると点のみが表示され、「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。次のグラフが表示されます。

Step 3−チャートを1月から12月まで実行できるようにすると、すべての年の毎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、最近の月は暗い色合いになり、履歴データは明るい色合いになることに注意してください。

最後に、次のグラフが表示されます。

ウォーターフォールチャートは、連続する正と負の値の累積効果を効果的に表示します。値の開始位置、終了位置、および値が段階的に到達する方法を示します。したがって、変化のサイズと連続するデータポイント間の値の違いの両方を確認できます。

Tableau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つのメジャーを必要とします。

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売上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。

Step 1− Dimension Sub-CategoryをColumnsシェルフにドラッグし、MeasureSalesをRowsシェルフにドラッグします。データを売上高の昇順で並べ替えます。これには、垂直軸の上にマウスを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。このステップを完了すると、次のチャートが表示されます。

Step 2−次に、SUM(Sales)値を右クリックし、テーブル計算オプションから現在の合計を選択します。チャートタイプをガントバーに変更します。次のグラフが表示されます。

Step 3 −という名前の計算フィールドを作成します -sales そして、その値について次の式に言及します。

Step 4 −新しく作成した計算フィールドをドラッグします (-sales)マークカードの下のサイズの棚に。上記のグラフが変更され、ウォーターフォールグラフである次のグラフが作成されます。

色付きの滝グラフ

次に、販売メジャーをマークカードの下の[色]シェルフにドラッグして、グラフのバーにさまざまな色合いを付けます。次のカラーのウォーターフォールチャートが表示されます。

ダッシュボードは、多くのワークシートと関連情報を1か所に統合​​して表示したものです。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。ダッシュボードはワークブックの下部にタブとして表示され、通常、データソースからの最新の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。

ダッシュボードの作成

Sample-superstoreを使用して、すべての州のさまざまなセグメントおよび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を作成す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。

Step 1−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Segmentを列シェルフにドラッグし、ディメンションSub-Category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をSizeシェルフに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次のように変更しますSales_Profits。次のグラフが表示されます。

Step 2−州全体の売上の詳細を保持する別のシートを作成します。このために、次のスクリーンショットに示すように、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、[状態]フィールドにフィルターを適用して、売上を降順で並べ替えます。右クリックして、このワークシートの名前を次のように変更しますSales_state

Step 3−次に、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、空白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。

Step 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表示されます。真ん中のものをクリックすると、マウスをその上に置くと「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。

Step 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。

この金額の利益で販売が行われた州のみが、名前の付いた右側のペインで除外されていることがわかります。 Sales_state。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には、作成されたビジュアライゼーション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、ワークブックのテーマなど、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、オプションを一覧表示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Sub-CategoryをColumnsシェルフにドラッグアンドドロップし、メジャーProfitをRows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。縦軸をクリックしてハイライトします。次に、右クリックしてフォーマットを選択します。

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。フォントタイプをArial、サイズを8ptとして選択します。次のスクリーンショットに示すように。

シェードと配置を変更する

次のスクリーンショットに示すように、軸の値の方向とシェーディングの色を変更することもできます。

境界線のフォーマット

[列]シェルフに[サブカテゴリ]、[行]シェルフに[状態]があるクロス集計グラフについて考えてみます。これで、書式設定オプションを使用して作成されたクロス集計表の境界線を変更できます。クロス集計表を右クリックして、「フォーマット」を選択します。

FormatBordersが左側のペインに表示されます。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。

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的モデルがあります。Tableauは、exponential smoothing。指数平滑法では、最近の観測値は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、データの進化する傾向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、作成されたビジュアライゼーションのフィールドになることもあります。

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。

予測の作成

Sample-superstoreを使用して、来年のメジャー売上の値を予測します。この目的を達成するための手順は次のとおりです。

Step 1−列シェルフに注文日(年)、行シェルフに売上を含む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[予測]をクリックします。

Step 2−上記の手順を完了すると、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な最終的な予測結果が得られます。

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。

傾向線は、変数の特定の傾向の継続を予測するために使用されます。また、両方の変数の傾向を同時に観察することにより、2つの変数間の相関関係を特定するのにも役立ちます。トレンドラインを確立するための多くの数学的モデルがあります。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、線形モデルについてのみ説明します。

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、来年のメジャー売上の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。

Step 1−ディメンションOrder dateを列シェルフにドラッグし、メジャーSalesを行シェルフにドラッグします。グラフの種類を折れ線グラフとして選択します。[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。

Step 2−上記の手順を完了すると、さまざまなトレンドラインが表示されます。また、フィールド間の相関関係の数式、P値とR二乗値も示しています。

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。