Tableau Desktop Specialist 学習まとめ１

Posted at 2024-10-28

データ接続の違い

デフォルトは、ライブ抽出です。設定を変更しない限り、基本的にはライブ接続です。
また、すべての接続可能なデータを参照するためには、データ接続画面のその他から行います。

・参照元データに都度アクセス
・データはリアルタイムで取得
・パフォーマンスはデータサーバーの処理速度に依存

・任意のタイミングでデータを圧縮し、抽出
・データは任意のタイミングで取得
・抽出ファイルは.hyper拡張子

複数のデータソースを1つの新しいデータソースにまとめる方法
結合すると、1つのデータソースとして統一されてしまう。

複数のテーブルを縦に連結する方法
※列の構造が同じである必要あり。

複数のデータソースを独立させたまま、特定のキーを使って関係を持たせる方法
※データの粒度が異なる場合に有効

複数のテーブルを動的かつ柔軟に関連付ける方法
※テーブル同士を結合するのではなく、独立したまま関連付けることが可能

データの粒度を維持しながら動的に結合を行うため、パフォーマンスが高く、柔軟性がある。

事前に各データソースを集計し、その後で関係を持たせるため、異なる粒度のデータを扱う際に有効ですが、一部の機能に制約がある。

フィールドの項目の一部をグループ化により、グループ化されたフィールドが生成される。
例:ABCDEという5つのデータが存在したときにABCを"主要",EDを"その他"として分類する。
操作方法
・[データ]ペインの項目から作成
・ビューからグループで作成

また、グループは作成時に静的な関係を維持します。
例えば、ABCというグループを作成した際、データが更新された場合でもABCというグループは存在し続けます。

グループ化を全般タブ・条件タブ・上位タブで行うグルーピング

セットは条件に基づいてメンバーが変わるため、データが更新されるとセットのメンバーも変わります。
動的に作動するということです。
用途: 特定の条件を満たすデータを抽出したり、上位・下位のデータを動的に表示する場合に使用します。
例:

データを絞って表示させる機能
下記図の順によりフィルタリング

1.抽出フィルター (Extract Filter)
データソースからデータを抽出する際に適用される。
使用例: データベースから特定の期間のデータのみを抽出

データソースフィルター (Data Source Filter)
概要: データソース全体に適用されるフィルターで、Tableauにデータを読み込む前に適用
使用例: 特定の地域やカテゴリのデータのみを読み込む
コンテキストフィルター (Context Filter)
概要: 他のフィルターよりも優先して適用されるフィルターで、他のフィルターの基準を設定
使用例: 特定の条件に基づいてデータを絞り込む際に使用
ディメンションフィルター (Dimension Filter)
概要: カテゴリカルデータに対するフィルターで、特定のディメンション（例：地域、製品カテゴリ）に基づいてデータをフィルタリング
使用例: 特定の地域や製品カテゴリのデータを表示
メジャーフィルター (Measure Filter)
概要: 数値データに対するフィルターで、特定の範囲や条件に基づいてデータをフィルタリング
使用例: 売上が特定の範囲内のデータを表示
表計算フィルター (Table Calculation Filter)
概要: 表計算に基づいてデータをフィルタリングします。これらのフィルターは、他のフィルターが適用された後に適用
使用例: ランキングや移動平均などの計算結果に基づいてデータをフィルタリング

発動条件選択やポイント時
・フィルタアクション：フィルター表示
・ハイライトアクション：ハイライト表示
・URLに移動：WEBサイトへ移動
・シートに移動：選択されたワークシートへ移動

Tableauでは、日付フィールドを扱う際に「日付部分」と「日付値」という概念があります。これらはデータの集計や表示方法に影響を与えます。

日付部分:
- 日付の特定の部分（年、月、日など）を抽出して使用します。
- 例えば、DATEPART関数を使用して、日付フィールドから月だけを取り出すことができます。この場合、結果は1から12の数値になります。
日付値:
- 実際の日付を特定の単位で切り詰めて使用します。
- 例えば、DATETRUNC関数を使用して、日付を月単位で切り詰めると、その月の最初の日付（例：2023年5月1日）として扱われます。

これらの違いを理解することで、Tableauでのデータ分析がより柔軟かつ効果的になります。