はじめに
Metabaseは、データ分析と可視化を簡単に行えるオープンソースのBIツールです。直感的なインターフェースと強力な機能を備え、技術者でなくてもデータから洞察を得ることができます。
1. Metabaseの概要
Metabaseは、データベースに接続し、クエリを実行し、結果をグラフやダッシュボードとして表示するツールです。主な特徴は以下の通りです：
- 無料で使用可能
- 多様なデータベースに対応
- ドラッグ＆ドロップでの簡単な操作
- SQLクエリの実行も可能
2. インストール方法
Metabaseは、Javaアプリケーションとして実行するか、Dockerを使用してインストールできます。
Javaを使用する場合：
wget https://downloads.metabase.com/v0.44.6/metabase.jar
java -jar metabase.jar
Dockerを使用する場合：
docker run -d -p 3000:3000 --name metabase metabase/metabase
3. 初期設定
インストール後、ブラウザでhttp://localhost:3000にアクセスし、以下の手順で初期設定を行います：
- 管理者アカウントの作成
- データベースの接続設定
- データの収集方法の選択
4. データベース接続
Metabaseは多くのデータベースに対応しています。接続設定の例（MySQLの場合）：
ホスト名: localhost
ポート: 3306
データベース名: mydb
ユーザー名: root
パスワード: password
5. クエリの作成
Metabaseでは、GUIを使用したクエリビルダーとSQLエディタの2つの方法でクエリを作成できます。
クエリビルダーの例：
- 「新しい質問」をクリック
- データソースを選択
- フィールドをドラッグ＆ドロップ
- フィルターや集計を設定
SQLエディタの例：
SELECT
date_trunc('month', created_at) AS month,
COUNT(*) AS total_orders
FROM orders
GROUP BY 1
ORDER BY 1
6. グラフの作成
クエリ結果を基に、様々なグラフを作成できます。
- 「可視化」タブを選択
- グラフタイプを選択（棒グラフ、折れ線グラフなど）
- X軸とY軸を設定
- 色分けやソートを調整
7. ダッシュボードの作成
複数のグラフやクエリ結果をまとめて表示するダッシュボードを作成できます。
- 「新しいダッシュボード」をクリック
- タイトルを入力
- 「カードを追加」で既存のグラフを追加
- ドラッグ＆ドロップでレイアウトを調整
8. ユーザー管理
Metabaseでは、ユーザーごとに権限を設定できます。
- 管理画面から「ユーザー」を選択
- 「ユーザーを追加」をクリック
- メールアドレスと名前を入力
- グループを選択（管理者、一般ユーザーなど）
9. データモデルの設定
データの関連性や型を定義し、より使いやすくできます。
- 管理画面から「データモデル」を選択
- テーブルを選択
- フィールドの型や関連を設定
- 表示名や説明を追加
10. スケジュール設定
定期的にクエリを実行し、結果をメールで送信できます。
- クエリの詳細画面で「スケジュール」をクリック
- 実行頻度を設定（毎日、毎週など）
- 送信先メールアドレスを入力
11. APIの利用
MetabaseのAPIを使用して、外部からデータにアクセスできます。
import requests
url = "http://localhost:3000/api/card/1/query"
headers = {"X-Metabase-Session": "your-session-token"}
response = requests.post(url, headers=headers)
data = response.json()
12. カスタムフィールドの作成
既存のフィールドを組み合わせて、新しいフィールドを作成できます。
- クエリビルダーで「カスタムカラム」をクリック
- 数式を入力（例：
[価格] * [数量]） - 名前を付けて保存
13. パラメータの利用
ユーザーが入力した値に基づいてクエリを動的に変更できます。
- SQLエディタで変数を定義（例：
{{date}}） - 「変数の追加」をクリック
- 変数の型と名前を設定
14. エンベッド機能
Metabaseのグラフやダッシュボードを外部のウェブサイトに埋め込めます。
- グラフの詳細画面で「共有」をクリック
- 「公開リンク」を有効化
- 生成されたiframeコードをコピー
15. トラブルシューティング
よくある問題と解決方法：
- データベース接続エラー：ファイアウォールの設定を確認
- パフォーマンス問題：インデックスの追加やクエリの最適化を検討
- メモリ不足：Javaのヒープサイズを増やす（
-Xmx4gオプションを追加）
16. Metabaseの実践的活用例：eコマース企業の売上分析
ここでは、架空のeコマース企業「TechGadgets」を例に、Metabaseを使用した売上分析の実践的なシナリオを紹介します。
背景
TechGadgetsは、最新のテクノロジーガジェットを販売するオンラインショップです。経営陣は、製品カテゴリ別の売上傾向を把握し、マーケティング戦略を最適化したいと考えています。
データ構造
TechGadgetsのデータベースには以下のテーブルがあります：
-
orders: 注文情報 -
products: 製品情報 -
categories: 製品カテゴリ情報
サンプルデータ
以下に、各テーブルのサンプルデータを示します。
orders テーブル
| order_id | customer_id | product_id | order_date | quantity | total_amount |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 101 | 1 | 2024-08-01 | 2 | 599.98 |
| 2 | 102 | 3 | 2024-08-02 | 1 | 129.99 |
| 3 | 103 | 2 | 2024-08-03 | 3 | 747.00 |
products テーブル
| id | product_name | category_id | price |
|---|---|---|---|
| 1 | スマートウォッチX | 1 | 299.99 |
| 2 | ワイヤレスイヤホンY | 2 | 249.00 |
| 3 | ポータブル充電器Z | 3 | 129.99 |
categories テーブル
| id | category_name |
|---|---|
| 1 | ウェアラブル |
| 2 | オーディオ |
| 3 | アクセサリー |
分析目標
- 月別・カテゴリ別の売上推移を可視化する
- 最も売れている製品トップ10を特定する
- 顧客の購買パターンを分析する
Metabaseでの実装
1. 月別・カテゴリ別の売上推移
SQLクエリ:
SELECT
DATE_TRUNC('month', o.order_date) AS month,
c.category_name,
SUM(o.total_amount) AS total_sales
FROM orders o
JOIN products p ON o.product_id = p.id
JOIN categories c ON p.category_id = c.id
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1, 2
このクエリをMetabaseで実行し、結果を折れ線グラフで表示します。
2. 売上トップ10製品
SQLクエリ:
SELECT
p.product_name,
SUM(o.quantity) AS total_quantity,
SUM(o.total_amount) AS total_sales
FROM orders o
JOIN products p ON o.product_id = p.id
GROUP BY 1
ORDER BY 3 DESC
LIMIT 10
このクエリの結果を棒グラフで表示します。
3. 顧客購買パターン分析
SQLクエリ:
SELECT
customer_id,
COUNT(DISTINCT order_id) AS order_count,
SUM(total_amount) AS total_spent,
AVG(total_amount) AS avg_order_value
FROM orders
GROUP BY 1
ORDER BY 3 DESC
この結果をスキャッタープロットで表示します。
ダッシュボードの作成
上記の3つの分析結果をMetabaseのダッシュボード機能を使って1つのページにまとめます。
インサイトの活用
このダッシュボードから得られるインサイトの例：
- スマートウォッチカテゴリの売上が急増しており、在庫の増加が必要かもしれません。
- ワイヤレスイヤホンが最も売れている製品であり、関連製品のクロスセルの機会があります。
- 高頻度で大量購入する顧客セグメントが存在し、ロイヤルティプログラムの対象として適しています。
自動更新とアラート設定
- ダッシュボードを毎日午前9時に自動更新するようスケジュールを設定します。
- 特定のカテゴリの売上が前月比20%以上減少した場合にアラートを設定し、マーケティングチームに通知が行くようにします。
以上、Metabaseの主要な機能と使い方、そして実践的な活用例を16章に分けて解説しました。サンプルデータを参考に、実際にMetabaseを使ってデータ分析を行ってみてください。データドリブンな意思決定を通じて、ビジネスの成長を加速させることができるでしょう。