データの基本コンセプトを理解する

データの基本コンセプトを理解する
• データソース
• 一般的なデータセットの種類
• フィールドとは何ですか？
• データ構造について学ぶ
• 行レベルのレコードとは何でしょうか？
• 粒度と集約
• データはTableau上でどう表されているか

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データソースについて学ぶ
© 2019 Tableau Software Inc. 3

一般的なデータセットの種類
データセットとは何でしょうか？
Tableauという文脈でのデータセット（データソースまたはデータベースともいう）には、ビジュアリゼー
ションの構築に使用されるデータが含まれています。
Tableauに表示されるすべての棒グラフ、散布図、折れ線グラフには、データを提供するデータベース
またはスプレッドシートが接続されています。
© 2019 Tableau Software Inc.
Tableauから接続可能な代表的なデータ
スプレッドシート
Microsoft ExcelやGoogleシートなどのスプレッドシートは、データをフラットな構造に整理します。つまり、レコードは単一行のデータとして保存されます。
リレーショナルデータベース(RDB)
リレーショナルデータベースは、各行に一意の識別子が割り当てられた複数のテーブルにデータを格納します。ユーザーは、構造化照会言語（SQL）を
使用して、異なるテーブルからデータをまとめてプルします。
クラウドデータ
組織は、オンプレミスサーバーをサポートする必要がないように、データをクラウドに保存することを好む場合があります。これには、Amazon Web
ServicesやMicrosoft Azureなどの場所に保存されているデータが含まれます。
その他のデータ
Tableauは、.kmlや.shpなどのマッピング用の空間ファイル、およびRで作成された統計ファイルにも接続できます。
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Tableau Desktopからデータセットに接続すると何が起きる？
ユーザーがTableauでデータに接続する際、それぞれのデータフィールドは自動的に役割
と型を割り当てられます。
役割データ型
フィールドはディメンションまたはメジャーという役割が割り
当てられます。
ディメンションとメジャーについてはこの先で更に学びます。
フィールドのデータ型は、フィールドが、たとえば文字列、整数、
または日付であるかどうかを定義します。
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TD
データ型の割り当てが不適切だった場合、ユーザー自らデータ型を変
更できます。変更はすべて、Tableauデータソース（.tds）ファイルに
メタデータとして保存されます。
（メタデータとは、本体であるデータに関する付帯情報が記載された
データのことです。）

フィールドとはなんですか？
フィールド（別名で列ともいう）は、データセットの1レコードに含まれる情報です。
たとえば、通勤者が異なる交通手段を利用した日数についてデータを収集する場合、データセットには次の表が含まれます。
通勤者名交通手段週毎の日数
ニール徒歩 2
ニールバス 3
リン自転車 1
リンカーシェア 3
リンバス 1
メイガン自動車 2
メイガン自転車 3
通勤者名、交通手段、週毎の日数はすべてフィールド
定量的なフィールド
（メジャー）
数値が含まれる
定性的なフィールド
（ディメンション）
名称、種類名、いつ、誰、何など
が含まれる
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フィールドのまとめと具体例
定性的なフィールド（ディメンション）定量的なフィールド（メジャー）
説
明
• データを記述、または種類分けするもの
• 何、いつ、誰などの情報を含む
• 定量的なデータの切り口として使える
• 数値データ
• 定性的なデータを計測する
• 四則演算ができる
具
体
例
• 名称（人名、地名、種類名、品名）
• ID
• Eメールアドレス
• 性別
• 配送手段
• 日時
• 売上
• 温度
• 人数
• 体重
• 利益
• 所要時間
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Tableau Desktop上のディメンションとメジャー
Tableau Desktopのデータペイン上に表示されているディメンションとメジャー
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データ構造について学ぶ

行レベルのレコードとは何でしょうか？
「一行のデータには何が含まれているか？」はシンプルですが重要な質問です。
前のレッスンで確認した通勤データを覚えていますか？
通勤者名交通手段週毎の日数
ニール徒歩 2
ニールバス 3
リン自転車 1
リンカーシェア 3
リンバス 1
メイガン自動車 2
メイガン自転車 3
このデータには家を出てから会社につくまでの旅程の詳細は含ま
れていません。
たとえば、ほとんどの人は、仕事に行く場合、行きと帰りで往復を
しますが、行きと帰りで異なる交通手段を選択することもあれば、
1回の通勤の中でも複数の交通手段を使用する場合もあります。
最初のデータセットは、これらの詳細を含んでいません。
以下の質問の答えを知りたい場合はどうしたら良いでしょうか？
• 複数の交通手段を使用した通勤者が1日で何人いたか
• 出勤と帰宅の交通パターンではどのような違いがあるか
• それぞれの通勤にどれくらい時間がかかったか
• 各通勤経路の長さは？
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前ページの質問に答えたい場合は、次のような、より詳細なデータを収集する必要があります。
通勤者名出退勤出発時間到着時間日付交通手段距離/km
メイガン出勤 7:45 am 8:50 am 2019/7/17 自転車 9
メイガン退勤 5:15 pm 5:45 pm 2019/7/17 バス 6
メイガン退勤 5:45 pm 6:15 pm 2019/7/17 自転車 3
このデータセットでは、1行に含まれるデータは最初のデータセットよりも詳細です。言い換えると粒度
が細かくなります。
データの粒度を知ることは何故大切なのでしょうか？
データの粒度とは、データの詳細レベルを指します。データの粒度が荒くなるにつれて集約された
データと呼びます。集約とは、データがどうまとめられているかを指します。
一行に含まれているデータがどれだけ集約されているかは、データにどのような質問ができるか
や、データからどのような洞察が得られるかに大きく影響します。
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ビジュアライゼーションにしかアクセスできない場合、データ1行に含まれる詳細レベルをどのように判断できますか？
ビューの作成者が設定を有効にしている場合は、ビジュアライゼーションでマークを選択し、
元になるデータを表示し、ビジュアライゼーションの背後にあるデータの行レベルのレコードを
表示できます。これは、データセットに含まれる詳細の深さを判断する方法です。
基になるデータを表示する方法の完全な手順と、チャートを表示するための他のヒントにつ
いては、以下を参照してください。
ヘルプはこちら
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粒度と集約
ディメンションとメジャーをビューの内外に移動すると、ビューの詳細レベルが変わります。
• デフォルトでは、ビューに配置されたメジャーはSUMによって集計されます。つまり、そのフィールドのすべて
の行のデータが合計されます。
• メジャーは合計以外にも、平均、中央値、カウント、または個別カウントとして集計することもできます。
• ディメンションは、集計された合計をカテゴリごとの小計に分割します。
以下のTableauの「集計、粒度、および比率の計算」ビデオでは、集計とデータの粒度について詳しく説
明しています。利益率を調べる例を使用し、Tableauチャートの動作を理解するのに役立ちます。
無料トレーニングビデオはこちら
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TD

データはTableau上でどう表されているか
最初のレッスン「一般的なデータセットの種類」では、データの役割とデータ型について学習しました。この
レッスンでは、Tableauユーザーインターフェイスでそれらがどのように表示されるかを説明します。
Tableauのデータペインの各フィールドには、フィールドのデータ型を示すアイコンが左側にあります。
Tableauのデータに接続すると、フィールドには役割とデータ型の両方が自動的に割り当てられます。デー
タグリッドまたはデータペインでデータ型を手動で変更できます。
TD

データペインの見方
アイコンがデータ型を表しています
階層
[カテゴリ]、[サブカテゴリ]、および[製品名]フィールドは
階層関係が設定されています。これは、チャート上でドリ
ルダウンを可能とします。
日付
[オーダー日］のアイコンは日付データであることを表して
います。日付は不連続または連続です。この画像の日付
は青であり、不連続であることを示しています。
日付フィールドを使用するチャートを作成している場合、
Tableauが日付を処理する方法を理解することが重要
です。
文字列
[顧客区分]は、カテゴリー、言い換えると定性的なフィー
ルドです。
青いアイコンは、フィールドが不連続であることを示します。
つまり、個別の部分を含むデータです。
ほとんどのディメンションは不連続のフィールドです。
ディメンション
メジャー
不正なフィールド
この赤い感嘆符は、フィールドに問題があることを示してい
ます。計算式の場合は計算式が不完全であることを表し
ます。
計算フィールド
[利益率]は計算フィールドです。
緑色のアイコンは、連続したフィールドであることを示して
います。
ほとんどのメジャーは連続フィールドです。
Tableauの生成したフィールド
オレンジ色の枠で強調表示されたフィールドは、すべて
Tableauで生成されたフィールドです。
作成しているグラフの種類によっては、ビューに自動的に
追加される場合があります。チャートの構築に習熟するに
つれて、Tableauの支援なしでこれらのフィールドを使用
する方法を学べるでしょう
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データ型の例
文字列型
不連続の日付＆時間型
不連続の日付型
地理的データ（都道府県、郵便番号など）
連続の数値型
イコールマークは計算フィールドであることを表している
次のビデオには、Tableauがさまざまなデータフィールドで実行する処理の詳細が説明されており、次
の情報が含まれています。
• ディメンションとメジャー、不連続フィールドと連続フィールドの詳細
• デフォルトのタイプを変更するとどうなるか
• 軸とラベルの違い
• ビューでのさまざまなデータフィールドの動作
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