日本企業では会計年度の始まりが4月の場合が多いと思います。Tableauの日付表示のデフォルトは1月始まりのため、年度表示する方法をご紹介します。

Tableauでの年度表示方法

①データソースの会計年度を設定する

データペインのデータソース表示領域を「右クリック」します。右クリック後、表示される「日付のプロパティ」を選択します。

日付のプロパティで会計年度月を指定します。

②日付ディメンション毎に会計年度開始月を設定する。

ペインの日付ディメンションを右クリックし、規定のプロパティ＞会計年度の開始＞データソース（①で設定した月）または、表示される月で4月を選択すれば完了です。

年度が1年ずれてしまう場合の対処法

今回、練習用にスーパーストアのサンプルデータを用いています。使わせていただいたデータの日付の範囲は、2017年1月1日〜2020年12月31日となります。

この場合、4月始まりの年度表示を行った場合「2016年度1月1日〜2020年度12月31日」と表示される必要があります。

しかし、Tableauでは次のように、1年度分足された表示がされる場合があります。この場合の対処法をご紹介します。

計算フィールドで1年度分を減算する

計算フィールドを起動させ、指定する日付に対して「DATEADD」関数で1年度分差し引くことで、問題が解決できます。

作成した年度表示用の計算フィールドに対して、本コンテンツの冒頭で紹介した「Tableauでの年度表示方法」を再度行うと完成です。

データセット毎に設定が必要ですが、簡単な設定で表示方法を変更できるので、覚えておくと格段に作業効率が上がります。

Tableauは多機能であるがゆえにその習得には多くの知識と経験が必要になります。どのようなことから取り組めばよいのか迷っている方は、Tableauの資格試験「Desktop Certid Associate」の試験範囲から取り組むのはいかがでしょうか。

Desktop Certied Associate とは

Desktop Certied AssociateはTableau社が実施している認定試験の一つです。試験内容は、Tableau資格のうち中級レベルと位置づけられる内容が用意されており、Tableauを使いこなす上ではまずは知っておきたい知識レベルと言えます。

次からは、2020年1月現在のDesktop Certied Associate 試験ガイドより引用した内容です。また、試験範囲と関連しそうなヘルプや当サイト内のリンクをつけさせていただきました。学習の補助的なものになりますが、役立てば何よりです。

対象者

試験は、Tableau Desktop の機能を幅広く理解しており、5 か月以上の使用経験がある方を対象としています。 この試験に前提条件はありません。学習方法は人によって異なり、Tableau Desktop の日々の用途もさまざまです。推奨する 学習用リソースと製品に関する経験は目安であり、必須条件ではありません。

試験の形式

• 試験時間: 2 時間 (オンライン試験のセットアップにかかる時間は別途考慮してください)
• 合格基準: 正答率 75%
• 問題数: 36 得点: 自動計算。
• 配点は問題の種類によって異なり、実技問題の配点が高くなっています。
• 設問形式: 択一、複数解答、正誤、実技
• 提供言語: 英語、日本語、中国語 (簡体字)、ドイツ語、フランス語、ポルトガル語 (ブラジル)、スペイン語 (インターナショナル)
• プラットフォーム: Tableau Desktop が用意された Windows 仮想マシン

（2020年1月現在　Desktop Certied Associate 試験ガイドより）

基礎知識

名称・用語の理解

ワークスペース−Tableau ワークスペース

• データペイン内の用語
  • [データ] ペイン内のデータ フィールドの操作
  • [データ] ペイン内のデータ ソースの操作
• アナリティクスペイン内の用語−高度な分析のビューへの適用 ([アナリティクス] ペイン)
• シェルフとカードの用語−シェルフとカードの参照
• ビュー内の用語−ビューの各部分

評価するスキル

データ接続（17%）

• Tableau Server に接続する−Tableau Server または Tableau Online を使用したデータへの接続
• 接続オプションを説明する−データへの接続
• 異なるデータソースタイプに接続する−サポートされるコネクタ
• 1 つおよび複数のデータベースから表を結合する−データの結合
• 分析のためにデータを準備する
  • ブレンディング−データのブレンド
  • メタデータグリッド−[データ ソース] ページ
  • ピボット−ピボット データ ([列] から [行])
  • ユニオン−データのユニオン作成
  • データインタープリター −データインタープリターの役割
• 抽出の形式と機能を説明する−データの抽出
• 複数の表で抽出を作成する
• ブレンド、結合、およびクロスデータベース結合に関する パフォーマンス上の考慮事項を説明する
• 自動分割とカスタム分割を使用する−フィールドを複数フィールドに分割

データの構成と簡素化（10%）

• データのフィルター−データ ソースからデータをフィルターする
• データの並べ替え−データの並べ替え
• グループの作成−データのグループ化
• 階層の作成−階層の作成
• セットの作成−セットの作成

フィールドとチャートのタイプ （15%）

• メジャーとディメンションの違いを説明する−ディメンションとメジャー、青と緑
• 不連続フィールドと連続フィールドの違いを説明する−連続と不連続(Continuous and Discrete)
• Tableau 生成フィールドの使用方法を説明する−Tableau で計算フィールドを使って作業するためのヒント
• 以下を作成する方法とその使用場面を理解する−データ ビューで一般的なグラフ タイプを構築する
  • ヒストグラム
  • ヒートマップ−ハイライト表またはヒート マップを作成する、密度マークを使用した構築 (ヒートマップ)
  • ツリーマップ−ツリーマップの作成
  • ブレットグラフ
  • 複合軸グラフ
  • 二重軸グラフ
  • 散布図
  • クロス集計
  • Bar in Bar グラフ
  • 箱ひげ図
• タイトル、キャプション、およびツールヒントを効果的に使用する−タイトル、キャプション、ツールヒントおよび凡例の書式設定
• 軸を編集する−軸の編集
• マークラベルと注釈を使用する−マーク ラベルの表示、非表示、および書式設定、注釈の追加

計算（18%）

• 文字列操作と日付計算−文字列関数、日付関数
• 簡易表計算の作成−簡易表計算
• 詳細レベル (LOD) 表現の使用−Tableau での詳細レベルの式の作成
• さまざまなタイプの LOD 表現の説明
• アドホック計算の使用−アドホック計算
• 集計オプションの操作−Tableau でのデータ集計
• 論理ステートメントの作成−論理関数
• 算術計算の作成−演算子の構文
• 総計と小計の作成−ビジュアライゼーションでの合計の表示
• 結合句における計算の使用

マッピング（13%）

• 次の機能を使用してマップをナビゲーションする
  • パンとズーム−ビューのズームとパン、マークの選択
  • フィルター
  • マップレイヤー
  • 地域区分のカスタマイズ
  • 投げ縄選択と円形選択
  • 地理検索
• Tableau で場所を修正する−不明な場所またはあいまいな場所の編集
• カスタムジオコーデイングをインポートおよび管理する−Tableau が認識しない場所をジオコーディングし、マップ上にプロットする
• 背景イメージマップを使用する−ビューで背景イメージを使用する
• 空間ファイルに接続する−空間ファイルから Tableau マップを作成する
• ヒートマップを作成する

分析（15%）

• • ビジュアル分析で以下を使用する
  • リファレンスライン−リファレンス ライン、リファレンス バンド、リファレンス分布、およびリファレンス ボックス
  • リファレンスバンド
  • 傾向線−ビジュアライゼーションへの傾向線の追加
  • 傾向モデル−傾向線モデル タイプ
  • 予測−予測、Tableau の予測のしくみ、予測の作成、予測モデリング
  • ドラッグ & ドロップ分析
  • 箱ヒゲ図
  • リファレンス分布
  • 統計サマリーカード−サマリー カード
  • インスタント分析
  • データハイライター−ハイライト アクション

ダッシュボード（12%）

• ダッシュボードおよびストーリーを構築する−ダッシュボードの作成、ストーリーの作成
• ダッシュボードアクションを作成する−アクションとダッシュボード
• デバイスでの表示を考慮してダッシュボードをデザインする−異なるデバイス タイプのダッシュボード レイアウトの作成
• デバイスでの表示に関するビジュアルベストプラクティス を使用する−ビジュアルベストプラクティス
• パブリッシュと共有のオプションを説明する

漠然と学習するより、範囲を決めて取り組むことで効率的にスキルを習得する事ができます。頑張りましょう！！

時系列にユーザーアクションを可視化するときなどにガントチャートが役に立ちます。

ガントチャート

ガントチャートは、プロジェクトのプロセス管理などによく用いられますが、Tableauではガントチャートを利用して商品の受注から発注までの期間を可視化するといったことも可能です。

Tableauのサンプルデータ：スーパーストアを用いてガントチャートを利用した、受発注期間のチャート作成方法を動画で紹介します。

動画の中で使われている関数

期間の差を算出する日付関数を利用しています。

DATEDIFF(date_part, date1, date2, [start_of_week])
date_part の単位で表された、date1 と date2 の差異を返します。

Tableau dasktop ヘルプより

• date_part=dayやweek、monthの日付単位を指定
• day1＝起点となる日付
• day2＝終点となる日付
• [start_of_week]=オプション
  • 週の始まりと見なす曜日を指定できdate_partで”week”を指定したときに使えます。週の始まりを意図的に’Monday’や’Tuesday’にしたいときに利用します。

動画では、計算フィールド内で以下用いて、注文があった日から出荷するまでの期間を算出しています。

DATEDIFF('day',[オーダー日],[出荷日])

データの分布を説明するために箱ひげ図が用いられます。統計のグラフとしてはとても大切なグラフです。

箱ひげ図（ボックスプロット）とは

箱ひげ図は、「箱」とそこから伸びる「ひげ」を用いて分布の様子を表現するグラフです。データの分布を見る方法として、ヒストグラムや度数分布を用いることもありますが、そこからは大まかな情報は得られるが正確な値を図表から読み取るのは困難です。

そこで、もう少し詳細に分布の形状を明らかにするために分位数（または分位点）が用いられます。分位数とは、データを大きさの順に並べ、データ全体をいくつかのグループに観測値の個数で等分した際の境界となる値で、データ全体を4等分した場合の四分位数はよく用いられます。

それぞれの境界を「第1四分位数」「第2四分位数（中央値）」「第3四分位数」と呼び、これに「最小値」と「最大値」を加えた、5つの数をまとめて5数要約と呼びます。

極端な観測値（外れ値）があると、データ分析において大きく影響を受けるため、外れ値の影響を避けるために中央値に近い半分の観測値を含む長さを散らばりの尺度として考えることが多いです。

この散らばりの尺度として利用されるのが、四分位範囲（第3四分位数−第1四分位数）：Inter Quartile Range、IQRと呼び、この尺度は外れ値の影響をほとんど受けません。

参考までに、IQR×1.5からはみ出る値を外れ値として取り扱うことが多いようです。

Tableauでの箱ひげ図の作り方

SAMPLE：スーパーストアを用い、ある月における注文数の分布を並列箱ひげ図を用いて表現してみたいと思います。そして、平均値線も引いてみたいと思います。

ここまで読んでいただいてありがとうございます。参考になれば幸いです。

分布を表現するグラフにヒストグラムがあります。以下のページで作り方を紹介していますので、合わせて確認してください。

ヒストグラムの作り方と読み方のポイント｜Tableau

Tableauでのヒストグラム作成方法を動画で紹介しています。加えて、ヒストグラムの読み方も合わせてご紹介します。

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2021.01.09

円グラフは、全体に対する割合を視覚的にするグラフですが、ドーナツ状にすることで、内訳だけでなく合計値も表現することができます。

ドーナツチャートと円グラフ

100％をゴールとする達成率や進捗率を表す際や合計に対するシェアを見る際のチャートとして、円グラフが用いられることはよくあります。円グラフだけでも、活用するシーンはたくさんありますが、ドーナツチャートにすることで、伝える情報量も増え、効果的に伝えることができるようになります。

Tableauでのドーナツチャートのつくり方

ドーナツチャートのつくり方を動画で紹介します。（1分29秒）

pointは、同じグラフを2つ作り重ね合わすことです。是非、ご視聴ください。

サンプルデータ：スーパーストア

「ビジネスにおいて売上の8割は全体の2割の顧客で占められている」というパレートの法則に因んで名付けられたパレート図の作り方を動画で紹介します。

パレート図とは

質的データの度数分布を元に、度数を表す棒グラフと累積相対度数を示す折れ線グラフを合わせて表示したグラフをパレート図といいます。

典型的なパレート図は、左側に度数やコスト、測定単位を表し、右側は全体に対する累積構成比を表示させます。

チャートの利用目的は、要因の中から重要な要素を浮き彫りにすること。当コンテンツのデモでは、Tableauのサンプルデータ：世界指標を用い、世界のCO2排出量の80%を占める国を可視化したいと思います。

【動画】Tableauでのパレート図の作り方

サンプルデータ：世界指標
命題：全世界のCO２排出量８０%を占める国々を表示するパレート図を作る

パレートの法則は、経済において全体の数値の大部分は、全体を構成する一部の要素が生み出ししているとした、イタリアの経済学者ヴィルフレド・パレートが発見した法則。80：20の法則などでよく知られていますね。

現代では経済以外にも、マーケティングでも利用されている法則です。

パレートの法則が用いられる事象

• 売上の8割は2割の顧客または製品で占められている。
• 売上の8割は2割の従業員で占められている
• 仕事の成果の8割は、費やした時間の2割で生み出している

この法則を利用し、アウトサイドセールス、インサイドセールスを実施する顧客の選択であったり、ロングテール商品の洗い出しを行うなど、様々なシーンで活用できます。

折れ線グラフは、時系データをビジュアライズするのによく用いられます。Tableauを使った描画方法の説明は割愛しますが、グラフの使いどころを紹介します。

時系列の折れ線グラフ

短期間の複数のカテゴリを比較する

複数のカテゴリーデータが期間内でどの変化しているかという点に着目して比較するには、折れ線グラフが効果的です。

売上と利益の2項目など少ないカテゴリーで時系列に比較するのには、縦棒グラフが適しています。

長期間の周期性のない項目を比較する

長期に渡る期間データでどう変化しているかというに着目して比較するには、折れ線グラフが効果的です。次のグラフは、GAFAの成長率を比較しています。

例：実績と計画の月次推移、基準点からの伸び率　など

Tableauで基準点を決めた折れ線グラフのつくり方は、以下のコンテンツで紹介しています。

基準日からの変化率を表示するときに役立つWINDOW_MAX関数｜Tableau

年初からの株価成長率を表示したいときや、基準点からの売上高の伸長率を時系列に表示したいときに役立つWINDOW_MAX関数について学んだことを整理します。

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2020.11.03

よく利用する棒グラフですが、利用するシーンでその取り扱い方が変わります。「項目の比較」・「構成要素の比較」・「ある時点での構成」の観点から、効果的に見せる棒グラフの使い方を紹介します。

項目の比較

時系列の比較

少ないカテゴリデータが期間内でどの変化しているかという点に着目して比較するには、重ね合わせた縦棒グラフが効果的です。

少し手を加えて、バー・イン・バー　チャートにすることで、より見やすくなります。

【動画】Tableauでのバー・イン・バー チャートの作り方

なお、3項目以上の複数カテゴリでの比較は、折れ線グラフが適しています。

一手間加えることで、全体を把握しやすくすることができます。

順位の比較

表組みされた棒グラフ

多数のカテゴリで項目の順位を比較するには、表組みされた棒グラフが効果的です。特に、項目数が多い場合は、縦棒グラフより横棒グラフが適しています。

この棒グラフから、関西地方がすべてのカテゴリで、売上NO1だ。ということがわかります。

少数カテゴリの縦棒グラフ

カテゴリも少なく項目数も少ない場合の比較では、縦棒グラフが適しています。

全体の年間売上増加を牽引していたのは、家電と事務用品であることがすぐわかりますね。

面積で比較する可変幅縦棒グラフ

比較したい項目が2つの変数を持っているときに面積を使って順を比較するには、可変幅の縦棒グラフが効果的です。

売上×利益が面積で表されているため、事業に影響の大きいカテゴリがどれかすぐに分かります。また、赤字のカテゴリも一目瞭然ですね。

Tableauで可変幅の縦棒グラフの作り方を動画で紹介していますので参照してください。

可変幅棒グラフの作り方｜Tableau

利益と売上の関係を俯瞰して見たい場合などの有効な棒グラフの作成方法を動画で紹介します。

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2021.01.16

構成要素の比較

時間経過での変化

100%積み上げ縦棒グラフ

構成要素の割合が一定期間でどう変化しているかを比較して見るには、100%積み上げ縦棒グラフが効果的です。

100%積み上げ面グラフ

構成要素の割合が一定期間でどう変化しているかを比較して見るには、100%積み上げ面グラフ効果的です。下記は、Tableauのサンプルデータ「世界指標」のCo2排出量の割合を示したものです。

積み上げ縦棒グラフ

構成要素の数値が一定期間でどのように変化しているかを比較して見るには、積み上げ縦棒グラフが効果的です。

積み上げ面グラフ

構成要素の数値が長期間に渡ってどのように変化しているかを比較して見るには、積み上げ面グラフが効果的です。

以下は、前述同様に、Tableauのサンプルデータ「世界指標」のCo2排出量を面グラフにしたものです。

上記のグラフでは、世界のCo2排出量は増加し続けています。前述の100%積み上げ面グラフだけでは、実数値がわからないために地域によってはCo2排出量が減少しているかのような錯覚をおぼえてしまいます。データは多角的に見ることが大切ですね。

ある時点での構成

ウォーターフォールチャート（滝チャート）

構成要素の数値が累積的にどう影響しているかを比較するには、ウォーターフォールチャート（滝グラフ）が効果的です。

例）利益の構成要素をカテゴリごとで見る
例）売上の伸びに貢献したカテゴリはなにかを知る

利益構成がひと目で分かりますね。

【動画】Tableauでのウォーターフォール チャート（滝グラフ）の作り方

Tabelauで利益と売上の関係を俯瞰して見たいときに役立つ棒グラフの作成方法を動画で紹介します。

可変幅棒グラフとは

使いどころ：売上と利益の関係など、２つの変数を面積と棒グラフで順位を比較するとき

可変幅の棒グラフは、比較したい項目が２つの変数を持っているときに、面積を使って順位を比較することができます。

例）市場規模全体における各カテゴリのシェア

Tabelauでの可変幅棒グラフの作り方

ゴールイメージ

Tanelau のスーパーストア サンプルデータで「サブカテゴリ別の売上順に対する利益」をビジュアライズします。横軸は、サブカテゴリ売上の合計になるため、面積が大きいサブカテゴリほど総売上に対する利益貢献が高いことがわかります。

【動画】可変幅棒グラフの作り方（1分25秒）

代表値として使われる「平均値」「中央値」「最頻値」をTableauで表示する方法と各代表値についてご紹介します。

代表値とは

代表値とは、ある集団の特徴を表す代表的な値で、一般的に「平均値」「中央値」「最頻値」などを示します。

ある集団に属する群の世帯収入のデータがあった場合、高収入の世帯もあれば低収入の世帯もあります。個々のデータには差異が生じており、差異があるデータが集まってできた集団の特徴を一言で表す際に「高収入の集団なのか、低収入の集団なのか」を知る必要性が生じます。そこで、収入の分布や中央値、割合などを求めることになり、このような集団の特徴を示す中央値や割合を代表値と呼びます。

平均値

平均値にはいくつかの種類が存在します。それぞれの平均値について触れてみたいと思います。

算術平均値（相加平均値）

算術平均値とは、「平均年齢」・「平均体重」といったような日常で最もよく使われる平均値です。

平均値では小数点以下がかなり表示されますが、レポートなどに利用する場合は、平均化する前のデータの桁数に一桁加えた値を表示させると良いです。

例えば、体重「68.5kg」、「70.2kg」のように小数点第一位まで測定している場合の算術平均値は、69.35kgと小数点第2位まで表示すると良いでしょう。

幾何平均（相乗平均）

使いどころ：売上の年平均伸長率など

幾何平均値とは、変化率の平均値のことです。企業の年間売上の1年あたりの平均伸び率などを表すときなどに使います。

例えば、1年目の売上が100万円、2年目が250万円、3年目が500万円の会社の売上平均伸長率を求めるとき、2年目の伸長率「2.5」、3年目の伸長率「2」の場合、（2.5+2）÷2ではありません。

次の式で求められます。正解は、2.23ですね。

または

それでは、Tableauで幾何平均を求めてみましょう。幾何平均を求めるためには数式を計算フィールドに入力する必要があります。スーパーストアSAMPLEを用いて実証したいと思います。

Tableauで2017年から2020年の平均伸長率を求める

①　開始年のデータ：2017年の売上のメジャーを作成する

LOOKUP関数で開始年を指定する。

LOOKUP(SUM([売上]),-3)

②　年平均伸長率を求める計算式を作成する

Tableauにはルートの計算式がないので累乗を計算するPOWER関数を用いてみました。

POWER(
     SUM([売上])/[売上（2017年）]  
     ,1/3                        
 )-1                             

③　列シェルフに[売上]を設定し、②で作ったメジャーを表示させる。

中央値（メジアン）

使いどころ：世帯ごとの貯蓄額や社員の給料を求めるとき

データを数値の降順もしくは昇順に並べたときに、ちょうど真ん中に位置する数値。

なお、データ数（n）が偶数の場合は、n/2番目のデータとn/2+1番目のデータの平均値が中央値となります。

Tableauで中央値を含めたデータのサマリを見る方法

①　ワークスペースの空いているところで右クリック

②サマリーにチェックボックスをつけるとカードが表示される。

画像に記載されている項目のほか、標準偏差や四分位数などデータのばらつきを知る指標も表示できるため、分析に着手する前にデータを俯瞰して見るためにも、サマリーのチェックを行うことが望ましいです。

平均値と中央値の使い分けの注意点

データをよく観察すると、平均値と中央値が異なる場合があります。このような時には、外れ値が見つかることがあります。平均値を使うときは、外れ値を除外して用いるとよいです。

上記の例のように、外れ値を除外すると、平均値と中央値が近似することが分かります。

ざっくりと使い分けすると次のようになります。

• 平均値と中央値が異なる場合→中央値を適応（平均値を用いたい場合は、外れ値を除外する）
• 平均値と中央値がほぼ等しい場合→平均値を適応

百分位（パーセンタイル）

使いどころ：自社の売り上げが業界のどの位置にあるかをざっくり知りたいとき

百分位（パーセンタイル）は、データを大きさの順に並べて100個に区切り、小さいほうからどの位置にあるかを見るもの。例えば、50パーセンタイルは、「小さいところから50/100のところにあるデータ」という位置を示す用語です。

• 第1四分位数：25パーセンタイル
• 中央値：50パーセンタイル
• 第3四分位数：75パーセンタイル

データの小さいほうから40%や80%などの位置を示す値を総称してパーセンタイルと呼び、25/100区切りで呼び名がついています。

なお、パーセンタイル（百分位）はパーセント（百分率）とは異なります。

最頻値（モード）

使いどころ：ある部門の最も多い有給休暇取得日数を求めるときなど

データの中で最もよく現れる数値あるいは階級の階級値のことを最頻値と呼びます。

最頻値の特徴は「外れ値の影響を受けない」ということですが、「データが少ない場合には役に立たない」という問題点があります。

Tableauでの求め方

ヒストグラムを作成し、最頻値を求めるのが良いです。ヒストグラムの作り方は次にまとめています。

ヒストグラムの作り方と読み方のポイント｜Tableau

Tableauでのヒストグラム作成方法を動画で紹介しています。加えて、ヒストグラムの読み方も合わせてご紹介します。

domcomnote.com

2021.01.09

まとめ

集団におけるデータの位置を知るための代表値特徴一覧を記載しました。代表値間の関係を知り、用途や目的に応じて使い分けしてください。