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！！

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。

画面を切り替えずにグラフの指標を切り替えたいような場合はありませんか？そんなときに役立つテクニックを紹介します。

完成イメージ
売上、利益、数量の3つのメジャーを切り替えて表示させる

パラメーターを利用する

パラメータを用いることでダッシュボード利用者がパラメーターを変更することでビューを調整できるようになります。

パラメーターの作成

データペインからパラメーターの新規作成を行い必要な情報を入力します。

1. 任意の名前をつけます。
2. データ型：文字列
3. 許容値：リスト
4. 値のリストに切り替えたい指標名を入力
5. OKボタンを押す。

パラメータのリスト名と対応するメジャーを対応させる

パラメーターの値に意味を持たせるために計算フィールドにCASE文を用いて計算式を入力します。

CASE関数

case [指標切り替え]
WHEN "売上" THEN SUM([売上])
WHEN "利益" THEN SUM([利益])
WHEN "数量" THEN SUM([数量])
END

パラメーターコントロールを表示する

データペインの作成したパラメータを右クリックし、パラメータコントロールの表示を選択

ビューのタイトルに現在表示させているメジャーを表示させる

パラメーターから指標を切り替えていると、今どの指標が表示されているのかわかりにくいことがあります。そのため、ビューのタイトルに現在表示しているパラメーターで選択した指標を表示するのようにします。

1. タイトルをダブルクリックする。
2. タイトルの編集　右上の挿入をクリックして、パラメーター名を選択する。

Vizの作成

計算フィールドで作成した指標を利用し、Vizを作成します。

思考を途切れさせず指標を切り替えて分析したいときなどに役立つテクニックです。ぜひ活用ください。

WINDOW_MAX関数とは、Tableauヘルプでは以下のように定義されています。

ウィンドウ内の式の最大値を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。

Tableauヘルプ｜表計算関数

この関数を用いてGAFA（Google,APPLE,FACEBOOK,AMAZON)の株価が任意の基準日から何％変化したのかを可視化するワークシートを作りたいと思います。

ゴールイメージ

GAFAのうち2020年年初来AMAZONの成長率が一番高いことが見て取れます。一方、基準日を2019年初にした場合はどうなるでしょうか。

ご覧の通り、APPLEの成長率が著しいことがわかります。基準時点によって評価が変わるよい例ですね。

ご覧頂いたような、基準日の変更によって成長率が可変するワークシートを作成します。

準備

Google FinanceよりGAFAの株価情報を入手する。

具体的な入手方法は以下の記事にまとめました。

株価を自動で更新するGoogle Finance関数が便利｜Googleスプレッドシート

米国の株価推移や株価指数のデータを入手し自分で分析したいときに役立つ方法株価の分析やマーケットの株価指数の動向を自分で分析したいと思ったとき、元データをどうやって入手しようかと考えたことはありませんか？ここでは、米国の情報に限られ...

domcomnote.com

2020.12.16

データをインポートする

今回は、Googleスプレッドシートからインポートします。

インポートデータは、日単位の株価終値のデータを保有します。インポート後、日付に当たるディメンション名を[年月日]としてください。

基準日を指定するパラメーターを設定する

データペイン＞新しいパラメーターの作成から以下を設定します。
名前：基準日
データ型：日付　
許容値：範囲

WINDOW_MAX関数を用いた計算

計算フィールドに以下の式を入力します。

計算フィールド名：基準終値

WINDOW_MAX
(IF MAX([年月日])=[基準日] THEN SUM([株価])
ELSE NULL
END
)

管理者

これは、パラメーター：[基準日]で指定する日付におけるメジャー：[株価]の合計値を返すという計算式になります。

成長率を表すメジャーを作成

計算フィールドに以下の式を入力します。

計算フィールド名：％成長率

1+((SUM([株価])-[基準終値])/[基準終値])

管理者)

これは、各日付に応じた[株価]に対して[基準終値](基準時点の株価終値]の変化率を算出しています。1を足すのは％で表示したいため。

基準日のリファレンスラインを設定する

基準日を示すリファレンスラインを引くようにします。これで、表示中の基準日がいつなのかが分かりやすくなります。

データペイン＞アナリティクス＞リファレンスライン＞日（年月日）
値：基準日（パラメーター）

パラメーターを表示させる

基準日を変更できるようにパラメーターを表示させます。

データペイン＞パラメーター＞[基準日]を右クリック

管理者

以上完成です。いろいろ応用できる関数ですので、活用してください。
ここまで読み進んでいただき、ありがとうございました。

投資やGoogle Finance API利用は自己責任でお願いします。また、当サイトから知り得た情報によって生じたいかなる損失や損害につきましても、一切責任を負いかねます。

Tableauでは、結合やユニオンを使わずに複数のデータソースに接続し、同じワークスペース上でリレーションを組むことが可能です。

データソースは、プライマリデータとセカンダリデータに区別され、データの入れ替え型を理解することが大切です。

操作方法

1. 通常どおりにプライマリ データ ソースに接続します。
2. ワークシートを作成します。このワークシートでは最初のデータ ソースのデータが使用されます。
3. 新しいワークシートを作成します。
4. 一番上のメニュー バーで [データ] > [新しいデータ ソース] を選択します (これは Ctrl+D を使用して行うこともできます)。
5. 新しいデータ ソースに接続します (必要に応じて、表を (空の) データ リレーションシップ ウィンドウにドラッグします)。希望する場合は、最後に作成したワークシートに戻り、新しいデータ ソースが使用可能になったことを確認できます。
6. 手順 3 ～ 5 を繰り返し、データ ソースとワークシートを必要に応じて追加します。

データ接続の原則

原則１：ライブ接続（デフォルト設定）では、ファイルを取り込まない

原則２：Tableau上の編集では、元ファイルに影響を与えない

原則３：メタデータは、メタデータ管理（Manege Metadeta）ボタンから編集が可能

原則４：ライブ接続でデータソースを更新すると、Tableauファイルを開いた段階で更新されている。列を追加しても問題なく読み込む

原則５：ただし、元データセットの列名を変更したり、削除すると正しく読み込まなくなる。Vizで使われている場合は、ROWなどに赤枠、メジャー等に感嘆符がつく。尚、Vizで使われていない場合は影響はない

原則６：修正する場合は、問題個所を右クリック＞参照の置換＞置き換え

参照関連ページ
データブレンド｜Tableau

データブレンドは、２種類以上の異なるデータソースからデータを組み合わせる方法で、表の結合が1つのデータソースの異なる表で実行されるのに対し、2つのデータソースから行レベルの結合ではなく、各データソースにクエリに送信し、その結果を共通のレベルに集計します。

• データブレンドにも共通フィールド（主キー）が必要であり、メジャーでなくディメンションである必要がある。
• データブレンドでは、1つのデータが”プライマリ”、もう一つが”セカンダリ”になる。ビューに最初に追加したフィールドによってプライマリデータソースが決まる。
  プライマリデデータソースのフィールドをビューで用いると、ペインにオレンジ色表示で区別で出来るようになっている、

プライマリデータソースの表示アイコン

セカンダリデータソースの表示アイコン

• データブレンドは、左結合と同じように機能する。プライマリーデータソースからすべての結果が返される。そしてセカンダリデータソースから一致する結果のみが返される。データソースのすべての値を結果に含めたい場合は、プライマリデータソースにする必要がある。
• データブレンドは、ワークシートレベルで機能する。つまり、同じワークブックの異なるワークシートでプライマリとセカンダリのデータソースを変えることができる。
• 複数のデータソースを利用する場合は、どのフィールドを最初にビューに追加するかよく考える必要がある。

2つのEXCELファイルのデータの結合やCSVファイルとエクセルファイルなどのフォーマットが違うデータをデータソースフィールドで加工し、結合するテクニックです。少しの手順でデータベースを結合できる非常に便利な機能です。

クロスデータベース結合

クロスデータベース結合とは、様々なデータベース内に格納されている各種のデータをつなぎ合わせて分析したいときに用いる機能です。異なるデータソース内のデータを結合し、保存とパブリッシュが可能な統合データソースを作成します。

このコンテンツでは2つのエクセルファイルのデータから単一データテーブルを作成する方法をまとめました。

例えば、以下のように商品マスタと販売データが別々のデータとして記録されている場合、２つのデータをTableau上で簡単に結合し単一のテーブルにする方法です。

完成イメージ

＜手順＞

１．データソース左上部の”追加”をクリックし、2番目以降のデータに接続する。

２．結合のベースとなるデータ（エクセルやCSVならシート）を選択し、取り込むシートを選択する。

３．最初のデータが読み込まれたら、テーブル名をダブルクリック

4．結合したいデータを読み込んで、結合タイプを選択し、結合する結合句（列名）を決定すると2つのデータを単一のデータテーブルに結合することができます。
（結合タイプの種類は後ほどご紹介します。）

結合（Join）の種類

データを結合（join）する際に、結合方法によってデータの持ち方が変わります。それぞれのデータ結合の特徴を理解することが重要です。Tableauでは４種類のデータベース結合が可能ですので、その方法を一覧表で整理しました。

結合（join）の種類

データソースからの結合計算

クロスデータベース結合を行うときに、結合元のデータでは「姓名」の情報をひとつのカラム（列）に、結合させるデータでは「姓」「名」を分けてデータを保持しているような場合でも、Tableauの計算フィールドを用いることで、元データを修正せずに結合句の設定が可能です。

参考例：データテーブルの2つのカラムを結合して新たな結合句を作る

以下のようなデータベースがあった場合、共通する結合句となりうるのは、姓名となります。ですが、このままでは結合できないため、データベースBの「姓」「名」のカラムをくっつけることで、データを結合することが可能になります。

計算式：データベースB側に文字列フィールドの計算式を入力する

[姓]+[名]

参考例：一部の文字列を抽出して結合する。

結合する列に存在する特定の文字列だけを選択し、結合することができます。

例えば、データベースA及びBのオーダーID列に左から３文字が一致するデータが存在するがすべての文字列が一致しないデータがあるとします。そして、結合句としてオーダーID列を用いてJOINさせる場合に結合計算を用いて文字列を部分一致させることでJOINすることが可能です。

例えば、次のような2つのデータが存在し、「商品X」という文字列で2つのデータを結合する場合、結合計算を行うことで解決できます。

計算式：データベースA側にLEFT関数を用いて計算式作成する。

(LEFT([オーダーID]),3))

Tableauは簡単な操作で、分析するデータの整備からビジュアライゼーションまでを一気通貫に行える素晴らしいツールです。

抽出機能を利用するメリット

• ライブ接続ではデータを開くたびにクエリが実行され、時間がかかりすぎる、データ量が大きいなどの課題を解決したいときに利用する
• データのコピーも保持できるため、オフラインでの作業やデータソースを保存しているデータベースに直接接続できない場合でも分析できる
  

抽出機能を利用したときのデメリット

• 自動更新されない：手動で更新（Refresh）かデータ更新のスケジュールを設定する。
• フィルタリングされている可能性があるため、他のユーザーと共有する場合はデータが欠けていることに気づかない場合がある。

抽出機能の使い方

特定のディメンションで絞り込む場合

データペイン＞右クリック＞データの抽出

フィルターの下にある”追加”をクリック＞”フィルターの追加”ダイアログボックスで絞り込みをするディメンションとデータを選択する。

選択したディメンションだけ抽出されサクサク分析できるようになります。

日付を用いて絞り込みする場合

データペイン＞右クリック＞データの抽出、”表示されているディメンションでデータを集計”を選択＞”次の単位で日付をロールアップ”＋日付を選択する。

月が、年にロールアップされ、抽出されたデータは年単位にまとめられます。

利用しているデータが抽出なのかライブなのかを見分ける方法

抽出を行った場合、ワークシート左上のデータソースアイコンがダブルドラムに変化しますので、このアイコンを目印に判断してください。

ライブの場合：データソースアイコンがシングルドラム

抽出の場合：データソースアイコンがダブルドラム