Tableau Desktop 2019.2 には様々な新機能が追加されました。*1その中で気になったのがパラメーター アクション。2018.3 で追加されたセット アクションに続く強力な機能です。強力な機能ですが、何にどうやって使えばいいの? ってことで思いつくままやってみました。 この記事で説明するサンプルはこちら。 Tableau のアナリティクス機能はとても便利で、簡単に平均や中央値を教えてくれます。 アナリティクスのスコープ (計算対象) 全体の値だけでなく、選択した箇所の値も再計算して教えてくれる優れもの。これを Tableau では簡易分析なんて呼んでたりします。 ただ問題は、全体の値と選択した箇所が (ざっくりではなく) 具体的にどの程度差があるかを知るには計算を都度しないといけないという点でした。選択と同時に値まで確認できたらいいですよね。それをかなえるのがパラメーター
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Tableau Japanは11月22日、2019年の「BIトレンド Top 10」を発表した。これは、米Tableau Softwareが自社のエキスパートやデータチームと連携して、2019年に注目すべきトレンドを予測したもの。同日開催された会見では、特に日本市場で重要になってくると考えられるトレンドについて、日本法人の佐藤豊社長が語った。 AIとBIが融合したスマートアナリティクス データ分析の分野にもますます多くのAI（人工知能）技術が取り入れられるようになる。今後は、人工知能と機械学習の活用によって、今まで見つけられなかった新たな発見を得ることが期待される。その一方で、「人工知能や機械学習モデルへの依存が高まる中、企業はその信頼
複数回答アンケートデータの可視化 (How to deal with multiple response survey data) Nanaeです。こんにちは。 アンケートデータをTableauで可視化したい方は多くいらっしゃると思います。しかし、複数回答OKのデータを扱うとき、データの持ち方によっては、難しく感じているかもしれません。 そこで今回は、複数回答データとしてよくある2つのデータの持ち方から、各選択肢の回答数をグラフに表す方法をお伝えします。 例として、今回は以下のデータを使います。 あるイベントに来場した人に、「今回のイベントを何で知りましたか？」と質問し、"インターネット広告"、"弊社ウェブサイト"、"Twitter"、"その他"から選んでもらった結果のデータです。ここでは分かりやすくするために6件だけのデータで進めます。 こういった場合、データの持ち方としてよくあるのは、
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お盆真っ盛り＆暑さ最高潮＆夏休みムード漂う今日この頃ですが皆様いかがお過ごしでしょうか。 最近はAmazon Redshiftに関して色々調査実践等を行なっているのですが、Amazon Redshiftで収集したビッグデータを扱う『分析ツール』もまた欠かせないものであると思います。今回、BI(ビジネス・インテリジェンス)ツールとして『Tableau』という企業の製品が良い感じですよ、という情報を得たのでトライアル版を導入し、動作確認やRedshiftとの連携等を試してみました。 目次 Tableau Softwareとは Tableau Softwareの製品一覧 Tableau Desktopを試しに使ってみる Tableau Desktop: オンライン無料入門トレーニング Tableau製品に関する各種ドキュメント Amazon Redshiftとの連携 まとめ Tableau So
分析力、飛躍的up!デジミホ、「R∞」を「Tableau Server」と連携、カスタマイズ分析を提供 デジミホ「R∞」がTableau Japan株式会社の提供するBIツール「Tableau Server」と連携 上位顧客分析、RFM分析、商品ランキング分析など、設計自由度の高い分析機能を提供 「購買パターン分析」「バスケット分析」のテンプレートを登録予定、随時追加していく 利用企業の要望に応じた「カスタマイズ分析」が低コストかつスピーディーに実行可能株式会社デジミホ（以下、デジミホ）は、提供するEC事業者向けパーソナル・マーケティング・プラットフォーム（ASPサービス）「R∞(アール・エイト)」を、Tableau Japan株式会社の提供するBIツール「Tableau Server（タブローサーバー）」と連携させ、設計自由度の高い分析機能を提供開始すると5月13日に発表した。 「R∞」
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分析の価値は、質問への答えを導き出すのにかかる時間に反比例すると、Tableau では考えています。 考える問いが多ければ多いほど、良好な答えを得られる傾向があります。 Tableau 9.0 では、分析機能を強化するいくつかの機能を導入しました。 考えるのと同じ速さで分析するという私たちのビジョンを実現するためには、計算を見つけしやすくして作成を容易にし、より強力にすることが必要でした。 そのために、UI (ユーザーインターフェイス) を強化し、計算言語に新しい要素を導入しています。 そこで、この記事では以下の特徴について紹介することにします。 アドホック分析 – 単純な計算を、迅速に入力できるようになりました。 シェルフ上の入力フィールドに計算式を直接入力できます。 ドラッグ & ドロップ分析 – 使いたい分析機能を探すのが簡単になりました。 新しく追加されたアナリティクスペインには、
Tableau 計算言語について詳しく学びます。 言語の変化は、意外なほどわずかですが、データ分析には大きな影響を及ぼします。 Tableau 9.0 で導入される詳細レベル表現 (LOD 表現) は、さらに再利用しやすく充実したビジュアライゼーションを可能にします。 Tableau はお客様の、今のニーズだけではなく将来的なニーズも考えています。新しいリリースごとに、データを掘り下げ有益な情報を得るための設計を続けているのはそのためです。 Tableau 9.0 ブログで Ian A. Coe が執筆した前回の記事「流れるような分析」では、計算がいかに高速かつ簡単になり、作るのも使うのも楽しくなるかをご覧いただきました。 今回は、Tableau 計算言語についての詳しくご紹介します。 それが詳細レベル表現 (LDO 表現) です。 言語の変化は、意外なほどわずかですが、データ分析に対する
Tableau を使う理由 Toggle sub-navigation Tableau とは データカルチャーの構築 Tableau Economy コミュニティ Salesforce Advantage Tableau のお客様 Tableau について Toggle sub-navigation ミッション 研究 受賞と称賛 Tableau Foundation Tableau における平等 製品 Toggle sub-navigation Tableau Artificial Intelligence Toggle sub-navigation Tableau Pulse Tableau Agent 埋め込み分析 CRM Analytics Enterprise Tableau Public 統合 最新リリース プランと価格 Toggle sub-navigation Pricing
Tableau(のライセンス)を購入してTableauの使い方を学ぼう！となった際、皆様はどのような方法でTableauの学習を行っていますでしょうか？弊社では方法の1つとして、公式サイトの情報とDevelopers.IOのTableauネタを整理し、内容やテーマに応じてブログを読んでもらいつつ、Tableauを実際に動かしてもらいつつで理解を深めて行ってもらう...という手法で進めています。この他にもTableau Japan社の方で定期的に開催されているイベントや、有償＆テキスト付きの講習等もありますのでタイミングと習熟度に応じて活用するる事で学習効果は飛躍的に上がる事と思われます。 そんな『Tableau学習コンテンツ』のうちの1つとしてオススメ出来そうな情報を、先日参加した『Tableau User Group』(こちらのイベントも定期的に国内Tableauユーザー及びTablea
分析の対象がいつもきれいなデータとは限りません。現在、ベータ版の Tableau 9.0 は、特に Excel のスプレッドシートなど、整理されていないデータのクリーンアップを自動的に行います。このバージョンの新機能には、Excel ファイルのデータ構造を自動識別する Tableau スマートデータ読み取り機能 (Data Interpreter)、データのピボットおよび分割ツール、メタデータに変更を簡単に加えられるメタデータグリッドなどが含まれています。8.2 で導入した自動データモデリングとこれらの新機能を併用することで、分析するデータをすばやく準備できるようになりました。 Tableau を使うための最初のステップは、データへの接続です。これをしないと、疑問をすばやく解決したり、分析機能を使いこなしたり、他のユーザーと Web やモバイルで分析結果の詳細を共有したりすることはできませ
2014年のプロ野球全打席データをクロス集計していきます 我々ギックスは、データ分析において「加工されていない生データを手元に持ちましょう」「複雑なモデルを作らなくてもクロス集計で十分なケースが多いです」「仮説を検証するための人間の頭で考える2次属性付けが重要です」というようなギックス流の分析手法をこれまで繰り返し紹介しています。 それらのギックス流の分析を多くの方に身近に実感していただくために、共有可能なデータを使って分析を実践していくさまを紹介できないかと常々考えていたのですが、ついに面白いデータを見つけました。それは『日本プロ野球の全打席データ（2014年）』です。 映画・小説「マネーゲーム」に端を発してセイバーメトリクスという言葉もポピュラーになり、プロ野球データを分析することに注目は集まっていますが、我々はセイバーメトリックスのようになにかの式で算出した指標を出すのではなく、打席
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