# tableau Tableau Desktop Public and Web Authoring Help (public) - Full Documentation [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 高度な分析のビューへの適用 (\[アナリティクス\] ペイン) \[アナリティクス\] ペインから、リファレンス ライン、箱ヒゲ図、傾向線、予測などのアイテムをビューにドラッグします。\[データ\] ペインと \[アナリティクス\] ペインを切り替えるには、左側のサイド バーの上部にあるタブをクリックします。 ![ビューに Analytics オブジェクトを追加するためのオプションを表示する Analytics ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/environ_analytics_pane.png) Tableau Desktop の \[アナリティクス\] ペイン Tableau Desktop では、アナリティクス オブジェクトをビューに追加するオプションを \[アナリティクス\] ペインまたはメニュー、あるいはビューのコンテキストで使用できます。たとえば、軸を編集するときはリファレンス ラインおよびバンドを使用でき、傾向線と予測値は \[アナリティクス\] メニューから使用できます。 \[アナリティクス\] ペインでは、ドラッグ & ドロップでさまざまなオプションにアクセスできます。 Web では、ほとんどのアナリティクス オブジェクトを \[アナリティクス\] ペインから使用できます。 ## アナリティクス オブジェクトのビューへの追加 \[アナリティクス\] ペインからアイテムを追加するには、アイテムをビューにドラッグします。\[アナリティクス\] ペインからアイテムをドラッグすると、Tableau によって、そのアイテムをドロップできる場所が表示されます。選択の範囲は、アイテムの種類と現在のビューによって異なります。 単純なケースでは、ドロップ ターゲット領域で次の 3 つのオプションが提供されます。 ![シート上にドラッグされた四分位数付き中央値の Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/analytics_drop_options_simple.png) 表、ペイン、およびセルという各用語は、アイテムのスコープを定義する際に使用されます。 ![2009 年と 2010 年の 3 つの地域の売上を比較した 3 つの棒グラフ。表全体、ペインごと、セルごとの平均売上を示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/reflines_scope1.png) 二重軸を含むビューなど、より複雑なビューの場合は、次のようなドロップ ターゲット領域が表示されます。 ![テーブル、ペイン、セルに四分位オプションが表示される中央値を追加します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/analytics_drop_options.png) ドロップ ターゲット領域の上部にあるヘッダーの 3 つの大きなボックスのいずれかに (たとえば、表ボックスに) アイテムをドロップすると、各軸に四分位数付きの個別の中央値が追加されます。 ![折れ線グラフは、時間の経過に伴う利益と売上の相関関係を視覚的に表しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/analytics_drop_table_result_497x310.png) 特定のメジャーを基準にして整列する下の 6 つのボックスのいずれかにアイテムをドロップすると、四分位数付き中央値は、指定されたスコープで対応する軸に対してのみ追加されます。 ## アナリティクス オブジェクトをビューから削除 \[元に戻す\] をクリックしてビューからアナリティクス オブジェクトを削除するか、オブジェクトをビューの外にドラッグして削除できます。 また、アイテムをクリックして、ツールヒントから \[削除\] を選択することもできます。 **注**: いくつかの \[アナリティクス\] ペイン アイテムは (四分位数付き中央値および 95% 信頼区間の平均)、リファレンス ラインとリファレンス分布を追加します。\[元に戻す\] を使用しない場合は、これらのアイテムを個別に削除する必要があります。 ## アナリティクス オブジェクトのビューでの編集 \[アナリティクス\] ペインから追加したアイテムを編集するには、アイテムをクリックし、ツールヒントから \[編集\] を選択します。編集オプションの詳細については、下の「アナリティクス オブジェクトの定義」の特定のアイテムの種類に関するセクションを参照してください。 ## アナリティクス オブジェクトの定義 次のアイテムは、\[アナリティクス\] ペインからドラッグしてビューにドロップできます。アナリティクス オブジェクトをビュー内のフィールドの現在の構成に適用できない場合は、このオブジェクトを使用できません。 ### 定数線 1 つもしくは複数の定数線をビューに追加します。定数線を、特定のメジャー、すべてのメジャー、または日付ディメンションに追加できます。定数線を追加すると、Value プロンプトが表示され、定数の値を指定するように求められます。 ![フィールドに手動で日付が入力された値フィールド。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/analytics_drop_constant.png) Tableau Desktop では、日付値の Value プロンプトがカレンダー コントロールになります。 ![定数の日付値を選択するためのカレンダー付きの値フィールド。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/analytics_drop_constant_date.png) 表示された定数線をクリックし、\[編集\] または \[削除\] を選択できます。Tableau Desktop には、3 つ目のオプションとして \[書式設定\] があります。\[編集\] を選択すると、\[リファレンス ラインの編集\] ダイアログ ボックスが開きます。詳細については、「**リファレンス ライン、リファレンス バンド、リファレンス分布、およびリファレンス ボックス**」記事の「[既存のリファレンス ライン、リファレンス バンド、リファレンス分布の編集](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/reference_lines.htm#Edit_Existing_Reference_Lines_and_Bands)」を参照してください。Tableau Desktop でラインを編集するもう 1 つの方法として、関連する軸を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[リファレンス ラインの編集\] を選択できます。 ### 平均線 1 つもしくは複数の平均線をビューに追加します。平均線を特定のメジャーまたはすべてのメジャーに追加できます。 表示された平均線をクリックし、総計や合計など、別の集計を選択することができます。\[編集\] または \[削除\] を選択することもできます。Tableau Desktop には、3 つ目のオプションとして \[書式設定\] があります。\[編集\] を選択すると、\[リファレンス ラインの編集\] ダイアログ ボックスが開きます。詳細については、「**リファレンス ライン、リファレンス バンド、リファレンス分布、およびリファレンス ボックス**」記事の「[既存のリファレンス ライン、リファレンス バンド、リファレンス分布の編集](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/reference_lines.htm#Edit_Existing_Reference_Lines_and_Bands)」を参照してください。Tableau Desktop でラインを編集するもう 1 つの方法として、関連する軸を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[リファレンス ラインの編集\] を選択できます。 ### 四分位数付き中央値 1 つまたは複数の中央値の線と分布バンドをビューに追加します。四分位数付き中央値を特定のメジャーまたはすべてのメジャーに追加します。 分布バンドは、四分位数として計算されます。中央の 2 つの四分位数が網掛けされます。 表示された中央値の線または分布をクリックし、\[編集\] または \[削除\] を選択できます。Tableau Desktop には、3 つ目のオプションとして \[書式設定\] があります。中央値の線と分布は、別々に編集、書式設定、または削除する必要があります。\[編集\] を選択すると、\[リファレンス ラインの編集\] ダイアログ ボックスが開きます。オプションを表示するには、分布バンドの外縁をクリックする必要があります。バンドの中央をクリックしても何も表示されません。詳細については、「**リファレンス ライン、リファレンス バンド、リファレンス分布、およびリファレンス ボックス**」記事の「[既存のリファレンス ライン、リファレンス バンド、リファレンス分布の編集](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/reference_lines.htm#Edit_Existing_Reference_Lines_and_Bands)」を参照してください。Tableau Desktop で線または分布を編集するもう 1 つの方法として、関連する軸を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[リファレンス ラインの編集\] を選択できます。サブメニューには 2 つの選択肢があります。\[四分位数\] と \[中央値\] です。 四分位数を含む分布の種類については、**「リファレンス ライン、リファレンス バンド、リファレンス分布、およびリファレンス ボックス」**記事の[リファレンス分布の追加](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/reference_lines.htm#Add_Reference_Distributions)を参照してください。 ### ボックス プロット 1 つもしくは複数のボックスプロットをビューに追加します。ボックスプロットを特定のメジャーまたはすべてのメジャーに追加できます。ボックスプロットのスコープは、常に \[セル\] です (\[表\] または \[ペイン\] ではありません)。 ボックス プロットのいずれかの横線をクリックまたはポイントすると、ヒゲ、四分位数、中央値についての統計情報が表示されます。 線をクリックしたときに、\[編集\] または \[削除\] を選択することもできます。Tableau Desktop には、3 つ目のオプションとして \[書式設定\] があります。\[編集\] を選択すると、\[リファレンス ラインの編集\] ダイアログ ボックスが開きます。Tableau Desktop で箱ヒゲ図を編集するもう 1 つの方法として、関連する軸を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[リファレンス ラインの編集\] を選択できます。 **注**: Tableau Desktop では、\[アナリティクス\] ペインに "ボックス プロット" という名前の 2 つのアイテムがあります。\[要約\] セクションの \[ボックス プロット\] オプションでは、指定されたターゲットに対してボックス プロットが自動的に追加されます。\[カスタム\] セクションの \[箱ヒゲ図\] オプションでは、ターゲットを指定するとダイアログが開きます。 ### 合計 合計をビューに追加します。合計を追加すると、ドロップダウン リストには \[小計\]、\[列の総計\]、および \[行の総計\] が表示されます。 詳細については、[ビジュアライゼーションでの合計の表示](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_totals_grandtotal_turnon.htm)を参照してください。 合計を削除するには、関連する列または行ヘッダーをクリックし、\[削除\] を選択します。 Tableau Desktop では、合計を追加した後に合計の列見出しまたは行見出しをクリックし、ツールヒントからその集計を設定することもできます。 ![ドロップダウン メニューが展開され、自動、合計、平均、最小、最大のオプションが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/analytics_pane_configure_totals.png) ### 95% 信頼区間の平均 分布バンドと共に 1 つまたは複数の平均線のセットを追加します。分布バンドは、95% の信頼区間で構成されます。これらのアイテムを特定のメジャーまたはすべてのメジャーに追加できます。 信頼区間の分布バンドは、母集団平均が 95% の確立で入る範囲を網掛けします。 表示された中央値の線または分布をクリックし、\[編集\] または \[削除\] を選択できます。Tableau Desktop には、3 つ目のオプションとして \[書式設定\] があります。\[編集\] を選択すると、\[リファレンス ラインの編集\] ダイアログ ボックスが開きます。平均線と分布は、別々に編集、書式設定または削除する必要があります。オプションを表示するには、分布バンドの外縁をクリックする必要があります。バンドの中央をクリックしても何も表示されません。Tableau Desktop で線または分布を編集するもう 1 つの方法として、関連する軸を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[リファレンス ラインの編集\] を選択できます。サブメニューには 2 つの選択肢があります。\[平均\] と \[95% 信頼区間\] です。 線やバンドは、ビューの外側にドラッグして削除することもできます。 ### 95% 信頼区間の中央値 分布バンドと共に 1 つまたは複数の中央値の線のセットを追加します。分布バンドは、95% の信頼区間で構成されます。これらのアイテムを特定のメジャーまたはすべてのメジャーに追加できます。 信頼区間の分布バンドは、母集団の中央値が 95% の確率で入る範囲を網掛けします。 表示された中央値の線または分布をクリックし、\[編集\]、\[書式設定\]、または \[削除\] を選択できます。Tableau Desktop には、3 つ目のオプションとして \[書式設定\] があります。\[編集\] を選択すると、\[リファレンス ラインの編集\] ダイアログ ボックスが開きます。中央値の線と分布は、別々に編集、書式設定、削除する必要があります。オプションを表示するには、分布バンドの外縁をクリックする必要があります。バンドの中央をクリックしても何も表示されません。Tableau Desktop で線または分布を編集するもう 1 つの方法として、関連する軸を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[リファレンス ラインの編集\] を選択できます。サブメニューには 2 つの選択肢があります。\[中央値\] と \[95% 信頼区間\] です。 線やバンドは、ビューの外側にドラッグして削除することもできます。 ### 傾向線 1 つもしくは複数の傾向線をビューに追加します。傾向線を追加する時に、ドロップダウン メニューには Tableau で使用できる傾向線モデルの種類が表示されます。線形、対数、指数、および多項です。いくつかのビューでは、これらのオプションのサブセットのみを使用できます。 詳細については、「[傾向線モデル タイプ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/trendlines_add.htm#modeltype)」を参照してください。 傾向線をクリックして削除または編集するか、統計的定義を表示します。傾向線は、ビューの外側にドラッグして削除することもできます。 ### 予測 予測をビューに追加します。このオプションは Tableau Desktop でのみ使用可能で、Web 上のビューで編集している場合は使用できません。予測は、ビューに少なくとも 1 つのメジャーがあるときにのみ可能です。 多次元データ ソースに基づくビューでは、予測はサポートされていません。また、ビューには以下を含めることはできません。 - 表計算 - 非集計メジャー - 割合計算 - 総計または小計 - 集計が \[正確な日付\] に設定された日付値 NULL 値を含む時系列には制約もあります。 詳細については、[予測](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/forecasting.htm)を参照してください。 現在の予測の説明を削除、編集、または読み取るには、\[分析\] メニューから \[予測\] を選択します。 ### カスタム リファレンス ライン ビュー内の特定のメジャーまたはすべてのメジャーに対してリファレンス ラインを追加できます。 リファレンス ラインを \[アナリティクス\] ペインからドラッグしてターゲットにドロップすると、Tableau で自動的に編集ダイアログ ボックスが開かれます。使用可能なオプションについては、**「リファレンス ライン、リファレンス バンド、リファレンス分布、およびリファレンス ボックス」**記事の[リファレンス ラインの追加](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/reference_lines.htm#Add_a_Reference_Line)を参照してください。後でこのダイアログ ボックスに戻るには、線をクリックして、\[編集\] を選択します。 ### カスタム リファレンス バンド ビュー内の特定のメジャーまたはすべてのメジャーに対してリファレンス バンドを追加できます。 リファレンス バンドを \[アナリティクス\] ペインからドラッグしてターゲットにドロップすると、編集ダイアログ ボックスが自動的に開きます。使用可能なオプションについては、**「リファレンス ライン、リファレンス バンド、リファレンス分布、およびリファレンス ボックス」**記事の[リファレンス バンドの追加](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/reference_lines.htm#Add_Reference_Bands)を参照してください。後でこのダイアログ ボックスに戻るには、バンドをクリックして \[編集\] を選択します。オプションを表示するには、リファレンス バンドの外縁をクリックする必要があります。バンドの中央をクリックしても何も表示されません。 ### カスタム分布バンド ビュー内の特定のメジャーまたはすべてのメジャーに対してリファレンス分布を追加できます。 リファレンス分布を \[アナリティクス\] ペインからドラッグしてターゲットにドロップすると、編集ダイアログ ボックスが自動的に開きます。使用可能なオプションについては、**「リファレンス ライン、リファレンス バンド、リファレンス分布、およびリファレンス ボックス」**記事の[リファレンス分布の追加](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/reference_lines.htm#Add_Reference_Distributions)を参照してください。後でこのダイアログ ボックスに戻るには、バンドをクリックして \[編集\] を選択します。オプションを表示するには、分布バンドの外縁をクリックする必要があります。バンドの中央をクリックしても何も表示されません。 ### カスタム ボックス プロット Tableau Desktop では (Web上 でビューを編集している場合は除く)、\[アナリティクス\] ペインから箱ヒゲ図をドラッグして、ターゲットにドロップできます。Web でビューを編集している場合は実行できません (ただし、Web 上では、ボックス プロットを \[アナリティクス\] ペインの \[要約\] セクションから追加できることを覚えておいてください)。ボックス プロットを \[カスタム\] セクションからドラッグすると、Tableau で自動的に \[リファレンス ライン、バンド、またはボックスの編集\] ダイアログ ボックスが開きます。使用可能なオプションについては、**「リファレンス ライン、リファレンス バンド、リファレンス分布、およびリファレンス ボックス」**記事の[ボックス プロットの追加](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/reference_lines.htm#Add_a_Box_Plot)を参照してください。ボックスプロットのスコープは、常に \[セル\] です (\[表\] または \[ペイン\] ではありません)。 ボックス プロットのいずれかの横線をクリックすると、ヒゲ、四分位数、中央値についての統計情報が表示されます。 後でこのダイアログ ボックスに戻るには、バンドをクリックして \[編集\] を選択します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # \[データ\] ペイン内のデータ ソースの操作 \[データ\] ペインの一番上には、特定のワークブック内のすべてのデータ ソースがリストされます。使用するデータ ソースをクリックして、選択します。\[データ\] ペインが更新され、そのデータ ソース内の対応するフィールドが表示されます。 ![ワークブック内のすべてのデータ ソースのリストを表示するデータ ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_integration1.png) \[データ\] ペインでのフィールドの検索の詳細については、[フィールドの検索](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_dwfeatures.htm#Find)を参照してください。 \[データ\] ペインのデータ ソース リストの領域は、場所を節約するためにサイズを変更できます。高さを最小限のサイズに変更した場合、データ ソースを下に向かってスクロールできます。 ![抽出アイコン付きのデータ ソースを表示するデータ ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_integration2.png) 各データ ソースには、タイプを示すアイコンが表示されます。たとえば、このアイコンは、データ ソースがリレーショナル、キューブ (多次元)、データ抽出のいずれであるかを示すことがあります。Tableau では、Windows のみでキューブ データ ソースをサポートしています。 ![データ ソースがリレーショナル、キューブ (多次元)、抽出のいずれであるかを示すアイコンが強調表示されたデータ ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_integration3.png) データ ソースを右クリックすると (Mac では Control を押しながらクリック)、\[データ\] メニューにあるコマンドにアクセスできます。たとえば、データ ソースを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して、そのデータ ソースの名前変更やエクスポートを行ったり、閉じたりできます。 ![データ ソースのコンテキスト メニューには、名前の変更、抽出、閉じるなどのオプションを含むドロップダウンが開きます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_integration4.png) \[データ\] ペイン内のフィールドをカスタマイズし操作するさまざまな方法については、[データ ペイン内のフィールドの整理とカスタマイズ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_dwfeatures.htm)、[フィールドの既定の設定の編集](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_fieldproperties.htm)、および[\[データ\] ペイン内のデータ フィールドの操作](datafields_understanddatawindow.htm)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # \[データ\] ペイン内のデータ フィールドの操作 Tableau はワークブックのデータ ソース接続とデータ フィールドを、ワークスペースの左側にある \[データ\] ペインに表示します。 **注**: ビジュアライゼーションの作成開始方法ついては、[はじめに](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/gettingstarted_overview.htm)を参照してください。\[データ\] ペインでフィールドをカスタマイズできるさまざまな方法の詳細については、[データ ペイン内のフィールドの整理とカスタマイズ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_dwfeatures.htm)および[フィールドの既定の設定の編集](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_fieldproperties.htm)を参照してください。 ## \[データ\] ペインのエリア データに接続し、データ ソースを作成すると、接続とフィールドが \[データ\] ペインのワークブックの左側に表示されます。データへの接続の詳細については、[データへの接続と準備](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data.htm)を参照してください。 現在のデータ ソース接続は、\[データ\] ペインの一番上に表示されます。複数の接続を使用できる場合は、接続を 1 つクリックして選択し、データを使用して操作を開始します。 \[データ\] ペイン内のフィールドをビューに追加して、ビジュアライゼーションを構築します。詳細については、[フィールドをビューにドラッグしてビジュアライゼーションの構築を開始する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildmanual_dragging.htm)を参照してください。 フィールドは、テーブル (\[データ ソースの表ごとにグループ化\]) やフォルダー (\[フォルダーごとにグループ化\]) で整理できます。ディメンションは灰色の線の上に表示され、メジャーは各テーブルやフォルダーの灰色の線の下に表示されます。テーブルやフォルダーには、最初はディメンションのみ、またはメジャーのみが含まれていることがあります。 - すべての入力フィールドを同じテーブルから取得している場合、計算フィールドは元のフィールドと共にリストされます。 - セットは、元のフィールドと共にテーブルに一覧表示されます。 - パラメーターはワークブックにグローバルに適用され、\[パラメーター\] 領域に表示されます。 - 特定のテーブルに属していないフィールドは、テーブルの下の一般領域に表示されます。これには、集計計算、複数テーブルのフィールドを使用する計算、メジャー ネーム、メジャー バリューなどがあります。 - バージョン 2024.2 以降: フィールド名は、ビューで使用されているフィールドとの関連性がない場合は、\[データ\] ペインに薄い灰色のテキストで表示されます。これらのフィールドは引き続き Viz での分析に使用できますが、関連のないフィールドは、関連しているフィールドとは異なる方法で分析で評価されます。この動作は、[マルチファクト関係があるデータ ソースを使用している](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm "詳細については、「マルチファクト関係データ モデルについて」を参照してください")場合に発生する可能性があります。 \[データ\] ペインにあるデータ ソース接続の下には、現在選択されているデータ ソースで使用できるフィールドがあります。ワークシート内で、\[データ\] ペインと \[分析\] ペインを切り替えることができます。\[アナリティクス\] ペインの詳細については、[高度な分析のビューへの適用 (\[アナリティクス\] ペイン)](environ_workspace_analytics_pane.htm)を参照してください。 ![ワークブックのデータ ソース接続とデータ フィールドを表示するデータ ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/environ_data_pane_allfields.png) \[データ\] ペインの単一テーブルのデータ ソースから取得したフィールド \[データ\] ペインには、次のフィールドが含まれます。 - **ディメンション フィールド** — 定性的値 (名前、日付、地理的データなど) を含むフィールド。ディメンションは、データの分類、区分、詳細の表示に利用できます。ディメンションはビューの詳細レベルに影響します。ディメンションの例には、日付、顧客名、顧客区分などがあります。 - **メジャー フィールド** — 測定可能な数値、定量的な値を含むフィールド。それらに計算を適用し、集計することができます。メジャーをビューにドラッグすると、Tableau はそのメジャーに (既定で) 集計を適用します。メジャーの例: 売上高、収益、従業員数、温度、頻度など。 ディメンションとメジャーの詳細については、[ディメンションとメジャー、青と緑](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm)を参照してください。 - **計算フィールド** — 参照元データに含まれているフィールドだけでは回答に必要な情報を確認できない場合は、Tableau で計算を使用して新しいフィールドを作成することができます。これらのフィールドは計算フィールドと呼ばれ、データ ソースの一部として保存されます。 計算フィールドの詳細については、[計算を使用したカスタム フィールドの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields.htm)を参照してください。 - **セット** — 定義するデータのサブセット。セットとは、指定した既存のディメンションや基準に基づくカスタム フィールドです。詳細については、[セットの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_sets_create.htm)を参照してください。 MS Analysis Services サーバーまたは Teradata OLAP コネクタの名前付きセットも、Tableau では \[データ\] ペインのこのエリアに表示されます。これらの名前付きセットは、Tableau の他のカスタム セットと同じように操作できます。 - **パラメーター** — 式の中でプレースホルダーとして使用可能な値、または計算フィールドやフィルターの定数値を置き換える値。詳細については、[パラメーターの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/parameters_create.htm)を参照してください。 **注:** 既定では、テキスト値、日付値、またはブール値が含まれているフィールドはディメンションであり、数値が含まれているフィールドはメジャーです。 既定では、データ ソースで定義されたフィールド名が \[データ\] ペインに表示されます。フィールド名およびメンバー名の変更、階層の作成、フィールドのグループおよびフォルダーへの整理を行うことができます。詳細については、[フィールドの既定の設定の編集](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_fieldproperties.htm)、[データ ペイン内のフィールドの整理とカスタマイズ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_dwfeatures.htm)、および[階層の作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/qs_hierarchies.htm)を参照してください。 ## 列がビュー内のメジャー フィールドおよびディメンション フィールドになる データ ソースにはフィールドが含まれています。接続するリレーショナル データ ソースのフィールドは、テーブルまたはビューの列によって決定されます。各フィールドには、顧客名、合計売上高、製品タイプなど、データの一意の属性が含まれています。 これは、Excel ワークシートのフィールドの例です。 ![サンプル データ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sample_data1.png) ワークシートでビジュアライゼーションの構築を開始すると、\[データ\] ペインで、これらの列がフィールドとして表示されます。詳細については、[\[データ\] ペインのエリア](#Areas)を参照してください。 各フィールドにはデータ型 (必要に応じて変更可能) とロール (不連続ディメンション、連続ディメンション、不連続メジャー、または連続メジャー) があります。詳細については、[データ型](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles_datatypes.htm)および[ディメンションとメジャー、青と緑](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm)を参照してください。 各フィールドには、既定の集計など、いくつかの既定の設定も含まれています。詳細については、[フィールドの既定の設定の編集](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_fieldproperties.htm)および[Tableau でのデータ集計](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_aggregation.htm)を参照してください。 ## Tableau で自動作成するフィールド \[データ\] ペインには、元のデータにはない多くのフィールド (\[メジャー ネーム\]、\[メジャー バリュー\]、\[レコード数\]、\[緯度\] および \[経度\]) も含めることができます。 ### メジャー ネームとメジャー バリュー - \[メジャー バリュー\] フィールドには、データのすべてのメジャーが連続する値を使用して 1 つのフィールドに集められています。個々のメジャー フィールドを \[メジャー バリュー\] カードの外にドラッグして、これらのフィールドをビューから削除します。 - \[メジャー ネーム\] フィールドには、データのすべてのメジャーの名前が不連続の値を使用して 1 つのフィールドに集められています。 ### テーブルの数 Tableau 2020.2 以降では、データ ソース内のすべてのテーブルに _NameofTable_ (Count) という形式の \[カウント\] フィールドがあります。テーブル カウント フィールドは、自動的に生成される計算フィールドです。 テーブルの数 = 各テーブルのレコード数の合計 テーブルのレコード数を表示するには、\[カウント\] フィールドをビューにドラッグします。すべてのテーブルの数を表示するには、各テーブルの \[カウント\] フィールドを選択し、\[表示形式\] の \[テキスト テーブル\] をクリックします。 テーブルの \[カウント\] フィールドの上に計算を作成することはできません。このフィールドは、集計専用です。 ### レコード数 (バージョン 2020.2 より前) \[レコード数\] フィールドは、以前のバージョンの Tableau から取得したビジュアライゼーションで使用されている場合に表示されることがあります。 2020.2 より前のバージョンの Tableau では、\[レコード数\] フィールドは自動生成される計算フィールドで、「1」に設定されます。この数値は、データ ソースの各行に関連付けられています。\[レコード数\] フィールドをビューに追加すると、データ ソースのすべての行の合計数 (レコード数) が表示されます。\[レコード数\] フィールドを使用して、さまざまなディメンションの値を簡単に計算することができます。\[レコード数\] を表示して、データの結合が期待通りに行われているかを確認できます。 ### 緯度および経度 (生成) Tableau がフィールドを地理的データとして認識すると、データが自動的にジオコーディングされ、\[緯度 (生成)\] フィールドと \[経度 (生成)\] フィールドが追加されます。これらのフィールドを使用して、ライブ マップにデータを重ねることができます。これらのフィールドの使用方法、および Tableau でマップを作成する際のベスト プラクティスについては、[Tableau のマップおよび地理的データの分析](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps.htm)、[地理的役割の割り当て](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_geographicroles.htm)、および[マップ ビューの作成において Tableau でサポートされる場所データ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_data.htm)を参照してください。 ## \[データ\] ペインで一般的なタスクを実行 **分析のためにデータ ソース接続を選択するには**、\[データ\] ペイン のデータ ソース接続名をクリックします。詳細については、[\[データ\] ペイン内のデータ ソースの操作](multipleconnections_navigateconnections.htm)を参照してください。 ![接続済みデータ ソースを表示するデータ ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/environment_datapane_selectds.png) データ ソースのコンテキスト メニューを表示するには、トップ メニューにある \[データ\] をクリックしてから、リスト内のデータ ソースをクリックします。詳細については、[データ ソースの編集](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/howto_connect.htm)を参照してください。 \[データ\] ペイン内のフィールドを検索するには、拡大鏡アイコンをクリックしてから、テキスト ボックスに入力します。詳細については、[フィールドの検索](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_dwfeatures.htm#Find)を参照してください。 参照元データを表示するには、\[データの表示\] アイコンをクリックします。アイコンは \[データ\] ペインの上部にあります。 ![\[データの表示\] アイコン。](Img/View_Data_Icon.png) 詳細については、[参照元データの表示](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_viewdata.htm) ![ビュー内の参照元データを表示する \[データの表示\] ウィンドウ。](Img/environ_workspace_datawindow2.png) Tableau がフィールドをディメンションまたはメジャーとして誤って分類した場合は、そのフィールドを変換して役割を変更することができます。 **メジャーをディメンションに変換するには**、メジャーを灰色の線より上の **\[データ\]** ペイン内の他のディメンションがある場所にドラッグします。詳細については、[メジャーのディメンションへの変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles_convertdimtomeas.htm)を参照してください。 ## データ フィールドを必要に応じて変更する フィールドをビューにドラッグするときは、特定の既定の設定と文字があります。フィールドのそのインスタンスだけのために、既にビューにあるフィールドをカスタマイズすることができます。あるいは、フィールドがそれらの設定を使用するように、\[データ\] ペインの設定を変更することができます。 そのフィールド データでどのような作業をしたいかによって、ビューのフィールドの定義を管理することができます。 注: ビューにドラッグする前にフィールドの既定の設定を変更するには、右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) します。コンテキスト メニューから、設定と既定のプロパティを編集できます。 \[データ\] ペインでフィールドをカスタマイズできるさまざまな方法の詳細については、[データ ペイン内のフィールドの整理とカスタマイズ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_dwfeatures.htm)および[フィールドの既定の設定の編集](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_fieldproperties.htm)を参照してください。 ## リレーショナル データとキューブ データ リレーショナル データ ソースとキューブ データ ソースの \[データ\] ペインを以下に示します。フィールドがディメンションとメジャーに整理されているという点では、いずれのデータ ソースのペインも実質的に同じに見えます。ただし、キューブ データ ソースにはディメンションの階層が含まれています。たとえば、キューブの \[データ\] ペイン "Employee (従業員)" ディメンションには、\[マネージャー名\] や \[従業員部門\] などの階層メンバーが含まれています。 リレーショナル データ ソースには、階層が含まれていません。ただし、リレーショナル データ ソースに、階層が内在する関連ディメンションがある場合があります。たとえば、データ ソースに Country、State、City のフィールドがあるとします。これらのフィールドを Location という階層にグループ化することができます。これらのリレーショナル階層をドラッグしてドロップすることで、\[データ\] ペインにまとめることができます。詳細については、[階層の作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/qs_hierarchies.htm)を参照してください。 **注:** Tableau では、Windows でのみキューブ (多次元) データ ソースをサポートしています。 ![2 つのデータ ペインが並んでいます。1 つはすべてのディメンションをリストアップし、もう 1 つはグループ化されたディメンションを表示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/schema4.png) リレーショナル データを使用する \[データ\] ペイン (左側の画像) とキューブデータを使用する \[データ\] ペイン (右側の画像) 矢印をクリックして、リレーショナルとキューブの両方の \[データ\] ペインで、さまざまな階層を展開または折りたたむことができます。\[データ\] ペインをすべて非表示にするには、\[データ\] ペインの右上隅にある最小化ボタン ![上向きと下向きの 2 つの矢印で示される \[データを理解\] ウィンドウ アイコン。](Img/datafields_understanddatawindow_relational1.png) をクリックします。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # \[ハイライト\] ツールバー ボタン ハイライト アクションを追加するもう 1 つの方法は、ツール バーのハイライト ボタンの使用です。凡例のハイライトと同様、ツールバーのボタンを使用すると、関連するマークのコレクションをビューの中でハイライトでき、双方向のハイライトと同様に機能します。ハイライトをオンにするには、ツールバー メニューで、ハイライトに使用するフィールドを選択します。ドロップダウン リストには、ビューのアクティブなフィールドが表示されます。次に、関連するデータを表示するためビュー内のマークを選択します。 ![ツールバーからアクセスされた強調表示メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/highlightaction10.png) たとえば、次のビューには、\[ 売上\] と \[収益\] を \[地域\] 別に表示することができます。\[出荷モード\] のハイライトをオンを選択し、マークを選択すると、そのマークの出荷モードを使用して出荷されたその他のマークがすべてハイライトされます。この場合、セカンド クラスで出荷された米国中のすべての製品をすばやく確認できます。 ![第二種郵便で発送されたすべての製品を viz で表示するために使用された蛍光ペン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/highlightaction11.png) また、ツールバー メニューにより、\[すべてのフィールド\] または\[日付と時刻\] をハイライトできます。\[すべてのフィールド\] を選択すると、レコードの一致を確認する際にビュー内のすべてのフィールドが考慮されます。\[日付と時刻\] を選択すると、ビュー内のすべての "日付" および "時刻" フィールドが考慮されます。 Tableau Desktop で \[ハイライト\] ツールバー ボタンを使用すると、\[アクション\] ダイアログ ボックスでアクションが作成されます。アクションを変更して、より詳細なハイライト動作を作成できます。アクションの編集の詳細については、[詳細なハイライト アクションの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_highlight_advanced.htm)を参照してください。 最後に、ツールバー ボタンを使用して、ワークブック全体のハイライトまたはアクティブ シートのみのハイライトを無効にすることもできます。このオプションは凡例のハイライトのみを無効にします。マークを手動でハイライトしたり、ハイライター コントロールを使用する機能はオフになりません。 ツール バーボタンからハイライトをオフにすると、凡例でハイライト アイコンが非表示になり、凡例のコンテキスト メニューで \[選択したアイテムをハイライト\] メニュー オプションが灰色で表示されます。 ![ツールバーから強調表示を無効にするオプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/highlightaction12.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 予測オプションの設定 以下のような予測オプションを設定するには、\[予測オプション\] ダイアログ ボックスを使用します。 - 予測期間 - 予測を生成するソース データの範囲と時間的な集計 - 予測モデル - 予測間隔 予測を有効にすると、\[分析\] > \[予測\] > \[予測オプション\] の順に選択して、\[予測オプション\] ダイアログ ボックスを開くことができます。 ## 予測期間 \[予測期間\] セクションでは、未来のどの時点まで予測するかを決めます。次のいずれかを選択します。 - 自動: Tableau により、データに基づいて予測期間が決定されます。 - \[完全一致\]: 指定した単位の数だけ予測を延長します。 - \[まで\]: 将来の指定した時点まで予測を延長します。 ## ソース データ 以下を指定するために \[ソース データ\] セクションを使用します。 - \[集計基準\]: 時系列の時間的な詳細を指定します。既定値 (自動) を設定すると、推定に最適な詳細レベルが選択されます。これは通常、視覚化の時間的な詳細 (つまり、予測の基準となる日付ディメンション) と一致します。ただし、視覚化の時系列が短すぎて推定できないときには、視覚化より細かいレベルの予測モデルを推定することができ、それが望ましい場合もあります。 **注**: 予測するのに日付ディメンションの代わりに整数ディメンションを使用している場合、\[集計基準\] は常に \[期間\] です。[ビューに日付がない場合の予測](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/forecast_no_date.htm)を参照してください。 - 最後を無視する: 実際のデータの最後で予測モデルの推定に使用しない期間数を指定します。この期間中は、実際のデータではなく予測データが使用されます。この機能を使用して、予測を誤った方向に導く可能性のある信頼できない期間や末尾の一部分を切り捨てます。**\[ソース データ\]** セクションで指定した予想の詳細レベルが視覚化で指定したレベルより細かい場合は、切り捨てた期間が予想期間になります。その結果、最後部分の実際の視覚化期間が予測期間となる可能性があります。この予測期間は、予想レベルの実際の期間と予測期間の集計です。対照的に、NULL 値はゼロで埋められていないため、予測を行うためにフィルターする必要があります。 - 欠落値をゼロで埋める: 予測しようとしているメジャーに欠落値がある場合、それらの欠落値にゼロを入れるように Tableau に指定できます。 ## 予測モデル \[予測モデル\] セクションでは、予測モデルの生成方法を指定します。 ドロップダウンを使用して、Tableau がすべてのモデル (\[自動\])、季節性コンポーネントがないモデル (\[季節性のない自動\])、または指定するモデル (\[カスタム\]) に最適なものを選択するかどうかを指定してください。 \[カスタム\] オプションを選択する場合、新しい 2 つのフィールドが \[予測オプション\] ダイアログ ボックスに表示され、それを使用するとモデルに傾向文字および季節性文字を指定することができます。 ![傾向と季節のオプションを備えた予測モデルのドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/forecast_custom.png) 2 つのフィールドで選択肢は同じです。 - なし: 傾向で \[なし\] を選択する場合、モデルでは傾向のデータが評価されません。季節で \[なし\] を選択する場合、モデルでは季節性のデータが評価されません。 - 加算: 加算モデルでは、さまざまな独立した係数の影響を組み合わせると、分離した各計数の影響の合計になります。ビューでは、加算した傾向、加算した季節性、またはその両方のデータを評価することができます。 - 乗算: 乗算モデルでは、さまざまな独立した係数の影響を組み合わせると、分離した各計数の影響の積になります。ビューでは、乗算した傾向、乗算した季節性、またはその両方のデータを評価することができます。 視覚化に 1 つを超える時系列がある場合、同じカスタム モデルを使用して、カスタム オプションにより強制的にそれらの時系列すべてが予測にされます。通常、この方法でモデルを制限すると、モデルの自動選択で作成されるより、モデルの品質が低くなります。 ### 乗算モデルの制約 - 予測になるメジャーに 0 以下の値が 1 つ以上ある場合、または一部のデータ ポイントが、その他のデータ ポイントと比較して極めてゼロに近い場合にも、乗算モデルを使用することはできません。 - 結果の数値が不安定な可能性があるため、乗算した傾向および加算した季節を使用したモデルを指定することはできません。 ## 予測間隔 予測間隔を 90、95、または 99 パーセントに設定するか、カスタム値を入力します。この値は、次の 2 つの場所で使用されます: - 予測を含む予測帯。 - ビューでメジャーの予測結果タイプとして使用できる予測間隔オプション (予測間隔上限および予測間隔下限)。 ![予測結果の種類を編集するためのオプションを含むドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/forecast_results_type.png) ## 予測サマリー \[予測オプション\] ダイアログ ボックスの下部にあるテキスト ボックスには、現在の予測の説明が表示されます。予測サマリーは、上記のいずれかの予測オプションを変更するたびに更新されます。予測に問題がある場合、このテキスト ボックスには、問題の解決に役立つ可能性のあるエラー メッセージが表示されます。[予測エラーの解決](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/forecast_resolve_errors.htm)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 予測の説明 \[予測の説明\] ダイアログ ボックスは、Tableau が視覚化用に計算した予測モデルについて説明します。 予測が有効になっていると、\[分析\] >\[予測\] >\[予測の説明\] の順に選択して、このダイアログを開きます。 \[予測の説明\] ダイアログ ボックスの情報は読み取り専用ですが、\[クリップボードにコピー\] をクリックして、画面の内容をドキュメントに貼り付けることができます。 \[予測の説明\] ダイアログ ボックスには、\[サマリー\] タブと \[モデル\] タブがあります。 ## \[予測の説明\] – \[サマリー\] タブ \[サマリー\] タブは、Tableau が作成した予測モデルと、データに見られる一般的なパターンを説明します。 ### 予測モデルの作成に使用されるオプション このセクションには、Tableau が予測の作成に使用するオプションの要約が表示されます。これらのオプションは、Tableau によって自動的に選択されたか、\[予測オプション\] ダイアログ ボックスに指定したものです。 - 時系列—時系列を定義するために使用される連続日付フィールド。場合によっては、この値は実際には日付ではない可能性があります。[ビューに日付がない場合の予測](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/forecast_no_date.htm)を参照してください。 - メジャー—値を予想するメジャー。 - 次の予測—予測の長さと日付範囲。 - 次に基づく予測—予測の作成に使用される実際のデータの日付範囲。 - 最後を無視する—無視する実際のデータの最後の期間の数。この期間には予測データが表示されます。この値は、\[予測オプション\] ダイアログ ボックスの \[最後を無視する\] オプションによって決定されます。 - 季節性パターン—データに見られた季節的なサイクルの長さ。季節的なサイクルが予測に見られなかった場合は \[なし\]。 ### 予測サマリー表 予測された各メジャーについて、予測を記述するサマリー表が表示されます。ビューがディメンションにより複数のペインに分かれている場合、各表にディメンションを識別する列が挿入されます。サマリー予測表には、次のフィールドがあります。 - 初期—最初の予測期間の値と予測間隔。 - 初期からの変更—最初と最後の予測推定ポイントの差異。2 つのポイントの間隔は列ヘッダーに表示されます。値がパーセンテージとして表されている場合、このフィールドには、最初の予測期間からの変更率が表示されます。 - 季節変動の影響—これらのフィールドは、季節変動、つまり長い期間にわたって繰り返される変動パターンがあることが特定されたモデルに表示されます。ここには、実績値と予測値を組み合わせた時系列において、最後の完全な季節的サイクルを構成する季節性要素の最大値と最小値が表示されます。季節性要素は、傾向からの逸脱を表すため、ゼロの前後で変化し、季節を通じて合計がゼロになります。 - 貢献度—傾向と季節性が予測にどの程度貢献しているかを表した値。これらの値は常にパーセンテージで表され、合計が 100% になります。 - 品質—予測が実際のデータにどれほど適合しているかを示します。正の値は GOOD、OK、および POOR です。ナイーブ予測は、次の期間の値が現在の期間の値と同等であると想定する予測として定義されます。品質はナイーブ予測に対して相対的に表され、OK は予測の方がナイーブ予測よりエラーが少なく、GOOD は予測のエラーがナイーブ予測のエラーの半分より少なく、POOR は予測の方がエラーが多いことを示します。 ## \[予測の説明\] – \[モデル\] タブ \[モデル\] タブは、予測の基礎となる Holt-Winters 指数平滑法モデルのさらに詳しい統計とスムージング係数値を提供します。予測された各メジャーにつき、メジャーに対して Tableau で作成された予測モデルについて説明する表が表示されます。ビューがディメンションにより複数のペインに分かれている場合、各表にディメンションを識別する列が挿入されます。表は次のセクションで構成されています。 ### モデル \[レベル\]、\[傾向\]、または \[季節\] の各要素が、予測の作成に使用されたモデルの一部であるかを指定します。各要素の値は、次のいずれかです。 - なし—要素がモデルに存在しません。 - 加算—この要素が存在し、他の要素に追加されて全体の予測値になっているものと判断されました。 - 乗算—この要素が存在し、他の要素に乗算されて全体の予測値になっているものと判断されました。 ### 品質メトリクス モデルの品質に関する統計情報を示す一連の指標があります。 #### **RMSE** 平均二乗誤差の平方根: ![平均二乗誤差の平方根は数式を使用して計算されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Equation2.png) #### **MAE** 平均絶対誤差: ![数式。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Equation3.png) #### **MASE** 平均絶対スケール誤差: ![数式。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Equation4.png) MASE は、ナイーブ短期予測の誤差の大きさと比較して誤差の大きさを比率で測定します。ナイーブ予測は、今日の値が明日も同じであると仮定します。そのため、MASE 0.5 は、予測の誤差はナイーブ予測の誤差の半分の可能性があるという意味です。これは、MASE 1.0 より良いということであり、ナイーブ予測に等しいということです。これは、すべての値のために定義される正規化統計であり、誤差に均等に重みをつけるため、異なる予測方法の品質と比較するための優れた指標です。 一般的な MAPE 指標に比べて MASE 測定基準の利点は、MASE 基準はゼロを含む時系列に定義されますが、MAPE はそうではありません。また、MASE はエラーに同等の重みを付けますが、MAPE はポジティブ/極端なエラーをより重視します。 #### **MAPE** 平均絶対パーセント誤差: ![加算記法で表現された数式。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Equation5.png) MAPE は、データの大きさと比較して誤差の大きさを割合として測定します。したがって、MAPE 20 % は、MAPE 60 % より良いということです。誤差は、モデルが推定する反応値と、データ内の各説明値の実際の反応値の間の差です。これは正規化統計であるため、Tableau で計算される異なるモデルの品質を比較するために使用されます。しかし、誤差の種類によっては他の誤差より重みを付けるため、比較によっては信憑性に欠けます。また、値がゼロのデータは定義されません。 #### **AIC** 赤池情報量規準: ![統計値を計算するための式。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Equation6.png) 赤池弘次により開発された AIC は、モデル品質の指標で、複雑なモデルを制限し、過適合するのを防ぎます。この定義では、_k_ は初期状態を含む推定パラメーター数で、_SSE_ は二乗誤差の合計です。 #### 変数 前述の定義では、変数は以下のとおりです。
変数意味
t時系列における期間のインデックス。
n時系列の長さ。
m季節/周期における期間の数。
A(t)期間 t 時点でのタイム シリーズの実際の値。
F(t)期間 ｔ 時点での近似値または予測値。
残差: e(t) = F(t)-A(t) ### スムージング係数 データのレベル、傾向、季節的な要素の変化率に応じて、古いデータ値より新しいデータ値に重みが付いてスムージング係数が最適化され、サンプル内短期予測誤差を最小限に抑えます。アルファはレベル スムージング係数、ベータは傾向スムージング係数、ガンマは季節性スムージング係数です。スムージング係数が 1.00 に近いほど、実行されるスムージングは少なくなり、迅速にコンポーネントを変更し、最近のデータへの依存度を高くすることができます。スムージング係数が 0.00 に近いほど、実行されるスムージングは多くなり、徐々にコンポーネントを変更し、最近のデータへの依存度を低くすることができます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 「データの説明を見る」のしくみ 「データの説明を見る」は、データをより詳細に探索するための増分出発点として使用します。データが生成する説明によって、ビュー内の分析済みマークを構成する値や関連する値など、さまざまな値を表示できるようになりますこれにより、データ ソース内のデータ ポイントの特性、および統計モデリングを使用したデータの関連付け方法 (相関性) について説明できるようになります。これらの説明では、データを調査したり次に探索する内容についての興味深いヒントを見つけたりするための別のツールが提供されます。 **注:** データの説明を見るは、データ内の関係を明らかにし、説明するツールです。関係の原因やデータの解釈方法は教えてくれません。**あなたこそがデータのエキスパートです。**さまざまなビューを使用してさらに深く掘り下げていこうと興味がわく特性を判断する鍵となるのは、ドメインに関するあなたの知識や直感です。 「データの説明を見る」のしくみと、分析を強化するために「データの説明を見る」を使用する方法に関する関連情報については、Tableau Conference のプレゼンテーションを参照してください。 - [アナリストから統計学者へ: 実際の「データの説明を見る」 (1 時間)](https://www.tableau.com/ja-jp/events/tc/2019/analyst-statistician-explain-data-practice) - [「データの説明を見る」の活用 (45 分)](https://www.tableau.com/ja-jp/events/tc/2019/leveraging-explain-data) ## 「データの説明を見る」であるもの (および「データの説明を見る」ではないもの) 「データの説明を見る」とは次のものを指します。 - ドメインの専門知識を活用するツールとワークフロー。 - データの関係を明らかにし、次にどこを見るべきかを推奨するツール。 - データ分析を迅速化しより広範なユーザーがデータ分析にアクセスしやすくするためのツールとワークフロー。 「データの説明を見る」とは次のものを指しません。 - 統計テストツール。 - 仮説を証明または反証するツール。 - データの因果関係について、回答を与えたり、何かを教えるツール。 マークで「データの説明を見る」を実行するときは、次の点に注意してください。 - **集計可能なきめ細かいデータを使用する**。この機能は、集計データの分析を明示的に目的としています。つまり、データはきめ細かい必要がありますが、「データの説明を見る」で選択するマークはより高い詳細レベルで集計され、要約されている必要があります。「データの説明を見る」は、最も細かい詳細レベルの非集計マーク (行レベルのデータ) では実行できません。 - **データの形状、サイズ、およびカーディナリティを考慮する**。「データの説明を見る」は小さなデータ セットで使用できますが、十分な幅と、モデルを作成するための十分なマーク (粒度) が含まれている必要があります。 - **因果関係を想定しない**。相関関係は因果関係ではありません。説明はデータのモデルに基づいていますが、因果関係を説明するものではありません。 相関関係があるとは、いくつかのデータ変数の間 (たとえば A と B の間) に関係があることを意味します。データの関連性を見ただけで、A が原因で B になった、B が原因で A になった、またはもっと複雑な何かが実際に起きていることは断定できません。データのパターンは、それぞれの場合で全く同じであり、アルゴリズムによりそれぞれの場合の違いを示すことはできません。2 つの変数が一緒に変化すると思われるというだけで、必ずしも一方が他方の変化の原因であるとは限りません。3 つ目の要素がその両方の変化の原因の可能性もあれば、それが偶然で全く因果関係がない場合もあります。 とはいえ、どういうことかを特定するのに役立つ、データに含まれていない外的知識がある場合があります。一般的な類の外的知識と言えば、実験でデータを収集した状況があります。コイン投げで B が選択されたことを知っているなら、A の違いの一貫したパターン (単なるランダム ノイズではない) は B が原因でなければいけません。これらの概念の詳細な説明については、Hal Varian の記事[「Causal inference in economics and marketing」](https://www.pnas.org/content/pnas/113/27/7310.full.pdf)を参照してください。 ## 説明の分析および評価方法 「データの説明を見る」は、ダッシュボードやシート上で統計分析を行い、異常値となっているマークや、選択した具体的なマークを検索します。また、現在のビューには表示されていない、データ ソースの関連するデータ ポイントの可能性も考慮されます。 「データの説明を見る」では、最初にビジュアライゼーションに存在するデータのみを使用してマークの値を予測します。次に、データ ソース内のデータ (現在のビューではない) が考慮され、モデルに追加されます。モデルによって、予測されるマーク値の範囲が決まりますが、これは予測値の 1 標準偏差以内です。 ### 予測範囲とは マークの予測値は、Viz の参照元データの予測範囲の中央値です。予測範囲は、分析されたマークに対して統計モデルが予測する 15 パーセンタイルから 85 パーセンタイルまでの値の範囲です。Tableau は、選択したマークに対して統計分析を実行するたびに、予測範囲を算出します。 考えられる説明は、統計モデルを使用して説明能力が評価されます。説明ごとに、期待値と実際の値とが比較されます。 | 値 | 説明 | | --- | --- | | 予測より高い / 予測より低い | 期待値の概要で、マークが_予想よりも低い_か_予想よりも高い_と説明されている場合、集計済みのマーク値が、統計モデルがマークで予測している値の範囲外にあることを意味します。予測値の概要で、マークが_予測よりもわずかに低い_か_予測よりもわずかに高い_と説明されているか、_自然変動幅の範囲内にある_と説明されている場合は、集約されたマーク値は予測範囲内にあるが、中央値よりも低いか高いことを意味します。 | | 予測値 | マークに予測値がある場合、その値が、そのマークの統計モデルが予測している予測値の範囲内にあることを意味します。 | | ランダムな変動 | 分析されたマークのレコード数が少ない場合、「データの説明を見る」で使用できる十分なデータがないため、統計的に有意な説明が作成されない可能性がありますマークの値が予測範囲外の場合、この予期しない値がランダムな変動によるものなのか、参照元レコードの意味のある違いによるものなのかを「データの説明を見る」で判断できません。 | | 説明なし | 分析されたマーク値が予想範囲外で、「データの説明を見る」で使用する統計モデルに適合しない場合、説明は生成されません。 | ### 分析に使用されるモデル 「データの説明を見る」はビュー内のデータに関するモデルを作成してマークの値を予測し、そのモデルを踏まえ、マークが予測より高いか低いかを判断します。次に、データ ソースからビューへの列の追加やレコードレベルの外れ値のフラグ付けといった追加の情報を潜在的な説明として検討します。潜在的な説明ごとに、「データの説明を見る」で新しいモデルを適合させ、新しい情報を踏まえてマークがどの程度想定外であったかを評価します。説明が必要となる変動性の大きさに対して複雑性 (データ ソースから追加される情報の量) をトレード オフすることで、説明が採点されます。わかりやすい説明とは、変化のある説明よりも簡単であることです。
説明のタイプ 評価

極値

極値は、視覚化されたマークのモデルに基づく、外れ値となる集計マークです。選択したマークは、レコード値がデータで期待値分布の端にある場合に極値を含むと見なされます。

極値は、極値がある場合とない場合の集計マークを比較することによって決定されます。値を削除してもマークがあまり減らなければ、高い得点が得られます。

マークに極値が含まれていても、ただちに、それらの値は外れ値である、または、ビューからそれらのレコードを除外する必要がある、という意味ではありません。選択すべき内容は分析に応じて異なります。説明は単にマーク内の興味深い極値を示しています。たとえば、バナナの価格が 10 セントではなく 10 ドルであるレコードであれば、誤って入力された値だとわかるかもしれません。または、特定の営業担当者がある四半期に優れた成績を収めていたことが明らかになるかもしれません。

レコード数

レコード数は、個数を集計する観点から集計の合計をモデル化して説明したものです。いっぽう、レコードの平均値は、平均を集計する観点からモデル化しています。モデルが合計をより適切に説明するほど、スコアは高くなります。

ここでは、数が多いまたは少ないか、平均が高いまたは低いことが原因で合計が興味深いかどうかについて説明します。

マークの平均値

このタイプの説明は、合計を表す集計マークで使用されます。集計する個数または平均の観点から、SUM(X) = COUNT(X) * AVG(X) の関係を踏まえて、そのマークが他のマークと一致しているかどうかを説明します。

ここでは、数が多いまたは少ないか、平均が高いまたは低いことが原因で合計が興味深いかどうかについて説明します。

関連するディメンション

この説明は、視覚化されていないディメンションのカテゴリ間の分析という観点から、分析されたマークのターゲット メジャーをモデル化します。この分析により、モデルの複雑さとマークの説明のバランスを取ることができます。

視覚化されていないディメンションとは、データ ソース内に存在するが、現在ビューでは使用されていないディメンションを指します。このタイプの説明は、合計、カウント、平均に使用されます。

非視覚化ディメンションのモデルは、説明する列の分類値に従ってマークを分割してから、ソースのビジュアライゼーションに含まれるすべてのデータ ポイントが含まれた値を使用してモデルを構築し、作成されます。行ごとに、モデルが各マークを形成する個々のコンポーネントの復元を試みます。分析では、視覚化されていないディメンションの値が不明なモデルを使用した場合と比べて、視覚化されていないディメンションに対応するコンポーネントをモデル化して合計すると、モデルがマークをより適切に予測するかどうかを示します。

集計ディメンションの説明では、マークの値が条件を指定せずにどの程度詳しく説明されているかを調べます。次に、潜在的な説明となる各列の値にモデルが条件を付けます。説明の列の分布に条件を付けることによって、より優れた予測が得られます。

関連するメジャー

この説明は、視覚化されていないメジャーの観点から、視覚化されたディメンション全体で平均を集計してマークをモデル化します。視覚化されていないディメンションとは、データ ソース内に存在するが、ビューでは現在使用していないディメンションを指します。

関連するメジャーの説明によって、視覚化されていないメジャーとターゲット メジャーの間の線形関係または二次関係が明らかになります。
[メイン コンテンツに進む](#main-content) # 「データの説明を見る」の分析済みフィールド 「データの説明を見る」は、ダッシュボードやシート上で統計分析を行い、異常値となっているマークや、選択した具体的なマークを検索します。また、現在のビューには表示されていない、データ ソースの関連するデータ ポイントの可能性も考慮されます。 「データの説明を見る」の分析では、データ ソースのすべての列が含まれるわけではありません。多くの場合、特定の種類のフィールドは自動的に分析から除外されます。詳細については、[既定で除外されるフィールド](#DefaultExcFields)を参照してください。 ![「データの説明を見る」のビューでフィールドを分析しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/explaindata_viewfields.gif) **注**: 500 を超える一意の値を持つディメンションは、分析の対象とは見なされません (「データの説明を見る」の設定で作成者によって許可されている場合を除く)。 すべてのユーザーは、現在の分析に含まれるフィールドまたは除外されるフィールドに関する情報を表示できます。編集パーミッションを持つ Creator と Exploror は、「データの説明を見る」で使用するフィールドを編集して、統計分析に使用することができます。 ## 「データの説明を見る」によって分析されたフィールドを表示する マークの値に寄与するメジャーの説明を展開すると、分析で考慮されるフィールド数を示すリンクが \[データ ガイド\] ペインの下部に表示されます。 ![「データの説明を見る」では、合計値が高い方に関連する 23 個のフィールドのうち 14 個を表示するリンクを使用して詳細を説明しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/explaindata_fieldslink.png) リンクをクリックして、現在の統計分析に含まれるフィールドのリスト、または現在の統計分析から除外されるフィールドのリストを表示します。 データ ソースに含まれるディメンションやメジャーのうちビジュアライズされていないものが 1,000 個を超える場合、「データの説明を見る」でさらにフィールドを考慮するかどうかを尋ねるアラートが表示されることがあります。\[すべて説明\] をクリック して、フィールドをさらに含めて分析を実行します。分析が完了するまで時間がかかる場合があります。 #### 「データの説明を見る」が統計分析に使用するフィールドを表示するには 1. [ダッシュボード、シート、マーク上で「データの説明を見る」を実行します](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_basics.htm#RunExD)。 2. \[データ ガイド\] ペインの **\[値への寄与\]** で、メジャー名をクリックします。 ![分析されたマークに関する「データの説明を見る」の詳細説明。予想よりも大きい走行距離の合計値 8,800 を説明するテキストが強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/explaindata_viewfields1.png) 3. ペインの下部にある _\[number-of-fields (フィールド数)\]_ リンクをクリックします。 ![分析されたマークに関する「データの説明を見る」の詳細説明。強調表示されたテキストには「23 のうち 12 フィールド」と書かれています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/explaindata_viewfields2.png) ## 統計分析に使用されるフィールドを変更する 編集パーミッションを持つ Creator と Explorer は、\[「データの説明を見る」\] ダイアログ ボックスの \[フィールド\] タブで、統計分析に含めるフィールドまたは統計分析から除外するフィールドを選択できます。 ![フィールドやデータ型などのデータ設定に関する情報を提供する「データの説明を見る」設定ウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/explaindata_settings.png) データ ソース内のディメンションに一意の値が多数含まれる場合 (500 個まで)、それらのフィールドは分析対象とは見なされません。 #### 「データの説明を見る」が統計分析に使用するフィールドを編集するには 分析済みフィールドの設定は、データ ソース レベルで適用されます。 1. ビューを編集するときに、マーク上で「データの説明を見る」を実行します。 2. \[データ ガイド\] ペインで、ペインの下部にある設定のアイコンをクリックします。または、\[Analyzed Fields (分析済みフィールド)\] ビュー ([分析済みフィールドを開く方法](#ViewAnalyzed))の \[編集\] ボタンをクリックします。 ![\[分析対象フィールド\] ペインの編集ボタン。](Img/explaindata_editfields.png) 3. \[「データの説明を見る」の設定\] ダイアログ ボックスで \[フィールド\] タブをクリックします。 4. フィールド名の横にあるドロップダウン矢印をクリックし、\[Automatic (自動)\] または\[Never Include (含めない)\] を選択して、\[OK\] をクリックします。 分析に含めるには、フィールドの一意の値が 500 個未満である必要があります。 ![メジャーが選択され、ドロップダウン メニューが展開されてフィールドを含めるか除外するかのオプションが表示された「データの説明を見る」の設定ウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/explaindata_excludefield.png) ## 既定で除外されるフィールド
既定で除外されるフィールド 除外の理由

データ ソースに 1,000 を超えるメジャーがあるときの、すべてのビジュアライズされていないメジャー。

データ ソースに 1,000 を超えるディメンションがあるときの、すべてのビジュアライズされていないディメンション。

1,000 個を超えるビジュアライズされていないメジャーやディメンションの説明を計算すると、計算に時間がかかり、場合によっては数分かかることがあります。これらのフィールドは初期分析では規定により除外されますが、さらに分析するためにそれらを含めるよう選択することができます。

このような場合は、「データの説明を見る」で複数のフィールドを考慮するかどうかを確認するアラートが表示されることがあります。詳細を表示するには、アラートのリンクをクリックします。[すべて説明] をクリック して、フィールドをさらに含めて分析を実行します。
ジオメトリ、緯度、または経度を使用するフィールド ジオメトリ、緯度、経度だけでは説明にはなりえません。緯度や経度を説明として呼び出す説明は、偽の相関関係によるものであり、確実な説明ではない可能性が高いです。
濃度の高いディメンション (500 人を超えるメンバーを持つディメンション)

高濃度のディメンションは、計算に時間がかかります。ディメンションに 500 個を超える一意の値が含まれる場合は、分析対象として見なされません。
グループ、ビン、またはセット 現在サポートされていません。
表計算 表計算がビューとは異なる詳細レベルにある場合は、表計算を分析することはできません。
平均化できないビジュアライズされていないメジャー 平均化できないビジュアライズされていないメジャーには、計算式に集計が含まれる計算フィールドであるメジャーが含まれます (シートに追加すると AGG() フィールドとして表示されます)。
非連続メジャーと連続ディメンション 現在サポートされていません。
非表示のフィールド 利用できません。
エラーのある計算フィールド 分析する値がありません。
[メイン コンテンツに進む](#main-content) # 「データの説明を見る」の説明タイプ Tableau は、viz やダッシュボードで新しいマークを選択して「データの説明を見る」を実行するたびに、そのマークとワークブックの参照元データを使用して新たな統計分析を行います。考えられる説明は、\[データ ガイド\] ペインの展開可能なセクションに表示されます。「データの説明を見る」が説明を分析して評価するしくみについては、「[「データの説明を見る」のしくみ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_explained.htm)」を参照してください。 ## 基になる値を探索する このセクションには、説明可能な各メジャー (_ターゲット メジャー_と呼ばれます) の説明が一覧表示されます。一覧表示される各説明は、分析されたマーク上で調べたターゲットメジャーの値との関係を説明しています。実世界でそのデータが実用的にどのような意味を持つかに基づいて、「データの説明を見る」で検出された関係に意味があり、確認する価値があるかどうかを判断します。 ![分析されたマークに関する「データの説明を見る」の詳細説明。予想よりも大きい走行距離の合計値 8,800 を説明するテキストが強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/explaindata_targetmeasure.png) この例では、走行距離がターゲット メジャーです ### 基になる特性 この説明では、ビュー内のマークの参照元レコードが、説明されているメジャーの集計値にどのように影響している可能性があるかを解説しています。マークの属性には、そのマークの[極値](#MA-Extreme)、[Null 値](#MA-Null)、[レコード数](#MA-NR)、[平均値](#MA-AVG)などがあります。 **注**: 説明で使用する一般的な用語の定義については、「[説明での用語と概念](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_basics.htm#TermsToKnow "説明で使用する Tableau の用語と概念の定義へのリンク。")」を参照してください。 #### 極値 この説明タイプでは、1 つまたは複数のレコードの値が、ほとんどのレコードと比べて大幅に高いか低いかを説明します。説明しているモデルがある場合は、分析されたマークのターゲットメジャーに極値が影響を与えていることを示します。 マークに極値が含まれていても、ただちに、それらの値は外れ値である、または、ビューからそれらのレコードを除外する必要がある、という意味ではありません。選択すべき内容は分析に応じて異なります。説明は、単にマークの極値について指摘しているだけです。たとえば、バナナの価格が 10 セントではなく 10 ドルであるレコードであれば、誤って入力された値だとわかるかもしれません。または、特定の営業担当者がある四半期に優れた成績を収めていたことが明らかになるかもしれません。 **注**: パブリッシュされたワークブックの表示モードで説明を表示するには、作成者がその説明の表示を有効にする必要があります。詳細については、[「データの説明を見る」へのアクセスの制御](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_control_access.htm)を参照してください。

この説明では以下を示します。

  • 分析されたマークの参照元レコードの数。
  • ターゲット メジャーの値に影響する 1 つまたは複数の極値。
  • マーク内の値の分布。
  • 各値の分布に対応するレコードの詳細。

探索オプションを以下に示します。

  • グラフの円にカーソルを合わせると、対応する値を表示できます。
  • 詳細リストの下にある左矢印または右矢印を選択すると、レコードの詳細をスクロールできます。
  • 利用可能な場合は、[フル データを表示] を選択してから、[フル データ] タブを選択すると、テーブル内にあるすべてのレコードを表示できます。
  • [開く] [ビューを開く] アイコン。 アイコンを選択すると、Viz の拡大版を表示できます。

さらなる分析のための手順を以下に示します。

  • レコード数が少ない場合は、それらの値を極値と比較して調べてください。
  • 極値が他のレコード値よりも大幅に高いまたは低い場合は、極値を除外すると、分析されたマークの値がどのように変化するか確認してください。
  • 極値がある場合とない場合のデータを検討するときは、そのデータについての実用面での知識を活用する必要があります。

  

この例では、463 時間というレンタル時間の 1 つの極値が、予測よりも大きい 613 時間という総レンタル時間に影響しています。

この例では、463 時間というレンタル時間の 1 つの極値が、予測よりも高い 613 時間という総レンタル時間に影響しています。

この高い値の理由としては、誰かが自転車を返却したときにドッキングするのを忘れた可能性が考えられます。このような場合は、作成者は将来の分析のためにこの値を除外することをお勧めします。

 
違いを視覚化する

このセクションでは次のことを示しています。

  • 極値を除いた場合の分析されたマーク値の変化。

 

 

 

 

 

 

 

探索オプションを以下に示します。

  • [開く] [ビューを開く] アイコン。 アイコンを選択すると、Viz の拡大版を表示できます。
  • 極値がある場合とない場合の違いを調べます。
  • 作成者は、ビューを新しいシートとして開き、フィルターを適用して極値を除外できます。

さらなる分析のための手順を以下に示します。

  • 極値が他のレコード値よりも大幅に高いまたは低い場合は、極値を除外すると、分析されたマークの値がどのように変化するか確認してください。
  • 極値がある場合とない場合のデータを検討するときは、そのデータについての実用面での知識を活用する必要があります。
   マップのスナップショットと、極端な値を除外すると値が 619.3 から 155.5 に変わることを示す説明テキストを表示している [差異の視覚化] ヘッダー。

この例では、483 という極値を除外すると、分析されたマークは、ビュー内の他のマークと比較してとくに高くないことがわかります。

この例では、483 という極値を除外すると、分析されたマークは、ビュー内の他のマークと比較してとくに高くないことがわかります。他のマークが目立つようになりました。自転車のレンタル時間が他のいくつかの場所で長く、作成者はその理由を確認しようとして、他のマークを調べたいと考えるでしょう。
#### Null 値 Null 値の説明タイプは、想定よりも多くの欠落データがマーク内にあることを示しています。これは、Null であるターゲットのメジャー バリューの割合と、Null 値がそのメジャーの集計値にどのように寄与しているかを示しすものです。

この説明では以下を示します。

  • 分析されたマーク (青色の円) のターゲット メジャーの Null 値の割合

探索オプションを以下に示します。

  • 散布図の各円にカーソルを合わせると、詳細を表示できます。
  • スクロールすると、グラフをさらに表示できます。
  • [開く] [ビューを開く] アイコン。 アイコンを選択すると、Viz の拡大版を表示できます。

さらなる分析のための手順を以下に示します。

  • 必要に応じて、マークの Null 値を除外し、分析を進めます。
  

平均値に Null 値の割合が影響している可能性があることを説明する「データの説明を見る」テキストを含む散布図。

この例では、ターゲット メジャーの Null 値の割合が青色の円で示されています。
#### レコード数 この説明タイプでは、参照元レコードの数が合計に影響を与えている場合を説明します。この分析では、マークに集計されているレコードの数と、マークの実際の値との関係を確認します。 当たり前に思えるかもしれませんが、この説明タイプを利用すると、分析されたマークの値が、レコードの値に影響を受けているのか、レコードの数に影響を受けているのかを確認できます。

この説明では以下を示します。

  • 分析されたマーク (濃い青色のバー) のターゲット メジャーのレコード数。
  • ソースのビジュアライゼーションの他のマーク (薄い水色のバー) のターゲットメジャーのレコード数。

探索オプションを以下に示します。

  • 各バーにカーソルを合わせると、詳細を表示できます。
  • スクロールすると、グラフをさらに表示できます。
  • [開く] [ビューを開く] アイコン。 アイコンを選択すると、Viz の拡大版を表示できます。

さらなる分析のための手順を以下に示します。

  • 個々のレコードの値が低いか高いか、または分析されたマークのレコード数が少ないか多いかを比較します。
  • レコードの数が多すぎるとわかった場合は、作成者はデータを正規化する必要があるかもしれません。
  

カウントと走行距離の合計の関係を示す散布図。8 月のレコード数が多いため、走行距離の合計が大きくなる可能性があることを説明する「データの説明を見る」」テキストが付いています。

この例では、元のビジュアライゼーションのディメンションである乗車月ごとに、走行距離のレコード数が一覧表示されています。8 月は総走行距離の値が最も高くなっています。

8 月に走行距離の値が最も高くなっているのは、8 月には多くの人が乗車したからか、それとも一部の人が長く走行したからかを確認することができます。
#### マークの平均値 この説明タイプでは、メジャーの平均が合計に影響を与えている場合を説明します。平均値が低いか高いか、またはレコード数が少ないか多いかを比較できます。

この説明では以下を示します。

  • ソースのビジュアライゼーションで使用しているディメンションの各値のターゲットメジャーの平均。

探索オプションを以下に示します。

  • 各バーにカーソルを合わせると、詳細を表示できます。
  • スクロールすると、グラフをさらに表示できます。
  • [開く] [ビューを開く] アイコン。 アイコンを選択すると、Viz の拡大版を表示できます。

さらなる分析のための手順を以下に示します。

  • 平均値が低いか高いか、またはレコード数が少ないか多いかを比較できます。たとえば、利益が大きかったのは、たくさんの商品を販売したからか、または高価な商品を販売したからか。
  • 分析されたマークの平均値が大幅に高いまたは低い理由を確認します。

 

   選択された平均走行距離ディメンションには、説明されたマークの予想される走行距離の合計は、平均走行距離によって増加するという説明が表示されています。

この例では、8 月の平均走行距離は、ほかの月と比べて大幅に高くも低くもありません。これは、8 月は乗車時間が長い人がいたからではなく、乗車回数が多かったため、8 月の総走行距離が長かったことを示しています。
### 関連する単一の値 この説明を使用すると、分析されたマークを構成するレコード値の構成を確認できます。 この説明タイプでは、視覚化されていないディメンションの単一の値が、分析されたマークの集計値に影響している可能性がある場合を説明します。視覚化されていないディメンションとは、データ ソース内に存在するが、現在ビューでは使用されていないディメンションを指します。 この説明では、ディメンションの参照元レコードがすべて同じ値である場合や、分析されたマークに対して多くのレコードまたは少数のレコードが同じ値であるためにディメンション値が目立つ場合について示しています。 **注**: 説明で使用する一般的な用語の定義については、「[説明での用語と概念](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_basics.htm#TermsToKnow "説明で使用する Tableau の用語と概念の定義へのリンク。")」を参照してください。
この説明では以下を示します。
  • ソースのビジュアライゼーションのすべてのマーク (灰色のバー) に対する分析されたマーク (青いバー) について、ディメンションの単一値のレコード数のパーセント。
  • ソースのビジュアライゼーションのすべてのマーク (灰色のバー) に対する分析されたマーク (青いバー) について、ディメンションの他のすべての値のレコード数のパーセント。
  • 分析されたマーク (青いバー) とすべてのマーク (灰色のバー) について、ディメンションの単一値のターゲット メジャーの平均。
  • ソースのビジュアライゼーションのすべてのマーク (灰色のバー) に対する分析されたマーク (青いバー) について、ディメンションの他のすべての値のターゲット メジャーの平均。

探索オプションを以下に示します。

  • 各バーにカーソルを合わせると、詳細を表示できます。
  • [開く] [ビューを開く] アイコン。 アイコンを選択すると、Viz の拡大版を表示できます。

さらなる分析のための手順を以下に示します。

  • この説明を使用すると、分析されたマークを構成するレコード値の構成を確認できます。
  • この説明で明らかになった視覚化されていないディメンションを分析するために、作成者は新しいビジュアライゼーションを作成したいと思うかもしれません。
   「データの説明を見る」では、選択したマークの詳細を、値に影響を与えるレコードを示す棒グラフで説明しています。

この例では、統計分析により、多くの乗車がバック湾の駅周辺から行われていることが明らかになりました。「駅周辺」は視覚化されていないディメンションであり、ビジュアライゼーションの参照元データの走行距離と何らかの関係があることがわかります。
### 上位の要因 この説明を使って、分析されたマークの中で最も大きな割合を占める値を確認してください。 COUNT 集計の場合、上位の要因には最も多くのレコードを持つディメンジョン値が表示されます。SUM の場合、この説明には、部分和が最も大きいディメンションの値が表示されます。 ### 関連するディメンション この説明を使用すると、分析されたマークを構成するレコード値の構成を確認できます。 この説明タイプでは、視覚化されていないディメンションの分布が、分析されたマークの集計値に影響している可能性があることを説明します。この説明タイプは、ターゲットメジャーの合計、カウント、平均に使用します。視覚化されていないディメンションとは、データ ソース内に存在するが、現在ビューでは使用されていないディメンションを指します。 **注**: 説明で使用する一般的な用語の定義については、「[説明での用語と概念](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_basics.htm#TermsToKnow "説明で使用する Tableau の用語と概念の定義へのリンク。")」を参照してください。
この説明では以下を示します。
  • ソースのビジュアライゼーションのすべてのマーク (灰色のバー) のディメンションのすべての値に対する、分析されたマーク (青いバー) のディメンションのすべての値のレコード数のパーセント。
  • すべてのマーク (灰色のバー) のディメンションのすべての値に対する、分析されたマーク (青いバー) のディメンションのすべての値のターゲット メジャーの平均。

探索オプションを以下に示します。

  • 各バーにカーソルを合わせると、詳細を表示できます。
  • スクロールすると、グラフをさらに表示できます。
  • [開く] [ビューを開く] アイコン。 アイコンを選択すると、Viz の拡大版を表示できます。

さらなる分析のための手順を以下に示します。

  • この説明を使用すると、分析されたマークを構成するレコード値の構成を確認できます。
  • この説明で明らかになった視覚化されていないディメンションを分析するために、作成者は新しいビジュアライゼーションを作成したいと思うかもしれません。
   「データの説明を見る」では、選択したマークとその分布の詳細を説明しています。

この例では、統計分析により、全体的な乗車のマークと比較して、サウス駅と MIT からの乗車が多く、チャールズ サークル駅とケンダル駅からの乗車が少ないことが明らかになりました。

「駅名」は視覚化されていないディメンションであり、ビジュアライゼーションの参照元データの走行距離と何らかの関係があることがわかります。
### 関連するメジャー この説明タイプでは、視覚化されていないメジャーの平均が、分析されたマークの集計値に影響している可能性があることを説明します。視覚化されていないディメンションとは、データ ソース内に存在するが、ビューでは現在使用していないディメンションを指します。 この説明により、視覚化されていないメジャーとターゲット メジャーの間の線形関係または二次関係が明らかになります。 **注**: 説明で使用する一般的な用語の定義については、「[説明での用語と概念](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_basics.htm#TermsToKnow "説明で使用する Tableau の用語と概念の定義へのリンク。")」を参照してください。
この説明では以下を示します。
  • ビュー内の分析されたマーク (青い円) とすべてのマーク (灰色の円) について、ターゲット メジャーの合計と視覚化されていないメジャーの平均との関係。
  • 視覚化されていないメジャーの平均値が高いまたは低いために、ターゲットメジャーの合計が高いまたは低い場合。

探索オプションを以下に示します。

  • 各円にカーソルを合わせると、詳細を表示できます。
  • [開く] [ビューを開く] アイコン。 アイコンを選択すると、Viz の拡大版を表示できます。

さらなる分析のための手順を以下に示します。

  • この説明で明らかになった視覚化されていないメジャーを分析するために、作成者は新しいビジュアライゼーションを作成したいと思うかもしれません。
   「データの説明を見る」では、選択したメジャーの詳細を説明しています。

この例では、走行距離が長い理由の 1 つとして、平均合計レンタル時間が長いことが考えられます。
## その他の探索項目 このセクションには、分析されたマークが一意的または異常であると考えられる理由が示されています。これらの説明については、以下の点に注意してください。 - このマークがなぜその値であるかは説明していません。 - ソースの視覚化におけるメジャーの値とは関係がありません。 - ターゲット メジャーを考慮していません。 ### その他の興味深いディメンション この説明を使用すると、分析されたマークを構成するレコード値の構成を確認できます。 分析されたマーク内の視覚化されていないディメンションの分布は、ビュー内の他のすべてのマークの値の分布と比較して異常です。視覚化されていないディメンションとは、データ ソース内に存在するが、現在ビューでは使用されていないディメンションを指します。 **注**: 説明で使用する一般的な用語の定義については、「[説明での用語と概念](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_basics.htm#TermsToKnow "説明で使用する Tableau の用語と概念の定義へのリンク。")」を参照してください。
この説明では以下を示します。
  • ソースのビジュアライゼーションのすべてのマーク (灰色のバー) のディメンションのすべての値に対する、分析されたマーク (青いバー) のディメンションのすべての値のレコード数のパーセント。

探索オプションを以下に示します。

  • 各バーにカーソルを合わせると、詳細を表示できます。
  • スクロールすると、グラフをさらに表示できます。
  • [開く] [ビューを開く] アイコン。 アイコンを選択すると、Viz の拡大版を表示できます。

さらなる分析のための手順を以下に示します。

  • この説明を使用すると、分析されたマークを構成するレコード値の構成を確認できます。
  • この説明で明らかになった視覚化されていないディメンションを分析するために、作成者は新しいビジュアライゼーションを作成したいと思うかもしれません。
   「データの説明を見る」では、関心のある他のディメンションの詳細を説明しています。

この例では、高い割合のレコードが曇りの天気に関連付けられています。データはボストンでのレンタサイクルに関するものであり、分析されたマークは 8 月の走行距離であるため、通常、天気は暖かくて湿度が高いと推測できます。暑さを避けるために、曇りの日には自転車がより頻繁に借りられたかもしれません。8 月は曇りの日が多かった可能性もあります。
[メイン コンテンツに進む](#main-content) # 「データの説明を見る」へのアクセスの制御 「データの説明を見る」へのアクセスは、サイト ロールととコンテンツ パーミッションによって異なります。Tableau Desktop の作成者は、いつでも「データの説明を見る」を使用できます。適切なパーミッションを持つ作成者は、Tableau Cloud および Tableau Server の編集モードで「データの説明を見る」を実行できます。 また、作成者は、パブリッシュされたワークブックの表示モードで「データの説明を見る」を表示するかどうか、およびどの説明タイプを表示するかを制御できます。 「データの説明を見る」では、ビューに表示されていないデータソースのディメンションとメジャーから値を表示することもできます。作成者は、「データの説明を見る」を実行し、結果として表示される説明を確認して、公開されたワークブックに機密データが公開されていないことをチェックする必要があります。 ## 「データの説明を見る」にアクセスできるユーザー デフォルトでは、「データの説明を見る」はサイト レベルで有効になっています。サーバー管理者 (Tableau Server) とサイト管理者 (Tableau Cloud) は、サイトで「データの説明を見る」を使用できるかどうかを制御できます。詳細については、[サイトに対する「データの説明を見る」の無効化または有効化](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_enable.htm)を参照してください。
モード アクセスできるユーザー

表示モード

Tableau の Viewer、Explorer、Creator ([Run Explain Data (「データの説明を見る」を実行)] パーミッション機能を持つ) は、「データの説明を見る」の説明を表示モードで実行および探索できます。

編集モード

 

Tableau の Creator は、Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server でビューを編集するときに「データの説明を見る」を実行できます。[Run Explain Data (「データの説明を見る」を実行)] パーミッション機能と編集権限を持つ Explorer は、Tableau Cloud または Tableau Server でワークブックを編集するときに「データの説明を見る」を実行できます。

Creator と 編集権限を持つ Explorer は、新しいワークシートを開いてさらに分析することができます。

また、「データの説明を見る」の設定を使用して、「データの説明を見る」を使用できるユーザーと表示内容を制御することもできます。
## 「データの説明を見る」を使用できるユーザーとユーザーが表示できる内容の制御 Tableau Cloud および Tableau Server の編集モードと表示モードで「データの説明を見る」を使用できるようにするには、設定の組み合わせを有効にする必要があります。 ### 編集モード 作成者が編集モードで「データの説明を見る」を実行したり、「データの説明を見る」の設定を編集したりするための要件は次のとおりです。 - サイト設定: \[「データの説明を見る」の可用性\] が \[有効\] に設定されている。デフォルトで有効に設定されています。 - サイト ロール: Creator または Explorer (パブリッシュ可能)。 - パーミッション: \[Run Explain Data (「データの説明を見る」を実行)\] が \[許可\] に設定されている。既定では指定されていません。このパーミッションを使用したワークブック (Tableau バージョン 2022.1 以前) を Tableau バージョン 2022.2 以降で開く場合は、\[Run Explain Data (「データの説明を見る」を実行)\]を \[許可\] にリセットする必要があります。 **注:** Creator または Explorer (パブリッシュ可能) の \[すべてのデータのダウンロード\] 機能は、極値の説明の \[フル データの表示\] オプションを表示するかどうかを制御します。Viewer の場合、\[すべてのデータのダウンロード\] 機能が常に拒否されます。ただし、「データの説明を見る」の設定で極値の説明のタイプが有効になっている場合は、すべてのユーザーがレコードレベルの詳細を表示できます。 編集権限と \[Run Explain Data (「データの説明を見る」を実行)\] パーミッション機能を持つ Creator と Explorer は、以下を制御するためのオプションを提供する **\[「データの説明を見る」の設定\]** にアクセスできます。 - \[データ ガイド\] ペインに[表示される説明タイプ](#ControlExpTypes) - 統計分析に[含めるフィールドと除外するフィールド](#ControlFields)。 これらのオプションはワークブック全体に対する設定であり、\[「データの説明を見る」の説明\] ダイアログ ボックスでのみ設定できます。 ### 表示モード すべてのユーザーが「データの説明を見る」を表示モードで実行するための要件は次のとおりです。 - サイト設定: \[「データの説明を見る」の可用性\] が \[有効\] に設定されている。デフォルトで有効に設定されています。 - サイト ロール: Creator、Explorer、または Viewer。 - パーミッション: \[Run Explain Data (「データの説明を見る」を実行)\] が \[許可\] に設定されている。既定では指定されていません。このパーミッションを使用したワークブック (Tableau バージョン 2022.1 以前) を Tableau バージョン 2022.2 以降で開く場合は、\[Run Explain Data (「データの説明を見る」を実行)\]を \[許可\] にリセットする必要があります。 **注**: データ ガイドで検出された外れ値の説明を表示するには、Viz のユーザーは、ワークブックまたはビューに対して許可された「データの説明を見る」のパーミッションを持っている必要があります。ワークブックの所有者は、Tableau Server または Tableau Cloud でこのワークブックのパーミッション設定を開き、そのユーザーに「データの説明を見る」のパーミッションを許可する必要があります。 ### 「データの説明を見る」の説明のダイアログ ボックスを開く 1. \[分析\] メニューから、\[「データの説明を見る」の設定\] を選択します。または、\[データ ガイド\] ペインで、設定のアイコン (右下) をクリックします。 ![「データの説明を見る」の設定アイコン。歯車として描かれています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/explaindata_settingsbutton.png) ### 「データの説明を見る」の表示に説明タイプを含めるか除外する Creator と 編集権限を持つ Explorer は、すべてのワークブック ユーザーに表示する説明タイプを、除外するか含めるか選択できます。 1. **[\[「データの説明を見る」の設定\]](#OpenEXDsettings)** ダイアログ ボックスで、\[説明のタイプ\] タブをクリックします。 ![各タイプを選択または選択解除するためのチェックボックスが付いた「データの説明を見る」の説明タイプのリスト。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/explaindata_explanationtypes.png) 2. 説明タイプのリストで、説明タイプを選択またはクリアします。 3. \[OK\] をクリックします。 公開されたワークブックを保存して閉じ、ワークブックから表示モードでビューを開くことにより、設定をテストします。通常、極値の説明があるマークを選択し、「データの説明を見る」を実行して説明の結果を確認します。 ### 統計分析に使用するフィールドを含めるか除外する Creator と 編集権限を持つ Explorer は、分析の対象とするフィールドを、除外するか含めるか選択できます。 1. \[データ ガイド\] ペイン (右下) で、設定のアイコンをクリックします。または、[\[分析フィールド ビュー\]](explain_data_lm_status.htm#ViewAnalyzed) の \[編集\] ボタンをクリックします。 ![\[分析対象フィールド\] ペインの編集ボタン。](Img/explaindata_editfields.png) 2. **[\[「データの説明を見る」の設定\]](#OpenEXDsettings)** ダイアログ ボックスで、\[フィールド\] タブをクリックします。 3. \[含める\] の下のフィールドのリストで、ドロップダウン矢印をクリックして \[自動\] を選択し、そのワークブックで「データの説明を見る」が実行されるたびに適格なフィールドが含まれるようにします。 分析に含めるには、フィールドの一意の値が 500 個未満である必要があります。 ![メジャーが選択され、ドロップダウン メニューが展開されてフィールドを含めるか除外するかのオプションが表示された「データの説明を見る」の設定ウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/explaindata_excludefield.png) 特定のフィールドを明示的に除外するには、\[含めない\] を選択します。 フィールドを考慮せずにデータの統計分析を実行するには、\[含めるものがない\]を選択します。 デフォルト設定に戻すには、\[リセット\]を選択します。 4. \[OK\] をクリックします。 公開されたワークブックを保存して設定をテストします。マークを選択して「データの説明を見る」を実行し、説明の結果を確認します。 ## ユーザーがメールや Slack を介して説明を共有できるように Tableau を構成する Tableau 管理者は、メールまたは Slack を介して説明を表示モードで他の Tableau ユーザーと共有できるかどうかを制御できます。 次の手順に従って、Tableau Cloud または Tableau Server でメールおよび Slack を介して通知や共有を行うことを許可します。 1. \[設定\] をクリックします。 2. \[全般\] タブで、\[通知の管理\] セクションまでスクロールします。 3. コラボレーションの場合、\[Tableau 上\]、\[メール\]、および \[Slack\] を介した \[共有\] を選択します。 Slack を介して説明を共有するには、Tableau アプリが Slack ワークスペースに設定されている必要があります。Tableau Cloud では、Slack を介した説明の共有が既定で有効になっています。 Tableau Server では、管理者が Tableau Slack アプリ を設定する必要があります。詳細については、「[Tableau と Slack ワークスペースの統合](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/slack_admin.htm)」を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 「データの説明を見る」を使い始める Viz のマークを詳しく調べるときは、分析のフローで「データの説明を見る」を使用します。「データの説明を見る」は、\[Data Guide (データ ガイド)\] ペインが開いているときに自動的に実行され、現在の選択 (ダッシュボード、シート、またはマーク) に基づいて更新されます。

「データの説明を見る」を使用する

ワークブックの作成とアクセスの制御
## ダッシュボード、シート、マークで「データの説明を見る」を実行する Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server で「データの説明を見る」を実行するための基本的な手順は次のとおりです。 1. ワークブックでダッシュボードまたはシートを開きます。 2. ナビゲーション ツールで、\[データ ガイド\] ![\[データ ガイド\] アイコン](Img/data_guide_icon.png) を選択し、\[データ ガイド\] ペインを開きます。 3. ダッシュボードが開いている場合は、「データの説明を見る」が外れ値があるかどうかを分析します。 ![ダッシュボードのデータ ガイドに表示される検出された外れ値](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/explaindata_dg_dashboard.png) ダッシュボードでシートを選択している場合、「データの説明を見る」がそのシートのマークを分析し、外れ値を検出します。 ![「データの説明を見る」が選択したシートの詳細を説明しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/explaindata_dg_sheet.png) ダッシュボードでマークを選択している場合、「データの説明を見る」がそのマークだけを分析して説明します。 ![「データの説明を見る」が選択したマークの詳細を説明しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/explaindata_dg_mark.png) 説明されているマークは、対応する説明を選択すると Viz で強調表示されます。 必要に応じて、Viz 内のマークを選択し、マークにカーソルを合わせることができます。ツールヒント メニューで、**\[データ ガイド\]** ![\[データ ガイド\] アイコン](Img/data_guide_icon.png) を選択します。 ![\[データ ガイド\] アイコンが選択されたマーク ツールチップの画像](Img/explaindata_tooltip_dg2.png) Tableau Public で、ツールヒント メニューの電球を選択して、「データの説明を見る」を実行します。 ![マークのツールヒント メニューの電球アイコンをクリックして、「データの説明を見る」を実行します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/explaindata_tooltip_button.png) 分析されたマークの値について考えられる説明は、\[Data Guide (データ ガイド)\] ペインに表示されます。別の説明名を選択して詳細を展開し、探索を始めます。 ### 説明を見るために必要な「データの説明を見る」のパーミッション \[検出された外れ値\] が「Viz の所有者に連絡してください」という注記とともに表示される場合、これらのタイプの説明を表示するにはパーミッションが必要になります。所有者名を選択して、所有者のメール アドレスが記載された Tableau コンテンツ ページに移動します。所有者に連絡して、ワークブックまたはビューの「データの説明を見る」のパーミッションを付与するよう依頼してください。 ワークブックの所有者である場合、パーミッションの設定の詳細については、「[「データの説明を見る」を使用できるユーザーとユーザーが表示できる内容の制御](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_control_access.htm#Control)」を参照してください。 ### 「データの説明を見る」を使用するためのヒント - 複数のマークを選択して、相互に比較することができます。 - ビューには、SUM、AVG、COUNT、COUNTD、AGG などの計算フィールドを使用して集計されたマークを含める必要があります。 - 「データの説明を見る」では、選択されたマークのタイプを分析できない場合、その理由を示すメッセージが表示されます。詳細については、[「「データの説明を見る」が使用できない状況」](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_requirements.htm#NotAvailable) を参照してください。 - データは、単一のプライマリ データ ソースから取得する必要があります。「データの説明を見る」は、ブレンドされたデータ ソース、またはキューブ データ ソースでは機能しません。 - 「データの説明を見る」で使用するデータ ソースをより興味深くするための特性については、[「データの説明を見る」を使用する場合の要件と考慮事項](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_requirements.htm)を参照してください。 ## 説明を掘り下げる 1. \[データ ガイド\] ペインで、説明名を選択して詳細を表示します。 説明を選択すると、詳細を展開したり、折りたたんだりすることができます。 2. スクロールすると、説明の詳細が表示されます。 3. 解説のチャートにカーソルを合わせると、各データ ポイントの詳細が表示されます。\[開く\] ![\[ビューを開く\] アイコン。](Img/explaindata_openviewicon.png) アイコンを選択すると、Viz の拡大版を表示できます。 Creator または Explorer が編集のためにビューを開いた場合は、\[開く\] ![\[ビューを開く\] アイコン。](Img/explaindata_openviewicon.png) アイコンを選択すると、新しいワークシートで Viz が開き、より詳しくデータを調べることができます。 **注**: 編集権限を持つ Creator と Explorer は、「データの説明を見る」の設定を制御することもできます。詳細については、[「データの説明を見る」へのアクセスの制御](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_control_access.htm)を参照してください。 4. ヘルプ アイコン ![「データの説明を見る」ヘルプ アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/explaindata_helpicon.png) にカーソルを合わせると、説明のためのツールヒントのヘルプを参照できます。ヘルプ アイコン ![「データの説明を見る」ヘルプ アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/explaindata_helpicon.png) を選択して、ツールヒントを開いたままにします。**\[詳細\]** リンクを選択すると、関連するヘルプ トピックが開きます。 ## 分析したフィールドを表示する 1. [ダッシュボード、シート、マークで「データの説明を見る」を実行する](#RunExD)。 2. \[データ ガイド\] ペインの **\[Explore underlying values for (基になる値の探索)\]** で、対象のメジャー名を選択します。 ![分析されたマークに関する「データの説明を見る」の詳細説明。予想よりも大きい走行距離の合計値 8,800 を説明するテキストが強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/explaindata_viewfields1.png) 3. ペインの下部にある _\[number-of-fields (フィールド数)\]_ リンクを選択します。 ![分析されたマークに関する「データの説明を見る」の詳細説明。強調表示されたテキストには「23 フィールド中 14 フィールド」と書かれています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/explaindata_viewfields2.png) 作成者は、「データの説明を見る」の設定を開いて、分析に含めるフィールドを制御することもできます。詳細については、[「統計分析に使用するフィールドの変更」](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_lm_status.htm#IncludeExcludeFields)を参照してください。 ## 説明での用語と概念 説明では、以下の用語や概念が頻繁に登場します。「データの説明を見る」におけるこれらの意味を理解しておくと役立つ場合があります。 マークとは マークとは、参照元のデータの中からいくつかのレコードの値を集約したものであり、選択可能なデータ ポイントとして表示されます。1 つのマークは、1 つのレコード、または複数のレコードをまとめて作られています。Tableau では、線、図形、棒、セル テキストなどのさまざまな方法でマークを表示できます。 Tableau は、ビュー内のフィールドの交差に基づいて、マークを作り上げるレコードを取得します。 **分析されたマーク**とは、「データの説明を見る」で分析された、ダッシュボードやシートのマークを指します。 マークの詳細については、[「マーク」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/view_parts.htm#Marks)を参照してください。 予測とは マークの予測値は、Viz の参照元データの予測範囲の中央値です。予測範囲は、分析されたマークに対して統計モデルが予測する 15 パーセンタイルから 85 パーセンタイルまでの値の範囲です。Tableau は、選択したマークに対して統計分析を実行するたびに、予測範囲を算出します。 期待値の概要で、マークが_予想よりも低い_か_予想よりも高い_と説明されている場合、集計済みのマーク値が、統計モデルがマークで予測している値の範囲外にあることを意味します。予測値の概要で、マークが_予測よりもわずかに低い_か_予測よりもわずかに高い_と説明されているか、_自然変動幅の範囲内にある_と説明されている場合は、集約されたマーク値は予測範囲内にあるが、中央値よりも低いか高いことを意味します。 詳細については、[「予測範囲とは」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/explain_data_explained.htm#ExpectedRangeLM)を参照してください。 ディメンションとメジャーとは データベースの各列名はフィールドです。たとえば、製品名と売上は、それぞれフィールドです。Tableau では、製品名などのように、データを分類するフィールドはディメンションと呼びます。いっぽう、売上などのように、定量化できるデータを持つフィールドはメジャーと呼びます。Tableau は、メジャーをビューにドラッグすると、デフォルトでメジャーを集計します。 いくつかの説明では、参照元のレコードの値とそれらの値を集計したものが、分析されたマークの値にどのように影響しているかを説明しています。別の説明では、分析されたマークのディメンション全体で、値がどのように分布しているかを説明しています。 マーク上で「データの説明を見る」を実行すると、ビューに表示されていない、データソースのディメンションとメジャーについても分析で考慮されます。それらのフィールドは、非視覚化ディメンションや非視覚化メジャーと呼びます。 ディメンションとメジャーの詳細については、[「ディメンションとメジャー」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm)を参照してください。 集計や集約とは 集計や集約とは、要約したり、合計したりした値です。Tableau では、メジャーを行、列、マーク カード オプション、ビューなどにドラッグするたびに、SUM や AVG などの集計値を自動的に計算します。たとえば、メジャーが SUM(売上) や AVG(売上) などと表示されていると、メジャーがどのように集計されているかを示しています。 「データの説明を見る」を使用するには、SUM、AVG、COUNT、COUNTD、AGG などで集計されたメジャーをビジュアライゼーションで使用している必要があります。 集計の詳細については、[「Tableau でのデータ集計」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_aggregation.htm)を参照してください。 レコードの値とは レコードは、データベース テーブルの行です。行には、各フィールドに対応する値が含まれています。この例では、カテゴリ、製品名、売上などがフィールド (または列) です。家具、フロア ランプ、96 ドルなどが値です。
カテゴリ製品名売上
家具フロア ランプ$96.00
分布とは 分布とは、データが取り得るすべての値 (または間隔) のリストです。各値が発生する頻度 (発生頻度) も示します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 「データの説明を見る」を使用して、インサイトをより早く発見する データガイドの「データの説明を見る」を使用すると、データを検索する際に、Viz 内のマークを調査しながら新たな発見を得て、データを深く掘り下げることができます。「データの説明を見る」を使用して、ダッシュボード、シート、または選択したマークを分析し、参照元データに異常値や相関関係がある可能性があるかどうかを確認することができます。「データの説明を見る」を実行すると、統計モデルが構築され、現在のビューで使用されていないデータ ソースの潜在的な関連データなど、Viz 内の個々のマークについて考えられる説明が提供されます。 「データの説明を見る」の実行と説明の探索については、[「データの説明を見る」を使い始める](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_basics.htm)を参照してください。 **注**: このトピックでは、Tableau 2021.2 以降のバージョンで「データの説明を見る」がどのように機能するかについて説明します。以前のバージョンの Tableau を使用している場合は、[「データの説明を見る」のヘルプのバージョン 2021.1](https://help.tableau.com/v2021.1/pro/desktop/ja-jp/explain_data.htm "Tableau バージョン 2021.1 のこのヘルプ トピックより前のバージョンへのリンク") でこのトピックをお読みください。 さまざまなビューを構築するときに「データの説明を見る」を出発点として使用すると、データをさらに深く検索してより良い質問をするのに役立ちます。詳細については、[「データの説明を見る」を使用して分析を強化する](#How)参照してください。「データの説明を見る」で使用するデータ ソースをより興味深くするための特性については、[「データの説明を見る」を使用する場合の要件と考慮事項](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_requirements.htm)を参照してください。 ## 「データの説明を見る」へのアクセス デフォルトでは、「データの説明を見る」はサイト レベルで有効になっています。サーバー管理者 (Tableau Server) とサイト管理者 (Tableau Cloud) は、サイトで「データの説明を見る」を使用できるかどうかを制御できます。詳細については、[サイトに対する「データの説明を見る」の無効化または有効化](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_enable.htm)を参照してください。 ワークブックの編集が可能で、かつ、ワークブックの「データの説明を見る」の実行権限を持っている作成者は、編集モードで「データの説明を見る」を実行できます。「データの説明を見る」の実行権限をを持つすべてのユーザーは、Tableau Cloud および Tableau Serverの表示モードで「データの説明を見る」を実行できます。 サイト管理者によって許可されている場合は、他の Tableau Cloud や Tableau Server ユーザーとメールや Slack を介して説明を表示モードで共有することができます。詳細については、「[ユーザーがメールや Slack を介して説明を共有できるように Tableau を構成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_control_access.htm#ConfigureSlackEmail)」を参照してください。 作成者は、「データの説明を見る」の設定を使用して、\[データ ガイド\] ペインに表示される説明のタイプを制御できます。 「データの説明を見る」、説明タイプ、およびフィールドへのアクセスの制御については、[「データの説明を見る」へのアクセスの制御](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_control_access.htm)を参照してください。 ## 「データの説明を見る」を使用して分析を強化する 「データの説明を見る」は、データ内の関係を明らかにし、説明するツールです。関係の原因やデータの解釈方法は教えてくれません。**あなたこそがデータのエキスパートです。**ドメインに関する知識や直感を持つことで、さまざまなビューを使用しながらさらに深く探索できる興味深い特性を決定することができます。関連情報については、[「データの説明を見る」のしくみ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_explained.htm) および [「データの説明を見る」を使用する場合の要件と考慮事項](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_requirements.htm) を参照してください。 「データの説明を見る」のしくみと、分析を強化するために「データの説明を見る」を使用する方法に関する詳細情報については、Tableau Conference のプレゼンテーションを参照してください。 - [アナリストから統計学者へ: 実際の「データの説明を見る」 (1 時間)](https://www.tableau.com/ja-jp/events/tc/2019/analyst-statistician-explain-data-practice) - [「データの説明を見る」の活用 (45 分)](https://www.tableau.com/ja-jp/events/tc/2019/leveraging-explain-data) ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 「データの説明を見る」を使用する場合の要件と考慮事項 Tableau Desktop の作成者は、いつでも「データの説明を見る」を使用できます。 Tableau Cloud および Tableau Server では、「データの説明を見る」がサイトに対して有効になっている場合、適切なパーミッションを持つ Creator と Explorer は、ワークブックを編集する際に「データの説明を見る」を実行できます。適切な権限を持つすべてのユーザーは、パブリッシュされたワークブックの表示モードで「データの説明を見る」を実行できます。詳細については、[「データの説明を見る」へのアクセスの制御](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_control_access.htm)を参照してください。 ## 「データの説明を見る」の使用に最適な Viz とは 「データの説明を見る」は、要約されたデータを伝達するインフォグラフィック スタイルの説明的な Viz ではなく、より深い調査と分析を必要とするビジュアライゼーションで使用するのが最も適しています。 - 「データの説明を見る」がデータのモデルを作成し、説明を生成するには、行レベルのデータが必要です。参照元データの行レベルのデータを含む Viz で、視覚化されていないフィールドに関係が存在する可能性がある場合は、「データの説明を見る」を実行する絶好の機会です。 - 事前に集計されたデータに基づく Viz で、行レベルのデータにアクセスできない場合は、「データの説明を見る」によって実行される統計分析には適していません。 ## 「データの説明を見る」に最適なデータ ワークシートで「データの説明を見る」を使用する場合は、「データの説明を見る」は以下と連携することを覚えておいてください。 - **単一のマークのみ**:「データの説明を見る」は単一のマークを分析します。複数のマークの分析はサポートされていません。 - **集計データ**: ビューには、SUM、AVG、COUNT、または COUNTD を使用して集計された 1 つ以上のメジャーを含める必要があります。少なくとも 1 つのディメンションがビューに存在する必要があります。 - **単一のデータ ソースのみ**: データは単一のプライマリ データ ソースから抽出する必要があります。「データの説明を見る」は、ブレンドされたデータ ソース、またはキューブ データ ソースでは機能しません。 ワークブックのデータ ソースを準備する際、分析時に「データの説明を見る」を使用する場合は、次の点に注意してください。 - 十分に広域な参照元データを含むデータ ソースを使用します。理想的なデータ セットには、説明を行う 1 つまたは複数の集計メジャーに加えて、10 ～ 20 以上の列が含まれています。 - 列 (フィールド) にわかりやすい名前を付けます。 - 冗長な列とデータ準備アーティファクトを排除します。詳細については、[統計分析に使用されるフィールドを変更する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_lm_status.htm#IncludeExcludeFields)を参照してください。 - データ ソース内の視覚化されていない列は破棄しないでください。「データの説明を見る」では、マークを分析するときに、参照元データのフィールドが考慮されます。 - カーディナリティ ディメンションが低い方が適切に機能します。カテゴリー ディメンションの説明は、基数が高すぎない方が解釈しやすくなります (20 カテゴリー未満)。ディメンションに 500 個を超える一意の値が含まれる場合は、分析対象として見なされません。 - 原則として、データは事前に集計しないでください。ただし、データ ソースが大規模な場合は、データを適切な詳細レベルに事前に集約することを検討してください。 - ライブ データ ソースに対しては抽出を使用します。抽出は、ライブ データ ソースよりも速く実行されます。ライブ データ ソースを使用すると、説明を作成するプロセスで多数のクエリ (各候補の説明ごとに約 1 つずつ) が作成されるため、説明の生成により長い時間がかかってしまいます。 ## 「データの説明を見る」が使用できない場合 データ ソースやビューの特性によっては、「データの説明を見る」を選択したマークで使用できない場合があります。「データの説明を見る」で選択したマークを分析できない場合、「データの説明を見る」アイコンとコンテキスト メニュー コマンドは使用できません。
「データの説明を見る」は、以下を使用するビューでは実行できません。
  • マップの座標フィルター
  • ブレンドされたデータ ソース
  • パラメーターを含むデータ ソース
  • Access などの COUNTD 構文または COUNT(DISTINCT...) 構文をサポートしないデータ ソース。
  • 集計メジャーのフィルター
  • 非集計メジャー

「データの説明を見る」は、以下を選択した場合は実行できません。
  • 複数のマーク
  • 軸
  • 凡例
  • 総計
  • 傾向線またはリファレンス ライン
  • 非常に少ない数のマークを含むビュー内のマーク
「データの説明を見る」は、以下の説明に使用されるメジャーでは実行できません。
  • SUM、AVG、COUNT、COUNTD を使用して集計されません
  • 表計算です
  • メジャー バリューで使用されます

「データの説明を見る」は、以下の場合にディメンションの説明を提供できません。
  • 計算フィールド
  • パラメーター
  • メジャー ネームとメジャー バリューで使用される場合
  • 500 個を超える一意の値が含まれるフィールド。ディメンションに 500 個を超える一意の値が含まれる場合は、分析対象として見なされません。
[メイン コンテンツに進む](#main-content) # Benford の法則の可視化 Benford の法則は、現実世界の多くのデータ ソースでは、先頭または一番左の桁は非常に特定の方法で分布しているとする数学的法則です。具体的に、数字 1 はが桁の先頭に使われている確率は約 30% であり、数字が大きくなると出現する頻度は低くなり、数字 9 が使用される確率は 5% 未満になります。詐欺師がデータを偽造する場合、彼らは Benford の法則を準拠した偽データの作成方法を知らない可能性があり、場合によっては、偽データを検出したり、真実性に対する疑念を生み出すことができる場合があります。 この記事では、Tableau Desktop が提供するサンプル - スーパーストア データ ソースを使用して、Benford の法則を売上データに適用する方法について説明します。 プロセスでは次を実行する必要があります。 1. ビューで使用する計算フィールドを作成します。 2. ビューを設定します。 以下のセクションでは、これらの手順を具体的な説明に分割します。 ## ビューで使用する計算フィールドの作成 1. \[分析\] メニューで \[計算フィールドの作成\] を選択して、計算エディターを開きます。計算に、"一番左の整数" と名付け、式エリアに次を入力または貼り付けます。 `LEFT(STR([Sales]),1)` 2. 2 番目の計算フィールドを作成し、「Benford の法則」と名付けます。次の内容を式エリアに入力または貼り付けます。 `LOG(INT([Leftmost Integer])+1)-LOG(INT([Leftmost Integer]))` ## ビューの設定 1. \[データ\] ペインの \[Leftmost Integer (一番左の整数)\] を \[列\] までドラッグし、\[Orders(Count) (注文 (カウント))\] を \[行\] までドラッグします。 2. \[行\] で \[CNT(Orders) (CNT (注文))\] をクリックし、\[簡易表計算\] > \[合計に対する割合\] を選択します。 これで、ビューが最初の桁の分布を示すようになり、バーのサイズ (左から右へと減少している) は、この場合のデータが Benford の法則を準拠していることを示します。リファレンス分布を追加することで、データを組み立てるためにさらに多くのことを実行できます。 3. \[データ\] ペインから \[Benfords Law (Benford の法則)\] を \[マーク\] カードの \[詳細\] にドラッグします。\[マーク\] カードで \[Benfords Law (Benford の法則)\] をクリックし、\[メジャー\] > \[最小値\] を選択します。 4. \[データ\] ペインから \[分析\] ペインに切り替え、\[分布バンド\] をビューまでドラッグします。\[セル\] にドロップします。 ![ビューにドラッグされたカスタム分布バンドのピルと、セル分布バンドを追加するオプションを指す矢印が表示されたダッシュボード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/benford1.png) 注: 分布バンドは Tableau 10.2 以降の Web プラットフォームでサポートされます。 5. \[リファレンス ライン、リファレンス バンド、またはリファレンス ボックスの編集\] ダイアログ ボックスで、次を実行します。 1. \[値\] フィールドをクリックして、オプションのその他のセットを表示します。 ![参照線、バンド、ボックスの編集ダイアログには、参照線とバンドの計算の設定が表示され、パーセンテージの計算値オプションが強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/benford2.png) 2. \[パーセンテージ\] エリアで、「`80,100,120`」と入力します。 これにより、範囲を 80 から 100 パーセント、および 100 から 120 パーセントに広がるよう指定します。次に、パーセンテージが参照する値を指定します。 3. \[次のパーセント\] フィールドで、\[MIN(Benford の法則)\] を選択します。 \[値\] フィールドの表示「`80%,100%,120% of Average Min. Benfords Law`」となります。 残りのステップでは、リファレンス バンドの外観を設定します。 1. \[ラベル\] を \[なし\] に設定します。 2. \[ライン\] を最も細い線に設定します。 3. \[これより下を塗りつぶす\] を選択します。 4. \[塗りつぶし\] から、\[スポットライト\] を選択します。 5. \[OK\] をクリックして \[リファレンス ライン、リファレンス バンド、またはリファレンス ボックスの編集\] ダイアログ ボックスを閉じます。 6. マーク ラベルを表示するためのツール バー ボタンをクリックします。 ![マーク カードの \[ラベルを追加\] アイコン。](Img/marklabels.png) 完了したビューは次のようになります。 ![棒グラフには、左端の整数の頻度が表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/benford3.png) "Superstore" はデモ データですが、Benford の法則に準拠している限りは現実的です。青いバーは、最初の桁の実際のパーセンテージが、ビュー内の予測される Benford 値を表す 100% の値 (分布バンドの黄色いゾーンから緑のゾーンを分けるライン) と正しく揃っていることを示しています。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Bookshop データセット Bookshop (書店) データ セットは、データを組み合わせるための新しいデータ モデリング機能である「関係」をご紹介するため、Tableau Desktop 2020.2 用に作成したものです。 ## ファイルのダウンロード 生データをダウンロードして、独自のデータ モデルをゼロから構築できます。あるいは、あらかじめ作成されているデータ ソースのいずれかをダウンロードして、関係を使用した分析をすぐに始めることもできます。 - 生データ (xlsx) - [Bookshop.xlsx](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/Bookshop.xlsx): 生データの .xlsx ファイル - [BookshopLibraries.xlsx](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/BookshopLibraries.xlsx): 多対多の関係を組み込むための、追加のライブラリ テーブル (含まれているのは追加のライブラリ テーブルのみです) - パッケージド データ ソース (tdsx) ファイル - [Bookshop.tdsx](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/Bookshop.tdsx): 関連するデータ ソースがあらかじめ作成され、いくつかのメタデータのカスタマイズが加えられた、パッケージ化された .tdsx ファイル - [MinimalBookshop.tdsx](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/MinimalBookshop.tdsx): Bookshop.tdsx と同じテーブルですが、メタデータやクリーンアップは含まれていません - [Bookshop\_libraries.tdsx](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/bookshop_libraries.tdsx): Bookshop.tdsx にライブラリ テーブルを追加するための、パッケージ化された .tdsx ファイル (すべてのテーブルが含まれています) _ダウンロードした .tdsx に接続するには_ 1. Tableau Desktop を開きます。 2. 左側の \[接続\] ペインで、**\[ファイルへ\]** 見出しの下の **\[その他...\]** オプションを選択します。 3. .tdsx をダウンロードした場所に移動し、.tdsx をダブルクリックします (または、選択して \[開く\] をクリックします)。 ## データセットについて Bookshop は、次のように関連付けられた 13 個のテーブルで構成されています。 ![書籍データのデータベース スキーマ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Bookshop_schema.png) **注**: このデータ セットの中心となる概念は、「_書籍_」と「_版_」の違いという考え方です。書籍は、著者、タイトル、ジャンルなどの属性が含まれる概念です。版は、形式 (ハードカバーやペーパーバック)、出版日、ページ数などの属性が含まれる、書籍の物理的なバージョンです。 ### データ ディクショナリ いくつかのフィールドについては、少し説明が必要です。 - \[Ratings (評価)\] テーブルの **Rating (評価)** フィールドには、1 ～ 5 のスケールが適用され、5 が最高です。 - **Format (形式)** フィールドは、形式の詳細です。「ハードカバー」以外のすべての形式は、「ペーパーバック」と見なされます。 - **ISBN** は国際標準図書番号の略で、書籍の各版に割り当てられる 13 桁の一意の識別番号です。ISBN はバーコードで表され、価格に関連付けられています。 - **ItemID** フィールドと **OrderID** フィールドは階層型です。注文には複数のアイテムが含まれる場合があります。 - **Staff Comment (スタッフ コメント)** フィールドには、一部の書籍の概要とレビューが含まれています。 ### 独自のデータ ソースを作成する場合 1. **\[Publisher (出版社)\]** テーブルと **\[Sales (売上)\]** テーブルは、**\[Edition (版)\]** テーブルに関連付けられている必要があります。 2. **\[Book (書籍)\]** テーブルと **\[Info (情報)\]** テーブルは関連付けたり、結合したりできますが、計算 `BookID = [BookID1]+[BookID2]` で関連付けまたは結合を行う必要があります。 - 内部結合が推奨されます。 - **\[Series (シリーズ)\]** テーブルは、\[Info (情報)\] テーブルがデータ ソースに含まれる場合にのみ使用できます。 - _オプション:_ 1. \[Book (書籍)\] と \[Info (情報)\] を結合した論理テーブルの名前は、「Book (書籍)」またはそれと似た名前に変更することをお勧めします。 2. 4 つの \[Sales (売上)\] テーブルは個別に分析できますが、それらがユニオンされている場合は、ユニオンの名前を「Sales (売上)」またはそれと似た名前に変更することをお勧めします。 3. 関係の構築に使用したフィールドの多くは分析には必要ないので、データ モデルを作成した後は非表示にできます。 - ID で終わるフィールドは非表示にできます(\[Ratings (評価)\] の ReviewID と ReviewerID、\[Sales (売上)\] の ItemID と OrderID など)。 - ISBN は、各版の識別番号として保持する必要があります (理想的には \[Edition (版)\] テーブルの ISBN)。ユニオンにした \[Sales (販売)\] テーブルの ISBN フィールドは非表示にできます。 - \[Award (賞)\] テーブルの Title (タイトル) フィールドは非表示にできます。 - ユニオンのシートとテーブルのフィールドの場合も、一意の情報は含まれておらず、非表示にできます。 5. データ モデルを単純化するため、主要なテーブルを **\[Book (書籍)\]**、**\[Author (著者)\]**、**\[Edition (版)\]** にします。最も影響が小さく簡単に除外できるテーブルは、**\[Checkouts (貸出)\]** と **\[Ratings (評価)\]** です。さらに、**\[Award (賞)\]** や **\[Publisher (出版社)\]**、**\[Sales (売上)\]**、または **\[Info (情報)\]** と **\[Series (シリーズ)\]** も除外できます。 ## ブックショップ ライブラリ BookshopLibraries.xlsx ファイルでは、多対多の関係をサポートするためにライブラリの近くに新しいテーブルが導入されています。\[Catalog (カタログ)\] テーブルは、ISBN で \[Edition (版)\] テーブルに関連付けられています。\[Library Profile (ライブラリ プロファイル)\] テーブルは、LibraryID で多対多 (n:n) 関係として \[Catalog (カタログ)\] テーブルに関連付けられています。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bookshop_libraries_schema.png) ### データ ディクショナリ ライブラリ プロファイル - **Library (ライブラリ)** フィールドはライブラリの名前です。 - **Library ID (ライブラリ ID)** フィールドの ID は、\[Catalog (カタログ)\] テーブルでも使用されます。 - **Consortium Member (コンソーシアム メンバー)** フィールドは、そのライブラリが、ライブラリ間の貸し出しを提供したり、他のサービスを共有したりする、より大きなライブラリ ネットワークに含まれるかどうかを示す yes/no (はい/いいえ) フィールドです。 - **Private (プライベート)** フィールドは、そのライブラリがメンバー専用のプライベートなライブラリか、公共の施設であるかどうかを示す yes/no (はい/いいえ) フィールドです。 - **Staff Type (スタッフのタイプ)** と **Number of Staff (スタッフの数)** は、各ライブラリで仕事をしている Librarians (ライブラリアン)、Library Assistants (ライブラリ アシスタント)、Library Technicians (ライブラリ技術者) の数を示します。 カタログ - **LoanID** は、1 つのライブラリが持つ **Number of Copies (コピー数)** を追跡するために使用される ISBN とライブラリの組み合わせを表す一意の識別子です。たとえば、Idle Hour Library (アイドル状態のライブラリ) に、あるタイトルの 2 つのペーパーバック コピーと 1 つのハードカバー コピーが含まれる場合、2 つの Loan ID (貸し出し ID) が存在します。 - **Library ID (ライブラリ ID)** フィールド の ID は、\[Library Profile (ライブラリ プロファイル)\] テーブルでも使用されます。 \[Library Profile (ライブラリ プロファイル)\] テーブルの構造 \[Library Profile (ライブラリ プロファイル)\] テーブルは、当初、各スタッフ タイプの列を持つ非ピボット形式のテーブルとして書式設定されました。
Library (ライブラリ) LibraryID Consortium Member (コンソーシアム メンバー) Private (プライベート) Librarians (ライブラリアン) Library Technicians (ライブラリ技術者) Library Assistants (ライブラリ アシスタント)

Idle Hour Library (アイドル状態のライブラリ)

 L-IHL はい いいえ 53 61 16

The Bibliophile’s Shelves (愛書家の棚)

 L-BS はい はい 4 3 0

Armchair Athanaeum (アームチェア室)

 L-AA いいえ はい 6 0 0
Old Friend Library (オールド フレンド ライブラリ) L-OFL はい いいえ 3 5 17
Bide Awhile (待機) L-BA はい いいえ 9 20 6
IndieUnBound L-IUB はい いいえ 7 2 47

Page Station Book Exchange (ページ ステーション ブック エクスチェンジ)

 L-PS いいえ はい 3 1 4
テーブルは、Librarians (ライブラリアン)、Library Technicians (ライブラリ技術者)、Library Assistants (ライブラリ アシスタント) の列全体でピボットされました。最終的な形式には、Staff Type (スタッフのタイプ) の列と Number of Staff (スタッフの数) の列が含まれます。ただし、この場合、ライブラリごとに複数の行があることを意味します。したがって、Library ID (ライブラリ ID) の値は一意ではなく、ピボットされたバージョンのテーブルは、\[Catalog (カタログ)\] テーブルに多対多で関連付けられる必要があります。 このテーブルには、カタログとプロファイルの間で多対一の関係を許すという利点がありますが、理想的な[データ分析のための構造](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/data_structure_for_analysis.htm)でありません。 ## 探索 このデータセットは架空のものですが、さまざまな分析シナリオや豊富な探索に対応しています。たとえば、次のようなシナリオが考えられます。 - 最も人気のある書籍は何ですか? 最も人気のない書籍は? 人気は、販売、レビュー、貸出、その他の指標に基づいていますか? - 最年少でデビューした著者は誰ですか? 最年長でデビューした著者は? - 出版社は何かしらの専門分野に特化していますか? - 同じ書籍の増版が出版されるまでの最長期間は? - 販売には季節的な傾向がありますか? 貸出はどのようになっていますか? タイトルやジャンルに季節変動はありますか? - 貸出、印刷部数、書籍評価、販売数量の間に相関関係はありますか? - 執筆に最も時間を費やす著者の書籍は最も成功していますか? そうした書籍のページ数は最多ですか? - 最も多くの書籍が出版されたのはいつですか? 例外的な期間はありますか? - ジャンル、形式、価格の傾向はありますか? - 評価にはどのような分布がありますか? それらの分布は書籍によって異なりますか? ジャンルよって異なりますか? 分布は賞と同様の傾向がありますか? - 販売時に割引されることがある (常にではない) 場合は、販売価格はどのように計算されますか? - 販売はパレートの原則に近似していますか? - 割引にパターンはありますか? - 任意のテーブルに特にダーティ データがあるように見えますか? Bookshop データセット「イースター エッグ」 - _Etaoin Shrdlu_ は、ライノタイプ金属活字機への言及です。_Palimpsest_ は、原稿作成への言及です。 - 著者名はアメリカの有名作家のリストから取得され、姓と名がシャッフルされています。 - 現在、通常の出版日は火曜日です。出版日はデータに反映され、この業界標準が 2178 年まで順守されることを前提としています。 - 1 冊の書籍には、レビュー、貸出、販売がありません。 - 貸出データは実際の図書館データに基づいており、BookID はタイトルにマップされるため、貸出傾向は現実世界のものです。 - 評価データは実際の書籍評価データに基づいており、BookID はタイトルにマップされるため、特定の書籍の評価分布は現実世界のものです。 - 1 冊の書籍と複数の書籍の販売割合は、独立した書店の現実世界のデータに基づいています。 - 販売データは完全に生成されますが、観光業によって経済が成り立っている都市の季節や曜日の傾向 (月、週、春休みや冬休みに比例する) に基づいています。  - 長い週末と春休みに販売が急増。 - 販売数量は週末がはるかに多く、火曜日と木曜日が最も少ない。 - ピークの季節は 7 月 4 日からレイバー デーまで。 - 感謝祭の直後とクリスマスまでの数週間に販売が急増。 - データ セット内の ISBN は架空のものですが、以下の ISBN-13 の原則に従って構成されています。 - EAN: 989 (実際には使用されていない) - グループ番号: 28 - 出版社登録コード: さまざまな長さ (2 ～ 4 桁) - タイトル コード、さまざまな長さ (3 ～ 5 桁、出版社登録コードによって異なる) - チェック ディジット、ISBN-13 チェック ディジット モジュラー算術計算で作成 - この機能に取り組んでいるある開発者は、版のない_「ザ ディープ グレー」_というタイトルの書籍を提案しています。その書籍の BookID は、この開発者の仕事用電話番号の最後の 3 桁で終わります。 - \[Edition (版)\] テーブルには (意図的な) エラーがあり、BookID PA169 の 2 つの版が Palimpsest Printing としてラベル付けされていますが、ISBN は、これらの版が実際には Etaoin Shrdlu Press によって印刷されたことを示しています。 このデータ セットの作成者は、とても楽しんでデータ セットを作成し、書籍に深い愛着を持っていました。このデータ セットを楽しんでいただき、Tableau の関係が持つ力強さや洗練された美しさを実感していただく助けになれば幸いです。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Copyright © 2026 Salesforce, Inc. および実施権許諾者All rights reserved. Tableau の著作権、特許および商標に関するその他の情報については、[www.tableau.com/ja-jp/ip](http://tableau.com/ip) を参照してください。 ソフトウェアと共に配布される可能性があるサード パーティ コードの詳細については、Tableau Software エンド ユーザー ライセンス契約を確認してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Creators: Web 上のデータへの接続 ワークブックを作成し、Web 上でビューを構築してデータを分析する前に、データに接続する必要があります。Tableau では、Tableau Desktop からパブリッシュされた Web 上のデータ ソースへの接続や、Tableau Cloud、Tableau Server、Tableau Public を介したデータへの直接接続がサポートされています。 2019.3 以降、Tableau Catalog は Tableau Server と Tableau Cloud の データ管理 の一部として使用できます。Tableau Catalog がお使いの環境で有効な場合は、\[探索\] からデータに移動して接続するだけでなく、Tableau Catalog から、データベースやテーブルなどのさまざまなタイプのデータに移動して接続することもできます。Tableau Catalog の詳細については、[Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/dm_catalog_overview.htm) または [Tableau Cloud](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/dm_catalog_overview.htm) のヘルプの「Tableau Catalog について」を参照してください。2021.4 以降、データ管理 には、データへの中心的なアクセス ポイントである仮想接続が含まれています。詳細については、[Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/dm_vconn_overview.htm) または [Tableau Cloud](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/dm_vconn_overview.htm) ヘルプの「仮想接続とデータ ポリシーについて」を参照してください。 ## \[データに接続\] ページを開く Web では接続するデータにアクセスするのに \[データに接続\] ページを使用します。Tableau Server または Tableau Cloud にサインインした後、次の 2 つの方法でこのページを開くことができます。 - \[ホーム\] > \[新規作成\] > \[ワークブック\] - \[探索\] > \[新規作成\] > \[ワークブック\] Tableau Public を使用している場合は、作成者プロフィールからこのページを開くことができます。 - \[マイ プロフィール\] > \[Viz の作成\] \[データに接続\] ダイアログには、人気のある混合コンテンツのスクロール可能なリストが表示されます。データ管理 ライセンスを持っている場合は、仮想接続を使用してデータに接続することができます。また、データ管理 を持っていて Tableau Catalog を有効にしている場合は、データベース、ファイル、テーブルなどの外部アセットに接続することができます。 レスポンシブ検索フィールドには、テキストを入力すると更新される候補のリストが表示されます。データのタイプ、認証状況、または選択したデータのタイプに依存するその他のフィルターを使用して結果を絞り込むことができます。たとえば、データのタイプによっては、タグ、接続タイプ、データ品質に関する警告、またはその他の基準に基づいてフィルターできる場合があります。旧バージョンのダイアログの外観と機能は若干異なりますが、全体的な機能はほぼ同じです。 ![データ ソース、仮想接続、データベースとファイル、またはテーブルに接続するオプションを使用して、Tableau Cloud 上のデータに接続します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/connect_to_data.png) \[データに接続\] ページに表示されるタブは、使用している製品によって異なります。 Tableau Server では、\[このサイト上\]、\[ファイル\]、\[コネクタ\] のタブから選択してデータへの接続を行います。 ### \[このサイト上\] のデータへの接続 1. \[このサイト上\] は、パブリッシュされたデータ ソースの参照や検索を行う場合に選択します。 2. \[名前\] よりデータ ソースを選択し、\[接続\] ボタンをクリックします。 **注:** データ ソースへの接続に加えて データ管理 がある場合は、\[このサイト上\] を選択すると仮想接続を使用してデータに接続できます。Tableau Catalog を有効にすると、データベース、ファイル、およびテーブルにも接続できます。 ### ファイルへの接続 Tableau は、Excel、テキストベースのデータ ソース (.xlsx、.csv、.tsv)、およびブラウザーで直接 1 つのファイル (.kml、.geojson、.topojson、.json、.zip にパッケージ化された Esri シェープファイルおよび Esri File Geodatabases) のみを必要とする空間ファイル形式のアップロードをサポートしています。\[データに接続\] ペインの \[ファイル\] タブで、ファイルをフィールドにドラッグ アンド ドロップするか、\[コンピューターからアップロード\] をクリックして、ファイルに接続します。アップロードできるファイルの最大サイズは 1 GB です。 ### コネクタの使用 \[コネクタ\] タブより、クラウド データベースやエンタープライズのサーバーに格納されているデータに接続できます。作成する各データ接続に接続情報を入力する必要があります。たとえば、ほとんどのデータ接続では、サーバー名とサインイン情報を提供する必要があります。 [「サポートされるコネクタ」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/exampleconnections_overview.htm)には、Tableau をこれらの各コネクタ タイプに接続してデータ ソースを設定する方法についての情報が記載されています。\[コネクタ\] タブに必要なコネクタが表示されない場合、Tableau Desktop からデータに接続し、Web 作成用に Tableau Cloud や Tableau Server にデータ ソースをパブリッシュできます。Tableau Desktop で「[データ ソースをパブリッシュする](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/publish_datasources.htm)」方法の詳細をご覧ください。 Tableau でデータへの接続に成功すると \[データ ソース\] ページが開かれ、分析用データの準備を行ったり、ビューの構築を開始できます。詳細については、[「Creators: Web 上のデータの準備」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/creator_data_prep.htm)を参照してください。 #### Tableau Server コネクタ

Actian Matrix*

Alibaba AnalyticDB for MySQL‡

Alibaba Data Lake Analytics‡

Alibaba MaxCompute‡

Amazon Athena‡

Amazon Aurora for MySQL‡

Amazon EMR Hadoop Hive‡

Amazon Redshift‡

Apache Drill‡

Aster Database*

Azure Data Lake Storage Gen2‡

Box‡

Cloudera Hadoop‡

Databricks‡

Datorama by Salesforce‡

Denodo‡

Dremio by Dremio‡

Dropbox‡

Esri コネクタ‡

Exasol‡

Google BigQuery**‡

Google BigQuery JDBC**‡

Google Cloud SQL‡

Google ドライブ‡

Impala‡

Kognito*

Kyvos‡

Hortonworks Hadoop Hive

IBM BigInsights

IBM DB2‡

IBM PDA (Netezza)*

Kyvos‡

MariaDB‡

MarkLogic*

Microsoft Azure SQL データベース‡

Microsoft Azure Synapse Analytics‡

Microsoft SQL Server‡

MonetDB*

MongoDB BI Connector‡

MySQL‡

OData‡

OneDrive‡

Oracle‡

Pivotal Greenplum Database‡

PostgreSQL‡

Progress OpenEdge*

Presto‡

Qubole Presto‡

SAP HANA (仮想接続のみ)‡

SAP Sybase ASE*

SAP Sybase IQ*

Salesforce‡

SharePoint Lists‡

SingleStore (旧 MemSQL)‡

Snowflake‡

Spark SQL‡

Teradata***‡

Vertica‡
\* Linux サーバーでは利用できません。 \*\* Google BigQuery では、Web からデータ ソースを作成するときに OAuth が必要です。サーバー管理者が [Google 用に OAuth を設定する](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/config_oauth_google.htm)方法の詳細をご覧ください。 \*\*\* Teradata Web 作成では、現在クエリ バンディング機能はサポートされていません。詳細については、「[Teradata](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/examples_teradata.htm)」を参照してください。 ‡データ管理 をお持ちの場合は仮想接続をサポートします。詳細については、Tableau Server ヘルプの「[仮想接続とデータ ポリシーについて](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/dm_vconn_overview.htm)」を参照してください。 #### Tableau Catalog サポートされるコネクタ Tableau Catalog は、Tableau Server がサポートする一部のデータ コネクタとの接続をサポートしています。データ ソース、データベース、ファイル、または表がグレー表示されている場合は、Tableau Server から接続することができません。ただし、適切なパーミッションがある場合は、Tableau Desktop の \[接続\] ペインから接続することができます。 Tableau Cloud では、\[このサイト上\]、\[ファイル\]、\[コネクタ\]、\[ダッシュボード スターター\] のタブから選択してデータへの接続を行います。 ### \[このサイト上\] のデータへの接続 1. \[このサイト上\] は、パブリッシュされたデータ ソースの参照や検索を行う場合に選択します。 2. \[名前\] よりデータ ソースを選択し、\[接続\] ボタンをクリックします。 **注:** データ ソースへの接続に加えて データ管理 がある場合は、\[このサイト上\] を選択すると仮想接続を使用してデータに接続できます。Tableau Catalog を有効にすると、データベース、ファイル、およびテーブルにも接続できます。 ### ファイルへの接続 Tableau はブラウザーからの Excel またはテキストベースのデータ ソース (.xlsx、.csv、.tsv) の直接アップロードをサポートしています。\[データに接続\] ペインの \[ファイル\] タブで、ファイルをフィールドにドラッグ アンド ドロップするか、\[コンピューターからアップロード\] をクリックして、Excel ファイルまたはテキスト ファイルに接続します。アップロードできるファイルの最大サイズは 1 GB です。 ### コネクタの使用 \[コネクタ\] タブより、クラウド データベースやエンタープライズのサーバーに格納されているデータに接続できます。作成する各データ接続に接続情報を入力する必要があります。たとえば、ほとんどのデータ接続では、サーバー名とサインイン情報を提供する必要があります。 [「サポートされるコネクタ」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/exampleconnections_overview.htm)には、コネクタを使用してデータを Tableau に接続する方法についての情報が記載されています。\[コネクタ\] タブに必要なコネクタが表示されない場合、Tableau Desktop からデータに接続し、Web 作成用に Tableau Cloud や Tableau Server にデータ ソースをパブリッシュできます。Tableau Desktop で「[データ ソースをパブリッシュする](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/publish_datasources.htm)」方法の詳細をご覧ください。 **注**: Tableau Cloud のデータに接続できない場合は、データベースが公にアクセス可能かどうかを確認してください。Tableau Cloud は、パブリック インターネットからアクセス可能なデータにのみ接続できます。データがプライベート ネットワークの背後にある場合、Tableau Bridge を使用して接続可能です。詳細については、[「パブリッシャー: Tableau Bridge を使用して Tableau Cloud のデータを最新の状態に維持する」](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/qs_refresh_local_data.htm)を参照してください。 #### Tableau Cloud コネクタ

Alibaba AnalyticsDB for MySQL‡

Alibaba Data Lake Analytics‡

Amazon Athena‡

Amazon Aurora for MySQL‡

Amazon EMR Hadoop Hive‡

Amazon Redshift‡

Apache Drill‡

Azure Data Lake Storage Gen2‡

Azure Synapse Analytics (SQL Server 互換)

Box‡

Cloudera Hadoop‡

Databricks‡

Datorama by Salesforce‡

Denodo‡

Dremio by Dremio‡

Dropbox*‡

Esri コネクタ‡

Exasol‡

Google BigQuery*‡

Google Cloud SQL (MySQL 互換)‡§

Google ドライブ‡

Hortonworks Hadoop Hive

Impala‡

Kyvos‡

MariaDB‡

Microsoft Azure SQL データベース‡

Microsoft Azure Synapse Analytics‡

Microsoft SQL Server‡

MongoDB BI Connector‡

MySQL‡

OData‡

OneDrive*‡

Oracle‡

Pivotal Greenplum Database‡

PostgreSQL‡

Presto‡

Qubole Presto‡

Salesforce‡

SAP HANA (仮想接続のみ)‡

SharePoint Lists‡

SingleStore (旧 MemSQL)‡

Snowflake‡

Spark SQL‡

Teradata**‡

Vertica‡
\*Tableau Cloud で Google BigQuery、OneDrive、Dropbox 接続に OAuth 2.0 標準を使用する方法の詳細については、[「OAuth 接続」](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/protected_auth.htm)を参照してください。 \*\* Teradata Web 作成では、現在クエリ バンディング機能はサポートされていません。詳細については、「[Teradata](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/examples_teradata.htm)」を参照してください。 ‡データ管理 をお持ちの場合は仮想接続をサポートします。詳細については、Tableau Cloud ヘルプの「[仮想接続とデータ ポリシーについて](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/dm_vconn_overview.htm)」を参照してください。 §Tableau Cloud は、Google Cloud SQL を使用した SSL をサポートしていません。 #### Tableau Catalog サポートされるコネクタ Tableau Catalog は、Tableau Cloud がサポートする一部のデータ コネクタとの接続をサポートしています。データ ソース、データベース、ファイル、または表がグレー表示されている場合は、Tableau Cloud から接続することができません。ただし、適切なパーミッションがある場合は、Tableau Desktop の \[接続\] ペインから接続することができます。 ### ダッシュボード スターターを使用する Tableau Cloud でダッシュボード スターターを使用して LinkedIn Sales Navigator、Oracle Eloqua、Salesforce、ServiceNow ITSM、QuickBooks Online のデータを作成および分析することができます。\[ダッシュボード スターター\] タブの事前作成されたデザインのリストよりオプションを選択し、\[ダッシュボードを使用\] をクリックします。詳細については、「[クラウドベースのデータ ソースのダッシュボード スターター](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/starters.htm)」を参照してください。 ### Tableau Bridge を使用した Web 作成 Tableau Cloud でデータ ビューを作成したり、Web 上で直接作業したりする場合、Tableau Bridge は幅広いデータベースやクラウド データ環境に対してクエリを完全にサポートします。 - **名前付きコネクタ**: Web 作成セッション中に、Tableau Cloud 接続ペインで公開されている、サポート対象の名前付きコネクタへの新しいデータ接続を直接確立できます。 - **名前なし/汎用コネクタ**: Web オーサリングは、機能的で既存の Bridge ベースのアーキテクチャを既に指しているコンテンツを変更する場合に、特定の名前なしデータベース コネクタと完全に互換性があります。そのような機能には以下が含まれます。 - \[データ ソースの編集\] オプションは、名前が付いていないすべてのコネクタで使用できない場合があります。 - 既存の機能しているクラウドワークブック内にある埋め込みデータソースの編集。 Tableau はすべてのシナリオで、Web 作成によるパブリッシュされたデータ ソースの編集をサポートしていません。制限は次のとおりです。 - **\[データ ソースの編集\]** オプションは、名前が付いていない (汎用の) コネクタを使用する、パブリッシュされたデータ ソースでは使用できない場合があります。ボタンがグレー表示されます。 - Bridge データ ソースへの複数の接続を含む、パブリッシュされたライブ データ ソースの編集は、現在サポートされておらずエラーが発生します。 詳細については、[「Bridge を使用した接続」](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/to_sync_local_data.htm)を参照してください。 Tableau Public では、サポートされているファイルをアップロードしてデータに接続できます。 ### ファイルへの接続 Tableau はブラウザーからの Excel またはテキストベースのデータ ソース (.xlsx、.csv、.tsv) の直接アップロードをサポートしています。\[データに接続\] ペインの \[ファイル\] タブで、ファイルをフィールドにドラッグ アンド ドロップするか、\[コンピューターからアップロード\] をクリックして、Excel ファイルまたはテキスト ファイルに接続します。アップロードできるファイルの最大サイズは 1 GB です。 データセットがない場合は、Tableau Public Web サイトで、無料の[サンプル データセット](https://public.tableau.com/ja-jp/s/resources?qt-overview_resources=1#qt-overview_resources)を確認してください。 ### コネクタの使用 \[コネクタ\] タブから、クラウド データベースに格納されているデータに接続できます。作成する各データ接続に接続情報を入力する必要があります。たとえば、ほとんどのデータ接続では、サインイン情報を入力する必要があります。 [「サポートされるコネクタ」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/exampleconnections_overview.htm)には、コネクタを使用してデータを Tableau に接続する方法についての情報が記載されています。\[コネクタ\] タブに必要なコネクタが表示されない場合は、Tableau Desktop からデータに接続し、データ抽出を作成できます。 **注**: Tableau Public のデータに接続できない場合は、データベースが公にアクセス可能かどうかを確認してください。Tableau Public は、パブリック インターネットからアクセス可能なデータにのみ接続できます。 #### Tableau Public コネクタ

Google ドライブ

OData
## 接続後 Tableau でデータへの接続を行うと \[データ ソース\] ページが開かれ、分析用データの準備を行ったり、ビューの構築を開始できます。詳細については、[「Creators: Web 上のデータの準備」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/creator_data_prep.htm)を参照してください。 ## Web 作成でデータを最新に保つ **Tableau Cloud または Tableau Server のアップロード済みファイルを更新する**: Web 作成用のファイル (Excel またはテキスト) を手動でアップロードする場合、Tableau ではそのファイルを自動的に更新できません。データを更新するには、\[接続の編集\] を選択して新しいバージョンのファイルをアップロードします。 Tableau Public で Vz に移動し、\[更新の要求\] をクリックします。Tableau Desktop Public Edition で \[Keep this data in sync (このデータを同期)\] を選択して、データを自動的に最新の状態に保つこともできます。 **Tableau Cloud のファイルベースのパブリッシュ済みデータ ソースを更新する**: ファイルベースのデータを使用するパブリッシュ済みのデータ ソース (Tableau Desktop よりパブリッシュ) が Tableau Cloud にある場合は、Tableau Bridge を使用して最新に保つことができます。詳細については、[「Tableau Bridge を使用したデータの鮮度に関するオプションの拡張」](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/to_sync_local_data.htm)を参照してください。 パブリッシュされたデータ ソースを Web 作成を介して編集することは、すべてのシナリオでサポートされているわけではありません。制限は次のとおりです。 - \[データ ソースの編集\] オプションは、名前がない (汎用) コネクタを使用する、パブリッシュされたデータ ソースでは使用できません。ボタンは灰色で表示されます。 - ライブ PDS を編集すると、Web 作成で作成されたか Tableau Desktop からパブリッシュされたかにかかわらず、接続エラーが発生する可能性があります。Bridge を介してルーティングするのではなく、Tableau Cloud がデータベースへの直接接続を試みると、リクエストが失敗します。 - Bridge データ ソースへの複数の接続を含むライブ PDS の編集は、現在サポートされておらず、エラーが発生します。 Bridge での Web 作成中のエラーを理解する Web 作成の失敗時に表示されるエラー メッセージは、Bridge 関連の問題を明確に示していない場合があります。一般的なシナリオとその意味は次のとおりです。 - ネットワークまたはログイン タイムアウト エラー (「ネットワーク関連またはインスタンス固有のエラーが発生しました」または「ログイン タイムアウトの期限が切れました」など) は、Bridge を介したルーティングではなく、Tableau Cloud が直接接続の試行にフォールバックしたことを示している可能性があります。Bridge クライアントが接続され、正しいプールに割り当てられていることを確認してください。 - NO\_POOLED\_AGENTS\_ASSIGNED\_NAMED\_POOL エラーは、サイト用に構成された名前付きプールに Bridge エージェントが割り当てられていないことを示します。これを解決するには、アクティブな Bridge クライアントを割り当てます。 - \[データ ソースの編集\] ボタンがグレー表示になっている場合、データ ソースは名前がないコネクタを使用しており、このコネクタに対しては、Web 作成による編集が現在サポートされていません。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Dynamic Zone Visibility の使用 ダッシュボード スペースは、特にデータに関するインサイトを累進的に明らかにしたい場合に重要になります。Dynamic Zone Visibility を使用すると、フィールドやパラメーターの値に基づいてゾーン (ダッシュボードのタイル エレメントまたは浮動エレメント) を隠したり、見せたりできます。ダッシュボードの操作に伴って、ダッシュボード上のゾーンが表示または非表示になります。その結果、望ましいレイアウトが損なわれない動的なダッシュボードが実現します。 [ダッシュボードでボタンをクリックすることで、オブジェクトを表示または非表示にする](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/dashboards_create.htm#Show)こともできますが、Dynamic Zone Visibility を使用すると、オブジェクトが自動的に表示または非表示になります。この動作は、さまざまなユーザー グループがダッシュボードを使用する場合に最適です。たとえば、ダッシュボードにアクセスしてきたユーザー グループに応じて、異なるゾーンを表示したい場合があるかもしれません。 その場合は、[Dynamic Zone Visibility](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/actions_parameters.htm) でパラメーター アクションを使用することもできます。たとえば、ユーザーが Viz のマークをクリックすると、それまで非表示になっていたゾーンが表示されます。この機能を使用すると、より深いレベルのデータを表示するタイミングを選択できるようになるため、複雑なダッシュボードに最適です。 ## サポートされているフィールド タイプ Dynamic Zone Visibility でフィールドを使用するには、フィールド パラメーターは次の要件を満たす必要があります。 - ブール値。 - 1 つの値。 - Viz と無関係。つまり、フィールドは、固定された詳細レベル (LOD) の計算など、Viz の構造とは関係がない定数値を返します。 ## 動的なダッシュボード ゾーンを構成する 次の例には、[Superstore (スーパーストア) データ](https://help.tableau.com/current/guides/get-started-tutorial/ja-jp/get-started-tutorial-connect.htm)を使用する 2 つのシートがあります。最初のシートには、カテゴリ別の売上が示された棒グラフが、2 つ目のシートには、サブカテゴリ別の売上が示された棒グラフがあります。Dynamic Zone Visibility を使用すると、\[Sales by Category (カテゴリ別の売上)\] ゾーンのマークがクリックされた後にのみ、2 つ目のシートが表示されます。この例では、パラメーター アクションのソース フィールドとして使用されるブール型の計算フィールドを利用しています。パラメター アクションのソース フィールドとして計算を使用するには、計算を \[マーク\] カードに追加する必要があります。 1. \[Sales by Category (カテゴリ別の売上)\] シートから、[パラメーターを作成](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/parameters_create.htm)します。この例では、パラメーターのデータ型をブール値に設定する必要があります。 2. \[Sales by Category (カテゴリ別の売上)\] シートから、[計算フィールドを作成](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_formulas.htm)します。この例では、次の計算を使用します。`True` 3. \[Sales by Category (カテゴリ別の売上)\] シートで、作成した計算を \[マーク\] カードの \[Details (詳細)\] にドラッグします。 4. ダッシュボードを作成します。 5. 常に表示するシートをダッシュボードにドラッグします。この例では、\[Sales by Category (カテゴリ別の売上)\] を常に表示します。 6. ダッシュボードで、\[Sales by Category (カテゴリ別の売上)\] ゾーン (ダッシュボード オブジェクト) をクリックします。次に、ダッシュボードの \[ワークシート\] メニューから、[パラメーター アクションを作成](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/actions_parameters.htm)します。この例では、次の \[Change Parameter (パラメーターの変更)\] アクションを使用しています。 ソース シートが、作成したダッシュボードと \[Sales by Category (カテゴリ別の売上)\] シートを使用するように設定されました。 \[ターゲット パラメーター\] は、作成したパラメーターです。 \[ソース フィールド\] は、作成した計算です。 ![上記で説明しているように構成されたパラメーター アクション](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dynamic_zone_action.png) 7. \[Sales by Sub-Category (サブカテゴリ別の売上)\] ワークシートをダッシュボードにドラッグします。 8. \[Sales by Category (カテゴリ別の売上)\] ゾーンをクリックします。右上のドロップダウン矢印をクリックして、\[フィルターとして使用\] を選択します。 9. \[Sales by Sub-Category (サブカテゴリ別の売上)\] ゾーンをクリックしてから、\[レイアウト\] タブをクリックします。 10. \[Control visibility using value (値を使用して表示を制御)\] ボックスをオンにします。 11. ドロップダウンから、ゾーンの表示を制御するために作成したパラメーターを選択します。 **注:** \[Control visibility using value (値を使用して表示を制御)\] のオプションに目的のフィールドが含まれていない場合は、フィールドが、サポートされているフィールド タイプであることを確認します。 ![\[Control visibility using value (値を使用して表示を制御)\] ボックスがオンになっていて、\[Hide zone with parameter (パラメーターでゾーンを非表示にする)\] というパラメーターが選択されている](Img/dynamic_zone_visibility.png) これで、\[Sales by Category (カテゴリ別の売上)\] ゾーンのカテゴリ マークをクリックすると、ダッシュボードに \[Sales by Sub-Category (サブカテゴリ別の売上)\] ゾーンが表示されるようになりました。 ![Dynamic Zone Visibility を使用すると、ダッシュボードのマークをクリックしたときに別のグラフが表示されることを示したアニメーション](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dynamic_zone_demo.gif) ## 制限とエッジ ケースについて 動的ゾーン表示は、[ストーリー](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/stories.htm) (情報を伝えるために連携して機能する一連のビジュアライゼーション) でワークシートを使用する場合は機能しません。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Esri コネクタ Tableau で、Esri (ArGIS) サーバーと ArcGIS Online に接続できます。このコネクタは、Esri Services Directory REST API を呼び出して、すべての MapServer サービスと FeatureServer サービスを検索します。検索したサービスはダウンロードされて抽出に保存され、それらのサービスから個々のレイヤーを選択できます。 **注:** Tableau 2022.1 で、Esri ArcGIS Server コネクタは Esri コネクタに置き換えられました。Esri ArcGIS Server で作成したワークブック (パブリッシュされているものを含む) は、引き続き正常に機能します。これらのワークブックはすべて、無期限に有効な抽出に基づいて作成されています。Esri コネクタを使用して新しいワークブックを作成できます。 ## 必要なドライバーのダウンロード Esri コネクタにはドライバーのインストールが必要です。ドライバーがホスト コンピューターにインストールされていない場合、接続ダイアログ ボックスに[ドライバーのダウンロード](https://www.tableau.com/ja-jp/support/drivers)へのリンクが表示されます。Tableau Cloud のすべてのサイトには、ドライバーがすでにインストールされています。 ## Esri サービスへの接続 Esri コネクタを使用して Esri サービスに接続する方法には、認証なしの (公開されている) ArcGIS サーバーに接続する方法と、OAuth 認証を使用して ArcGIS Online に接続する方法の 2 つがあります。 ### 認証なしの ArcGIS サーバー Esri サーバーが一般に公開されている場合は、この方法を使用します。そのようなエンドポイントは何千とあり、その多くは[ここにリストアップ](https://mappingsupport.com/p/surf_gis/list-federal-state-county-city-GIS-servers.pdf)されています。Esri サーバー上のレイヤーを一般に公開するように設定できます。 次の例に従ってください。 1. Tableau Desktop または Tableau Server からドライバーをインストールします。 2. Tableau を起動し、\[接続\] で \[Esri\] を選択します。 Tableau Cloud または Tableau Server で作成する場合は、\[新しいワークブック\]、\[コネクタ\]、\[Esri\] の順に選択します。 3. `Connect to` の値を `A public-facing ArcGIS server.` に変更します。 4. この例の ArcGIS Server URL には、`https://services.arcgis.com/P3ePLMYs2RVChkJx/ArcGIS/rest/services/AGOL_Base_2018_Final/FeatureServer` を使用できます。 5. \[サインイン\] を選択します (実際にサインインする必要はありません)。 6. 地理的な詳細レベルを表すレイヤーが表示されます。\[郡\] をダブルクリックします。 7. シート 1 に移動します。 (Tableau はこのレイヤーから抽出を作成します)。 8. \[形状\] フィールドをキャンバス上にドラッグ (またはダブルクリック) します。米国の郡の地図が表示されます。 9. \[マーク\] カードの \[色\] に \[Median Age Cy\] フィールドをドラッグします。2018 年国勢調査による年齢中央値の段彩地図が表示されます。 ### OAuth (Tableau Desktop および Tableau Cloud) ArcGIS Online のアカウントがありデータが保存されている場合は、OAuth 方式を使用します。Esri コネクタ ダイアログに認証資格情報を入力すると、アカウントからレイヤーを取得できます。 1. Tableau Desktop からドライバーをインストールします (上記を参照)。 2. Tableau を起動し、\[接続\] で \[Esri\] を選択します。 Tableau Cloud または Tableau Server で作成する場合は、\[新しいワークブック\]、\[コネクタ\]、\[Esri\] の順に選択します。 3. \[サインイン\] を選択します。 4. Esri の認証資格情報をブラウザーで入力し、もう一度 \[サインイン\] を選択します。 5. 自分のアカウントで利用できるサービスのリストが表示されます。 ### OAuth (Tableau Server) OAuth モードを使用して Tableau Server から ArcGIS Online に接続するには、まず ArcGIS Online のアカウントと Tableau Server の両方を設定する必要があります。 #### ArcGIS Online の設定 1. ArcGIS 開発者アカウントを取得します。 2. [arcGIS Web サイト](https://developers.arcgis.com/documentation/mapping-apis-and-services/security/tutorials/register-your-application/)にある手順に従って、新しい OAuth アプリケーションを登録します。 3. リダイレクト URL を `https:///auth/add_oauth_token` と指定します。 4. Tableau Server の設定に必要になるので、リダイレクト URL、クライアント ID、クライアント シークレットをメモしておきます。 ![クライアント ID、クライアント シークレット、一時トークン、リダイレクト URL フィールドを含む OAuth 2.0 認証資格情報ボックス](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/esri_oauth_credentials.png) #### Tableau Server の設定 1. \[設定\] で \[OAuth クライアント レジストリ\] までスクロールします。 2. \[OAuth クライアントの追加\] を選択します。 3. \[接続タイプ\] で \[Esri\] を選択します。 4. 前述の ArcGIS Online の設定手順で取得した、リダイレクト URL、クライアント ID、クライアント シークレットを入力します。 5. \[設定\] の変更内容を保存します。 ![接続タイプ、プロバイダー、インスタンス URL、クライアント ID、クライアント シークレット、およびリダイレクト URL フィールドを含む OAuth クライアントの作成ボックス](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/esri_oauth_create_client.png) ## Esri 接続のトラブルシューティング **注:** 現行のドライバー (バージョン 0.73.0 以降) を使用することが重要です。 大きなジオメトリを含む ArcGIS Server レイヤーは、正常にダウンロードされないか、ダウンロードに時間がかかる場合があります。 ### 既知の制限 - OAuth 接続を使用する場合、その所有者のユーザー アカウントのアイテムのみが表示されます。 - Esri コネクタは、定義クエリをサポートしていません。そのため、選択したレイヤー全体がダウンロードされます。 - Esri コネクタはライブ接続をサポートしないため、常に抽出が作成されます。ArcGIS 接続を使用するパッケージド ワークブックは、2022.1 より古いバージョンの Tableau で開くことができますが、抽出を更新することはできません。 - このコネクタでは、MapServer と FeatureServer サービス タイプだけが検索されます。 - esriFieldTypeBlob タイプと esriFieldTypeRaster タイプは無視されます。 - Esri ジオメトリ タイプは、次のものに制限されています。 - esriGeometryPoint - esriGeometryMultipoint - esriGeometryLine - esriGeometryPath - esriGeometryPolyline - esriGeometryPolygon - esriGeometryEnvelope - ArcGIS Server の 1 つのサービス内に同じ名前のレイヤーまたはテーブルが複数含まれている場合は、1 つだけが表示されます。 ## 関連項目 - [データ ソースの設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_prepare.htm) – このデータ ソースにさらにデータを追加したり、データ分析の前にデータを準備したりします。 - [グラフの構築とデータの分析](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/design_and_analyze.htm) – データ分析を開始します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Excel この記事では、Tableau を Microsoft Excel ファイルのデータに接続してデータ ソースを設定する方法について説明します。Excel コネクタは .xls および .xlsx ファイル用です。 .csv ファイルに接続するには、テキスト ファイル コネクターを使用します。 ## 接続してデータ ソースを設定する 1. Tableau を開き、\[接続\] で \[Microsoft Excel\] をクリックします。 2. 接続する Excel ワークブックを選択し、\[開く\] をクリックします。 3. \[データ ソース\] ページで、次の手順を行います。 1. (任意) ページ上部にある既定のデータ ソース名を選択し、Tableau で使用する一意のデータ ソース名を入力します。たとえば、データの他のユーザーが、どのデータ ソースに接続するか推測するのに役立つ命名規則を使用します。 2. Excel ファイルに 1 つの表が含まれる場合は、シート タブをクリックして分析を開始します。 カスタム SQL を使用して、データ ソース全体ではなく、特定のクエリに接続します。詳細については、[カスタム SQL クエリへの接続](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/customsql.htm)を参照してください。 また、ワークシートに接続するのと同じ方法で、名前付き範囲または Excel の表 (Excel リストとも呼ばれる) に接続できます。名前付き範囲と Excel の表関数は両方とも、Tableau では表です。Tableau で名前付き範囲または Excel の表に接続すると、\[データ ソース\] ページのシートの横にアイコンが表示されます。 ![スプレッドシートのリスト。オーダー、返品、ユーザー、強調表示があります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/named_range.png) 各データ ソースに固有の名前がある場合は、複数の Excel ワークブックに同時に接続できます。 注:Tableau は Excel でのピボット テーブルをサポートしていません。 ### Microsoft Excel データ ソースの例 以下は、Microsoft Excel データ ソースの例です。 ![Microsoft Excel データ ソースの例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example_excel1_public.png) ## データの追加 表を追加したり、別のデータベースのデータに接続したりして、データ ソースにデータを追加できます。 - **現在のファイルからデータを追加する**には、左ペインから追加する表をキャンバスにドラッグします。 - 異なるデータベースからデータを追加するには、次の手順を実行します。左ペインで \[接続\] の横にある \[追加\] をクリックします。これにより、別のデータベースまたはファイルへの接続を設定できます。 Tableau で複数のテーブルを結合する既定の方法は、関係を使用することです。詳細については、「[複数テーブルのデータ分析に関係を使用する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_multitable_normalized.htm)」を参照してください。また、テーブルを結合またはユニオンすることもできます。詳細については、「[データ ソースの計画](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_plan.htm#Methods)」を参照してください。 ## Excel の表オプションの設定 Excel の表オプションは接続の範囲になっています。表のオプションを変更するには、キャンバスで表のドロップダウン矢印をクリックし、データの最初の行にフィールド名を含めるかどうかを指定します。その場合、これらの名前が Tableau のフィールド名になります。フィールド名が含まれていない場合は、Tableau によって自動的に生成されます。これらのフィールド名は後で変更できます。 ## Data Interpreter を使用してデータをクリーンアップする データ ソースを分析用に最適化すると役立つ可能性があることを Tableau が検出した場合、Data Interpreter を使用するよう求めるプロンプトが表示されます。Data Interpreter は試用できるサブテーブルを検出し、分析で後から問題の原因となる可能性がある一意の書式設定を削除できます。詳細については、[Excel、CSV、PDF、および Google スプレッドシートからのデータ インタープリターを使用するデータのクリーニング](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_interpreter.htm)を参照してください。 ## .ttde ファイルおよび .hhyper ファイルについて コンピューターのディレクトリを移動していると、.ttde または .hhyper ファイルに気づくかもしれません。お使いのデータに接続する Tableau データ ソースを作成すると、Tableau は .ttde または .hhyper ファイルを作成します。このファイルはシャドー抽出としても知られ、Tableau Desktop でデータ ソースの読み込み速度を向上させるのに使用されます。シャドー抽出には参照元データや標準的な Tableau 抽出に似た他の情報が含まれますが、シャドー抽出は別の形式で保存されているため、データの復元には使用できません。 **注:** Tableau バージョン 2024.2 以降では、.tde ファイルはサポートされなくなりました。すべての抽出は .hyper 形式になりました。 ## 値の計算方法の変更 大文字と小文字の区別など、ビュー内のデータとマークの間に違いが見られる場合があります。並べ替えや比較の場合は、値の大文字と小文字は区別されません。ただし、保存の際は値の大文字と小文字が区別されます。これにより、データ ソース ページに値が表示されるときにはっきりと区別できるようになります。 たとえば、データに "House"、"HOUSE"、"houSe" などの値が含まれる列があるとします。 結合の実行時にデータの大文字と小文字の区別を維持する必要がある場合、\[データ ソース\] タブの \[データ\] メニューから \[大文字と小文字の維持 (Excel)\] オプションを有効にできます。 ## 関連項目 - [データ ソースの設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_prepare.htm) – このデータ ソースにさらにデータを追加したり、データ分析の前にデータを準備したりします。 - [グラフの構築とデータの分析](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/design_and_analyze.htm) – データ分析を開始します。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Excel、CSV、PDF、および Google スプレッドシートからのデータ インタープリターを使用するデータのクリーニング データを Excel スプレッドシートで追跡する際には、人によるインターフェイスを想定して作成しています。スプレッドシートを読みやすくするために、タイトル、積み重ねられたヘッダー、注、空欄を追加するための空の行や列、さらに複数のデータのタブなども含める場合があります。 データを Tableau で分析する際は、上記の美的な属性により Tableau によるデータの解析が非常に困難になります。データインタープリターはこの点に役立ちます。 **ヒント:** Tableau の Excel アドインはサポートされなくなりましたが、データインタープリターはお持ちのデータの形状を Tableau での分析用に整えます。 ## データインタープリターの役割 データインタープリターはデータクリーンアップ時に有利にスタートが切れます。タイトル、注、フッター、空のセルなどを検出してバイパスし、データセットの実際のフィールドや値を特定できます。 さらに、追加のテーブルやサブテーブルでさえも検出して、他のデータとは独立してデータのサブセットを操作できるようにします。 データインタープリターの処理後、その作業を選択して必要なデータがキャプチャーされ適切に特定されていることを確認できます。次に、必要な調整があれば行います。 作業したいデータを選択後、分析を開始する前に、データを必要な形状で得るためにデータのピボット化、フィールド分割、またはフィルターの追加などの追加のクリーニングステップを行う必要がある場合もあります。 **注**: データインタープリターが行う以上のクリーニングがデータに必要である場合は、[Tableau Prep](https://www.tableau.com/ja-jp/products/prep)を試してください。 ## Data Interpreter をオンにして結果を確認する 1. 接続ペインから、Excel スプレッドシートまたはテキスト (.csv) ファイル、PDF ファイルまたは Google スプレッドシートなどの Data Interpreter に対応しているその他のコネクタに接続します。 2. 表をキャンバスにドラッグして（必要があれば）、 データソース ページの、左ペインで、 データインタープリターの使用チェック ボックスを選択して、データインタープリターがデータのクリーニングに役立つかどうかを確認します。 ![データ ソース ページの左側のペインにある \[Data Interpreter を使用する\] チェックボックス。](Img/data_interpreter3.png) 注:Data Interpreter を使用してデータをクリーンアップすると、Data Interpreter はデータ ソース内の接続に関連付られたすべてのデータをクリーンアップします。Data Interpreter が参照元のデータを変更することはありません。 3. データ ペインで、結果の確認 リンクをクリックしてデータインタープリターの結果を確認します。 ![データ ペインの \[結果の確認\] リンク。](Img/data_interpreter5.png) データ ソースのコピーが、\[Data Interpreter のキー\] タブに Excel 形式で開きます。キーを見て、結果を読み取る方法を確認します。 ![結果の読み方に関する情報が記載された \[Data Interpreter のキー\] タブ。](Img/data_interpreter11.png) 4. それぞれのタブをクリックして、データインタープリターでデータ ソースがどのように解釈されたか確認します。 データインタープリターに追加の表がある場合は、これは見つかった表またはサブ表とも呼ばれますが、セル範囲の輪郭を描くことで \_subtables タブを特定します。個別タブも各サブ表に含まれ、ヘッダーとデータ行を認識するために色分けされます。 データ インタープリターで期待した結果が得られない場合は、\[データ インタープリターでクリーニング済\] チェック ボックスをクリアして元のデータ ソースを使用することができます。 ![\[Data Interpreter でクリーンアップ\] チェック ボックス。](Img/data_interpreter12.png) 5. 現在の表を任意の見つかった表に交換する場合は、現在の表をキャンバスの外にドラッグし、次に使用したい見つかった表をキャンバスにドラッグします。 データインタープリター見つかった表の範囲を誤って識別した場合は、見つかった表をキャンバスにドラッグした後で、表のドロップダウン矢印をクリックし、\[見つかった表の編集\] を選択して、見つかった表表の隅 (表の左上のセルと右下のセル) を調整します。 ![見つかったテーブルの範囲を調整するためのオプションを含む、\[見つかったテーブルの編集\] メニュー。](Img/data_interpreter9.png) 6. 作業したいデータを取得したら、追加のクリーニング処理をデータに適用して、データを分析できるようにします。 ### データインタープリターの拡張機能 この例では、2016 年の都市および州ごとの凶悪犯罪データを含む Excel スプレッドシートに接続します。このスプレッドシートは 1 シートに複数の表があり、追加の書式設定が施されています。 ![タイトル、結合されたヘッダー セル、追加の空白、サブテーブルなどの追加の書式を強調表示した Excel スプレッドシート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_interpreter1.png) 1. タイトル 2. マージしたヘッダー セル 3. 追加の空白 4. サブ表 このスプレッドシートの追加の書式設定におり、Tableau はフィールド ヘッダーおよび値が何であるかの判断が困難です。 代わりに、データを垂直的に読み取って、各列に既定値 F1、F2、F3 （フィールド 1、フィールド 2、フィールド 3）などと割り当てます。空白セルは null 値として読まれます。 ![追加の書式が設定されたスプレッドシートの結果には、垂直に読み取られるデータが表示され、各列に既定値が割り当てられ、空白セルは Null 値として読み取られます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_interpreter2.png) データインタープリターがこのデータセットのクリーニングに対応するかどうかを確認するには、データインタープリターの使用を選択します。 データインタープリターはフィールドの適切なヘッダーを検出し、追加の書式設定を削除し、複数のサブ表を見つけます。サブ表はデータペインの シート セクションに一覧されていて、元のシート名および、各サブ表のセル範囲を使って名前を付けられます。 この例では、3 つのサブ表があります。 Crimes 2016 A4:H84、Crimes 2016 K5:L40、および Crimes 2016 O5:P56。 ![適切なフィールド見出しを識別し、余分な書式とサブテーブルを削除した、Data Interpreter を使用した後の結果。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_interpreter4.png) データインタープリターの結果をより密接に検証するには、データペインの結果を表示リンクをクリックしてスプレッドシートの注釈付きコピーを表示します。 ここでは、どのデータがヘッダーデータか、およびどのデータがフィールド値として認識されているかを見るために色分けされた、元のデータのコピーを確認できます。 ![ヘッダー データを赤、フィールド値を緑で識別するように色分けされた元のデータのコピー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_interpreter6.png) 次のタブは、データインタープリターが見つけて、セル範囲により輪郭を描いたサブ表を表示します。 ![Data Interpreter が見つけた、セル範囲で区切られたサブテーブル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_interpreter7.png) この例では 1 番目のサブ表、Crimes 2016 A4:H84に処理したい主なデータがあります。この表をデータ表として使用するには、元の表をキャンバスの外にドラッグして、次に新しい表をキャンバスにドラッグするだけです。 ![キャンバスに追加された新しいテーブル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_interpreter8.png) 処理したいデータをキャンバスに準備したら、データの追加クリーニングを実行できます。例えば、以下が可能です。 - フィールド名を都市、週、月の名称を現すように変更する。 - 月フィールドをピボットする。 - 3 番目のサブ表 Crimes 2016 o5:P56 にドラッグして、State フィールドにある 1 番目のサブ表と結合し、分析に州の人口を加えます。 - 結合した結果追加されたフィールドを非表示にして複製する。 結果は次のようになります。 ![データをクリーニングした後の結果の例。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_interpreter10.png) Tableau でのデータ分析の開始準備が完了しました。 ## Data Interpreter が使用できない場合 Data Interpreter オプションは、次の理由で使用できない場合があります。 - **データ ソースがすでに Tableau が解釈できる形式になっている:**Tableau Desktop が Data Interpreter が提供する追加のヘルプによって独自の形式や余分な情報を扱う必要がない場合、Data Interpreter オプションは使用できません。 - **行や列の数が多すぎる:**データが次の属性を持っている場合、Data Interpreter オプションは使用できません。 - データに 2000 を超える列が含まれている。 - データに 3000 を超える行と 150 を超える列が含まれている。 - **データ ソースがサポートされていない:** データインタープリターは Microsoft Excel、テキスト (.csv) ファイル、PDF ファイルおよびGoogle スプレッドシートでのみ利用できます。Excel では、データは .xls または .xlsx 形式である必要があります。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # EXCLUDE 詳細レベル表現 詳細レベル (LOD) 表現に関する基本的な概念については、[Tableau での詳細レベル表現の作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_lod.htm)および[Tableau での詳細レベル表現のしくみ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_lod_overview.htm)を参照してください。 詳細レベル表現は、計算の詳細レベル (粒度) を変更または制御するために使用します。ほとんどのフィールドと計算は、ビューまたはデータ ソースの粒度に関連付けられています。LOD 表現を使用すると、計算の粒度を明示的に設定できます。 - FIXED LOD 表現では、計算の間ずっと 1 つまたは複数の特定のディメンションに固定します。たとえば、血圧の最高値を患者の ID に固定することで、血圧のデータセット全体の最高値ではなく、各患者の最高血圧を返します。 - INCLUDE LOD 表現では、ビューに表示されていないディメンションも考慮して計算されるようになります。たとえば、ビューに性別の情報が含まれていなくても、性別を考慮に入れて各患者の平均血圧を表示します。 - EXCLUDE LOD 表現では、計算のためにビューから一部の詳細を除外します。たとえば、特定の薬を服用している患者の平均血圧を表示するために、患者ごとのビューであっても、個々の患者の詳細を考慮せずに計算します。 **注**: FIXED LOD を使用すると、ビジュアライゼーションに関係なく同じ結果が得られます。INCLUDE LOD または EXCLUDE LOD を使用すると、ビューの構造によって値が変わる可能性があります。キーワード INCLUDE を使用すると、ビューのコンテキストを取得し、計算で考慮するディメンションを追加します。EXCLUDE を使用すると、ビューに存在するディメンションを計算のコンテキストから削除します。そのため、これらの計算を別のコンテキストで使用すると、異なる結果が得られます。 患者 ID、年齢、性別から成るビュー (A) と、患者 ID、年齢、_体重_から成る別のビュー (B) を考えます。 - FIXED LOD 表現では、どちらの場合も同じ値になります。これは、ビューにあるものは無視して、LOD 表現のディメンションのみを考慮して計算するためです。 - INCLUDE LOD 表現では、_体重_を含めるとビューごとに異なる値になります。これは、ビュー A にはディメンションが追加されますが、すでに体重が設定されているビュー B にはディメンションが追加されないためです。 - EXCLUDE LOD 表現では、_体重_を除外するとビューごとに異なる値になります。これは、ビュー B からはディメンションが削除されますが、体重が設定されていないビュー A のコンテキストは変更されないためです。 ## EXCLUDE EXCLUDE 詳細レベル表現では、ビューに存在する 1 つまたは複数のディメンションを計算で使用できないようにします。 EXCLUDE 詳細レベル表現は、「合計の割合」または「全体平均との差異」シナリオに役立ちます。それらは、\[合計\] および \[リファレンス ライン\] などの機能に相当します。 EXCLUDE 詳細レベル表現は、行レベルの式 (省略するディメンションがない式) では使用できませんが、ビュー レベルの計算またはそれらの中間の計算 (つまり、EXCLUDE 計算を使用して他の詳細レベル表現からディメンションを削除できます) のいずれかを変更するのに使用できます。 ## 例 1 下の画像は、4 か国の平均血圧の経時変化を性別に分けて示しています。 時間の経過に伴う各国の平均血圧を、男性と女性に分けずに確認するには、EXCLUDE 詳細レベル表現 `{EXCLUDE [Sex] : AVG[Average blood pressure]}` を使用します。これは viz の灰色の線としてプロットされます。 \[分析\] ペインから平均線を引き出しても、それは単に性別と年を無視した国ごとの平均血圧の水平線に過ぎないので、分析として機能しません。 **注**: この例では、平均の平均を取っていますが、これは誤った分析手法です。ここでは、説明のみを目的として行っています。このビジュアライゼーションで分析を行うべきではありません。 ## 例 2 次の詳細レベル表現は、\[Sales\] の合計の計算から \[Region\] を除外します。 `{EXCLUDE [Region]: SUM([Sales])}` 式は、\[ExcludeRegion\] として保存されます。 この式がどのように役に立つかを説明するために、まずは売上高合計を地域ごとまたは月ごとに分類する次のビューを検討してみましょう。 ![月ごとおよび地域ごとの売上を表示する棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_exclude_ex2.png) \[ExcludeRegion\] を \[色\] にドロップすることで、月別の売上高合計が地域的な要素抜きで表示するようにビューが網掛けされます。 ![月別および地域別の売上を表示する棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_exclude_ex2a.png) ## 例 3 次の EXCLUDE 詳細レベル表現は、月ごとの平均売上高合計を計算し、月の部分を除外します。 `{EXCLUDE [Order Date (Month / Year)] : AVG({FIXED [Order Date (Month / Year)] : SUM([Sales])})}` これはネストされた詳細レベル表現、つまり、別の詳細レベル表現に含まれた詳細レベル表現であることに注意してください。 \[average of sales by month\] として保存された計算は、\[列\] シェルフ上のアドホック計算により月次売上高合計から差し引くことができます。 ![総売上と月間平均売上の差を計算する LOD 式。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_exclude_ex1.png) \[列\] シェルフ上の **Month(\[Order Date\])** によって、4 年間にわたる月次売上実績と 4 年間全体の月次平均売上との差異を示すビューが作成されます。 ![月平均からの偏差を視覚的に表す棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_exclude_ex1a_806x446.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # FIXED 詳細レベル表現 FIXED 詳細レベル表現は、ビュー内のディメンションに関係なく、指定されたディメンションを使用して値を計算します。 次の例は、サンプル - スーパーストア データ ソースを使用して再作成できます。 ## 例 1 以下のビューは、顧客の初回購入日とその後の購入日との間の間隔を示しています。 ![時間の経過とともに平均売上を表示する折れ線グラフ。折れ線グラフ内の特定のポイントを指すテキスト ボックスには、「最初の顧客は最初に多額の購入を行い、その後もさらに購入する傾向があります。」と書かれています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_fixed_ex1_758x524.png) ### 手順 ここでは、Tableau Desktop が提供するサンプル - スーパーストアデータ ソースを使用して上のビューを作成する方法について説明します。 1. FIXED 詳細レベル表現と日付の減算の 2 つの計算フィールドを作成します。
名前式
初回購入日{FIXED [Customer Name] : MIN([Order Date])}
初回の購入以来の日数DATETRUNC('day', [Order Date])-DATETRUNC('day', [First Purchase Date])
2. \[データ\] ペインの \[メジャー\] エリアから、\[初回購入依頼の日数\] を \[ディメンション\] エリアまでドラッグします。 この計算フィールドには減算操作が含まれているため、結果が数値になります。そのため、Tableau はこのフィールドをメジャー カテゴリーに割り当てます。ただし、ディメンションとして使用することもできます。 3. \[初回の購入以来の日数\] を \[列\] までドラッグします。 4. \[列\] の \[初回の購入以来の日数\] をクリックし、\[連続\] を選択します。 5. \[行\] に \[売上\] をドラッグします。 6. \[行\] の \[売上\] の集計方法を \[SUM\] から \[AVG\] に変更します。 7. \[行\] の \[売上\] に累計の簡易表計算を追加します。 8. \[初回購入日\] を \[色\] までドラッグします。 9. \[色\] の YEAR(First Purchase Date) フィールドの \[+\] ボタンをクリックして、日付階層の次の下位レベルを追加します:QUARTER(First Purchase Date)。 ![マーク カードのピルにカーソルが合わされ、「最初の購入日の年」というツールヒントが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_fixed_ex1b.png) 10. Tableau では、2 つのフィールドが \[色\] に自動的に配置されませんが、QUARTER(First Purchase Date) フィールドの左のアイコンをクリックして \[色\] を選択することにより、そうすることができます。 ![マーク カードのピルの横にあるドロップダウン メニューが展開され、いくつかのオプションが表示され、その中から色が選択されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_fixed_ex1c.png) 11. \[色の凡例\] をビューの左側にある \[マーク\] カードの下までドラッグします。 この時点で、ビューは次のように見えます。 ![2013 年から 2016 年までの四半期ごとの累積平均売上を表示する折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_fixed_ex1d.png) 視覚化により、ビューを操作する際の洞察性が高まります。左側の色の凡例で個別の四半期を選択すると、特定の四半期に購入した顧客が、その後の各四半期にどのように消費を継続しているかが分かります。初期 (2013 年) に購入した顧客は、お金を使う期間が他よりも長いことを考慮に入れたとしても、他よりも高い比率でお金を使う傾向があります。したがって、青い線 (2013 年) は、x 軸上で他の線よりも高い位置まで上昇しています。標準の日付値を y 軸で使用した場合、ビューの作成はより簡単でしたが、線がすべて同じ座標からスタートしないため、取得率が比較しづらくなります。 YEAR(First Purchase Date) または QUARTER(First Purchase Date) を \[色\] からドラッグして外して、季節または年間の傾向をよりはっきりとさせることもできます。 ## 例 2 次の FIXED 詳細レベル表現は、地域ごとの売上合計を計算します。 `{FIXED [Region] : SUM([Sales])}` この、\[地域ごとの売上高\] という名前の詳細レベルは、その後、\[テキスト\] に配置され、地域ごとの売上高合計を表します。 ![米国の地域別、州別の売上合計を示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_fixed_states.png) ビューの詳細レベルは \[**地域**\] プラス \[**州**\] ですが、FIXED 詳細レベル表現がビューの詳細レベルを考慮しないので、計算では \[**地域**\] ディメンションのみが使用されるので、各地域の個々の州の値は同じになります。その理由については、[詳細レベルの式と集計](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_lod_replication.htm)を参照してください。 FIXED の代わりに INCLUDE キーワードが詳細レベル表現で使用されている場合、式の値を決めるにあたって Tableau がビュー (\[州\]) 内の追加のディメンションを使用して式 (\[州\]) にディメンションを追加するので、州ごとに値が異なります。結果は次のようになります。 ![地域別の州の人口を示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_fixed_states_include.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Google アナリティクス 4 **注:** Tableau は、Google API を使用したり、Google API から他のアプリに情報を転送したりする場合、「[Google API サービスのユーザーデータに関するポリシー](https://developers.google.com/terms/api-services-user-data-policy)」と限定的な使用に関する要件に従います。 この記事では、Tableau を Google Analytics 4 に接続し、データ ソースを設定する方法について説明します。 ## はじめる前に 開始する前に、次の接続情報を収集します。 - Google アナリティクスのメール アドレスとパスワード ## 推奨事項 ### カスタム OAuth クライアントを設定して会社の IT ポリシーを適用する カスタム OAuth クライアントを使用すると、独自の IT ポリシーに従って OAuth 設定を制御できます。独自の OAuth クライアントを使用するオプションにより、Tableau のリリース サイクルや、Tableau の OAuth クライアントのローテーション スケジュールに縛られることがなくなります。独自の OAuth クライアントを設定する方法については、[「サイトのカスタム Oauth の構成」](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/config_oauth_google.htm#custom)を参照してください。 ## 接続してデータ ソースを設定する 1. Tableau を起動し、**\[接続\]** で、**\[追加のコネクタ\]** のリストから **\[Google アナリティクス 4\]** を選択します。 2. **\[Tableau のインストールと再起動\]** を選択し、コネクタをインストールします。 3. Tableau の再起動後、**\[接続\]** で、インストールされたコネクタのリストから **\[Google アナリティクス 4\]** を選択します。 4. Google メール アドレスとパスワードを入力してサインインします。 5. パーミッション ボックスをオンにして、Tableau が Google アナリティクスのデータを表示したり、ダウンロードしたりできるようにします。 6. Google アナリティクス 4 のダイアログ ウィンドウの手順に従って接続を完了します。 1. **\[アカウント\]** と **\[プロパティ\]** を選択します。 2. **\[日付範囲\]** で、既定の日付範囲または特定の日付を選択します。 日付範囲には、固定開始日と終了日を指定できます。終了日は、固定開始日または更新日 (つまり、接続が作成または更新された現在の日付) を基準とした日付です。 4. ディメンションとメトリクス (メジャー) を追加します。 **注:** ディメンションとメジャーの中には、一緒に使用できないものもあります。詳細については、Google Developers Web サイトの[「ディメンションおよびメトリクス リファレンス ガイド」](https://ga-dev-tools.google/ga4/dimensions-metrics-explorer/)を参照してください。 5. 接続属性を確認し、**\[接続\]** を選択します。 1. (任意) **\[データ ソース\]** ページで、ページ上部にある既定のデータ ソース名を選択し、Tableau で使用する一意のデータ ソース名を入力します。 たとえば、データの他のユーザーが、どのデータ ソースに接続するか推測するのに役立つ命名規則を使用します。 2. シート タブを選択して分析を開始します。シート タブを選択すると、Tableau は抽出を作成してデータをインポートします。 **注:** Tableau では、Google アナリティクス 4 用の抽出のみがサポートされます。データを更新するには、抽出を更新します。詳細については、[「データの抽出」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/extracting_data.htm)を参照してください。 ## Google アナリティクス 4 のトラブルシューティング ### レポート タイプ Google アナリティクス 4 コネクタは、Google アナリティクス データ API の基本的なコア レポート機能を使用しています。現在、コホート、ピボット、リアルタイム、およびファネル レポートはサポートされていません。 ## 割り当て Google アナリティクス 4 コネクタの使用には、コア割り当てカテゴリの Google アナリティクス データ API 割り当てが適用されます。追加の詳細については、[Google アナリティクス データ API に関するガイド](https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/data/v1/quotas)を参照してください。 ## 関連項目 - [データ ソースの設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_prepare.htm) – このデータ ソースにさらにデータを追加したり、データ分析の前にデータを準備したりします。 - [グラフの構築とデータの分析](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/design_and_analyze.htm) – データ分析を開始します。 [Google アナリティクスを活用する５つのヒント](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/whitepapers/5-tips-get-more-google-analytics) - Tableau ホワイトペーパーをお読みください (登録またはサインインが必要です)。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Google スプレッドシート (非推奨) > [!IMPORTANT] > > **重要:** Google スプレッドシート コネクタは 2023 年半ばに完全に廃止されました。 ワークブックを引き続き使用するには、Google ドライブを介してデータにアクセスする必要があります。Google ドライブ (Google スプレッドシートを含む) のデータへの接続の詳細については、[Google ドライブ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/examples_googledrive.htm)および「[Google Workspace 用の Tableau アドオンの設定](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/gworkspace_set_up.htm "Tableau Google Workspace アドオンを設定する")」を参照してください。 データ ソースの置換の詳細ついては、「[データ ソースの置換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/connect_basic_replace.htm)」を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Google ドライブ この記事では、Tableau を Google ドライブに接続し、データ ソースを設定する方法について説明します。 **注:** Google ドライブは 2023.1 の時点で共有ファイルをサポートしています。 ## はじめる前に 開始する前に、次の接続情報を収集します。 - Google の電子メール アドレスとパスワード ## 接続してデータ ソースを設定する 1. Tableau を起動し、\[接続\] の下で \[Google ドライブ\] を選択します。データ接続の完全なリストについては、\[サーバーへ\] で \[詳細\] を選択します。既定のブラウザーのタブで Tableau を開き、以下を実行します。 1. お使いのメールアドレスまたは電話番号で Google ドライブにサインインし、\[次へ\] を選択してパスワードを入力します。複数のアカウントが表示される場合は、アクセスする Google ドライブ データを保持しているアカウントを選択し、まだサインインしていない場合はパスワードを入力します。 ![Google ドライブのサインイン画面。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example_googlesheets_signin.png) 3. \[許可\] を選択して Tableau Desktop が Google ドライブ データにアクセスできるようにします。 4. 通知されたらブラウザー ウィンドウを閉じます。 5. リストからファイルを選択するか、テキスト ボックスを使用して名前または URL でファイルを検索し、**\[接続\]** を選択します。また、\[自分と共有\] または \[共有ドライブ\] タブでもファイルを選択することができます。 ![Google ドライブ上のデータを Tableau に接続。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/connect_to_google_drive.png) **注:** このコネクタでは、すべてのファイル タイプがサポートされているわけではありません。サポートされていないファイル タイプは灰色で表示されます。 2. データ ソース ページで次の手順を行います。 1. (任意) ページ上部にある既定のデータ ソース名を選択し、Tableau で使用する一意のデータ ソース名を入力します。たとえば、データの他のユーザーが、どのデータ ソースに接続するか推測するのに役立つ命名規則を使用します。 2. Google ドライブのファイルに表が 1 つある場合は、シート タブを選択して分析を開始します。 ## .ttde ファイルおよび .hhyper ファイルについて コンピューターのディレクトリを移動していると、.ttde または .hhyper ファイルに気づくかもしれません。お使いのデータに接続する Tableau データ ソースを作成すると、Tableau は .ttde または .hhyper ファイルを作成します。このファイルはシャドー抽出としても知られ、Tableau Desktop でデータ ソースの読み込み速度を向上させるのに使用されます。シャドー抽出には参照元データや標準的な Tableau 抽出に似た他の情報が含まれますが、シャドー抽出は別の形式で保存されているため、データの復元には使用できません。 **注:** Tableau バージョン 2024.2 以降では、.tde ファイルはサポートされなくなりました。すべての抽出は .hyper 形式になりました。 ## Google ドライブに関する問題のトラブルシューティング **注:** Google ドライブでは埋め込みパスワード機能が無効になっています。その代わりに、埋め込みの を使用できます。 ### Google ドライブのデータ制限 Google ドライブでは、Google スプレッドシートで作成されたスプレッドシート、または Google スプレッドシートに変換されたスプレッドシートのセル数が数百万個に制限されています。詳細については、Google ドライブのヘルプの[「Google Drive に保管可能なファイル」](https://support.google.com/drive/answer/37603)を参照してください。 ### 複数のアカウントへの接続 Web 作成を使用する、または Web にパブリッシュする場合、使用している接続が異なるとしても、複数の Google ドライブのアカウントを使用することはできません。Desktop で複数の Google ドライブのアカウント接続を設定することはできます。 ### Internet Explorer 11 および Edge での Web 作成 Internet Explorer 11 および Edge では、非セキュア接続 (http) を使用してサーバーにアクセスすることができません。セキュア接続 (https) を使用するか、別のブラウザーに切り替えてください。 ## 関連項目 - [データ ソースの設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_prepare.htm) – このデータ ソースにさらにデータを追加したり、データ分析の前にデータを準備したりします。 - [グラフの構築とデータの分析](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/design_and_analyze.htm) – データ分析を開始します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # INCLUDE 詳細レベル表現 INCLUDE 詳細レベル表現は、ビューに含まれるディメンションに加えて、指定されたディメンションを使用して値を計算します。 INCLUDE 詳細レベル表現は、データベース内では細かな詳細レベルで計算し、ビュー内では大まかな詳細レベルで再集計して表示するのに便利です。INCLUDE 詳細レベル表現に基づくフィールドは、ビューに対してディメンションを追加または削除するに従って変化します。 ## 例 1 次の INCLUDE 詳細レベル表現は、顧客ごとの売上高合計を計算します。 `{ INCLUDE [Customer Name] : SUM([Sales]) }` 計算が AVG として集計され、\[行\] シェルフに配置され \[地域\] ディメンションが \[列\] シェルフに配置されると、ビューには地域ごとの顧客の平均売上高が表示されます。 ![地域別の顧客あたりの平均売上を示す棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_include_ex1.png) \[Sales (売上)\] メジャーを \[行\] シェルフにドラッグすると、売上高の合計 (地域ごとに 390,000 ドルから 700,000 ドルの間) と顧客あたりの平均売上高 (地域ごとに 750 ドルから 1100 ドルの間) との差異が結果として表示されます。 ![顧客あたりの平均売上と地域別の売上合計の棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_include_ex1part2.png) ## 例 2 次の INCLUDE 詳細レベル表現は、各州ベースでの売上高合計を計算します。 `{ INCLUDE [State] : SUM(Sales)}` \[行\] シェルフに直接計算を入力し、フィールドのコンテキスト メニューを使用して集計を AVG に変更します。結果のビューは、カテゴリ全体の州ごとに売上高の合計を平均します。 ![カテゴリ別の平均売上を表示する棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_include_ex2a.png) ビューは、"Segment (セグメント)" を \[列\] に追加し、アドホック計算を \[列\] から \[ラベル\] にコピー (Ctrl+ ドラッグを使用) することでさらに拡張できます。下のイメージでは、"Segment (セグメント)" を \[色\] までドラッグしてから、美的な効果を出すため、色を編集しています。これで州ごとの売上高の平均合計が、カテゴリや区分を横断するとどのように変化するかを確認できます。 ![セグメントおよびカテゴリ別の平均売上を示す棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_include_ex2.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # JSON ファイル この記事では、Tableau をローカル JSON ファイルに接続し、データ ソースを設定する方法について説明します。 ## 接続してデータ ソースを設定する 1. Tableau を起動し、\[接続\] の下で \[JSON ファイル\] を選択します。その後、次を実行します。 1. 接続するファイルを選択し、\[開く\] を選択します。 2. \[スキーマ レベルの選択\] ダイアログ ボックスから Tableau で表示および分析するスキーマ レベルを選択し、\[OK\] を選択します。詳細については、[スキーマ レベルの選択](#select-schema-level)を参照してください。 2. データ ソース ページで次の手順を行います。 1. (任意) ページ上部にある既定のデータ ソース名を選択し、Tableau で使用する一意のデータ ソース名を入力します。たとえば、データの他のユーザーが、どのデータ ソースに接続するか推測するのに役立つ命名規則を使用します。 2. シート タブを選択して分析を開始します。 ### JSON ファイル データ ソースの例 データ ソースとしての JSON ファイル (Windows コンピューターで Tableau Desktop を使用) の例を、次に示します。 ![データ ソースとしての JSON ファイルの例。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example_json.png) ## スキーマ レベルの選択 Tableau を JSON ファイルに接続する際、Tableau は JSON ファイルの最初の 10,000 行のデータをスキャンして、そのプロセスからスキーマを推定します。Tableau はこの推定されるスキーマを使用してデータを平坦化します。JSON ファイル スキーマ レベルは、\[スキーマ レベルの選択\] ダイアログ ボックスにリストされます。Tableau Desktop では、JSON ファイルの行が 10,000 行を超える場合、\[Scan Entire Document (ドキュメント全体をスキャン)\] オプションを使用してスキーマを作成できます。 **注:** \[Scan Entire Document (ドキュメント全体をスキャン)\] オプションは、10,000 行を超える JSON ファイルでのみ表示されます。このオプションは、Web 上では使用できません。 ダイアログ ボックスで選択したスキーマ レベルにより、Tableau での表示や分析に使用できるディメンションやメジャーが決定します。また、パブリッシュするデータも決定されます。 **注:** ワークブックを Web 上にパブリッシュすると、Web バージョンの Viz ではスキーマの更新は使用できなくなるため、その後 Viz が更新されるとエラーが発生する可能性があります。 子スキーマ レベルを選択すると、親レベルも選択されます。
たとえば、JSON ファイルのスニペットは次のとおりです。 JSON ファイルはこれらのスキーマ レベルを生成します。
スポーツと数学に関する質問を含むクイズを表示する JSON コード スニペット。 10 個のスキーマ レベルが選択された [スキーマ レベルの選択] ダイアログ。
### 新しいフィールドの検出 場合によっては、行により多くのフィールドが存在し、これらが推定スキーマを作成するためにスキャンされないことがあります。必要なフィールドが \[スキーマ\] から欠落していることに気付いたときは、次のいずれかを選択して実行することができます。 - JSON ドキュメント全体をスキャンします。スキャンが完了するまでに長時間かかることがあります。 - 一覧されているスキーマからスキーマ レベルを選択して \[OK\] をクリックします。Tableau はドキュメント全体を読み取り、さらに多くのフィールドが見つかると、それが \[スキーマ レベルの選択\] ダイアログ ボックスにリストされます。 抽出の更新中や、スキーマ レベルの選択後に Tableau が抽出を作成した場合など、Tableau が利用可能な新しいフィールドを検出するたびに、ファイル名の近くの情報アイコンまたは \[スキーマ レベルの選択\] ダイアログ ボックスの通知によって、追加のスキーマが検出されたことが示されます。 ## スキーマ レベルの変更 データ ソース ページに移動し、\[データ\] > \[JSON ファイル名\] > \[スキーマ レベルの選択\] を選択することで、選択したスキーマ レベルを変更できます。または、キャンバス上のファイル名をポイントし、ドロップダウン メニューから \[スキーマ レベルの選択\] を選択します。 ## JSON ファイルのユニオン作成 JSON データのユニオンを作成できます。JSON ファイルのユニオンを作成するには、拡張子が .json、.txt、または .log のファイルが必要です。ユニオンの詳細については、[データのユニオン](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/union.htm)を参照してください。 JSON ファイルのユニオンを作成する際、ユニオン内のすべてのファイルの最初の 10,000 行からスキーマが推測されます。 ファイルのユニオンを作成した後に、スキーマ レベルを変更することができます。詳細については、[スキーマ レベルの変更](#Change)を参照してください。 ## 階層 JSON ファイル用にディメンション フォルダーがどのように整理されているか シート タブを選択した後、JSON ファイルの選択されたスキーマ レベルは \[データ\] ペインの \[ディメンション\] の下に表示されます。各フォルダーは選択したスキーマ レベルに対応し、そのスキーマ レベルと関連付けられた属性は、そのフォルダーの子フォルダーとしてリストされます。 たとえば、次の画像では、"Address (住所)" はスキーマ レベルである "Businesses (ビジネス)" フォルダーの下にあるディメンションです。"Categories (カテゴリー)" もスキーマ レベルですが、これは値のリストでありデータの階層ではないため、独自のフォルダーは必要ありません。親フォルダーにグループ化されます。\[スキーマ レベルの選択\] ダイアログ ボックスのスキーマ レベルは、\[データ\] ペインのフォルダー構造に直接的にはマッピングしないようにしてください。\[データ\] ペインのフォルダーはオブジェクト別にグループ化されるため、フィールド間を簡単に移動でき、フィールドの背景も引き続き把握できます。 ![フォルダーのリストを含むデータ ペイン。\[ビジネス\] フォルダーが展開され、そのフォルダー内のディメンションが表示されています。](Img/json_folder_ex_155x330.png) 各ドキュメントに対して一意のインデックスが生成され、データの平坦化された表現に保存されます。また、インデックスはスキーマ内の各レベルに対しても生成されます。 たとえば、上記の画像では、"Document Index (generated) (ドキュメント インデックス (生成済))" エントリだけでなく、"Attribute (属性)" と "Hours (時間)" スキーマ レベルはすべてインデックスを生成します。 ## 階層的な JSON ファイルでメジャーが計算される理由 階層的な JSON ファイルを平坦化する場合、データが複製される場合があります。メジャーをスキーマ レベルで一貫させるため、Tableau はスキーマ レベルでデータを正確に表示するための詳細レベル (LOD) 計算を作成します。元のメジャーは \[ソース メジャー\] フォルダー内にあり、それらを使用できますが、計算メジャーを使用することをお勧めします。 \[データ\] ペインで、計算メジャーには「Number of per 」というラベルが付けられます。 ![ソース メジャー フォルダー内のメジャーのリスト。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/json_measures_ex_211x192.png) メジャー用の LOD 計算を表示するには、次の手順に従います。 1. メジャーを選択します。 2. ドロップダウン矢印を選択してから、\[編集\] を選択します。 次の例は、"Revenue per Document (ドキュメントあたりの収益)" に対する LOD 計算を示しています。士気は、各ドキュメントのインデックス値に対する最大収益を選択します。 ![ドキュメントごとの収入の計算式を含む詳細レベルの計算ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/json-lod-calc.png) LOD 計算を使用すると複数のスキーマ レベルを選択できますが、メジャーはオーバーカウントされないという確信を持つことができます。 ## JSON データ操作のヒント これらのヒントは、Tableau で JSON データを操作する際に役立ちます。 - ネストされた配列に対する 10x10 の制限を超えないようにしてください。 ネストされたアレイの数が多数の場合、多数の行が作成されます。たとえば、10x10 のネストされたアレイは 10 億行になります。Tableau がメモリに読み込むことができる行の数を超えると、エラーが表示されます。この場合、\[スキーマ レベルの選択\] ダイアログ ボックスを使用して、選択したスキーマ レベルの数を減らします。 - 100 レベルを超える JSON オブジェクトを含むデータ ソースは、読み込みに長い時間がかかる場合があります。 多数のレベルによって多数の列が作成されるため、処理に長い時間がかかる場合があります。たとえば、100 レベルの場合、データの読み込み時間が 2 分を超える場合があります。ベスト プラクティスとして、スキーマ レベルを減らし、分析に必要なレベルのみにします。 - 単一の JSON オブジェクトは 128 MB を超えることはできません。 単一オブジェクトの上位アレイが 128 MB を超えた場合、JSON オブジェクトがラインごとに 1 つ定義されているファイルに変換する必要があります。 - ピボット オプションはサポートされていません。 ## .ttde ファイルおよび .hhyper ファイルについて コンピューターのディレクトリを移動していると、.ttde または .hhyper ファイルに気づくかもしれません。お使いのデータに接続する Tableau データ ソースを作成すると、Tableau は .ttde または .hhyper ファイルを作成します。このファイルはシャドー抽出としても知られ、Tableau Desktop でデータ ソースの読み込み速度を向上させるのに使用されます。シャドー抽出には参照元データや標準的な Tableau 抽出に似た他の情報が含まれますが、シャドー抽出は別の形式で保存されているため、データの復元には使用できません。 **注:** Tableau バージョン 2024.2 以降では、.tde ファイルはサポートされなくなりました。すべての抽出は .hyper 形式になりました。 ## 関連項目 - [データ ソースの設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_prepare.htm) – このデータ ソースにさらにデータを追加したり、データ分析の前にデータを準備したりします。 - [グラフの構築とデータの分析](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/design_and_analyze.htm) – データ分析を開始します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Mapbox マップの使用 Mapbox マップにアクセスできる場合は、それらをワークブックに追加したり、Tableau Desktop でマップ ビューを作成できます。使用可能な国別データの一覧については、「[サポートされているマップ データ](https://www.tableau.com/ja-jp/mapdata)」を参照してください。 Mapbox マップを使用するビューを Tableau Server、Tableau Cloud、Tableau Public にパブリッシュすると、オーディエンスは Mapbox アカウントを持っていなくてもデータと Mapbox マップを表示できます。 Tableau Desktop 2019.2 より、既定で Mapbox スタイルの \[ストリート\]、\[アウトドア\]、\[サテライト\] を Tableau の \[マップ レイヤー\] ペインで使用できます。マップ スタイルとマップ レイヤーの詳細については、[マップの外観のカスタマイズ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_options.htm)を参照してください。 ## ワークブックに Mapbox マップを追加する Tableau Desktop では、ワークブックに Mapbox マップを追加し、バックグラウンド マップとして使用できます。 Mapbox マップをワークブックに追加した後、マップは、ワークブックと共に保存され、ワークブックを共有するユーザー全員が使用できます。他のユーザーがソースにすばやく接続して自分たちのワークブックで使用できるように、Mapbox マップを Tableau マップ ソース (.tms) ファイルとして保存して他のユーザーと共有することもできます。詳細については、[マップ ソースの保存](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources_export.htm)を参照してください。Mapbox マップを追加するには、次のようにします。 1. Tableau Desktop で、\[マップ\] > \[バックグラウンド マップ\] > \[Mapbox マップ\] の順に選択します。 2. \[Mapbox マップの追加\] ダイアログ ボックスで、次の情報を追加します。 - \[スタイル名\]: Mapbox マップの名前を入力します。これには希望する名前を使用できます。マップを追加後、この名前は \[バックグラウンド\] マップ メニューに表示されます。 - \[URL\]: 追加する Mapbox マップのスタイル URL を入力します。 この URL には Mapbox マップのスタイル ID、アクセス トークン、ユーザー名が含まれます。次のようになります。 `https://api.mapbox.com/styles/v1//?access_token=` ![\[Mapbox マップの追加\] ダイアログ ボックス。](Img/map_mapsources_mapbox4.png) 上記のアイテムの詳細については、Mapbox API ヘルプの「[アクセス トークン](https://docs.mapbox.com/api/overview/#access-tokens-and-token-scopes)」、「[マップ](https://docs.mapbox.com/api/maps/)」、および「[スタイル](https://docs.mapbox.com/api/maps/styles/)」セクションを参照してください。 3. 完了したら、\[OK\] をクリックして \[Mapbox マップの追加\] ダイアログ ボックスを終了し、\[閉じる\] をクリックしてビューに戻ります。 ## Mapbox マップを使用したマップ ビューの作成 Mapbox マップを使用してマップ ビューを作成するには、\[マップ\] \> \[バックグラウンド マップ\] の順に選択し、使用する Mapbox マップを選択します。次に、マップ ビューを作成します。詳細については、「[Tableau でのマッピングの概念](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_build.htm)」を参照してください。 ![「背景マップ」と「マップボックス マップ」を選択して展開されたマップ メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/map_mapsources_mapbox3.png) Mapbox Studio でカスタム マップを作成する場合は、マップでメルカトル図法を使用する必要があります。Tableau は、この投影法を使用して、データ ポイントが背景マップに正しく配置されるようにします。マップの投影法を調整する方法の詳細については、以下を参照してください。 Mapbox ドキュメント サイトの「[マップの投影法を調整する](https://docs.mapbox.com/help/tutorials/create-a-custom-style/?step=5)」(英語) ### ビューからのマップ レイヤーの追加または抽出 Mapbox Studio マップを Tableau に追加すると、マップのすべてのレイヤーも追加されます。Mapbox Studio のレイヤー グループと単一レイヤーは、Tableau の \[マップ レイヤー\] ペインで個々のレイヤーとして表示され、Mapbox Studio で設定されたレイヤー構成を保持します。 Mapbox Studio のレイヤー グループに含まれているサブレイヤーがオフになっている場合、それらのサブレイヤーはマップが Tableau に追加されるときもオフになり、そのレイヤー グループは \[マップ レイヤー\] ペインで単一レイヤーとして表示されます。Tableau でオフになっているレイヤー グループをオンに戻すと、そのレイヤー グループのすべてのサブレイヤーもオンになります。 マップ レイヤーは Tableau のデータ レイヤーとは異なります。Tableau におけるデータ レイヤーは、州や国などのさまざまなレベル別の人口統計情報を含む組み込みのタイルです。Tableau ではデータ レイヤーと Mapbox は相互に独立しています。データ レイヤーのしくみの詳細については、[マップの外観のカスタマイズ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_options.htm)を参照してください。 **注:** カスタム マップを Mapbox Studio から Tableau に追加すると、レイヤーがオフになっている場合でも、すべてのレイヤーのデータがインポートされます。マップに多くのレイヤーやサブレイヤーが含まれている場合は、パフォーマンスに影響する可能性があります。パフォーマンスを向上させるため、レイヤーとサブレイヤーの追加と削除は、マップを Tableau に追加する前に Mapbox Studio で行ってください。 ## 関連項目: [Web Map Service (WMS) サーバーの使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources_wms.htm) [マップ ソースの保存](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources_export.htm) [マップ ソースのインポート](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources_import.htm) [バックグラウンド マップの選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources.htm) [マップの外観のカスタマイズ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_options.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Microsoft Access この記事では、Tableau を Microsoft Access ファイル (\*.mdb、\*.accdb) に接続し、データ ソースを設定する方法について説明します。Tableau では、OLE オブジェクトとハイパーリンクを除くすべての Access データ型をサポートしています。 ## はじめる前に 開始する前に、次の接続情報を収集します。 - ファイル名にアクセスします。 - ファイルがパスワードで保護されている場合、データベース パスワードが必要です。 - ファイルにワークグループ セキュリティがある場合は、ワークグループ セキュリティ認証資格情報が必要です。 - ワークグループ ファイル名 - ユーザー - パスワード Windows コンピューター上の Tableau Desktop でこのコネクターを使用します。 ### 必要なドライバー このコネクタにはデータベースとやり取りするためのドライバーが必要です。ドライバーがコンピューターにインストールされていない場合、Tableau によって[「ドライバー ダウンロード」](https://www.tableau.com/ja-jp/support/drivers)ページへのリンクを含むメッセージが接続ダイアログ ボックスに表示されます。このページで、ドライバーのリンクとインストール手順を確認できます。 ## 接続してデータ ソースを設定する 1. Tableau を起動し、\[接続\] で \[Microsoft Access\] をクリックし、接続する Access ファイルを選択してから \[サインイン\] をクリックします。 - パスワードによる保護 - Access ファイルがパスワードで保護されている場合は、\[データベース パスワード\] を選択し、パスワードを入力します。 - ワークグループ セキュリティ - Access ファイルがワークグループ セキュリティによって保護されている場合は、\[ワークグループ セキュリティ\] を選択し、該当するテキスト フィールドにワークグループ ファイル名、ユーザー、およびパスワードを入力します。 2. データ ソース ページで次の手順を行います。 1. (任意) ページ上部にある既定のデータ ソース名を選択し、Tableau で使用する一意のデータ ソース名を入力します。たとえば、データの他のユーザーが、どのデータ ソースに接続するか推測するのに役立つ命名規則を使用します。ファイル名に基づいて、既定の名前が自動的に生成されます。 2. テーブルをキャンバスにドラッグします。表またはクエリをドラッグできます。 3. シート タブを選択して分析を開始します。 カスタム SQL を使用して、データ ソース全体ではなく、特定のクエリに接続します。詳細については、[カスタム SQL クエリへの接続](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/customsql.htm)を参照してください。 **注:** Access ファイルに長さ 254 文字を超える列が含まれている場合、Tableau ではこれらのフィールドを使用することができません。Tableau に接続する前に表からそれらの列を削除するか、254 文字以内に変更してください。 ## 関連項目 - [データ ソースの設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_prepare.htm) – このデータ ソースにさらにデータを追加したり、データ分析の前にデータを準備したりします。 - [グラフの構築とデータの分析](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/design_and_analyze.htm) – データ分析を開始します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # NULL 値およびその他の特殊な値の取り扱い 一部のデータは Tableau で特殊な処理を行う必要があります。具体的には次のとおりです。 - null 値 - 不明またはあいまいな地理的位置 - 論理スケールで作業する際には負の値またはゼロ - ツリーマップで作業する際には負の値またはゼロ ## 特殊な値のインジケーター データにこれらの特殊な値のいずれかが含まれている場合、Tableau ではその値をビューにプロットできません。代わりに、ビューの右下隅にインジケーターが表示されます。インジケーターをクリックすると、これらの値を処理する方法のオプションが表示されます。 ![場所を編集したり、データをフィルタリングしたり、既定の位置にデータを表示したりするためのオプションを含む \[特殊値\] ダイアログ ボックス。](Img/datafields_specialvalues1.png) 値の処理方法が不明な場合は、特殊な値のインジケーターを表示させたままにすることができます。通常、ビューに表示されていないデータを認識できるように、インジケーターを表示させたままにすることをお勧めします。ただし、非表示にすることもできます。非表示にしてもデータは変更されず、インジケーターが非表示になるだけです。 ### インジケーターの表示と非表示 インジケーターを非表示にするには、インジケーターを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[インジケーターを非表示\] を選択します。または、\[分析\] メニューを開き、\[特殊な値\]、\[非表示\] の順に選択します。 非表示にしていた特殊な値のインジケーターを表示し直すには、\[分析\] メニューを開き、\[特殊な値\]、\[表示\] の順に選択します。 ## Null の数値と日付、および対数軸の負の値 Null 値は空白のフィールドで、欠損値や不明な値を示します。 メジャーまたは連続日付をビューにドラッグすると、値は連続軸に沿って表示されます。フィールドに Null 値が含まれている場合や、対数軸上のゼロ値や負の値が含まれる場合、Tableau ではそれらの値をプロットできません。これらの値が存在する場合、Tableau では、ビューの右下隅に、不明な値が存在することを示すインジケーターが表示されます。インジケーターをクリックし、次のオプションから選択します。 - データのフィルター - フィルターを使用してビューから null 値を除外します。データをフィルターすると、null 値はビューで使用されているすべての計算からも除外されます。 - 既定の位置のデータを表示 - 軸の既定の位置にデータを表示します。null 値は引き続き計算に含められます。既定の位置はデータ型によって異なります。次の表に既定値を示します。 | データ型 | 既定の位置 | | --- | --- | | 数値 | 0 | | 日付 | 12/31/1899 | | 対数軸の負の値 | 1 | | 不明な地理的位置 | (0,0) | ### Null 値の削除 - Null 値を含むディメンションまたは不連続メジャーをフィルター処理するには、ピルを \[フィルター\] シェルフにドラッグし、**\[Null\]** の選択を解除します。Null 値は不連続な値を含むリストに表示されるので、そこで Null 値を削除できます。 - 通常、メジャーに含まれている NULL 値は、ビュー内ではゼロとしてプロットされます。これらの Null 値を完全に非表示にする方法など、その他のオプションを参照するには、[NULL 値の書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_specific_numbers.htm#Format_null_values)を参照してください。 **注**: 計算フィールドで Null 値を処理する際に使用できる ISNULL() や IFNULL() などの関数については、[論理関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_logical.htm)を参照してください。 ## 不明な地理的位置 マップおよび地理的フィールドを使用する場合、不明またはあいまいな位置はビューの右下隅のインジケーターで識別されます。インジケーターをクリックし、次のオプションから選択します。 - 場所の編集 - データを既知の位置にマッピングして、位置を修正します。 - データのフィルター - フィルターを使用してビューから不明な位置を除外します。この位置は計算に含められません。 - 既定の位置のデータを表示 - マップ上の既定の位置 (0, 0) に値を表示します。 ## ツリーマップのゼロ値または負の値 ツリーマップを使用する場合、null 値またはゼロ値はビューの右下隅のインジケーターに表示されます。インジケーターをクリックし、次のオプションから選択します。 - データのフィルター - フィルターを使用してビューから不明な位置を除外します。この位置は計算に含められません。 - 絶対値の使用 - 絶対値を使用して、ビュー内の対応するエリアのサイズを特定します。たとえば、5 および -5 は同じサイズとして表示されます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # OAuth の概要 OAuth (Open Authorization) は、ユーザーが実際のログイン認証資格情報を共有せずに、ある Web サイトまたはアプリケーション上のリソースへの限定的なアクセスを別の Web サイトまたはアプリケーションに許可できるようにする認証プロトコルです。 OAuth は信頼できる仲介者のように機能し、ユーザー名とパスワードを明らかにすることなく、あるサービスに、別のサービスからデータにアクセスするパーミッションを付与することができます。このドキュメントには、OAuth ワークフローの技術的な説明と OAuth の現実的な例えが含まれています。 ### **OAuth ワークフロー** OAuth は、ログイン認証資格情報を共有せずに、ユーザーがさまざまな Web サイトやアプリケーションにまたがってデータへのアクセス権を付与するための安全で標準化された方法を提供します。これにより、どのサービスがデータにアクセスできるかを制御できるほか、いつでもアクセス権を取り消すことができます。 次のリストは、OAuth の仕組みを段階的に説明したものです。 あなた (ユーザー) は、別の Web サイトまたはアプリケーション (「リソース サーバー」と呼ばれます) 上のデータにアクセスする必要がある Web サイトまたはアプリケーション (「クライアント」と呼ばれます) を使用したいと考えています。 クライアントから、リソース サーバーのデータにアクセスするためのパーミッションが要求されます。通常、これはリソース サーバーのログイン ページにリダイレクトすることによって行われます。 ユーザーは、リソース サーバーのログイン ページにログイン認証資格情報を直接入力します。ユーザー名とパスワードがクライアントと共有されることはないため、このステップは非常に重要です。 リソース サーバーは認証資格情報を検証し、ユーザーを認証します。認証されると、クライアント向けに一意のアクセス トークンが生成されます。 リソース サーバーは、ユーザーをクライアント アプリケーションにリダイレクトし、リダイレクトと同時にアクセス トークンを提供します。 クライアントは、データにアクセスする必要があるたびにアクセス トークンを受け取り、それをリソース サーバーに送信します。 リソース サーバーはアクセス トークンの有効性をチェックします。トークンが有効な場合、要求されたリソースへのアクセス権が期間限定でクライアントに付与されます。 クライアントは、付与されたアクセス権を使用して、リソース サーバー上のデータを取得したり、変更したりできますが、アクセス トークンによって定義された範囲内のみで可能です。この範囲によって、クライアントがアクセスできるアクションとデータが決まります。 アクセス トークンの有効期限が切れた場合、またはクライアントに追加のパーミッションが必要な場合、クライアントは、認証プロセスをもう一度実行することで、新しいアクセス トークンを要求できます。 ### OAuth の現実的な例え ここでは、実際的なシナリオを使用して、OAuth がどのように機能するかを例え話で説明します。 あなたはパーティーを開くために、料理を扱うケータリング業者 (クライアント) を雇いたいと考えています。ただし、ケータリング業者に家の鍵 (ログイン認証資格情報) を渡すと、ケータリング業者がすべての私物にアクセスできるようになるため、ケータリング業者に鍵を渡したくありません。そのため、信頼できる幹事 (OAuth) にアクセスを管理してもらいます。 幹事にケータリング業者を雇いたいと伝えます。幹事は、あなたの家へのアクセスやケータリング サービスの扱い方を知っています。 幹事はケータリング業者に連絡し、ミーティングのためにあなたの家に行くように伝えます。この時点で、あなたは家にいません。 ケータリング業者はあなたの家に到着しますが、あなたの許可 (アクセス トークン) がなければ家に入ることはできないことに気づきます。ケータリング業者はあなたに電話をかけて、アクセスを求めます。 あなたは家の所有者として、アクセスを許可する前に、ケータリング業者の信頼性を確認する必要があります。そこで、ケータリング業者にいくつかの質問をして、本人確認 (認証) を行います。 ケータリング業者の信用証明に納得したら、電話を通じて一時的なアクセス コード (アクセス トークン) をケータリング業者に伝えます。このコードにより、ケータリング業者はケータリング業務の範囲内のみで、あなたの家に入って食事を準備できるようになります。 ケータリング業者はアクセス コードを使用してあなたの家に入り、食事の準備を始めます。ケータリング業者はキッチンとダイニング エリアにはアクセスできますが、他の部屋への立ち入りは制限されています。 指定された期間が経過すると、またはパーティーが終わると、アクセス コードの有効期限が切れ、ケータリング業者は、あなたの許可なしに、家にもう一度入ることができなくなります。 このシナリオでは、あなた (家の所有者) がユーザー、ケータリング業者がクライアント アプリケーションであり、あなたの家がリソース サーバー上の個人データを表しており、幹事が OAuth です。 アクセス コードはアクセス トークンとして機能し、クライアント (ケータリング業者) が、ログイン認証資格情報 (家の鍵) を侵害することなく、リソース (家) に限定的にアクセスできるようにします。 OAuth は信頼できる仲介者として機能し、アクセス許可の制御を維持しながら、サービス間でデータの安全な共有を円滑に進めます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # OAuth 認証用フォワード プロキシの設定 Tableau Server および Tableau Desktop でフォワード プロキシを設定すると、OAuth 認証を有効にすることができます。フォワード プロキシを利用すると、ロード バランシングなどのタスクのためにインターネットへ出ていくトラフィックを管理できます。 ### Windows を使用してフォワード プロキシ経由で Tableau Desktop に接続する 次の手順を実行して、Windows LAN 設定でプロキシ サーバーを設定します。 1.**\[ローカル エリア ネットワーク (LAN) 設定\]** ダイアログ ボックスを開きます。 > [!TIP] > > **ヒント:** このダイアログ ボックスを表示するには、Windows の \[スタート\] メニューから \[インターネット オプション\] を検索するのが簡単です。 2.**\[インターネット プロパティ\]** ダイアログ ボックスで **\[接続\]** タブを選択します。 3.**\[LAN の設定\]** を選択します。 4.**\[プロキシ サーバー\] で**、**\[LAN にプロキシ サーバーを使用する\]** を選択します。 5.プロキシ サーバーのアドレスを入力します。 6.サーバー ポートを入力します。 7.**\[ローカル アドレスにはプロキシ サーバーを使用しない\]** を選択します。 **注:** 「[Tableau Server プロキシの設定](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/proxy.htm)」の手順を実行しても OAuth 要求がプロキシを介して機能しない場合は、オプション 2 に従ってください。 #### Windows 構成オプション 1: システム環境変数を使用する システム全体の環境変数を編集し、`http_proxy` と `https_proxy` をプロキシに設定すると、OAuth 認証を有効にすることができます。 1.Windows コンピューターの検索ボックスで、「**システムの詳細設定**」と入力します。 2.**Enter** を押して、**\[システムのプロパティ\]** ボックスを開きます。 3.**\[詳細\]** タブで、**\[環境変数\]** を選択します。 4.**\[システム変数\]** フィールドの内容をスクロールします。 - フィールドに `https_proxy` または `http_proxy` の設定がある場合、その値が前の手順で設定したプロキシ サーバーのアドレスと競合していないことを確認します。 - 設定がない場合は、前の手順で設定したプロキシ サーバーのアドレスと一致する値に設定してください。 5.Tableau Desktop を再起動します。 6.OAuth コネクタへの接続を試み、期待どおりに機能することを確認します。 **注:** 「OAuth クライアントを空にできない」、「**SSLHandshake 例外**」、または「**接続拒否**例外」が表示された場合は、オプション 2 に進んでください。 #### Windows 構成オプション 2: Java net.properties プロキシ設定を構成する 1.ファイル ディレクトリで、Tableau Desktop を実行するために使用している Java のバージョンを見つけます。 `C:/Program Files/Tableau/Tableau /bin/jre` 2.Java ロケーション ディレクトリで、`conf` フォルダーを選択します。このディレクトリが存在しない場合は、作成してください。 3.`conf` フォルダーの中で `net.properties` ファイルを見つけ、エディターで開きます。このファイルが存在しない場合は、同じ名前で作成してください。 **注:** このファイルに対する書き込み権限がない場合は、システム ファイル設定を使用して有効にしてください。 4.次の値を変更または作成します。 - `http.proxyPort=` - `http.proxyHost=` - `https.proxyPort=` - `https.proxyHost=` > [!WARNING] > > **警告:** 必ずホストのみを含めてください。プロキシ アドレスが http://myproxy:8888 の場合は、http.proxyHost=myproxy に設定します。 5.Tableau Desktop を再起動し、OAuth を介した接続を試みます。 ### Mac を使用してフォワード プロキシ経由で Tableau Desktop に接続する Mac を使用してフォワード プロキシ経由で Tableau Desktop に接続するには、Java net.properties プロキシ設定を構成する必要があります。 1.ファイル ディレクトリで、Tableau Desktop を実行するために使用している Java のバージョンを見つけます。 `/Applications/Tableau /Plugins/jre` 2.Java ロケーション ディレクトリで、`conf` フォルダーを選択します。このディレクトリが存在しない場合は、作成してください。 3.`conf` フォルダーの中で `net.properties` ファイルを見つけ、エディターで開きます。このファイルが存在しない場合は、同じ名前で作成してください。 **注:** このファイルに対する書き込み権限がない場合は、システム ファイル設定を使用して有効にしてください。 4.次の値を変更または作成します。 - `http.proxyPort=` - `http.proxyHost=` - `https.proxyPort=` - `https.proxyHost=` > [!WARNING] > > **警告:** 必ずホストのみを含めてください。プロキシ アドレスが http://myproxy:8888 の場合は、http.proxyHost=myproxy に設定します。 5.Tableau Desktop を再起動し、OAuth を介した接続を試みます。 ### Windows を使用して OAuth 認証が必要なプロキシ経由で接続する プロキシでユーザー名とパスワードを使用してサインインする必要がある場合は、次の手順を実行して、OAuth 要求がプロキシを介して接続するようにします。 1.ファイル ディレクトリで、Tableau Desktop の実行に使用している Java のバージョンを見つけます。 `C:/Program Files/Tableau/Tableau /bin/jre` 2.Java ロケーション ディレクトリで、`conf` フォルダーを選択します。このディレクトリが存在しない場合は、作成してください。 3.`conf` フォルダーの中で `net.properties` ファイルを見つけ、エディターで開きます。このファイルが存在しない場合は、同じ名前で作成してください。 **注:** このファイルに対する書き込み権限がない場合は、システム ファイル設定を使用して有効にしてください。 4.次の値を変更または作成します。 - `http.proxyUser=` - `http.proxyPassword=` 5.Tableau Desktop を再起動し、OAuth を介した接続を試みます。 ### Mac を使用して OAuth 認証が必要なプロキシ経由で接続する プロキシでユーザー名とパスワードを使用してサインインする必要がある場合は、次の手順を実行して、OAuth 要求がプロキシを介して接続するようにします。 1.ファイル ディレクトリで、Tableau Desktop の実行に使用している Java のバージョンを見つけます。 `/Applications/Tableau /Plugins/jre` 2.Java ロケーション ディレクトリで、`conf` フォルダーを選択します。このディレクトリが存在しない場合は、作成してください。 3.`conf` フォルダーの中で `net.properties` ファイルを見つけ、エディターで開きます。このファイルが存在しない場合は、同じ名前で作成してください。 **注:** このファイルに対する書き込み権限がない場合は、システム ファイル設定を使用して有効にしてください。 4.次の値を変更または作成します。 - `http.proxyUser=` - `http.proxyPassword=` 5.Tableau Desktop を再起動し、OAuth を介した接続を試みます。 ### Windows を使用してフォワード プロキシ経由で Tableau Server に接続する フォワード プロキシの背後から Tableau Server を起動して、インターネット アクセスを許可できます。Windows LAN 設定でプロキシ サーバーを設定し、フォワード プロキシ経由で Tableau Server に接続することができます。 #### プロキシの設定 次の手順を実行して、プロキシ サーバーを設定します。 1.**\[ローカル エリア ネットワーク (LAN) 設定\]** ダイアログ ボックスを開きます。 > [!TIP] > > **ヒント:** このダイアログ ボックスを表示するには、Windows の \[スタート\] メニューから \[インターネット オプション\] を検索するのが簡単です。 2.**\[インターネット プロパティ\]** ダイアログ ボックスで **\[接続\]** タブを選択します。 3.**\[LAN の設定\]** を選択します。 4.**\[プロキシ サーバー\] で**、**\[LAN にプロキシ サーバーを使用する\]** を選択します。 5.プロキシ サーバーのアドレスを入力します。 6.プロキシ サーバーのポートを入力します。 7.**\[ローカル アドレスにはプロキシ サーバーを使用しない\]** を選択します。 #### 例外の追加 例外を追加すると、ローカルの Tableau Server クラスター内の通信はプロキシ サーバーにルーティングされないようにすることができます。例外を追加するには、次の手順を実行します。 1.**\[LAN の設定\]** ダイアログ ボックスで **\[詳細\]** を選択します。 **注:** このボタンは、\[LAN にプロキシ サーバーを使用する\] オプションが選択されている場合のみ使用可能です。 2.**\[プロキシの設定\]** ダイアログ ボックスで、**\[例外\]** フィールドに以下の値を入力します。 - localhost - サーバー ホスト名 - 同じクラスター内にある他の Tableau Server コンピューターの IP アドレス **注:** 項目を区切るには、セミコロンを使用します。 3.**\[プロキシの設定\]** ダイアログ ボックスを閉じます。 4.**\[ローカル エリア ネットワーク (LAN) の設定\]** ダイアログ ボックスを閉じます。 5.**\[インターネット プロパティ\]** ダイアログ ボックスで、**\[OK\]** を選択して設定を適用します。 **注:** 「[Tableau Server プロキシの設定](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/proxy.htm)」の手順を完了しても OAuth 要求がプロキシを介して機能しない場合は、オプション 2 に従ってください。 #### Windows 構成オプション 1: システム環境変数を使用する システム全体の環境変数を編集し、http\_proxy と https\_proxy をプロキシに設定できます。 1.Windows コンピューターの検索ボックスで、「`Advanced system settings`」と入力します。 2.**Enter** を押して、**\[システムのプロパティ\]** ボックスを開きます。 3.**\[詳細\]** タブで、**\[環境変数\]** を選択します。 4.****\[システム変数\]**** フィールドの内容をスクロールします。 - フィールドに `https_proxy` または `http_proxy` の設定がある場合、その値が前の手順で設定したプロキシ サーバーのアドレスと競合していないことを確認します。 - 設定がない場合は、前の手順で設定したプロキシ サーバーのアドレスと一致する値に設定してください。 5.Tableau Server を再起動します。 6.OAuth コネクタへの接続を試み、期待どおりに機能することを確認します。 **注:** 「**OAuth クライアントを空にできない**」、「**SSLHandshake** 例外」、「**接続拒否**例外」が表示された場合は、オプション 2 に進んでください。 #### Windows 構成オプション 2: Java net.properties プロキシ設定を構成する 1.ファイル ディレクトリで、Tableau Server を実行するために使用している Java のバージョンを見つけます。 `C:\Program Files\Tableau\Tableau Server\packages\repository*\jre` 2.Java ロケーション ディレクトリで、`conf` フォルダーを選択します。このディレクトリが存在しない場合は、作成してください。 3.`conf` フォルダーの中で `net.properties` ファイルを見つけ、エディターで開きます。このファイルが存在しない場合は、同じ名前で作成してください。 **注:** このファイルに対する書き込み権限がない場合は、システム ファイル設定を使用して有効にしてください。 4.次の値を変更または作成します。 - `http.proxyPort=` - `http.proxyHost=` - `https.proxyPort=` - `https.proxyHost=` > [!WARNING] > > **警告:** 必ずホストのみを含めてください。プロキシ アドレスが http://myproxy:8888 の場合は、http.proxyHost=myproxy に設定します。 5.プロキシ ホストのデフォルト値は `http.nonProxyHosts =localhost|127.*|[::1]` です。デフォルト値が例外リストと一致する場合は、プロキシ サーバーを使用せず、手順 6 に進みます。一致しない場合は、次の値になっていることを確認してください。 - localhost - 同じクラスター内にある他の Tableau Server コンピューターのサーバー ホスト名と IP アドレスを入力します。 - 各項目は "|" で区切ります。 6.Tableau Server を再起動し、OAuth を介した接続を試みます。 ### Linux を使用してフォワード プロキシ経由で Tableau Server に接続する Java net.properties プロキシ設定を構成し、Linux を使用してフォワード プロキシ経由で Tableau Server に接続することができます。 1.ファイル ディレクトリで、Tableau Server を実行するために使用している Java のバージョンを見つけます。 `opt/tableau/tableau_server/packages/repository*/jre` 2.Java ロケーション ディレクトリで、`conf` フォルダーを選択します。このディレクトリが存在しない場合は、作成してください。 3.`conf` フォルダーの中で `net.properties` ファイルを見つけ、エディターで開きます。このファイルが存在しない場合は、同じ名前で作成してください。 **注:** このファイルに対する書き込み権限がない場合は、システム ファイル設定を使用して有効にしてください。 4.次の値を変更または作成します。 - `http.proxyPort=` - `http.proxyHost=` - `https.proxyPort=` - `https.proxyHost=` > [!WARNING] > > **警告:** 必ずホストのみを含めてください。プロキシ アドレスが http://myproxy:8888 の場合は、http.proxyHost=myproxy に設定します。 5.プロキシ ホストのデフォルト値は `http.nonProxyHosts =localhost|127.*|[::1]` です。デフォルト値が例外リストと一致する場合は、プロキシ サーバーを使用せず、手順 6 に進みます。一致しない場合は、次の値になっていることを確認してください。 - localhost - 同じクラスター内にある他の Tableau Server コンピューターのサーバー ホスト名と IP アドレスを入力します。 - 各項目は "|" で区切ります。 6.Tableau Server を再起動し、OAuth を介した接続を試みます。 ### Windows を使用して OAuth 認証が必要なプロキシ経由で Tableau Server に接続する プロキシでユーザー名とパスワードを使用してサインインする必要がある場合は、次の手順を実行して、OAuth 要求がプロキシを介して接続するようにします。 1.ファイル ディレクトリで、Tableau Server を実行するために使用している Java のバージョンを見つけます。 `C:\Program Files\Tableau\Tableau Server\packages\repository*\jre` 2.Java ロケーション ディレクトリで、`conf` フォルダーを選択します。このディレクトリが存在しない場合は、作成してください。 3.`conf` フォルダーの中で `net.properties` ファイルを見つけ、エディターで開きます。このファイルが存在しない場合は、同じ名前で作成してください。 **注:** このファイルに対する書き込み権限がない場合は、システム ファイル設定を使用して有効にしてください。 4.次の値を変更または作成します。 - `http.proxyUser=` - `http.proxyPassword=` 5.Tableau Server を再起動し、OAuth を介した接続を試みます。 ### Linux を使用して OAuth 認証が必要なプロキシ経由で Tableau Server に接続する プロキシでユーザー名とパスワードを使用してサインインする必要がある場合は、次の手順を実行して、OAuth 要求がプロキシを介して接続するようにします。 1.ファイル ディレクトリで、Tableau Server を実行するために使用している Java のバージョンを見つけます。 `opt/tableau/tableau_server/packages/repository*/jre` 2.Java ロケーション ディレクトリで、`conf` フォルダーを選択します。このディレクトリが存在しない場合は、作成してください。 3.`conf` フォルダーの中で `net.properties` ファイルを見つけ、エディターで開きます。このファイルが存在しない場合は、同じ名前で作成してください。 **注:** このファイルに対する書き込み権限がない場合は、システム ファイル設定を使用して有効にしてください。 4.次の値を変更または作成します。 - `http.proxyUser=` - `http.proxyPassword=` 5.Tableau Server を再起動し、OAuth を介した接続を試みます。 ## SSL ハンドシェイク エラー エラーが発生する場合は、SSL 証明書が正しいキーストアに配置されていることを確認してください。Windows では、キーストアはシステムの "Trusted Certs" ストアの下にあります。キーストアが正しくてもエラーが発生する場合は、証明書を Java キーストアに直接インポートします。証明書を Java キーストアにインポートするには、次の手順を実行します。 プロキシの SSL 証明書をファイルにエクスポートします。 > [!TIP] > > ヒント: 証明書は、\[アプリケーション\]、\[ユーティリティ\]、\[キーチェーン アクセス\]、\[システム\]、\[カテゴリ\]、\[証明書\] にあります。 1.Tableau を実行するために使用している Java のバージョンを見つけます。 2.ターミナル コマンド プロンプトを開きます。 3.Tableau を実行するために使用している Java のバージョンが含まれているディレクトリから、次のコマンドを実行します。 `Keytool –import –trustcacerts –file /Users/tableau_user/Desktop/SSL.cer -keystore Tableau /Plugins/jre/lib/security/cacerts -storepass changeit` 4.Tableau Server または Tableau Desktop を再起動します。 **注:** **keytool コマンドを実行すると FileNotFoundException** (アクセス拒否) が発生する場合は、昇格したパーミッションでコマンドを実行してみてください。 `sudo keytool –import –trustcacerts –file /Users/tableau_user/Desktop/SSL.cer -keystore Tableau 2021.3.1/Plugins/jre/lib/security/cacerts -storepass changeit` [メイン コンテンツに進む](#main-content) # OData この記事では、Tableau を OData データ ソースに接続する方法について説明します。Tableau は OData V1、V2、V4 に接続します。 ## はじめる前に 開始する前に、次の接続情報を収集します。 - 接続するデータのサーバー URL - サインイン認証資格情報 (ユーザー名およびパスワード) 必要な場合のみ ## 接続してデータ ソースを設定する 1. Tableau を起動し、\[接続\] の下で \[OData\] を選択します。データ接続の完全なリストについては、\[サーバーへ\] で \[詳細\] を選択します。その後、次を実行します。 1. **\[サーバー\]** に次のいずれかを入力します。 - サービス内のすべてのフィードにアクセスするためのサービス URL。 - 特定のデータ フィードにアクセスするためのフィード URL。 2. **\[認証\]** ドロップダウンから、この接続の認証モードを選択します。 - \[ユーザー名とパスワード\] を選択した場合は、ユーザー名とパスワードも入力します。 - それ以外の場合は、**\[認証なし\]** を選択します。 3. \[サインイン\] を選択します。 Tableau が接続できない場合は、認証資格情報が正しいことを確認します。引き続き接続に失敗する場合は、コンピューターにおけるサーバーの検出に問題があります。サポートが必要な場合は、ネットワーク管理者またはデータベース管理者にお問い合わせください。 2. データ ソース ページで次の手順を行います。 1. (任意) ページ上部にある既定のデータ ソース名を選択し、Tableau で使用する一意のデータ ソース名を入力します。たとえば、データの他のユーザーが、どのデータ ソースに接続するか推測するのに役立つ命名規則を使用します。 注: Tableau Server または Tableau Cloud にデータ ソースをパブリッシュする場合、データ ソースの名前は 255 文字に制限されます。長い名前を使用すると `RepositoryException` エラーが発生します。 2. シート タブを選択して分析を開始します。 ## OData コネクタのサポート - OData コネクタは抽出のみをサポートしており、一部の OData V4 機能はサポートされていません。例えば、`$expand` or `$select`.のようなインタラクティブなクエリ引数です。 - Tableau では次の OData バージョンと形式に対応しています。 - OData V1 および V2 – フィード応答用に OData XML/Atom 形式に対応しています。 - OData V4 および V4.01 – フィード応答用に OData-JSON 形式に対応しています。 - Tableau では、対応するすべての OData サービスのメタデータ ドキュメントが XML 形式であると想定されます。 - コレクション値のプロパティはサポートされていないため、Tableau はそれらを NULL として解釈します。 **注:** Tableau でサードパーティーの OData サービス (Intelex) またはフィードを使用する場合、データの接続と抽出が正常に行われるという保証はありません。Tableau カスタマー サポートは、サードパーティーの OData 接続に関する基本的なトラブルシューティングを提供します。Tableau カスタマーサポートは、Apache Olingo ライブラリにアクセスできません。OData の詳細なトラブルシューティングについては、システム管理者にお問い合わせください。 ## 関連項目 - [データ ソースの設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_prepare.htm) – このデータ ソースにさらにデータを追加したり、データ分析の前にデータを準備したりします。 - [グラフの構築とデータの分析](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/design_and_analyze.htm) – データ分析を開始します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # PDF ファイル この記事では、Tableau を .pdf ファイル データに接続してデータ ソースを設定する方法について説明します。 **注:** Tableau は右から左へ書く言語 (RTL) をサポートしていません。PDF に RTL テキストが含まれている場合、文字は Tableau で逆の順序で表示される場合があります。 ## 表で使用するドキュメントに接続してスキャンする 1. Tableau を開き、\[接続\] で \[PDF ファイル\] をクリックします。 2. 接続するファイルを選択し、\[開く\] をクリックします。 3. \[PDF ファイルをスキャン\] ダイアログ ボックスで、表を使用するために Tableau でスキャンするファイルのページを指定します。スキャンするページは、全ページ、単一ページ、または範囲を指定したページから選択できます。 **注:** スキャンでは、大半の PDF リーダーと同様に、ファイルの最初のページがページ 1 としてカウントされます。表のためにスキャンする際に、ドキュメント自体で使用されているページ番号 (ページ 1 から開始する場合としない場合があります) ではなく、PDF リーダーが表示するページ番号を指定します。 たとえば、以下のイメージの "Table 1" を使用するとします。PDF リーダーは番号を表示し、.pdf ファイルには異なる番号が表示されます。このページを正しくスキャンするには、PDF リーダーが表示するページ番号を指定します。この例では、ページ 15 を指定します。 ![PDF リーダーが表示するページ番号。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example_pdf_reader.png) 4. データ ソース ページで次の手順を行います。 1. (任意) ページ上部にある既定のデータ ソース名を選択し、Tableau で使用する一意のデータ ソース名を入力します。たとえば、データの他のユーザーが、どのデータ ソースに接続するか推測するのに役立つ命名規則を使用します。ファイル名に基づいて、既定の名前が自動的に生成されます。 2. ファイルに含まれる表が 1 つの場合は、\[シート\] タブをクリックすると分析が開始されます。それ以外の場合は、左ペインから表をキャンバスにドラッグしてから \[シート\] タブをクリックすると、分析が開始されます。 **左ペインの表について** .pdf ファイル内で特定された表は、一意の名前が付けられ、スキャン後に左ペインに表示されます。たとえば、"Page 1, Table 1" のような名前の表が表示されます。表名の最初の部分は表の取得元の .pdf ファイル内のページを示しています。表名の 2 番目の部分は、表が識別された順序を示しています。Tableau が 1 ページで複数の表を識別した場合は、表名の 2 番目の部分は次の 2 つの事柄のいずれかを示すことができます。  - Tableau がページで別の一意の表または副表を識別した。 - Tableau がページ上の表を別の方法で解釈した。Tableau は、.pdf ファイル内で表が表されている方法に応じて、表の複数の解釈を提供することがあります。 ![表が由来する .pdf ファイルのページと、表が識別された順序を示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example_pdf_leftpane.png) ### PDF ファイル データ ソースの例 PDF ファイルのデータ ソースの例を次に示します。  ![PDF へのエクスポート用に選択された母集団データ接続の詳細を表示するウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example_pdf.png) ## データの追加 表を追加したり、別のデータベースのデータに接続したりして、データ ソースにデータを追加できます。 - **現在のファイルからデータを追加するには、次の手順を実行します。**  - 左ペインから追加する表をキャンバスにドラッグして、結合またはユニオンでデータを組み合わせます。詳細については、[データの結合](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/joining_tables.htm)または[データのユニオン](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/union.htm)を参照してください。 - 上記のステップ 3 を実行してページをスキャンしても左ペインに必要な表が生成されない場合、接続する PDF ファイルの横のドロップダウン矢印をクリックして \[PDF ファイルを再スキャン\] をクリックします。このオプションによって新しいスキャンを行うことができるようになるため、.pdf ファイルの別のページを指定して表をスキャンできます。 ![PDF ファイルを再スキャンするためのドロップダウン メニュー オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example_pdf_rescan.png) - **異なるデータベースからデータを追加するには、次の手順を実行します。**左ペインで \[接続\] の横にある \[追加\] をクリックします。詳細については、[データの結合](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/joining_tables.htm)を参照してください。 左ペインに必要なコネクターがリストされていない場合は、\[データ\] > \[新しいデータ ソース\] を選択して新しいデータ ソースを追加します。詳細については、[データのブレンド](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/multiple_connections.htm)を参照してください。 ## 表オプションの設定 表オプションを設定できます。キャンバスで、ドロップダウン矢印をクリックし、データの最初の行にフィールド名を含めるかどうかを指定します。その場合、これらの名前が Tableau のフィールド名になります。フィールド名が含まれていない場合は、Tableau によって自動的に生成されます。これらのフィールド名は後で変更できます。 ## Data Interpreter を使用してデータをクリーンアップする データ ソースを分析用に最適化すると役立つ可能性があることを Tableau が検出した場合、Data Interpreter を使用するよう求めるプロンプトが表示されます。Data Interpreter は試用できるサブテーブルを検出し、分析で後から問題の原因となる可能性がある一意の書式設定を削除できます。詳細については、[Excel、CSV、PDF、および Google スプレッドシートからのデータ インタープリターを使用するデータのクリーニング](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_interpreter.htm)を参照してください。 ## .pdf ファイルで表のユニオンを作成する お使いのファイルで表のユニオンを作成することができます。ユニオンの詳細については、[データのユニオン](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/union.htm)を参照してください。 ワイルドカード検索を使用して表のユニオンを作成すると、結果の範囲は最初に接続したファイルでスキャンしたページになります。たとえば、次の 3 ファイルがあるとします。A.pdf、B.pdf、および C.pdf。接続する最初のファイルは A で、表のためにスキャンするのはページ 1 のみとします。ワイルドカード検索を使用してファイル B と C の表のユニオンを作成すると、ユニオンに含まれる追加の表は、ファイル B と C のそれぞれページ 1 からのみ抽出された表になります。 ## .pdf ファイル操作のヒント 次のヒントは、Tableau で .pdf ファイルを操作する際に役立ちます。 - **標準の表を使用する。** 一般に、Tableau は表形式を使用する標準の表で最適に動作します。 理想的には、以下の例に示すように、.pdf ファイルの表は単一ラインに列ヘッダーがあり、単一ラインに行の値を含んでいます。 ![米国の都市における自転車通勤の詳細を示す標準の表の例。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example_pdf_table_standard.png) 表の内部または周囲で色と網掛けを使用することで、表を識別する方法を左右することができます。 固有の書式設定の表は、Tableau 以外の場所でクリーンアップまたは手動による編集が必要になる場合があります。固有の書式設定には、以下に示す例のように、階層ヘッダー、複数ラインにわたるヘッダー名、複数ラインにわたる行の値、角度のあるヘッダー、積み重ねられた表などが含まれます。
ニューヨーク市におけるライセンス違反の詳細を示す複数ラインの表の例。 ケーキ ドーナツの種類の栄養価を示す、角度のあるヘッダーが付いた表の例。 ニューヨーク市の運転免許証と自動車サービス拠点の情報を示す積み重ねられた表の例。
注: Tableau は、スキャン (光学文字認識) ソフトウェアによって生成された .pdf ファイルへの接続をサポートしていません。 - **データを検証する。** Tableau が .pdf ファイルで識別する表のデータは、必ず検証してください。データの検証にはデータ グリッドを使用できます。データ インタープリターを使用している場合は結果のワークブックで検証することもできます。 - **複数ページにわたる表を回避する。** .pdf ファイルに複数ページにわたる表が含まれる場合、Tableau はその表を複数の表として解釈します。この問題を解決するには、ユニオンを使用してテーブルを組み合わせます。詳細については、[データのユニオン](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/union.htm)を参照してください。 - **ユニコード文字を含むファイル名の .pdf ファイルは名前を変更する。** ファイル名にユニコード文字を含む .pdf ファイルに接続した後、次のエラーが表示されることがあります。 ![データ ソースとの通信中にエラーが発生し、指定されたページまたは範囲が存在しないか、テーブルが含まれていないことを示すユニコード エラー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example_pdf_unicode_error.png) この問題を解決するには、ユニコード以外の文字を使用してファイル名を変更し、再度 .pdf ファイルに接続します。 - **パスワード保護された .pdf ファイルは使用しない。** 表の .pdf ファイルに接続してスキャンした後、次のエラーが表示されることがあります。 ![データ ソースとの通信中にエラーが発生し、指定されたページまたは範囲が存在しないか、テーブルが含まれていないことを示すユニコード エラー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example_pdf_unicode_error.png) Tableau は、.pdf ファイルがパスワード保護されており、そのコンテンツにアクセスできない場合にこのエラーを表示します。Tableau は、パスワード保護された .pdf ファイルへの接続をサポートできません。 - **異なって、または誤って解釈される別名の値。** データ グリッドでは、一部の値が .pdf ファイルから異なって解釈される場合があります。別名を使用してフィールド内の特定の値の名前を変更することで、この解釈を修正できます。 たとえば、.pdf ファイルとの接続後に次の表があるとします。青色でハイライトされた一部の州の省略形は、小文字で解釈されます。 ![一部の州の略語が小文字で表示され、青色で強調表示されている都市の一覧表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example_pdf_alias.png) 別名を使用して小文字の省略形を大文字の省略形に変更することで、この問題を解決できます。これを行うには、列名の隣のドロップダウン矢印をクリックして、\[別名\] を選択します。 - **表の値として解釈される列ヘッダーを解決する。** データ グリッドでは、.pdf ファイルにある一部の列ヘッダーが、ヘッダーではなく表の値として解釈される場合があります。これは、.pdf ファイルに、独自の書式設定または階層形式のヘッダーを持つ表が含まれている場合に発生します。このような場合は、最初にデータ インタープリターを試してみてください。データ インタープリターで問題が解決されない場合は、手動で列の名前を適切なものに変更し、データ ソース フィルターを使用して値として処理されるヘッダー名をフィルターリングすることを検討してください。 たとえば、.pdf ファイルとの接続後に次の表があるとします。.pdf ファイルの表のヘッダーが表の値として解釈され、値が青色でハイライトされています。 ![テーブルのヘッダーがテーブルの値として誤って解釈され、青色で強調表示されたテーブルの例。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example_pdf_dirtyheader.png) このようなヘッダーの問題を解決する 1 つの方法として、次のような手順に従います。 1. 列名をダブルクリックし、F1 を "Year (年)" に名前変更する。F2 から F4 まで、"Coal (石炭)"、"Gas (ガス)"、"Oil (石油)" についてこの手順を繰り返します。 2. 列 "Year (年)" のデータ型アイコンをクリックし、数値データ型に変更する。これで、この列にある数字以外の値は null 値に変換されます。 3. \[データ ソース\] ページの右上隅で \[追加\] をクリックし、\[追加\] ボタンをクリックして \[年\] フィールドを選択する。 4. \[フィルター\] ダイアログ ボックスで、\[Null\] および \[除外\] の両チェック ボックスをオンにする。 ![フィルター ダイアログ ボックスに、Null と除外のチェック ボックスが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example_pdf_null_exclude.png) null 値が含まれている \[年\] 列の行がデータ グリッドから削除され、表内の他の列の行にも反映されます。 ![ヘッダーの問題が解決された後のテーブルの例。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example_pdf_cleanheader.png) ## .ttde ファイルおよび .hhyper ファイルについて コンピューターのディレクトリを移動していると、.ttde または .hhyper ファイルに気づくかもしれません。お使いのデータに接続する Tableau データ ソースを作成すると、Tableau は .ttde または .hhyper ファイルを作成します。このファイルはシャドー抽出としても知られ、Tableau Desktop でデータ ソースの読み込み速度を向上させるのに使用されます。シャドー抽出には参照元データや標準的な Tableau 抽出に似た他の情報が含まれますが、シャドー抽出は別の形式で保存されているため、データの復元には使用できません。 **注:** Tableau バージョン 2024.2 以降では、.tde ファイルはサポートされなくなりました。すべての抽出は .hyper 形式になりました。 ## 関連項目 - [データ ソースの設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_prepare.htm) – このデータ ソースにさらにデータを追加したり、データ分析の前にデータを準備したりします。 - [グラフの構築とデータの分析](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/design_and_analyze.htm) – データ分析を開始します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau Agent (ベータ版) を使用してダッシュボードを探索する _ダッシュボードの Tableau Agent はパイロット版またはベータ版のサービスであり、_[「契約 - Salesforce.com」](https://www.salesforce.com/company/legal/agreements/)のベータ版サービス条項_、または書面による統合パイロット契約 (お客様が締結した場合)、および_[「製品契約ディレクトリ」](https://ptd.salesforce.com/?_ga=2.247987783.1372150065.1709219475-629000709.1639001992)の非 GA の Gen AI、非 GA の Open AI LLM プロバイダー、および非 GA の複数インフラストラクチャの条項が適用されます_。このパイロット版またはベータ版のサービスを使用すると、該当する場合、お客様の Data Cloud クレジットが消費されます。その使用は、お客様の単独の裁量によるものとします。_ ダッシュボードの Tableau Agent は、ビジネス ユーザーを支援する AI アシスタントです。 - ダッシュボードの概要を取得します。 - ダッシュボード内の Viz に関するインサイトを取得します。 - 自然言語で詳細な質問を行います。 ダッシュボードの作成者は、ダッシュボード レベルで各機能をオンまたはオフにできます。ダッシュボードのインサイトを設定して、特定のワークシートを含めたり除外したり、特定の種類のインサイトにのみ焦点を当てたりすることもできます。 現時点では、ダッシュボードの Tableau Agent を使用してダッシュボードを構築することはできません。 ## 開始する ダッシュボードで Tableau Agent の使用を開始する前に、いくつか設定を行う必要があります。 ### 一般的な要件 - パブリッシュされたデータ ソースとワークブックが AI で利用できるように最適化されていることを確認してください。詳細については、[「Tableau Agent のベスト プラクティス」](https://help.tableau.com/current/online/en-us/web_author_einstein_best_practice.htm)を参照してください。 - サイトでダッシュボードの Tableau Agent をオンにし、ベータ版にオプトインします。詳細については、[「Tableau Cloud サイトで AI を有効にする」](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/setup_tabAI_site_setting.htm)を参照してください。 - ダッシュボード ユーザーに、AI へのアクセスとフル データ クエリのワークブック パーミッションを付与します。詳細については、[「前提条件」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/dashboard_narratives_overview.htm#prerequisites)を参照してください。 **注**: バージョン 2026.2.4 以降、既存のベータ版ユーザーが \[ダッシュボードの概要\] および \[ダッシュボードのインサイト\] の機能へのアクセスを失わないようにするには、AI へのアクセス権が付与される必要があります。以前にこれらのオプションをオフにした場合、ユーザーに \[AI へのアクセス\] と \[フル データ クエリ\] のパーミッションを追加すると、これらの機能は既定でオンになります。 ### ダッシュボード コンシューマーの要件 ダッシュボードを利用するユーザーとして Tableau Agent にアクセスするには、次の条件を満たしている必要があります。 - ダッシュボードを開いている必要があります。ダッシュボードの Tableau Agent 機能は、ワークシートやストーリーでは使用できません。 - Tableau Cloud+ または Tableau+ を使用して Tableau Cloud サイトにサインインし、ダッシュボードの Tableau Agent が有効になっている必要があります。 - ダッシュボードで Tableau Agent を使用する各ワークブックで、AI へのアクセスとフル データ クエリのパーミッションが必要です。 - ダッシュボードのインサイトの場合、ダッシュボードではパブリッシュ済みのデータ ソースを使用する必要があり、ダッシュボードに対してローカルな (埋め込みの) データ ソースは使用できません。ダッシュボードの Q&A では、パブリッシュ済みのデータ ソースと埋め込みデータソースの両方をサポートしています。 - ダッシュボードには少なくとも 1 つの Viz が含まれている必要があり、その Viz を空にすることはできません。 **注**: 各機能 (ダッシュボードの概要、ダッシュボードのインサイト、ダッシュボード Q&A) は、ダッシュボードの作成者がオンまたはオフにできます。有効になっている機能によって、ダッシュボードでアクセスできる内容が決まります。 ## ダッシュボードの利用者 ダッシュボードの利用者としてこれらの機能を使用すると、ダッシュボードのサマリーの取得、インサイトの取得、独自の質問によるデータへのドリルダウンができます。 ### ダッシュボードの概要 _Tableau Cloud および Tableau Desktop バージョン 2026.1 以降でサポートされています_ ダッシュボードの概要機能は、ダッシュボードの内容を理解するのに役立ちます。この機能は基本的に、「このダッシュボードは、私が分析的な質問をする上で必要なものか?」という問いに答えることです。 一般に、この機能は、ダッシュボードを初めて使用するユーザーや、ダッシュボードの内容を簡潔なサマリーで把握したいユーザーに便利です。サマリーは、参照元データが更新されるたびに変わる可能性があります。 ![Tableau Agent が開いてダッシュボードのサマリーが表示されている Tableau ダッシュボード](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tab_gai_dashboard_overview.png) #### ダッシュボードの概要を取得する 1. ダッシュボードで \[Tableau Agent\] ![Tableau Agent のアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tab_gai_desktop_agent_icon.png) アイコンをクリックして \[Tableau Agent\] ペインを開き、\[了解\] をクリックします。 2. その Tableau Agent ペインで、\[ダッシュボードの概要の取得\] を選択します。 ![ダッシュボード コンシューマー向けの Tableau Agent ウェルカム画面。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tab_gai_dashboards_consumer_welcome_screen.png) 3. ダッシュボードの概要を更新するには、テキスト ボックスで \[+\] ボタンをクリックし、\[アクション\] メニューから \[ダッシュボードの概要を取得\] を選択します。 ![\[アクション\] メニューが表示された Tableau Agent ペイン。](Img/tab_gai_dashboard_actions_menu.png) ### ダッシュボードのインサイト _Tableau Cloud および Tableau Desktop バージョン 2026.1 以降でサポートされています_ Tableau Agent のダッシュボードのインサイト機能を使用すると、ダッシュボード上の分析を理解しやすくなります。この機能は、ダッシュボード内の特定の Viz を調べ、データから Viz ごとに自然言語でのインサイトを提供します。\[ダッシュボードのインサイト\] は、ダッシュボードの分析ストーリーをより深く理解したい場合に役立ちます。インサイトは、参照元データが更新されるたびに変わる可能性があります。 **注**: ダッシュボードのインサイトがアクセスできるのは、ダッシュボードで使用している (ダッシュボードをダウンロードしたときに利用できる) データのみです。データ ソース内の使用しないフィールドは、Tableau Agent からアクセスできず、作成されるインサイトに含まれません。 ![インサイトのリストが表示された Tableau Agent が開いているダッシュボード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tab_gai_dashboard_insights.png) #### ダッシュボードのインサイトを取得する 1. 初めて \[Tableau Agent\] ペインを開く場合は、ダッシュボードで \[Tableau Agent\] ![Tableau Agent のアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tab_gai_desktop_agent_icon.png) アイコンをクリックします。次に \[了解\] をクリックします。 1. \[ダッシュボードのインサイトの取得\] を選択します。 ![ダッシュボード コンシューマー向けの Tableau Agent ウェルカム画面。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tab_gai_dashboards_consumer_welcome_screen.png) 2. 既存のダッシュボードを使用しており、\[ダッシュボードの概要の取得\] をすでに選択している場合は、\[+\] ボタンをクリックし、\[アクション\] メニューから \[ダッシュボードの概要の取得\] を選択します。また、\[アクション\] メニューを使用すると、いつでもインサイトを更新できます。 ![\[アクション\] メニューが表示された Tableau Agent ペイン。](Img/tab_gai_dashboard_actions_menu.png) ### ダッシュボード Q&A _Tableau Cloud (Tableau Cloud+ または Tableau+) バージョン 2026.2.4 以降でサポートされています_ ダッシュボード Q&A を使用すると、ダッシュボード上のデータと、その基になるデータソースについてさらに深く掘り下げることができます。テキスト ボックスを使用すると、自然言語でデータに関する質問をすることができます。 #### サポートされている質問タイプ Tableau Agent では、ユーザーのリクエストや質問をサポートするために、次のような主なアクションを利用できます。 - **ディメンションによるスライスとダイス**: 「緊急治療室への入院の内訳を、専門分野別とトリアージの重症度別に表示してください。」 - **ディメンションまたはメジャーでフィルタリング**: 「入院した 18 歳未満の患者の来院回数は?」 - **日付の操作**: 「2025 年 6 月第 1 週の平均待機時間はどのくらいでしたか?」 - **複数のメジャーやディメンションで比較**: 「CSAT スコアと待機時間を、場所ごとに、今年と去年の 5 月、6 月、7 月で比較するとどうなりますか?」 - **あることが起こった理由について、データに基づいた仮説を取得**: 「5 月にメドウブルックで CSAT スコアが改善された要因は?」 - **詳細のドリルダウン**: 「CSAT の高スコアのうち、セラピー犬がいたシフトのものはいくつですか?」 一般的な知識や、ダッシュボードの外部にある要因に関する質問は避けてください。たとえば、データ ソースに株式データがない限り、Tableau Agent は「利益は株式市場に影響されますか?」という質問に正確に回答することができません。 ![Tableau Agent が開かれ、データに関する質問への回答としてテキストと表の結果が表示されている Tableau ダッシュボード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tab_gai_dashboard_Q_A.png) #### データに関する質問をする 1. 初めて \[Tableau Agent\] ペインを開く場合は、ダッシュボードで \[Tableau Agent\] ![Tableau Agent のアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tab_gai_desktop_agent_icon.png) アイコンをクリックします。次に \[了解\] をクリックします。 2. テキスト ボックスに、自然言語で質問を入力します。 **注**: ダッシュボード Q&A を使用するには、「AI へのアクセス」パーミッションと「フル データ クエリ」パーミッションの両方が必要です。管理者またはワークブックの所有者に連絡して、このアクセス権を要求してください。詳細については、[「パーミッション」](https://help.tableau.com/current/online/en-us/permissions.htm#DashboardAgent)を参照してください。 ## ダッシュボードの作成者 **ヒント**: Tableau Agent から最良の結果を得るには、データが LLM 向けに最適化されていることを確認してください。「[ダッシュボード Q＆A の応答品質の向上](#improve_response)」および「[Tableau Agent のベスト プラクティス](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/web_author_einstein_best_practice.htm)」を参照してください。 ダッシュボードの作成者は、既存のダッシュボードで Tableau Agent を使用する必要があります。Tableau Agent はダッシュボードの作成には役立ちません。ダッシュボードの Tableau Agent にアクセスするには、ワークブックの作成環境でダッシュボード タブに移動し、ツールバーの Tableau Agent ![Tableau Agent のアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tab_gai_desktop_agent_icon.png) アイコンをクリックします。これによりペインが開きます。免責事項に同意して続行します。 ダッシュボードで \[Tableau Agent\] ペインを開くと、複数のオプションを使用できます。実行できること: - ボタンをクリックしてダッシュボードの概要やインサイトを表示します。 - データに関する質問をする - Tableau Agent の設定を行う ### コンシューマー向けのダッシュボードで Tableau Agent を有効にする ダッシュボード ユーザーが \[ダッシュボードの概要\]、\[ダッシュボードのインサイト\]、\[ダッシュボード Q&A\] 機能にアクセスできるようにするには、\[AI Access\] と \[Full Data Query\] パーミッションを付与する必要があります。これらのパーミッションをユーザーに付与すると、すべての機能がデフォルトでオンになり、ダッシュボードで利用できるようになります。 Tableau Agent の機能はダッシュボードごとにカスタマイズでき、必要に応じてそれぞれのオンとオフを切り替えることができます。 1. ダッシュボードの作成モードで、Tableau Agent ![Tableau Agent のアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tab_gai_desktop_agent_icon.png) アイコンをクリックして Tableau Agent を開きます。ペインを初めて開く場合は、\[了解\] をクリックします。 2. Tableau Agent ペインの下部にある \[設定の構成\] をクリックします。 ![ウェルカム メッセージと、\[ダッシュボードの概要を取得\] および \[ダッシュボードのインサイトを取得\] の 2 つのボタンが表示されている Tableau Agent ペイン。](Img/tab_gai_dashboard_welcome_screen.png) 3. 各機能について、\[このダッシュボードに表示する\] の横にある切り替えボタンを選択します。 ![ダッシュボードから開いたときの Tableau Agent の \[設定\] ペイン。](Img/tab_gai_dashboard_configure_toggle.png) ### ダッシュボード Q＆A の応答品質の向上 _Tableau Cloud (Tableau Cloud+ または Tableau+) バージョン 2026.2.6 以降でサポートされています。_ ダッシュボード Q&A において、Tableau Agent がより正確な組織固有の回答を提供できるようにするため、ビジネス環境設定を構成し、エージェントが利用できるデータ ソースのメタデータをキュレーションできます。 ビジネス環境設定を使用して、ルール、指示、または既定の動作を指定し、Tableau Agent がデータ ソースに関するビジネス固有の質問に回答できるように支援することができます (「quantity\_on\_hand が正の場合は、製品の在庫あり」や「会計年度を既定の年として設定」など)。ビジネス環境設定では、企業がデータをどのように使用するかを説明します。 ビジネス環境設定はワークブック レベルで適用されます。ビジネス環境設定をワークブックにアップロードすると、Tableau Agent は、そのワークブックに関連付けられているダッシュボードでビジネス環境設定のドキュメントを参照します。 #### ビジネス環境設定ファイルの要件 **注**: ビジネス環境設定ファイルをアップロードするには、ワークブックに対する AI アクセス パーミッションが付与されており、参照元のワークブックまたはパブリッシュされたデータ ソース (PDS) に対する書き込み/編集パーミッションが付与されている必要があります。 ビジネス環境設定ファイルを作成する場合は、次の要件を満たしていることを確認してください。 - **ファイル形式**: サポートされているファイル タイプは、テキスト ファイル (.txt) および Markdown ファイル (.md) です。 - **構造**: 各設定項目は、新しい行の先頭に「#」を付けて開始します。Tableau Agent はこの行項目をヘッダーとして読み取ります。ヘッダーに続く次の # までのテキストはすべてその環境設定の一部として扱われ、1 つの環境設定としてカウントされます。 - **アイテムの制限**: 最大 50 個の環境設定 (または最大 8,000 文字) がサポートされます。 - **メタデータ ヘッダー** (オプション): 使用方法を説明するために、ファイルの先頭にある 3 つのハイフン (---) の間に YAML フロントマター ブロックを含めることができます。このブロックはファイルの一部として保存されますが、Tableau Agent では無視されます。 ビジネス環境設定ファイルの作成に役立てるため、Tableau Agent の \[設定の構成\] ペインでサンプル ファイルをダウンロードし、提案されたコンテンツを独自のコンテンツに置き換えてテンプレートとして使用できます。 ![ダッシュボード Q&A で Tableau Agent が使用するビジネス環境設定のサンプルを示すマークダウン ファイルの例。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tab_gai_dashboard_business_preferences_sample.png) #### ビジネス環境設定を作成する際のヒント ビジネス環境設定のドキュメントを作成する際は、次のガイドラインに従ってください。 - **簡潔にする**: エージェントが混乱しないように、簡潔でシンプルな指示を記述します。 - **ビジネス固有の知識を含める**: ドメイン固有のルール、独自の用語、カスタム メトリクスを定義します (例: 「会計年度を既定の年として設定」など)。 - **明確かつ具体的にする**: 固有のドメイン ロジックを明確に説明します。正確なフィールド名を参照し、計算の適用方法を指定して、Tableau Agent がスキーマやセマンティック モデルを推測する必要がないようにします。 - **あいまいさを避ける**: 重複するルールや重なり合うルールを排除します。各項目を区別し、Tableau Agent が一貫して適用できるようにします。 - **複雑な指示を細かく分ける**: 応答の精度を向上させるために、複数ステップまたは複雑なロジックを箇条書きの個別の設定に分割します。 ヒントとベストプラクティスの詳細については、「[Tableau Agent のベストプラクティス](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/web_author_einstein_best_practice.htm#create-business-preferences)」の「ビジネス環境設定の作成」を参照してください。 #### 考慮事項と制限事項 - ワークブックをパブリッシュして、アップロードしたビジネス環境設定のドキュメントを構成設定の一部として保存します。下書きを閉じると、アップロードされたファイルは保存されません。 - 現在、\[元に戻す\] と \[やり直し\] の操作はサポートされていません。誤ったファイルをアップロードした場合、\[元に戻す\] を使用して前の状態に戻すことはできません。別のファイルをアップロードするには、編集セッションをキャンセルして再度開く必要があります。 - 現在、ビジネス環境設定のドキュメントは、ダッシュボード Q&A 機能にのみ適用されます。 #### ビジネス環境設定のアップロードまたは管理 1. ダッシュボードの作成モードで、Tableau Agent ![Tableau Agent のアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tab_gai_desktop_agent_icon.png) アイコンをクリックして Tableau Agent を開きます。ペインを初めて開く場合は、\[了解\] をクリックします。 2. Tableau Agent ペインの下部にある \[設定の構成\] をクリックします。 3. ダッシュボード Q&A で、\[このダッシュボードに表示\] 設定がオンになっていることを確認します。 ![\[ビジネス環境設定\] の \[ダッシュボード Q&A\] 構成オプションを表示する Tableau Agent の \[設定の構成\] ペイン。](Img/tab_gai_dashboard_business_preferences_config.png) 4. \[ビジネス環境設定の構成\] セクションで、次のいずれかの操作を行います。 - **例のダウンロード**: 環境設定ファイルの構成方法を示すテンプレートを取得するには、\[例のダウンロード\] をクリックします。 - **ファイルのアップロード**: \[ファイルのアップロード\] をクリックし、.txt または .md ファイルを選択して、\[開く\] をクリックします。 - **既存のファイルのダウンロードまたは置換**: ダウンロード アイコンを使用して現在アップロードされている環境設定を取得するか、\[ファイルのアップロード\] をクリックして置き換えます。 - **ビジネス環境設定の削除**: 削除アイコンをクリックして、アップロードされた環境設定ファイルを削除します。 5. ダッシュボードをパブリッシュして、アップロードしたファイルをワークブックに保存します。 ### インサイトの設定 ダッシュボードのインサイトに関する既定の設定を変更するには、ペインの下部にある \[設定の構成\] をクリックして \[構成\] ペインを開きます。 **ワークシート** \[含まれるビジュアライゼーション\] 領域には、ダッシュボード内のすべてのワークシートが一覧表示されます。ダッシュボードのインサイト機能で考慮しない Viz のチェック ボックスをオフにします。 ![Tableau Agent ダッシュボード 含まれるビジュアライゼーション セクションを表示するエージェント設定ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tab_gai_dashboard_narratives_config_included_visualizations.png) **インサイト タイプ** Tableau Agent は、さまざまなインサイト タイプに対応しています。外れ値は常に評価されます。Tableau Pulse が Tableau Cloud サイトで有効になっていると、追加のインサイト タイプを利用できるようになります。すべてのインサイト タイプがすべての Viz に対して評価されるわけではありません。たとえば、連続する日付ディメンションが存在しない場合、時間比較は利用できません。 \[インサイト タイプ\] 領域には、Tableau Agent が各 Viz で確認する分析の記述が一覧表示されます。特定のインサイトを出力に含めない場合は、そのインサイト タイプのチェック ボックスをオフにします。チェック ボックスをオフにすると、そのインサイト タイプがダッシュボード全体で評価されなくなります。特定の Viz に対してインサイト タイプを設定することはできません。 ![含まれているインサイト タイプを表示する Tableau Agent ダッシュボード解説の設定ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tab_gai_dashboard_narratives_config_included_insights.png) 各インサイト タイプの機能の詳細については、UI の情報アイコンをクリックするか、「[ダッシュボードの Tableau Agent (ベータ版)](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/dashboard_narratives_overview.htm)」の「ダッシュボードのインサイト」を参照してください。 ### 出力のテスト ダッシュボードの作成者は、作成環境で作業中にダッシュボードで Tableau Agent を使用できます。これは、ダッシュボードが期待どおりの分析を提供し、明確なデータ ストーリーを備えているか確認するのに役立ちます。 また、コンシューマー向けにこの機能を有効にする場合は、出力をテストして、すべてが意図したとおりに表示されることを確認することも重要です。 ## 最適な結果を得るためのヒント - [「Tableau Agent のベスト プラクティス」](https://help.tableau.com/current/online/en-us/web_author_einstein_best_practice.htm)のチェックリストを使用して、データ ソース、ワークブック、ダッシュボードが Tableau Agent 用に最適化されていることを確認します。 - ビジネス環境設定をアップロードして、ダッシュボード Q&A の回答品質を向上させます。 - フィールド名の重複を避けてください。フィールド名が重複していたり、類似しすぎたりすると、Tableau Agent が混乱し、どのフィールドに対してクエリを実行すべきかがわからなくなる可能性があります。フィールド名が一意で、識別しやすく、わかりやすいものであることを確認してください。 - 過度に複雑なダッシュボードは避けます。シンプルなグリッド デザインが最適です。たとえば、重なり合う浮動オブジェクトが多数あると、Tableau Agent はダッシュボードのレイアウトをうまく理解できない場合があります。 - すべての Viz にタイトルを付けます。Tableau Agent は表示された内容を解釈するために最善を尽くしますが、明確に示した方が適切です。 - 参照元データを操作して作成されたチャートは、誤解を招く情報を LLM に送信する可能性があります。ダッシュボードの利用者への影響を軽減するために、データにチャート固有の変更を施して作成されたグラフを含めないようにしてください。 - たとえば、滝グラフは、棒の長さを正しく表示するために、負のメジャーを持つガント マーク タイプを使用して作成されます。LLM は負のメジャーを受け取るため、マークの方向を誤解します。 ## 最終判断は人が行う すべての AI と同様に、Tableau Agent を使用して得られた結果は確認することが'重要です。Tableau Agent はユーザーのデータを理解するために最善を尽くしますが、必ずしも正しく理解できるとは限りません。インサイトを確認するときは、出力の正確性を常にチェックしてください。忘れてはならないのは、自分のデータを一番よく知っているのは自分です。 Tableau Agent で何らかの問題が発生した場合は、もう一度インサイトを取得してみることができます。また、Tableau Agent の回答ごとに表示される「いいね」または「反対」ボタンを使用して、いつでも結果に関するフィードバックを提供することもできます。 ![Tableau Agent には、エージェントの回答に関するフィードバックを提供できるように、クリック可能な「いいね」アイコンと「よくないね」アイコンが表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tab_gai_dashboard_feedback.png) ## ダッシュボードの Tableau エージェントの制限事項 ダッシュボードの Tableau Agent は現在ベータ版であり、次のような制限があります。 - **クロスレベル メジャー**: 詳細レベルが異なるメジャーは比較できません (例: ローカルのローン額をグローバル平均と直接比較する)。 - **パラメーターの使用**: クエリへのパラメーター値の受け渡しは、現在サポートされていません。 - **会計年度の形式**: 標準の \[日付のプロパティ\] を使用して設定された会計日付は自動的に検出されません。 - _回避策_: 日付オフセットを使用して計算フィールドを作成し、元のフィールドを非表示にするか、詳細な説明を追加します (例: _収益認識用の会計カレンダーの日付フィールド_)。 - **名前のフィルタリング**:「\[X\] という姓を持つ顧客」などの特定のクエリは失敗します。 - _回避策_: 「...で始まる」を使用してクエリするか、氏名を別々の \[顧客の名\] フィールドと \[顧客の姓\] フィールドに分離します。 - **ユーザー フィルター**: Tableau Agent はデータ ソースに適用されたユーザー フィルターを考慮しますが、ユーザー フィルターがワークブック レベルまたはビュー レベルで適用されている場合は、行レベルのセキュリティとガバナンスを維持するために、ダッシュボードの Tableau Agent は質問に回答しません。 - **パーソナライゼーション (「マイ データ」)**: Tableau Agent には、現在のユーザー ID という概念がありません。「売上はどうですか?」と尋ねても失敗します - _回避策_: ユーザーを明示的に指定します (例:「営業担当者 = John Doe の売上はいくらですか?」)。 - **モバイル サポート**: ダッシュボードの Tableau Agent は、現在サポートされていません。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau Cloud にパブリッシュされたデータへのアクセスの承認 このトピックでは、Amazon、Google、Salesforce.com などのクラウド データへのライブ接続を含む Tableau Cloud にワークブックやデータ ソースをパブリッシュするユーザーを想定して説明します。 セキュリティ対策として、クラウドベースのデータ プロバイダーから、外部のアプリケーションがデータへのアクセスを求めるときに使用する、正式な送信元 IP アドレスを提示するように求められる場合があります。明示的に承認されていない IP アドレスからの要求は却下されます。Tableau Cloud にパブリッシュしているライブ接続が影響を受けないようにするには、Tableau Cloud をデータ プロバイダーの許可リストに追加します。 以下の表は、サイトが存在するポッドに基づいて Tableau Cloud が使用する [Hyperforce](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=000388902&type=1) の IP アドレスの一覧です。Tableau Cloud にサインインした後に表示される URL でポッドを確認できます。 次の表に各ポッドの IP アドレスを示します。また、Tableau Cloud データが Tableau Cloud インスタンスと同じリージョンにある場合に使用する Hyperforce VPCE ID も一覧表示されます。Tableau Cloud にサインインした後に表示される URL でポッドを確認できます。 **注:** - Tableau Cloud の IP 範囲で通信を可能にすることに加え、通信の種類 (HTTP または HTTPS など) に応じて、データベースの適切なポート (80 または 443 など) へのアクセスを有効にする必要がある場合があります。 - IP アドレスは、Salesforce 専用であり、Salesforce によって管理されています。 - IP アドレス範囲は、Classless Inter-Domain Routing (CIDR) 表記で記載されています。 ### Tableau Cloud の IP アドレス Hyperforce の IP アドレスは定期的に追加されるため、データ プロバイダーの許可リストを更新する必要があります。サイト管理者は、新しい IP アドレスが利用可能になると警告するメール通知を受け取ります。 新しい IP アドレスに関する最新情報を入手するには、次の_いずれか_または_両方_のオプションも使用できます。 - **オプション 1 — 以下の IP アドレス表を定期的に確認する:** IP アドレスが有効になる少なくとも 30 日前に、以下の IP アドレス表が更新されます。 - **オプション 2 — JSON テキスト ファイルを使用して IP アドレスの更新を自動化する:** Salesforceでは、IP アドレスの更新を自動化して、データ プロバイダーの許可リストに [https://ip-ranges.salesforce.com/ip-ranges.json](https://ip-ranges.salesforce.com/ip-ranges.json) のテキスト ファイルを反映させることを推奨しています。新しい IP アドレスは、有効になる少なくとも 30 日前に追加されます。 テキスト ファイルでは、ポッドの IP アドレスが、ポッドが存在する Hyperforce 地域別に一覧表示されます。Hyperforce 地域を特定するには、以下の表の「ポッド」および関連する「Hyperforce 地域」の列を参照してください。たとえば、ポッド名が「prod-ca-a」の場合、Hyperforce 地域は「ca-central-1」です。[https://ip-ranges.salesforce.com/ip-ranges.json](https://ip-ranges.salesforce.com/ip-ranges.json) のテキスト ファイルで「ca-central-1」を検索して適切な IP アドレスを探し、データ プロバイダーの許可リストに含めます。 **注:** - 新しい IP アドレスが利用可能になると、新しい IP アドレスと既存の IP アドレスの両方を含む新しいバージョンのテキスト ファイルが以前のテキスト ファイルに置き換えられます。 - テキスト ファイルのバージョンは、「createDate」(UTC内) で示されます。 - Salesforce では、テキスト ファイルの前のバージョンを記録としてコピーしておくことをお勧めします。 - すべての地域が同時に新しい IP アドレスを受け取るとは限りません。 #### IP アドレス
場所 Hyperforce 地域 ポッド (ポッド名) Hyperforce に移行後の IP アドレスと範囲

(または、「Hyperforce 地域」を https://ip-ranges.salesforce.com/ip-ranges.json で検索します)
アジア太平洋

オーストラリア

ap-southeast-2

prod-apsoutheast-a

141.163.192.0/23
インド ap-south-2 prod-in-a 141.163.216.0/24

インドネシア

ap-southeast-3

prod-apsoutheast-c

141.163.212.0/24

日本

ap-northeast-1

prod-apnortheast-a

141.163.208.0/23

シンガポール

ap-southeast-1

prod-apsoutheast-b

141.163.196.0/23
韓国 ap-northeast-2 prod-kr-a 141.163.200.0/23
カナダ

ケベック

ca-central-1

prod-ca-a

155.226.152.0/23
ヨーロッパ ドイツ eu-central-1

dub01 (DUB01)

 145.224.208.0/23

eu-west-1a (EW1A)
スイス eu-central-2 prod-ch-a 145.224.198.0/24
UK

eu-west-2

prod-uk-a

145.224.200.0/23
米国 - 西部 オレゴン us-west-2

10ax (10AX)

 155.226.128.0/21

10ay (10AY)

10az (10AZ)

uw2b (UW2B)

prod-uswest-c
米国 - 東部 バージニア us-east-1

prod-useast-a

 155.226.144.0/22

prod-useast-b

us-east-1 (useast-1)

prod-useast-c
#### Hyperforce への移行について 2024 年 8 月から 2025 年 3 月にかけて、Tableau Cloud サイトを Salesforce の [Hyperforce](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=000388902&type=1) に移行しました。この移行により、より広範なコンプライアンスの強化、セキュリティとプライバシーの向上、地域の可用性の向上、将来のスケーラビリティの確保が可能になり、これらのメリットがより迅速かつ確実に世界中で提供されます。 **前の IP アドレス** Hyperforce への移行により、Tableau Cloud の IP アドレスが変わりました。古い IP アドレスは、参照用として、またデータ プロバイダーの許可リストから非アクティブな IP アドレスを特定して削除するのに役立ちます。 アクティブな IP アドレスについては、[上記](#new_ip_addresses)の表を参照してください。 Hyperforce へ移行前の IP アドレス
場所 Hyperforce 地域 ポッド (ポッド名) Hyperforce へ移行前の IP アドレス
アジア太平洋

オーストラリア

ap-southeast-2

prod-apsoutheast-a

3.25.37.32/28

日本

ap-northeast-1

prod-apnortheast-a

18.176.203.96/28
カナダ

ケベック

ca-central-1

prod-ca-a

3.98.24.208/28
ヨーロッパ

ドイツ

注: Hyperforce へ移行前はアイルランド地域でした。

 eu-central-1

dub01 (DUB01)

34.246.74.86

52.215.158.213

eu-west-1a (EW1A)

34.246.62.141

34.246.62.203
UK

eu-west-2

prod-uk-a

18.134.84.240/28
米国 - 西部 オレゴン us-west-2

10ax (10AX)

34.208.207.197

52.39.159.250

10ay (10AY)

34.218.129.202

52.40.235.24

10az (10AZ)

34.218.83.207

52.37.252.60

us-west-2b (UW2B)

34.214.85.34

34.214.85.244
米国 - 東部 バージニア us-east-1

prod-useast-a

3.219.176.16/28

prod-useast-b

3.219.176.16/28

us-east-1 (useast-1)

50.17.26.34

52.206.162.101
### Tableau Cloud の VPCE アドレス Hyperforce への移行後、Amazon S3 バケットに保存されている Tableau Cloud データにアクセスするときに、いくつかの新しい要件が適用されます。 データが Tableau Cloud インスタンスと同じ_リージョンにある_場合: - S3 データへのアクセスを制御する_には_、IP 送信元アドレスの代わりに VPC エンドポイント (VPCE) を使用する必要があります。 VPC エンドポイントは、バーチャル プライベート クラウド (VPC) とリソース (S3 内のデータ) との間のプライベート接続です。IP アドレスは時間の経過とともに変化する可能性があるため、エンドポイントを使用する方が優れたソリューションです。 S3 バケットが Tableau Cloud サイトとは異なる_リージョンにある_場合: - IP アドレスを使用して S3 バケットへのアクセスを制御する必要があります。 これは、Snowflake インスタンスがポッドと同じリージョンの AWS 上にあり、Snowflake インスタンスで[内部ステージ保護が有効になっている](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/network-policies#protecting-internal-stages-on-aws "AWS での内部ステージ保護に関する Snowflake ドキュメントへのリンク")場合、S3 コネクタと Snowflake コネクタの両方に適用されます。 #### IP アドレスと VPCE ID
場所 Hyperforce 地域 ポッド (ポッド名) IP アドレスと範囲 /VPCE ID
アジア太平洋

オーストラリア

ap-southeast-2

prod-apsoutheast-a

141.163.192.0/23

vpce-071ca855ea8cc1154
インド ap-south-2 prod-in-a

141.163.216.0/24

vpce-02e14aeeeccOa2eef

インドネシア

ap-southeast-3

prod-apsoutheast-c

141.163.212.0/24

vpce-05825e2ebed977018

日本

ap-northeast-1

prod-apnortheast-a

141.163.208.0/23

vpce-045516807606e4738

シンガポール

ap-southeast-1

prod-apsoutheast-b

141.163.196.0/23

vpce-0c47ba2622417575b
韓国 ap-northeast-2 prod-kr-a

141.163.200.0/23

vpce-053ebbbe86f5411ca
カナダ

ケベック

ca-central-1

prod-ca-a

155.226.152.0/23

vpce-0fd4bd6f2f928fcf7
ヨーロッパ ドイツ eu-central-1

dub01 (DUB01)

 145.224.208.0/23

vpce-091ff41bc3686e6e8

eu-west-1a (EW1A)
スイス eu-central-2 prod-ch-a

145.224.198.0/24

vpce-0fbf9d552ffbb6be2
UK

eu-west-2

prod-uk-a

145.224.200.0/23

vpce-0101caa470966f49d
米国 - 西部 オレゴン us-west-2

10ax (10AX)

 155.226.128.0/21

vpce-090a7c76e361d5013

10ay (10AY)

10az (10AZ)

uw2b (UW2B)

prod-uswest-c
米国 - 東部 バージニア us-east-1

prod-useast-a

 155.226.144.0/22

vpce-0ea40e596e16259d1

prod-useast-b

us-east-1 (useast-1)

prod-useast-c
## Tableau Cloud への Tableau Bridge 接続 オンプレミス データと Tableau Cloud 間の接続を円滑にするため、Tableau Bridge は一般的なポート 443 を使用して、Tableau Cloud へのアウトバウンド リクエストを行います。詳細については、「Tableau Bridge のインストール」トピックの[「ネットワーク アクセス」](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/to_bridge_install.htm#network-access)セクションを参照してください。 ## 関連項目 [データを最新に保つ](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/to_keep_data_fresh.htm) (Tableau Cloud ヘルプ) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau Desktop Public Edition、Free Edition、Professional Edition の機能比較 このガイドでは、Tableau Desktop Public Edition、無料版、および Tableau Desktop Professional Edition (Tableau ライセンスでアクティベーション) の違いの概要を説明します。 > [!TIP] > > **ヒント**: Tableau ライセンスの価格設定オプションの詳細については、Tableau の[価格設定ページ](https://www.tableau.com/ja-jp/pricing)を参照してください。 Tableau Desktop の 3 つのエディションはすべてデータの探索と視覚化を行うことができますが、各エディションには独自の特徴があり、どれを使用するかはデータ ビジュアライゼーションで何を行う必要があるかによって決まります。 ## Tableau Desktop Public Edition を使用する人 > [!IMPORTANT] > > **重要**: Tableau Desktop Public Edition は商用目的にはご利用いただけません。 **注:** サポートは、補足リソースであるオンライン ナレッジベース、ドキュメント、コミュニティ フォーラムに限定されます。サポート サービスの詳細については、Tableau Web サイトの「[テクニカル サポート プログラム](https://www.tableau.com/ja-jp/support/services)」を参照してください。 Tableau Desktop Public Edition では、個人ユーザーが次の操作を行うことができます。 - Tableau の使用方法を学ぶ - 最大 1,500 万行で構成されるデータを分析します。 - 公開データセットを使用してデータ ストーリーを伝える - 公開情報をブロードキャストしたり、公開ビジュアライゼーションを自社サイトに埋め込んだりします ## Tableau Desktop Public Edition の対象ユーザーは? **注:** サポートは、補足リソースであるオンライン ナレッジベース、ドキュメント、コミュニティ フォーラムに限定されます。サポート サービスの詳細については、Tableau Web サイトの「[テクニカル サポート プログラム](https://www.tableau.com/ja-jp/support/services)」を参照してください。 Tableau Desktop Free Edition では、個人または企業で次のことが可能です。 - 公開したり、他のユーザーと共有したりできないデータやアセットを操作します - Tableau Public でサポートされていないデータ ソースに接続する - 1500 万行以上のデータを分析する - Google Drive 以外のライブ データを操作する ## Tableau Desktop Professional Edition を使用するユーザー 有料の Tableau ライセンスを使用して Tableau Desktop Professional Edition をライセンス認証すると、個人や企業は次のことが可能になります。 - Tableau Server または Tableau Cloud に接続する - データとコンテンツの共有と公開 ## 比較ガイド
機能と性能 Tableau Desktop Public Edition Tableau Desktop Free Edition Tableau Desktop Professional Edition
プライバシーとセキュリティ Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク
ビジュアライゼーションのローカルへの保存 Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク
自動回復 Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク
他の公開サイトにビジュアライゼーションをパブリッシュまたは埋め込む Tableau Desktop の各バージョンに適用されない機能を示す x アイコン

* Tableau Public にパブリッシュした後に利用できる埋め込みオプション

 Tableau Desktop の各バージョンに適用されない機能を示す x アイコン Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク
ビジュアライゼーションを Tableau Public にパブリッシュ Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク Tableau Desktop の各バージョンに適用されない機能を示す x アイコン Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク
Tableau Cloud または Tableau Server にビジュアライゼーションをパブリッシュする Tableau Desktop の各バージョンに適用されない機能を示す x アイコン Tableau Desktop の各バージョンに適用されない機能を示す x アイコン Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク
パッケージ化されたワークブックを他のユーザーと共有する Tableau Desktop の各バージョンに適用されない機能を示す x アイコン Tableau Desktop の各バージョンに適用されない機能を示す x アイコン Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク
ライブ データの更新 データの更新に制限がある

(Google Drive のみ。)データは 24 時間ごとに自動的に更新されます。)

 Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク
データ ソース データ ソースの選択肢に制限がある

(Google ドライブ、JSON ファイル、Microsoft Excel 2007 以降、OData、PDF、空間ファイル、統計ファイル、テキスト ファイル)

 Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク

* Tableau Cloud または Tableau Server 上でパブリッシュされたデータ ソースはサポートされていません

 Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク

(すべてのデータ ソースに接続可能)
データ ソース行 Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク

1500 万行

 Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク

無制限

 Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク

無制限
クラウドストレージ Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク

Tableau Public 上で 10GB

 Tableau Desktop の各バージョンに適用されない機能を示す x アイコン Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク

Tableau Cloud と Tableau Server (該当する場合)
ローカルストレージ Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク Tableau Desktop の各バージョンに適用される機能を示すチェックマーク
[メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau Desktop と Web 作成のリリース ノート このトピックでは、最新リリースの新機能について説明します。次の Viz を使用して、Tableau Desktop および Web 作成の新機能を探索します。機能名をクリックすると、ツールヒントにその機能のドキュメントへのリンクが表示されます。フィルターを適用して検索を絞り込みます。 - \[機能で検索\] をクリックすると、製品またはバージョンの新機能のリストを表示したり、機能がいつリリースされたかを調べたりすることができます。 The dashboard currently defaults to Desktop (which includes web authoring features) and the latest released version of Tableau Desktop. - \[Upgrade Desktop (Desktop のアップグレード)\] をクリックすると、Tableau Desktop および Web 作成に固有のすべての機能のリストが表示されます。 **ヒント**: Viz のツールバーの \[ダウンロード\] ボタンをクリックして (機能名が選択されていない状態で)、\[データ\] を選択して、リストをカスタマイズ可能な CSV ファイルにエクスポートします。 Tableau Publicでこのワークブックを表示するには、Viz ツールバーの左下隅にある Tableau ロゴをクリックします。 ## 関連リソース [最新リリースの新機能](https://www.tableau.com/ja-jp/products/new-features) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau Desktop と Web 作成のヘルプ ## はじめに ![はじめに](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Help_Spot_GetStarted_big.png) - [リリース ノート](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/whatsnew_desktop.htm) - [基本的なビューの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/getstarted_buildmanual_ex1basic.htm) - [チュートリアル: Tableau Desktop を始める前に](https://help.tableau.com/current/guides/get-started-tutorial/ja-jp/get-started-tutorial-home.htm) - [自分のデータに合った適切なグラフ タイプを選択する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/what_chart_example.htm) - [詳細](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/gettingstarted_overview.htm) ## 接続先とデータの準備 ![接続先とデータの準備](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Help_Spot_ConnectToData_big.png) - [データへの接続](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/basicconnectoverview.htm) - [データ ソースの計画](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_plan.htm) - [データ操作のヒント](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_tips.htm) - [データの関連付け](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/relate_tables.htm) - [\[データ\] ペインでフィールドをカスタマイズする](datafields_dwfeatures.htm) - [詳細](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data.htm) ## ビジュアライゼーションの作成 ![ビジュアライゼーションの作成](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Help_Spot_Build_big.png) - [ゼロからのビューの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/building_overview.htm) - [\[データ\] ペインでデータ フィールドをカスタマイズする](datafields_understanddatawindow.htm) - [視覚的な詳細の追加](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/add_detail.htm) - [アクションを使用したインタラクティブ性の追加](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions.htm) - [詳細](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/design_and_analyze.htm) ## インサイトの探索と検索 ![インサイトの探索と検索](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Help_Spot_Explore_big.png) - [ビューでのデータの探索と調査](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_explore_analyze_interact.htm) - [「データの説明を見る」を使用したビューの調査](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/explain_data.htm) - [参照元データの表示](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_viewdata.htm) ## データの分析 ![データの分析](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Help_Spot_Analyze_big.png) - [計算を使用したカスタム フィールドの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields.htm) - [関数の使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions.htm) - [傾向の検出](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/trends.htm) - [表計算での値の変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm) - [詳細](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/analyze.htm) ## マップと地理的データ ![マップと地理的データ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Help_Spot_Maps_big.png) - [マッピングの開始](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildexamples_maps.htm) - [シンプルなマップの作成](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/maps_howto_simple.htm) - [マッピングの概念](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_build.htm) - [マップの外観をカスタマイズする](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_options.htm) - [詳細](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps.htm) ## ダッシュボードとストーリーの提示 ![ダッシュボードとストーリーの提示](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Help_Spot_Dashboard_big.png) - [作業の書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting.htm) - [ダッシュボードの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dashboards_create.htm) - [視覚的なベスト プラクティス](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/visual_best_practices.htm) - [ストーリーの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/stories.htm) - [詳細](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dashboards.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau Desktop のインストールまたはアップグレード インストールに関する包括的な情報については、「[Tableau Desktop および Tableau Prep 導入ガイド](https://help.tableau.com/current/desktopdeploy/ja-jp/desktop_deploy_welcome.htm)」を参照してください。 インストールまたはアップグレードする際には、お客様のニーズに合わせた製品の継続的な改善に役立てるために、当社と利用状況データを共有するオプションがあります。利用状況データについての詳細は、[「Tableau の利用状況データ」](https://www.tableau.com/ja-jp/product-usage-data)を参照してください。利用状況データの共有をオプト アウトする方法の詳細については、Tableau Desktop および Tableau Prep 導入ガイドの[「利用状況レポートをオフにする」](https://help.tableau.com/current/desktopdeploy/ja-jp/desktop_deploy_setting_changes.htm#turn-off-usage-reporting)を参照してください。 ## 以前のバージョンのリポジトリへのアクセス 前のバージョンから Tableau 2022.4 にアップグレードすると、リポジトリがアップグレードされます。古いリポジトリにあったブックマーク、ワークブック、およびデータ ソースは引き続きアプリケーションでアクセス可能です。また、変更して独自に保存したサンプルを除き、古いサンプルは新しいサンプル データ ソースとワークブックに置き換わります。 **注**: 最近使用したワークブックは、最近使用した接続リストおよび \[詳しく学ぶ\] ペインの組織固有の設定とともに、スタート ページに自動的にインポートおよび復元されます。 ## ベータ版のリポジトリへのアクセス Tableau Software のベータ版プログラムを使用している場合は、ベータ リポジトリもあります。このフォルダーは Tableau 2022.4 のインストール後も存在しますが、アプリケーションではアクセスできなくなります。ベータ ワークブックを Tableau 2022.4 でアクセス可能にするには、ワークブックをベータ リポジトリから新しい 2022.4 のリポジトリにコピーします。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau Desktop の視覚キューとアイコン Tableau には、\[データ\] ペインに表示されるデータのタイプとデータ ビューの状態を評価するのに役立つ多数の視覚キューがあります。 ## \[データ\] ペインのデータ ソース 次の表は、\[データ\] ペインにあるデータ ソースの種類の説明に使用される各アイコンについて説明しています。表の各アイコンは 2 つのインジケーターのいずれかで修飾できます。 - 青色のチェック マークは、データ ソースがワークブック内のプライマリ データ ソースであることを示します。 ![使用中のアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/symbol_datasource_inuse.png) - オレンジ色のチェック マークは、データ ソースがワークブック内のセカンダリ データ ソースであることを示します。 ![使用中のアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/symbol_datasource_secondary.png)
視覚キュー 説明
ワークブックが、元のデータを参照している抽出に接続されます。 ワークブックが、元のデータを参照している抽出に接続されます。 ワークブックが、元のデータを参照している抽出に接続されます。 ワークブックがリレーショナル データ ソースまたはファイルに直接接続されます。
ワークブックが、元のデータを参照している抽出に接続されます。 ワークブックが、元のデータを参照している抽出に接続されます。 ワークブックが、元のデータを参照している抽出に接続されます。 ワークブックが、元のデータを参照している抽出に接続されます。
ワークブックがキューブ (多次元) データ ソースに接続されます ワークブックがキューブ (多次元) データ ソースに接続されます ワークブックがキューブ (多次元) データ ソースに接続されます ワークブックがキューブ (多次元) データ ソースに接続されます。Tableau では、Windows のみでキューブ データ ソースをサポートしています。
ワークブックが Excel テーブル、サブテーブル、または名前付き範囲に接続されていることを示すアイコン。 ブックは Excel テーブル、サブテーブル、または名前付き範囲に接続されます。
ワークブックが Tableau Server にパブリッシュされたデータ ソースに接続されます。 ワークブックが Tableau Server にパブリッシュされたデータ ソースに接続されます。
## \[データ\] ペインのフィールド 次の表は、\[データ\] ペインに表示される各アイコンについて説明しています。 - 青色のアイコンは、フィールドが不連続であることを示します。 ![テキスト値または文字列値。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/symbol_text_row.png) - 緑色のアイコンは、フィールドが連続していることを示します。 ![数値。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/symbol_number.png) - 等号 (=) が前に付いているアイコンは、フィールドがユーザー定義の計算であるか、別のフィールドのコピーであることを示します。 ![テキスト値または文字列値。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/symbol_text_copy.png) フィールド タイプの詳細については、[ディメンションとメジャー、青と緑](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm)を参照してください。
視覚キュー フィールドの説明
テキスト値または文字列値。 テキスト値または文字列値。 テキスト値または文字列値。
数値。 数値。 数値。
日付値アイコン。 日付値アイコン。 日付値。
日付値と時刻値。 日付値と時刻値。
True のブール値アイコン。 False のブール値アイコン。 ブール値 (true または false)。
フィールドに地理的役割が適用されていることを示す地球儀アイコン。 地理的データ。このアイコンは、フィールドに地理的な役割が割り当てられていることも示します。これらのフィールドは、マップ ビューを作成する際に使用します。Tableau のマップおよび地理的データの分析を参照してください。
地理計算を示す紙のアイコンが付いた地球儀アイコン。 カスタム ジオコーディング ファイルからの地理的データ。Tableau が認識しない場所をジオコーディングし、マップ上にプロットするを参照してください。
イメーの役割に設定された URL。Web 画像をワークシートに動的に追加するを参照してください。
サーバーで定義されている計算。 データベースで定義されている計算。 データ ソースによって定義された計算。
ユーザー定義セット ユーザー定義セット。セットの作成を参照してください。
データ ソース グループ アイコン。 サーバーの名前付きセット。
アクションの結果として自動的に作成されたセット。 アクションの結果として自動的に作成されたセット。アクションを参照してください。
数値ビン。 数値ビン。連続メジャーから連続の bin を作成するを参照してください。
添付ファイル アイコン。 グループ。データのグループ化によりデータエラーの修正またはディメンション メンバーを組み合わせるを参照してください。
スキーマ クラスター グループ アイコン。 クラスター グループ。データ内のクラスターを見つけるを参照してください。
リレーショナル階層。 リレーショナル階層。 リレーショナル階層。階層の作成を参照してください。
多次元階層内のレベル。 多次元階層内のレベル。5 を超えるレベルは、数値なしで表示されます。
1 つ以上のフィールドが含まれるフォルダーです。 フォルダー アイコン。 1 つ以上のフィールドが含まれるフォルダーです。フォルダーは、[データ] ペインのフィールドを整理するのに使用されます。データ ペインの整理を参照してください。
キューブ (多次元) データ ソースの属性。 キューブ (多次元) データ ソースの属性。Tableau では、Windows のみでキューブ データ ソースをサポートしています。
キューブ (多次元) データ ソースの変動属性。 キューブ (多次元) データ ソースの変動属性。
ブレンド リンク アイコン。 このフィールドは、データ ブレンド用のアクティブ リンクです。データのブレンドを参照してください。
ブレンド リンクの壊れたアイコン。 このフィールドは、データ ブレンドに使用される可能性のあるリンクです。データのブレンドを参照してください。
このフィールドは関連なしです。マルチファクト関係データ モデルについてを参照してください。
フィールドはつなぎ合わせフィールドです。マルチファクト関係データ モデルについてを参照してください。
フィールドは非表示です。クリックするとフィールドが再表示されます。フィールドの表示または非表示を参照してください。
## シェルフのフィールド シェルフに配置されたフィールドでは、アイコン、色、テキスト スタイルの組み合わせが視覚キューとして使用されます。
視覚キュー 説明
ディメンション フィールド。 シェルフの青色のフィールドは不連続フィールドを示します。ほとんどの場合、シェルフにディメンションを追加すると青色のフィールドで表示されます。青色のフィールドは不連続フィールドで、有限数の値を含みます。青色のフィールドをシェルフに追加すると、ヘッダーが作成されます。詳細については、ヘッダーを参照してください。
「売上合計」というラベルの付いたメジャーの例。 シェルフの緑色のフィールドは連続フィールドを示します。ほとんどの場合、シェルフにメジャーを追加すると緑色のフィールドで表示さえれます。緑色のフィールドは連続フィールドで、有限数の値を含みます。緑色のフィールドをシェルフに追加すると、軸が作成されます。詳細については、軸を参照してください。
ピル上の並べ替えアイコン。 並べ替えアイコンは、計算による並べ替え順序または手動の並べ替え順序が適用されるフィールドであることを示します。視覚化内でのデータの並べ替えを参照してください。
フィールド グループ。 ベン図形アイコンはセットを示します。セットの作成を参照してください。
関連のないアイコンは、フィールドが Viz 内の少なくとも 1 つの他のフィールドと関連がないことを示します。フィールド レベルの関連性指標を参照してください。
関連ありアイコンは、ディメンションが関連のないフィールドをつなぎ合わせていることを示します。フィールド レベルの関連性指標を参照してください。
フィールド グループ フィルター。 斜体で表示されるフィールド名は、アクションによってフィルターが生成および制御されたことを示します。
企業セグメントのフィールド ピル [フィルター] シェルフにある灰色のフィールドはコンテキスト フィルターを示します。コンテキスト フィルターの使用を参照してください。
フィールドが表計算であることを示すデルタ アイコンを含むフィールドの例。 デルタ アイコンはフィールドが表計算であることを示します。表計算での値の変換を参照してください。
「国」というラベルの付いたドロップダウン ボタンと、「州」というラベルの付いた「追加」ボタン。 プラス記号とマイナス記号は、フィールドが、ドリル ダウンまたはロール アップできる階層の一部である場合に表示されます。
メジャー フィールド。 矢印アイコンは、予測がフィールドで表示されていることを示します。このアイコンは、実際の値と予測値を区別するのに使用する自動フィールドである [予測インジケーター] フィールドでも使用されます。予測を参照してください。
データ ソースがワークブック内のセカンダリ データ ソースであることを示すオレンジ色のチェック マークとともに、「売上合計」というラベルが付いたセカンダリ メジャーの例。 オレンジ色のチェック マークが付いたデータ ソース シリンダーは、フィールドがセカンダリ データ ソースからのものであることを示します。データのブレンドを参照してください。
特定のワークシートに割り当てられたフィールドの例。 フィルターが、特定のワークシートに割り当てられます。
「セグメント」というラベルの付いた青いボタン。 フィルターが、同じデータ ソースを持つすべてのワークシートに割り当てられます。
互換性のないフィールドは、黄色の三角形の中に感嘆符で示されます。 フィールドにビュー内の 1 つ以上の別のフィールドとの互換性がありません。
## \[マーク\] カード上のフィールド \[マーク\] カード上に配置されているフィールドでは、ビュー内に表示される方法を説明するために特定のアイコンを使用します。詳細については、[ビュー内のマークの表示を制限する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties.htm)を参照してください。
視覚キュー 説明
色の書式が適用されたマーク。 フィールドは [マーク] カードの [色] に適用されます。
サイズの書式が適用されたマーク。 フィールドは [マーク] カードの [サイズ] に適用されます。
テキストが適用されたマーク。 フィールドは [マーク] カードの [ラベル] に適用されます。
図形マーク タイプが適用されたマーク。 フィールドは [マーク] カードの [形状] に適用されます。
詳細が適用されたマーク。 フィールドは [マーク] カードの [詳細] に適用されます。
ツールヒントが適用されたマーク。 フィールドは [マーク] カードの [ツールヒント] に適用されます。
パス マーク タイプが適用されたマーク。 フィールドは [マーク] カードの [パス] に適用されます。[パス] は、[マーク] ドロップダウン メニューから線または多角形のマーク タイプを選択した場合にのみ利用できます。
## ダッシュボードおよびワークシート ペインのシート 次の表は、ストーリーにおけるシートの種類の説明に使用される各アイコンについて説明しています。青色のチェック マークは、1 つまたは複数のストーリー ポイントでシートが使用されていることを示します。 ![チェックマーク アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/symbol_check_7x7.png)
視覚キュー 説明
ワークシート アイコン。 ワークシートは使用中です。 シートはワークシートです。
ダッシュボード アイコン。 このシートはダッシュボードのアイコンです。 シートはダッシュボードです。
## 計算エディターのフィールド 計算エディター内のテキストは色分けされています。
視覚キュー 説明
[フィールド名] オレンジ色のテキスト。フィールドはディメンション、メジャー、またはセットです。
[パラメーター].[パラメーター名]

紫色のテキスト。フィールドはパラメーターです。

パラメーターが別のフィールドと同じ名前を持つ場合、Tableau ではあいまいさを避けるためにプレフィックス [パラメーター] が追加されます。
[データ ソース].[フィールド名] オレンジ色のテキスト。フィールドはセカンダリ データ ソースからのものです。データ ソース名がプレフィックスとして追加されます。
青() 青いテキスト。計算関数。
[メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau Exchange からパートナーが作成したコネクタを使用する Tableau Desktop には、パートナーが作成およびサポートしているコネクタが多数用意されており、Tableau Exchange で選択できます。 独自のコネクタを作成して Tableau Exchange に提出する方法についての詳細は、「[「Tableau コネクタ SDK を使用して構築されたコネクタ プラグイン](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/examples_connector_sdk.htm)」を参照してください。 ## パートナーが作成した接続を選択してインストールする パートナーが作成したコネクタ、またはその他のカスタム コネクタは、\[接続\] ペインから利用できます。これらのコネクタは \[追加の接続\] に表示され、[Tableau Exchange コネクタ](https://extensiongallery.tableau.com/connectors)ページからも利用できます。 1. 左側のペインで、\[接続\] をクリックします。 2. \[接続\] ペインの \[追加の接続\] セクションから、使用するコネクタをクリックします。 3. \[Tableau をインストールして再起動する\] をクリックします。 コネクタがインストールされると、\[接続\] ペインの **\[サーバーへ\]** セクションにコネクタが表示されます。 **注**: コネクタを読み込めないという警告が表示された場合は、[Tableau Exchange コネクタ](https://extensiongallery.tableau.com/connectors) ページから必要な .taco ファイルをインストールします。ドライバーをインストールするよう求められたら、[Tableau Exchange](https://extensiongallery.tableau.com/connectors) にアクセスしてドライバーのダウンロード手順とダウンロードする場所を確認してください。 ## 接続する Tableau Exchange からインストールしたコネクタを使用してデータに接続するには、次の手順を実行します。 1. Tableau を起動し、\[接続\] の下で、インストールしたコネクタの名前を選択します。データ接続の完全なリストについては、\[サーバーへ\] の \[詳細\] を選択します。 2. 接続に必要な情報を入力します。 表またはスキーマ名が表示されていない場合、検索アイコンをクリックするかテキスト ボックスに名前を入力して検索アイコンをクリックしてから、名前を選択します。 ## データを操作する パートナーが作成したコネクタを使用してデータに接続すると、Tableau でサポートされているコネクタと同じ機能が提供されます。データに接続したら、次の操作が行えます。 - [データ ソースを定義する](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_prepare.htm) - [データを視覚化する](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/getstarted_buildmanual_ex1basic.htm) - [サーバーにパブリッシュする](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/publish_overview.htm) (サーバーにコネクタがインストールされている場合) **注:** パートナーが作成したコネクタでは、現在、Tableau Cloud へのパブリッシュはサポートされていません。 ## 関連項目 - [データ ソースの設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_prepare.htm) – このデータ ソースにさらにデータを追加したり、データ分析の前にデータを準備したりします。 - [グラフの構築とデータの分析](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/design_and_analyze.htm) – データ分析を開始します。 - [Tableau コネクタ SDK を使用して構築されたコネクタ](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/examples_connector_sdk.htm) - 独自のコネクタを作成し、Tableau Exchange に提出します。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau Exchange 用アクセラレーターの作成 Tableau アクセラレーターは、ユーザーが Tableau での分析をすぐに開始できるようにする、事前に作成されたダッシュボードです。アクセラレーターを使用すると、業界やアプリケーションに特化して設計された堅牢なダッシュボードに自分のデータを接続し、それを使用してデータを調査できます。優れたアクセラレーターは、ビジネス上の問題に対するインサイトを提供し、ユーザーがデータに関する質問に答えるのに役立つストーリーを伝えます。 アクセラレーターは、[Tableau Exchange](https://exchange.tableau.com/) からダウンロードできるほか、一部のサブセットでは、[Salesforce AppExchange](https://appexchange.salesforce.com/appxSearchKeywordResults?keywords=Tableau%20Accelerator) からもダウンロードできます。アクセラレーターは追加コストなしで使用でき、ユーザーはアクセラレーターをダウンロードするために情報を共有する必要はありません。アクセラレーターの使用に関する詳細については、「[アクセラレーターを使用してデータを迅速に可視化する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/accelerators.htm)」を参照してください。 ## アクセラレータを作成できるのは誰か アクセラレーターを Tableau Exchange に投稿できるのは、[Salesforce マネージド パートナー](http://salesforce.com/partners)のみです。Salesforce パートナーになる方法については、[Salesforce パートナー プログラム](https://www.salesforce.com/partners/become-a-partner/)をご覧ください。パートナーでない場合でも、アクセラレーターのように機能するワークブックを作成して [Tableau Public](https://public.tableau.com/) にパブリッシュすることはできますが、Tableau Exchange に掲載できる資格はありません。 アクセラレーターを作成したとしても、Tableau Exchange にリストされるとは限りません。パートナーが作成したアクセラレーターは承認される必要があり、アクセラレーターのコンテンツは Tableau ユーザーに関連したものでなければなりません。パートナー アカウント マネージャーと協力して、アクセラレーターの特定の要件を理解し、アクセラレーターを Tableau Exchange 用に準備します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau public に関する FAQ ## Tableau public とは? Tableau Public は、オンラインで公開されているデータを使用して、データ ビジュアライゼーションを探索、作成、共有するための無料のプラットフォームです。Tableau Public にパブリッシュされたビジュアライゼーション (Viz) は、Web ページやブログに埋め込んだり、ソーシャル メディアやメールで共有したり、他のユーザーがダウンロードして閲覧できるようにしたりできます。Viz は、無料のプラットフォーム内 Web 作成、無料の Tableau Desktop Public Edition、または Tableau Desktop Professional Edition を使用して作成できます。Viz の作成を開始するには、Tableau Public で \[作成\] をクリックします。プログラミング スキルは必要ありません。ユーザーが Tableau Public を使用して作成した画期的な Viz を閲覧するには、[ホームページ](https://public.tableau.com/)にアクセスしてください。 ## Tableau Public の使用対象者 Tableau Public は、データを理解し、その結果をデータ ビジュアライゼーションとして世界中の人々と共有することに関心のあるすべての人を対象としています。ジャーナリスト、ライター、ブロガー、政府および地方自治体、非営利団体、企業などが Tableau Public を使用してデータ ストーリーを共有しています。学生、教授、アナリスト、趣味に熱中するユーザーが学習目的として、あるいはインスピレーションを得るために Tableau Public を使用しています。ワークブックが Tableau Public にパブリッシュされるとすぐに、インターネット上の誰でも (いくつかの制限あり - 以下の詳細を参照) その Viz にアクセスできるようになります。そのため、一般ユーザー向けのデータのみを使用する必要があります。ユーザーあるいはユーザーの組織が非公開データを分析したい場合は、利用可能なその他の [Tableau 製品](https://www.tableau.com/ja-jp/products/tableau)をチェックしてください。 ## よくある質問 ここで取り上げられていない質問がある場合は、[Tableau コミュニティ フォーラム](https://community.tableau.com/s/)または [Tableau Public サポート](https://www.tableau.com/ja-jp/support/public)にアクセスしてください。 #### Tableau Public アカウントの問題 [メールを受信してから 48 時間以内にアカウントを有効化しませんでした。今でも有効化することができますか?](#I) [パスワードを忘れてしまいました。リセット方法を教えてください。](#I2) [アカウントに関連付けられているメール アドレスを変更するにはどうすればよいですか?](#How) [助けてください。有効化のメールやパスワードのリセット メールが届きません。](#Help!) [Tableau.com アカウントと Tableau Public アカウントが統合されたという通知を受け取りました。私の Tableau Public アカウントにどのような影響がありますか?](#I%E2%80%99ve) [Tableau.com と Tableau Public アカウントの統合後に認証メールが届かなかった場合はどうなりますか?](#What) [Tableau または Tableau Public アカウントにリンクされていたメール アドレスにアクセスできなくなった場合はどうなりますか?](#What2) [Tableau Public アカウントを削除したい場合はどうすればいいですか?](#What3) [サブスクリプション サービスは Tableau Public プロフィールに影響しますか?](#Will) [ストレージ容量はどれくらいですか?](#How2) [Tableau Public のセッションがいつも期限切れになるのはなぜですか?](#Why) #### Tableau Public の使用 [プロフィールの詳細、画像、バナーをカスタマイズまたは編集するにはどうすればよいですか?](#How3) [プロフィール上で Viz を整理して表示する方法をどのようにカスタマイズすればよいですか?](#How16) [Tableau Public に保存した Viz を他のユーザーと共有するにはどうすればよいですか?](#How4) [Tableau Public で検索結果を並べ替えたり、フィルタリングしたりするにはどのような方法がありますか?](#What4) [Tableau Public プロフィールに保存した Viz を他のユーザーに見られないようにすることはできますか?](#Can) [私の Viz または Viz の背後にあるデータを他のユーザーがダウンロードすることはできますか? Viz のダウンロード リンクとは何ですか?](#Can2) [完成度の高い Viz を作成しました。宣伝するにはどうすればよいですか?](#I've) [「仕事求む」ボタンとは何ですか?](#What5) [プロフィールの「仕事求む」ボタンを有効にするにはどうすればいいですか?](#How5) [私の「仕事求む」への問い合わせはどのメール アドレスに送信されるのですか?](#What6) [作成者に連絡するにはどうすればいいですか?](#How6) [採用マネージャーは Tableau スキルを持つ人材をどのように見つけるのですか?](#How7) [不適切またはスパムと思われるユーザー プロフィールやコンテンツは、どのように報告すればよいですか?](#How8) [Viz とプロフィールに関する統計情報はどこで確認できますか?](#Where) [プロフィールに統計情報が表示されないのはなぜですか?](#Why2) [Viz のビュー カウントが減ったり、ゼロにリセットされたりするのはなぜですか?](#Why3) [すでに Professional Edition にアクセスできる場合、Tableau Desktop Public Edition を使用する必要はありますか?](#Do) [Tableau Public の Web サイトで Viz を作成する際に使用できるデバイスの種類を教えてください。](#devices) [Tableau Public の Viz はレスポンシブですか?](#Are) [Tableau Viz を表示するにはプラグインが必要ですか?](#Are2) [Tableau Public から Viz を削除するにはどうすればよいですか?](#How9) [Tableau Public からワークブックを削除したときに、そのワークブックへのリンクがブログやその他の Web の場所に残っている場合はどうなりますか?](#What7) [Viz の読み込みを高速化するにはどうすればよいですか?](#How10) [Tableau Public に最後にアクセスした日以降の新着情報を確認するにはどうすればよいですか?](#How11) [特定の Viz のサムネイルを表示できません。これは Tableau Public のバグですか?](#I%E2%80%99m) [Tableau Public の Viz をさらにアクセスしやすくするにはどうすればよいですか?](#How12) [Viz を作成または強化するのに役立つリソースは何ですか?](#What8) [Tableau Public の Viz に Viz 拡張機能を追加するにはどうすればよいですか?](#How13) [Tableau Public の Viz にダッシュボード拡張機能を追加するにはどうすればよいですか?](#How14) [Tableau Public のアチーブメントとは?](#achievements) #### データと Tableau Public [どのようなデータやコネクタを使用できますか?](#What9) [データ ソースにライブ接続したワークブックを Tableau Public に保存できますか?](#Can3) [Google スプレッドシートのデータは Tableau Public でどのように更新されますか?](#How15) [Tableau Public は .tde ファイルをサポートしていますか?](#Does) #### Tableau Public で作成した Viz の埋め込み [自分のブログや Web サイトを持っています。Tableau Public の Viz を埋め込むことはできますか?](#I3) [Tableau Public はどのブログ サービスと互換性がありますか?](#What10) [Viz の埋め込みコードはどこで入手できますか?](#Where2) #### Tableau Public について [Tableau Viz とはどのようなテクノロジーですか?](#What11) [Tableau Public のシステム要件は何ですか?](#What12) [Tableau Desktop Public Edition と Tableau Desktop Professional Edition の違いは何ですか?](#What13) [Tableau Desktop (Public Edition) は Mac で利用できますか?](#Is) [Tableau Public がダウンしているかどうかはどこで確認できますか?](#Where3) #### Tableau Public ヘルプ エージェントについて [Tableau Public ヘルプ エージェントとは](#help-agent1) [ヘルプ エージェントは AI を使用していますか?](#help-agent2) [ヘルプエージェントが 2 回応答することがあるのはなぜですか?](#help-agent3) [重複したリンクが表示されるのはなぜですか?](#help-agent4) [ヘルプ エージェントを自分の言語で使用できますか?](#help-agent5) [ヘルプ エージェントに制限はありますか?](#help-agent6) ## Tableau Public アカウントの問題 #### **メールを受信してから 48 時間以内にアカウントを有効化しませんでした。今でも有効化することができますか?** はい、アカウントを有効化することは可能です。次の手順に従います。 1. **\[Forgot your password (パスワードを忘れた場合)\]** をクリックし、メール アドレスを入力してパスワードのリセット メールを受け取ります。 2. メールにアクセスし、「Tableau Software アカウントの有効化」メールを開き、**\[アカウントを有効化する\]** リンクを選択します。プロフィール ページにリダイレクトされます。 3. 新しいパスワードを入力し、確認のために再度入力します。 4. **\[有効化\]** を選択します。 #### **パスワードを忘れてしまいました。リセット方法を教えてください。** 1. サインイン画面から、\[Forgot your password (パスワードを忘れた場合)\] を選択します。または、直接 [\[Reset Password (パスワードのリセット)\]](https://id.tableau.com/resetPassword) ページにアクセスします。 2. パスワードのリセット メールを受け取るには、メール アドレスを入力してください。 3. メールにアクセスし、「パスワードのリセット」メールを開いてリンクを選択し、パスワードをリセットします。プロフィール ページにリダイレクトされます。 4. 新しいパスワードを入力し、確認のために再度入力して \[Reset Password (パスワードのリセット)\] を選択します。 #### **アカウントに関連付けられているメール アドレスを変更するにはどうすればよいですか?** Tableau Public アカウントに関連付けられているメール アドレスを変更するには、次の手順に従います。 1. [https://public.tableau.com/ja-jp/app/discover](https://public.tableau.com/app/discover) に移動します。 2. Tableau public にサインインします。 3. プロフィール アイコンを選択します。 4. **\[設定\]** を選択します。 5. **\[Change Email (メールの変更)\]** を選択します。 6. 使用する新しいメール アドレスを入力します。 7. **\[Change Email (メールの変更)\]** を選択します。 上記の手順を実行しても Tableau Public のメール アドレスを変更するオプションが表示されない場合は、メールが Tableau Cloud アカウントに関連付けられている可能性があります。[\[アカウントでお困りですか?\]](https://id.tableau.com/help) フォームに、Tableau Public アカウントへのサインインに使用するメール アドレスを変更できない旨を明記して送信してください。お客様担当者がユーザーに連絡を取り、次のように対応します。 - 古いメール アドレスにメールを送信して、メールが返信されるか、または送信不能になるかどうかを確認します。 - 本人確認のために、使用する新しいメール アドレスから ID または公共料金の請求書のスキャンを送信するようユーザーに依頼します。 企業または機関のアカウントの変更をリクエストする場合は、当該企業のドメインからメールを送信し、企業の認証資格情報 (職場のバッジなど) の画像を送る必要があります。 #### **助けてください。有効化のメールやパスワードのリセット メールが届きません。** セキュリティ上の理由から、アカウントの有効化やパスワードのリセットに関するメールは、自動サービスによって送信されています。メールが届かない場合 (迷惑メールフォルダーにもない場合) は、ファイアウォール フィルターによって削除されている可能性があります。別のデバイス (ラップトップではなく携帯電話など) や別のネットワーク (職場の Wi-Fi ではなく自宅の Wi-Fi など) を使用して、アカウントの有効化やパスワードのリセットに関するメールを再度リクエストしてみてください。それでもアカウントにアクセスできない場合は、public@tableau.com にお問い合わせください。 #### **Tableau.com アカウントと Tableau Public アカウントが統合されたという通知を受け取りました。私の Tableau Public アカウントにどのような影響がありますか?** すべての Tableau Public ユーザーが、単一のユーザー アカウントを使用して Tableau.com と Tableau Public の両方にアクセスできるようになりました。Tableau Public アカウントへのサインインに使用するメール アドレスに送信された認証メールを確認してください。すでに認証済みのアカウントをお持ちの場合は、[サインイン](https://identity.idp.tableau.com/login)してください。 #### **Tableau.com と Tableau Public アカウントの統合後に認証メールが届かなかった場合はどうなりますか?** 認証メールを受信しておらず、同じメール アドレスに関連付けられた既存の Tableau アカウントを持っていない場合は、次の手順に従ってアカウントを認証してください。 1. [パスワードをリセットします](https://id.tableau.com/resetPassword)。 2. Tableau Public アカウントへのログインに使用していたメール アドレスを入力します。 3. 受信トレイにパスワードのリセットに関するメールが届いていることを確認します。 4. パスワードのリセットの URLを選択します。 5. 新しいパスワードを入力します。 アカウントについてまだご不明な点がある場合は、public@tableau.com にお問い合わせください。 #### **Tableau または Tableau Public アカウントにリンクされていたメール アドレスにアクセスできなくなった場合はどうなりますか?** 「[アカウントに関連付けられているメール アドレスを変更するにはどうすればよいですか?](#How)」のセクションのステップに従ってください。 #### **Tableau Public アカウントを削除したい場合はどうすればいいですか?** Viz、お気に入り、フォロー、プロフィール データを含む Tableau Public プロフィールは、アカウント設定ページから直接削除できます。 1. Tableau public にサインインします。 2. プロフィール アイコンから、**\[設定\]** を選択します。 3. **\[Delete Tableau Public Profile (Tableau Public プロフィールの削除)\]** セクションに移動して、**\[Delete My Tableau Public Profile (Tableau Public プロフィールの削除)\]** を選択します。 4. Tableau Public プロフィールに関連付けられたメール アドレスを入力し、**\[削除\]** をクリックします。 プロフィールをした後に、Tableau Public にアクセスすると、Tableau アカウントに接続される新しい空のアカウントが作成されます。当社のプライバシー保護の詳細については、「[プライバシー情報](https://www.salesforce.com/company/legal/privacy/)」(英語) を参照してください。 #### **サブスクリプション サービスは Tableau Public プロフィールに影響しますか?** サブスクリプション サービスは Tableau Public プロフィールには影響しません。現在、他の Tableau 製品の利用料金を支払っている場合は、営業担当者に連絡して、どのような影響があるかを確認してください。新しいサービスについての詳細は、[価格ページ](https://www.tableau.com/ja-jp/pricing)をご覧ください。 #### **ストレージ容量はどれくらいですか?** コンテンツに対して 10 ギガバイト (10 GB) のストレージ容量が提供されます。 #### **Tableau Public のセッションがいつも期限切れになるのはなぜですか?** Tableau Public では、機能性 Cookie に同意していない場合、頻繁にサインインする必要があります。サインイン セッションを維持するためには、以下の操作が必要です。Tableau Public サイトで Cookie を構成するには: 1. [ホームページ](https://public.tableau.com/) の一番下までスクロールし、**\[Cookie Preferences (Cookie の設定)\]** を選択します。 2. **\[Functional Cookies (機能性 Cookie)\]** を選択します。 3. 機能性 Cookie をオンにするトグルを選択します。 4. **\[設定を保存\]** を選択します。 [先頭に戻る](#Frequent) ## Tableau Public の使用 #### **プロフィールの詳細、画像、バナーをカスタマイズまたは編集するにはどうすればよいですか?** Tableau Public に登録すると、アカウント作成時に入力した名前を含むアカウント プロフィールが生成されます。メール アドレスを認証したら、プロフィールを編集して、経歴、役職、所在地、ソーシャル メディア リンクなど、個人情報を追加できます。プロフィール写真をアップロードして、プロフィール バナーをカスタマイズすることもできます。 カスタマイズの全項目を見るには、プロフィール アイコンを選択してから、**\[My Profile (マイ プロフィール)\]** を選択します。 - プロフィールの詳細を編集するには、**\[Edit Profile (プロフィールの編集)\]** を選択します。必要な変更を加えてから、**\[保存\]** を選択します。 - プロフィール写真を追加または変更するには、既存の写真 (まだ追加していない場合はプレースホルダー画像になります) にカーソルを合わせ、**\[Update profile picture (プロフィール写真の更新)\]** を選択します。写真を選択してトリミングし、**\[保存\]** を選択します。 - プロフィール バナーの色とスタイルをカスタマイズするには、バナーの右上隅にある **\[Customize Banner (バナーのカスタマイズ)\]** を選択します。カラー ピッカーから色を選択し、パターンを選択して **\[保存\]** を選択します。 #### プロフィール上で Viz を整理して表示する方法をどのようにカスタマイズすればよいですか? パブリッシュされた表示可能な Viz が 10 件以上ある Tableau Public ユーザーは、自分のプロフィール ページで Viz を整理してカテゴリ別に表示できます。Tableau の AI にカテゴリ名を提案させるか、独自のカスタム カテゴリ名を手動で追加することができます。 プロフィール ページから \[Organize Your Vizzes (Viz の整理)\] を初めて選択する場合、過去 2 週間以内にパブリッシュされた Vizが \[Recent (最近)\] カテゴリに表示されます。その他の Viz は、\[Other (その他)\] カテゴリに表示されます。 \[Organize Vizzes (Viz の整理)\] ページでは、Viz を \[Categories (カテゴリ)\] に整理するか、\[Date Published (パブリッシュされた日付)\] ごとにすべての Viz をまとめてリストできます。変更が完了したら、\[Save Organization (整理の保存)\] を選択します。 \[Auto-Categorize (自動分類)\] ボタンは Tableau の AI を使用して、Viz を利用可能なカテゴリに分類します。\[Auto-Categorize (自動分類)\] を選択した場合の動作は次のとおりです。 - まだカテゴリ名を手動で追加していない場合は、Tableau の AI によってカテゴリ名の提案が自動的に生成され、Viz がそれらのカテゴリに整理されます。 - \[Auto-Categorize (自動分類)\] を選択する前に独自のカテゴリ名を手動で追加した場合、Viz はカスタム カテゴリまたは \[Other (その他)\] カテゴリに分類されます。 **注**: すでに手動または自動で Viz を分類していて、Tableau の AI に新しいカテゴリ名を提案させたい場合は、まず既存のすべてのカテゴリ名 (削除できない \[Recent (最近)\] と \[Other (その他)\] を除く) を削除してから、\[Auto-Categorize (自動分類)\] を選択します。 > [!WARNING] > > **警告**: **\[Auto-Categorize (自動分類)\]** を選択するたびに、以前の整理 (自動または手動) がリセットされ、Tableau の AI によってすべての Viz が利用可能なカテゴリにもう一度並べ替えられます。 **新しいカテゴリ名を手動で追加する** 1. \[Organize Vizzes (Viz の整理)\] ページで、整理方法が \[カテゴリ\] に設定されていることを確認します。 2. \[カテゴリ\] テキスト フィールドで、カテゴリ名を入力してから、Enter キーまたは + アイコンを選択します。 **注**: カテゴリ名は 6 文字以内にする必要があります。 **カテゴリ名を変更する** 更新したいカテゴリの \[アクション\] ドロップダウン メニューを選択してから、\[名前の変更\] を選択します。新しい名前を入力してから、\[更新\] を選択します。\[Recent (最近)\] カテゴリと \[Other (その他)\] カテゴリの名前は変更できません。 **カテゴリ名を削除する** カテゴリ名上の **x** アイコンを選択します。または、削除したいカテゴリの \[アクション\] ドロップダウン メニューを選択してから、\[削除\] を選択します。\[Recent (最近)\] カテゴリと \[Other (その他)\] カテゴリは削除できません。 **カテゴリを並べ替える** カテゴリ名上の点線アイコンをクリックして押したまま、希望する順序にカテゴリをドラッグ アンド ドロップします。\[Other (その他)\] カテゴリを並べ替えることはできません。 **特定のカテゴリの Viz を追加または削除する** 1. 更新したいカテゴリの \[アクション\] ドロップダウン メニューを選択してから、\[Add Vizzes (Viz の追加)\] を選択します。または、空のカテゴリの説明にある \[Add Vizzes (Viz の追加)\] ボタンを選択します。 2. カテゴリに追加する各 Viz のチェックボックスをオンにします。 3. \[保存\] を選択します。 > [!IMPORTANT] > > **重要**: \[Organize Vizzes (Viz の整理)\] ページで \[Save Organization (整理の保存)\] を選択して、カテゴリ名に加えた変更または Viz を整理する方法に加えた変更を保存します。 個々の Viz カードから、Viz が表示されるカテゴリを手動で変更することもできます。Viz カードで \[More Actions (...) (その他のアクション (...))\] メニューを選択してから、\[Viz Category (Viz カテゴリ)\] ドロップダウンを使用して、使用可能なカテゴリ名のチェックボックスをオンまたはオフにします。\[適用\] を選択して変更を実行します。 **注**: - 複数のカテゴリに Viz を追加できますが、各 Viz は少なくとも 1 つのカテゴリに存在する必要があります。Viz が割り当てられているカテゴリが 1 つだけの場合、そのカテゴリから Viz を削除することはできません。 - カテゴリ名を削除すると、別のカテゴリに割り当てられていない、そのカテゴリ内のすべての Viz は、\[Other (その他)\] カテゴリに自動的に移動します。 - カテゴリ別に整理する場合、パブリッシュされる新しい Viz は \[Recent (最近)\] カテゴリに自動的に追加されます。 #### **Tableau Public に保存した Viz を他のユーザーと共有するにはどうすればよいですか?** [作業内容を Tableau Public に保存](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/publish_workbooks_tableaupublic.htm)した後に、Viz のホームページへのリンクをメール、Twitter、X　などに送信することによって共有できます。自分の Web サイトに Viz を埋め込むには、Viz のホームページを選択してから \[共有\] を選択し、埋め込みコードをコピーします。 #### **Tableau Public で検索結果を並べ替えたり、フィルタリングしたりするにはどのような方法がありますか?** Tableau Public で Viz や作成者を検索する場合、並べ替えやフィルタリングを使用して、重要な結果を表示できます。 Viz を検索する場合は、関連性、ビュー カウント、パブリッシュ日順に並べ替えることができます。 - **関連性** (既定): 検索用語に最も一致し、最近パブリッシュされ、ビュー カウントとお気に入り数が多い Viz を表示します。 - **ビュー カウント**: ビュー カウントが多い順に結果を表示します。 - **最近のパブリッシュ**: 初回パブリッシュ日順に結果を表示します。 結果をフィルタリングして、ダウンロードまたはコピーできる Viz のみを表示することもできます。 作成者を検索する場合は、関連性、フォロワー数、最近のアクティビティ順に並べ替えることができます。 - **関連性** (既定): 検索用語に最も一致し、フォロワー数が多い作成者を表示します。 - **フォロワー数**: フォロワー数が多い順に結果を表示します。 - **最近のアクティビティ**: 最近ワークブックをパブリッシュした作成者順、または既存のワークブックのメタデータを更新した作成者順に結果を表示します。 結果をフィルタリングして、仕事を求めている作成者のみを表示することもできます。 #### **Tableau Public プロフィールに保存した Viz を他のユーザーに見られないようにすることはできますか?** Tableau Public は、Web 上でデータ ビジュアライゼーションを共有するためのプラットフォームです。しかし、プロフィールで Viz を非表示にすることもできます。この機能は、処理中の作業の下書きを保存したい場合などに便利です。非表示の Viz はすべて、プロフィール ページの \[非表示\] タブで確認できます。プロフィール ページへの訪問者は、非表示の Viz を見ることはできません。 **注**: Viz の URL を知っている人 (または偶然見つけた人) は誰でも閲覧することができるため、共有目的ではないデータにはこのサービスを使用しないようにしてください。 #### **私の Viz または Viz の背後にあるデータを他のユーザーがダウンロードすることはできますか? Viz のダウンロード リンクとは何ですか?** 既定では、Tableau Public の Viz とその参照元データは、Viz の右下隅にある**ダウンロード** リンクをクリックします。ワークブック (TWBX ファイル) は、Tableau Desktop (Professional または Public Edition) があれば誰でも開くことができます。Viz 設定で、ワークブックと参照元データ セットをダウンロードする機能をオフに切り替えることができます。プロフィール設定で新しい Viz の既定の動作を設定することもできます。 #### **完成度の高い Viz を作成しました。宣伝するにはどうすればよいですか?** すばらしい Viz を構築していただき、ありがとうございます。まず、Ryan Sleeper が書いたゲスト ブログ記事「[Tableau Public Viz を拡散する](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/5-tips-making-your-tableau-public-viz-go-viral)」(英語) をチェックしてみましょう。 「今日の Viz」にもぜひ投稿してください。Viz を推薦するには、推薦したい Viz を選択してから、**\[Nominate for Viz of the Day (今日の Viz に推薦する)\]** ボタンを選択します。 #### **「仕事求む」ボタンとは何ですか?** 「仕事求む」ボタンを使用すると、Tableau Public の作成者はコミュニティで自分が仕事を求めていることを示すことができ、お客様はどの作成者が雇用可能であるかを確認できます。お客様はフォームに記入して作成者に連絡することができます。作成者はお客様からメールによる問い合わせを受け取り、返信するかどうかを選択できます。 #### **プロフィールの「仕事求む」ボタンを有効にするにはどうすればいいですか?** 1. Tableau Public アカウントにサインインします。 2. プロフィール アイコンから、**\[My Profile (マイ プロフィール)\]** を選択します。 3. **\[プロフィールの編集\]** を選択します。 4. **\[Available for Hire (雇用可能)\]** ボックスをオンにします。 5. 使用する連絡先メール アドレスを確認します。 6. **\[保存\]** を選択します。 #### **私の「仕事求む」への問い合わせはどのメール アドレスに送信されるのですか?** 「仕事求む」へのメールによる問い合わせと回答はすべて、プロフィールの詳細で指定したメール アドレスに送信されます。 #### **作成者に連絡するにはどうすればいいですか?** 雇用可能な作成者は、プロフィールの \[仕事求む\] ボタンをクリックすると確認できます。作成者に連絡するには、以下の手順に従います。 1. 作成者のプロフィール ページで **\[仕事求む\]** を選択します。 2. テキスト フィールドにメッセージを入力します。 3. **\[送信\]** を選択します。 #### **採用マネージャーは Tableau スキルを持つ人材をどのように見つけるのですか?** 求職情報は、[求人を掲載しているコミュニティ フォーラム](https://community.tableau.com/s/group/0F94T000000gQaLSAU/job-listings)で共有できます。 #### **不適切またはスパムと思われるユーザー プロフィールやコンテンツは、どのように報告すればよいですか?** Tableau Public では、[「Tableau Public データ ポリシー」](https://public.tableau.com/app/data-policy)に従わないプロフィールやコンテンツを報告できます。これには、スパム、不適切または誤解を招くもの、憎悪や嫌がらせ、知的財産権の侵害、プライバシー侵害などのプロフィールやコンテンツが含まれます。 1. ユーザー プロフィールで \[⋯\] メニューを選択し、\[ユーザーを報告\] を選択します。または、Viz の詳細ビューで、Viz のツールバーから \[Viz を報告\] アイコンを選択します。 2. ユーザーやコンテンツを報告する理由を選択します。\[追加情報\] には、プロフィールやコンテンツが [Tableau Public データ ポリシー](https://public.tableau.com/app/data-policy)にどのように違反しているかについての詳細を記載します。 3. \[送信\] を選択します。 #### **Viz とプロフィールに関する統計情報はどこで確認できますか?** Tableau Public にサインインしている状態でプロフィール アイコンを選択し、\[マイ プロフィール\] を選択します。\[Viz\] タブでは、各 Viz がお気に入りに登録された回数、高く評価された回数、インサイトが豊富とマークされた回数、今日の Viz にノミネートされた回数を確認できます。 過去 30 日間に自分の Viz やプロフィールをユーザーがどのように操作したかを見るには、**\[統計\]** タブを選択します。各タブには、過去 30 日間と比較したときの増減率と、時間の経過に伴う統計の進捗状況を示すグラフが表示されます。 - 閲覧済み: すべての Viz のビュー数と、ビュー数で上位 5 つの Viz - お気に入りに追加済み: すべての Viz がお気に入りに登録された回数と、お気に入りごとの上位 5 つの Viz - インスピレーション: あなたの作品が他のユーザーから作品のインスピレーションになったと指摘された回数と、インスピレーションとして使用されたあなたの上位 5 つの Viz - フォロー済み: Tableau Public 上でのフォロワー数 #### **プロフィールに統計情報が表示されないのはなぜですか?** 統計タブには、あなたが作成した Viz を他のユーザーが表示したときやお気に入りに登録したとき、Viz をインスピレーションとして評価したとき、あなたをフォローしたりしたときに、分析情報が表示されます。プロフィールに統計が表示されない場合は、他のユーザーが探索できるように、より多くの Viz を作成してパブリッシュしてください。プラットフォーム内の Web 作成機能を使用するか、Tableau Desktop Public Edition をダウンロードすると、Viz を無料で作成してパブリッシュすることができます。 #### **Viz のビュー カウントが減ったり、ゼロにリセットされたりするのはなぜですか?** Tableau Public のビュー カウントは、ワークブックが表示された回数を表し、それには Tableau Public プラットフォームや、Viz が埋め込まれている他の Web サイトで表示された回数が含まれます。[ワークブックはシートで構成されており](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/environ_workbooksandsheets.htm)、シートの形式にはワークシート (ビューとも呼ばれます)、ダッシュボード、またはストーリーがあります。Tableau Public の Viz のビュー カウントは、シート レベル (ワークシート、ダッシュボード、またはストーリー) でカウントされ、ワークブックごとに集計されます。そのため、ワークブック内のシートを削除または追加すると、ビュー カウントの合計に影響します。 ビュー カウントが減少するイベント: - Tableau Public で表示された、または別のサイトに埋め込まれたワークシート、ダッシュボード、またはストーリーがワークブックから削除される。 - Tableau Public で表示された、または別のサイトに埋め込まれたワークシート、ダッシュボード、またはストーリーの名前が変更される。 - Tableau Desktop で、ワークブックに既存のワークブックと同じ名前を付けてプロフィールに保存し、既存のワークブックを上書きするために \[はい\] をクリックする。これにより、プロフィールにある既存のワークブックが上書きされ、Tableau Public ではビュー カウントがゼロの新しいワークブックとして見なされる。 ビュー カウントが減少しないイベント: - Tableau Public で表示した、または別のサイトに埋め込まれたワークシート、ダッシュボード、ストーリーを削除したり名前を変更したりすることなく、ブラウザでプロフィール上の既存のワークブックを編集する。 - Tableau Public で表示した、または別のサイトに埋め込まれたワークシート、ダッシュボード、ストーリーを削除したり名前を変更したりすることなく、Tableau Desktop でプロフィール上の既存のワークブックを編集する。 #### **すでに Professional Edition にアクセスできる場合、Tableau Desktop Public Edition を使用する必要はありますか?** いいえ。Tableau Desktop は Creator ライセンスの一部として利用可能です。Tableau Desktop Professional または Public Edition を使用すると、ワークブックを Tableau Public プラットフォームに保存するか、ローカルに保存することができます。ただし、Tableau Desktop 無料版では Tableau Public に保存できません。ワークブックを Tableau Public にパブリッシュする方法やローカルに保存する方法については、[「Tableau Public でワークブックを保存する」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/publish_workbooks_tableaupublic.htm)を参照してください。 #### **Tableau Public の Web サイトで Viz を作成する際に使用できるデバイスの種類を教えてください。** デスクトップ コンピューターまたはノート PC を使用して、Web 作成で Viz を作成または編集できます。モバイル デバイスは、Web 作成に対応していません。 #### **Tableau Public の Viz はレスポンシブですか?** Viz を Web サイトに埋め込むときは、さまざまなデバイスや画面サイズで使用できるように最適化できます。 1. ダッシュボードのサイズを自動または範囲に設定します。 2. 異なるサイズの異なるダッシュボード (例: デスクトップ コンピューター用の大きいダッシュボードとモバイル デバイス用の小さいダッシュボード) を構築します。次に、各ダッシュボードを異なる名前で保存し、コンテンツ管理システム (CMS) でブラウザーまたは画面のサイズに応じて埋め込みコードを交換します。また、Viz をパブリッシュする前に、アプリ内でさまざまなダッシュボード サイズとそれぞれのコンテンツを定義することもできます。その後、通常どおりに Viz を保存し、CMS で単一の埋め込みコードを使用できます。Tableau Public サーバーは、ブラウザー ウィンドウのサイズに最も適したダッシュボードを提供します。 #### **Tableau Viz を表示するにはプラグインが必要ですか?** プラグインは必要ありません。必要なのは、JavaScript が有効になっている Web ブラウザーだけです。 #### **Tableau Public から Viz を削除するにはどうすればよいですか?** Tableau Public から Viz を削除するには、プロフィール ページに移動し、削除する Viz の **\[More Actions (その他のアクション)\]** アイコンを選択してから、**\[Delete This Viz (この Viz を削除)\]** を選択します。 #### **Tableau Public からワークブックを削除したときに、そのワークブックへのリンクがブログやその他の Web の場所に残っている場合はどうなりますか?** ワークブックが Tableau Public から削除されると、そのワークブックを Tableau Public から取得することができなくなります。共有されている可能性のあるすべてのリンクやその他の参照から Viz を読み込むことができなくなり、ページにエラー メッセージが表示されます。他の Web サイトに埋め込まれた Viz の場合も同様です。 #### **Viz の読み込みを高速化するにはどうすればよいですか?** 読み込み時間とインタラクティブ性を最大限に高めるには、次の手順を実行して必要な変更を加えます。 1. データを簡素化する - 分析に関連するデータのみを使用します。不要な行と列を削除し、データ ソース フィルターを使用します。 - 必要な Viz を作成できるように、可能な限り高水準の詳細までデータを集計します。たとえば、Viz では年別のデータのみが表示されるものの、データ ソースには日別のレコードがある場合は、ソース ファイル内のデータを年ごとに集計します。 - 複雑な計算は、可能な限りあらかじめデータ ソースに組み込んでおきます。 - 関係を持つテーブルを正規化します。詳細レベルが異なるデータがあるために値が重複している場合は、データを別々のテーブルに分割し、Tableau Desktop データ ソース ペ―ジでテーブル間の関係を定義します。正規化と関係についての詳細情報。 2. フィルターの数を制限する - ビューに過剰なフィルターを適用すると、より複雑なクエリが作成されるため、結果が返されるまでに時間がかかります。フィルターをもう一度確認し、不要なものを削除してください。 - 包含フィルターを使用します。除外フィルターはディメンションのドメイン全体を読み込みますが、包含フィルターは読み込みません。特にメンバー数の多いディメンションの場合、包含フィルターの方が除外フィルターよりもはるかに高速に実行されます。連続日付フィルターを使用します。連続日付フィルター (相対フィルターおよび日付範囲フィルター) は、データベースのインデックス作成プロパティを活用でき、不連続な日付フィルターよりも高速です。 - ブール値または数値のフィルターを使用します。コンピューターは、文字列よりも整数やブール値 (t/f) をはるかに高速に処理します。 - パラメーターとアクション フィルターを使用します。これにより、クエリの負荷が軽減されます。これらのフィルターはデータ ソース間で機能します。 3. マーク (データ ポイント) の数を最小限に抑える - データの集計と同様に、Viz 内のマークを何らかの方法でグループ化することはできますか? たとえば、個々の顧客注文の金額を棒グラフで表示するのではなく、製品カテゴリーまたは地域ごとにグループ化することはできますか? 4. 使用されていないシート、ストーリー、ダッシュボードを削除する 以下は、ワークブックのパフォーマンスを最適化するための追加のリソースです。 - [ワークブックのパフォーマンスの最適化](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/performance_tips.htm) - [Viz の高速化](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/perf_visualization.htm) - [ワークブックの合理化](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/wbo_streamline.htm) - [Tableau パフォーマンスの最適化](https://medium.com/@key2market/tableau-performance-optimization-2c8d4d53358) (英語) (Medium の Web サイト) - [ダッシュボードのパフォーマンスを向上させる 6 つのヒント](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/5-tips-make-your-dashboards-more-performant-48574) - [効率的なワークブックの設計](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/whitepapers/designing-efficient-workbooks) #### **Tableau Public に最後にアクセスした日以降の新着情報を確認するにはどうすればよいですか?** 最近のアクティビティ チャネルを使用すると、ネットワークからの最新の更新情報を把握できます。前回サイトにアクセスした日以降に、自分がフォローしている作成者によってパブリッシュされた Viz、またはお気に入りに追加した Viz をすべて確認できます。[Tableau Public](https://public.tableau.com/) ホームページにサインインして、パーソナライズされた最近のアクティビティ チャンネルを表示します。 #### **特定の Viz のサムネイルを表示できません。これは Tableau Public のバグですか?** 一部の Viz のサムネイルがブロックされているか、Tableau Public に表示されないという報告が数名のユーザーから寄せられています。これは、ブラウザーで広告ブロッカーを使用していることが原因である可能性があります。この問題が発生した場合は、広告ブロッカーをオフにして Web ページを再度読み込むことをお勧めします。この問題を解決するには、public.tableau.com を許可リストに追加します。 #### **Tableau Public の Viz をさらにアクセスしやすくするにはどうすればよいですか?** デジタル コンテンツにアクセスしやすくするには、知覚可能、操作可能、理解可能、堅牢という 4 つの Web Content Accessibility Guidelines (ウェブ コンテンツ アクセシビリティ ガイドライン: WCAG) に従う必要があります。 支援技術を使用しているユーザーが Viz にアクセスしやすくするための 3 つの方法を以下に示します。 **アクセスを許可する** Tableau Public で、**\[Let others download or make a copy of this viz (他のユーザーがこの Viz をダウンロードまたは作成するのを許可する)\]** 機能を有効にします。これは、ユーザー アクセシビリティのために実行できる最も重要なことの 1 つです。このステップにより、ユーザーは、スクリーン リーダーなどの支援技術による読み取リが可能なデータのテーブルがある \[データの表示\] ページにアクセスできるようになります。 ツールバーの **\[設定\]** アイコンを選択します。**\[Allow Access (アクセスの許可)\]** で **\[Let others download or make a copy of this viz (他のユーザーがこの Viz をダウンロードまたは作成するのを許可する)\]** オプションを **\[オン\]** に切り替えます。 **テキストを追加する** タイトル、キャプション、見出し、凡例、フィルターに説明的なテキストを入力し、支援技術を使用しているユーザーにコンテキストを提供します。ビューは、説明に使用するテキストの補足であると考えます。 次のガイドラインに従って Tableau の視覚的な性質を適応させることで、すべてのユーザーのニーズを満たすことができます。 - タイトルやキャプションでテキストを使用して、Viz や表示している内容を説明します。 - 凡例やフィルターの見出しにテキストを使用し、コントロールとその機能を説明します。 - Viz に代替テキストを追加します。 - シンプルでわかりやすい言語を使用します。専門用語や頭字語、略語は避けます。 **アクセシブルな色とコントラストを使用する** Viz で色を使用すると、ビュー内のマークを区別しやすくなります。しかし、視覚障害のあるユーザーは、色を使用するだけでは十分に区別することができません。 ビューで色を使用する際は、次のガイドラインを使用してください。 - 十分なコントラストがあるカラー パレットを使用して、明暗スペクトルでそれぞれ区別できる色を割り当てます。Tableau は、ビューに適した色を選択するために使用できる色弱パレットを提供しています。 - 線マークを区別するには、形状、サイズ、ラベルなどの追加的要素を使用します。 - テキストのカラー コントラストが強く、4.5:1 (大きいテキストの場合は 3:1) のコントラスト比基準を満たしていることを確認します。[コントラスト分析](https://www.tpgi.com/color-contrast-checker/)ツールを使用して、十分なコントラスト比を持つ最適な文字色と背景を選択します。 #### **Viz を作成または強化するのに役立つリソースは何ですか?** - [Tableau Exchange](https://exchange.tableau.com/) は、ビジュアル分析に新しいダッシュボード機能と Viz タイプを無料で追加する拡張機能を提供しています。フィルターを使用して、Tableau Public で動作するダッシュボードと Viz の拡張機能を検索します。 - [サンプル データ セット](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data) とデータ ソースにアクセスします。 - Tableau Public の[コミュニティ リソース](https://public.tableau.com/app/learn/community-resources)を探索して、自分の作品を共有し、他のユーザーから学び、スキルベースのチャレンジに参加することができます。 #### **Tableau Public の Viz に Viz 拡張機能を追加するにはどうすればよいですか?** 1. ワークシートから、\[マーク\] カードの \[マーク タイプ\] ドロップダウンを展開します。Viz 拡張機能で、\[拡張機能の追加\] を選択します。 - 新しい拡張機能を追加するには、\[Works with Tableau Public (Tableau Public で動作)\] を選択します。拡張機能を検索して選択し、\[開く\] を選択します。 - 以前にダウンロードした.trexファイルを追加するには、\[ローカル Viz 拡張機能にアクセス\] を選択します。 2. 使用する拡張機能を開きます。詳細については、「[ワークシートへの Viz 拡張機能の追加](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/viz_extensions.htm)」を参照してください。 #### **Tableau Public の Viz にダッシュボード拡張機能を追加するにはどうすればよいですか?** ダッシュボードシートの \[オブジェクト\] セクションから \[拡張機能\] をダッシュボードにドラッグします。 - 新しい拡張機能を追加するには、拡張機能を検索して選択し、\[ダッシュボードに追加\] を選択します。\[Tableau Public で動作\] が選択されていることを確認します。 - 以前にダウンロードした.trexファイルを追加するには、\[Access Local Extensions (ローカル拡張機能にアクセス)\] を選択します。詳細については、「[ダッシュボードの拡張機能の使用](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/dashboard_extensions.htm)」を参照してください。 #### **Tableau Public のアチーブメントとは?** 「今日の Viz」に選出された場合、または Tableau アンバサダー、Tableau Visionary、Iron Viz のファイナリストや受賞者は、その実績が称えられアチーブメントが付与されます。ユーザーのプロファイルにアチーブメントが表示されます。アチーブメントの詳細と関連する Viz を表示するには、そのアチーブメントを選択します。ユーザーの Tableau Public プロフィールに実績を表示するには、その実績が 2011 年以降のものである必要があります。Tableau Public プロフィールにアチーブメントが表示されない場合は、public@tableau.com までお問い合わせください。 [先頭に戻る](#Frequent) ## データと Tableau Public #### **どのようなデータやコネクタを使用できますか?** Tableau Public は、さまざまな形式のデータをサポートしています。これには、Microsoft Excel、いくつかのテキスト ファイル形式、統計ファイルなども含まれます。Google Drive と OData 用のコネクタを使用することもできます。Tableau Public 上のデータへの接続の詳細については、「[Creators: Web 上のデータへの接続](https://help.tableau.com/current/public/desktop/ja-jp/creator_connect.htm#tableau-public)」を参照してください。 独自のデータがない場合は、Tableau Public Web サイトで、Viz の作成に使用できるパブリッシュされたデータ ソースを利用できます。詳細については、「[Tableau Public でパブリッシュされたデータ ソースを操作する](https://help.tableau.com/current/public/desktop/ja-jp/public_pds.htm)」を参照してください。 #### **データ ソースにライブ接続したワークブックを Tableau Public に保存できますか?** Tableau Public は抽出されたデータ ソースのみをサポートし、データへのライブ接続はサポートしていません。ただし、作成者は、Google スプレッドシートに接続されるデータ ソースを 24 時間ごとに自動更新することを Tableau Public に許可するオプションを使用することができます。その他のすべてのデータ ソース (Excel や CSV など) の場合、Tableau Public での自動更新はサポートされていません。詳細については、「[Google スプレッドシートのデータは Tableau Public でどのように更新されますか?](#How15)」を参照してください。 #### **Google スプレッドシートのデータは Tableau Public でどのように更新されますか?** ワークブックを Tableau Public にパブリッシュすると、Google スプレッドシートに接続されるデータ ソースを含む、データ ソースの抽出が作成されます。Tableau Public は 24 時間ごとに Google スプレッドシートのデータ ソースを自動的に更新します。つまり、Google スプレッドシートに加えられた変更は Tableau Public 上の接続されたワークブックのデータ ソースに反映されます。データ ソースで[関係](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/relate_tables.htm)が使用されている場合、データ ソースを自動的に更新するには、すべての論理テーブルが Google スプレッドシートに接続されている必要があります。Google スプレッドシートに接続される多数のワークブックとデータ ソースを更新する際の負荷分散のために、Tableau Public は、毎日更新が行われる 3 つの時間枠のいずれかにワークブックを自動的に割り当てます。更新スケジュールを異なる頻度や時間帯にカスタマイズすることはできませんが、作成者は \[Request Update (更新のリクエスト)\] をクリックして更新を開始できます。Tableau Public は Google スプレッドシートに接続するデータ ソースを更新し、変更内容はワークブックに自動的に反映されます。 #### **Tableau Public は .tde ファイルをサポートしていますか?** 2024.2 は、.tde ベースのワークブック、データ ソース、ブックマークをサポートする Tableau Desktop の最後のバージョンです。バージョン 2024.3 以降では、.hyper 形式のみがサポートされます。詳細については、「[.hyper 形式への抽出のアップグレード](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/extracting_upgrade.htm)」を参照してください。 [先頭に戻る](#Frequent) ## Tableau Public で作成した Viz の埋め込み #### **自分のブログや Web サイトを持っています。Tableau Public の Viz を埋め込むことはできますか?** はい。Tableau Public にデータ ビジュアライゼーションを保存したら、[埋め込みコード](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/embed.htm#copy-the-embed-code)を調べて、それを自分のウェブページやブログで使用することができます。境界線のない Viz のみを埋め込むには、Viz のホームページの URL だけでなく、生成された埋め込みコードを使用するようにしてください。 #### **Tableau Public はどのブログ サービスと互換性がありますか?** - Google が提供する Blogger (blogger.com) - Typepad (typepad.com) – 投稿はリッチ テキスト モードではなく、必ず HTML モードで編集してください。そうしないと、Tableau Public の埋め込みコードが保持されません。 - Wordpress (wordpress.org) – WordPress は完全なカスタマイズが可能で、ほぼあらゆる用途に使用できます。Web ホストが必要です。 - Squarespace (squarespace.com) – 必ずコード ブロックを使用してください。 #### **Viz の埋め込みコードはどこで入手できますか?** Viz フッターの **\[共有\]** アイコンをクリックすると、Viz の埋め込みコードを取得できます。 [先頭に戻る](#Frequent) ## Tableau Public について #### **Tableau Viz とはどのようなテクノロジーですか?** Tableau Viz は基本的に AJAX ベースの JavaScript アプリケーションです。 #### **Tableau Public のシステム要件は何ですか?** 仕様とシステム要件の完全なリストについては、[Tableau Public の技術仕様](https://www.tableau.com/ja-jp/products/techspecs)を参照してください。 #### **Tableau Desktop Public Edition と Tableau Desktop Professional Edition の違いは何ですか?** Tableau Desktop Public Edition を使用するときは、次の点に注意してください。 - Tableau Desktop Public Edition では、ワークブックを Tableau Public プロフィールに公開するか、ワークブックをローカルに保存するかを選択できます。Tableau Public のプロフィールにパブリッシュされたワークブックとデータは非公開ではないため、誰でも自由にアクセスできます。 - Tableau Desktop Public Edition は、数分ごとに作業内容を自動的に保存します。この機能は既定で有効になっていますが、ツールバーの \[ヘルプ\] > \[設定とパフォーマンス\] > \[自動保存の有効化\] からオフにできます。 - Tableau Public では、ワークブックあたりのデータ行数は 1,500 万行に制限されています。論理テーブルとデータ ソースの詳細については、「[Tableauデータ モデル](https://help.tableau.com/current/server-linux/ja-jp/datasource_datamodel.htm)」を参照してください。 - Tableau Online や内部 Tableau Server などの他のサーバーに接続することはできません。Tableau Public にのみ接続できます。 - データ コネクタは [限定](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/creator_connect.htm)されています。 #### **Tableau Desktop (Public Edition) は Mac で利用できますか?** はい。利用可能です。詳細については、[ダウンロード ページ](https://www.tableau.com/ja-jp/products/public/download)を参照してください。最新バージョンをダウンロードしてお試しください。 #### **Tableau Public がダウンしているかどうかはどこで確認できますか?** Tableau Public のステータスは、[Tableau の信頼](https://trust.salesforce.com/ja) サイトでチェックできます。 [先頭に戻る](#Frequent) ## Tableau Public ヘルプ エージェントについて #### **Tableau Public ヘルプ エージェントとは** ヘルプ エージェントは、Tableau Public の機能、コミュニティの機能、学習リソースに関する質問に回答します。開始するには、Tableau Public の Web ページの右下隅にあるエージェント アイコンを選択します。 #### **ヘルプ エージェントは AI を使用していますか?** はい。ヘルプ エージェントは生成 AI を活用して質問にお答えします。Tableau での生成 AI のしくみについては、「[Tableau の AI と Einstein Trust Layer](#)」を参照してください。 #### **ヘルプ エージェントが 2 回応答することがあるのはなぜですか?** ヘルプ エージェントは、関連する内容を見つけるとすぐに返信しますが、応答を修正する場合があります。その場合は、メッセージの後に縦棒「|」と「改訂済み」という単語が表示されます。応答を修正する機能がなければ、エージェントの応答に時間がかかってしまうため、エージェントにはできるだけ迅速に対応してもらいたいと考えています。 #### **重複したリンクが表示されるのはなぜですか?** これは既知の問題です。ヘルプ エージェントは、応答に同じリンクを複数回含める場合があります。 #### **ヘルプ エージェントを自分の言語で使用できますか?** 現在、Help Agent は英語のみをサポートしています。 #### **ヘルプ エージェントに制限はありますか?** ヘルプ エージェントは、Tableau Public Web サイト上のアカウント、プロファイル データ、またはその他のデータにアクセスできません。回答は、[Tableau 公式ヘルプ ドキュメント](https://help.tableau.com)に記載されているコンテンツに限定されます。 [先頭に戻る](#Frequent) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau Public 上でパブリッシュされたデータ ソースを使用する Tableau Public で viz を作成するには、最初に視覚化するデータに接続する必要があります。オプションには、ファイルへの接続、クラウド内のデータへのコネクタの使用、パブリッシュされたデータ ソースへの接続があります。Tableau Public 上のデータへの接続の詳細については、「[Creators: Web 上のデータへの接続](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/creator_connect.htm)」を参照してください。 ファイルに接続するか、またはコネクタを使用すると、データ抽出と接続情報が Viz に埋め込まれます。同じファイルを複数の Viz のデータ ソースとして使用するには、Viz ごとにファイルを個別にアップロードする必要があります。パブリッシュされたデータ ソースでは、複数の Viz が同じデータ ソースに接続できるように Viz からデータが分離され、そのデータ ソースは独自のエンティティとして管理されます。つまり、パブリッシュされたデータソースが更新されると、接続されているすべての Viz でそれらの変更を使用できます。 ## パブリッシュされたデータ ソースから Viz を作成する パブリッシュされたデータ ソースに接続して、Tableau Public で簡単に試すことができます。パブリッシュされたデータ ソースを使用すると、適切なデータを見つけたり、Tableau で使用できるように適切な形式に整えたりする手間が省けます。パブリッシュ済みのデータ ソースは Tableau Public Web サイトにリストされており、すぐに接続できます。 **注:** Tableau Public Desktop Edition からパブリッシュ済みのデータ ソースに接続することはできません。 1. Tableau Public Web サイトで、[\[パブリッシュされたデータ ソース\]](https://public.tableau.com/app/published-data-sources) に移動します。このページにアクセスする際は、必ずデスクトップ コンピューターを使用してください。モバイル デバイスでは Viz を作成できません。 2. データ ソースの説明を読んで、興味を引くものを見つけます。 3. データ ソースの \[アクション\] で \[Viz の作成\] を選択します。Tableau Public の Web 作成キャンバスに直接移動するので、そこでデータのビジュアライゼーションを開始できます。 ## パブリッシュされたデータ ソースを作成する 複数の Viz で同じデータ ソースを再利用するには、パブリッシュされたデータ ソースを作成します。Tableau Public にデータ ソースをパブリッシュすると、他のユーザーもそのデータ ソースに基づいて Viz を作成できます。プロフィールにパブリッシュされたデータ ソースを作成するオプションが表示されない場合は、作成する権限がありません。 1. Tableau Public プロフィールで \[作成\]、\[データ ソース\] の順に選択します。 2. \[データに接続\] ダイアログ ボックスで、データ ソースに使用するファイルまたはコネクタを選択します。 3. \[データ ソース\] タブで、データをキャンバスにドラッグし、リレーションシップまたは結合を構成します。データ ソースの設定の詳細については、「[データ ソースの設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_prepare.htm)」を参照してください。 4. データの構成が完了したら、\[名前を付けてパブリッシュ…\] を選択します。 5. データ ソース名を入力し、\[パブリッシュ\] を選択します。 6. データ ソースの説明とタグを追加します。\[説明\] には、データ ソースに含まれる内容、データの取得元、その他の詳細に関する情報を入力します。この説明は、他のユーザーがデータソースを使用するかどうかを判断するのに役立ちます。\[タグ\] には、データ ソースを分類するための単一のタグを入力します。 プロフィールの \[データ ソース\] タブが表示されます。\[アクション\] 列からデータ ソースを編集できます。 ## パブリッシュされたデータ ソースを編集または削除する パブリッシュしたデータ ソースは、Tableau Public のプロフィールに一覧表示されます。データ ソースをパブリッシュした後、\[アクション\] 列にあるオプションを使用して、メタデータまたはデータ ソース自体を編集できます。パブリッシュされたデータ ソースに加えた変更は、そのデータ ソースに接続されているすべての Viz に反映されます。パブリッシュ済みのデータ ソースを削除した場合に、他のユーザーがそのデータ ソースに基づいて Viz を作成していると、それらの Viz は壊れます。 1. Tableau Public プロフィールで **\[データ ソース\]** タブを選択します。 2. \[アクション\] 列で、\[その他のアクション\] (⋮) メニューを選択します。 3. 実行するアクションを選択してください。データ ソースの編集、名前の変更、タグの変更、説明の編集、削除を行うことができます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau が提供するコネクタを使用する Tableau が提供およびサポートしているコネクタを使用して特定のデータに接続する方法の詳細については、以下のリンクをご覧ください。コネクタは、\[接続\] ペインに表示される順序でリストされます。 **注:** パートナーが作成およびサポートしているコネクタについては、「[Tableau Exchange からパートナーが作成したコネクタを使用する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/gallery_connectors.htm)」を参照してください。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau で Google マップおよび OpenStreetMap のイメージを背景イメージとして追加する Google マップまたは OpenStreetMap のイメージを静止した背景イメージとして Tableau で追加してから、それらにデータ ポイントをプロットすることができます。Google マップまたは OpenStreetMap の背景イメージにデータ ポイントをプロットするには、データの緯度と経度の両方の座標が必要です。 このトピックでは、Google マップおよび OpenStreetMap の緯度と経度の座標を取得する方法と、Tableau で背景イメージにそれらをプロットする方法について説明します。 ## ステップ 1:マップ座標を見つける 次の手順に従って、Google マップまたは OpenStreetMaps のマップ座標を見つけます。 ### オプション 1:データ ポイントを Google マップにマッピングする 1. [http://www.gorissen.info/Pierre/maps/googleMapLocation.php](http://www.gorissen.info/Pierre/maps/googleMapLocation.php) にアクセスし、データ ポイントをプロットする地理的領域を見つけます。 2. 必要な領域が見つかったら、その領域の東端にマウスのポインタを置き、経度座標 (マップの右下隅に表示される) をメモします。領域の西端についても同じ操作を行います。 3. 領域の北端にマウスのポインタを置き、緯度座標をメモします。領域の南端についても同じ操作を行います。 これで 2 つの緯度座標 (上部と下部) と 2 つの経度座標 (西と東) が分かりました。 ![4 つのボックスに地図の座標が表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bkimages_maps1.png) これらの座標を使用して、Tableau で背景イメージのスケールを定義し、経度および緯度座標を使用してこのイメージにデータ ポイントをプロットできることを確認します。 4. マップのスクリーンショットを撮って、コンピューターに保存します。 5. 「[ステップ 2:マップ イメージを背景イメージとして追加する](#Step2)」の手順に従って、Tableau で背景イメージとしてイメージを追加します。 ### オプション 2:データ ポイントを OpenStreetMap のマップにマッピングする 1. [http://www.openstreetmap.org](http://www.openstreetmap.org/#map=11/47.6076/-122.5484) にアクセスし、データ ポイントをプロットしたい地理的領域にズームインします。 2. 一番上のメニュー バーで、**Export** をクリックします。 \[エクスポート\] ペインに、ビュー内の領域の緯度と経度が表示されます。これらの座標を編集して別の領域を選択することができます。 3. ボックスに表示されている座標をメモします。 4. ページの右側にある共有アイコンをクリックし、**\[ダウンロード\]** ボタンをクリックします。 5. 「[ステップ 2:マップ イメージを背景イメージとして追加する](#Step2)」の手順に従って、Tableau で背景イメージとしてイメージを追加します。 ## ステップ 2:マップ イメージを背景イメージとして追加する 1. Tableau Desktop を開き、マップ イメージ上にプロットしたいデータに接続します。 2. \[マップ\] > \[背景イメージ\] を選択し、背景イメージ上でデータをプロットするのに使用するデータ ソースを選択します。 3. \[背景イメージ\] ダイアログ ボックスで、\[イメージの追加\] をクリックします。 4. \[背景イメージの追加\] ダイアログ ボックスで、\[参照\] をクリックし、次のステップで作成したマップ イメージの場所に移動します:ステップ 1:マップ座標を見つける。 5. \[背景イメージの追加\] ダイアログ ボックスで、次の操作を行います。 - **\[X フィールド\]** ドロップダウン リストで、\[経度 (生成)\] を選択します。 - **\[左\]** ボックスに、マップ イメージの東端の経度を入力します。 - **\[右\]** ボックスに、マップ イメージの西端の経度を入力します。 - \[Y フィールド\] ドロップダウン リストで、\[緯度 (生成)\] を選択します。 - \[下\] ボックスに、マップ イメージの南端の緯度を入力します。 - \[上\] ボックスに、マップ イメージの北端の緯度を入力します。 6. 完了したら、\[背景イメージの追加\] および \[背景イメージ\] ダイアログ ボックスの両方で \[OK\] をクリックします。 7. \[マップ\] > \[バックグラウンド マップ\] > \[なし\] を選択します。 背景イメージはバックグラウンド マップがない場合にのみ表示されます。 8. \[メジャー\] ペインから、**\[緯度 (生成)\]** を \[行\] シェルフまでドラッグし、**\[経度 (生成)\]** を \[列\] シェルフまでドラッグします。 背景イメージがビューに表示されます。表示されない、または間違ったスケールで表示される場合は、次の手順を完了して軸を固定します。 9. ビューで、Y 軸をダブルクリックします。 10. \[軸の編集\] ダイアログ ボックスの \[範囲\] で **\[固定\]** を選択します。 11. **\[開始値を固定\]** テキスト ボックスに、マップ イメージの一番下の経度を入力します。 12. **\[終了値を固定\]** テキスト ボックスに、マップ イメージの一番上の経度を入力します。 13. **\[OK\]** をクリックします。 14. もう一方の軸について手順 9 ～ 13 を繰り返します。 背景イメージにデータをプロットする方法については、[背景イメージの座標を見つける](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/bkimages_coordinates.htm)のステップ 1、2、4 を参照してください。 ## 関連項目: [ビューで背景イメージを使用する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/bkimages.htm) [背景イメージの座標を見つける](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/bkimages_coordinates.htm) [Mapbox マップの使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources_mapbox.htm) [Web Map Service (WMS) サーバーの使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources_wms.htm) [バックグラウンド マップの選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau データ ストーリーでカスタム メジャー関係を作成する **Tableau データ ストーリーの重要な変更** Tableau データ ストーリーは、2025 年 1 月 (2025.1) の Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server で廃止されます。自然言語技術の進歩に伴い、Tableau は、データに関する質問や変更点の把握をより簡単に行えるように、インターフェイスの改善に取り組んでいます。詳細については、[「Tableau AI を搭載した Tableau Pulse がデータ エクスペリエンスを刷新」](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai)を参照してください。 Tableau データ ストーリーで関係ストーリーを作成すると、データを別のデータセットと比較して確認することができます。関係ストーリーを作成するには、少なくとも 2 つのメジャーと 1 つのディメンションが必要です。多くの場合、比較したいデータはある列のデータでグループ化されています。たとえば、「年」や「月」などの名前の列で、「2022」や「3 月」などの値が設定されています。 [簡単な計算フィールドを作成](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_formulas.htm)して「2022」と「2021」あるいは「2 月」と「3 月」で分離すると、2 つの期間を関係ストーリーで比較できます。 1. データ ストーリーで使用するシートから始めます。 2. \[分析\] をクリックして \[計算フィールドの作成\] を選択します。 3. 「現在の期間」などの名前の計算フィールドを作成します。 ![計算フィールド: If DATETRUNC (‘年’, \[年\])= {MAX(DATETRUNC(‘年’, \[年\]))} THEN \[レコード数\] END](Img/data_stories_calcfield_current.png) > [!TIP] > > **ヒント:** 計算フィールドはここに示した構造に従いますが、ディメンションやメジャーの名前 (オレンジ色のテキスト) はご利用の名前に置き換えてください。 1. 「前の期間」などの名前の計算フィールドを作成します。 ![計算フィールド: If DATETRUNC (‘年’, \[年\])= DATEADD(‘年’, -1, {MAX(DATETRUNC(‘年’, \[年\]))}) THEN \[レコード数\] END](Img/data_stories_calcfield_previous.png) 1. 新しいメジャーを \[詳細\] マークにドラッグします。 2. ダッシュボードでストーリーをクリックし、2 つの新しいメジャーをデータ ストーリーに追加します。 ![使用可能なディメンションとメジャーを表示した \[フィールド\] タブが開いた \[データ ストーリー\] ダイアログ ボックス。](Img/data_stories_calcfield_addnew.png) 1. ダッシュボードで、データ ストーリー オブジェクトの左上隅にある \[設定\] アイコンをクリックします。 2. \[データ ストーリー\] ダイアログ ボックスで \[関係\] タブをクリックします。 3. 2 つのカスタム メジャーを使用した関係ストーリーを設定します。 ![\[関係\] タブが開いた \[データ ストーリー設定\] ダイアログ ボックス。\[現在/最新の期間 vs 前の期間\] ボックスがオンになっています。関連するメジャーは、SUM(前の期間) と SUM(現在の期間) です。](Img/data_stories_set_relationship.png) 1. \[保存\] をクリックします。 これで、カスタム メジャーを比較する文がストーリーに記述されるようになりました。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau データ ストーリーで表計算を使用する **Tableau データ ストーリーの重要な変更** Tableau データ ストーリーは、2025 年 1 月 (2025.1) の Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server で廃止されます。自然言語技術の進歩に伴い、Tableau は、データに関する質問や変更点の把握をより簡単に行えるように、インターフェイスの改善に取り組んでいます。詳細については、[「Tableau AI を搭載した Tableau Pulse がデータ エクスペリエンスを刷新」](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai)を参照してください。 表計算の作成に使用したメジャーに加えて、Tableau データ ストーリーのメジャーとして表計算を使用することができます。 1. マーク カードから、フィールドの右側をクリックしてメニューを開き、\[簡易表計算\] をクリックします。 ![マーク カードのフィールドを右クリックすると開くメニュー。簡易表計算が選択されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_stories_quick_tablecalc.png) 1. 表計算を作成したら、それを\[データ\] ペインの\[メジャー\] にドラッグして名前を変更します。 ![計算をシェルフからデータ ペインにドラッグするアニメーション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_stories_tablecalc_1.gif) 1. 元のメジャー (例: 売上高) を\[行\] シェルフにドラッグして戻し、新しい計算 (例: 売上高の合計) を\[ツールヒント\] にドラッグします。ビジュアライゼーションは同じままでも、新しいメジャーにアクセスできるようになりました。 ![メジャーをシェルフドラッグするアニメーション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_stories_tablecalc_2.gif) 1. ダッシュボードに移動し、データ ストーリー オブジェクトをダッシュボードにドラッグします。ストーリーを作成すると、両方のメジャーが表示されます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau データ ストーリーにデータを追加する **Tableau データ ストーリーの重要な変更** Tableau データ ストーリーは、2025 年 1 月 (2025.1) の Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server で廃止されます。自然言語技術の進歩に伴い、Tableau は、データに関する質問や変更点の把握をより簡単に行えるように、インターフェイスの改善に取り組んでいます。詳細については、[「Tableau AI を搭載した Tableau Pulse がデータ エクスペリエンスを刷新」](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai)を参照してください。 データ ストーリーは、現在、2 つのディメンションと 1 つのメジャー、または 1 つのディメンションと最大 10 個のメジャーが含まれるストーリーをサポートしています。ダッシュボードに表示する必要のないデータについて記述する場合は、、非表示のシートを使用してダッシュボードを簡素化します。ストーリーに 3 つ以上のディメンションを追加する場合は、ディメンションを連結するか、複数のデータ ストーリーを作成して積み重ねます。 ## 非表示のシートを使用する Tableau データ ストーリーに含めたいデータがあり、インサイトの獲得をサポートしたすべてのデータを表示する必要がない場合は、非表示のシートを使用して、ダッシュボードを煩雑にすることなく、ストーリーに追加のメジャーとディメンションを取り込むことができます。 1. データ ストーリー オブジェクトをダッシュボードにドラッグして、\[データ ストーリー\] ダイアログ ボックスに記述できるワークシートを確認します。この例では、記述できる 2 つのワークシートがあります。 ![\[Tourism by Country/Region (国/地域別の観光)\] と \[Tourism Over Time (経時的な観光)\] という 2 つの利用可能なシートが示されている \[データ ストーリー\] ダイアログ ボックス。](Img/data_story_configure_view.png) 1. 左側のメニューに移動して、\[Floating (フローティング)\] を選択し、そのシートをダッシュボードにドラッグすることにより、「人口」などの別のデータ ソースを取り込みます。 ![\[Population (人口)\]、\[Tourism by Country/Region (国/地域別の観光)\]、\[Tourism Over Time (経時的な観光)\] という 3 つの利用可能なシートが示されている \[データ ストーリー\] ダイアログ ボックス。](Img/data_stories_hidden_3.png) \[データ ストーリー\] ダイアログ ボックスが、利用可能な新しいデータ ソースで更新されます。 1. \[レイアウト\] をクリックし、サイズを 1 x 1 に調整してシートを非表示にしますが、参照元データはストーリーに残します。 ![\[Floating (フローティング)\] が選択された \[ダッシュボード\] ペイン。](Img/data_stories_hidden_1.1.png) これで、この非表示のシートを使用してストーリーを構成できます。 **注:** シートを非表示のままにするには、追加の凡例要素の選択を解除する必要がある場合があります。 ## ディメンションを連結する データに 3 つのディメンションと 1 つのメジャーが含まれていて、データが \[Discrete Story (不連続ストーリー)\] である場合、計算フィールドを作成することにより、これらのディメンションのうちの 2 つを連結 (リンク) できます。 1. ストーリーで使用するワークシートで、\[分析\] をクリックし、\[計算フィールドの作成\] を選択します。 2. 計算フィールドに名前を付け、次の式を使用して計算を作成し、+ 記号を使用してディメンションを結合します。 \[Dimension 1\] + \[Dimension 2\] !["\[Population 0-14\]+\[Population 15-64\]" と書かれた計算ボックス](Img/data_stories_concatenate.png) > [!TIP] > > **ヒント:** ディメンションを \[計算フィールド\] ボックスにドラッグして、式に配置します。 1. \[OK\] をクリックします。 2. 新しい計算フィールドを \[Detail (詳細)\] ペインにドラッグして、データ ストーリーでアクセスできるようにします。 ## 複数のデータス トーリーを積み重ねる 複数のデータ ストーリーを作成し、ダッシュボードに垂直または水平に積み重ねて、さらに多くのメジャーとディメンションについて記述します。 たとえば、実際の収益とベンチマーク収益についてのストーリーを作成したい場合は、2 つの異なるストーリー (1 つは実際の収益と最初のベンチマーク、もう 1 つは実際の収益と 2 番目のベンチマークについてのストーリー) を作成して、これらのストーリーを比較することができます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau データ ストーリーのカスタマイズ **Tableau データ ストーリーの重要な変更** Tableau データ ストーリーは、2025 年 1 月 (2025.1) の Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server で廃止されます。自然言語技術の進歩に伴い、Tableau は、データに関する質問や変更点の把握をより簡単に行えるように、インターフェイスの改善に取り組んでいます。詳細については、[「Tableau AI を搭載した Tableau Pulse がデータ エクスペリエンスを刷新」](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai)を参照してください。 閲覧者に合わせてカスタマイズした言葉を使用して、ビジネスに特化したインサイトで Tableau データ ストーリーを補足できます。閲覧者にとって重要なデータ ストーリーから分析とデータを特定し、独自の言語を使用して影響力のあるストーリーを作成します。全体的な Tableau データ ストーリーと同様に、カスタム コンテンツで使用されるデータと変数は動的であり、ダッシュボードに合わせて調整されます。 ## 独自のインサイトを追加する 1. データ ストーリーで \[編集\] をクリックし、\[編集\] ダイアログ ボックスを開きます。 2. 記述したいセクションを見つけて、\[カスタム アイテムの追加\] をクリックします。 ![ユーザーがストーリーに表示する文を選択できる \[ストーリーの編集\] ダイアログ ボックス](Img/data_stories_custom_add.png) 3. 表示されるフィールドにカスタム テキストを入力します。 4. \[保存\] をクリックします。 ## ヘッダーとフッターを追加する データ ストーリーの上部と下部にカスタム テキストを挿入できます。ヘッダーとフッターを使用すると、ストーリーに独自の定性分析を追加したり、データの傾向について追加の説明を含めたり、法的およびプライバシーに関する免責事項を追加したりできます。 1. データ ストーリーで \[編集\] をクリックし、\[編集\] ダイアログ ボックスを開きます。 2. \[メモの表示\] スイッチをクリックします。 3. カスタム メモを入力します。 ![\[メモの表示\] スイッチを \[オン\] の位置にした \[ストーリーの編集\] ダイアログ ボックス。カスタム メモには「これは私のカスタム メモです」と書かれています。](Img/data_stories_custom_note.png) 4. \[保存\] をクリックします。 これで、メモがデータ ストーリーの上部または下部に表示されます。 ## 関数を追加する データ ストーリーで関数を使用すると、ストーリーをカスタマイズし、あなたやあなたのビジネスにとって最も重要なインサイトを見つけることができます。 たとえば、ある期間の観光収入の平均合計を知りたい場合は、関数として \[平均\] を選択し、メジャーとして SUM(インバウンド観光) を指定します。これにより、インバウンド観光の平均合計が返されます。 1. データ ストーリーで \[編集\] をクリックし、\[編集\] ダイアログ ボックスを開きます。 2. ボックスの右側にあるメニューをクリックして、\[関数の追加\] を選択します。 ![1 つのストーリー文が選択されている \[ストーリーの編集\] ダイアログ ボックス。メニューが開いています。\[機能の追加\] オプションが強調表示されています。](Img/data_stories_custom_add_function.png) 3. \[データ ストーリー関数\] を選択し、必須フィールドに入力します。 ![関数を入力するために開いているフィールド、およびカスタム関数の定義、ディメンション、メジャー、ディメンション値のフィルターのドロップダウンメニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_stories_custom_add_function_complete.png) 4. \[セクションに追加\] をクリックします。 5. \[保存\] をクリックします。 ![フッターにカスタム メモがあるストーリーの例。カスタム メモが強調表示され、ストーリーの残りの部分は影になっています。メモには、「年間平均合計 4,340.9億」と書かれています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_stories_function_story.png) これで、カスタム コンテンツがデータ ストーリーに表示されるようになりました。 ## 条件を追加する 作成するカスタム文ごとに、その文がデータ ストーリーに表示されるかどうかを決定する条件を追加できます。条件が満たされると、カスタム文がストーリーに表示されます。条件が満たされない場合、カスタム文は表示されません。 各カスタム文には複数の条件を適用することができ、\[条件の追加\] ダイアログ ボックス内で \[任意\] または \[すべて\] のボタンを使用すると条件を組み合わせることができます。 条件文は数値比較で最もよく使用されますが、この関数は、等しい (=) または等しくない (!=) 記号を使用した文字列照合もサポートしています。 1. データ ストーリーで \[編集\] をクリックし、\[編集\] ダイアログ ボックスを開きます。 2. カスタム文を入力します。 3. ボックスの右側にあるメニューをクリックして、\[条件の追加\]を選択します。 4. 条件付きロジックを通知するために使用するカスタム関数を定義します。この例では、「We have met our quota (ノルマ達成)」という文は、インバウンド観光の合計が 5 兆を超えると表示されます。 ![条件を入力できるテキスト フィールド。「条件の追加」ボタンと、条件がいつ満たされるかを定義する数式フィールドが 2 つあります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_stories_custom_add_condition.png) 5. \[セクションに追加\] をクリックします。 6. \[保存\] をクリックします。 これで、条件が満たされた場合にのみ、カスタム文がデータ ストーリーに表示されるようになりました。 ## カスタム コンテンツを複製する データ ストーリーに追加されたカスタム コンテンツは簡単に複製できるため、様々なバリエーションの文を簡単に作成できます。しきい値を適用したり、言語のバリエーションを組み込んだり、様々な論理的なバリエーションを作成したりする場合は、完全に構築されたカスタム文をコピーすることをお勧めします。 1. データ ストーリーで \[編集\] をクリックし、\[編集\] ダイアログ ボックスを開きます。 2. 必要に応じて、関数と条件を完全に備えたカスタム文を作成します。 3. 完全な文のボックスで、ボックスの右側にあるメニューをクリックし、\[複製\] を選択します。 ![1 つのストーリー文が選択されている \[ストーリーの編集\] ダイアログ ボックス。メニューが開いています。\[複製\] オプションが強調表示されています。](Img/data_stories_custom_duplicate.png) 4. 複製した文をクリックして、必要に応じて更新し、\[セクションに追加\] をクリックします。 5. \[保存\] をクリックします。 文をコピーすると、すべての関数と条件文もコピーされます。コピーされた箇条書きは、同じセクションの元の箇条書きのすぐ下に表示されます。 **注:** コピーされた箇条書きは、元の箇条書きが含まれているセクションにのみ追加できます。 ## ドリルダウン セクションにカスタム コンテンツを追加する 2 次元のストーリーの場合、最初のセクションの後の各セクションはドリルダウン セクションと呼ばれます。ドリルダウン セクションでは、個々のプライマリ ディメンション エンティティ (次の例では南北アメリカ) に焦点を当てています。 ドリルダウン セクションのコンテンツ構造は同じであるため、最初のセクション (ヨーロッパ) で追加されたカスタム コンテンツは、追加の各セクション (南北アメリカ) に適用されます。コンテンツを作成または編集できるのは、最初のドリルダウン セクションのみです。 1. データ ストーリーで \[編集\] をクリックし、\[編集\] ダイアログ ボックスを開きます。 2. 最初のドリルダウン セクションで、各エンティティに対して \[カスタム アイテムの追加\] をクリックします。 3. カスタム コンテンツを入力します。 4. \[保存\] をクリックします。 ![「各エンティティにカスタム アイテムを追加」というボタンがある \[ストーリーの編集\] ダイアログ ボックス](Img/data_stories_custom_drilldown_after.png) ドリルダウン セクションのカスタム コンテンツには、現在のカテゴリ値 (動的) というコンテキスト変数がすでに含まれています。これにより、現在のカテゴリ値 (動的) というディメンション値オプションが作成されます。これは、ドリルダウン セクションが含まれるセクションを常に表します。 > [!TIP] > > **ヒント:** 単一の特定のドリルダウン セクションにのみ表示されるコンテンツを作成するには、条件付きロジックを使用して、適切な場所にのみ書き込むようにすることができます。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau データ ストーリーのカスタマイズ: コンテキスト変数 **Tableau データ ストーリーの重要な変更** Tableau データ ストーリーは、2025 年 1 月 (2025.1) の Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server で廃止されます。自然言語技術の進歩に伴い、Tableau は、データに関する質問や変更点の把握をより簡単に行えるように、インターフェイスの改善に取り組んでいます。詳細については、[「Tableau AI を搭載した Tableau Pulse がデータ エクスペリエンスを刷新」](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai)を参照してください。 コンテキスト変数は、他の関数から参照できる関数です。つまり、コンテキスト変数を使用すると、関数を他の関数内にネストできます。 コンテキスト変数を定義すると、新しい関数を Tableau データ ストーリーに追加するときに使用できる関数のように表示されます。 **注:** 各カスタム文に複数のコンテキスト変数を設定できますが、カスタム コンテンツごとに各コンテキスト変数を個別に定義する必要があります。 ## コンテキスト変数の設定 1. データ ストーリーで \[編集\] をクリックし、\[編集\] ダイアログ ボックスを開きます。 2. \[カスタム アイテムの追加\] をクリックします。 3. カスタム コンテンツ ボックスの右側にあるメニューをクリックし、\[コンテキストの設定\] を選択します。 ![1 つのストーリー文が選択されている \[ストーリーの編集\] ダイアログ ボックス。メニューが開いています。\[コンテキストの設定\] オプションが強調表示されています。](Img/data_stories_context_set.png) 4. \[コンテキストの追加\] をクリックします。 5. コンテキスト変数に名前を付けて、\[関数の設定\] をクリックします。 6. カスタム関数を定義し、ディメンションを選択します。 ![コンテキスト変数に名前を付けるために開いているフィールド、\[コンテキストの追加\] ボタン、カスタム関数を定義するためのフィールド。](Img/data_stories_context_add.png) 7. \[セクションに追加\] をクリックします。 8. コンテキスト変数を設定した文にクリックして戻ります。 9. 手順に従って \[[関数を追加する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_customize.htm#Add)\] します。 ![関数ダイアログ ボックスが開き、カスタム関数を定義するためのフィールドにカスタム コンテキストのオプションが一覧表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_stories_context_shows.png) これで、関数を追加するときに、コンテキスト変数が \[ディメンション値\] ドロップダウン リストのオプションとして一覧表示されるようになります。 ## コンテキスト変数を使用するタイミング: 複数のメジャーの参照 データ ストーリーの 1 つの分析文で、複数のメジャーを参照したいと思います。コンテキスト変数がなければ、1 つの文に記述できるメジャーは一度に 1 つだけでしょう。ところが、コンテキスト変数を使用すると、1 つの文で複数のメジャーを参照できます。 コンテキスト変数を使用して複数のメジャーを参照するには、データ ストーリーに次のものが必要です。 > - 1 つのディメンション > - 2 つ以上のメジャー 1. データ ストーリーで \[編集\] をクリックし、\[編集\] ダイアログ ボックスを開きます。 2. \[カスタム アイテムの追加\] をクリックします。 3. カスタム コンテンツ ボックスの右側にあるメニューをクリックし、\[コンテキストの設定\] を選択します。 4. \[コンテキストの追加\] をクリックします。 5. コンテキスト変数に名前を付けて、\[関数の設定\] をクリックします。 6. カスタム関数を定義し、ディメンションを選択します。 7. \[セクションに追加\] をクリックします。 ![降順ラベルの並べ替え、SUM(GDP) のメジャー、ランク 1、国/地域のディメンションの定義済み関数を持つコンテキスト変数を示す画像](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_stories_context_setfuction.png) 8. コンテキスト変数を設定した文にクリックして戻ります。 9. 1 番目の関数を追加し、必要なフィールドに入力します。この例では、\[DimensionValueLabel\] を選択し、次に \[ディメンション\] から \[国/地域\] を選択し、次に \[ディメンション値\] から GDP が最も高い国 (コンテキスト変数) を選択しました。 ![関数ダイアログ ボックスが開き、手順 9 でリストアップしたオプションが選択されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_stories_custom_context_func1.png) 1. \[セクションに追加\] をクリックします。 2. 2 番目の関数を追加し、必要なフィールドに入力します。この例では、\[値\] を選択し、次に \[ディメンション\] から \[国/地域\] を選択し、\[メジャー\] から SUM(貸出金利）を選択し、\[ディメンション値\] から GDP が最も高い国 (コンテキスト変数) を選択しました。 ![関数ダイアログ ボックスが開き、手順 10 でリストアップしたオプションが選択されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_stories_custom_context_func2.png) 1. \[セクションに追加\] をクリックします。 2. \[保存\] をクリックします。 データ ストーリーは、私たちが関心を持っている国 (GDP が最も高い国) の副次メジャー (貸付金利) についての洞察を与える文を書いています。 ![米国がこのデータセットで最高の AVG (GDP) と 7 億ドルの貸付利息を持っていることを示すデータ ストーリーでレンダリングされた文を示す画像。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_stories_context_sentence.png) ## コンテキスト変数を使用するタイミング: 期間ごとの分析 コンテキスト変数は、データ ストーリーで 2 つの異なる期間のパフォーマンスを分析する場合に役立ちます。カスタム文を作成すると、ドリルダウン セクションに表示されるメジャーについて記述し、メジャーを年ごとや月ごとなどの様々な期間で比較することができます。 期間ごとの分析を設定するには、データ ストーリーに次のものが必要です。 > - 2 つのディメンション: 1 つの期間ディメンション (プライマリ) と 1 つの非期間ディメンション (セカンダリ) > - 1 つから 3 つのメジャー 1. データ ストーリーを作成します。 2. \[フィールド\] ダイアログ ボックスで、期間ディメンションが最初に順序付けられていることを確認し、\[次へ\] をクリックします。 3. \[ストーリー\] ダイアログ ボックスで \[連続\] を選択し、\[完了\] をクリックします。 4. \[編集\] ダイアログ ボックスを開き、最初のドリルダウン領域で \[カスタム アイテムの追加\] を選択します。 5. 期間を表すコンテキスト変数を 2 つ作成します。たとえば、「現在の四半期」と「前の四半期」を作成します。 ![現在の四半期用と前の四半期用の 2 つのコンテキスト変数セットを示す画像](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_stories_context_quarters.png) 6. カスタムの言葉と関数を追加して、「_増加した_」文を作成します。この文は、「\[CurrentDimensionValueLabel\] は四半期で \[X%\] 増加しました」というコンテンツになります。 7. カスタム テキスト ボックスに、関数に続けて「増加しました」という単語を入力します。 8. 期間中のメジャーの変化率を返す関数を追加します。 ![\[関数\] ダイアログ ボックスが開き、手順 1 ～ 8 でリストアップしたオプションが選択されます。](Img/data_stories_context_increased.png) 9. \[セクションに追加\] をクリックします。 10. [カスタム コンテンツを複製する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_customize.htm#Duplicat)し、「増加」という単語を「減少」に置き換えて、_減少_バージョンを作成します。関数は同じままです。 ![1 つのストーリー文が選択されている \[ストーリーの編集\] ダイアログ ボックス。メニューが開いています。\[複製\] オプションが強調表示されています。](Img/data_stories_context_duplicate.png) 11. データに応じて 1 つだけが書き込まれるように、各文に[条件を追加する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_customize.htm#Add2)します。 ![\[条件\] ダイアログ ボックスが開き、前四半期からの増加に対するカスタム コンテンツが入力されています。](Img/data_stories_context_addcondition.png) 12. 「_増加した_」文について、次の例に従って条件を設定します。 > 左の引数 = 値の関数 > > ディメンション = Quarter(オーダー日)。期間ディメンションを選択します > > メジャー = SUM(オーダー合計)。計算に使用したメジャーを選択します > > ディメンション値 = 現在の四半期。コンテキスト変数の 1 つ > > フィルター ディメンション値 = 現在の地域の値 (動的)。これはプリセットされたコンテキスト変数です > > 中央の引数 = > (より大きい) > > 右の引数 = 値の関数 > > ディメンション = Quarter(オーダー日)。期間ディメンションを選択します > > メジャー = Total(オーダー合計)。計算に使用したメジャーを選択します > > ディメンション値 = 前の四半期。コンテキスト変数の 1 つ > > フィルター ディメンション値 = 現在の地域の値 (動的)。これはプリセットされたコンテキスト変数です > > ![\[条件\] ダイアログ ボックスが開き、手順 12 の説明に従ってカスタム コンテンツが入力されています。](Img/data_stories_context_period_analysis.png) 1. 「_減少した_」文について、同じ条件を設定しますが、> 記号 (より大きい) を < 記号 (より小さい) に置き換えます。右の引数と左の引数は同じままです。 2. \[保存\]をクリックすると、データ ストーリーに 2 つの期間の分析から得られたインサイトを含む文が記述されます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau データ ストーリーのカスタマイズ: コンテンツの非表示と並べ替え **Tableau データ ストーリーの重要な変更** Tableau データ ストーリーは、2025 年 1 月 (2025.1) の Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server で廃止されます。自然言語技術の進歩に伴い、Tableau は、データに関する質問や変更点の把握をより簡単に行えるように、インターフェイスの改善に取り組んでいます。詳細については、[「Tableau AI を搭載した Tableau Pulse がデータ エクスペリエンスを刷新」](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai)を参照してください。 ストーリー内のコンテンツを非表示にしたり並べ替えたりすることで、自分やオーディエンスにとって最も重要なコンテンツで、Tableau データ ストーリーをカスタマイズすることができます。 ## コンテンツとセクションを非表示にする 1. データ ストーリーを作成し、\[編集\] をクリックして \[編集\] ダイアログ ボックスを開きます。 2. セクションの表示/非表示を設定するには、\[Show section (セクションの表示)\] スイッチをクリックしてオン/オフを切り替えます。 3. 個々の文の右側にある青いボックスにカーソルを合わせ、ボックスをクリックすると表示/非表示が切り替わります。 4. \[保存\] をクリックします。 ![3 つの文が非表示になっている \[ストーリーの編集\] ダイアログボックス。](Img/data_stories_custom_hideshow.png) \[表示\] に設定されている文とセクションのみがデータ ストーリーに表示されます。 ## セクション内のコンテンツを並べ替える 1. データ ストーリーを作成し、\[編集\] をクリックして \[編集\] ダイアログ ボックスを開きます。 2. 並べ替えるコンテンツの左側のメニューにカーソルを合わせます。カーソルが手のアイコンに変わります。 3. カーソルでアイテムをクリックし、同じセクション内の任意の場所にドラッグします。 4. \[保存\] をクリックします。 ![クリックしてドラッグする文章の上にカーソル (手) アイコンを合わせている \[ストーリーの編集\] ダイアログボックス。](Img/data_stories_custom_reorder.png) 設定した順序でデータ ストーリーに文章が表示されます。 **注:** 現在、コンテンツは同じセクション内でのみ移動できます。セクション全体の移動はまだサポートされていません。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau データ ストーリーのカスタマイズ: 関数 **Tableau データ ストーリーの重要な変更** Tableau データ ストーリーは、2025 年 1 月 (2025.1) の Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server で廃止されます。自然言語技術の進歩に伴い、Tableau は、データに関する質問や変更点の把握をより簡単に行えるように、インターフェイスの改善に取り組んでいます。詳細については、[「Tableau AI を搭載した Tableau Pulse がデータ エクスペリエンスを刷新」](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai)を参照してください。 関数を使用して Tableau データ ストーリーをカスタマイズする場合は、使用できる関数、各関数の機能、各関数に必要なディメンションとメジャーを知っていると役立ちます。 データ ストーリーに[関数を追加する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_customize.htm#Add)する方法を説明します。 文字をクリックして、その字で始まる関数を参照します。その字で始まる関数がない場合、アルファベットの次の字で始まる関数が表示されます。Ctrl+F (Mac では Command-F) を押して検索ボックスを開き、ページ内で特定の関数を検索できます。 [A](#A) [B](#C) [C](#C) [D](#D) [E](#E) [F](#F) [G](#G) [H](#H) [I](#I) [J](#L) [K](#L) [L](#L) [M](#M) [N](#N) [O](#P) [P](#P) [Q](#R) [R](#R) [S](#S) [T](#T) [U](#U) [V](#V) [W](#W) [X](#X) [Y](#Y) [Z](#Z) #### Average 説明: 指定されたメジャーの平均値。 構文: Average(ディメンション, メジャー, filterDimensionValue) #### Count 説明: 指定されたディメンション内のディメンション値の個数。 構文: Count(ディメンション) #### Difference 説明: 指定された 2 つのディメンション値のメジャー値間の差異。 構文: Difference(ディメンション, メジャー, firstDimensionValue, secondDimensionValue, filterDimensionValue) #### DifferenceFromMean 説明: 指定されたディメンション値の平均値とメジャー値の差異。 構文: DifferenceFromMean(ディメンション, メジャー, firstDimensionValue, filterDimensionValue) #### Direction 説明: 指定された 2 つのディメンション値のメジャー値間の方向 (たとえば、増加または減少) を説明する言葉。 構文: Direction(ディメンション, メジャー, firstDimensionValue, secondDimensionValue, filterDimensionValue, フレーズ) #### Ending Label 説明: 系列の最後の期間の名前。 構文: Label(メジャー) #### EndingValue 説明: 指定されたメジャーの系列における最後の期間の値。 構文: EndingValue(メジャー, filterDimensionValue) #### Label 説明: 指定されたメジャーのラベル。 構文: Label(メジャー) #### LargestNegativeChangeDifference 説明: 指定された系列における、期間ごとの差異の負の最大値 (絶対値ベース)。 構文: LargestNegativeChangeDifference(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestNegativeChangeEndingLabel 説明: 指定された系列において、期間ごとの差異が負の最大値 (絶対値ベース) となる終了期間の名前。 構文: LargestNegativeChangeEndingLabel(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestNegativeChangeEndingValue 説明: 指定された系列において、期間ごとの差異が負の最大値 (絶対値ベース) となる時の終了値。 構文: LargestNegativeChangeEndingValue(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestNegativeChangePercentDifference 説明: 指定された系列において、期間ごとの差異が負の最大値 (絶対値ベース) となる時の変化率。 構文: LargestNegativeChangePercentDifference(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestNegativeChangeStartingLabel 説明: 指定された系列において、期間ごとの差異が負の最大値 (絶対値ベース) となる開始期間の名前。 構文: LargestNegativeChangeStartingLabel(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestNegativeChangeStartingValue 説明: 指定された系列において、期間ごとの差異が負の最大値 (絶対値ベース) となる時の開始値。 構文: LargestNegativeChangeStartingValue(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestNegativePercentChangeDifference 説明: 指定された系列における、期間ごとの差異の負の最大値 (割合ベース)。 構文: LargestNegativePercentChangeDifference(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestNegativePercentChangeEndingLabel 説明: 指定された系列において、期間ごとの差異が負の最大値 (割合ベース) となる終了期間の名前。 構文: LargestNegativePercentChangeEndingLabel(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestNegativePercentChangeEndingValue 説明: 指定された系列において、期間ごとの差異が負の最大値 (割合ベース) となる時の終了値。 構文: LargestNegativePercentChangeEndingValue(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestNegativePercentChangePercentDifference 説明: 指定された系列において、期間ごとの差異が負の最大値 (割合ベース) となる時の変化率。 構文: LargestNegativePercentChangePercentDifference(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestNegativePercentChangeStartingLabel 説明: 指定された系列において、期間ごとの差異が負の最大値 (割合ベース) となる開始期間の名前。 構文: LargestNegativePercentChangeStartingLabel(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestNegativePercentChangeStartingValue 説明: 指定された系列において、期間ごとの差異が負の最大値 (割合ベース) となる時の開始値。 構文: LargestNegativePercentChangeStartingValue(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestPositiveChangeDifference 説明: 指定された系列における、期間ごとの差異の正の最大値 (絶対値ベース)。 構文: LargestPositiveChangeDifference(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestPositiveChangeEndingLabel 説明: 指定された系列において、期間ごとの差異が正の最大値 (絶対値ベース) となる終了期間の名前。 構文: LargestPositiveChangeEndingLabel(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestPositiveChangeEndingValue 説明: 指定された系列において、期間ごとの差異が正の最大値 (絶対値ベース) となる時の終了値。 構文: LargestPositiveChangeEndingValue(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestPositiveChangePercentDifference 説明: 指定された系列において、期間ごとの差異が正の最大値 (絶対値ベース) となる時の変化率。 構文: LargestPositiveChangePercentDifference(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestPositiveChangeStartingLabel 説明: 指定された系列において、期間ごとの差異が正の最大値 (絶対値ベース) となる開始期間の名前。 構文: LargestPositiveChangeStartingLabel(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestPositiveChangeStartingValue 説明: 指定された系列において、期間ごとの差異が正の最大値 (絶対値ベース) となる時の開始値。 構文: LargestPositiveChangeStartingValue(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestPositivePercentChangeDifference 説明: 指定された系列における、期間ごとの差異の正の最大値 (割合ベース)。 構文: LargestPositivePercentChangeDifference(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestPositivePercentChangeEndingLabel 説明: 指定された系列において、期間ごとの差異が正の最大値 (割合ベース) となる終了期間の名前。 構文: LargestPositivePercentChangeEndingLabel(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestPositivePercentChangeEndingValue 説明: 指定された系列において、期間ごとの差異が正の最大値 (割合ベース) となる時の終了値。 構文: LargestPositivePercentChangeEndingValue(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestPositivePercentChangePercentDifference 説明: 指定された系列において、期間ごとの差異が正の最大値 (割合ベース) となる時の変化率。 構文: LargestPositivePercentChangePercentDifference(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestPositivePercentChangeStartingLabel 説明: 指定された系列において、期間ごとの差異が正の最大値 (割合ベース) となる開始期間の名前。 構文: LargestPositivePercentChangeStartingLabel(メジャー, filterDimensionValue) #### LargestPositivePercentChangeStartingValue 説明: 指定された系列において、期間ごとの差異が正の最大値 (割合ベース) となる時の開始値。 構文: LargestPositivePercentChangeStartingValue(メジャー, filterDimensionValue) #### LongestStreakDifference 説明: 指定された系列において、増加または減少が連続した最長ストリークにおける差異。 構文: LongestStreakDifference(メジャー, filterDimensionValue) #### LongestStreakDirection 説明: 指定された系列において、増加または減少が連続した最長ストリークの方向 (正または負)。 構文: LongestStreakDirection(メジャー, filterDimensionValue) #### LongestStreakEndingLabel 説明: 指定された系列において、増加または減少が連続した最長ストリークの終了期間の名前。 構文: LongestStreakEndingLabel(メジャー, filterDimensionValue) #### LongestStreakEndingValue 説明: 指定された系列において、増加または減少が連続した最長ストリークにおける終了値。 構文: LongestStreakEndingValue(メジャー, filterDimensionValue) #### LongestStreakLength 説明: 指定された系列において、増加または減少が連続した期間の最大数。 構文: LongestStreakLength(メジャー, filterDimensionValue) #### LongestStreakPercentDifference 説明: 指定された系列において、増加または減少が連続した最長ストリークにおける割合の差異。 構文: LongestStreakPercentDifference(メジャー, filterDimensionValue) #### LongestStreakStartingLabel 説明: 指定された系列において、増加または減少が連続した最長ストリークの開始期間の名前。 構文: LongestStreakStartingLabel(メジャー, filterDimensionValue) #### LongestStreakStartingValue 説明: 指定された系列において、増加または減少が連続した最長ストリークにおける開始値。 構文: LongestStreakStartingValue(メジャー, filterDimensionValue) #### MaxLabel 説明: 指定されたメジャーの最大値を持つエンティティの名前。 構文: MaxLabel(ディメンション, メジャー, filterDimensionValue) #### MaxValue 説明: 指定されたメジャーの最大値。 構文: MaxValue(メジャー) #### Median 説明: 指定されたメジャーの中央値。 構文: Median(ディメンション, メジャー, filterDimensionValue) #### MinLabel 説明: 指定されたメジャーの最小値を持つエンティティの名前。構文: MinLabel(ディメンション, メジャー, filterDimensionValue) #### MinValue 説明: 指定されたメジャーの最小値。 構文: MinValue(ディメンション, メジャー, filterDimensionValue) #### PercentDifference 説明: 指定された 2 つのディメンション値のメジャー値間の割合差。 構文: PercentDifference(ディメンション, メジャー, firstDimensionValue, secondDimensionValue, filterDimensionValue) #### PercentOfWhole 説明: 指定されたディメンション値のメジャー値が、そのディメンションのメジャー値合計に占める割合。 構文: PercentOfWhole(ディメンション, メジャー, dimensionvalue, filterDimensionValue) #### PeriodLabel 説明: 系列の n 番目の期間 (1 から開始) の名前。 構文: PeriodLabel(インデックス) #### PeriodLabelNewest 説明: 系列の n 番目の期間 (最新から開始しカウントバック) の名前。 構文: PeriodLabelNewest(インデックス) #### PeriodValue 説明: 系列の n 番目の期間 (1 から開始) における指定されたメジャーの値。 構文: PeriodValue(メジャー, インデックス, filterDimensionValue) #### PeriodValueNewest 説明: 系列の n 番目の期間 (最新から開始しカウントバック) における指定されたメジャーの値。 構文: PeriodValueNewest(メジャー, インデックス) #### Range 説明: 指定されたメジャーの最大値と最小値の差。 構文: Range(ディメンション, メジャー, filterDimensionValue) #### SortAscendingLabel 説明: 所定のランク (1 から開始) で降順に並べ替えられた指定されたメジャーのエンティティ名。 構文: SortAscendingLabel(メジャー, ランク, ディメンション, filterDimensionValue) #### SortAscendingValue 説明: 所定のランク (1 から開始) で昇順に並べ替えられた指定されたメジャーの値。 構文: SortAscendingValue(メジャー, ランク, ディメンション, filterDimensionValue) #### SortDescendingLabel 説明: 所定のランク (1 から開始) で降順に並べ替えられた指定されたメジャーのエンティティ名。 構文: SortDescendingLabel(メジャー, ランク, ディメンション, filterDimensionValue) #### SortDescendingValue 説明: 所定のランク (1 から開始) で降順に並べ替えられた指定されたメジャーの値。 構文: SortDescendingValue(メジャー, ランク, ディメンション, filterDimensionValue) #### StartingLabel 説明: 系列の最初の期間の名前。 構文: StartingLabel() #### StartingValue 説明: 指定されたメジャーの系列における最初の期間の値。 構文: StartingValue(メジャー, filterDimensionValue) #### StartToFinishDifference 説明: 指定された系列の最初と最後の期間の値の差。 構文: StartToFinishDifference(メジャー, filterDimensionValue) #### StartToFinishPercentDifference 説明: 指定された系列の最初と最後の期間の値の割合の差。 構文: StartToFinishPercentDifference(メジャー, filterDimensionValue) #### StdDev 説明: 指定されたメジャーの標準偏差の値。 構文: StdDev(ディメンション, メジャー, filterDimensionValue) #### Sum 説明: 指定された 2 つのディメンション値のメジャー値の合計。 構文: Sum(ディメンション, メジャー, firstDimensionValue, secondDimensionValue, filterDimensionValue) #### Total 説明: 指定されたメジャーの合計値。 構文: Total(ディメンション, メジャー, filterDimensionValue) #### Value 説明: 指定されたディメンション、メジャー、ディメンション値のメトリクス値。 構文: Value(ディメンション, メジャー, ディメンション値, filterDimensionValue) #### Z-Score 説明: 指定されたメジャーの Z スコア。 構文: Z-Score(ディメンション, メジャー, firstDimensionValue, filterDimensionValue) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau データ ストーリーのパラメーターを更新する **Tableau データ ストーリーの重要な変更** Tableau データ ストーリーは、2025 年 1 月 (2025.1) の Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server で廃止されます。自然言語技術の進歩に伴い、Tableau は、データに関する質問や変更点の把握をより簡単に行えるように、インターフェイスの改善に取り組んでいます。詳細については、[「Tableau AI を搭載した Tableau Pulse がデータ エクスペリエンスを刷新」](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai)を参照してください。 ダッシュボードにパラメーターを追加し、データ ストーリーを使用している場合、パラメーターをクリックするとビジュアライゼーションが更新されますが、ストーリーは更新されません。これは、パラメーターがフィルターのように参照元データを更新しないためです。 パラメーター データを使用して Tableau データ ストーリーを更新するには、ダッシュボードに \[更新\] ボタンを追加して、パラメーターに合わせてストーリーを更新します。 1. ワークブックに新しいシートを作成します。 2. 次の情報を使用して、新しいシートに計算フィールドを作成します。 > > 名前: 更新 > > > > コンテンツ: "更新" !["更新" という名前で、"更新" という単語を含む計算フィールド](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_stories_parameter_calcfield.png) 1. \[OK\] をクリックし、新しい計算フィールド (更新) を新しいシートにドラッグします。 2. フィールドを右クリックし、\[ヘッダーの表示\] をクリックしてヘッダーを非表示にします。 ![\[ヘッダーの表示\] を選択した状態で更新のメニューを開きます。](Img/data_stories_parameter_showheader.png) 1. ボタンの形状を選択します。 ![四角が選択されているマークのオープン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_stories_parameter_shape.png) 1. ダッシュボードに戻り、更新ボタンを含むシートをパラメーターの横のダッシュボードにドラッグします。 2. ボタンにカーソルを合わせ、\[その他のオプション\] を選択し、\[タイトル\] をクリックしてタイトルを非表示にします。 3. ボタンにカーソルを合わせ、\[フィルターとして使用\] をクリックします。 ![オブジェクトを選択し、フィルター アイコンをクリックして、\[フィルターとして使用\] を選択します。](Img/data_stories_parameter_refreshfilter.png) 1. パラメーターを調整してから、新しい更新ボタンをクリックします。ボタンをクリックすると、パラメーターに合わせてストーリーが更新されます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau データ ストーリーの構成設定 **Tableau データ ストーリーの重要な変更** Tableau データ ストーリーは、2025 年 1 月 (2025.1) の Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server で廃止されます。自然言語技術の進歩に伴い、Tableau は、データに関する質問や変更点の把握をより簡単に行えるように、インターフェイスの改善に取り組んでいます。詳細については、[「Tableau AI を搭載した Tableau Pulse がデータ エクスペリエンスを刷新」](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai)を参照してください。 [ダッシュボードに Tableau データ ストーリーを追加する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_create.htm)と、Tableau データ ストーリーをニーズに合わせて構成および編集できます。データに固有の言語を使用したり、記述する分析を指定したり、Tableau データ ストーリーの表示方法をカスタマイズしたりすることができます。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau データ ストーリーの設定: 分析 **Tableau データ ストーリーの重要な変更** Tableau データ ストーリーは、2025 年 1 月 (2025.1) の Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server で廃止されます。自然言語技術の進歩に伴い、Tableau は、データに関する質問や変更点の把握をより簡単に行えるように、インターフェイスの改善に取り組んでいます。詳細については、[「Tableau AI を搭載した Tableau Pulse がデータ エクスペリエンスを刷新」](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai)を参照してください。 Tableau データ ストーリー内で、どの分析について記述するのか、いつの分析について記述するかを選択できます。ストーリーのタイプと、ストーリーに含まれるディメンションとメジャーの数に応じて、様々なタイプの分析を利用できます。ただし、散布図のストーリー タイプに対する分析は現在サポートされていません。詳細については、「[自分の Tableau Desktop データス トーリーに合った適切なストーリー タイプを選択する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_story_types.htm)」を参照してください。 ## ストーリー用に分析を設定する 1. [ダッシュボードに Tableau データ ストーリーを追加する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_create.htm)。 2. ダッシュボードで、データ ストーリー オブジェクトの左上隅にある \[設定\] アイコンをクリックします。 3. \[データ ストーリー\] ダイアログ ボックスで \[分析\] タブをクリックします。 4. スイッチをクリックして、様々なタイプの分析を有効にします。 5. \[セグメント\] と \[傾向線\] については \[設定\] を展開し、分析を行うしきい値を設定します。 6. \[保存\] をクリックします。 ## 様々なタイプの分析を理解する ### 相関性 相関姓を使用すると、2 つの系列間で真の統計的相関姓を特定できます。系列が 3 つ以上ある場合は、すべての組み合わせについて相関姓を分析します。たとえば、相関姓をオンにすると、2 つの製品が一緒に購入されることが多い時期を特定できます。 ### クラスタリング クラスタリングを使用すると、性質が異なるデータ ポイントのグループ (クラスター) を単一の統計分析を使用して特定できます。たとえば、クラスタリングをオンにすると、ある製品が特定の地域で非常に人気が出る時期を特定できます。 ### 分布 分布を使用すると、平均、中央値、歪みなどの非統計的観測値を使用してデータ ポイントを相互にランク付けできます。たとえば、分布をオンにすると、利益率が最も高い製品を特定できます。 ### セグメント セグメントを使用すると、系列内のデータ ポイントに対する注目すべき変化を強調表示できます。まず、記述したいセグメント内の変化の最小割合を設定します。定義したしきい値を下回る変化については記述されません。たとえば、60% を超える変化をセグメントのしきい値として設定した場合、時系列上で 30% の減少が見られる谷間の期間があってもストーリーは記述しません。 しきい値を設定したら、フォーマットを適用するかどうかを選択し、フォーマットしたい変化の最小割合を設定します。 ### 傾向線 傾向線を使用すると、線形最適線を計算し、定義された信頼度の範囲内にあるデータを特定できます。変動性の高いデータは、一貫性のあるデータに比べて信頼レベルが低く、その信頼レベルは傾向線が記述されるかどうかに影響します。傾向線は、ディメンションが 1 つでメジャーが 1 つのストーリーで使用することも、ドリルダウンで使用することもできます。ドリルダウンの詳細については、「[Tableau データ ストーリー設定の構成: ナラティブ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_narrative.htm)」を参照してください。 傾向線の信頼度の最小割合を設定します。しきい値を 95% に設定すると、90% の信頼度で傾向線を描画できる場合でも、ストーリーは傾向線について記述しません。しきい値を設定したら、フォーマットを適用するかどうかを選択します。次に、フォーマットする変化の最小割合を設定します。 傾向線に関するTableau データ ストーリーは、ある期間にわたる絶対的な変化を伝えます。傾向線について記述されたストーリーは、ストーリーに設定した冗長性のレベルによって異なります。ストーリーが高い冗長性を使用している場合、ストーリーは R 二乗値について記述します。これは、データが傾向線にどの程度適合しているかを定量化する統計的概念です。冗長性設定の詳細については、「[Tableau データ ストーリー設定の構成: ナラティブ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_narrative.htm)」を参照してください。 傾向線の設定では、ストーリーに予測を記述する将来の期間を選択することもできます。予測を使用する場合、ストーリーは傾向線の傾きと切片を使用して、将来の期間の予測値を計算します。予測の信頼度に応じて、傾向線に設定した信頼度のしきい値に上限と下限を追加します。予測は、ストーリーにデータポイントが少なくとも 30 あり、それらが線形である場合に使用できます。 ### 変動性 変動性を使用すると、時間の経過に伴う標準偏差を分析できます。たとえば、データの平均的な範囲から外れた値についてストーリーに記述させたい場合、変動性を使用します。 ## ストーリー生成のために分析を使用する方法 この時点で、様々なタイプのストーリー用の分析が、どのように行われるのか気になるところでしょう。各タイプのストーリーの例を見て、ストーリーの各文を分解してみましょう。 ### 非連続的なストーリーのための分析を理解する 連続的なストーリーでは時間の経過に伴う傾向を測定するため、データ ストーリー は、パフォーマンス、進行、平均、合計、傾向、変動性、セグメント、予測について記述します。 次の連続的なストーリーの例は、月々の売上に関するものです。 ![月々の売上に関するインサイトを説明したストーリーの例。この画像内の説明文は、以下の表に転記されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_stories_continuous_analytics.png)
ストーリーの例 ストーリーの内容
  • 全 48 か月を通じて平均売上は 47,858 ドルでした。
  • 最小値は 4,520 ドル (2014 年 2 月) で、最大値は 118,448 ドル (2017 年 11 月) でした。
 最初の 2 つの文は、平均関数と範囲関数を使用して、分析期間の平均値、最大値、最小値について記述しています。
  • 系列全体で売上は 489% 増加しましたが、最終月には減少に転じ、減少傾向で終了しました。
 3 番目の文は、期間中のメジャーの全体的なパフォーマンスに関するものです。たとえば、特定の期間に売上が増加したか、減少したか、傾向が変わったか、といった文が考えられます。
  • 単独で最も割合が増加したのは、2014 年 3 月 (+1,132%) でした。ただし、単独で最も絶対数が増加したのは、2014 年 9 月 (+53,868 ドル) でした。
 4 番目の文は、進行分析を使用します。この文は、割合ベースと絶対数ベースの両方で、そのメジャーに基づく期間中の最大の増減について記述しています。
  • 3 つの系列のうち、最も強い相関を示したのは企業とホームオフィスであり、中程度の正の相関があります。一般的に、一方 (企業) が増加すると他方 (ホームオフィス) も増加すること (その逆も同様) を示唆しています。
 この文は、相関関係のインサイトです。このタイプの分析インサイトは、データ内の異なる系列間の顕著な相関関係について記述しています。
  • 売上には周期性があり、約 12 か月ごとに繰り返される周期がありました。約 3 か月ごとに繰り返される小さな周期のパターンもありました。
  • 売上は、2014 年 10 月 (31,453ドル) から 2015 年 2 月 (11,951ドル) の間に大幅なプラスのピークを示し、2014 年 11 月には 78,629 ドルまで上昇しました。
 この文は、セグメントのインサイトです。このタイプの分析インサイトは、時間の経過とともに注目すべき増減について記述しています。
  • 系列全体の線形傾向は月 902 ドルの上昇であり、系列全体では 42,394 ドルの絶対的な変化がありました。この傾向が次の 1 か月間続くと、売上は 約 69,958 ドルになると予測されます。
 この文は、傾向線のインサイトです。このタイプのインサイトは、傾向線がデータにどの程度適合しているかを一定の信頼度で記述しています。傾向線を使用すると、過去の傾向に基づいて予測を立てることができます。
### 非連続的なストーリーのための分析を理解する 非連続的なストーリーでは値を比較してデータの分布を把握できるため、ストーリーは、分布、平均、合計、データのグルーピングやクラスターについて記述しています。 次の非連続的なストーリーの例は、製品ごとの売上に関するものです。 ![製品ごとの売上に関するインサイトを説明したストーリーの例。この画像内の説明文は、以下の表に転記されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_stories_discrete_analytics.png)
ストーリーの例 ストーリーの内容
  • 総売上は、全 17 製品で合計 230 万ドルです。
 最初の文は、メジャーの合計値を計算しています。
  • 売上 230 万ドルを牽引したのは、 電話機 が 330,007 ドル、 椅子 が 328,449 ドル、 ストレージ が 223,844 ドルでした。
 2 番目の文は、ディメンションのドライバーについて記述しています。この例では、ディメンションのドライバーは、総売上に最も貢献した製品です。
  • 平均値 135,129 ドルは中央値 114,800 ドルよりも大きいため、分布は正に偏っています。
  • 売上は比較的集中しており、17 製品中 8 製品 (47%) が全体の 78% を占めています。
 3 番目と 4 番目の文は、データの分布を分析しています。平均、中央値、データの集中度 (存在する場合)、およびデータがどのように歪んでいるかを分析します。これらのグループ化された変数が互いにどの程度バランスが取れているかを特定するのに役立ちます。
  • 上位 2 つ の製品で、全体の売上の 4 分の 1 以上 (29%) 以上を占めています。
 この文では、クラスタリングを使用して、グループ化できるメジャーについて記述しています。データの中に目立つ明確なグループがあるかどうかを特定するのに役立ちます。
  • 電話機 (330,007 ドル) は、17 製品の平均の 2 倍以上です。
 最後の文は、注目すべき外れ値について記述しています。
### 散布図ストーリー用に分析を理解する 散布図のタイプのストーリーは、2 つのメジャー間の関係を理解するために最もよく使用されます。そのため、散布図ストーリーには 2 ～ 3 のメジャーが必要です。散布図分析は、2 つのメジャー間の関係 (回帰) について記述し、データ内にグループ (クラスター) が存在する場合はそれについて記述しています。 次の散布図ストーリーの例は、ディメンション全体の利益と売上に関するものです。 ![利益と売上に関するインサイトを説明したストーリーの例。この画像内の説明文は、以下の表に転記されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_stories_scatter_analytics.png)
ストーリーの例 ストーリーの内容
  • 提供されたデータに基づくと、数量の増加と利益の増加に伴い、売上が増加しています。具体的には、数量が 1 増えると売上が 49.55 ドル増え、利益を 1.00ドル 増やすには売上を 1.20 ドル増やしました。
  • この一般的な関係から逸脱した顧客はほとんどなく、この関係はよく当てはまることを示しています。
 最初の 2 つの文は、回帰分析に基づいています。回帰は、あるメジャーが別のメジャーにどのように影響するかを示します。最初の文で、ストーリーが利益と売上の関係を特定していることに注意してください。
  • 利益、数量、売上が同程度のグループに整理すると、ある特徴的なグループが目立ちます。利益が -6,626 ドル から 1,488 ドル、数量が 2 から 122、売上が 4.83 ドル から 5,690 ドルの顧客が 651 人いました。
 3 番目の文は、クラスタリングから導出しています。クラスタリング分析は、データ内のすべての変数にまたがって、主要なグループやクラスターの特定を試みます。
  • Tamara Chand、 Raymond Buch、 Sanjit Chandは、利益と売上の値が他に比べて高い外れ値でした。Sean Miller は、低い利益と高い売上で目立っていました。
 4 番目の文は、平均を大幅に上回ったり下回ったりする外れ値について記述しています。
  • 利益の最小値は -6,626 ドル (Cindy Stewart)、最大値は 8,981 ドル (Tamara Chand) であり、その差は 15,608ドルです。顧客あたりの利益の平均値は 361 ドルで、中央値は 228 ドル です。
  • 数量の最小値は 2 (Anthony O'Donnell)、最大値は 150 (Jonathan Doherty) であり、その差は 148 です。顧客あたりの数量の平均値は 47.76 で、中央値は 44 です。
  • 売上の分布は 4.83 ドル (Thais Sissman) から 25,043 ドル (Sean Miller) までで、その差は 25,038 ドルです。顧客あたりの売上の平均値は 2,897 ドルで、中央値は 2,256 ドルです。
 散布図ストーリーの残りの文は、範囲と平均の分析を使用してインサイトを記述しています。
### ストーリー全体の割合のための分析を理解する ストーリー タイプ全体で割合を示すと、ディメンションやメジャーが全体のどれだけを占めるかをよく把握できます。 次の全体の割合の例は、セグメント別の売上に関するものです。 ![セグメント別の売上に関するインサイトを説明したストーリーの例。この画像内の説明文は、以下の表に転記されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_stories_pie_analytics.png)
ストーリーの例 ストーリーの内容

  • 総合計 SUM(売上) は、3 つのエンティティすべてで 230万 です。

 最初の文は、メジャーの合計値を計算しています。

  • SUM(売上) 230万の内訳は、消費者が 120万、企業が 706,146、ホームオフィスが 429,653 でした。

 2 番目の文は、ドライバーについて記述しています。この例では、ドライバーは総売上に最も貢献したセグメントです。
  • 最小値は 429,653 (ホームオフィス)、最大値は 120万 (消費者) であり、その差は 731,748、平均は 765,734 です。
 最後の文は、データの分布を分析しています。
[メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau データ ストーリーを作成する (英語のみ) **Tableau データ ストーリーの重要な変更** Tableau データ ストーリーは、2025 年 1 月 (2025.1) の Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server で廃止されます。自然言語技術の進歩に伴い、Tableau は、データに関する質問や変更点の把握をより簡単に行えるように、インターフェイスの改善に取り組んでいます。詳細については、[「Tableau AI を搭載した Tableau Pulse がデータ エクスペリエンスを刷新」](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai)を参照してください。 Tableau ダッシュボードのエグゼクティブ サマリーを書いたことのある方は、それが時間のかかる作業であることをご存じでしょう。どのインサイトを共有するか選ぶだけでも時間がかかり、データが更新されるたびに要旨を書き直す必要もあります。Tableau データ ストーリーを利用するとダッシュボード内に物語風のインサイトを自動的に生成することができ、時間を節約できるだけでなく、関連するインサイトを明らかにできます。ダッシュボード内の Viz を探索すると、データ ストーリー によって書かれたストーリーが調整され、データをより深く掘り下げて、重要なインサイトをより迅速に特定できるようになります。 Tableau で作業しているとき、すばやくその場所でデータ ストーリー オブジェクトをダッシュボードに追加できます。また、ストーリーで使用する用語や指標をカスタマイズできるので、ビジネスで使用していることばを使って データ ストーリー に語らせることができます。 現在は、Tableau を使用している場所であればどこからでも Tableau データ ストーリーを書いたり見たりすることができます。データ ストーリーを作成すると、Tableau Mobile で表示できるようになります。ただし、ダッシュボードを PDF などにエクスポートする場合、データ ストーリーは含まれません。 ## データ ストーリーがデータを扱う方法を理解する データ ストーリーを書くために、Tableau は Tableau Cloud または Tableau Server 環境でホストされるサービスを使用します。[ダッシュボードに Tableau データ ストーリーを追加する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_create.htm)したり、ダッシュボードからデータ ストーリーを表示したりすると、Tableau は、[Cloud のセキュリティ](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/to_security.htm)および [Tableau Server のセキュリティ](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/security.htm)で概説されているセキュリティ標準を使用して、関連するワークシートのデータをログインしている環境 (つまり、Tableau Cloud サイトまたは Tableau Server インスタンス) に送信します。データ ストーリーは、Tableau を使用している場所であればどこからでも書いたり見たりすることができます。 ## データ ストーリーの書き方について学ぶ Tableau データ ストーリーは、ルール ベースのテンプレート化された自然言語生成 (NLG) を搭載しています。データ ストーリーは自動分析を実行して、基本的な計算からより高度な統計に至るまで、参照元データについて関連性のある正確な事実を判断します。ストーリーを書くために、データ ストーリーは事前定義された言語テンプレートのライブラリを使用して、これらの事実を自然言語のインサイトに合成します。データ ストーリーは、接続されている Tableau ワークシートからの最新の概要データを使用して、ランタイムにこれらのテンプレートを処理します。[カスタム言語機能](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/data_stories_customize.htm)を活用して、独自の言語テンプレートの生成、機能の追加、ビジネス ルールの定義を行うことで、より関連性が高く状況に応じたデータ ストーリーを構築することができます。 **注:** データ ストーリーでは、インサイトやストーリーを作成する際に、生成 AI、大規模言語モデル (LLM)、または機械学習は使用しません。 ## サイトのデータス ストーリーを管理する Tableau 管理者は、サイトで Tableau データ ストーリーを使用するかどうかを選択できます。データ ストーリー は既定でオンになっています。 1. Tableau サイトにサインインします。 2. 左側のペインで、**\[設定\]** を選択します。 3. **\[全般\]** タブで、**\[Availability of Data Stories (データ ストーリーの可用性)\]** セクションまでスクロールします。 4. データ ストーリーを**オン**にするか**オフ**にするかを選択します。 **注:** データ ストーリーがオフになっている場合、機能をオンに戻すと、ダッシュボードに既に存在していたデータ ストーリーが復元されます。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau データ ストーリー設定の構成: ドライバー **Tableau データ ストーリーの重要な変更** Tableau データ ストーリーは、2025 年 1 月 (2025.1) の Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server で廃止されます。自然言語技術の進歩に伴い、Tableau は、データに関する質問や変更点の把握をより簡単に行えるように、インターフェイスの改善に取り組んでいます。詳細については、[「Tableau AI を搭載した Tableau Pulse がデータ エクスペリエンスを刷新」](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai)を参照してください。 前月比の売上が大幅に増加したとします。何が売り上げを伸ばしたのでしょうか? そして、それらの売上げの増加を損なった (相殺した) のは何でしょうか? データ ストーリーにドライバーを設定すると、これらの質問に答えることができます。 データ ストーリーでは、ドライバーは合計値に貢献します。オフセッターは合計値を損ないます。不連続ストーリーと連続ストーリーで、ドライバーとオフセッターに関するインサイトを引き出します。これらのインサイトにより、データで何が起こっていて、その原因は何かについて正確に把握できるようになります。 ## ディメンション ドライバーを設定する 1. [ダッシュボードに Tableau データ ストーリーを追加する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_create.htm)。 2. ダッシュボードで、データ ストーリー オブジェクトの左上隅にある \[設定\] アイコンをクリックします。 3. \[データ ストーリー\] ダイアログ ボックスで \[Drivers (ドライバー)\] タブをクリックします。 4. \[Dimension Drivers (ディメンション ドライバー)\] セクションで、分析に最大の影響を与えるドライバーのタイプを選択します。 \[Count (カウント)\] には、要因とオフセッターの最大数を設定します。 \[Individual % (個別 %)\] には、個別の要因とオフセッターについて記述する際のしきい値を設定します。 \[Cumulative % (累積 %)\] には、集合的な価値に基づいて要因とオフセッターについて記述する際のしきい値を設定します。 5. \[保存\] をクリックします。 ## ディメンション ドライバーのタイプを理解する - \[Count (カウント)\] は、ストーリーで呼び出されるエンティティ (要因とオフセッター) の数を指定します。たとえば、\[Count (カウント)\] を使用して、データの上位 3 つの要因とオフセッターを確認できます。 - \[Individual % (個別 %)\] はしきい値を設定し、そのしきい値よりも高い値がストーリーに含まれます。たとえば、\[Individual % (個別 %)\] を使用すると、合計値の 5% 以上を占めるエンティティのみについて記述することを指定できます。 - \[Cumulative % (累積 %)\] は、含まれるエンティティが集合的に占める、合計値のパーセンテージしきい値を設定します。たとえば、\[Cumulative % (累積 %)\] を使用すると、その合計値の少なくとも 90% に貢献したエンティティについて記述することを指定できます。この例では、エンティティの累積値が合計値の 90% を占めるまでの大きさの順にエンティティについて記述しています。 ## セカンダリ要因を使用する セカンダリ要因を使用するには、時間ではない 2 番目のディメンションが必要です。セカンダリ要因を使用する場合、記述される各ドライバーには、セカンダリ コントリビューターの詳細とドライバーも含まれます。たとえば、店舗の売上を分析している場合、セカンダリ要因は部門内のクラスになります。セカンダリ要因は、より深い分析を可能にします。また、セカンダリ要因に多くの情報を含めて、ストーリーの 1 つの文に収めることができます。 ## メトリクス ドライバーを設定する 他のサブカテゴリー メジャーで構成されるメジャーの場合、ドライバー分析により、各メジャーがトップレベルの値に与えた影響を説明できます。たとえば、材料費と運用コストが総コストの要因になります。 メトリクス ドライバーを使用するには、メトリクス分析に複数のメジャーを含める必要があります。次に、各メジャー間の関係を指定できます。 1. [ダッシュボードに Tableau データ ストーリーを追加する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_create.htm)。 2. ダッシュボードで、データ ストーリー オブジェクトの左上隅にある \[設定\] アイコンをクリックします。 3. \[データ ストーリー\] ダイアログ ボックスで \[Drivers (ドライバー)\] タブをクリックします。 4. \[Metric Drivers (メトリクス ドライバー)\] セクションで、最初に別のメジャーのサブカテゴリーであるメジャーを選択します。 5. 次に、プライマリ カテゴリーであるメジャーを選択します。 6. \[保存\] をクリックします。 > [!TIP] > > **ヒント:** 詳細度設定はドライバーにも適用されます。ストーリーの詳細度設定を変更することで、インサイトの記述方法を調整できます。高い詳細度を使用すると、さらに多くの情報が括弧内に表示されます。低い詳細度を使用すると、ドライバーについて簡潔に記述されたインサイトが得られます。詳細については、「[Tableau データ ストーリー設定の構成: ナラティブ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_narrative.htm)」を参照してください。 ![データス トーリー オブジェクトの \[設定\] アイコンをクリックし、ディメンション ドライバーとメトリクス ドライバーを設定して保存するアニメーション。](Img/data_stories_drivers.gif) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau データ ストーリー設定の構成: ナラティブ **Tableau データ ストーリーの重要な変更** Tableau データ ストーリーは、2025 年 1 月 (2025.1) の Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server で廃止されます。自然言語技術の進歩に伴い、Tableau は、データに関する質問や変更点の把握をより簡単に行えるように、インターフェイスの改善に取り組んでいます。詳細については、[「Tableau AI を搭載した Tableau Pulse がデータ エクスペリエンスを刷新」](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai)を参照してください。 Tableau データ ストーリーのナラティブ設定をカスタマイズできます。具体的には、ストーリーの詳細度と分析の詳細レベルを指定したり、データに固有の用語を追加したりできます。これらの設定は、適切な言語と詳細レベルで記述されたストーリーをダッシュボードに作成するのに役立ちます。 ## 詳細度を設定する 詳細度は、ストーリーの長さと記述される分析の詳細を指定します。高い詳細度を選択した場合、ストーリーは、より分析的な長いインサイトを提供します。低い詳細度を選択した場合、ストーリーはより簡潔になり、詳細が少なくなります。 閲覧者に詳細度の変更を許可すると、パブリッシュされたダッシュボードの閲覧者は、データ ストーリー オブジェクトの詳細度レベルを変更できます。これは、ストーリーにさまざまな詳細レベルを求めている閲覧者がいる幅広いユーザーがダッシュボードを使用する場合に役立ちます。 ## ドリルダウンを設定する ドリルダウンには 2 つのディメンションが含まれます。ドリルダウンは、ダッシュボードの各ディメンションに関連付けられた数値の説明を提供します。 製品カテゴリーごとの月間売上高を示すダッシュボードがあるとします。ストーリーは、**時間**と**カテゴリー**の両方のディメンションについて記述するように構成されています。この場合、このストーリーには、**時間**ディメンション内およびその全体のパフォーマンスを説明する、各カテゴリーに関するインサイトが含まれます。 ドリルダウンの最大数を設定することで、ストーリーに含まれるインサイトの数を制御できます。ドリルダウン インサイトも、メジャーの特性に割り当てられた意味に基づいてランク付けされます。ドリルダウンの数を減らすと、パフォーマンスが最も低いメジャー (悪い意味が割り当てられたメジャー) が削除されます。 ## ディメンションの用語を追加する 用語を追加することで、ストーリーで各メジャーとディメンションにラベルを付けて参照する方法を定義できます。 1. [ダッシュボードに Tableau データ ストーリーを追加する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_create.htm)。 2. ダッシュボードで、データ ストーリー オブジェクトの左上隅にある \[設定\] アイコンをクリックします。 3. \[データ ストーリー\] ダイアログ ボックスで \[ナラティブ\] タブをクリックします。 4. ディメンションを展開して、単数と複数の両方の形式でどのように記述されるかを確認します。 5. \[Add Term (用語の追加)\] をクリックして、ディメンションの説明に使用するストーリーの別のバリエーションを追加します。 6. \[保存\] をクリックします。 ストーリーでは、ディメンションについて記述するときに追加した用語を (ランダムに) 使用します。 ## メジャー ラベルを管理する ディメンションと同様に、ストーリーのメジャーに使用されるラベルを管理できます。 1. \[ナラティブ\] タブで、メジャーを展開してラベルを確認します。 2. メジャーに使用する新しいラベルを入力します。 3. \[保存\] をクリックします。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau データ ストーリー設定の構成: 特性 **Tableau データ ストーリーの重要な変更** Tableau データ ストーリーは、2025 年 1 月 (2025.1) の Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server で廃止されます。自然言語技術の進歩に伴い、Tableau は、データに関する質問や変更点の把握をより簡単に行えるように、インターフェイスの改善に取り組んでいます。詳細については、[「Tableau AI を搭載した Tableau Pulse がデータ エクスペリエンスを刷新」](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai)を参照してください。 Tableau データ ストリー内で、特性の設定を構成してデータにコンテキストを追加すると、より多くのインサイトが含まれたストーリーを作成できます。たとえば、ストーリー内の売上のコンテキストでは、数値が大きいほど適切であることを指定できます。ただし、顧客苦情のコンテキストでは、数値が大きいほど不適切になります。 ## ディメンションを使用して特性を測定する ストーリーと数値の書式設定は、メジャーが何であるかに基づいて調整されます。既定では、ストーリーはすべてのメジャー バリューを数値として記述し、追加の計算を実行したり、特別なレンダリング ルールを適用したりしません。 1. [ダッシュボードに Tableau データ ストーリーを追加する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_create.htm)。 2. ダッシュボードで、データ ストーリー オブジェクトの左上隅にある \[設定\] アイコンをクリックします。 3. \[データ ストーリー\] ダイアログ ボックスで \[Characteristics (特性)\] タブをクリックします。 4. 数値タイプ、小数点以下の桁数、負の値など、書式設定を構成します。 5. \[保存\] をクリックします。 ## メジャーの特性の詳細 ### 書式設定 値が \[Percentages (パーセンテージ)\] として書式設定されている場合、ストーリーは、数値の場合のように変化率ではなく、パーセント ポイントの差について記述します。\[Characteristics (特性)\] タブで数値を \[Percentages (パーセンテージ)\] として書式設定すると、データ ストーリーは数値に 100 を掛けて、ストーリーに表示されるパーセンテージを作成します。 値が \[Currency (通貨)\] として書式設定されている場合は、希望する通貨を指定できます。大きな値 (100 万を超える数値) をどのように書式設定するかを指定することもできます。たとえば、1,300,000.00 ドルではなく、130 万ドルと書式設定できます。 \[Numbers (数値)\] と \[Currency (通貨)\] の両方で、大きな値とマイナスの値をどのように記述するかを指定できます。マイナスの値を括弧で囲んで記述する場合、マイナスの値が括弧で囲まれたフレーズ内にあると、入れ子になった括弧がストーリーに表示されることがあります。 \[Number (数値)\] の書式設定を選択した場合、ストーリーで (数値を使用するのではなく) 10 以下の数値をスペルアウトするかどうかを指定することもできます。 小数点以下の桁数の場合、\[Dynamic (動的)\] が既定のオプションです。これは、数値の大きさに応じて、ストーリーでは、小数点以下のさまざまな桁数に丸めることを意味します。パーセント値が 10 未満の場合、数値には小数点以下 2 桁が含まれます。パーセント値が 10 より大きい場合、数値は最も近い整数に丸められます。使用する小数点以下の桁数を指定することもできます。これは、ストーリー全体で一貫して使用されます。 ### コンテンツ 大きな値に意味を割り当てることができます。たとえば、売上の値は大きいほど適切ですが、損失の値は大きいほど不適切です。 さらに、合計または平均で値を集計する方法を選択できます。Viz で使用しているのと同じ集計方法を選択することをお勧めします。比率メジャーの場合は、\[Average (平均)\] を選択し、その比率メジャーのコンポーネント メジャーを選択して比率を定義します。比率のコンポーネントであるメジャーは、合計可能でなければなりません。 ![\[Characteristics (特性)\] タブが開いた \[設定\] メニュー。集計が平均に設定され、比率がオンになり、利益と売上の比率が作成されています。](Img/data_stories_ratio.png) 累積メジャー (連続ストーリーのみで使用可能) の場合は、**\[Sum (合計)\]** を選択してから、メジャーがすでに累積であることを指定します。連続ストーリーは、シリーズ全体のメジャーの合計について記述します。 ### 並べ替え ディメンション値を並べ替えるには、上矢印/下矢印アイコンをクリックして、ディメンション内の最も古いまたは最も新しい時間値に基づいて並べ替えます。 **注:** ディメンション値の並べ替えは、連続ストーリーのみで使用できます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau データ ストーリー設定の構成: 表示 **Tableau データ ストーリーの重要な変更** Tableau データ ストーリーは、2025 年 1 月 (2025.1) の Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server で廃止されます。自然言語技術の進歩に伴い、Tableau は、データに関する質問や変更点の把握をより簡単に行えるように、インターフェイスの改善に取り組んでいます。詳細については、[「Tableau AI を搭載した Tableau Pulse がデータ エクスペリエンスを刷新」](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai)を参照してください。 フォントの色やサイズなど、Tableau データ ストーリー内のテキストの表示方法を構成できます。ストーリーで箇条書きまたは段落を使用するかどうかを選択することもできます。 ## ストーリーの表示を構成する 1. [ダッシュボードに Tableau データ ストーリーを追加する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_create.htm)。 2. ダッシュボードで、データ ストーリー オブジェクトの左上隅にある \[設定\] アイコンをクリックします。 3. \[データ ストーリー\] ダイアログ ボックスで \[表示\] タブをクリックします。 4. ストーリー構造を箇条書きにするか段落にするかを選択します。 5. フォント サイズを選択します。 6. 良い変化と悪い変化を表す色を選びます (連続したストーリーで利用可能)。 7. 動的順序付けを使用するかどうかを選択します。 8. 圧縮ビューを使用するかどうかを選択します。 9. \[保存\] をクリックします。 ## ストーリー表示設定を使用するタイミングを理解する 色を使用するには、ストーリーが連続している必要があります。色を使用する場合、パレットから色を選択して、良い変化と悪い変化を表すことができます。ストーリーが良い変化と悪い変化を判断できるようにするには、\[特性\] タブで大きな値に意味を割り当てる必要があります。詳細については、「[Tableau データ ストーリー設定の構成: 特性](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_characteristics.htm)」を参照してください。表示を構成した後、傾向線またはセグメント分析のしきい値に基づいて、スタイルと色がストーリーに適用されます。 \[Dynamic Ordering (動的順序付け)\] をオンにすると、ストーリー内のメジャーのインサイトが、平均値の最高値から最低値の順に動的に順序付けられます。維持したい順序がすでにある場合は、\[Dynamic Ordering (動的順序付け)\] をオフにします。 \[Condensed View (圧縮ビュー)\] をオンにすると、ストーリーから追加のスペースが削除されます。これは、ダッシュボードに余計なスペースがあまりない場合、またはダッシュボードに複数のデータ ストーリー オブジェクトがある場合に役立ちます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau データ ストーリー設定の構成: 関係 **Tableau データ ストーリーの重要な変更** Tableau データ ストーリーは、2025 年 1 月 (2025.1) の Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server で廃止されます。自然言語技術の進歩に伴い、Tableau は、データに関する質問や変更点の把握をより簡単に行えるように、インターフェイスの改善に取り組んでいます。詳細については、[「Tableau AI を搭載した Tableau Pulse がデータ エクスペリエンスを刷新」](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai)を参照してください。 \[関係\] の設定を使用すると、複数のメジャーがある Tableau データ ストーリーのメジャー間の関係を割り当てることができます。関係を構成するには、ストーリーに 1 つのディメンションと複数のメジャーが必要です。詳細については、「[Tableau データ ストーリーでカスタム メジャー関係を作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_relationship_story.htm)」を参照してください。 関係には次の 2 つのタイプがあります。 - Actual vs. Benchmark (実際のデータとベンチマーク) - Current/Most Recent vs Previous Period (現在/最新と前の期間) 割り当てレポートを実行する場合など、パフォーマンス ベンチマークを上回っているか下回っているかを知りたい場合は、\[Actual vs. Benchmark (実際のデータとベンチマーク)\] を使用します。また、このタイプの関係は、ベンチマークを大幅に上回ったり下回ったりしているため追加の分析が必要なデータ ポイントを特定するのに役立ちます。\[Actual vs. Benchmark (実際のデータとベンチマーク)\] を使用するには、比較するメジャーの値のタイプが同じである必要があります。 主要業績評価指標 (KPI) が時間の経過とともに増加、減少、または一貫性を維持しているかどうかを確認する場合は、\[Current/Most Recent vs. Previous Period (現在/最新と前の期間)\] を使用します。\[Current/Most Recent vs. Previous Period (現在/最新と前の期間)\] を使用するには、不連続ストーリー タイプを使用する必要があります。詳細については、「[自分の Tableau Desktop データス トーリーに合った適切なストーリー タイプを選択する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_story_types.htm)」を参照してください。 \[Actual vs. Benchmark (実際のデータとベンチマーク)\] と \[Current/Most Recent vs. Previous Period (現在/最新と前の期間)\] を同時に使用することもできます。構成された関係の一部ではない Viz のメジャーは、別の段落に記述されます。 ## 連続ストーリーまたは不連続ストーリーの \[Actual vs. Benchmark (実際のデータとベンチマーク)\] 関係を作成する 1 つのメジャーが他のメジャーのベンチマークである場合は、\[Actual vs. Benchmark (実際のデータとベンチマーク)\] 関係を使用します。たとえば、実際の売上高と売上目標を比較して、目標を上回ったか下回ったかについてのインサイトをストーリーで記述できます。このタイプの関係を使用した場合、ストーリーでは不要なコンテンツが削除され、最も重要なこと、つまり、メトリクスとその関連するベンチマークとの比較に焦点が当てられます。 1. [ダッシュボードに Tableau データ ストーリーを追加する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_create.htm)。 2. ダッシュボードで、データ ストーリー オブジェクトの左上隅にある \[設定\] アイコンをクリックします。 3. \[データ ストーリー\] ダイアログ ボックスで \[関係\] タブをクリックします。 4. \[Actual vs. Benchmark (実際のデータとベンチマーク)\] のボックスをオンにします。 5. 最初に、ベンチマークとなるメジャーを選択します。 6. 次に、ベンチマークと比較するメジャーを選択します。 7. \[保存\] をクリックします。 ## \[Current/Most Recent vs. Previous Period (現在/最新と前の期間)\] 関係を作成する \[Current/Most Recent vs. Previous Period (現在/最新と前の期間)\] 関係を使用して、一定期間にわたる 2 つのメジャーのパフォーマンスを比較します。たとえば、2 つの製品を比較して、昨年最も多くの収益を上げた製品を確認できます。 1. [ダッシュボードに Tableau データ ストーリーを追加する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_create.htm)。 2. ダッシュボードで、データ ストーリー オブジェクトの左上隅にある \[設定\] アイコンをクリックします。 3. \[データ ストーリー\] ダイアログ ボックスで \[関係\] タブをクリックします。 4. \[Current/Most Recent vs. Previous Period (現在/最新と前の期間)\] のボックスをオンにします。 5. 最初に、前の期間のメジャーを選択します。 6. 次に、現在の期間のメジャーを選択します。 7. 測定している期間のラベルを入力します (例：年)。 8. 測定する期間の数を選択します。 9. \[保存\] をクリックします。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau データ モデル Tableau で作成したすべてのデータ ソースには、データ モデルがあります。データ モデルとは、接続したデータベース テーブルでデータをどのようにクエリするかを Tableau に伝える図のようなものです。 \[データ ソース\] ページでキャンバスに追加したテーブルによって、そのデータ モデルの構造が作成されます。データ モデルには、単一テーブルのように単純なものもあります。また、複数のテーブルを含む複雑なモデルには、リレーションシップ、結合、ユニオンなどのさまざまな組み合わせが使用されています。 データ モデルには、次の 2 つのレイヤーがあります。 - \[データ ソース\] ページのキャンバスで最初に表示される既定のビューは、そのデータ ソースの_論理レイヤー_です。論理レイヤーでは、リレーションシップ (ヌードル) を使用してデータを組み合わせます。このレイヤーは、\[データ ソース\] ページのリレーションシップのキャンバスと考えてください。詳細については、「[複数テーブルのデータ分析に関係を使用する](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_multitable_normalized.htm)」を参照してください。 - 次のレイヤーは物理レイヤーです。物理レイヤーでは、[結合](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_relationships_learnmorepage.htm#where-did-joins-go)とユニオンを使用してテーブル間でデータを組み合わせます。このレイヤーでは、それぞれの論理テーブルに少なくとも 1 つの物理テーブルが含まれています。物理レイヤーは、\[データ ソース\] ページの結合/ユニオンのキャンバスと考えてください。論理テーブルをダブルクリックして、結合とユニオンを表示または追加します。
論理レイヤー   物理レイヤー
ヌードル = リレーションシップ   ベン図 = 結合
複数の関連するテーブルがあるデータ ソースの最上位ビュー。   データ モデル内の [書籍] テーブル、[賞] テーブル、[情報] テーブル間のリレーションシップを示す図。
複数の関連するテーブルがあるデータ ソースの最上位ビュー。これが論理レイヤーになります。論理テーブルは、リレーションシップ (ヌードル) を使用して組み合わせることができます。結合タイプは使用されません。論理テーブルは物理テーブルのコンテナのように機能します。   論理テーブルをダブルクリックで開き、物理テーブルを表示します。物理テーブルは、結合またはユニオンを使用して組み合わせることができます。この例では、書籍の論理テーブルが、結合された 3 つの物理テーブル (書籍、賞、情報) で構成されています。
| 論理レイヤー |   | 物理レイヤー | | --- | --- | --- | | \[データ ソース\] ページのリレーションシップのキャンバス |   | \[データ ソース\] ページの結合/ユニオンのキャンバス | | ここにドラッグしたテーブルは論理テーブルと呼ばれます |   | ここにドラッグしたテーブルは物理テーブルと呼ばれます | | 論理テーブルは他の論理テーブルに関連付けることができます |   | 物理テーブルは、他の物理テーブルに結合またはユニオンすることができます | | 論理テーブルは物理テーブルのコンテナのように機能します |   | 論理テーブルをダブルクリックすると、その物理テーブルが表示されます。 | | 詳細レベルは、論理テーブルの行レベルにあります。 |   | 詳細レベルは、マージされた物理テーブルの行レベルにあります。 | | 論理テーブルは、データ ソースにマージされず、行の重複が削除された (正規化) 状態のままになります。 |   | 物理テーブルは、論理テーブルを定義する単一のフラットなテーブルにマージされます。 | ## データ モデルのレイヤー データ ソースで表示されるトップレベルビューは、データ モデルの[論理レイヤー](#dm_log_phys)です。このレイヤーでは、結合ではなくリレーションシップを使用してテーブルを組み合わせるため、リレーションシップのキャンバスとみなすこともできます。 複数のテーブルのデータを組み合わせる場合、論理レイヤーのキャンバスにドラッグするテーブルには別のテーブルとのリレーションシップが存在する必要があります。関係の結合タイプを指定する必要はありません。Tableau では、ワークシート内の分析のフィールドとコンテキストに基づいて、適切な結合タイプが自動的に選択されます。 データ モデルの[物理レイヤー](#dm_log_phys)では、結合とユニオンを使用してデータを組み合わせることができます。このキャンバスではピボットのみを使用できます。このレイヤーは、結合/ユニオンのキャンバスと考えることができます。以前のバージョンの Tableau では、データ モデル内で物理レイヤーが唯一のレイヤーでした。それぞれの論理テーブルには、1 つまたは複数の_物理テーブル_を含めることができます。 > [!TIP] > > **重要**: Tableau では引き続き、結合とユニオンを使用する単一テーブルのデータ ソースを作成することができます。Tableau で単一テーブルの分析を行う動作は変更されていません。アップグレードしたワークブックは、2020.2 以前と同じように動作します。 **詳細情報**: 関係を使用したデータの組み合わせに関する関連情報については、次のトピックとブログ投稿も参照してください。 - [関係と結合の違い](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_relationships_learnmorepage.htm) - [複数テーブルのデータ分析に関係を使用する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_multitable_normalized.htm) - [データの関連付け](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/relate_tables.htm) - [関係 (パート 1): Tableau に新しいデータ モデリングを導入する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [関係 (パート 2): ヒントとテクニック](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [関係 (パート 3): 複数の関連するテーブルを横断して質問する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) また、「[Tableau が関係を発明した理由](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/)」など、[Action Analytics](https://action-analytics.com/library/) からの関係に関するビデオ ポッドキャストも参照してください。詳細については、[ライブラリ](https://action-analytics.com/library/)の \[ビデオ ポッドキャスト\] をクリックしてください。 ## \[データモデル\] について データ モデルには、論理 (セマンティック) レイヤーと物理レイヤーがあります。これにより、分析に合わせてスキーマを使用してデータを結合するためのオプションが増えます。 ![データ モデル ダイアグラムには、リレーションシップによってリンクされた 2 つのテーブルを含む論理レイヤーと、論理テーブルが物理テーブルからどのように構築されるかを示す物理レイヤーが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_layers_sm.png) 論理テーブルには、物理レイヤーの中に物理テーブルが含まれています。 Tableau の以前のバージョン (2020.2 より前) では、データ ソースにあるデータ モデルは、結合とユニオンを指定できる単一の物理レイヤーで構成されていました。結合やユニオンを使用して物理レイヤーに追加されたテーブルによって、分析に使用できる単一の平坦化された (非正規化済みの) テーブルが作成されていました。
物理レイヤーのデータ ソース   論理レイヤーのデータ ソース
データ モデル内の 4 つの物理テーブル間の接続を示す図。   論理レイヤーと物理レイヤーがあるデータ モデル図。
論理レイヤーにあるテーブルは、データ ソースにマージされず、独立した (正規化された) 状態のままで、ネイティブの詳細レベルが維持されます。 論理テーブルは、マージされた物理テーブルのコンテナーのように機能します。論理テーブルには、単一の物理テーブルを含めることができます。または、結合またはユニオンを使用してマージされた複数の物理テーブルを含めることができます。 ### 論理テーブルへの説明の追加 論理テーブルには、ツールヒントに表示される説明を含めることができます。これらのツールヒントは、\[データ ソース\] タブにのみ表示されます。 説明を追加するには、次の操作を行います。 1. キャンバス内のテーブルを選択する 2. 下のペインで **\[説明\]** の横にある編集アイコン (鉛筆) をクリックする 3. リッチ テキスト エディターに説明を入力する **注**: Web 作成の場合のみ、説明内のリンクは生きていて、クリックして直接開くことができます。 ![フィールドの説明と下部のペインの説明セクションの周囲に強調表示されたテーブルのツールヒント](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/environ_workspace_datasource_tabledescriptions.png) ## 新しいモデルの構築 基本的に、論理レイヤーに 1 つまたは複数のテーブルを追加すると、データ ソースのデータ モデルを構築できます。単一の論理テーブルからデータ ソースを作成するか、複数のテーブルをキャンバスにドラッグして複雑なモデルを作成できます。 - キャンバスにドラッグした最初のテーブルは、データ ソース内のデータ モデルのルート テーブルになります。 - ルート テーブルをドラッグした後、任意の順序でさらに別のテーブルをドラッグできます。相互に関連付ける必要があるテーブルに加えて、各関係に対して定義する、一致したフィールド ペアを考慮する必要があります。 - スター スキーマを作成する場合は、最初にファクト テーブルをドラッグしてから、ディメンション テーブルをそのテーブルに関連付けると便利です。 - キャンバス内のテーブルを削除すると、関連する子孫も自動的に削除されます。ルート テーブルを削除すると、モデル内の他のすべてのテーブルも削除されます。 - 各関係は、少なくとも 1 つの一致するフィールド ペアで構成する必要があります。複数のフィールド ペアを追加すると、複合リレーションシップを作成できます。一致するペアは同じデータ型である必要があります。\[データ ソース\] ページでデータ型を変更しても、この要件は変更されません。Tableau では、クエリの参照元データベースのデータ型が引き続き使用されます。 - リレーションシップは計算フィールドに基づきます。 - リレーションシップを定義する際は、演算子を使用して、リレーションシップで使用するフィールドの比較方法を指定できます。 関係の詳細については、「[データの関連付け](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/relate_tables.htm)」の「[関係の作成と定義](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/relate_tables.htm#create-and-define-relationships)」を参照してください。 ### 複数テーブルのモデル - 複数テーブルのモデルを作成するには、テーブルを \[データ ソース\] ページのキャンバスの論理レイヤーにドラッグします。 ![複数テーブルのモデルを作成するには、テーブルを \[データ ソース\] ページのキャンバスの論理レイヤーにドラッグします。](Img/data_model_multitableanalysis.gif) \[データ ソース\] ページのキャンバスの論理レイヤーにドラッグするテーブルは、相互に関連している必要があります。追加のテーブルを論理レイヤーのキャンバスにドラッグすると、Tableau では、既存のキー制約と一致するフィールドに基づいて、リレーションシップを自動的に作成し、そのリレーションシップの定義を試みます。一致するフィールドを判別できない場合は、ユーザーがそれらのフィールドを選択する必要があります。 制約が検出されない場合は、**多対多**のリレーションシップが作成され、参照整合性が **\[Some records match (一部のレコードが一致)\]** に設定されます。これらの既定の設定は安全な選択肢であり、データ ソースに対して最大の柔軟性を提供します。既定の設定では完全外部結合に対応しており、分析する際はテーブル データを集計してから結合を形成するとクエリを最適化できます。分析には、各テーブルのすべての列データと行データを使用できます。 テーブルをダブルクリックすると、任意の論理テーブル内にデータを追加できます。これにより、\[データ ソース\] ページのキャンバスの物理レイヤーが開きます。結合やユニオンを使用する必要がある場合は、結合したりユニオンしたりするテーブルを物理レイヤー キャンバスにドラッグできます。物理テーブルは論理テーブルにマージされます。 複数のテーブルを組み合わせるには、「[リレーションシップの作成と定義](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/relate_tables.htm#create-and-define-relationships)」の手順に従ってください。 ### 単一テーブルのモデル - 単一テーブルのモデルを作成するには、\[データ ソース\] ページの論理レイヤーのキャンバスにテーブルをドラッグします。その後、\[データ\] ペインのテーブルのフィールドを分析に使用できます。 ![単一テーブル分析を使用したデータ モデル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_singletableanalysis.gif) #### 他のテーブルを含む単一テーブルのモデル テーブルをダブルクリックすると、単一の論理テーブル内にデータを追加できます。これにより、\[データ ソース\] ページのキャンバスの物理レイヤーが開きます。結合やユニオンを使用する必要がある場合は、結合したりユニオンしたりするテーブルを物理レイヤー キャンバスにドラッグできます。物理テーブルは論理テーブルにマージされます。 ![2 つの結合があるデータ モデル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_singletable_joins.gif) この例では、データ ソースの関係キャンバス (論理レイヤー) に \[Book\] テーブルが表示されます。\[Book\] 論理テーブルをダブルクリックすると、結合/ユニオン キャンバス (物理レイヤー) が開きます。 この例では、結合によって賞と情報のテーブルが書籍のテーブルにマージされます。この場合、賞の詳細レベルでは、書籍と賞との結合は一対多になります。これにより、書籍と情報のメジャー バリューが重複します。重複を避けるため、書籍の論理テーブル内で賞と情報を結合する代わりに、それらを書籍に関連付けることができます。 ## 対応しているデータ モデルのスキーマ バージョン 2020.2 で導入された Tableau のデータ モデリング機能は、スター型やスノーフレーク型のデータ モデルを含む、一般的な複数テーブルのデータ シナリオの分析を容易に行えるように設計されています。Tableau のデータ ソースでは、次のモデル タイプが対応しています。 ### 単一テーブル ディメンションとメジャーの混合を含む単一の論理テーブル上の分析は、Tableau 2020.2 以前と同様に機能します。結合、ユニオン、カスタム SQL などの組み合わせを使用して論理テーブルを作成できます。 ![2 本の緑のバーの上に 3 本の青いバーが積み重ねられ、顧客というラベルが付けられたオブジェクト。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_schema1.png) ### スター スキーマとスノーフレーク スキーマ エンタープライズ データ ウェアハウスでは、メジャーが中央のファクト テーブルに含まれ、ディメンションが独立したディメンション テーブルに個別に格納される、スター スキーマまたはスノーフレーク スキーマでデータが構造化されるのが一般的です。このデータの編成では、ロールアップやドリルダウンなど、多くの一般的な分析フローがサポートされます。 ![ディメンション 1、ディメンション 2、ディメンション 3 のオブジェクトとのリレーションシップを示す線が付いた顧客オブジェクト。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_schema2.png) これらのモデルは、Tableau 2020.2 以降で利用できるデータ モデリング機能で、関係を使用して直接表現できます。 まず、ファクト テーブルをモデルにドラッグしてから、ディメンション テーブルをファクト テーブル (スター スキーマ内) または他のディメンション テーブル (スノーフレーク内) に関連付けます。 通常、適切にモデルされたスター スキーマまたはスノーフレーク スキーマでは、ファクト テーブルとディメンション テーブルの間のリレーションシップは多対 1 になります。この情報がデータ ウェアハウスにエンコードされている場合、Tableau は自動的にこれを使用してリレーションシップのパフォーマンス オプションを設定します。設定されていない場合は、この情報を自分で設定できます。詳細については、「[パフォーマンス オプションを使用して関係のクエリを最適化する](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_relationships_perfoptions.htm)」を参照してください。 適切にモデル化したスター スキーマやスノーフレーク スキーマでは、ファクト テーブルのすべての行に、各ディメンション テーブルの一致するエントリが含まれます。これが true でデータ ウェアハウスの整合性制約にキャプチャされた場合、Tableau は自動的にこの情報を使用して、\[パフォーマンス オプション\] の参照整合性設定を設定します。一部のファクト テーブル行がディメンション テーブル内に一致する行を持たない場合 ("遅延到着ディメンション" または "早期到着ファクト" とも呼ばれます) は、メジャーの計算時にすべての行が保持されますが、ディメンション ヘッダーを表示するときに値が削除される可能性があります。詳細については、「[パフォーマンス オプションを使用して関係のクエリを最適化する](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_relationships_perfoptions.htm)」を参照してください。 ### 複数のテーブルでメジャー含むスタースキーマとスノーフレーク スキーマ 一部のスター スキーマまたはスノーフレーク スキーマでは、分析のすべてのメジャーがファクト テーブルに含まれています。ただし、多くの場合、分析のディメンション テーブルに関連する追加のメジャーが関係している可能性があります。ディメンション テーブルにメジャーが含まれていない場合でも、分析でディメンションの値をカウントしたり集計するのが一般的です。このような場合は、ファクト テーブルとディメンション テーブルはあまり明確に区別されていません。データ モデルをわかりやすく表示するには、まず最も細かいテーブルをデータ ソースのキャンバスに追加してから、そのテーブルに他のすべてのテーブルを関連付けることをお勧めします。 ![データ モデルは、顧客が 3 つのディメンションにセグメント化される方法を示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_schema3.png) これらのテーブルを結合して 1 つの論理テーブルにする場合、LOD 計算または COUNT DISTINCT を使用して値を重複しないようにする予防措置を講じなければ、ディメンション テーブル内のメジャーがレプリケートされ、集計が歪んでしまいます。ただし、これらのテーブル間にリレーションシップを作成する場合、Tableau は、結合を実行する前にメジャーを集計し、不要な重複の問題を回避します。これにより、測定の詳細レベルを慎重に追跡する必要が解消されます。 ### マルチファクト分析 バージョン 2024.2 以降、Tableau のデータ モデリング機能は、マルチファクト関係を使用したマルチファクト分析をサポートします。マルチファクト関係データ モデルを作成する方法の詳細については、以下を参照してください。 - [マルチファクト関係データ モデルについて](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm) - [マルチファクト関係モデルを使用するとき](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_when_to_use.htm) - [マルチファクト関係データ モデルの構築](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_build.htm) マルチファクト関係モデル (複数の基底テーブルを持つデータ モデル) では、共有テーブルがモデル内に存在するとき、関連のないテーブルがモデル内に存在することも許されます。分析の間、共有テーブルのフィールドは、共通に持つ共有ディメンション (同じ場所や同じ日付に発生するなど) に基づいて、関連のないデータ テーブルを「つなぎ合わせ」ます。各テーブルの粒度、つまりネイティブの詳細レベルの保持を含め、関係のすべての利点が維持されます。 基底テーブルが 1 つしかないデータ モデルと同様に、Tableau は、Viz の構造に基づいて、バックグラウンドで使用する最適な結合タイプを決定します。ただし、マルチファクト関係モデルでは、結合オプションを拡張して外部結合とクロス結合を含むようになり、さまざまなレベルの関係を処理できます。詳細については、[「マルチファクト関係データ モデルについて」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm)を参照してください。 **注**: バージョン 2020.2 から 2024.1 では、ファクト テーブル (メジャーを含む) が単一のディメンション テーブルに関連付けられている場合にのみ、スター モデルとスノーフレーク モデルに追加できます。 たとえば、Customer 360 などの分析のように、複数のファクト テーブル テーブルまとめてから共有ディメンションを分析できます。これらのファクト テーブルは、ディメンション テーブルとは異なる詳細レベルにしたり、それぞれを異なる詳細レベルにすることができます。また、ディメンション テーブルと多対多のリレーションシップを持つことができます。このようなシナリオの場合、Tableau では集計の前に値がレプリケートされないようにします。 ![データ モデルは、顧客が 3 つのディメンションにセグメント化される方法を示し、売上とキャンペーン間のつながりを示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_schema5.png) ファクト テーブルを関連付ける共有ディメンション テーブルがない場合は、カスタム SQL を使用するか、他のディメンション テーブルの結合またはユニオンを使用して、ディメンション テーブルを動的に作成できる場合があります。 ファクト テーブルが 2 つある場合は、共通ディメンション上で相互に直接関連付けることができます。このタイプの分析は、ファクト テーブルの 1 つに共通ディメンションのスーパーセットが含まれている場合に最適です。 ![データ モデルは、売上とキャンペーンのリレーションシップを示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_schema6.png) 基底テーブルが 1 つしかないデータ ソースではなく、複数の基底テーブルを使用してマルチファクト関係モデルを構築する必要があるシナリオはさまざまです。 - **円環関係**。円環関係は現在サポートしていません。循環のあるデータ ソースを構築しようとしている場合は、マルチファクト関係を使用し、ダウンストリーム テーブルを別の基底テーブルにします。 - **適合ディメンション**と**文脈的 OR 関係**。同じ関係句のセット (日付と場所など) に基づいて関連付けられている一連のテーブルがある場合、それらのディメンションを抽出して共有テーブルにする必要があります。 - そうすると便利であるのは、複数の関係句がすべて真 (論理的には AND) であることが、それらのレコードにテーブルを関連付けるために必要であるからです。 - 代わりに、一度に真になる可能性があるのは 1 つであるレコード (文脈的 OR) を分析する場合は、共有ディメンション テーブルを使用してデータ モデルを設定することで、この柔軟性が実現されます。 - **同等のブレンド**。データ ソースをプライマリとセカンダリに区別せず、同等にブレンドしたい場合、ブレンドのデータ ソースと、共有テーブル内のリンク フィールドを結合するデータ モデルを構築します。 ## データ モデルにおけるリレーションシップの要件 - テーブルを関連付ける際は、リレーションシップを定義するフィールドが同じデータ型である必要があります。\[データ ソース\] ページでデータ型を変更しても、この要件は変更されません。Tableau では、クエリの参照元データベースのデータ型が引き続き使用されます。 - リレーションシップは地理的フィールドに基づいて定義することはできません。 - データ モデルでは循環関係に対応していません。 ### 関連付けたテーブルの利点が限られる要因 - テーブル内にダーティ データがある (つまり、適切に構造化されたモデルを考慮して作成しておらず、メジャーとディメンションが複数のテーブルに混在している) 場合、複数テーブルの分析がさらに複雑になることがあります。 - データ ソース フィルターを使用すると、データ内で結合選択を行う Tableau の機能が制限されます。結合選択とは、Tableau で不要な結合を削除してクエリを簡略化する方法のことです。 - 関係全体を通じて一致しない値が多く含まれるテーブル。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau データ抽出コマンド ライン ユーティリティ Tableau データ抽出コマンド ライン ユーティリティを使用すると、抽出更新タスクを自動化できます。これは Tableau Desktop に付属のコマンド ライン ユーティリティです。これを使用することで、パブリッシュされた抽出データ ソースを更新したり、データをファイルからデータ ソースに追加したりできます。 Tableau データ抽出コマンドライン ユーティリティの使用要件には、次のような条件が含まれています。 - Windows 上の Tableau Desktop で使用でき、Windows システムでのみ実行可能です。 - Tableau Desktop のトライアル版では使用できません。 - OAuth を使用しない抽出データ ソースに使用できます。 - 単一接続データ ソースの更新にのみ使用できます。マルチ接続データ ソースには使用できません。 **2022 年 10 月に非推奨:** このユーティリティは、Tableau Cloud の [多要素認証](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/to_security_mfa.htm)要件により、以降のリリースでは使用できません。Tableau Cloud から直接アクセスできないデータ ソースまたは仮想接続データを更新するには、代わりに Tableau Bridge を使用します。詳細については、[「Bridge 更新スケジュールの設定」](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/to_sync_schedule.htm)を参照してください。 スクリプトを使用して更新ジョブを開始するには、tabcmd [refreshextracts](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/tabcmd_cmd.htm#refreshextracts-workbookname-or-datasourcename) または REST API [抽出更新タスクの実行](https://help.tableau.com/current/api/rest_api/en-us/REST/rest_api_ref.htm#run_extract_refresh_task)を使用します。 ## ユーティリティの実行 1. 管理者としてコマンド プロンプトを開き、Tableau Desktop の bin ディレクトリに移動します。例: `cd C:\Program Files\Tableau\Tableau 2022.4\bin` 2. 以下の表で説明するパラメーターを追加して、次のいずれかのコマンドを使用します。 - `tableau refreshextract` - `tableau addfiletoextract` **注:** ユーティリティを実行する場合は、コマンド ラインまたはスクリプトで、`tableau.exe`ではなく、必ず `tableau` を指定します。 **注:** トラブルシューティングを行うには、\\マイ Tableau リポジトリ\\Logs フォルダー内にある tableaucom.txt ファイルでログを確認します。 **注**: マルチサイト環境では、コマンドを適用するサイトを指定します。 ## tableau refreshextract コマンドの構文およびパラメーター Tableau Server または Tableau Cloud の抽出を更新するには、`tableau refreshextract` を使用します。抽出を更新すると、前の更新以降、データ ソースに加えられた変更によって既存の抽出が更新されます。 このコマンドのヘルプを参照するには、Windows コマンド プロンプトで次のコマンドを入力します。 `tableau help refreshextract` ### パラメーターの使用 - すべてのオプションにはダブル ハイフンを使用する完全形式があります (`--server` など)。 - また、シングル ハイフンを使用する短い形式を持つオプションもあります (`-s` など)。 - オプションの値に空白が含まれる場合は、引用符で囲みます。 - 更新されるソースは、抽出 (`.hyper`) ではなく元のデータ ソースである必要があります。 ### tableau refreshextract コマンド オプション
短い形式 完全形式 説明
  --source-username <user name>

データ ソース接続に対する有効なユーザー名。

このオプションは --source-password と共に使用するか、

--original-file をユーザー名およびパスワード オプションの代わりに使用します。

注: データ ソースが埋め込み認証資格情報を使用してパブリッシュされた場合あっても、パブリッシュされた抽出を更新する時にユーザー名とパスワードを提供する必要があります。
  --source-password "<password>"

データ ソース ユーザーのパスワード。
 

--original-file <path and file name>

または

--original-file <path and folder name>

サーバー上でリフレッシュされるデータ ソースのパスおよびファイル名。例: --original-file c:\folder\file.csv

マルチファイル データ ソースを更新するには、データ ファイルを含むフォルダーへのパスを渡します。例: --original-file c:\folder。

ファイルがネットワーク共有上にある場合は、パスに UNC 形式を使用します。\\server\path\filename.csv
  --force-full-refresh

データ ソースが増分更新されるよう設定されている場合、このオプションを使用して完全な抽出の更新を強制的に実行します。このオプションを含ませない場合は、増分更新が実行されます。増分更新をサポートしていないデータ ソースもあります。
-s <server http address> --server <URL>

データがパブリッシュされる Tableau Server の URL。

Tableau Cloud の場合、https://online.tableau.com と指定します。
-t <site id> --site <siteid>

複数サイト環境では、コマンドが適用されるサイトを指定します。Tableau Cloud では、ユーザー名が複数のサイトに関係している場合にこの引数を使用します。Tableau Server では、サイトを指定しない場合、既定サイトが使用されます。

サイト ID はサイト名とは無関係であり、ブラウザーでサイトを表示する際に URL に表示されます。たとえば、Tableau Cloud にサインインした後に表示されるページの URL が次の場合、

https://online.tableau.com/t/vernazza/views

サイト ID はvernazza です。
  --datasource <datasource>

Tableau Server または Tableau Cloud にパブリッシュされているデータ ソースの名前。
  --project <projectname>

データ ソースが属するプロジェクト。このオプションを含めない場合、既定のプロジェクトが使用されます。

指定するプロジェクトがプロジェクト階層内でネストされている子プロジェクトの場合、このパラメーターを --parent-project-path パラメーターとともに使用する必要があります。
  --parent-project-path path/to/project

データ ソースのパブリッシュ先のプロジェクトがプロジェクト階層の最上位レベルにない場合、このパラメーターを --project パラメーターとともに使用し、ネストされたプロジェクトのパスを指定します。

階層でプロジェクト レベルを区切るには、フォワード スラッシュ文字 (/) を使用します。プロジェクト名にフォワード スラッシュ文字またはバック スラッシュ文字が入るインスタンスを避けるには、バックスラッシュ (\) を使用します。

たとえば、最上位レベルのマーケティングで、プロジェクト Social、プロジェクト名が Sandbox の場合は次のとおりです。

--project Sandbox --parent-project-path Marketing/Social

-u <user name> --username <username>

Tableau Server または Tableau Cloud の有効なユーザー。
-p "<password>" --password "<password>"

Tableau Server または Tableau Cloud の特定のユーザーのパスワード。
  --proxy-username <username>

プロキシ サーバー用のユーザー名。
  --proxy-password "<password>"

プロキシ サーバーのパスワード。
-c "<path and file name>" --config-file "<path and file name>"

コマンドの構成オプションを含むファイルのパスとファイル名情報。パスは常に二重引用符で囲みます。詳細については、後述の構成ファイルの使用を参照してください。
### tableau refreshextract コマンドの例 次のコマンドは、Tableau Cloud へパブリッシュされた CurrentYrOverYrStats という名前の抽出を更新します。このコマンドは次を指定します。 - Tableau Cloud ユーザーおよびパスワード。 - Tableau Cloud サイトおよびプロジェクト名。 - ホストされているデータ ソースへサインインするためのデータ ソース、ユーザー名およびパスワード。この場合データ ソースは、クラウドベースのデータ ソース プロバイダー (たとえば、Salesforce.com など) によってホストされているデータ ソースです。 `C:\Program Files\Tableau\Tableau 2022.4\bin>tableau refreshextract --server https://online.tableau.com --username email@domain.com --password "OurServerPwd" --site vernazza --project "New Animations" --datasource "CurrentYrOverYrStats" --source-username database_user@hosted_datasource_provider.com --source-password "db_password"` ファイルベースのデータ ソースの抽出を更新するには、抽出を作成した元のファイルへのパスを提供します。ファイルがネットワーク共有上にある場合は、マッピングされたドライブの代わりに UNC 形式を使用します。 `C:\Program Files\Tableau\Tableau 2022.4\bin>tableau refreshextract --server https://online.tableau.com --username email@domain.com --password "OurServerPwd" --site vernazza --project "New Animations" --datasource "CurrentYrOverYrStats" --original-file "\\server\path\filename.csv"` ## tableau addfiletoextract の構文 Tableau Server または Tableau Cloud へパブリッシュされた抽出にファイルの内容を追加するには、`tableau addfiletoextract` を使用します。このコマンドを使用して 2 つのファイルを組み合わせます。 最後に行った変更が適用された既存の抽出の更新のみを行う場合は、代わりに `refreshextract` コマンドを使用します。既存の抽出を更新するために `addfiletoextract` を使用すると、代わりにデータが複製されます。 このコマンドのヘルプを参照するには、Windows コマンド プロンプトで次のコマンドを入力します。 `tableau help addfiletoextract` すべてのオプションにはダブル ハイフンを使用する完全形式があります (`--server` など)。また、シングル ハイフンを使用する短い形式を持つオプションもあります (`-s` など)。オプションの値に空白が含まれる場合は、引用符で囲みます。 ### tableau addfiletoextract コマンド オプション
短い形式 完全形式 説明
  --file <path and file name>

追加するデータを含むデータ ファイルのパスとファイル名情報。このファイルは、Excel または Access 形式、Tableau データ抽出、または区切りテキスト ファイルの場合があります。ファイルをパスワードで保護することはできません。ファイルがネットワーク共有の場合は、UNC 形式を使用します。たとえば、\\server\path\filename.csv
-s <server http address> --server <URL>

データがパブリッシュされる Tableau Server の URL。

Tableau Cloud の場合、https://online.tableau.com と指定します。
-t <site id> --site <site id>

複数サイト環境では、コマンドが適用されるサイトを指定します。Tableau Cloud では、ユーザー名が複数のサイトに関係している場合、この引数を含める必要があります。Tableau Server では、サイトを指定しない場合、既定サイトが使用されます。
  --datasource <datasource>

Tableau Server または Tableau Cloud にパブリッシュされているデータ ソースの名前。
  --project <projectname>

データ ソースが属するプロジェクト。このオプションを含めない場合、既定のプロジェクトが使用されます。

指定するプロジェクトがプロジェクト階層内でネストされている子プロジェクトの場合、このパラメーターを --parent-project-path パラメーターとともに使用する必要があります。
  --parent-project-path path/to/project

データ ソースのパブリッシュ先のプロジェクトがプロジェクト階層の最上位レベルにない場合、このパラメーターを --project パラメーターとともに使用し、ネストされたプロジェクトのパスを指定します。

階層でプロジェクト レベルを区切るには、フォワード スラッシュ文字 (/) を使用します。プロジェクト名にフォワード スラッシュ文字またはバック スラッシュ文字が入るインスタンスを避けるには、バックスラッシュ (\) を使用します。

たとえば、最上位レベルのマーケティングで、プロジェクト Social、プロジェクト名が Sandbox の場合は次のとおりです。

--project Sandbox --parent-project-path Marketing/Social

-u <username> --username <username>

Tableau Server または Tableau Cloud の有効なユーザー。
-p "<password>" --password "<password>"

Tableau Server または Tableau Cloud の特定のユーザーのパスワード。
  --proxy-username <username>

プロキシ サーバー用のユーザー名。
  --proxy-password "<password>"

プロキシ サーバーのパスワード。
-c "<path and filename>" --config-file "<path and filename>"

コマンドの構成オプションを含むファイルのパスとファイル名情報。パスは常に二重引用符で囲みます。詳細については、後述の構成ファイルの使用を参照してください。
### tableau addfiletoextract コマンドの例 `C:\Program Files\Tableau\Tableau 2022.4\bin>tableau addfiletoextract --server https://online.tableau.com --username email@domain.com --password "OurServerPwd" --site vernazza --project "New Animations" --datasource "CurrentYrOverYrStats" --file "C:\Users\user2\Documents\DataUploadFiles\AprMay.csv"` ## 構成ファイルの使用 `tableau refreshextract` または `tableau addfiletoextract` のいずれかで使用することができる config (構成) ファイルを作成するために、ノートパッドや Text Edit などのプレーン テキスト エディターを使用することができます。構成ファイルは、同じデータ ソースを長時間定期的に更新することが予想される場合に役立ちます。コマンドを実行するたびに同じオプションを入力する代わりに、構成ファイルを指定します。構成ファイルは、コマンド ラインにユーザー名とパスワードを表示しないという利点もあります。 ### 構成ファイルの作成 たとえば、config.txt という名前のファイルを作成し、Documents フォルダーに保存したとします。そして、ファイル内で次に示すようなパラメーター情報を含ませました。 ホストされているデータ ソースからの抽出で、Tableau Cloud にパブリッシュされ、**サーバー**が **https://online.tableau.com** の場合: `server=https://online.tableau.com site=vernazza username=email@domain.com password=OurPassword project=New Animations datasource=CurrentYrOverYrStats source-username=database_user@hosted_datasource_provider.com source-password=db_password` ### コマンド ラインからの構成ファイルの参照 構成ファイルを作成後、`tableau refreshextract` または `tableau addfiletoextract` コマンドを実行します。この際、コマンド ラインで使用する唯一のオプションとして構成ファイルを指定し、構成ファイルのパスを二重引用符で囲みます。構文は、次のとおりです。 `tableau refreshextract --config-file ""` たとえば、[構成ファイルの作成](#Create)セクションのサンプルで指定された抽出を更新するには、次のコマンドを実行します (Tableau Desktop の お使いのバージョンの bin ディレクトリで作業していることを確認してください)。 `C:\Program Files\Tableau\Tableau 2022.4\bin>tableau refreshextract --config-file "C:\Users\user1\Documents\config.txt"` ### 構成ファイルの構文の違い 構成ファイル内でオプションを指定する構文は、コマンド ラインで使用する構文とは次のような点において異なります。 - オプション名はダッシュやハイフンからは始まりません。 - オプション名とオプション値を区切るには、等号 (スペースなし) を使用します。 - スペースを含んでいる場合であっても(前に示したサンプル内の `project` オプションの場合など)、値の前後に引用符は必要ありません (または許可されていません)。 ## Windows タスク スケジューラを使用した抽出更新 Windows タスク スケジューラを Tableau データ抽出コマンド ライン ユーティリティと共に使用すると、企業のファイアウォール内のTableau Desktop Publicデータ ソースを自動で定期的に更新することができます。タスクが 1 日、1 週、または 1 月に 1 回、あるいは特定のシステム イベント後に発生するよう設定することができます。たとえば、コンピューター起動時にタスクを実行します。 詳細については、Microsoft TechNet ライブラリの[「タスク スケジューラの操作方法」](http://technet.microsoft.com/ja-jp/library/cc766428.aspx)ページを参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau での FORMAT() 関数の回避 Tableau にはフィールドを書式設定するための FORMAT() 関数はありませんが、ワークブック内のフィールドの構造と外観を変更するためのさまざまな手段が提供されています。 - 地理的フィールドについては、[地理的役割の割り当て](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_geographicroles.htm)を参照してください。 - 日付フィールドまたは数値フィールドについては、[既定の数値形式の設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_fieldproperties.htm#DefFormat)を参照してください。 - カスタム日付形式については、「[カスタム日付形式](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dates_custom_date_formats.htm)」を参照してください。 - フィールドの書式設定を指定するために使用できる記号と表記法については、[リテラル式の構文](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_operators.htm#literals)を参照してください。 - 数値と null 値については、[数字と NULL 値の書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_specific_numbers.htm)を参照してください。 Tableau は、ビュー内の文字列フィールドの外観をカスタマイズするために使用できる広範な文字列関数も提供しています。[文字列関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_string.htm)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau でのデータ集計 Tableau では、メジャーやディメンションを集計できますが、メジャーを集計する方がより一般的です。メジャーをビューに追加すると、デフォルトにより、そのメジャーに集計が適用されます。適用される集計の種類は、ビューのコンテキストによって変わります。 ## ビューのメジャーの集計を変更する ビューにメジャーを追加すると、値が自動的に集計されます。一般的な集計には合計、平均、中央値などがあります。完全なリストについては、[Tableau の事前定義済み集計のリスト](#AggFuncs)を参照してください。 現在の集計は、ビューのメジャー名の一部として表示されます。たとえば、"Sales (売上高)" は SUM(Sales) になります。すべてのメジャーには、データ ソースへ接続したときに Tableau によって設定された既定の集計があります。メジャーに対する既定の集計を表示または変更できます。[メジャーの既定集計の設定](#DefaultAgg)を参照してください。 Tableau を使用してメジャーを集計できるのは、リレーショナル データ ソースの場合のみです。多次元データ ソースには集計済みデータが含まれています。Tableau では、Windows のみで多次元データ ソースをサポートしています。 コンテキスト メニューから、ビューのメジャーの集計を変更できます。 ![フィールドのコンテキスト メニューを使用してメジャーの集計を変更する方法を示す図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_agg2.png) ## ディメンションの集計 最小値、最大値、カウント、またはカウント (個別) を使用して、ビューのディメンションを集計できます。ディメンションを集計すると、ディメンションが実際にはメジャーの特性を引き受けるよう、新しいメジャー列が一時的に作成されます。 ![フィールドのコンテキスト メニューのオプションを使用してディメンションを集計する方法を示す図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_agg4.png) ディメンションを表示するもう 1 つの方法は、ディメンションのコンテキスト メニューから \[属性\] を選択して、ディメンションを属性として扱うことです。属性集計にはいくつかの使用方法があります。 - 複数のデータ ソースをブレンドする際には、一貫した詳細レベルを保証できます。 - これにより、集計式が必要な表計算を行う際、ディメンションを集計する方法を提供します。 - これは計算されるため、クエリのパフォーマンスを改善できます。 Tableau は、次の式を使用して属性を計算します。 `IF MIN([dimension]) = MAX([dimension]) THEN MIN([dimension]) ELSE "*" END` 式は、データが最初のクエリから読み取られた後に Tableau で計算されます。アスタリスク (\*) は実際には、複数の値がある場合に発生する特別な種類の Null 値の視覚的なインジケーターです。アスタリスクに関する詳細については、[データ ブレンドのトラブルシューティング](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/multipleconnections_troubleshooting.htm) を参照してください。 表計算で属性を使用した例を以下に示します。この表は、市場、市場規模、および状態別の売上高を示しています。それぞれの州が市場に貢献した総売上高に対する割合を計算したかったと仮定します。状態に従って計算される「合計に対する割合」([簡易表計算](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations_quick.htm)を参照) を追加すると、計算は赤色のエリア内で行われます。これは、市場規模ディメンションによってデータの区分が指定されているためです。 ![米国のいくつかの州における小規模市場と大規模市場の売上をドルで示す表。東部地域の主要市場 (フロリダ、マサチューセッツ、ニューヨーク) とその売上合計が強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/attribute1.png) 市場規模を属性として集計すると、計算は市場 (次のイメージの場合は東部) で行われ、市場規模は単にラベルとして使用されます。 ![米国のいくつかの州における小規模市場と大規模市場の売上をドルで示す表。東部地域の主要市場と小規模市場が、その売上合計とともに強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/attribute2.png) ## Tableau の事前定義済み集計のリスト 数値データは合計や平均などで集計して見ると役立つ場合があります。集計データを算出する数学関数は集計関数と呼ばれます。集計関数は、値のセットに対する計算を実行して、単一の値を返します。たとえば、値1、2、3、3、4を含むメジャーが合計として集計された結果は、単一の値です。13。または、50 個の製品から販売取引が 3,000 件ある場合に、どの製品の売上が最も高いかを調べるために、それぞれの製品の売上合計を表示したいと思うかもしれません。 **注**: 浮動小数点値を集計と組み合わせて使用すると、予期しない結果が発生する可能性があります。詳細については、[計算のデータ型を理解する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_operators.htm#Data)を参照してください。 Tableau では、表のような事前定義済みの集計が用意されています。集計を含む計算フィールドではないメジャーに対しては、`AVG([Discount])` などの既定の集計を設定できます。[メジャーの既定集計の設定](#DefaultAgg)を参照してください。ビュー内の既存のフィールドの集計を設定することもできます。詳細は、[ビューのメジャーの集計を変更する](#Measures)を参照してください。
集計説明メジャーが 1、2、2、3 を含む場合の結果
属性

グループ内のすべての行が同じ値を持つ場合にのみ、指定された式の値を返します。それ以外の場合は、アスタリスク (*) 文字を表示します。NULL 値は無視されます。この集計はディメンションを集計する場合に役立ちます。ビュー内のメジャーをこの集計に設定するには、メジャーを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し [属性] を選択します。その後フィールドは、テキスト ATTR を表示するよう変更します。

販売ピルの属性。

* 
ディメンションメジャーまたはディメンション内の一意の値をすべて返します。3 つの値 (1、2、3)
合計メジャー内の数値の合計を返します。NULL 値は無視されます。1 つの値 (8)
平均メジャー内の数値の算術平均を返します。NULL 値は無視されます。1 つの値 (2)
カウント (個別)

メジャーまたはディメンション内の一意の値の数を返します。ディメンションに適用された場合、計算の結果は数値なので、メジャーである新しい列が一時的に作成されます。カウントできるのは、数値、日付、ブール値、および文字列です。いずれの場合も Null 値は無視されます。

この集計は、次の種類のワークブックでは使用できません。

  • Tableau Desktop 8.2 以前で作成され、Microsoft Excel またはテキスト ファイル データ ソースを使用するワークブック。
  • レガシー接続を使用するワークブック。
  • Microsoft Access データ ソースを使用するワークブック。
1 つの値 (3)
最小メジャーまたは連続ディメンション内の最小値を返します。NULL 値は無視されます。1 つの値 (1)
最大サンプル母集団に基づいて、メジャーまたは指定された式にある最大の数値を返します。NULL 値は無視されます。Null でない値を持つ標本内の要素が 2 個に満たない場合は Null を返します。母集団のサンプルを表すデータに適用する関数です。1 つの値 (3)
Std (標準)Dev (Pop) (偏差 (母集団) )バイアス母集団に基づいて、指定された式の全ての値の標準偏差を返します。引数が母集団全体を含むと想定します。この関数はサンプル サイズが大きい場合に使用します。1 つの値 (0.7071)
分散サンプルに基づいて、指定された式の全ての値の分散を返します。NULL 値は無視されます。Null でない値を持つメンバーが 2 個に満たない場合は Null を返します。母集団のサンプルを表すデータに適用する関数です。1 つの値 (0.6667)
Variance (Pop) (分散 (母集団) )バイアス母集団に基づいて、指定された式の全ての値の分散を返します。引数が母集団全体を含むと想定します。この関数はサンプル サイズが大きい場合に使用します。1 つの値 (0.5000)
非集計

参照元データ ソースの全てのレコードを返します。ビュー内の全てのメジャーを非集計するには、分析メニューから 集計メジャー を選択します (チェックマークを外します)。

Tableau で、非集計形式のデータを表示することができます (リレーショナル データベースのみ)。データが非集計になると、データ ソースの個々の行の値が全て表示されます。たとえば、ゴムひもの合計売上高が $14,600 であることが分かれば、個々の販売トランザクションの分布を見たい場合があるかもしれません。この質問に回答するには、個々のデータ行を表示するビューを作成する必要があります。つまり、データを非集計する必要があります (データの非集計方法 を参照してください)。また、集計されたデータを見る別の方法として、ビューの全てまたは一部の参照元データを表示するという方法もあります。詳細については、参照元データの表示を参照してください。

4 つの値 (1、2、2、3)
カスタム集計も定義できます。詳細については、[Tableau 内の集計関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_aggregate_create.htm) を参照してください。作成するデータ ビューの種類によっては、Tableau は適切な詳細レベルでこれらの集計を適用します。たとえば、東部における平均配達時間であれば個々のディメンション要素に、東部、西部、および中部における平均配達時間であれば指定されたディメンションのすべての要素に、すべての地域と市場における売上合計であればディメンションのグループに、それぞれ集計が適用されます。 ## メジャーの既定集計の設定 集計を含む計算フィールドではないメジャーに対しては、`AVG([Discount])` などの既定の集計を設定できます。既定の集計は、連続フィールドまたは不連続フィールドをまとめる代表的な計算です。既定の集計は、メジャーをビューにドラッグすると自動的に使用されます。 規定の集計を変更するには： データペインでメジャーを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[既定のプロパティ\] > \[集計\] を選択したうえでいずれかの集計オプションを選択します。 ![一連のコンテキスト メニュー選択は、予算マージン メジャーの選択から始まり、既定のプロパティ、集計、合計と続いています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_agg_function.png) **注**: Tableau を使用してメジャーを集計できるのは、リレーショナル データ ソースの場合のみです。多次元データ ソースには集計データのみが含まれています。 パブリッシュされたデータ ソースには既定の集計を設定できません。既定の集計は、データ ソースが最初にパブリッシュされるときに設定されます。既定の集計を調整するには、パブリッシュされたデータ ソースの[ローカル コピーを作成](http://kb.tableau.com/articles/howto/edit-a-published-data-source?lang=ja-jp)してください。 ## データの非集計方法 メジャーをビューに追加すると、デフォルトにより、そのメジャーに集計が適用されます。このデフォルトは、分析メニューのメジャーの集計設定により制御されます。 ビューのすべてのマークを、最も詳細なレベルの粒度で表示したい場合は、ビューを非集計にできます。データの非集計とは、Tableau がデータ ソースのすべての行のすべてのデータ値に別のマークを表示することを意味します。 ビューのすべてのメジャーを非集計するには： - 分析 >メジャーの集計 オプションをクリアします。すでに選択されている場合は、\[メジャーの集計\] を 1 回クリックして選択をクリアします。 ![集計メジャーが選択された分析メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_agg3.png) \[メジャーの集計\] が選択されていると、Tableau は既定でビューのメジャーの集計を試みます。データ ソースの個々の行の値は、ビューの詳細レベルで 1 つの値 (1 つのマーク) に集計されます。 メジャーで利用可能なさまざまな集計により、個々の値の収集方法が決定します。それらは個々の行の値に追加 (SUM)、平均 (AVG)、個々の行の値から最大 (MAX) 値や最小 (MIN) 値を設定できます。 利用可能な集計の完全なリストについては、[Tableau の事前定義済み集計のリスト](#AggFuncs)を参照してください。 詳細レベルはビューのディメンションによって決まります。詳細レベルの概念の詳細については、[ディメンションのビューの詳細レベルへの影響](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm#DimLOD)を参照してください。 データの非集計は、ビュー内で独立的および従属的に使用するメジャーを分析するときに便利です。たとえば、参加者の年齢を座標軸の 1 つにして、製品満足度調査の結果を分析しているとします。""Age (年齢)" フィールドを集計して、参加者の平均年齢を知ることができます。または、そのデータを非集計にして、その製品に最も満足している年齢層を知ることができます。 非集計データは散布図などのデータを表示する際に便利です。[例: 散布図、集計、および粒度](#ExampleScatter)を参照してください。 **注:** データ ソースが非常に大きい場合、データを非集計にするとパフォーマンスが大幅に低下します。 ## 例: 散布図、集計、および粒度 あるメジャーを \[行\] シェルフへ配置して、別のメジャーを \[列\] シェルフへ配置すると、Tableau は 2 つの数値を比較します。通常そのような場合、Tableau は散布図を既定のビジュアライゼーションとして選択します。最初のビューは単一のマークである可能性が高く、2 つのメジャーのすべての値の合計を示します。これは、ビューの詳細レベルを増やす必要があるためです。 [散布図の作成の開始](#InitialView) [ディメンションを使用した詳細の追加](#DimOnDetail) [行および列シェルフにフィールドをさらに追加しようと試みる](#RowColOpt2) [データの非集計を試みる](#TryDisAgg) ### 散布図の作成の開始 基本的な散布図に詳細を追加するには、さまざまな方法があります。**ディメンションを使用して詳細を追加**したり、行や列のシェルフにフィールドを追加したり、**データを非集計**にしたりすることもできます。それらのオプションを組み合わせて使用することもできます。このトピックではこれらの選択肢に注目し、**Sample - Superstore (サンプル - スーパーストア)** データ ソースを使用します。 最初のビューを作成するには、これらの手順に従ってください。 1. \[列\] シェルフに "Sales (売上高)" メジャーを配置します。 2. \[行\] シェルフに "Profit (収益)" メジャーを配置します。 メジャーは自動的に合計として集計されます。既定の集計 (SUM (合計)) は、フィールド名に示されます。ツールヒントに示されている値は、データ ソースにある全ての行の売上高と収益の値の合計を表します。 ![売上と利益の相関関係を表示するグラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_agg10.png) 次の手順に従って、ディメンションを使用してビューに詳細を追加し、データを非集計にします。 ### ディメンションを使用した詳細の追加 次の手順に従って、ディメンションを追加して詳細レベルをさらに表示し、作成した散布図ビューに手を加えます。 1. \[マーク\] カードの \[色\] に "Category (カテゴリー)" ディメンションをドラッグします。 これによりデータは各ディメンション メンバーに対応する 3 つのマークに分類され、マークは色を使用してエンコードされます。 ![売上と利益の相関関係を表示するグラフ。カーソルがデータ ポイントの上に置かれていて、そのポイントがオフィス用品カテゴリを表し、利益が 122,491 ドル、売上が 719,047 ドルであることがわかります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_agg11.png) 2. \[マーク\] カードの \[詳細\] に "State (州)" ディメンションをドラッグします。 ビューには多くのマークがあります。マークの数値は、カテゴリーの数値を掛けたデータ ソース内の個別の州の数値と等しくなります。 ![売上と利益の相関関係を表示するグラフ。カーソルはニューヨーク州の事務用品カテゴリを表すデータ ポイントの上にあります。利益は 25,994 ドル、売上は 90,020 ドルです。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_agg24.png) 表示されるマークの数は増えましたが、メジャーはまだ集計されたままです。そのため、データ ソース内に「州 = ノースダコタ」と「カテゴリ = 家具」という行が 1 行あるか 100 行あるかに関係なく、結果は常に単一のマークです。 この処理は、有用だと思う方向にビューを発展させているかもしれませんが、違う方向に発展させたいと思うかもしれません。どのような質問をするかを決定できます。 ### 行および列シェルフにフィールドをさらに追加しようと試みる 元の 1 つのマークのビューに戻します。フィールドを \[行\] と \[列\] シェルフに追加して散布図のビューを展開するには、これらの手順に従います。 1. \[列\] シェルフに "State (州)" ディメンションをドラッグします。 "Continent (大陸)" を \[SUM(Sales)\] の右にドロップした場合でも、\[SUM(Sales)\] の左に移動します。これは、連続軸にディメンションを挿入することができないからです。代わりに、ディメンションのメンバーごとに別々の軸が表示されます。 ![列シェルフに州と合計 (売上)、行シェルフに合計 (利益) を含む Viz と、州別に売上と利益を比較したグラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_agg26.png) 2. \[行\] シェルフに "Segment (区分)" ディメンションをドラッグします。 州と顧客区分にわたり、"Sales (売上高)" と "Profit (収益)" の概要を提供するビューが表示されます。ビュー内のマークにポインターを合わせてさまざまな区分のツールヒント データを参照すると、興味深い情報が得られます。 ![売上と利益の相関関係を表示するグラフ。カーソルは、利益が -$789、売上が $11,736 であるアリゾナ州の企業セグメントを表すデータ ポイント上にあります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_agg27.png) ### データの非集計を試みる 1 つのマークを使用する元の散布図を変更してより多くのマークを表示するもう 1 つの方法は、データを非集計にするという方法です。 分析 >メジャーの集計 オプションをクリアします。すでに選択されている場合は、\[メジャーの集計\] を 1 回クリックして選択をクリアします。 ![集計メジャーが選択された分析メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_agg3.png) このコマンドはもともと選択されていたスイッチなので (チェックマークが表示されています)、実行したことはデータの非集計です。Tableau は、既定でビューのデータを集計します。 これで、元のデータ ソースの行ごとに 1 つずつ、多くのマークが表示されます。 ![売上と利益の相関関係を表示するグラフ。カーソルは、利益 328 ドルと売上 8,188 ドルを表すデータ ポイントの上にあります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_agg25.png) メジャーを非集計にすると、データ ソースにある行の値の平均または合計は表示されなくなります。その代わりに、ビューにはデータ ソースにある全ての行のマークが表示されます。データの非集計は、データ全体を見るための方法です。それは、データの形状をすぐに理解し、外れ値を識別する方法です。この場合、ビューは売上と利益の間に一貫した関係があることを示しており、45 度の角度で並んだマークの線で示されています。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau でのマッピングの概念 データを地理的に分析する場合は、Tableau でマップにデータをプロットできます。このトピックでは、マップ視覚化にデータを配置する理由と場合について説明します。また、Tableau で作成できるマップのいくつかの種類について説明し、それぞれの作成方法を示すトピックへのリンクを提供します。 Tableau で初めてマップを作成する場合は、学習を開始するのに適しています。 ## データをマップに配置する理由 マップ上にデータを配置する理由は多数あります。データ ソース内にいくつかの位置データがある場合。マップを使うことでデータが一般向けになると考える場合もあるでしょう。これらは両方ともマップ視覚化を作成するのに十分な理由ですが、マップには、他のタイプの視覚化のように特定の目的があります。 マップの場合は空間的な質問に回答することです。 空間的な質問があり、データの傾向やパターンを理解するためにマップを使用する必要があるため、Tableau でマップを作成します。空間的な質問とは何でしょうか。 - 例として、次のようなものがあります。 - 市場が最もたくさんある州はどれか。 - 肥満率が最も高い米国の地域はどこか。 - 自分の市の各地下鉄路線の中で最も混雑する駅はどこか。 - 嵐は時間とともにどのような経路をたどったか。 地域の自転車シェア プログラムでは、自転車がどこで借りられ、どこで返却されているか。これらはすべて空間的な質問です。 ## しかし、マップはこれらの質問に回答する最善の方法でしょうか。 マップを使用してデータを提示する必要があるのはどのような場合ですか? 空間的な質問がある場合、マップ ビューはこれに回答する最適な方法である可能性があります。 例えば、先ほどのリストの最初の質問です。ファーマーズ マーケットが最も多いのはどの州でしょうか? 例として、上記のリストの最初の質問を使用します。市場が最もたくさんある州はどれか。州あたりの市場のリストが含まれるデータ ソースがある場合、次のようなビューを作成できます。 ![各州のファーマーズ マーケットを表す円が描かれたアメリカ合衆国の地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_build3.1.png) ニューヨークとカリフォルニアの違いを簡単に述べることができますか?市場がより多いのはどちらですか? 代わりに棒グラフを作成するとどうなりますか?これで、市場の数が最も多い州がわかりやすくなりましたか? ![米国の各州のファーマーズ マーケットを表す棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_build4.1.png) 上記の例は、別のタイプの視覚化が、マップより適切に空間的な質問に回答できる、多くのケースの 1 つです。 では、マップ ビューを使用する必要があるかどうかはいつわかるでしょうか。 一般的なルールの 1 つは、別のビジュアライゼーションを使用すると、より早く、簡単に質問に答えられるか自問することです。答えが「はい」の場合、使用しているデータに最適なビジュアライゼーションはおそらくマップ ビューではありません。答えが「いいえ」の場合は、次の内容を考慮してください。 質問に適切に回答するマップは、適切なデータ表現と、魅力的なデータ表現の両方を備えています。言い換えれば、データが誤解を招かず、マップが魅力的であることです。 マップが美しくても、データがわかりにくいく場合や、洞察が得られない場合は、データを誤認されるリスクがあります。そのため、データを正確かつ魅力的に表示するマップの作成が重要になります。 ## Tableau で作成できるマップの種類は? Tableau では、次の一般的なマップ タイプを作成できます。 - [比例シンボル マップ](#Proportional) - [コロプレス マップ (色塗りマップ)](#Choropleth) - [ポイント分布マップ](#Point) - [密度マップ (ヒートマップ)](#Density) - [フロー マップ (パス マップ)](#Flow) - [スパイダー マップ (起点 - 終点マップ)](#Spider) ### 比例シンボル マップ 比例シンボル マップは、個々の場所の定量的なデータを示す場合に優れています。たとえば、世界中での地震をマッピングし、マグニチュード別にそれらのサイズを設定できます。 比例シンボル マップ、および Tableau でそれらを作成する方法の詳細については、[Tableau で定量的な値を示すマップを作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_howto_symbol.htm)を参照してください。 ![地震の震源とプレート境界が表示されたマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_symbol6.png) ### コロプレス マップ (色塗りマップ) コロプレス マップは、Tableau では色塗りマップとも呼ばれ、比率データを表示するのに適しています。たとえば、米国全土の肥満率を確認する場合、空間的な傾向を見つけられるかを確認するため、コロプレス マップの作成を検討することができます。 コロプレス マップ、および Tableau でそれらを作成する方法の詳細については、[Tableau で比率または集計データを表示するマップを作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_howto_choropleth.htm)を参照してください。 ![米国のコロプレス マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/choropleth_maps1.png) ### ポイント分布マップ ポイント分布マップは、およその場所を示し、データの視覚的クラスターを探す場合に使用できます。たとえば、昨年米国のどこで雹を伴う嵐 が発生したかを見る場合、ポイント分布マップを作成して、クラスターが見つかるかどうかを確認することができます。 ポイント分布マップ、および Tableau でそれらを作成する方法の詳細については、[データの視覚的クラスターをハイライトするマップを Tableau で作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_howto_pointdistribution.htm)を参照してください。 ![アメリカ合衆国のポイント分布マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_build7.png) ### 密度マップ (ヒートマップ) 密度マップ (ヒートマップとも呼ばれます) を使用すると、データのクラスタの傾向を視覚的に示すことができます。たとえば、マンハッタンのどのエリアでタクシーが最も拾われているかを確認する場合は、密度マップを作成し、どのエリアが最も人気かを表示できます。 密度マップおよび Tableau でそれらを作成する方法の詳細については、[Tableau での傾向や密度を表示するヒートマップの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_howto_heatmap.htm)を参照してください。 ![マンハッタンのタクシーの乗降場所を示すヒートマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_symbol7.png) [先頭に戻る](#top2) ### フロー マップ (パス マップ) フロー マップを使用すると、マップ全体でパスを接続し、時間とともに何かが発生した場所を見ることができます。たとえば、ある期間に世界中で発生した大きな嵐の経路を追跡できます。 フロー マップおよび Tableau でそれらを作成する方法の詳細については、[時間の推移を示すマップを Tableau で作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_howto_flow.htm)を参照してください。 ![米国のフロー マップ (またはパスマップ)。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_build8.png) ### スパイダー マップ (起点 - 終点マップ) スパイダー マップを使用して、起点の場所と、1 つ以上の終点の場所の作用を示すことができます。たとえば、地下鉄の駅の間のパスを接続してそれらをマップ上に図式化し、起点から 1 つ以上の終点への自転車シェアの移動を追跡することができます。 スパイダー マップ、および Tableau でそれらを作成する方法の詳細については、[Tableau で起点と終点の間のパスを示すマップを作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_howto_origin_destination.htm)を参照してください。 ![スパイダー マップ内の線グループ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_build9.png) ![海岸線の一点から青い線が伸びている起点 - 終点マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spidermap1.png) ## 始める際に役立つリソース Tableau でマップ ビューの構築を開始する前に、次のリソースの一部を見直してください。 ### Tableau に地理的データを取り込む - [Tableau が認識しない場所をジオコーディングし、マップ上にプロットする](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/custom_geocoding.htm):Tableau が認識しないデータがある場合は、ここから開始します。 - [地理的データのブレンド](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_customgeocode_ex_datablend.htm): 別のデータ ソースとブレンドする地理的データがある場合は、ここから開始します。 ### 地理的フィールドの書式設定 - [地理的役割の割り当て](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_geographicroles.htm):地理的データを Tableau に取り込んだ後、Tableau で使用するためにデータを書式設定する必要があります。 ## 関連項目 [ビルド イット ユアセルフ: マップ ビューの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildexamples_maps.htm) [マップの外観のカスタマイズ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_options.htm) [Mapbox マップの使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources_mapbox.htm) [Web Map Service (WMS) サーバーの使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources_wms.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau でのマップの作成 ## どのタイプのマップを作成する必要がありますか。

シンプルなマップ

米国のシンプルなマップ。

空間ファイルからのマップ

3 つの国が強調表示されたアフリカのマップ。

  

比例シンボル マップ

地震の震源とプレート境界が表示されたマップ。

点数分布マップ

米国東部にデータ ポイントが集中しているマップ。

  

ヒートマップ (密度マップ)

ニューヨーク市のヒートマップ。

色塗り (コロプレス) マップ

米国のコロプレス マップ。

  

フロー (パス) マップ

東アジアと太平洋上の航空路を示す色分けされた線が付いたマップ。

起点 - 終点マップ

海岸線の一点から青い線が伸びている起点 - 終点マップ。

  

二重軸 (レイヤー) マップ

米国の二重軸 (レイヤー) マップ。

円グラフを使用した色塗りマップ

米国の円グラフを使用した色塗りマップ。

## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau での二重軸 (レイヤー) マップの作成 この記事では、いくつかの例を使って Tableau で二重軸 (レイヤー) マップを作成する方法を説明します。二重軸マップとは、一方の地理的データのセットをもう一方の地理的データのセットの上に重ねて表すマップです。たとえば、米国の色塗りマップ上に各都市のデータ ポイントを重ねて表示したものなどです。 Tableau では、次の 3 つの方法で二重軸マップを作成できます。 - [Tableau の \[緯度 (生成)\] および \[経度 (生成)\] フィールドを使用する](#generated) - [緯度および経度のカスタム フィールドを使用する](#customonly) - [Tableauの \[緯度 (生成)\] および \[経度 (生成)\] フィールドと緯度および経度のカスタム フィールドを組み合わせて使用する](#custom) 以下の手順に従って、これらの方法を使用して二重軸マップを作成する方法について学習します。 ## Tableau の \[緯度 (生成)\] および \[経度 (生成)\] フィールドから二重軸マップを作成する 1. Tableau Desktop を開きます。 2. \[接続\] ペインの \[保存されたデータ ソース\] の下で、**" Superstore (サンプル - スーパーストア)"** データ ソースに接続します。 3. **\[データ\]** ペインの \[ディメンション\] で "State (州)" をダブルクリックします。 マップ ビューが作成されました。 ![アメリカ合衆国のシンプルなポイント マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis1.png) 4. \[マーク\] カードで、\[マーク タイプ\] ドロップダウンをクリックし、\[マップ\] を選択します。 ![マップ タイプが選択されたマーク タイプ ドロップダウン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis2.png) 5. **\[データ\]** ペインの \[メジャー\] から、"Sales (売上高)" を \[マーク\] カードの \[色\] にドラッグします。 マップが更新され、州別の売上高が表示されます。売上が多い州では青色が濃く、少ない州では薄くなります。 ![アメリカ合衆国のシンプルな塗りつぶしマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis3.png) 6. **\[列\]** シェルフで、Control を押しながら ”Longitude (generated) (経度 (生成))" フィールドをドラッグ (Mac では Command を押しながらドラッグ) してコピーし、最初の "Longitude (経度)" フィールドの右に配置します。 ![二重軸マップを作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis4.gif) 7. \[マーク\] カードで、**"Longitude (generated) (経度 (生成))"** タブを選択します。 ![2 つのマーク カードがある二重軸マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis5.gif) 8. **\[データ\]** ペインの \[ディメンション\] から、"Region (地域)" を \[マーク\] カードの \[色\] にドラッグします。 左側のマップ ビューが更新されます。 ![異なるカラーパレットを適用した、米国の 2 つの地図を並べて表示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis6.png) 9. \[列\] シェルフで、右側の **"Longitude (generated) (経度 (生成))"** フィールドを右クリックして \[二重軸\] を選択します。 これでマップ ビューが上下に重なるようになります。最下部のレイヤーのマップを表示できない場合があります。 ![米国の地域別の売上を表示する地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis7.png) 10. \[マーク\] カードで、下部の "Longitude (generated) (経度 (生成))" タブが選択されていることを確認し、\[色\] > \[色の編集\] をクリックします。 11. 表示される \[色の編集\] ダイアログ ボックスで、\[パレット\] ドロップ ダウンをクリックして \[灰色\] を選択してから \[OK\] をクリックします。 マップの色が更新されていることに注目してください。 ![地域別の売上を表示する米国の二重軸マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis8.png) 12. \[マーク\] カードで、\[色\] をもう一度クリックします。 13. \[色\] ポップアップ ダイアログ ボックスの \[不透明度\] で、スライダーを約 75% に移動します。 ![二重軸マップの色の書式を設定します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis9.gif) これで二重軸 (レイヤー) マップは完成です。各地域に関し、どの州の売上が最も多いか確認できるようになりました。 **ヒント**: 最上部に表示するマップを変更するには、\[列\] シェルフで "Longitude (generated) (経度 (生成))" フィールドを再配置します。 ![二重軸を持つマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis10.gif) ## 緯度および経度のカスタム フィールドから二重軸マップを作成する データ ソースに緯度および経度のカスタム フィールドがある場合、Tableau の \[緯度 (生成)\] および \[経度 (生成)\] フィールドの代わりに、それらのフィールドを使用して二重軸マップを作成できます。以下のステップからその方法を学べます。 1. Tableau を開き、緯度および経度のカスタム値が含まれているデータ ソースに接続します。 2. 新しいワークシートに移動します。 3. **\[データ\]** ペインで、カスタム緯度フィールドを右クリックし、\[地理的役割\] > \[緯度\] を選択します。 ![緯度の地理的役割が適用されたメジャー フィールドのコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis27.png) 地理的役割の \[緯度\] は、既にフィールドに割り当てられている場合があります。 4. **\[データ\]** ペインで、カスタム経度フィールドを右クリックし、\[地理的役割\] > \[経度\] を選択します。 地理的役割の \[経度\] は、既にフィールドに割り当てられている場合があります。 5. **\[データ\]** ペインから、カスタム緯度フィールドを \[行\] シェルフにドラッグします。 6. **\[データ\]** ペインから、カスタム経度フィールドを \[列\] シェルフにドラッグします。 7. **\[データ\]** ペインの \[ディメンション\] から、地理的フィールドを \[マーク\] カードの \[詳細\] にドラッグします。 この例では、地理的フィールドとして "Country (Name) (国 (名称))" が使用されています。 ![真ん中に青い点がある日本の地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis29.png) 8. \[マーク\] カードで、\[マーク タイプ\] ドロップダウンをクリックし、\[マップ\] を選択します。 ![マップ タイプが選択されたマーク タイプ ドロップダウン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis2.png) マップが色塗りマップに更新されます。 9. \[行\] シェルフで、Control (Mac では Command) を押しながらカスタム緯度フィールドをクリックし、右にドラッグします。フィールドがコピーされます。 2 つ目の同じマップが作成され、\[マーク\] カードが更新されてタブが 3 つになります。真ん中のタブは上のマップ用で、一番下のタブは下のマップ用です。 ![一方の地図がもう一方の地図の上に重ねられた、日本の二重軸マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis30.png) 10. \[マーク\] カードで、一番下のタブをクリックし、地理的フィールドを外側にドラッグして削除します。 11. **\[データ\]** ペインから、新しい地理的フィールドを \[マーク\] カードの \[詳細\] にドラッグします。 この例では、"Airport (City) (空港 (都市))" が使用されています。 ![一方の地図がもう一方の地図の上に重ねられた、日本の二重軸マップ。1 つのマップは塗りつぶしマップであり、もう 1 つはポイント マップです。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis31.png) 12. \[マーク\] カードで、\[色\] をクリックしてマークの色を選択します。この例では、オレンジ色が使用されています。 13. \[行\] シェルフで、右側のカスタム緯度フィールドを右クリックし、\[二重軸\] を選択します。 2 つのマップが組み合わされました。 ![日本国内の 41 のデータ ポイントの位置を表示する二重軸マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis32.png) ## 生成された緯度/経度フィールドとカスタム緯度/経度フィールドの組み合わせから二重軸マップを作成する 各シナリオの手順に従って、生成された緯度/経度フィールドとカスタム緯度/経度フィールドから二重軸マップを作成する方法について学習します。 * * * ### 2 セットの緯度および経度フィールドを使用して二重軸マップを作成するためのベスト プラクティス: - \[緯度 (生成)\] および \[経度 (生成)\] フィールドを、\[列\] および \[行\] シェルフに配置する必要があります。 - カスタム緯度および経度フィールドを \[マーク\] カードの \[詳細\] に配置してから、ディメンションに変換する必要があります。詳細については、シナリオ 1 の[ステップ 11 および 12](#dimension) を参照してください。 - 緯度および経度のカスタム フィールドには、\[緯度\] と \[経度\] の地理的役割を割り当てる必要があります。詳細については、[地理的役割の割り当て](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_geographicroles.htm)を参照してください。 - データ ソースを結合する場合は、完全外部結合を使用します。詳細については、[データの結合](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/joining_tables.htm)を参照してください。 * * * ### シナリオ 1: 単一データ ソースから生成された緯度/経度フィールドおよびカスタム緯度/経度フィールドを使用する 1. Tableau Desktop を開き、データ ソースに接続します。 この例では、国名および都市名と、世界中の空港の場所を示す緯度および経度のカスタム列が含まれた Excel スプレッドシートが使用されています。 ![IATA コード、名前、都市、国、地理座標を含む空港データを表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis12.png) 2. 新しいワークシートに移動します。 \[データ\] ペインの \[メジャー\] に、2 セットの緯度および経度フィールドがあることに注目してください。データ ソースからの緯度および経度のカスタム フィールドと、Tableau が地理的フィールドから作成する生成された緯度および経度フィールドです。 ![データ ペイン上のメジャー。地理フィールドが適用された 4 つのメジャーが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis13.png) 3. **\[データ\]** ペインの \[メジャー\] から、\[経度 (生成)\] を \[列\] シェルフまでドラッグします。 4. **\[データ\]** ペインの \[メジャー\] から、\[緯度 (生成)\] を \[行\] シェルフまでドラッグします。 5. **\[データ\]** ペインの \[ディメンション\] から、地理的位置を \[マーク\] カードの \[詳細\] にドラッグします。 この例では、**\[国 (名称)\]** が使用されています。データ ソース内の各国のデータ ポイントを含むマップ ビューが作成されます。 ![シンプルな世界のポイント マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis11.png) 6. \[マーク\] カードで、\[マーク タイプ\] ドロップダウンをクリックし、\[マップ\] を選択します。 ![マップ タイプが選択されたマーク タイプ ドロップダウン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis14.png) 7. \[行\] シェルフで、Control (Mac では Command) を押しながら \[緯度 (生成)\] フィールドをクリックし、右にドラッグします。フィールドがコピーされます。 2 つ目の同じマップが作成されます。\[マーク\] カードが更新されて、\[緯度 (生成)\] というラベルの付いた 2 つのタブが表示されます。上のタブは上のマップ用で、下のタブは下のマップ用です。 ![マップに二重軸を追加します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis15.gif) 8. \[マーク\] カードで、下の **\[緯度 (生成)\]** タブをクリックし、\[国 (名称)\] を削除します。 ![二重軸を持つマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis16.gif) 9. \[データ\] ペインの \[メジャー\] から、カスタム**緯度**フィールドを \[マーク\] カードの \[詳細\] にドラッグします。 10. \[データ\] ペインの \[メジャー\] から、カスタム**経度**フィールドを \[マーク\] カードの \[詳細\] にドラッグします。 11. \[マーク\] カードで、カスタム**緯度**フィールドを右クリックし、\[ディメンション\] を選択します。 12. カスタム**経度**フィールドについてもステップ 11 を繰り返します。 ![メジャーをディメンションに変換します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis17.gif) 13. \[マーク\] カードで、\[色\] をクリックしてから新しい色を選択します。 この例では、オレンジ色が使用されています。 14. \[行\] シェルフで、右側の "Latitude (generated) (緯度 (生成))" フィールドを右クリックして \[二重軸\] を選択します。 ![二重軸のオプションを備えた緯度フィールドのドロップダウン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis18.png) 2 つのマップが組み合わされました。必要に応じてビューをフィルターしたり、特定のエリアをズームインすることができます。 ![アメリカ合衆国のポイント マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis19.png) #### 作業を確認します。以下のステップ 2 ～ 14 をご覧ください。 ![二重軸マップを作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis20.gif) * * * ### シナリオ 2: 独立したデータ ソースを使用して空間データを結合し、両者からのデータを同一マップ上にプロットする 1. Tableau Desktop を開き、空間データに接続します。詳細については、[空間ファイルへの接続](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_shapefiles.htm#Connect)を参照してください。 この例では、米国の多角形データを含む形状ファイルが使用されています。 2. \[データ ソース\] ページの \[接続\] ペインで、\[追加\] をクリックします。 3. もう一方のデータ ソースに接続します。 この例では、緯度および経度のカスタム列が含まれた Excel スプレッドシートが使用されています。 4. 完全外部結合を使用して、新しいデータ ソースを空間データに結合します。データの結合方法の詳細については、[データの結合](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/joining_tables.htm)を参照してください。 この例では、各データ ソースから州名を含む列を使用して、Excel スプレッドシートを形状ファイルに結合しています。 ![2 つのデータ ソースの完全外部結合。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis21.png) 5. 新しいワークシートに移動します。 \[データ\] ペインで、\[ディメンション\] が 2 セットと \[メジャー\] が 2 セットあることに注目してください。各データ ソースに 1 つずつあります。 6. **\[データ\]** ペインの \[メジャー\] から、\[緯度 (生成)\] を \[行\] シェルフまでドラッグします。 7. **\[データ\]** ペインの \[メジャー\] から、\[経度 (生成)\] を \[列\] シェルフまでドラッグします。 空白のマップが作成されます。 8. \[マーク\] カードの \[詳細\] へ、**\[データ\]** ペインの空間データ ソースから \[ジオメトリ\] フィールドをドラッグするか、または Excel データ ソースから地理的フィールドをドラッグします。 選択したフィールドが、データの最下部のレイヤーになります。たとえば、空間ファイルに多角形データがある場合、\[ジオメトリ\] フィールドを使用すると、最下部のレイヤーは塗りつぶされた多角形になります。空間ファイルに線形ジオメトリがある場合、Excel データ ソースから地理的フィールドを使用して、マップを色塗りマップまたはポイント マップにします。 この例では、形状ファイルから **\[ジオメトリ\]** フィールドが使用されています。マップが更新されて米国の色塗りマップになります。 ![アメリカ合衆国の塗りつぶしマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis22.png) 9. \[行\] シェルフで、Control (Mac では Command) を押しながら \[緯度 (生成)\] フィールドをクリックし、右にドラッグします。フィールドがコピーされます。 2 つ目の同じマップが作成されます。\[マーク\] カードが更新されて、\[緯度 (生成)\] というラベルの付いた 2 つのタブが表示されます。上のタブは上のマップ用で、下のタブは下のマップ用です。 10. \[マーク\] カードで、下の **\[緯度 (生成)\] タブ**をクリックし、地理的フィールドを削除します。 この例では、\[収集 (ジオメトリ)\] が削除されます。 ![二重軸を持つマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis23.gif) 11. **\[データ\]** ペインの \[メジャー\] で、カスタム緯度フィールドを右クリックし、\[地理的役割\] > \[緯度\] を選択します。詳細については、[地理的役割の割り当て](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_geographicroles.htm)を参照してください。 12. **\[データ\]** ペインの \[メジャー\] で、カスタム経度フィールドを右クリックし、\[地理的役割\] > \[経度\] を選択します。 13. **\[データ\]** ペインの \[メジャー\] から、カスタム緯度フィールドを \[マーク\] カードの \[詳細\] にドラッグします。 この例では、カスタム緯度フィールドに Y という名前が付いています。 14. **\[データ\]** ペインの \[メジャー\] から、カスタム経度フィールドを \[マーク\] カードの \[詳細\] にドラッグします。 この例では、カスタム経度フィールドに X という名前が付いています。 ![2 つの軸のオプションを備えたマーク カード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis25.png) 15. \[マーク\] カードで、カスタム緯度フィールドを右クリックし、\[ディメンション\] を選択します。 16. カスタム経度フィールドについてもステップ 13 を繰り返します。 ![メジャーをディメンションに変換します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis24.gif) 17. \[マーク\] カードで、\[色\] をクリックしてから新しい色を選択します。 この例では、オレンジ色が使用されています。 18. \[行\] シェルフで、右側の "Latitude (generated) (緯度 (生成))" フィールドを右クリックして \[二重軸\] を選択します。 2 つのマップが組み合わされました。必要に応じてビューをフィルターしたり、特定のエリアをズームインすることができます。 ![アメリカ合衆国の二軸地図。1 つはマーク タイプ マップ、もう 1 つはマーク タイプ 自動です。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis26.png) #### 作業を確認します。以下のステップ 1 ～ 18 をご覧ください。 ![二重軸マップを作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_dualaxis27.gif) ## 関連項目 [空間データから二重軸ビューを構築する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_shapefiles.htm#dual) [データの結合](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/joining_tables.htm) [空間ファイル](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/examples_spatial_files.htm) [地理的役割の割り当て](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_geographicroles.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau での円グラフを使用した色塗りマップの作成 円グラフ マーク タイプは、関連する全体に対する簡単な割合を示すのに便利です。たとえば、円グラフは地理的位置ごとに製品の利益率を示す場合に効果的な場合があります。 この例では、色塗りマップ マーク タイプで円グラフ マーク タイプを使用して、州ごとの総利益に対する事務用品、家具、およびテクノロジーの利益率を示します。Tableau Desktop に付属している "Sample- Superstore (サンプル - スーパーストア)" データ ソースを使用します。 ## レイヤーを使用してマップ ビューを構築する 1. Tableau で新しいワークブックを開き、「サンプル - スーパーストア」データ ソースに接続します。 2. \[データ ソース\] ページで \[シート 1\] をクリックして新しいワークシートに移動します。 3. \[データ\] ペインの \[オーダー\] テーブルで \[場所\] フォルダーを開き、\[都道府県\] をダブルクリックします。 Tableau で「サンプル - スーパーストア」データ ソースの各州のデータ ポイントを使用したシンボル マップが作成されます。 4. \[マーク\] カードで \[マーク タイプ\] ドロップダウンをクリックし、**\[地図\]** マーク タイプを選択します。 ![マーク カードのドロップダウン メニューが展開され、マップが選択された状態でさまざまなチャート タイプのオプションが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/filled_pie1.png) 5. \[データ\] ペインから **\[収益\]** を \[マーク\] カードの **\[色\]** へドラッグします。 6. \[データ\] ペインの \[オーダー\] テーブルで \[場所\] フォルダーを開き、\[都道府県\] を地図にドラッグします。フィールドが地図上にある場合、\[マーク レイヤーを追加\] するオプションが表示されます。\[都道府県\] をここにドロップして、新しいレイヤーを作成します。 ![すでにマップが含まれているキャンバスに地理フィールドをドラッグすると表示される \[マーク レイヤーの追加\] ボックス。](Img/maps_marks_layer.png) これで、レイヤーを 2 つ持つマップが作成されました。塗りつぶされた州のポリゴンが利益を示し、各州の中央には点の位置が示されています。次のステップで、これらの点を円グラフに変換します。 7. レイヤーを整理して名前を付ける場合は、レイヤー名の右にあるドロップダウン矢印をクリックして \[名前の変更\] を選択し、レイヤーの名前をその内容を反映した名前 (「円グラフ」など) に変更します。 8. \[円グラフ\] レイヤーで \[マーク タイプ\] ドロップダウンをクリックし、\[円\] のマーク タイプを選択します。 ![円マーク タイプが選択されたマーク カード ドロップダウン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_marks_pie_mark.png) 9. \[データ\] ペインの \[オーダー\] テーブルから、\[都道府県\] を \[円グラフ\] レイヤーの \[マーク\] カードの \[サイズ\] にドラッグします。 各州の売上合計が、その大きさに比例したサイズの円で表示されます。 10. \[データ\] ペインの \[オーダー\] テーブルで \[製品\] フォルダーを開き、\[カテゴリ\] を \[マーク\] カードの \[色\] にドラッグします。 ヒント: 円グラフのサイズが小さすぎる場合は、\[マーク\] カードの \[サイズ\] をクリックしてサイズを調節します。 地図が更新され、各州と各カテゴリに対して、利益合計と売上合計が表示されるようになりました。 ![米国全土のカテゴリ別の売上を表示する地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/filled_pie4.png) ## 二重軸を使用してマップ ビューを構築する 1. Tableau で新しいワークブックを開き、「サンプル - スーパーストア」データ ソースに接続します。 2. \[データ ソース\] ページで \[シート 1\] をクリックして新しいワークシートに移動します。 3. \[データ\] ペインの \[オーダー\] テーブルで \[場所\] フォルダーを開き、\[都道府県\] をダブルクリックします。 Tableau で「サンプル - スーパーストア」データ ソースの各州のデータ ポイントを使用したシンボル マップが作成されます。 4. \[マーク\] カードで \[マーク タイプ\] ドロップダウンをクリックし、**\[地図\]** マーク タイプを選択します。 ![マーク カードのドロップダウン メニューが展開され、マップが選択された状態でさまざまなチャート タイプのオプションが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/filled_pie1.png) 5. \[データ\] ペインから **\[収益\]** を \[マーク\] カードの **\[色\]** へドラッグします。 6. \[データ\] ペインから **\[緯度 (生成)\]** を **\[行\]** シェルフにドラッグし、他の \[緯度\] フィールドの右に配置します。 これで 2 つの同じマップ ビューができました。 7. \[行\] シェルフの 2 つ目の **\[緯度\]** フィールドを右クリックして、**\[二重軸\]** を選択します。 ![二重軸オプションが選択された状態で行シェルフのフィールドから展開されたドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/filled_pie3.png) 2 つ目のマップは最初のマップの上に重ねて表示されます。\[マーク\] カードには、各マップ ビューに 1 つずつと、両方 (すべて) のビューに 1 つ、合わせて 3 つのドロップダウンがあります。それぞれのマップ ビューの視覚的な詳細の制御に使用できる、3 つの異なるマーク カードがあります。 8. \[マーク\] カードで、\[経度 (生成)\] タブのいずれかをクリックし、\[マーク タイプ\] ドロップダウンをクリックして \[円グラフ\] マーク タイプを選択します。 9. \[データ\] ペインの \[オーダー\] テーブルから、選択した \[緯度 (生成)\] の \[マーク\] カードの **\[サイズ\]** に **\[売上\]** をドラッグします。 各州の売上合計が、その大きさに比例したサイズの円で表示されます。 10. \[オーダー\] テーブルで \[製品\] フォルダーを開き、\[**カテゴリ**\] を同じ \[マーク\] カードの \[**色**\] にドラッグします。 ヒント: 円グラフのサイズが小さすぎる場合は、\[マーク\] カードの \[サイズ\] をクリックしてサイズを調節します。 マップ ビューは各州、各カテゴリの収益の合計と売上合計を表示するようになりました。 ![米国全土のカテゴリ別の売上を表示する地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/filled_pie4.png) ## 関連項目: [Tableau でのマッピングの概念](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_build.htm) [Tableau でマッピングを始める](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildexamples_maps.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau での割合の計算 Tableau でのすべての分析は、割合で表すことができます。たとえば、製品ごとの売上高を見るのではなく、各製品の売上高をすべての製品の総売上高に対する割合として見ることができます。 ## 割合について 割合の計算に関与する 2 つの要因があります。 ### 1.すべての割合計算の比較先であるデータ 割合とは数字の比率です。分子は特定のマークの値です。分母は目的の割合の種類によって異なり、すべての計算の比較対象となる値です。比較は、表全体、行、ペインなどに基づいて行うことができます。既定では、表全体が使用されます。その他の割合計算は、\[割合\] メニュー項目から使用できます。[割合のオプション](#Options)を参照してください。 下の図は、割合をテキスト テーブルで表示した例です。割合は、合計として集計された "Sales (売上高)" メジャーを使用して計算されており、表全体に基づいています。 ![パーセンテージがオンになっているテキスト表を示す図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_percent4.png) ### 2.集計 割合は、各メジャーの集計に基づいて計算されます。標準的な集計には、合計、平均。その他いくつかあります。詳細については、[Tableau でのデータ集計](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_aggregation.htm) を参照してください。 たとえば、"Sales (売上高)" メジャーに適用された集計が合計である場合、既定の割合計算 (表に対する割合) では、そのマークの SUM(Sales)を表全体の SUM(Sales)で除算した値が表示されます。 事前定義済みの集計に加えて、割合の計算ではカスタム集計も使用できます。独自の集計を定義するには、計算フィールドを作成します。新しいフィールドが作成されたら、他のフィールドと同じ方法でそのフィールドに割合を適用できます。詳細については、[Tableau 内の集計関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_aggregate_create.htm)を参照してください。 割合の計算は、非集計のデータにも適用できます。この場合、すべての値が合計に対する割合として表記されます。他の集計はいずれも使用できません。 #### 例 下のビューには、2 つのディメンションと最大値として集計した 1 つのメジャーを使用して作成した、ネストされた棒グラフが表示されています。さらに、データはディメンション別に色エンコードされ、既定の割合計算が適用されています。軸ラベルが変更され、割合の計算を反映します。 ツールヒントには、東部における 2001年度の家具の最大売上高は、表全体の最大値の 17.70% であることが示されています。表全体の最大値は、南部での 2005 年度の売上高です。ビューを再作成すると、最大値は "South (南部)"、"Technology (テクノロジー)" カテゴリー、"2011 (2011 年)" に発生したことがわかります。この部分のツールヒントには、100% の最大売上高が示されます。 ![パーセンテージがオンになっている棒グラフを示す図。ツールヒントにはパーセンテージ情報も表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_percent3.png) 次のビューには、2 つの非集計のメジャーが散布図として表示されています。ここでも、既定の割合計算が適用され、それが軸ラベルに反映されています。 ツールヒントには、選択したデータ ポイントが、総利益の -0.475%、総売上高の 0.3552% を構成していることが表示されます。この割合計算は、データ ソース全体に基づいます。 ![パーセンテージを使用した散布図を示す図。パーセンテージは、ツールヒント内で軸に沿って表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_percent11.png) ## 割合の計算方法 ビジュアライゼーションで割合を計算するには: - \[分析\] > \[次のパーセンテージ\] を選択し、割合のオプションを選択します。 ## 割合のオプション 割合の計算では、その元になる合計を指定する必要があります。既定の割合計算は表全体に基づいて行われます。別のオプションから選択することもできます。 選択したオプションは、ワークシートに表示されるすべてのメジャーに適用されます。あるメジャーに \[列の割合\] を選択し、別のメジャーに \[行の割合\] を選択することはできません。 \[分析\] メニューの割合オプションは、表計算の割合に対応します。割合オプションを選択すると、実際には表計算の \[合計に対する割合\] が追加されます。詳細については、[表計算での値の変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm)を参照してください。 現在の割合計算の意味がわからない場合は、総計を表示します。これによって、より詳細な行および列の情報が得られます。たとえば、総計を表示して \[行の割合\] を選択すると、各行の合計は 100% であることがわかります。総計の詳細については、[ビジュアライゼーションでの合計の表示](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_totals_grandtotal_turnon.htm)を参照してください。 割合計算のオプションについては、次のセクションで説明しています。それぞれのケースで、総計も表示されます。 ### 表の割合 \[分析\] メニューから \[パーセンテージ\] \> \[表\] を選択すると、ワークシート上の各メジャーがワークシート全体 (表) の合計に対する割合として表示されます。たとえば、"East (東部)" 地域の "Technology (テクノロジー)" は、2014 年度の合計売上高の 3.79% を占めています。行の総計は、2014 年には総売上高の 31.95% を占めていることを示しています。行の総計を合計しても、列の総計を合計しても、合計は 100% になります。 ![表のパーセンテージがオンになっているテキスト表を示す図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_percent5.png) ### 列の割合 \[分析\] メニューから \[パーセンテージ\] > \[列\] を選択すると、ワークシート上の各メジャーがペイン内の特定の列の合計に対する割合として表示されます。赤色の各ボックス内の数値は、合計 100% になります。 ![列のパーセンテージがオンになっているテキスト表を示す図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_percent6.png) ### 行の割合 \[行の割合\] を選択すると、ワークシート上の各メジャーが行の合計に対する割合で表示されます。赤色の各ボックス内の数値は、合計 100% になります。 ![行のパーセンテージがオンになっているテキスト表を示す図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_percent7.png) ### ペインの割合 \[分析\] メニューから \[パーセンテージ\] > \[ペイン\] を選択すると、ワークシート上の各メジャーがビュー内のペインの合計に対する割合で表示されます。このオプションは、表が 1 つのペインのみで構成されている場合は \[表の割合\] と同等です。 次のビューで、赤いボックスは単一のペインを構成します。赤いボックス内の値を合計すると、100% になります。 ![総計がオンになっていて、テクノロジー ペインが強調表示されているテキスト表を示す図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_percent8.png) ### ペイン内の行の割合 \[分析\] メニューから \[パーセンテージ\] > \[ペイン内の行の割合\] を選択すると、ワークシート上の各メジャーがペイン内の特定の行の合計に対する割合として表示されます。このオプションは、表の幅が 1 ペイン分しかない場合は \[行の割合\] と同等です。 次のビューで、赤いボックスはペイン内の行を構成します。赤いボックス内の値を合計すると、100% になります。 ![テクノロジー ペインで東の行が強調表示されたテキスト表を示す図。総計がオンになっていて、ペイン内の単一行のパーセンテージが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_percent9.png) **注**: \[メジャー ネーム\] を \[列\] シェルフの内部ディメンションとして配置すると (つまり右端にあるディメンションです)、複数のメジャー ネームの値を合計できないので、各マークに対して 100% が返されます。たとえば、SUM(Sales) と SUM(Profit)の値を合計することはできません。 ### ペイン内の列の割合 \[分析\] メニューから \[パーセンテージ\] > \[ペイン内の列の割合\] を選択すると、ワークシート上の各メジャーがペイン内の特定の列の合計に対する割合として表示されます。このオプションは、表の高さが 1 ペイン分しかない場合は \[列の割合\] と同等です。 次のビューで、赤いボックスはペイン内の列を構成します。赤いボックス内の値を合計すると、100% になります。 ![テクノロジー ペインで 2001 列が強調表示されたテキスト表を示す図。総計がオンになっていて、ペイン内の単一列のパーセンテージが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_percent10.png) \[メジャーネーム\] を \[行\] シェルフの内部ディメンションとして配置すると (つまり、シェルフの右端にあるディメンションです)、複数のメジャーネームの値を合計できないので、各マークに対して 100% が返されます。たとえば、SUM(Sales) と SUM(Profit)の値を合計することはできません。 ### セルの割合 \[分析\] メニューから \[パーセンテージ\] > \[セル\] を選択すると、ワークシート上の各メジャーがビュー内の各セルの合計に対する割合で表示されます。ほとんどのビューでは、1 つのセルにつき 1 つの値しか表示されません。この場合、すべてのセルが 100% のパーセンテージを示します。しかし場合によって、たとえばデータを非集計する場合は、1 つのセルに複数の値を含めることができます。 ![米国の月別および四半期別の利益を示す Viz 内の表。2013 年 1 月の利益率が強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_percent12.png) ## 関連項目 [表計算での値の変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 地理的役割の割り当て この記事では、Tableau で地理的役割をフィールドに割り当て、それを使用してマップ ビューを作成する方法について説明します。 _地理的役割_は、フィールドの各値に緯度と経度の値を関連付けます。フィールドに地理的役割を割り当てると、Tableau は Tableau マップ サーバー内で既に構築されているデータに基づき、各場所に緯度と経度の値を割り当てます。 ## 地理的役割をフィールドに割り当てる 場所のタイプに基づいて地理的役割を割り当てる (州と郵便番号など) ことで、マップ ビューにデータを正しくプロットすることができます。たとえば、市区町村名のリストを含むフィールドに市区町村の地理的役割を割り当てることができます。 フィールドに地理的役割が割り当てられている場合、フィールドを **\[マーク\]** カードの **\[詳細\]** に追加すると Tableau によってマップ ビューが作成されます。つまり、Tableau によってそのフィールド内の情報に_ジオコーディング_されます。 **地理的役割をフィールドに割り当てるには:** - \[データ\] ペインのフィールドの隣にあるデータ型アイコンをクリックし、\[地理的役割\] を選択してフィールドに割り当てる地理的役割を選択します。 ![地理的役割の種類を選択するための \[地理的役割\] メニュー。](Img/georoles1.png) フィールドに地理的役割を割り当てると、次の 2 つのフィールドが \[データ\] ペインの \[メジャー\] 領域に追加されます。\[緯度 (生成)\] と \[経度 (生成)\] という 2 つの自動フィールドが追加されます。 これらのフィールドには緯度と経度の値が含まれ、緯度と経度の地理的役割が割り当てられます。これらの各フィールドをダブルクリックすると、\[列\] および \[行\] シェルフに追加され、Tableau 背景マップを使用してマップ ビューを作成します。 ![Tableau によって生成された緯度と経度のメジャー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/georoles2.png) ## Tableau の地理的役割のタイプ 次の表は、Tableau で利用可能な地理的役割を示しています。役割の多くは国際的なものですが、米国のみに限定されるものもあります。 フィールドに含まれている地理的データのタイプに基づいて、そのフィールドに地理的役割を割り当てることができます。たとえば、国際航空運送協会 (IATA) コードを含むフィールドに "Airport (空港)" 地理的役割を割り当てることができます。 位置データがこれらの役割のいずれかに合わない場合、カスタム ジオコーディングをインポートしてそのデータを地図上にプロットしなければならないことがあります。詳細については、「[Tableau が認識しない場所をジオコーディングし、マップ上にプロットする](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/custom_geocoding.htm)」を参照してください。
地理的役割次を含む場合はこの役割をフィールドに割り当てます。
空港国際航空運送協会 (IATA) または国際民間航空機関 (ICAO) 空港コード。
市外局番 (米国)米国の市外局番 (番号のみ)
コアベース統計地域/大都市統計地域 (CBSA/MSA) (米国)米国行政管理予算局が定義している、大都市統計地域 (MSA) を含む米国のコアベース統計地域 (CBSA)CBSA/MSA コードおよび名前が認識されます。
市区町村人口が 15,000 人以上の世界の市区町村。それぞれの名前は、英語 (英国または米国)、フランス語、ドイツ語、スペイン語、ブラジルポルトガル語、日本語、韓国語、および中国語 (簡体字および繁体字) で表すことができます。
下院議員選挙区 (米国)下院議員選挙区 (米国)
国/地域世界の国、地域、および領域。名称は、英語 (英国または米国)、フランス語、ドイツ語、スペイン語、ブラジルポルトガル語、日本語、韓国語、中国語 (簡体字および繁体字)、スウェーデン語、タイ語、オランダ語に対応しています。Tableau は FIPS 10、ISO 3166-1 アルファ 2、および ISO 3166-1 アルファ 3 も認識します。名前は、ロング、ショート、さまざまな省略形など、さまざまなフォームに含まれています。
郡国の選択で使用される第 2 レベルの行政区画。たとえば、米国の counties、フランスの départements、ドイツの kriese など。

注: 二級行政区画の定義は郡ごとに異なります。Tableau では、すべての二級行政区画が郡の地理的役割でジオコーディングされます。詳細については、マップ ビューの作成において Tableau でサポートされる場所データセクションを参照してください。
NUTS ヨーロッパNUTS (地域統計分類単位) レベル 1 – 3 コードコードや名前 (同義語を含む) がサポートされます。
緯度10 進角による緯度。数値フィールドでのみ使用可能。
経度10 進角による経度。数値フィールドでのみ使用可能。
都道府県/州世界の国の州名、県名、およびその他の一級行政区画。それぞれの名前は、英語 (英国または米国)、フランス語、ドイツ語、スペイン語、ブラジルポルトガル語、日本語、韓国語、および中国語 (簡体字および繁体字) で表すことができます。注: 地元の書式でのみ利用できる名前もあります。
郵便番号選択した国の郵便番号。たとえば、米国の 5 桁の郵便番号、オーストラリアの 4 桁の郵便番号、ドイツの 5 桁の郵便番号など。詳細については、「マップ ビューの作成において Tableau でサポートされる場所データ」セクションを参照してください。
## 関連項目: [マップ ビューの作成において Tableau でサポートされる場所データ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_data.htm) [Tableau が認識しない場所をジオコーディングし、マップ上にプロットする](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/custom_geocoding.htm) [地理的データのブレンド](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_customgeocode_ex_datablend.htm) [不明な場所またはあいまいな場所の編集](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_editlocation.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau での計算の種類 この記事では、Tableau で使用できる計算の種類について説明します。各計算の違いとそれぞれの計算方法について学習します。 Tableau で計算フィールド作成に使用できる主な計算の種類は 3 つあります。 - [基本的な式](#Basic) - [詳細レベル (LOD) の式](#LOD) - [表計算](#Table) ### 基本的な式 基本的な式では、データ ソースの詳細レベル (列レベルの計算) またはビジュアライゼーションの詳細レベル (集計計算) で値やメンバーを変換できます。 たとえば、次のようなサンプルの表について検討します。ここでは、2 人のファンタジー作家とその作品についてのデータが含まれています。作者の姓だけを使用する列や各シリーズで出版された部数を表示する列を作成する可能性があります。
Book ID (書籍 ID)Book Name (書籍名)Series (シリーズ)Year Released (出版年)Author (作者)
1ライオンと魔女ナルニア国物語1950C.S.ルイス
2カスピアン王子のつのぶえナルニア国物語1951C.S.ルイス
3アスラン王と魔法の島ナルニア国物語1952C.S.ルイス
4銀のいすナルニア国物語1953C.S.ルイス
5馬と少年ナルニア国物語1954C.S.ルイス
6魔術師のおいナルニア国物語1955C.S.ルイス
7さいごの戦いナルニア国物語1956C.S.ルイス
8ドーター・オブ・ザ・フォレストセブンウォーターズ1999ジュリエット・マリリアー
9サン・オブ・ザ・シャドーズセブンウォーターズ2000ジュリエット・マリリアー
10チャイルド・オブ・ザ・プロフェシーセブンウォーターズ2001ジュリエット・マリリアー
11エア・オブ・セブンウォーターズセブンウォーターズ2008ジュリエット・マリリアー
12シーアー・オブ・セブンウォーターズセブンウォーターズ2010ジュリエット・マリリアー
13フレーム・オブ・セブンウォーターズセブンウォーターズ2012ジュリエット・マリリアー
#### 行レベルの計算 データ ソースの行ごとに作者の姓を表示する列を作成するには、次の行レベルの計算 (スペースで分割された) を使用します。 `SPLIT([Author], '', 2 )` 結果が以下のように表示されます。\[**Author Last Name** (作者姓)\] という新しい列が右端に表示されます。色は、計算を実行する詳細レベルを示します。ここでは行レベルのデータ ソースで計算を実行するため、各行の色が異なります。
Book ID (書籍 ID)Book Name (書籍名)Series (シリーズ)Year Released (出版年)Author (作者)Author Last Name (作者姓)
1ライオンと魔女ナルニア国物語1950C.S.ルイスルイス
2カスピアン王子のつのぶえナルニア国物語1951C.S.ルイスルイス
3アスラン王と魔法の島ナルニア国物語1952C.S.ルイスルイス
4銀のいすナルニア国物語1953C.S.ルイスルイス
5馬と少年ナルニア国物語1954C.S.ルイスルイス
6魔術師のおいナルニア国物語1955C.S.ルイスルイス
7さいごの戦いナルニア国物語1956C.S.ルイスルイス
8ドーター・オブ・ザ・フォレストセブンウォーターズ1999ジュリエット・マリリアーマリリアー
9サン・オブ・ザ・シャドーズセブンウォーターズ2000ジュリエット・マリリアーマリリアー
10チャイルド・オブ・ザ・プロフェシーセブンウォーターズ2001ジュリエット・マリリアーマリリアー
11エア・オブ・セブンウォーターズセブンウォーターズ2008ジュリエット・マリリアーマリリアー
12シーアー・オブ・セブンウォーターズセブンウォーターズ2010ジュリエット・マリリアーマリリアー
13フレーム・オブ・セブンウォーターズセブンウォーターズ2012ジュリエット・マリリアーマリリアー
#### 集計計算 各シリーズの冊数を表示する列を作成するには、次の集計計算を使用できます。 `COUNT([Series])` 結果が以下のように表示されます。\[**Number of Books in Series - at Series level of detail (シリーズの冊数 - シリーズの詳細レベル)**\] という新しい列に、ビューのシリーズの詳細レベルで計算がどのように実行されるかが表示されます。色は、計算を実行する詳細レベルを示します。
Series (シリーズ) Number of Books in Series - at Series level of detail (シリーズの冊数 - シリーズの詳細レベル)
ナルニア国物語 7
ナルニア国物語
ナルニア国物語
ナルニア国物語
ナルニア国物語
ナルニア国物語
ナルニア国物語
セブンウォーターズ 6
セブンウォーターズ
セブンウォーターズ
セブンウォーターズ
セブンウォーターズ
セブンウォーターズ
Tableau では、データが次のように表示されます。 ![2 つのシリーズの合計書籍数を示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_understand_aggregate1_new.png) ただし、集計計算はビジュアライゼーションの詳細レベルで実行されるため、\[**Book ID (書籍 ID)**\] (より詳細なフィールド) にドラッグすると、この新しい詳細フィールドに基づいて計算が更新されます。 ![シリーズごとの書籍の数を表示し、各書籍を 1 行に表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_understand_aggregate2_new.png) ### 詳細レベル (LOD) の式 基本的な式と同様に、詳細レベル (LOD) 表現ではデータ ソース レベルおよびビジュアライゼーション レベルで値を計算できます。ただし、LOD 表現は計算したい粒度のレベルをさらにコントロール可能です。粒度のより細かいレベル (INCLUDE)、それよりも粒度の大きなレベル (EXCLUDE)、またはまったく個別のレベル (FIXED) で計算を行えます。 詳細については、[Tableau での詳細レベル表現の作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_lod.htm)を参照してください。 たとえば、[上記](#sample)の同じサンプル表について検討します。あるシリーズ本が創刊された年を計算するには、次の LOD 式を使用します。 `{ FIXED [Series]:(MIN([Year Released]))}` 結果が以下のように表示されます。\[**Series Launched (シリーズ創刊年)**\] という新しい列に、各シリーズの最初の年が表示されます。色は、計算を適用する詳細レベルを示します。
Book ID (書籍 ID)Book Name (書籍名)Series (シリーズ)Year Released (出版年)Author (作者)Series Launched (シリーズ創刊年)
1ライオンと魔女ナルニア国物語1950C.S.ルイス1950
2カスピアン王子のつのぶえナルニア国物語1951C.S.ルイス1950
3アスラン王と魔法の島ナルニア国物語1952C.S.ルイス1950
4銀のいすナルニア国物語1953C.S.ルイス1950
5馬と少年ナルニア国物語1954C.S.ルイス1950
6魔術師のおいナルニア国物語1955C.S.ルイス1950
7さいごの戦いナルニア国物語1956C.S.ルイス1950
8ドーター・オブ・ザ・フォレストセブンウォーターズ1999ジュリエット・マリリアー1999
9サン・オブ・ザ・シャドーズセブンウォーターズ2000ジュリエット・マリリアー1999
10チャイルド・オブ・ザ・プロフェシーセブンウォーターズ2001ジュリエット・マリリアー1999
11エア・オブ・セブンウォーターズセブンウォーターズ2008ジュリエット・マリリアー1999
12シーアー・オブ・セブンウォーターズセブンウォーターズ2010ジュリエット・マリリアー1999
13フレーム・オブ・セブンウォーターズセブンウォーターズ2012ジュリエット・マリリアー1999
Tableau では、計算に FIXED 関数が使用されるため、シリーズの詳細レベルでの計算が維持されます。 ![ナルニア国物語の 1950 年とセブンウォーターズの 1999 年を示す Viz](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_understand_lod1_new.png) 別のフィールドをビューに追加 (より詳細なレベルを追加) しても、集計計算とは異なり、計算値に影響が出ることはありません。 ![ナルニア国物語のすべての本に対して 1950 年を繰り返し表示し、セブンウォーターズのすべての本に対して 1999 年を繰り返し表示する Viz](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_understand_lod2_new.png) ### 表計算 Tableau の計算では、ビジュアライゼーションの詳細レベルでのみ値を変換できます。 詳細については、[表計算での値の変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm)を参照してください。 たとえば、[上記](#sample)の同じサンプル表について検討します。作者が最後の本を発行してからの年数を計算する場合は、次の表計算を使用できます。 `ATTR([Year Released]) - LOOKUP(ATTR([Year Released]), -1)` 結果が以下のように表示されます。\[**Years Since Previous Book (前作からの経過年数)**\] という新しい列に、前の行の本の発行年からその行の本の発行年を引いた数値 (列の右端) と、表計算での計算方法 (列の左端) を示します。 色によって、表計算の計算方法がわかります。ここでは表計算が各ペインの下方向に実行されています。 **注**: 表計算および表での計算方法によって結果が異なります。詳細については、[表計算での値の変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm)を参照してください。
Book ID (書籍 ID) Book Name (書籍名) Series (シリーズ) Year Released (出版年) Author (作者)  Years Since Previous Book (前作からの経過年数)
1 ライオンと魔女 ナルニア国物語 1950 C.S.ルイス NULL  
2 カスピアン王子のつのぶえ ナルニア国物語 1951 C.S.ルイス 1951- 1950 1
3 アスラン王と魔法の島 ナルニア国物語 1952 C.S.ルイス 1952- 1951 1
4 銀のいす ナルニア国物語 1953 C.S.ルイス 1953- 1952 1
5 馬と少年 ナルニア国物語 1954 C.S.ルイス 1954- 1953 1
6 魔術師のおい ナルニア国物語 1955 C.S.ルイス 1955- 1954 1
7 さいごの戦い ナルニア国物語 1956 C.S.ルイス 1956- 1955 1
8 ドーター・オブ・ザ・フォレスト セブンウォーターズ 1999 ジュリエット・マリリアー NULL  
9 サン・オブ・ザ・シャドーズ セブンウォーターズ 2000 ジュリエット・マリリアー 2000- 1999 1
10 チャイルド・オブ・ザ・プロフェシー セブンウォーターズ 2001 ジュリエット・マリリアー 2001- 2000 1
11 エア・オブ・セブンウォーターズ セブンウォーターズ 2008 ジュリエット・マリリアー 2008- 2001 7
12 シーアー・オブ・セブンウォーターズ セブンウォーターズ 2010 ジュリエット・マリリアー 2010- 2008 2
13 フレーム・オブ・セブンウォーターズ セブンウォーターズ 2012 ジュリエット・マリリアー 2012- 2010 2
Tableau では、データが次のように表示されます。 ![各本の前作からの経過年数を示す Viz](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_understand_table1_new.png) ただし、ビューからディメンションを削除するなど、レイアウトに影響が出るような方法でビジュアライゼーションを変更すると、計算値も変わります。 たとえば、以下の図では、\[**Author (作者)**\] がビジュアライゼーションから削除されます。表計算はペインごとに実行されるため、\[Author (作者)\] を削除するとビジュアライゼーションの詳細とレイアウトが変わります (2 つのペインが 1 つになります)。したがって、表計算では 1956 年から 1999 年までの期間が計算されます。 ![セブンウォーターズの前作からの経過年数が間違っている Viz](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_understand_table2_new.png) ### [適切な計算の種類の選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_understand_which.htm)に進む[適切な計算の種類の選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_understand_which.htm) ### 関連項目 [Tableau での計算を理解する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_understand.htm) [計算の作成方法を学習する際のヒント](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_understand_formulas.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau での計算の開始 この記事は、例を使って Tableau で計算フィールドを作成し使用するかを説明します。 Tableau の計算のコンセプトと、計算フィールドの作成および編集方法を学びます。また、計算エディターでの作業方法、ビューでの計算フィールドの使用方法も学習します。 Tableau での計算の経験が浅い方、または計算フィールドを作成したことのない方には、ここから始めることをお勧めします。 ## 計算フィールドを使用する理由 計算フィールドを使うと、データ ソースに既に存在するデータから新しいデータを作成できます。計算フィールドを作成するとき、基本的にはお使いのデータ ソース内に新しいフィールド (または列) を作成し、その値または計算によって割り出されるメンバーを制御します。この新しい計算フィールドは Tableau でお使いのデータ ソースに保存され、さらに強力なビジュアライゼーションを作成するために使用できます。ただし、元のデータには影響を与えないので、ご心配はいりません。 計算フィールドは多くの用途に使用できます。次にいくつか例を挙げます。 - データのセグメント化 - 文字列を日付に変換するなど、フィールドのデータ タイプを変換する - データの集計 - 結果のフィルターリング - 比率を計算する ## 計算の種類 計算フィールドは、計算を使用して作成します。Tableau で計算フィールド作成に使用できる主な計算の種類は 3 つあります。 - **基本計算** - 基本計算では、データ ソースレベルの詳細 (列レベルの計算) またはビジュアライゼーション レベルの詳細 (集計) 値またはメンバーを変換できます。 - **詳細レベル (LOD) 表現** - 基本計算と同様、LOD 計算はデータ ソースレベルまたはビジュアライゼーション レベルで値を変換できるようにします。ただし、LOD 計算は計算したい粒度のレベルをさらにコントロール可能です。視覚化の粒度に関しては、粒度のより細かいレベル (INCLUDE)、それよりも粒度の大きなレベル (EXCLUDE)、またはまったく個別のレベル (FIXED) で計算を行えます。 詳細については、[Tableau での詳細レベル表現の作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_lod.htm)を参照してください。 - **表計算** - 表計算では、ビジュアライゼーションの詳細レベルでのみ値を変換できます。詳細については、[表計算での値の変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm)を参照してください。 選択する計算の種別は分析の必要性と、答えたい質問によって異なります。 ## 計算フィールドの作成 使用したい計算の種別が判明したら、次は計算フィールドを作ってみましょう。この例では、基本計算を使用します。 **注**: この記事での例は、Tableau Desktop に付属する**サンプル - スーパーストア** データ ソースを使用しています。この記事の手順に沿って従うため、 **Sample-Superstore** 保存済みデータ ソースに接続し、**シート 1** に移動します。 1. Tableauで **\[分析\]** > **\[計算フィールドの作成\]** を選択します。 2. 開かれた計算 エディターで、次の手順を行います。 - 計算ビューの名前を入力します。この例では、フィールドは**Discount Ratio (割引率)** と呼ばれています。 - 式を入力します。この例では次の式を使用します。 IIF(\[Sales\] !=0, \[Discount\]/\[Sales\],0) この式は売上がゼロと等しいかどうかを確認します。true の場合、式は割引率 (割引／売上) の結果を戻します。false の場合、式は 0 を戻します。 > [!TIP] > > **ヒント**: 利用可能な関数のリストを表示するには、計算エディターの右側にある三角形のアイコンをクリックします。 > ![IIF 関数を使用して条件を満たしているかどうかを判定し、true の場合は 1 つ目の値、false の場合は 2 つ目の値、不明な場合はオプションで 3 つ目の値もしくは Null を返す数式を示す計算ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_field3.png) > 各関数には構文、説明そして参考例が含まれます。リストで関数をダブルクリックして、式に追加します。他のヒントについては、[Tableau で計算フィールドを使って作業するためのヒント](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_tips.htm)を参照してください。 3. 完了したら、\[OK\] をクリックします。新しい計算フィールドは数値を返すため、メジャーとしてデータ ペインに追加されます。等号 (=) がデータ種別アイコンの隣に現れます。**\[データ\]** ペインでは、すべてのフィールドの隣に等号が表示されます。 ## ビュー内での計算フィールドの使用 ### ステップ 1: ビューの作成 1. \[データ\] ペインから、\[地域\] を \[列\] シェルフにドラッグします。 2. \[データ\] ペインから、\[カテゴリ\] を \[行\] シェルフにドラッグします。 3. \[行\] シェルフで、\[Category (カテゴリー)\] フィールド上のプラス (+) アイコンをクリックし、\[Subcategory (サブカテゴリー)\] にドリルダウンします。 ### ステップ 2: ビューに計算フィールドを追加する 1. \[データ\] ペインから、\[割引率\] を \[マーク\] カードの \[色\] にドラッグします。ビューが更新され、テーブルが強調表示されます。 - 「バインダー」が中部地区で大きく値引きされていることが分かります。このように、Discount Ratio (割引率) が自動的に合計として集計されます。 2. \[列\] シェルフ上で、\[SUM(Discount Ratio)(合計 (割引率))\] を右クリックして \[Measure (Sum)(メジャー (合計))\] > \[Average (平均)\] の順に選択します。ビューが更新され、割引率の平均が表示されます。 ![カテゴリ、サブカテゴリ、地域全体の平均割引率を表示するヒートマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_create3.png) ## 計算フィールドの編集 計算を変更する必要がある場合は、いつでも計算フィールドを編集が可能で、編集後はワークブック全体が更新されます。 計算フィールドを編集するには: 1. **\[データ\]** ペインで計算フィールドを右クリックして、**\[編集\]** を選択します。 2. 開かれた計算 エディターで、次の手順が実行可能です。 - 計算フィールドの名前編集。 - 式を更新します。 この例では、式は 2000 USD を超える売上のオーダーの割引率を戻すように変更されました。 IIF(\[Sales\] > 2000, \[Discount\]/\[Sales\],0) 3. **\[OK\]** をクリックします。 ビューが更新され、自動的に変更を反映します。更新された計算フィールドをビューに再度追加する必要は_ありません_。 ![さまざまな製品カテゴリとサブカテゴリの平均割引率を地域別に表示するヒートマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_create4.png) ## 関連項目 [Tableau での計算を理解する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_understand.htm) [Tableau で計算を記述する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_operators.htm) [Tableau で使用する関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions.htm) [Tableau での詳細レベル表現の作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_lod.htm) [表計算での値の変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau での計算を理解する このシリーズでは、Tableau における計算の基本について説明します。このトピックでは、計算を使用する理由と状況について学習します。 ## 計算を使用する理由 計算によって、データ ソースに既に存在するデータから新しいデータを作成することができます。また、データに対して計算を実行することもできます。これにより、複雑な分析を行ったり、独自のデータ ソースにすばやくフィールドを追加したりできるようになります。 ## 計算を使用する状況 Tableau で計算について学習する際の最初のハードルは、実際に計算を使用する必要が発生する状況について認識することです。計算は多くの用途に使用できます。次にいくつか例を挙げます。 - データのセグメント化 - 文字列を日付に変換するなど、フィールドのデータ タイプを変換する - データの集計 - 結果のフィルターリング - 比率を計算する 次のような一般的なシナリオがあります。 - 分析に必要なデータがデータ ソースにない。 たとえば、データ ソースに "Sales (販売)" フィールドと "Profit (収益)" フィールドがあり、コストの計算をする必要がある場合は、次のような式を使用して "Cost (コスト)" フィールドを_作成_します。 `[Sales] - [Profit]` ![数式を使用して \[コスト\] フィールドを作成します。](Img/calcs_understand_when2.gif) - ビジュアライゼーションで値を変換したい。 たとえば、年毎の収益の差を計算する必要があるとします。簡易表計算を使用してビジュアライゼーションに収益の差を表示します。 ![簡易表計算を作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_understand_when3.gif) - データをすばやく分類したい。 たとえば、ビジュアライゼーションで収益の高いデータと低いデータを簡単に色分けする必要があるとします。以下のような計算を使用して計算フィールドを作成し、\[マーク\] カードの \[色\] に追加できます。 `IF SUM([Profit]) > 0 THEN "Profitable" ELSE "Nonprofitable" END` ![Tableau で計算フィールドを作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_understand_when1.gif) ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau での計算作成のベスト プラクティス ## 一般的なルール: 別の計算で計算フィールドを複数回使用するのを避ける 別の計算で同一の計算フィールドを複数回参照すると、パフォーマンスの問題が発生します。計算で計算フィールドを使用する (ネストされた計算の作成としても知られる) 場合には、その計算で 1 回のみ参照するようにしてみてください。 計算でフィールド (ターミナル フィールド) を複数回参照しても、パフォーマンスが低下することはありません。 ### 例 複数行の複雑な計算を使用する計算フィールドを作成し、ツイートに含まれるメンションまたは Twitter ハンドルを見つけるとします。計算フィールドはタイトルの付いた Twitter ハンドルです。返される各ハンドルは '@' 記号で始まります (@ユーザーなど)。 分析のため、'@' 記号を削除する必要があります。 これを実行するには、以下の計算を使用して文字列から最初の文字を削除します。 `RIGHT([Twitter Handle], LEN([Twitter Handle]) -1)` この計算はとてもシンプルです。ですが、Twitter ハンドル計算を 2 回参照しているため、データ ソースの各レコードで計算を 2 回実行します。1 回は RIGHT 関数、もう 1 回は LEN 関数です。 同じ計算を 2 回以上実行するのを回避するには、Twitter ハンドル計算を 1 回のみ使用するように計算を書き直すことができます。この例では、以下のように MID を使用すると、同じ目標を達成できます。 `MID([Twitter Handle], 2)` ## ヒント 1: 複数の等価比較を 1 つの CASE 計算式またはグループに変換する 計算で以下のように、計算フィールド、Person (calc) を複数回使用し、OR 関数が並んでいるとします。この計算の論理式はシンプルではありますが、Person (calc) 計算を最低 10 回実行しているためクエリ パフォーマンスの問題が生じる原因となります。 `IF [Person (calc)] = 'Henry Wilson' OR [Person (calc)] = 'Jane Johnson' OR [Person (calc)] = 'Michelle Kim' OR [Person (calc)] = 'Fred Suzuki' OR [Person (calc)] = 'Alan Wang' THEN 'Lead' ELSEIF [Person (calc)] = 'Susan Nguyen' OR [Person (calc)] = 'Laura Rodriguez' OR [Person (calc)] = 'Ashley Garcia' OR [Person (calc)] = 'Andrew Smith' OR [Person (calc)] = 'Adam Davis' THEN 'IC' END` 等価比較を使用するのではなく、以下の解決策を試してみてください。 ### 解決策 1 CASE 式を使用します。例: `CASE [Person (calc)] WHEN 'Henry Wilson' THEN 'Lead' WHEN 'Jane Johnson' THEN 'Lead' WHEN 'Michelle Kim' THEN 'Lead' WHEN 'Fred Suzuki' THEN 'Lead' WHEN 'Alan Wang' THEN 'Lead' WHEN 'Susan Nguyen' THEN 'IC' WHEN 'Laura Rodriguez' THEN 'IC' WHEN 'Ashley Garcia' THEN 'IC' WHEN 'Andrew Smith' THEN 'IC' WHEN 'Adam Davis' THEN 'IC' END` この例で計算フィールド、Person (calc) は 1 回しか参照されていません。このため、実行されるのは 1 回のみです。また、クエリ パイプラインで CASE 式もさらに最適化されるため、パフォーマンスにおけるメリットはさらに大きくなります。 ### 解決策 2 計算フィールドではなくグループを作成します。詳細については、[データのグループ化](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_groups_creating.htm)を参照してください。 ## ヒント 2: 複数の文字列計算を単一の REGEXP 式に変換する **注**: REGEXP 計算は、Tableau データ抽出を使用している場合のみ、またはテキスト ファイル、Hadoop Hive、Google BigQuery、PostgreSQL、Tableau Data Extract、Microsoft Excel、Salesforce、Vertica、Pivotal Greenplum、Teradata (バージョン 14.1 以上)、および Oracle データ ソースに接続している場合のみ利用できます。詳細については、[その他の関数 (Regex、Hadoop Hive、Google Big Query)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_additional.htm)を参照してください。 ### 例 1: CONTAINS 計算で以下のように、計算フィールド、Category (calc) を複数回使用しているとします。この計算の論理式はやはりシンプルではありますが、Category (calc) 計算を複数回実行しているためクエリ パフォーマンスの問題が生じる原因となります。 `IF CONTAINS([Segment (calc)],'UNKNOWN') OR CONTAINS([Segment (calc)],'LEADER') OR CONTAINS([Segment (calc)],'ADVERTISING') OR CONTAINS([Segment (calc)],'CLOSED') OR CONTAINS([Segment (calc)],'COMPETITOR') OR CONTAINS([Segment (calc)],'REPEAT') THEN 'UNKNOWN' ELSE [Segment (calc)] END` 何回も繰り返さなくても、REGEXP 式を使用すると同じ結果が得られます。 #### 解決策 `IF REGEXP_MATCH([Segment (calc)], 'UNKNOWN|LEADER|ADVERTISING|CLOSED|COMPETITOR|REPEAT') THEN 'UNKNOWN' ELSE [Segment (calc)] END` 同様のパターンを使用する文字列計算では、同じ REGEXP 式を使用できます。 ### 例 2: STARTSWITH `IF STARTSWITH([Segment (calc)],'UNKNOWN') OR STARTSWITH([Segment (calc)],'LEADER') OR STARTSWITH([Segment (calc)],'ADVERTISING') OR STARTSWITH([Segment (calc)],'CLOSED') OR STARTSWITH([Segment (calc)],'COMPETITOR') OR STARTSWITH([Segment (calc)],'REPEAT') THEN 'UNKNOWN'` #### 解決策 `IF REGEXP_MATCH([Segment (calc)], '^(UNKNOWN|LEADER|ADVERTISING|CLOSED|COMPETITOR|REPEAT)') THEN 'UNKNOWN' ELSE [Segment (calc)] END` この解決策では '^' 記号を使用していることに注意してください。 ### 例 3: ENDSWITH `IF ENDSWITH([Segment (calc)],'UNKNOWN') OR ENDSWITH([Segment (calc)],'LEADER') OR ENDSWITH([Segment (calc)],'ADVERTISING') OR ENDSWITH([Segment (calc)],'CLOSED') OR ENDSWITH([Segment (calc)],'COMPETITOR') OR ENDSWITH([Segment (calc)],'REPEAT') THEN 'UNKNOWN' ELSE [Segment (calc)] END` #### 解決策 `IF REGEXP_MATCH([Segment (calc)], '(UNKNOWN|LEADER|ADVERTISING|CLOSED|COMPETITOR|REPEAT)$') THEN 'UNKNOWN' ELSE [Segment (calc)] END` この解決策では '$' 記号を使用していることに注意してください。 ## ヒント 3: LEFT、MID、RIGHT、FIND、LEN ではなく REGEXP を使用して文字列を操作する 正規表現はとても強力なツールになります。複雑な文字列操作を実行する場合には、正規表現の使用を検討してください。多くの場合、正規表現を使用すると、計算はより短く効率的になります。正規表現の詳細については、Tableau ブログの記事[「正規表現になって不完全なデータを処理する (英語)」](https://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/2015/6/become-regular-regular-expressions-39802)を参照してください。 ### 例 1 計算で以下のように、URL からプロトコルが削除されているとします。たとえば、"https://www.tableau.com" が "www.tableau.com" になっています。 `IF (STARTSWITH([Server], "http://")) THEN MID([Server], Len("http://") + 1) ELSEIF(STARTSWITH([Server], "https://")) THEN MID([Server], Len("https://") + 1) ELSEIF(STARTSWITH([Server], "tcp:")) THEN MID([Server], Len("tcp:") + 1) ELSEIF(STARTSWITH([Server], "\\")) THEN MID([Server], Len("\\") + 1) ELSE [Server] END` #### 解決策 REGEXP\_REPLACE 関数を使用し、計算を簡潔にしてパフォーマンスを向上できます。 `REGEXP_REPLACE([Server], "^(http://|https://|tcp:|\\\\)", " )` ### 例 2 計算で以下のように、IPv4 アドレスの 2 番目の部分が返されるとします。たとえば、"172.16.0.1" は "16" になります。 `IF (FINDNTH([Server], ".", 2) > 0) THEN MID([Server], FIND([Server], ".") + 1, FINDNTH([Server], ".", 2) - FINDNTH([Server], ".", 1) - 1 ) END` #### 解決策 REGEXP\_EXTRACT 関数を使用し、計算を簡潔にしてパフォーマンスを向上できます。 `REGEXP_EXTRACT([Server], "\.([^\.]*)\.")` ## ヒント 4: 計算にセットを使用しない 計算にセットを使用している場合、それを等価計算以外の別の要素に置き換えてください。 ### 例 計算で以下のように、セットである Top Customers (set) が使用されているとします。 `IF ISNULL([Customer Name]) OR [Top customers (set)] THEN [Segment] ELSE [Customer Name] END` ### 解決策 1 セットがシンプルな場合、同じ結果を返す計算フィールドをセットとして作成できます。例: `CASE [Customer Name] WHEN 'Henry Wilson' THEN True WHEN 'Jane Johnson' THEN True WHEN 'Michelle Kim' THEN True WHEN 'Fred Suzuki' THEN True WHEN 'Alan Wang' THEN True ELSE False END` **注**: セットの使用によるパフォーマンスの問題が生じないようにするため、この状況では WHEN TRUE … ELSE のパターンを使用することが推奨されます。これは多くのシナリオで推奨されるパターンではありません。 ### 解決策 2 セットがさらに複雑な場合、セットに含まれるすべての要素を 'IN' などの指定した値または属性にマッピングするグループの作成を検討し、その後、その値/属性を確認するように計算を変更してください。例: `IF ISNULL([Customer Name]) OR [Top Customers(group)]='IN' THEN [Segment] ELSE [Customer Name] END` 詳細については、[データのグループ化](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_groups_creating.htm)および[セットの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_sets_create.htm)を参照してください。 ## ヒント 5: データのグループ化にセットを使用しない セットはデータのサブセットを比較することを目的としています。グループはフィールドに含まれる関連するメンバーを組み合わせることを目的としています。以下の例のようにセットをグループに変換することは推奨されていません。 `IF [Americas Set] THEN "Americas" ELSEIF [Africa Set] THEN "Africa" ELSEIF [Asia Set] THEN "Asia" ELSEIF [Europe Set] THEN "Europe" ELSEIF [Oceania Set] THEN "Oceania" ELSE "Unknown" END` 以下の理由で推奨されていません。 - **セットは常には排他的でない**。一部のメンバーは複数のセットに表示されることがあります。たとえば、ロシアは欧州セットとアジア セットのどちらにも配置される可能性があります。 - **セットはグループに常には変換できない**。セットが除外、条件、または制限により定義される場合、同等のグループを作成することが難しい、または不可能な場合さえあるかもしれません。 ### 解決策 グループ機能を使用してデータをグループ化します。詳細については、[データのグループ化](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_groups_creating.htm)を参照してください。 ## 関連項目 [Tableau での計算の種類](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_understand_types.htm) [Tableau で使用する関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau でマッピングを始める このチュートリアルでは、Tableau でマップを作成するときの代表的な操作について順を追って説明します。 ここでは、地理的データへの接続と結合の方法やそのデータを Tableau で書式設定する方法、場所の階層の作成方法、基本的なマップ ビューの作成とプレゼンテーションの方法について学習します。それぞれの過程で主要なマッピングの機能を適用しながら説明していきます。 Tableau で初めてマップを作成するユーザーにとってこのチュートリアルは最適な出発点です。 ## ステップ 1: 地理的データへの接続 地理的データには様々な形状と書式があります。Tableau Desktop を起動して表示される最初のページには、左側の **\[接続\]** ペインに利用可能なコネクターが表示されます。これは、データがどのように接続されているかを示します。 地理的データを操作するには、空間ファイルに接続するか、スプレッドシート、テキスト ファイル、サーバー上に保存されているデータに接続します。 シェープファイルまたは geoJSON ファイルなどの空間ファイルには、実際のジオメトリ (点、線、多角形) が含まれます。一方のテキスト ファイルまたはスプレッドシートには、経度や緯度の座標で表す点の場所や名前付きの場所が含まれます。この名前付きの場所を Tableau に取り込むと Tableau ジオコーディング (データの参照先である保存されたジオメトリ) に接続します。 Tableau でサポートされている接続の全リストについては、Tableau Web サイトで[接続可能なデータ](https://www.tableau.com/ja-jp/products/desktop#data-sources-personal)を参照してください。 ![Tableau Cloud の接続ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted1.png) このチュートリアルでは、Tableau Desktop に同梱されている Excel ファイルに接続します。このファイルには Tableau がジオコーディングできる場所の名前が含まれています。マップ ビューを作成すると、Tableau Map Service に保存されているジオメトリが、ユーザーがフィールドに割り当てた地理的役割に基づいた場所の名前で参照されます。地理的役割の詳細については、このチュートリアルの後半で説明します。 1. Tableau Desktop を開きます。 2. \[接続\] ペインで \[Excel\] をクリックします。 3. **\[ドキュメント\]** > **\[マイ Tableau リポジトリ\]** > **\[データ ソース\]** に進み、**サンプル - スーパーストア.xls** ファイルを開きます。 一度データ ソースに接続すると、次のような画面になります。 ![Tableau データ ソース キャンバス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted2.png) これは \[データ ソース\] ページと呼ばれ、Tableau で使用する場所データを準備できるのがこのページです。 \[データ ソース\] ページで実行可能なタスクには次のものがありますが、マップ ビューを作成するためにこのすべてを実行する必要はありません。 - 別の接続を追加してデータを結合する - データ ソースに複数のシートを追加する - フィールドに地理的役割を割り当てる、または変更する - 列のデータ型を変更する (数字から文字列への変更など) - 列の名前変更 - 住所がすべて含まれている 1 列を分割して、県、市区町村、番地に分け、複数の列に割り当てる \[データ ソース\] ページとこのページで実行できる一部のタスクの詳細については、[データ ソースの設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_prepare.htm)セクションを参照してください。 ## ステップ 2: データの結合 データは、複数のデータ ソースやシートに保持されていることがよくあります。これらのデータ ソースやシートの列が共通である限り、データは Tableau で結合できます。結合は、共通のフィールド上の関連データを組み合わせる方法です。結合を使用したデータの組み合わせの結果は、データの列を追加することによって通常は横方向に拡張された仮想テーブルです。 結合は、地理的データ、特に空間データでしばしば必要とされます。たとえば、米国のオレゴン州の校区に対するカスタムの地理情報を含む KML ファイルと、これらの校区に関する人口統計情報を含む Excel スプレッドシートを結合できます。 この例では、Sample-Superstore データ ソースの 2 種類のシートを結合します。 1. \[データ ソース\] ページの左側の \[シート\] で \[注文\] をダブルクリックします。 2. \[シート\] で "People (人々)" をダブルクリックします。 両方のスプレッドシートから "Region (地域)" 列が結合フィールドとして使用され、この 2 種類のスプレッドシートの内部結合が Tableau で作成されます。これで、地域に加えてデータ ソースのすべての場所に営業担当者が割り当てられます。 ![データ ソース ペインでデータ結合を作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted3.gif) この結合を編集するには、結合のアイコン (2 つの円) をクリックします。表示される \[結合\] ダイアログ ボックスで結合を編集できます。Tableau でのデータの結合の詳細については、[データの結合](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/joining_tables.htm)を参照してください。 ![結合オプションを備えた結合ダイアログ ボックスでは、ユーザーがテーブルの結合方法を定義できます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted4.png) ## ステップ 3: 地理的データを Tableau で書式設定する データ ソースの設定後は、地理的データを Tableau で使用できるように準備する必要が生じる場合があります。マップ ビューを作成するためにこれらすべての手順が必要になるとは限りませんが、Tableau で使用するための準備という観点で理解しておくことが重要です。 作成するマップの種類によって異なりますが、フィールド (または列) に、特定のデータ型、データの役割、地理的役割を割り当てる必要があります。 たとえば、ほとんどの場合、緯度と経度のフィールドには、_データ型_としての**数字 (10 進数)** および_データの役割_を表す**メジャー**を含める必要があり、また、**緯度**と**経度**という_地理的役割_を割り当てる必要があります。他のすべての地理的なフィールドには、_データ型_として**文字列**と_データの役割_である**ディメンション**を含める必要があり、該当する地理的役割を割り当てる必要があります。 **注**: 空間ファイルに接続する場合は、\[ジオメトリ\] フィールドが作成されます。このフィールドのデータの役割はメジャーにする必要があります。 次のステップでは、この条件を満たすための地理的データの書式設定の方法を実際に操作して説明します。 ### 列のデータ型を変更する 地理的データに初めて接続したときに、Tableau がすべての列にデータ型を割り当てます。これらのデータ型には、"Number (decimal) (数字 (10 進数))"、"Number (whole) (数字 (整数))"、"Date and Time (日付と時刻)"、"Date (日付)"、"String (文字列)"、および "Boolean (ブール値)" があります。Tableau がこれらのデータ型を正しく処理しない場合は、編集する必要があります。たとえば、データ型の "Number (whole) (数字 (整数))" が郵便番号の列に割り当てられることがあります。マップ ビューを作成するには、郵便番号のデータは "String (文字列)" のデータ型に割り当てる必要があります。 列のデータ型を変更するには: 1. \[データ ソース\] ページで、"String (文字列)" としてデータ型のアイコン (地球儀) をクリックし、"Postal Code (郵便番号)" を選択します。 ![地理的役割を文字列に変換します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted5.gif) データ型の詳細については、[データ型](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles_datatypes.htm)を参照してください。 ### 地理的データに地理的役割を割り当てる Tableau では、緯度と経度の値を持つフィールドの各値には、_地理的役割_が関連付けられます。あるフィールドに適切な地理的役割を割り当てると、インストール済みのジオコーディング データベースのビルトイン値との一致が Tableau で検索されて、そのフィールド内の各場所に緯度と経度の値が割り当てられます。Tableau ではこのようにユーザーの場所がマップにプロットされます。 州などの地理的役割がフィールドに割り当てられると、Tableau では "Latitude (generated) (緯度 (生成))" および "Longitude (generated) (経度 (生成))" というフィールドが作成されます。 この例のように、地理的役割がデータに自動的に割り当てられる場合があります。列に地球儀のアイコンが表示されている場合は、データに地理的役割が割り当てられていることを表します。 地理的役割が自動的に割り当てられない場合は、手動でフィールドに割り当てることができます。今回の例ではその必要はありませんが、自分のデータにこの操作ができると理解しておくことは重要です。 地理的役割を割り当てる、または編集するには: 1. \[データ ソース\] ページで地球儀のアイコンをクリックします。 2. \[地理的役割\] をクリックしてから、データに最も相応しい役割を選択します。 たとえば、この例では、\[国\] 列には地理的役割が割り当てられていないために、\[国/地域\] という地理的役割を割り当てます。 ![文字列を地理的役割に変換します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted6.gif) **注**: データに地理的役割を割り当てることが難しい場合、または Tableau マップ サーバーに組み込まれていないデータがある場合も Tableau でこのようなデータを操作する方法はいくつかあります。[地理的役割の割り当て](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_geographicroles.htm#norecognize)を参照してください。 ### ディメンションからメジャーへの変更 地理的データに接続すると、Tableau ではすべての列にデータの役割も割り当てられます。列には_ディメンション_または_メジャー_を割り当てることができます。ほとんどの場合で、緯度と経緯の列はメジャーにする必要があります。特殊な例として、データ ソース内のすべての場所を、市区町村や州 (都道府県) などの詳細レベルにドリル アップ/ダウンする機能がないままマップにプロットしたい場合は、ディメンションにすることができます。このための優れた方法が[ポイント分布](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_howto_pointdistribution.htm)マップです。 残りの地理的データはディメンションにする必要があります。 今回の例では列のデータの役割を変更する必要はありませんが、自分のデータにこの操作ができると理解しておくことは重要です。例を使って何度でも練習できます。操作を間違ってもいつでもやり直すことができます。 列のデータの役割を変更するには: 1. \[データ ソース\] ページで、Sheet 1 をクリックします。 ワークスペースが更新されて次のように表示されます。 ![Tableau ワークシート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted7.png) これがワークシートと呼ばれている、マップを作成する場所です。画面の左側が **\[データ\]** ペインです。データ ソース内の全列がこのペインにフィールドとして一覧表示されます。たとえば、"Country and State (国および州)" です。これらのフィールドには列のすべての生データが含まれています。Tableau で緯度と経度のフィールドが生成されていることに注意してください (_Latitude (generated)_ (緯度 (生成)) および _Longitude (generated)_) (経度 (生成)) です。これはデータに地理的役割を割り当てているためです。 \[データ\] ペインのフィールドは、メジャーとディメンションに分割されています。\[データ\] ペインの \[ディメンション\] セクションのフィールドにはよく、日付や顧客 ID などのカテゴリを表すデータが配置され、同じペインの \[メジャー\] セクションのフィールドには、売上高や数量などの定量的なデータが配置されます。 2. **\[データ\]** ペインの \[ディメンション\] から、"Row ID (行 ID)" などのフィールドを選択して \[メジャー\] セクションにドラッグします。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted8.gif) このフィールドが \[メジャー\] セクションに追加され、色が青から緑に変化します。これでディメンションからメジャーへの変換ができました。メジャーからディメンションにフィールドを変換するには、フィールドを \[メジャー\] セクションから \[ディメンション\] セクションにドラッグしてください。 詳細については、[ディメンションとメジャー、青と緑](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm)を参照してください。 ## ステップ 4: 地理的階層の作成 現在のワークシートのスペースでは、地理的階層を作成できます。この操作はマップ ビューの作成には必須ではありませんが、地理的階層を作成することで、データに含まれている地理的な詳細レベルに指定した順序ですばやく絞り込めるようになります。 地理的階層を作成するには: 1. \[データ\] ペインで地理的フィールドを右クリックし、"Country (国)" をクリックしてから "Hierarchy (階層)"\> "Create Hierarchy (階層の作成)" を選択します。 2. "Create Hierarchy (階層の作成)" ダイアログ ボックスが表示され、階層に Mapping Items (マッピング項目) など名前を付けてから \[OK\] をクリックします。 "Country (国)" フィールドを持つ Mapping Items という階層が \[ディメンション\] セクションの最下部に作成されます。 3. \[データ\] ペインで、"State (州/都道府県)" フィールドをこの階層にドラッグし、"Country (国)" フィールドの下に配置します。 4. "City (市区町村)" や "Postal Code (郵便番号)" の各フィールドについてもステップ 3 を繰り返します。 ![地理的役割のあるフィールドに階層を作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted9.gif) 操作が終了すると、次のような順序の階層になります。 - 国 - 都道府県 - 市区町村 - 郵便番号 ## ステップ 5: 基本マップの作成 これまでに、データへの接続、データの結合、データの書式設定、地理的階層の作成が終了しました。いよいよマップの作成を開始します。基本のマップ ビューの作成から始めます。 1. \[データ\] ペインで、"Country (国)" をダブルクリックします。 \[マーク\] カードの \[詳細\] に "Country (国)" フィールドが追加され、\[列\] および \[行\] シェルフに "緯度" (生成) および "経度" (生成) が追加されます。1 つのデータ ポイントを持つ 1 つのマップ ビューが作成されました。地理的役割は "Country (国)" に割り当てられているため、Tableau でマップ ビューが作成されます。ディメンションやメジャーなどこれ以外のフィールドをダブルクリックすると、ビューの内容に応じて、\[行\] や \[列\] のシェルフ、または \[マーク\] カードにそのフィールドが Tableau によって追加されます。ただし、\[マーク\] カードでは、地理的なフィールドは常に \[詳細\] に配置されます。 このデータ ソースに存在する国は 1 つのみのため、(合衆国) が表示される唯一のデータ ポイントです。データ ポイントをさらに多く表示するには、より詳細なレベルを追加する必要があります。地理的階層を作成したので、この操作は簡単にできます。 2. \[マーク\] カードで、"Country (国)" フィールドから **+** アイコンをクリックします。 ![Tableau ポイント マップを作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted10.gif) "State (州/都道府県)" フィールドが \[マーク\] カードに追加され、データ ソースに存在するすべての州 (都道府県) のデータ ポイントが含まれるようにマップが更新されます。 階層を作成しなかった場合は、"Country (国)" フィールドの + アイコンは利用できません。この場合は、別のレベルの詳細として "State (州/都道府県)" を追加するために、**\[データ\]** ペインから "State (州/都道府県)" を \[マーク\] カードの \[詳細\] に手動でドラッグします。 おめでとうございます! これで基本マップが作成されました。次のステップではこのマップをカスタマイズしてビルドできます。 ## ステップ 6: ポイントから多角形への変更 Tableau の既定のマップ タイプは多くの場合、ポイント マップです。しかし、地理的役割を地理的データに割り当てている場合は、これらのデータ ポイントは多角形に簡単に変更できます。 **注**: 市区町村や空港に対して色塗りマップは使用できません。 1. \[マーク\] カードで、\[マーク タイプ\] ドロップダウンをクリックし、\[色塗りマップ\] を選択します。 ![マーク タイプを自動マーク タイプから塗りつぶしマップに変更します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted11.gif) マップは多角形マップに更新されます。 ## ステップ 7: 視覚的な詳細を追加する \[マーク\] カードにメジャーまたはディメンションを追加してビューに視覚的な詳細を加えることができます。この例では、ビューに色とラベルを追加します。 ### 色の追加 - \[メジャー\] から \[マーク\] カードの \[色\] に "Sales (売上高)" をドラッグします。 ![売上を色にドラッグして、マップを色分けします。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted12.gif) 売上高に応じて州に色を付けます。"Sales (売上高)" はメジャーのため、定量的カラー パレットを使用します。ディメンションに色を付ける場合は、カテゴリ別のカラー パレットを使用します。 ### ラベルの追加 1. \[メジャー\] から "Sales (売上高)" を \[マーク カード\] の\[ラベル\] にドラッグします。 売上高のラベルが各州に付きます。ただし、数値に書式設定を少し加える必要があります。 2. \[データ\] ペインで、"Sales (売上高)" を右クリックして \[既定のプロパティ\] > \[数値の書式設定\] を選択します。 3. 表示される \[数値の書式設定\] ダイアログ ボックスで、"Number (Custom) (数値 (カスタム))" を選択して次のように実行します。 - "Decimal Places (小数位)" に「0」と入力します。 - \[単位\] として "Thousands (K) (4 桁)" を選択します。 - \[OK\] をクリックします。 指定した書式設定でラベルと色の凡例が更新されます。 ![カスタム数値の書式設定ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted13.png) ## ステップ 8: バックグラウンド マップのカスタマイズ バックグラウンド マップとは、マーク (境界、海、場所の名前など) の背景にあるものすべてを指します。このバックグラウンド マップのスタイルをカスタマイズできる他にも、マップ レイヤーやデータ レイヤーも追加できます。バックグラウンド マップのカスタマイズに加えて、独自の WMS サーバーや Mapbox マップにも接続できます。詳細については、[Web Map Service (WMS) サーバーの使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources_wms.htm)および[Mapbox マップの使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources_mapbox.htm)を参照してください。 バックグラウンド マップをカスタマイズするには: 1. \[マップ\] > \[マップ レイヤー\] の順に選択します。 ワークスペースの左側に \[マップ レイヤー\] ペインが表示されます。この場所でバックグラウンド マップのすべてのカスタマイズを実行します。 2. \[マップ レイヤー\] ペインで **\[スタイル\]** ドロップダウンをクリックして \[標準\] を選択します。 バックグラウンド マップの外観は次のように更新されます。 ![ラベル付きのシンプルな米国の塗りつぶしマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted14.png) 3. \[マップ レイヤー\] ペインの \[マップ レイヤー\] で、\[海岸線\] を選択し、\[国境/地域境界\]、\[国名/地域名\]、"State/Province Borders (都道府県境/州境 )"、および "State/Province Names (都道府県名/州名)" のチェックをすべて外します。 ![さまざまな州の売上データとマップ レイヤー メニューが開いた米国の地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted15.png) 4. \[マップ レイヤー\] ペインの最上部で **X** をクリックして **\[データ\]** ペインに戻ります。 これでバックグラウンド マップがシンプルになり、データに注目しやすくなりました。 ## ステップ 9: カスタム領域の作成 マップ ビューでデータを作成するときは、既存の位置をまとめてグループ化し、組織の販売地域など、独自の領域や地域を作成することもできます。 1. \[データ\] ペインで **"State (州)"** を右クリックし、\[作成\] > \[グループ\] の順に選択します。 2. 表示される \[グループの作成\] ダイアログ ボックスで、**\[カリフォルニア\]**、**\[オレゴン\]**、**\[ワシントン\]** を選択してから \[グループ\] をクリックします。作成するグループごとに領域が表示されます。 注: Ctrl キー (Mac ではコマンド キー) を押しながら州を選択すると複数選択できます。 3. 作成したばかりの新しいグループを右クリックして \[名前の変更\] を選択します。 4. グループの名前を West Coast (西海岸) に変更します。 5. 次の領域として、\[アラバマ\]、\[フロリダ\]、\[ジョージア\]、\[ルイジアナ\]、\[ミシシッピ\]、\[サウスカロライナ\]、\[テキサス\] を選択してから **\[グループ\]** をクリックします。 6. このグループの名前を South (南部) に変更します。 7. 3 番目の領域として、\[コネチカット\]、\[デラウェア\]、\[ワシントン D.C\]、\[メイン\]、\[メリーランド\]、\[マサチューセッツ\]、\[ニューハンプシャー\]、\[ニュージャージー\]、\[ニューヨーク\]、\[ペンシルベニア\]、\[ロードアイランド\]、\[バーモント\]、そして最後の \[ウェストバージニア\] を選択し、\[グループ\] をクリックします。 8. このグループの名前を **East Coast** (東海岸) に変更します。 9. "Include Other (その他を含める)" を選択して残りの州をグループ化します。 10. この Other (その他) グループの名前を Central (中部) に変更します。 ![「州(グループ)」というフィールド グループを編集するためのダイアログ ボックス](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted16.png) 11. \[OK\] をクリックします。 **\[データ\]** ペインの他のマッピング項目の下に、"State (group) (州 (グループ))" というフィールドが表示されます。 12. \[データ\] ペインから "State (group) (州 (グループ))" を \[マーク カード\] の \[色\] にドラッグします。 ビューが更新されて次のような表示になります。 ![米国の地図。東海岸、南部、西海岸、その他など、州および地域別の売上を表示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted17.png) グループごとに異なる色が付いています。 13. \[マーク\] カードで色のアイコンをクリックし、\[色の編集\] を選択します。 14. 表示される \[色の編集\] ダイアログ ボックスで、\[パレットの割り当て\] を選択してから \[OK\] をクリックします。 マークが新しい色で更新されます。 ![さまざまな地域の売上データを示す網掛けの領域がある米国の地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted18.png) 15. \[メジャー\] から "Sales (売上高)" を \[マーク\] カードの \[ツールヒント\] にドラッグします。 州をポイントすると、その州の売上高と他の情報を表示したツールヒントが現れます。このツールヒントの編集方法については後述します。 ![オレゴン州が強調表示された米国の地図と、売上データを示すツールヒント。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted19.png) 16. \[マーク\] カードで、"Country (国)" フィールドでマイナス記号 (-) のアイコンをクリックして詳細レベルから州を削除します。 階層を作成しなかった場合は、ビューの外に **"State (州)"** をドラッグすると削除できます。どのフィールドもビューの外にドラッグすると削除できます。 これで州がマップに表示されなくなりました。ラベルの売上高やツールヒントが更新されたことに気が付きましたか。これは、カスタム領域が、グループ内のそれぞれの場所で個別に集計されるのではなくグループ レベルで集計されたためです。したがって、西海岸のグループに表示される売上高は、カリフォルニア州、オレゴン州、ワシントン州の売上高の合計です。 ![地域別の売上を表示した米国の地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted20.png) ## ステップ 10: 二重軸マップの作成 これまでに、2 種類のマップ ビューを作成しました。1 つは州ごとに、もう 1 つは地域ごとに売上高を示すビューです。これらのマップを重ねることはできるでしょうか。できます。Tableau では、2 層のマークを持つマップを作成できます。Tableau ではこれを二重軸マップと呼び、多角形上でのポイントのレイヤーによく使われます。この例では、2 つの多角形マップを重ねます。 二重軸マップを作成するには: 1. \[データ\] ペインから、"Longitude (generated) (経度 (生成))" を \[列\] シェルフにドラッグして、最初の "Longitude (経度)" フィールドの右側に配置します。 ビューは、2 つの同一のマップを使用して更新されます。 ![二重軸マップを作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted21.gif) \[マーク\] カードには、各マップ ビューに 1 つずつと両側のビュー (すべて) に 1 つ、合計 3 つのタブがあります。これらを使用して、マップ ビューの視覚的な詳細を制御できます。上の \[緯度\] タブはビューの左のマップに対応し、下の \[緯度\] タブは、ビューの右側のマップに対応します。 ![2 つのマーク カードがある二重軸マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted22.gif) 2. \[マーク\] カードで、**"Longitude (generated) (経度 (生成))"** タブを選択します。 3. \[メジャー\] から、"Sales (売上高)" を、"Longitude (generated) (経度 (生成))" マーク カードの最上部の \[色\] にドラッグします。 マップの左側が更新されます。 4. "Longitude (generated) (経度 (生成))" マーク カードで、"Country (国)" フィールドの **+** アイコンをクリックして、州レベルの詳細に再びドリル ダウンします。 5. \[マーク\] カードで、\[色\] をクリックしてから \[色の編集\] を選択します。 6. 表示される \[色の編集\] ダイアログ ボックスで、\[パレット\] ドロップ ダウンをクリックして \[灰色\] を選択してから \[OK\] をクリックします。 この時点でマップの表示は次のようになります。 ![地域別に分割され、売上の合計がラベル付けされた米国の二重軸マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted23.png) 7. \[列\] シェルフで、右側の "Longitude (generated) (経度 (生成))" フィールドを右クリックして \[二重軸\] を選択します。 ![二重軸マップから 2 番目の軸を削除します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted24.gif) 8. \[マーク\] カードで、最下部の "Longitude (generated) (経度 (生成))" タブを選択します。 9. 最下部の "Longitude (generated) (経度 (生成))" \[マーク\] カードで、ビューから両方の \[SUM(売上高)\] フィールドをビューの外にドラッグして削除します。 これで各マップのラベルはオーバーラップしなくなります。 10. 最下部の "Longitude (generated) (経度 (生成))" \[マーク\] カードで、\[色\] をクリックしてから "Opacity (不透明度)" に 「50%」と入力します。 最下部のレイヤーのマップを表示できるようにする場合、これは重要な手順です。 マップ ビューが更新されて次のように表示されます。 ![地域別に分割され、売上の合計がラベル付けされた米国の二重軸マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted25.png) これで、各グループ内の各州がどのように編集されたか確認できます。 11. 最下部の ”Longitude (generated) (経度 (生成))" \[マーク\] カードで、\[ツールヒント\] をクリックします。 \[ツールヒントの編集\] ダイアログ ボックスが表示されます。 12. 次のテキストをコピーして \[ツールヒントの編集\] ダイアログ ボックスに貼り付けてから \[OK\] をクリックします。 Total region sales: **** 編集後のツールヒントは次のようになります。 ![売上データを示す米国南部の地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_getstarted26.png) おめでとうございます! 二重軸マップが作成できました! 残りはあと 1 つです。 二重軸マップの詳細については、Tableau コミュニティの[「Dual Axis Mapping - Many Ways」](https://community.tableau.com/people/sarah.battersby.0/blog/2017/06/24/dual-axis-mapping-many-ways) (二重軸マッピング -- 多様な方法) を参照してください。 ## ステップ 11: 他のユーザーによるマップの操作方法のカスタマイズ マップ ビューを作成したら、次に他のユーザーによるマップの操作方法をカスタマイズしていきます。たとえば、他のユーザーがマップを拡大/縮小したり、パンを操作したり、マップのスケールを表示することもできます。これら 2 種類のオプションなどは \[マップ オプション\] ダイアログ ボックスを使用してカスタマイズできます。 他のユーザーによるマップの操作方法をカスタマイズするには: 1. \[マップ\] \> \[地図のオプション\] を選択します。 2. 表示される \[マップ オプション\] ダイアログ ボックスで、次のように実行します。 - \[マップ スケールの表示\] を選択します。 - \[マップ検索の表示\] をオフにします。 - \[ビュー ツールバーの表示\] をオフにします。 マップの右下隅にスケールが表示され、マップの左上隅に表示されていたマップ検索のアイコンとツールバーが消えます。キーボードのショートカットを使用するとパンとズームは引き続き実行できます。詳細については、[ビューのズームとパン、マークの選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_pan_zoom.htm)を参照してください。 終了です! これでマップ ビューをプレゼンテーションで表示したり、ダッシュボードの別のビューと組み合わせることができるようになりました。ダッシュボードの詳細については、[ダッシュボードの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dashboards_create.htm)を参照してください。 これまでの学習を見直しますか? Tableau Public から[サンプル ワークブック](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/GetStartedMappinginTableauExampleWorkbook/Sheet1)をダウンロードできます。 ## 他のチュートリアル [マップのビジュアライゼーションの基本を身に付ける](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_build.htm) [Tableau で作成できるマップの種類と作成方法について学習する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_build.htm#Types) 高度なコンテンツをお探しの場合[Tableau Community のマッピングに関する連載](https://community.tableau.com/people/sarah.battersby.0/content)を参照してください。 マッピングに関する[他のヘルプ コンテンツ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps.htm)を参照する 特定の質問や問題がある場合Tableau コミュニティの [Mapping Forum](https://community.tableau.com/community/forums/content?filterID=contentstatus%5Bpublished%5D~category%5Bmaps-geocoding%5D) (マッピング フォーラム) をチェックするか「[ナレッジ ベース](https://www.tableau.com/ja-jp/support/knowledgebase)」で検索してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau で使用する関数 Tableau では、Tableau 計算で使用する多数の関数がサポートされます。Tableau で使用する関数の詳細については、以下の記事および参照トピックを参照してください。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau で定量的な値を示すマップを作成する Tableau Desktop では、定量的な値を示すマップを作成できます。このようなタイプのマップは比例シンボル マップと呼ばれます。 比例シンボル マップは、個々の場所の定量的な値を示す場合に優れています。このようなマップは、場所ごとに 2 つの定量的な値を示すことができます (一方の値にはサイズ、もう一方には必要に応じて色がエンコードされます)。たとえば、1981 年から 2014 年までに世界中で記録されている地震図式化し、マグニチュード別にそれらのサイズを設定できます。また、データ ポイントをマグニチュード別に色付けして視覚的な詳細を加えることもできます。 ![地震の震源とプレート境界が表示されたマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_symbol6.png) このトピックでは、例を使用して比例シンボル マップを作成する方法を示します。以下の例に従ってデータ ソースを設定して、比例記号マップのビューを構築する方法を学びます。 ## データ ソース 比例シンボル マップを作成するには、データ ソースに次のタイプの情報を含める必要があります。 - 定量的値 - 各場所名に対する緯度と経度の座標 (Tableau によって認識されている場合)。 大きなばらつきのある値を含むデータを使用することをお勧めします。そうでない場合、ビュー内の記号がほぼ同じサイズで表示されます。 次の表は、Tableau Public の[「Tableau サンプル ワークブックでの比例シンボル マップの作成」](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateProportionalSymbolMapsinTableauExampleWorkbook/Map)に含まれている "Earthquake (地震)" データ ソースのスニペットです。これには、地震のマグニチュードとマグニチュードの 10 乗の列、緯度と経度の値の列が含まれます。また、わかりやすさと整理のため、日付と地震の ID に対する列も含まれます。
地震の日時IDマグニチュードマグニチュード^10緯度経度
1/1/73centennial197301011142356.0000017,488,747.04-35.570-15.427
1/2/73pde19730102005320300_665.5000025,329,516.21-9.854117.427
1/3/73pde19730103022942800_334.800006,492,506.211.548126.305
1/4/73pde19730104003142000_334.500003,405,062.8941.305-29.272
1/5/73pde19730105003948200_364.700005,259,913.220.683-80.018
1/6/73pde19730106061852300_834.900007,979,226.63-22.354-69.310
## 基本のマップ構築ブロック:
[列] シェルフ:"経度" (連続メジャー、経度の地理的役割が割り当てられる)
[行] シェルフ:"緯度" (連続メジャー、緯度の地理的役割が割り当てられる)
詳細:1 つ以上のディメンション フィールド
サイズ:メジャー フィールド (集計済み)
マーク タイプ:自動
## マップ ビューの作成 この例に従うには、Tableau Public から[「Tableau サンプル ワークブックでの比例シンボル マップの作成」](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateProportionalSymbolMapsinTableauExampleWorkbook/Map)をダウンロードして Tableau Desktop で開きます。 1. 新しいワークシートを開きます。 2. \[データ\] ペインで、**\[緯度\]** と **\[経度\]** をダブルクリックします。 "Latitude (緯度)" は \[行\] シェルフに、"Longitude (経度)" は \[列\] シェルフに追加されます。1 つのデータ ポイントを持つ 1 つのマップ ビューが作成されました。 3. \[データ\] ペインで **\[ID\]** を \[マーク カード\] の \[詳細\] にドラッグします。警告ダイアログ ボックスが表示された場合は、\[すべてのメンバーの追加\] をクリックします。 低い詳細レベルがビューに追加できます。 ![地震の発生場所を表示する世界地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_symbol1.png) 4. \[データ\] ペインで、**\[マグニチュード^10\]** を \[マーク\] カードの \[サイズ\] にドラッグします。 サイズのエンコードには、\[マグニチュード\] フィールドではなく、\[マグニチュード^10\] フィールドを使用します。これは、\[マグニチュード^10\] にはより広い範囲の値が含まれるためです。これにより、値の違いを視覚的に確認できます。 ![アメリカ合衆国のポイントマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_symbol4.png) これで、比例シンボル マップができました。大きなデータベースはマグニチュードが大きい地震を表し、小さいデータ ポイントはマグニチュードが小さい地震を表します。 ほとんどの場合、1 つの場所に対する定量的値を示す必要があるのはこの程度です。ただし、この場合、ビュー内に非常に多くのデータ ポイントがあるため、地震のマグニチュードを区別して傾向を見抜けるようにするには、より多くのビジュアルが必要となります。 5. \[データ\] ペインで、**\[マグニチュード\]** をマーク カードの \[色\] にドラッグします。 6. \[マーク\] カードで、\[色\] > \[色の編集\] をクリックします。 7. \[色の編集\] ダイアログ ボックスで、次を実行します。 - 色ドロップダウンをクリックし、リストから \[オレンジ - 青分岐\] パレットを選択します。 - \[ステップド カラー\] を選択し、「8」を入力します。 これにより、オレンジのグラデーションが 4 色、青のグラデーションが 4 色の 8 色が作成されます。 - \[反転\] を選択します。 これにより、パレットが逆になるため、オレンジは青よりも高いマグニチュードを表します。 - \[詳細\] をクリックし、\[中心\] を選択してから、**「7」**と入力します。 これにより、カラー パレットが切り替わり、マグニチュード 7.0 より大きい地震はオレンジ色、マグニチュード 7.0 より小さい地震は青色で表示されます。 - \[OK\] をクリックします。 9. \[マーク\] カードで \[色\] をもう一度クリックしてから、次の手順を行います。 - **"Opacity (不透明度)"** に**「70%」**と入力します。 - \[効果\] から **\[枠線\]** ドロップダウン メニューをクリックして、濃い青の枠線を選択します。 マップ ビューは新しい色を使用して更新されます。濃いオレンジ色のデータ ポイントはマグニチュードが大きい地震を表し、濃い青色のデータ ポイントはマグニチュードが小さい地震を表しています。マークの不透明度は 70% のため、データ ポイントが重なっている場所を見ることができます。 ![地震のマグニチュードを示すためにサイズと色でエンコードされたマークが付いた世界地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_symbol2.png) 13. \[マーク\] カードで、**\[ID\]** フィールドを右クリックし、\[並べ替え\] を選択します。 14. \[並べ替え\] ダイアログ ボックスで、次を実行します。 - \[並べ替え順序\] で \[フィールド\] を選択し、ドロップダウンをクリックしてから **\[マグニチュード\]** を選択します。 - \[並べ替え順序\] で、\[降順\] を選択します。 - \[OK\] をクリックします。 これにより、ビューのデータ ポイントを並べ替え、大きなマグニチュードが一番上に表示されます。 これで、比例シンボル マップが完成しました。 ![地震のマグニチュードを示すためにサイズと色でエンコードされたマークが付いた世界地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_symbol3.png) ## ポイントの場所と属性の意味 マップのシンボルが、実際の地表面を表すと誤解される場合がある点に注意することが重要です。たとえば、北米全体で地球に衝突したクレーターをプロットするマップ ビューがあり、衝突エリアの直径 (キロメートル) で各記号のサイズを設定する場合、マップ ビューは次のようになります。 ![サイズ別にマークがエンコードされた米国のポイント マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_symbol5.png) 特にこのような場合では、これらのデータ ポイントのサイズがクレーターの実際の地上面積を表していると解釈される可能性が高くなります。オーディエンスは、アメリカのモンタナ州南西部の大部分がクレーターによって破壊されてしまったと考えるかもしれませんが、それは正しくありません。実際には、モンタナのクレーターは単純に、データ ソース内で最大のクレーターの 1 つであり、それに従ってサイズが設定されています。 誤解を防ぐため、実際にどのような大きさを表しているかについて、注釈や解説をつけることをお勧めします。例え明確なようであっても行います。 ## 次も参照してください。 [Tableau でのマッピングの概念](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_build.htm) [地理的役割の割り当て](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_geographicroles.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau で比率または集計データを表示するマップを作成する Tableau Desktop では比率または集計データを表示するマップを例のように作成することができます。このような種類のマップはコロプレス マップまたは色塗りマップと呼ばれます。 コロプレス マップは地図上の多角形に比率または集計データを表示する場合に適しています。これらの多角形は、国、地域、州、または Tableau でジオコーディング可能なほかのエリアや地域にすることができます。Tableau で作成したカスタム地域にすることもできます。詳細については、[マップで領域を作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_custom_territories.htm)を参照してください。 ![コロプレス マップ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/choropleth_maps1.png) 注: 集計データを使用するときは、カウントの使用法に注意してください。多くの場合は、カウントは地域の人口規模に関連しています。たとえば、人数のカウントが高い地域では売上のカウントが高くなる傾向があります。 このトピックでは、例を使用してコロプレス マップを作成する方法を示します。このトピックの例に従ってデータ ソースの設定方法を学習し、コロプレス マップ用にビューを構築します。 ## データ ソース コロプレス マップを作成するには、データ ソースに次のタイプの情報を含める必要があります。 - 定量的または定性的値。 - 場所名 (Tableau で認識される場合)。 次の表は、"countyObesity + (Obesity\_State\_County)" データ ソースのスニペットで、Tableau Public の[「Tableau サンプル ワークブックでのコロプレス マップの作成」](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateChoroplethMapsinTableauExampleWorkbook/County_Obesity_Map)に含まれています。これには、"州"、"郡"、および "肥満率 -2012" の列が含まれます。
州郡肥満率 - 2012
アラバマオートーガ郡30.9000
アラバマボールドウィン郡26.7000
アラバマバーバー郡40.8000
アラバマビッブ郡40.1000
アラバマブラウント郡32.4000
アラバマブロック郡44.5000
## 基本のマップ構築ブロック:
[列] シェルフ:"経度" (連続メジャー、経度の地理的役割が割り当てられる)
[行] シェルフ:"緯度" (連続メジャー、緯度の地理的役割が割り当てられる)
詳細:1 つ以上の地理的な単位 (地理的役割が割り当てられたディメンション)
色:メジャーまたはディメンション
マーク タイプ:自動またはマップ
## マップ ビューの作成 この例に従うには、Tableau Public から[「Tableau サンプル ワークブックでのコロプレス マップの作成」](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateChoroplethMapsinTableauExampleWorkbook/County_Obesity_Map)をダウンロードして Tableau Desktop で開きます。 1. 新しいワークシートを開きます。 2. **\[データ\]** ペインの \[State, County (州、郡)\] フォルダーで、**\[State (州)\]** をダブルクリックします。 \[マーク\] カードの \[詳細\] に "州" が、\[列\] および \[行\] シェルフに "緯度" と "経度" が追加されます。マップ ビューは、データ ソース内の各州のデータ ポイントを使用して作成されます。 3. マップ ビューで、**"Alaska (アラスカ)"** および **"Hawaii (ハワイ)"** データ ポイントを選択してから、表示されたツール ヒントで \[除外\] をクリックします。 ![米国のアラスカ州の段彩地図上のデータ ポイントのクローズアップ。\[保持のみ\] または \[除外\] のオプションが表示されています。](Img/choropleth_maps2.png) 4. \[マーク\] カードで、**"State (州)"** フィールドの横にあるプラスアイコンをクリックし、"County (郡)" 詳細レベルにドリルダウンします。 これで、データ ソース内のすべての郡にデータ ポイントができました。 5. \[データ\] ペインの \[countyObesity$\] フォルダーから **\[Percent-2012 (パーセント - 2012)\]** を \[マーク\] カードの \[色\] にドラッグします。 マップ ビューは、色塗りマップ マーク タイプに変わり、多角形は緑色になります。"Percent-2012" メジャーの既定の集計は "SUM" になっています。 ![合計値の割合によって郡が塗り分けられた米国の段彩地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/choropleth_maps3.png) 6. \[マーク\] カードで、**"Percent-2012 (パーセント - 2012)"** フィールドを右クリックし、\[属性\] を選択します。 このフィールドのデータはすでにパーセンテージになっているため、合計として集計しても意味をなしません。 7. \[マーク\] カードで、\[色\] をクリックし、\[色の編集\] を選択します。 ![マークの色、サイズ、ラベル、効果の設定を含むマーク カード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/choropleth_maps4.png) 8. \[色の編集\] ダイアログ ボックスで、色ドロップダウンをクリックし、\[オレンジ\] を選択してから、\[OK\] をクリックします。 9. \[マーク\] カードで \[色\] をクリックし、\[効果\] から **\[枠線\]** ドロップダウンをクリックして \[なし\] を選択します。 ![境界線の色のオプションが表示されたマーク カード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/choropleth_maps5.png) これで、コロプレス マップが完成しました。マップ ビューの各多角形 (郡) に対する肥満の割合があります。 ![属性値の割合によって郡が色分けされた米国の段彩地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/choropleth_maps6.png) ### 空間コンテキストの追加 別のレイヤーをマップに追加することにより、州境などの空間コンテキストを追加できます。 1. \[データ\] ペインから \[State (州)\] をワークシートにドラッグし、\[マーク レイヤーの追加\] にドロップします。 ![\[州\] ディメンションが \[マーク レイヤーの追加\] にドロップされました。](Img/maps_choropleth_layer.png) これで、\[マーク\] カードに \[State (州)\] と \[郡\] の 2 つのレイヤーが表示されます。 2. \[マーク\] カードの \[State (州)\] レイヤーで、マーク タイプを \[マップ\] に設定します。 3. \[色\] をクリックしてから、不透明度の割合を 80% から 0% にドラッグします。 ![アメリカ合衆国の段彩地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_choropleth_layer_color.png) マップが更新され、郡のデータの上に追加コンテキストの州境が表示されます。 ### 色の分布に関する注記事項 多角形に色を指定する分布は、ユーザーによるデータの解釈に大きく影響を及ぼします。たとえば、[マップ ビューの作成](#Build) セクションで作成したマップは、Tableau の既定の色分布を使用しました。ここでは、すべての値に色が均等に割り振られていました。マップ ビューは次のように表示されます。 ![米国のコロプレス マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/choropleth_maps8.png) しかし、5 色 (Tableau のステップドカラー) に値を割り振るように決定すると、マップ ビューは次のように表示されます。 ![米国のコロプレス マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/choropleth_maps8.png) または、四分位値で表示することもできます。データに百分位値を使用していて、4 つのステップに対してステップドカラーを使用する場合は、各ステップにデータの 25% が含められ、次のように表示されます。 ![米国のコロプレス マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/choropleth_maps9.png) 四分位値で表示する方が南部での高肥満率が明らかであることがわかります。 色の分布は、示そうとしている情報に合わせて選択します。 たとえば、南部で肥満率がより高いことを示す場合、四分位値の例を選択できます。しかし、米国が全般的に肥満率が高いことを示す場合は、色を均等に分布する最初の例を選択できます。どちらのマップが正しいとか間違っているということはなく、別々のストーリーを語っているにすぎません。 ### 詳細レベルに関する注記事項 コロプレス マップで指定する詳細レベルにより、データに表示されるパターンが決定します。よりシンプルなパターンを表示する場合は、集計を高い詳細レベルで行うことを検討してください。より小さな傾向に掘り下げる場合は、集計を低い詳細レベルで行うことを検討してください。 たとえば、[マップ ビューの作成](#Build)セクションで作成されたマップ ビューは、"County (郡)" 詳細レベルで集計されます。""County (郡)" 詳細レベルは、データ ソースの一番低い詳細レベルです。データセットに応じて、"State (州)" などのより高い詳細レベルで集計することもできます。 ## 関連項目: [Tableau でのマッピングの概念](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_build.htm) [地理的役割の割り当て](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_geographicroles.htm) [Tableau で定量的な値を示すマップを作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_howto_symbol.htm) [マップで領域を作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_custom_territories.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau で空間ファイルを結合する Tableau では、空間データを使用してマップやその他のタイプのチャートを作成することができます。空間データ ソースが 2 つある場合、それらの空間機能 (地形または形状) を使用して結合することができます。2 つの空間ファイルを結合するか空間計算を使用すると、空間ファイルを緯度と経度のフィールドを含む非空間データと結合することができます。 Tableau は、次の空間データ ソースへの接続をサポートしています。 - シェープファイル - MapInfo テーブル - キーホール マークアップ言語 (KML) ファイル - GeoJSON ファイル - TopoJSON ファイル - Esri ファイル Geodatabases CSV または Excel ファイルに WKT (既知のテキスト) がある場合は、データをインポートしてから、\[データ ソース\] ページで空間データに変換できます。MAKEPOINT を使用して、緯度と経度の座標を持つデータを空間データに変換することもできます。「[MAKEPOINT を使用した空間データ ソースの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_spatial.htm#Create)」を参照してください。 Tableau で接続可能な空間ファイルのタイプの詳細や、そのファイルへの接続方法については、「[空間ファイル](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/examples_spatial_files.htm)」のコネクタの例を参照してください。 **重要な注意:** Tableau 2021.3 以降では、ポイントとポリゴン、ポリゴンとライン、ポリゴンとポリゴン、ラインとポリゴンの機能間で空間結合を作成できます。Tableau 2021.2 以前のバージョンでは、ポイントとポリゴンの間にのみ空間結合を作成できます。 ## 空間ファイルの結合 > [!TIP] > > ヒント: 空間結合を作成、編集、表示するには、関係キャンバスで論理テーブル (データ ソースを初めて最初開くか作成する際に表示される領域) をまず開き、結合キャンバスにアクセスする必要があります。 1. Tableau を開き、1 番目の空間データ ソースに接続します。 2. キャンバス上のテーブルをダブルクリックしてデータ ソースの結合キャンバスを開き、結合キャンバス (物理層) を開きます。 3. \[データ ソース\] ページの左上の \[接続\] で \[追加\] をクリックします。 4. 表示される \[接続の追加\] メニューで、2 番目のデータ ソースに接続します。2 番目のデータ ソースを結合キャンバスにドラッグします。 ![空間データ セット間の空間結合の図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spatial_join1.png) 1. \[結合\] アイコンをクリックします。 2. 表示される \[結合\] ダイアログ ボックスで、次のように実行します。 - 結合タイプを選択します。 こうした各タイプの詳細については、[データの結合](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/joining_tables.htm#jointypes)を参照してください。 - \[データ ソース\] で、結合の基準となる空間フィールドを選択します。 注: ジオメトリは、ユーザーがフィールド名を作成する SQL サーバーの場合を除き、空間ファイル ソースのデフォルトのフィールド名になります。空間フィールドは、隣に地球のアイコン ![フィールドに地理的役割が適用されていることを示す地球儀アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/globe.png) があります。 - 2 番目のデータ ソースでは別の空間フィールドを選択します。2 番目のデータ ソースが空間ファイルではなく、緯度と経度のフィールドが含まれる場合は、結合句として \[結合計算の作成\] を選択し、データを空間結合で使用できるようにします。詳細については、[空間関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_spatial.htm)を参照してください。 - \= 記号をクリックしてから、\[交点\] をドロップダウンメニューから選択します。結合できるのは 2 つの空間フィールドだけです。 ![内部結合、左結合、右結合、完全外部結合のオプションを備えた Tableau 結合ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spatial_join2.png) 4. 終了したら、\[結合\] ダイアログ ボックスを閉じます。 マップが更新され、各流域での水鳥の目撃数が表示されます。これで、空間データの分析を開始する準備が整いました。 ![傾斜の平均を示すさまざまな緑の濃淡が表示された日本の地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_spatial_analysis.png) 異なるチャートタイプの構築の詳細については、[グラフの構築とデータの分析](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/design_and_analyze.htm)を参照してください。 ## 空間結合のトラブルシューティング ### SQL Server エラー: 形状が地形に合わない SQL Server は地形および形状データ型両方に対応していますが、 Tableau は以下の地形からの SQL Server の地形データ型にしか対応していません: EPSG:WGS84 = 4326、EPSG:NAD83 = 4269、EPSG:ETRS89=4258。異なる地形を追加、または SQL Server からの形状フィールドを分析に追加しようとすると、エラーを受信します。 ### Vertex オーダー 異なる形状システムは、交点を異なってオーダーしている場合があります。2 つの空間ファイルが、2 つの異なる交点オーダーを含んでいる場合、分析に問題が生じます。Tableau は仕様のオーダーを、空間データ ソースのオーダーに準じて解釈します。 詳細については、「[シェープファイルまたは GeoJSON からインポートされた KML または SQL 空間データを使用するとき、空間結合が遅く、反転した結果を返す](https://kb.tableau.com/articles/issue/spatial-join-slow-and-returns-inverted-results-using-kml-or-sql-spatial-data-imported-from-shapefile-or-geojson?lang=ja-jp)」および Tableau ナレッジベースの「[Tableau で線とポリゴンのエッジが変更され、高度な空間分析を参照してください。サポート](https://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/2018/8/supporting-advanced-spatial-analytics-changes-lines-and-polygon-edges-tableau?_ga=2.102831876.545437502.1654528953-1215196164.1596129853)」を参照してください。 ## 次も参照してください。 [空間ファイル](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/examples_spatial_files.htm) [データの結合](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/joining_tables.htm) [空間ファイルから Tableau マップを作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_shapefiles.htm) [Tableau での二重軸 (レイヤー) マップの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_dualaxis.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau で計算フィールドを使って作業するためのヒント Tableau でより効率的に計算フィールドを作成および編集するために、この記事では計算エディターで作業するためのくつかのヒントを記載しています。 **注**: このトピックの gif は、古いバージョンの UI を示しています。**データ**ペインではディメンションとメジャーが呼び出されなくなりました。 ## 計算エディターにフィールドをドラッグ アンド ドロップする 計算エディターでフィールドを作成する時、いつでも \[データ\] ペインからエディターに既存のフィールドをドラッグすることができます。 ![Tableau で計算フィールドを作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_tips1.gif) ## 計算エディターから \[データ\] ペインに式をドラッグ アンド ドロップする 計算エディターで計算を入力するときに、式のすべてまたは一部をハイライトし、\[データ\] ペインにドラッグして、新しい計算フィールドを作成することができます。次に、名前を入力してフィールド名を変更します。詳細については、[アドホック計算](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_adhoc.htm)を参照してください。 ![Tableau で計算フィールドを作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_tips2.gif) ## 計算エディターで関数参照を使用する 計算エディターで計算を入力するときに、関数参照を使って Tableau で使用できる全ての関数を参照することができます。 **関数参照を開くには** 計算エディターで、エディターの右側の三角形のアイコンをクリックします。 ![Tableau で演算子を使用して計算フィールドを作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_tips7.gif) 参照から式に関数を追加するには 関数参照で、関数をダブルクリックします。 ![Tableau で演算子を使用して計算フィールドを作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_tips3.gif) ## 式の自動補完機能のメリットを活用する 計算エディターで式を入力すると、Tableau は式の項目を完成するためのオプションを提案します。Tableau は、入力した文字列で始まる、あるいはそれを含む、関数、データ ソースのフィールド、パラメーター、セット、およびビンを提案します。提案のリストは入力するに従い更新されます。 自動補完から式に項目を追加するには キーボードで Enter を押して、ハイライトされた提案を選択します。キーボードの上下矢印を使って自動補完リストの項目内を移動することができます。 ![Tableau で演算子を使用して計算フィールドを作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_tips4.gif) ## 表計算を編集するために計算エディターにドラッグする 表計算を作成するときに、計算エディターにドラッグして式を確認したり変更したりすることができます。 **計算エディターで表計算を編集するには** 1. **\[分析\]** メニューで **\[計算フィールドの作成\]** を選択します。 2. ワークシートから、表計算を計算エディターにドラッグします。 3. 終了したら、\[OK\] をクリックします。 ![Tableau で計算フィールドを作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_tips5.gif) ## 計算エディターでテキストをサイズ変更する 計算を作成または編集するときに、計算エディターでテキストのサイズを調整することができます。 **計算エディターでテキストのサイズを拡大するには** キーボードで、`CTRL` と `+` キー (Mac では `Command +` キー) を押します。 **計算エディターでテキストのサイズを縮小するには** キーボードで、`CTRL` および `-` キー (Mac では `Command -` キー) を押します。 **注**: テキストサイズは、エディターを閉じるまで保持されます。次にエディターを開くときには、テキストは既定サイズになっています。 ## どのシートが計算フィールドを使用しているかを確認する 計算フィールドを編集するときに、\[**Sheets Affected** (影響を受けるシート)\] をクリックして、他にどのシートがそのフィールドを使用しているかを確認することができます。変更をコミットすると、これらのシートも更新されます。 ![計算を変更するとシート 2 とシート 4 が変更される可能性があることを示す警告とともに表示される利益計算の記号。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_tips6.png) ## 数字と日付の書式設定 > [!TIP] > > **ヒント**: 計算が必要なく、書式設定だけが必要な場合もあります。 数字や日付の値が正しくても、期待通りに表示されないことがあります。たとえば、日付が 2027 年 2 月 2 日ではなく 2027/02/02 と表示される場合があります。これを修正するのに日付計算は必要ありません。代わりに、目的の視覚的なプレゼンテーションになるように[日付を書式設定](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/dates_custom_date_formats.htm)します。 同様に、`ROUND()`  関数の結果も、データ ソースの詳細が原因で適切に表示されないことがあります。結果の表示方法を制御するには、[数値形式を設定](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/formatting_specific_numbers.htm)して、小数点以下の桁数を指定します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau で計算を記述する この記事では、Tableau で計算を作成したり書式設定する方法について説明します。計算の基本的なコンポーネントを一覧表示し、それぞれの適切な構文を説明します。 ## 計算の構成ブロック Tableau 計算の基本コンポーネントは次の 4 種類です。 - **関数:** フィールド内の値や要素の変換に使用するステートメント。 - 関数には_引数_、または特定の情報が必要です。引数は関数によって異なり、フィールド、リテラル、パラメーター、ネストされた関数になります。 - **フィールド:** データ ソースのディメンションやメジャー。 - **演算子:** 演算の意味を持つ記号。 - **リテラル式:** 「高い」や「1,500」など、ハードコーディングされた定数値。 すべての計算に 4 つのすべてのコンポーネントを含める必要はありません。さらに、計算には次が含まれる場合があります。 - **パラメーター:** 定数値を置き換えるために計算に挿入できるプレースホルダー変数。パラメーターの詳細については、[パラメーターの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/parameters_create.htm)を参照してください。 - **コメント:** 計算またはその一部についてのメモ。計算の演算処理には含まれません。 各コンポーネントの使用方法と書式設定については、以降のセクションで説明します。 ### 計算の例の説明 たとえば、日付 (\[初回訪問\]) に 14 日を足す次の計算を考えてみます。このような計算は、2 週間のフォローアップの日付を自動的に見つけるのに役立ちます。 DATEADD('day', 14, \[Initial Visit) この計算のコンポーネントは、次のように分割できます。 - 関数: `DATEADD`。これには 3 つの引数が必要です。 - 日付部分 ('日') - 間隔 (14) - 日付 (\[初回訪問\]) - フィールド: \[初回訪問\] - 演算子: 該当なし - リテラル式: - 文字列リテラル: '日' - 数値リテラル: 14 この例では、ハードコーディングされた定数 14 をパラメーターに置き換えることができます。これにより、ユーザーは何日後にフォローアップの予定を確認するかを選択できるようになります。 DATEADD('day', \[How many days out?\], \[Initial Visit\]) ## 計算の構文一覧
コンポーネント 構文 例

関数

Tableau の全関数を書式設定する方法については、Tableau 関数 (アルファベット順)またはTableau 関数 (カテゴリ別)を参照してください。

SUM(expression)

フィールド

多くの場合、計算ではフィールドを角かっこ [ ] で囲みます。

詳細についてはフィールドの構文を参照してください。

[Category]

演算子

+, -, *, /, %, ==, =, >, <, >=, <=, !=, <>, ^, AND, OR, NOT, ( ).

Tableau 計算で使用可能な演算子型と、計算式で実行される演算順序については、「演算子の構文」を参照してください。

[Price]*(1-[discount])

リテラル式

数値リテラルは数字で記述されます。

文字列リテラルは引用符で囲んで記述されます。

日付リテラルは記号 # を使用して記述されます。

ブール値リテラルは true または false として記述されます。

Null リテラルは null として記述されます。

詳細については、リテラル式の構文を参照してください。

1.3567

"Unprofitable"

#August 22, 2005#

true

Null

パラメーター

計算では、フィールドと同じように、パラメーターは角かっこ [ ] で囲まれます。詳細については、パラメーターの作成を参照してください。

[Bin Size]

コメント

計算にコメントを入力するには、2 個のスラッシュ // を入力します。詳細については、計算にコメントを追加するを参照してください。

複数行のコメントを追加するには、/ *を入力してコメントを開始し、* /を入力してコメントを終了します。

SUM([Sales]) / SUM([Profit])

/*John's calculation

To be used for profit ratio

Do not edit*/

## 計算の構文の詳細 次のセクションでは、Tableau 計算のさまざまなコンポーネントの詳細について、およびこれらを Tableau で書式設定する方法について説明します。 ### 関数の構文 関数は、計算の主要コンポーネントであり、さまざまな目的に使用することができます。 Tableau のすべての関数は特定の構文で記述する必要があります。たとえば、次の計算では、LEN と LEFT という 2 つの関数と、いくつかの論理演算子 (IF、THEN、ELSE、END、および >) を使用しています。 `IF LEN([Name])> 5 THEN LEFT([Name],5) ELSE [Name] END` - LEN は、`LEN([Name])` のように引数を 1 つ取り、\[名前\] フィールドの各値の文字数 (つまり、長さ) を返します。 - LEFT は、`LEFT([Name], 5)` のようにフィールドと数値という 2 つの引数を取り、\[名前\] フィールドの各値の左から最初の 5 文字を返します。 - 論理演算子 IF、THEN、ELSE、END が連携して論理テストを作成します。 この計算では名前の長さが評価され、名前が 5 文字を超える場合は最初の 5 文字のみが返されます。それ以外の場合は、名前全体を返します。 計算エディターでは、関数は青色で表示されます。 ### 計算エディターの参照ペインを使用する 特定の関数の使用方法や書式設定は、いつでも検索可能です。Tableau で関数のリストを開くには次のようにします。 1. \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択します。 2. 計算エディターが開きます。エディターの右端の展開 (三角形) のアイコンをクリックします。 関数のリストが表示され、ここから検索できます。リストから関数を選択すると、右端のセクションが更新され、その関数に必要な構文 (1)、説明 (2)、1 つまたは複数の例 (3) の情報が表示されます。 ![関数メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/functions_operators1.png) #### 1 つの計算で複数の関数を使用する 計算では複数の関数を使用できます。例: `ZN(SUM([Order Quantity])) - WINDOW_AVG(SUM([Order Quantity]))` この計算には ZN、SUM、および WINDOW\_AVG の 3 つの関数が使用されています。ZN 関数と WINDOW\_AVG 関数は、減算演算子 (-) を使用して区切ります。 ある関数を別の関数の一部にする (ネストする) こともできます。たとえば、上記の例の `ZN(SUM([Order Quantity]))` の部分がこれにあたります。この場合、\[Order Quantity\] (注文高) の SUM はかっこで囲まれているため、ZN 関数より先に計算されます。この理由について詳しくは[かっこ](#Parentheses)を参照してください。 ### フィールドの構文 計算にはフィールドを挿入することができます。多くの場合、関数の構文から、計算のどの場所にフィールドを挿入すべきかがわかります。例: `SUM(expression)`。 フィールド名にスペースが含まれるか一意でない場合、フィールド名は、角かっこ \[ \] で囲んで計算に入れる必要があります。たとえば、\[Sales Categories\] とします。 使用する関数の型によって使用するフィールドの型が決まります。たとえば、SUM 関数の場合、数値のフィールドは挿入できますが、日付のフィールドは挿入できません。詳細については、[計算のデータ型を理解する](#Data)を参照してください。 また、計算の目的によって、計算に含めるフィールドが異なります。たとえば、利益率を計算したい場合は、次のようにデータ ソースの \[Sales and Profit\] フィールドを計算に使用します。 `SUM([Sales])/SUM([Profit])` 計算にフィールドを追加するには、次のいずれかを実行してください。 - \[データ\] ペインまたはビューからフィールドをドラッグして計算エディターにドロップする。 - 計算エディターでフィールド名を入力する。注: 計算エディターでフィールド名のオートコンプリート入力が試行されます。 ![計算フィールド内の関数と演算子。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/functions_operators2.gif) Tableau 計算では、フィールドはオレンジ色で表示されます。 ### 演算子の構文 計算を作成するには、Tableau でサポートされている演算子について理解している必要があります。このセクションでは、利用可能な基本的な演算子とその実行順序 (優先順位) について説明します。 Tableau 式では演算子は黒色で表示されます。 #### \+ (加算) 演算子 + は、数値に適用される場合は加算を意味し、文字列に適用される場合は連結を意味します。日付に適用される場合は、日数を日付に加算するために使用できます。 例: - `7 + 3` - `Profit + Sales` - `'abc' + 'def' = 'abcdef'` - `#April 15, 2024# + 15 = #April 30, 2024#` #### – (減算) 演算子 - は、数値に適用される場合は減算を意味し、式に適用される場合は符号反転を意味します。日付に適用される場合は、日数を日付から減算するために使用できます。そのため、2 つの日付の日数差を計算するためにも使用できます。 例: - `7 - 3` - `Profit - Sales` - `-(7+3) = -10` - `#April 16, 2024# - 15 = #April 1, 2024#` - `#April 15, 2024# - #April 8, 2024# = 7` #### \* (乗算) 演算子 \* は数値の乗算を意味します。 例: `5 * 4 = 20` #### / (division) 演算子 / は数値の除算を意味します。 例: `20 / 4 = 5` #### % (剰余) % 演算子は、除算演算の余りを返します。Modulo は整数のみを演算できます。 例: `9 % 2 = 1`。(これは、9 を 2 で割ると 4 余り 1 になるためです) #### \==、=、>、<、>=、<=、!=、<> (比較) 式で使用できる基本的な比較演算子です。それらの意味は次のとおりです。 - **\==** または **\=** (等しい) - **\>** (より大きい) - **<** (未満) - **\>=** (以上) - **<=** (以下) - **!=** または **<>** (等しくない) 各演算子は 2 つの数値、日付、または文字列を比較して、TRUE、FALSE、または NULL のいずれかを返します。 #### ^ (べき乗) この記号は POWER 関数に相当します。指定された回数、数値を掛け合わせます。 例: `6^3 = 216` #### AND 論理演算子です。演算子の両側に式またはブール値を置く必要があります。 例: `IIF(Profit =100 AND Sales =1000, "High", "Low")` 詳細については、[論理関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_logical.htm)の `**AND**` を参照してください。 #### OR 論理演算子です。演算子の両側に式またはブール値を置く必要があります。 例: `IIF(Profit =100 OR Sales =1000, "High", "Low")` 詳細については、[論理関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_logical.htm)の `**OR**` を参照してください。 #### NOT 論理演算子です。別のブール値または式を符号反転するために使用できます。例は次のとおりです。 `IIF(NOT(Sales = Profit),"Not Equal","Equal")` #### その他の演算子 CASE、ELSE、ELSEIF、IF、THEN、WHEN、END も[論理関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_logical.htm)に使用される演算子です。 ### 演算子の優先順位 計算ではすべての演算子が特定の順序で評価されます。たとえば、`2*1+2` は 4 に等しく、6 には等しくありません。これは乗算を加算より前に演算するためです (演算子 \* は常に演算子 + より前に評価されます)。 2 つの演算子の優先順位が同じである場合 (加算と減算 (+) (-) など)、これらの演算子は式の中の位置に基づいて、左から右の順に評価されます。 かっこを使用すると優先順位を変更することができます。詳細については、[かっこ](#Parentheses)のセクションを参照してください。 | 優先順位 | 演算子 | | --- | --- | | 1 | – (符号反転) | | 2 | ^ (べき乗) | | 3 | \*, /, % | | 4 | +, – | | 5 | \==, >, <, >=, <=, !=、<> | | 6 | NOT | | 7 | AND | | 8 | OR | #### かっこ かっこは、必要に応じて優先順位を強制的に変更するために使用できます。かっこで囲まれた演算子は、かっこの外にある演算子の前に評価され、一番内側のかっこから順に外側に向かって評価されます。 たとえば、(1 + (2\*2+1)\*(3\*6/3)) = 31 のようになります。これは、最も内側のかっこ内の演算子が最初に実行されるためです。この計算は次の順序で行われます。 1. (2\*2+1) = 5 2. (3\*6/3) = 6 3. (1+ 5\*6) = 31 ### リテラル式の構文 このセクションは、Tableau 計算で使用するリテラル式の適切な構文について説明します。リテラル式とは、文字どおりに表された定数値のことです。関数を使用する場合は、リテラル式を使用して数値、文字列、日付などを表す必要が生じることがあります。 たとえば、日付を入力としてもつ関数があるとします。この場合、文字列と解釈される “May 1, 2005” と入力するのではなく、#May 1, 2005# と入力します。こうすると、引数を文字列から日付に変換する date 関数の演算と等価になります ([日付関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_date.htm) を参照してください)。 Tableau 計算では、数値、文字列、日付、ブール値、および null のリテラルを使用できます。次に、それぞれの型と書式設定方法について説明します。 Tableau 計算では、リテラル式は黒色と灰色で表されます。 #### 数値リテラル 数値リテラルは数字で記述されます。たとえば、数字の 1 を数値リテラルとして入力する場合は、`1` と入力します。数字の 0.25 を数値リテラルとして入力する場合は、`0.25` と入力します。 #### 文字列リテラル 文字列リテラルは、一重引用符または二重引用符を使用して記述できます。 文字列内に一重引用符または二重引用符が含まれている場合は、最も外側の文字列リテラルにもう一方のオプションを使用します。 たとえば、文字列 `"cat"` を文字列リテラルとして入力する場合は、`'"cat"'` と入力します。`'cat'` の場合は、`"'cat'"` と入力します。文字列を `She's my friend` を文字列リテラルとして入力する場合は、`"She's my friend."` のようにリテラルに二重引用符を使用します。 #### 日付リテラル 日付リテラルはポンド記号 (#) で表されます。日付の “August 22, 2005” を日付リテラルとして入力する場合は、ISO フォーマットの日付である `#2005-08-22#` を入力します。 #### ブール値リテラル ブール値リテラルは true または false として記述されます。“true” をブール値リテラルとして入力する場合は、`true` と入力します。 #### Null リテラル Null リテラルは Null として記述されます。“Null” を Null リテラルとして入力する場合は、`Null` と入力します。 ### 計算にパラメーターを追加する パラメーターは、定数値の代わりに計算に挿入できるプレースホルダー変数です。計算でパラメーターを使用している場合は、ビューまたはダッシュボード内にパラメーター コントロールを表示すると、ユーザーがその値を動的に変更できます。 詳細については、[パラメーターの使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/parameters_create.htm#Calc)を参照してください。 Tableau 計算では、パラメーターは紫色で表されます。 ### 計算にコメントを追加する コメントを追加して計算またはその一部のメモを作成することができます。このコメントは計算処理に含まれないことに注意してください。 計算にコメントを追加するには、2 個のフォワード スラッシュ (//) 文字を入力します。 例: `SUM([Sales])/SUM([Profit]) //My calculation` この例では `//My calculation` がコメントです。 コメントは 2 個のフォワード スラッシュ (//) で始まり、行末で終わります。計算を続行するには、新規の行で始める必要があります。 複数行のコメントを記述する際は、フォワード スラッシュの後にアスタリスク (/\*) を入力して開始し、終了する際はアスタリスクの後にフォワード スラッシュ (\*/) を入力します。例: `SUM([Sales])/SUM([Profit]) /* This calculation is used for profit ratio. Do not edit */` Tableau 計算では、コメントは灰色で表されます。 ## 計算のデータ型を理解する 計算フィールドを作成するには、計算に複数の[データ型](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles_datatypes.htm)を使用して組み合わせる方法に関する知識が必要です。計算式を定義する際に使用できる多くの関数は、特定のデータ型に適用しないと機能しません。 たとえば、`DATEPART()` 関数が引数として受け入れることができるのは、日付/日付時刻データ型だけです。「`DATEPART('year',#2024-04-15#)`」と入力した場合の有効な結果は 2024 と期待できます。「`DATEPART('year',"Tom Sawyer")`」と入力しても、有効な結果は期待できません。実際には、この例では "`Tom Sawyer`" は文字列であり、日付/日付時刻ではないため、エラーが返されます。 **注**: Tableau はすべての計算を完全に検証しようとしますが、データ型エラーの中には、クエリがデータベースに対して実行されるまで検出されないものもあります。これらの問題は、\[計算\] ダイアログ ボックスに表示されるのではなく、クエリの際にエラー ダイアログとして表示されます。 Tableau によってサポートされているデータ型は次のとおりです。データ型間の変換については、[型変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_typeconversion.htm)を参照してください。 ### 文字列 ゼロ個以上の連続した文字。たとえば、"`Wisconsin`"、"`ID-44400`"、および "`Tom Sawyer`" はすべて文字列です。文字列は一重引用符または二重引用符で認識されます。引用符そのものを文字列に含めることもできます。これを行うには、引用符を繰り返して入力します。たとえば、`'O''Hanrahan'` のように使用します。 ### 日付/日付時刻 日付または日付と時刻。たとえば、"`January 23, 1972`" または「`January 23, 1972 12:32:00 AM`"日付を日付/日付時刻として解釈させるには、日付を # 記号で囲みます。たとえば、"`January 23, 1972`" は文字列データ型として処理されますが、`#January 23, 1972#` は日付/日付時刻データ型として処理されます。 ### 数値 Tableau 内の数値は、_整数_または_浮動小数点数_のいずれかです。 浮動小数点数では、一部の集計結果は予測ほど正確ではない場合があります。たとえば、合計がぴったり 0 になるはずの数値フィールドで、SUM 関数が -1.42e-14 などの値を返すことがあります。これは、電気電子学会 (IEEE) 754 浮動小数点標準で、数値をバイナリ形式で保存することが求められていることに起因します。つまり、数値は極めて高い精度で丸められる場合があります。小数点以下の数桁をより少なくするように数値を書式設定することにより、このような障害の可能性を除外できます。詳細については、[Tableau で利用可能な数値関数:](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_number.htm#type)の ROUND を参照してください。 同じ理由から、同等かどうか浮動小数点値をテストする操作は予期しない動作をする可能性があります。そのような比較は、詳細レベルの式をディメンションとして使用する場合、カテゴリーのフィルターリング、アドホック グループの作成、IN/OUTセットの作成、およびデータ ブレンドで発生します。 **注**: 最大の符号付き 64 ビット整数は 9,223,372,036,854,775,807 です。新しいデータ ソースに接続する場合、データ型が \[数値 (整数)\] に設定されている列はこの上限値まで対応できます。それを超える数値の場合、\[整数 (数値)\] は浮動小数点を使用しないため、"Null" が表示されます。データ型が \[数値 (小数)\] に設定されている場合は、より大きな値を収容できます。 ### ブール値 値 `TRUE` または `FALSE` が含まれているフィールド。比較の結果が不明な場合は、不明な値が返されます。たとえば、式 `7 > Null` は不明な値を返します。不明なブール値は自動的に Null に変換されます。 ## 関連項目 [Tableau での計算を理解する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_understand.htm) [簡単な計算フィールドの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_formulas.htm) [Tableau での計算の開始](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_create.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau で起点と終点の間のパスを示すマップを作成する Tableau Desktop では、起点と終点の間のパスを示すマップを例のように作成できます。このようなタイプのマップはスパイダー マップまたは起点 - 終点マップと呼ばれます。 スパイダー マップは、周囲の多くのポイントと接続するハブを操作する場合に便利です。これらは、起点と 2 つ以上の終点の場所の間のパスを示す優れた方法です。 Tableau では、スパイダー マップの作成方法はたくさんあります。このトピックでは、2 つの例を使用してスパイダー マップを作成する方法を示します。このトピックの例に従って、データ ソースを設定する方法と、2 つの異なるスパイダー マップのビューを構築する方法を学習します。 お使いのデータにより近いその他の例については、Tableau Public の次のワークブックを参照してください。 - [Puget Sound Radio Tower Bandwidth (ピュージェット サウンドの電波塔の帯域幅)](https://public.tableau.com/shared/Z4WHPB222?:display_count=yes) - [Recruitment Strategies in the English Premier League (イギリス プレミア リーグにおけるリクルート戦略)](https://public.tableau.com/views/EPLRecruitmentStrategies_10_0/EPLTransferMovement?:embed=y&:display_count=yes) - [2014 U.S. Flight Departure Delays (2014 年の米国のフライト出発遅延)](https://public.tableau.com/views/OnTimeFlights2014_92/Departures?:embed=y&:display_count=yes) 注: 次の例では、データ ソースに含まれているポイントは、それぞれが一意のパス ID を持ち、それぞれが異なる行にあります。出発地と目的地のデータが同じ行にある場合は、MAKELINE 関数を使用して 2 つの空間ポイント間に線のマークを生成できます。「[MAKELINE を使用してビジュアライゼーションを作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_spatial.htm#Create2)」を参照してください。 ## 例 1:フランス、パリ市の地下鉄駅のトラフィック 作成方法を学習します。 ### データ ソースの設定 Tableau でこのタイプのスパイダー マップを作成するには、データ ソースに次の情報を含める必要があります。 - すべての一意のパスに対するパス ID。詳細については、以下の[\[ライン グループ (パス ID)\] 列](#LineGroup)を参照してください。 - 各データ ポイント (場所) の描画順序を定義する数字。詳細については、以下の[\[ポイントの順序\] 列](#Order)を参照してください。 - 各場所の緯度と経度の座標。以下の表の例を参照してください。 - 場所の名前を含む列 (推奨されますが、必須ではありません)。 次の表は、Tableau Public の[「Tableau サンプル ワークブック 1 でのスパイダー マップの作成」](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateSpiderMapsinTableauExample/Feuille1)に含まれている "Transport (交通)" データ ソースのスニペットです。これには、フランスのパリのすべての地下鉄路線に関するトラフィック データが含まれます。2 つの地下鉄路線の最初の 3 つの地下鉄駅はこの例に含まれており、必須列 **\[ライン グループ (パス ID)\]**、**\[ポイントの順序\]**、**\[緯度\]**、および **\[経度\]** を含んでいます。また、わかりやすさと整理上の目的で追加の列 **\[ライン\]**、**\[駅\]**、および **\[トラフィック\]** も含まれていますが、これらはマップ ビューの作成には必要ありません。
折れ線グラフライン グループ (パス ID)ポイントの順序駅緯度経度トラフィック
111La Défense (Grande Arche)48.8919342.23788314,275,382
112Esplanade de la Défense48.8878432.2504429,843,051
113Pont de Neuilly48.8845092.2598926,902,931
10 BOUCLE101Boulogne-Jean-Jaurès48.8422222.2388363,847,782
10 BOUCLE102Porte d'Auteuil48.8480742.258648687,237
10 BOUCLE103Michel-Ange-Auteuil48.8477402.2642972,222,709
**\[ライン グループ (パス ID)\] 列** 各パスに対して、そのパスのすべての場所に追加される一意のキーまたは文字列があります。 この例では、一意のパスをそれぞれ識別するため、"ライン グループ (パス ID)" が使用されています。この列を使用してスパイダー マップを作成します。 たとえば、上記の表では、2 つの地下鉄路線 (1 および 10 Boucle) があり、これらの地下鉄路線にはそれぞれ、**\[ライン グループ (パス ID)\]** 列にリストされている一意のパス ID があります。地下鉄路線 1 の場合、ライン グループは 1 です。地下鉄路線 10 Boucle の場合、ライン グループは 10 です。ライン 1 のすべての場所はライン グループ 1 に含まれ、ライン 10 Boucle のすべての場所はライン グループ 10 に含まれます。 \[ポイントの順序\] 列 この列は、マップ上の最初のデータ ポイントから最後のデータ ポイントに描画されるラインとなり、ポイントの順序と向きを定義します。この例では、地下鉄路線の起点と終点です。パスに 2 より多い場所がある場合、希望する順序でパスを描画するため、このフィールドは非常に重要です。(これはドットのつながりのようなものと考えることができます)。 上記の表の例では、ライン 1 に 3 つの駅があります。それらは **\[ポイントの順序\]** 列の番号 **1** から **3** を使用して、"La Défense (Grande Arche)" から "Pont de Neuilly" の順序でリストされます。ライン 10 Boucle にも同じことが当てはまります。 ### 基本のマップ構築ブロック:
[列] シェルフ:"経度" (連続メジャー、経度の地理的役割が割り当てられる)
[行] シェルフ:"緯度" (連続メジャー、緯度の地理的役割が割り当てられる)
詳細:[パス ID] フィールド (不連続ディメンション)
パス:順序フィールド (連続ディメンション)
マーク タイプ:折れ線グラフ
### マップ ビューの作成 この例に従うには、Tableau Public から[「Tableau サンプル ワークブック 1 でのスパイダー マップの作成」](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateSpiderMapsinTableauExample/Feuille1)をダウンロードし、Tableau Desktop で開きます。 1. **\[Tableau のワークブックの例でスパイダー マップを作成する\]** で、\[新規ワークシート\] アイコンをクリックします。 2. 新しいワークシートの \[メジャー\] から、\[列\] シェルフに \[緯度\] を、\[行\] シェルフに \[経度\] をドラッグします。 3. \[データ\] ペインで \[ライン グループ (パス ID)\] を \[マーク\] カードの \[詳細\] にドラッグします。 4. \[マーク\] カードで、\[マークの種類\] ドロップダウンをクリックし、\[ライン\] を選択します。 すべてのポイントを接続するラインを使用してマップ ビューが更新されます。\[パス\] ボタンが \[マーク\] カードに表示されます。 ![地図上の折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spidermap7.png) 5. \[データ\] ペインで \[ポイントの順序\] を \[マーク\] カードの \[パス\] にドラッグします。 \[ポイントの順序\] は合計として集計されます。 6. \[マーク\] カードで、\[SUM(ポイントの順序))\] フィールドを右クリックし、\[ディメンション\] を選択します。 マップ ビューは、すべての地下鉄路線に対するラインを使用して更新されます。 ![青い線のネットワークを示す地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spidermap8.png) 7. \[データ\] ペインで \[ライン グループ (パス ID)\] を \[マーク\] カードの \[色\] にドラッグします。 各ラインには独自の色が関連付けられており、ビューに色の凡例が追加されます。 8. \[データ\] ペインで \[経度\] を \[列\] シェルフにドラッグし、最初の \[経度\] フィールドの右側に配置します。 これで \[列\] シェルフには、2 つの \[緯度\] フィールドがあります。ビューは、2 つの同一のマップを使用して更新されます。\[マーク\] カードは 2 つのタブを使用して更新されます (1 つは左側のマップ、1 つは右側のマップ用)。これらのタブをそれぞれカスタマイズして、各マップ ビューの視覚的な詳細を変更できます。同時に、両方のマップの視覚的な詳細をコントロールするための \[すべて\] タブがあります。 ![線マーク タイプが選択されたマーク カード ドロップダウン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spidermap9.png) 9. \[マーク\] カードで、下の **\[AVG(経度)(2)\]** タブをクリックします。 10. \[マーク\] カードで、下の \[AVG (経度)\] タブの下で \[マーク タイプ\] ドロップダウンをクリックし、\[自動\] を選択します。 右側のマップ ビューが更新され、ポイント マップとなります。 ![ポイント マップの横にスパイダー マップとして表示される二重軸マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spidermap11.png) 11. \[列\] シェルフで 2 つ目の \[AVG (経度)\] フィールド (右側) を右クリックして、\[二重軸\] を選択します。 ![ポイント マップの横にスパイダー マップとして表示される二重軸マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spidermap10.png) マップ ビューが上下にレイヤーで重ねられます。 12. \[データ\] ペインペインで \[トラフィック\] を \[AVG (経度)\] マーク カードの下部にある \[サイズ\] にドラッグします。 データ ポイントのサイズが、駅あたりの交通量を表すよう更新されます。 13. \[マーク\] カードで、\[サイズ\] をクリックし、スライダーを右まで動かします。 14. \[マーク\] カードで \[色\] をクリックし、\[効果\] から **\[枠線\]** ドロップダウンをクリックして \[色\] を選択します。 ビューが完全になりました。最も交通量が多い、各地下鉄路線の駅を素早く見つけることができます。 ![さまざまなハブに接続する線が付いたスパイダー マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spidermap12.png) #### ビューに表示する情報の量をフィルターする ビューに表示されるラインの量をフィルターする場合: - \[データ\] ペインで \[ライン グループ\] を \[フィルター\] シェルフにドラッグします。 \[ライン グループ\] フィールドを右クリックして \[フィルターの表示\] を選択し、ビューでフィルター カードを表示することもできます。 ![スパイダー マップ内の線グループ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_build9.png) ## 例 2:ワシントン州シアトルの自転車シェア データ 作成方法を学習します。 ### データ ソースの設定 最初の例のように、このタイプのスパイダー マップでは、データ ソースには次の情報を含める必要があります。 - すべての一意のパスに対するパス ID。詳細については、以下の[\[パス ID\] 列](#Path)を参照してください。 - 各場所の緯度と経度の座標。以下の表の例を参照してください。 - パスごとにデータ ソース内の 2 つの行。出発地データに対して 1 つの行、目的地データに対して 1 つの行が必要であり、これをすべてのパスに対して繰り返します。これは、Tableau によるパスの正確な描画を可能にする重要なステップです。詳細については、以下の[\[始点 - 終点\] 行](#Origin)を参照してください。 - 場所の名前を含む列 (推奨されますが、必須ではありません)。 次の表は、[「Tableau サンプル ワークブック 2 でのスパイダー マップの作成」](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateSpiderMapsExampleWorkbook/SpiderMapSimpleFilterExample)に含まれている、"Seattle bike share (シアトルの自転車シェア)" データ ソースのスニペットです。これには、**\[始点 - 終点\]**、**\[駅\]**、**\[パス ID\]**、**\[緯度\]**、および **\[経度\]** の列があります。スパイダー マップの作成には必要なのはこのデータ ソースの最後の 3 つの列のみですが、わかりやすさと整理のため、\[起点 - 終点\] および \[場所名\] 列が提供されます。
始点 - 終点駅パス ID緯度経度
始点BT-01BT-01_BT-0147.61841-122.35101
終点BT-01BT-01_BT-0147.61841-122.35101
始点BT-01BT-01_BT-0347.61841-122.35101
終点BT-03BT-01_BT-0347.61576-122.34843
始点BT-01BT-01_BT-0447.61841-122.35101
終点BT-04BT-01_BT-0447.61613-122.34108
始点BT-01BT-01_BT-0547.61841-122.35101
終点BT-05BT-01_BT-0547.61303-122.34410
\[始点 - 終点\] 行 作成する一意のパスに対しそれぞれ、データ ソース内の起点となる場所用の行が 1 つと、終点となる場所用の行が 1 つ必要です。つまり、起点の場所はすべての終点の場所とペアになります。 たとえば、市内の自転車シェアの始点の場所といくつかの終点の場所の間のパスを示す場合は、_すべてのパスに対して_、始点の場所用に 1 つの列、終点の場所用に 1 つの列が必要となります。 上記の例では、起点の場所 BT-01 はいくつかの異なる終点の場所 (BT-01、BT-03、BT-04、BT-05) とペアになっており、自転車が BT-01 の場所でチェックアウトされ、同じ場所または異なる場所のいずれかで返却されたことを示します。起点 - 終点の各ペアは色コーディングされ、1 つのパスを形成していることを示します。この概念を詳しく示す \[起点 - 終点\] の列がありますが、この列は必要ありません。 \[パス ID\] 列 \[パス ID\] 列は、一意の各始点 - 終点パスの識別に使用されます。この列を使用してスパイダー マップを作成します。 起点と終点のそれぞれの場所に対して、それらをペアとして識別する一意のキーまたは文字列があります。 下の例では、最初の起点 - 終点パスの場合、パス ID は BT-01\_BT-01 です。2 つめの起点 - 終点パスの場合、パス ID は BT-01\_BT-03 です。各パス ID は、元の場所で 1 回、終点の場所で 1 回の 2 回リストされます。ここでも、各ペアは色コーディングされ、1 つのパスを形成していることを示します。
始点 - 終点場所名パス ID緯度経度
始点BT-01BT-01_BT-0147.61841-122.35101
終点BT-01BT-01_BT-0147.61841-122.35101
始点BT-01BT-01_BT-0347.61841-122.35101
終点BT-03BT-01_BT-0347.61576-122.34843
**注**:パス ID には、任意のものを使用できます。ただし、場所を後でフィルターするのに役立つ複雑な計算フィールドを作成する場合は、すべてのパスでパス ID が一貫していると便利です。これを行う優れた方法は、起点と終点の場所名を組み合わせ、区切り記号で区切ったパス ID を作成することです。たとえば、起点の場所 BT-01 と終点の場所 BT-03 のパス ID は BT-01\_BT-03 です。これを実行する理由の例については、 [オプション 2:動的フィルターの作成:](#Filterodmaps)セクションを参照してください。 ### 基本のマップ構築ブロック:
[列] シェルフ:経度 (連続ディメンション、経度の地理的役割が割り当てられる)
[行] シェルフ:緯度 (連続ディメンション、緯度の地理的役割が割り当てられる)
詳細:[パス ID] フィールド (不連続ディメンション)
マーク タイプ:折れ線グラフ
### マップ ビューの作成 データ ソースの設定後、それを Tableau Desktop に接続し、スパイダー マップを作成します。この例に従うには、 Tableau Public から[「Tableau サンプル ワークブック 2 でのスパイダー マップの作成」](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateSpiderMapsExampleWorkbook/SpiderMapSimpleFilterExample)をダウンロードします。 1. \[データ\] ペインで \[経度\] を \[列\] シェルフに、\[緯度\] を \[行\] シェルフにドラッグします。 2. \[列\] シェルフで、\[緯度\] フィールドを右クリックして \[ディメンション\] を選択します。\[行\] シェルフの \[緯度\] フィールドで同様の操作を行います。 これにより、Tableau が起点と終点の場所を集計するのを防ぎます。 データ ソースのすべての場所を、マップ上のデータ ポイントとして見る必要があります。この例では、データ ソースのすべての自転車シェア地点にデータ ポイントがあります。 ![シアトルの場所を示すシンプルなポイント マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spidermap2.png) 5. \[マーク\] カードで、\[マーク タイプ\] ドロップダウンをクリックし、\[線\] を選択します。ビューが更新されて各データ ポイントを接続するラインを表示され、\[マーク\] カードはが更新されて \[パス\] ボタンが付きます。 ![海岸線上の点を結んだ多くの線が描かれた地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spidermap5.png) 6. \[データ\] ペインで \[パス ID\] を \[マーク\] カードの \[詳細\] にドラッグします。 ただし、始点 - 終点ペアの数が少ない場合、ビューは次のようになります。 ![中央のノードから線が伸びているスパイダー マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spidermap3.png) ただし、多くの始点 - 終点ペアがある場合、ビューは次のようになります。 ![海岸線上の点を結んだ多くの線が描かれた地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spidermap4.png) これは非常に一般的であり、パスの大部分をビューからフィルターすることによって修正できます。次のセクションに進み、これを実行するためのいくつかの方法を学習します。 #### ビューに表示する情報の量をフィルターする データ ソースに多数の起点 - 終点のペアが含まれる場合は、それらのほとんどをフィルターしてビューから除外することができます。 **オプション 1:シンプル フィルターの作成:** 1. \[データ\] ペインで \[パス ID\] を \[フィルター\] シェルフにドラッグします。 2. 開かれた \[フィルター\] ダイアログ ボックスで、次の手順を行います。 - **\[全般\]** タブで、\[なし\] を選択します。 - \[ワイルドカード\] タブをクリックします。 - \[ワイルドカード\] タブの \[値の一致\] で、「BT-01」と入力してから、\[で始まる\] をクリックします。 - \[OK\] をクリックします。 これにより、BT-01 で開始するパスのみを示すよう、ビューをフィルターします。 **オプション 2:動的フィルターの作成:** また、計算フィールドを作成し、それをパラメーターと組み合わせ、ビューで表示するパスを切り替えることもできます。以下のステップからその方法を学べます。 ステップ 1:パラメーターの作成 1. \[データ\] ペインで \[データ\] ペインのドロップダウン矢印をクリックし、\[パラメーターの作成\] を選択します。 2. \[パラメーターの作成\] ダイアログ ボックスで、次の手順を行います。 - パラメーターに**「StationSelected」**と名付けます。 - \[データ型\] で \[文字列\] を選択します - \[許容値\] で \[リスト\] をクリックし、\[フィールドから追加\]、**\[場所名\]** フィールドの順に選択します。 - **\[OK\]** をクリックします。 ステップ 2:計算フィールドの作成 1. \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択します。 2. 計算エディターで、計算フィールドに「**Select by Origin-Destination (起点 - 終点によって選択)」**と名前を付けてから、次の式を入力します。 `IF LEFT([Path ID], FIND([Path ID], "_") -1) = [StationSelected] THEN "Origin" ELSEIF RIGHT([Path ID], LEN([Path ID]) - FIND([Path ID], "_")) = [StationSelected] THEN "Destination" ELSE "Unselected stations" END` [上記の表](#table)では、各パス ID (例:BT-01\_BT-03) には、起点名 (BT-01) 名と終点名 (BT-03) を分ける区切り記号としてアンダーバー (**\_**) が使用されています。区切り記号は、Tableau に対し、どの場所が起点で、どの場所が終点かを伝える (この手順のステップ 1 で作成したパラメーターで選択しました) ために、式で使用されます。上記で作成したパラメーターも式 (StationSelected) で使用されます。 3. 計算が有効であることを確認してから、\[OK\] をクリックします。 ステップ 3:\[フィルター\] シェルフに計算フィールドを追加する 1. \[データ\] ペインで計算フィールドを \[フィルター\] シェルフにドラッグします。 2. \[フィルター\] ダイアログ ボックスで、\[出発地\] を選択し、**\[OK\]** をクリックします。 ステップ 4:パラメーター コントロールを表示 \[データ\] ペインで、作成したパラメーターを右クリックして \[パラメーター コントロールの表示\] を選択します。 ビューのパラメーター コントロールから起点を選択し、マップ ビューのマークが更新されるようになりました。 ![海岸線の一点から青い線が伸びている起点 - 終点マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spidermap1.png) ## 関連項目: Tableau コミュニティの投稿: [(起点 - 終点マップ (またはフロー マップ)](https://community.tableau.com/people/sarah.battersby.0/blog/2018/01/12/origin-destination-maps-or-flow-maps) [時間の推移を示すマップを Tableau で作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_howto_flow.htm) [Tableau でのマッピングの概念](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_build.htm) [パラメーターの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/parameters_create.htm) [ビューからのデータのフィルター](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau における予測モデリング関数の仕組み ビジュアライゼーションに [傾向線](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/trendlines_add.htm)や[予測](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/forecast_create.htm)を追加できるようになりましたが、さらにできることがあります。統計エンジンの機能を使用してモデルを構築すると、データが傾向線や最適なラインの周りにどのように分布しているかを理解することができます。 以前は、Tableau を R および Python と統合して高度な統計計算を実行し、Tableau で視覚化する必要がありました。今は、予測モデリング関数を使用して、データから予測を行って表計算に含めることができます。表計算の使用の詳細については、[「表計算を使用して値を変換する」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm)を参照してください。 これらの予測モデリング関数を使用すると、変数を更新し、さまざまな予測変数の組み合わせで複数のモデルを視覚化することで、ターゲットと予測変数を選択できます。任意の詳細レベルでデータをフィルター処理、集計、および変換することができ、モデル (つまり予測) はデータに合わせて自動的に再計算されます。 これらの関数を使用して予測計算を作成する方法の詳細な例については、「[例 - 予測モデリング関数を使用した女性の平均寿命の調査](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_example.htm)」を参照してください。 ## Tableau で使用できる予測モデリング関数 ### MODEL\_PERCENTILE
構文 MODEL_PERCENTILE(
model_specification (optional),
target_expression,
predictor_expression(s))
定義 予測値が観測されたマーク以下である確率 (0 から 1 の間) を返します。マークは、ターゲット式と他の予測変数で定義されます。これは、累積分布関数 (CDF) とも呼ばれる事後予測分布関数です。
例 
MODEL_PERCENTILE( SUM([Sales]),COUNT([Orders]))
### MODEL\_QUANTILE
構文 MODEL_QUANTILE(
model_specification (optional),
quantile,
target_expression,
predictor_expression(s))
定義 指定した分位数で、ターゲット式と他の予測変数によって定義された推定範囲内のターゲット数値を返します。これは事後予測分位です。
例 
MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Sales]), COUNT([Orders]))
## 予測モデリング関数の能力 給与データを使用した例を、まずは MODEL\_QUANTILE で見てみましょう。 次の例では、MODEL\_QUANTILE を使用して、同じデータセットに対する予測分布の 10 パーセンタイルと 90 パーセンタイルを表示しています。統計エンジンは、既存のデータに基づいて線形回帰モデルを使用し、各在職期間の最高給与が緑の線を下回る確率が 90% であり、各在職期間の最低給与が青い線を下回る確率が 10% であると判断しました。 つまり、分位数を 0.9 に設定すると、モデルはこの時点のすべての給与が 90% の緑の線以下になると予測しています。青い線は 0.1 つまり 10% に設定されているので、10% の給与だけが青い線以下になり、その逆 (90%) は青い線より上に表示されます。 事実上これにより 1 つの帯が作られ、将来発生する可能性のあるポイントや観測されていないデータの 80% がその帯の内部に入ると予測できます。 ![給与分布チャート](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predict-salary-distribution1.png) 次に、データをさらに理解するために、MODEL\_QUANTILE の逆関数である MODEL\_PERCENTILE を見てみましょう。 MODEL\_PERCENTILE 関数を使用すると、データ セットの外れ値を識別できます。MODEL\_PERCENTILE は、観測されたマークが各マークの予測値のどの範囲内にあるかをパーセンタイルで示します。パーセンタイルが 0.5 に非常に近ければ、その観測値は予測される中央値に非常に近い値です。パーセンタイルが 0 または 1 に近ければ、その観測値はモデルの予測範囲の下限または上限の境界にあり、比較的予想外の値です。 以下では、MODEL\_PERCENTILE を画像の上半分の給与のビジュアライゼーションに色として適用し、どの値が最も期待されるかを理解できるようにしています。 ![給与の色分布](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predict-salary-distribution.png) ## 予測モデリング関数の構文の詳細 ### MODEL\_QUANTILE とは? MODEL\_QUANTILE は、事後予測分位、つまり指定した分位数での期待値を計算します。 - **分位数:** 最初の引数は 0 から 1 の間の数値であり、どの分位を予測するかを示します。たとえば、0.5 は中央値を予測することを指定します。 - **ターゲット式:** 2 番目の引数は、予測するメジャーとなる「ターゲット」です。 - **予測変数の式:** 3 番目の引数は、予測に使用する予測変数です。予測変数は、ディメンション、メジャー、またはその両方です。 結果は、可能性のある範囲内の数値です。 MODEL\_QUANTILE を使用すると、信頼区間や、将来の日付などの欠損値を生成したり、基になるデータセットに存在しないカテゴリを生成したりできます。 ### MODEL\_PERCENTILE とは? MODEL\_PERCENTILE は、累積分布関数 (CDF) として知られる、事後予測分布関数を計算します。これにより、MODEL\_QUANTILE の逆数である 0 と 1 の間の特定の値の分位数が計算されます。 - **ターゲット式:** 最初の引数は、評価する値を識別する対象となるメジャーです。 - **予測変数の式:** 2 番目の引数は、予測に使用する予測変数です。 - 追加の引数はオプションであり、予測を制御する場合に含めます。 計算の構文は似ていますが、MODEL\_QUANTILE では定義した分位数が引数として追加されます。 結果は、期待値がマークで表される観測値以下である確率です。 MODEL\_PERCENTILE を使用すると、データベース内の相関とリレーションシップを表示できます。MODEL\_PERCENTILE が 0.5 に近い値を返す場合、観測されたマークは、選択した他の予測変数を指定すると、予測値の範囲の中央値に近くなります。MODEL\_PERCENTILE が 0 または 1 に近い値を返す場合、観測されたマークは、選択した他の予測変数を指定すると、モデルが期待する範囲の下限または上限に近くなります。 **注:** 予測変数として使用されるディメンションは、_順序付き_または_非順序付き_です。順序付きディメンションとは、値をシーケンスできるディメンション (MONTH など) です。非順序付きディメンションとは、値に性別や色などの固有のシーケンスがないディメンションです。ガウス プロセス回帰を使用する場合、この区別は重要です。このモデルと他のモデルの詳細については、[予測モデルの選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_choosing_model.htm)を参照してください。 上級ユーザーの場合、予測を制御するために含めることができるオプションの引数が他に 2 つあります。詳細については、[予測モデリングの正則化と増強](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_regularization_and_augmentation.htm)を参照してください。 ## 何が計算されているか? モデルの作成に使用する入力はマトリックスであり、各マークが行で、各マークに対して評価したターゲット式と予測変数の式が列となります。viz で指定された行は、統計エンジンによって計算されるデータ セットの行を定義するものです。 以下では、行 (つまりマーク) が役職で定義され、列がターゲット式 MEDIAN(\[Annual Rt\]) である例を見てみましょう。これらに続いて、オプションで追加の予測変数 MEDIAN(\[Tenure in Months (Measure)\] (在職月数 (メジャー)) と ATTR(\[Department Generic (group)\] (部門汎用(グループ)) を見てみましょう。 ![給与データの表](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predict-jobtitle-table.png) **注:** いくつかの役職には、部門の下にアスタリスクが表示されています。これは、この役職が複数の部門に存在し、Tableau ではそれらのすべての役職が同じ部門にあるかのように扱うからです。さらに、統計エンジンはレコードの数を考慮せず、各マークを可能性が同等にあるものとして扱います。これは、Tableau は集計されていないデータに対して表計算を実行できず、表計算の結果を集計できないためです。集計の詳細については、「[Tableau でのデータ集計](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_aggregation.htm)」を参照してください。 モデルの構築と予測の生成に使用するデータの詳細については、「[予測モデリングにおける計算とデータ分割](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_compute_using.htm)」を参照してください。 ## どのモデルがサポートされるか? 予測モデリング関数は、線形回帰、正規化線形回帰、およびガウス プロセス回帰をサポートします。これらのモデルは、さまざまなユース ケースと予測タイプをサポートするほか、制限も異なります。詳細については、[予測モデルの選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_choosing_model.htm)を参照してください。 ## 予測変数の選択 予測変数は、計算フィールドを含む、データ ソース内の任意のフィールド (メジャーまたはディメンション) です。 **注:** ディメンションを予測変数として使用する場合は、ATTR ラッパー (例: 単に \[State\] でなく ATTR(\[State\]) を使用する必要があります。これは、通常、ディメンションがビジュアライゼーションの詳細レベルに直接、または階層内で上位にある場合にのみ機能するためです。 たとえば、\[市区町村\]、\[州\]、および\[地域\] フィールドを含むデータセットがあり、\[州\] 内に複数の \[市区町村\] レコードが存在し、\[地域\] 内に複数の \[州\] レコードが存在するとします。 \[州\] をマークとして使用するビジュアライゼーションでは、予測変数 ATTR(\[State\]) または ATTR(\[Region\]) の両方が予測変数として機能します。ただし、視覚化された州の中に複数の市区町村が存在しても予測変数として使用できないため、予測変数 ATTR(\[City\]) は \* に変換されます。つまり、viz よりも詳細レベルが低い予測変数を含めると、予測に値は追加されません。ほとんどの場合、viz よりも詳細レベルが低い予測変数は \* と評価されるため、すべて同じように扱われます。 ただし、マークとして \[市区町村\] を使用する viz を同じデータセットを使用して生成する場合、ATTR(\[City\])、ATTR(\[State\])、および ATTR(\[Region\]) はすべて予測変数として正常に使用できます。ATTR 関数の詳細については、「[属性 (ATTR) 関数を使用する場合](https://kb.tableau.com/articles/howto/when-to-use-the-attribute-attr-function?lang=ja-jp)」を参照してください。 ディメンションとメジャーは、予測変数として含めるために (ビューまたは viz 内で) 視覚化する必要はありません。詳細なガイダンスについては、「[予測変数の選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_choosing_predictors.htm)」を参照してください。 ## 推奨事項 予測計算の最適な使用方法は、次の通りです。 - Viz 内の各マークが、集計されたデータではなく、製品、売上、個人などの個別のエンティティを表す、個々のレコードの値を予測すること。これは、1 つのマークが 100 レコードで構成され、もう 1 つのマークがそれぞれ 1 つのレコードで構成されている場合でも、Tableau は各マークを同等に見なすためです。統計エンジンは、マークを構成するレコードの数に基づいてマークの重み付けを行いません。 - 集計されたターゲット式には SUM と COUNT を使用して値を予測すること。 **注:** AVG、MEDIAN、MIN、MAX を使用して集計されたターゲット式の値を、MODEL\_QUANTILE や MODEL\_PERCENTILE で予測することは推奨されません。 ## 制限事項 - 時系列を将来に拡張するには、計算フィールドを使用する必要があります。詳細については、「[将来を予測する](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/predictions_future.htm)」を参照してください。 - 予測変数は、ビューと同じか高いレベルの詳細にする必要があります。つまり、ビューが州別に集計される場合は、州または地域を予測変数として使用する必要があり、市区町村は使用できません。詳細については、「[予測変数の選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_choosing_predictors.htm)」を参照してください。 ## 予測計算はいつ中断されるか? 使用しているモデルに関係なく、モデルが応答を返すためには、各パーティション内に少なくとも 3 つのデータ ポイントが必要です。 ガウス プロセス回帰をモデルとして指定した場合、このモデルは、1 つの**順序付き**ディメンション予測変数と任意の数の**非順序付き**ディメンション予測変数を使った予測計算に使用できます。メジャーは、ガウス プロセス回帰計算では予測変数としてサポートされませんが、線形回帰計算および正規化線形回帰計算で使用できます。モデルの選択の詳細については、[予測モデルの選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_choosing_model.htm)を参照してください。 計算で ATTR\[State\] を予測変数として使用し、Viz にマークとして州が含まれているものの、市区町村などのより低い詳細レベルの他のフィールドが含まれていない場合は、エラーが返されます。これを防ぐには、マークと予測カテゴリの間に 1 対 1 の関係がないことを確認します。 これらの問題およびその他の予測問題の詳細については、「[予測モデリング関数のエラーの解決](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/predictions_resolve_errors.htm)」を参照してください。 ## FAQ ### 複数の予測変数グループのマークはどうなりますか? 複数の予測変数グループ内に存在するデータから行を集計した場合、ATTR 関数の値は複数の値を持つ特殊な値になります。たとえば、複数の州に存在するすべての都市は、同じ予測値を持ちます (別の予測変数がない場合)。予測変数を選択する場合は、viz と同じかそれ以上の詳細レベルの予測変数を使用することをお勧めします。ATTR 関数の詳細については、「[属性 (ATTR) 関数を使用する場合](https://kb.tableau.com/articles/howto/when-to-use-the-attribute-attr-function?lang=ja-jp)」を参照してください。 ### ATTR 集約が \* 値を返す場合はどうなりますか? \* は、他のもとは異なる値として扱われます。ATTR がすべてのマークに対して \* を返す場合、本質的には定数値の予測変数と同じであり、無視されます。これは、その予測変数をまったく含まないのと同じです。 ATTR が一部のマークに対して \* を返す場合、すべての \* 値が同じとみなされる 1 つのカテゴリとして扱われます。このシナリオは、複数の予測グループにマークが存在する上記のシナリオと同じです。 ### \[次を使用して計算\] の表計算メニュー オプションについてはどうですか? これは、他の表計算における \[次を使用して計算\] と同じように機能します。詳細については、「[予測モデリングにおける計算とデータ分割](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_compute_using.htm)」を参照してください。 ### エラーが発生する理由は? 予測モデリング関数を使用するときにエラーが発生する理由はいくつかあります。詳細なトラブルシューティングの手順については、「[予測モデリング関数のエラーの解決](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/predictions_resolve_errors.htm)」を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau のマッピング ワークスペース Tableau のマッピング ワークスペースは以下の要素で構成されています。 ![6 つのポイントでラベル付けされたマップ ワークスペース。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_workspace1.png) ## ![番号 1 のアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_workspace_number1.png) データ ペイン \[データ\] ペインでは場所データをディメンションとメジャーに整理します。通常、場所フィールド (国、州、都市名など) はディメンションにし、緯度および経度フィールドはメジャーにします。とはいえ、緯度および経度フィールドがディメンションになるシナリオもあります。 \[データ\] ペインの場所フィールドの横にある地球儀アイコンは、地理的役割がそのフィールドに割り当てられていることを意味します。詳細については、[地理的役割の割り当て](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_geographicroles.htm)を参照してください。 ![地理的な役割が適用されているフィールドを指す吹き出しを含むデータ ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_workspace2.png) **A**: 地球儀アイコン - フィールドが地理的フィールドで、Tableau により自動的にマッピング可能であることを示します。 **B**: 場所フィールド - これらのカテゴリー フィールドは、場所名であることが多く、\[ディメンション\] の下にあります。多くの場合、これが Tableau で認識されます。 **C**: 緯度および経度の生成フィールド - データ ソースに地理的フィールドがあると、多くの場合、Tableau は緯度および経度フィールドを生成します。これらを使用してマップを作成したり、独自の緯度および経度フィールドを含めることができます。 ## ![番号 2 のアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_workspace_number2.png) マーク カード \[マーク\] カードは、マップ ビューの粒度と視覚的な詳細を制御する場所です。\[マーク\] カードでは、場所を \[詳細\] にドラッグして粒度をさらに高くしたり、フィールドを \[色\]、\[サイズ\]、\[ラベル\] にドラッグして視覚的な詳細を追加したり、マップ タイプをポイント マップから多角形マップに変更したりできます。 ![マーク カードには、マークの種類を変更したり、ラベルを追加したり、詳細を追加したりできるマーク カード上の領域を指す吹き出しが付いています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_workspace3.png) **A**: 場所フィールドを \[詳細\] に追加し、ビューに粒度を追加します。 **B**: ポイント マップでは \[自動\] マーク タイプを選択し、多角形 (色塗り) マップでは \[マップ\] マーク タイプを選択します。 **C**: フィールドを \[色\]、\[サイズ\]、\[ラベル\] に追加し、ビュー内でのマーク (データ ポイント) の視覚的な詳細を変更します。 ## ![番号 3 のアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_workspace_number3.png) ビュー ツールバー ビュー ツールバーには、マップ データの探索に必要な多くのツールがあります。 ![マップ ワークスペース ツールバー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_workspace4.png) **A**: マップ検索アイコンは、マップ内の場所を検索するのに使用します。 **B**: プラス アイコンとマイナス アイコンは、マップのズームインおよびズームアウトに使用します。 **D**: ズーム エリア アイコンは、マップの特定エリアをズームインするのに使用します。 **E**: パン アイコンは、マップの周りをパンするのに使用します。 **F**: 選択ツールは、長方形、円、または描画エリア内のデータ ポイントを選択するのに使用します。円形選択ツールを使用すると距離の測定も行うことができます。詳細については、[マップ内のデータ ポイントおよび位置間の距離の測定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_measure_distance.htm)を参照してください。 ## ![番号 4 のアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_workspace_number4.png) マップ メニュー マップ メニューにはマップ固有のオプションがいくつかあります。 - **\[マップ\]** > **\[バックグラウンド マップ\]** を選択すると、マップ サービス (Mapbox や WMS サーバーなど) を追加したり、ワークブック内で利用可能なバックグラウンド マップ間を切り替えできます。詳細については、[独自のバックグラウンド マップをインポート](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_options.htm#Import)を参照してください。 - **\[マップ\]** > **\[背景イメージ\]** を選択すると、ビューにバックグラウンド マップではなく静的イメージを追加できます。 - **\[マップ\]** > **\[ジオコーディング\]** を選択すると、Tableau により認識されない場所をワークブックにインポートできます。詳細については、[Tableau が認識しない場所をジオコーディングし、マップ上にプロットする](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/custom_geocoding.htm)を参照してください。 - **\[マップ\]** > **\[場所の編集\]** を選択すると、場所データを Tableau のマップ データと一致するように編集できます。詳細については、[不明な場所またはあいまいな場所の編集](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_editlocation.htm)を参照してください。 - **\[マップ\]** > **\[マップ レイヤー\]** を選択すると、バックグラウンド マップのスタイルをカスタマイズしたり、マップ レイヤーの追加や削除を行ったり、米国データ レイヤーを追加したりできます。詳細については[マップの外観のカスタマイズ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_options.htm)を参照してください。 - **\[マップ\]** > **\[マップ オプション\]** を選択すると、ユーザーがパンやズーム、場所の検索、ビュー ツールバーの使用を行えるかを制御できます。詳細については、[ユーザーによるマップの操作方法のカスタマイズ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_customize_interaction.htm)を参照してください。 ## ![番号 5 のアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_workspace_number5.png) 行と列のシェルフ \[行\] シェルフと \[列\] シェルフは、緯度フィールドと経度フィールドを配置する場所です。ユーザーの緯度フィールドや経度フィールドであるか、また Tableau が作成した生成フィールドであるかに関係なく、"Longitude (経度)" は \[列\] シェルフ、"Latitude (緯度)" は \[行\] シェルフに配置します。 ![Tableau ワークシートの行シェルフと列シェルフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_workspace5.png) ## ![番号 6 のアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_workspace_number6.png) マップのビジュアライゼーション これはユーザーのマップです。マップに変更を加えると、viz が更新されます。このビジュアライゼーションは動的で、操作可能です。マークの上にカーソルを合わせると、各場所の詳細を知ることができます。現れたツールヒント内に表示される情報を編集するには、\[マーク\] カードの \[ツールヒント\] ボタンを使用します。詳細については、[ツールヒントをマークに追加](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties.htm#TooltipProp)および[ツールヒント内でビューを作成する (ツールヒント内 Viz)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viz_in_tooltip.htm)を参照してください。 マッピング ワークスペースで利用可能なオプション以外にも、Tableau にはデータ分析のために他に多くのオプションがあります。[カスタム領域の作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_custom_territories.htm)、[ビューからのデータのフィルター](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering.htm)、[パラメーターのセットアップ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/parameters_create.htm)、[セットの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_sets_create.htm)などを行えます。 ## 関連項目 [Tableau でマッピングを始める](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildexamples_maps.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau のマップおよび地理的データの分析 マップ上へのデータのプロットに関し、Tableau には必要なものが含まれています。このセクションでは、Tableau でマップを使い始めるために必要なすべてのドキュメントを紹介します。 ## 最初に見るトピック

Tableau でマッピングを始める

マッピングの概念

Tableau のマッピング ワークスペース

マップ データ

マップの作成

マップのカスタマイズ

## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau の予測のしくみ Tableau の予測機能では、指数平滑法と呼ばれるテクニックが使用されます。予測アルゴリズムは、将来に向けて継続できる規則的なパターンをメジャーに見つけようとします。Tableau で利用可能な予測モデリングの詳細については、[Tableau における予測モデリング関数の仕組み](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_overview.htm)を参照してください。 通常は、日付フィールドと少なくとも 1 つのメジャーを含むビューに予測を追加します。ただし、日付が存在しない場合、Tableau は少なくとも 1 つのメジャーに加えて、整数値を持つディメンションを含むビューの予測を作成できます。 予測の作成の詳細については、[予測の作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/forecast_create.htm)を参照してください。整数ディメンションを使用した予測の詳細については、[ビューに日付がない場合の予測](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/forecast_no_date.htm)を参照してください。 ## 概要 すべての予測アルゴリズムは、実際のデータ生成プロセス (DGP) のシンプルなモデルです。高品質な予測では、DGP のシンプルなパターンが、合理的に十分なモデルで説明されるパターンと一致する必要があります。品質メトリクスは、モデルが DGP に一致する程度を測定します。品質が低い場合、信頼区間は不正確な推定の精度を測定するため、信頼区間は重要ではありません。 Tableau により自動的に最大 8 つのモデルから最適なモデルが選択され、その最適なモデルによって最も高品質の予測が生成されます。各モデルの平滑法パラメーターは、Tableau により予測品質が評価される前に最適化されます。グローバルな方法で最適化が行われます。そのため、ローカルで最適な平滑法パラメーターを選択すると、グローバルには最適でないという可能性もあります。ただし、初期値のパラメーターはベスト プラクティスに従って選択されますが、それ以上は最適化されていません。そのため、初期値のパラメーターは最適でない可能性があります。Tableau で得た 8 つのモデルは、次の OTexts Web サイト:[A taxonomy of exponential smoothing methods](https://www.otexts.org/fpp/7/6) で説明されています。 視覚化に十分なデータがない場合、Tableau は時間的により詳細なレベルで予測を試み、その後、予測を集計して視覚化の詳細に反映させます。Tableau は閉じた形の方程式でシミュレーションまたは計算された可能性がある予測帯を提供します。乗算コンポーネントまたは集計予測を含むすべてのモデルでは予測帯がシミュレーションされていますが、その他すべてのモデルは閉じた形の方程式を使用します。 ## 指数平滑法と傾向 指数平滑法モデルは、規則的な時系列の値の将来値を、その時系列の過去の値の加重平均から反復的に予測します。最も単純なモデルである単純指数平滑法は、次のレベル値、つまり平滑値を、前回の実績値と前回の平滑値の加重平均から計算します。この方法が指数平滑法と呼ばれるのは、各レベルの値がその前の各実績値の影響を受ける度合いが指数関数的に減少するためです。つまり、過去のデータのうち、最近のデータになるほど大きな重みをかけられます。 傾向要素または季節性要素のある指数平滑法モデルは、予測の基準となる期間に予測対象メジャーが傾向または季節性を示している場合に効果的です。傾向とは、データが時間の経過と共に増減する傾向のことです。季節性とは、反復的で予測可能な値の変化のことです。 通常、時系列に含まれているデータ ポイントが多いほど、予測の質は高くなります。季節性をモデル化する場合には、モデルはより複雑であり、合理的なレベルの精度を実現するのにデータの形でより多くの証拠を必要とするので、十分なデータを準備することが特に重要です。一方、2 つ以上の異なる DGP によって生成されたデータを使用して予測する場合、モデルは 1 つしか照合できないので、予測の質が低下します。 ## 季節性 Tableau では、予測の対象となる時系列に典型的な長さの季節的なサイクルがあるかどうかがテストされます。そのため、月ごとに集計している場合は、12 か月サイクルがあるかどうかが調べられ、四半期ごとに集計している場合は、四半期サイクルが検索され、日ごとに集計している場合は、週単位の季節性の有無が確認されます。したがって、月次の時系列に 6 か月サイクルがある場合、2 つの類似したサブパターンを含んでいる 12 か月パターンが見つかる可能性があります。一方、月次の時系列に 7 か月サイクルがある場合、サイクルはまったく見つからない可能性があります。ただし、7 か月サイクルは一般的でないため、これが問題となることはあまりありません。 Tableau は、季節の長さを導き出すために 2 つの方法のいずれかを使用できます。元の一時的な方法は、ビューの時間粒度 (TG) の自然な季節の長さを使用します。時間粒度とは、ビューで表現された時刻の最も細かい単位を意味します。たとえば、月に切り詰められた連続する緑色の日、または不連続の青色の年と月の日付の部分のいずれかを含むビューの場合、時間粒度は月です。Tableau 9.3 で導入された新しい非時間的法は、候補の長さに関して周期的回帰を使用し 2 から 60 の季節の長さをチェックします。 Tableau は特定のビューに最も適した方法を自動的に選択します。Tableau がビューの中で日付を使ってメジャーを整列する際、時間粒度が四半期、毎月、毎週、毎日、または毎時の場合、季節の長さはそれぞれほぼ確実に 4、12、13、7、24 になります。そのため、TG が元々持つ長さのみを使用して Tableau がサポートする 5 つの季節指数平滑法モデルが構築されます。5 つの季節モデルの AIC と 3 つの非季節モデルの AIC が比較され、最も低いものが返されます。(AIC メトリクスの説明については、「予測の説明」を参照してください。) Tableau が予測に整数ディメンションを使用している場合、2 番目の方法が使用されます。この場合、時間粒度 (TG) が存在しないため、可能性のある季節の長さをデータから取得する必要があります。 時間粒度が年ごとであれば、2 番目の方法も使用されます。年系列が季節性を持つことはほとんどありませんが、季節性を持つ場合は、それもまたデータから導き出される必要があります。 2 番目方法は、分または秒の時間粒度を持つビューにも使用されます。そのような系列に季節がある場合、季節の長さはおそらく 60 です。ただし、一般的な実世界のプロセスを測定する場合、プロセスは時計に対応しない定期的な繰り返しになる可能性があります。そのため Tableau は、分および秒に関してはデータの中で 60 と異なる長さもチェックします。これは、Tableau が同時に 2 つの異なる季節の長さをモデル化できるという意味ではありません。むしろ、60 の季節の長さのモデルが 5 つ、データから得られた季節の長さのモデルが 5 つ、計 10 種類の季節モデルが予想されます。10 個の季節モデルまたは 3 つの非季節モデルのいずれか最も低い AIC を持つモデルが、予測を計算するのに使用されます。 年、分、または秒の順に並べられた系列の場合、パターンがかなりはっきりしている場合はデータから 1 シーズンの長さがテストされます。整数順の系列の場合、5 つの季節モデルすべてに対して、はっきりしない最大 9 つの潜在的な季節の長さが予測され、最も低い AIC を持つモデルが返されます。適切な季節の長さの候補が存在しない場合は、非季節モデルのみが推定されます。 Tableau がデータから潜在的なシーズンの長さを導き出す場合、すべての選択が自動的に行われるので、\[予測オプション\] ダイアログの \[モデル タイプ\] メニューの「自動」の既定モデル タイプは変更されません。\[季節性のない自動\] を選択すると、季節モデルのすべての季節の長さの検索と予想を除外することでパフォーマンスが向上します。 データから得られた季節の長さを使用する時期を決定するのに Tableau が使用するヒューリスティックは、候補となるそれぞれの季節の長さの周期的回帰の誤差の分布に依存します。季節が実際にデータ内に存在する場合、周期的回帰により季節の長さの候補のアセンブリは通常、1 つまたは 2 つの明らかにリードする長さを生成するので、候補が 1 つ返される場合、ふさわしい季節性を示します。この場合、Tableau は、年、分、秒の粒度について、この候補と季節モデルを予測します。返されるのが最大 10 個の候補者よりも少ない場合、潜在的な季節性を示します。この場合、Tableau は整数順のビューに対して返されたすべての候補を持つ季節モデルを予測します。候補者の最大数が返される場合、ほとんどの長さの誤差が類似していることを示します。したがって、いかなる季節性も存在する可能性は低くなります。この場合、整数順または年順に並べられた系列の非季節モデルと、その他の一時的に並べられたビューの元来の季節の長さを持つ季節モデルのみがそれぞれ予測されます。 整数順、年順、分順、秒順に並べられたビューにおけるモデル タイプ「自動」の場合、候補の季節の長さは常に、それらが使用されるかどうかにかかわらず、データから導き出されます。モデル予想は周期的回帰よりも時間がかかるので、パフォーマンスへの影響は中程度である必要があります。 ## モデル タイプ \[予測オプション\] ダイアログ ボックスで、Tableau ユーザーが予測に使用するモデル タイプを選択できます。一般的に \[自動\] 設定は、ほとんどのビューで最適です。\[カスタム\] を選択すると個別に傾向文字および季節性文字を指定することができますが、その際、\[なし\]、\[加算\]、または \[乗算\] を選択します。 ![傾向と季節のオプションを備えた予測モデルのドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/forecast_custom.png) 加算モデルはモデル コンポーネントの貢献度を合計するモデルですが、乗算モデルは少なくとも一部のコンポーネントの貢献度を乗算するモデルです。乗算モデルでは顕著にデータの予測品質が向上する可能性がありますが、傾向または季節性はデータ水準 (規模) により影響されます。 ![加法予測モデルと乗法予測モデルを比較した 2 つの折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/forecast_multiplicative_comparison.png) カスタム モデルを作成し、乗算を行う予測モデルを作成する必要はないことに留意してください。\[自動\] 設定により、乗算予測がデータに適切かどうかが判断できます。しかし、予測するメジャーに 0 以下の値が 1 つ以上ある場合、乗算モデルで計算することはできません。 ## 時間を使用した予測 日付を使用して予測する場合、ビューに存在できる基準日は 1 つのみです。部分日付はサポートされますが、すべての部分が同一の基準フィールドを参照する必要があります。日付は \[行\]、\[列\]、または \[マーク\] 上に表示できます (ツールヒント ターゲットを除く)。 Tableau では、3 種類の日付をサポートしており、そのうち 2 種類を予測に使用できます。 - たとえば、2017 年 2 月など、切り詰められた日付で、具体的な時間粒度で履歴の特定の時点を参照します。通常、日付は連続しており、ビューの中で背景は緑色です。切り詰められた日付は、予測に対して有効です。 - 日付の部分は、2 月など、時間メジャーの特定のメンバーを参照します。各日付の部分は、さまざまな、通常は個別のフィールドで表されます (青色の背景)。予測には、少なくとも日付の年の部分が必要です。具体的には、予測には以下の日付の部分のいずれかの組み合わせを使用できます。 - _年_ - _年 + 四半期_ - _年 + 月_ - _年 + 四半期 + 月_ - _年 + 週_ - _カスタム:月/年、月/日/年_ _四半期_または_四半期 + 月_のような、その他の日付の部分は、予測には使用されません。異なる日付タイプの詳細については、[不連続フィールドと連続フィールドの変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles_convertdisctocont.htm)を参照してください。 - 正確な日付は、2012 年 2 月 1 日 14:23:45.0 など、最大の時間粒度によって履歴中の特定の時点を参照します。正確な日付は、予測では無効です。 日付なしで予測することも可能です。[ビューに日付がない場合の予測](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/forecast_no_date.htm)を参照してください。 ## 詳細レベルと切り捨て 予測を作成する際は、日付値の測定単位を指定する日付ディメンションを選択します。Tableau の日付は、年、四半期、月、日などのさまざまな時間単位をサポートしています。日付値に対して選択する単位は、日付の詳細レベルと呼ばれます。 メジャーに含まれているデータは、通常、選択した詳細レベルの単位と正確には一致していません。日付値を四半期に設定しても、実際のデータは四半期の途中、たとえば 11 月末で終了する場合があります。この不完全な四半期の値は、完全な四半期の値より小さいのが一般的であるにもかかわらず、予測モデルによって完全な四半期として処理されるため、このことは問題となる可能性があります。予測モデルがこのデータを考慮に入れることを許可されている場合、結果として得られる予測は不正確になります。この問題の解決策は、データを切り捨てることによって、ｙ層を誤った方向に導く可能性のある末尾の期間を無視することです。このような不完全な期間の削除または切り捨てには、\[予測オプション\] ダイアログ ボックスの \[最後を無視する\] オプションを使用します。既定では 1 期間を切り捨てます。 ## 取得するデータの増加 Tableau で傾向を推定するためには、時系列にデータ ポイントが少なくとも 5 個必要です。また、季節性を推定するためには、少なくとも 2 季節または 1 季節と 5 期間に十分なデータ ポイントが必要です。たとえば、4 四半期の季節性サイクルをもつモデルを推定するには、少なくとも 9 個のデータ ポイントが必要であり (4 + 5)、12 か月の季節性サイクルをもつモデルを推定するには、少なくとも 24 個のデータ ポイントが必要となります (2 \* 12)。 有効な予測をサポートするための十分な数のデータ ポイントをもたないビューで予測機能を有効にすると、より高い詳細レベルがデータ ソースで検索され、有効な予測を生成するための十分なデータ ポイントが取得されることがあります。 - ビューに 9 年より少ないデータが含まれている場合は、既定で四半期データがデータ ソースで検索されて、四半期予測が推定され、年次予測に集計されたうえでビューに表示されます。それでもまだ十分なデータ ポイントがない場合は、月次予測が推定され、年次予測に集計されたうえでビューに表示されます。 - ビューに 9 四半期より少ないデータが含まれている場合は、既定で月次予測が推定され、四半期予測に集計されたうえでビューに表示されます。 - ビューに 9 週間より少ないデータが含まれている場合は、既定で日次予測が推定され、週次予測に集計されたうえでビューに表示されます。 - ビューに 9 日間より少ないデータが含まれている場合は、既定で時予測が推定され、日次予測に集計されたうえでビューに表示されます。 - ビューに 9 時間より少ないデータが含まれている場合は、既定で分予測が推定され、時予測に集計されたうえでビューに表示されます。 - ビューに 9 分間より少ないデータが含まれている場合は、既定で秒予測が推定され、分予測に集計されたうえでビューに表示されます。 これらの調整はバックグラウンドで行われ、一切の設定を必要としません。Tableau は、視覚化の外観を変更せず、日付値を実際に変更するわけでもありません。ただし、\[予測の説明\] ダイアログ ボックスと \[予測オプション\] ダイアログ ボックスの予測期間のサマリーには、実際に使用される粒度が反映されます。 Tableau では、予測するメジャーの集計が SUM または COUNT の場合にのみ、より多くのデータを取得できます。使用可能な集計タイプと集計タイプの変更方法については、[Tableau でのデータ集計](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_aggregation.htm)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau の操作の順序 Tableau の操作の順序は、クエリ パイプラインとも呼ばれ、Tableau がさまざまなアクションを実行する順序です。アクションは操作とも呼ばれます。多くの操作でフィルターが適用されます。つまり、ビューを構築してフィルターを追加すると、操作の順序で確立された順序で常にフィルターが実行されます。 **ビデオを視聴する**: Tableau での関連する概念について説明した、1 時間の無料ビデオ プレゼンテーション[「Tableau の操作の順序」](https://youtu.be/fyDY0_Ivy54)をご覧ください。 この記事では、ビューを更新し、操作の順序による問題を修正する 2 つのシナリオ (ディメンション フィルターからコンテキスト フィルターへの変換、および表計算から FIXED 詳細レベルの式への変換) を提供します。 ## 操作の順序 (クエリ パイプライン) について ユーザーが予測していたフィルターの実行順序と、操作の順序が指示する順序が異なる場合、予期しない結果になる可能性があります。これが発生した場合、パイプラインの操作の実行順序を変更できる場合があります。 Tableau の操作順序は、上から下に次のようになります。 ![データ分析におけるフィルター タイプのフローチャート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/order_of_operations_overall.png) **注**: 操作の順序で、[最新の日付フィルター](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering.htm#LatestDatePresets)はワークブックにグローバルに適用されますが、コンテキスト フィルターはワークシートごとに適用されます。最新の日付は、ワークブックを開いて初めて使用した直後、データ ソース フィルターの後、コンテキスト フィルターの前に決まります。その時点で日付が設定され、最新の日付プリセットがディメンション フィルターとして使用されます。 ## 例 1: ディメンション フィルターをコンテキスト フィルターに変換する この例と次の例では、Tableau Desktop に付属の「Sample – Superstore (サンプル - スーパーストア)」のデータ ソースを使用します。 この例では、ビューは次の質問を解決します。ニューヨーク市内の、合計売上高が上位 10 の顧客。 ビューには 2 つのディメンション フィルターが含まれます。1 つは \[フィルター\] ダイアログ ボックスの \[全般\] タブ、もう 1 つは \[上位 N\] タブで作成します。問題は、"上位 n" 全般フィルターを適用後の結果にフィルターを実行するよう、全般フィルターを適用した後に "上位 n" フィルターに適用する必要があるのに、これらのフィルターが同時に実行されることです。解決策として明確な優先順位を確立するため、フィルターをコンテキスト フィルターとして再定義します。 このビューを構築するには、次の手順を行います。 1. \[列\] に "Sales (売上高)" をドラッグします。 2. "City (市町村)" と "Customer Name (顧客名)" を \[行\] にドラッグします。 3. \[データ\] ペインから (今回は \[フィルター\] シェルフに) "City (市町村)" フィールドをドラッグします。\[フィルター\] ダイアログ ボックスの \[全般\] タブで、1 つの値のみを表示するようフィルターを設定します。ニューヨーク市。これを行うには、\[なし\] をクリックしてから、"New York City (ニューヨーク市)" を選択します。 これにより、全般ディメンション フィルターが作成されます。 4. ツールバーの \[降順に並べ替え\] ボタン (![降順で並べ替えるアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sort_descend.png)) をクリックします。ビューは次のような表示になります。 ![ニューヨーク市の顧客名別に売上を表示する棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/OrderOfOperations1.png) リストの最初の名前をいくつかメモします。Ashbrook、Fuller、Vernon など。 5. 次に、\[顧客名\] を \[データ\] ペインから \[フィルター\] にドラッグし、合計売上高が上位 10 の顧客のみを示す "上位 10" フィルターを作成します。 ![一般、ワイルドカード、条件、上位のオプションを含むフィルター メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/OrderOfOperations2.png) この 2 番目のフィルターを適用した後、ビューは正しいように見えますが、名前が前とは異なっていることに注意してください。 ![ニューヨーク市の顧客名別の売上を表示する棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/OrderOfOperations3.png) 前回 2 位だった Peter Fuller に何が起こったのでしょうか。目的はニューヨーク市内の上位 10 顧客を表示することですが、実際に現在ビューに表示されているのは、全体での上位 10 顧客です。 問題は、上位フィルターと全般ディメンション フィルターが同時に適用されることです。これらは両方ともディメンション フィルターで、Tableau の操作の順序の同じ場所に表示されます。 ![データ分析におけるさまざまな種類のフィルターを示すフローチャート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/order_of_operations_filters.png) これを解決するには、全般ディメンションフィルター ("City (市町村)" で) をコンテキストに追加します。つまり、ワークシートで作成した他のフィルターの前に実行される、コンテキスト フィルターに切り替えます。 詳細については、[コンテキスト フィルターの使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering_context.htm)を参照してください。 6. \[フィルター\] シェルフで "City (市町村)" を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[コンテキストに追加\] を選択します。このフィルターはコンテキスト フィルターとして、ディメンション フィルターより優先されるようになりました。そのため、本来の姿でビューが表示されます。 ![ニューヨーク市の顧客名別の売上を示す横棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/OrderOfOperations5.png) ## 例 2: 表計算を FIXED 詳細レベルの式に変換する この例では、ビューは次の質問を解決します。製品のサブカテゴリー別の合計売上高に対する割合は何ですか。 ビューには、ディメンション フィルターと表計算が含まれます。Tableau は、ディメンション フィルターを適用してから表計算を実行します。これらの操作の順序を反転させるには、表計算の代わりに FIXED 詳細レベルの式を使用します。 このビューを構築するには、次の手順を行います。 1. 新しいワークシートで、"Sales (売上高)" を \[列\] にドラッグします。 2. \[行\] に "Sub-Category (サブカテゴリー)" をドラッグします。 3. \[列\] で \[SUM(Sales)\] を右クリックして、\[簡易表計算\] > \[合計に対する割合\] を選択します。 4. カテゴリを最も高いものから低いものに並べ替えるには、ツール バーの \[降順\] ボタン (![降順で並べ替えるアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sort_descend.png)) をクリックします。 5. ビューにメジャー バリューを表示するには、ツール バーの \[マーク ラベルの表示\] ボタン (![マーク カードの \[ラベルを追加\] アイコン。](Img/marklabels.png)) をクリックします。 ビューは次のような表示になります。 ![各サブカテゴリの合計売上の割合を表示する横棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/OrderOfOperations10.png) 最初の数件のパーセンテージをメモします。14.37%、14.30% など。 6. \[行\] の \[サブカテゴリー\] を右クリックし、\[フィルターの表示\] を選択します。 7. フィルターで "Chairs (椅子)" のチェック マークをオフにします。 ![含まれるデータのチェックボックスが付いたサブカテゴリのリスト。1 つのサブカテゴリがチェックされていません。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/OrderOfOperations11.png) これで、ビューに表示されるパーセンテージが変わり、最も高いパーセンテージが 16% を超えました。これで求めていた結果が出る場合もありますが (つまり、クイック フィルターを操作してパーセンテージを再計算する場合)、そうでなければ、フィルター アイテムを出し入れしてもパーセンテージを安定させることが必要なことがあります。この場合がまさにそうです。操作の順序では、ディメンション フィルターは表計算の前に適用されます。 クイック フィルターを適用する前にパーセンテージを計算するには、FIXED 詳細レベルの式を作成し、表計算の代わりに使用します。 ![データ分析におけるフィルター タイプのフローチャート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/order_of_operations_overall.png) FIXED 詳細レベルの式は、ビュー内のディメンションに関係なく、指定されたディメンションを使用して値を計算します。 FIXED 詳細レベル表現は、ビュー内のディメンションに関係なく、指定されたディメンションを使用して値を計算します。このパーセンテージは全般ディメンション フィルターには影響しません。なぜでしょうか。これは、FIXED 詳細レベルの式はディメンション フィルターを適用する前に計算されるためです。 詳細については、[Tableau での詳細レベル表現の作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_lod.htm)を参照してください。 8. FIXED 詳細レベルの式は、"Sales (売上高)" の合計 (特定のメジャー バリューに対する) をビューの "Sales (売上高)" の合計で除算する必要があります。分子は集計されるため、分母も集計する必要があります。したがって、次のような式を作成します。 `SUM([Sales])/SUM({FIXED : SUM([Sales])})` 9. その式を "FixedSumOfSales" として保存して \[データ\] ペインから \[列\] にドラッグし、表計算を使用する既存の "SUM(Sales)" フィールドの右にドロップします。(比較のためビューに両方を表示したままにします。)これが現在のビューです。 ![サブカテゴリの売上を割合で示す棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/OrderOfOperations12.png) 右側のグラフのパーセンテージの数値は、クイック フィルターで選択/選択解除したフィールドにかかわらず、一定になります。後は、"FixedSumOfSales" の値の書式をパーセント表示に設定するだけです。 10. \[列\] で "FixedSumOfSales" を右クリックし、\[書式設定\] を選択します。\[書式設定\] ペインで、\[数値\]、\[パーセンテージ\] の順に選択します。 ![科学的数値の小数点以下の桁数を指定するオプションを備えた数値書式設定パネル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/OrderofOperations8.png) これで、最終的なビューが得られます。 ![さまざまなサブカテゴリの合計売上の割合を示す棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/OrderOfOperations9.png) \[サブカテゴリー\] クイック フィルターでアイテムを選択/選択解除すると、左側の棒グラフのパーセンテージは変化しますが、右側の棒グラフのパーセンテージは変化しません。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau の概念 ディメンションとメジャーとは何ですか。フィールド ディメンションがいくつかあり、それ以外がメジャーなのはなぜですか。 背景色が青のフィールドと緑のフィールドがあるのはなぜですか。 フィルターを追加すると viz にどのような影響がありますか。 Tableau ではビューでどのようにデータを集計しますか。 このセクションのトピックでは、これらの質問に答える概念を取り上げて、Tableau が何を実行し、なぜそれを実行するかを理解できるようにします。 Tableau Desktop を初めて使用する場合は、[はじめに](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/gettingstarted_overview.htm)のその他のトピックも参照してください。 Tableau Public を初めて使用する場合は、Tableau Public の[「リソース」](https://public.tableau.com/ja-jp/s/resources)も参照してください。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau ファイル タイプとフォルダー \[ファイル\] > \[Web に保存\] を選択して、ワークブックを Web に保存できます。Tableau Public にログオンするか、スタート ページの \[ワークブックの管理\] をクリックすると、ワークブックを整理したり、削除したりできます。 Tableau Public に保存したビューをダウンロードし、パッケージ化されたワークブック (TWBX) ファイルに組み込まれた生データを含め、ローカル コンピューターに保存することができます。この機能により、Tableau DesktopProfessional Edition、Personal Edition、または無料の Tableau Desktop Public Edition のユーザーは、元のワークブックの背後にある分析作業を確認し、拡張することができます。 ダウンロードしたワークブックは、元のファイルが Tableau Public でアクティブな限り、Tableau Public Desktop Edition で開くことができます。元の作成者が Tableau Public からコンテンツを削除した場合には、ダウンロードされたファイルを Tableau Desktop Public Edition で開くこともできなくなります。Tableau Desktop Personal Edition と Professional Editions では、Tableau Public サーバーから元のファイルが削除された後でも、Tableau Public からダウンロードしたファイルを開くことができます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau ワークスペース Tableau ワークスペースは、メニュー、ツールバー、\[データ\] ペイン、カードとシェルフ、1 つ以上のシートで構成されます。シートは、ワークシート、ダッシュボード、またはストーリーのいずれかです。ダッシュボード ワークスペースまたはストーリー ワークスペースの詳細については、[ダッシュボードの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dashboards_create.htm)または[ストーリー ワークスペース](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/story_workspace.htm)を参照してください。 ## ワークスペース領域 ![Tableau ワークスペースの各部分を示す Tableau ワークブック。 ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/environ_workspace1.png) **A.** ワークブック名。ワークブックにはシートが含まれています。シートは、ワークシート、ダッシュボード、ストーリーのいずれかです。詳細については、[ワークブックとシート](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/environ_workbooksandsheets.htm)を参照してください。 **B.** [カードとシェルフ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildmanual_shelves.htm): ビューにデータを追加するには、フィールドをワークスペース内のカードおよびシェルフにドラッグします。 **C.** [ツールバー](#ToolbarButtons): コマンドや分析およびナビゲーション ツールにアクセスするには、ツールバーを使用します。 **D.** [ビュー](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/view_parts.htm): ビジュアライゼーション ("Viz" とも呼ばれます) を作成するワークスペース内のキャンバスです。 **E.** このアイコンをクリックすると \[スタート\] ページに移動し、ここでデータに接続できます。詳細については、[スタート ページ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/environment_startpage.htm)を参照してください。 **F.** [サイドバー](#SideBar): ワークシートのサイドバー領域には、[\[データ\] ペイン](datafields_understanddatawindow.htm)と [\[アナリティクス\] ペイン](environ_workspace_analytics_pane.htm)が含まれています。 **G.** このタブをクリックすると、\[データ ソース\] ページに移動し、データが表示されます。詳細については、[データ ソース ページ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/environment_datasource_page.htm)を参照してください。 **H.** [ステータス バー](#StatusBar): 現在のビューに関する情報を表示します。 **I.** シート タブ: タブは、ワークブック内の各シートを表します。これには、ワークシート、ダッシュボード、およびストーリーが含まれます。詳細については、[ワークブックとシート](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/environ_workbooksandsheets.htm)を参照してください。 ワークスペースの視覚的な解説については、トレーニング ビデオ「[Tableau Desktop でワークスペースを操作する](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/tutorials/on-demand/navigating-workspace-tableau-desktop?playlist=509089)」 (3 分) を参照してください。 [先頭に戻る](#top) * * * ## Tableau ツールバー ボタン リファレンス ビューを作成または編集する際、ビューの上部にあるツール バーを使用して共通のアクションを実行できます。 Tableau Desktop で、Tableau ツールバーを表示または非表示にするには、\[ウィンドウ\] > \[ツールバーの表示\] を選択します。 次の表では、各ツールバー ボタンの機能を説明します。一部のボタンは、すべての Tableau 製品では使用できません。[Tableau Desktop の視覚キューとアイコン](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/tips_visualcues.htm)も参照してください。
ツールバー ボタン 説明
Tableau アイコン。

Tableau アイコン: スタート ページに移動します。詳細については、スタート ページを参照してください。

注: Tableau Desktop のみ。
左向きの矢印。

元に戻す: ワークブックで最後に行われた操作を元に戻します。元に戻せるアクションの回数に制限はありません。保存を行った後でも、ワークブックを最後に開いた時点まで戻れます。詳細については、元に戻す/やり直すを参照してください。
やり直しアイコン。 やり直す: [元に戻す] ボタンで、元に戻した最終のアクションを繰り返します。何度でもやり直すことができます。
保存アイコン。

Tableau Public への保存: ワークブックに加えた変更を保存します。詳細については、Tableau Public でワークブックを保存するを参照してください。
[データ ソースに接続] アイコン。

新しいデータ ソース: Tableau Desktop で、新しい接続を作成したり、保存済みの接続を開いたりするための [接続] ペインを開きます。詳細については、データへの接続を参照してください。

更新アイコン。

更新を実行: 自動更新をオフにした場合に、データの手動クエリを実行してビューを更新します。ドロップダウン メニューを使用して、ワークシート全体を更新するか、フィルターのみを使用します。

注: Tableau Desktop のみ。

[新しいワークシート] アイコン。

新しいワークシート: 新しい空白のワークシートを作成し、ドロップダウン メニューを使用して、新しいワークシート、ダッシュボード、またはストーリーを作成します。

詳細については、新しいワークシート、ダッシュボード、およびストーリーの作成を参照してください。

[シートのコピー] アイコン。

複製: 現在のシートと同じビューを持つ新しいワークシートを作成します。詳細については、シートの複製を参照してください。

角に x が付いた棒グラフの小さな画像を表示する [クリア] アイコン。

クリア: 現在のワークシートをクリアします。ドロップダウン メニューを使用して、フィルター、書式設定、サイズ変更、および軸範囲など、ビューの特定の構成要素をクリアします。
[軸の交換] ボタン。 スワップ: [行] シェルフと [列] シェルフの間でフィールドを移動します。このボタンを使用すると常に [空の行を非表示] と [空の列を非表示] の設定が切り替わります。
降順で並べ替えるアイコン。 昇順に並べ替え: ビューのメジャーに基づいて、選択したフィールドを昇順に並べ替えます。詳細については、視覚化内でのデータの並べ替えを参照してください。
降順で並べ替えるアイコン。 降順に並べ替え: ビューのメジャーに基づいて、選択したフィールドを降順に並べ替えます。詳細については、視覚化内でのデータの並べ替えを参照してください。
[合計] アイコン。 合計: ビュー内のデータの総計と小計を計算できます。次のオプションから選択します。

  • 列の総計を表示: ビューのすべての列の合計を表示する行を追加します。

  • 行の総計を表示: ビューのすべての行の合計を表示する列を追加します。

  • 行の合計を左へ: 合計を示す列をクロスタブまたはビューの左へ移動します。

  • 列の合計を一番上へ: 合計を示す列をクロスタブまたはビューの一番上へ移動します。

  • すべての小計を追加: 列または行に複数のディメンションがある場合、ビューに小計行/小計列を挿入します。

  • すべての小計を削除: 小計行または小計列を削除します。

注: Tableau Server および Tableau Cloud のみ。Tableau Desktop で、[分析] > [合計] をクリックします。詳細については、ビジュアライゼーションでの合計の表示を参照してください。

[蛍光ペン] アイコン。

ハイライト: 選択したシートのハイライトをオンにします。値のハイライト方法を定義するには、ドロップダウン メニューからオプションを選択します。詳細については、[ハイライト] ツールバー ボタンを参照してください。
ペーパークリップとドロップダウン矢印が表示されたグループ アイコン。

メンバーのグループ化: 選択した値を組み合わせてグループを作成します。複数のディメンションが選択されているときは、ドロップダウン メニューを使用して、特定のディメンションでグループ化するか、またはすべてのディメンションにわたってグループ化するかを指定します。詳細については、データのグループ化によりデータエラーの修正またはディメンション メンバーを組み合わせるを参照してください。

注: Tableau Desktop のみ。Tableau Server および Tableau Cloud では、ツールヒントの [メンバーのグループ化] ボタンを使用してグループを作成します。

マーク カードの [ラベルを追加] アイコン。

マーク ラベルを表示: 現在のシートのマーク ラベルの表示と非表示を切り替えます。詳細については、マーク ラベルの表示、非表示、および書式設定を参照してください。
ピン アイコンを描いた画鋲の画像。

軸の修正: 特定の範囲を表示しているロックされた軸とビュー内の最小値と最大値に基づいて範囲を調整する動的な軸を切り替えます。詳細については、軸の編集を参照してください。

注: Tableau Desktop のみ。
[ワークブックの書式設定] アイコン。

ワークブックの書式設定: [ワークブックの書式設定] ペインを開き、ワークシート レベルではなく、ワークブック レベルで書式設定を指定することにより、ワークブックにあるすべてのビューのフォントとタイトルの外観を変更します。

注: Tableau Server および Tableau Cloud のみ。Tableau Desktop で、[書式設定] > [ワークブック] をクリックします。詳細については、ワークブック レベルで書式設定を参照してください。
「標準」というラベルの付いたドロップダウン メニュー。

フィット アイコン。

ウィンドウに合わせる: ウィンドウに表示するビューのサイズを指定します。[標準]、[幅を合わせる]、[高さを合わせる]、[ビュー全体] のいずれかを選択します。注: このメニューは地理的マップ ビューでは使用できません。

視覚化のタイプによって、[セルのサイズ] コマンドの結果が異なります。Tableau Desktop で [セル サイズ] メニューにアクセスするには、[書式設定] > [セル サイズ] をクリックします。
カードの表示/非表示アイコン。

カードの表示/非表示:ワークシートの特定のカードの表示と非表示を切り替えます。ドロップダウン メニューで表示または非表示にするカードを選択します。

Tableau Server および Tableau Cloud では、[タイトル]、[キャプション]、[フィルター]、および [ハイライター] の場合のみ、カードの表示と非表示を切り替えることができます。
プレゼンテーションの表示アイコン。

プレゼンテーション モード: ビュー以外のすべて (シェルフ、ツールバー、[データ] ペインなど) の表示と非表示を切り替えます。詳細については、ワークスペースの再編成を参照してください。

注: Tableau Desktop のみ。
[ダウンロード] アイコン。 ダウンロード: [ダウンロード] の下にあるオプションを使用して、他のアプリケーションで使用するためにビューの部分を取得します。
  • イメージ: 新しいブラウザー タブにビュー、ダッシュボード、またはストーリーをイメージとして表示します。
  • データ: ビューからのデータを 2 つのタブがある新しいブラウザー ウィンドウに表示します。[サマリー] は、ビューに表示されたフィールドの集計データを表示し、[参照元] は視覚化で選択されたマークの参照元データを表示します。新しいウィンドウが開かない場合は、ブラウザーのポップアップ ブロッカーを無効にする必要があります。
  • クロス集計: 視覚化で選択されたマークの参照元データを、後で Microsoft Excel で開くことのできる CSV (コンマ区切り値) ファイルに保存します。
  • PDF: 現在のビューを PDF として新しいブラウザー ウィンドウで開きます。ここから、ファイルに保存することができます。新しいウィンドウが開かない場合は、ブラウザーのポップアップ ブロッカーを無効にする必要があります。

注: Tableau Server および Tableau Cloud のみ。
ツールバーの [表示形式] ボタン。 表示形式: データ内のフィールド タイプで最適なビュー タイプをハイライトすることにより、ビュー タイプの選択を助けます。データに最適と判断される推奨グラフ タイプの周辺に、オレンジ色のアウトラインが表示されます。詳細については、表示形式を使用したビューの開始を参照してください。
[先頭に戻る](#top) * * * ## サイドバー (\[データ\] ペイン) の表示と非表示 ワークシートを編集しているときは、サイド バーに \[データ\] ペインと \[アナリティクス\] ペインが含まれています。ビューで実行している内容 (データ、アナリティクス、ストーリー、ダッシュボード、レイアウト、書式設定) に応じて、さまざまなペインを表示できます。サイドバーについて理解しておくべき最も重要な事項は、ワークスペースのこの領域を展開または折りたたみできることです。 **Tableau Desktop でサイドバーを非表示にするには**、サイドバーの折りたたみ矢印をクリックします。 ![Tableau Desktop のサイドバーを非表示にするには、矢印アイコンを折りたたみます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sidebar_hide_desktop.png) **Web でサイドバーを非表示にするには**、サイドバーの折りたたみ矢印をクリックします。 ![Tableau Cloud のサイドバーを非表示にするには、矢印アイコンを折りたたみます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sidebar_hide_onweb.png) **Tableau Desktop でサイドバーを表示するには**、ワークスペース左下 (ステータス バー) の展開矢印をクリックします。 ![矢印アイコンを展開すると、Tableau Desktop にサイドバーが表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sidebar_show_desktop.png) **Web でサイドバーを表示するには**、サイドバーの展開矢印をクリックします。 ![矢印アイコンを展開すると、Tableau Cloud にサイドバーが表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sidebar_show_onweb.png) [先頭に戻る](#top) * * * ## ステータス バーの情報 ステータス バーは Tableau ワークスペースの下部にあります。メニュー項目の説明と現在のビューの情報が表示されます。たとえば、下のステータス バーはビューに 143 のマークが 3 行と 12 列で表示されています。また、すべてのマークの SUM(Sales) が $2,297,201 であることを示しています。 ![Tableau ワークスペースの下部にあるステータス バー。 ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/environ_status2.png) \[ウィンドウ\] > \[ステータス バーの表示\] を選択して、ステータス バーを非表示にすることができます。 Tableau では、ステータス バーの右下隅にエラーや警告を示す警告アイコンが表示されることがあります。次に可能性のある警告アイコンとその意味を示します。
警告アイコン 説明
[キャンセル インジケーター] アイコン。

クエリのキャンセルのインジケーター: 複数のクエリをキャンセルすると、データベースで引き続き実行されていてリソースを使用しているクエリの数がインジケーターに表示されます。

Tableau でクエリをキャンセルすると、クエリの処理を停止するようにデータベースに通知されます。ただし、一部のデータベースではキャンセルがサポートされていません (MS Excel および MS Access)。これらの種類のデータ ソースのいずれかを使用してクエリをキャンセルすると、クエリは Tableau によって破棄されますが、引き続きバックグラウンドで実行され、リソースを消費します。クエリを破棄すると、ワークブックの右下隅にインジケーターが表示され、実行中のクエリの数を示します (ステータス バーに表示されるクエリのキャンセルのインジケーターを示す図。)。バックグラウンドで実行されるクエリが完了すると、インジケーターの数が減少します。実行中のクエリ数を監視し、その数が多くなり過ぎないように注意することは重要です。実行中のクエリ数が多くなると、Tableauと参照元データベースの両方でパフォーマンスが低下します。

注: テキスト、Microsoft Excel、および Microsoft Access のデータ ソースは、内部でロックが実行されるため、クエリのキャンセル後に一時的に使用できなくなる場合があります。再接続する前に、廃棄したクエリの処理が完了するまで待機する必要がある場合があります。
警告アイコン。

精度の警告: データベースのフィールドの精度が、Tableau でモデル化できる限度を越えている場合があります。その精度が Tableau でモデル化できる限度を越えている値を含んでいるビューにフィールドを追加すると、警告アイコン ステータス バーに表示される精度に関する警告を示す図。 がステータスバーの右下隅に表示されます。

たとえば、データベースの値の小数点以下の桁数が 22 桁で、Tableau では 15 桁までしかサポートしていないとします。このようなフィールドをビューに追加すると、精度警告が表示されます。警告をクリックすると、ビューで切り捨てられた小数点以下の桁数を含む詳細な情報が表示されます。

Tableau に表示されるデータの精度は、最初は必ずデータベースのデータに依存します。たとえば、データベースの値の小数点以下の桁数が 15 桁を越える場合、それらの値をビューに追加すると、値は切り捨てられ、精度警告が表示されます。

注: リレーショナル データベースの抽出では、常に Hyper 倍精度型が使用され、Hyper 数値型は使用されません。そのため、リレーショナル データベースの抽出を作成すると、15 桁の精度しか得られません。Hyper API に書き込み、数値型を使用すると、最大 18 桁まで取得できます。関連情報については、Hyper API ドキュメントの「数値型」を参照してください。
「1 不明」というラベルの付いた灰色のボタン。

特別な値のインジケーター: データに NULL 値、不明な地理的場所、または対数軸上の負の値またはゼロ値が含まれる場合、この値はビューの右下隅にインジケーターと共に表示されます。インジケーターをクリックすると、これらの値を処理するオプションが表示されます。このインジケーターとこれらの値の処理方法の詳細については、NULL 値およびその他の特殊な値の取り扱いを参照してください。
[先頭に戻る](#top) * * * ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau 内の集計関数 この記事は、集計関数と Tableau での用途について紹介します。また、例 を使用して集計計算を作成する方法を示しています。 ## 集計関数を使う理由 集計関数を使用すると、データの集計、あるいは粒度の変更が可能です。 たとえば、特定の年にあなたの店舗で正確にいくつの注文があったかを知りたいとします。COUNTD 関数を使用して会社の正確な一意の注文数を集計し、年ごとに視覚化することができます。 計算結果は次のようになります。 `COUNTD(Order ID)` ビジュアライゼーションは次のようになります。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/aggregate_function1.png) ## Tableau で利用可能な集計関数 **集計と浮動小数点演算**: 集計結果のいくつかは、必ずしも期待通りになるとは限りません。たとえば、合計が正確に 0 になるはずの数値列で、SUM 関数が -1.42e-14 などの値を返すことがあります。これは、電気電子学会 (IEEE) 754 浮動小数点標準で、数値をバイナリ形式で保存することが求められていることに起因します。つまり、数値は極めて高い精度で丸められる場合があります。ROUND 関数 ([数値関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_number.htm)を参照) を使用することにより、または小数点以下の数桁をより少なくするように数値を書式設定することにより、このような混乱が起こることを回避できます。 ### ATTR
構文ATTR(expression)
定義すべての行に単一の値がある場合に式の値を返します。それ以外の場合はアスタリスクを返します。NULL 値は無視されます。
### AVG
構文AVG(expression)
定義式内のすべての値の平均を返します。NULL 値は無視されます。
注AVG は数値フィールドでのみ使用できます。
### COLLECT
構文COLLECT(spatial)
定義引数フィールドの値を組み合わせる集計計算。NULL 値は無視されます。
注COLLECT は空間フィールドでのみ使用できます。
### CORR
構文 CORR(expression1, expression2)
出力 -1 から 1 までの数値
定義 2 つの式のピアソン相関係数を返します。
例 
example
注

ピアソン相関係数は、2 つの変数の間の線形関係を測定します。結果は -1 から +1 の範囲となります。ここで、1 は完全な正の線形関係を示し、0 は変数間に線形関係がないことを示し、−1 は完全な負の線形関係を示します。

CORR 結果の 2 乗は、線形傾向線モデルの R-2 乗の値に相当します。「傾向線モデルの用語」を参照してください。

テーブル スコープの LOD 式での使用

CORR を使用すると、テーブル スコープの詳細レベルの式を使用して、集計していない散布図で相関関係を視覚化できます。例:

{CORR(Sales, Profit)}

詳細レベルの式では、相関はすべての行で実行します。CORR(Sales, Profit) (詳細レベルの式にするには括弧を使用しない) のような式を使用した場合、ビューはそれぞれ未定義の他のデータ ポイントを使用した散布図における、各個別ポイントの相関を示します。
データベースの制限

CORR は次のデータ ソースで利用できます。Tableau データ抽出、Cloudera Hive、EXASolution、Firebird (バージョン 3.0 以降)、Google BigQuery、Hortonworks Hadoop Hive、IBM PDA (Netezza)、Oracle、PostgreSQL、Presto、SybaseIQ、Teradata、Vertica。

他のデータ ソースについては、データを抽出するか WINDOW_CORR を使用することを検討してください。「表計算関数」を参照してください。
### COUNT
構文COUNT(expression)
定義アイテムの数を返します。Null 値は数に含まれません。
### COUNTD
構文COUNTD(expression)
定義グループ内の一意のアイテム数を返します。Null 値は数に含まれません。
### COVAR
構文 COVAR(expression1, expression2)
定義 2 つの式の標本共分散を返します。
注

共分散は 2 つの変数の変化をまとめて定量化します。ある変数の値が大きい場合は、平均して、他の変数の大きい値に対応している傾向があるため、プラスの共分散は変数が同じ方向に移動する傾向があることを示します。標本共分散では、母共分散で (COVARP 関数で) 使用される n ではなく、Null でないデータ ポイント数 n-1 を使用して共分散計算を標準化します。標本共分散は、データが、大きな母集団に対する共分散の見積もりに使用されるランダムな標本の場合に適しています。

<expression1> と <expression2> が同じ場合、たとえば、COVAR([profit], [profit]) の場合、COVAR は値がどの程度広い範囲で分散しているかを示す値を返します。

COVAR(X, X) の値は VAR(X) の値と同等であり、STDEV(X)^2 の値とも同等です。
データベースの制限

COVAR は次のデータ ソースで利用できます。Tableau データ抽出、Cloudera Hive、EXASolution、Firebird (バージョン 3.0 以降)、Google BigQuery、Hortonworks Hadoop Hive、IBM PDA (Netezza)、Oracle、PostgreSQL、Presto、SybaseIQ、Teradata、Vertica。

他のデータ ソースについては、データを抽出するか WINDOW_COVAR を使用することを検討してください。「表計算関数」を参照してください。
### COVARP
構文 COVARP(expression 1, expression2)
定義 2 つの式の母共分散を返します。
注

共分散は 2 つの変数の変化をまとめて定量化します。ある変数の値が大きい場合は、平均して、他の変数の大きい値に対応している傾向があるため、プラスの共分散は変数が同じ方向に移動する傾向があることを示します。母共分散は標本共分散に (n-1)/n を乗算したものです。ここで、n は Null でないデータ ポイントの合計です。母共分散は、対象のすべてのアイテムに対して利用可能なデータがある場合に最適です。反対に、アイテムのランダムなサブセットのみがある場合には、標本共分散 (COVAR 関数を使用) が適しています。

<expression1> と <expression2> が同じ場合、たとえば、COVARP([profit], [profit]) の場合、COVARP は値がどの程度広い範囲で分散しているかを示す値を返します。注: COVARP(X, X) の値は VARP(X) の値と同等であり、STDEVP(X)^2 の値とも同等です。
データベースの制限

COVARP は次のデータ ソースで利用できます。Tableau データ抽出、Cloudera Hive、EXASolution、Firebird (バージョン 3.0 以降)、Google BigQuery、Hortonworks Hadoop Hive、IBM PDA (Netezza)、Oracle、PostgreSQL、Presto、SybaseIQ、Teradata、Vertica。

他のデータ ソースについては、データを抽出するか WINDOW_COVAR を使用することを検討してください。「表計算関数」を参照してください。
### MAX
構文 MAX(expression) または MAX(expr1, expr2)
出力 引数と同じデータ型、または引数の一部が Null の場合 NULL 。
定義

2 つの引数の最大値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MAX は集計として単一フィールドにも適用できます。
例 
MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021# 
MAX([Name]) = "Zander"
注

文字列の場合

MAX は、通常、アルファベット順で最後に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MAX の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も高い値です。

日付の場合

日付の場合、MAX は最新の日付です。MAX が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MAX が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MAX(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MAX(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MIN も参照してください。
### MEDIAN
構文 MEDIAN(expression)
定義 式のすべてのレコードの中から中央値を返します。Null 値は無視されます。
注 MEDIAN は数値フィールドでのみ使用できます。
データベースの制限

MEDIAN は次のデータ ソースでは使用できません。Access、Amazon Redshift、Cloudera Hadoop、HP Vertica、IBM DB2、IBM PDA (Netezza)、Microsoft SQL Server、MySQL、SAP HANA、Teradata。

他のデータ ソース タイプの場合は、この関数を使用してデータを抽出ファイルに抽出できます。「データの抽出」を参照してください。
### MIN
構文 MIN(expression) または MIN(expr1, expr2)
出力 引数と同じデータ型、または引数の一部が Null の場合 NULL 。
定義

2 つの引数の最小値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MIN は集計として単一フィールドにも適用できます。
例 
MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"
注

文字列の場合

MIN は、通常、アルファベット順で最初に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MIN の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も低い値です。

日付の場合

日付の場合、MIN は最も早い日付です。MIN が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MIN が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MIN(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MIN(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MAX も参照してください。
### PERCENTILE
構文 PERCENTILE(expression, number)
定義 指定された <number> に対する指定された式の百分位値を返します。<number> は 0 と 1 の間 (0 と 1 を包む) の数値定数である必要があります。
例 
PERCENTILE([Score], 0.9)
データベースの制限

この関数は次のデータ ソースで使用できます。非レガシー Microsoft Excel およびテキスト ファイル接続、抽出および抽出専用のデータ ソース タイプ (Google Analytics、OData、または Salesforce など)、Sybase IQ 15.1 以降のデータ ソース、Oracle 10 以降のデータ ソース、Cloudera Hive および Hortonworks Hadoop Hive データ ソース、EXASolution 4.2 以降のデータ ソース。

他のデータ ソース タイプの場合は、この関数を使用してデータを抽出ファイルに抽出できます。「データの抽出」を参照してください。
### STDEV
構文STDEV(expression)
定義サンプル母集団に基づいて、指定された式のすべての値の統計的標準偏差を返します。
### STDEVP
構文STDEVP(expression)
定義バイアス母集団に基づいて、指定された式のすべての値の統計的標準偏差を返します。
### SUM
構文SUM(expression)
定義式内のすべての値の合計を返します。NULL 値は無視されます。
注SUM は数値フィールドでのみ使用できます。
### VAR
構文VAR(expression)
定義母集団の標本に基づいて、指定された式のすべての値の統計的分散を返します。
### VARP
構文VARP(expression)
定義母集団全体について、指定された式のすべての値の統計的分散を返します。
## 集計計算の作成 次の手順に従って、集計計算の作成方法を学習してください。 1. Tableau Desktop で、Tableau に付属のサンプル - スーパーストア保存済みデータ ソースに接続します。 2. ワークシートに移動し、\[分析\]\> \[計算フィールドの作成\]を選択します。 3. 開いた計算エディターで、次の操作を実行します。 - 計算フィールドに "Margin" と名前を付けます。 - 次の式を入力します。 `IIF(SUM([Sales]) !=0, SUM([Profit])/SUM([Sales]), 0)` **注**: 関数参照を使って集計関数およびその他の関数 (例：この例の論理 IIF) を見つけて計算式に追加することができます。詳細は、[計算エディターで関数参照を使用する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_tips.htm#functions)を参照してください。 - 終了したら、\[OK\] をクリックします。 新しい集計計算は、**\[データ\]** ペインの **\[メジャー\]** に表示されます。他のフィールドと同様に、このフィールドを 1 つ以上のビジュアライゼーションで使用できます。 **注**: 集計計算は常にメジャーです。 Margin がワークシート内のシェルフまたはカードに配置されると、その名前は、集計計算でありそれ以上集計できないことを示す "AGG(Margin)" に変わります。 ![集計計算をシェルフに配置するとどうなるかを示す図。このフィールドには、AGG プレフィックスが表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_agg8.png) ## 集計計算のルール 集計計算に適用される規則は次のとおりです。 - 集計計算では、集計後の値と集計前の値を組み合わせることはできません。例: `SUM(Price)*[Items]` は有効な式ではありません。なぜなら、SUM(Price) は集計されますが、Items は集計されないからです。ただし、`SUM(Price*Items)` と `SUM(Price)*SUM(Items)` は両方とも有効です。 - 式の中の定数項は、場合に応じて集計値または非集計値として解釈されます。例: `SUM(Price*7)` と `SUM(Price)*7` は両方とも有効な式です。 - すべての関数を集計値に基づいて評価できます。ただし、どの関数の引数にも、集計値のみまたは非集計値のみを指定する必要があります。例: `MAX(SUM(Sales),Profit)` は有効な式ではありません。なぜなら、Sales (売上) は集計されますが、Profit (収益) は集計されないからです。ただし、「`MAX(SUM(Sales),SUM(Profit))`」は有効な式です。 - 集計計算の結果は、常にメジャーです。これには、ATTR(Dimension) や MIN(Dimension) などの式が含まれます。 - 事前定義済みの集計と同様に、集計計算でも総計が正しく計算されます。詳細については、「総計」を参照してください。 ## 関連項目 [計算を理解する: 集計計算](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_understand_types.htm#Aggregate) [Tableau でのデータ集計](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_aggregation.htm) [Tableau で使用する関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions.htm) [Tableau 関数 (カテゴリ別)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_categories.htm) [Tableau 関数 (アルファベット順)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_alphabetical.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau Hyper API Tableau Hyper API を使用して `.hyper` 抽出ファイル (Tableau 10.5 以降でサポートされています) を作成できます。Hyper API を使用すると、これらのファイルからのデータを挿入、読み取り、更新、および削除できるアプリケーションを構築できます。 - Tableau Hyper API の詳細については、[Hyper API のドキュメント](https://help.tableau.com/current/api/hyper_api/en-us/)を参照してください。 - `.hyper` 形式の詳細については、[.hyper 形式への抽出のアップグレード](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/extracting_upgrade.htm)を参照してください。 Tableau 10.5 以降を使用している場合でも、 [抽出 API 2.0 から Hyper API へのアップグレードを使用](https://help.tableau.com/current/api/hyper_api/ja-jp/docs/hyper_api_upgrade.html) して `.hyper` ファイルを作成できます。ただし、Hyper API には、抽出ファイルを操作するためのより多くのオプションが用意されており、パフォーマンスが向上します。 Hyper API は Windows、Linux、macOS で実行され、C++、Java、Python、および .NET (C#) を含む複数のプログラミング言語をサポートしています。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau 環境の概要 このセクションでは、Tableau Desktop のペイン、シェルフ、アイコンおよびその他の要素を含む Tableau ページとそのワークスペースについて説明します。 - [Tableau ワークスペース](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/environment_workspace.htm) - [スタート ページ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/environment_startpage.htm) - [データ ソース ページ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/environment_datasource_page.htm) ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # URL アクション URL アクションは、Tableau の外部にある Web ページ、ファイル、または他の Web ベース リソースを指すハイパーリンクです。URL アクションを使用すると、メールのほか、データに関する追加情報へのリンクを作成することができます。データに基づいてリンクをカスタマイズする場合は、URL にフィールド値をパラメーターとして自動的に入力できます。 > [!TIP] > > **ヒント:** URL アクションも、ダッシュボードの Web ページ オブジェクトで開くことができます。詳細については、[「アクションとダッシュボード」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/actions_dashboards.htm)を参照してください。 ![URL アクションは、ツールヒント メニューから実行されます。リンクには、ターゲット URL ではなく、アクション名が反映されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/urlaction_tooltip.png) URL アクションは、ツールヒント メニューから実行されます。リンクには、ターゲット URL ではなく、アクション名が反映されます。 ## URL アクションで Web ページを開く 1. ワークシートで \[ワークシート\] > \[アクション\] を選択します。ダッシュボードから \[ダッシュボード\] > \[アクション\] を選択します。 2. \[アクション\] ダイアログ ボックスで、\[アクションの追加\] をクリックして、\[URL に移動\] を選択します。 3. 次のダイアログ ボックスで、アクションの名前を入力します。名前にフィールド変数を入力するには、\[名前\] ボックスの右側にある \[挿入\] メニューをクリックします。 **注:** ツールヒントのリンク テキストは、URL ではなく、アクションの名前なので、そのアクションにはわかりやすい名前を付けます。たとえば、製品の詳細情報にリンクしている場合、「詳細を表示する」などが適切な名前になります。 4. ドロップダウン リストを使用して、ソース シートまたはデータ ソースを選択します。データ ソースまたはダッシュボードを選択する場合、それに含まれる個々のシートを選択できます。 ![ソースシートを選択し、アクションを選択するためのメニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/urlaction3.png) 5. ユーザによるアクションの実行方法を選択します。
このオプションを選択した場合ユーザーが次の操作を行ったときにアクションが実行される
ポイントするビューのマークをポイントする。このオプションは、ダッシュボード内のハイライト アクションに対して最適に機能します。
選択するビュー内のマークをクリックする。このオプションは、すべてのタイプのアクションに対して有効に機能します。
メニュービュー内の選択したマークを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して、ツールヒント (メニュー) のオプションを選択します。このオプションは、URL アクションに対して特に有効に機能します。
6. URL ターゲットでは、リンクで以下を開く場所を指定します。 - **Web ページ オブジェクトが存在しない場合の新しいタブ** — Web ページ オブジェクトが存在しないシート上で、その URL がブラウザで開くようにします。これは \[ソース シート\] が \[すべて\] またはデータ ソースに設定されている場合に良い選択肢となります。 - **新しいブラウザ タブ** — デフォルトのブラウザで開きます。 - **Web ページ オブジェクト** — (Web ページ オブジェクトを含むダッシュボードでのみ使用可能) 選択した Web ページ オブジェクトで開きます。 ![URL ターゲットの 3 つのラジオ ボタン: Web ページ オブジェクトが存在しない場合の新しいタブ、新しいブラウザ タブ、Web ページ オブジェクト。Web ページ オブジェクト オプションの下には、Web ページ オブジェクトを選択するためのドロップ ダウン ボックスがあります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/urlaction-webpageobject.jpg) **注**: 新しいタブ オプションでは、アクションが初めて実行されると新しいタブが開きます。その後、アクションで追加のタブが開くのではなく、同じタブが開きます。 7. URL を入力します。 - URL は次のいずれかのプレフィックスで開始する必要があります:`http`, `https`, `ftp`, `mailto`, `news`, `gopher`, `tsc`, `tsl`, `sms`, or `tel` **注:** プレフィックスが入力されていない場合、先頭に `http://` が自動的に追加され、Tableau Desktop で URL アクションが機能するようになります。ただし、プレフィックスがない URL アクションが Tableau Server または Tableau Cloud にパブリッシュされると、ブラウザで URL アクションが失敗します。ダッシュボードがパブリッシュされる場合は、アクションに完全修飾 URL を常に指定してください。 **注**: FTP アドレスの指定は、ダッシュボードに Web オブジェクトが含まれていない場合にのみ行うことができます。Web オブジェクトが存在する場合、FTP アドレスは読み込まれません。 - Tableau Desktop は、`C:\Example folder\example.txt` のようなローカル パスやファイル URL アクションもサポートしています。 - URL にフィールド値とフィルター値を動的な値として入力するには、URL の右側にある \[挿入\] メニューをクリックします。ビューで参照フィールドを使用する必要があることに注意してください。詳細については、[URL におけるフィールド値およびフィルター値の使用](#Using)を参照してください。 ![ハイパーリンクされた例を含む URL アクションを追加するためのフォーム。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/urlaction5.png) 入力した URL の下にはハイパーリンクが付いている例があり、クリックしてテストすることができます。 8. (オプション) \[データ値\] セクションで、次のオプションのいずれかを選択します。 - **URL でサポートしていないデータ値をエンコードする** - ブラウザが URL で許可していない文字の値がデータに含まれている場合、このオプションを選択します。たとえば、"売上高 & 金融" など、データ値の 1 つにアンパサンドが含まれている場合、アンパサンドは、ブラウザが認識する文字に変換する必要があります。 - **URL パラメーターで複数の値を許可する** - 値のリストを URL 内のパラメーター経由で受け取ることのできる Web ページにリンクしている場合、このオプションを選択します。たとえば、ビューでいくつかの製品を選択し、Web ページでホストされている各製品の詳細を表示するとします。サーバーが識別子 (製品 ID または製品名) のリストに基づいて複数の製品の詳細を読み込むことができる場合、複数選択を使用して識別子のリストをパラメーターとして送信できます。 複数の値を許可した場合は、区切り文字となるエスケープ文字も定義する必要があります (コンマなど)。この文字は、リスト内の各項目を区切る文字であり、コンマなどが使用されます。また、区切り文字エスケープも定義する必要があります。区切り文字がデータ値で使用されている場合にこれを使用します。 ## URL アクションを使用したメールの作成 1. ワークシートで \[ワークシート\] > \[アクション\] を選択します。ダッシュボードから \[ダッシュボード\] > \[アクション\] を選択します。 2. \[アクション\] ダイアログ ボックスで、**\[アクションの追加\]** をクリックして、**\[URL に移動\]** を選択します。 3. \[ソース シート\] ドロップダウン リストで、送信先の電子メール アドレスが入ったフィールドが含まれるシートを選択します。 4. \[URL\] ボックスで、次の操作を実行します。 - 「**mailto:**」と入力し、右側の \[挿入\] メニューをクリックして、電子メール アドレスを含むデータ フィールドを選択します。 - 「**?subject=**」と入力し、\[件名\] 行のテキストを入力します。 - 「**&body=**」と入力し、右側の \[挿入\] メニューをクリックして、メールの本文に含める情報のフィールドを選択します。 次の例では、"Email (メール)" フィールドにメール アドレスが含まれ、件名は "City Information (市区町村の情報)" であり、メールの本文はメール アドレスに関連した市区町村と州のデータで構成されています。 ![ ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/UsingActionEmail_BodyText.png): 5. (オプション) ワークブックからのデータを、メールの本文で既定の横方向リストの代わりに縦方向リストとして表示できます。たとえば、"シカゴ、パリ、バルセロナ" という横方向リストを、次のように縦方向に表示すると想定します。 シカゴ パリ バルセロナ リストを垂直方向にするには、\[データ値\] セクションで次を実行します。 - **\[URL でサポートしていないデータ値をエンコードする\]** の選択をクリアします - **\[URL パラメーターで複数の値を許可する\]** を選択します。 - **\[値の区切り文字\]** テキストボックスに「**%0a**」と入力して、リスト内の各項目の間に改行を追加します(これは改行を表す URL エンコード文字です)。 ## URL におけるフィールド値およびフィルター値の使用 ユーザーが選択したマークから URL アクションをトリガーすると、Tableau は フィールド値、フィルター値、およびパラメーター値を URL 内の変数として送信できます。たとえば、URL アクションがマッピング Web サイトにリンクしている場合、アドレス フィールドを挿入して、現在選択されているアドレスを Web サイトで自動的に開くことができます。 1. \[URL アクションの編集\] ダイアログ ボックスで、リンクの URL を入力します。 2. フィールド値、パラメーター値、またはフィルター値を挿入する場所にカーソルを置きます。 3. テキスト ボックスの右側にある \[挿入\] メニューをクリックして、挿入するフィールド、パラメーター、フィルターなどを選択します。変数は山括弧内に表示されます。必要な数だけ変数を追加できます。 **注:** ビューで参照フィールドを使用する必要があります。そうでない場合、\[リンクのテスト\] をクリックしたときにリンクが機能したとしても、リンクが Viz に表示されません。 ![新しい URL アクションを追加するためのフィールドがあるウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/parameter1.png) ### 集計フィールドを含める 使用可能なフィールドのリストには、非集計フィールドのみが含まれます。集計フィールド値をリンク パラメーターとして使用するには、まず関連する計算フィールドを作成し、そのフィールドをビューに追加します(ビジュアライゼーションに計算フィールドが必要ない場合は、計算フィールドを \[マーク\] カードの \[詳細\] にドラッグします)。 ### パラメーター値を挿入する パラメーター値を挿入すると、URL アクションは既定で \[表示名\] 値を送信します。代わりに、実際の値を送信するには、パラメーター名の後に文字 `~na` を追加します。 たとえば、IP アドレスを含むパラメーターがあり、その実際の値の文字列が 10.1.1.195 で、表示名の文字列が `Computer A (10.1.1.195)` などのわかりやすい値だとします。実際の値を送信するには、URL のパラメーターを `http:///page.htm` のように修正します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Web Map Service (WMS) サーバーの使用 Tableau Desktop では、Web Map Service (WMS) プロトコルを使用しているマップ サーバーに接続できます。WMS は、地理的参照画像を要求および受信するための標準プロトコルです。 WMS 1.0.0、1.1.0、または 1.1.1 標準をサポートするすべての WMS サーバーに接続できます。 ## WMS サーバーへの接続 1. Tableau Desktop で、\[マップ\] > \[バックグラウンド マップ\] > WMS サーバー の順に選択します。 2. \[WMS サーバーの追加\] ダイアログ ボックスで、Tableau で接続したいサーバーの URL を入力してから、\[OK\] をクリックします。 ![サーバー URL のフィールドが空になっている \[WMS サーバーの追加\] ダイアログ ボックス。](Img/map_mapsources_wms1.png) ワークブックにはいくつでもマップ サーバーを追加できます。追加した各 WMS サーバーは、**\[バックグラウンド マップ\]** メニューのバックグラウンド マップとして表示されます。 ### WMS サーバーを Tableau マップ ソースとして保存する WMS サーバーをワークブックに追加した後、WMS サーバーは、ワークブックと共に保存され、ワークブックを共有するユーザー全員が使用できます。他のユーザーがソースにすばやく接続して自分たちのワークブックで使用できるように、WMS サーバーを Tableau マップ ソース (.tms) ファイルとして保存して他のユーザーと共有することもできます。 Tableau マップを マップ ソースとして保存する方法の詳細については、[マップ ソースの保存](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources_export.htm)を参照してください。 ## WMS バックグラウンド マップを使用する WMS サーバーへ接続した後、Tableau で作成される WMS バックグラウンド マップを使用してマップ ビューを作成できます。 **WMS サーバーを使用してマップ ビューを作成するには:** 1. Tableau Desktop で \[マップ\] > \[バックグラウンド マップ\] の順に選択し、ビューで使用する WMS バックグラウンド マップを選択します。 ![背景マップと GeoServer Web マップ サービスが選択された状態で展開されたマップ メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/map_mapsources_wms4.png) 2. 地理的フィールドをビューに追加します。 詳細については、[Tableau でのマッピングの概念](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_build.htm)を参照してください。 ![米国の地図のビューに追加された 2 つの地理フィールド (国と州)。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/map_mapsources_wms5.png) 3. \[マップ\] > \[マップ レイヤー\] の順に選択し、ビューで表示するマップ レイヤーを選択します。 詳細については、[マップの外観のカスタマイズ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_options.htm)を参照してください。 ![ビューに適用できるマップ レイヤーのリスト。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/map_mapsources_wms6.png) ## パフォーマンスの考慮事項 WMS サーバーのコンテンツ、速度、パフォーマンスは、ネットワークと WMS プロバイダーに依存します。インターネット接続が中断されたり、制限されたファイアウォールの背後で作業する場合は、マップ ビューの構築中のパフォーマンスの問題を回避するため、Tableau Desktop と共にインストールされたオフライン バックグラウンド マップを使用できます。いつでも WMS サーバーに切り替えることができます。 注:オフライン バックグラウンド マップでは、最大 4 レベルのズームしかアクセスできない場合があります。詳細については、[バックグラウンド マップの選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources.htm)を参照してください。 ## サポートされている空間的参照系 Tableau は、以下の空間参照系 (SRS)/欧州石油調査グループ (EPSG) コードのリストを自動的にサポートします。WMS サーバーが Tableau マッピング機能と互換性を持つには、次のいずれかの空間的参照系をサポートしている必要があります。

Tableau でサポートされている SRS/EPSG コード:

3857 - WGS 84 / 擬似メルカトル [既定]

4326 - WGS 84

4269 - NAD83

3824 - TWD97

3889 - IGRS

4019 - GRS 80 楕円体に基づく未知のデータム

4023 - MOLDREF99

4030 - WGS 84 楕円体に基づく未知のデータム

4031 - GEM 10C 楕円体に基づく未知のデータム

4046 - RGRDC 2005

4075 - SREF98

4081 - REGCAN95

4126 - LKS94（ETRS89）

4130 - Moznet

4140 - NAD83(CSRS98)

4148 - Hartebeesthoek94

4151 - CHTRF95

4152 - NAD83（HARN）

4163 - イエメン NGN96

4166 - 韓国 1995

4167 - NZGD2000

4170 - SIRGAS 1995

4171 - RGF93

4172 - POSGAR

4173 - IRENET95

4176 - オーストラリアの南極

4180 - EST97

4189 - REGVEN

4190 - POSGAR 98

4258 - ETRS89

4283 - GDA94

4319 - KUDAMS

4612 - JGD2000

4617 - NAD83(CSRS)

4619 - SWEREF99

4627 - RGR92

4640 - RRAF 1991

4645 - RGNC 1991

4659 - ISN93

4661 - LKS92

4667 - IKBD-92

4669 - LKS94

4670 - IGM95

4674 - SIRGAS 2000

4686 - MAGNA-SIRGAS

4687 - RGPF

4693 - Nakhl-e Ghanem

4694 - POSGAR 94

4702 - モーリタニア 1999

4737 - 韓国 2000

4742 - GDM2000

4747 - GR96

4749 - RGNC91-93

4755 - DGN95

4756 - VN-2000

4757 - SVY21

4758 - JAD2001

4759 - NAD83(NSRS2007)

4761 - HTRS96

4762 - BDA2000

4763 - ピトケアン 2006

4764 - RSRGD2000

4765 - スロベニア 1996

102100 - WGS 84 Web メルカトル (補助球体)
## 関連項目: [Mapbox マップの使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources_mapbox.htm) [マップ ソースの保存](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources_export.htm) [マップ ソースのインポート](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources_import.htm) [バックグラウンド マップの選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources.htm) [マップの外観のカスタマイズ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_options.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Web データ コネクタ 2.0 この記事では、Web データ コネクタ、コネクタを使用するための事前要件、および Tableau を Web データ コネクタに接続する方法について説明します。 **注:** 2022.3 以降、Web データ コネクタ 2.0 は Web データ コネクタ 3.0 に置き換えられました。詳細については、「[Web データ コネクタ SDK](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/examples_wdc_connector_sdk.htm)」を参照してください。 > [!WARNING] > > **警告:** Web データ2.0 コネクタは、2023.1 リリースで非推奨になりました。コネクタは廃止されるまで使用できます。コネクタが廃止されると、Tableau ユーザー インターフェイスから削除され、そのコネクタを使用するデータ ソースは期待通りに動作しなくなります。コネクタは通常、非推奨になってから 1 ～ 2 回のリリースを経て廃止されます。 ## Web データ コネクタの使用 Web データ コネクタを使用すると、HTTP 経由でアクセス可能なコネクタをまだ持たないデータに接続できます。Web データ コネクタとは、JavaScript コードを含む HTML ファイルです。独自の Web データ コネクタを作成するか、他のユーザーが作成したコネクタを使用することができます。Web データ コネクタは、お使いのコンピューターのローカルで実行されている Web サーバー、ドメイン内の Web サーバー、またはサードパーティー Web サーバーでホストされる必要があります。 ## Web データ コネクタのテストおよび入念な検査 信頼できる Web データ コネクタを使用することをお勧めします。Web データ コネクタをよく知らない場合は、使用する前にユーザーまたは Tableau Server 管理者が Web データ コネクタをテストし入念に検査する必要があります。詳細については、Tableau Server ヘルプの[「Web データ コネクタのテストおよび入念な検査」](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/help.htm#datasource_wdc_vetting.htm)を参照してください。 ## Tableau Server および Tableau Cloud での Web データ コネクタの使用方法 Web データ コネクタを使用する際、そのコネクタがアクセスするデータの抽出が作成されます。抽出は Tableau Desktop で更新できます。 Tableau Server にデータ ソースまたはワークブックをパブリッシュする際、Web データ コネクタが Tableau Server のセーフ リストに追加されない限り、Tableau Server で抽出を更新できません。Web ベースのデータ ソースにサインインするためにコネクタが認証資格情報を必要とする場合は、認証資格情報がデータ ソースに埋め込まれていることを確認する必要があります。詳細については、Tableau Server ヘルプの[「Tableau Server の Web データ コネクタ」](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/help.htm#datasource_wdc.htm)を参照してください。 Web データコネクタのテストと入念な検査を行った後、サーバー管理者はコネクタの URL をサーバーのセーフ リストに追加できます。サーバー管理者は、ワークブック内でコネクタを使用するユーザーにこの URL を通知する必要があります。 Web データ コネクタを使用して作成されたワークブックを Tableau Server 上で開くときに、コネクタが Tableau Server のセーフ リストに追加されていない場合、Tableau Server で抽出を更新するには、コネクタのテスト、入念な検査、およびセーフ リストへの追加のためのプロセスに従います。サインインするためにコネクタが認証資格情報を必要とする場合は、認証資格情報がデータ ソースに埋め込まれていることを確認する必要があります。その後、Tableau Server 上のデータを更新できます。 セキュリティ対策として Tableau Cloud にパブリッシュすると、Tableau Cloud は Web データ コネクタが作成した抽出に接続したり、その抽出を更新したりできません。一部の Web データ コネクターの抽出を更新するために、Tableau Bridge を使用できます。詳細については、Tableau Cloud ヘルプの[「Tableau Bridge を使用してデータを最新に保つ場合」](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/to_sync_local_data.htm#when-sync)を参照してください。 Web データ コネクタを Tableau Public に追加できないために Tableau Public にパブリッシュする場合は、Web データ コネクタの抽出を Tableau Public 上で直接更新することはできません。 ## データ ソースへの接続 1. Tableau を起動し、\[接続\] から \[Web データ コネクター\] を選択します。データ接続の完全なリストについては、\[サーバーへ\] で \[詳細\] を選択します。 2. 接続する Web データ コネクタの URL を入力し、Enter キーを押します。 注: Web データ コネクターではなく、Web ページへの URL を入力すると、エラー メッセージが表示されます。 ![「URL は Web サイトを指しており、Web データ コネクタ (Web サイトからデータを取得するためのコードを含む Web ページ) を指していません」というエラー メッセージと、詳細を表示するためのリンク。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example_wdc_error.png) 3. コネクタによって Web ページが表示された場合、要求された情報を入力してからページを送信します。 4. コネクターがデータを取得し、それを抽出として Tableau にインポートするまで待機します。 5. シート タブを選択して分析を開始します。 ### Web データ コネクタのデータ ソースの例 Web データ コネクタのデータ ソースの例を以下に示します。Web データ コネクターへの初回接続時には、接続ページに Web データ コネクターへの接続方法の概要が示されます。 Web データ接続に接続後、接続ページで、次を実行できます。 - アドレス バーのドロップダウン リストから、接続したすべての Web データ コネクタの履歴を表示するか、履歴をクリアします。 - \[最近のコネクタ\] に最近使用した 5 つのコネクタを表示します。 - ウィンドウの下部にあるリンクを選択し、Web データ コネクターの詳細を表示します。 - この機能の概要への \[これは何ですか？\]リンク。 - このトピックへの \[コネクタの使用\] リンク。 - Web データ コネクタを構築するためのツールとドキュメントを提供する [Web データ コネクタ SDK](https://community.tableau.com/s/question/0D54T00000C5RU5SAN/web-data-connector-sdk-resources) については、コネクタの構築リンク。 ![Tableau でコネクタ リンクをクリックしてデータの Web ページ ビューを開く手順を示す図。Web ビューには天気予報を取得するためのボタンがあり、Tableau の基になる天気予報データの画像が含まれています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example_web_data_connector_public.png) ## オプションの設定 接続後、分析を開始する前にデータ ソースに次の設定を変更できます。 - フィールドと行の並べ替え – \[フィールドの並べ替え\] ドロップダウン リストから、グリッドまたはメタデータ グリッド内の列の並べ替え方法を選択します。行の値を並べ替えるには、列名の横にある並べ替えボタンを選択します。 - 名前の変更または列の非表示 – 列ヘッダーのドロップダウン矢印を選択し、希望するオプションを選択します。 - 列の分割 – データの構造に応じて、データ内の列を新しいフィールドに分割できます。詳細については、[フィールドを複数フィールドに分割](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/split.htm)を参照してください。 - 計算を作成 - データ ソースの既存のフィールドに基づいて新しい計算を作成します。 - 値をコピー - 値を選択して Ctrl + C を押し、グリッド内の値をコピーします。メタデータ グリッド内の値をコピーするには、値を選択してから、右クリックし、\[コピー\] を選択します。 - 新規追加または他のデータ ソースを編集 - データ ソース名の隣にあるドロップダウン矢印を選択します。 ## Tableau がサポートする Web データ コネクタ Tableau が提供する Web データ コネクタを使用した接続向けのカスタマー サポートには制限があります。Tableau は、WDC API とインターフェイス接続するために作成されたコネクターや他のプログラムはサポートしていません。ただし、[Tableau 開発者コミュニティ フォーラム](https://community.tableau.com/s/topic/0TO4T000000QFBJWA4/web-data-connector)に質問を送信してアドバイスを求めることができます。 それでも Tableau は WDC ライブラリおよび SDK のサポートは_提供しています_。WDC ライブラリ、シミュレータ、または開発者サンプルで問題を発見した場合は、[Github で問題を送信してください](https://github.com/tableau/wdc3/issues)。 ## 関連項目 - [データ ソースの設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_prepare.htm) – このデータ ソースにさらにデータを追加したり、データ分析の前にデータを準備したりします。 - [グラフの構築とデータの分析](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/design_and_analyze.htm) – データ分析を開始します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Web データ コネクタ 3.0 SDK を使用して構築されたコネクタ Web データ コネクタ 3.0 は、Web データ コネクタの最新版であり、ODBC/JDBC ドライバーではなく API を介して公開される Web アプリケーションおよびサービスのデータに接続できるようにする Tableau ソリューションです。 Web データ コネクタ 3.0 SDK は、Web データに対する独自のカスタム コネクタを構築するために必要なツールを提供します。さらに、パートナーが作成したコネクタを Tableau Exchange から使用できます。 **注:** Web データ コネクタ 3.0 は、2022.3 Tableau リリースの一部です。 ## Web データ コネクタ 3.0 について Web データ コネクタ (WDC) 3.0 では、これまでの Web データ コネクタとは異なり、Tableau コネクタ SDK と同様に、Web データへのカスタム コネクタを構築でき、コネクタを .taco ファイルとしてパッケージ化できます。WDC 3.0 コネクタは、Tableau コネクタ SDK を使用して構築されたドライバー ベースのコネクタと同じように使用でき、独自の Web サーバーでコネクタをホストする必要はありません。 WDC 3.0 コネクタは、他の .taco コネクタと同様に、XML および Javascript や TypeScript ファイルのセットを含む署名済みのパッケージ化された .jar ファイルです。これらのファイルでは、以下を含むコネクタの外観と動作を定義します。 - Web ベースのコネクタ UI - アプリケーションまたはサービス エンドポイントからデータを取得するための API 呼び出し - 取得したデータを Tableau 抽出にマッピングする手順 ### WDC 3.0 コネクタの制限事項 - Tableau の接続で WDC 3.0 データ ソースを使用する場合、他のデータ ソースに複数の接続を追加することは_できません_。 - Web データ コネクタ 3.0 は抽出専用ですが、他のデータ ソースと同様に、データを視覚化して分析をパブリッシュできます。 ## 独自のコネクタを構築する 独自のカスタム コネクタの構築を開始するには、公式の「[Web データ コネクタ 3.0 ドキュメント](https://help.tableau.com/current/api/webdataconnector/ja-jp/index.html)」を参照してください。 ## Web データ コネクタ 3.0 SDK を使用して構築されたコネクタを使用する Web データ コネクタ 3.0 SDK を使用してコネクタを作成した後、次の手順に従って、Tableau でコネクタを使用します。 1. コネクタ ファイル (\[コネクタ名\].taco) をダウンロードします。 2. .taco ファイルを次のディレクトリ (既定の場所) に配置します。 - 2021.2 以降の場合:
Tableau Desktop の場合Tableau Prep Builder の場合Tableau Server の場合
  • Windows の場合: C:\Users\[Windows ユーザー]\Documents\マイ Tableau リポジトリ\Connectors
  • macOS の場合: /Users/[ユーザー]/Documents/マイ Tableau リポジトリ/Connectors
  • Windows の場合: C:\Users\[Windows ユーザー]\Documents\マイ Tableau Prep リポジトリ\Connectors
  • MacOS の場合: /Users//Documents/マイ Tableau Prep リポジトリ/Connectors

  • Windows: :\Program Files\Tableau\Connectors

  • Linux: /opt/tableau/connectors

- 2021.1 以前の場合:
Tableau Desktop の場合Tableau Prep Builder の場合Tableau Server、Tableau Prep Conductor、Tableau Prep Flow Authoring の場合
  • Windows の場合: C:\Users\[Windows ユーザー]\Documents\マイ Tableau リポジトリ\Connectors
  • macOS の場合: /Users/[ユーザー]/Documents/マイ Tableau リポジトリ/Connectors
  • Windows の場合: C:\Users\[Windows ユーザー]\Documents\マイ Tableau Prep リポジトリ\Connectors
  • MacOS の場合: /Users//Documents/マイ Tableau Prep リポジトリ/Connectors
  • Tableau Server:[Tableau_Server_Installation_Directory]/data/tabsvc/vizqlserver/Connectors

Prep のコネクタを有効にするには、次の場所に taco を追加する必要もあります。

  • Tableau Prep Conductor: [Tableau_Server_Installation_Directory]/data/tabsvc/flowprocessor/Connectors
  • Tableau Prep Flow Authoring: [Tableau_Server_Installation_Directory]/data/tabsvc/flowqueryservice/Connectors
**注:** コネクタをインストールすると、Tableau のコネクタのリストに表示されます。 WDC ライブラリ、シミュレータ、または開発者サンプルで問題を発見した場合は、[Github で問題を送信してください](https://github.com/tableau/wdc3/issues)。 ## データへの Tableau の接続 1. Tableau を起動し、\[接続\] でインストールしたばかりのコネクタの名前を選択します。データ コネクタの完全なリストについては、\[サーバーへ\] の下にある \[詳細\] を選択します。 2. 要求された情報を入力して、\[サインイン\] を選択します。 3. コネクタがデータを Tableau に取り込むまで待機します。 4. シート タブを選択して分析を開始します。 ## コネクタの読み込み順序 コネクタのクラスが既に登録されているコネクタのクラスと同じである場合、新しいコネクタは拒否されます。2 つのコネクタがクラス名を共有している場合、最初に読み込まれたコネクタが優先されます。 Tableau は、次の順序でディレクトリごとにコネクタを読み込みます。 1. Tableau のネイティブ コネクタ 2. `C:\Program Files\Tableau\Connectors` (Windows) または`/opt/tableau/connectors` (Linux) にあるコネクタ 3. `My Tableau Repository/Connectors` にあるコネクタ 4. (オプション) `-DConnectPluginsPath` で指定された開発パス内のコネクタ ## 既知の問題 (Tableau Server のみ) Tableau Server 上の WDC 3.0 ベースのコネクタに接続しようとすると、「Tableau Server (バージョン <バージョン番号>) でこのワークシートの操作中にエラーが発生しました」というエラー メッセージが表示される場合があります。 このエラーは、ワークブックの作成に使用された Web データ コネクタ 3.0 ベースのコネクタが、マルチノード Tableau Server と互換性がないために発生します。この問題は、メンテナンス リリースで解決されました。詳細については、ナレッジ記事「[WDC 3.0 ベースのコネクタを使用して Web 作成を行うと、HTTP 503 を受信し「エラーが発生しました」というエラーが表示される](https://issues.salesforce.com/issue/a028c00000yDv5zAAC/unable-to-use-the-connector-created-by-customers-as-the-taco-file-with-wdc-30-sdk-and-receiving-http-status-code-503)」(英語) を参照してください。 ## 関連項目 - [データ ソースの設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_prepare.htm) – このデータ ソースにさらにデータを追加したり、データ分析の前にデータを準備したりします。 - [グラフの構築とデータの分析](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/design_and_analyze.htm) – データ分析を開始します。 - [Tableau コネクタ SDK](https://github.com/tableau/connector-plugin-sdk) - 独自のカスタマイズされたコネクタを構築してテストするための情報とツールを参照してください。 - [Tableau Exchange からパートナーが作成したコネクタを使用する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/gallery_connectors.htm) - Tableau Exchange からコネクタを検索してインストールしてください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Web での Tableau の使用 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Web 上の Tableau のキーボード アクセシビリティ ## ビューの操作 Tableau Cloud または Tableau Server で WCAG 準拠の Viz へのリンクを送信したユーザーは、キーボード ナビゲーションで一般的にサポートされている WAI-ARIA 標準を使用して操作できます。次のキーボードナビゲーションは、埋め込みビューにも適用されます。 ### すべてのコンポーネント | 操作内容 | キーストローク | | --- | --- | | フォーカスを次のナビゲーション コンポーネントに移動します | タブ | | フォーカスを前のナビゲーション コンポーネントに移動します | Shift+Tab | | ボタンの有効化 | スペースバーまたは Enter | ### ナビゲーション パネルとツールバー ナビゲーション パネルとツールバーをスキップするには、\[Skip to Content (コンテンツにスキップ)\] を選択します。 | 操作内容 | キーストローク | | --- | --- | | フォーカスをナビゲーション パネルの次のコンポーネントに移動します | タブ | | フォーカスをツールバーの次の項目に移動します | 右 | | フォーカスをツールバーの前の項目に移動します | 左 | | 選択したツールバー ボタンを有効にします | Enter | | ツールバー ボタン ウィンドウを終了します | Esc | | ツールバー ボタン ウィンドウで、フォーカスをコンポーネント間で移動します | タブ | | ツールバー ボタン ウィンドウで、ドロップダウン メニューのフォーカスを移動します | 矢印キー | | ドロップダウンメ ニューから新しいメニュー項目を選択します | Enter | | ユーザー選択ボックス内で、フォーカスをユーザーまたはグループ間で移動します | 上矢印/下矢印 | | 選択したツールバー ウィンドウ内で、追加項目を削除します | Delete | ### カスタム ビューのツールバー ウィンドウ | 操作内容 | キーストローク | | --- | --- | | カスタム ビューの名前を変更します | Ctrl + R | | 既定のカスタム ビューを設定します | Ctrl + D | | 他のユーザーへの表示と非表示を切り替えます | Ctrl + P | | 選択したカスタム ビューを削除します | Windows: Delete キー Mac OS: ファンクション + Delete キー | ### コメント ペイン | 操作内容 | キーストローク | | --- | --- | | コメントのスナップショットをビューに適用します | Enter またはスペースバー | | コメントを削除します | Delete または Backspace | ### シート タブ | 操作内容 | キーストローク | | --- | --- | | フォーカスを前に移動します | 左/上 | | フォーカスを次に移動します | 右/下 | | フォーカスされたタブに移動します | Enter | ### 凡例
操作内容 キーストローク
フォーカスを前に移動します 上
フォーカスを次に移動します 下
(単一列) フォーカスを前に移動します。(複数列) フォーカスを左へ移動します。 左
(単一列) フォーカスを次に移動します。(複数列) フォーカスを右へ移動します。 右
フォーカスを最初の項目に移動します ホーム
フォーカスを最後の項目に移動します End
項目の選択を切り替えます スペースバー

ハイライトのオンとオフを切り替えます

注: これは [選択したアイテムをハイライト] に相当するキーボードです。

 Enter

項目の選択をすべてクリアします

注: 凡例項目のテキストを高いコントラストで表示するには、凡例項目を個別に選択し、ハイライトのオンとオフを切り替えます。

 Esc
### フィルター | 操作内容 | キーストローク | | --- | --- | | フォーカスを前の項目に移動します | 左/上 | | フォーカスを次の項目に移動します | 右/下 | | フォーカスを最初の項目に移動します | ホーム | | フォーカスを最後の項目に移動します | End | | 選択を切り替えます (チェックボックスのオン／オフ、ラジオ ボタンの選択／クリア) | スペースバー | | \[キャンセル\] ボタンまたは \[適用\] ボタンが利用可能な場合、変更を適用します | Enter | | 変更をデフォルトの設定に戻します | Esc | ### フィルター コントロールと検索 | 操作内容 | キーストローク | | --- | --- | | フォーカスをフィルター項目からフィルター コントロール ボタン (検索、\[単一値 (リスト)\]/\[複数値 (リスト)\]、\[単一値 (ドロップダウン)\]/\[複数値 (ドロップダウン)\]、\[値を含める\]/\[値を除外する\]) へ移動します。ボタンを選択するには、スペースバー を押します。 | Shift+Tab | | フォーカスをドロップダウン メニュー内で移動します | 矢印キー | | メニュー項目を選択します | Enter | | 検索ボタンを押して検索用語を入力します | スペースバー | | 検索入力をクリアします。もう一度 Esc キーを押すと、検索が停止します。 | Esc | ### パラメーター コントロール #### 単一値 (リスト) | 操作内容 | キーストローク | | --- | --- | | フォーカスを前の項目に移動します | 左/上 | | フォーカスを次の項目に移動します | 右/下 | | 選択をコミットしてパラメーター値を更新します | スペースバー | #### 単一値 (ドロップダウン)
操作内容 キーストローク

ドロップダウン リストが閉じている場合: フォーカスを前の項目に移動して値にコミットします。

ドロップダウン リストが開いている場合: フォーカスを前の項目に移動して値にコミットします。値にコミットしません。

 上

ドロップダウン リストが閉じている場合: フォーカスを次の項目に移動して値にコミットします。

ドロップダウン リストが開いている場合: フォーカスを次の項目に移動して値にコミットします。値にコミットしません。

 下

ドロップダウン リストが閉じている場合: ドメイン リストを開くか閉じます。

ドロップダウン リストが開いている場合: フォーカスのある項目の選択をコミットします。

 スペースバー
ドロップダウン リストが開いている場合: 選択を行わずにドメイン リストを閉じます。 Esc
#### スライダー | 操作内容 | キーストローク | | --- | --- | | ドメイン内の前の項目を参照してコミットします | 左/上 | | ドメイン内の次の項目を参照してコミットします | 右/下 | ### \[データの表示\] ウィンドウ **注:** 「データの表示」のキーボード ショートカットは、Tableau Cloud、Tableau Server、および Tableau Desktop で使用できます。
操作内容 キーストローク
フォーカスをビジュアライゼーション (viz) に移動します ダッシュボードまたはワークブック内で、Enter キーを押します

viz にフォーカスを置いて、[データの表示] ウィンドウを開きます

注: ご利用のスクリーン リーダーによっては、複数の修飾キー (Shift、Ctrl、Alt、Cmd) を組み合わせて Enter キーを押す必要がある場合があります。使用しているスクリーン リーダーのドキュメントを参照してください。

 Shift+Enter
フォーカスをデータ グリッド内の任意のセルに移動します 矢印キー
グリッド内のセルを操作する 矢印キーを使用してセルに移動します。Enter キーを押すと、セル内の要素にフォーカスが当てられます。次に、Enter キーや Space キーなどのキーボード ナビゲーションを使用して要素を操作します。ナビゲーション モードに戻るには、Esc キーを押します。
列を移動します データ グリッド内で矢印キーを使用して、フォーカスを目的の列のセルに移動します。Enter キーを押し、下矢印キーを使用して [左に移動] または [右に移動] を選択し、Enter キーを押します。
列で並べ替えます データ グリッド内で矢印キーを使用して、フォーカスを目的の列のセルに移動します。Enter キーを押し、下矢印キーを使用して [昇順で並べ替え] または [降順で並べ替え] を選択し、Enter キーを押します。
列を削除します データ グリッド内で矢印キーを使用して、フォーカスを目的の列のセルに移動します。Enter キーを押し、下矢印キーを使用して [削除] を選択し、Enter キーを押します。
フォーカスを別のデータ テーブルに移動します Tab キーを押して、フォーカスを [サマリー] タブに移動します。下矢印キーを使用して、フォーカスを [タブ] ペイン内の目的のデータ テーブルに移動します。
行数を編集します Tab キーを押して、フォーカスを [行数] フィールドに移動します。目的の行番号を入力して、Enter キーを押します。
別名を表示または非表示にします Tab キーを押して、フォーカスを [設定] ボタンに移動します。別名を表示するには Enter キーを押し、別名を非表示にするには Enter キーをもう一度押します。
フィールドを追加または削除します Tab キーを押して、フォーカスを [フィールドの表示] ボタンに移動します。Enter キーを押して、データ ソースのフィールドのリストを表示します。矢印キーを使用して、フォーカスを各フィールド名に移動します。Enter キーを押して、不要なフィールドをデータ グリッドから削除します。フィールドをデータ グリッドに追加し直すには、目的のフィールドで Enter キーを押して、フィールドをもう一度選択します。
[データの表示] ウィンドウに表示されているデータをダウンロードします Tab キーを押して、フォーカスを [ダウンロード] ボタンに移動し、Enter キーを押します。カスタマイズされた表示データを含む CSV ファイルがブラウザーでダウンロードされます。
[データの表示] ウィンドウを閉じます Windows: ALT + F4
Mac OS: Cmd+W
\[データの表示\] ウィンドウには、表示するデータをカスタマイズできるように、タブの停止位置がいくつかあります。 ![タブの停止位置の順番を示すコールアウトを含む \[データの表示\] ウィンドウに表示されたテーブルの例](Img/access_viewdata_tabstops.png) - **A -** データ グリッド内の選択されたセル - **B -** \[タブ\] ペイン、展開と折りたたみ - **C -** \[タブ\] ペイン、現在の選択 - **D -** \[行数\] フィールド - **E -** \[設定\] ボタン - **F -** \[フィールドの表示\] ボタン - **G** - \[ダウンロード\] ボタン ### ビジュアライゼーション ヘッダー
操作内容 キーストローク
フォーカスをビジュアライゼーション (viz) に移動します ダッシュボードまたはワークブック内で、Enter キーを押します
viz に焦点を合わせて、左、上、右、または下のヘッダーに移動します 矢印キー
ヘッダーに移動します Enter

ヘッダーまたはネストされたヘッダー内を移動します

 矢印キー
ヘッダーの強調表示のオンとオフを切り替えます スペースバー
ヘッダーから戻ります Esc
### 例: Tableau Cloud または Tableau Server でのビューの移動 この例は、キーボード ナビゲーションを使用してビュー内の移動や操作を行う方法を示しています。 1. Tab キーを押して、フォーカスを \[設定\] ボタンに移動します。 **注:** \[コンテンツにスキップ\] ボタンを使用すると、ナビゲーション パネルとツールバーをスキップできます。ページの表示に直接移動するには、Enter キーを押して \[コンテンツにスキップ\] を選択します。 ![\[コンテンツにスキップ\] ボタン](Img/Skip_to_content.png) **注:** 複数のシートタブがあるワークブックでは、Tab キーを押してフォーカスを \[タブ\] ペインに移動し、矢印キーを使用してタブ間でフォーカスを移動します。Enter キーまたはスペースバーを押して、特定のシートを開きます。 ![焦点が viz にあることを示す viz の周りの青い境界線](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_vizfocus.png) この図は、シートの視覚化エリアを示しています。青い枠線が焦点を示しています。 2. Tab キーを押して、ビューのフィルターおよび凡例に移動します。 フィルターの設定を変更するには、Tab キーを押してフォーカスをフィルターに移動してから、矢印キーを使って項目間を移動します。 - スペースバーを押すと、項目の選択が切り替わります。 - ドロップダウン フィルターの場合 - Enter キーを押してフィルターの変更を適用します。Esc キーを押すと、変更がデフォルトの設定に戻ります。 凡例の項目を強調表示するには、Tab キーを押してフォーカスを凡例に移動してから、矢印キーを使って項目間を移動します。 - スペースバーを押すと、項目の選択が切り替わります。 **注**: 凡例項目のテキストを高いコントラストで表示するには、凡例項目を個別に選択し、ハイライトのオンとオフを切り替えます。 - Enter キーを押すと、選択した凡例項目がビューでハイライトされます。Enter キーをもう一度押すと、ハイライトがオフになります。 - Esc キーを押すと、項目の選択がすべてクリアされます。 凡例とフィルターのキーストローク オプションについては、この記事の最初に示されているキーストロークの表を参照してください。 3. ご利用のスクリーン リーダーで読み取り可能な参照元データにアクセスするには、Tab キーを押してフォーカスをビジュアライゼーション エリアに移動してから、Enter キーを押します。 **注**: ご利用のスクリーン リーダーによっては、修飾キー (Shift、Ctrl、Alt、Cmd) の組み合わせと Enter キーを連携させる必要がある場合があります。詳細については、使用しているスクリーン リーダーのドキュメントを参照してください。 ![焦点が viz にあることを示す viz の周りの青い境界線](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_viewfocus.png) **\[データの表示\]** ウィンドウは、新しいブラウザー ウィンドウで開きます。 ![\[データの表示\] ウィンドウの \[サマリー\] タブに表示された表の例](Img/access_viewdata_summary.png) \[データの表示\] ウィンドウで、データグリッドの最初のセルにフォーカスがあります。矢印キーを使用すると、データ グリッド内の任意のセルにフォーカスを移動できます。 セルにフォーカスがある状態で Enter キーを押してコンテキストメニューを開き、列の移動、並べ替え、または削除を行います。 ![コンテキスト メニューが表示された \[データの表示\] ウィンドウの \[概要\] タブに表示される表の例](Img/access_viewdata_columncontext.png) フォーカスを \[タブ\] ペインに移動するには、\[タブ\]を押します。Enter キーを押して、ペインを展開または折りたたみます。 表に表示されるデータを変更するには、Tab キーを押してフォーカスを \[タブ\] ペイン内で移動します。矢印キーを使用してフォーカスを特定のデータ テーブルに移動し、Enter キーを押します。 Tab キーを押して、フォーカスを \[行数\] フィールドに移動します。行数を編集するには、目的の行数を入力して Enter キーを押します。 Tab キーを押して、フォーカスを \[設定\] ボタンに移動します。別名を表示するには Enter キーを押し、別名を非表示にするには Enter キーをもう一度押します。 Tab キーを押して、フォーカスを \[フィールドの表示\] ボタンに移動します。Enter キーを押して、データ ソースのフィールドのリストを表示します。矢印キーを使用して、フォーカスを各フィールド名に移動します。Enter キーを押して、データ グリッドのフィールドの選択を切り替えます。 ![\[フィールドの表示\] メニューが表示された \[データの表示\] ウィンドウの \[概要\] タブに表示される表の例](Img/access_viewdata_showfields.png) Tab キーを押して、フォーカスを \[ダウンロード\] ボタンに移動します。Enter キーを押します。カスタマイズしたデータを含む CSV ファイルがブラウザーでダウンロードされます。 **注:** ご利用の Web ブラウザーによっては、ダウンロードしたファイルを開くために別のキーの組み合わせが必要になる場合があります。ご利用のブラウザーのドキュメントを参照してください。 Alt + F4 (Windows) または Cmd + W (Mac OS) を押して、\[データの表示\] ウィンドウを閉じます。 4. ツールバーのボタンにアクセスするには、タブでツールバー エリアにフォーカスを移動し、右矢印で次のツールバー ボタンに移動します。 Enter キーを押すと、ツールバーの \[コメント\] ボタンがアクティブになります。 \[コメントを追加\] フィールドにコメントを入力します。コメントにスナップショットを追加するには、Tab キーを押してスナップショット ボタンまでフォーカスを移動します。Enter キーを押してスナップショットを追加します。Tab キーを押し、フォーカスを \[投稿\] ボタンに移動します。Enter キーを押してコメントを追加します。 ウィンドウの終了を含め、ボタンのウィンドウ内にあるオプションを移動するには、Tab キーを押します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Web 画像をワークシートに動的に追加する Tableau では、画像はデータを分析する際の強力なツールです。靴の月別売上高の Viz を想像してみてください。データは、ウェッジ ヒールよりもハイ ヒールのほうが売れていることを示していますが、この 2 つのタイプの靴の違いを想像することはできません。そこで、イメージの役割が登場します。Web 画像をワークシートに動的に追加し、それらをヘッダーで使用して視覚的な詳細を追加することができます。 ![靴のイメージと靴の種類および売上を含む Viz](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/imagerole_1.png) ## データ ソースを準備する イメージの役割は、Web 画像を指す URL を含む個別のディメンション フィールドに割り当てることができます。データを準備するには、画像フィールドが、イメージの役割を割り当てるための Tableau によって設定されている要件を満たしていることを確認します。 - URL で移動する先が、.png、.jpeg、.jpg、.svg、.webp、.jfif、.ico、.gif のいずれかの画像ファイルであることを確認します。 - 各 URL が http または https で始まっていることを確認します。トランスポート プロトコルが含まれていない場合、Tableau は https を想定します。 - データ セットで使用される画像の数を最適化します。通常は、フィールドごとに最大 500 個の画像を読み込むことができます。 - 各画像ファイルが 200 KB 未満であることを確認します。 **注:** Tableau 23.1 以前を使用している場合、URL は、ファイル拡張子が .jpg、.jpeg、または .png の画像ファイルに移動する必要があります。 Tableau 23.2 以降では、.gif ファイルがサポートされていますが、.gif **アニメーション**は、クライアント側レンダリングが有効になっている Tableau Cloud および Tableau Server でのみ表示されます。サーバー側レンダリングが有効になっている Tableau Desktop および Tableau Server では、.gif ファイルが静的画像として表示されます。 Viz の複雑さによっては、Tableau がデフォルトでサーバー側のレンダリングを使用する場合があります。その場合、フィールドあたりの画像数は 100 に制限されます。複雑性の設定とサーバー側のレンダリングの詳細については、「[クライアント側レンダリングの構成](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/browser_rendering.htm)」を参照してください。 ### データ セットの例:
製品名製品画像 URL製品売上高
フラットhttps://img.example.com/flats.png12,118
ハイヒールhttps://img.example.com/highheels.png15,865
ランニング シューズhttps://img.example.com/runningshoes.png14,200
ウェッジhttps://img.example.com/wedges.png8,665
## イメージの役割を URL に割り当てる データ ソースに接続したら、\[データ ソース\] ページまたはワークシートの \[データ\] ペインからイメージの役割を URL に割り当てることができます。 ### \[データ ソース\] ページから割り当てる: 1. 画像の URL がある列を見つけます。 2. 列の左上にあるアイコンを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[イメージの役割\] > \[URL\] を選択します。 アイコンが画像アイコンに変わり、画像を使用できるようになります。 ![イメージの役割を URL に割り当てるデータ ソース オプション](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/imagerole_3.png) ### ワークシートから割り当てる: 1. 新しいワークシートを開きます。 2. 画像の URL がある個別のディメンション フィールドを見つけます。 3. ディメンション フィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[イメージの役割\] > \[URL\] を選択します。 アイコンが画像アイコンに変わり、画像を使用できるようになります。 ![イメージの役割をデータに割り当てるデータ ペイン オプション](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/imagerole_2.png) ## ビジュアライゼーションに画像を追加する ワークシートから、\[イメージの役割\] フィールドを \[行\] または \[列\] シェルフにドラッグします。これで Viz 上で画像と関連データを表示できるようになりました。 ![データ ペインでイメージ ロールを作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/imagerole_addtoviz2.gif) ## ビジュアライゼーションを共有する 画像を含むワークブックはエクスポートして共有することができます。Viz で使用する画像は、Viz を共有するすべてのユーザーが閲覧できるようにしてください。たとえば、ファイアウォールの内部にある内部サーバーでホストされている画像を使用している場合は、Viz を共有するユーザー全員が画像にアクセスするための十分な権限を持っていることを確認します。この例では、同じサーバーに接続して Viz を表示しているユーザーは、問題なく画像を表示しています。ただし、Viz を Tableau Cloud サーバー上の PDF にエクスポートしているユーザーは、画像を表示できない場合があります。 エクスポートされたワークブックを Viewer が Tableau 2022.3 以前で開こうとすると、画像を表示することができません。 **注:** ベスト プラクティスとして、スクリーン リーダーやその他のアクセシビリティ ソフトウェアがコンテンツにアクセスできるように、イメージの役割フィールドは常にテキストの説明と一緒に配置します。 ## 画像の接続に関するトラブルシューティング フィールドごとに許可されている画像の数を超えてる場合や、複雑な Viz に大きな画像ファイルがある場合、またはモバイル デバイスで Viz を表示している場合に、画像が表示されないことがあります。このセクションは、このようなエラーのトラブルシューティングに役立ちます。 ### Viz に画像が表示されない Viz 内の画像が多すぎる Viz の複雑さにもよりますが、通常、フィールドごとに 500 個の画像を読み込むことができます。複雑な Viz の場合は、既定でサーバー側レンダリングになることがあります。サーバー側レンダリングでは、フィールドごとに 100 個の画像を読み込むことができます。 Viz 内の画像が多すぎるというエラー メッセージが表示された場合は、画像をフィルターで除外してからやり直してください。 Tableau が画像にアクセスできない 画像の代わりに破損した画像アイコンが表示される場合は、まず画像を表示するための十分な権限があることを確認してください (または、画像がファイアウォールの内側にある場合など)。Tableau は画像にアクセスできなければならず、画像を表示するために別の認証を要求することはできません。 画像を表示する権限があり、サイズ要件を満たしている場合は、設定ページで Web 画像が有効になっていることを確認してください。 Tableau Desktop の場合: 1. ワークブックから、ツールバーの \[ヘルプ\] をクリックします。 2. \[設定とパフォーマンス\] > \[ダッシュボード Web 表示セキュリティ\] の順に選択します。 3. \[Web ページ オブジェクトと Web 画像を有効にする\] がオンになっていることを確認します。 Tableau Cloud の場合: 1. ナビゲーション パネルで、\[設定\] をクリックします。 2. \[全般\] で、下にスクロールして \[Web ページ オブジェクト\] と \[Web 画像\] を見つけます。 3. \[Web ページ オブジェクトと Web 画像を有効にする\] がオンになっていることを確認します。 ### 一部の画像が Viz に表示されない 画像ファイルが大きすぎる レンダリングするには、各画像ファイルを 200 KB 未満にする必要があります。画像ファイルのサイズを確認して、もう一度やり直してください。 以前のバージョンの Tableau を使用している Tableau 23.1 以前を使用している場合、.png、.jpeg、および .jpg 画像ファイルのみがサポートされます。Tableau のバージョンをアップグレードするか、使用している Tableau のバージョンでサポートされている種類のファイルを使用してください。 画像の URL は http または https で始まる必要があります 各画像の URL は http または https で始まる必要があります。Tableau は現在、FTP/SMTP 呼び出しをサポートしていません。URL の形式を確認して、もう一度やり直してください。 画像ファイルは URL キーである必要があります。 イメージの役割は、.png、.jpeg、または .jpg、.svg、.webp、.jfif、.ico、.bmp、または .gif の画像ファイルに移動する URL にのみ割り当てることができます。URL の形式を確認して、もう一度やり直してください。 画像ファイルの種類がサポートされていない イメージの役割は、.png、.jpeg、または .jpg、.svg、.webp、.jfif、.ico、.bmp、または .gif の画像ファイルに移動する URL にのみ割り当てることができます。URL の形式を確認して、もう一度やり直してください。 Tableau 23.1 以前を使用している場合、.png、.jpeg、および .jpg 画像ファイルのみがサポートされます。Tableau のバージョンをアップグレードするか、使用している Tableau のバージョンでサポートされている種類のファイルを使用してください。 Tableau 23.2 以降では、.gif ファイルがサポートされていますが、.gif **アニメーション**は、クライアント側レンダリングが有効になっている Tableau Cloud および Tableau Server でのみ表示されます。サーバー側レンダリングが有効になっている Tableau Desktop および Tableau Server では、.gif ファイルが静的画像として表示されます。 画像ファイルに不適切な文字が含まれている 次の文字が含まれる URL にはイメージの役割を割り当てることはできません。 < > & \\ ^ ' または以下の文字シーケンス: ..\\\\.\\r \\n \\t URL にこれらの文字または文字列が含まれていないことを確認してから、もう一度やり直してください。 ### ワークシートの外に画像が表示されない ツールヒント Viz に画像が表示されない ツールヒントの Viz はサーバー側レンダリングで処理されるため、フィールドごとに最大 100 個の画像を読み込むことができます。フィールドごとの画像が 100 個未満であることを確認してから、もう一度やり直してください。 サーバー側とクライアント側のレンダリングの詳細については、「[クライアント側レンダリングの構成](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/browser_rendering.htm)」を参照してください。 ツールヒント Viz の詳細については、「[ツールヒント内でビューを作成する (ツールヒント Viz)](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/viz_in_tooltip.htm)」を参照してください。 \[サムネイルで表示\] に画像が表示されない \[サムネイルで表示\] はサーバー側レンダリングで処理されるため、フィールドごとに最大 100 個の画像を読み込むことができます。フィールドごとの画像が 100 個未満であることを確認してから、もう一度やり直してください。 サーバー側とクライアント側のレンダリングの詳細については、「[クライアント側レンダリングの構成](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/browser_rendering.htm)」を参照してください。 ワークブックをエクスポートすると画像が表示されない すべてのエクスポートおよびエクスポート関連の機能は、サーバー側レンダリングで処理されます。これにより、フィールドごとに最大 100 個の画像を読み込むことができます。フィールドごとの画像が 100 個未満であることを確認してから、もう一度やり直してください。 モバイルデバイスで画像が表示されない モバイル デバイスはコンピューターに比べて複雑性のしきい値が低いため、サーバー側レンダリングで処理を完了します。そのため、フィールドごとに最大 100 個の画像を読み込むことができますフィールドごとの画像が 100 個未満であることを確認してから、もう一度やり直してください。 モバイル デバイスで複雑性の設定を変更できます。複雑性のしきい値の詳細については、「[コンピューターとモバイル デバイスの複雑性のしきい値を構成する](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/browser_rendering.htm#configure-the-complexity-threshold-for-computers-and-mobile-devices)」を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Z スコアの計算 統計において、観測値の Z スコア (または標準スコア) とは、標準偏差の数が母平均より上または下である度合いのことです。 Z スコアを計算するには、母平均と母集団の標準偏差を知っている必要があります。母集団のすべての観測値を観測することが不可能な場合、無作為抽出を使用して標準偏差を推定できます。 次のような質問に回答するため、Z スコアの視覚化を作成します。 - 特定の値により下である値の割合はどれほどか。 - 例外と見なすことができる値は何か。たとえば、IQ テストにおいて上位 5% を表すスコアは何か、などです。 - 別の分布に対するある分布の相対スコアは何か。たとえば、Michael が平均男性より背が高く、Emily が平均女性より背が高い場合に、同姓に対してどちらがより背が高いか、などです。 一般的な原則として、-1.96 未満か 1.96 を超える Z スコアは異常であり、興味を引きます。つまり、これは統計的に意味を持つ外れ値です。 この記事では、Tableau で Z スコアを計算する方法について説明します。 1. Tableau Desktop に付属のサンプル - スーパーストア データ ソースに接続します。 2. 平均売上高を求める計算フィールドを作成します。 \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択して、計算エディターを開きます。計算に "Average Sales (平均売上高)" と名前を付け、式エリアに次を入力または貼り付けます。 `WINDOW_AVG(SUM([Sales]))` 3. 標準偏差を計算する別の計算フィールドを作成します。計算に "STDEVP Sales (STDEVP 売上高)" と名前を付け、式エリアに次を入力または貼り付けます。 `WINDOW_STDEVP(SUM([Sales]))` 4. 1 つ以上の計算フィールドを作成します。これは Z スコアを計算するものです。計算に "Z-score (Z スコア)" と名前を付け、式エリアに次を入力または貼り付けます。 `(SUM([Sales]) - [Average Sales]) / [STDEVP Sales]` 5. \[データ\] ペインから、"Z-score (Z スコア)" を \[列\] に、"State (州)" を \[行\] にドラッグします。 \[列\] の "Z-score (Z スコア)" フィールドには、右側に表計算アイコン (小さい三角形) があることに注意してください。 ![「Z スコア」と書かれた緑色のピル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/z-score1.png) STDEVP Sales 関数は、表計算関数である WINDOW\_STDEVP 関数に基づいています。結局のところ、"Z-Score (Z コア)" 関数は定義に STDEVP Sales が含まれるため、表計算です。ビューで表計算関数を含む計算フィールドを使用する場合は、表計算を手動でフィールドに追加するのと同じです。フィールドを表計算として編集できます。実際、次に行うのはまさにその操作です。 6. \[列\] の \[Z スコア\] フィールドをクリックし、\[次を使用して計算\] > \[州\] を選択します。 これにより、Z スコアが州ごとに計算されます。 7. ツールバーの \[降順に並べ替え\] アイコンをクリックします。 ![降順で並べ替えるアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sort_descend.png) 8. Ctrl キーを押しながら、\[Z スコア\] フィールドを \[列\] シェルフから \[フィルター\] シェルフにドラッグします。 Ctrl を押しながらドラッグすることで、フィールドを現在構成されている場所から追加の場所へとコピーします。 9. もう一度、Ctrl を押したまま \[列\] から \[Z スコア\] をドラッグします。今回は、\[ラベル\] にドラッグします。 これで、Z スコアの分布が州ごとに分割されました。"California (カリフォルニア)" と "New York (ニューヨーク)" は両方とも Z スコアが 1.96 より大きくなっています。このことから、カリフォルニアとニューヨークでの売上は他の州の平均売上より大幅に高いと結論できます。 ![州別の Z スコアの横棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/z-score2.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # アクション アクションを使用して、コンテキストとインタラクティビティをデータに追加します。ユーザーは、マークを選択したり、マークにカーソルを合わせたり、ツールヒント メニューからリンクをクリックしたりして Viz を操作します。設定したアクションは、ビュー内の移動や変更を行うことができます。 たとえば、地区別の住宅販売件数を示すダッシュボードでは、アクションにより、選択した地区の関連情報を表示できます。1 つのビューで、ある地区を選択すると、地図をハイライトしたり、住宅の一覧をフィルタリングしたり、関連する国勢調査データの Web ページを開いたりすることができます。関連情報と例については、Tableau Public ブログの[「ダッシュボード アクションに関する大まかなガイド (英語)」](https://public.tableau.com/ja-jp/s/blog/2015/06/rough-guide-dashboard-actions)を参照してください。 ## アクションのタイプ アクションにはいくつかのタイプがあり、それぞれ用途が異なります。 - **フィルター**。あるビューのデータを使用して別のビューのデータをフィルターします。 - **ハイライト**。他のすべてのマークを薄く表示して関心の高いマークを目立たせます。 - **URL に移動**。Web ページまたはファイルなどの外部リソースへのハイパーリンクを作成します。 - **シートに移動**。同じワークブック内の他のワークシート、ダッシュボード、またはストーリーへの移動を簡素化します。 - **パラメーターの変更**。ユーザーは Viz 上でマークを直接操作することで、パラメーター値を変更することができます。 - **設定値の変更**。ユーザーは Viz 上でマークを直接操作することで、セットに含まれる値を変更することができます。 ## 操作の順序 アクションは、Tableau によって特定の順序で実行されます。 1. パラメーター 2. セット 3. フィルター 4. シートに移動 5. ハイライト 6. URL に移動 各タイプでは、アクションはアルファベット順に実行されます。つまり、フィルター アクションが 2 つある場合、_「A Filter Action」_は_「This is a Filter」_の前に実行されます。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # アクションとダッシュボード ダッシュボードに複数のビューが含まれている可能性があるため、単一のフィルターまたはハイライト アクションが大きな影響を与えます。ダッシュボードには Web ページ オブジェクトを含めることもでき、インタラクティブな URL アクションを使用してこれをターゲットにすることができます。 ## 1 つのビューを使用してダッシュボードの他のビューをフィルターする 収益性に関する 3 つのビュー (マップ、棒グラフ、および顧客名の表) を含むダッシュボードがあると想像してください。フィルター アクションを使用すると、ダッシュボードのビューのいずれか (マップなど) でそのフィルター アクションを制御することができます。マップで地域を選択すると、他のビューのデータはフィルターされ、その地域に関連するデータのみが表示されます。 1. ダッシュボードで、フィルターとして使用するビューを選択します。 2. ビューのショートカットメニューで、\[フィルターとして使用\] を選択します。\[フィルターとして使用\] アイコン ![フィルターアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/action_dashboards3.png) をクリックすると、同じアクションを実行できます。 ![Tableau Desktop の米国北東部の地図。各州が青とオレンジで色分けされ、フィルターとして使用するオプションが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/action_dashboards4.png) データが複数のデータ ソースから来る場合、フィルター アクションを使用してダッシュボードのデータにフィルターを適用することもできます。詳細については、Tableau ナレッジ ベースの[「パラメーターを使用して複数のデータ ソースをフィルターする」](http://kb.tableau.com/articles/howto/filter-multiple-data-sources-using-parameter?lang=ja-jp)を参照してください。 フィルター アクションの詳細については、[フィルター アクション](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_filter.htm)を参照してください。 ## 複数のビューを使用してダッシュボードの他のビューをフィルターする 1 つのビューを使用してダッシュボードの他のビューをフィルターする方法と同様に、複数のビューをフィルターとして使用することもできます。それらのビューをフィルターとして使用することだけでなく、それらのビュー自体がフィルタリングされないようにすることが重要です。 1. 3 つ以上のビューを持つダッシュボードを作成するか、開きます。 ![米国の地図には州別の総利益が表示され、表には利益上位 25 社の顧客が列挙されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_dashboard_multifilter1.png) 2. フィルターとして使用する最初のビュー (マップなど) を選択してから、ショートカット メニューで \[フィルターとして使用\] を選択します。 ![ダッシュボード内のマップ レイヤーのオプションのリスト。フィルターとして使用するオプション、ページ コントロールを表示するオプション、ツールバーを表示するオプションなどが含まれます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_dashboard_multifilter2.png) 3. 同じビューのショートカット メニューをもう一度開き、\[アクションを無視する\] を選択します。これにより、次に作成するものを含め、他のフィルター アクションがこのビューに影響しないようにします。 ![ダッシュボード内のマップのオプションのリスト。フィルターとして使用するオプション、ページ コントロールを表示するオプション、ツールバーを表示するオプションなどがあり、アクションを無視するオプションが強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_dashboard_multifilter3.png) 4. フィルターとして使用する他のビューに対し、手順 2 および 3 を繰り返します。 これらのコントロール ビューのマークを選択すると、他のコントロール ビューに影響を与えることなく、1 つ以上の詳細ビューのデータがフィルターされます。 ![米国の地図が表示されたダッシュボードが表示され、イリノイ州が強調表示されています。その州でフィルタリングされた顧客情報を提供する吹き出しボックスが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_dashboard_multifilter4.png) ## あるビューから別のビュー、ダッシュボード、またはストーリーに移動する \[シートに移動\] アクションを使用すると、ユーザーはマークやツールヒントのメニュー項目を選択することで、関連するシートに切り替えることができます。 **注:** ユーザーがデータを操作する必要なしに、あるダッシュボードから別のダッシュボードに直接に移動するには、[ナビゲ―ション オブジェクト](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dashboards_create.htm#Add_objects)の使用を検討してください。 1. ダッシュボードから \[ダッシュボード\] > \[アクション\] を選択します。 2. \[アクション\] ダイアログ ボックスで、\[アクションの追加\] をクリックして、\[シートに移動\] を選択します。 ![シートへ移動するオプションを含むアクション ダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/go-to-sheet-action-1.png) 3. アクションの名前を指定します。(ツールヒント メニューを使用してアクションを実行すると、ここで指定した名前がツールヒントに表示されます)。 ![シート ナビゲーション オプションの追加 ダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/go-to-sheet-action.png) 4. アクションを開始するソース シートを選択します。 5. ダッシュボードを閲覧する人物がどのようにしてアクションを実行するかを指定します。ナビゲーション アクションでは \[選択\] または \[メニュー\] を選択するのが最善です。 \[選択\] を選ぶ場合は、複数のマークが選択されているときにユーザーがビューから離れていってしまわないように、\[シングルクリックのみ\] を選択することを検討してください。 6. ターゲット シートでは、ユーザーがソース シートのマークまたはツールヒント メニュー項目をクリックすると表示される移動先を選択します。\[OK\] をクリックします。 ## ダッシュボードで Web ページをインタラクティブに表示する (Tableau Desktop で作成する) ダッシュボード内に Web の情報をインタラクティブに表示するには、Web ページ オブジェクトで URL アクションを使用します。たとえば、国別の利益を表示するダッシュボードがあるとします。ダッシュボードに収益データを表示することに加えて、Web サイトからそれらの国に関する補足情報を表示したい場合もあります。 **ヒント:** ダッシュボードで複数の Web ページ オブジェクトを整理してターゲットにするには、[それらのオブジェクトの名前を変更します](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dashboards_organize_floatingandtiled.htm#Rename)。 1. Web ページ オブジェクトをダッシュボードにドラッグし、URL を入力します。 ![Web ページが強調表示されたダッシュボード オブジェクト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_dashboard_urlaction4.png) 2. ダッシュボードから \[ダッシュボード\] > \[アクション\] を選択します。 3. \[アクション\] ダイアログ ボックスで、\[アクションの追加\] をクリックして、\[URL に移動\] を選択します。 4. リンクの名前を指定します。メニュー (ツールヒントのメニュー オプションなど) を使用してアクションを実行すると、ここで指定した名前が表示されます。 ![アクションに名前を付けるためのテキスト入力ボックスが表示された、URL アクションを追加するダッシュボード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_dashboard_urlaction1.png) 5. \[参照元シート\] で、アクションを開始するビューまたはデータ ソースを選択します。たとえば、ユーザーがマップのツールヒントにあるリンクをクリックしたらアクションを開始する場合は、マップ ビューを選択します。 6. ダッシュボードを閲覧する人物がポイント時、選択時、またはメニューでアクションを実行するかを指定します。詳細については、[アクションの実行](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_running.htm)を参照してください。 7. http:// や https:// プレフィックスで始まる URL を入力します (`http://www.example.com` など)。 フィールド値を URL のパラメーターとして使用できます。たとえば、\[Country (国)\] がダッシュボード内のビューで使用されているフィールドの場合、`` を URL のパラメーターとして使用できます。詳細については、[URL アクション](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_url.htm)を参照してください。 ![URL を挿入するためのテキスト入力ボックスが表示された、URL アクションを追加するダッシュボード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_dashboard_urlaction3.png) 8. URL ターゲットで \[Web ページ オブジェクト\] を選択し、ステップ 1 で作成したオブジェクトを選択します。 アクションをトリガーすると、別の Web ブラウザー ウィンドウを開くことなく、ダッシュボード内で Web ページが自動的に読み込まれます。 ![ブラジルに関する Wikipedia のエントリに誘導する Web ページへのリンクを含むダッシュボード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard2.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # アクションの実行 アクションの作成方法に応じて、次の 3 つの方法のいずれかを使用してアクションを実行できます。 - ポイント - アクションを実行するビュー内のマークにポインターを合わせます。このオプションは、ダッシュボード内のハイライト アクションとフィルター アクションに対して有効に機能します。 - 選択 - アクションを実行するビュー内のマークをクリックします。このオプションは、すべてのタイプのアクションに対して有効に機能します。 - メニュー - Tableau Desktop で、ビュー内の選択したマークを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して、コンテキスト メニューのオプションを選択します。Tableau Server または Tableau Cloud で、ビュー内で選択したマークを左クリック (Mac ではクリック) して、コンテキスト メニューを表示します。このオプションは、フィルター アクションと URL アクションに対して有効に機能します。
ポイントする 選択する メニュー
点の 2 つのクラスターを含む散布図。 点の 2 つのクラスターと 1 つのマークを選択するカーソルを含む散布図。 製品名、発送モード、利益、品質を示すツールヒント。
すべてのワークシートとマークでリンクが常に表示可能とは限りません。リンクは、データ ソースの特定のフィールドにマッピングされているため、マッピングされたフィールドを使用するワークシートにのみ使用可能です。たとえば、緯度と経度の両方をリンクのパラメーターとして使用するハイパーリンクを追加する場合、リンクは緯度と経度をビューで使用するワークシートに対してのみ使用可能になります。さらに、リンクは関連した値を含むマークとヘッダーでのみ使用可能です。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # アクション名におけるフィールド値およびフィルター値の使用 URL でフィールド値、パラメーター値、およびフィルター値を使用するほか、アクション名でも変数としてこの情報を使用できます。メニューからアクションを開くと、そのアクション名がコンテキスト メニューに表示されます。その名前でフィールドおよびフィルターの変数を使用すると、選択したマークに固有のアクションを作成する際に便利です。不動産情報を表示するビューでは、URL アクションに「
の衛星写真を表示」という名前を付けることもできます。特定のマークを右クリックすると、
タグがそのマークに関連付けられた場所の値で置換されます。 1. \[アクションの追加\] ダイアログ ボックスで、アクションの名前を入力します。 2. フィールド値またはフィルター値を挿入する場所にカーソルを置きます。 3. テキスト ボックスの右側にある矢印をクリックして、変数として追加するフィールドまたはフィルターを選択します。フィールド名またはフィルター名が山括弧の間に追加されます。 ![メニューには URL アクションのさまざまなオプションが表示され、「出荷モード」が強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/parameter4.png) ツールヒントメニューから実行するアクションの完成例を次に示します。 ![強調表示されたハイパーリンクのツールヒント](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/action_name.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # アクセシビリティに対応したダッシュボードの構築 Tableau を使用することで、Web コンテンツ アクセシビリティ ガイドライン (WCAG 2.2 AA) に準拠したダッシュボードを作成できます。これは、できるだけ多くの人に対してダッシュボードのアクセシビリティを高める必要がある場合や、業務上、[US Section 508](https://www.section508.gov/) 要件やアクセシビリティ関連のその他の法律や規制への準拠が求められる場合に有用です。 アクセシビリティに対応したダッシュボードを作成するには: 1. Tableau Desktop で、または Tableau Server や Tableau Cloud の Web 作成でダッシュボードを作成します。 2. ダッシュボードをパブリッシュし、それを Web コンテンツ アクセシビリティ ガイドライン (WCAG 2.2 AA) に準拠する Web ページに埋め込みます。 このトピックでは、ユーザーにとってスクリーン リーダーがダッシュボードの移動にどのように役立つのかに加えて、ダッシュボード内のオブジェクトやビューが読み上げられる順序、アクセシビリティに対応しているアイテム、既存のダッシュボードのアクセシビリティを高める方法について説明します。 ## ダッシュボードのキーボード ナビゲーションとフォーカス順序 Tableau には、キーボードのみを使用して操作を行うのに役立つキーボード ショートカットがあります。詳細については、[Web 上の Tableau のキーボード アクセシビリティ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/access_keyboard_navigation.htm)を参照してください。 ダッシュボードを作成する際、スクリーン リーダーがダッシュボード内のビューやオブジェクトをその追加順で読み上げることに注意してください。たとえば、ダッシュボードの説明に役立つ情報を含むテキスト オブジェクトがダッシュボードに含まれている場合には、最初にダッシュボードにこのオブジェクトを追加します。 XML ディレクトリを直接編集して、ダッシュボード階層を編集することもできます。詳細については、Tableau コミュニティの投稿[「How can I set the focus order of the views and objects in a dashboard? (ダッシュボード内のビューやオブジェクトのフォーカス順を設定するにはどうすればよいですか?)」](https://community.tableau.com/s/question/0D54T00000C6USYSA3/how-can-i-set-the-focus-order-of-the-views-and-objects-in-a-dashboard)を参照してください。 ## アクセシビリティに対応したダッシュボードの作成 Tableau ワークスペース内の多くのアイテムとオブジェクトはキーボード ナビゲーションをサポートしており、画面読み上げソフトウェアなどの支援技術との互換性があります。以下のアイテムは、アクセシビリティに対応させたいダッシュボードで使用することができます。 - [ダッシュボード オブジェクトの追加とオプション設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dashboards_create.htm#Add_objects) - テキスト オブジェクト - Web ページ オブジェクト - ボタン オブジェクト - イメージ オブジェクト - ツールバー - ダッシュボード タイトル - ビュー、特に以下のもの: - タイトル - \[ワークブック\] タブ - \[データの表示\] ウィンドウ - キャプション (表示しているとき) - カテゴリー凡例 - 単一フィルターおよび複数値フィルター ![アクセシビリティの原則を適用できる Tableau のさまざまな要素 (注釈番号 1 ～ 8)。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/accessibility_callout1.png) ビューの詳細については、[アクセシビリティのためのデータ ビューの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/accessibility_overview.htm)を参照してください。 **注**: ビュー内のインタラクティビティ (マーク選択やツールヒントなど) はアクセシビリティに対応していません。 ## ウォークスルー: 既存のダッシュボードのアクセシビリティを高める ここでは、完成したワークブックから始めて、そのアクセシビリティをさらに高めるために、逆算して必要な措置を講じます。 ![時系列の棒グラフには、スーパーストアの売上が製品カテゴリと地域別に表示され、カテゴリと年でフィルタリングするためのインタラクティブなチェックボックスが付いています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_dashboard1.png) このワークブックのアクセシビリティを高めるため、次の操作を行います。 1. [ダッシュボードおよびワークブック レベルでアクセシビリティのために書式設定する](#Format) 2. [マークを集計して減らす](#Aggregat) 3. [冗長情報を排除する](#Eliminat) 4. [色と形状でマークを区別する](#Use) 5. [フィルターを使ってビュー内のマークの数を減らす](#Use2) 6. [キャプションと凡例を追加する](#Add) このダッシュボードは、各販売地域と製品タイプの合計売上を表示するように設計されています。下部の折れ線グラフには、製品タイプごとの毎月の売上高が表示されています。このダッシュボードの作成者は色を使用し、"Superstore (スーパーストア)" の企業カラーである緑色と灰色でダッシュボードを印象付けたいと考えました。 残念ながらこのダッシュボードには、会社の配色など、ユーザーにとってアクセシビリティの問題となる機能がいくつかあります。以下の手順では、このダッシュボードのアクセシビリティを高めるためのいくつかの方法が示されています。 ### ダッシュボードおよびワークブック レベルでアクセシビリティのために書式設定する 灰色の背景に緑色のテキストを表示すると、視覚的なコントラスト感度が失われているユーザーにとっては、十分な高さのコントラスト比が得られません。可能な限りコントラスト比を高くするために、背景を白にし、グラフ上のテキストの色を黒に変更します。 ダッシュボードの網掛けの色を更新するには、**\[書式設定\] > \[ダッシュボード\]** メニューで \[ダッシュボードの網掛け\] を **\[なし\]** に変更します。 ![\[ダッシュボードの書式設定\] ダイアログ ボックスには、シェーディング、フォント、配置など、ダッシュボードの外観をカスタマイズするためのさまざまなオプションが用意されています。](Img/access_dashboard2.png) テキストの書式設定の変更については、各ワークシートで書式設定を手動で変更することができます。とはいえ、その方法では時間がかかりすぎます。このダッシュボードには 2 つのビューしかありませんが、多くの場合、ダッシュボードにはもっと多くのビューがあります。 ダッシュボードのテキストを黒に更新するには、**\[書式設定\] > \[ワークブック\]** を選択し、**\[フォント\] > \[すべて\]** より **\[黒\]** に変更します。 ![Tableau Light パレットのフォント色の範囲を表示するダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_dashboard3.png) これにより、ワークブックのすべてのシートのフォント色が黒に変更され、これがダッシュボードに含まれるビューに適用されます。カラー コントラストの外部情報については、[「Color Contrast and Why You Should Rethink It」](https://www.smashingmagazine.com/2014/10/color-contrast-tips-and-tools-for-accessibility/)を参照してください。
アクセシビリティが低い - コントラストが低い アクセシビリティが高い - コントラストが高い
時系列の棒グラフには、製品カテゴリと地域全体にわたるスーパーストアの売上が、製品ごとに色分けされて表示されます。 時系列の折れ線グラフには、4 年間にわたる 10 個の製品の月間売上が表示され、棒グラフには製品カテゴリおよび地域別の売上の包括的なビューが表示されます。
アイテム周辺での背景色の追加の詳細については、[「パディング、境界線および背景色をアイテム周辺に追加する」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/dashboards_organize_floatingandtiled.htm#Add)を参照してください。 ### マークを集計して減らす ダッシュボードまたはビューで大量の情報を提供しなければならない場合があります。ただし、ビューの上部にある棒グラフのように、マークが多く含まれた密度の高いビューでは、スクリーン リーダーやキーボードを使用して理解するのが難しい可能性があります。 ダッシュボードの上部のビューには、グラフの各棒にそのカテゴリに含まれる各製品の名前が含まれるため、5,000 個以上のマークが表示されます。ビューに 1,000 個を超えるマークが使用されている場合、ブラウザーではなくサーバーでビューがレンダリングされます。サーバーでレンダリングされたビューは、WCAG の基準に準拠しません。マークの数を最も重要なデータ ポイントを強調するマークだけに限定します。 このビューのアクセシビリティを高めるには、**\[詳細\]** から **\[製品名\]** を削除して、積み重ね棒グラフを棒グラフにします。これにより、ビュー内のマークの数が 5,000 個以上から 68 個に減ります。
アクセシビリティが低い - マークが多すぎる アクセシビリティが高い - 集計されたビュー
地域別および製品カテゴリ別の売上データを表示する水平積み重ね棒グラフ。各製品の売上は色分けされています。

 

 地域別および製品カテゴリ別の売上データを表示する水平積み重ね棒グラフ。各製品の売上は色分けされています。
ユーザーは、\[データの表示\] ウィンドウ (既定で有効化) にアクセスして、マークの参照元データを確認することもできます。また、そのページからデータをアクセシビリティに対応したアプリケーションにダウンロードすれば、データをアクセシビリティに対応した方法で表示できます。 さらに認知的過負荷を減らし、フィールド内のマークの数を減らすには、関連するメンバーのグループをフィールドで作成します。類似した製品のグループを作成するには、次の操作を行います。 1. フィールドを右クリックし、**\[作成\]** > **\[グループ\]** を選択します。 ![フィールドをグループ化する場所や計算フィールドを作成する場所を示すコンテキスト メニューを含むデータ ペイン内のフィールド。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ad-hoc4.png) 2. \[グループの作成\] ダイアログ ボックスで、グループ化する複数のメンバーを選択してから、**\[グループ\]** をクリックします。 グループ化の詳細については、[データのグループ化](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_groups_creating.htm)を参照してください。ここで、ビューの外観をグループ化および集計の前後で比較したものを示します。
アクセシビリティが低い - マークが多すぎる アクセシビリティが高い - 集計およびグループ化されたビュー
地域別および製品カテゴリ別の売上データを表示する水平積み重ね棒グラフ。各製品の売上は色分けされています。 地域別および製品カテゴリ別の売上データを表示する水平積み重ね棒グラフ。各製品のセグメントが色分けされています。
このタイプのビューの作成方法の詳細と例については、[アクセシビリティのためのビューの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/accessibility_create_view.htm)の[シンプルにする](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/accessibility_create_view.htm#SimpleAggregated)を参照してください。 ### 冗長情報を排除する 集計およびグループ化された棒グラフではユーザーの認知的過負荷が軽減しますが、色が必要ない場合でも意味を伝えるためにやはり色が使用されています。各棒のサイズは売上を表すため、\[Sales (売上)\] フィールドは、\[マーク\] カードの \[色\] に必要ありません。色を削除すると、スクリーン リーダーが読み上げる色の凡例も削除されます。
アクセシビリティが低い - 不要なマーク アクセシビリティが高い - 不要なマークが削除されている
地域別および製品カテゴリ別の売上データを表示する水平積み重ね棒グラフ。各製品のセグメントが色分けされています。 横棒グラフは、4 つの地域における製品カテゴリ別の売上を示しています。
### 色と形状でマークを区別する このダッシュボードの折れ線グラフには、色によってのみ区別されるマークが含まれています。そのため、色覚異常を持つ人はマークを区別することが困難です。線のパスは位置情報としては有用ですが、線のマークを色で明確に識別することはできません。 ![折れ線グラフは、さまざまな製品タイプの月間売上を表示するために使用されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_dashboard7.png) この折れ線グラフのアクセシビリティをさらに高めるには、**\[色覚異常\]** パレットの適用と形状の追加を行い、色で表示されているものを補強します。 \[色弱\] パレットを適用するには: 1. **\[マーク\]** カードで **\[色\]** を選択します。 2. **\[カラー パレット\]** メニューから **\[色弱\]** を選択します。 ![色覚異常パレットが選択された色の編集ダイアログ ボックス。データ項目と、選択したデータ項目に適用する色を選択できます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_dashboard8.png) 3. **\[パレットの割り当て\]**、**\[適用\]** を選択し、これをビューに適用します。 色に加えて形状を折れ線グラフに追加するには、複合グラフまたは二重軸グラフを作成します。 1. Control を押しながら **\[行\]** シェルフにフィールドをドラッグ (Mac では Command を押しながらドラッグ) してコピーし、最初のフィールドの右に配置します。これにより、\[行\] シェルフのフィールドごとに 1 つずつ、\[マーク\] カードに 2 つのタブが作成されます。 2. \[マーク\] カードで、**\[フィールド名 (2)\]** というタイトルが付いている下部のタブを選択します。\[マーク\] カードのドロップダウン メニューから **\[形状\]** を選択します。 ![マーク カード ドロップダウンには、形状、棒、線、面、正方形、円、テキスト、マップ、円、ガント チャート、多角形、密度などのマーク タイプ オプションがあります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_dashboard10.png) 3. フィールド名の右側にある \[色\] マークを選択し、\[形状\] を選択します。 4. ![形状、色、サイズ、ラベル、詳細、ツールヒントなどのマーク カードのエンコード オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_dashboard11.png) これにより、フィールド内のマークごとに別々の形状が作成されます。この時点で 2 つの異なるグラフがあります。1 つは色に関する折れ線グラフ、もう 1 つは形状を使用した散布図です。 これら 2 つのグラフをマージして二重軸グラフにするには、\[行\] シェルフで右側のフィールドを選択し、**\[二重軸\]** を選択します。複合グラフの詳細については、[複合グラフの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/qs_combo_charts.htm)を参照してください。
アクセシビリティが容易でない アクセシビリティが高い - 色弱パレットと形状
製品カテゴリ別の月間売上を表示する折れ線グラフ。 製品タイプ別の月間売上を表示する折れ線グラフ。製品カテゴリごとに異なる線が表示されます。
グラフは向上しましたが、線の色と形状は 10 番目のマークが適用された後に繰り返しになります。ビューの外観が複雑になり理解が難しくなるため、認知的過負荷に繋がります。フィルターと凡例を追加し、これを修正しましょう。 ### フィルターを使ってビュー内のマークの数を減らす フィルターを使うことにより、ビュー内のマークの数を、ユーザーに見てもらいたいものだけに絞ることができます。 次のフィルター モードを表示することにより、ユーザーがビュー内のデータを制御できるようになります。現在は、次のフィルター モードが Tableau において WCAG 準拠でサポートされています。 - **単一値 (リスト)**: ラジオ ボタンを使ったフィルター。一度に選択できるアイテムは 1 つだけです。ユーザーに単一値のフィルターを提供するという方法は、ビュー内のマークの数を減らす良い方法です。 - **複数値 (リスト)**: 同時に選択できるアイテムのリスト (チェックボックス付き) を使用したフィルター。複数値のフィルターでは、同時により多くのマークを表示できます。 ![2 つのドロップダウン メニュー。最初のドロップダウン メニューは製品カテゴリの単一値リストで、2 番目のドロップダウン メニューは製品オーダー日の複数値リストです。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_filters_list.png) - **単一値 (ドロップダウン)**: アイテムのドロップダウン リストを使用したフィルター。一度に選択できるアイテムは 1 つだけです。ユーザーに単一値のフィルターを提供するという方法は、ビュー内のマークの数を減らす良い方法です。 - **複数値 (ドロップダウン)**: 同時に選択できるアイテムのドロップダウン リストを使用したフィルター。複数値のフィルターでは、同時により多くのマークを表示できます。 ![ドロップダウンが 2 つあり、1 つは製品カテゴリの単一値のドロップダウン、もう 1 つはオーダー日の年の複数値のドロップダウンです。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_filters_dropdown.png) フィルターを表示するには、フィルターとして使用したいフィールドを右クリックし、\[フィルターの表示\] を選択します。 ![\[シートに追加\] が選択された、データ ペインのフィールドのコンテキスト メニュー。](Img/access_showfilter_date.png) フィルター モードを選択するには、フィルターのドロップダウン メニューから、\[単一値 (リスト)\]、\[単一値 (ドロップダウン)\]、\[複数値 (リスト)\]、または \[複数値 (ドロップダウン)\] を選択します。 ![フィルター コンテキスト メニューには、単一の値、複数の値、関連する値のみ、データベース内のすべての値、含める値、除外する値などのフィルター オプションのリストが表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_selectfiltertype.png) 折れ線グラフは単一値リストなので、フィルターから \[すべて\] オプションを削除することができます。フィルターのドロップダウン メニューから \[カスタマイズ\] を選択し、\[" すべて"の値を表示\] オプションをクリアします。 ![\[すべての値を表示\] オプションが選択されたフィルター コンテキスト メニュー。](Img/access_hideshowall.png) これにより、ダッシュボードの使用者の認知的過負荷にならないよう、ビュー内のマークのレベルが少なくなります。
アクセシビリティが低い - マークが多すぎる アクセシビリティが高い - ビュー内のマークが少ない
製品タイプ別の月間売上を表示する折れ線グラフ。製品カテゴリごとに異なる線が表示されます。 製品カテゴリ別の月間売上傾向を示す折れ線グラフ。アクセサリ、コピー機、機械、電話、テクノロジーが個別の線で表示されています。
詳細については、[「フィルターを使ってビュー内のマークの数を減らす」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/accessibility_create_view.htm#UseFiltersInViews)を参照してください。 Viz の使用をさらに簡単にするための別の方法としては、次の方法があります。 ### キャプションと凡例を追加する ユーザーにとってさらにわかりやすくするために、ダッシュボードの説明のほか、フィルターや凡例の使用方法など、操作方法の手順を示す**テキスト オブジェクト**を追加できます。テキスト オブジェクトを追加するには: 1. \[オブジェクト\] メニューから \[テキスト\] をつかみ、ダッシュボードにドラッグします。 ![テキスト、画像、Web ページ、ボタン、拡張機能など、さまざまなダッシュボード オブジェクト。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_dashboard16.png) 2. **\[テキストの編集\]** ウィンドウを使用し、ダッシュボードの目的とその使用方法を説明するテキストを追加します。 グラフのキャプションをダッシュボードに追加することもできます。既定のキャプション テキストには、ビューの概要が記載されていますが、このテキストを修正して、より適切なコンテキストを提供することができます。これを行うには、ダッシュボードのグラフをクリックし、**\[その他のオプション\]** ドロップダウン メニューで **\[キャプション\]** を選択します。 ![ダッシュボード内のシートに対して実行できるアクションの包括的なリスト。たとえば、シートへの移動、シートの複製、シートの表示の調整、タイトル、凡例、フィルター、または蛍光ペンの追加、ページ コントロールまたはビュー ツール バーの表示、シートのフィルターとしての使用、アクションの無視、シートのフローティングとしての設定、レイアウト コンテナの選択、またはダッシュボードからのシートの削除などです。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_dashboard18.png) 最後に、凡例のタイトルを更新して関連するグラフを参照し、スクリーン リーダーが使用する冗長テキストの量を減らします。これを実行するには、凡例のタイトルをダブルクリックするか、右クリックして **\[タイトルの編集\]** を選択し、**\[フィルターのタイトルの編集\]** ウィンドウでテキストを追加または編集します。 これにより、ダッシュボードにダッシュボードとグラフのキャプションの説明が含まれ、ユーザーにとって冗長なテキストが排除されます。 ![棒グラフと折れ線グラフには、それぞれ製品カテゴリと地域別のスーパーストアの売上と、製品タイプ別の月間売上が表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_dashboardafter.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # アクセシビリティのためのデータ ビューの作成 Tableau を使用することで、Web コンテンツ アクセシビリティ ガイドライン (WCAG 2.2 AA) に準拠したダッシュボードを作成できます。これは、できるだけ多くの人に対してダッシュボードのアクセシビリティを高める必要がある場合や、US [Section 508](https://www.section508.gov/) 要件やその他のアクセシビリティ関連の法律や規制に従って作業する場合に有用です。スクリーン リーダー、点字キーボード、キーボードオンリー ナビゲーションなどを使用するユーザーがアクセス可能なビューも作成できます。 ## アクセシビリティをサポートするビュー コントロール Tableau Desktop を使用すると、Web コンテンツ アクセシビリティ ガイドライン (WCAG 2.2 AA) に準拠した要素を備えたアクセシブルなビューを作成できます。また、そのビューをパブリッシュして、同じく WCAG 2.2 AA に準拠した Web ページに埋め込むこともできます。 以下の例のビューには散布図が含まれており、アクセシビリティを改善する様々な要素が含まれています。詳細については、[アクセシブルなビューを設計するためのベスト プラクティス](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/accessibility_best_practice.htm)および[アクセシビリティのためのビューの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/accessibility_create_view.htm)を参照してください。 ![1 ～ 8 の番号が付いたアクセス可能な要素の吹き出しを含む散布図チャート](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/accessibility_callout1.png) タイトル (1)、単一値フィルターと複数値フィルター (2)、カテゴリ別凡例 (3)、キャプション (4)、タブ (5)、Viz の代替テキスト (6)、色盲パレット (7)、データの表示ウィンドウ ( 8)。 **注:** \[色弱\] パレットを使用すると、視覚障害を持つユーザーが認識できる色を選択することができます。各ディメンション値に色を割り当てるときは、それらの色が十分なコントラストを提供しており、明暗スペクトルにおいて色同士が近すぎないようにしてください。 ## アクセシブルなビューのための追加サポート 図に示されているコントロールのほかに、Tableau では、アクセシブルなビューを作成するために次のような機能もサポートされています。 - キーボード ナビゲーション - 支援技術用のプログラミング コンテキスト (ARIA 役割を使用) - グラフおよび視覚化に相当するテキスト - コントラスト規格の準拠 - ビジュアライゼーションの代替テキスト (Tableau Cloud バージョン 23.2 以降) ## その他のリソース 以下の外部リソースは、アクセシビリティのためのビューを設計する際に役立ちます。 - [Web コンテンツ アクセシビリティ ガイドライン](https://www.w3.org/WAI/standards-guidelines/wcag/glance/) (WCAG 2.2 AA) - [カラー コントラストのツールとヒント](https://www.smashingmagazine.com/2014/10/color-contrast-tips-and-tools-for-accessibility/) - [カラー コントラスト アナライザー](https://www.paciellogroup.com/resources/contrastanalyser/) **免責条項:** これらの外部ウェブサイトへのリンクが正確そして最新であり、関連性があるように確認する最善の努力を払っていますが、Tableau は外部プロバイダーによって管理されているページの正確さや最新度に関して責任を負いかねます。コンテンツに関する質問の答えを求める場合、外部サイトにお問い合わせください。 アクセシブルなビューの作成方法に関する詳細、ガイドライン、および例については、このセクションの後続のトピックを参照してください。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # アクセシビリティのためのビューの作成 この記事では、「[アクセシブルなビューを設計するためのベスト プラクティス](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/accessibility_best_practice.htm)」で説明されている設計ガイドラインについてより詳しく説明し、Tableau Desktop でこれらのビューを作成する方法について説明します。 ## 一般的な手順 コンテンツ作成者は、次の一般的な手順に従うと、Web コンテンツ アクセシビリティ ガイドライン (WCAG) に準拠するのに役立つビューを作成できます。 **ステップ 1:** アクセシビリティのベスト プラクティスに従ってビューを作成します。 **ステップ 2:** ビューを Tableau Server または Tableau Cloud (バージョン 10.2 以降) にパブリッシュします。 **ステップ 3:** ユーザーが Tableau Cloud または Tableau Server でコンテンツにアクセスするためのリンクを共有するか、ビューを Web ページに埋め込みます。 ベスト プラクティス ガイドラインを使用してビューを作成すると、よりアクセシブルになります。スクリーン リーダーでは、タイトルと説明を含む画像として扱われます。ユーザーは、キーボード ナビゲーションを使用して \[データの表示\] ペインを開くと、ビューの参照元データにアクセスできます。 ## ビューの作成 Tableau で効果的なビューの作成に適用される原則の多くは、アクセシブルなビューの作成にも当てはまります。アクセシブルなビューを作成する際の主な違いは、ビューで色を使用する際に、必ず他のタイプのマーク エンコードを提供する必要がある点です。また、ビューおよびビューのマークのコンテキストを提供するために、ビューでより多くのテキストを使用する必要があります。 ### シンプルにする アクセシブルなビューを作成する場合、ビューをシンプルにします。シンプルにすることで、データの関係や共通部分がより簡単に分かるようになります。 どうしたらビューをよりシンプルにできるでしょうか。最も関連性のある重要なデータのみを強調します。ビュー内のマークを、必要なものだけが表示されるように減らします。ビューの詳細レベルおよび粒度を制限することにより、認知の過負荷を避けることができます。 ビューを設計するときは、ユーザーがビューで参照元データにアクセスすることを念頭に置きます。ビューに含めたデータは、スクリーン リーダーが \[データの表示\] ペインの \[サマリー\] タブで読み上げます。 シンプルさをサポートするガイドライン: - [ビュー内のマークの数を制限する](#LimitMarks) - [視認性を確保するためにビューの向きを変える](#OrientForLegibility) - [単一のビュー内の色と形状の数を制限する](#LimitColorsShapes) - [フィルターを使って所定の時間に表示されるビュー内のマークの数を減らす](#UseFiltersInViews) #### ビュー内のマークの数を制限する サーバーではなくブラウザーでビューがレンダリングされるように、マークの数が 1,000 個未満になるようにします。 **注**: クライアントでレンダリングされたビューは、サーバーでレンダリングされたビューよりもアクセスしやすい場合があります。埋め込みビューがブラウザーでレンダリングされるように、ビュー内のマークが必ず 1,000 個未満になるようにします (凡例やフィルター内の項目を含みます)。 ビュー内にあるマークの数は、Tableau Desktop でビューを作成するときに確認できます (ウィンドウの左下隅)。 マークが多すぎるビューの例 この例は、マークが 20,000 個以上あるビューを示しています。このビューは、集計されたビューよりも細かい詳細レベルのデータを示しています。複数のディメンション (\[地域\]、\[カテゴリ\]、\[サブカテゴリ\]) とメジャー (\[売上高\]、\[収益\]、\[注文ごとの収益\]、\[収益率\]) がビューに追加されています。\[詳細\] に \[商品名\] があると、データ セットに含まれているすべての商品のマークが追加されます。 ![2000 を超えるマークがあるビジュアライゼーション](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_toomanymarks.png) **マークが少ないビューの例** 次の例は、よりアクセス可能なビューを示しています (マークが 100 個未満)。データが集計され、詳細レベルの粒度が荒いデータが表示されます。2 つのディメンション (\[地域\] と \[商品カテゴリ\]) および 1 つのメジャー (\[売上高\]) がビューで使用されています。 これらの概念の詳細については、[Tableau でのデータ集計](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_aggregation.htm)と[ディメンションのビューの詳細レベルへの影響](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm#DimLOD)を参照してください。 ![マークが 100 未満のビジュアライゼーション](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_fewermarks.png) マークの数を制限する方法をいくつか紹介します。 - 詳細レベルの粒度が細かいデータのビューではなく、集計されたデータのビューを作成します。数千個の値を持つディメンションを \[マーク\] カードの **\[詳細\]** シェルフに配置しないようにします。 - 階層内のディメンションを使用したいが、ビューでは階層を使用できるようにしたくない場合、その特定のディメンションのコピーを使用します。使用したいフィールドをコピーし、ディメンションのコピーを使ってビューを作成します。 これにより、ユーザーが埋め込みビューで階層を展開するのを防ぐことができるため、ビュー内のマークの数が増え、ブラウザーではなくサーバーでビューがレンダリングされるようになります。 ![ディメンションを複製するためのメニュー プロセス](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_nonhierarch_dimension.png) 1. 階層内のディメンションを右クリックし、\[複製\] をクリックします。ディメンションのコピーが表示されます。 2. コピーしたディメンションを右クリックし、\[名前の変更\] をクリックします。コピーしたディメンションに意味のある一意の名前を付けます。このディメンションを使ってビューを作成します。 - ビューの作成に使用するメジャーおよびディメンションの数を制限します。 **アクセシビリティが低い**: \[行\] に 3 つのメジャー、\[列\] に 4 つのディメンションがあります。フィールドの数が多いほど、複雑なビューが作成されます。 ![行に 4 つのメジャー、列に 3 つのディメンションを含む複雑なビュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_toomanyfields.png) **アクセシビリティが高い**:\[列\] に 2 つのディメンション、\[行\] に 1 つのメジャーがあります。ビュー構造内のフィールドが少ないほど、認知的過負荷が減ります。 ![列に 2 つのディメンション、行に 1 つのメジャーを含む簡略化されたビュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_fewerfields_cbpalette.png) #### 視認性を確保するためにビューの向きを変える 水平方向のラベルやヘッダーは、垂直方向のラベルよりも簡単に読み取れます。 **アクセシビリティが低い**:この例では、テキストが縦向きに表示されています。 ![垂直ラベルが付いた縦棒グラフ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_verticalmarklabels.png) **アクセシビリティが高い**:この例では、テキストを横向きに表示できるように、スペースがビューに追加されています。 ![水平ラベルが付いた縦棒グラフ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_horizontalmarklabels.png) ビューとそのヘッダーおよびラベルの向きを変更するには、ツールバーで **\[切り替え\]** ボタンをクリックするか、またはビューのサイズを変更し、横向きにラベルを表示するための余裕を設けます。この例では、テーブルのサイズが変更されました。詳細については、[表とセルのサイズ変更](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_resizetable.htm)を参照してください。 ![サイズ変更アイコンが表示および拡大された縦棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_resizeview.png) #### 1 つのビュー内の色と形状の数を制限する \[色\] または \[形状\] でディメンションを表示する場合、ユーザーがそれぞれの色と形状を区別できて、重要なパターンを理解できるように、10 種類を超える色や形状を 1 つのビューで使用しないようにします。 **してはいけないこと**:次の例では、10 番目のマークが \[商品タイプ\] に適用されてから、線の色が反復を開始しています。 ![10 を超えるマークがあり、10 マークを超えると色が繰り返される複雑な折れ線グラフ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_toomanyshapesandcolors.png) **すべきこと**:次の例では、フィルターを使って、一度に表示できるマークの数を制限しています。その結果、ビュー内の色と形状の数が 10 個を超えることがなくなります。 ![一度に表示されるマークが 10 個以下になるようにマークがフィルタリングされたビュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_lessthan10marks.png) #### フィルターを使ってビュー内のマークの数を減らす フィルターを使うと、ビュー内のマークの数を、ユーザーに見てもらいたいものだけに絞ることができます。フィルターの作成の詳細については、[「ビューからのデータのフィルター」](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering.htm)を参照してください。 また、次のフィルター モードを表示することにより、ユーザーがビュー内のデータを制御できるようになります。Tableau でよりアクセシブルなビューをサポートするフィルター モードは、以下の通りです。 - **単一値 (リスト)**: ラジオ ボタンを使ったフィルター。一度に選択できるアイテムは 1 つだけです。ユーザーに単一値のフィルターを提供するという方法は、ビュー内のマークの数を減らす良い方法です。 - **複数値 (リスト)**: 同時に選択できるアイテムのリスト (チェックボックス付き) を使用したフィルター。複数値のフィルターでは、同時により多くのマークを表示できます。 ![ラジオ ボタンが付いた単一値リストと、それに続くチェックボックスが付いた複数値リスト](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_filters_list.png) - **単一値 (ドロップダウン)**: アイテムのドロップダウン リストを使用したフィルター。一度に選択できるアイテムは 1 つだけです。ユーザーに単一値のフィルターを提供するという方法は、ビュー内のマークの数を減らす良い方法です。 - **複数値 (ドロップダウン)**: 同時に選択できるアイテムのドロップダウン リストを使用したフィルター。複数値のフィルターでは、同時により多くのマークを表示できます。 ![単一値ドロップダウン リストと、それに続くチェックボックスが付いた複数値ドロップダウン リスト](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_filters_dropdown.png) フィルターを表示するには、フィルターとして使用したいフィールドを右クリックし、\[フィルターの表示\] を選択します。 ![フィルターを表示するオプションを備えたオーダー日のサブメニュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_showfilter_date.png) フィルター モードを選択するには、フィルターのドロップダウン メニューから、\[単一値 (リスト)\]、\[単一値 (ドロップダウン)\]、\[複数値 (リスト)\]、または \[複数値 (ドロップダウン)\] フィルターを選択します。 ![単一値リスト、単一値ドロップダウン、複数値リスト、複数値ドロップダウンのオプションが強調表示されたドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_selectfiltertype.png) \[単一値 (リスト)\] または \[単一値 (ドロップダウン)\] フィルターでは、フィルターから \[すべて\] オプションを削除することができます。フィルターのドロップダウン メニューから \[カスタマイズ\] を選択し、\[" すべて"の値を表示\] オプションをクリアします。 次の画像は、フィルターの **\[カスタマイズ\]** オプションを示しています。 ![すべての値を表示するオプションが表示された、カスタマイズ用のサブメニューを含むフィルター ドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_hideshowall.png) ワークシートで複数のフィルターを使用している場合、次のガイドラインを念頭に置いてください。 - ビューを作成する際は、ブラウザーを 200% まで拡大してみて、ビュー内のすべてのコンポーネントが意図したとおりに表示されることを確認します。 - ワークシートにフィルターを横方向に配置することは避けてください。ブラウザー ウィンドウの幅が十分でない場合、ビュー内のコンポーネント (フィルターなど) が視覚化とオーバーラップします。 - フィルターをビューに追加した後にフィルターの位置を変更しないでください。フィルターの位置や順序を変更すると、タブの順序が変わる可能性があります。 この例は、\[単一値 (リスト)\] フィルターを \[商品カテゴリ\] に、\[複数値 (リスト)\] フィルターを \[商品注文日\] に設定したビューを示しています。\[単一値 (リスト)\] フィルターでは、一度に表示できるのは 1 つの商品タイプのみです (\[すべて\] は非表示)。 ![ 商品カテゴリの単一値リスト フィルターと商品オーダー日の複数値リスト フィルターが表示されたビュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_filtertolimitmarks.png) ### より多くのテキストを表示して分かりやすいビューにする ビューには、タイトル、キャプション、マーク ラベルを表示するようにします。タイトルおよびキャプションを編集することにより、ユーザーがビューを理解しやすくするためのコンテキストや詳細をより多く提供することができます。 - ビューのすべてのオブジェクトに正確で一貫性のある名前を付けます。 - 視覚化のコンポーネントがどのように関連しているかを説明するテキストを提供します。 - 冗長性を排除するため、テキストを簡素化します。 また、ビューのフィールド名が意味のある名前になるように、\[データ\] ペインでメジャーやディメンションの名前を変更することもできます。 表示および編集が可能なビューの各種要素は、次のとおりです。 - **タイトル (ワークシート、フィルター、凡例)**。ワークシート、フィルター、凡例のタイトルを表示します。既定のタイトル テキストは、フィルターまたは凡例によって参照されているシートまたはフィールドの名前です。より多くのコンテキストを提供するためにタイトルを編集できます。 - **キャプション (ワークシート)**。ワークシートにキャプションを表示します。既定のキャプション テキストは、ビューの表示内容のサマリーを提供します。より多くのコンテキストを提供するために、このテキストに追加することができます。 - **ラベル (\[マーク\] カード、\[ラベル\] ボタン)**。デフォルトでは、ラベルがビューに表示されないため、ラベルを表示するオプションを選択する必要があります。 **アクセシビリティが低い**:この例は、テキストが制限されているビューを示しています。ワークシート キャプション、マーク ラベル、説明的なタイトル、タイトル エリアに表示されるビューについての追加テキストなど、多くのテキスト要素が表示されていません。また、フィルターおよび凡例のタイトルが、より多くのコンテキストを提供するように編集されていません。 ![限られたテキストしかないバブル チャート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_lackoftext.png) **アクセシビリティが高い**:この例は、同じビューを示していますが、より多くの詳細およびコンテキストを提供するために、複数のテキスト エレメントが表示されています。ワークシートにタイトルとキャプションが表示されています。ワークシートのタイトルが編集されて、ビューでデータがどのように示されているかを説明するテキストが含まれています。ワークシートのキャプションには、Tableau によって自動生成される既定のサマリー テキストが含まれています。このビューにおいて意味のあるタイトルになるように、凡例のタイトルが編集されています。ユーザーが色のみに頼らずに済むように、マーク ラベルによって \[収益\] の値が示されています。 ![詳細を提供するためにタイトルとキャプションが追加されたバブル チャート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_helptextbulbblechart.png) 同様のデータを表示するこのテキスト テーブルの例のように、テキストのみを表示するビューを作成することもできます。 ![6 つの列と 1 つのフィルターを備えたテキスト テーブル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_table.png) ワークシートのタイトルとキャプションを表示・編集するには 1. \[ワークシート\] > \[タイトルを表示\] を選択してから、\[ワークシート\] > \[キャプションを表示\] を選択します。 ![\[タイトルの表示\] と \[キャプションの表示\] の横にチェックマークが付いているワークシートのドロップダウン メニュー](Img/access_showtitlescaptions.png) 2. ビューの最上部にあるタイトル ボックスで、ドロップダウン メニューをクリックし、**\[タイトルの編集\]** をクリックします。 ![\[タイトルの編集\] が強調表示されたタイトル ドロップダウン ボックス](Img/access_editworksheettitle.png) テキスト エリアにテキストを入力して書式設定したら、**\[OK\]** をクリックします。マークアップ テキストに加えてテキストを追加したり、マークアップ テキストを置き換えることができます。 3. キャプション ボックスでドロップダウン メニューをクリックし、**\[キャプションの編集\]** をクリックします。 ![\[キャプションの編集\] が強調表示されたキャプション ドロップダウン ボックス](Img/access_editcaption.png) テキスト エリアにテキストを入力して書式設定したら、ドロップダウン メニューをクリックして **\[OK\]** をクリックします。既定のテキストに加えてテキストを追加したり、既定のテキストを置き換えることができます。 ビューにマーク ラベルを表示するには - \[マーク\] カードで **\[ラベル\]** をクリックし、**\[マーク ラベルを表示\]** をクリックします。 ![ラベル メニューが展開され、\[マーク ラベルを表示\] ボックスがオンになっているマーク カード](Img/access_showmarklabels.png) \[データ\] ペインのフィールド名を編集するには 1. ディメンションまたはメジャーを右クリックし、**\[名前の変更\]** をクリックします。 ![フィールドの名前を変更するオプションを表示するフィールド オプション メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_renamefield.png) 2. 名前を編集し、Enter キーを押します。 詳細については、[「フィールド名の変更」](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_dwfeatures.htm#Rename)を参照してください。 フィルターまたは凡例のタイトルを編集するには 凡例およびフィルターに関連付けられているテキストは、それらの目的を明確に説明するテキストでなければなりません。フィルターおよび凡例のタイトルが機能を説明するタイトルになるように編集します。ワークシートのタイトルまたはキャプションに入力する説明では、フィルターを名前で呼びます。 1. フィルターのドロップダウン メニューをクリックし、\[タイトルの編集\] をクリックします。 ![フィルターのタイトルを編集するオプションを表示するフィルターのドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_editfiltertitle.png) 2. テキストを編集し、**\[OK\]** を選択します。 ![タイトル、フォント、サイズ、フォント スタイルを変更するオプションを備えたタイトル書式設定編集ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_editfiltertitle2.png) #### フォント サイズ テキストのフォント サイズを大きくすると、よりアクセシブルになります。\[書式\]、\[ワークブック\] の順に選択して、ワークブック全体のデフォルトのテキスト サイズを変更します。詳細については、「[作業の書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting.htm)」を参照してください。 ![Tableau Desktop にあるワークブックの書式設定メニュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_wkbkformat1.png) ![Tableau Desktop のワークブック レベルにある書式フォント メニュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_wkbkformat2_defaults.png) ワークシート レベルでフォント サイズを変更することもできます。 ### 代替テキストを編集して、より説明的にする (Tableau Cloud および Tableau Desktop) Tableau Cloud 23.2 および Tableau Desktop 23.3 以降では、Tableau によって自動生成された代替テキストをカスタマイズして説明を加え、閲覧者が理解しやすいテキストにすることができます。代替テキストは、Web ページ上の画像の外観や機能を説明し、スクリーン リーダーによって読み上げられます。これは Web ページのコード内に実装されており、Viz には表示されません。 ダッシュボードでは、コンテキスト メニューから代替テキスト エディターにアクセスできます。 1. Viz をタップして選択して \[その他のオプション\] メニューを展開し、\[アクセシビリティ\] を選択します。 2. 代替テキストの説明ボックスで代替テキストを更新し、\[OK\] を選択します。 ![ダッシュボードで Viz に代替テキストを追加するプロセス](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/accessibility_dashboard_alttext.gif) ワークシートでは、ツールバーまたは \[データ ガイド\] ペインから代替テキスト エディターにアクセスできます。 ツールバーからアクセスする: 1. \[ワークシート\]、\[アクセシビリティ\] の順に選択します。 2. 代替テキストの説明ボックスで代替テキストを更新し、\[OK\] を選択します。 \[データ ガイド\] ペインからアクセスする: 1. オーサリング モードで \[データ ガイド\] アイコン ![案内標識に描かれたデータ ガイド アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dataguideicon.png) をクリックし、\[データ ガイド\] ペインを開きます。 2. \[アクセシビリティ\] で、\[代替テキストを編集\] を選択します。 ![代替テキストを編集するための \[データ ガイド\] ペインのアクセシビリティ ボックス](Img/accessibility_alttext.png) 3. 代替テキストの説明ボックスで代替テキストを更新し、\[OK\] を選択します。 **注:** 代替テキストを編集するには、オーサリング モードである必要があります。データ ガイドにアクセスできない場合は、管理者にお問い合わせください。組織によってはデータ ガイドが非表示に設定されている可能性があります。 ## マークの読み上げを制御する ユーザーがビュー内のマークを操作するときに、スクリーン リーダーでどの情報を読み上げるかを選択できます。これにより、読み上げる情報の詳しさをカスタマイズでき、利用者により適した体験を提供できます。 ### マークのメタデータを読み上げる (既定) 既定では、スクリーン リーダーはマークのメタデータを読み上げます。メタデータには、フィールド名と、選択したマークに対応する値が含まれています。この設定により、ビューでツールヒントを設定していなくても、データにアクセスすることができます。 ### ツールヒントの内容を読み上げる この設定は変更することができ、生のメタデータの代わりに、ツールヒントの内容をスクリーン リーダーで読み上げるようにできます。ツールヒントを、フィールドの一覧よりもわかりやすいナラティブや特定の文脈でカスタマイズしている場合は、この方が最適な選択になることがよくあります。 たとえば、マップ ビューではツールヒントを読み上げる方が理解しやすくなります。地図のメタデータには緯度と経度の座標が含まれることが多く、支援技術で読み上げられると理解が困難になるかもしれません。ツールヒントをカスタマイズしていない場合でも、このオプションを選択することで、マップ ユーザーにとってよりわかりやすく意味の伝わりやすい体験を提供できます。 ワークシートでは、ツールバーまたは \[データ ガイド\] ペインから、スクリーン リーダーが読み上げる内容を変更できます。 ツールバーからは、次の手順を実施します。 1. \[ワークシート\]、\[アクセシビリティ\] の順に選択します。 2. \[マークの代替テキストにマークのツールヒントを使用する\] の横にあるチェック ボックスをオンにし、\[OK\] を選択します。 ![ビジュアライゼーションの代替テキストをカスタマイズするためのオプションと、マーク上の代替テキストにマークのツールヒントを使用するためのチェックボックスが表示された \[アクセシビリティ\] ダイアログ ボックス。](Img/access_mark_tooltips.png) \[データ ガイド\] ペインからは、次の手順を実施します。 1. オーサリング モードで \[データ ガイド\] アイコン ![案内標識に描かれたデータ ガイド アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dataguideicon.png) をクリックし、\[データ ガイド\] ペインを開きます。 2. \[アクセシビリティ\] で、\[代替テキストを編集\] を選択します。 3. \[マークの代替テキストにマークのツールヒントを使用する\] の横にあるチェック ボックスをオンにし、\[OK\] を選択します。 **注**: アクセシビリティ設定でツールヒントを使用するオプションが利用できない (グレー表示されている) 場合は、そのワークシートではツールヒントが無効になっていることを意味します。支援技術でツールヒントの内容を読み上げるようにするには、まずそのビジュアライゼーションでツールヒントを有効にする必要があります。 ## 色使いを工夫し、コントラストをつける \[マーク\] カードの \[色\] に配置されているフィールドのタイプに応じて、さまざまなカラー パレットを使用できます。使用するすべてのカラー パレットについて、十分なコントラストを提供し、明暗スペクトルでそれぞれ区別できる色を割り当てるようにします。 - ディメンション (不連続) については、\[色覚異常\] パレットを使用することをお勧めします。各ディメンション値に割り当てられる色を調整する必要があります。十分なコントラストを提供し、明暗スペクトルでそれぞれ区別できる色を割り当てます。単色法の場合、**\[ステップド カラー\]** を 5 に設定して、**\[シアトルの灰色\]** パレットを試してみてください。 - メジャー (連続) については、\[ステップド カラー\] オプションを 5 に設定して、\[青\] または \[オレンジ - 青の分化\] パレットを試してみてください。使用するステップの数値を調整する必要があります。単色法の場合、**\[ステップド カラー\]** を 5 に設定して、**\[灰色\]** パレットの使用を検討してください。 テキスト カラーについては、一般的なガイドラインは、テキストの視覚的な表現やテキストの画像のコントラスト比を 4.5:1 (大きいテキストの場合は 3:1) にすることです。Tableau の既定の色書式設定は、これらの既定のコントラスト比に従っています。[コントラスト分析](https://www.paciellogroup.com/resources/contrastanalyser/)ツールを使用して、テキストの色と背景のコントラスト比をテストすることができます。 **重要**:ビューで色を使用する場合、ラベル、サイズ、形状、位置など、他のタイプのマーク エンコードも提供する必要があります。マークの違いを表すのに色のみに頼らないようにしてください。 #### \[色\] に配置されたディメンション **アクセシビリティが低い**:このビューは、不連続ディメンションが \[色\] に配置されていて、\[Tableau 20\] パレットが設定されている例を示しています。線のパスは有益な位置情報を提供しますが、色では線マークをはっきりと区別できません。 ![Tableau 20 パレットに設定されている、マーク カードの \[色\] に配置された不連続ディメンションを含むビュー](Img/access_confusingcolor.png) **アクセシビリティが高い**:次の例では、\[色弱\] パレットが使用されています。色で示されている内容を強化するために、形状も使用されています。 ![色覚異常 パレットに設定されている、マーク カードの \[色\] に配置された不連続ディメンションを含むビュー。色で表示されている内容を強調するために、ディメンションも形状上に配置されています。](Img/access_lessthan10marks.png) #### \[色\] に配置されたメジャー **アクセシビリティが低い**:このビューは、連続メジャーが \[色\] に配置されていて、グラデーション色を備えた \[薄い青色\] パレットが設定されている例を示しています。このビューは、色と色のコントラストが十分でなく、明暗スペクトルにおけるコントラストが不十分です。サイズの使用はこのビューで役立っていますが、このカラー パレットを使用すると、色覚異常のあるユーザーがマーク間のコントラストの違いを確認するのが難しくなる可能性があります。 ![薄い青色パレットを使用したバブル チャート](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_bubble_notgoodcolor.png) **アクセシビリティが高い**:このビューは、ステップド カラーを備えた \[オレンジ - 青分岐\] パレットを使用しています。このパレットの使用により、マーク間のコントラストが改善されています。 ![ステップド カラーのオレンジ - 青の分化パレットを使用したバブル チャート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_bubble_goodcolor.png) パレットを選択するには このオプションを使用するには、メジャーまたはディメンションをビューの \[色\] に配置しておく必要があります。 1. \[マーク\] カードで **\[色\]** をクリックし、\[色の編集\] をクリックします。 2. \[カラー パレットの選択\] で、ドロップダウン矢印をクリックしてパレットを選択します。 この例では、\[色弱\] パレットが選択されています。 ![マーク カードの色の編集メニューに表示された色覚異常パレット。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_colorblindpalette.png) \[色弱\] パレットで、**\[パレットの割り当て\]** をクリックし、\[OK\] をクリックします。または、**\[OK\]** をクリックします。 値の色を変更するには: 1. 左側の \[データ項目の選択\] で値をクリックします。 2. 右側のパレットで新しい色をクリックします。色見本をポイントして色を識別します。変更する値の数だけ操作を繰り返します。 3. \[OK\] をクリックして \[色の編集\] ダイアログ ボックスを終了します。 次の例は、\[ステップド カラー\] を 5 ステップに設定した \[オレンジ - 青の分化\] パレットを示しています。 ![\[ステップド カラー\] を 5 ステップに設定した \[オレンジ - 青の分化\] パレット。](Img/access_orangebluepalette.png) 3. \[色弱\] パレットで、**\[パレットの割り当て\]** をクリックし、\[OK\] をクリックします。または、**\[OK\]** をクリックします。 色とパレットの詳細については、[「色プロパティ」](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties.htm#ColorProp)を参照してください。 ### 色以外の視覚キューの提供:位置、サイズ、形状 フィールド値に色を使用する場合、[ラベル](#UseText)、位置、サイズ、形状など、他のタイプのマーク エンコードも提供する必要があります。同じフィールド値に位置、サイズ、または形状を使用することにより、マーク間の違いを強化することができます。これらのメカニズムはすべて、データに関する情報をユーザーに伝えます。 色を使ってメジャーまたはディメンションの値を示す場合、各マークに割り当てる色に対し、十分な明暗スペクトル コントラストを提供します。 **アクセシビリティが低い**:この例は、色、形状、またはサイズを使用せずにコントラストを作成している同一散布図を示しています。マークの位置によって意味のある情報が提供されていますが、ビューではより多くの視覚ビューを使用できます。 ![色、形状、サイズを使用せずにコントラストを作成している散布図](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_suboptimal_scatterplot.png) **アクセシビリティが高い**:この例では、\[クアドラント\] という名前の計算されたフィールドが色と形状で使用されています。位置、色、形状を使用して各マークが区別されています。軸もマークの位置と意味を明確にしています。 ![色、形状、サイズを使用してコントラストを作成している散布図と、位置を明確にするために使用されている軸。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_scatterplotstructure.png) ### すべて一緒に使用する 次の例は、テキスト、形状、色、およびサイズのすべてを組み合わせて使用することにより、アクセス可能なビューを作成する方法を示しています。売上高がそれぞれの円 (マーク) のサイズによって表されます。収益が色とテキストで表されます。ビューのタイトルおよびキャプションが表示されており、より多くのコンテキストを提供するように編集されています。フィルターおよび凡例のタイトルも、より多くのコンテキストを提供するように編集されています。 ![アクセシブルなビューを作成するために、テキスト、形状、色、サイズのすべてを組み合わせたバブル チャート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_allinone.png) ## 演習:アクセシビリティが低いビューからアクセシビリティが高いビューへの改善 非常にアクセス可能でない viz をアクセス可能な viz に変換します。この開始ビュー内のデータには、より細かいレベルの詳細と、スクリーン リーダーでの認知的過負荷の一因となる可能性のある構造が含まれています。 ![多数のマーク、最小限のテキスト、コントラストがほとんどない色を使用した横棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_walkthru_originalview.png) このビューでは、各販売地域の売上合計とともに収益率を表示することにより、どのタイプの商品が良く売れているように見えて、実は収益率が高くないかを判断することができます。収益と注文ごとの収益も表示します。 この記事で前述されている[概念とベスト プラクティスに基づいて](#BuildAccViews)、このビューに変更を加えます。 ### ステップ 1:ビューの詳細レベルを下げます。 \[詳細\] に \[商品名\] ディメンションがあるため、データ セット内のすべての商品が、ビューでマークによって表されています。 - \[詳細\] から \[商品名\] を削除します。この変更により、ビュー内のマークの数が 20,000 個以上から 272 個に減ります。 ビューのマーク数を減らすと、サーバーではなくブラウザーで埋め込みビューがレンダリングされるように確保できます。 ![272 個のマークがある横棒グラフ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_walkthru_limitdetail.png) ### ステップ 2:より集計されたデータのビューを作成します。 1. \[列\] のメジャーの数と、\[行\] のディメンションの数を減らします。 2. \[地域\] を削除します (\[地域\] のフィルターを使用)。マークの数が 68 個に変わります。 3. \[カテゴリ\] と \[サブカテゴリ\] (どちらのディメンションも \[商品\] 階層の一部) を、\[商品カテゴリ\] と \[商品タイプ\] に名前を変更したコピー (階層の一部ではない) に置き換えます。\[サブカテゴリ\] フィルターを削除します。 それにより、ユーザーが埋め込みビューで階層を展開するのを防ぐことができます。埋め込みビューで階層を展開すると、ビュー内のマークの数が増え、サーバーではなくブラウザーでビューがレンダリングされる場合があります。 ![68 個のマークがある横棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_walkthru_limitdimensions.png) ビューはすでにより集計され、簡素化されたビューになっていますが、さらに続けます。 - \[収益\]、\[注文ごとの収益\]、\[収益率\] を \[列\] シェルフから **\[ツールヒント\]** に移動します。 これでマークの数が 17 個になりました。データ内の参照元となる詳細情報は、依然として \[データの表示\] ウィンドウで確認できます。しかし、マークの数を減らしたことにより、ビューがブラウザーでレンダリングされるため、ビューがよりアクセシブルになります。 ![17 個のマークがある横棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_walkthru_limitmeasures.png) ### ステップ 3:カラー パレット設定を確認します。 パレットの設定は \[オレンジ - 青分岐\] です。 - **\[ステップド カラー\]** を 5 に設定します。 ![オレンジと青の分化パレットを使用し、ステップド カラーを 5 に設定した 17 個のマークがある横棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_walkthru_steppedcolor.png) ### ステップ 4:ビューのテキストを更新して表示します。 1. 新しいビューに合わせてタイトルを変更します。 2. ワークシートのキャプションを表示します。 3. マーク ラベルを表示します。 4. \[収益率\] を \[マーク\] カードの \[ラベル\] までドラッグします。 5. フィルターと凡例のタイトルを編集します。 ![オレンジと青の分化パレットを使用し、ステップド カラーを 5 に設定した 17 個のマークと、タイトル、マーク ラベル、およびワークシート キャプションがある横棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/access_walkthru_text.png) ### ステップ 5:\[データの表示\] ウィンドウの \[サマリー\] タブを開きます。 これが、このビューでスクリーン リーダーが読み上げるテキストです。各商品タイプの参照元データに 4 つのメジャーが含まれています。 ![Viz の参照元データのテーブルを表示する \[データの表示\] ウィンドウの \[サマリー\] タブ](Img/access_walkthru_viewdata_summary.png) ### Tableau Public へのパブリッシュ ユーザーにビュー ツールバーの \[編集\] オプションが表示されないようにするには、ワークブックをパブリッシュするときに Web 編集パーミッションを \[拒否\] に設定します。ワークブックをパブリッシュするときにユーザーに Web 編集モードのアクセスを許可しない場合は、Tableau Cloud 管理者にも知らせる必要があります。 1. Desktop で、\[サーバー\] > \[ワークブックのパブリッシュ\] を選択します。 2. \[パーミッション\] で \[編集\]、\[すべてのユーザー\] を選択し、もう一度 \[編集\] を選択します。 ![すべてのユーザーが選択されている Web 編集権限ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/accessibility_web_edit_allusers.png) 3. Web 編集パーミッションで \[拒否\] を選択します。\[適用\]、\[OK\] の順にクリックします。 ![すべてのユーザーに対して拒否するように設定された Web 編集ラジオ ボタン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/accessible_web_edit_permissions.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # アクセシブルなビューを設計するためのベスト プラクティス すばらしいビューを作成したら、ビューのアクセシビリティを高めて、すべてのユーザーがデータを見て理解できるようにする必要があります。 Tableau では、アクセシブルなビューを作成するためのコントロールがいくつかサポートされています。これらのコントロールは、US Section 508 要件および Web コンテンツ アクセシビリティ ガイドライン (WCAG 2.2 AA) に準拠しています。Tableau Cloud または Tableau Server から共有されるコンテンツが、「[アクセシビリティのためのビューの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/accessibility_create_view.htm)」の手順に従い、次の WCAG 2.2 AA 原則に沿っていることを確認してください。 - **知覚可能** - 情報およびユーザー インターフェイス コンポーネントは、ユーザーが知覚できる方法でユーザーに提示しなければならない。コンテンツを文章で説明したり、その他の方法で把握できるようにすることを検討してください。 - **操作可能** - ユーザー インターフェイス コンポーネントおよびナビゲーションは、さまざまなデバイスから利用可能であり、さまざまな方法でビューを操作可能でなければならない。 - **理解可能** - ビューに提示する情報は、ユーザーにとって理解可能なものでなければならない。たとえば、ビューに表示される各エレメントには、はっきりと区別できる名前やラベルを使用します。 この記事と「[アクセシビリティのためのビューの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/accessibility_create_view.htm)」で説明しているベスト プラクティスに従うことにより、Tableau Server や Tableau Cloud でパブリッシュしたビューをすべてのユーザーにとってアクセシブルであるように構築します。 ## シンプルにする **WCAG 2.1 AA 原則:** 理解可能 ビューで大量の情報を提供しなければならない場合があります。しかし、情報が多すぎるビューは、分かりづらくなったり、スクリーン リーダーやキーボードを使用したナビゲートが困難になる場合があります。次のガイドラインを使用すると、ビューに詰め込みすぎてユーザーを圧倒することなく、必要な内容をすべて伝えることができます。 - 可能な場合はデータを集計し、表示するマークの数を減らします。また、ビューに 1000 個を超えるマークを表示すると、ブラウザーではなくサーバーでビューがレンダリングされることがあります。サーバーでレンダリングされたビューは、WCAG 準拠にまだ対応していません。 ユーザーは、\[データの表示\] ページ (既定で有効化) にアクセスしてマークの参照元データを確認することも、このページからアクセス可能なアプリケーションにデータをダウンロードする方法でマークを確認することもできます。 **例**:この例では、2 種類の棒グラフ ビューを使用して、詳細なビューと集計されたビューの違いを説明します。
簡単に理解できない - マークが多すぎる アクセシビリティが高い - 集計されたビュー
5000 個のマークが表示されている縦棒チャート テキスト ラベルとより少ない数のマークが表示されている縦棒チャート

  • 詳細すぎて理解しづらいビューになっています。

  • 5,000 個以上のマークが表示され、各マークが何を表しているのかを示す十分なテキストがありません。

  • このビューは、スクリーン リーダーを必要とするユーザーには難しすぎて使えません。

  • この例は、より高いレベルで集計されたデータを使って同じビューを表示しています。

  • 重要なデータ ポイントは含んだまま、ユーザーにとって読みやすく、理解しやすくなりました。

  • マークの数が 5,000 個以上からおよそ 20 個に減っています。

  • ユーザーは、焦点をビューの上に置き、Enter キーを押して [データの表示] ページを開くことにより、マークの参照元となる詳細情報を確認できます。
- 棒グラフや折れ線グラフのように、テキスト、色、図形を使用でき、より多くのコンテキストをビューに追加できる、シンプルなグラフィック要素を使用することを検討します。 - マークの数を最も重要なデータ ポイントを強調するマークだけに限定します。 このタイプのビューの作成方法の詳細と例については、[アクセシビリティのためのビューの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/accessibility_create_view.htm)の[シンプルにする](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/accessibility_create_view.htm#SimpleAggregated)を参照してください。 ## タイトルとキャプション **WCAG 2.1 AA 原則:** 知覚可能、理解可能 わかりやすい説明文をタイトルやキャプションに使用することで、支援技術を使っているユーザーにコンテキストを提供し、ビュー内のデータの理解を助けることができます。次のガイドラインに従って Tableau の視覚的な性質を適応させることで、すべてのユーザーのニーズを満たすことができます。 - ビューは、説明に使用するテキストの補足であると考えます。 - タイトルやキャプションでテキストを使用して、Viz や表示している内容を説明します。 - シンプルでわかりやすい言語を使用します。専門用語や頭字語、略語は避けます。 - 「～のイメージ」や「～の写真」などの言葉がスクリーン リーダーに自動的に含まれる場合があるため、説明文には含めません。 - 大文字のみの見出しやタイトルなどは、読み取りにくくなる可能性があるため避けます。 **例:** この例は、2 種類の棒グラフを示しています。1 つはテキストをほとんど使用しておらず、もう 1 つはタイトルとキャプションを使ってコンテキストを追加しています
簡単に理解できない - テキストが少なすぎる アクセシビリティが高い - 説明文を補足してコンテキストを提供する
最小限のテキストを含む縦棒チャート タイトルとキャプションを追加した縦棒チャート

  • 1 語だけのタイトルでは説明が不十分です。

  • マークが色とサイズで区別されています。しかし、テキストが追加されていないので、各マークのコンテキストが分かりづらい可能性があります。

  • このビューについて説明するキャプションやその他の説明文がありません。

  • この例は、同じビューを表示していますが、タイトルとキャプションの両方に説明文が追加されています。

  • 同じコントラスト カラー スケールとサイズを使って区別されていますが、コンテキストを追加するためにバー マークにラベルが追加されています。
コンテキストを提供するテキストを表示するビューの構築方法の詳細と例については、[アクセシビリティのためのビューの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/accessibility_create_view.htm)の[より多くのテキストを表示して分かりやすいビューにする](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/accessibility_create_view.htm#UseText)を参照してください。 ## 追加テキスト **WCAG 2.1 AA 原則:** 知覚可能、理解可能 タイトルやキャプションに加えてテキストを使用することで、表示している内容のコンテキストをユーザーが理解しやすくなります。これらは、さまざまなコントロール (凡例とフィルターなど) とデータ間の関係を説明するのにも役立ちます。 テキストを追加する際には、次のガイドラインを使用してください。 - 凡例やフィルターの見出しにテキストを使用し、コントロールとその機能を説明します。また、ダッシュボードのテキスト ゾーンを使用して視覚化に対するコンテキストを追加し、表示内容をさらに説明することもできます。 - Viz に代替テキストを追加します。Tableau は、Tableau 23.1 で Viz の代替テキストの自動生成を開始しました。Tableau 23.2 以降では、自動生成された代替テキストを編集して、閲覧者にとって重要であることがわかっているコンテキストを追加できます。 - 可能であれば、ラベルによってコントロールを参照します。たとえば、凡例のラベルを **\[サブカテゴリ\]** から **\[商品タイプのカラー キー\]** に変更することで、コントロールとデータ間の関係がユーザーに分かりやすくなります。 - ビューにリンク テキストを含める場合は、リンクがユーザーをどこへ移動させるかを説明するテキストを使用します。たとえば、「1990 ～ 2020 年の地球温暖化統計情報」のようなリンク テキストを使用します。「ここをクリック」、「その他」、「詳細」などの文言は避けます。一般的すぎてユーザーが混乱する可能性があるため、使用を避けます。 - **例:** 2 種類のバブル チャートを示しています。一方のビューでは、ビューの作成時にデフォルトで表示されるテキストのみを使用し、もう一方のビューでは、意味を伝えるためにビュー全体にコンテキストを追加するテキストを使用しています。
簡単に理解できない - テキストが少なすぎる アクセシビリティが高い - 説明文を追加
テキストがほとんどないバブル チャート タイトル、キャプション、その他のテキストを含むバブル チャート

  • このビューは、シートのタイトルにデフォルトのテキストのみを使用し、フィルターおよび凡例にデフォルトのラベルを使用しています。

  • マークがサイズと色のみで区別されています。

  • このビューには、コンテキストを提供するキャプションやその他の説明文がありません。

  • この例は、同じビューを表示していますが、説明文が追加されています。

  • タイトルおよびキャプションにテキストを追加することにより、マークの関係を説明したり、ビューが何を示しているかを説明するコンテキストを提供することができます。

  • マーク ラベルを追加することで数値を示すことができるため、ユーザーが情報を理解する際に、色のみに頼らずに済みます。
コンテキストの補足テキストを含めたビューの構築方法と例については、「[アクセシビリティのためのビューの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/accessibility_create_view.htm)」の「[より多くのテキストを表示して分かりやすいビューにする](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/accessibility_create_view.htm#UseText)」と「[アクセシビリティのためのビューの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/accessibility_create_view.htm#Edit)」を参照してください。 ## 色とコントラスト **WCAG 2.1 AA 原則:** 知覚可能、理解可能 色を使用して、ビューのマークを区別することができます。しかし、視覚障害のあるユーザーとっては、色だけでは十分な区別が常に可能ではありません。ビューに多くのマークがある場合、色が多すぎると区別が特に難しくなります。ビューに色を追加する際は、次のガイドラインを使用してください。 - Tableau は、ビューに合った適切な色を選択する際に使用する色弱パレットを提供しています。使用するすべてのカラー パレットについて、十分なコントラストを提供し、明暗スペクトルでそれぞれ区別できる色を割り当てるようにします。 - 線マークについては、形状、サイズ、ラベルなどの追加オプションを使用して、区別しやすくします。 - [コントラスト分析](https://www.paciellogroup.com/resources/contrastanalyser/)ツールを使用して、テキストの色と背景に最適なコントラスト比を選択します。カラー コントラストを強くし、4.5:1 (大きいテキストの場合は 3:1) のコントラスト比標準を満たすようにします。 **例:** この例は、2 つの線グラフを示しています。1 つは色のみで線を区別し、もう 1 つはより適切な色と形状でマークを区別しています
簡単に理解できない - 色のみでマークを区別 アクセシビリティが高い - 色と形状でマークを区別
色のみを表示してマークを区別する折れ線グラフ 色と形状の両方を使用してマークを区別する折れ線グラフ

  • このビューは、色のみでそれぞれの線を区別しています。

  • このビューのマークは、視覚障害を持つユーザーにとって十分にアクセシビリティが高いカラー パレットを使用していません。

  • この例は、同じビューを表示していますが、色と形状を使ってマークを識別しています。

  • 明確なタイトルの付いた色の凡例と形状の凡例があるため、ビューで色や形状が何を表しているかが分かります。
色を使ってマークを区別するビューの構築方法の詳細と例については、[アクセシビリティのためのビューの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/accessibility_create_view.htm)の[アクセシビリティのためのビューの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/accessibility_create_view.htm#ColorContrast)を参照してください。 ## ビューのパブリッシュ **WCAG 2.1 AA 原則:** 知覚可能、操作可能、理解可能 ビューをユーザーが使用できるようにするには、ビューを Tableau Server または Tableau Cloud にパブリッシュします。次に、ツールバー メニューで \[共有\] をクリックします。ユーザーはスクリーン リーダーやキーボードを使用して、ビュー ボタンとツールバー ボタンを操作できます。詳細については、[Web 上の Tableau のキーボード アクセシビリティ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/access_keyboard_navigation.htm)を参照してください。 ワークブックをパブリッシュして埋め込む方法、埋め込みコードを探す方法、ツールバーをオフにする方法の詳細については、「[アクセシビリティのためのビューの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/accessibility_create_view.htm)」の「[アクセシビリティのためのビューの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/accessibility_create_view.htm#Publish)」を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # アクセラレーターを使用してデータを迅速に可視化する Tableau Accelerator は、データ分析を迅速に開始できるように設計された、事前に構築済みのダッシュボードです。アクセラレーターは、特定の業界や企業のアプリケーションに合わせて、サンプルデータで構築されています。自社のデータに置き換えると、最小限の設定でインサイトを得ることができます。 ![アクセラレーターの例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/accelerator_example.png) Salesforce の Sales Cloud のパイプライン アクセラレーター ## アクセラレーターの入手先 [Tableau Exchange](https://exchange.tableau.com) と Tableau Desktop で、すべてのアクセラレーターにアクセスできます。また、Tableau Cloud でワークブックを作成する際に、厳選されたアクセラレーターを使用することができます。 ### Tableau Exchange の Web サイトの場合 1. Tableau Exchange の Web サイトの[アクセラレーター ページ](https://exchange.tableau.com/ja-JP/accelerators)にアクセスします。アクセラレーターは、適用する業界や、接続するデータの種類でフィルタリングして検索することができます。 2. Tableau Exchange の Web サイトにサインインします。アカウントをお持ちでない場合は、アカウントを作成してください。 3. 使用したいアクセラレーターが見つかったら、\[ダウンロード\] をクリックして TWBX ファイルを取得します。 アクセラレーターは単にパッケージ化されたワークブックなので、ダウンロードしたファイルは Tableau Desktop で開くか、Tableau Cloud 上のサイトや Tableau Server にアップロードすることができます。ワークブックのアップロードの詳細については、「[Tableau サイトへのワークブックのアップロード](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/upload.htm)」を参照してください。 ### Tableau Desktop において 1. Tableau Desktop のスタート ページで、\[その他のアクセラレーター\] を選択します。 ![スタート ページのアクセラレーター](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/accelerator_desktop_more.png) 2. このリストにあるアクセラレーターは、Tableau Exchange の Web サイトに表示されているものと同じですが、Tableau Desktop を離れることなくアクセラレーターを開くことができるという利便性が追加されています。 3. 使用したいアクセラレーターが見つかったら、\[開く\] を選択して作業を開始します。 ### Tableau Cloud の場合 Tableau Cloud でワークブックを作成する際に使用できるアクセラレーターの数には制限があります。これらのアクセラレーターは、Salesforce、ServiceNow ITSM、LinkedIn Sales Navigator、Marketo、Oracle Eloqua などのクラウド ベースのデータに接続します。 1. Tableau Cloud の Creator である場合は、\[ホーム\] または \[検索\] ページに移動し、\[新規\] ボタンをクリックして \[ワークブック\] を選択します。 ![ボタン オプションの作成](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/jumpstarts_new_workbook.png) **注**: サイト管理者は、ホーム ページの \[アクセラレーター\] とラベル付けされたセクションからアクセラレーターにアクセスすることもできます。 2. \[データへの接続\] ウィンドウの上部にある \[アクセラレーター\] を選択すると、Tableau Cloud で接続できるアクセラレーターを参照することができます。 Tableau Exchange から Tableau Cloud に追加のアクセラレーターをアップロードして、Tableau Desktop の場合と同様に使用することもできます。ただし、Tableau Cloud の手順ではなく、Tableau Desktop の手順に従ってデータをアクセラレーターに取り込む必要があります。 ## Tableau Exchange からアクセラレーターを使用する Tableau Exchange の Web サイトからダウンロードしたアクセラレーターや、Tableau Desktop から開いたアクセラレーターを使用するには、このセクションの手順に従います。Tableau Cloud でワークブックを作成する際にアクセラレーターを使用する手順については、「[Tableau Cloud でアクセラレーターを直接使用する](#Create)」を参照してください。 ### Tableau Desktop でアクセラレーターにデータを追加する #### データ マッパーを使用する Tableau Desktop 2023.1 の限定された数のアクセラレーターにデータ マッピングが導入されました。 2023.2 以降、データ マッパーに以下の機能が追加されました。 - データ マッパーを閉じると選択内容が保存され、中断したところから再開できます。 - 接続されているさまざまなデータ ソースを切り替えることができます。 - 数多くのアクセラレーターに対応します。 データ マッパーを使用すると、データに接続して、アクセラレーターに必要なフィールドにデータ内のフィールドをマッピングすることができます。ダウンロードしたアクセラレーターがデータ マッパーをサポートしている場合は、作業を開始するためのプロンプトが表示されます。データ マッパーをサポートするアクセラレーターを見つけるには、[Tableau Exchange Web サイト](https://exchange.tableau.com/ja-JP/accelerators)で \[データ マッピングが有効\] フィルターを選択します。 データ マッパーをサポートしていないアクセラレーターの場合は、「[データを手動で追加する](#manual)」の次のセクションの手順に従ってください。 サポートしているアクセラレーターを開くと、データ マッパーが開きます。 1. \[Get started (開始する)\].を選択します。 データ マッパーを閉じた場合、\[データ\] メニューから \[データ マッパーを開く\] を選択すると、いつでももう一度開くことができます。 2. 既にデータに接続している場合は、マッピングに使用するデータ ソースを選択します。それ以外の場合は、\[データに接続\] を選択し、アクセラレーターで使用するファイルまたはクラウドベースのデータを選択します。 3. テーブルが複数ある、パブリッシュされていないデータ ソースの場合、データをキャンバスに追加して、Tableau がフィールドにアクセスできるようにする必要があります。データを設定するプロンプトが表示された場合は、1 つ以上のテーブルまたはシートをデータ ソース キャンバスにドラッグします。追加したデータが、アクセラレーターにマッピングできるようになります。 ![データ ソース キャンバス](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/accelerator_data_source.gif) データ ソースの構築の詳細については、「[複数テーブルのデータ分析に関係を使用する](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_multitable_normalized.htm)」を参照してください。 4. データを追加すると、データ マッパーの \[宛先\] 列にフィールドが表示されます。アクセラレーターの各フィールドに対して (From)、ご利用のデータと同じデータ型のフィールドを選択します (To)。フィールドにカーソルを合わせると、詳細が表示されます。 - データ内のフィールドが間違った型としてマークされていることに気付いた場合は、[データ型](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles_datatypes.htm)を変更してマッピングします。 - アクセラレーターに使用するデータ ソースを切り替えるには、\[宛先\] の後にデータ ソース名を選択し、接続している他のデータ ソースを選択するか、\[新しいデータ ソース\] を選択します。データ ソースを切り替えると、個別のフィールドで選択した内容はクリアされます。 ![データ マッパー選択画面](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_mapper.png) 5. データ マッパーの左下にあるインジケーターは、割り当てたフィールドの数を示します。割り当てを完了したら、\[データの置換\].を選択します。 マッピングされていないフィールドがあると、それらのフィールドを使用するダッシュボードが壊れる原因になります。これは、データを置き換えると、すべてのサンプル データがアクセラレーターから削除されるためです。 6. アクセラレーターのサンプル データをユーザーのデータに置き換えます。データ マッパーを閉じる前に、ダッシュボードをチェックして、データが期待どおりにマッピングされていることを確認してください。データに問題がある場合は、\[変更を加える\] を選択すると、割り当てページに戻ります。調整後、もう一度データを置換します。 Tableau Desktop 2023.2 以降、データ マッパーを閉じた後に調整を行う場合は、\[データ\]、\[データ マッパーを開く\] の順に選択し、対象を絞り込みます。Tableau Desktop 2023.1 では、選択した内容は保持されず、データ マッパーをもう一度開いた場合、データ ソースを追加してフィールドごとに割り当てるプロセスを繰り返す必要があります。 #### データを手動で追加する アクセラレーターにデータを追加する方法には、データ ソースを新しいデータ ソースに置き換える方法 (1) と、既存のデータ ソースに新しい接続を追加する方法 (2) の 2 つがあります。 | 方法 1: データ ソースを置き換える | 方法 2: 新しい接続を追加する | | --- | --- | | 複数のテーブルを持つデータ ソースで使用できる。 | 物理テーブルを 1 つしか持たないデータ ソースで使用できる。 | | フィールド名を変更して、アクセラレーターと一致させることができる。 | データ ソースのフィールド名は、アクセラレーターのフィールドと一致している必要があります。 | | アクセラレーターのフォルダー構造が保持されない。 | アクセラレーターが使用するフィールドを整理するためのフォルダー構造を保持します。 | #### 方法 1: データ ソースを置き換える 複数のテーブルを含むデータ ソースを追加する場合は、この方法を使用します。 1. Tableau Desktop でアクセラレーターを開いた状態で、\[データ\] > \[新しいデータ ソース\] を選択します。 ![データ メニュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/accelerator_new_datasource.png) 2. 使用するデータに接続します。詳細については、[「データへの接続」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/basicconnectoverview.htm)を参照してください。Salesforce Accelerator を使用している場合、アカウントに Salesforce インスタンスへの API アクセス権があることを確認します。 3. \[データ ソース\] タブで、テーブルをキャンバスにドラッグして、新しいデータ ソースを構築します。詳細については、「[複数テーブルのデータ分析に関係を使用する](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_multitable_normalized.htm)」を参照してください。 4. ダッシュボードを開き、リストされているいずれかのシートの \[シートに移動\] アイコンを選択します。 ![\[シートに移動\] ボタン](Img/accelerator_go_to_sheet.png) ダッシュボードやストーリー タブからではなく、ワークシートからのみデータを置き換えることができるため、この手順は必須です。ワークブック内のシートの種類の詳細については、「[ワークブックとシート](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/environ_workbooksandsheets.htm)」を参照してください。 5. \[データ\] > \[データ ソースの置換\] を選択します。詳細については、「[データ ソースの置換](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/connect_basic_replace.htm)」を参照してください。 ![データ メニュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/accelerator_replace_datasource.png) 6. \[置換\] で、追加したデータソースを選択し、\[OK\] をクリックします。 7. \[データ\] ペインで元のデータ ソースを右クリックし、\[閉じる\] を選択します。詳細については、「[データ ソースを閉じる](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/close_connection.htm)」を参照してください。 ![データ ソース メニュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/accelerator_datasource_close.png) #### 壊れた参照の修正 新しいデータ ソースに元のデータ ソースと同じフィールド名がない場合、アクセラレーターの一部が空白になります。壊れた参照を置き換えて、新しいデータ ソースの正しいフィールドが使用されるようにします。 1. ダッシュボードを開き、リストされているいずれかのシートの \[シートに移動\] アイコンを選択します。 ![\[シートに移動\] ボタン](Img/accelerator_go_to_sheet.png) 2. \[データ\] ペインで、アクセラレーターの必須フィールドを特定します。[Tableau Exchange](https://exchange.tableau.com) のアクセラレータ ページで、説明セクションにこれらのフィールドがリストされます。 3. 赤い感嘆符でマークされているすべてのフィールドのフィールド参照を置き換えます。 - これを行うには、フィールド名を右クリックして \[参照の置換...\] を選択します。その後、正しいフィールド名をリストから選択します。 - 詳細については、「[フィールド参照の置換](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/howto_connect.htm#replace-field-references)」を参照してください。 ![壊れた参照のインジケーター](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/accelerator_broken_references.png) #### 方法 2: データ ソースを編集する アクセラレーターの物理テーブルを直接置き換えることができる物理テーブルが 1 つしかないデータ ソースがある場合は、この方法を使用します。 1. Tableau Desktop でアクセラレーターを開いた状態で、\[データ ソース\] タブを選択します。 ![データ ソース タブ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/accelerator_datasource_tab.png) 2. \[接続\] の横にある \[追加\] を選択します。使用するデータに接続します。詳細については、[「データへの接続」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/basicconnectoverview.htm)を参照してください。 ![接続の追加](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/accelerator_add_datasource.png) 3. データ ソース キャンバスで、論理テーブルをダブルクリックして、物理テーブルを開きます。論理テーブルと物理テーブルの詳細については、「[データ モデルのレイヤー](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/datasource_datamodel.htm#layers-of-the-data-model)」を参照してください。 ![データ ソースの論理テーブル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/accelerator_table.png) 4. 追加したデータ ソースのテーブルをドラッグして、既存の物理テーブルにドロップすると、サンプル データが置き換わります。データ ソースは、1 つの物理テーブルのみである必要があります。 ![新しいテーブルをドラッグして物理テーブルを置き換える](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/accelerator_table_replace.png) 5. \[接続\] でサンプル データの接続を右クリックし、\[削除\] を選択します。 ![接続の削除](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/accelerator_connection_remove.png) ## Tableau Cloud でアクセラレーターを直接使用する Tableau Cloud でワークブックを作成する際に使用できるアクセラレーターの数には制限があります。これらのアクセラレーターを使用すると、データを手動で追加するのではなく、クラウドベースのデータ ソースに直接接続するように促されます。 1. Tableau Cloud で、新しいワークブックを作成します。 2. \[データに接続\] ウィンドウの上部にある \[アクセラレーター\] を選択します。 3. あらかじめ作成されているデザインのリストから、必要なデータ ソースやビジネス メトリクスを反映しているオプションを見つけ、\[ダッシュボードを使用\] を選択します。 4. サンプル データを使用したワークブックの外観をすばやく表示するには、\[サインインせずに続行\] を選択します。独自のデータを使用してワークブックを作成するには、\[続行\] を選択します。 5. 名前とそのワークブックに含むプロジェクトを指定します。 6. ユーザーのデータを使用してワークブックを作成する場合は、ユーザーのデータ ソースに接続します。Tableau はユーザーのデータの抽出を準備しますが、レイアウトを確認できるようにサンプル データが表示されます。 **注:** Tableau Cloud にアップロードする目的で Tableau Exchange からアクセラレーターをダウンロードした場合、「[Tableau Exchange からアクセラレーターを使用する](#exchange)」の説明に従ってデータを置き換える必要があります。 ## アクセラレーターを同僚と共有するようにパーミッションを変更する 機密データが晒されてしまうことのないよう、アクセラレーターのワークブックは既定で作成者と管理者のみに表示されます。アクセラレーターを同僚と共有するには、以下のステップに従ってください。 1. Tableau Cloud でアクセラレーターの[ワークブックに移動](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/navigating.htm)します。 2. ワークブックで、\[アクション\] > \[権限\].の順に選択します。 3. ダッシュボードを表示する必要があるユーザーまたはグループに対し、ビュー パーミッションを付与します。詳細については、Tableau Cloud ヘルプの「[パーミッションの編集](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/permissions.htm)」を参照してください。 ## サンプル データをユーザーのデータに置換する ダッシュボードにサンプル データを使用することを選択した場合でも、いつでもそれを自分のデータに置換できます。 1. Tableau Cloud でアクセラレーターの[ワークブックに移動](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/navigating.htm)します。 2. \[データ ソース\] タブでデータ ソースを選択します。\[アクション\] メニューから \[接続の編集\] を選択します。 3. 認証に関しては、\[接続内の埋め込みの認証資格情報\] を選択し、既存のユーザー アカウントを選択するか、新しいアカウントを追加します。\[保存\] を選択します。 4. \[更新スケジュール\] タブでスケジュールを選択します。\[アクション\] メニューから \[今すぐ実行\] を選択します。 ## フィールド名の置換による灰色ビューの修正 組織がクラウドベース システムのデータ構造をカスタマイズした場合、データをアクセラレーターに読み込んだ後、それらの変更をアクセラレーターで一致させる必要があります。たとえば、組織が Salesforce のフィールド名を「アカウント」から「顧客」に変更した場合、以下のようにアクセラレーターで対応する変更を行い、ビューが灰色にならないようにする必要があります。 ![グレー表示された販売実績ダッシュボード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/jumpstarts_grayed_out.png) フィールド参照を置き換えて、破損したフィールドを修正します。 1. ダッシュボードで \[編集\] を選択します。 2. [灰色のシートに直接移動します](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/environ_workbooksandsheets_sheets_hideshow.htm#Temporar)。 3. 左側にある \[データ\] ペインでフィールド名の隣にある赤い感嘆符 (!) を探します。この感嘆符は組織が別の名前を使用していることを示します。 4. これらのフィールドをそれぞれ右クリックし、\[参照の置換...\] を選択します。その後、正しいフィールド名をリストから選択します。 ![参照を置き換えるオプションが強調表示された、メジャーから展開されたコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/jumpstarts_replace_references.png) ## 既定のデータ範囲の変更による空のダッシュボードの修正 ダッシュボードが完全に空に見える場合、原因として、既定の日付範囲がソース データの日付と対応していないことが考えられます。 1. [ワークブックをダウンロード](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/help.htm#export.htm)してから、Tableau Desktop で開きます。 2. \[データ ソース\] タブを選択します。 3. 左上隅にあるデータ ソース名の隣の矢印をクリックし、\[接続の編集\] を選択します。その後、サインインします。 ![接続を編集するオプションが選択された、接続のコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/jumpstarts_empty_connection.png) 4. データに含まれる日付を反映する日付範囲を指定し、\[接続\] を選択します。 5. \[サーバー\] > \[データ ソースのパブリッシュ\] を選択し、Tableau Cloud のデータの抽出を更新します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # アドホック計算 アドホック計算は、ビュー内のシェルフ上にあるフィールドの操作時に作成および更新できる計算です。アドホック計算は、タイプイン計算またはインライン計算とも呼ばれます。 ## アドホック計算の作成

編集を開始するには、既存のフィールドをダブルクリックします。

 列シェルフに年 (オーダー日)、行シェルフに合計 (利益) が表示されています。
空のシェルフまたはシェルフの空の部分をダブルクリックしても、新しい計算を作成できます。 年 (オーダー日) が表示された列シェルフと空の行シェルフ。
入力して式を更新するか、[データ] ペインまたはビュー内の別の場所から新しいフィールドを式にドラッグします。 列シェルフに月 (オーダー日) が表示され、行シェルフに利益の合計を売上の合計で割った計算が表示されています。

Enter キーまたは Tab キーを押すか、式の外側をクリックすると、式がコミットされ、計算が終了し、ビューが更新されます。

式をコミットし、計算を閉じずにビューを更新するには、Ctrl + Enter (Mac では Command + Enter) を押します。

 列シェルフに年 (オーダー日)、行シェルフに利益の合計を売上で割った集計が表示されています。
アドホック計算は、\[行\]、\[列\]、\[マーク\]、\[メジャー バリュー\] の各シェルフでサポートされます。\[フィルター\] シェルフまたは \[ページ\] シェルフではサポートされません。 Tableau Desktop で作業している場合、アドホック計算でのエラーは赤い下線で示されます。エラーの部分をポイントすると、解決のヒントが表示されます。 **注**:アドホック計算には名前が付けられてデータペインに保存されることはありませんが、ワークブックを閉じると保存されます。アドホック計算を他のワークブック シートで使用するために保存する場合は、\[データ\] ペインにコピーします。Tableau Desktop では、計算に名前を付けるように求められます (ブラウザーでは求められません)。名前を付けたアドホック計算は、計算エディターで作成した計算と同じであり、ワークブック内の他のシートで使用できます。[Tableau での計算の開始](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_create.htm)を参照してください。 ## 複数行のアドホック計算 アドホック計算を入力する際に Shift + Enter キーを押すと新しい行を開始できます。ただし、アドホック計算に表示されるのは現在の行のみであるため、複数の行が含まれていることを知らないユーザーが計算を表示したり編集したりするのに混乱する可能性があります。 複数行のアドホック計算の最初の行は、計算用のタイトルとして機能するコメントにできます。これは、計算のコミット後にシェルフ上に表示される唯一の行です。 //City and State \[City\] + ', ' + \[State\] ## アドホック計算および集計 Tableau では、入力された式がメジャー (つまり、数値を返す) であると判断した場合、式のコミット時に自動的に集計を式に追加します。たとえば、アドホック計算に `DATEDIFF('day',[Ship Date],[Order Date])` と入力して Enter キーを押すと、次のように表示されます。 SUM(DATEDIFF('day',\[Ship Date\],\[Order Date\])) すでに集計フィールドであるフィールド (SUM(\[Profit\]) など) をアドホック計算で使用した場合、結果は集計計算になります。たとえば、アドホック計算 `SUM([Profit])/SUM([Sales])` をコミットすると、結果は次のようになります。 AGG(SUM(\[Profit\])/SUM(\[Sales\])) 集計計算の詳細については、[Tableau 内の集計関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_aggregate_create.htm)を参照してください。 ## インサイトおよび実験のためのアドホック計算 アドホック計算を作成する典型的な例として、次のような処理があります。 - 当て推量のテスト - what-if シナリオの試行 - 複雑な計算のデバッグ ## アドホック計算の管理 アドホック計算の管理には、次のキー入力を使用します。 - \[行\]、\[列\]、\[マーク\]、または \[メジャー バリュー\] シェルフの既存のフィールド内をダブルクリックし、アドホック計算として開きます。 - 新しいアドホック計算を最初から作成するには、これらのシェルフの他の場所をダブルクリックします。 - アドホック計算を取り消すには、Esc キーを押します。 - アドホック計算をコミットするには、Enter キーを押します。この操作により、ビューが更新され、アドホック計算が閉じられます。変更内容をコミットし、アドホック計算を閉じずにビューを更新するには、Ctrl + Enter キーを押します。 - Tableau Desktop で作業しており、同じシェルフ上の現在のアドホック計算の右側にフィールドが存在する場合、Tab キーを押すと、そのフィールドをアドホック計算として開くことができます。シェルフ上の現在のアドホック計算の右側にフィールドがない場合は、Tab キーを押すと、新しいアドホック計算が表示されます。Shift + Tab キーにも同様の機能がありますが、左側に移動します。 - シェルフ上の名前付きフィールドを編集のためにダブルクリックした場合、元の名前付きフィールドは変更されません。 また、アドホック計算の使用については、次のルールが適用されます。 - 一度に開くことができるアドホック計算は 1 つだけです。 - 地理的役割または会計年度設定が関連付けられているフィールドが追加されたアドホック計算は、その役割または設定を継承します。 - アドホック計算の右クリック コンテキスト メニューでは、同じタイプのビューにある他のフィールドで使用可能なものと同じオプション (集計の変更や書式設定など) がサポートされます。 - グループ、セット、階層、またはパラメーターを作成する場合、アドホック計算は使用できません。 - アドホック計算は、傾向線や予測、リファレンス ライン、バンド、およびディストリビューションを作成する場合に有効です。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 高度なグラフ タイプを構築する このセクションのトピックでは、業界標準の分析的なベンチマークや視覚化タイプを含むビューの作成方法を示しています。 **注**: これらの例の大半は、Web でビューを編集することなく、Tableau Desktop 内のみで作成できます。これらのトピックのいずれかで手順に従う前に、トピックの上部にある \[適用先\] 行を確認して、プロシージャが Web 編集用に有効であるかどうかを判別してください。Tableau Server と Tableau Cloud がリストされていない場合、プロシージャは Web 上で動作しません。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # アニメーションの書式設定 ビジュアライゼーションをアニメーション化すると、データの変化パターンをより良く強調表示して、スパイクや外れ値を明らかにしたり、データ ポイントのクラスタリングや分離の様子を確認したりできます。 アニメーションは、フィルター、並べ替え、ズームの設定、さまざまなページ、ならびにフィルター、パラメーター、設定アクションに対する変更をビジュアルで移行します。これらの変化に応じてビジュアライゼーションがアニメーション化するため、ユーザーはデータの違いをより明確に認識して、情報に基づいた意思決定を行うことができます。 ## 同時および連続したアニメーションを理解する アニメーションを作成する場合、2 つの異なるスタイル (同時または連続するスタイル) を選択可能です。それぞれの種類の例を次に示します。 ### 同時アニメーション デフォルトの同時アニメーションは、より簡単なチャートやダッシュボードで値の変化を示すときに高速になり、正しく機能します。 ![Tableau アニメーション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/animations.gif) 上の画像をクリックするとアニメーションが再生されます。 ### 連続したアニメーション 連続したアニメーションは時間がかかりますが、複雑な変更を段階的に表示することで明確にします。 ![連続したアニメーション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/animations_sequential.gif) 上の画像をクリックするとアニメーションが再生されます。 ## ワークブックのビジュアライゼーションをアニメーション化する 新しいワークブックを作成すると、Tableau では既定で Viz のアニメーションが有効になります。ユーザーおよびワークブックのレベルでアニメーションのオンとオフを切り替えることができます。 1. \[書式設定\] > \[アニメーション\] を選択します。 2. すべてのシートをアニメーション化する場合は、\[ワークブックの既定値\]で \[オン\] をクリックします。 その後、次を実行します。 - \[継続時間\] で、プリセットを選択するか、最大 10 秒のカスタム時間を指定します。 - \[スタイル\] では、\[同時\] を選択してすべてのアニメーションを一度に再生するか、\[連続\] を選択してマークをフェードアウトし、アニメーションを移動して並べ替えてからフェードインします。 3. 特定シートに対するワークブック規定値を無効にするには、\[選択したシート\] の設定を変更します。 **注:** \[選択したシート\]セクションで、「(デフォルトが)」関連するワークブックのデフォルト設定を自動的に反映する設定を示します。 ![ワークブックまたはシート レベルでアニメーションを設定するオプションを含むアニメーション ウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/animations_pane.png) アニメーションを再生するには、ツールバーの \[再生\] ボタンをクリックします。\[再生\] ボタンから、アニメーションを再生する速度 (実際の速度、2 倍速、または 1/2 速度) を選択することができます。 ![再生速度を選択するための再生ボタンのドロップダウン メニュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/replay_speed.png) ## ワークブックのアニメーション設定をリセットする アニメーションをリセットして、ワークブック全体を既定のアニメーション設定に戻すことができます。これを行うとアニメーションは既定でオフになる点に注意してください。 1. \[書式設定\] > \[アニメーション\] を選択します。 2. \[アニメーション\] ペインの中央にある \[すべてのシートをリセット\] をクリックします。 ## すべてのアニメーションを完全に無効にする 既定では、新しいワークブックを作成すると、Viz のアニメーションが有効になります。ビジュアライゼーションを表示しているときにアニメーションが気が散る場合は、それらが再生されないように完全に無効にすることができます。(これはシステム全体の設定ではなく、それぞれのユーザーが個別に適用する必要があります。) - Tableau Desktop で、\[ヘルプ\] > \[設定とパフォーマンス\] を選択し、\[アニメーションを有効にする\] の選択を解除します。 - Tableau Cloud または Tableau Server で、ブラウザーの右上隅にあるお使いのプロファイル画像またはイニシャルをクリックし、\[マイ アカウント設定\] を選択します。次に、ページの一番下までスクロールし、\[アニメーションを有効にする\] をオフにして、\[変更の保存\] をクリックします。 **注:** アニメーションが無効になっている場合、オーサリングモードで \[フォーマット\] > \[アニメーション\] を選択して設定を調整することはできますが、効果はありません。 ## 軸のアニメーションの小数点を書式設定する メジャーの小数点が既定で設定されている場合、軸のアニメーションで表示される小数点以下の桁数が、アニメーションの再生中に変動する可能性があります。これを回避するには、メジャーに表示される小数点以下の桁数を書式設定します。詳細については、[「数値と Null 値の書式設定」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/formatting_specific_numbers.htm)を参照してください。 ## アニメーションが再生されない理由 ### サーバー レンダリング Viz がサーバーでレンダリングされている場合、アニメーションは再生されません。Viz がクライアント PC やモバイル デバイスでレンダリングされるようにするには、次の方法を使用します。 - Viz の作成者は、[Viz の複雑さを減らします](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/perf_visualization.htm)。 - Tableau Server 管理者は、[クライアント側レンダリングの複雑さのしきい値を大きくします](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/browser_rendering.htm)。 **注:** 処理能力の低いコンピューターでは、アニメーションが途切れることがありますが、ユーザーは応答性を低下させることなく、引き続きビジュアライゼーションを操作できます。 ### サポートされていないブラウザーと機能 アニメーションは、Internet Explorer を除くすべての Web ブラウザーでサポートされています。 次の Tableau 機能はアニメーション化を行いません。 - Web ブラウザーのマップ、多角形、密度マーク - 円グラフとテキスト マーク - ヘッダー - 予測、傾向、および参照ライン - ページ履歴のトレイル (Viz にこれらが含まれている場合は、予期しない動作を避けるためにアニメーションをオフにします)。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # インサイトの紹介 このセクションでは、データのインサイトにスポットライトを当てるさまざまな方法について説明します。合計を表示する方法、注釈を追加する方法、データ ポイントにカーソルを合わせたときに表示されるツールヒントにビジュアライゼーションを埋め込む方法については、以下の記事をお読みください。タイトルやキャプションなどのテキスト エレメントについては、[ビューの各部分の書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_specific_titlecaption.htm)を参照してください。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # カーディナリティと参照整合性 どのような方法でデータを結合する場合でも、データ ソースを設定するには、各テーブルのデータ構造と、データを結合する有効な方法を理解する必要があります。考慮する必要のある重要な要素がいくつかあります。  - **詳細レベル**: データの詳細度 (粒度)。これは、「何が行を定義するのか？」という質問の答えだと考えることができます。粒度の詳細については、[分析用構造データ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_structure_for_analysis.htm#what-is-a-row)を参照してください。 - **共有フィールド**: テーブル間のリンクを形成するために使用できるフィールドが少なくとも 1 つ必要です。結合の場合、これらのフィールドは_結合句_を定義します。関連テーブルの場合、これらのフィールドは_関係_を確立します。 - **カーディナリティ**: 共有フィールドにある一意の値の数 (一意性)。詳細については、次のセクションを参照してください。 - **参照整合性**: 1 つのテーブルにある値が、別のテーブルにある値に一致することが保証されます。つまり、1 つのテーブルには、対応するレコードが別のテーブルにないレコードを含めることはできません。詳細については、以下を参照してください。 ## カーディナリティ 単一の列またはフィールドの_カーディナリティ_は、一意の値の種類数を示します。カーディナリティが低いということは、一意の値の種類が少ないことを意味します (例: 目の色を示すフィールドの値)。カーディナリティが高いということは、一意の値の種類が多いことを意味します (例: 電話番号を示すフィールドの値)。 テーブル間のカーディナリティは似ていますが、1 つのテーブルの行を別のテーブルの複数の行に_リンクできるかどうか_を示します(カーディナリティでは、テーブルにデータが欠落しているかどうかについては扱われないことに注意してください。欠落データがあるかどうかは、参照整合性で扱われます。これらの概念は連動していますが、これらは関係の 2 つの異なる属性です)。 オプションは、一対一、一対多、多対一、または多対多です。

一対一

  • 定義: 1 つのテーブルの共有フィールドの各値は、別のテーブルの共有フィールドの 1 つだけの値に関連付けられます。 
  • 略記: 1:1

例: すべての車には独自のナンバープレートがあり、ナンバープレートは個々の車に固有のものです。車対ナンバープレートは一対一です。

車が登録されていない場合や、ナンバープレート番号がまだ車に割り当てられていない場合でも、その不一致は参照整合性によって説明されることに注意してください。車は 1 つのナンバープレートしか持てず、ナンバープレートは 1 台の車のみに割り当てることができるため、カーディナリティは一対一のままです。

 

色付けされた 3 本の棒がある横棒グラフ。

一対多または多対一

  • 定義: 1 つのテーブルの共有フィールドの各値は、別のテーブルの複数の行に関連付けられます (その値は、別のテーブルで繰り返されます)。
  • 略記: m:1 または 1:m
  • テーブルの順序によって、多対一か一対多かが決まります (左右の結合に似ています)。

例: 多くの従業員が同じ経営者の下で働いています。従業員対経営者は多対一です。経営者対従業員は一対多です。

 

6 つのパステルカラーのボックスが相互につながったフローチャート。

1 対多の関係の例。

多対多

  • 1 つのテーブルの共有フィールドにある複数の値は、別のテーブルの複数の行に関連付けることができます (共有フィールドの値は、どちらのテーブルの複数の行でも繰り返すことができます)。
  • 略記は m:m です。
  • データ ソースで他の設定が検出されない場合は、多対多が既定の設定になります。

例: ある俳優が多くの映画に出演していて、ある映画には多くの俳優が出演しています。俳優対映画は多対多です。同じトランザクションで複数の書籍を購入でき、1 冊の書籍を複数回購入できます。ISBN 対 OrderID は多対多です。

 

多対多の関係の例。
カーディナリティは、パフォーマンス オプションの設定で指定できます。詳細については、[パフォーマンス オプションを使用してリレーションシップクエリを最適化する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_relationships_perfoptions.htm)を参照してください。 ## 参照整合性 参照整合性と呼ばれる関連概念があります。これは、共有フィールドの値の場合のように、1 つのテーブルの 1 つの行は別のテーブルの 1 つの行に常に一致することを意味します。データベースに、ナンバープレートが割り当てられていない車のレコード、または車に割り当てられていないナンバープレートのレコードがない場合、その関係は参照整合性を持ちます。 Tableau では、参照整合性は関係の両側で構成されます。パフォーマンス オプションの設定の \[一部のレコードが一致する\] は、参照整合性がない (または参照整合性があるかどうかが不明である) ことを意味します。\[すべてのレコードが一致する\] は、参照整合性があることを意味します。既定の設定では、参照整合性がないと仮定されています (\[一部のレコードが一致する\] に設定)。 詳細については、[パフォーマンス オプションを使用してリレーションシップクエリを最適化する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_relationships_perfoptions.htm)を参照してください。 ## 自分でテストする 各図のカーディナリティと参照整合性を定義できますか？言葉で説明できますか？  例:  ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/cardinality_RI_example.png) 左のテーブルを書籍として設定し、右のテーブルを AuthorID にリンクされた著者として設定する場合、図は、次のように説明できます。  - **1 冊の書籍は複数の著者に関連付けられる** (紫色のレコードは左側の書籍テーブルの 1 行を示し、右側の著者テーブルの複数のレコードに対応しています)。 - **複数の書籍に関連付けられている著者は存在しない** (右側の各著者のレコードは、左側の 1 つの書籍レコードのみに結び付けられます)。 - **著者に関連付けられていない書籍はない** (左側のレコードは右側のレコードに必ず対応しています)。 - **一部の著者は書籍に関連付けられていない** (右側の灰色の著者レコードには、左側に対応する書籍レコードがありません)。 _各セクションをクリックして展開してください。_ 知識の確認 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/cardinality_RI_tryit.png) 解決策 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/cardinality_RI_solution.png) ## カーディナリティと参照整合性が重要である理由 カーディナリティまたは参照整合性の設定を正しく構成すると、クエリの最適化によってパフォーマンスが向上します。ただし、構成が正しくないと、データの損失や重複に起因する集計の問題が発生する可能性があります。パフォーマンス オプションの既定の設定は、カーディナリティが \[多数\] で、参照整合性が \[一部のレコードが一致する\] です。これらの設定は、データの特性が正しい場合にのみ調整してください。 Tableau で各設定を処理する方法の詳細については、[カーディナリティと参照整合性の設定の意味](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_relationships_perfoptions.htm#OptionalSettings)を参照してください。 ### Tableau での例 カーディナリティが不適切に構成されている場合に何が起こるかを見てみましょう。 **注**: 次の例では、[Bookshop データセット](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/bookshop_data.htm)のテーブルのサブセットを使用しています。[ワークブックをダウンロード](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/cardinality_RI.twbx)して手順に従うか、生データをダウンロードして自分でデータ ソースを作成できます。使用するテーブルは、_Bookshop.xlsx_ の (一部のフィールドのみが保持されている) **\[Book (書籍)\]**、**\[Info (情報)\]**、および **\[Edition (版)\]** と _BookshopLibraries.xlsx_ の **\[LibraryProfile (ライブラリプロファイル)\]** と **\[Catalog (カタログ)\]** です。 \[Book (書籍)\] テーブルと \[Info (情報)\] テーブルには一対一の関係があります。実質的に、\[Info (情報)\] は、\[Book (書籍)\] テーブルの追加の列です。そのため、関連付けは可能ですが、これらのテーブルを結合して、すべての列を持つ新しい論理テーブルを作成する方が理にかなっています。\[Edition (版)\] については、単一の書籍に対して複数の版 (通常、形式が異なる) が存在する可能性があるため、この結合されたテーブルとの間で多対一の関係が形成されます(以下の図では、\[Book (書籍)\] + \[Info (情報)\] テーブルから \[Edition (版)\] への関係が示されているので、一対多の関係であることに注意してください)。 \[Edition (版)\] は、ISBN で一対多の関係として \[Catalog (カタログ)\] に関連付けられています。\[Catalog (カタログ)\] テーブルと \[LibraryProfile (ライブラリプロファイル)\] テーブルは、ライブラリ ID で多対多の関係として関連付けられています。重要なポイントは、\[LibraryProfile (ライブラリプロファイル)\] テーブルには、ライブラリごとに複数の行が含まれており、これらの行は、各スタッフ タイプ (ライブラリアン、ライブラリ アシスタント、ライブラリ技術者) ごとに 1 つ割り当てられていることです。これらのテーブルの構造の詳細については、[Bookshop データセット](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/bookshop_data.htm)を参照してください。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bookshop_schema_manytomany.jpeg) #### 正しい設定 \[Catalog (カタログ)\] と \[LibraryProfile (ライブラリプロファイル)\] の関係が正しく設定されている場合、いくつかの書籍について、各ライブラリのスタッフ数を示すシンプルな Viz を作成できます。ここで作成する Viz はたわいないものですが、重要な点を説明するのに役立ちます。Idle Hour Library (アイドル状態のライブラリ) には、話題にする書籍に関係なく 130 人のスタッフがいます。スタッフ タイプには 3 つの値があるため、各合計は 3 つのレコード (括弧内の数字) で構成されます。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mm_right.png) **ライブラリとタイトルごとのスタッフ数(括弧内の数字は、各マークのレコード数を示します)。** #### 間違った設定: 一対一 関係が一対一に誤って設定されている場合、Viz では、\[Catalog (カタログ)\] の各タイトルは、実質的に \[LibraryProfile (ライブラリプロファイル)\] テーブルの 1 つのレコードのみとペアになります (括弧内のレコード数が示しているように)。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mm_wrong11.png) **ライブラリとタイトルごとのスタッフ数(括弧内の数字は、各マークのレコード数を示します)。** 上記のように、各ライブラリには最小のスタッフ数のみが表示されます(以下の Viz の太字の数字を参照してください。最小のスタッフ数は、スタッフ数の Viz に反映された数です)。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/staffcounts.png) **タイプとライブラリごとのスタッフ内訳** 関係が Viz のコンテキスト結合になる方法の詳細については、Tableau ブログの[「Tableau で新しいデータ モデリングを導入する (英語)」](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model)を参照してください。 #### 間違った設定: 結合 このような問題を回避する方法がいくつかあり、詳細レベル表現が一般的になっていますが、粒度が異なるテーブルや、カーディナリティが「多数」のテーブルを結合すると、重複が発生する可能性があります。ここでは、スタッフ数は 1 つの形式しかないタイトルでは正確ですが、\[Edition (版)\] テーブルに 2 つの形式がある書籍では、その倍数がスタッフ数にも渡されます (括弧内のレコード数が正しい数字 3 ではなく、6 になっていることに注意してください)。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mm_wrong_join.png) **ライブラリとタイトルごとのスタッフ数(括弧内の数字は、各マークのレコード数を示します)。** #### 間違った設定: 参照整合性の誤った仮定 参照整合性がない場合に、参照整合性 (すべてのレコードが一致する) があると Tableau に通知すると、値が削除される可能性があります。ここでは、これらの 2 つの Viz は似ていますが、右側の Viz は、参照整合性を前提として構成されたデータ ソースからのものです。右側の Viz には Null がありません。状況によっては問題ありませんが、これらの Null が何を表しているのかを理解することが重要です。ここでは、Viz が各ライブラリの版数を表示する場合、Null は、\[Edition (版)\] テーブルに存在するが、どのライブラリにも保持されていない 2 つの版を示します。これは重要な見落としであり、参照整合性を誤って仮定したことに起因する過失です。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ri_comparison.png) [ワークブック](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/cardinality_RI.twbx)とそのデータ ソースを調べ、不適切に結合されたテーブルから発生する可能性がある他の問題を確認します。 ## パフォーマンスへの影響 これらの設定を誤って構成すると、データが欠落または重複する可能性があります。そうであるなら、Tableau で設定の変更が許可される理由は何でしょうか？多くの場合、テーブルを結合する代わりに関連付けて、カーディナリティを多対多のままにし、参照整合性を仮定しないという既定の設定をそのまま使用することをお勧めします。特に使用すべき設定が不明な場合は、既定の設定を使用してください。 ただし、既定の設定がパフォーマンスに影響を及ぼす可能性があるため、カーディナリティと参照整合性はパフォーマンス オプションになっています。データの構造が明確な場合は、正しい設定を構成すると、クエリ実行時間を短縮して、速度を向上させることが可能です。 ### 内部のプロセス **注**: このセクションでは、データの他の結合手法との類似点を取り上げて、概念的なフレームワークのみについて説明します。Tableau が関係のパフォーマンス設定をどのように使用するかを技術的に説明したものではありません。 **カーディナリティ** 関係のカーディナリティは、集計が発生するタイミングに影響を与えます。これはブレンドの観点から考えることができます。データ ブレンドでは、2 つのデータ ソースを個別にクエリします。各データ ソースは、他のデータ ソースに関係なく、ビューの必要な詳細レベルに合うように集計されます。関係の場合、カーディナリティの設定は、集計が結合の前に発生するか後に発生するかに影響します。 上記の例では、\[多数\] 設定は、各ライブラリのスタッフ数を集計してから、そのデータを書籍情報と結合することを意味するため、すべての書籍に正しい番号を付けることができます。カーディナリティが誤って \[1 つ\] に設定された場合、書籍データと結合する前にスタッフの数が集計されず、誤った値が生成されていました。 誤った値が表示されるだけでなく、すべての値が 3 つのスタッフ タイプから取得されているにもかかわらず、これらの値がスタッフ タイプ Librarians (ライブラリアン) に割り当てられることに注意してください。この設定を誤って構成すると、予測不能な値や誤った値が表示されます。この結果のフィルターリングは、不適切に設定された関係の反対側にある別のテーブルのフィールドがビューで使用される場合にのみ発生します。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/1-1aggregation.png) ただし、値が一意の場合、Tableau ではクエリを最適化する際に、結合前の集計を削除できます。 **参照整合性** 参照整合性は関係の設定を指しますが、結合タイプの観点から考えることができます。完全外部結合では、他のテーブルに一致する値があるかどうかに関係なく、すべてのレコードが保持されますが、パフォーマンスが犠牲になります。レコードが失われるかどうかが不明な場合は、外部結合の方が安全です。参照整合性がない (一部のレコードが一致する) 可能性がある場合、テーブルはこのように処理されます。 内部結合では、両方のテーブルに一致する値がある場合のレコードのみが保持され、各テーブルに表示されないレコードが削除されます。内部結合で必要なデータが削除されないことがわかっている場合は、より効率的です。パフォーマンス オプションが \[すべてのレコードが一致する\] に設定されている場合、参照整合性が仮定され、一致しない値を考慮せずに、結合が実行されます。 参照整合性の誤った設定が、結合されたデータにフィルターのような影響を与える可能性があり、一致しない値が削除される場合があります。一致しないレコードを保持する機能の詳細については、Tableau ブログの[「複数の関連テーブルにまたがって質問する (英語)」](https://www.tableau.com/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables)を参照してください。結合タイプの詳細については、[データの結合](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/joining_tables.htm)を参照してください。 ## 既定の設定を維持 分析のパフォーマンスが許容できる場合は、パフォーマンス オプションの設定を既定の多対多のままにし、参照整合性を仮定しないことを強くお勧めします。関係の有用性は、分析で使用されるテーブルに基づいて、正確でコンテキストに応じた適切な結果を提供する機能によりもたらされます。これらの設定を変更すると、[関係のセマンティックな柔軟性](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model)が失われます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # カスタム SQL クエリへの接続 **注:** カスタム SQL を使用すると、ワークブックのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。DBA と協力することで、最適なカスタム SQL クエリを作成することができます。Tableau Desktop でビューの構築に必要な操作を実行するには、Tableau が WHERE、GROUP BY、およびその他の SQL 句を制御できる必要があります。カスタム SQL クエリにはこのような要素が含まれている可能性があり、Tableau はそれらを既存の SQL に挿入することができないため、Tableau はカスタム SQL ステートメントを select ステートメント内にラップする必要があります。カスタム SQL 接続の実行速度が遅い場合やエラーが発生する場合、Tableau Desktop が実行するカスタム SQL ラッピングが原因であることがよくあります。 ほとんどのデータベースは、データ セット全体ではなく、特定のクエリに接続できます。データベースは互いに少し異なる SQL 構文を持っているため、1 つのデータベースへの接続に使用するカスタム SQL は別のデータベースへの接続に使用する SQL とは異なる場合があります。ただし、カスタム SQL の使用は、必要な情報がわかっていて SQL クエリの作成方法を理解している場合に便利です。 カスタム SQL を使用する一般的な理由はいくつかありますが、カスタム SQL を使用すると、表全体でデータのユニオンを作成、フィールドを再キャストしてクロスデータベース結合を実行、分析用のデータのサイズを再構築または削減などを行うことができます。 Excel およびテキスト ファイル データ ソースの場合、このオプションは Tableau Desktop 8.2 以前に作成された、または従来の接続で Windows 上の Tableau Desktop を使用しているワークブックでのみ使用できます。レガシー接続を使用して Excel またはテキスト ファイルに接続するには、ファイルに接続してから、\[開く\] ダイアログ ボックスの \[開く\] ドロップダウン メニューをクリックし、\[レガシー接続を開く\] を選択します。 **注:**Tableau 2020.2 以降、従来の Excel 接続とテキスト接続はサポートされなくなりました。レガシー接続の使用に代わる方法については、Tableau コミュニティの[「Legacy Connection Alternatives」](https://community.tableau.com/s/question/0D54T00000CWdGaSAL/legacy-connection-alternatives)ドキュメントを参照してください。 ## カスタム SQL クエリへの接続 1. データに接続した後、\[データ ソース\] ページの \[新しいカスタム SQL\] オプションをダブルクリックします。 ![ベンダーとその名前をリストアップした表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/customsql_newcustomsql.png) 2. テキスト ボックスにクエリを入力するか、貼り付けます。クエリは単一の SELECT\* ステートメントである必要があります。 ![オーダー テーブルからデータを取得するための SQL クエリを表示するウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/customsql1.png) 3. 終了したら、\[OK\] をクリックします。 \[OK\] をクリックすると、クエリが実行され、カスタム SQL クエリ テーブルがキャンバスの論理レイヤーに表示されます。カスタム SQL クエリ内の関連するフィールドのみが \[データ ソース\] ページのデータ グリッドに表示されます。 ![フィルターとデータ ソースの順序を示すカスタム SQL クエリ インターフェイスの詳細ビュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/customsql_ds_logical.png) キャンバスの論理レイヤーと物理レイヤーの詳細については、[Tableau データ モデル](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_datamodel.htm)を参照してください。 ### カスタム SQL クエリの例 **表を縦方向に組み合わせる (ユニオン)** データを互いに追加する必要がある場合は、Tableau でキャンバスの物理レイヤーにあるユニオン オプションを使用できます。お使いのデータベースがこのオプションをサポートしていない場合は、代わりにカスタム SQL を使用できます。 たとえば、次のように、11 月と 12 月という、2 つの表があるとします。
11 月 12 月
ゲスト ID とそれに対応するパーティの人数の一覧表。 ゲスト ID とそれに対応するパーティの人数の一覧表。
次のカスタム SQL クエリを使用して、2 番目の表「12 月」を最初の表「11 月」に追加できます。 `SELECT * FROM November UNION ALL SELECT * FROM December` データ グリッドでは、クエリの結果は次のようになります。 ![ゲスト ID と正規化されたパーティーの人数を示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/customsql_union_after.png) ユニオン オプションの詳細については、[データのユニオン](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/union.htm)を参照してください。 **フィールドのデータ型を変更してクロスデータベース結合を実行する** キャンバスの物理レイヤーにある 2 つのテーブルの間で結合を実行する場合は、結合するフィールドのデータ型が同じである必要があります。フィールドのデータ型が同じでない場合、結合を実行する前に、カスタム SQL を使用してデータ型フィールドを変更 (キャスト) することができます。 たとえば、それぞれが "ルート" フィールドと "ID" フィールドを使用している、"メイン" と "サブ" の 2 つの表を結合するとします。"ルート" フィールドは数字タイプ、"ID" フィールドは文字列タイプです。次のカスタム SQL クエリを使用してルートのデータ型を数字から文字列に変更し、ルート フィールドと ID フィールドを使用して "メイン" 表と "サブ" 表を結合できます。 `SELECT [Main].[Root] AS [Root_Number] CAST([Main].[Root] AS INT] AS [Root_String] FROM [Main]` このクエリの結果は、元のルート フィールドと、ルート フィールド キャストを文字列として表示します。 ![SQL キャスト操作後の数値データと対応する文字列値を示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/customsql_cast_after.png) 結合とクロスデータベース結合の詳細については、[データの結合](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/joining_tables.htm)を参照してください。 **データのサイズを小さくする** 大きなデータ セットで作業を行う際は、最初にサイズを小さくした場合、データでの作業時間を節約できる場合があります。 たとえば、"FischerIris" という大きい表があるとします。次のカスタム SQL クエリを使用して指定した列やレコードを取得し、Tableau から接続するデータ セットのサイズを減らすことができます。 `SELECT [FischerIris].[Species] AS [Species], [FischerIris].[Width] AS [Petal Width], COUNT([FischerIris].[ID]) AS [Num of Species] FROM [FischerIris] WHERE [FischerIris].[Organ] = 'Petal' AND [FischerIris].[Width] > 15.0000 GROUP BY [FischerIris].[Species], [FischerIris].[Width]` **データの再構築 (ピボット)** 場合によっては、分析前に再構築が必要な表で作業することもあります。このタイプのタスクはピボットなどのオプションを使用して Tableau のキャンバス内にある物理レイヤーで実行できますが、データベースがオプションに対応していない場合があります。この場合、代わりにカスタム SQL を使用できます。 たとえば、次の表があるとします。 ![季節ごとの ID と、不良品やサイズの問題などの理由別に分類されたアイテムの数を示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/customsql_pivot_before.png) Tableau での分析用に構造を変更し、データを最適化するには、次のカスタム SQL クエリを使用できます。 `SELECT Table1.Season ID AS [Season ID], Table1.Items - Don't like AS [Quantity], "Don't Like" AS [Reason] FROM Table1 UNION ALL SELECT Table1.Season ID AS [Season ID], Table.Items - Defective AS [Quantity], "Defective" AS [Reason] FROM Table1 UNION ALL SELECT Table1.Season ID AS [Season ID], Table1.Items - Too big AS [Quantity], "Too Big" AS [Reason] FROM Table1 UNION ALL SELECT Table1.Season ID AS Season ID, Table1.Items - Too small AS [Quantity] "Too Small" AS [Reason] FROM Table1` データ グリッドでは、クエリの結果は次のようになります。 ![季節ごとの ID と顧客の不満の理由を示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/customsql_pivot_after.png) ピボット オプションの詳細については、[ピボット データ (\[列\] から \[行\])](pivot.htm)を参照してください。 **データを組み合わせて (結合) 集計する** テーブルを組み合わせて、データを集計する必要がある場合は、結合と既定の集計タイプ オプションの両方を Tableau のキャンバス内にある物理レイヤーで使用できます。代わりにカスタム SQL を使用する必要が生じることもあります。 たとえば、次のように、"注文" と "ベンダー" という、2 つの表があるとします。
注文 ベンダー
ベンダー名と各ベンダーのオーダー数をリストアップした表。 顧客 ID とベンダー ID を含むオーダーの詳細を示す表。
次のカスタム SQL クエリを使用して、注文数のカウントを見つけ、"注文" および "ベンダー" 表で左結合を実行できます。 `SELECT Vendors.Name,COUNT(Orders.Order) AS Number Of Orders FROM Orders LEFT JOIN Vendors ON Orders.VendorID=Vendors.VendorID GROUP BY Name;` クエリの結果は次のようになります。 ![単一のテーブルで構成されたカスタム SQL クエリを編集するためのインターフェイス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/customsql_groupby_after.png) 結合の詳細については、[データの結合](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/joining_tables.htm)を参照してください。 ### 重複列が参照されている場合のエラー カスタム SQL クエリが重複列を参照している場合、Tableau の分析でいずれかの列を使用しようとするとエラーが発生することがあります。これはクエリが有効な場合でも発生します。たとえば、次のクエリを見てみましょう。 `SELECT * FROM authors, titleauthor WHERE authors.au_id = titleauthor.au_id` クエリは有効ですが、このケースでは au\_id フィールドが「authors」表と「titleauthor」表の両方に存在するため、あいまいになっています。Tableau はクエリに接続しますが、au\_id フィールドを使用しようとするたびにエラーが発生します。これは、どの表を参照すべきかが Tableau に不明なためです。 **注:** カスタム SQL クエリでは、可能な場合には AS 句を含む列の別名を定義するのがベスト プラクティスです。各データベースでは、列名の自動生成に関し、別名を使用しない場合に常に使用する独自ルールが設定されているためです。 ## カスタム SQL クエリの編集 **カスタム SQL クエリを編集するには** 1. キャンバスの \[データ ソース\] ページで、論理レイヤーのカスタム SQL クエリをダブルクリックします。 2. 矢印が表示されるまで、物理レイヤーのカスタム SQL テーブルにカーソルを合わせます。 ![フィルターとデータ ソースの順序を示すカスタム SQL クエリ インターフェイスの詳細ビュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/customsql_edit_logical.png) 3. 矢印をクリックし、\[カスタム SQL クエリの編集\] を選択します。 4. ダイアログ ボックスで、カスタム SQL クエリを編集します。 **カスタム SQL クエリ名を変更するには** カスタム SQL クエリをキャンバスの論理レイヤーにドラッグすると、既定である Custom SQL Query、Custom SQL Query1 などの名前が付けられます。既定の名前は意味を持つ名前に変更できます。 1. \[データ ソース\] ページのキャンバス内にある論理レイヤーで、カスタム SQL クエリ テーブルのドロップダウン矢印を選択し、\[名前の変更\] を選択します。 ![カスタム SQL クエリを開く、名前を変更する、削除する、または編集するためのオプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/customsql_rename.png) 2. カスタム SQL クエリに使用する名前を入力します。 ## カスタム SQL クエリでパラメーターを使用する SQL クエリ ステートメントでパラメーターを使用すると、定数値を動的な値に置換できます。置換後にワークブック内でパラメーターを更新して接続を変更します。たとえば、pageID で指定されている特定のページの Web トラフィック データを得るためのカスタム SQL クエリに接続します。SQL クエリ内で pageID に定数値を使用する代わりに、パラメーターを挿入できます。挿入後に接続を終了すると、ワークブック内でパラメーター コントロールを表示できます。パラメーター コントロールを使用すると、接続の編集または複製を行わずに pageID をオフにして関心のあるページごとにデータを入手できます。 **Tableau Desktop** では、Custom SQL ダイアログ ボックスから直接パラメーターを作成することも、ワークブックにあるパラメーターを使用することもできます。新しいパラメーターを作成すると、それらのパラメーターは、それ以外のパラメーターと同様にワークブックで使用できるようになります。詳細については、[パラメーターの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/parameters_create.htm)を参照してください。 **Web 作成 (Tableau Cloud または Tableau Server)** の場合は、Tableau Desktop からパブリッシュされた既存のパラメーターを使用できます。Web 作成時に新しいパラメーターを作成することはできません。 **パラメーターをカスタム SQL クエリに追加するには** 1. \[データ ソース\] ページで、編集アイコンが表示されるまで表をポイントし、編集ボタンをクリックします。 2. ダイアログ ボックスの一番下で、\[パラメーターの挿入\] をクリックします。 3. SQL ステートメントで定数値を選択し、\[パラメーターの挿入\] ドロップダウン メニューから代わりに使用するパラメーターを選択します。まだパラメーターを作成していない場合、\[新しいパラメーターの作成\] を選択します。新しいパラメーターを作成するには、[パラメーターの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/parameters_create.htm)の手順を行います。 注:パラメーターは、リテラル値のみを置換できます。パラメーターは、式または表名などの識別子を置換することはできません。 下の例では、カスタム SQL クエリは優先度に "Urgent (緊急)" のマークが表示されているすべての注文を返します。カスタム SQL ステートメントでは、順序の優先順位は一定の値です。接続を "High (高)" の優先度の注文を表示するように変更するには、そのデータ ソースを編集する必要があります。 ![売上テーブルからデータを選択するための SQL クエリを表示するウィンドウ。パラメーターの「1-Urgent」の部分が丸で囲まれています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/customsql3.png) 同じクエリの多数の変形を作成し維持する代わりに、定数の注文の優先度をパラメーターで置換します。このパラメーターは、\[注文の優先度\] がとり得るすべての値を含んでいる必要があります。 ![パラメーターの挿入ドロップダウンが展開され、値のリストを含むパラメーターを作成するためのパラメーターの作成ダイアログ ボックスが開いています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/customsql4.png) パラメーターを作成したら、定数値を置換するための SQL ステートメントに挿入できます。 ![SQL コードを表示するカスタム SQL の編集ウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/customsql5.png) 接続の編集が終わったら、新しいパラメーターは \[データ\] ペインの下部にある \[パラメーター\] エリアのリストに表示され、パラメーター コントロールがそのビューの右側に表示されます。異なる値を選択すると、接続が更新されます。 ![優先度ドロップダウンが展開され、中程度が選択された、各コール センター地域のオーダー ID の個別の数を表示する棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/customsql6.png) 注:抽出を使用している場合、パラメーターに加えられた変更内容を反映するために抽出を更新する必要があります。カスタム SQL パラメーターを使用したデータ ソースをパブリッシュすると、そのパラメーターが含まれます。パラメーターは、そのデータ ソースに接続する任意のワークブックに転送されます。 ## Tableau Catalog のカスタム SQL に関するサポート Tableau Catalog でのカスタム SQL のサポートは、カスタム SQL クエリに依存します。 Tableau Catalog は、Tableau Server と Tableau Cloud に対する データ管理 の一部として使用できます。Tableau Catalog の詳細については、[Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/dm_catalog_overview.htm) または [Tableau Cloud](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/dm_catalog_overview.htm) ヘルプの「Tableau Catalog について」を参照してください。 ### サポートされているクエリ Catalog は、ANSI SQL-2003 規格を満たすカスタム SQL クエリをサポートしていますが、次の 3 つの例外があります。 - タイム ゾーン式 - マルチセット式 - Tableau パラメーター 2021.4 以降、Tableau Catalog は、次の例外を除いて、カスタム SQL での Transact-SQL (T-SQL) ダイアレクトの使用もサポートしています。 - ヒント - FOR 句 - OPENROWSET、OPENXML、および OPENJSON 関数 - ODBC スカラー関数 - FOR SYSTEM\_TIME - TABLESAMPLE - MATCH (式) - CONTAINS 式 - FREETEXT 式 Tableau Cloud 2023 年 10 月および Tableau Server 2023.3 以降、Tableau Catalog では、次の例外を除き、PostgreSQL を使用するカスタム SQL クエリのサポートも提供しています。 - XML 関数 - JSON 関数と演算子 ### サポートされている機能 Catalog は、MySQL、または PostgreSQL ドライバー (Amazon Aurora for MySQL、Amazon RedShift、Pivotal Greenplum Database、MemSQL、Denodo など) を使用する接続を含むデータ ソース、ワークブック、フローで以下の追加機能をサポートしています。 - MySQL GROUP\_CONCAT 関数 - PostgreSQL 配列 - PostgreSQL EXTRACT() 関数 その他のカスタム SQL シナリオや機能が動作する場合もありますが、そのテストやサポートを Tableau が特に行うことはありません。 ### サポートされている系列 アセットがカスタム SQL を使用している場合、\[Show Custom SQL Query (カスタム SQLクエリの表示)\] ボタンが付いたメッセージがアセット ページの \[系列\] タブに表示されます。ボタンをクリックして、接続で使用されているカスタム SQL を確認します。次に、カスタム SQL をクリップボードにコピーする場合は、\[コピー\] をクリックします。 ![カスタム SQL クエリを表示するボタン](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/catalog_lineage_custom_sql_button.png) 青い背景のメッセージは、カスタム SQL がサポートされていることを意味します。黄色の背景のメッセージは、カスタム SQL にサポートされていないものが含まれているため、アップストリームの系列が不完全になる可能性があることを意味します。フィールドの詳細カードには、接続されている列へのリンクが含まれていない場合や、接続されている列がまったく表示されない場合があります。列の詳細カードには、列を使用するフィールドへのリンクが含まれていない場合や、フィールドがまったく表示されない場合があります。 テーブルの系列を調べる場合、Catalog では、カスタム SQL を使用して収集したテーブルのメタデータの系統に含まれる列情報は表示されないことに注意してください。ただし、他のアセットが同じテーブルを使用していて、カスタム SQL を使用していない場合は、Tableau Catalog で、これらの他のアセットで検出された列に関する情報を表示できる場合があります。 次のスクリーンショットでは、factAccountOpportunityByQuarter 表がデータ ソースによって使用されるため、このインデックス化が行われています。ただし、カスタム SQL クエリによって参照されているため、列情報を使用することはできません。 ![テーブル系統の詳細が表示され、このテーブルには列がないことを示す詳細が強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/catalog_lineage_custom_sql.png) 複数のデータ ソース、ワークブック、またはフローがテーブルを使用する場合、カスタム SQL クエリを使用するテーブルのダウンストリーム アセットは列レベルのフィルターを適用すると除外されます。結果として、系列に表示されるダウンストリームの資産の数は、実際に使用される数よりも少なくなります。 系列の使用についての詳細は、[Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/dm_lineage.htm) または [Tableau Cloud](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/dm_lineage.htm) ヘルプの「インパクト分析での系列の使用」を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # カスタム カラー パレットの作成 Tableau Desktop には、データの視覚化に効果的なあらかじめデザインされたカラー パレットが多数インストールされています。また、独自のカスタム カラー パレットを作成して使用するオプションもあり、ブランディングに役立ちます。 Tableau バージョン 2025.3 以降では、Tableau Desktop での作業フローの中でカスタム カラー パレットを直接作成できます。以前のバージョンの Tableau Desktop では、お使いの Tableau バージョンと共にインストールされている preferences.tps ファイルを変更することでカスタム カラー パレットを作成できます。 Tableau バージョン 2026.1 以降、Tableau Agent 対応サイトのユーザーは、自然言語による説明を使用してカスタム カラー パレットを生成できます。たとえば、「日の出」などの特定のテーマに基づいてパレットを作成するように Tableau Agent にリクエストできます。 Tableau では、次の 3 種類のカラー パレットが提供されます。 カテゴリー: 順序を継承しない不連続フィールド (製品名やカテゴリなど) で、各アイテムに一意の色を割り当てます。 分岐: 連続フィールドでは、中立的な中間点 (白や薄い灰色など) から放射状に広がる 2 つの対照的な色を使用して、正や負の値を持つ定量データや基準値からの偏差を表示します。色の濃さは大きさを示します。 連続: 連続フィールドでは、単一の色の濃さを変化させて定量的な値の範囲を表します。これは、自然に変化しているデータ (低から高へ、すべて正、またはすべて負など) に最適です。 ## Tableau ワークブックでカスタム カラー パレットを直接作成する (Tableau バージョン 2025.3 以降) Tableau Desktop では、次の 2 つの方法でカスタム カラー パレットを作成できます。最も頻繁に使用されている方法は、\[マーク\] カードの \[色エンコード\] ボックスを使用する方法と、ツールバーから \[ワークブックの書式設定\] メニューにアクセスする方法です。 ### マーク カードの \[色\] からカスタム カラー パレットにアクセスする Tableau ワークシートで、\[マーク\] カードの \[色\] にフィールドをドラッグ アンド ドロップします。 \[マーク\] カードで \[色\] を選択します。 \[色の編集...\] を選択します。 ![\[マーク\] カードの \[色の編集\] オプション。](Img/CustomColor_EditColors.png) \[色の編集\] ダイアログで \[カラー パレット\] ドロップダウンを展開し、一番下までスクロールして、\[カスタム パレットの作成\] を選択します。 #### Tableau Agent でカスタム カラー パレットを生成する (Tableau バージョン 2026.1 以降) サイトが Tableau Agent に対応している場合は、自然言語のプロンプトを使用してカスタム カラー パレットを生成できます。 サイトと Tableau Agent を接続する方法の詳細については、「[Tableau Agent を使用してビューを構築しデータを探索する](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/desktop_einstein.htm#get-started-with-tableau-agent)」を参照してください。 1. 次の手順に従って、カスタム パレットを作成します。 1. \[カスタム パレットの作成\] ダイアログで、\[自動生成\] を選択します。 2. 追加したいパレットを自然言語で説明してください。たとえば、「山からの日の出」などです。 3. \[パレットの生成\] を選択します。 Tableau は、パレットの説明に基づいてカラー スウォッチを自動的に生成します。スウォッチをドラッグ アンド ドロップして並べ替えたり、スウォッチにカーソルを合わせると表示される「X」アイコンをクリックして、パレットからスウォッチを削除したりできます。ステップ 2 からステップ 4 で説明したプロセスを繰り返して、既存のセットに新しいスウォッチを追加します。 1. スウォッチの生成が完了したら、\[スウォッチの追加\] を選択します。 ![カスタム パレットを作成するワークフローでの \[スウォッチの自動生成\] ダイアログ。](Img/formatting_colorpalette_AI.png) 2. カスタム カラー パレットに名前を付けます。 3. \[保存\] をクリックします。 ##### Tableau Agent でカラー パレットを生成するためのヒント Tableau Agent にカスタム カラー パレットの生成を求めるときに最良の結果を得るには、次のガイドラインに従ってください。 - **具体的に説明する:** 単一の単語ではなく、プロンプトでテーマやカラー スキーマを詳細に説明して、エージェントにより多くのコンテキストを提供します。 - **視覚的な言語に重点を置く:** リクエストで色に直接関連する言葉を使用し、曖昧な説明を避けるようにします。 - **文字数制限に注意する:** プロンプトは最大 1,024 文字に制限されています。 - **アクセスを確認する:** Tableau Agent の機能は、サインインしたときにエージェントが有効になっているサイトのみで利用できます。アクセス エラーが発生した場合は、管理者に問い合わせて、サイトに対して機能がアクティブになっていることと、正しくログインしていることを確認してください。 **確認すべき重要な注意点:** AI が生成したパレットを追加する前に、そのパレットを確認してください。これらのパレットは、アクセシビリティ基準、色のコントラスト要件、特定の商標ガイドラインに自動的に準拠していない場合があります。スウォッチがブランディングと表示状態のニーズを満たしていることを確認してください。 #### カテゴリー別カスタム カラー パレットの作成 カテゴリー別カラー パレットには、不連続のディメンションに割り当てることのできる複数の異なる色が含まれています。たとえば、\[地域\] などの不連続ディメンションが \[色\] カードに配置されると、Tableau はカテゴリー別の色の凡例を適用します。 ![カテゴリー別カラー パレットの \[カスタム パレットの作成\] ダイアログ。](Img/CustomColor_CreateCategorical.png) 1. カスタム カラー パレットに名前を付けます。 2. あらかじめ読み込まれているパレットに基づいてパレットを作成するか、作成しないかを選択します。 3. \[スウォッチの貼り付け\] を選択して複数の 16 進コードまたは RGB 値を入力するか、\[スウォッチの追加\] を選択して色を個別に追加します。 \[スウォッチの追加\] ダイアログでは、次の操作を実行できます。 - \[暗い\] パレットまたは \[明るい\] パレットから色を選択する - 16進コードを入力する - プラス記号を選択して、システムのカラー ピッカーから色を追加する ![\[スウォッチの追加\] を選択すると開く \[色の追加\] ダイアログ ボックス。](Img/CustomColor_AddColorSwatch.png) \[カラー ピッカー\] ダイアログでは、次の操作を実行できます。 - 16進コードを入力する - 赤/緑/青 (RBG) と色相/彩度/明度 (HSV) の値を入力する - カラー ピッカーのスペクトルから色を選択する ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/CustomColor_ColorPicker.png) 1. \[OK\] を選択します。 2. カスタム カラーパレットが完成するまでスウォッチを追加し続け、作業内容を保存します。 \[マーク\] カードの色エンコード ボックスに移動すると、カスタム カラー パレットからビジュアライゼーションのフィールドに色を割り当てることができます。 #### 連続カスタム カラー パレットの作成 連続カラー パレットには、濃度が変化する単一の色が表示されます。連続カラー レンジでは少なくとも 2 つの終了カラーを指定する必要があります。Tableau は、終了カラー間の色合いを推定します。 ![連続パレットの \[カスタム パレットの作成\] ダイアログ。](Img/CustomColor_CreateSequential.png) 1. カスタム カラー パレットに名前を付けます。 2. あらかじめ読み込まれているパレットに基づいてパレットを作成するか、作成しないかを選択します。 3. \[16 進コード\] フィールドに 16 進コード (# 記号なし) を入力するか、空の色スウォッチを選択してカラー ピッカーを使用するか、あるいは \[スウォッチの貼り付け\] を選択して複数の 16 進コードまたは RGB 値を入力します。 #### 分岐カスタム カラー パレットの作成 分岐パレットは 2 つの連続カラー パレットを組み合わせたもので、中央の色は同じですが、両端の色が異なります。このパレット タイプは、数値の大きさを色の濃度 (明度または暗さ) で示し、特定の色相 (オレンジや青など) はその値の範囲を示します。正の数と負の数の違いを示すには、分岐パレットが最もよく使われています。 ![分岐カラー パレットの \[カスタム パレット作成\] ダイアログ。](Img/CustomColor_CreateDiverging.png) 1. カスタム カラー パレットに名前を付けます。 2. あらかじめ読み込まれているパレットに基づいてカスタム パレットを作成するか、作成しないかを選択します。 3. \[16 進コード\] フィールドに 16 進コード (# 記号なし) を入力するか、空の色スウォッチを選択してカラー ピッカーを使用するか、あるいは \[スウォッチの貼り付け\] を選択して複数の 16 進コードまたは RGB 値を入力します。 #### スウォッチの貼り付け 複数の 16 進コードまたは RGB 値をカンマで区切って貼り付けると、一度に複数のスウォッチを追加できます。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/CustomColor_ImportSwatches.png) ### 書式設定メニューからカスタム カラー パレットにアクセス 1. \[書式設定\] メニューで、\[ワークブック\] を選択します。 2. \[ワークブックの書式設定\] ペインが左側の \[データ\] ペインに置き換わり、一連のドロップダウンから、ワークブック内のフォント、線のスタイル、カラー パレットを変更できます。 3. \[カラー パレット\] までスクロールし、追加するカラー パレットの種類 (\[カテゴリー\]、\[分岐\]、\[連続\]) の横にあるメニューを展開します。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/CustomColor_ColorPalettes.png) 4. 使用可能なすべてのカラー パレットを一番下までスクロールし、\[カスタム パレットの作成\] を選択します。 ### カスタム カラー パレットの削除または変更 1. Tableau ワークシートの \[マーク\] カードで \[色\] を選択します。 2. \[色の編集...\] を選択します。 3. \[色の編集\] ダイアログで、カラー パレットのドロップダウンを展開し、削除または変更するパレットを選択します。 4. カテゴリー別パレットの場合は、鉛筆アイコンを選択してパレットを変更するか、ごみ箱アイコンを選択してパレットを削除します。 分岐パレットまたは連続パレットの場合は、選択したパレットの右側にあるメニューを展開し、\[カスタム パレットの編集\] または \[パレットの削除\] を選択します。 ![カテゴリ別カラー パレットの編集および削除の機能を表示するために拡大された \[色の編集\] ダイアログ。](Img/CustomColor_Categorical.png) ![カスタム パレットの変更または削除のオプションがある、定性的パレットの \[色の編集\] ダイアログ。](Img/CustomColor_quantitative.png) > [!WARNING] > > **注意**: 削除したカスタム カラー パレットは復元できません。これらは Tableau の preferences ファイルに保存されます。Tableau Desktop 内でカスタム カラー パレットを削除すると、preferences ファイルからも削除されます。 1. \[カスタム パレットの編集\] ダイアログで、スウォッチを選択して色を変更できます。パレットから色を削除するには、カーソルを合わせたときに表示される \[X\] を選択します。 ![カスタム カラー パレットからスウォッチを削除する機能。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/CustomColor_AddSwatch.png) ## Preferences ファイルを変更してカスタム カラー パレットを作成する (Tableau Desktop 2025.2 以前) Tableau Desktop 2025.2 以前のバージョンでは、Tableau に付属する preferences.tps ファイルを変更することで、独自のカスタム カラー パレットを作成および使用できます。 Preferences.tps を変更して色を追加するときは、新しい色には標準の HTML 形式 (16 進コードの #RRGGBB または 赤、緑、青の形式) を使用してください。ワークブックを保存して Tableau Desktop を再起動すると、preferences.tps に追加したカラー パレット名が \[カラー パレットの選択\] ドロップダウン リスト (\[色の編集\] ダイアログ) に表示されます。カスタム パレットは他のパレットと同じように使用できます。 ### 設定ファイルについて Preferences.tps ファイルに必要な数のカスタム パレットを追加できます。それぞれのパレットには、必要な数の色を含めることができます。各カスタム パレットに追加できる色の数に制限はありませんが、\[色の編集\] ダイアログ ボックスには 20 色しか表示されません。20 色を超える色をデータ項目に手動で割り当てる必要がある場合は、各パレットに 20 色以下のカスタム パレットを複数作成することをお勧めします。 Preferences.tps を変更して色を追加するときは、新しい色には標準の HTML 形式 (16 進コードの #RRGGBB または 赤、緑、青の形式) を使用してください。ワークブックを保存して Tableau Desktop を再起動すると、Preferences.tps に追加したカラー パレット名が \[カラー パレットの選択\] ドロップダウン リスト (\[色の編集\] ダイアログ) に表示されます。カスタム パレットは他のパレットと同じように使用できます。 **注**: Preferences.tps ファイルを編集するときは、ストレート引用符 (`' '` や `" "`) でパレット名とタイプを区切ります。スマート引用符 (“ ” や ‘ ’) は使用しないでください。 ### 設定ファイルの編集 Preferences.tps ファイルは、Tableau Desktop のインストール時に作成される \[マイ Tableau リポジトリ\] フォルダーにあります。このフォルダーは、\[ドキュメント\] ディレクトリの下にあるでしょう。preferences ファイルはテキスト エディターで開いて変更できる基本的な XML ファイルです。未編集の設定ファイルは、次のようになります: ![基本的なナビゲーション オプションを備えたメモ帳の設定メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/custom_color4.png) **設定ファイルを編集するには:** 1. \[ドキュメント\] ディレクトリの \[マイ Tableau リポジトリ\] フォルダーに移動し、テキスト エディターで **Preferences.tps** ファイルを開きます。 2. `workbook` の開始タグと終了タグの間に、以下のように `preferences` の開始タグと終了タグを挿入します。 **注**: **Preferences.tps** ファイルには既に preferences タグが含まれているため、もう一度追加する必要はありません。 1. 次のいずれかの手順に従って、`preferences` タグの間に `color-palette` タグを挿入し、カスタム カラー パレットを作成します。例: #1e4c56 #cba94b カラー パレットは、カテゴリー別 (`type="regular"`)、連続 (`type="ordered-sequential"`)、または分岐 (`type="ordered-diverging"`) にすることができます。 2. パレットを追加するには、`color-palette` タグのセットをもう 1 つ追加します。 #1e4c56 #cba94b #ffe96f #799a0d 3. 新しいカラー パレットを表示するには、Tableau Desktop を再起動する必要があります。 ### カテゴリー別パレットの作成 カテゴリー カラー パレットには、不連続のディメンション メンバーに割り当てることのできる複数の異なる色が含まれています。たとえば、"Region (地域)" などの不連続のディメンションを \[色\] カードに配置すると、カテゴリー別の色の凡例が使用されます。 ![4 つの色分けされた領域を示す凡例。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/custom_color12.png) preferences ファイルでは、カテゴリー別パレットは `type="regular"` です。 カスタム カテゴリー カラー パレットの作成 次の例は、カテゴリー カラー パレットを追加するために、`preferences` タグの間に追加するコマンドの例です。`type` 属性に regular が指定されているため、このパレットをカテゴリー パレットとして識別します。 **カスタム カテゴリー カラー パレットを作成するには:** 1. **Preferences.tps** ファイルで、"preferences" タグの間に、次を貼り付けます。カラー パレットの名前とタイプを区切る文字には、曲線型の引用符ではなく直線型の引用符を使うようにしてください。 #eb912b #7099a5 #c71f34 #1d437d #e8762b #5b6591 #59879b 2. **Preferences.tps** ファイルを保存してから、Tableau Desktop を再起動します。 3. "Superstore - Sample (スーパーストア - サンプル)" などのデータ ソースを開きます。 4. \[データ\] ペインから、**"Region (地域)"** など、選択した不連続のディメンションを **\[色\]** までドラッグします。 5. 色の凡例メニュー矢印をクリックし、**\[色の編集\]** を選択します。 ![色の編集、凡例の書式設定、タイトルの表示と編集、選択したアイテムの強調表示、並べ替え、カードの非表示などのオプションを含むコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/custom_color9.png) 6. \[色の編集\] ダイアログ ボックスのパレット ドロップダウン リストから、新しいカスタム パレットを選択します。 ![データ項目を選択し、カラー パレットを割り当てるためのオプションを含む \[色の編集\] ダイアログ。](Img/custom_color13.png) 7. **\[パレットの割り当て\]** ボタンをクリックして、それぞれのフィールドにカスタム カラーを割り当てます。 8. **\[OK\]** をクリックします。 ![パレットを割り当てたりリセットしたりするためのオプションを備えた、地域データの \[色の編集\] ダイアログ ボックス。](Img/custom_color5.png) ### 連続カラー パレットの作成 もう 1 つのパレットの種類として、連続カラー パレットがあります。この種類のカラー パレットは、連続フィールド (通常はメジャー) に使用します。通常、連続カラー パレットには、濃度が変化する単一の色が表示されます。 連続カラー レンジでは少なくとも 2 つの終了カラーを指定する必要があります。Tableau は、終了カラー間の色合いを推定します。 ![売上データのカラー パレットを選択するためのダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/custom_color2.png) カスタム連続カラー パレットの作成 次の例は、連続カラー パレットを追加するために、`preferences` タグの間に追加するコマンドの例です。`type` 属性に `ordered-sequential` が指定されているため、このパレットを連続パレットとして識別します。 **カスタム連続カラー パレットを作成するには:** 1. Preferences.tps ファイルで、`preferences` タグの間に次のコマンドを貼り付けます。カラー パレットの名前とタイプを区切る文字には、曲線型の引用符ではなく直線型の引用符を使うようにしてください。 #eb912b #eb9c42 #ebad67 #eabb86 #eacba8 #ebd8c2 2. Preferences.tps ファイルを保存してから、Tableau Desktop を再起動します。 3. "Superstore - Sample (スーパーストア - サンプル)" データ ソースなどのデータ ソースを開きます。 4. \[データ\] ペインから、メジャー (**"Sales (売上)"** など) を **\[色\]** までドラッグします。 5. 色の凡例メニュー矢印をクリックし、**\[色の編集\]** を選択します。 6. \[色の編集\] ダイアログ ボックスのパレット ドロップダウン リストから、カスタム パレットを選択します。 7. ボックス内で各色のグラデーションを定義する必要がある場合は、**\[ステップド カラー\]** チェック ボックスをオンにし、\[ステップ\] テキスト ボックスに、バーに表示する色のステップ数を入力します。 8. **\[詳細\]** ボタンをクリックします。 9. **\[開始\]** チェック ボックスをオンにし、テキスト ボックスに、連続の下限の数値を入力します。 10. **\[適用\]** ボタンをクリックして結果を確認し、必要に応じて調整を行います。パレットの色は、濃い色から薄い色 (またはその逆) が、Preferences.tps ファイルで指定した順序で表示されます。Tableau の連続カラー パレットの既定では、連続の上限は濃くなり、下限は薄くなります。\[反転\] チェック ボックスをオンにすると、その逆になります。 ![カラー パレット、スライダー、範囲コントロール設定を備えた \[色の編集\] ダイアログ ボックスと、カスタム パレット設定を備えたテキスト エディター。](Img/custom_color6_0.png) ### 分岐カラー パレットの作成 カラー パレットの 3 つ目の種類は、分岐カラー パレットです。分岐カラー パレットは、一方の極端からもう一方の極端へのグラデーションではなく、中央の色は同じであるが極端が異なる 2 つの連続カラー パレットのようなものです。この種類のパレットには、数値の大きさを示す色の濃度 (明暗) と、数値が含まれる範囲を示す実際の色 (オレンジまたは青) を使用して、値の 2 つの範囲が表示されます。正の数と負の数の違いを示すために、分岐パレットが最も一般的に使用されます。 ![色のグラデーション スケールは、総利益が 523,589 ドルであることを示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/divergent_standard.png) カスタム分岐カラー パレットの作成 次の例は、分岐カラー パレットを追加するために、`preferences` タグの間に追加するコマンドの例です。`type` 属性に ordered-diverging が指定されているため、このパレットを分岐パレットとして識別します。 **カスタム分岐カラー パレットを作成するには:** 1. **Preferences.tps** ファイルで、`preferences` タグの間に次のコマンドを貼り付けます。カラー パレットの名前とタイプを区切る文字には、曲線型の引用符ではなく直線型の引用符を使うようにしてください。 #eb912b #59879b 2. **Preferences.tps** ファイルを保存してから、Tableau Desktop を再起動します。 3. "Superstore - Sample (スーパーストア - サンプル)" などのデータ ソースを開きます。 4. **\[パレットの割り当て\]** ボタンをクリックします。パレットの色は、Preferences ファイルに表示される順序で使用されます。 ![特定の通貨範囲で分化するカラー パレットを表示する \[色の編集\] ダイアログと、カスタム パレット設定を含むテキスト エディター。](Img/custom_color7_0.png) ### 製造中止 (クラシック) カラー パレットの使用 バージョン 10.0 では、Tableau は新しいカラー パレットの作成、一部の既存カラー パレット (\[Tableau 10\] や \[Tableau 20\] など) の更新、およびその他のカラー パレットの廃止を行いました。廃止されたカラー パレットの使用を続けたい場合は、Preferences.tps ファイルを編集して、パレットの HEX 値を追加してください。カラー パレットは、必要な数だけ追加できます。 廃止されたカラー パレットの HEX 値 次の表は、廃止されたカラー パレットとその XML コードおよび HEX 値のリストです。廃止されたカラー パレットを復元するには、Preferences.tps ファイルでこれらのコードおよび値を使用してください。コードをそのまま使用すると、パレット名が Classic で始まり、これによってバージョン 10.0 以前のものであることが分かります。ほとんどの場合、廃止されたカラー パレットの更新版が存在します。
バージョン 9.x のパレット名 Version 9.x HEX 値

Tableau 10

今は Tableau Classic 10 と呼ばれる。

10 色のカラー パレット。

<color-palette name="Classic 10" type="regular">
<color>#17becf</color> <color>#bcbd22</color> <color>#7f7f7f</color> <color>#e377c2</color> <color>#8c564b</color> <color>#9467bd</color> <color>#d62728</color> <color>#2ca02c</color> <color>#ff7f0e</color> <color>#1f77b4</color>
</color-palette>

Tableau 10 Medium

今は Tableau Classic Medium と呼ばれる。

10 色のカラー パレット。

<color-palette name="Classic 10 Medium" type="regular">
<color>#6dccda</color> <color>#cdcc5d</color> <color>#a2a2a2</color> <color>#ed97ca</color> <color>#a8786e</color> <color>#ad8bc9</color> <color>#ed665d</color> <color>#67bf5c</color> <color>#ff9e4a</color> <color>#729ece</color>
</color-palette>

Tableau 10 Light

パステル カラー 10 色のカラー パレット。

<color-palette name="Classic 10 Light" type="regular">
<color>#9edae5</color> <color>#dbdb8d</color> <color>#c7c7c7</color> <color>#f7b6d2</color> <color>#c49c94</color> <color>#c5b0d5</color> <color>#ff9896</color> <color>#98df8a</color> <color>#ffbb78</color> <color>#aec7e8</color>
</color-palette>

Tableau 20

今は ableau Classic 20 と呼ばれる。

20 色のカラー パレット。

<color-palette name="Classic 20" type="regular"> <color>#9edae5</color> <color>#17becf</color> <color>#dbdb8d</color> <color>#bcbd22</color> <color>#c7c7c7</color> <color>#7f7f7f</color> <color>#f7b6d2</color> <color>#e377c2</color> <color>#c49c94</color> <color>#8c564b</color> <color>#c5b0d5</color> <color>#9467bd</color> <color>#ff9896</color> <color>#d62728</color> <color>#98df8a</color> <color>#2ca02c</color> <color>#ffbb78</color> <color>#ff7f0e</color> <color>#aec7e8</color> <color>#1f77b4</color>
</color-palette>

灰色 5

グレーの色合いのカラー パレット

Seattle Grays に置き換え

 <color-palette name="Classic Gray 5" type="regular"> <color>#cfcfcf</color> <color>#8f8782</color> <color>#414451</color> <color>#a5acaf</color> <color>#60636a</color>
</color-palette>

Color Blind 10

色覚異常にも対応したカラー パレット

Color Blind に更新

 <color-palette name="Classic Color Blind" type="regular">
<color>#cfcfcf</color> <color>#ffbc79</color> <color>#a2c8ec</color> <color>#898989</color> <color>#c85200</color> <color>#5f9ed1</color> <color>#595959</color> <color>#ababab</color> <color>#ff800e</color> <color>#006ba4</color>
</color-palette>

Traffic Light

信号機の Tableau カラー パレット。

Traffic Light に更新

 <color-palette name="Classic Traffic Light" type="regular">
<color>#9fcd99</color> <color>#ffdd71</color> <color>#f26c64</color> <color>#69b764</color> <color>#ffc156</color> <color>#d82526</color> <color>#309343</color> <color>#dba13a</color> <color>#b10318</color>
</color-palette>

紫 - 灰色 6

紫、ピンク、グレーの色合いの 6 色のカラー パレット

製造中止。

 <color-palette name="Classic Purple-Gray 6" type="regular">
<color>#d7d5c5</color> <color>#d098ee</color> <color>#995688</color> <color>#94917b</color> <color>#dc5fbd</color> <color>#7b66d2</color>
</color-palette>

紫 - 灰色 12

紫、ピンク、グレーの色合いの 12 色のカラー パレット

Purple-Pink-Gray に更新

 <color-palette name="Classic Purple-Gray 12" type="regular">
<color>#dbd4c5</color> <color>#8b7c6e</color> <color>#d098ee</color> <color>#ab6ad5</color> <color>#d898ba</color> <color>#995688</color> <color>#b4b19b</color> <color>#5f5a41</color> <color>#ffc0da</color> <color>#dc5fbd</color> <color>#a699e8</color> <color>#7b66d2</color>
</color-palette>

Green-Orange 6

緑、オレンジ、黄色の色合いの 6 色のカラー パレット

製造中止。

 <color-palette name="Classic Green-Orange 6" type="regular">
<color>#b85a0d</color> <color>#39737c</color> <color>#ffd94a</color> <color>#3cb7cc</color> <color>#ff7f0f</color> <color>#32a251</color>
</color-palette>

Green-Orange 12

緑、オレンジ、黄色の色合いの 12 色のカラー パレット

Green-Orange-Teal に更新

 <color-palette name="Classic Green-Orange 12" type="regular">
<color>#ccc94d</color> <color>#82853b</color> <color>#86b4a9</color> <color>#39737c</color> <color>#ffd94a</color> <color>#b85a0d</color> <color>#98d9e4</color> <color>#3cb7cc</color> <color>#ffb977</color> <color>#ff7f0f</color> <color>#acd98d</color> <color>#32a251</color>
</color-palette>

Blue-Red 6

青、赤、茶色の色合いの 5 色のカラー パレット

製造中止。

 <color-palette name="Classic Blue-Red 6" type="regular">
<color>#e9c39b</color> <color>#ea6b73</color> <color>#6ba3d6</color> <color>#ac613c</color> <color>#f02720</color> <color>#2c69b0</color>
</color-palette>

Blue-Red 12

赤、茶色、青の色合いの 12 色のカラー パレット。

Blue-Red-Brown に更新

 <color-palette name="Classic Blue-Red 12" type="regular">
<color>#f4737a</color> <color>#bd0a36</color> <color>#ddc9b4</color> <color>#ac8763</color> <color>#b5dffd</color> <color>#6ba3d6</color> <color>#e9c39b</color> <color>#ac613c</color> <color>#ffb6b0</color> <color>#f02720</color> <color>#b5c8e2</color> <color>#2c69b0</color>
</color-palette>

Cyclic

グラデーション カラー パレット

Hue Circle に更新

 <color-palette name="Classic Cyclic" type="regular">
<color>#6f63bb</color> <color>#8a60b0</color> <color>#ba43b4</color> <color>#c7519c</color> <color>#d63a3a</color> <color>#ff7f0e</color> <color>#ffaa0e</color> <color>#ffbf50</color> <color>#bcbd22</color> <color>#78a641</color> <color>#2ca030</color> <color>#12a2a8</color> <color>#1f83b4</color>
</color-palette>

Green

緑のグラデーション

更新

 <color-palette name="Classic Green" type="ordered-sequential">
<color>#09622a</color> <color>#1a7232</color> <color>#27823b</color> <color>#339444</color> <color>#69a761</color> <color>#94bb83</color> <color>#bccfb4</color>
</color-palette>

灰色

グレーのグラデーション

更新

 <color-palette name="Classic Gray" type="ordered-sequential">
<color>#1e1e1e</color> <color>#282828</color> <color>#333333</color> <color>#3f3f3f</color> <color>#4b4b4b</color> <color>#585858</color> <color>#666666</color> <color>#747474</color> <color>#838383</color> <color>#929292</color> <color>#a2a2a2</color> <color>#b2b2b2</color> <color>#c3c3c3</color>
</color-palette>

Blue

青のグラデーション

更新

 <color-palette name="Classic Blue" type="ordered-sequential">
<color>#26456e</color> <color>#1c5998</color> <color>#1c73b1</color> <color>#3a87b7</color> <color>#67add4</color> <color>#7bc8e2</color> <color>#b4d4da</color>
</color-palette>

Red

赤のグラデーション

更新

 <color-palette name="Classic Red" type="ordered-sequential">
<color>#9c0824</color> <color>#b10c1d</color> <color>#c21417</color> <color>#cf1719</color> <color>#d8392c</color> <color>#e35745</color> <color>#f57667</color> <color>#f89a90</color> <color>#eac0bd</color>
</color-palette>

Orange

オレンジのグラデーション

更新

 <color-palette name="Classic Orange" type="ordered-sequential">
<color>#7b3014</color> <color>#a33202</color> <color>#d74401</color> <color>#f06511</color> <color>#fd8938</color> <color>#fdab67</color> <color>#f0c294</color>
</color-palette>

Area Red

赤のグラデーション

製造中止。

 <color-palette name="Classic Area Red" type="ordered-sequential">
<color>#bd1100</color> <color>#c92b14</color> <color>#d43e25</color> <color>#e04e35</color> <color>#ea5e45</color> <color>#f46b55</color> <color>#fd7864</color> <color>#fe8b7a</color> <color>#fd9c8f</color> <color>#fbb3ab</color> <color>#f5cac7</color>
</color-palette>

Area Green

緑のグラデーション

製造中止。

 <color-palette name="Classic Area Green" type="ordered-sequential">
<color>#3c8200</color> <color>#4a8c1c</color> <color>#569735</color> <color>#60a24d</color> <color>#6cae59</color> <color>#7abc5f</color> <color>#8ac765</color> <color>#9ad26d</color> <color>#acdc7a</color> <color>#c3e394</color> <color>#dbe8b4</color>
</color-palette>

Area Brown

温かみのある茶色のグラデーション

製造中止。

 <color-palette name="Classic Area-Brown" type="ordered-sequential">
<color>#bb5137</color> <color>#bb6348</color> <color>#bb7359</color> <color>#c08262</color> <color>#cc8f63</color> <color>#d89c63</color> <color>#e4aa63</color> <color>#f0b763</color> <color>#f7c577</color> <color>#f6d29c</color> <color>#f3e0c2</color>
</color-palette>

Red-Green Diverging

赤から緑へのグラデーション。

更新

 <color-palette name="Classic Red-Green" type="ordered-diverging">
<color>#09622a</color> <color>#1e7735</color> <color>#2f8e41</color> <color>#69a761</color> <color>#a2c18f</color> <color>#cacaca</color> <color>#fc8375</color> <color>#df513f</color> <color>#d11719</color> <color>#bd1316</color> <color>#9c0824</color>
</color-palette>

Red-Blue Diverging

赤から青へのグラデーション

更新

 <color-palette name="Classic Red-Blue" type="ordered-diverging">
<color>#26456e</color> <color>#1c5998</color> <color>#1c73b1</color> <color>#3a87b7</color> <color>#67add4</color> <color>#cacaca</color> <color>#fc8375</color> <color>#df513f</color> <color>#d11719</color> <color>#bd1316</color> <color>#9c0824</color>
</color-palette>

Red-Black Diverging

赤から黒へのグラデーション

更新

 <color-palette name="Classic Red-Black" type="ordered-diverging">
<color>#1e1e1e</color> <color>#383838</color> <color>#565656</color> <color>#777777</color> <color>#9b9b9b</color> <color>#cacaca</color> <color>#fc8375</color> <color>#df513f</color> <color>#d11719</color> <color>#bd1316</color> <color>#9c0824</color>
</color-palette>

Area Red-Green Diverging

赤から緑へのグラデーション。

製造中止。

 <color-palette name="Classic Area Red-Green" type="ordered-diverging">
<color>#4a8c1c</color> <color>#559633</color> <color>#5ea049</color> <color>#69aa56</color> <color>#75b65d</color> <color>#82c162</color> <color>#90cb68</color> <color>#a0d571</color> <color>#b1de7f</color> <color>#c7e298</color> <color>#e9dabe</color> <color>#fca294</color> <color>#fe8e7e</color> <color>#fd7e6b</color> <color>#f7705b</color> <color>#ef654d</color> <color>#e6583e</color> <color>#dc4930</color> <color>#d23a21</color> <color>#c82912</color> <color>#bd1100</color>
</color-palette>

Orange-Blue Diverging

オレンジから青へのグラデーション

更新

 <color-palette name="Classic Orange-Blue" type="ordered-diverging">
<color>#26456e</color> <color>#1c5998</color> <color>#1c73b1</color> <color>#3a87b7</color> <color>#67add4</color> <color>#7bc8e2</color> <color>#cacaca</color> <color>#fdab67</color> <color>#fd8938</color> <color>#f06511</color> <color>#d74401</color> <color>#a33202</color> <color>#7b3014</color>
</color-palette>

Green-Blue Diverging

緑から青へのグラデーション

更新

 <color-palette name="Classic Green-Blue" type="ordered-diverging">
<color>#26456e</color> <color>#1c5998</color> <color>#1c73b1</color> <color>#3a87b7</color> <color>#67add4</color> <color>#cacaca</color> <color>#a2c18f</color> <color>#69a761</color> <color>#2f8e41</color> <color>#1e7735</color> <color>#09622a</color>
</color-palette>

Red-White-Green Diverging

赤から白、そして緑へのグラデーション

更新

 <color-palette name="Classic Red-White-Green" type="ordered-diverging">
<color>#09622a</color> <color>#297839</color> <color>#428f49</color> <color>#74af72</color> <color>#b9d7b7</color> <color>#ffffff</color> <color>#fcb4a5</color> <color>#e86753</color> <color>#cc312b</color> <color>#b41f27</color> <color>#9c0824</color>
</color-palette>

Red-White-Black Diverging

赤から白、そして黒へのグラデーション

更新

 <color-palette name="Classic Red-White-Black" type="ordered-diverging">
<color>#1e1e1e</color> <color>#393939</color> <color>#575757</color> <color>#838383</color> <color>#bfbfbf</color> <color>#ffffff</color> <color>#fcb4a5</color> <color>#e86753</color> <color>#cc312b</color> <color>#b41f27</color> <color>#9c0824</color>
</color-palette>

Orange-White-Blue Diverging

オレンジから白、そして青へのグラデーション

更新

 <color-palette name="Classic Orange-White-Blue" type="ordered-diverging">
<color>#26456e</color> <color>#2e5f8a</color> <color>#3679a8</color> <color>#6a9ec5</color> <color>#b7cde2</color> <color>#ffffff</color> <color>#ffc2a1</color> <color>#fb8547</color> <color>#d85a13</color> <color>#a84415</color> <color>#7b3014</color>
</color-palette>

Red-White-Black Light

赤から白、そして黒へと移り変わる淡いグラデーション

製造中止。

 <color-palette name="Classic Red-White-Black Light" type="ordered-diverging">
<color>#c6c6c6</color> <color>#d1d1d1</color> <color>#dddddd</color> <color>#e8e8e8</color> <color>#f3f3f3</color> <color>#ffffff</color> <color>#fff0f0</color> <color>#ffe0e1</color> <color>#ffd1d3</color> <color>#ffc2c5</color>
</color-palette>

Orange-White-Blue Light Diverging

オレンジから白、そして青への淡いグラデーション

製造中止。

 <color-palette name="Classic Orange-White-Blue Light" type="ordered-diverging">
<color>#c4d8f3</color> <color>#d0e0f6</color> <color>#dce8f8</color> <color>#e8effa</color> <color>#f3f7fd</color> <color>#ffffff</color> <color>#fff5eb</color> <color>#ffead8</color> <color>#ffe0c5</color> <color>#ffd6b1</color> <color>#ffcc9e</color>
</color-palette>

Red-White-Green Light Diverging

赤から白、そして緑へと移り変わる淡いグラデーション

製造中止。

 <color-palette name="Classic Red-White-Green Light" type="ordered-diverging">
<color>#b7e6a7</color> <color>#c6ebb8</color> <color>#d5f0ca</color> <color>#e3f5db</color> <color>#f1faed</color> <color>#ffffff</color> <color>#fff0f0</color> <color>#ffe0e1</color> <color>#ffd1d3</color> <color>#ffc2c5</color> <color>#ffb2b6</color>
</color-palette>

Red-Green Light Diverging

赤から緑への淡いグラデーション

製造中止。

 <color-palette name="Classic Red-Green Light" type="ordered-diverging">
<color>#b7e6a7</color> <color>#c1e6b4</color> <color>#cae6c0</color> <color>#d4e6cc</color> <color>#dde6d9</color> <color>#e5e5e5</color> <color>#ecdbdc</color> <color>#f2d1d2</color> <color>#f8c7c9</color> <color>#fcbdc0</color> <color>#ffb2b6</color>
</color-palette>
[メイン コンテンツに進む](#main-content) # カスタム フォントの使用 Tableau では、視覚化で使用できるさまざまなフォントを提供しています。これには、既定の書体であるTableau も含まれます。ただし、提供されているもの以外のフォントを使用する場合もあります。たとえば、企業のブランドに固有のフォントを使用する場合もあります。 Tableau でカスタム フォントを使用するには、最初に Tableau を実行中のコンピューターにそのフォントをインストールする必要があります。これには Tableau Desktop や、Tableau Server にパブリッシュする場合は、Tableau Server を実行中のすべてのコンピューターが含まれます。 > [!IMPORTANT] > > **重要**: Tableau Desktop で指定したフォントが Tableau Server のすべてのノードにインストールされていない場合、Tableau Server は代わりに既定のフォントを使用します。 Tableau Server がフォントを正しくレンダリングできるよう、フォントがほとんどのブラウザーにインストールされているフォントのリストに含まれていることを確認します。共通でインストールされているこれらのフォントは、"Web 対応" フォントと呼ばれます。詳細については、[ここ](https://www.cssfontstack.com/)で確認してください。 **注:** Tableau Server からワークブックをダウンロードする場合、カスタム フォントはワークブックとともにダウンロードされません。 フォントのインストールの詳細については、以下のリンクを参照してください。 - [Windows でフォントをインストールまたは削除するには](https://support.microsoft.com/ja-jp/kb/314960) (Microsoft ナレッジ ベース) - [Mac の基本: フォント ブック](https://support.apple.com/ja-jp/HT201749) (Apple サポート) フォントをインストールすると、Tableau Desktop の \[書式設定\] ペインに表示され、そこからワークブック、またはワークシート レベルでフォントを変更できます。詳細については、[ワークブック レベルで書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_workbook.htm)、[ワークシート レベルで書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_worksheet.htm)、および「[テキストと数値の書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_specific.htm)を参照してください。 ## カスタム フォントのパブリッシュ カスタム フォントを使用してワークブックを適切にパブリッシュする方法は、パブリッシュされたワークブックの作成者が操作方法を把握しているかどうかによって異なります。

サーバー、デスクトップ、コネクタ、Tableau 間の接続を示す図。

カスタム フォントの作業フローのパブリッシュ

  1. ワークブックは Tableau Desktop で作成されます。

    または

  2. ワークブックは Web 作成を使用して作成されます。

次に

  1. ワークブックは Tableau Server にパブリッシュされます。

    または

  2. ワークブックは Tableau Cloud にパブリッシュされます。

IF

THEN

A: ワークブックは Tableau Desktop で作成されます。

PC にインストールされているフォントはすべてワークブックで使用できます。

B: ワークブックは Web 作成を使用して作成されます。

テキストの書式設定を行うときは、Tableau Server または Tableau Cloud にインストールされているフォントのみが機能します。

C: ワークブックは Tableau Server にパブリッシュされます。

任意のカスタム フォントをすべてのサーバー ノードにインストールする必要があります。

Tableau Server にフォントがインストールされていない場合は、パブリッシュ時にアンインストールするフォントが代わりのフォントに置き換えられます。

D: ワークブックは Tableau Cloud にパブリッシュされます。

Tableau Cloud でサポートされているフォントのみが表示されます。

ワークブック内でサポートされていないフォントは、パブリッシュ時に代わりのフォントに置き換えられます。サポートされるフォントのリストについては、ナレッジベース:「予想どおりのフォント表示がされない」を参照してください。
### パブリッシュされたワークブックのカスタム フォントに関するトラブルシューティング ワークブックがパブリッシュされると、ビューアーに、PC にインストールされているカスタム フォントが必要となります。これが、フォントを Tableau フォントまたは Web 対応フォントに制限することがベスト プラクティスである理由です。

問題

実行可能なソリューション

ビュー内には正確なフォントもあれば、そうでないフォントもあります。

 ビューに多数のマークがある場合、サーバーではサーバー側でマークをレンダリングし、マークを静的イメージとして表示します。これにより、ビュー内で一部のフォントが他の部分と矛盾してしまう可能性があります。この問題を解決するには、ビューごとのマークの数を減らします。

フォントの間隔は、ビューアーごとに異なって表示されます。

 ビューアーの PC にカスタム フォントがインストールされていれば、そのフォントが正しく表示されます。ただし、レンダリングするフォントについては各ブラウザーで少しずつ異なる方法を使用しているため、ブラウザー間でフォントがわずかに異なって表示されることが予想されます。

異なるフォントがビューアーに表示されます。

 ビューアーの PC にカスタム フォントがインストールされていない場合、ワークブックでアンインストールされたフォントがブラウザーで選択した代わりのフォントに置き換えられます。
[メイン コンテンツに進む](#main-content) # カスタム日付 カスタム日付は、常に特定のレベルで日付を使用する場合や、ビニングされた、または切り捨てられた日付に依存する計算を作成する場合に便利です。 カスタム日付は、\[データ\] ペインで作成するか、`DATEPART` または `DATETRUNC` 関数を使用して計算を記述することにより作成できます。 1. \[データ\] ペインで日付フィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[作成\]、\[カスタム日付の作成\] の順に選択します。 2. \[詳細\] リストから、表示するレベルを選択します。 3. カスタム日付を不連続 (\[日付部分\]) にするか、連続 (\[日付値\]) にするかを指定します。 ![四半期ごとに詳細を表示するオプションを備えたカスタム日付フィルターを作成するためのインターフェイス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/customdate1.png) 4. オプション: フィールドに独自の名前を入力します。 5. 完了したら、\[OK\] をクリックします。 このように作成されたカスタム日付は、\[データ\] ペインに新しいフィールドとして表示されます。 ## 例 - 列ヘッダーの書式を「月、日、年」に設定します この例では、サンプル - スーパーストア データ ソースを使用します。 1. \[列\] に \[オーダー日\] をドラッグします。 2. \[行\] に \[売上\] をドラッグします。 3. \[列\] シェルフ上の \[オーダー日\] を右クリックし、\[詳細\]、\[カスタム\] の順に選択します。 4. \[カスタム日付\] ダイアログ ボックスで、\[詳細\] ドロップダウン リストから \[月 / 日 /年\] を選択します。 ビューの列ヘッダーが正しい形式で表示されるようになりました。 ![2011 年 1 月 4 日から 2011 年 2 月 2 日までの売上動向を示す折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/month_day_year.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # カスタム日付形式 この記事では、カスタム日付形式フィールドを使用してビュー内の日付を書式設定する方法を説明します。Tableau で日付が処理される方法の概要については、[「日付と時刻」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/dates.htm)または[「日付レベルの変更」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/dates_levels.htm)を参照してください。**データ ソース**の日付プロパティを設定する方法については、[「データ ソースの日付プロパティ」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/date_properties.htm)を参照してください。 ## カスタム日付形式フィールドを見つける方法 ### ビュー内の日付フィールドの書式設定 (Tableau Desktop) Tableau Desktop でビュー内の日付フィールドを書式設定するには、フィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し \[書式設定\] を選択します。 ![書式設定オプションが強調表示されたビューのコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/date_format_view.png) これにより、ビューの左側に \[書式設定\] パネルが開きます。\[日付\] フィールドを選択します。 ![日付書式設定ドロップダウン メニューが強調表示されたヘッダー ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/date_format_pane.png) Tableau は利用可能な書式設定の一覧を表示します。不連続な日付部分を扱っていると、その日付部分に関連するオプションが表示されます (**YEAR(\[オーダー日\])** のオプションとして \[自動\]、\[2 桁\]、\[4 桁\] など)。連続または正確な日付の不連続日付では、リストの最後の項目は \[カスタム\] です。「サポートされている日付形式記号」の表に記載されている形式記号を単独で使用するか、組み合わせて使用し、カスタム日付を指定できます。 ### ビュー内の日付フィールドの書式設定 (Tableau Cloud および Tableau Server) Tableau Cloud および Tableau Server でビュー内の日付フィールドを書式設定するには、フィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し \[書式設定\] を選択します。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/CustomDate_Cloud.png) ### \[データ\] ペイン内の日付フィールドの書式設定 (Tableau Desktop のみ) \[データ\] ペインの日付フィールドを書式設定するには、フィールドを右クリックして \[既定のプロパティ\] > \[日付形式\] を選択します。 ![さまざまな日付形式オプションを含む既定の日付形式ウィンドウ。カスタム オプションが選択されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/date_format_custom.png) 表の日付形式は、ワークブックが Tableau 抽出に接続されている場合、または日付形式をサポートするデータ ソースへのライブ接続がある場合にサポートされます。(希望する日付形式がサポートされていることを確認するには、データ ソースのドキュメントを参照してください。) Tableau はデータ ソースから日付形式を取得します。また、Tableau Server は、Tableau Server を実行しているサーバーの実行ユーザー アカウントから日付形式を取得することもできます。 **注**: 次の日付形式は、[Type Conversion](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_typeconversion.htm) 関数で使用されるものと異なる場合があります。DATEPARSE 関数の使用の詳細については、「[文字列を日付フィールドに変換する](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/data_dateparse.htm)」を参照してください。 ## サポートされている日付形式記号 次の記号を使用して、カスタム日付形式を作成します。
記号説明
(:)時間区切り文字。一部のロケールでは、時間区切り文字を表すため、別の文字列が使用されます。時間区切り文字は、時間の値を書式設定したときに時間、分、秒を区切ります。書式設定された出力で時間区切り文字として使用される実際の文字は、コンピュータのシステム設定によって決定されます。
(/)日付区切り文字。一部のロケールでは、日付区切り文字を表すために別の文字が使用されます。日付区切り文字は、日付の値を書式設定したときに日、月、年を区切ります。書式設定された出力で日付区切り文字として使用される実際の文字は、コンピュータのシステム設定によって決定されます。
c日付を ddddd、
時間を ttttt としてこの順で表示します。日付シリアル番号に分数部分がない場合は日付情報のみを表示し、整数部分がない場合は時間情報のみを表示します。
d日付を先頭にゼロを付けずに数字 (1 ～ 31) で表示します。
dd日付を先頭にゼロを付けて数字 (01 ～ 31) で表示します。
ddd曜日を略語 (Sun、Sat) で表示します。
dddd曜日を完全な名前 (Sunday、Saturday) で表示します。
ddddd日付をお使いのシステムの短い日付形式設定に従って書式設定された完全な日付 (日、月、年を含む) で表示します。既定の短い日付形式は m/d/yy です。
dddddd日付のシリアル番号を、システムで認識されている長い日付設定に従って書式設定された完全な日付 (日、月、年を含む) で表示します。既定の長い日付形式は mmmm dd, yyyy です。
aaaadddd と同じですが、文字列のローカライズされたバージョンです。
w曜日を数字 (日曜日は 1、土曜日は 7 など) で表示します。
ww週 (年間) を数字 (1 ～ 54) で表示します。
M月の先頭にゼロを付けずに数字 (1 12) で表示します。「m」の直後に「h」または「hh」が来る場合、月ではなく分が表示されます。
MM月を先頭にゼロを付けて数字 (01 ～ 12) で表示します。「m」の直後に「h」または「 hh」が来る場合、月ではなく分が表示されます。
MMM月を略語 (Jan ～ Dec) で表示します。
MMMM月を完全な名前 (January ～ December) で表示します。
MMMMM月を 1 文字の略語 (J ～ D) で表示します。
ooooMMMM と同じですが、ローカライズされます。
q年の四半期を数字 (1 ～ 4) で表示します。
y年の通算日を数字 (1 ～ 366) で表示します。
yy年を 2 桁の数字 (00 ～ 99) で表示します。
yyyy年を 4 桁の数字 (100 ～ 9999) で表示します。
h時間を先頭にゼロを付けずに数字 (0 ～ 23) で表示します。
Hh時間を先頭にゼロを付けて数字 (00 ～ 23) で表示します。
N分の先頭にゼロを付けずに数字 (0 59) で表示します。
Nn分の先頭にゼロを付けて数字 (00 59) で表示します。
S秒の先頭にゼロを付けずに数字 (0 59) で表示します。
Ss秒の先頭にゼロを付けて数字 (00 59) で表示します。
000ミリ秒を表示します。ミリ秒を指定する前の区切り文字として、ピリオドを使用します。
t t t t t時間をシステムで認識される時間形式で定義された時間区切り文字を使用した形式の、完全な時刻 (時、分、秒を含む) で表示します。先頭にゼロを付けるオプションが選択され、時刻が 10:00 A.M. または P.M. より前の場合、先頭にゼロが表示されます。既定の時間形式は h:mm:ss です。
AM/PM12 時間形式を使用し、正午より前の時刻には大文字の「AM」、正午から 11:59 P.M. の時刻には大文字の「PM」を付けて表示します。
am/pm12 時間形式を使用し、正午より前の時刻には小文字の「AM」、正午から 11:59 P.M. の時刻には小文字の「PM」を付けて表示します。
A/P12 時間形式を使用し、正午より前の時刻には大文字の「A」、正午から 11:59 P.M. の時刻には大文字の「P」を付けて表示します。
a/p12 時間形式を使用し、正午より前の時刻には小文字の「A」、正午から 11:59 P.M. の時刻には小文字の「P」を付けて表示します。
AMPM12 時間形式を使用し、システムで定められたとおり、正午より前の時刻には AM 文字列リテラル、正午から 11:59 P.M. の時刻には大文字の PM 文字列リテラルが表示されます。AMPM には大文字か小文字のいずれかを使用できますが、文字列の大文字/小文字はシステム設定で定義された文字列と同じになります。既定の形式は AM/PM です。
## カスタム日付形式の例 上記の表の日付形式記号は、単独で使用するか、組み合わせて使用することができます。 カスタム形式 yyyy-MM-dd HH:mm:ss.000 を指定すると、2015-05-10 11:22:16.543 という形式で日付が生成されます。このような形式は科学的データに適している場合があります。 カスタム形式 DDDD DD を指定すると、以下のように曜日と日付を表示するデータが生成されます。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/FormattingNumbersDates_CustomDateFinal.png) カスタム形式 `yy-mm-dd (dddd)` を指定すると、形式 **18-01-04 (木曜日)** の日付が生成されます。 カスタム形式 `"Q"1 YYYY` を指定すると、**Q1 2018** を示す日付が生成されます。 ## 日本の元号に基づいた日付形式のサポート Tableau は日本の元号に基づいた日付 (和暦) 形式をサポートします。元号に基づいた日付形式をビューのフィールドに適用する方法は、次のとおりです。 1. ワークブックのロケールを日本に設定します。 2. 日付形式を設定するビューのフィールドを右クリックします。 3. \[書式設定\] を選択します。 4. \[書式設定\] ペインの、\[日付\] ドロップダウン リストから、形式を選択します。 希望する形式が一覧にない場合は、独自の日付形式を作成できます。これを行うには、\[日付\] ボックスで \[カスタム日付\] を選択してから、Tableau の日付プレースホルダーを使用して書式を入力します。使用できる元号に基づいたプレースホルダーは、次のとおりです。
記号説明
g元号の省略形 (平成の場合は「H」など)。
gg元号名 (「平成」など)。
ggg元号の長い名前 (日本語の場合、この名前は標準的な元号名と同じです)。
e元号に基づいた年 (例:元号の最初の年は 1)。
ee元号に基づいた年 (例:元号の最初の年は 01)。1 桁しかない場合、元号に基づいた年の先頭にゼロが 1 つ追加されます。
ワークブックのロケールが日本語ではない場合、次のように、カスタム日付形式を作成してから形式の前に言語コード「!ja\_JP!」を挿入ます。 `!ja_JP! gg ee"年"mm"月"dd"日"` 言語コードは、日付を強制的に日本の日付として処理します。 元号に基づいた日付は、Tableau Server ブラウザ ビューでは完全にはサポートされていません。特に、インタラクティブ フィルターを含むワークブックをパブリッシュする場合、e および g プレースホルダーは入力されません。 ![ ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/japaneseEra.png) この問題を回避するため、ワークブックをブラウザーで表示する場合は、元号をベースにした日付をインタラクティブ フィルターで表示しないでください。 ## 日付形式でリテラル テキストを使用する 日付形式に、言葉や語句を含める場合があります (**yyyy 年度の第 q 四半期**など)。ただし、テキストを Tableau の書式設定ボックスに直接入力すると、文字は日付として処理される場合があります。 ![ ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dateFormatEscape.png) Tableau がこれを行うのを防ぐため、日付として処理しない文字と単語を二重引用符で囲みます。`"Fiscal Quarter" q "of" yyyy` 引用されたセクションの内側にリテラル引用を使用する場合は、このコード `"\""` を挿入します。たとえば、`"Fiscal "\"" Quarter"` という形式は、**第 “四半期**として書式設定されます。 ## 抽出データ ソースでの DATEPARSE 関数の形式構文 抽出で DATEPARSE 関数を使用している場合は、Unicode Consortium (ユニコード コンソーシアム) が定義する構文を使用します。 この表は、DATEPARSE 関数でサポートされている書式の一覧です。
日付部分 記号 出力例
年

yy

y、yyyy

Y

26

2026

2026 (年間通算週ベースのカレンダーに使用)
四半期

Q

QQ

QQQ

QQQQ

2

02

Q2

第 2 四半期
月

M

MM

MMM

MMMM

9

09

Sep (9 月)

September (9 月)
年間通算週 w、ww 47
曜日

E、EE、EEE

EEEE

EEEEE

Mon (月曜日)

Monday (月曜日)

M
月間通算日

d

dd

1、15

01、15
年間通算日 (1 ～ 365) D 23、143

時間 (1 ～ 12)

h

hh

8

08
時間 (0 ～ 23)

H

HH

8

08
分

m

mm

8

08
1 分間の秒数

s

ss

5

05
小数秒

S

SS

SSS

SSSS

2

23

235

2350
1 日のミリ秒 A 34532
期間 (午前/午後のマーカー) a、aa、aaa AM、am、PM
タイム ゾーン

z、zz、zzz

zzzz

Z、ZZ、ZZZ

ZZZZ

PDT

太平洋夏時間

-0800

PST-08:00
日付記号の一覧については、ユニコード ページの[「国際コンポーネントに関する日付と時刻の概要の書式設定 (英語)」](https://unicode-org.github.io/icu/userguide/format_parse/datetime/)を参照してください。 **注**:一部の日付形式は、すべてのデータベース ファイルやファイルの種類ではサポートされていません。 ### .hyper 抽出での日付形式に関する注意事項
時間の単位 注
Era (元号) N/A
Year (年)

.hyper 抽出では "U" を除くすべての記号がサポートされています。

注:

  • マイナスの値は、紀元前 (BC) を表します。たとえば、DATEPARSE('y','-10') では紀元前 11 世紀の最初の 1 月を返し、DATEPARSE('y','-0') では紀元前 1 世紀の最初の 1 月を返します。

  • 暦年に "y" を使用している場合、パターン "yy" にはその年の下 2 桁が必要です。70 超の数値の場合、DATEPARSE 関数は 2000+x 年を返します。70 以下の数値の場合、DATEPARSE 関数は 1900+x 年を返します。

  • カレンダー日に基づいて "ISO 暦週日付" に "Y" を使用している場合は、年の移行は週の境界で行われ、暦年の移行とは異なる場合があります。指定した "Y" は ISO 年 - 週 カレンダーのパターン文字 "w" と併せて使用されます。ISO 暦週日付システムは、日付と時刻の表記に関する国際規格である ISO 8601 に含まれるうるう週のカレンダー システムに効果的です。"y" と同様に、"Y" のマイナス値は紀元前 (BC) を表します。
Month (月)

.hyper 抽出では "I" を除くすべての記号がサポートされています。

注: 

  • 月の指定は、日付を表す "d "とともに使用されます。

  • ICU とは異なり、.hyper 抽出では 1 ～ 12 の値が許可されます。それ以外の値を使用するとエラーが発生します。
Week (週)

.hyper 抽出では "W" を除くすべての記号がサポートされています。

注:

  • ICU とは異なり、"w" を使用している場合は .hyper 抽出で有効な週のみが許可されます。1 年は 52 週または 53 週です (ISO 8601)。DATEPARSE 関数で入力値が検証されます。たとえば、2016 年に 53 週目はないため、2016 年の 53 週目ではエラーが発生します。

  • ICU では "W" の使用はサポートされていませんが、9 月の第 1 月曜日などの日付を指定する場合に便利です。
Day (日)

注:

  • ICU とは異なり、"d" を使用している場合は .hyper 抽出で有効な日の数値のみが許可されます。たとえば、2 月 31 日の場合はエラーが発生します。

  • ICU とは異なり、"D" を使用している場合は .hyper 抽出で有効な日の数値のみが許可されます。たとえば、2017 年の 366 日目ではエラーが発生します。
Hour (時)

.hyper 抽出では、記号 "h" と "H" のみがサポートされています。

注:

  • "h" を使用している場合、.hyper 抽出のフィールドにはマイナスの値を使用できません。マイナスの値を使用するとエラーが発生します。

  • "H" を使用している場合、.hyper 抽出のフィールドにはマイナスの値を使用できません。マイナスの値を使用するとエラーが発生します。
Minute (分) 注: ICU とは異なり、.hyper 抽出のフィールドにはマイナスの値を使用できません。マイナスの値を使用するとエラーが発生します。
Second (秒)

注: 

  • ICU とは異なり、.hyper 抽出のフィールドにはマイナスの値を使用できません。マイナスの値を使用するとエラーが発生します。

  • "S" を使用している場合、DATEPARSE('ss.SSSS', '12.3456') では 1990-01-01 00:00:12:3456 AD を返します。
Quarter (四半期) 注: ICU とは異なり、.hyper 抽出では 1 ～ 4 の値のみ許可されます。それ以外の値を使用するとエラーが発生します。
Weekday (曜日)

注: 

  • ICU とは異なり、"e" および "ee" を使用している場合は .hyper 抽出で 1 ～ 7 の値のみが許可されます。それ以外の値を使用するとエラーが発生します。

  • ICU とは異なり、"c..cc" を使用している場合は .hyper 抽出で 1 ～ 7 の値のみが許可されます。それ以外の値を使用するとエラーが発生します。
Period (期間) N/A
## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ISO-8601 の週や年を使用した日付の書式設定 多くの欧州のロケールの場合 (以下に記載)、Tableau では ISO-8601 の週や年を使用して日付を書式設定できます。 Tableau で ISO-8601 をサポートする欧州のロケールを表示するには展開してください。 da-DK、デンマーク語 (デンマーク) se-SE、北部サーミ語 (スウェーデン) rm-CH、ロマンシュ語 (スイス) sms-FI、スコルト サーミ語 (フィンランド) is-IS、アイスランド語 (アイスランド) de-DE、ドイツ語 (ドイツ) km-KH、クメール語 (カンボジア) nl-NL、オランダ語 (オランダ) smj-SE、ルレ サーミ語 (スウェーデン) fi-FI、フィンランド語 (フィンランド) nn-NO、ノルウェー ニーノシュク語 (ノルウェー) it-IT、イタリア語 (イタリア) it-CH、イタリア語 (スイス) nb-NO、ノルウェー ブークモール語 (ノルウェー) pl-PL、ポーランド語 (ポーランド) sv-SE、スウェーデン語 (スウェーデン) et-EE、エストニア語 (エストニア) lv-LV、ラトビア語 (ラトビア) hsb-DE、高地ソルブ語 (ドイツ) kl-GL、グリーンランド語 (グリーンランド) mk-MK、マケドニア語 (北マケドニア) fo-FO、フェロー語 (フェロー諸島) se-NO、北部サーミ語 (ノルウェー) as-IN、アッサム語 (インド) fy-NL、フリジア語 (オランダ) se-FI、北部サーミ語 (フィンランド) ps-AF、パシュトゥー語 (アフガニスタン) prs-AF、ダーリ語 (アフガニスタン) de-CH、ドイツ語 (スイス) sv-FI、スウェーデン語 (フィンランド) dsb-DE、低地ソルブ語 (ドイツ) de-LU、ドイツ語 (ルクセンブルク) fr-CH、フランス語 (スイス) smj-NO、ルレ サーミ語 (ノルウェー) de-LI、ドイツ語 (リヒテンシュタイン) sma-NO、南部サーミ語 (ノルウェー) sma-SE、南部サーミ語 (スウェーデン) smn-FI、イナリ サーミ語 (フィンランド) ISO-8601 カレンダーの週や年の番号は標準グレゴリオ暦とは異なります。2011 年 1 月 2 日は、次のように表示されます。
カレンダー システム週番号年番号
標準グレゴリオ暦12011
ISO-8601522010
日付を書式設定するときは、月、週、年の番号がすべて同じカレンダー システムから来ていることを確認することが重要です。そのようにしないと場合、日付が意味をなさない可能性があります。これは 2 つの方法で実行できます。 - 各カレンダーで使用するカレンダー システムを Tableau に推測させます。たとえば、「`mm yyyy`」(月、年の順) と入力すると、Tableau は標準グレゴリオ暦を使用します。この場合、年と月番号を一緒に使用しても意味がありません。 - 書式設定文字列では、各週 (ww) または年 (yyyy) プレースホルダーの後に注釈を配置し、どのような種類のプレースホルダーにするかを示します。
注釈使用するカレンダー文字列の書式設定の例
[Y]ISO-8601ww[Y] yyyy[Y]
[y]標準グレゴリオ暦ww[y] yyyy[y]
重要: ISO-8601 週番号を正しく取得するには、コンピューターの場所を[上記](#Expand)のロケールのいずれかに設定し、データ ソースで週の開始を月曜日に設定する必要があります。(この手順の詳細については[データ ソースの日付のプロパティ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/date_properties.htm)) を参照してください。 そうでない場合、Tableau はデータ ソースの週の開始設定を使用して週に番号を付けるため、年の最初と最後に部分的な週が作成される可能性があります。 **注**: 選択したロケールにかかわらず、会計年度 (1 月から開始しない) を使用している場合、ISO 週番号は発生しません。 ## 2013 年 12 月 31 日のサンプル書式設定文字列 2013 年 12 月 31 日の書式設定文字列の例は、次のようになります。ここで、「m」は月または日付プレースホルダーを示します。時間、分、秒などの時間プレースホルダーは、年が週ベースであっても年ベースであっても影響を受けません。
書式設定文字列書式設定された出力
yyyy2013
yyyy[Y]2014
yyyy ww2014 1
yyyy mm2013 12
ww yyyy1 2014
mm yyyy12 2013
ww yyyy[y]1 2013
mm yyyy[Y]12 2014
yyyy mm ww2013 12 1
mm yyyy ww12 2013 1
ww mm yyyy1 12 2013
ww mm yyyy[Y]1 12 2014
ww yyyy mm1 2014 12 (書式設定はあいまい)
ww yyyy[y] mm1 2013 12
ww yyyy mm yyyy1 2014 12 2013
ww yyyy yyyy mm1 2014 2013 12
yyyy mm ww yyyy2013 12 1 2014
[メイン コンテンツに進む](#main-content) # カスタム書式設定のテーマを使用する Tableau には多くの書式設定オプションがインストールされているため、Viz やダッシュボードをニーズに合わせてカスタマイズすることができます。同じ書式設定を多くのワークブックに使用する場合、またはビジネスに適した特別なフォントや色がある場合は、カスタム書式設定テーマを使用することで時間を節約できます。カスタム テーマを使用すると、書式設定の選択肢を Tableau ワークブック全体にすばやく適用できます。 書式設定の選択肢を指定する JSON ファイルをインポートすることで、Tableau ワークブックにカスタム テーマを追加できます。同様に、ワークブックを表示していて、別のワークブックで同じテーマを使用する場合は、カスタム テーマ ファイルをエクスポートできます。 注: この機能は Tableau Desktop 2025.1 でのみ使用できます。 ## カスタム テーマをインポートする 1. Tableau Desktop を開き、ワークシートを作成します。 2. ツールバーから \[書式設定\] を選択します。 3. \[カスタム テーマをインポート…\] を選択します。 ![\[カスタム テーマをインポート\] オプションが選択された書式設定メニュー。](Img/formatting_import_customtheme.png) 4. インポートする JSON ファイルを選択し、\[開く\] を選択します。 ダイアログが表示され、これまでに行われた既存の書式設定の編集を \[上書き\] または \[維持\] するかのオプションを選択できます。 ![カスタム テーマを使用して現在の書式設定を置き換えるか維持するかを選択できるダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_override_customtheme.png) カスタム テーマをインポートする前に、Tableau ワークブックに加えられたすべての書式設定の変更をカスタム テーマで上書きするように選択できます。カスタム テーマをインポートする前に、書式設定パネルで行った変更を維持することも選択できます。 注: カスタム テーマで既存の書式設定の編集を上書きすることを選択した場合、JSON ファイルに含まれているスタイルの変更のみが上書きされます。リッチ テキスト エディターで行われたスタイルの変更は上書きされません。 上書き: カスタム テーマ ファイルは、Tableau ワークブックに加えられたすべての書式設定を上書きします。 維持: カスタム テーマ ファイルは、Tableau ワークブックに加えられたすべての書式設定を維持します。 5. \[上書き\] または \[維持\] を選択します。 カスタム テーマがインポートされ、ワークブックに書式設定が適用されます。 ## カスタム テーマをエクスポートする カスタム テーマをエクスポートするには 2 つの方法があります。1 つはカスタム テーマ ファイルをエクスポートする方法で、もう 1 つはカスタム テーマが適用されたワークブックをエクスポートする方法です。テーマをエクスポートすると、選択したワークシートに加えられた書式設定がエクスポート ファイルに追加されます。たとえば、ワークブック内の 2 つの異なるワークシートで異なる書式設定を選択した場合、カスタム テーマ ファイルをエクスポートするときに、選択したワークシートに加えられた書式設定がファイルに反映されます。エクスポートされるのは、カスタム テーマ ファイルでサポートされ、存在しているスタイル要素のみです。 ### カスタム テーマを含む JSON ファイルをエクスポートする 1. ツールバーから \[書式設定\] を選択します。 2. \[カスタム テーマをエクスポート…\] を選択します。 ![\[カスタム テーマをエクスポート\] オプションが選択された書式設定メニュー。](Img/formatting_export_customtheme.png) 3. カスタム テーマ ファイルを保存するフォルダーに移動し、\[保存\] をクリックします。 これで、カスタム テーマ ファイルをローカルで見つけることができるようになりました。このテーマ ファイルを他のワークブックにインポートして使用することもできます。 ### カスタム テーマが適用されたワークブックをエクスポートする 1. ワークシートのツールバーから、\[ファイル\] > \[名前を付けて保存\] の順に選択します。 または、\[パッケージド ワークブックのエクスポート\] を選択します。 2. ワークブックを .twb または .twbx ファイルとして保存します。 Tableau でワークブックを再度開くと、カスタム テーマが適用されます。 ## JSON ファイルを作成する JSON ファイルは、カスタム テーマのスタイルを定義する場所です。お好みのテキスト エディターを使ってファイルを作成し、カスタム テーマに必要なスタイル要素を含めることができます。ファイルを作成する際のテンプレートとして、サンプル ファイルを使用します。 ファイルを検証するのに役立つサードパーティーのリソースはたくさんあります (https://www.jsonschemavalidator.net など)。 [こちら](https://help.tableau.com/samples/en-us/custom_themes/CustomThemesSchema_1.0.0.json)からテーマ ファイルの検証に必要な JSON スキーマ ファイルをコピーしてください。 ### カスタム テーマ ファイルに含める要素 カスタム テーマ ファイルには、バージョン、ベース テーマ、スタイル要素、スタイル属性、および書式設定の選択肢を含める必要があります。 #### バージョン カスタム テーマ ファイルの最初の行にはバージョンを含める必要があります。Tableau 25.1 以降、バージョン番号は 1.0.0 であり、行は "version": "1.0.0" のようになります。 バージョン番号は、Tableau の今後のバージョンで更新される可能性があります。 #### ベース テーマ カスタム テーマ ファイルの 2 番目のエントリには、ベース テーマを含める必要があります。ベース テーマは、Tableau で使用可能な既存のワークブック テーマに対応しており、Tableau Desktop のさまざまなバージョンに基づいています。JSON テーマ ファイルで指定された書式設定スタイルは、ベース テーマの上に適用されます。 | ベース テーマ | テーマ ファイル内のエントリに | 対応する | | --- | --- | --- | | スムーズ | Tableau Desktop バージョン 10.x 以前 | _"base-theme": "smooth"_ | | クリーニング | Tableau Desktop バージョン 8.0.x ～9.3.x | _"base-theme": "clean"_ | | モダン | Tableau Desktop バージョン 3.5 ～ 7.0 | _"base-theme": "modern"_ | | クラシック | Tableau Desktop バージョン 1.0 ～ 3.2 | _"base-theme": "classic"_ | ワークブックのテーマの詳細については、「[ワークブックのテーマのアップグレードまたは変更 (Tableau Desktop のみ)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_workbook.htm#Upgrade_or_change_your_workbook_theme)」を参照してください。 #### スタイル要素 スタイル要素は、書式設定の選択内容がどのレベルで適用されるかを指定します。たとえば、すべてのフォント、フィルター タイトル、またはツールチップのフォントのみなどです。指定可能な要素の一覧については、スタイル要素の表を参照してください。 #### スタイル属性 スタイル属性は、書式設定の選択内容を適用するスタイル要素の部分を指定します。たとえば、すべてのスタイル要素に対するフォントの色とフォント サイズなどです。 使用しているスタイル要素の属性リストを必ず確認してください。たとえば、ハイライター スタイル要素では、背景色スタイル属性がサポートされますが、ハイライター タイトル要素ではサポートされません。 #### 書式設定の選択肢 書式設定の選択肢では、スタイル要素とスタイル属性に適用する内容を指定します。たとえば、フォントの色、フォント ファミリー、フォント サイズなどです。書式設定の選択肢を指定する際は、スタイル属性に応じて文字列または整数として入力する必要があります。色は、#FF0000 などの 16 進カラーコードとして入力する必要があります。 **文字列**の入力タイプには、テキストが含まれています。 **整数**の入力タイプには、整数が含まれています。 ### カスタム テーマ ファイルの例 コピー ``` {   "version": "1.0.0",    "base-theme": "smooth",    "styles": {        "all": {            "font-color": "#d16302",            "font-family": "Tableau Bold"        },        "worksheet": {            "font-color": "#d16302",            "font-family": "Tableau Bold",            "font-size": 14        },        "worksheet-title": {            "font-color": "#d16302",            "font-family": "Tableau Bold",            "font-size": 14        },        "view": {            "background-color": "#ffb370"        }    }} ``` ### カスタム テーマでサポートされているスタイル要素 この表は、サポートされているスタイル要素と、それに対応するサポートされているスタイル属性の一覧です。現在、Tableau で使用できるすべてのスタイル要素がカスタム テーマでサポートされているわけではありませんが、今後のリリースでさらに多くのスタイル要素が追加される予定です。カスタム テーマ ファイルをインポートすると、そのスタイル要素がワークブック内のすべてのワークシートに適用されます。
スタイル要素 説明 スタイル属性 入力タイプ 書式設定の選択肢
all ワークブック全体のすべてのフォントを書式設定します。 font-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。
font-family 文字列 最大長が 50 文字の文字列。
worksheet ワークシートのデフォルトのフォントを書式設定します。 font-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。
font-family 文字列 最大長が 50 文字の文字列。
font-size 整数 最小値が 1、最大値が 99 の整数。
worksheet-title ワークシートのタイトルのフォントを書式設定します。 font-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。
font-family 文字列 最大長が 50 文字の文字列。
font-size 整数 最小値が 1、最大値が 99 の整数。
tooltip ツールチップのフォントを書式設定します。 font-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。
font-family 文字列 最大長が 50 文字の文字列。
font-size 整数 最小値が 1、最大値が 99 の整数。
dashboard-title ダッシュボードのタイトルを書式設定します。 font-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。
font-family 文字列 最大長が 50 文字の文字列。
font-size 整数 最小値が 1、最大値が 99 の整数。
font-weight 文字列 normal または bold として指定された文字列。
story-title ストーリーのタイトルのフォントを書式設定します。 font-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。
font-family 文字列 最大長が 50 文字の文字列。
font-size 整数 最小値が 1、最大値が 99 の整数。
header ヘッダーのフォントを書式設定します。 font-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。
font-family 文字列 最大長が 50 文字の文字列。
legend 凡例の本文のフォントと背景色を書式設定します。 font-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。
font-family 文字列 最大長が 50 文字の文字列。
font-size 整数 最小値が 1、最大値が 99 の整数。
background-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。また、この要素では #FF000080のように、透明度を表すためにさらに 2 桁の数字を追加できます。
legend-title すべてのワークシートの凡例タイトルのフォントを書式設定します。 font-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。
font-family 文字列 最大長が 50 文字の文字列。
font-size 整数 最小値が 1、最大値が 99 の整数。
filter すべてのワークシートのフィルター本体のフォントと背景色を書式設定します。 font-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。
font-family 文字列 最大長が 50 文字の文字列。
font-size 整数 最小値が 1、最大値が 99 の整数。
background-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。また、この要素では #FF000080のように、透明度を表すためにさらに 2 桁の数字を追加できます。
filter-title すべてのワークシートのフィルター タイトルのフォントを書式設定します。 font-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。
font-family 文字列 最大長が 50 文字の文字列。
font-size 整数 最小値が 1、最大値が 99 の整数。
parameter-ctrl すべてのワークシートのパラメーター本文のフォントと背景色を書式設定します。 font-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。
font-family 文字列 最大長が 50 文字の文字列。
font-size 整数 最小値が 1、最大値が 99 の整数。
background-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。また、この要素では #FF000080のように、透明度を表すためにさらに 2 桁の数字を追加できます。
parameter-ctrl-title すべてのワークシートのパラメーター制御タイトルのフォントを書式設定します。 font-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。
font-family 文字列 最大長が 50 文字の文字列。
font-size 整数 最小値が 1、最大値が 99 の整数。
highlighter すべてのワークシートのハイライター本文のフォントと背景色を書式設定します。 font-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。
font-family 文字列 最大長が 50 文字の文字列。
font-size 整数 最小値が 1、最大値が 99 の整数。
background-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。また、この要素では #FF000080のように、透明度を表すためにさらに 2 桁の数字を追加できます。
Highlighter-title すべてのワークシートのハイライター制御タイトルのフォントと背景色を書式設定します。 font-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。
font-family 文字列 最大長が 50 文字の文字列。
font-size 整数 最小値が 1、最大値が 99 の整数。
page-ctrl-title すべてのワークシートのページ カード タイトルのフォントを書式設定します。 font-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。
font-family 文字列 最大長が 50 文字の文字列。
gridline ビュー上のグリッド線を書式設定します。 line-visibility 文字列 on または off として指定された文字列。
line-pattern 文字列 dotted、dashed、または solid として指定された文字列。
line-width 整数 最小値が 1、最大値が 99 の整数。
line-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。また、この要素では #FF000080のように、透明度を表すためにさらに 2 桁の数字を追加できます。
zeroline ビュー上のゼロラインを書式設定します。 line-visibility 文字列 on または off として指定された文字列。
line-pattern 文字列 dotted、dashed、または solid として指定された文字列。
line-width 整数 最小値が 1、最大値が 99 の整数。
line-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。また、この要素では #FF000080のように、透明度を表すためにさらに 2 桁の数字を追加できます。
mark ビュー上のマークの色を書式設定します。 mark-color 文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。
view ビューの背景色を書式設定します。   文字列 #FF0000 などの 16 進カラー コード形式に従った文字列。
## カスタム テーマ ファイルのインポートに関するトラブルシューティング ### 一部のスタイル要素が適用されていない フォント タイプを表示できない フォントは、Tableau にインストールされている場合、または環境内に存在する場合にのみ表示されます。 リッチ テキスト エディターを使用して書式設定を適用した 書式設定ペインではなくリッチ テキスト エディターで書式設定の更新を適用した場合、カスタム テーマを適用する際に既存の書式設定を上書きすることを選択しても、その書式設定はそのまま残ります。これはスタイル システムの書式設定が原因で発生します。 ### テーマ ファイルをインポートできない テーマ ファイルにエラーがある エラー メッセージには、エラーの場所 (フォントの色など) が表示されます。スタイル要素テーブルでスタイル要素を見つけ、スタイル要素のエントリが入力タイプのガイドラインと一致していることを確認します。たとえば、色が文字列データ型であり、#FF0000 などの 16 進カラー コードの書式に従っている必要があります。 ![テーマ ファイルの検証中に発生したエラーの場所を示すエラー メッセージ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_error_customtheme.png) テーマ ファイルの検証に役立つサードパーティーのリソースはたくさんあります (https://www.jsonschemavalidator.net など)。 [こちら](https://help.tableau.com/samples/en-us/custom_themes/CustomThemesSchema_1.0.0.json)からテーマ ファイルの検証に必要な JSON スキーマ ファイルをコピーしてください。 テーマ ファイルが大きすぎる ファイルの最大許容サイズは 15000 バイト (または 15 KB) です。ファイルのサイズを小さくして、もう一度やり直してください。 テーマ ファイルのパスが長すぎる ファイル パスの最大長は 256 文字です。ファイル パスを短くして、もう一度やり直してください。 テーマ ファイル名に有効でない文字が含まれている ファイル名に含めることができるのは、英数字、ピリオド、ハイフン、スペース、アンダースコアのみです。ファイル名に含まれる無効な文字をすべて削除して、もう一度やり直してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # カラー パレットと色効果 \[マーク\] カードの \[色\] にフィールドがない場合、すべてのマークは既定の色になります。ほとんどのマークの既定色は青、テキストの既定色は黒です。[色をマークに割当](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties.htm#ColorProp)および[例 – \[色\] の複数フィールド](viewparts_marks_markproperties_color_ex1.htm)も参照してください。 ## カテゴリー別パレット \[マーク\] カードの \[色\] に不連続の値 (一般的には寸法) の入ったフィールドをドロップした場合、Tableau は、カテゴリ別パレットを使用し、フィールドの各値に色を割り当てます。カテゴリ別パレットには、順序を継承しない値があるフィールド (部門は発送方法など) に適しています。 フィールドの値に応じて色を変えるには、色の凡例の右上の角をクリックします。Tableau Desktop の場合、コンテキスト メニューで \[色の編集\] を選択してください。Tableau Server あるいは Tableau Cloud の場合、自動的に \[色の編集\] ダイアログが開きます。
Tableau Desktop のバージョン Web バージョン

[色の編集] ウィンドウでは、データ項目を選択してカラー パレットを適用できます。紫色が選択されました。

[色の編集] ウィンドウでは、データ項目を選択してカラー パレットを適用できます。

### 値の色の変更 1. 左側の \[データ項目の選択\] でアイテムをクリックします。 2. 右側のパレットで新しい色をクリックします。Tableau Desktop の場合、色見本をポイントして色を識別できます。 3. 変更する値の数だけ操作を繰り返します。 4. Tableau Desktop にて \[OK\] をクリックして \[色の編集\] ダイアログ ボックスを終了します。Tableau Server あるいは Tableau Cloud の場合、ダイアログ ボックスを閉じるだけで結構です。 ### 別のパレットを選択する \[色の編集\] ダイアログ ボックスの \[カラー パレットの選択\] ドロップダウン リストは、非表示のフィールドに使用できるカラー パレットを提供します。このリストにはカテゴリ別パレットと濃淡パレットの両方が含まれます。 リストの一番上には、_Tableau 10_ などのカテゴリ別パレットがあります。上記のとおり、順序を継承していない不連続のフィールドにはカテゴリ別パレットが適しています。 リストの一番下には、_オレンジ_などの濃淡パレットがあります。通常のパレットには関連色の範囲が含まれており、日付や数字などの順序が関連付けられたフィールドに適しています。 パレットを選択したら、\[パレットの割り当て\] をクリックすると、新しいパレットの色がフィールド内のメンバーに自動的に割り当てられます。 自動パレットおよび既定の色割り当てに戻すには、\[色の編集\] ダイアログ ボックスで \[リセット\] をクリックします。 ## 定量的パレット \[マーク\] カードに連続した値の入ったフィールド (一般的にはメジャー) をドロップした場合、Tableau では、連続したカラー レンジに定量的凡例が表示されます。 ![売上合計の凡例項目には、下限が 545 ドルの明るい青から上限が 105,643 ドルの濃い青までの青色の範囲が表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/color5.png) この範囲で使用される色、色の配分、その他のプロパティを変更できます。色を編集するには、色の凡例の右上をクリックします。Tableau Desktop の場合、コンテキスト メニューで \[色の編集\] を選択してください。Tableau Server あるいは Tableau Cloud の場合、自動的に \[色の編集\] ダイアログが開きます。 フィールドにマイナスとプラスの値が両方ある場合、既定の値範囲は 2 色を使用し、そのフィールドの \[色の編集\] ダイアログ ボックスには範囲のいずれかの端に四角いカラー ボックスが表示されます。これを分岐パレットと言います。
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[自動カラー パレット] が選択された、[利益] メジャーの [色の編集] ウィンドウ。

[自動カラー パレット] が選択された、[利益] メジャーの [色の編集] ウィンドウ。

_分岐パレットの \[色の編集\] ダイアログ ボックス_ すべての値がプラスあるいはマイナスの場合、値の既定範囲は単色を使用し、そのフィールドの \[色の編集\] ダイアログ ボックスには範囲の右端にのみ四角いカラー ボックスが表示されます。これを連続パレットと言います。
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[自動カラー パレット] が選択された、[売上] メジャーの [色の編集] ウィンドウ。

[自動カラー パレット] が選択された、[売上] メジャーの [色の編集] ウィンドウ。

_連続パレットの \[色の編集\] ダイアログ ボックス_ Tableau が \[色\] の連続したフィールドで分岐パレットまたは連続パレットを使用するかを指定したり、フィールドの値のカラー レンジを構成することもできます。 \[パレット\] ドロップダウン リストには選択可能なカラー パレットの範囲を提供します。連続フィールドに利用可能な定量的パレットには 2 種類あります: - 名前に_分岐_の付くパレットはすべて分岐定量的パレットです。例:_オレンジ - 青、分岐_。どの連続したフィールドでも分岐パレットを選択できます。値範囲にプラスとマイナスの両方の数を含める必要はありません。 分岐パレットの色を変更するには、パレット スペクトルの一方の端の四角いカラー ボックスの 1 つをクリックします。作成を Tableau Desktop あるいはウェブ上のどちらで行っているかに応じて、次のいずれかを実行します。 - Tableau Desktop の場合、色構成ダイアログ ボックス (お使いのコンピューターの OS が装備しているもの) にて、カラーピッカーで色を選ぶか、任意の値を入力します。 - Tableau Server あるいは Tableau Cloud の場合、\[カスタム色\] フィールドに任意の 16 進数を入力します。値が不正な場合、何も変更されません。 - それ以外のパレットはすべて連続定量的パレットです。連続パレットの色を変更するには、パレット スペクトルの右端の四角いカラー ボックスをクリックして、色構成ダイアログ ボックスを開くか (Tableau Desktop) 、\[カスタム色\] フィールドに任意の 16 進数を入力します (Tableau Server あるいは Tableau Cloud)。 ### 定量的パレットのオプション 次のオプションは連続フィールドの \[色の編集\] ダイアログ ボックスで利用可能です。 **注**: 明示されている箇所では、Tableau Server と Tableau Cloud とでオプションが異なります。 #### ステップドカラー \[ステップド カラー\] を選択し、それぞれ一色と関連付けられている均等なビンに値をグループ化します。スピン コントロールを使用して作成するステップ (bin) の数を指定します。たとえば、0 から 100 の範囲の値では、5 つのステップを指定でき、5 つの bin (0 ～ 20、20 ～ 40 など) に値を並べ替えることができます。
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[自動カラー パレット] と [5 段階のカラー スキーム] が選択された、[利益] メジャーの [色の編集] ウィンドウ。

[自動カラー パレット] と [5 段階のカラー スキーム] が選択された、[利益] メジャーの [色の編集] ウィンドウ。

分岐カラー パレットが選択されている場合は、色の間のパレットの切り替えは、色の傾斜と小さな黒色のマークに表示されます。ステップ数が奇数の場合、マークは移行ステップの中央に配置されます。ステップ数が偶数の場合、マークは色範囲が変化するステップの間の境界に配置されます。 #### 反転 \[反転\] を選択し、範囲内の色の順序を入れ替えます。たとえば、連続パレットで低い値に濃い色を割り当てる場合は、パレットを反転させます。分岐パレットでは、カラー パレットを反転させるとパレット内の 2 つの色が入れ替わり、各カラー レンジ内の影も反転されます。 #### フル カラー レンジの使用 分岐 (2 色) カラー パレットを使用している場合は、\[フル カラー レンジを使用\] を選択できます。Tableau は、最初の数値と最後の数値に、両方のカラー レンジの最も濃い色を割り当てます。したがって、範囲が -10 ～ 100 の場合、負の数を表す色は、正の数を表す色より速いペースで色のシェードが変化します。\[フル カラー レンジを使用\] を選択しない場合、Tableau は値の範囲が -100 ～ 100 の場合と同じように色の濃度を割り当てるため、0 の両側の色のシェードは同じペースで変化します。つまり、プラス側では値の範囲は 0 から 100 となるのに対し、マイナス側でいくら値を変更しても、実際の値の範囲は -10 から 0 となります。 左下の画像は -858 から 72,986 の値の赤 / 緑分岐パレットを示しています。フル カラー レンジを使用しない場合、プラス側 72,986 に対し、-858 はマイナス側におよそ 1% にすぎないため、-858 (チャート右下の小さなボックスに関連付けられた) はグレーで表示されます。フル カラー レンジを使用すると、右の画像のように、858 は最大のプラス値と等しい強度の、濃い赤色を示します。 ![\[フル カラー範囲の使用\] オプションの影響を示す 2 つのツリーマップ。緑の正の値と比較して、負の値は明るい赤で表示されています。](Img/viewparts_marks_markproperties_color_fullrange.png) #### 合計を含める 合計、小計、総計をカラー エンコーディングに含める場合は、\[合計を含める\] を選択します。このオプションは、合計の値がビューに含まれている場合にのみ適用されます。 #### カラー レンジの制限 Tableau Desktop にて、\[色の編集\] ダイアログ ボックスで \[詳細\] をクリックし、チェック ボックスをオンにしてフィールドに新しい値を入力することで、範囲の開始値、終了値、中央値を指定でき、それに応じて色の傾斜が調整されます。 開始値は範囲の下限、終了値は上限、中央値は分岐カラー パレットで中間色がある場所です。 **注**: 現在のところ、このオプションは Tableau Server や Tableau Cloud では使用できません。 #### カラー レンジのリセット 自動パレットおよび既定の色割り当てに戻すには、\[色の編集\] ダイアログ ボックスで \[リセット\] をクリックします。 **注**: Web 作成モードで \[リセット\] をクリックすると、カラー パレットが初期設定に戻ります。\[詳細\] オプションで設定したオプションもすべてリセットされます。この操作を取り消す場合は、トップ メニューで \[元に戻す\] をクリックしてください。既に変更が保存されている場合、Tableau Desktop にて \[詳細\] オプションを変更し、ビューを更新する必要があります。 ## 色効果の設定 実際に表示されている色と関係ない追加の色設定を構成するには、\[マーク\] カードの \[色\] ドロップダウンをクリックします。
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[色] オプションが強調表示されたマーク カード。

[色] オプションが強調表示されたマーク カード。

### 不透明度 スライダーを動かして、マークの不透明度を変更します。 不明度の調節は密度の高い散布図、および地図や背景画像をオーバーレイするデータを探している場合に、特に便利です。スライダーを左に動かすと、マークがより透明になります。 ### マークの枠線 既定では、Tableau にすべてのマークが枠線なしで表示されます。テキスト、ライン、形状を除くすべてのマーク タイプで、マークの枠線をオンにすることができます。\[色\] のドロップダウン コントロールで、マークの枠線の色を選択します。
Tableau Desktop のバージョン Web バージョン

マークの境界線をオンにし、マークの境界線の色を選択するメニュー オプション。

マークの境界線をオンにし、マークの境界線の色を選択するメニュー オプション。

枠線は、マーク間のスペースが狭い場合でマークを区別するのに役立ちます。たとえば、下のビューでは、左側はマークの枠線がオンになっており、右側はオフになっています。枠線がオンになっていると、複数のマークが接近している場所でより簡単に区別を付けることができます。 ![マークの境界線をオンにした場合とオフにした場合のマークの表示の違いを示す 2 つの散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewparts_marks_markproperties_borders2.png) 注:また、不透明度設定を使用してマークの密集度を示すこともできます。 カラー エンコードされた小さいマークを大量に表示する場合、通常はマークの枠線はオフにする方が適しています。そのようにしにと、ビューで枠線が支配的になり、カラー エンコーディングが見にくくなります。 たとえば、下のビューでは、多数の色エンコードされたディメンション メンバーによって分割された棒グラフが表示されています。マークの枠線がオンになっていると (右)、一部の細いマークは色で識別するのが困難です。枠線をオフにすると (左)、マークがはっきりと見えるようになります。 ![各マークを黒い線で区切ったマークの境界の影響を示す 2 つの積み重ね棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/wwd_markborder9.png) ### マークのハロー 背景イメージやマップに対し、マークがはっきりと見えるよう、各マークはハローと呼ばれる単色の対比色で囲まれています。マークのハローは、背景イメージや背景マップを使用するときに利用できます。\[色\] のドロップダウン コントロールで、マークのハローの色を選択します。 ![赤のハロー効果で書式設定された紫色のマークが付いたマップ チャート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/wwd_markhalo1.png) ### マーカー Tableau Desktop にて線マーク タイプを使用する場合は、マーカーの効果を追加して、線に沿ってポイントを表示または非表示にすることができます。選択したポイントだけを表示したり、すべてのポイントを表示したり、すべてを非表示にしたりできます。\[色\] のドロップダウン コントロールで、\[効果\] セクションのマーカーを選択します。 **注**: 現在のところ、このオプションは Tableau Server や Tableau Cloud では使用できません。 ![折れ線グラフのマーカー効果を選択するためのメニュー オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewparts_marks_markproperties_markers1.png) ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ガント チャートの作成 一定期間におけるイベントやアクティビティを表示するには、ガント チャートを使用します。 ガント チャートにおいて、個別のマーク (通常は棒) は期間を示します。たとえば、さまざまな製品の平均配達時間を表示するガント チャートを使用するとします。 ガント チャートは、以下の基本のブロックで構成されています。 - **マーク タイプ**: 自動またはガント チャートガント バー マーク タイプの詳細については、[ガント棒マーク](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_marktypes.htm#GanttBarMark)を参照してください。 - **列シェルフ**: 日付または時刻フィールド (連続メジャー) - **行シェルフ**: メジャー - **サイズ**: 連続メジャー 発注日と出荷日の間の平均経過日数を表示するガント チャートを作成するには、次の手順に従います。 1. **サンプル - スーパーストア**のデータ ソースに接続します (必要に応じて「[Tableau Public サンプル データ ページ](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)」からダウンロードできます)。 2. \[列\] に "Order Date (発注日)" ディメンションをドラッグします。Tableau は年別に日付を集計し、年のラベルを使用して列ヘッダーを作成します。 3. \[列\] シェルフで、\[年 (発注日)\] ドロップダウン矢印をクリックし、\[週数\] を選択します。 ![ディメンションのコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/gantt_5.png) 列ヘッダーが変化します。列ヘッダーが変化します。4 年間の期間には非常に多くの週 (208 週) があり、ビューにラベルとして表示できないので、個々の週は目盛りで表示されています。 ![オーダー日の週を表示するガント チャート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/gantt_6.png) 4. \[行\] シェルフに "Sub-Category (サブカテゴリー)" および "Ship Mode (出荷モード)" ディメンションをドラッグします。"Sub-Category (サブカテゴリー)" の右側に "Ship Mode (出荷モード)" をドロップします。これにより、左側の軸に沿ってネストされた 2 階層のディメンションが作成されます。 ![時間の経過に伴うサブカテゴリ別の出荷モードの分布を表示するガント チャート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/gantt_7_762x466.png) 次に、発注日と出荷日の間隔の長さに比例してマークの大きさを変更します。これを行うには、その間隔を把握する計算フィールドを作成します。 1. ツール バー メニューで \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] をクリックします。\[データ\] ペインの任意の場所で右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[作成\] > \[計算フィールド\] を選択することもできます。 2. 計算ダイアログ ボックスで、計算フィールドに "OrderUntilShip" という名前を付けます。 3. \[式\] ボックスで、次の式を入力し \[OK\] をクリックします。 `DATEDIFF('day',[Order Date],[Ship Date])` この式により、日数で "Order Date (発注日)" と "Ship Date (出荷日)" の値の差異を把握するカスタム メジャーが作成されます。 4. \[マーク\] カードの \[サイズ\] に \[OrderUntilShip\] メジャーをドラッグします。 OrderUntilShip の既定の集計は合計ですが、ここでは値を平均した方が理にかなっています。 1. \[マーク\] カードの \[合計 (OrderUntilShip)\] フィールドを右クリック ( では Control を押しながらクリック) します。\[メジャー (合計)\] > \[平均\] を選択します。 ![メジャーを合計から平均に変更するフィールド コンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/gantt_9.png) ビューは順調に作成されています。ただし、ビューに表示されているマークは多すぎます。 ![サブカテゴリと出荷モード別にオーダー日を表示するガント チャート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/gantt_10.png) より小さな時間窓にフィルターすることでデータをさらに読みやすくできます。 1. Ctrl キー (Mac では Option キー) を押しながら、"Week(Order Date)" フィールドを \[列\] シェルフから \[フィルター\] シェルフまでドラッグします。 Tableau では、Ctrl キー (または Option キー) を押したままにすることで、以前の場所から削除するのではなく、追加したカスタマイズを使用して新しいフィールドにコピーすることができます。 2. \[フィールドのフィルター\] ダイアログ ボックスで、\[日付の範囲\] を選択し、\[次へ\] をクリックします。 3. 2021 年 1 月 1 日 から 2021 年 3 月 31 日までのように、3 か月の間隔に範囲を設定し、\[OK\] をクリックします。 スライダーを使用して正確な日付を取得することが難しい場合があります。日付ボックスに希望の数字を直接入力するか、カレンダーを使用して日付を選択したほうが簡単です。 ![日付範囲、開始日、終了日、特定日のフィルターでフィルタリングできる日付フィルター ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/gantt_1.png) 4. \[Ship Mode (出荷モード)\] ディメンションを \[マーク\] カードの \[色\] にドラッグします。ビューに発注日と出荷日の時間差に関するあらゆる情報が表示されるようになります。 ![出荷モードとサブカテゴリ別に出荷量を示すガント チャート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/gantt_13.png) たとえば、どの出荷モードの遅延時間が長くなりがちか、遅延時間はカテゴリーによって異なるかどうか、および遅延時間は長期にわたって一貫しているかどうか、などの情報を参照できます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # キー プログレス インジケーターの視覚化 この記事では、キー プログレス インジケーター (KPI) を表示するビューの作成方法を示します。キー パフォーマンス インジケーターは、会社が主要なビジネスの目的をどのように効果的に達成しているかを示す測定可能な値です。詳しく説明すると、手順では次を実行する必要があります。 1. 評価対象のフィールド (メジャー) を含むビューを作成します。 2. 失敗と成功を分けるしきい値を確立する計算フィールドを作成します。 3. KPI 固有の形状マークを使用し、どの値がしきい値を超えており、どの値がしきい値を下回っているかを示すようビューを更新します。 このシナリオでは、Tableau Desktop に付属の「サンプル - スーパーストア」のデータ ソースを使用し、売上額が $25,000 を上回る場合には緑色のチェック マークを表示、$25,000 未満の場合には赤い X を表示する KPI ビューを構築する方法を示します。 ## 評価対象のフィールドを含むビューを作成する この場合、そのフィールドは \[売上高\] です。 1. サンプル - スーパーストア データ ソースに接続します。 2. \[データ\] ペインから、\[サブカテゴリ\] を \[行\] に、\[地域\] を \[列\] にドラッグします。 3. \[データ\] ペインから \[売上\] を \[マーク カード\] の \[テキスト\] にドラッグします。 ## 失敗と成功を分けるしきい値を確立する計算フィールドを作成します 1. \[分析\] メニューで \[計算フィールドの作成\] を選択して、計算エディターを開きます。計算に "KPI" と名前を付け、式エリアに次を入力または貼り付けます `IF SUM ([Sales]) > 25000 THEN "Above Benchmark" ELSE "Below Benchmark" END` 2. \[OK\] をクリックします。 ## KPI 固有の形状マークを使用するようビューを更新する 1. \[マーク\] カードで、ビューのドロップダウン リストから \[形状\] を選択します。 ![マーク カードのビュー ドロップダウン リストから選択された図形。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/kpi1.png) 2. \[データ\] ペインの \[メジャー\] エリアから "KPI" フィールドを、\[マーク\] カードの \[形状\] にドラッグします。 3. \[マーク\] カードの \[形状\] をクリックして、\[形状の編集\] ダイアログ ボックスを開きます。 形状の詳細については、[ビュー内のマークのタイプを変更する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_marktypes.htm)の「形状」を参照してください。 4. \[形状パレットの選択\] ドロップダウン リストから、KPI を選択します。 これで、KPI フィールドの特定の値を特定の形状と関連付ける準備が整いました。 5. \[データ項目の選択\] で \[ベンチマークより上\] を選択し、次にパレットで緑色チェック マークをクリックします。 6. \[データ項目の選択\] で \[ベンチマークより上\] を選択し、次にパレットで赤色の X をクリックします。 \[形状の編集\] ダイアログ ボックスは次のようになります。 ![選択した KPI の形状を設定するオプションを含む \[形状の編集\] ダイアログ。](Img/kpi2.png) 7. \[OK\] をクリックして、\[形状の編集\] ダイアログ ボックスを閉じます。 ビューの形状は、正しいインジケーターを示します。次に、売上高の数字を非表示にする必要があります。 8. \[マーク\] カードの "SUM(Sales)" を \[詳細\] にドラッグします。 ![マーク カードの \[詳細\] セクションにドロップされる \[売上合計\] ディメンション。](Img/kpi3.png) これで、4 つの地域すべてにおける個別の製品 (サブカテゴリー) の業績を示す完全なビューができました。 ![4 つの地域にわたる製品のいくつかのサブカテゴリのパフォーマンスを示す Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/kpi4.png) ビュー単独ではあまり興味深く見えないかもしれませんが、他のパフォーマンス メトリクスを示したダッシュボードへ追加することで良い結果になる可能性があります。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # キーボード ショートカット これは Tableau での作業に使用するキーボード ショートカットのリストです。キーボードを使用したビューの移動の詳細については、[Web 上の Tableau のキーボード アクセシビリティ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/access_keyboard_navigation.htm)を参照してください。 ## ワークブック、シートおよびファイルへのショートカット (Tableau Desktop)
説明 Windows のショートカット Mac のショートカット
新しいワークブック Ctrl + N Command+N
新しいワークシート Ctrl + M Command+T
シートについて記述する Ctrl + E Command+E
開いているワークシートを前方へサイクル表示する Ctrl + Tab、Ctrl + F6 Shift + Command + 右角括弧
開いているワークシートを後方へサイクル表示する Ctrl+Shift+Tab、Ctrl+Shift+F6 Shift + Command + 左角括弧
プレゼンテーション モードのオンとオフを切り替える F7、Ctrl + H Option+Return
全画面モードのオンとオフを切り替える   Control+Command+F

ファイルを開く

 

 Ctrl + O Command+O
ファイルを保存する Ctrl + S Command+S
Tableau Public に保存する Ctrl+Shift+S Shift+Command+S
ワークブックを最後に保存した状態に戻す F12 Option+Command+E
現在のワークブックを閉じる Alt + F4 Command+W
印刷 Ctrl + P Command+P
ヘルプを開く F1 Control + Command + ?
## ワークブック、シートおよびファイルの管理へのショートカット (Tableau Server、Tableau Cloud)
説明 Windows のショートカット Mac のショートカット
新しいワークシート Ctrl+Alt+T

Option + Command + T
全画面モードのオンとオフを切り替える F11 Control+Command+F
ファイルを保存する Ctrl + S Command+S
ワークブックを名前を付けて保存 Ctrl+Shift+S Shift+Command+S
現在のワークブックを閉じる Alt + F4

オプション + Q
印刷する (または PDF としてエクスポート) Ctrl + P Command+P
ヘルプを開く F1 Control + Command + /
## データへのショートカット (Tableau Desktop)
説明Windows のショートカットMac のショートカット
データ ソースに接続するCtrl + DCommand+D
[データ] ペインの [検索] コマンドをアクティブにするCtrl + FCommand+F
データ ソースの更新F5Command + R
ビューでデータ更新を実行するF9Shift+Command+0
自動データ更新のオンとオフを切り替えるF10Option+Command+0
## データへのショートカット (Tableau Server、Tableau Cloud)
説明Windows のショートカットMac のショートカット
データ ソースに接続するCtrl + DCommand+D
データ ソースの更新Alt + F5オプション + F5
データ ソース名を変更するAlt + F2オプション + F2
新規データソースCtrl+Alt+DControl+D
データ ソースの編集Ctrl+Alt+Shift+DControl+Shift+D
## 作成ビューへのショートカット (Tableau Desktop)
説明 Windows のショートカット Mac のショートカット
表示形式 Ctrl + 1、Ctrl + Shift + 1 Command+1
選択したフィールドをシートに追加する。(単一のフィールドでのみ機能します。) Enter またはダブルクリック リターンまたはダブルクリック
選択したフィールドを [列] シェルフに配置する Alt+Shift+C Option+Shift+C
選択したフィールドを [フィルター] シェルフに配置する Alt+Shift+F Option+Shift+F
選択したフィールドを [サイズ] に配置する Alt+Shift+I Option+Shift+I
選択したフィールドを [詳細] に配置する Alt+Shift+L Option+Shift+L
選択したフィールドを [色] に配置する Alt+Shift+O Option+Shift+O
選択したフィールドを [ページ] シェルフに配置する Alt+Shift+P Option+Shift+P
選択したフィールドを [行] シェルフに配置する Alt+Shift+R Option+Shift+R
選択したフィールドを [形状] に配置する Alt+Shift+S Option+Shift+S
選択したフィールドを [テキスト/ラベル] に配置する Alt+Shift+T Option+Shift+T
選択したフィールドを [行] シェルフに配置する Alt+Shift+X Option+Shift+X
選択したフィールドを [列] シェルフに配置する Alt+Shift+Y Option+Shift+Y
[ドロップ フィールド] メニューを開く 右クリック + シェルフにドラッグ Option + シェルフにドラッグ
[データ モデルの表示] ウィンドウを開く Ctrl + Shift + I Command + Shift + I
ビューのフィールドをコピーして、別のシェルフやカードに配置する Ctrl + ドラッグ Command + ドラッグ
行と列を切り替える Ctrl + W Control+Command+W
ビュー下部の列ラベルの向きを反転させる Ctrl + L  
ダッシュボード グリッドのオンとオフを切り替え G G
ダッシュボードとレイアウト タブを切り替え T T
テキストの選択項目を切り取る (キャプション、タイトル、式など) Ctrl + X Command+X
クリップボードを貼り付ける Ctrl + V Command+V
元に戻す Ctrl + Z Command+Z
やり直す Ctrl + Y Command+Shift+Z
現在のワークシートをクリアする Alt+Shift+Backspace Option+Shift+Delete
フローティング ダッシュボード オブジェクトの移動 矢印キーは 1 ピクセル移動、Shift+矢印は 10 ピクセル移動 矢印キーは 1 ピクセル移動、Shift+矢印は 10 ピクセル移動

フローティング ダッシュボード オブジェクトのサイズ調整

 Alt+矢印キーは 1 ピクセル増分でサイズ調整、Shift+Alt+矢印キーは 10 ピクセル増分でサイズ調整 オプション+矢印キーは 1 ピクセル増分でサイズ調整、Shift+Option+矢印キーは 10 ピクセル増分でサイズ調整
## 作成ビューへのショートカット (Tableau Server、Tableau Cloud)
説明 Windows のショートカット Mac のショートカット
選択したフィールドをシートに追加する。(単一のフィールドでのみ機能します。) ダブルクリック ダブルクリック
ビューのフィールドをコピーして、別のシェルフやカードに配置する Ctrl + ドラッグ Command + ドラッグ
ダッシュボード グリッドのオンとオフを切り替え G G
ダッシュボードとレイアウト タブを切り替え T T
[データ モデルの表示] ウィンドウを開く Ctrl + Shift + I Command + Shift + I
テキストの選択項目を切り取る (キャプション、タイトル、式など) Ctrl + X Command+X
クリップボードを貼り付ける Ctrl + V Command+V
元に戻す Ctrl + Z Command+Z
やり直す Ctrl + Y Command+Shift+Z
Tableau Desktop で現在のワークブックを開きます Ctrl + O

Option+Command+O
現在のワークシートをクリアする Alt+Shift+Backspace Option+Shift+Delete
フローティング ダッシュボード オブジェクトの移動 矢印キーは 1 ピクセル移動、Shift+矢印は 10 ピクセル移動 矢印キーは 1 ピクセル移動、Shift+矢印は 10 ピクセル移動

フローティング ダッシュボード オブジェクトのサイズ調整

 Alt+矢印キーは 1 ピクセル増分でサイズ調整、Shift+Alt+矢印キーは 10 ピクセル増分でサイズ調整 オプション+矢印キーは 1 ピクセル増分でサイズ調整、Shift+Option+矢印キーは 10 ピクセル増分でサイズ調整
列の名前変更 (フィールドがデータ スキーマ ペインで選択されている場合)

F2

F2
計算フィールドの名前変更 (集計フィールド エディターが開いている場合) F2 F2
## 行や列へのショートカットおよびサイズ調整 (Tableau Desktop)
セル サイズを小さくするCtrl + BCommand+B
セル サイズを大きくするCtrl + Shift + BCommand+Shift+B
行の幅を狭くするCtrl + 左矢印Control+Command+左矢印
行の幅を広くするCtrl + 右矢印Control+Command+右矢印
列の高さを小さくするCtrl + 下矢印Control + Command + 下矢印
列の高さを大きくするCtrl + 上矢印Control + Command + 上矢印
## ページへのショートカット (Tableau Desktop)
説明Windows のショートカットMac のショートカット
[ページ] シェルフで前方への再生を開始または停止するF4F4
[ページ] シェルフで後方への再生を開始または停止するShift + F4Shift + F4
1 ページ先にスキップするCtrl + ピリオドCommand + ピリオド
1 ページ後ろにスキップするCtrl + コンマCommand + コンマ
## マークの選択およびナビゲーションへのショートカット
説明Windows のショートカットMac のショートカット
マークの選択クリッククリック
マークをまとめて選択するドラッグドラッグ
個々のマークを選択項目に追加するCtrl + クリックCommand + クリック
マークをまとめて選択項目に追加するCtrl + ドラッグCommand + ドラッグ
矩形選択ツールを使用するAA
Lasso 選択ツールの使用DD
Radial 選択ツールの使用SS
すべてのデータを選択するCtrl + ACommand+A
選択したデータをコピーするCtrl + CCommand+C
マークの選択をクリアするEscEsc
ビューの周りをパンするShift + ドラッグShift + ドラッグ
ビューの一点にズームする (マップでない場合は、ズーム モードが必要)ダブルクリック、Ctrl + Shift + クリックダブルクリック、Shift + Command + クリック
マップの一点にズームする (マップでない場合は、ズーム モードが必要)Ctrl + Shift + Alt + クリックShift + Option + Command + クリック
ズーム アウトShift - ダブルクリックShift + ダブルクリック
ビュー内のエリアをズームインする (マップ以外の場合はズーム モードが必要)Ctrl + Shift + ドラッグShift + Command + ドラッグ
マップでのズームインとズームアウトスクロールスクロール
行をドラッグして、長いリストをいっせいにスクロールするクリック + 押したままペインの底部にドラッグClick + スクロール、Command を押したまま
## フロー用のショートカット (Tableau Prep Builder)
説明Windows のショートカットMac のショートカット
ファイルを開くCtrl + OCommand+O
新しいフローCtrl + NCommand+N
ファイルを保存するCtrl + SCommand+S
名前を付けてファイルを保存するAlt + Ctrl + SShift + Command + S
閉じるCtrl + QCommand + Q
元に戻すCtrl + ZCommand+Z
やり直すCtrl + YShift + Command + Z
切り取りCtrl + XCommand+X
コピーCtrl + CCommand+C
ペーストCtrl + VCommand+V
すべて選択Ctrl + ACommand+A
すべて実行Ctrl + RCommand + R
フローのパブリッシュF10 
[メイン コンテンツに進む](#main-content) # ブレット グラフの作成 ブレット グラフは棒グラフの変形で、ダッシュボードのゲージとメーターを置き換えるために開発されました。ブレット グラフはプライマリ メジャーのパフォーマンスを 1 つまたは複数の他のメジャーと比較する場合に便利です。このグラフは、バーを形成する 1 つのメジャーと、分布バンドを持つリファレンス ラインとして表される 2 番目のメジャーで構成されます。ブレット グラフの作成方法や読み取り方の詳細については、Tableau の Web サイトで「[ブレット グラフ](https://www.tableau.com/ja-jp/chart/what-is-bullet-graph)」を参照してください。以下は、インバウンド観光とアウトバンド観光を比較した単一のブレット グラフです。 ブレット グラフは、以下の基本のブロックで構成されています。 - **マーク タイプ**: バー (または自動) - **列シェルフ**: 最初のメジャー - **行シェルフ**: ディメンション - **詳細**と**分布バンドを持つリファレンス ライン**: 2 番目のメジャー ブレット グラフを作成するには、次の手順に従います。 1. \[世界指標\] データ ソースに接続します。 2. 新しいワークシートに移動します。 3. **\[データ\]** ペインの **\[開発 (Development)\]** フォルダーで、\[インバウンドツーリズム\] フィールドと \[アウトバウンドツーリズム\] フィールドを複数選択します (Shift キーを押したままにして複数のフィールドを選択します)。 4. ツールバーの右上で、\[表示形式\] を選択します。 5. \[表示形式\] で、**\[ブレット グラフ\]** を選択します。 6. 閉じるためにもう一度 \[表示形式\] をクリックします。 7. **\[データ\]** ペインから、"Region (地域)" を \[行\] シェルフまでドラッグします。 グラフが更新されて次のような表示になります。 ![地域別のインバウンド観光を表すブレット グラフの Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bullet_graph2.png) ### 作業を確認します。以下のステップ 3 ～ 7 をご覧ください。 ![Tableau でブレット グラフを作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bullet_graph1.gif) 注: Tableau 2020.2 以降では、\[データ\] ペインに \[ディメンション\] と \[メジャー\] がラベルとして表示されなくなりました。フィールドはテーブルやフォルダー別に一覧で表示されます。 ### リファレンス ライン フィールドのスワップ リファレンス ライン フィールドをスワップする場合もあります。たとえば、インバウンドツーリズムがバーではなく、リファレンス分布として表示されている場合です。 2 つのメジャーをスワップするには、軸を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して \[リファレンス ライン フィールドのスワップ\] を選択します。 ![参照線フィールドをスワップするオプションが強調表示されたブレット グラフのコンテキスト メニュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bulletgraph3_qs.png) ### 分布の編集 ビューで軸を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[リファレンス ラインの編集\] を選択し、変更するリファレンス ラインの 1 つを選択します。 ![計算値オプションが選択された参照線、バンド、またはボックスの編集ダイアログでは、平均予算売上の 60% と 80% のパーセンテージが設定されていることを示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bulletgraph4_qs.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 複合グラフの作成 複合グラフは、同じビジュアライゼーション内で複数のマーク タイプを使用しているビューです。たとえば、収益の合計を棒で表示し、棒の上に売上の合計を示す線を表示することができます。また、複合グラフを使用すると、複数のレベルの詳細を同じビューに表示することができます。たとえば、個々の線が各顧客区分に対する一定の時間の売上平均の折れ線グラフを示している場合、顧客区分全体の平均を別の線で表示することができます。 複合グラフを作成するには、次の手順を行います。 1. サンプル - スーパーストアのデータ ソースに接続します (必要に応じて「Tableau Public サンプル データ ページ」からダウンロードできます)。 2. 新しいワークシートに移動します。 3. **\[データ\]** ペインから、\[オーダー日\] を \[列\] シェルフにドラッグします。 4. \[列\] シェルフで \[年 (オーダー日)\] を右クリックし、\[月\] を選択します。 ![\[月\] オプションが選択され強調表示された \[フィルター\] メニュー。](Img/area_charts1.2.png) 5. **\[データ\]** ペインから、\[売上\] を \[行\] シェルフにドラッグします。 6. **\[データ\]** ペインから、\[収益\] を \[行\] シェルフにドラッグして、\[SUM(売上)\] の右に配置します。 7. \[行\] シェルフで、SUM(収益) を右クリックして \[二重軸\] を選択します。 ![コンテキスト メニューが展開され、\[二重軸\] オプションが選択された折れ線グラフ。](Img/combo_chart3.png) ビューが更新されます。\[マーク\] カードの \[色\] に \[メジャーネーム\] が追加されて、線が区別できるようになっています。 ![月ごとの利益と売上を表示している折れ線グラフの Viz。利益は青色、売上はオレンジ色で表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/combo_chart2.png) **注**: マークが別のマークの下に隠れる場合があります。マークを前面または背面に移動させるには Viz でいずれかの軸を右クリックし、\[マークを背面に移動\] または \[マークを前面に移動\] を選択します。 8. \[マーク\] カードの SUM(Profit) で、\[マーク タイプ\] ドロップダウンをクリックし、\[棒\] を選択します。 ![利益の合計マークが選択され、ドロップダウン メニューが展開され、棒グラフ オプションが選択されているマーク カード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/combo_chart4.png) 9. ビジュアライゼーションで、"Profit (収益)" 軸を右クリックして \[軸の同期\] を選択します。 ![コンテキスト メニューが展開され、\[軸の同期\] オプションが選択された棒グラフ。](Img/combo_chart5.png) ビューが更新されて次のような表示になります。 ![月ごとの利益と売上を表示している Viz。利益は青色の棒、売上はオレンジ色の線で表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/combo_chart6.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 面グラフの作成 面グラフは、線と軸の間の面がある色で網掛けされている折れ線グラフです。このグラフは、一般的に一定の期間における累計を表示するために使用され、積み上げ線を表示する一般的な方法です。 面グラフは、以下の基本のブロックで構成されています。 - **マーク タイプ**: エリア - **列シェルフ**: ディメンション - **行シェルフ**: メジャー - **色**: ディメンション 不連続または連続のディメンションを使用して面グラフを作成できます。 - _連続_ディメンションは、線形の連続軸でデータを視覚化します。このグラフは、傾向や比例的な変化を表示するのに便利です。特にデータ ポイントが等間隔で並んでいない場合に便利です。 - _不連続_ディメンションは、不連続なカテゴリー ヘッダーを使用してデータを視覚化します。このグラフは、会計期間などで、増分データを示すのに役立ちます。 不連続および連続のデータ型の詳細については、「[ディメンションとメジャー、青と緑](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm)」を参照してください。 面グラフを作成するには、次の手順を行います。 1. **サンプル - スーパーストア**のデータ ソースに接続します (必要に応じて「[Tableau Public サンプル データ ページ](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)」からダウンロードできます)。 2. 新しいワークシートに移動します。 3. **\[データ\]** ペインから、\[オーダー日\] を \[列\] シェルフにドラッグします。 4. \[列\] シェルフで \[年 (オーダー日)\] を右クリックし、\[月\] を選択します。 ![\[月\] オプションが選択され強調表示された \[フィルター\] メニュー。](Img/area_charts1.2.png) 5. **\[データ\]** ペインから、\[数量\] を \[行\] シェルフまでドラッグします。 6. **\[データ\]** ペインから、\[出荷モード\] を \[マーク\] カードの \[色\] にドラッグします。 7. \[マーク\] カードで、\[マーク タイプ\] ドロップダウンをクリックし、\[エリア\] を選択します。 ![\[面\] タイプが選択されている状態で、\[マーク\] メニューに表示される \[面グラフ\] タイプ。](Img/area_charts2.png) ビジュアライゼーションが更新され、次のようになります。 ![積み重ね面グラフには、出荷方法ごとに区切られたオーダー数が時間の経過とともに表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/area_charts1.png) 面グラフには書式設定を追加できます。たとえば、色の凡例を編集したり、マーク ラベルや枠線をオンにしたりすることができます。詳細については、[ワークシート レベルで書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_worksheet.htm)を参照してください。 面グラフではハイライト アクションを使用できます。たとえば、凡例の色を選択するか、ハイライターをオンにすると、単に線だけではなく、面全体がハイライトされます。詳細については、[ハイライト アクション](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_highlight.htm)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # クリップボード データを使用したデータ ソースの作成と新しい接続の追加 外部ソースからデータを入手し、すばやく分析する必要がある場合があります。新しくデータ ソース全体を作成してから Tableau に接続するのではなく、データをコピーして直接ワークブックに貼り付けることができます。Tableau により自動的にデータ ソースが作成され、分析を開始することができます。 データ ソース ページでデータを貼り付けると、Tableau によって既存のデータ ソース内に新しい接続が作成されます。 シートにデータを貼り付けると、分析を開始できる新しいデータ ソースが Tableau によって作成されます。 データは、Microsoft Excel や Microsoft Word などのさまざまなオフィス アプリケーションからコピーして貼り付けることができます。Web ページから HTML 表をコピーして貼り付けることもできます。Tableau にはコンマ区切りまたはタブ区切りの値としてコピーされた表を貼り付けることができます。 注: コピーする際にすべてのアプリケーションでこれらの書式設定が使用されるとは限りません。 1. コピーするデータを選択し、クリップボードにコピーします。 2. Tableau Desktop を開き、次のいずれかを実行します。 1. データ ソース ページで、\[データ\] > \[データを接続として貼り付け\] または \[データをデータ ソースとして貼り付け\] を選択します。 ![「データを接続として貼り付け」および「データをデータ ソースとして貼り付け」のメニュー オプションを表示するデータのドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clipboard_datasource_datasourcepage.png) 2. シートで、\[データ\] \> \[貼り付け\] を選択し、データをデータ ソースとして貼り付けます。 ![貼り付けメニュー オプションを表示するデータのドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clipboard_datasource2.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # グループを使用したビューの色付け データ エラーの修正とディメンションの組み合わせに加えて、マークを直接選択して関連するマークのグループを視覚的に識別できます。グループを定義するときに選択できるヘッダーがない散布図またはビューで作業する場合、この方法は特に便利です。 1. キーボードの Ctrl キーまたは Shift キーを押しながら、ビューで 1 つまたは複数のマークを選択します。Mac では、Shift キーを使用します。 2. グループを作成するには、次のいずれかの操作を行います。 - Tableau Desktop で、ツールバーの \[グループ\] ボタン ![ペーパークリップの添付アイコンとコンテキスト メニュー アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ad-hoc1.png) をクリックするか、右クリックして \[グループ\] を選択します。 - Tableau Server または Tableau Cloud で、ツールヒントの \[グループ\] アイコンをクリックします。 ![データ ポイントの 2 つのクラスター (1 つは左下、もう 1 つは右上) と、強調表示された添付ファイル アイコンを含む散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ad-hoc14.png) 選択したマークはグループ化され、その他のすべてのメンバーは "その他" のカテゴリに組み合わされます。新しいグループ フィールドが \[色\] に自動的に追加されます。\[その他\] を使用するフィールドのグループ化の詳細については、[その他のグループの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_groups_creating.htm#Include)を参照してください。 ![サブカテゴリごとに分割された利益と売上の関係を表示する散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ad-hoc15.png) 注:フィールドが \[色\] に既にある場合は、フィールドは \[詳細\] に移動され、グループ フィールドに置き換えられます。 マークを選択してグループを作成すると、マークが複数のディメンションを表す可能性があります。たとえば、散布図に売上高に対する収益を地域とカテゴリー別に表示することができます。この場合、選択したマークは、地域とカテゴリーの両方のディメンションのメンバーを表します。選択が複数のディメンションを表す場合、\[グループ\] メニューを使用して、すべてのディメンションまたは特定のディメンションでのグループ化を選択することができます。 ![添付ファイルのオプションを示すツールヒント付きの散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ad-hoc16.png) 上記の例で、選択した 5 個のマークは地域と次のサブカテゴリーの組み合わせを表します。 - 西部、コピー機 - 西部、バインダー - 西部、付属品 - 東部、コピー機 - 中部、コピー機 - 南部、美術品 - 南部、封筒 - 南部、ラベル - 西部、封筒 - 西部、ラベル 下の図は、"All Dimensions (すべてのディメンション)"、"Sub-Category (サブカテゴリー)"、"Region (地域)" でのこれらのメジャーをグループ化した結果を示します。
すべてのディメンション サブカテゴリー 地域
サブカテゴリごとに分割された利益と売上の関係を表示する散布図。 データ ポイントの 2 つのクラスターを含む散布図。 散布図は、地域別に色分けして、利益と売上の相関関係を視覚的に表しています。
5 個のマークは組み合わされ、残りのマークは "その他" のカテゴリに追加されます。 3 つのサブカテゴリーに関連するすべてのマークは組み合わされ、残りすべてのマークは "その他" のカテゴリに追加されます。 4 つの地域に関連するすべてのマークは組み合わされ、残りすべてのマークは "その他" のカテゴリに追加されます。
[メイン コンテンツに進む](#main-content) # クロスデータベース結合のパフォーマンス向上 > [!IMPORTANT] > > **重要**: この機能により、データが一時的に Tableau の外部に移動します。接続先のデータベースが信頼できるソースからのものであることを確認してください。 単一のデータベースと単一のファイル間でデータを結合する場合、Tableau では、Hyper ではなくデータベースを使用して結合を実行することでパフォーマンスを向上させることができます。この既定の設定により、Tableau で最速のアプローチ (Hyper または接続されたデータベース) を選択できるようになります。Tableau が接続されているデータベースを使用する場合、ファイル接続のデータはデータベース内の一時テーブルに移動され、そこで結合が実行されます。 ### 機能の条件 接続されたデータベースを結合に使用するオプションは、次の条件が満たされている場合にのみ使用できます。 - データ ソースは、1 つ以上のファイル ベースの接続と 1 つの SQL ベースの接続で構成されています。 - 結合するファイルは、Microsoft Excel、PDF、またはテキスト (.csv、.txt、.tsv、.tab) のいずれかのファイル タイプである必要があります。 - 接続されているデータベースは、次のいずれかです。 - Microsoft SQL Server - Oracle - PostgreSQL - Vertica - Teradata - **Web 作成**で: \[ユーザーに Web 作成の使用を許可\] オプションが有効になります。 ## クロスデータベース結合での優先オプションの変更 1. 最初のデータ ソースに接続します。 - **Tableau Desktop** で: スタート ページの \[接続\] で、サポートされているファイル タイプまたはデータベース タイプに接続します。この手順では、Tableau データ ソースの最初の接続を作成します。 - **Web 作成**で: \[ホーム\] または \[探索\] ページで \[作成\] > \[ワークブック\] をクリックし、新しいワークブックを開始してデータに接続します。この手順では、Tableau データ ソースの最初の接続を作成します。 2. 接続先のファイルまたはデータベースを選択した後、テーブルをダブルクリックするか、キャンバスにドラッグします。 ![結合にテーブルを追加します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/joins_addtable.gif) 3. 左ペインの \[接続\] で \[追加\] ボタン (Web 作成では ![データ ソースの追加アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/add_web_datasource.png)) をクリックして、2 番目の接続を Tableau データ ソースに追加します。 ![\[接続の追加\] メニュー。](Img/cross_database_join4.png) \[クロスデータベース結合\] オプションが表示されます。 ![\[クロスデータベース結合\] 設定にアクセスするための編集ボタン。](Img/cross_database_join.png) **注**: このオプションが表示されない場合は、サポートされているデータ ソース タイプだけを使用していること、および少なくとも 2 つのデータ ソース (1 つのデータベースと、サポートされているタイプの 1 つまたは複数のファイル) を使用していることを確認してください。 4. Tableau による結合の実行方法を変更するには、\[データベース間結合\] オプションの隣にある \[編集\] をクリックします。 5. \[クロスデータベース結合\] ダイアログで、次のいずれかのオプションを選択し、\[OK\] をクリックします。 - Always perform joins in the database (常にデータベース内で結合を実行する): このオプションにより、Tableau では、ライブ データベースを使用して結合を実行するように強制されます。 - Let Tableau decide where to join (Tableau で結合を実行する場所を決定できるようにする): このオプションは既定であり、Tableau で結合を最も高速に実行するオプション (Hyper または接続されているデータベースのどちらか) を選択できるようにします。 ![Tableau または既存のデータベースを使用するか、Tableau のみを使用するかを選択できる \[クロスデータベース結合\] 設定。](Img/cross_database_join2.png) 選択を反映するために、\[Multiple Connections (複数の接続)\] パネルの \[クロスデータベース結合\] オプションが更新されます。 ![\[クロスデータベース結合\] 設定にアクセスするための編集ボタン。](Img/cross_database_join3.png) > [!IMPORTANT] > > **重要**: \[Let Tableau decide where to join (Tableau で結合を実行する場所を決定できるようにする)\] を選択すると、結合の実行時に最も速いオプションが選択されます。この動作は、結合タイプを含む一連の基準によって事前に決定されます。たとえば、Tableau は非内部結合に対して Hyper を常に選択します。 Tableau が結合の実行に Hyper を使用する場合、このプロセスはバックグラウンドで実行され、結合が行われた場所を特定する指標は表示されません。 6. データ ソースのフィールド、結合演算子、追加したテーブルのフィールドを選択して、1 つまたは複数の結合句を追加します。結合句を検査し、予想どおりにテーブルを接続しているかどうかを確認します。 ## マルチ接続データ ソースについて マルチ接続データ ソースの操作は、本セクションで説明した、いくつかのキャンバスを使用した他のデータ ソースの場合と同様です。 ### 接続内のユニオン データ データのユニオンを作成するには、同じ接続のテキスト テーブルまたは Excel テーブルを使用する必要があります。つまり、異なるデータベースのテーブルをユニオンすることはできません。Tableau Desktop では、さまざまなディレクトリにあるさまざまな Excel ワークブックおよびファイルをまたがってテーブルをユニオンできます。詳細については、[ワイルドカード検索を使用してユニオン表を作成する (Tableau Desktop)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/union.htm#union_wildcard)を参照してください。 異なるデータベースのデータでユニオンを作成する必要がある場合は、[Tableau Prep](https://www.tableau.com/ja-jp/support/releases/prep) を使用します。 ### 照合順序 照合順序は、文字列の値を比較および並べ替える方法を決定するデータベースのルールです。通常、照合順序はデータベースによって処理されます。ただし、クロスデータベース結合を操作する場合は、照合順序が異なる列を結合する場合があります。 たとえば、クロスデータベース結合が、SQL Server の大文字と小文字を区別する列と、Oracle の大文字と小文字を区別しない列で構成される結合キーを使用しているとします。このような場合、Tableau は間違って解釈される値を最小限に抑えるため、特定の照合順序を他に対してマッピングします。 次の規則はクロスデータベース結合で使用されます。 - 列がユニコード国際コンポーネント (ICU) の照合順序標準を使用している場合、Tableau は他の列にもその照合順序を使用します。 - すべての列が ICU の照合順序標準を使用している場合、Tableau は左のテーブルの列にもその照合順序を使用します。 - いずれの列も ICU の照合順序標準を使用していない場合、Tableau はバイナリ照合順序を使用します。バイナリ照合順序はデータベースのロケールを意味し、列のデータ型によって、文字列の値の比較および並べ替え方法が決まります。 #### Excel データの大文字と小文字の区別を維持する 結合の実行時に Excel データの大文字と小文字の区別を維持する必要がある場合は、\[データ\] メニューから \[大文字と小文字の維持 (Excel)\] オプションを有効にします。 ![Tableau ワークブックが開き、\[データ\] メニューが展開されます。\[データ\] メニューから、\[大文字/小文字の区別 (Excel)\] オプションが強調表示されます。](Img/Excel_character_case.png) このオプションを選択すると、Tableau では、大文字と小文字が異なる値を結合するのではなく、大文字と小文字の区別が維持されて、大文字と小文字が異なる値が一意的に識別されるため、結果の行数に差が出ます。 たとえば、「House」を含むワークシートと、「house」と「HOUSE」を含む別のワークシートを考えてみましょう。既定では、Tableau は大文字と小文字の区別を無視し、「house」の 3 つのバリエーションをすべて同じものとみなします。\[大文字と小文字の維持 (Excel)\] オプションを有効にすると、Tableau では、テーブルの結合時に大文字と小文字の区別が維持され、「House」、「house」、「HOUSE」は別の値として扱われます。 **注:** このオプションは Tableau がサポートするすべての言語で使用でき、オペレーティング システムのロケールに依存しません。このオプションは、Microsoft Excel データ ソースでのみ使用できます。 ### 計算およびマルチ接続データ ソース マルチ接続データ ソースでは、計算のサブセットのみを使用できます。 - **Tableau Desktop では**、次の両方に当てはまる場合、特定の計算を使用できます。 - マルチ接続データ ソース内のすべての接続でサポートされる - Tableau 抽出でサポートされます。 - **Web 作成 (Tableau Cloud および Tableau Server) では**、特定の計算が複数接続データ ソース内のすべての接続でサポートされる場合、その計算を使用できます。 ### ストアド プロシージャ ストアド プロシージャは複数接続データ ソースでは使用できません。 ### 接続内のデータのピボット データのピボットを作成するには、同じ接続のテキスト列または Excel 列を使用する必要があります。つまり、異なるデータベースの列をピボットに含めることはできません。 ### 抽出ファイルを最初の接続にする(Tableau Desktop のみ) 複数接続のデータ ソースで抽出ファイルに接続する場合は、抽出 (.hyper) ファイルへの接続が最初の接続であることを確認します。これにより、抽出の一部となる可能性のあるカスタマイズを保持します (既定のプロパティ、計算フィールド、グループ、別名などに対する変更を含む)。 **注:** 複数接続のデータ ソースで複数の抽出ファイルに接続する必要がある場合、最初の接続内の抽出のカスタマイズのみが保持されます。 ### ファイル ベースのデータへの接続を含むマルチ接続データ ソースの抽出(Tableau Desktop のみ) Excel などのファイルベースのデータが含まれる複数接続データ ソースの抽出をパブリッシュする場合は、\[外部ファイルを含める\] オプションを選択すると、ファイルベースのデータがデータ ソースの一部としてコピーされます。この場合、ファイル ベースのデータのコピーをダウンロードでき、そのコンテンツは他のユーザーによってアクセスされます。抽出から意図的に除外したファイルベースのデータに機密情報が含まれている場合は、データ ソースをパブリッシュする際に **\[外部ファイルを含める\]** を選択_しない_でください。 ![外部ファイルを含めるオプションが強調表示された、\[Tableau Server にデータ ソースをパブリッシュする\] ダイアログ。](Img/join_multiconnection_include_external_files.png) ## クエリとクロスデータベース結合について 各接続について、Tableau は結合のデータベースに独立クエリを送信します。結果は、抽出ファイルの形式で一時テーブルに保存されます。 > [!IMPORTANT] > > **重要**: クロスデータベース結合では、データベース間でデータが移動する場合があります。結合するデータベースが信頼できるソースであることを確認してください。 たとえば、「dbo.listings」と「reviews$」という 2 つのテーブルへの接続を作成するとします。これらのテーブルは、2 つの異なるデータベース (SQL Server および Excel) に保存されます。Tableau は各接続で独立してデータベースのクエリを行います。データベースはクエリを実行してフィルターや計算などのカスタマイズを適用し、Tableau は各接続の結果を一時テーブルに保存します。この例では、FQ\_Temp\_1 は SQL Server への接続用の一時テーブル、FQ\_Temp\_2 は Excel への接続用の一時テーブルです。

SQL Server テーブル

dbo データベースから listings テーブルを照会する SELECT ステートメント。

Excel テーブル

レビュー テーブルでの SELECT 操作の実行を示すデータ フロー ダイアグラム。
クロスデータベース結合を実行すると、Tableau Desktop によって一時テーブルが結合されます。これらの一時テーブルは、Tableau がクロス データベース結合を実行するため必要です。 テーブルを結合した後、Top N フィルターが適用され、データ グリッドに表示する値の数を最初の 1,000 行に制限します。このフィルターはデータ グリッドの応答性と、\[データ ソース\] ページの全体的なパフォーマンスを維持するために適用されます。 **結合テーブル** ![結合、TopN、SELECT 操作の順序を示すデータ フロー ダイアグラム。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/join_query_join.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # コンテキスト フィルターの使用 既定では、Tableau で設定したすべてのフィルターは個別に計算されます。つまり、各フィルターは他のフィルターにかかわらず、データ ソース内のすべての行にアクセスします。ただし、ビューのコンテキスト フィルターとして 1 つまたは複数のカテゴリー フィルターを設定することができます。コンテキスト フィルターは、独立したフィルターと考えることができます。設定するその他のフィルターは、コンテキスト フィルターを通過するデータのみを処理するので、依存型フィルターとして定義されます。 コンテキスト フィルターは次の目的で作成できます。 - 最初にフィルターを強制的に実行します。 - 依存型数値フィルターまたは上位 N フィルターを作成します。対象データのみを含めるコンテキスト フィルターを設定してから、数値フィルターまたは上位 N フィルターを設定できます。 たとえば、大手食料品店チェーンの朝食製品を担当しているとします。タスクは、全店舗に関して収益性の面で上位 10 位の朝食用製品を見つけることです。データ ソースが非常に大きい場合、朝食用製品のみを含めるようにコンテキスト フィルターを設定します。その後、依存型フィルターとして収益面で上位 10 位のフィルターを作成すると、コンテキスト フィルターを通過するデータのみが処理されます。 ## コンテキスト フィルターの作成 コンテキスト フィルターを作成するには、既存のカテゴリー フィルターのコンテキスト メニューで \[コンテキストに追加\] を選択します。コンテキストが一度計算され、ビューが生成されます。その他のフィルターは、すべてそのコンテキストを基準として計算されます。コンテキスト フィルター: - \[フィルター\] シェルフの上部に表示されます。 - \[フィルター\] シェルフ上の灰色のアイコンで示されます。 - シェルフに再配置することはできません。 下のように、"Ship Mode (出荷モード)" ディメンションがビューのコンテキストとなるように設定されます。"Region (地域)" フィルターは、"Ship Mode (出荷モード)" を通過したデータのみを使用して計算されます。 ![コンテキスト フィルターを作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/contextfilter_1.gif) コンテキスト フィルターは次の方法で変更できます。 - \[フィルター\] シェルフからフィールドを削除する – シェルフに他のコンテキスト フィルターが残っている場合、新しいコンテキストが計算されます。 - フィルターを編集する – コンテキスト フィルターを編集するたびに新しいコンテキストが計算されます。 - \[コンテキストから削除\] を選択する – フィルターは標準のフィルターとしてシェルフに残ります。コンテキスト フィルターがシェルフに残っている場合、新しいコンテキストが計算されます。 ## コンテキスト フィルターの高速化 特に大きいデータ ソースでコンテキスト フィルターのパフォーマンスを向上させるには、次の一般的な規則に従います。 - データ セットのサイズを大幅に削減できる 1 つのコンテキスト フィルターを使用する方が、多くのコンテキスト フィルターを適用するよりはるかに優れています。 - データのモデル化をすべて完了してから、コンテキストを作成します。データ モデルの変更 (ディメンションからメジャーへの変換など) では、コンテキストの再計算が必要です。 - コンテキストに必要なフィルターを設定し、コンテキストを作成してからフィールドを他のシェルフに追加します。この作業を最初に行うことにより、他のシェルフ上のフィールドを削除するときに実行されるクエリが非常に高速になります。 - 日付に対してコンテキスト フィルターを設定する場合、連続する日付を使用することができます。ただし、不連続の日付に対して YEAR(date) のような日付ビンやコンテキスト フィルターを使用すると、非常に効果的です。 **注**: データ ソースの \[データ\] メニューで \[参照整合性を想定\] オプションを使用すると、コンテキスト フィルターがクエリ パフォーマンスの向上に悪影響を及ぼす可能性があります。詳細については、「[結合の参照整合性を仮定する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/joins_assume_refinteg.htm)」を参照してください。 ## 例: コンテキスト フィルターの作成 この例では、コンテキスト フィルターを作成する方法を示します。まず、売上高が上位 10 位の製品を表示するようにビューをフィルターします。次に、上位 10 位の家具製品を表示できるように、製品カテゴリーでコンテキスト フィルターを作成します。 1. サンプル - スーパーストア データ ソースを使用して、下のような初期ビューを作成します。このビューでは、売上高が最も高いものが一番上になるように、すべてのサブカテゴリーが並べ替えられています。 ![サブカテゴリ別の売上を表示する横棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ex_context1.png) 2. 次に、上位 10 位フィルターを作成し、ベストセラー製品のみを表示します。このフィルターは、\[フィルター\] シェルフに "Sub-Category (サブカテゴリー)" フィールドをドラッグすることによって作成できます。\[フィルター\] ダイアログ ボックスで \[上位\] タブに切り替え、合計売上高が上位 10 位のフィルターを定義します。上位 N フィルターの定義の詳細については、[ビューからのデータのフィルター](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering.htm#AddLimits)を参照してください。 ![「サブカテゴリ」のフィルター オプションを表示するウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ex_context2.png) 3. \[OK\] をクリックすると、ビューがフィルターされ、売上高が上位 10 位の製品が表示されます。 ![製品サブカテゴリ別の売上を表示する横棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ex_context3.png) 4. ここで、家具製品のみを表示する別のフィルターを追加しましよう。\[フィルター\] シェルフに "Category (カテゴリー)" フィールドをドラッグし、"Furniture (家具)" のみを選択します。終了したら、\[OK\] をクリックします。 ビューはフィルターされますが、10 製品ではなく 3 製品のみが表示されます。これは、既定ではすべてのフィルターは個別に評価され、ビューには結果の交差点が表示されるためです。そのため、このビューは、全体の上位 10 位の製品の 3 つは家具製品であることを示しています。 ![家具のサブカテゴリの売上を示す横棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ex_context5.png) 5. 上位 10 位の家具製品を確認するには、"Category (カテゴリー)" フィルターをコンテキスト フィルターにする必要があります。\[フィルター\] シェルフのフィールドを右クリックし、\[コンテキストに追加\] を選択します。 6. コンテキスト フィルターとしてマークされたフィルターとビューが更新され、上位 4 位の家具製品が表示されます。なぜ上位 10 位ではないのでしょうか？なぜならば、サブカテゴリーのうち 4 つのみが家具を含んでいるからです。ただし、そのコンテキストの結果で上位 10 位フィルターが評価されていることがわかります。 ![横棒グラフには、家具のサブカテゴリ全体の売上が表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ex_context7.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # コンテキスト内のデータ ポイントをハイライトする 大量のデータが含まれるビューがある場合、特定のマークやマークのグループをインタラクティブに探索し、同時にビュー内に表示されるこれらのコンテキストを維持しなければならないことがあります。 これを行うために、ビューに含まれ、詳細のレベルに影響する 1 つ以上の不連続フィールドに対してハイライトをオンにすることができます (詳細については、[ディメンションのビューの詳細レベルへの影響](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm#DimLOD)を参照してください)。 キーワードを使用して一致するデータ ポイントを検索できます。ハイライターは、キーワード検索と一致または部分一致するマークをただちにハイライトします。ビュー内の参照元データ ソースを更新すると、ハイライターに表示されるビューも自動的に更新されます。 以下の例では、ハイライターは "College (大学)" フィールドでオンになっています。「Public」の部分キーワード検索を入力すると、2 つの一致候補が返されます。ビュー内で、部分検索に一致するマークのグループがハイライトされます。Public Affairs および Public Health。 ![Tableau ワークシート上のデータ蛍光ペン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/highlight_datahighlighter.png) ビュー内で必要なだけ不連続フィールドにハイライターをオンにできます。ただし、ハイライトに使用できる値は 1 回に 1 つのみです。ダッシュボードやストーリーにハイライト オプションを含めるには、ダッシュボードに追加する前にワークシート内でそれらのオプションをオンにし、次に上部メニューの \[分析\] > \[ハイライター\]、リスト内のフィールドの順に選択します。 **Tableau Desktop のみ**: ハイライター カードの書式設定をオンにした後で変更するには、\[書式設定\] \> \[ハイライター\] を選択します。 ダッシュボード上のワークシートに同じフィールドが含まれている場合、ハイライターはこれらのワークシート全体で動作します。同じフィールドが見つからない場合、ハイライトされた値に一致が見つからず、これらのワークシートの値は薄く表示されます。ダッシュボードに複数のハイライターを表示する場合、一度に 1 つのハイライターのみをアクティブにできます。この場合、ハイライトは最後に使用されたハイライターを示します。 ## ハイライトをオンにする 1. ビューに含まれていて、かつ、ビューの詳細レベルに影響を与えている不連続フィールドを右クリックします。次に、コンテキスト メニューから \[ハイライターの表示\] を選択します。 ![フィールドのコンテキスト メニューに、蛍光ペンを表示するオプションが追加されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/show_highlighter1.png) 2. ハイライター ダイアログ ボックス内をクリックし、次のいずれかを実行します。 - ハイライトするマークと一致する検索キーワードを入力します。 - 検索テキストを含むすべての関連一致を検索するには、部分キーワードを入力します。 - ドロップダウン リストで項目を選択します。1 度 1 つのアイテムを選択できます。 - ドロップダウン リストでアイテムをポイントし、ビューのマークをハイライトしてアドホック分析を行います。 ![データ蛍光ペンのデモ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_highlighter_demo.gif) 上の画像をクリックするとアニメーションが再生されます。 4. ステップ 1 と 2 を繰り返してハイライターを追加します。 ハイライトされたマークにマーク ラベルを表示することもできます。\[マーク\] カードでマーク ラベルをオンにするには、\[ラベル\] をクリックして \[マーク ラベルの表示\] チェック ボックスを選択し、\[ラベルを付けるマーク\] セクションで \[ハイライト\] を選択します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # サイトに対する「データの説明を見る」の無効化または有効化 既定で「データの説明を見る」はサイトに対して有効になっていますが、Tableau 管理者はそれを無効にすることができます。 1. \[全般\] サイト設定に移動します。 2. (Tableau Server のみ) \[Web 作成\] セクションで、\[Let users edit workbooks in their browser (ユーザーが自分のブラウザーでワークブックを編集するのを許可する)\] を選択します。 3. \[Availability of Explain Data (「データの説明を見る」の可用性)\] セクションで、次のオプションから選択します。 - 有効にすると、適切なパーミッションを持つ Creator と Explorer が 「データの説明を見る」を編集モードで実行できるようになります。表示モードが有効になっている場合、適切な権限を持つすべてのユーザーが「データの説明を見る」を実行できます。 - 無効にすると、すべてのユーザーが「データの説明を見る」を実行したり、ワークブックの「データの説明を見る」設定にアクセスしたりできなくなります。 4. Tableau Cloud および Tableau Server 2023.3 以降で「データの説明を見る」を使用するには - \[データ ガイドの可用性\] セクションで、\[表示\] を選択します。データ ガイドの詳細については、「[データ ガイドでダッシュボードを探検する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_guide.htm)」を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # サマリー カード \[サマリー カード\] は \[カードの表示/非表示\] ツールバー メニュー ![カードの表示/非表示アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/worksheet_windows.png) から使用でき、選択項目またはデータ ソース全体についての情報を簡単に表示できます。 ビューでデータを選択すると、サマリー カードが更新され、選択項目に含まれているデータに関する情報のみが表示されます。 ![散布図とその概要が表示され、5 つのマークが選択されています。2 番目の散布図では、これら 5 つのマークのみの概要が表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewmarks_11.png) 既定でサマリー カードには、ビュー内のデータの合計値、平均値、最小値、最大値、および中央値が表示されます。サマリー カードの値は更新され、選択しているデータ ポイントのこれらの値を表示します。(平均値は、すべての関連値を合計し、値の合計数で除算することで計算されます。中央値は、値を最小から最大の順に並べ替え、中央の値を選択することで計算されます。)カードの最上部にあるカウント値はビューまたは選択箇所のマーク数を示します。 サマリー カードのドロップダウン メニューを使用すると、次の追加的な統計を表示できます。 - **標準偏差** 平均値の周辺のデータ分散のメジャー。データそのものと同じ単位で測定されます。サンプル標準偏差は、母集団標準偏差の不偏推定値に多少の修正を加えたものです。この標準偏差には修正が含まれています。 - **第 1 四分位数** 分散の堅牢なメジャーを得るために、一般的に他の四分位数と共に使用される場所のメジャーです。この場合の堅牢とは、外れ値に対して標準偏差ほど敏感ではないことを意味します。第 1 四分位数は 25% に相当し、通常はボックスプロット内の下の線になります。 - **第 3 四分位数** 分散の堅牢なメジャーを得るために、一般的に他の四分位数と共に使用される場所のメジャーです。この場合の堅牢とは、外れ値に対して標準偏差ほど敏感ではないことを意味します。第 3 四分位数は 75% に相当し、通常はボックスプロット内の上の線になります。 - **歪み** 片側にデータの極値がある傾向のメジャー。正の歪みとは極値が右側にあり、負の歪みとは極値が左側にあることを意味します。 - **過剰な尖度** データが正規分布より極値または外れ値にある傾向のメジャー。正規分布は尖度 3 であるため、この値は尖度 -3 です。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # サマリー データのブレンド データ ブレンドは、データを組み合わせる方法です。データ ブレンドは、1 つのプライマリ データ ソースをセカンダリ データ ソースのデータで補完することによって機能します。 作業しているデータ ソースのいずれかが大きい場合、データ ブレンドを使用することでクエリ時間を削減し、プライマリ データ ソースのデータとセカンダリ (大きなデータ ソース) からのサマリー データを組み合わせることができます。 たとえば、"Store - North (ストア - 北部)" および "Store - South (ストア - 南部)"。"Store - North (ストア - 北部)" はプライマリ データ ソース、"Store - South (ストア - 南部)" は大きなセカンダリ データ ソースです。"Store - South (ストア - 南部)" などの大きなデータ ソースで操作する際のクエリ時間を削減するため、大きなセカンダリ データ ソース ("Store - South (ストア - 南部)") のサマリー データで、より早いと推測されるプライマリ データ ソース ("Store - North (ストア - 北部)") のデータとブレンドするためにのみ、データ ブレンドを使用できます。 サマリー データをブレンドするには、次を実行できます。 1. データ ソース間のリレーションシップを作成します。 2. セカンダリ データ ソースからのサマリー データをプライマリ データ ソースに取り込む。 3. プライマリ データ ソースを、セカンダリ データ ソースのサマリー データを比較します。 ## ステップ 1: プライマリ データ ソースとセカンダリ データ ソースの間のリレーションシップの作成 1. Tableau Public から以下をダウンロードして開きます。 1. [https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/BlendonSummaryData/Sheet1](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/BlendonSummaryData/Sheet1) に移動します。 2. 右上隅にある \[ワークブックのダウンロード\] をクリックします。 ワークブックで、"Order Date (注文日)" ディメンションは既に \[列\] シェルフにあるため、ビューの最初のフィールドとなり、_"Store - North (ストア - 北部)"_ がシートのプライマリ データ ソースとして確立されます。_"Store - South (ストア - 南部)"_ データ ソースも、大きなセカンダリ データ ソースとしてワークブックや関数に含まれます。 2. \[データ\] > \[リレーションシップの編集\] を選択します。 3. \[リレーションシップ\] ダイアログ ボックスで、\[カスタム\] を選択し、\[追加\] をクリックします。 4. \[フィールド マッピングの追加/編集\] ダイアログ ボックスの両方のリストで、"Order Date (注文日)" の横の矢印をクリックして **"Year(Order Data) (年 (注文データ))"** を選択し、\[OK\] をクリックします。 5. \[リレーションシップ\] ダイアログ ボックスで、\[追加\] を再度クリックします。 6. \[フィールド マッピングの追加/編集\] ダイアログ ボックスの両方のリストで、**"Prod Type 1 (製品タイプ 1)"**、\[OK\] の順にクリックします。 ![カスタムが選択されたリレーションシップ ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_summary_relationship.png) ## ステップ 2: セカンダリ データ ソースからのサマリー データをプライマリ データ ソースに取り込む 1. \[データ\] ペインで、"Store - North (ストア - 北部)" データ ソースを選択します。 2. \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択します。 3. 計算ダイアログ ボックスで、次を実行します。 1. 名前テキスト ボックスに、**「Sales for Store - South (ストア - 南部の売上高)」**と入力します。 2. 式テキスト ボックスに、ZN 関数、SUM 関数、および "Store - South (ストア - 南部)" データ ソースの売上合計高フィールドを入力します。 式は次のようになります。 `ZN(SUM([Store - South].[Sales Total]))` この式は、大きなセカンダリ データ ソースから売上データのみ取り込みます。 ![店舗の総売上を計算するための式。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_summary_secondarycalc.png) 4. \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択します。 5. 計算ダイアログ ボックスで、次を実行します。 1. 名前テキスト ボックスに、**「Total Sales (North and South) (合計売上高 (北部と南部)」**と入力します。 2. 式テキスト ボックスに、次のように入力します。 `IF ISNULL([Sales for Store - South]) THEN 0 ELSE [Sales for Store - South]END` `+` `IF ISNULL (SUM([Sales Total])) THEN 0 ELSE SUM([Sales Total]) END` この式は、大きなセカンダリ データ ソースからの売り上げデータを、プライマリ データ ソースの売り上げデータに追加し、"Store - South (ストア - 南部)" および "Store - North (ストア - 北部)" の組み合わせられた売上高を取得します。 ![総売上を計算するための式のコードを表示するウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_summary_combinedcalc.png) ## 手順 3: プライマリ データ ソースを、セカンダリ データ ソースのサマリー データを比較します 1. \[データ\] ペインから、**"Order Date (注文日)"** を \[列\] シェルフに、**"Prod 1 (製品 1)"** を \[行\] シェルフにドラッグします。 2. **\[メジャーネーム\]** を \[行\] シェルフ、および \[フィルター\] シェルフまでドラッグします。 3. \[フィルター\] ダイアログ ボックスで、\[なし\] をクリックしてから、**"Sales Total (売上合計)"**、**"Sales for Store - South (店舗売上高 - 南部)"**、および **"Total Sales (North and South) (合計売上高 (北部および南部))"** のチェック ボックスをオンにします。 ![売上合計、店舗売上 - 南部、売上合計 (北部と南部) の値が選択され強調表示されたフィルター ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_summary_filter.png) 4. \[データ\] ペインから、**\[メジャーバリュー\]** を \[テキスト\] までドラッグします。 最終結果として、"Order Year (注文の年)" と製品カテゴリーでプライマリ データ ソースとセカンダリ データ ソースをまとめたビューが表示されます。 ![製品タイプと年別に売上を表示するダッシュボード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_summary_final.png) **注:** "Store - North (ストア - 北部)" および "Store - South (ストア - 南部)" の両方の売り上げデータの例は同じため、**"Sales Total (売上高合計)"** および **"Sales for Store - South (ストア - 南部の売上高)"** フィールドの両方で同じ結果が生じます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # シートの移動および整理 シート タブ、フィルムストリップ、またはシート ソーターを使用して、ワークブック内でシートを移動および整理することができます。 ## シートを移動、表示、整理するためのオプション ワークブック内でシートを移動したり表示したりするには、3 つの方法があります : - ワークブックの一番下のタブ - フィルムストリップ ビューで - シート ソーター ビューで タブは、シートの数が少ない場合にシート間を迅速に移動したいときに便利です。ワークブックのシート数が多い場合は、シート間を簡単に移動するためにシート ソーターを使用できます。 以下を実行するためにドラッグ アンド ドロップすることもできます : - シートの並べ替え - 新しいシートの作成 - ビューのいずれかから、既存のシートの複製または削除 ## シート タブで移動します 各シートは、ワークブックの下部にタブとして表示されます。いずれかのタブを選択して、対応するワークシートを開きます。 ![ワークシートのナビゲーション タブ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sheet_navigation_10.0.png) アプリケーション ウィンドウのタブの右下隅には、各シートを移動したり、ワークブックの最初または最後のシートに迅速にジャンプしたりするためのいくつかのコントロールがあります。これらのコントロールは、アプリケーション ウィンドウの下部に表示しきれない多数のシート タブがある場合のみに使用できるようになります。 ![ワークブック内のタブをすばやく切り替えるためのナビゲーション コントロール。 ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/environ_workbookandsheets_sheets_organize2_10.0.png) ウィンドウ メニューを使用してシート間を移動したり、キーボードの左矢印キーまたは右矢印キーを押して複数のワークシート間を移動することもできます。 複数のワークシートを移動するには、最初にワークブックの一番下にある \[ワークシート\] タブを選択します。 **注:** ストーリー内では、全く別の方法で移動します。ストーリー内では、ストーリー ポイント間を移動する \[ナビゲーター\] を使用します。[ストーリーの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/story_create.htm#story_update)を参照してください。 ## フィルム ストリップでサムネイルを表示します ワークブックの下部には、シート タブと同様に、フィルムストリップが表示されます。ただし、フィルムストリップには、シート名だけではなく各シートのサムネイル イメージも表示されます。フィルムストリップは、Tableau の使用時に分析を表示するのに便利で、プレゼンテーション モードの使用時に効果的に機能します。 フィルムストリップを開くには、ワークブックの (右下隅にある) ステータス バーの \[フィルム ストリップ\] ![フィルムストリップのアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/filmstripicon.png) ボタンをクリックします。タブと同じように、開くシートのサムネイル イメージを選択します。イメージを右クリックして、各シートに適用するコマンドを指定します。 **注:** Retina ディスプレイで表示すると、標準的な解像度のデバイスで作成したワークブックは、フィルムストリップの最初のサムネイルしか高解像度で表示されません。フィルムストリップのすべてのサムネイルを高解像度で表示するには、Retina ディスプレイを搭載したコンピューターでワークブックを再度保存します。 ![ワークブック内の複数のシートのサムネイル画像を表示するフィルムストリップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/filmstrip2_10.0.png) ## シート ソーターで多くのシートを管理します シート ソーターには、ワークブック内のすべてのシートが単一ページ上のサムネイル イメージとして表示されます。シート ソーターは、ワークブックのシート数が多い場合に便利です。シート ソーターを開くには、ステータス バーの (ワークブックの右下隅にある) シート ソーター ![シート ソーター アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sheetsortericon.png) ボタンをクリックします。 ![ダッシュボードで使用するシート ソーター。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sheetsorter1_10.0.png) これらのコマンドを表示するには、シートを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) します。さらに、右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して特定のシートのサムネイル イメージを更新したり、\[すべてのサムネイルを更新\] を使用して一度に更新したりできます。シートの数が多い場合は、ビューをリフレッシュするのに時間がかかることがあります。 ## シート コマンド シート コマンドを使用して、ワークシートを管理および整理します。たとえば、新しいシートの作成、シートの複製、書式設定のコピー、色の適用、シート全体の削除などを行うことができます。 ワークシート、シート ソーター、またはフィルムストリップ ビューの右クリック メニュー (Mac では Control を押しながらクリック) からシート コマンドにアクセスできます。一度に複数のシートにコマンドを適用するには、Ctrl キー (Mac では Shift キー) を押しながらシートを選択します。 グループ シートを識別しやすくするには、シートに色を割り当てます。色は 7 色から選択できます。\[なし\] を選択すると、色がクリアされます。 シートに色を割り当てるには、1 つ以上のシートを選択し、シートを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して から \[色\] を選択し、色を選択します。 ![タブを識別するための色を割り当てるための色のドロップダウン メニューを表示するシート コマンド メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/environ_workbookandsheets_sheets_organize3_10.0.png) タブまたはシートの一番下にカラー ストリップが表示されます。 ![タブに表示されるワークシートの色。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sheet_color_10.0.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # シェルフとカードの参照 Tableau のすべてのワークシートには、列、行、マーク、フィルター、ページ、凡例などのシェルフとカードが含まれています。 シェルフまたはカードにフィールドを配置すると、以下を行えます。 - ビジュアライゼーションの構造を構築する。 - データを含めるまたは除外することにより、詳細レベルを向上させ、ビューに含まれるマークの数を制御する。 - 色、サイズ、形状、テキスト、詳細でマークをエンコードし、ビジュアライゼーションにコンテキストを追加する。 フィールドをさまざまなシェルフやカードに配置して、データの最適な表示方法を確認する。 ## ビューを開始するためのオプション フィールドを配置する場所がわからない場合は、Tableau ヘルプによって、データを表示する最適な方法を判別できます。 - \[データ\] ペインからフィールドをドラッグし、各 Tableau ワークシートの一部であるカードとシェルフにドロップすることができます。 - \[データ\] ペインで 1 つ以上のフィールドをダブルクリックできます。 - \[データ\] ペインで 1 個以上のフィールドを選択し、その後、選択したフィールドに適したグラフ タイプを特定する \[表示形式\] からグラフ タイプを選択することができます。詳細については、[表示形式を使用したビューの開始](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildauto_showme.htm)を参照してください。 - tabular パースペクティブからビューを構成し始めるには、フィールドをドラッグして \[Drop field here\] (ここにフィールドをドロップする) グリッドにドロップすることができます。 ![「ここにフィールドをドロップ」というラベルの付いた 3 つの場所があるテーブル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dropFieldHere.png) ## \[行\] シェルフと \[列\] シェルフ \[データ\] ペインからフィールドをドラッグして、ビジュアライゼーションに適した構造を作成します。 \[列\] シェルフは表の列を作成し、\[行\] シェルフは表の行を作成します。シェルフにはフィールドをいくつでも配置できます。 \[行\] または \[列\] シェルフにディメンションを配置すると、そのディメンションのメンバーのヘッダーが作成されます。\[行\] または \[列\] シェルフにメジャーを配置すると、そのメジャーの定量的軸が作成されます。さらに多くのフィールドをビューに追加すると、表に含まれるヘッダーや軸が増え、データのより詳細なビューが得られるようになります。 下のビューでは、"Segment (区分)" ディメンションのメンバーは列ヘッダーとして表示され、"Profit (収益)" メジャーは垂直軸として表示されています。 ![ビュー内の定量的軸と列のヘッダーを示す図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/wwd_shelf_cr1.png) Tableau はマークを使用してデータを表示します。\[行\] および \[列\] シェルフの内部フィールドによって既定のマークタイプが決まります。たとえば、内部フィールドがメジャーとディメンションの場合、既定のマーク タイプはバーです。\[マーク\] カード ドロップダウン メニューを使用して、別のマーク タイプを手動で選択することもできます。詳細については、[ビュー内のマークのタイプを変更する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_marktypes.htm)を参照してください。 \[行\] および \[列\] シェルフにフィールドを追加すると、行、列、ペインが表に追加されます。 ![ビュー内の定量的軸と列のヘッダーを示す図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/wwd_shelf_cr2.png) ## 行と列の非表示 一般的に、ディメンションやメジャーを追加するのは、表に行や列を作成するためです。そして、すべてのデータを含めたり、フィルターを追加してサブセットだけを表示するようにします。ただし、データをフィルターすると、表内の要約データに対して行われる計算やその他の演算からも除外されることになります。データをフィルターする代わりに、列または行を非表示にして、ビューには表示しなくても計算には含めることができます。 > [!TIP] > > **ヒント**: 列の非表示は、前後の日付値と比較する表計算を使用する場合に特に役立ちます。このような場合、比較するデータがないためにデータが表示されない行や列があります。空の列を非表示にすると、表計算はそのまま残ります。表計算の詳細については、[表計算のタイプ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm)を参照してください。 たとえば、前年比成長率を計算する場合、初年度には比較する前の年がなく、列が空白になります。初年度をフィルターすると、ビューに表示されないだけでなく、計算からも除外されます (2 年目と比較する前の年がなく、空白のままとなります)。フィルターするのではなく、空白の列を非表示にすると、計算はそのまま残ります。 **行や列を非表示にするには** 非表示にする行や列を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して **\[非表示\]** を選択します。 ![ヘッダーから Viz の列を非表示にします。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/hide_columns1.gif) **非表示のデータを表示するには** 非表示の列や行を含むフィールドのフィールド メニューを開き、**\[非表示のデータを表示\]** を選択します。 ![列シェルフから Viz 上の列を非表示にします。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/hide_columns2.gif) ## \[マーク\] カード \[マーク\] カードは、Tableau でビジュアル分析を行う際の主要な要素です。フィールドを \[マーク\] カードのさまざまなプロパティにドラッグして、コンテキストや詳細をビューのマークに追加します。 \[マーク\] カードを使用してマーク タイプを設定し ([ビュー内のマークのタイプを変更する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_marktypes.htm)を参照)、データを色、サイズ、形状、テキスト、詳細でエンコードします。マークの設定を変更するには、[ビュー内のマークの表示を制限する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties.htm)を参照してください。 ![セグメント、地域、合計 (数量) のシェルフのあるマーク カード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/build_manual_shelves_marks1.png) この例では、3 つの異なるフィールドを \[マーク\] カードの異なるプロパティにドラッグしています。"Segment (セグメント)" は \[色\]、"Region (地域)" は\[形状\]、"Quantity (数量)" は \[サイズ\] へとドラッグしています。 フィールドを \[マーク\] カードに追加した後は、フィールドの隣にあるアイコンをクリックして、使用しているプロパティを変更できます。また、\[マーク\] カードのプロパティ ボタンをクリックしてこれらの設定を変更することもできます。 ![セグメント、地域、合計 (数量) のシェルフのあるマーク カード。合計 (数量) メジャーの場合、コンテキスト メニューに色、ラベル、形状、詳細、ツールヒントのオプションが表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/build_manual_shelves_marks2.png) 多くのプロパティは、複数のフィールドを持つことができます。たとえば、\[ラベル\]、\[詳細\]、\[ツールヒント\]、および \[色\] には複数のフィールドを追加できます。\[サイズ\] および \[形状\] は、一度に 1 つのフィールドのみを持つことができます。詳細については、[ビュー内のマークの表示を制限する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties.htm)を参照してください。 **注:** 既定では、\[色\] に新しいフィールドをドラッグすると、既存のフィールドが置換されます。既存のフィールドを置換することなく色に新しいフィードを追加するには、キーボードの SHIFT キーを押しながら新しいフィールドを \[マーク\] カード上の \[色\] ドラッグします。 ## \[フィルター\] シェルフ \[フィルター\] シェルフでは、どのデータを含めてどのデータを除外するかを指定できます。たとえば、各顧客区分の収益を分析する際に、特定の出荷コンテナーと配達時刻のみを考慮するとします。\[フィルター\] シェルフにフィールドを配置することによって、そのようなビューを作成することができます。 **注:** このセクションでは、フィルターについて簡単に説明します。詳細については、[ビューからのデータのフィルター](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering.htm)を参照してください。 メジャー、ディメンション、またはその両方を同時に使用して、データをフィルターすることができます。さらに、表の列と行を構成するフィールドに基づいてデータをフィルターすることもできます。これを内部フィルターと呼びます。表のヘッダーや軸にならないフィールドを使用してデータをフィルターすることもできます。これを外部フィルターと呼びます。フィルターされたすべてのフィールドは \[フィルター\] シェルフに表示されます。 フィルターの基本的な概念を説明するために、次のビューを検討してください。 ![セグメントのディメンションは列シェルフに、売上のメジャーは行シェルフに配置されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/wwd_shelf_cr1.png) "Home Office (ホーム オフィス)" のデータには関心がないと仮定します。この列をビューから削除するには、"Segment (区分)" ディメンションをフィルターします。このためには、フィールド メニューの \[フィルター\] を選択するか、"Segment (区分)" ディメンションを \[フィルター\] シェルフにドラッグします。\[フィルター\] ダイアログ ボックスが開きます。既定では、すべてのメンバーが選択されます。"Home Office (ホーム オフィス)" のチェック ボックスをオフにして、ビューから除外します。選択したすべてのメンバーが含まれます。 ![フィルター ダイアログを示す図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/filter_shelf2.png) 次に示すように、ビューが更新され、"Home Office (ホーム オフィス)" 列が削除されます。このフィルターは、\[フィルター\] シェルフの "Segment (区分)" フィールドに示されています。 !["Market segment (市場セグメント)" フィールドに適用されたフィルターを示す図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/filter_shelf3.png) 製品のカテゴリーに対する収益のみを表示する場合を想定します。"Category (カテゴリー)" フィールドが \[行\] シェルフおよび \[列\] シェルフや \[マーク\] カードに使用されていない場合でも、フィルターを追加できます。\[フィルター\] シェルフに "Category (カテゴリー)" ディメンションをドラッグします。"Category (カテゴリー)" ビューの一部ではないので、これは外部フィルターの例となります。 \[フィルター\] ダイアログ ボックスが自動的に開きます。既定では、どのメンバーも選択されていません。ビューの一部にするメンバーを選択します。クリアされたメンバーはすべて除外されます。この例では、"Office Supplies (事務用品)" が選択されています。 変更されたデータ ビューを以下に示します。マーク ラベルには、顧客区分の収益の合計が $56,330 に減少したことが示されています。この数値は、企業市場に関連し、事務用品カテゴリーの一部であるデータ ソースのすべての行を合計して得られたものです。 !["Market segment (市場セグメント)" フィールドと "Ship Container (船舶用コンテナ)" フィールドでフィルターを適用した棒グラフを示す図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/filter_shelf5.png) フィルターは独立しているため、\[フィルター\] シェルフに配置されたフィールドの順序によってデータ ビューが影響を受けることはありません。つまり、顧客区分でフィルターした後に出荷用コンテナーでフィルターした結果は、出荷用コンテナーでフィルターしてから顧客区分でフィルターした場合と同じになります。操作のフィルターリング順序の詳細については、[ビューからのデータのフィルター](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering.htm)を参照してください。 ## ページ シェルフ \[ページ\] シェルフを使用すると、ビューを一連のページに分割して、特定のフィールドがビュー内の他のデータにどのような影響を与えているかをより詳しく分析できます。\[ページ\] シェルフにディメンションを配置すると、ディメンションの各メンバーに新しい行を追加することになります。\[ページ\] シェルフにメジャーを配置すると、Tableauはそのメジャーを不連続のメジャーに自動的に変換します。 \[ページ\] シェルフは、各ページに異なるビューがあるページのセットを作成します。各ビューは、\[ページ\] シェルフに配置されているフィールドのメンバーに基づいています。フィールドを \[ページ\] シェルフに移動する時にビューに追加されるコントロールを使用して、ビューを簡単にめくり、それらのビューと共通軸を比較できます。たとえば、次のビューには、その月のそれぞれの日に対して地域ごとに分類された収益と売上が示されています。以下のイメージは、1、2、3、4 日を表しています。月の他の日付を見るには下の方へスクロールします。 ![さまざまな地域にわたる利益と売上の相関関係を視覚化する散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pages_shelf1.png) このビューをさらに使いやすくするには、"DAY (Order Date)(日 (発注日))" を \[ページ\] シェルフに移動し、関連するコントロールを使用してページをめくります (1 日分ずつ)。これまで見えていなかった事実がたちまち見えてきます。この例で興味深いのは、西部地域において 19 日が売上と収益の面で重要な日になっていることです。 ![DAY(オーダー日) をページ シェルフに移動し、関連付けられているコントロールを使用してページをめくります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pages6.gif) フィールドを \[ページ\] シェルフへ追加すると、ページ コントロールが自動的にビューの右側に追加されます。 このコントロールを使用してページ間を移動します。ビュー内でページ間を移動する方法は 3 つあります。 - 特定のページにジャンプ - 手動でページを移動 - 自動でページを移動 ### 特定のページにジャンプ 特定のページを表示するには、ドロップダウン リストから表示するメンバーまたは値を選択します。 ![特定のページにジャンプ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pages_shelf7.gif) ### 手動でページを移動 次のいずれかの方法で、連続するページを手動で進めることができます。 - ドロップダウン リストの両側にある進むボタンと戻るボタンを使用して、1 ページずつ移動します。 - ページ スライダーを使用して、連続するページをすばやく前後に移動します。 - 次のいずれかのキーボード ショートカットを使用して、連続するページを前後に移動することができます。
F4前方への移動を開始または停止する
SHIFT + F4後方への移動を開始または停止する
CTRL + .1 ページ先にスキップする
CTRL + ,1 ページ後ろにスキップする
Mac では、同等のキーボード ショートカットがあります。
F4前方への移動を開始または停止する
Shift + F4後方への移動を開始または停止する
Command + ピリオド1 ページ先にスキップする
Command + コンマ1 ページ後ろにスキップする
### 自動でページを移動 ビュー内のページのスライドショーを見るには、再生コントロールを使用します。いつでも前方への再生または後方への再生、および再生の停止を行うことができます。コントロールの右下隅にあるスピード コントロールで、再生速度を調整することができます。最も小さなバーが最も遅い再生速度を示しています。 ![ビジュアライゼーションでオーダー データを移動および表示するためのボタンが付いたスライダー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pages_shelf8.png) ### ページ履歴の表示 \[履歴の表示\] チェック ボックスを使用すると、ページ履歴を表示することができます。ページ履歴を使用すると、前のページのマークは現在のページに表示されます。 _Tableau Desktop のみ_: 履歴のドロップダウン コントロールを開いて、どのマークをいつ表示するかを指定します。 ![長さ、タイプ、形式など、データの履歴を表示するためのオプションを備えたフォーム。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pages7.png) 履歴のドロップダウン コントロールには、次のオプションがあります。 - 履歴を表示するマーク - 選択したマークだけの履歴を表示するのか、ハイライトされているマークや履歴を表示するように手動で選択したマークの履歴を表示するのか、すべてのマークの履歴を表示するのかを選択します。ビュー内のマークを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[ページ履歴\] メニューでオプションを選択することで、マークの履歴を手動で表示することができます。 - 長さ - 履歴に表示するページの数を選択します。 - 表示 - 履歴マークと以前の値全体のライン トレース (トレイル) のどちらを表示するか、あるいは両方を表示するかを指定します。 - マーク - 色を含む履歴マークの書式設定と、色が自動に設定されている場合はどの程度薄くするかを指定することができます。マークは既定のマークの色を使用するか、\[色\] シェルフの色エンコードを使用します。 - トレイル - 履歴マークを通じて引かれた線をフォーマットします。このオプションは、\[表示\] オプションで \[トレイル\] が選択されている場合にのみ使用できます。 ページ上で色ごとに複数のマークがある場合、ページ トレイルは表示されないことがあります。ビューの詳細レベルが、\[ページ\] シェルフおよび \[色\] ターゲットの詳細レベル以下または等しいことを確認してください。また、トレイルは四角、円、形状などの不連続マークタイプのみをサポートします。これらのマークは、マークタイプが\[自動\] の場合はサポートされません。 ### ダッシュボードのページ (Tableau Desktop のみ) ダッシュボードに \[ページ\] シェルフ上の同じフィールドを使用する複数のビューが含まれる場合、\[同期化\] オプションを選択することで単一のページ コントロールのあるすべてのビューを制御できます。このオプションは、ダッシュボードのページ コントロール上でのみ利用できます。 ![同期オプションを選択して、単一ページのコントロールですべてのビューを制御します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pages9.gif) ## その他のシェルフ、凡例、カード、およびコントロール いくつかのシェルフ、凡例、カード、またはコントロールは、ビューで作業する際の結果として表示されるだけです。たとえば、色の凡例は、色にフィールドがある場合にのみ表示されます。 ![凡例には、対応する色で出荷モードが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/color1.png) Tableau は、ビューのこれらの要素の移動またはその他のカスタマイズのためのコントロールを提供します。 以下のリストでは、それぞれシェルフ、凡例、カード、またはコントロールについて説明します。 - メジャー バリュー シェルフ - \[メジャー バリュー\] は特別なフィールドで、常に \[データ\] ペインに表示され、データのすべてのメジャーが 1 つのフィールドに集められています。Tableau は、同じ軸で複数のメジャーが共有されている場合、ビューに \[メジャー バリュー\] を自動的に追加します。ビュー内に \[メジャー バリュー\] がある場合、Tableau は、メジャーが含まれていることを示す \[メジャー バリュー\] シェルフを表示します。このカードにメジャーを追加したり、このカードからメジャーを削除することができます。詳細については、[メジャー バリューとメジャー ネーム](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_understanddatawindow_meavalues.htm)を参照してください。 - 色の凡例 – 色にフィールドがある場合、色が割り当てられている方法を示します。詳細については、[色をマークに割当](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties.htm#ColorProp)を参照してください。 - シェイプの凡例 – シェイプにフィールドがある場合、シェイプが割り当てられている方法を示します。詳細については、[マークの形状の変更](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties.htm#ShapeProp)を参照してください。 - サイズの凡例 – サイズにフィールドがある場合、サイズが割り当てられている方法を示します。詳細については、[マークのサイズの変更](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties.htm#SizeProp)を参照してください。 - 地図の凡例 - 地図上の記号およびパターンの凡例を示します。地図の凡例は、すべてのマップ プロバイダーで使用できるわけではありません。 - パラメーター コントロール – ワークブックのすべてのパラメーターには、個々のパラメーター コントロールがあります。詳細については、[パラメーターの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/parameters_create.htm)を参照してください。 - タイトル – タイトルはすべてのビューのために既定値で表示されます。既定のタイトルは、シートの名前です。それを編集するには、タイトルをダブルクリック （Mac では、Control キーを押しながらクリック） します。詳細については、[ビューの各部分の書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_specific_titlecaption.htm)を参照してください。 - キャプション – ビューのキャプションを表示するには、ワークシート メニューから \[キャプションを表示\] を選択します。 - サマリー カード – ビューのサマリー カードを表示するには、ワークシート メニューから \[サマリーを表示\] を選択します。詳細については、[サマリー カード](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_summary.htm)を参照してください。 - ページ コントロール – ページ シェルフのフィールドがある場合、ページ内を移動するためのオプションを提供します。詳細については、[ページ シェルフ](#Pages)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # シンプルなマップの作成 Tableau では、地理的分析のために数種類のマップを作成できます。マップを初めて使用する場合や、Tableau で用意されている組み込みのマッピング機能を利用するだけでよい場合、以下の例のようなシンプルなポイント マップまたは色塗り (多角形) マップを作成できます。 **前提条件**: シンプルなマップを作成するには、データ ソースに場所データ (例えば、場所の名前、または緯度や経度の座標など) が含まれている必要があります。データ ソースに場所データが含まれていない場合、場所データに接続する方法については、「[データのマッピング](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_data.htm)」を参照してください。
マーク サイズでエンコードされた州別の売上データを含む米国のポイント マップ。 アメリカ合衆国のシンプルな塗りつぶしマップ。
   
このトピックでは、サンプルを使用してシンプルなマップを作成する方法を説明します。以下の例に沿った手順を行うには、Tableau Desktop を開き、Tableau に付属の **"Sample - Superstore (サンプル - スーパーストア)"** データ ソースに接続します。 ## シンプルなポイント マップの作成 1. ワークシートに移動します。 2. \[**データ**\] ペインで、\[場所\] フォルダーを開き、\[都道府県\] をダブルクリックします。 "State (都道府県)" フィールドは地理的フィールドのため、マップ ビューが自動的に作成されます。地理的フィールドとその作成方法の詳細については、[地理的役割をフィールドに割り当てる](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_geographicroles.htm#AssignRole)を参照してください。 ![シンプルなポイント マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_simple1.png) 3. \[データ\] ペインの \[オーダー\] 表から、\[マーク\] カードの **\[テキスト\]** に **\[売上\]** をドラッグします。 マップ上のデータ ポイントが、売上高に比例して表示されるように更新されます。 ![マーク サイズでエンコードされた州別の売上データを含む米国のポイント マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_simple2.png) 4. **\[マップ\]** > **\[バックグラウンド レイヤー\]** の順に選択します。 5. \[バックグラウンド\] ペインで \[スタイル\] ドロップダウンをクリックして \[標準\] を選択します。 6. \[バックグラウンド マップ レイヤー\] で \[国名/地域名\] をオフにします。バックグラウンド マップは新しい設定で更新されます。 ![マーク サイズにエンコードされた州別の売上データと背景レイヤー ペインが表示された米国のポイント マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_simple7.png) ## シンプルな色塗り (多角形) マップの作成 1. 新しいワークシートに移動します。 2. \[**データ**\] ペインで、\[場所\] フォルダーを開き、\[**都道府県**\] をダブルクリックします。 マップ ビューが自動的に作成されます。 ![シンプルなポイント マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_simple1.png) 3. \[マーク\] カードで、\[マーク タイプ\] ドロップダウンをクリックし、**\[マップ\]** を選択します。 ![マークの種類のドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_simple3.png) マップ ビューは色塗り (多角形) マップに更新されます。 ![州境を描いたアメリカ合衆国の地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_simple4.png) 4. \[データ\] ペインの \[オーダー\] 表から、\[マーク\] カードの **\[色\]** に **\[売上\]** をドラッグします。 マップ上の多角形が、色により売上高が表示されるように更新されます。 ![アメリカ合衆国のシンプルな塗りつぶしマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_simple5.png) ## ヒートマップ (密度マップ) の作成 ヒートマップ (密度マップとも呼ばれます) は、データ ポイントの数が多い場所か少ない場所かを特定するのに便利です。ヒートマップは、多くのデータ ポイントを含むデータセットで、マップ上のマークとマークが大幅に重なっている場合に最も効果的です。 ヒートマップ、およびヒートマップを作成してカスタマイズする方法の詳細については、「[Tableau での傾向や密度を表示するヒートマップの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_howto_heatmap.htm)」を参照してください。 この例に従って作業するには、「[heatmap\_taxi\_howto サンプル ワークブック](https://www.google.com/url?q=https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/maps_howto_heatmap.htm&sa=D&source=docs&ust=1657929968647155&usg=AOvVaw0qszl8KpilOoxnzWI1M3Ag)」をダウンロード(右上隅の \[ダウンロード\] をクリック) し、Tableau Desktop で開きます。 1. 新しいワークシートに移動します。 2. \[データ\] ペインから、\[乗車経度\] と \[乗車緯度\] の両方をキャンバスにドラッグします。 マップ ビューが自動的に作成されます。 ![ニューヨーク市の地図。タクシーの乗車場所を表す青い点が 1 つあります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_simple10.png) 注: Tableau はデータの緯度と経度を平均しているため、キャンバスにはマークが 1 つしかありません。これは、メジャーを追加すると更新されます。 1. \[マーク\] カードの \[詳細\] に、ID などのメジャー フィールドをドラッグします。 2. \[マーク\] カードで、\[マーク タイプ\] ドロップダウンをクリックし、\[密度\] を選択します。 ![マークの種類のドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_simple3.png) マークが地図上で更新され、タクシーへの乗車の集中度が場所ごとに表示されます。 暗い色は乗車が多い場所を示し、明るい色は乗車が少ない場所を示します。 ![ニューヨーク市のタクシー乗車密度マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_simple9.png) ## 関連項目: [Tableau でのマッピングの概念](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_build.htm) [Tableau でのマップの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_build2.htm) [マップの外観のカスタマイズ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_options.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # スタート ページ Tableau Desktop のスタート ページは、以下を実行できる一元的な場所です。 - データへの接続 - 最近使用したワークブックを開く - Tableau コミュニティで作られたコンテンツを見つけ出し、探索する スタート ページには 3 つのペイン、\[接続\]、\[開く\]、および \[見つける\] があります。 ### 接続 データに接続を開きます。 ![Tableau スタートページの \[接続\] パネル](Img/environment_startpage_connect_pub.png) \[接続\] ペインでは次の操作を実行できます。 - **データへの接続:** \[ファイルへ\] では、Microsoft Excel ファイル、テキスト ファイル、Access ファイル、Tableau 抽出ファイルおよび統計ファイル (SAS、SPSS、R など) に保存されているデータに接続します。\[サーバーへ\] では、OData や Google スプレッドシートなどのデータベースに保存されているデータに接続したり、Web データ コネクタを使用してデータに接続したりします。Google スプレッドシートへの接続方法の詳細については、「[Google ドライブ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/examples_googledrive.htm)」を参照してください。Web データ コネクターの詳細については、[Web データ コネクタ 2.0](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/examples_web_data_connector.htm)を参照してください。 ### 開く \[Tableau Public から開く\] リンクをクリックして、Tableau Public に保存したワークブックを見つけることができます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # スタート ページとワークスペース間の移動 Tableau Desktop が既に開かれている場合、Tableau Desktop ワークスペースの左上隅にある Tableau アイコンをクリックしてスタート ページに移動することができます。 ![Tableau Desktop ワークスペース上の Tableau アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/environment_startpage_button.png) Tableau ワークスペースに戻るには、スタート ページで Tableau アイコンをクリックします。 ![Tableau Desktop ワークスペース上の Tableau アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/environment_workspacenavfromstartpage.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # スタック マーク スタック マークは、データ ビューに数値軸が含まれる場合に関係します。つまり、1 つ以上のメジャーが \[行\] シェルフまたは \[列\] シェルフに配置されている場合です。マークを積み上げると、マークは軸に対して累積的に描画されます。マークを積み上げない場合、マークは軸に対して個別に描画されます。つまり、オーバーラップします。 スタック マークは、棒グラフで特に便利なので、Tableauでは自動的に棒が積み上げられます。また、線など他のマークでもスタック マークが便利な場合があります。 特定のビューでマークを積み上げるかオーバーラップさせるかを制御するには、\[分析\] \> \[スタック マーク\] メニュー項目を選択します。 マークを積み上げるかどうかを Tableau が自動的に選択することを許可するか、\[オン\] または \[オフ\] を指定することができます。既定のモードは、自動です。自動モードの場合、\[スタック マーク\] メニューにスタック マークがオンかオフかが示されます。 \[スタック マーク\] メニューで \[オン\] または \[オフ\] を選択すると、手動モードに切り替わります。この選択は、ビューに加えるすべての変更に適用されます。 次の例は、スタック マークを示します。 ## 例 – 積み上げ棒グラフ 次の積み上げ棒グラフのビューを見てみましょう。これは、\[列\] シェルフにディメンションを、\[行\] シェルフにメジャーを配置し、データをディメンションに基づいて色でエンコードして作成されました (つまり、\[マーク\] カードの \[色\] のディメンションをドロップすることです)。 ![顧客セグメントと出荷モード別の利益の積み重ね棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/stackmarks_4.png) ## 例 – 線の積み上げ 次のデータ ビューを考えてみましょう。これは、\[列\] シェルフにディメンションを、\[行\] シェルフにメジャーを配置し、データをディメンションに基づいて色でエンコードして作成されました (つまり、\[マーク\] カードの \[色\] のディメンションをドロップすることです)。マーク タイプは線であるため、マークは自動的に積み上げられません。代わりに、線は横軸から個別に描画されます。 ![顧客セグメント別の利益の折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/stackmarks_2.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ストーリー Tableau の**ストーリー**とは、情報を伝達するために連続した視覚化を組み合わせたものです。ストーリーを作成することで、データを物語風に語ったり、背景を提供したり、決定と結果の関連を示すことができます。または単に強力な説明を行うこともできます。 ストーリーはシートであるため、ワークシートやダッシュボードの作成、名前付けなどの管理に使用するのと同様の方法がストーリーにも適用されます (詳細については、[ワークブックとシート](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/environ_workbooksandsheets.htm)を参照してください)。それと同時に、ストーリーは順番に配置された一連のシートでもあります。ストーリーに含まれる各シートは**ストーリー ポイント**と呼ばれます。 ストーリーを共有する場合 (たとえば、Tableau Public、Tableau Server、または Tableau Cloud にワークブックをパブリッシュする)、ユーザーはストーリーも操作し、データに関して新しい点を示したり、質問したりすることができます。 ![Tableau ストーリー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_intro_750x510.png) **注:** ストーリーは、ゾーンの可視性、軸のタイトル、軸の範囲などの動的な機能をサポートしていません。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ストーリー ワークスペース ストーリーを操作する際、以下のコントロール、要素、および機能を使用することができます。 ![ラベル付きの Tableau Cloud 上のストーリー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_workspace_labels.png) **A.** **新しいストーリー ポイントを追加するためのオプション**: \[空白\] を選択して新しいポイントを追加するか、現在のストーリー ポイントを新しいストーリー ポイントの開始点として使用する場合は、\[複製\] をクリックします。 **B.** **\[ストーリー\] ペイン**: このペインを使用してダッシュボード、シート、説明文をストーリー シートまでドラッグします。ここでは、ストーリーのサイズを設定したり、タイトルを表示または非表示にする設定も行います。 **C.** **\[レイアウト\] ペイン**: ナビゲーターのスタイルを選択したり、前向きや後ろ向きの矢印を表示または非表示にしたりします。 **D.** **\[ストーリー\] メニュー**: このメニューを Tableau Desktop で使用して、ストーリーを書式設定したり、現在のストーリー ポイントをイメージとしてコピーまたはエクスポートしたりします。ここでは、ストーリー全体をクリアしたり、ナビゲーターやストーリーのタイトルを表示または非表示にする設定も行います。 **E.** **ストーリーのツールバー**: ナビゲーター エリアにマウス カーソルを合わせるとこのツールバーが表示されます。このツールバーを使用して変更を元に戻したり、ストーリーポイントへの更新の適用やストーリーポイントの削除を行ったり、現在のカスタマイズされたストーリーポイントから新しいストーリーポイントを作成したりすることができます。 **F.** **ナビゲーター**: ナビゲーターではストーリー ポイントの編集や整理ができます。また、閲覧者がユーザーのストーリーをどのように進むかも示します。ナビゲーターのスタイルを変更するには、\[レイアウト\] ペインを使用します。 これらのオプションの詳細については、[ストーリーの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/story_create.htm)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ストーリーの作成 ストーリーを使用すると、どのように事実が結びついているか、決断がどのように成果につながっているかを説得力をもって示すことができます。その後、ストーリーを Web にパブリッシュしたり、聴衆に対してプレゼンテーションを行ったりできます。 異なるビューやダッシュボードに基づいていてそれぞれのストーリーを作成することも、同じ視覚化に基づき、別のフィルターや注釈を追加して、別の段階を表示することでストーリー全体を作成することもできます。 ## ストーリー ポイントの作成 1. \[新しいストーリー\] タブをクリックします。 ![新しいストーリーのアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_new_story.png) Tableau で開始点として新しいストーリーが開かれています。 ![新しいストーリーの画面。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_new_screen.png) 2. 画面の左下隅でストーリーのサイズを選択します。事前に定義されているいずれかのサイズを選択するか、次のようにカスタムのサイズをピクセル単位で設定します。 ![固定のストーリー サイズの設定。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_size.png) **注:** ストーリーを作成するサイズではなく、ストーリーが閲覧されるサイズを選択します。 3. 既定では、ストーリーはシート名からタイトルを取得します。編集するには、シート タブを右クリックして \[シート名の変更\] を使用します。 Tableau Desktop を使用している場合は、タイトルをダブルクリックしてストーリーの名前を変更することもできます。 4. ストーリーの構築を開始するには、左側のシートをダブルクリックしてストーリー ポイントに追加します。 Tableau Desktop で、ドラッグしてシートをストーリー ポイントに移動することもできます。 ![エリア タイムラインがストーリー キャンバスにドラッグされています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_first_point.png) シートをストーリー ポイントに追加する場合、そのシートは元のシートに接続されたままになります。元のシートを変更する場合、このシートを使用するストーリー ポイントに変更が自動的に反映されます。 Tableau Cloud を使用して Web 上で作成している場合、元のシートで \[自動更新の一時停止\] が有効になっていると、ストーリー シートは自動更新が再開されるまで空白になります。 5. \[キャプションの追加\] をクリックしてストーリー ポイントを要約します。 Tableau Desktop で閲覧者にとっての重要事項をハイライトするには、テキスト オブジェクトをストーリーのワークシートまでドラッグして、コメントを入力します。 6. ストーリー ポイントの主なアイデアをさらにハイライトするには、フィルターを交換するか、ビューのフィールドでソートします。次に、ナビゲーター ボックスの上にあるストーリー ツールバーで\[更新\]をクリックして変更を保存します。 ![ストーリーの更新アイコン](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_update_or_revert.png) 7. 次のいずれかを行って、別のストーリー ポイントを追加します。 - 次のストーリー ポイントに新しいシートを使用する場合は、\[空白\] をクリックします。 ![新しいストーリーポイントを作成するプロセス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_new_blank_point.png) - ストーリー ポイントのカスタマイズを開始し、ナビゲーター ボックスの上にあるツールバーで **\[新規として保存\]** をクリックします。 ![新しいストーリー アイコンとして保存します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_update_saveasnew.png) - 現在のストーリー ポイントを新しいストーリー ポイントのベースとして使用する場合は、\[複製\] をクリックします。 ## レイアウト オプションの探索 \[レイアウト\] タブのオプションを使用して、ストーリーの外観を微調整できます。 1. \[レイアウト\] タブをクリックします。 2. ストーリーに最適なナビゲーターのスタイルを選択し、\[次へ\]/\[前へ\] 矢印を表示/非表示にします。 ![Tableau ストーリーのレイアウト タブ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_layout_navigation.png) ## ストーリーの書式設定 ### キャプションのサイズ変更 (Tableau Desktop のみ) 1 つ以上のキャプションのテキストが長すぎて、ナビゲーターの高さに収まりきらない場合があります。この場合、上下左右にキャプションのサイズを変更できます。 1. ナビゲーターでキャプションを選択します。 2. キャプションのサイズを水平方向に変更するには枠線を左右にドラッグし、垂直方向に変更するには下にドラッグします。隅を選択して斜め方向にドラッグすると、水平および垂直方向にキャプションのサイズを変更できます。 ナビゲーターのすべてのキャプションが、新しいサイズに更新されます。 ![ストーリー ポイントのキャプションのサイズを変更します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_format4.png) キャプションのサイズを変更する際に選択できるのは、キャプションの左右、または下の枠線だけです。 ### ダッシュボードをストーリーに合わせる ダッシュボードをストーリーの正確なサイズに合わせることができます。たとえば、ストーリーがちょうど 800 x 600 ピクセルの場合、ダッシュボードがそのスペースの中に入るように縮小または拡大できます。 **\[サイズ\]** ドロップダウン メニューをクリックして、ダッシュボードを入れるストーリーを選択します。 ![ダッシュボードをストーリーに合わせます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_format9.png) ### ストーリーのシェーディング、タイトル、テキスト オブジェクトなどをフォーマットします(Tableau Desktop のみ)。 \[**ストーリーの書式設定**\] ペインを開くには、\[書式設定\] > \[ストーリー\] を選択します。 ![ストーリーの書式設定ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_quick5.png) ### すべての書式設定のクリア (Tableau Desktop のみ) - ストーリーを既定の書式設定にリセットするには、**\[ストーリーの書式設定\]** ペインの下部にある \[クリア\] ボタンをクリックします。 - 単一の書式設定をクリアするには、**\[ストーリーの書式設定\]** ペインで元に戻す書式設定を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) します。次に \[クリア\]を選択します。 たとえば、ストーリー タイトルの配置をクリアする場合、**\[タイトル\]** セクションで **\[配置\]** を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[クリア\] を選択します。 ![ストーリーのすべての書式設定をクリアします。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_format5.png) ## ストーリー ポイントの削除 ポイントのキャプションの上にあるツールバーで X をクリックします。 ![ストーリー ポイントを削除するオプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_delete_storypoint.png) ## ストーリーの提示 1. Tableau Desktop で、ツールバーのプレゼンテーション モード ボタン ![現在のアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_present_icon.png) をクリックします。または、Tableau Cloud または Tableau Server に[ストーリーをパブリッシュ](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/publish_workbooks_share.htm)し、ブラウザーの右上隅にある \[全画面表示\] ボタンをクリックします。 2. ストーリーを確認するには、ストーリー ポイントの右側にある矢印をクリックします。または Tableau Desktop で、キーボードの矢印キーを使用します。 3. プレゼンテーション モードまたは全画面表示モードを終了するには、**Esc** を押します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ストアド プロシージャの使用 ストアド プロシージャは、アプリケーションで使用できるサブルーチンであり、リレーショナル データベース システムへアクセスすることができます。Tableau で SAP Sybase ASE、Microsoft SQL Server、Teradata データベースへ接続すると、接続を定義するためにストアド プロシージャを使用することができます。 Oracle の場合、接続を定義する表関数を使用できます。Oracle 表関数はストアド プロシージャと同様に機能し、\[データ ソース\] ページ上の \[ストアド プロシージ\] にリストされます。 これらのデータ型のいずれかを使用してデータ ソースを作成している場合、Microsoft SQL Server の例に示したように、使用可能なプロシージャはストアド プロシージャに一覧表示されています。 ![データ ペインにあるストアド プロシージャのリスト。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/stored_procedures1.png) プロシージャを左側のペインからキャンバスへドラッグするか、一覧表示されているプロシージャのいずれかをダブルクリックします。パラメーターをプロシージャで使用できる場合は、\[パラメーター\] ダイアログ ボックスが自動的に表示されます。  値を入力する代わりに、既存の Tableau パラメーターを使用するかまたは新しい Tableau パラメーターを作成することができます。 ![データ型パラメーターの表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/stored_procedures3.png) その後ビュー内の Tableau パラメーターを表示する場合、ユーザーはプロシージャ内のパラメーターの値を対話形式で変更することができます。 ストアド プロシージャはフェデレーション、関連付け、結合に対応していません。これらは論理レイヤーの 1 つの論理テーブルで表され、結合/ユニオン キャンバス (物理レイヤー) を開くことは許可されていません。 ## ストアド プロシージャに関するメモ ストアド プロシージャを使用して Tableau のデータ ソースを定義する場合、次の事柄に留意してください。 - ストアド プロシージャが 1 つ以上の結果セットを返す場合、Tableau は最初の結果を読み取り、それ以外は無視します。 - ストアド プロシージャが出力パラメーターを持っている場合、Tableauはフィルターしてストアド プロシージャを取り除きます。 - 非スカラー型のパラメーターを持つストアド プロシージャは除外されます。 - Tableau 内に一致する型がない結果セット列 (varbinary、geometry、hierarchyid など) は記録されます。すべての結果セット列が不明なデータ型にマッピングされる場合、Tableauに 「結果セット..に使用可能な列がありません」というメッセージが表示されます。 - 結果セットなしを返すストアド プロシージャは、\[データ ソース\] ページにリストされますが、選択する場合は機能しません。 - ストアド プロシージャが要求するパラメーターに対して値が提供されていない場合、エラーが発生します。Tableau ではパラメーターが必要かどうかを前もって判断できません。 - Tableau は、ストアド プロシージャのいずれの取引も管理しません。つまり、ストアド プロシージャの作成者は、ストアド プロシージャを呼び出す前の取引の開始またはその後それらのコミットを、Tableau に依存することはできません。 - 列名は作業するストアド プロシージャで一意である必要があります。同じ名前の列が 2 つある場合、または名前が指定されていない場合、そのプロシージャで次のエラーが表示されます。 - 1 つのストアド プロシージャに複数のクエリがある場合 (たとえば、別の表から値を読み取る場合、または一時的な組み合わせを保留にする場合)、各クエリは同じ列セットを同じ順番で返す必要があります (同じ名前とデータ型)。クエリ結果で列の順番と名前が一致するには、データ型が正しいことを確認するために明示的に `CAST` し、確実に正しいデータ型になるようにし (たとえば、 `CAST(Username as VARCHAR(20))`)、列に明示的に名前を付けます。ストアド プロシージャがこれらのガイドラインに従わない場合、次のエラー メッセージが表示されます。 "InsertData: 非結合列エラー" - 1 つのストアド プロシージャに複数のクエリがあり (たとえば、別の表から値を読み取る場合、または一時的な組み合わせを保留にする場合)、プロシージャによりエラーが生成される場合、プロシージャの一番上に `SET NOCOUNT ON` の追加を試みます。これにより、Transact-SQL ステートメントにより影響される行数カウントを示すメッセージが、クエリの結果セットの一部として返されるのを防ぎます。 さらに、特定のデータベースに対して次の制限が適用されます。 ### Teradata データベースに対するストアド プロシージャの制限 Teradata データベースのストアド プロシージャに対して次の制限が適用されます。 - 値をすべてのパラメーターに対して提供する必要があります。ユーザーが値を 1 つ以上のパラメーターに提供しない場合、ストアド プロシージャに提供される値が少なすぎるという旨の Teradata データベース エラーが表示されます。 ### SQL Server データベースに対するストアド プロシージャの制限 SQL Server データベースのストアド プロシージャに対して次の制限が適用されます。 - ストアド プロシージャの結果セットに IMAGE 型や TEXT 型の列が含まれる場合、ストアド プロシージャは失敗し、"不適切な構文"エラー メッセージが表示されます。 - 結果セットの全幅 (各行のバイト数) が 8,060 を超える場合、ストアド プロシージャは機能しません。これは、非常に幅の広い表 (何百もの列) や大規模なテキスト列のある表が、何千ものテキスト文字を保持しようとすることが原因で生じる可能性があります。 - Tableau では、"sys" スキーマからのストアド プロシージャは表示されません。 - ユーザーが、プロシージャが要求する 1 つ以上のパラメーターの値を提供しない場合、Tableau には次のような SQL Server データベース エラーが表示されます。「「プロシージャがパラメーター @x の値を要求しましたが、提供されませんでした。」 - 複数のクエリを含むストアド プロシージャは、「ストアド プロシージャに関するメモ」(上記) に一覧表示されているガイドラインに従う必要があります。 - Tableau Desktop では、Microsoft SQL Server の TIME データ型はサポートされていません。この種類のフィールドが Microsoft SQL Server データベースのストアド プロシージャに含まれる場合、Tableau Desktop ではインポートされません。 ### SAP Sybase ASE データベースに対するストアド プロシージャの制限 次の制約は、SAP Sybase ASE データベース (Windows のみ) でのストアド プロシージャーに適用されます。 - データベースがリモート サーバーを適切に構成している必要があります。 - ユーザーが、プロシージャが要求する 1 つ以上のパラメーターの値を提供しない場合、Tableau には次のような Sybase ASE データベース エラーが表示されます。「「プロシージャがパラメーター @x の値を要求しましたが、提供されませんでした。」 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # セット アクション セット アクションを使用すると、オーディエンスは直接 Viz またはダッシュボードを操作し、分析の側面を制御することができます。ユーザーがビューでマークを選択する際、セット アクションによりセット内の値を変更することができます。セット アクションの使用方法の例については、[セット アクションの例](#Examples)を参照してください。 ![セット アクションを使用するダッシュボードを示す画像。ダッシュボードのある部分でマークを選択して、ダッシュボードの別の部分に表示される値を制御しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/setactions_overview.gif) セット アクションには既存セットがあり、そのセットに含まれる値は Viz でのユーザー アクションに基づいて更新されます。セット アクションは、次を含むように定義できます。 - ソース シートまたはその適用先のシート。 - アクション (ポイント、選択、メニュー) を実行するユーザーの行動。 - ターゲット セット (データ ソースおよび使用するセット)。 - 選択がクリアされた場合の動作。 ビジュアライゼーションを変更したり、これに影響を与えたりするには、アクションで参照されているセットを何かの方法でビジュアライゼーション内で使用する必要があります。たとえば、計算でセットを使用したり、シェルフやマーク カードでセットを使用したりします。 セット アクションは Tableau Desktop、Tableau Cloud、および Tableau Server で作成できます。ただし、セット アクションは[ストーリー](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/stories.htm)では使用できません。 ## セット アクションの一般的な手順 1. セットを 1 つ以上作成します。作成するセットは、現在選択されているデータ ソースと関連付けられます。セットの作成の詳細については、[セットの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_sets_create.htm)を参照してください。 2. 作成したセットのいずれかを使用する[セット アクション](#Create)を作成します。目的が異なる場合には複数のセット アクションを作成することができます。 3. セットを使用する計算フィールドを作成します。計算フィールドの作成の詳細については、[計算フィールドの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_create.htm#Create)を参照してください。 4. セット アクションにより参照されるセットを使用するビジュアライゼーションを構築します。たとえば、セットを使用する計算フィールドを作成する場合は、その計算を使用したビューを作成します。または、セットを \[マーク\] カードの \[色\] にドラッグします。 5. セット アクションをテストして必要に応じて設定を調整し、オーディエンスが必要とする動作が得られるようにします。 **開始する:** 設定操作を作成するために必要な内容の概要については、[「Data Viz linds」](http://www.lindseypoulter.com/category/how-to/)ブログの[「位置について、設定し、開始する。設定操作で開始するために必要なすべてのこと」](http://www.lindseypoulter.com/2018/12/18/getsetgo/)を 参照してください。 ## セット アクションの作成 1. ワークシートで \[ワークシート\] > \[アクション\] を選択します。ダッシュボードで \[ダッシュボード\] > \[アクション\] を選択します。 2. \[アクション\] ダイアログ ボックスで、\[アクションの追加\] をクリックして、\[設定値の変更\] を選択します。 ![セット アクションを作成するために、\[アクションの追加\] ボタンがクリックされ、\[設定値の変更\] アクションが選択された \[アクション\] ダイアログ ボックス。](Img/Actions_dialog.png) 3. \[セット アクションの追加\] または \[セット アクションの編集\] ダイアログ ボックスで、アクションに意味のある名前を指定します。 4. ソース シートまたはデータ ソースを選択します。既定では現在のシートが選択されています。データ ソースまたはダッシュボードを選択する場合、それに含まれる個々のシートを選択できます。 ![セット アクションのさまざまな設定を表示する \[セット アクションの追加または編集\] ダイアログボックス。](Img/Edit_Set_Action_dialog1.png) 5. ユーザによるアクションの実行方法を選択します。 - \[カーソルを合わせる\] — ユーザーがビュー内のマークの上にカーソルを合わせると実行します。 - \[選択する\] — ユーザーがビュー内のマークをクリックすると実行します。このオプションは、セット アクションに対して有効に機能します。 - \[メニュー\] — ユーザーがビュー内で選択したマークを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、コンテキスト メニューでオプションを選択すると実行します。 6. ターゲット セットを指定します。まずはデータ ソースを選択し、次にセットを選択します。 ターゲット セットで利用できるセットは、 選択中のデータ ソース、またはそのデータ ソースのワークブックで作成されたセットから提供されます。 ![セット アクションのさまざまな設定を表示する \[セット アクションの追加または編集\] ダイアログボックス。](Img/Edit_Set_Action_dialog2.png) この例のターゲット セットでは、データ ソースとして _\[Global Superstore 2016 (グローバル スーパーストア 2016)\]_ を、セットとして _\[High Shipping Cost Orders(出荷コストの高い注文)\]_ を使用しています。 7. ビュー内のアクションが実行された場合の動作を指定します。 - **\[セットに値を割り当て\]** — セット内のすべての値を選択した値に置き換えます。 - **\[セットに値を追加\]** — 個別に選択した値をセットに追加します。 - **\[セットから値を削除\]** — 個別に選択した値をセットから削除します。 **注:** \[セット アクション\] ダイアログで **\[セットに値を追加\]** や **\[セットから値を削除\]** を選択すると、セットの定義の \[全般\] タブで選択した値が変更されます。これは、**\[セットに値を割り当て\]** と同様の動作です。これは、ツールヒント内のセットのコンテキスト メニューにある作成モードの **\[追加先\]** や **\[削除元\]** の機能とは異なります。\[追加先\] と \[Remove from (削除元)\] 機能は、指定された条件が適用された後でセットに値をユニオンするか、セットから値を削除します。 9. ビュー内の選択がクリアされた場合の動作を指定します。 - **\[セットの値を保持\]** — セット内の現在の値をセット内に残します。 - **\[セットにすべての値を追加\]** — 可能性のあるすべての値をセットに追加します。 - **\[セットからのすべての値を削除\]** — これまでに選択した値をセットから削除します。 10. \[OK\] をクリックして変更内容を保存し、ビューに戻ります。 11. ビジュアライゼーションを操作してセット アクションをテストします。アクションの一部の設定を調整し、必要に応じて選択動作を調整します。 ## セット アクションの例 以下の例では、セット アクションの使用方法をいくつかのみ示しています。内容を理解して進めるには、セットや計算フィールドを作成したり利用したりすることに慣れている必要があります。詳細については、[セットの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_sets_create.htm)および[計算フィールドの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_create.htm#Create)を参照してください。 **詳細**:Tableauでの設定操作の使用方法の詳細については、以下を参照してください。 - [Tableau ブログ](https://www.tableau.com/ja-jp/about/blog)の[「セット アクションによって Viz オーディエンスに強力な新しい比較を提供する 8 つの方法 (英語)」](https://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/2018/11/8-ways-bring-powerful-new-comparisons-viz-audiences-set-actions-97207) - [「Tableau のセット アクションによって表現する 8 つの分析概念 (英語)」](https://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/2018/12/8-analytic-concepts-express-tableau-set-actions-99108)(Tableau ブログ) - [「Tableau のセット アクションを使用した高度な分析アプリケーションの設計 (英語)」](https://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/2019/1/designing-advanced-analytics-applications-tableau-set-actions-100554)(Tableau ブログ) - [Data Viz Linds](http://www.lindseypoulter.com/category/how-to/) ブログのセット アクションについてのトピック。 - TabLabs の[「Art of the Vizable」](https://www.artofthevizable.com/#)Web サイトにあるセット アクションの例。 **ビデオを視聴する:** - [準備、設定、アクション](https://youtu.be/rs8VpWXxhsI)(1時間) - [「セットの訴求力」](https://youtu.be/MwNpmHCl19E)(1 時間) - [Beyond set actions | Interactive statistics](https://youtu.be/3cwTcKlRLjw) (1 時間) ### プロポーショナル ブラッシング セット アクションの典型的な使用事例は、プロポーショナル ブラッシングです。[Tableau ブログ](https://www.tableau.com/ja-jp/about/blog)の[「セット アクションを使用してプロポーショナル ハイライトを実行する方法 (英語)」](https://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/2018/8/how-do-proportional-highlighting-set-actions-latest-tableau-beta-92168)および [Information Lab ブログ](https://www.theinformationlab.com/category/blog/)の[「Tableau のセット アクション (英語)」](https://www.theinformationlab.com/2018/08/13/tableau-set-actions/)を (その他の例も併せて) 参照してください。 ![プロポーショナル ブラッシングをダッシュボードに表示するセット アクションの例。表示されている棒をクリックすると、他の棒グラフの値の比率が表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_set_pb7.gif) プロポーショナル ブラッシングの例の詳細 この例では、サンプル - スーパーストア データ ソースを使用します。このセット アクションは、セットに含まれるマークまたはセットに含まれないマークの比率に基づき、マークの色を変更します。 1. Tableau Desktop で**サンプル - スーパーストア**のデータに接続します。 2. 新しいシートで、**\[Sales (売上)\]** メジャーを \[列\] に、**\[Segment (セグメント)\]** ディメンションを \[行\] にドラッグします。 ![\[セグメント別売上\] のビジュアライゼーションの作成に使用するフィールド。](Img/actions_set_pb1.png) 3. 別の空のシートで、**\[Sales (売上)\]** メジャーを \[列\] に、**\[Sub-Category (サブカテゴリー)\]** ディメンションを \[行\] にドラッグします。 ![\[サブカテゴリ別売上\] のビジュアライゼーションの作成に使用するフィールド。](Img/actions_set_pb2.png) 4. "Segment (セグメント)" ディメンションに対して _"Segment Set (セグメント セット)"_ という名前のセットを作成します。. ![\[セグメント\] フィールドを右クリックし、\[作成\] を選択して、\[設定\] を選択します。](Img/actions_set_pb3.png) 5. "Sub-Category (サブカテゴリー)" 別に "Sales (売上)" が表示されているシートで、"Segment Set (セグメント セット)" を \[マーク\] カードの \[色\] にドラッグします。 ![\[マーク\] カードの \[色\] プロパティに配置されたセグメント セット。](Img/actions_set_pb4.png) セットのマーク IN または OUT を表示するために使用する色を入れ替えます。 ![色の書式設定を使用した設定アクションの例。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_sets_editcolors.gif) 6. 新しいダッシュボードを作成します。両方のシートをダッシュボードにドラッグします。 \[ダッシュボード\] メニューで、\[アクション\] を選択します。\[アクションの追加\] をクリックし、\[設定値の変更\] を選択します。 ![\[ダッシュボード\] メニューから \[アクション\] ダイアログ ボックスを開きます。](Img/actions_set_pb5.png) 7. 次の設定を使用してアクションを設定します。 ![\[プロポーショナル ブラッシング\] セット アクションに名前を付け、ダッシュボードと両方のシートを選択し、\[選択\] でアクションを実行し、\[ターゲット セット\] をスーパーストア データベースと \[セグメント\] セットに設定し、選択をクリアして \[設定するすべての値を追加\] するように設定します。](Img/actions_set_pb6.png) 8. \[OK\] をクリックして変更内容を保存し、ビューに戻ります。 9. 各セグメントのマークをクリックしてセット アクションをテストします。 ### 非対称のドリルダウン セット アクションは複数のセットに対して使用し、さらに複雑な操作を行うこともできます。データ セットにカテゴリ、サブカテゴリ、メーカーなどの階層情報がある場合、通常、階層をドリルダウンすると、指定されたレベルにあるすべての値が展開されます。とはいえ、非対称のドリルダウンに対してセット アクションを使用すると、選択した値に対応する次の階層レベルのみを開くことができます。 ![セット アクションの例。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/set-actions-demo-asymdrill.gif) 非対称のドリルダウンに関する例の詳細 この例では、**サンプル - スーパーストア**のデータ ソースを使用します。 非対称のドリルダウン エクスペリエンスが得られるように、ここではセット アクションを 2 つの計算フィールドと組み合わせて使用しています。 1. \[Category (カテゴリー)\] フィールドに対して _"Category set (カテゴリー セット)"_ という名前のセットを作成します。 そのセットのメンバーになるカテゴリーを選択します。このメンバーシップは一時的なもので、セット アクションにより上書きされます。 2. _"Asymmetric Sub-Category (非対称のサブカテゴリー)"_ という名前の計算フィールドを作成します。 \[データ\] ペインのサブカテゴリーフィールドを右クリックして、\[計算フィールドの作成\] を選択します。 次の計算を入力します。 `IF [Category set] THEN [Sub-Category] ELSE [Category] END` ![計算を表示する計算ウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_set_ad1.png) ビュー内のマークのカテゴリーが "Category set (カテゴリー セット)" に含まれる場合は、計算により、その "Category (カテゴリー)" の "Sub-categories (サブカテゴリー)" が返されます。そうでない場合は、"Category (カテゴリー)" が再度返されます。 このセットはビュー内でまだ使用されておらず、関連付けられているアクションもないため、現時点では静的な状態です。 3. \[Category (カテゴリー)\] フィールド、\[Asymmetric Sub-Category 非対称のサブカテゴリー)\] フィールド、を \[行\] に (この順で) ドラッグしてビューを構築します。次に、**\[売上\]** を \[マーク\] カードの \[テキスト\] にドラッグします。 ![セット アクションの例。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_set_ad3.png) 4. セット アクションの作成。 \[ワークシート\] メニューで、\[アクション\] を選択します。\[アクションの追加\] をクリックし、\[設定値の変更\] を選択します。 アクションに _"Asymmetric Drill to Sub-Category (サブカテゴリーへの非対称ドリル)"_ という名前を付けます。 ![設定を含む \[セット アクションの追加\] ダイアログボックス。](Img/actions_set_ad4.png) 次のオプションを選択します。 - ソース シート: 現在のシートのみが選択されていることを確認します。 - アクションの実行対象: \[選択\] を選択します。ユーザーがビュー内のマークを選択する際に、アクションが適用されます。 - ターゲット セット: 最初のドロップダウン リストから現在のデータ ソースを、2 番目のドロップダウン リストから "Category set (カテゴリー セット)" を選択します。 - 選択項目をクリアした結果: \[設定からのすべての値の削除\] を選択します。 \[OK\] をクリックして変更を保存します。 5. セット アクションをテストします。 ビュー内のヘッダーまたはマークをクリックすると、次のレベルに展開されます。カテゴリー バーをクリックすると、そのサブカテゴリーが展開されます。 ### カラー スケール Viz 内の色の値は、外れ値のために不正確になる可能性があります。ある国で別の国よりも値が顕著に大きい場合、極値でないそれらの値の差のニュアンスは失われる可能性があります。 セット アクションは、Viz での選択内容に基づいて国セットの値を更新できます。そのセットは計算フィールドで使用され、関連メジャーの値がセット内の国のみに対して計算されます。そして、その計算フィールドは \[色\] に配置されます。ここで国をマップで選択すると、カラー パレットはそれらの国のみに基づくようになり、それらの値に関し、さらに優れた視覚的な差が表示されます。 ![世界地図のマークのサブセットの選択を示す例。色の値の範囲は、選択内容によって異なります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_sets_colorscaling.gif) カラー スケールの例の詳細 この例では、["Global Superstore (グローバル スーパーストア)" データ ソース](http://www.tableau.com/ja-jp/sites/default/files/training/global_superstore.zip)を使用します。 1. \[Country (国)\] フィールドに対して _"Country set (国セット)"_ という名前のセットを作成します。.そのセットの要素になる国を選択します。このメンバーシップは一時的なもので、セット アクションにより上書きされます。 2. _"Country Shipping Cost (国出荷コスト)"_ という名前の計算フィールドを作成します。 \[データ\] ペインを右クリックして、\[計算フィールドの作成\] を選択します。 次の計算を入力します。 `IF [Country set] THEN ([Shipping Cost]) END` ![計算を表示する計算ウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_set_cs1.png) ビュー内のマークの国が "Country set (国セット)" に含まれる場合は、計算により、"Shipping Cost (出荷コスト)" が返されます。そうでない場合は、何も起こりません。 計算フィールドはセットをビューに結び付けます。 3. **\[国\]** ディメンションをダブルクリックすると、マップが自動的に作成されます。 4. \[マーク\] カードの \[色\] に "Country Shipping Cost (国出荷コスト)" をドラッグします。マップが自動的に色塗りマップに更新されます。 ![色に \[国の送料\] がある世界地図。](Img/actions_set_cs2.png) 5. セット アクションである _"Country color scaling (国のカラー スケール)"_ を作成します。 \[ワークシート\] メニューで、\[アクション\] を選択します。\[アクションの追加\] をクリックし、\[設定値の変更\] を選択します。 アクションに _"Country color scaling (国のカラー スケール)"_ という名前を付けます。 ![\[セット アクションの編集\] ダイアログ ボックス。](Img/actions_set_cs3.png) 次のオプションを選択します。 - ソース シート: 現在のシートのみを選択します。 - アクションの実行対象: \[選択\] を選択します。ユーザーがビュー内のマークを選択する際に、アクションが適用されます。 - ターゲット セット: 最初のドロップダウン リストから現在のデータ ソースを、2 番目のドロップダウン リストから "Category set (カテゴリー セット)" を選択します。 - 選択項目をクリアした結果: \[設定へのすべての値の追加\] を選択します。 6. \[OK\] をクリックして変更を保存します。 7. セット アクションをテストします。 ビュー内でマークまたはマークのグループを選択すると、(データ セット全体ではなく) カラー パレットでそれらのマークが更新されます。 ### 関連する日付 このダッシュボードの例には、関連する日付の計算が複数含まれています。ダッシュボードには、ターゲットの日付に基づき、前日からの差、前年同月からの変化率、今年の今日までの売上、前年の今日までの売上が表示されます。 このダッシュボードに含まれるセット アクションは、タイムライン上でマークをクリックしているユーザーに対応し、ターゲットの日付および関連する日付計算を更新します。 ![タイムラインの日付をクリックすると、ダッシュボードの他の部分がどのように更新されるかを示す例。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_sets_relativedate.gif) 関連する日付の例の詳細 この例では、["Global Superstore (グローバル スーパーストア)" データ ソース](http://www.tableau.com/ja-jp/sites/default/files/training/global_superstore.zip)を使用します。 この例のセット アクションはタイムラインに適用され、そのシートを使用してダッシュボードの動作を制御します。ユーザーがタイムライン ビュー内のマークを選択すると、セット アクションにより単一の日付値を含む "Selected Date set (選択した日付セット)" が更新されます。 この例では、次のようになります。 - "Selected Date set (選択した日付セット)" が \[Order Date (注文日)\] フィールド上に構築されます。 - \[ターゲットの日付の更新\] セット アクションにより \[選択した日付セット\] が更新されるため、選択したマークの日付がセット内の唯一の値になります。 - \[ターゲットの日付\] 計算フィールドは、\[選択した日付\] セットから日付の値を取得します。その計算フィールドは、Viz 内の他の関連する日付計算で使用されます。 - ダッシュボードの各シートは、計算フィールドを使用してシートの値を更新します。 **注**: この例はさらに複雑なため、以下では、具体的な詳細ではなく、関連する主要なステップと設定の概要を説明しています。 "Timeline (タイムライン)" シートの設定 "Sales (売上)" が \[行\] の上にあります。"Target Date (ターゲットの日付)" という名前の計算フィールドは、リファレンス ラインで利用できるように \[詳細\] に配置されています。 ![\[行\] シェルフに配置された \[売上高\] フィールド。\[詳細\] に配置された \[ターゲットの日付\] 計算フィールド。](Img/actions_set_rd2.png) **Tableau 2020.2 以降**: 上記の画像は、最新のユーザー インターフェイスを反映していません。\[データ\] ペインの各テーブルやフォルダーで、ディメンション (行の上部) とメジャー (行の下部) が灰色の線で区切られます。\[ディメンション\] ラベルと \[メジャー\] ラベルは、\[データ\] ペインで使用されなくなりました。 "Order Date (注文日)" が \[正確な日付\] として \[列\] の上にあります。 ![\[列\] シェルフに配置された \[注文日\]。ビューの \[注文日\] フィールドを右クリックして、日付タイプを \[正確な日付\] に設定します。](Img/actions_set_rd4.png) リファレンス ラインは \[Order Date (注文日)\] フィールドに適用され、"Minimum of Target Date (最小のターゲットの日付)" になるように設定されます。 ![\[注文日\] フィールドに適用されたリファレンス ライン。リファレンス ラインは \[ターゲットの日付\] の最小値に設定されています。](Img/actions_set_rd3.png) セット アクションは、ビューで選択されているマークに基づき、"Selected Date set (選択した日付セット)" を更新するこのシートに適用されます。 ![選択したマークに基づいて設定された \[選択した日付\] に作用するセット アクション。](Img/actions_set_rd1.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # セットの作成 セットを使用すると、データのサブセットを比較し、それに関する質問が行えます。セットは、いくつかの条件に基づいてデータのサブセットを定義するカスタム フィールドです。 [セット アクション](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_sets.htm)で使用することにより、セットをより動的でインタラクティブにすることができます。セット アクションを使用すると、オーディエンスは直接 Viz またはダッシュボードを操作し、分析の側面を制御することができます。ユーザーがビューでマークを選択する際、セット アクションによりセット内の値を変更することができます。 セット アクションに加えて、セット コントロールと呼ばれるフィルターのようなインターフェイスを使用してセットのメンバーシップを変更することもできます。これにより、インタラクティブな分析を促進する計算に入力を簡単に指定できるようになります。詳細については、[ビューでのセット コントロールの表示](#SetControl)を参照してください。 ## 動的なセットの作成 セットには、動的セットと固定セットの 2 種類があります。動的なセットのメンバーは、参照元データの変更に応じて変更されます。動的なセットは 1 つのディメンションのみに基づきます。 動的なセットの作成 1. \[データ\] ペインでディメンションを右クリックして、\[作成\] > \[セット\] を選択します。 2. \[セットの作成\] ダイアログ ボックスで、セットを構成します。次のタブを使用してセットを構成できます。 - **全般**: \[全般\] タブを使って、セットを計算するときに考慮する 1 つまたは複数の値を選択します。 または、\[すべて使用\] オプションを選択すると、新しいメンバーが追加または削除された時にも常にすべてのメンバーを考慮できます。 ![リストから選択したオプションを含む \[セットの作成\] ダイアログ。](Img/sortgroup_sets_create3.png) - 条件: \[条件\] タブを使用して、セットに含めるメンバーを決定するルールを定義します。 たとえば、合計売上高が $100,000 を超える製品だけを含むように条件を指定できます。 ![条件を含む \[セットの作成\]。](Img/sortgroup_sets_create4.png) **注**: セット条件は、フィルター条件と同じように機能します。詳細については、[ビューからのデータのフィルター](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering.htm#AddConditions)を参照してください。 - 上位: \[上位\] タブを使用して、セットに含めるメンバーへの制限を定義します。 たとえば、制限に、合計売上高の上位 5 つの製品だけを含むように指定できます。 ![上位の値を含む \[セットの作成\]。](Img/sortgroup_sets_create5.png) **注**: セット制限は、フィルター制限と同じように機能します。詳細については、[ビューからのデータのフィルター](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering.htm#AddLimits)を参照してください。 4. 終了したら、\[OK\] をクリックします。 新しいセットが \[データ\] ペインの一番下の \[セット\] セクションの下に追加されます。セット アイコン ![セット アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sets_icon.png) が、フィールドがセットであることを示しています。 ![データ ペインの \[セット\] セクション。](Img/sets1.png) ## 固定セットの作成 固定セットのメンバーは、参照元データが変更されても変わりません。固定セットは 1 つのディメンションまたは複数のディメンションに基づきます。 固定セットの作成 1. 視覚化で、ビューから 1 つ以上のマーク (またはヘッダー) を選択します。 2. マークを右クリックして、\[セットの作成\] を選択します。 ![セットの作成。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sets1.gif) 3. \[セットの作成\] ダイアログ ボックスに、セットの名前を入力します。 4. 必要に応じて、次のいずれかを実行します。 - 既定では、セットにはダイアログ ボックスに表示されているメンバーが含まれます。オプションを選択して、代わりにこれらのメンバーを除外することもできます。除外すると、セットには選択しなかったメンバーすべてが含まれます。 - 列見出しをポイントした時に表示される赤い "x" アイコンをクリックして、考慮しないディメンションを削除します ![セットからディメンションの削除。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sets6.png)。 - セットに含めない特定の行を削除するには、赤い "x" アイコンをクリックします。このアイコンは、行にカーソルを移動すると表示されます ![アイコンの削除。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sets7.png)。 - 選択したマークが複数のディメンションを表す場合、セットの各メンバーはこれらのディメンションの組み合わせとなります。ディメンション値を区切る文字を指定できます。そのために、**Separate members by** (次の文字でメンバーを分割) に、任意の文字を入力します。 - 作成した後、セットを \[フィルター\] シェルフに自動的に移動させるには、\[フィルター シェルフに追加\] を選択します。 ![セットの作成ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sortgroup_sets_create2.png) 5. 終了したら、\[OK\] をクリックします。 新しいセットが \[データ\] ペインの一番下の \[セット\] セクションの下に追加されます。セット アイコン ![セット アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sets_icon.png) が、フィールドがセットであることを示しています。 ![データ ペインの \[セット\] セクション。](Img/sets1.png) ## セットでのデータ ポイントの追加または削除 特定のデータ ポイントからセットを作成した場合、セットに別のデータを追加したり、セットからデータを引いたりすることができます。 **セットでデータ ポイントを追加または削除するには:** 1. ビジュアライゼーションで、追加または削除するデータ ポイントを選択します。 2. 表示されたツールチップで、\[セット\] ドロップダウン メニュー アイコンをクリックしてから、\[\[セット名\] に追加\] や \[\[セット名\] から削除\] を選択し、特定のセットでデータを追加するか削除します。 ![選択したマーク上の \[セットの作成\] オプション。](Img/sets2_2.png) ## 視覚化内のセットの使用 セットを作成すると、\[セット\] セクションの \[データ\] ペイン下部に表示されます。他のフィールドと同じように、Viz にセットをドラッグすることができます。 Tableau Desktop でセットを Viz にドラッグすると、セットのメンバーを表示するか、メンバーを In/Out カテゴリーで集計するかを選択できます。 Tableau Server または Tableau Cloud では、セットのメンバーは In/Out カテゴリーでのみ集計できます。 ### セットの In/Out メンバーの表示 ほとんどの場合、セットを Viz にドラッグすると、Tableauは In/Out モードを使ってセットを表示します。このモードはセットを 2 つのカテゴリーに分けます。 - In - セットに含まれているメンバー。 - Out - セットに含まれていないメンバー。 たとえば、上位 25 の顧客として定義されたセットでは、上位の顧客は In (入力) カテゴリーの一部で、他のすべての顧客は Out (出力) カテゴリーの一部となります。  In/Out モードを使用すると、セットのメンバーと他のメンバーを比較することが容易になります。 視覚化の In/Out メンバーの表示 - Tableau Desktop で、視覚化ワークスペースでセットを右クリックし、\[セットの In/Out を表示\] を選択します。 ![セット内/セット外を表示するオプションを備えたフィールド コンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sets1.2.png) セットが In/Out モードの場合、シェルフのフィールドは「IN/OUT」から始まり、その後にセット名が続きます。 **注:** In/Out モードは、8.2 より前のバージョンで作成され Microsoft Excel やテキスト ファイル データ ソースを使用するワークブック、レガシー接続を使用するワークブック、Microsoft Access データ ソースを使用するワークブックでは利用できません。 ### セットのメンバーを表示 In/Out モードを使ってセットを表示する他の方法として、セットでメンバーをリストすることができます。セットにメンバーを表示することにより、セットのメンバーのみを含むビューにフィルターを自動的に追加します。 個別メンバーを表示するセットの切り替え - 視覚化ワークスペースで、セットを右クリックして \[セットのメンバーを表示\] を選択します。 注**:**キューブの完全修飾メンバー名を表示するには、\[データ\] ペインでセットを右クリックして、\[修飾メンバー名\] を選択します。 ## ユーザーによる設定値の変更の許可 ### セット アクションの追加 セット アクションを使用すると、オーディエンスはビジュアライゼーションの分析をさらに細かく制御できます。 セット アクションには既存セットがあり、そのセットに含まれる値は Viz でのユーザーのアクションに基づいて更新されます。作成者は作成済みのセットを使用し、セット アクションの範囲を定義することができます。 セット アクションの作成方法および使用方法の詳細については、[セット アクション](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_sets.htm)を参照してください。 ### ビューでのセット コントロールの表示 対象ユーザーがセットのメンバーをすばやく変更できるように、セット コントロールを表示することもできます。セット コントロールは、パラメーター コントロールやフィルター カードに非常によく似たワークシート カードです。セット コントロールはワークシートやダッシュボードに追加でき、Tableau Server や Tableau Cloud にパブリッシュするとき、Tableau Public で Web に保存するときに追加できます。 セット コントロールを表示するには、\[データ\] ペインでセットを右クリック (Control を押しながらクリック) し、**\[セットの表示\]** を選択します。 ![ディメンションのコンテキスト メニューにある \[セットの表示\] オプション。](Img/contextmenu_showset.png) 他のカードと同様に、セット コントロールにはカードの右上隅にあるドロップダウン矢印を使用して開くことができるメニューがあります。このメニューを使用して、単一値と複数値の両方の選択モードに対応するコントロールの表示をカスタマイズします。たとえば、個々の選択に対応するラジオ ボタンを表示したり、複数の選択に対応するドロップダウン リストを表示したりできます。 **注:** 表示できるのは動的なセットのセット コントロールのみで、固定セットには表示できません。これは設計によるもので、固定セットがメンバーシップを変更することを意図していないことが理由です。また、動的なセットがビューで再生中のセットではない場合 (つまり、計算で参照されていない場合やシート上でインスタンスが作成されていない場合)、コンテキスト メニュー項目が無効になり、そのセットをビューに追加するように通知されます。 ## セットの組み合わせ メンバーを比較するために 2 つのセットを組み合わせることができます。セットを組み合わせると、両セットの全メンバー、両セットに存在するメンバー、1 つのセットだけに存在するメンバーを含む新しいセットを作成できます。 セットを結合することで、複雑な質問に答えてデータのコホートを比較することができます。たとえば、昨年と今年、2 年続けて製品を購入した顧客のパーセントを判断するには、各年の顧客を含む 2 つのセットを組み合わせて、両セットに存在する顧客のみを返すことができます。 2 つのセットを組み合わせるには、それらが同じディメンションを基にしている必要があります。つまり、上位の顧客を含むセットと昨年購入した顧客を含む別のセットを組み合わせます。ただし、上位の顧客セットと上位の製品セットを組み合わせることはできません。 セットを組み合わせるには 1. \[データ\] ペインの \[セット\] で、組み合わせる 2 つのセットを選択します。 2. セットを右クリックして、\[セットの組み合わせの作成\] を選択します。 3. \[セットの作成\] ダイアログ ボックスで、次を実行します。 - 新しく組み合わせたセットの名前を入力します。 - 組み合わせる 2 つのセットは、2 つのドロップダウン メニューから選択するようにしてください。 - セットを組み合わせる方法については、次のいずれかのオプションを選択します。 - 両方のセットのすべてのメンバー - 組み合わせたセットには、両方のセットのメンバーすべてが含まれます。 - 両方のセットの共有メンバー - 組み合わせたセットには、両方のセットに存在するメンバーのみが含まれます。 - 共有メンバーを除く - 組み合わせたセットには、2 つ目のセットに存在しない特定セットのメンバーすべてが含まれます。このオプションは、別のセットから 1 つのセットを引いたものに相当します。たとえば、1 つ目のセットにリンゴ、ミカン、梨が含まれ、2 つ目のセットに梨とナッツが含まれている場合、1 つ目のセットの結合部分には、共有メンバーを除くリンゴとミカンだけが含まれます。梨は 2 つ目のセットにも存在するため、結合から除かれます。 - 必要に応じて、セットが複数のディメンションを示す場合、メンバーを分割する文字を指定します。 5. 終了したら、\[OK\] をクリックします。 **注:** この機能は以下のワークブックでは利用できません (バージョン 8.2 以前のバージョンで作成された Microsoft Excel やテキスト ファイル データ ソースを使用するワークブック、旧来の接続を使用するワークブック、または Microsoft Access データ ソースを使用するワークブック)。 ## セットの例 セットを使用することで複雑な質問に答えたりデータのコホートを比較できる多くの方法があります。セットを使用することで、データのサブセットを定義して比較するいくつかの例を以下に示します。 セットのメンバーは合計にどのように寄与していますか。 セットのメンバーがどのように合計に寄与するかに関し、さまざまな質問があるかもしれません。たとえば、合計売上高の何割がリピート顧客によるものであるかです。セットの IN/OUT モードを使用して、この類の質問に回答することができます。 次の例では、売上データを使用して、5,000 ドル以上の製品を購入した顧客のセットを作成します。 ### セットの作成 1. \[データ\] ペインで \[Customer Name\] (顧客名) ディメンションを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して、\[作成\] > \[セット\] を選択します。 ![セットを作成するオプションを含むディメンション フィールドのコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sortgroup_sets_examples1.png) 2. \[セットの作成\] ダイアログ ボックスに、セットの名前を入力します。この例では、セットを "Customers (顧客)" とします 3. \[すべて使用\] オプションを選択し、新しい顧客が追加されたときにも、条件が常にすべての値に適用されるようにします。 4. \[条件\] タブで、\[フィールドごと\] をクリックし、\[販売\] の \[合計\] が 5,000 より大きい顧客のみを含むように条件を定義します。 ![売上総額が 5,000 以上の顧客リストを生成するフォーム。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sortgroup_sets_examples3.png) 5. \[OK\] をクリックします。 ### 視覚化の作成 1. \[データ\] ペインの下部にある \[セット\] エリアから新しいセットを \[行\] シェルフにドラッグします。 2. \[Sales (売上)\] を \[列\] シェルフにドラッグします。ビューには、5,000 ドルを超える製品を購入した顧客の合計売上高とその他すべての顧客の合計売上高が表示されます。 ![行のフィールドとして使用されるセット。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sortgroup_sets_examples4.png) 3. 最後に、\[列\] シェルフの \[Sum (Sales) (合計 (売上高))\] フィールドでドロップダウン矢印をクリックし、コンテキスト メニューから \[簡易表計算\] > \[合計に対する割合\] を選択します。 ビューには、合計売上高の約 39 % を占める 5,000 以上の売り上げの顧客が表示されます。 ![ 合計売上の約 39 % を占める 5,000 以上の売上の顧客が表示された Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sortgroup_sets_examples6.png) 別のセットには、どれほどのメンバーが存在するのでしょうか。 セットの別の一般的な用途は、データやコホートのサブセットを比較することです。たとえば、どれほどの顧客が去年も今年も購入したのかを考えるかもしれません。または、顧客が特定の製品を購入した場合、どのような製品も他に購入しているでしょうか。複数のセットを作成して結合することで、この類の質問に回答することができます。次の例では、売上データを使用し、どれほどの顧客が 2012 年と 2013 年に製品を購入したかを判断します。 ### セットの組み合わせの作成 1. \[Customer Name (顧客名)\] フィールドを \[行\] シェルフにドラッグします。 2. \[Order Date (発注日)\] フィールドを \[フィルター\] シェルフにドラッグします。 3. \[フィールドのフィルター\] ダイアログ ボックスで、\[年\] を選択し、\[次へ\] をクリックします。 4. \[フィルター\] ダイアログ ボックスで、\[2012\] を選択し、\[OK\] をクリックします。 ![結合セットを結合するプロセス。まずフィルターを作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sortgroup_sets_examples8.png) 5. ビューに戻り、キーボードの CTRL + A (Mac では Command - A) を押し、すべての顧客を選択します。 6. 選択項目を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[セットの作成\] を選択します。 ![結合セットを結合するプロセス。次に、セットを作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sortgroup_sets_examples9.png) 7. \[セットの作成\] ダイアログ ボックスに、セットの名前を入力します。この例では、セットを "Customers (2012) (顧客 (2012 年))" とします。 8. \[OK\] をクリックします。 9. \[フィルター\] シェルフで、\[注文日\] を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[フィルターの編集\] を選択します。 10. \[フィルター\] ダイアログボックス内で、フィルターを変更して、\[2012 年\] ではなく \[2013 年\] のみを含めます。その後、\[OK\] をクリックします。 ![リストからフィルターを設定します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sortgroup_sets_examples12.png) 11. 再び、キーボードで CTRL + A (Mac では Command - A) を押して、すべての顧客を選択します。 12. ビュー内で、選択項目を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[セットの作成\] を選択します。 13. \[セットの作成\] ダイアログ ボックスに、セットの名前を入力します。このセットを "Customers (2013) (顧客 (2013 年))" とします. 14. \[OK\] をクリックします。 15. \[データ\] ペイン内で、キーボードの Ctrl キー (Mac では Command キー) を押しながら \[Customers 2012 (顧客 2012)\] と \[Customers 2013 (顧客 2013)\] の両方を選択します。 16. 選択項目を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[セットの組み合わせの作成\] を選択します。 ![結合セットを作成するプロセス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sortgroup_sets_examples14.png) 17. \[セットの作成\] ダイアログ ボックスに、新しいセットの名前を入力します。この例では、セットを "Customers (2012 & 2013) (顧客 (2012 および 2013 年))" とします. 18. 正しい 2 つのセットがドロップダウン メニューで選択されていることを確認します。 19. オプションを選択して、\[両方のセットの共有メンバー\] を含めます。 ![「結合セットを作成...」オプションを含むメニュー ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sortgroup_sets_examples15.png) 20. \[OK\] をクリックします。 ### 視覚化の作成 1. ワークブックの下で、\[新しいワークシート\] アイコン ![\[新しいワークシート\] アイコン。](Img/new_worksheet_sortgroup.png) をクリックします。 2. 新しいワークシート内で、\[行\] シェルフに \[Customer Name (顧客名)\] ディメンションをドラッグします。 3. \[行\] シェルフの "Customer Name (顧客名)" フィールドのドロップダウン矢印をクリックし、コンテキスト メニューで \[メジャー\] > \[Count (Distinct) (カウント (個別))\] を選択します。 4. 最後に、\[データ\] ペインの \[セット\] エリアから \[顧客 (2012 年と 2013 年)\] フィールドを \[フィルター\] シェルフにドラッグします。437 人の顧客が 2012 年と 2013 年の両年で購入したことがわかります。 ![フィルターとして使用されるセット。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sortgroup_sets_examples17.png) 階層セットとその子孫 階層セットは、データを選択されたメンバーとそのすべての子孫にフィルターします。それらは多次元 (キューブ) データ ソースに一意で、Tableau Desktop に接続する前にデータ ソース内で定義されます。 Tableau 内でキューブ データ ソースからセットを作成すると、子孫と階層構造に選択したメンバーが自動的に内包されます。 たとえば、「Dairy (乳製品)」という名前のセットは、「Product (製品)」階層から作成されます。次に示すように、"Dairy (乳製品)" 製品区分のみが含まれます。 ![「セットの作成」というラベルの付いたフォームで、カテゴリ「乳製品」が選択されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ex_groups11.png) 次のビューを考えてみましょう。"Product Department (製品部門)" ディメンションは \[行\] シェルフに、"Store Sales (店舗売上高)" メジャーは \[列\] シェルフに配置します。 ![店舗の売上を商品部門別に表示する横棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ex_groups12.png) "Dairy (乳製品)" セットを \[フィルター\] シェルフに配置すると、ビューがフィルターされて "Dairy (乳製品)" 製品カテゴリーのみが含まれることを確認できます。 ![乳製品部門の店舗売上を示す横棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ex_groups13.png) 次に示すように、"Product Department (製品区分)" にドリル ダウンすると "Product Category (製品カテゴリー)" レベル、"Product - Subcategory (製品 – サブカテゴリー)" レベル、および "Brand Name (商標名)" レベルを表示できます。これらの子孫が表示されると、行ヘッダーがビューに追加されます。これは、セットのフィルターにより、フィルターされたメンバーに含まれている詳細レベルを表示できるためです。 ![ブランド別の店舗売上を示す横棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ex_groups14.png) ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ゼロからのデータ ビューの作成 このセクションでは、自由に使えるさまざまな機能と、Tableau でのビジュアライゼーションの構築に関連するタスクについて説明します。 Tableau で作成するすべてのビューは、質問から始まります。何を知りたいですか。フィールドをビューまたはシェルフにドラッグするときは常に、データに関して質問します。質問は、さまざまなフィールドをドラッグする場所、フィールドのタイプ、フィールドをビューにドラッグした順序によって異なります。 データに関する質問ごとに、Viz のマークを更新して回答を視覚的 (形状、テキスト、サイズ、色、ヘッダー、軸、階層、表構造) に表示します。 Web でのビジュアライゼーションの構築および表示の詳細については、[Web での Tableau の使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/web_author_home.htm)を参照してください。 使用するデータセットをお探しですか? 「[Tableau Public サンプル データ ページ](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)」からダウンロードするか、ヒントを確認して[良いデータ セットを発見](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/find_good_datasets.htm)してください。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # その他の関数 (Regex、Hadoop Hive、Google Big Query) [「パススルー関数 (RAWSQL)」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_passthrough.htm)も参照してください。 ## 正規表現  正規表現の構文の詳細については、お使いのデータ ソースのドキュメントを参照してください。Tableau 抽出の場合、正規表現の構文は ICU 規格 (Unicode の国際的なコンポーネント)、Unicode サポートのための成熟した C/C++ ライブラリと Java ライブラリのオープン ソース プロジェクト、ソフトウェアの国際化、およびソフトウェアのグローバル化に準拠しています。オンラインの ICU ユーザー ガイドの[「正規表現」](http://userguide.icu-project.org/strings/regexp)のページを参照してください。 ### REGEXP\_REPLACE
構文REGEXP_REPLACE(string, pattern, replacement)
出力文字列
定義正規表現のパターンが置換文字列に置き換えられている特定の文字列のコピーを返します。
例
REGEXP_REPLACE('abc 123', '\s', '-') = 'abc-123'
注

この関数はテキスト ファイル、Hadoop Hive、Google BigQuery、PostgreSQL、Tableau Data Extract、Microsoft Excel、Salesforce、Vertica、Pivotal Greenplum、Teradata (バージョン 14.1 以上)、Snowflake、および Oracle データ ソースで利用できます。

Tableau データ抽出では、パターンおよび置換を定数にする必要があります。

### REGEXP\_MATCH
構文REGEXP_MATCH(string, pattern)
出力ブール値
定義指定した文字列のサブストリングが正規表現パターンに一致した場合に true を返します。
例
REGEXP_MATCH('-([1234].[The.Market])-','\[\s*(\w*\.)(\w*\s*\])')=true
注

この関数はテキスト ファイル、Google BigQuery、PostgreSQL、Tableau Data Extract、Microsoft Excel、Salesforce、Vertica、Pivotal Greenplum、Teradata (バージョン 14.1 以降)、Impala 2.3.0 (Cloudera Hadoop データ ソースを介して)、Snowflake、および Oracle データ ソースで利用できます。

Tableau データ抽出では、パターンを定数にする必要があります。

### REGEXP\_EXTRACT
構文REGEXP_EXTRACT(string, pattern)
出力文字列
定義正規表現のパターンと一致する文字列の一部を返します。
例
REGEXP_EXTRACT('abc 123', '[a-z]+\s+(\d+)') = '123'
注

この関数はテキスト ファイル、Hadoop Hive、Google BigQuery、PostgreSQL、Tableau Data Extract、Microsoft Excel、Salesforce、Vertica、Pivotal Greenplum、Teradata (バージョン 14.1 以上)、Snowflake、および Oracle データ ソースで利用できます。

Tableau データ抽出では、パターンを定数にする必要があります。

### REGEXP\_EXTRACT\_NTH
構文REGEXP_EXTRACT_NTH(string, pattern, index)
出力文字列
定義正規表現のパターンと一致する文字列の一部を返します。部分文字列は n 番目 (n は指定されたインデックス) のキャプチャリング グループと照合されます。index が 0 の場合、文字列全体が返されます。
例
REGEXP_EXTRACT_NTH('abc 123', '([a-z]+)\s+(\d+)', 2) = '123'
注

この関数は、テキスト ファイル、PostgreSQL、Tableau Data Extract、Microsoft Excel、Salesforce、Vertica、Pivotal Greenplum、Teradata (バージョン 14.1 以降)、および Oracle データ ソースで利用できます。

Tableau データ抽出では、パターンを定数にする必要があります。

## Hadoop Hive 固有の関数 **注**: PARSE\_URL および PARSE\_URL\_QUERY 関数は、Cloudera Impala データ ソースにのみ対応しています。 ### GET\_JSON\_OBJECT(JSON string, JSON path) JSON パスに基づいた JSON 文字列内の JSON オブジェクトを返します。 ### PARSE\_URL(string, url\_part) コンポーネントが url\_part で定義されている特定の URL 文字列のコンポーネントを返します。有効な url\_part の値は、'HOST'、'PATH'、'QUERY'、'REF'、'PROTOCOL'、'AUTHORITY'、'FILE'、'USERINFO' などです。 例 `PARSE_URL('http://www.tableau.com', 'HOST') = 'www.tableau.com'` ### PARSE\_URL\_QUERY(string, key) 特定の URL 文字列内にある指定したクエリ パラメーターの値を返します。クエリ パラメーターはキーで定義されます。 例 `PARSE_URL_QUERY('http://www.tableau.com?page=1&cat=4', 'page') = '1'` ### XPATH\_BOOLEAN(XML string, XPath expression string) XPath 式がノードに一致した場合、または true に評価された場合に true を返します。 例 `XPATH_BOOLEAN(' 15', 'values/value[@id="1"] = 5') = true` ### XPATH\_DOUBLE(XML string, XPath expression string) XPath 式の浮動小数点値を返します。 例 `XPATH_DOUBLE('1.05.5 ', 'sum(value/*)') = 6.5` ### XPATH\_FLOAT(XML string, XPath expression string) XPath 式の浮動小数点値を返します。 例 `XPATH_FLOAT('1.05.5 ','sum(value/*)') = 6.5` ### XPATH\_INT(XML string, XPath expression string) XPath 式の数値を返します。または、XPath 式が数字に評価できない場合はゼロを返します。 例 `XPATH_INT('15 ','sum(value/*)') = 6` ### XPATH\_LONG(XML string, XPath expression string) XPath 式の数値を返します。または、XPath 式が数字に評価できない場合はゼロを返します。 例 `XPATH_LONG('15 ','sum(value/*)') = 6` ### XPATH\_SHORT(XML string, XPath expression string) XPath 式の数値を返します。または、XPath 式が数字に評価できない場合はゼロを返します。 例 `XPATH_SHORT('15 ','sum(value/*)') = 6` ### XPATH\_STRING(XML string, XPath expression string) 最初に一致したノードのテキストを返します。 例 `XPATH_STRING('http://www.w3.org http://www.tableau.com', 'sites/url[@domain="com"]') = 'http://www.tableau.com'` ## Google BigQuery 固有の関数 ### DOMAIN(string\_url) URL 文字列が指定された場合に、ドメインを文字列として返します。 例 `DOMAIN('http://www.google.com:80/index.html') = 'google.com'` ### GROUP\_CONCAT(expression) 各レコードの値をコンマで区切られた 1 つの文字列に連結します。この機能は、文字列に対して SUM() を実行するのと同じです。 例 `GROUP_CONCAT(Region) = "Central,East,West"` ### HOST(string\_url) URL 文字列が指定された場合に、ホスト名を文字列として返します。 例 `HOST('http://www.google.com:80/index.html') = 'www.google.com:80'` ### LOG2(number) 数値の対数 (底 2) を返します。 例 `LOG2(16) = '4.00'` ### LTRIM\_THIS(string, string) 最初の string から、2 つ目の string を先頭から削除した文字列を返します。 例 `LTRIM_THIS('[-Sales-]','[-') = 'Sales-]'` ### RTRIM\_THIS(string, string) 最初の string から、2 つ目の string を末尾から削除した文字列を返します。 例 `RTRIM_THIS('[-Market-]','-]') = '[-Market'` ### TIMESTAMP\_TO\_USEC(expression) TIMESTAMP データ型を UNIX タイムスタンプ (ミリ秒単位) に変換します。 例 `TIMESTAMP_TO_USEC(#2012-10-01 01:02:03#)=1349053323000000` ### USEC\_TO\_TIMESTAMP(expression) UNIX タイムスタンプ (ミリ秒単位) を TIMESTAMP データ型に変換します。 例 `USEC_TO_TIMESTAMP(1349053323000000) = #2012-10-01 01:02:03#` ### TLD(string\_url) URL 文字列が指定された場合に、URL 内のトップ レベル ドメインと国ドメイン (ある場合) を返します。 例 `TLD('http://www.google.com:80/index.html') = '.com'` `TLD('http://www.google.co.uk:80/index.html') = '.co.uk'` [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ダッシュボード ダッシュボードとは複数のビューの集合で、さまざまなデータを同時に比較できます。たとえば、毎日確認しているビューのセットがある場合には、別々のワークシートに移動するのではなく、一度にすべてのビューを表示するダッシュボードを作成できます。 ワークシートのように、ワークブックの下部にあるタブからダッシュボードにアクセスします。シートのデータとダッシュボードは連携しているため、シートを変更するとそれを含むダッシュボードは変更され、その逆も同様に変更されます。シートとダッシュボードは、データ ソースの利用可能な最新データを使用して更新されます。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ダッシュボード オブジェクトの書式設定 ダッシュボード オブジェクトを書式設定し、ダッシュボードを洗練されたモダンな外観にすることができます。パディングを使用して、ダッシュボード オブジェクトの内部や周囲に余白を追加します。枠線や背景の網掛けを使用して、関連するアイテムを区別およびグループ化し、ダッシュボードをナビゲートしやすくします。Tableau 2026.1 以降、\[角の丸みの半径\] 設定を使用して、ワークシート、テキスト ボックス、画像などの個別のアイテムに丸い角を適用できます。 ![丸い角が適用されたダッシュボード オブジェクト。A: 左上隅と右上隅の半径を 12 に設定し、左下隅と右下隅の半径を 0 に設定します。B:すべての角を等しく、12 に設定します。C:すべての角を等しく、300 に設定します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_roundedcorners.png) 丸い角が適用されたダッシュボード オブジェクト。 **A:** 左上隅と右上隅の半径を 12 に設定し、左下隅と右下隅の半径を 0 に設定します。**B:** すべての角を等しく、12 に設定します。**C:** すべての角を等しく、300 に設定します。 ![ダッシュボード コンテナの周囲のパディング、昨線、背景色。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_spacing_concepts.png) 枠線とパディング スタイルが適用されたダッシュボード オブジェクト。 **A**: 外側のパディング、**B**: 青い境界線、**C**: 内側のパディング、水色の背景 (網掛け)。 ## ダッシュボード アイテムの角を丸める 1. ダッシュボード シートを開きます。Tableau Desktop を使用している場合は、バージョン 2026.1 以降の Tableau を使用していることを確認してください。 2. 書式設定するダッシュボード オブジェクトを選択します。 3. \[レイアウト\] ペインで、\[角の丸みの半径\] 設定を見つけます。 ドロップダウンメニューを展開し、角の丸みの半径の値を入力するか、矢印を使用して値を増減します。 - すべての角に同じ丸みを与えるには、\[すべての角が等しい\] を選択します。 - 各角に異なる値を指定するには、\[すべての角が等しい\] を選択解除し、左上、右上、左下、右下の角に対して個別の値を入力します。 ![左上、右上、左下、右下の角の値を編集するか、すべての角を等しく保つかのオプションが含まれた \[角の丸みの半径\] ドロップダウン メニュー。](Img/formatting_cornerradiusmenu.png) Tableau では、オブジェクトのコンテンツが丸い角の内側に収まるようにクリップされ、きれいな外観になります。 ### 丸い角を生かしたデザインのヒント - **シンプルにする**: ほとんどのダッシュボードでは、すべてのオブジェクトの角を適度に丸め、その半径を一定にすることで最適な外観が得られます。 - **コンテナを確認する**: 垂直方向または水平方向のコンテナ内のアイテムは、コンテナの丸い角によってクリップされることはありません。コンテナ内の個々のアイテムに丸みを直接適用します。 - **クリップされたコンテンツに内側パディングを追加する**: 丸い角によってクリップされるコンテンツが多すぎる場合は、内側のパディングを追加して余白を復元することができます。 - **ダッシュボード レベルのスタイル設定に優先順位を付ける:** オブジェクト レベルのスタイル設定ではなく、ダッシュボードの書式設定メニューを使用します。これにより、レイアウト全体がすっきりとした統一感のある外観になります。 - **エクスポートを確認する**:ダッシュボードを PDF または画像にエクスポートしたら、丸い角がブラウザーまたはデスクトップで表示されるものと一致していることを確認します。 ## ダッシュボード アイテムにパディングを追加する 外部パディングは、ダッシュボード オブジェクト間に余白を作成して、Viz を視覚的に分離するので、ダッシュボードがすっきりします。 内部パディングは、コンテナの枠線と Viz の間に余白を作成します。そのため、マークが枠線で切り取られたり、不明瞭になったりすることがなくなります。 1. ダッシュボード シートを開きます。 2. 修正するダッシュボード オブジェクトを選択します。 3. \[レイアウト\] ペインで、\[外部パディング\] と \[内部パディング\] の設定を見つけます。 4. パディングの値を入力するか、矢印を使用して値を増減します。 - すべての辺に同じパディングを指定するには、ドロップダウン メニューを展開して、\[すべての辺が均等\] を選択します。 - 各辺に異なる値を指定するには、\[すべての辺が均等\] を選択解除し、上、下、左、右の辺に対して個別の値を入力します。 ![\[全辺が均等\] チェックボックスと、上、下、左、右のパディングの数値入力フィールドを含む \[外側のパディング\] メニュー。](Img/formatting_paddingsettings.png) ### ダッシュボード アイテムのスペーシングに関するデザインのヒント - **サイド パディングをカスタマイズして、精度を向上させる:** \[すべての辺を均等にする\] を選択解除すると、1 辺のパディングの調整が可能になり、オブジェクトをピクセル単位で正確に揃えることができます。 - **隙間を排除して、シームレスなデザインを実現する**: 隣接するアイテムの外側のパディングを 0 に設定し、レイアウト要素間で統一感のある連続した外観を作成します。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_innerpadding0.png) 0 に設定された内側のパディング。 ![内側のパディングが 50 に設定されたダッシュボード オブジェクト。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_innerpadding20_299x390.png) 50 に設定された内側のパディング。 ![ダッシュボード オブジェクトが横に並んで配置され、両外側のパディングが 0 に設定されている。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_outerpadding0.png) 両方のダッシュボード オブジェクトのすべての辺が 0 に設定された外側のパディング。 ![両方のダッシュボード オブジェクトのすべての辺が 20 に設定された外側のパディング。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_outerpadding20_-_Copy.png) 両方のダッシュボード オブジェクトのすべての辺が 20 に設定された外側のパディング。 ## ダッシュボード アイテムに枠線と背景の網掛けを追加する パディングはダッシュボード上でアイテム間のスペースを正確に設定するのに役立ちます。また、境界線と背景色を使用して、アイテムを視覚的に強調させることもできます。 **注:** 枠線または背景色を特定のダッシュボード アイテムで変更できない場合、[その書式設定をワークシート レベルで](https://help.tableau.com/v0.0/pro/desktop/ja-jp/formatting_worksheet.htm)変更します。 1. ダッシュボード シートを開きます。 2. 修正するダッシュボード オブジェクトを選択します。 3. \[レイアウト\] ペインで、\[枠線\] と \[背景\] の設定を見つけます。 - 目的の枠線のスタイル、太さ、色を選択します。 - 目的の背景色と不透明度を選択します。 ![枠線と背景のダッシュボード レイアウトの書式設定オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_dashboard_border_background.png) ダッシュボード オブジェクトのサイズ調整や洗練されたプロフェッショナルなダッシュボードを作成する方法の詳細については、「[ダッシュボードのサイズとレイアウト](https://help.tableau.com/v0.0/pro/desktop/ja-jp/dashboards_organize_floatingandtiled.htm)」を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ダッシュボードとストーリーでのシートの管理 シートの非表示、表示、およびシートへの移動を行う場合は、ワークブックの管理やダッシュボードのデザインを簡単に行うことができます。 ## シートの表示および非表示 大きなワークブックの編集プロセスを合理化するために、作業時にシートの非表示と表示を行います。 ツールヒント Viz については、[ツールヒント内 Viz ワークシートの非表示と表示を切り替えます](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viz_in_tooltip.htm#Hide)を参照してください。 ### 非表示にできるシート ワークブックの編集中に、ダッシュボードまたはストーリーに含まれるどのシートも非表示にできます(これにはストーリー内のダッシュボード シートも含みます)。 ワークブックの編集中に、ダッシュボードまたはストーリーに含まれないシートは常に表示されます。 ### すべてのシートの表示または非表示 ダッシュボードまたはストーリーの全シートを非表示にするには、画面の下部にあるダッシュボードのタブを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[すべてのシートを非表示\] を選択します。必要に応じて、\[すべてのシートを再表示\]を後で選択できます。 ![\[すべてのシートを非表示\] が強調表示されたメニュー。](Img/understanding4_web.png) ### 個別シートの非表示 1. 画面下部のタブでシートを探します。または、ダッシュボードまたはストーリーを表示している場合は、左側の \[シート\] リスト内を探します。 ![ダッシュボードで使用できるワークシートのリスト。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sheet_viewer.png) 2. シート名を右クリック (Windows) または Control を押しながらクリック (macOS) し、\[シートを非表示\] を選択します。 ![ダッシュボード上のシートを非表示にするオプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sheet_viewer_show.png) **注:** ダッシュボードまたはストーリーの左側にあるシート リストからは、特定のダッシュボードまたはストーリーで使用されているシートのみを非表示にできます。これらのシートは、シート アイコンにある青色のチェックマークで識別できます。 ### 個別シートの再表示 1. 画面下部で、シートを含むダッシュボードまたはストーリーのタブをクリックします。ダッシュボードとストーリーは、それぞれグリッド アイコンとブック アイコンで識別できます。 ![\[ダッシュボード ストーリー\] アイコン。](Img/tabs_dashboard_story.png) **注:** ストーリーで非表示のシートがある非表示のダッシュボートがある場合に、まずストーリーから非表示のダッシュボートに移動し、そのダッシュボードから非表示のシートに移動します。 2. 左側のリストで、シートを右クリック (Windows) または Control を押しながらクリック (macOS) し、\[シートを非表示\] チェックボックスをオフにします。 ![ダッシュボード上のシートを非表示にするオプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sheet_viewer_hide.png) ## シート、ダッシュボード、ストーリー間の移動 Tableau を使用すると、シートと関連するダッシュボードとストーリー間をすばやく移動できるため、それぞれの設計をより適切に最適化できます。 ### ダッシュボードまたはストーリーからそれを含むシートに移動する **ヒント:**シートが非表示の場合、このテクニックは一時的にシートを表示して、詳細に確認できるようにします。別のシートに切り替えると、シートはまた非表示になります。 次のいずれかを実行します。 - ダッシュボード自体で、非表示のシートを参照する項目を選択します。その後、左上隅または右上隅のドロップダウン矢印をクリックし、\[シートに移動\] を選択します。 ![\[シートに移動\] オプションを表示するダッシュボード。](Img/sheet_goto.png) - ダッシュボード左側の \[シート\] リストで、シート名の右にあるアイコンをクリックします。 ![\[シートに移動\] オプションを表示するダッシュボード。](Img/sheet_goto_list.png) ### シートから関連するダッシュボードとストーリーに移動する シートが表示されるダッシュボードやストーリーにすばやく移動するには、シート タブを右クリックし、 \[使用先\] メニューを開きます。 ![\[使用場所\] が選択されている書式設定オプションを表示するメニュー。](Img/used_in.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ダッシュボードに Tableau データ ストーリーを追加する **Tableau データ ストーリーの重要な変更** Tableau データ ストーリーは、2025 年 1 月 (2025.1) の Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server で廃止されます。自然言語技術の進歩に伴い、Tableau は、データに関する質問や変更点の把握をより簡単に行えるように、インターフェイスの改善に取り組んでいます。詳細については、[「Tableau AI を搭載した Tableau Pulse がデータ エクスペリエンスを刷新」](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai)を参照してください。 [ダッシュボードを作成](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/dashboards_create.htm)した後、データ ストーリー オブジェクトをダッシュボードに追加すると、viz について自然言語で書かれた洞察を表示できます。現在、Tableau データ ストーリーは英語のみで書かれており、Tableau Cloud、Tableau Server (バージョン 2023.1 以降)、および Tableau Desktop で利用できます。データ ストーリーを作成する際、データ サイズに制限はありません。ただし、大量のデータを分析しようとすると、45 秒でストーリーの生成がタイムアウトしてしまいます。データ ストーリーは、データ ポイントが 1,000 以下のビジュアライゼーションで使用することをお勧めします。 **注:** Tableau データ ストーリーはポップアップ ウィンドウで開くため、必ずポップアップを許可してください。全画面モードを使用している場合は、データ ストーリーを新しいタブで開くことができます。 1. データ ストーリー オブジェクトを Tableau ダッシュボードにドラッグします。まだ行っていない場合は、ダッシュボードにシートを追加して Tableau データ ストーリーを使用します。 ![ダッシュボード編集ペインにある、開いた本のアイコンのデータ ストーリー オブジェクト](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_story_object.png) 2. \[データ ストーリー\] ダイアログボックスで、説明する対象のワークシートを選択してストーリーを設定します。**\[次へ」** をクリックすると、Tableau は関連するすべてのワークブック データを、ユーザーがログインしている Tableau Cloud または Tableau Server に送信します。 ![説明したいシートを選択するオプションの設定ペイン](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_story_configure_view.png) 3. ストーリーに含めるディメンションとメジャーを選択します。 ![ストーリーに含めるディメンションとメジャーをドラッグアンドドロップするオプションの設定ペイン](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_story_configure_field.png) 4. データを最もよく説明するストーリーのタイプを選択します。 ![データに最適なストーリーのタイプ (不連続、連続、全体に占める割合、散布図) を選択するオプションの設定ペイン](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_story_configure_story.png) \[不連続\] は、名前や日付などの定性的な値に適しています (横棒グラフや縦棒グラフなど)。 \[連続\] は、時間の経過に伴う定量的な値に適しています (折れ線グラフなど)。 \[全体に占める割合\] は、全体に対する比率に適しています (円グラフなど)。 \[散布図\] は、数値間の関係に適しています (散布図など)。 5. \[完了\] をクリックします。 ビジュアライゼーションのメニューを開いて \[フィルターとして使用\] をクリックすると、ビジュアライゼーションのさまざまなセクションをクリックして、データ ストーリーをフィルタリングすることができます。 ストーリーを生成後、\[データ ストーリー\] オブジェクトの上部にある \[設定\] をクリックすると、ストーリーのパーソナライズやコンテキストの設定に役立つガイドが表示されます。詳細については、「[Tableau データ ストーリーの構成設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_configure_edit.htm)」を参照してください。 **注:** Tableau データ ストーリーに不一致が発生した場合 (たとえば、数値がストーリーとビジュアライゼーションとで異なる場合)、ビジュアライゼーションの設定方法が原因である可能性があります。別のシートで新しいビジュアライゼーションを作成し、\[[非表示のシートを使用する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_more_data.htm#Use)\] 手法を活用して新しいデータストーリーを追加し、問題の原因を明らかにしてください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ダッシュボードに Tableau ポップアップ データ ストーリーを追加する **Tableau データ ストーリーの重要な変更** Tableau データ ストーリーは、2025 年 1 月 (2025.1) の Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server で廃止されます。自然言語技術の進歩に伴い、Tableau は、データに関する質問や変更点の把握をより簡単に行えるように、インターフェイスの改善に取り組んでいます。詳細については、[「Tableau AI を搭載した Tableau Pulse がデータ エクスペリエンスを刷新」](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai)を参照してください。 ポップアップ ウィンドウに Tableau データ ストーリーを配置できます。ユーザーは、ストーリーを開いて読み、完了したら閉じることができます。これは、すでに確立されているダッシュボードで使用されているスペースを節約したり、ダッシュボード上の乱雑な情報の量を減らしたりするための優れた方法です。 1. [ダッシュボードに Tableau データ ストーリーを追加する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_create.htm)。 2. メニューをクリックして、\[Floating (フローティング)\] を選択し、コンテナーを \[Floating (フローティング\] に設定します。 > [!TIP] > > **ヒント:** コンテナーを \[Floating (フローティング)\] に設定するもう 1 つの方法は、Shift キーを押しながらコンテナーをダッシュボードにドラッグすることです。 1. 左側の列の \[レイアウト\] タブに移動し、背景色を白に設定します。 ![背景を 100% の白に設定している \[レイアウト\] ペイン。](Img/data_stories_white_background.png) 1. 浮動コンテナーに関連付けられているメニューをクリックして設定を表示し、\[表示/非表示ボタンの追加\] を選択します。これにより、ストーリーを表示または非表示にできる \[X\] アイコンが作成されます。 ![ユーザーがストーリーを非表示にできる大きな \[X\] アイコンが付いたデータ ストーリー。](Img/data_stories_x.png) **注:** ストーリーが選択されている場合、ボタンは、データ ストーリー オブジェクトの一部であるサイドバー オプションによって部分的に隠されています。ボタンを表示するには、ストーリーの外側をクリックします。 1. \[X\] アイコンにカーソルを合わせると、ストーリーを開いたり閉じたりする手順が表示されます。この例では、Alt キーを押しながら \[X\] アイコンをクリックするように求められます。 ![ユーザーがストーリーを非表示にできる大きな \[X\] アイコンと、\[Hide ‘Data Story’ (Alt+click to hide) ("データ ストーリー" を非表示 (Alt + クリックで非表示))\] というツールヒントを備えたデータ ストーリー オブジェクト](Img/data_stories_hide_story.png) 1. プロンプトに示されているキーを押しながら \[X\] アイコンをクリックして、ストーリーを折りたたみます。 ストーリーは折りたたまれますが、ユーザーが必要に応じてストーリーを展開できるように、メニューはダッシュボードに残ります。必要に応じて、折りたたみ可能なフローティング ストーリーをダッシュボード内で移動できます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ダッシュボードの Tableau Agent (ベータ版) _ダッシュボードの Tableau Agent はパイロット版またはベータ版のサービスであり、_[「契約 - Salesforce.com」](https://www.salesforce.com/company/legal/agreements/)のベータ版サービス条項_、または書面による統合パイロット契約 (お客様が締結した場合)、および_[「製品契約ディレクトリ」](https://ptd.salesforce.com/?_ga=2.247987783.1372150065.1709219475-629000709.1639001992)の非 GA の Gen AI、非 GA の Open AI LLM プロバイダー、および非 GA の複数インフラストラクチャの条項が適用されます_。このパイロット版またはベータ版のサービスを使用すると、該当する場合、お客様の Data Cloud クレジットが消費されます。その使用は、お客様の単独の裁量によるものとします。_ データ アナリストは、ビジネス ユーザーが最も重要な事項に対して行動を起こせるよう、データ インサイトをすばやく発見できるダッシュボードの作成に尽力します。しかし、利用者が適切なインサイトを見つけたり、注目すべき適切なデータを見つけるためにダッシュボードを調べたり、そもそもそのダッシュボードが自分に適したものかどうかを把握したりするのに時間がかかる場合があります。 さらに、質問をしたり、特定のデータ ポイントについてより深く掘り下げて理解したいと思う場合もあります。これにより、作成者には追加の作業が必要になる場合があります。 ダッシュボードの利用者に AI アシスタントを提供する、ダッシュボードの Tableau Agent をご紹介します。Tableau Agent を使用すると、ダッシュボードのデータの概要が提供され、ボタンをクリックするだけで関連するインサイトをすばやく得ることができます。ユーザーは、自然言語を使用してテキスト ボックスに質問を入力するだけで、基になるデータについて深く掘り下げた質問をすることもできます。 Tableau Agent を使用してダッシュボードを構築することはできません。ただし、ダッシュボードに関する短いサマリーやチャートごとのインサイトの提示、テキストや表を使用した質問への回答が可能です。 ![Tableau Agent ペインが開き、概要、インサイト、質問への回答が表示されている Tableau ダッシュボード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tab_gai_dashboard_all.png) ## 内容 ダッシュボードの Tableau Agent には 3 つの機能が含まれています。 - ダッシュボードの概要 - ダッシュボードのインサイト - ダッシュボード Q&A これらの機能はセキュリティを念頭に置いて設計されており、既存の Tableau パーミッション、アクセス制御、行レベル セキュリティのすべてに厳密に準拠しています。表示を許可したデータにのみ、他のユーザーはアクセスできます。これらの機能をすべて活用するには、ユーザーに AI へのアクセスとフル データ クエリのパーミッションを割り当てる必要があります。詳細については、[前提条件](#Prerequisites)を参照してください。 ### ダッシュボードの概要 _Tableau Cloud および Tableau Desktop バージョン 2026.1 以降でサポートされています_ ダッシュボードの概要は、ダッシュボード内のビジュアライゼーションをスキャンし、ダッシュボードの内容を閲覧者に伝えるサマリーを返します。これにより、ダッシュボードの利用者はダッシュボードに関するコンテキストを把握し、すぐに使用を開始して、ダッシュボードが自分に適したものであることを確認できます。 ダッシュボードの作成者は、ダッシュボードごとにこの機能のオンとオフを切り替えることができます。 ![Tableau Agent が開いていて、ダッシュボードのサマリーが表示されている Tableau ダッシュボード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tab_gai_dashboard_overview.png) ### ダッシュボードのインサイト _Tableau Cloud および Tableau Desktop バージョン 2026.1 以降でサポートされています_ ダッシュボードのインサイトは、ダッシュボードの Viz に基づいて一連のインサイトのサマリーを作成します。データ ソース内の未使用のフィールドは、作成されるインサイトではアクセスも、インサイトに含まれることもありません。ダッシュボードのインサイトを使用すると、ダッシュボードの利用者は Viz ごとに最も重要なインサイトにすばやく注目できます。 作成者は、ダッシュボードごとに、利用者向けのダッシュボード解説をオンにしたりオフにしたりすることができます。ダッシュボード解説を設定して、特定のワークシートを含めたり除外したり、特定のタイプのインサイトにのみ焦点を当てたりすることもできます。 ![Tableau Agent が開いて Viz ごとのインサイトが表示されている Tableau ダッシュボード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tab_gai_dashboard_insights.png) Tableau Agent では、次の種類のインサイトを作成できます。 **注**: ダッシュボードのインサイトは、パブリッシュされたデータ ソースで最適に機能します。ダッシュボードでローカルのデータ ソースを使用している場合は、\[想定外の値 (外れ値)\] のみが返されます。
インサイト タイプ定義
貢献の集中少数のディメンション メンバーがメトリクスへの貢献度の過半数 (50% 以上) を占める場合を示します。
上位ドライバーメトリクスで観察された変化と同じ方向に最も大きく変化したディメンション メンバーの値を表示します。
現在の傾向現在の傾向を表示して、メトリクス値の変化率、方向、変動を伝えます。
傾向の変化現在の傾向とは大きく異なる新しい傾向を示します。このインサイトは、メトリクス値の変化率、方向、変動を伝えます。
下位の要因指定された時間範囲内のメトリクスのディメンションの最小値を表示します。
上位デトラクターメトリクスで観測された変化とは逆の方向に最も大きく変化したディメンション メンバーの値を表示します。
予期しない値 (外れ値)特定の時間範囲のメトリクス値が、メトリクスの過去の観察に基づく予想範囲よりも高いか低いかを示します。
### ダッシュボード Q&A _Tableau Cloud (Tableau Cloud+ または Tableau+ を使用) バージョン 2026.2.4 以降でサポートされています。_ ダッシュボードに関する質問がある場合や、データをさらに深く掘り下げたい場合は、ダッシュボード Q&A が役立ちます。適切なパーミッションがあれば、Viewer でもデータに関する質問を入力でき、Tableau Agent が参照元データ ソースに対してクエリを実行します。 ダッシュボード Q&A を使用すると、自然言語で「内容」と「理由」に関する質問をすることができます。たとえば、「緊急ケアに分類されるカリフォルニア州の施設で、平均待機時間が 90 分を超えるのはどこですか?」や「「顧客 A」の利益が大幅なマイナスになっているのはなぜですか?」などです。 Tableau Agent は、パブリッシュされているか埋め込みかにかかわらず、ワークブックのデータ ソースを使用してこれらの質問に答えることができます。 Tableau Agent はテキストと表で応答するので、回答をさらに掘り下げて、その回答がどのように導き出されたかを確認できます。ダッシュボードの Q&A には、Tableau Agent が回答を見つけるために実行したすべての推論ステップと、使用したデータのサマリーが表示されるため、回答が正確であることを確信できます。 ダッシュボードの作成者は、ダッシュボードごとにこの機能のオンとオフを切り替えることができます。特定のデータの使用方法や独自の用語など、組織のビジネス環境設定をアップロードすることで、Tableau Agent の応答品質を向上させることもできます。詳細については、「[ダッシュボード Q&A の応答品質の向上](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/dashboard-narratives.htm#improve-response-quality-for-dashboard-Q&A)」を参照してください。 ![Tableau Agent からの応答を表示する Tableau ダッシュボード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tab_gai_dashboard_Q_A.png) ## Tableau Agent と Tableau Trust Tableau Agent は [Einstein Trust Layer](https://help.tableau.com/current/tableau/ja-jp/tableau_gai_einstein_trust_layer.htm) 上に構築されており、そのセキュリティ、ガバナンス、信頼のすべての機能を継承しています。Tableau Agent を操作する際、大規模言語モデル (LLM) に送信されるデータは LLM に保存されず、お客様のデータがモデルのトレーニングに使用されることもありません。 Einstein Trust Layer を使用すると、個人識別情報 (PII) を LLM に送信する前に、パターンベースのデータ マスキングを使用して秘匿できます。機械学習とパターン マッチングの技術を使用して、プロンプト内の PII は汎用的なトークンに置き換えられ、その後、応答でマスキングが解除されて元の値に戻されます。データ マスキングの設定方法の詳細については、Salesforce ヘルプの[「マスキングするデータを選択する」](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=ai.generative_ai_mask_select.htm&type=5)を参照してください。追加の保護レイヤーとして、プロンプトと応答が LLM によって処理された後、LLM がプロンプトと応答の両方を忘れることを Einstein Trust Layer で保証します。 ## Tableau Agent の課金に関する考慮事項 **注**: 2025 年 10 月以降、Tableau の AI では、AI の使用時に Einstein Request クレジットが消費されなくなります。Data 360 のサービスなどの他のサービスでは、引き続き他のタイプのクレジットが消費される可能性があります。Data 360 のクレジットには、データ サービス クレジットと Flex クレジットが含まれます。消費されるクレジットのタイプと数は、Salesforce 組織用に選択したクレジット モデルによって異なります。詳細については、Salesforce ヘルプ センターの「[Einstein リクエストと Flex クレジットのレート カードの更新に関する FAQ](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=005197697&type=1)」と「[監査とフィードバックの請求に関する考慮事項](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=ai.generative_ai_audit_feedback_usage_types.htm&type=5)」を参照してください。 Tableau Cloud の Tableau で生成 AI 機能を使用するときに、Tableau の AI 設定の一部として Einstein のデータ収集と保存 (監査証跡とも呼ばれます) 機能を使用すると、Data 360 のクレジットが消費される可能性があります。詳細については、[「Tableau の AI の使用量」](https://help.tableau.com/current/tableau/ja-jp/tableau_gai_usage.htm)を参照してください。 事前に構築されたダッシュボードと Digital Wallet を使用して Salesforce 組織でのクレジット消費量を表示したり、Tableau から Data 360 のデータに接続し、Digital Wallet テーブルのデータを使用して Viz を作成したりできます。詳細については、「[クレジットの消費量を表示する](https://help.tableau.com/current/tableau/ja-jp/tableau_gai_usage_view.htm)」を参照してください。 ## 前提条件 Tableau ダッシュボードで Tableau Agent を使用する前に、次の前提条件を満たしてください。 - Tableau Cloud+、Tableau+ Cloud サイト、または Tableau Cloud トライアル サイトに接続します。 - (管理者) ダッシュボード利用者向けに Tableau Agent の Tableau サイトの AI の設定がオンになっていることを確認します。詳細については、[「Tableau Cloud サイトで AI を有効にする」](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/setup_tabAI_site_setting.htm)を参照してください。 - (管理者、プロジェクト リーダー、またはコンテンツ所有者) ダッシュボード ユーザーに、ワークブックの AI へのアクセスとフル データ クエリのパーミッションを付与します。詳細については、[「パーミッション」](https://help.tableau.com/current/online/en-us/permissions.htm#DashboardAgent)を参照してください。 - (作成者) Tableau Agent の [ベスト プラクティス チェックリスト](https://help.tableau.com/current/online/en-us/web_author_einstein_best_practice.htm) を使用して、データ ソース、ワークブック、ダッシュボードが Tableau Agent 用に最適化されていることを確認します。 - (作成者) Tableau Agent が組織のビジネス データ、プラクティス、用語をより深く理解できるように、ビジネス環境設定の .txt または .md ファイルを作成します。詳細については、「[ダッシュボード Q&A の応答品質の向上](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/dashboard-narratives.htm#improve-response-quality-for-dashboard-Q&A)」を参照してください。 ## 実行可能なユーザー サイト ロールは、ダッシュボードの Tableau Agent を使用して実行できる内容に影響します。 - **Creator** および **サイト管理者 Creator**: 作成モードと閲覧モードでダッシュボードの Tableau Agent を表示して使用できます。オーサリング モードで設定を行います。 - **Explorer (パブリッシュ可能)** および **サイト管理者 Explorer**: 作成モードと閲覧モードでダッシュボードの Tableau Agent を表示して使用できます。オーサリング モードで設定を行います。 - **Explorer**: Tableau Agent をダッシュボードの閲覧モードで表示して使用できます。 - **Viewer**: ダッシュボードの Tableau Agent を閲覧モードで表示して使用します。AI へのアクセスと フル データ クエリのワークブック パーミッションが必要です。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ダッシュボードのサイズとレイアウト ダッシュボードを作成したら、ユーザーにとって使いやすいようにサイズを変更したり、再整理したりすることができます。 ダッシュボード オブジェクトのスタイル オプションの詳細については、[「ダッシュボード オブジェクトの書式設定」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/Formatting_Dashboard_Objects.htm)を参照してください。 ## 全体的なダッシュボード サイズのコントロール ベスト プラクティスは、レイアウト作業が正しいサイズで開始されるように、サイズの設定から始めることです。 ### ダッシュボード サイズ オプション
コンテナのサイズを固定するためのダッシュボード設定。

固定サイズ (既定): 表示に使用するウィンドウのサイズに関わらず、ダッシュボードは同じサイズに保たれます。ダッシュボードがウィンドウより大きい場合、ダッシュボードはスクロールできるようになります。プリセット サイズから選択するか、カスタム サイズを指定できます。

固定サイズのダッシュボードを使用すると、オブジェクトの正確な場所とダッシュボードのコンテンツの位置を指定できるため、フローティング オブジェクトがある場合に便利です。
ダッシュボード コンテナのサイズの範囲。

範囲: 指定した最小サイズと最大サイズの間で、ダッシュボードが拡大/縮小されます。ダッシュボードの表示に使用しているウィンドウが最小サイズよりも小さい場合、スクロール バーが表示されます。最大サイズより大きい場合は、空白スペースが表示されます。

同じコンテンツと同様の形状が必要な、2 つの異なるディスプレイ サイズ (小型のブラウザー ウィンドウと中型のブラウザー ウィンドウなど) を設計する際にこの設定を使用します。範囲は、垂直レイアウトのモバイル ダッシュボードにも適しています (モバイル デバイスの幅に合わせて幅を変更できますが、垂直スクロールの場合は高さが固定されます)。
ウィンドウを埋めるために自動的にサイズを変更するダッシュボード設定。

自動:ダッシュボードのサイズが自動的に変更され、ウィンドウ全体に表示されます。

Tableau でサイズ変更を処理する際は、この設定を使用します。最適な結果を得るために、(フローティングではなく) タイル状のダッシュボード レイアウトを使用します。自動サイズ設定では、さまざまな画面で予期しない結果が生じる可能性があるため、ダッシュボードが使用される場所がわからない場合は、この設定を慎重に使用するようにしてください。

可変サイズのダッシュボードの場合は、すべてのブラウザー要求に対してレンダリングを更新する必要がありますが、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。
**ヒント:** Tableau Desktop を使用している場合は、 [異なるデバイス タイプのダッシュボード レイアウトの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dashboards_dsd_create.htm) を参照してデスクトップ コンピューター、タブレット、電話に最適化された一意のレイアウトを作成します。異なる画面サイズに合わせるだけでなく、各デバイス レイアウトは異なるアイテムを含むことができます。 ### 全体的なダッシュボードのサイズの設定 - \[ダッシュボード\] ペインの \[サイズ\] で、ダッシュボードのディメンション (\[デスクトップ ブラウザー\] など) またはサイズ調整動作 (\[固定サイズ\] など) を選択します。 ![デスクトップ ブラウザーの幅と高さを変更するオプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_resize1.png) ## レイアウト コンテナーを使用してアイテムをグループ化する レイアウトコンテナーは、関連するダッシュボード アイテムを一緒にグループ化するので、すばやく配置できます。コンテナー内のアイテムのサイズと配置を変更するので、その他のコンテナー アイテムは自動的に調整されます。レイアウト コンテナーは書式設定にも使用できます。 ### レイアウト コンテナーのタイプ 横レイアウト コンテナーはそこに含まれるビューやオブジェクトの幅のサイズを変更し、縦レイアウト コンテナーは高さを調節します。

水平レイアウト コンテナー

2 つのビューが、水平レイアウト コンテナーに配置されています。
水平ダッシュボード レイアウト コンテナ。

垂直レイアウト コンテナー

3 つのビューが、垂直レイアウト コンテナーに積み上げられています。
垂直ダッシュボード レイアウト コンテナ。
### レイアウト コンテナーの追加 1. \[ダッシュボード\] ペインの \[オブジェクト\] から \[水平\] または \[垂直\] を選択します。 2. コンテナーをダッシュボードまでドラッグします。 ![ダッシュボード ペインのオブジェクト セクションで、水平オプションと垂直オプションが強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/layout_container1.png) 3. レイアウト コンテナーにビューやオブジェクトを追加します。 ![Viz 内のレイアウト コンテナにドラッグされたオブジェクト。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/layout_container2_494x662.png) ### レイアウト コンテナーのアイテムの均等な分散 1. レイアウト コンテナーを選択します。コンテナーを選択できない場合は、コンテナー内のアイテムごとに選択し、ショートカット メニューから \[コンテナーの選択\] を選択します。 2. レイアウト コンテナーが選択された状態で、ショートカット メニューの \[均等配置\] を選択します。 ![均等に分散するオプションが強調表示されたダッシュボード コンテナのコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboards_layout_container_evendistr.png) すでにレイアウト コンテナー内に存在するアイテムは、均等に配置され、追加したアイテムと同様に動作します。 ### レイアウトコンテナーのシートを自動的にサイズ調整 関連するデータのある複数のシートをレイアウト コンテナーに追加する場合、マークが一枚のシートに選択されていれば、関連するシートを自動的にサイズ調整できます。 この例では、マップ内でマークが選択されると、棒グラフが更新されて、そのマークの利益と売上が表示されます。マップ内でマークが選択されていない場合、マップはレイアウト コンテナーを満たすように自動的に拡張されます。
マークを選択 マークを選択しない
マップ内の選択されたマークと、選択されたマークの利益と売上を表示する棒グラフ。 マークが選択されていないマップは、レイアウト コンテナに自動的に入力されます。
1. 関連するデータを含む複数のシートをレイアウトコンテナーに追加します。 2. 展開したいシートのドロップダウンメニューから、\[フィルターとして使用\]を選択します。 ![フィルターとして使用するオプションが選択されたシートのコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/layout_container_qs3.png) 3. \[ダッシュボード\]、\[アクション\] の順に選択し、作成したフィルターをダブルクリックします。 4. \[フィルターアクションの編集\]ダイアログボックスの \[対象シート\] セクションで、レイアウトコンテナーにある別シートを選択します。 5. ソースシートにマークが選択されていない場合に対象シートのサイズ調整方法を制御するには、次のいずれかを選択します。 - \[すべての値を表示\] は対象シートを元のサイズに戻し、全データを表示します。 - \[すべての値を除く\] は対象シートをタイトルの下に折りたたみ、全データを非表示にします。 ### レイアウトコンテナーを削除して含まれるアイテムを個別に編集 1. ダッシュボードまたは、レイアウト ペインのアイテム 階層いずれかにあるコンテナーを選択します。 2. コンテナーの上のドロップダウン メニューから、コンテナーの削除を選択します。 ## ダッシュボード アイテムのタイルまたはフロート ### タイル レイアウトとフローティング レイアウト ダッシュボード上に配置する各オブジェクト、レイアウトコンテナー、およびビューは、タイル (既定) またはフローティングです。
タイル レイアウト フローティング レイアウト
タイル アイテムは重なりあいません。単一レイヤのグリッドの一部となり、ダッシュボード全体のサイズに基づいてサイズ調整します。 フローティング アイテムは別おオブジェクトの上に重なり合います。以下の例では、マップがタイル ビューでフロートしています。
タイル化されたダッシュボード レイアウト コンテナ。 フローティング ダッシュボード レイアウト コンテナ。
  最適な結果を得るために、固定サイズのダッシュボードで、フローティング オブジェクトおよびビューに固定サイズと位置を指定します。
### 新規アイテムをフロートまたはタイル 1. ダッシュボードペインの \[オブジェクト\] で、使用したいレイアウト オプションをクリックします。 \[フローティング\] または \[タイル\]。 ![タイルまたはフローティング レイアウトのメニュー オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboards_organize_switch2.png) 2. ビューまたはオブジェクトを右側のダッシュボードにドラッグします。 **ヒント**:また、キーボードの **Shift** を押したままダッシュボードにドラッグする方法でも、アイテムにフローティング レイアウトを割り当てることができます。 ### 既存のアイテムをタイルからフローティングに切り替え 1. ダッシュボードでアイテムを選択します。 2. アイテムのショートカット メニューで、\[フローティング\] を選択します。 ![ドロップダウン メニューにフローティング オプションが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboards_organize_switch1.png) ## 個々のダッシュボード アイテムのサイズ、位置、並べ替え、および名前の変更 ### アイテムのサイズと位置の設定 配置を詳細に制御する場合は、\[固定サイズ\] を選択し、次に各アイテムのサイズと位置を \[レイアウト\] ペインを使用して設定します。 1. 位置とサイズを指定するダッシュボード アイテムを選択します。レイアウト ペインで、項目の名前は \[選択した項目\] の下に表示されます。 ![選択した項目の位置を設定するレイアウト ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboards_organize_position.png) **ヒント:** \[ダッシュボード\] ペインと \[レイアウト\] ペインを素早く切り替えるには、\[T\] キーを押します。 2. ダッシュボードの左上隅からのオフセットとして、アイテムの位置 **x** と位置 **y** をピクセル単位で定義します。たとえば、オブジェクトをダッシュボードの左上隅に配置するには、x = 0 および y = 0 を指定します。 値には、正または負の整数を入力できますが。 3. アイテムのサイズを変更するには、クリックしてダッシュボードにドラッグします。また、\[サイズ\] の設定を使用することもできます。 4. 選択したアイテムのタイトルを非表示にするには、\[タイトルを表示\] チェック ボックスをオフにします。(類似する \[ダッシュボード\] ペイン コントロールの \[ダッシュボード タイトルを表示\] チェック ボックスは、ダッシュボードのタイトル全体を制御します。) **ヒント:** フローティング アイテムを迅速に配置するには、矢印キーを押して 1 ピクセル移動させるか、または Shift+ 矢印キーで 10 ピクセル移動させます。アイテムサイズを迅速に調整するには、\[Alt (Windows)\] または \[Option (macOS)\] を上記ショートカットに追加します。 ### アイテムをグリッドに合わせる 視覚的に一致したデザインにするために、ダッシュボードのアイテムをグリッドで並べ替えおよびサイズ調整します。 ![アイテムをグリッドに揃えるためのダッシュボード設定。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_grid.png) 1. \[ダッシュボード\] > \[グリッド表示\]。 2. グリッド サイズを変更するには、 \[ダッシュボード\] > \[グリッド オプション\]を選択します。 **ヒント:** グリッドのオンとオフを素早く切り替えるには、\[G\]キーを押します。 ### オブジェクトを並べ替える \[レイアウト\] ペインの \[アイテムの階層\] 領域では、ダッシュボードでのオブジェクトのレイヤー化とグループ化の方法をすばやく変更できます。リストの一番上にあるアイテムが前に表示され、一番下にあるアイテムが後ろに表示されます。 #### Tableau Cloud または Tableau Server でオブジェクトを並べ替える Tableau Cloud と Tableau Server では、階層内のタイル オブジェクトと浮動オブジェクトの両方を並べ替えることができます。アイテムは現在のコンテナー内でドラッグしたり、任意のレベルの他のコンテナーにドラッグしたりすることができます。これにより、キャンバスで編集するよりも柔軟にアイテムをネストでき、オブジェクトの配置場所が最も内側のコンテナー内に制限されます。 ![階層内のタイル化されたオブジェクトとフローティング オブジェクトの両方を並べ替えます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_drag_hierarchy.gif) #### Tableau Desktop で浮動オブジェクトを並べ替える Tableau Desktopでは、階層の最上位にある浮動アイテムをドラッグして、アイテムをレイヤー化する方法を変更できます。 ![ドロップダウン メニューに、タイル レイアウトを選択するオプションが表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboards_organize_layout.png) ### アイテム名の変更 ダッシュボード アイテムの区別を明確にするため、名前を変更することができます。 \[レイアウト\] ペインの \[アイテムの階層\] 領域でアイテムを右クリックし、\[ダッシュボード項目の名前変更\] を選択します。ダッシュボード自体では、このコマンドは各オブジェクトのドロップダウン メニューからも利用できます。 ![ダッシュボード コンテナのコンテキスト メニュー。ダッシュボード アイテムの名前を変更するオプションが強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_rename_item.png) ## 要素の透明性との視覚的統合 透明な要素は、ダッシュボードの外観をシームレスにするため、その裏側にあるオブジェクトやイメージが表示されます。 **ヒント:** 透明な浮動要素を通して見える背景イメージを作成するには、イメージ オブジェクトを唯一のタイル アイテムとして追加します。[固定サイズのダッシュボード](#Dashboard_Size_Options)を使用すると、画面サイズに関係なく、浮動要素においてイメージとの一貫した視覚的関連性が保たれます。 ![浮遊する透明な要素を通して表示されるダッシュボードの背景画像。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_transparent_sheet.png) ### ワークシートの背景を透明にする 1. ダッシュボードでシートを選択します。 2. \[書式設定\] > \[網掛け\] を選択し、\[ワークシート\] メニューをクリックして背景色に \[なし\] を選択します。 シートの表示が不透明な場合、裏側にあるダッシュボード、オブジェクト、レイアウト コンテナーの背景色を \[なし\] に変更します。これらのアイテムはダッシュボードの \[レイアウト\] タブですぐに調整できます。 3. 透明なシートをその他のダッシュボード アイテムとスムーズに統合するには、\[書式設定\] > \[枠線\] および \[書式設定\] > \[線\] を選択して枠線や線を削除するか、それらの色を変更します。 #### 透明なマップにするための追加手順 1. \[書式設定\] > \[網掛け\] を選択し、\[ペイン\] メニューをクリックして色に \[なし\] を選択します。 2. \[マップ\] > \[マップ レイヤー\] を選択し、\[ベース\] の不透明なレイヤーを選択解除します。その後、透明マップがズームアウトの際により明瞭になるようにするには、\[海岸線\] レイヤーを選択します。 マップのスタイルによっては、他のレイヤーを表示または非表示にしてみる必要が生じる場合もあります。 #### シートの一部を透明にする 1. ダッシュボードの \[レイアウト\] ペインで、シートを選択します。 2. \[バックグラウンド\] の色をクリックして、色と不透明度を設定します。 ### フロートは凡例、フィルター、ハイライター、およびパラメーターを透明にします フィルター、パラメーター、およびハイライターを関連データに視覚的に接続するには、既定により透明である、これらのアイテムをフロートさせます。テキストは読みやすいように常に全体的に不透明です。 ![背景が透明なフィルター ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_transparent_example.png) フローティング オブジェクトが引き続き色を表示する場合は、オブジェクト レベルおよびワークシート レベルの設定を確認します。 - オブジェクトを選択し、\[レイアウト\] タブで、\[バックグラウンド\] 色を選択し、\[なし\]を選択します。 - \[書式設定する\] メニューをクリックし、次に \[凡例\]、 \[フィルター\]、\[ハイライター\]、または \[パラメーター\]を選択します。次に、左側の書式設定ペインで、 \[網掛け\] > \[なし\]を選択します。 ![背景色の書式設定オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_transparent_shading.png) 詳細については、[ワークシート レベルで書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_worksheet.htm)を参照してください。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ダッシュボードの作成 1 つ以上のシートを作成すると、それらをダッシュボードで組み合わせて、インタラクティビティ追加などを行うことができます。このプロセスの手順を追ったデモについては、トレーニング ビデオ「[Tableau Desktop でダッシュボードを作成する](https://www.tableau.com/ja-jp/node/106947?playlist=509089)」 (4 分) を参照してください。 **ヒント:** すばやく開始して実行するには、「[アクセラレーターを使用してデータを迅速に可視化する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/accelerators.htm)」を参照してください。 関連リソースとビデオについては、「[Tableau Desktop でのダッシュボードの作成](https://www.tableau.com/ja-jp/node/106947?playlist=509089)」を参照してください。 ## ダッシュボードを作成し、シートの追加や置換を行う ダッシュボードは、新しいワークシートとほぼ同じ方法で作成できます。 1. ワークブックの下で、\[新しいダッシュボード\] アイコンをクリックします。 ![新しいダッシュボード アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/web_author_new_dashboard_icon.png) 2. 左側の \[シート\] リストから、右側のダッシュボードにビューをドラッグします。 ![予測シートが強調表示され、ビューにドラッグできることを示す矢印が表示された Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_create.png) 3. シートを置き換えるには、これを右側のダッシュボードで選択します。左側の \[シート\] リストで、置換用シートにカーソルを合わせ、\[シートのスワップ\] ボタンをクリックします。 ![Tableau ダッシュボードでシートを交換するオプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_swap_sheets.png) **注:** シートを置き換える際、Tableau はパディング、境界線、または背景色を保持します。ただし、コンテンツが大きく異なる場合は、シートのサイズの調整が必要になる場合があります。また、フィルターなど以前のシートに固有のダッシュボード アイテムを削除する必要がある場合もあり、これは空白になります。 ## 双方向性の追加 双方向性をダッシュボードに追加すると、ユーザーのデータ インサイトを強化することができます。次の方法を試してみてください。 - シートの上隅で \[フィルターとして使用\] オプションを有効にし、シート内で選択したマークをダッシュボード内の他のシートのフィルターとして使用します。 ![Tableau Cloud の米国北東部の地図。各州が青とオレンジで色分けされ、フィルターとして使用するオプションが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/action_dashboards4_web.png) - Tableau Desktop で作成する場合、アクションを追加して複数のシートをフィルターとして使用したり、あるシートから別のシートに移動したり、Web ページを表示したりすることができます。詳細については、「[アクションとダッシュボード](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_dashboards.htm)」を参照してください。 ## ダッシュボード オブジェクトの追加とオプション設定 シートだけでなく、魅力的で操作性を高めるダッシュボード オブジェクトを追加できます。各タイプのガイダンスは以下のとおりです。 - 水平オブジェクトと垂直オブジェクトは、関連するオブジェクトを一緒にグループ化し、ユーザーの操作時にダッシュボードでサイズ変更を微調整できる、[レイアウト コンテナ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dashboards_refine.htm#Use_a_layout_container)を提供します。 - テキスト オブジェクトでは、ヘッダー、説明、その他の情報を提供することができます。 **注:** テキスト ボックス内でライブ ハイパーリンクをサポートするリッチ テキスト形式は、Web 上でのみサポートされています。 - 画像オブジェクトはダッシュボードに視覚的要素を加え、特定のターゲット URL にリンクすることもできます。Web ページ オブジェクトも画像に使用できますが、完全な Web ページの表示に適しています。画像オブジェクトは、画像特有の調整、リンク付け、代替テキストなどのオプションを提供します。 - Web ページ オブジェクトはダッシュボードのコンテキストでターゲット ページを表示します。[これらの Web セキュリティ オプション](#Be_security-savvy)を確認するようにし、一部の Web ページは埋め込みを許可していないことに注意してください。Google がその一例です。 **注:** セキュリティ上の理由から、Tableau 管理者が Web ページ オブジェクトと画像オブジェクトでターゲット URL を表示できないようにする場合があります。 - 空白オブジェクトは、ダッシュボードの項目間の間隔調整に役立ちます。 - ナビゲーション オブジェクトは、閲覧者があるダッシュボードから別のダッシュボードや他のシート、ストーリーに移動できるようにします。ユーザーに対してボタンのリンク先を示すテキストまたは画像を示したり、カスタムの境界線と背景色を指定したり、情報のヒントを表示したりできます。 - ダウンロード オブジェクトは、閲覧者が PDF ファイル、PowerPoint スライド、ダッシュボード全体の PNG イメージ、または選択したシートのクロス集計をすばやく作成できるようにします。書式設定オプションは、ナビゲーション オブジェクトに似ています。 **注:** クロス集計のダウンロードは、Tableau Cloud または Tableau Server にパブリッシュした後にのみ行うことができます。 - [拡張機能](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dashboard_extensions.htm)オブジェクトは、固有の機能をダッシュボードに追加したり、Tableau 以外のアプリケーションに統合したりできるようにします。 - [Pulse メトリクス](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/pulse_create_metrics.htm#dashboard-object) オブジェクトを使用すると、既存のメトリクス カードをダッシュボードに埋め込むことができます。追加できるメトリクスは、ワークブックで使用されているのと同じパブリッシュされたデータ ソースに接続されます。 ### オブジェクトの追加 左側の \[オブジェクト\] セクションから、右側のダッシュボードにアイテムをドラッグします。 ![ダッシュボードに Web ページを追加する方法を示した矢印。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_object_drag1.png) ### オブジェクトをコピーする オブジェクトは、現在のダッシュボード内、または他のシートやファイルのダッシュボードからコピーして貼り付けることができます。Web ブラウザーの Tableau Desktop と Tableau の間でオブジェクトをコピーすることもできます。 ただし、以下をコピーすることはできません。 - ダッシュボード内のシート - フィルター、パラメーター、凡例など、特定のシートに依存するアイテム - シートやフィルターなど、内部でコピーできないものが含まれるレイアウト コンテナー - デバイス レイアウト上のオブジェクト - ダッシュボード タイトル **ヒント:** 以下で説明するメニュー コマンドに加えて、標準のキーボード ショートカットを使用してオペレーティング システムにコピーして貼り付けることもできます。 1. ダッシュボード オブジェクトを選択し、オブジェクト メニューから \[Copy Dashboard Item (ダッシュボード アイテムのコピー)\] を選択します。または、メイン メニューから \[ダッシュボード\] > \[Copy Selected Dashboard Item (選択したダッシュボード アイテムのコピー)\] を選択します。 ![ダッシュボード オブジェクトのコンテキスト メニューが展開され、\[ダッシュボード アイテムのコピー\] オプションが選択されています。](Img/dashboard_copy_object.png) 2. オブジェクトを貼り付けるダッシュボードに移動します。次に、ダッシュボードの左上隅には何も貼り付けないことを選択するか、既存のアイテムを選択して横に貼り付けます。 3. Tableau Desktop で、\[ファイル\] > \[貼り付け\] を選択します。ブラウザーで、\[編集\] > \[貼り付け\] を選択するか、キーボード ショートカットを使用して貼り付けます。 4. オブジェクトは、ダッシュボードまたは選択したオブジェクトの左上隅の右下 10 ピクセルに貼り付けられます。貼り付けたオブジェクトを移動するには、上部のハンドルをドラッグします。 ![ダッシュボードで強調表示されたバーをコピーまたは移動します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_copy_move.png) **注:** コピーされた \[表示/非表示\] ボタンは、元のオブジェクトをターゲットにすることができます。また、ボタンは無効にすることもできます。その手順については、[ボタンのクリックによるオブジェクトの表示と非表示](#Show)を参照してください。 ### オブジェクトのオプションの設定 オブジェクトをクリックして選択します。その後、上の隅にある矢印をクリックし、ショートカット メニューを開きます(メニュー オプションはオブジェクトによって異なります)。 ![ダッシュボード上の Viz コンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ds-editobject.gif) ### 画像オブジェクトの詳細オプション 画像オブジェクトを使用して、画像ファイルをダッシュボードに挿入するか、Web 上に掲載されている画像にリンクすることができます。いずれの場合も、クリックしたときに画像が開く URL を指定することにより、ダッシュボードに対話的な操作性を追加できます。 **注:** Web ベースの画像 URL には、セキュリティを向上させるために HTTPS プレフィックスが必要です。他のプレフィックスが付いた画像 URL の場合は、Web ページ オブジェクトを使用します。 Tableau では、セキュリティ上の理由から、スクリプトを含む SVG ファイルの読み込みをブロックします。画像オブジェクトにスクリプトが含まれている場合は、SVG ファイルからスクリプトを削除するか、.png や .jpeg などの別の形式で画像を保存します。 1. 左側の \[オブジェクト\] セクションから、右側のダッシュボードに画像オブジェクトをドラッグします。または、ダッシュボードの既存の画像オブジェクトで上隅のポップアップ メニューをクリックし、\[画像の編集\] を選択します。 2. \[画像ファイルの挿入\] をクリックして画像ファイルをワークブックに埋め込むか、\[画像にリンク\] をクリックして Web ベースの画像にリンクします。 次の場合は、Web ベースの画像へのリンクを検討してください。 - 画像が非常に大きく、ダッシュボードの閲覧者はブラウザーで画像を表示する (挿入された画像は、Web ベースの画像とは異なり、シートを開くたびにダウンロードする必要があるため、パフォーマンスが低下します)。 - 画像はアニメーション GIF ファイルである (挿入された画像は、アニメーション GIF をサポートしていません)。 ![イメージ オブジェクトを編集するダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_web_image.png) 4. 画像を挿入する場合は、\[選択\] をクリックしてファイルを選択します。画像にリンクする場合は、Web URL を入力します。 5. 画像のフィッティング、URL リンク、代替テキストなどの残りのオプションを設定します。代替テキストを使用すると、アクセシビリティを向上させるための画面読み上げアプリケーションで画像を説明することもできます。 ### ナビゲーション オブジェクトおよびダウンロード オブジェクトの詳細オプション ナビゲーション オブジェクトおよびダウンロード オブジェクトには、移動先またはファイル形式を視覚的に示すのに役立ついくつかの固有のオプションがあります。 ![米国の地図に「フライト遅延の Viz を開く」というテキストを重ねたダッシュボード テキスト ボタンの例。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_button_text.png) ボタンのスタイルにテキストを使用しているナビゲーション ボタン 1. オブジェクトの上隅でオブジェクト メニューをクリックし、\[ボタンを編集\] を選択します。 ![ボタン メニューが展開され、ボタンの編集オプションが選択されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_button_edit.png) 2. 次のいずれかを実行します。 - \[移動先\] メニューから、現在のダッシュボードの外側のシートを選択します。 - \[エクスポート先\] メニューからファイル形式を選択します。 3. \[ボタンのスタイル\] のイメージまたはテキストを選択し、表示するイメージまたはテキストを指定してから、関連する書式設定オプションを設定します。 4. \[Tooltip text (ツールヒント テキスト)\] では、ビューアーがボタンにカーソルを合わせると表示される説明テキストを追加します。このテキストはオプションであり、通常はイメージ ボタンと共に使用するのが最適です(たとえば、ミニチュアの売上グラフを表示するナビゲーション ボタンの移動先を明確にするには、「Open Sales viz (売上の Viz)」と入力します。) **注:** パブリッシュされたダッシュボードを表示すると、ボタンをクリックするだけで、移動やエクスポートができます。ただし、ダッシュボードを作成している場合は、Alt (Windows) または Option (macOS) を押しながらクリックする必要があります。 ### ボタンのクリックによるオブジェクトの表示と非表示 \[表示/非表示\] ボタンにより、ダッシュボードの閲覧者は、ダッシュボードのオブジェクトが必要なときにのみ表示されるように切り替えることができます。 #### 非表示オブジェクトがレイアウトに与える影響 フローティング オブジェクトを非表示にすると、その下にあるオブジェクトが表示されます。\[表示/非表示\] ボタンを使用すると、フィルターのフローティング グループを一時的に非表示にして、多くの Viz を表示することができます。 ![ビジュアライゼーションをさらに表示するために非表示になっているフローティング ダッシュボード コンテナ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_showhide.png) タイル オブジェクトを非表示にすると、オブジェクトのレイアウト階層におけるレベルによって異なる結果が得られます。 - 水平または垂直のレイアウト コンテナでは、非表示にしたオブジェクトのスペースは、コンテナ内の他のオブジェクトで埋めることができます。そのため、非表示にする予定のオブジェクトは、通常、水平または垂直のレイアウト コンテナに配置することをお勧めします。 - 一方、レイアウト階層の最上部にあるタイル レイアウト コンテナでは、オブジェクトを非表示にすると空白のスペースが残ります。 #### 表示/非表示ボタンの追加と構成 1. ダッシュボードのオブジェクトを選択します。 2. オブジェクトの上隅にあるポップアップ メニューから、\[表示/非表示ボタンの追加\] を選択します。 ![ダッシュボード コンテナのコンテキスト メニューには、表示/非表示ボタンの追加オプションがあります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_showhide_add.png) 3. ボタン メニューから \[ボタンを編集\] を選択します。 ![ボタンを編集するオプションを含むコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_showhide_edit.png) 4. 以下のオプションを設定します。 - \[表示/非表示にするダッシュボード項目\] では、対象のオブジェクトを指定します。対象のオブジェクトを操作できる表示/非表示ボタンは一度に 1 つだけです。別の表示/非表示ボタンでコンテナを操作する場合は、\[なし\] を選択します。 - \[ボタンのスタイル\] では、ボタンに画像とテキストのどちらを表示するかを指定します。 - \[ボタンの外観\] では、項目が表示中および非表示のときにボタンがどのように表示されるかを指定します。\[表示アイテム\] と \[非表示アイテム\] をクリックして、各状態に対応する画像やテキストを選択します。 - \[ツールヒント テキスト\] では、ボタンにカーソルを合わせたときに表示される説明テキストを指定します。たとえば、フィルター メニューのあるコンテナで、「フィルターの表示または非表示」などと入力できます。 6. 必要に応じて、ボタンを別の場所にドラッグするか、レイアウトに合わせてサイズを変更します。 **注:** パブリッシュされたダッシュボードを表示している場合は、\[表示/非表示\] ボタンをクリックするだけでオブジェクトの表示が切り替わります。ただし、ダッシュボードを作成している場合は、Alt (Windows) または Option (macOS) を押しながらクリックする必要があります。 ### Web ページ オブジェクトのセキュリティ ダッシュボードに Web ページ オブジェクトを含める場合は、次の手順を実行してセキュリティを最適化できます。 #### 可能な場合は HTTPS プロトコルを使用します。 ベスト プラクティスとして、URL では HTTPS (https://) を使用します。これにより、ダッシュボードから Web ページへの接続が確実に暗号化されます。また、Tableau Server が HTTPS を実行中で、URL アクションで HTTP を使用した場合、ユーザーのブラウザーは URL アクションが提示する Web ページを表示できません。プロトコルを指定しない場合、HTTP が使用されます。 #### Web ページ オブジェクトのセキュリティ オプション (Tableau Desktop のみ) \[ヘルプ\] > \[設定とパフォーマンス\] > \[Set Dashboard Web View Security (ダッシュボード Web 表示セキュリティの設定)\] を選択して、以下のオプションを設定します。(組織によっては、これらのオプションは Tableau 管理者によってすべてのマシンで制御されます)。 注: これらのセキュリティ オプションに加えた変更内容は、既存の Web ページ オブジェクトと新たに作成した Web ページ オブジェクトの両方に適用されます。 - **\[JavaScript を有効にする\]** をオンにすると、Web ビューでの JavaScript サポートが許可されます。このオプションをオフにすると、JavaScript を必要とする一部の Web ページがダッシュボード内で正しく機能しなくなる可能性があります。 - **\[プラグインを有効にする\]** をオンにすると、Adobe Flash や QuickTime プレーヤーなど、Web ページで使用するプラグインが有効になります。 - **\[ポップアップをブロック\]** を選択すると、ポップアップがブロックされます。 - **\[URL のホバーアクションを有効にする\]** をオンにすると、URL ポイント アクションが許可されます。詳細については、「[URL アクション](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_url.htm)」を参照してください。 - **\[Web ページ オブジェクトと Web 画像を有効にする\]** をオンにすると、Web ページ オブジェクトと画像オブジェクトにターゲット URL を表示できるようになります。このオプションの選択を解除すると、Web にリンクする Web ページ オブジェクトと画像オブジェクトはダッシュボードに残りますが、コンテンツは表示されません。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ダッシュボードの再ブランド化 Tableau Desktop は視覚化の見た目が最初から良くなるよう、既定の書式設定に視覚的なベスト プラクティスを構築します。ただし、ダッシュボードの書式設定を変更する場合があります (たとえば、組織のブランドに合わせるなど)。 この記事では、"Citywide Bike Share (市内自転車シェア)" という架空の組織に対すダッシュボードの再ブランド化プロセスを通じて説明します。ブランドの色にはターコイズ、オレンジ、および灰色が、フォントには Century Gothic が含まれます。全体的に軽く、洗練された外観になり、すべてが自転車に関する内容になりました。
前 後
シカゴの自転車シェアリング利用者の行動を示す地図、棒グラフ、折れ線グラフ。 主目盛りと副目盛りを編集するためのダイアログ ボックス。
## タイトルのフォントおよびフォント色を変更する 通常、フォントや色は組織のブランドの重要な部分です。ダッシュボード内のすべてのタイトルを素早く、大規模に変更する最も速い方法は、ワークブック レベルでそれらを変更することです。書式設定に使用できる最大のコンテナーは、ワークブックです。 1. \[書式設定\] > \[ワークブック\] をクリックします。 2. \[ワークブックの書式設定\] ペインの \[フォント\] で変更を加えます。 ここでは、フォントを Century Gothic、フォント色をターコイズに変更しています。ワークブックのすべてのタイトルを変更するよう選択されていますが、個別のタイトルの外観も変更できます。 ![シカゴの自転車シェアリング利用者の行動を示す、書式が再設定された地図、棒グラフ、折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_rebrand1.png) 使用するフォントが Tableau 内に既定で存在しない場合は、追加できます。詳細については、「[カスタム フォントの使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_create_custom_fonts.htm)」を参照してください。 ## マークのカラーを変更する マークはビュー内のデータを表します。この再ブランディング シナリオでは、マークはバイクの共有場所を示します。組織のブランドを対象ユーザーに伝える別の方法として、マークの色の変更があります。特定のタイプのマークでは、ハロー (マーク周辺の色付きリング) を追加および書式設定できます。 1. ダッシュボードのビューに移動し、ビューのショートカット メニューから \[シートに移動\] をクリックします。 2. ビューで、\[マーク\] カードの \[色\] をクリックします。 3. 新しい色を選択します。 ここでは、"Chicago Ride Share (シカゴ ライド シェア)" マップのマークを灰色、ターコイズのハローを使用するように変更しています。 ![シカゴの自転車シェアリング利用者の行動を示す、書式が再設定された地図、棒グラフ、折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_rebrand2.png) 4. ダッシュボードの各ビューで上記の手順を繰り返します。 希望する色を使用できない場合、独自のカスタム パレットを作成できます。詳細については、[カスタム カラー パレットの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_create_custom_colors.htm)を参照してください。たとえば、カスタム分岐パレットで作成された棒グラフの色を変更しました。 ![シカゴの自転車シェアリング利用者の行動を示す、書式が再設定された地図、棒グラフ、折れ線グラフ。分岐色のダイアログ ボックスが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_rebrand3.png) フォントとマークの色を少し変えただけで、ダッシュボードのブランドはすでに形成されています。 ![シカゴの自転車シェアリング利用者の行動を示す、書式が再設定された地図、棒グラフ、折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_rebrand4.png) ## ツールヒントのカスタマイズ ツールヒントは、マウスでマークをポイントすると表示されます。ほとんどのビューでは、既定でツールヒントが表示されます。ブランドを強化し、より優れたストーリーを伝える優れた方法があります。 マップのツールヒントは、既定で次のようになります: ![異なる配色を適用して書式が再設定された地図とツールヒント。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_rebrand6.png) 1. ビューのワークシートに移動して、\[ワークシート\] > \[ツールヒント\] をクリックします。 2. ツールヒントに必要な詳細が表示されていることを確認します。フォント、順序、テキスト、配置および色を変更できます。 この再ブランディング シナリオでは、ユーザーが最も関心を持つ内容を素早く見つけることができるよう、ツールヒントに表示されるアイテムの数を減らしています。また、いくつかのアイテムのテキストを変更し、ブランドに適した、コントラストとなる色として、オレンジを追加しました。 ![異なる形式で書式設定された 2 つの \[ツールヒントの編集\] ダイアログ ボックス。](Img/formatting_rebrand5.png) マップ ツールヒントは、次のように表示されます: ![異なる配色を適用して書式が再設定された地図とツールヒント。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_rebrand7.png) ## イメージまたはロゴの追加 独自のイメージを追加して、組織のブランドをワークブックに加えることもできます。たとえば、既定のダッシュボード タイトルを表示する代わりに、ロゴをインポートしてダッシュボードの上部で使用することができます。 タイトルを削除してイメージを追加するには: 1. \[ダッシュボード\] ペインで、左下隅にある \[ダッシュボードのタイトルを表示\] チェック ボックスをオフにして、ダッシュボードのタイトルの表示を停止します。 ![ダッシュボードのタイトルを表示するオプションがオフになっているオブジェクト ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_rebrand10.png) 2. ロゴを表示するエリアまで \[イメージ\] オブジェクトをドラッグします。また、他のダッシュボード オブジェクトを調節したり、削除する必要があります。 ![画像をダッシュボードにドラッグします。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_rebrand13.gif) 画像をクリックして再生する。 最終的な再ブランディングされたワークブックは、次のようになります。 ![シカゴの自転車シェアリング利用者の行動を示す、書式が再設定された地図、棒グラフ、折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_rebrand14.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ダッシュボードの微調整 ダッシュボードを作成およびレイアウトした後、手順を戻り、評価する時間を取ります。このトピックでは、確認して微調整するためのエリアをいくつか示します。 ## すべてが正しく配置されているか。 ### 配置の確認 重要な結果や主な質問を含むビューが、ダッシュボードの左上隅に配置されていることを確認してください。ビューでは、最も重要なデータは X および Y 軸上に、重要度の低いデータは色、サイズ、形状に表示されます。 ![ダッシュボードにナビゲーションを追加する方法を示した矢印。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_placement.png) ### ラベルの向きと読みやすさの確認 ビューアーが読みやすいよう、重要なラベルは横書きにする必要があります。 ![さまざまな交通機関の停留所での乗客数に関する同じデータを示す 2 つの棒グラフ。一方のグラフには縦軸のラベルが、もう一方のグラフには横軸のラベルが付いています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/label_swap.png) ## サイズ変更とレイアウトのレビュー ### 作業をテストし、サイズを調節する ダッシュボードを終了したら、ベスト プラクティスとしてテストし、ユーザーと同じように体験します。たとえば、ユーザーはラップトップで Tableau Reader を使用してダッシュボードを表示するか、ダッシュボードは Tableau Server でパブリッシュされるか、Web アプリケーションに埋め込んでタブレットから表示するかなどです。 ダッシュボードをテストした後、サイズ、項目の配置方法や表示場所など、何かが変更したことに気付かれる場合があります。 Tableau ダッシュボードは、一般的なデスクトップで正しく機能するよう固定の既定サイズに設定されています。ただし、パブリッシュする (Web やブログ、プレゼンテーションなどに) 際に、それ以外にも制限があることに気づく場合があります。 左側の \[ダッシュボード\] エリアの \[サイズ\] の下にある設定で、ダッシュボード全体のサイズを指定できます。ドロップダウン メニューを使用して新しいサイズを選択します。 ![固定サイズまたは相対サイズを選択するためのメニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sizing1.png) - 自動 - ダッシュボードのサイズが自動的に変更され、ウィンドウ全体に表示されます。 - 固定サイズ - ダッシュボードは、常に特定のサイズを維持します。ダッシュボードがウィンドウより大きい場合、ダッシュボードはスクロールできるようになります。 - 範囲 - 指定した最小サイズと最大サイズの間でダッシュボードが拡大/縮小され、スクロール バーまたは空白が表示されます。 ### 画像表示のカスタマイズ (Tableau Desktop のみ) イメージ オブジェクトをダッシュボードに追加すると、イメージのメニューのオプションを選択することでイメージの表示方法をカスタマイズできます。たとえば、\[イメージを合わせる\] を選択すると、イメージがダッシュボードのイメージ オブジェクトのサイズに拡大/縮小されます。 既定では、ダッシュボードで使用する高解像度イメージは、標準的な解像度で表示され、標準または Retina ディスプレイで表示する場合、同じサイズが維持されます。 ダッシュボードで Retina ディスプレイで表示するよう意図している高解像度イメージのメリットを利用するには、@2x の命名規則を使用できます。 1. Retina ディスプレイを搭載したコンピューターで高解像度イメージに移動します。 2. 高解像度イメージの名前を変更し、@2x 形式で @2x の修飾子を含めます。たとえば、logo@2x.png です。 3. ワークブックで、イメージ オブジェクトをクリックしてダッシュボードまでドラッグします。 4. 要求されたら、@2x の命名規則で名前を変更したイメージを選択し、\[開く\] をクリックします。 注:EMF イメージ ファイル形式は、Macに搭載した Tableau Desktop とは互換性がありません。 ### レイアウト コンテナーの使用 レイアウト コンテナーは 1 つのビューが別のビューをフィルターする際にダッシュボード オブジェクトの再配置やサイズ変更をサポートし、ユーザーにとってよりスムーズな体験を実現します。 以下の図は、2 つのビューを垂直レイアウトコンテナーに配置した場合と、レイアウト コンテナーに配置していない場合のダッシュボードの動作を示します。レイアウト コンテナーを使用するダッシュボードでは、異なるフィルターを適用するとビューが縦方向に調節されます。 ![レイアウト コンテナがある場合とない場合の Tableau ダッシュボード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/layout_container2_with.gif) 画像をクリックして再生する。 レイアウト コンテナーを追加するには 1. 水平方向または垂直方向のレイアウト コンテナーをダッシュボードまでドラッグします。 ![ダッシュボード ペインのオブジェクト セクションで、水平オプションと垂直オプションが強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/layout_container1.png) 2. レイアウト コンテナーにシートやオブジェクトを追加します。レイアウト コンテナーをポイントすると、オブジェクトがレイアウト コンテナーの流れに追加されることが青色のボックスで示されます。 ![Viz 内のレイアウト コンテナにドラッグされたオブジェクト。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/layout_container2.png) 3. 項目を均等に位置付けるには、レイアウト コンテナーのショートカット メニューから \[均等配置\] を選択します。 ![均等に分散するオプションが強調表示されたダッシュボード コンテナのコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboards_layout_container_evendistr.png) \[均等配置\] コマンドは、ダッシュボードに明示的に追加したレイアウト コンテナーでのみ使用可能です。項目の追加時に自動的に追加されたレイアウト コンテナーでは使用できません。 ### 浮動レイアウトを使用してスペースをかせぐ Tableau はダッシュボードの既定でタイル レイアウトを使用し、各ビュー、凡例、オブジェクトは、タイル状の床のように、単一レイヤー グリッド上に配置されます。 ![凡例をタイル状に表示した散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/layout_container_float1.png) アイテムを別のアイテムと重ねる場合は、代わりに 1 つ以上のアイテムに浮動レイアウトを使用できます。 ![フローティング オプションが選択された Viz 内のアイテムのコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/layout_container_float2.png) ![フローティング オプションを選択して展開された散布図の凡例のコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/layout_container_float2_web.png) 凡例は、タイルのまま残らず、他のアイテムの上に移動する場合があります。 ![フローティング凡例付きの散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/layout_container_float3.png) 詳細については、[ダッシュボードのサイズとレイアウト](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dashboards_organize_floatingandtiled.htm)を参照してください。 Tableau Desktop のみ:ダッシュボード用にデバイス レイアウトを作成する場合は、\[タイル\] レイアウトを使用します。これにより、オブジェクトが表示される位置を最大限に制御できます。手順については、[異なるデバイス タイプのダッシュボード レイアウトの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dashboards_dsd_create.htm)を参照してください。 ## 重要事項のハイライト ### ユーザーが必要とする情報のみを表示する 凡例、タイトル、キャプション、およびフィルターはビューアーにとって便利な可能性があります。ユーザーが必要とする情報のみを提供するようにしてください。 ユーザーへの表示内容を変更するには: 1. ダッシュボードでビューを選択します。 2. 選択したビューの右上隅のドロップダウン メニューをクリックし、表示するアイテムを選択します。たとえば、タイトル、キャプション、凡例、さまざまなフィルターなどを表示できます。 ![タイトル、キャプション、凡例など、マップ上のさまざまな要素を表示するためのオプションを含むドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/organizing1.png) または、\[ダッシュボード\] ペインの \[レイアウト\] セクションのアイテムを右クリックしても、これらのすべてのコマンドにアクセスできます。 ![シート、タイトル、キャプション、凡例、フィルター、蛍光ペン、パラメーター、ページ コントロール、ツールバー、フィルターとして使用するオプションを含むドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/organizing4.png) **注**: フィルターは、元のビューに使用されているフィールドにのみ利用できます。 ### クラッターの排除 一般的に、1 つのダッシュボード内で使用するカラー パレットは 2 つ以内にすることをお勧めします。データが定量的な場合は、1 つのカラー パレットのみを使用するのが適しています。ビューアーが操作可能な情報を提供しない不要なテキスト、ライン、網掛けを削除します。最終的な、ダッシュボードのパブリッシュ サイズを考慮し、提供するすべての凡例が本当に必要であることを確認します。 ![雑然としたビジュアライゼーション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/declutter.gif) 画像をクリックして再生する。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ダッシュボードの拡張機能の使用 拡張により、固有の機能をダッシュボードに追加したり、Tableau 以外のアプリケーションに直接統合できます。拡張の追加は簡単です。他のダッシュボード オブジェクトと同じようにダッシュボードのレイアウトに組み込みます。 拡張によりダッシュボードの機能は、サードパーティー開発者により作成された Web アプリケーションで改善しました。開発者が独自の拡張機能を作成したい場合は、GitHub のドキュメンテーション[「Tableau 拡張機能 API」](https://tableau.github.io/extensions-api/)を参照してください。 **注**: Tableau 管理者は、[Tableau Desktop](https://help.tableau.com/current/desktopdeploy/ja-jp/desktop_deploy_setting_changes.htm#dashboard_extensions)、[Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/dashboard_extensions_server.htm)、および [Tableau Cloud](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/dashboard_extensions_server.htm) のダッシュボードの拡張機能をオフにすることができます。 ## 拡張機能をダッシュボードに追加する 1. Tableau ワークブックで、ダッシュボード シートを開きます。 2. \[オブジェクト\] セクションから、 \[拡張機能\] をダッシュボードにドラッグします。 ![ダッシュボードに拡張機能を追加する方法を示した矢印。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_extension_add.png) 3. \[Add an Extension (拡張機能の追加)\] ダイアログ ボックスで、次のいずれかを実行します。 - 拡張機能を検索して選択します。 - \[Access Local Extensions (ローカルの拡張機能にアクセス)\] をクリックして、先ほどダウンロードした .trex ファイルを開きます。 4. プロンプトが表示されたら、ワークブックにあるデータへのダッシュボードの拡張機能のアクセスを許可または拒否します。詳細については、[データ セキュリティ、Tableau の信頼できる拡張機能、ネットワーク対応拡張機能](#Data)を参照してください。 アクセスを許可する場合は、画面上の指示に従って拡張機能を設定します。 **注:** Tableau Server または Tableau Cloud を使用している場合、拡張機能オブジェクトは、印刷物、PDF、およびダッシュボードの画像 (登録メールの画像を含む) で空白表示されます。 ### ダッシュボードの拡張機能の構成 機能をカスタマイズできる構成オプションを提供するダッシュボードの拡張機能もあります。 1. 拡張機能をダッシュボードで選択し、右上隅のドロップダウンメニューから\[構成\]をクリックします。 2. 画面上の指示に従って拡張機能を構成します。 ![ダッシュボードで拡張機能を設定するためのコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_extension_configure.png) ### ダッシュボードの拡張機能の再読み込み ダッシュボードの拡張機能が応答しなくなったら、再読み込みする必要があります。これは、ブラウザーでWeb ページを更新するのと似ています。 1. 拡張機能をダッシュボードで選択し、右上隅のドロップダウンメニューから\[再読み込み\]をクリックします。 ダッシュボードの拡張機能が更新され、その元々の状態に設定されます。 2. 拡張機能を再読み込みしても使用できる状態に復元できない場合は、ダッシュボードから削除して再度追加してみてください。 ## データ セキュリティ、Tableau の信頼できる拡張機能、ネットワーク対応拡張機能 拡張機能は、次の 2 つの標準形式で提供される Web アプリケーションです。 - _Tableau Trusted 拡張機能_は、厳密に審査され、Tableau が管理するホスト上で展開されます。これらには、Tableau が開発および管理する拡張機能、Tableau Exchange パートナーが作成し、Tableau の拡張機能審査およびホスト サービスを通じて展開される拡張機能、および従来のサンドボックス拡張機能ホスト内の拡張機能が含まれます。 - _ネットワーク対応拡張機能_は、サードパーティーのホストに展開されています。これらの拡張機能を使用すると、開発者は Tableau を介さずに拡張機能の配信を管理できます。これらには、より優れた本番環境サポートを提供するためにパートナーが直接管理する拡張機能、ローカル ネットワーク内でホストおよび展開される拡張機能、および Tableau 外部のサードパーティー サービスとの通信を必要とする拡張機能が含まれます。 ネットワーク対応拡張機能を追加する前に、機能をホストする Web サイトが信頼できるサイトであることを確認します。 既定では、拡張機能は HTTPS プロトコルを使用します。これにより、データの送受信用の暗号化チャネルが保証され、ある程度のプライバシーとセキュリティが保証されます。ダッシュボードの拡張機能を使用する際のデータ セキュリティの詳細については、「[拡張機能のセキュリティ - 展開に関するベスト プラクティス](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/security_extensions.htm)」を参照してください。 ### ネットワーク対応拡張機能の許可または拒否 既定では、ネットワーク対応拡張機能を実行するには、パーミッションを要求する必要があります。このパーミッション ダイアログには、ホスト元のサードパーティー サーバーと、拡張機能に必要なデータ アクセス レベルに関する情報が表示されます。拡張機能の実行を許可する前に、この情報を確認することをお勧めします。 拡張機能は、通常、ビュー内の表示データにアクセスします。拡張機能が「フル データ アクセス」を要求する際に、ワークブック内のより深いデータへのアクセスを要求することがあります。これには、参照元データへのフル アクセス、データ ソースのテーブル名とフィールド名、データ ソース接続に関する情報が含まれます。ワークブックで拡張機能の実行を許可する前に、拡張機能のパーミッション ダイアログで宣言された情報を確認し、拡張機能の実行とこのデータへのアクセスを許可するか拒否するかを決定する必要があります。 フルデータ アクセスを必要とするがアクセスが拒否されている拡張機能を含むダッシュボードを表示している場合は、拡張機能の代わりにメッセージが表示されます。拡張機能を信頼しこれを使用したい場合は、パーミッションをリセットして拡張機能の実行を許可します。 ![ダッシュボード上の拡張機能のパーミッションをリセットするためのコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_extension_reset_perms.png) 1. ダッシュボードで拡張機能を選択し、右上隅のドロップダウン メニューから \[パーミッションのリセット\] をクリックします。 2. \[許可\] をクリックして拡張機能を実効しデータにアクセスするか、または \[拒否\] をクリックして拡張機能の実行を防ぎます。 ### Tableau Desktop で JavaScript が有効になっていることを確認する ダッシュボードの拡張機能は JavaScript ライブラリである Tableau 拡張 APIライブラリを使用してデータを操作します。拡張機能を使用する場合は、ダッシュボードのセキュリティ設定で JavaScript が有効になっていることを確認します。 \[ヘルプ\]、\[設定とパフォーマンス\]、\[ダッシュボード Web 表示セキュリティの設定\]、\[JavaScript の有効化\] の順に選択します。 ## 拡張機能が Tableau Cloud または Tableau Server で実行していることを確認する 拡張機能を、Tableau Desktop からパブリッシュするワークブックに追加したり、Tableau Cloud および Tableau Server の Web 作成モードに直接追加したりすることが可能です。Tableau 管理者は、拡張のサイトでの実行を可能にし、ネットワーク対応拡張を安全なリストに追加する必要があります。管理者は、テスト済みで信頼できる拡張だけを許容すべきです。 ダッシュボードの拡張機能を Tableau Cloud または Tableau Server で使用する場合は、管理者に[「ダッシュボードの拡張機能を Tableau Cloud で管理」](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/dashboard_extensions_server.htm)または[「ダッシュボードの拡張機能を Tableau Server で管理」](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/dashboard_extensions_server.htm)を参照するように指示します。 ### 拡張機能にワークブックまたはビューにアクセスするパーミッションがあることを確認する 拡張機能を含むワークブックをパブリッシュする場合は、ビュー内の表示可能なデータに拡張機能がアクセスできることを確認してください。表示可能なデータは、サマリー データとも呼ばれます。Tableau Server または Tableau Cloud でこのアクセス権を付与するには、ワークブックまたはビューで \[サマリー データをダウンロード\] するパーミッションが許可されていることを確認します。拡張機能でデータがダウンロードされません。拡張機能には、ビュー内のデータを操作するためのパーミッションが必要です。 ワークブックをパブリッシュしたときにシートをタブとして表示するよう選択したかどうかに応じて、ワークブック レベルまたはビュー レベルのいずれかで \[サマリー データをダウンロード\] するパーミッションを設定します。シートがタブとして表示されない場合は、ビュー レベルでパーミッションを設定しています。 ワークブックまたはビューを Tableau Public にパブリッシュする場合、拡張機能には表示可能なデータへのアクセス権も必要です。パーミッションを付与するには、\[設定\] を開いて \[アクセスを許可\] を選択します。 ### サンドボックス拡張機能でサポートされる Web ブラウザー サンドボックス拡張機能は、Internet Explorer 11 を除くすべてのブラウザーでサポートされている [Tableau Server](https://www.tableau.com/ja-jp/products/techspecs#server) と [Tableau Cloud](https://www.tableau.com/ja-jp/products/techspecs#online) で実行されます。 ### サンドボックス拡張機能でサポートされているバージョンの Tableau Server サンドボックス拡張機能は、Tableau Server 2019.4 以降で使用できます。 ## サードパーティーおよび Tableau パートナーが構築したダッシュボードの拡張機能についてのサポートを受ける Tableau パートナーおよびサードパーティーの拡張機能は、Tableau では直接サポートされていません。ただし、サポートが必要な場合は、詳しい情報を確認できる方法がいくつかあります。 - Tableau Exchange の一部のパートナー ページには、**サポート**を直接受けることができるリンクが用意されています。 - Tableau Exchange の**開発者 Web サイトのリンク**から、コネクタの作成者に連絡できます。 拡張機能 API に関する質問については、[theDataDev Slack チャネル](https://tableau-datadev.slack.com/archives/CHJ9BHKG9)を通じて質問を共有してサポートを求めるか、拡張機能 API に関する[問題を GitHub から送信](https://github.com/tableau/extensions-api/issues)することをお勧めします。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ダッシュボード用のシート選択メニューを作成する パラメーターと計算フィールドの組み合わせを使用して、ダッシュボードに合わせて自動的に展開する個々のビューをユーザーが選択できるドロップダウン メニューを作成できます。 **ヒント:** 単一のメニューではなく、個別のボタンを使用してシートを表示するには、[\[表示/非表示\]](dashboards_create.htm#Show) ボタンを使用します。これは非常にシンプルな方法ですが、各ボタンをクリックすると個別のオブジェクトが表示されます。ダッシュボードを離れて、まったく別のシートを開くには、[ナビゲーション オブジェクト](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dashboards_create.htm#Add)を使用します。 ![\[すべて\]、\[マップ\]、\[棒グラフ\]、\[折れ線グラフ\] のオプションを表示するビューの選択ドロップダウン。](Img/CreatingSheetSelector_Main.png) 1. 個々のワークシートで、左側にある \[データ\] ペインの空のエリアを右クリックし、**\[パラメーターの作成\]** を選択します。 ![ワークシートにパラメーターを作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sheet_selector_parameter.png) 2. \[パラメーターの作成\] ダイアログ ボックスで、次の手順を行います。 - **「Select a View」(ビューの選択)** のようにメニュー上部に表示される名前を入力します。 - \[データ型\] で **\[文字列\]** を選択します。 - \[許容値\] については、\[リスト\] を選択します。 - \[値のリスト\] の下の、最初の値で**「All」(すべて)** と入力し、ダッシュボードの各ビューの名前を使用して値を追加します。 ![名前フィールドを表示するパラメーター編集ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/CreatingSheetSelector_Parameter.png) 3. **\[OK\]** をクリックします。 4. 任意のシートで左側にある \[データ\] ペインの空のエリアを右クリックし、**\[計算フィールドの作成\]** を選択します。 5. 計算に「Display sheet」(シートの表示) のようにわかりやすい名前を付けます。式テキスト ボックスに上で作成したパラメーターの名前を入力します。\[OK\] をクリックします。 ![計算の有効性を確認するためのダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/CreatingSheetSelector_CalcParameter.png) 6. ダッシュボードに追加しようと考えているシートを開き、新しい計算を \[フィルター\] シェルフにドラッグします。次に、\[フィルター\] ダイアログ ボックスで以下の操作を行います。 - **\[カスタム値のリスト\]** を選択します。 - テキスト ボックスに**「All」(すべて)** と入力し、**\[項目の追加\]** ボタンをクリックします。 - テキスト ボックスに現在のビュー名 (「Map」(マップ) など) を入力し、**\[項目の追加\]** ボタンをクリックします。 完了したら、\[OK\] をクリックします。 ![カスタム値リストを作成するための \[アイテムの追加\] アイコンが表示されたフィルター ダイアログ。](Img/CreatingSheetSelector_FilterBarChart.png) 7. ダッシュボードに追加するすべてのシートについて、ステップ 6 を繰り返します。 8. **\[ダッシュボード\]** > **\[新しいダッシュボード\]** を選択します。 9. 左下の \[オブジェクト\] セクションより、**\[垂直方向\]** または \[水平方向\] レイアウト コンテナーをダッシュボードにドラッグします。 ![オブジェクトをダッシュボードにドラッグします。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sheet_selector_layout_container.png) 10. 各シートを濃い青色の輪郭で識別されるレイアウト コンテナーにドラッグします。 ![ワークシートをダッシュボードにドラッグします。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sheet_selector_layout_container_addto.png) 11. ビシート セレクターを表示するには、ビューの上部にあるドロップダウン メニューから \[パラメーター\] > \[新しいパラメーター名\] を選択します。 ![ダッシュボードにパラメーターを適用します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sheet_selector_parameter_apply.png) 12. 選択したビューがダッシュボードに表示されるようにするには、次の手順を実行します。 - 各ビューの上部にあるドロップダウン メニューで、\[固定幅\] が_選択されていない_ことを確認します。 - ダッシュボードで、各ビューのタイトル エリアを右クリックし、\[タイトルを非表示\] を選択します これでシート セレクターはいつでも使用できます。同様の例については、[パラメーターを使用してビューをさらにインタラクティブにする](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/changing-views-using-parameters.htm)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ツールヒント内でビューを作成する (ツールヒント内 Viz) ビューを作り込み、データについての詳細を明らかにするための方法として、ビジュアライゼーション (Viz) をツールヒント内に埋め込むことができます。これは、別名「ツールヒント Viz」と呼ばれます。 ![棒グラフ内のマークの上にカーソルを置くと表が表示されるツールヒント内 Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ViT-basic.png) ユーザーがマークにカーソルを合わせると、そのマークに対して別のビジュアライゼーションがフィルターされて、ツールヒントに、関連するデータと詳細が表示されます。 関連する Viz をツールヒント内に見せることで、現在のコンテキストにとどまり現在のビューに利用できるスペースを最大化しながら、異なるレベルあるいはより深いレベルで見る人をデータに惹き込むことができます。 **ビデオを視聴する**:より高度なヒントについては、55 分間の無料のビデオ プレゼンテーション「[次のレベルのツールヒント内 Viz](https://youtu.be/0V6PvROxv3s)」を視聴してください。 通常のツールヒントの編集方法については、[ツールヒントの書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_specific_titlecaption.htm#Format_tooltips)を参照してください。 ## ツールヒント内 Viz の一般的な作成手順 1. Tableau の_ソース_ ワークシート内で、ビジュアライゼーションを作成します。 2. _\[ターゲット\]_ワークシート ビューで、ツールヒント内 Viz として機能する視覚化を作成します。ツールヒント内 Viz として見つけやすいように、ワークシートに名前を付けます。 3. ソース ワークシートで、\[マーク\] カードの \[ツールヒント\] をクリックします。ツールヒント エディタで、ツールヒント内 Viz ターゲットワークシートに参照を挿入します。詳細については、[ツールヒント内 Viz の構成](#ConfigureViT)を参照してください。 4. **オプション**: ツールヒント内 Viz のターゲット シートを非表示にします。詳細については、[ツールヒント内でビューを作成する (ツールヒント内 Viz)](#hidesheet)を参照してください。 5. ソース ワークシート ビューで、各マークにカーソルを重ねてツールヒント内 Viz を確認します。ツールヒント ウィンドウに対してツールヒント内 Viz が大きすぎる場合は、ターゲット ワークシート視覚化の高さと幅を調整します。また、ターゲット視覚化で構造と詳細を簡素化したいと考えるかもしれません。詳細については、[ツールヒント内 Viz のサイズ変更](#Size)を参照してください。 **注**: 既定では、ツールヒントの Viz は、_すべてのフィールド_でフィルタリングされます。_\[Selected Fields (選択されたフィールド)\]_ のフィルターを定義して、ツールヒント内 Viz の詳細レベルを変更します。詳細については、[ツールヒント内 Viz のフィルター変更](#Filters)を参照してください。 Tableau バージョン 2023.3 以降では、合計と総計でツールヒント内 Viz を使用することは使用できません。 **注**: 既定では、ツールヒント内 Viz には _\[すべてのフィールド\]_ のフィルターが適用されます。_\[Selected Fields (選択されたフィールド)\]_ のフィルターを定義して、ツールヒント内 Viz の詳細レベルを変更します。詳細については、[ツールヒント内 Viz のフィルター変更](#Filters)を参照してください。 Tableau バージョン 2023.3 以降では、合計と総計でツールヒント内 Viz を使用することは使用できません。 ## ツールヒント内 Viz の構成 ツールヒント内 viz の作成には、_ソース_ ワークシート視覚化および_ターゲット_ ワークシート視覚化が必要です。 これらの手順はソース ビューの例として州別の営業利益を示すマップを使用し、ターゲット シートとして製品サブカテゴリーごとの利益を示すチャートを使用します。 ### ワークシートでのソースおよびターゲット視覚化の作成 1. Tableau で、ソース ビジュアライゼーションとして使用するワークシートを見つけます。あるいは、新しいワークシートに新しい視覚化を作成します。これがあなたのソース ビューになります。 2. ターゲット視覚化として機能する、新しいワークシートを作成します。 ターゲット ビューで使用されるフィルター数を最少にします。 3. その他のシートのリストで見つけられるように、ターゲット ビューに名前を付けます。 ### ソース ワークシート ツールヒントへのターゲット ワークシートへの参照の挿入 1. ソース シートで、\[マーク\] カードの \[ツールヒント\] ボタンをクリックしてツールチップ エディターを開きます。 ![ツールヒント エディター ウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/vit-tooltipeditor-novit.png) 2. ツールチップ エディターで \[挿入\] メニューをクリックします。\[挿入\] メニューで、\[シート\] を選択してからターゲット シートを選択します。 例: ![対象シートを選択するための \[シート\] オプションが表示された挿入メニュー。](Img/vit-insert-targetsheet.png) ツールヒント内 viz のマークアップは自動的に追加できます。(この例では、元のマークアップ フィールドは削除されています。) ![ツールヒント内 Viz のマークアップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/vit-targetsheetmarkup-default.png) _ツールヒント内 viz で自動的に生成されたマークアップの例_ これは、この例で結果として生じるマークアップです。 `` 既定では、ツールヒント内 viz は「すべてのフィールド」 (可能な限りすべてのフィールド、および最も具体的な詳細のレベルでフィルターリングされる)でフィルターリングされます。 \[OK\] をクリックします。 3. ソース シートに戻ってツールヒント内 viz をテストします。異なるマークの上にカーソルをかざして、結果として生じるツールヒント内 viz を見て確認します。ツールヒント内 Viz を改善するために必要であればターゲット ビューに調整を行います。 ![サイズ変更前のツールヒント内 Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/vit-sourcesheet-test.png) この例でのツールヒント内 viz は、ターゲット ビュー内の一部のデータが表示されていないことを示すメッセージを表示しています。このメッセージが表示されたら、ツールヒント内 Viz のパラメーターで高さと幅の設定を調整し、ビューのサイズを大きくすることができます。 ## ツールヒント内 Viz のサイズ変更 ツールヒント内 viz をリサイズするため、手動で `maxwidth` および `maxheight` の値を変更できます。既定のサイズは 300 × 300 ピクセルです。サイズを変更するには、`"300"` を手動で別の値と置き換えます。600 ピクセルを超える値を設定する必要がある場合は、ターゲット ビューがそのツールヒント内 viz にとって良い提供情報の候補であるかを再考しなくてはならないかもしれません。 1. ソース シートで、\[マーク\] カードの \[ツールヒント\] ボタンをクリックしてツールチップ エディターを開きます。 2. `maxwidth` および `maxheight` 内の数値を選択し、異なる値を入力して置き換えます。例: `` 3. \[OK\] をクリックします。 ![サイズ変更後のツールヒント内 Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/vit-resized.png) 幅および高さに 500 ピクセルを設定したツールヒント内 viz の例。作成者はターゲット シート ビュー内でヘッダー テキストにも、より大きなスペースを作りました。 ## ツールヒント内 Viz のフィルター変更 既定では、ツールヒントの Viz は、_すべてのフィールド_でフィルタリングされます。つまり、ビューは現在のビュー (\[フィルター\] シェルフのフィールドは含まない) のすべてのディメンションに対し、最も具体的な詳細レベルでフィルターされます。 フィルター アクションの選択されたフィールドと同じように、選択されたフィールドにフィルターを定義することで、ツールヒント内 viz の詳細レベルを変更できます。 1. ソース シートで、\[マーク\] カードの \[ツールヒント\] ボタンをクリックしてツールチップ エディターを開きます。 2. フィルターの値 (`filter="<_place cursor here_>"`) の中にカーソルを置いて、\[挿入\] メニューをクリックして利用可能なフィールドを選択します。または、手動で <_すべてのフィールド_\> の値をビュー内のフィールド名で置き換えます。例: `` また、コンマでフィールド名を区切ることで、一つ以上の選択されたフィールドをフィルターリングすることができます。例: `` 日付レベルでフィルターするには、日付レベルを指定する文字列をフィールド名とともに含める必要があります。例: `` **注**: ツールヒント Viz スクリプトの日付フィルターは、ビュー内のフィールドの日付レベルと正確に一致している必要があります。 ## ツールヒント内 Viz ワークシートの非表示と表示を切り替えます ダッシュボードやストーリーの場合と同様のオプションを使用して、ツールヒント Viz で使用されるワークシートの表示と非表示を切り替えることができます。 ### ツールヒント内 Viz ワークシートの非表示 **注**: ダッシュボードのソース シートが非表示になっている場合、最初にそのダッシュボードからワークシートを表示に切り替えてアクセスできるようにする必要があります。詳細については、[ダッシュボードとストーリーでのシートの管理](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/environ_workbooksandsheets_sheets_hideshow.htm)を参照してください。 ツールヒント Viz のワークシートを非表示に切り替えるには、ツールヒント Viz であるターゲット ワークシートのタブで、\[非表示\] を選択します。 ![ワークシートを非表示にします。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/hide-vit-sheet.gif) ### ツールヒント内 Viz ワークシートの表示 ツールヒント Viz ワークシートを表示するには、ソース ワークシートのタブで \[すべてのシートの再表示\] を選択します。 ![ワークシートを表示します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/show-vit-sheet.gif) ## ツールヒント内 Viz の例 ツールヒント内 Viz を作成すると、ユーザーはあるマーク上にカーソルをかざして詳細を必要な時に、元のビューのコンテキスト内で吟味できます。ツールヒント内 Viz とはデータの静的な画像を現在のビュー内のマークに関連する別のビューから見たものです。マーク上にカーソルをかざすか選択することで、もう 1 枚のシートから、そのマークに関する内容にフィルターリングされたデータがツールヒント内に表示されます。 **ビデオを視聴する**: 詳細な例と関連する概念を確認するには、55 分間の無料のビデオ プレゼンテーションである[「次のレベルのツールヒント内 Viz (英語)」](https://youtu.be/0V6PvROxv3s)を参照してください。 ツールヒント内 viz は、次を見せるために使用します。 - 別の詳細レベルにあるデータ ![棒グラフ内のマークの上にカーソルを置くと表が表示されるツールヒント内 Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ViT-basic.png) - 異なるが、関連するデータ ![棒グラフ内のマークの上にカーソルを置くと別のグラフが表示されるツールヒント内 Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/vit-contextfilter.png) - マークの値が時間の経過と共にどう変化するか ![棒グラフ内のマークの上にカーソルを置くと折れ線グラフが表示され、時間の経過に伴う変化が表示されるツールヒント内 Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/vit-currentperiodtrendovertime.png) - 1 つのツールヒントに複数のビジュアライゼーション ![棒グラフ上のマークの上にカーソルを置くと、折れ線グラフと棒グラフが表示されるツールヒント内 Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/vit-multipleviewsintooltip.png) - メインビューの凡例 ![メイン ビューの凡例を表示するツールヒント内 Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/vit-legend.png) 関連ビューをツールヒント内に見せることで、見る人をデータにより深いレベルで惹き込み、現在利用できるビューを最大限活用できます。 ## ツールヒント内 Viz の使用と構成に関するヒントと注意事項 - ツールヒント内 Viz を作成するためにワークシートを使用できますが、ダッシュボードやストーリーは使用できません。 - ツールヒント内 viz はターゲット ビューの静的な画像であり、インタラクティブなシートではありません。ツールヒント内 viz は、それ自身のツールヒント内 viz を持つことができません。 - ツールヒント内 viz の作成には、_ソース_ ワークシート視覚化および_ターゲット_ ワークシート視覚化が必要です。ターゲット ビューを作成して、ツールヒント エディター内で利用可能にする必要があります。 - ターゲット シートに関しては、ツールヒント: _ビュー名_ など、ツールヒント内で表示する予定の標準的な命名規則を使用します標準的な命名規則を使用することで、ツールヒントで使用しているビューを把握する役に立ちます。 - ターゲット ビューでは、ビューのデータのサイズと、ツールヒント内でどのように見えるのかを考慮します。構成中にツールヒント内 viz のサイズを指定できますが、パブリッシュ前に実際にどのように表示されるかを見て、倍によってはビュー内で調整をする必要があるでしょう。 ターゲットビューは、ソースビューのコンテキストで表示されます。ターゲット視覚化をシンプルにしておくと、パフォーマンスと認知的負荷の軽減に役立ちます。 - ソース シートで \[表示形式\] をクリックすると、ビューの構造が変化し、ツールヒント内 Viz 参照を含む、すべてのツールヒントの編集がリセットされます。ツールヒント内 Viz を再構成する必要があります。 - 1 枚のターゲット シートは、参照シートから直接フィルターが適用されるため、一度に 1 つのツールヒントのみから参照できます。あるシートがツールヒント内のターゲット シートとして既に使用中の場合、ツールヒント エディタ内では選択できなくなります。 - 既定では、ツールヒント内 viz は_すべてのフィールド_でフィルターリングされ、これによりレコードをマッチングする際にビュー内の全フィールド (最も具体的な詳細のレベル) が考慮されます。フィルター アクションの**\[Selected Fields (選択されたフィールド)\]**と同じように、_\[Selected Fields (選択されたフィールド)\]_にフィルターを定義することで、ツールヒント内 viz の詳細レベルを変更できます。関連する詳細については、[詳細なハイライト アクションの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_highlight_advanced.htm)を参照してください。 _\[Selected Fields (選択されたフィールド)\]_ でのフィルタリングは、異なるデータソースには影響しません。ソース ビューとターゲット ビューが異なるデータソースを使用している場合、_すべてのフィールド_をフィルターリングすると、自動的に共通のフィールド（同じ別名を使用している場合）を検出し、それらをフィルターリングします。ただし、_\[Selected Fields (選択されたフィールド)\]_ のフィルターリングは機能しません。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ツリーマップの作成 ツリーマップは、ネストされた長方形にデータを表示します。ディメンションを使用してツリーマップの構造を定義し、メジャーを使用して個々の長方形のサイズまたは色を定義します。ツリーマップは、比較的単純なデータ可視化であり、視覚的に魅力的な形式です。 ツリーマップは、以下の基本のブロックで構成されています。 - **マーク タイプ**: 自動または正方形 - **色**: ディメンションまたはメジャー - **サイズ:** メジャー - **ラベル** または 詳細: ディメンション 広範な製品カテゴリーにわたり集計された合計売上高を表示するツリーマップを作成するには、次の手順に従います。 1. サンプル - スーパーストアのデータ ソースに接続します (必要に応じて「[Tableau Public サンプル データ ページ](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)」からダウンロードできます)。 2. \[列\] に "Sub-Category (サブカテゴリー)" ディメンションをドラッグします。 製品カテゴリーを示す横軸が表示されます。 3. \[行\] に "Sales (売上高)" メジャーをドラッグします。 Tableau は、メジャーを合計で集計して縦軸を作成し、棒グラフにします。これは、\[列\] シェルフにディメンションがあり、\[行\] シェルフにメジャーがある場合の既定のチャート タイプです。 4. ツール バーの \[表示形式\] をクリックし、ツリーマップ グラフ タイプを選択します。 ![ツリー マップのチャート タイプを強調表示するチャート選択ツール。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tree_1.png) 次のツリーマップが表示されます。 ![さまざまな事務用品のサブカテゴリの売上を表示するツリーマップ。電話と椅子が最も売れていることが強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tree_2_10.0.png) このツリーマップでは、長方形のサイズと長方形の色の両方は"Sales (売上高)"の値によって決定されています。各カテゴリーにおける売上高の合計が大きいほど、ボックスが大きくて濃くなります。 5. \[Ship Mode (出荷モード)\] ディメンションを \[マーク\] カードの \[色\] にドラッグします。結果として表示されるビューでは、"Ship Mode (出荷モード)" によって長方形の色が決定し、4 つに分かれたエリアをそれぞれ並べ替えます。"Sales (売上高)" が長方形の大きさを決定します。 ![さまざまな製品サブカテゴリの売上を表示するツリーマップ チャート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tree_3_10.0.png) 6. ツリーマップを変更する他のオプションを試す:**\[元に戻す\]** ボタンをクリックして、ビューから "Ship Mode (出荷モード)" を削除します。 7. \[マーク\] カードの \[色\] に "Profit (収益)" メジャーをドラッグします。今度は "Profit (収益)" が長方形の色を決定し、"Sales (売上高)" が長方形のサイズを決定しています。 ![利益合計別に製品のサブカテゴリを表示するツリーマップ チャート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tree_4_10.0.png) ツリーマップを使用する場合、サイズと色は重要な要素です。\[サイズ\] と \[色\] にメジャーを配置できますが、他の場所に配置すると効果はありません。ツリーマップは複数のディメンションに \[色\] の 1 つまたは 2 つのディメンションなど、ディメンションをいくつでも含めることができます。それ以外にも、ディメンションを追加すると、マップはさらに多数の小さな長方形に分割されます。ツリーマップの \[色\] に 2 つのディメンションを配置する方法の詳細については、[例 – \[色\] の複数フィールド](viewparts_marks_markproperties_color_ex1.htm)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ ガイドでダッシュボードを探検する Tableau の新しいダッシュボードを見つけたとき、データの意味や使い方に疑問を持ったことはありませんか? また、新しいダッシュボードをパブリッシュしたとき、ダッシュボードの使い方について説明を加えられないかと思ったことはありませんか? データ ガイドは、ダッシュボードについての有用な情報と、その背後にあるデータに関する洞察を提供します。データ ガイドは、ダッシュボードの作成者がエンドユーザーに対して、説明やリソースへのリンクなど、より分かりやすいコンテキストをダッシュボードに直接提供できるようにするためのものです。また、データ ガイドは、[データの説明を見る](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/explain_data.htm)によって提供されるインサイトを自動的に表示するため、ユーザーは外れ値を見つけたり、マークの説明について学習したりすることができます。「データの説明を見る」 を利用した「Viz の説明を見る」は、異常値を示すメジャーとその背後にある潜在的なキー ドライバーを特定します。 これらのコンテキストに関連する詳細を確認すると、ダッシュボードのユーザーは、新しいダッシュボードをより簡単に操作することができ、より速くインサイトを見つけ、正しいデータを見ていることを確信し、データにコンテキストを持たせ、自信を持って Viz を理解できるようになります。 あるいは、Tableau+ が有効になっている Tableau Cloud サイトをご利用の場合は、Tableau Agent のダッシュボード解説機能を使用して、AI でダッシュボードを探索できます。詳細については、[「Tableau Agent (ベータ版) でダッシュボード解説を作成する」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/dashboard-narratives.htm)を参照してください。 ## データ ガイドを作成者としてカスタマイズする 1. ダッシュボードから \[編集\] ボタンを選択します。 2. ツールバーの \[データ ガイド\] を選択します。 3. \[データ ガイド\] ペインに、エンドユーザーがダッシュボードの目的を理解するのに役立つ説明を入力します。 4. \[リンクの追加\] を選択し、リンク テキストと URL の説明ラベルを入力します。 5. \[OK\] を選択します。 6. Viz (ダッシュボードのシート) を選択します。データ ガイドは自動的に更新されるので、ダッシュボードの各 Viz に関連する説明やリソースを追加することができます。 7. 説明を入力し、その Viz に関連するリンクを追加します。 8. \[OK\] を選択します。 > [!TIP] > > **ヒント:** データ ガイドを使用してカスタム代替テキストを記述し、Viz のアクセシビリティを向上させるには、「[より多くのテキストを表示して分かりやすいビューにする](https://help.tableau.com/v0.0/pro/desktop/ja-jp/accessibility_create_view.htm#show-more-text-and-make-it-helpful)」参照してください。 ## データ ガイドをダッシュボードのユーザーとして探索する 1. ダッシュボードで、ツールバーの \[データ ガイド\] を選択します。 2. ダッシュボードの説明を読み、ダッシュボードの作成者が提供するリソースを検索します。 3. \[このダッシュボードのデータ\] と \[検出された外れ値\] を展開し、ダッシュボードで使用されている参照元のデータについて詳細を表示します。 4. Viz (ダッシュボード内のオブジェクト) を選択します。 5. Viz の説明を読み、ダッシュボードの作成者が提供するリソースを探索します。 6. \[データ サマリー\] と \[検出された外れ値\] を展開すると、その Viz で使用されているデータの詳細が表示されます。 7. \[このマークのデータ\] と \[適用フィルター\] に関する情報を表示するには、グラフの棒やマップの地域など、マーク (または複数のマーク) を選択します。単一のマークを選択すると、その値について考えられる \[説明\] が表示されます。 ![ダッシュボード、Viz、マークをクリックしたときに、データ ガイドにさまざまな情報がどのように表示されるかを示した短いアニメーション](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_guide_ovw.gif) ## データ ガイドをさまざまなレベルで探索する 既定では、ワークブックを開いたとき、データ ガイドは閉じられています。データ ガイドは、ツールバーでを開くことができます。\[データ ガイド\] ペインの上部には、選択したダッシュボードまたは Viz の名前が表示されます。ダッシュボードの作成者は、ダッシュボードと、ダッシュボードを構成する個々の Viz の両方に説明を書くことができます。 ### ダッシュボード レベルの詳細を理解する ダッシュボード レベルでは、データ ガイドで次を行うことができます。 - ダッシュボードの名前、作成者、最終パブリッシュ日を表示する。 - ダッシュボードの作成者が書いた説明や、ビデオや Wiki ページなどの関連リソースへのリンクを含める。 - ダッシュボードが使用するデータ ソースや、どのディメンションやメジャーが使用されているかなど、データに関する詳細を一覧表示する。 - 「データの説明を見る」で特定された、ダッシュボード内の検出された外れ値を明らかにする。詳細については、「[「データの説明を見る」を使い始める](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_basics.htm)」を参照してください。 ![ダッシュボード レベルの \[データ ガイド\] ペイン](Img/data_guide_dashboard_level.png) ### Viz レベルの詳細を理解する ユーザーが特定の Viz (ダッシュボード オブジェクト) を選択すると、データ ガイドは以下を行います。 - Viz の名前を表示する。 - ダッシュボードの作成者が書いた説明や、ビデオや Wiki ページなどの関連リソースへのリンクを含める。 - ダッシュボードで使用するデータ ソース (使用するディメンションとメジャーを含む) を一覧表示する。 - 適用されたフィルターと Viz で使用するデータを一覧表示にすることで、ユーザーが操作するフィルターによってデータがどのように影響されるかを特定する。ユーザーが変更できるフィルターのみが表示されます。 - データ ポイントの数や並べ替えの詳細など、Viz で使用されるデータの概要を表示する。 - 「データの説明を見る」で特定された、Viz で検出された外れ値を明らかにする。詳細については、「[「データの説明を見る」を使い始める](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_basics.htm)」を参照してください。 ![Viz レベルの \[データ ガイド\] ペイン](Img/data_guide_viz_level.png) ### マーク レベルの詳細を理解する ユーザーがマップ上で地域などのマークを 1 つまたは複数選択すると、データ ガイドは以下を行います。 - マークの名前を表示する。 - 適用されたフィルターと Viz で使用されたデータを一覧表示し、何が含まれ、何が除外されたかがわかるようにする。 - 「データの説明を見る」で特定された、Viz で検出された外れ値を明らかにする。詳細については、「[「データの説明を見る」を使い始める](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/explain_data_basics.htm)」を参照してください。 ![マーク レベルの \[データ ガイド\] ペイン](Img/data_guide_mark_level.png) ## データ ガイドの表示制御 既定では、ワークブックを開いたとき、データ ガイドは閉じられています。データ ガイドを開いたり閉じたりしても、サイトではすべてのワークブックがこの状態になります。2023.1 以降、は、すべてのユーザーに対してデータ ガイドを非表示にすることができます。これを選択すると、サイト上のすべてのワークブックの Tableau ツールバーから \[データガイド\] ボタンが削除されます。データ ガイドを非表示にするには: 1. 左側のペインで、\[設定\] を選択します。 2. \[全般\] タブで \[Availability of Data Guide (データ ガイドの利用可否)\] にスクロールします。 3. \[非表示\] を選択します。 4. \[保存\] を選択します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ グリッドで結合の結果を確認する キャンバスで結合を作成した後、データ グリッドを確認し、期待した結果が得られたことを確認します。データ グリッドに期待していないデータが表示された場合、結合の変更が必要となる場合があります。 ## データ グリッドの結果 - **データなし:**データ グリッドにデータが表示されない場合、結合条件に使用する結合タイプまたは結合フィールドの変更が必要になる場合があります。結合のフィールド間に不一致が疑われる場合は、代わりに計算フィールドを使用します。詳細については、[結合で計算を使用してフィールド間の不一致を解決する](#joinoncalcs)を参照してください。 - **重複データ:** 重複データが表示される場合は、対処する方法がいくつかあります。テーブルを結合するのではなく、関連付けることを検討してください。詳細については、「[データの関連付け](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/relate_tables.htm)」を参照してください。 - **不足しているデータ:**データ グリッドに不足しているデータがある場合、結合条件に使用する結合タイプまたは結合フィールドの変更が必要になる場合があります。この場合も、結合のフィールド間に不一致が疑われる場合は、代わりに計算フィールドを使用します。詳細については、[結合で計算を使用してフィールド間の不一致を解決する](#joinoncalcs)を参照してください。 - **多くの null 値:** 期待されない null 値が多く表示される場合、結合タイプを完全外部タイプから内部タイプに変更しなければならないことがあります。 - 1 つのテーブルのすべての null 値: **1 つのテーブルのすべての値が null** の場合、結合するテーブルの間に一致はありません。これが期待どおりでなかった場合は、結合タイプを変更することを検討してください。 ## 結合で計算を使用してフィールド間の不一致を解決する 結合条件のフィールドが一致しない場合、それは結合条件に使用されているフィールドの値間の不一致であり、データ グリッドにはデータがほとんど、またはまったく表示されません。フィールド間の不一致はいくつかの理由によって発生する可能性がありますが、多くの場合、フィールドの文字列値または日付値の書式設定の不一致によって発生します。多くの場合、計算を使用して結合のフィールド間の不一致を解決できます。 ほとんどの関数を計算で使用して、結合条件のフィールドを作成および置き換えることができます (ただし、集計関数と表計算関数は除く)。 **注:** 結合の計算は QuickBooks Online、Marketo、Oracle Eloqua、Anaplan、ServiceNow ITSM、および Web データ コネクタではサポートされていません。 **文字列の不一致** 文字列データを操作する際の一般的な不一致シナリオは、結合条件の一方のフィールドの 1 つが、結合条件のもう一方の 1 つ以上のフィールドと同等の場合に発生します。この場合、計算を使用して 2 つのフィールドを組み合わせて、書式設定を結合条件のもう一方のフィールドと一致させます。 たとえば、次のデータを含む 2 つのテーブルを結合するとします。
パトロン 連絡先
名 姓 支社 メンバー登録年 借りているユニット 料金 制限の案
Alan

Wang

 北 2000 1 0 15
John Smith 北 2000 36 3.50 15
Ashley Garcia 南 2000 243 11.30 15
Fred Suzuki 北 2000 52 .90 15
名前 会員番号 緊急連絡先 関係 緊急電話番号
Adam Davis 555-0324 Ellen Davis パートナー 555-0884
Alan Wang 555-0356 Jean Wilson 母 555-0327
Fred Suzuki 555-0188 Jim Suzuki 兄弟 555-3188

Henry Wilson

 555-0100 Laura Rodriquez パートナー 555-0103
Michelle Kim 555-0199 Steven Kim パートナー 555-0125
2 つのテーブル間の共通フィールドは名前のようです。ただし、"Patron (パトロン)" テーブルには、別の列に姓と名があり、"Contact (連絡先)" テーブルには、同じ列に姓と名があります。これらのテーブルを名前で結合するには、結合条件の左側の計算を使用して、姓の列と名の列をマージする必要があります。 ![名と姓の列を結合する結合計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/join_joincalc_optioncalc.png) 結果として、結合ダイアログからのみアクセス可能な、結合条件の左側の計算フィールドが生成されます。この計算では、"Patron (パトロン)" テーブルのフィールドが、結合条件の右側の "Contact (連絡先)" テーブルのフィールドの書式設定と一致するようになった書式設定に変換されます。 ![結合条件で、あるテーブルのフィールドを別のテーブルのフィールドの形式と一致するように変換する計算を含む結合テーブル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/join_joincalc_match.png) 結合で計算を使用すると、次の組み合わせられたテーブルが生成されます。  | 名 | 姓 | 支社 | メンバー登録年 | 借りているユニット | 料金 | 制限の案 | 名前 | 電話番号 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Alan | Wang | 北 | 2000 | 1 | 0 | 15 | Alan Wang | 555-0356 | | Fred | Suzuki | 北 | 2000 | 52 | .90 | 15 | Fred Suzuki | 555-0188 | **日付の不一致** 日付データを操作する際の一般的な不一致シナリオは、結合条件の 1 つのフィールドの日付値が、結合条件の他のフィールドと異なる詳細レベルでキャプチャされた場合に発生します。この場合、結合条件で計算を使用して一方の結合条件のフィールドの書式設定を変更し、書式設定を結合条件のもう一方のフィールドと一致させます。 たとえば、次の 2 つのデータのテーブルがあるとします。
プロジェクターのレンタル パトロン
日付 予約タイプ 申請者 ID

1/1/2000

 個人 233445589
1/28/2002 学生 365948999
1/29/2002 非営利団体 233448888
12/5/2002 学生 365948999
5/5/2003 非営利団体 334015476
3/12/2004

非営利団体

 334015476
3/15/2006 市区町村 211896980
7/8/2007 学生 334015476
1/4/2008 個人 560495523
3/8/2009 非営利団体 233445566
2/14/2014

非営利団体

 233445566
12/21/2015 非営利団体 233445566
2/10/2016 非営利団体 233445566
ID 名 姓 支社 メンバー登録年 借りているユニット 料金 制限の案
454613981 Adam Davis 西 2012 25 0 10
232502870 Alan

Wang

 北 2000 1 0 15
298000916 Amanda Smith 北 2001 54 6.4 15
233445566 Ashley Garcia 南 2000 243 11.30 15
900005122 Brian Frank 東 2011 12 .10 10
921491769 Elizabeth Johnson 西 2010 19 .5 10
233445589 Fred Suzuki 北 2000 52 .90 15
344556677 Henry Wilson 南 2005 3 .2 15
939502870 Jane Johnson 西 2017 0 0 10
233448978 John Smith 北 2000 36 3.50 15
新しいパトロンの動向を詳しく調べるには、"Patron (パトロン)" テーブルを "Projector Rental (プロジェクターのレンタル)" テーブルに結合すれば、どのようなライブラリ サービスが新規会員の獲得につながるかが分かるかもしれません。2 つのテーブル間の共通フィールドは "Date (日付)" および "Member since (入会年)" のようです。ただし、各フィールドの日付値は異なる詳細レベルで取り込まれています。これらのテーブルをそれぞれの日付フィールドで結合するには、それぞれの結合条件の計算で DATE 関数を組み合わせて使用することにより、各フィールドの詳細レベルを一致させます。

DATE(DATETRUNC('year', [Date]))

DATE('01/01/'+STR([Member since]))
結合で計算を使用すると、次の組み合わせられたテーブルが生成されます。
日付 予約タイプ 申請者 ID ID 名 姓 支社 メンバー登録年 借りているユニット 料金 制限の案

1/1/2000

 個人 233445589 232502870 Alan Wang

北

 2000 1 0.00 15
1/1/2000 個人 233445589 233445589 Fred Suzuki 北 2000 52 0.90 15
1/1/2000 個人 233445589 233445566 Ashley Garcia 南 2000 243 11.30 15
1/1/2000 個人 233445589 233448978 John Smith 北 2000 36 3.50 15
パトロンが自身のメンバーシップを開始した年度にプロジェクターをレンタルしたかどうかを判別するには、ID に基づいて結合に句を 1 つ追加します。 ![切り捨てられた日付を持つ結合テーブル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/join_joincalc_datetrunc_ID.png) 追加の結合条件は、1 人のパトロンのみがプロジェクターをレンタルするためのメンバーシップを開始している可能性があることを示しています。 | 日付 | 予約タイプ | 申請者 ID | ID | 名 | 姓 | 支社 | 結合 | 借りているユニット | 料金 | 制限の案 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 1/1/2000 | 個人 | 233445589 | 233445589 | Fred | Suzuki | 北 | 2000 | 52 | 0.90 | 15 | [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ ソース ページ Tableau での分析中に、データ ソースを柔軟に変更することができます。これは、データへの最初の接続を確立した後に Tableau によって指示される、データ ソース ページで実行できます。さらに、ワークブック内の任意の場所から **\[データ ソース\]** タブを選択して、データ ソース ページにアクセスすることもできます。 データ ソース ページは通常、左側のペイン、キャンバス、データ グリッド、およびメタデータ グリッド/セマンテイクスの 4 つのメイン エリアで構成されます。 ![4 つのメイン エリアである左側のペイン、キャンバス、データ グリッド、メタデータ グリッドを識別しているデータ ソース ページ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/environ_workspace_datasource_page.png) **A.** [左側のペイン](#Left): 接続されたデータ ソースと、データに関するその他の詳細を表示します。 **B.** [キャンバス](#Canvas): 論理レイヤー — キャンバスを開くと論理レイヤーが表示されるので、ここで論理テーブル間の関係を作成できます。 **C.** [キャンバス](#Canvas): 物理レイヤー — 論理レイヤー内のテーブルをダブルクリックして物理レイヤーに移動し、ここでテーブル間の結合とユニオンを追加できます。 **D.** [データ グリッド](#Data): Tableau データ ソースに含まれているデータの最初の 1,000 行を表示します。 **E.** [メタデータ グリッド](#Metadata): データ ソースに含まれているフィールドを行で表示します。 [先頭に戻る](#top) * * * ## 左側のペイン データ ソース ページの左側のペインには、データに関する詳細が表示されます。Tableau Desktop が接続している先のデータ。左ペインを使用してデータ ソースにその他の接続を追加し、クロスデータベース結合を作成することもできます。 - ファイルベースのデータの場合、左側のペインにファイル名とそのファイル内のワークシートが表示されます。 - リレーショナルベースのデータの場合、左側のペインにサーバー、データベースまたはスキーマ、およびそのデータベース内のテーブルが表示されます。 - キューブ (多次元) データの場合、左側のペインは表示されません。 ## キャンバス Tableau でリレーショナルベースまたはファイルベースのデータ ソースに接続する場合、テーブルをキャンバス エリアにドラッグするとデータ ソースの設定を開始できます。キャンバスは、論理レイヤーと物理レイヤーの 2 つの概念的な層に分割されています。既定では、論理テーブル間の関係を示す論理レイヤーが表示されます。物理レイヤーに切り替えるには、論理テーブルをダブルクリックし、物理レイヤーのテーブル間の結合とユニオンの作成を開始します。 論理テーブルには、ツールヒントに表示される説明を含めることができます。これらのツールヒントは、\[データ ソース\] タブにのみ表示されます。 説明を追加するには、キャンバスでテーブルを選択し、下部のペインで説明の横にある編集アイコン (鉛筆) をクリックします。 ![フィールドの説明と下部のペインの説明セクションの周囲に強調表示されたテーブルのツールヒント](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/environ_workspace_datasource_tabledescriptions.png) Web 作成の場合、説明に含まれるリンクは有効になっており、クリックして直接開くことができます。 **キューブ** キューブ データ ソースを使用する場合、データ ソース ページの上部のセクションに、使用可能なカタログ、クエリ、キューブが表示されます。これにより、Tableau 内のキューブ ソースに接続し、そのデータを分析することができます。 ### データ ソースの更新 接続しているデータのタイプに応じて、変更時にデータを更新できます。たとえば、データ抽出に接続している場合、抽出を更新するには、ペインの左側にある \[接続\] 領域の横にある **\[更新\]** ボタンをクリックします。 更新オプションの詳細については、[データ ソースの更新](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/refreshing_data.htm)を参照してください。 ## データ グリッド Tableau データ ソース内のフィールドと最初の行のデータを分析するには、データ グリッドを使用します。データ グリッドでは、フィールドの並べ替えや非表示、フィールド名の変更、計算の作成、エイリアスの追加など、Tableau データ ソースに対してセマンティクスに関するさまざまな変更を加えることができます。論理レイヤーで作業しているときは、選択したテーブルに固有のデータを表示できます。 物理レイヤーには、結合やユニオンによってマージされたデータが表示されます。Web データ コネクタ、抽出モードのファイルベースおよびリレーショナルベースのデータ ソースの場合、グリッドに抽出データ (抽出のみの計算も含む) を表示できます。 - 論理レイヤーでは、選択したテーブルのデータが表示されます。 - 物理レイヤーでは、結合とユニオンに基づいてマージされたデータが表示されます。 フィールドの選択 グリッドで複数のフィールドを選択するには、ある列を選択し、次にマウスをドラッグして他の列を選択します。 すべてのフィールドを選択するには、以下の例のようにグリッドの左上隅の領域をクリックします。 ![すべてのフィールドを選択するためにグリッドの左上隅のどこをクリックするかを示す図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/environ_workspace_datasource_preview_click.png) **注:** キューブ (多次元) データの場合、グリッドは表示されません。 ## メタデータ グリッド メタデータ グリッドではデータ ソース内のフィールドが行として表示されるため、セマンティクスを分析できます。また、フィールド名の変更や複数フィールドの非表示などのタスクを実行することもできます。キューブ データまたは一部の抽出のみのデータに接続すると、既定でメタデータ グリッドが表示されます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ ソースからデータをフィルターする データ ソースにフィルターを作成し、データ ソース内のデータ量を削減することができます。 ワークブックまたはデータ ソースをパブリッシュする場合、データ ソース フィルターはデータ ユーザーを制限するのに役立ちます。Tableau Cloud または Tableau Server にデータ ソースをパブリッシュすると、データ ソースや関連ファイル、抽出は Server または Cloud のサイトに移動します。データ ソースをパブリッシュすると、データの表示、接続、ダウンロード、または分析の作成など、ユーザーのデータに対する権限を設定できます。 パブリッシュされたデータ ソースから分析を作成するユーザーは、そのパブリッシュされたデータ ソースの構築時に使用されたデータ ソース フィルターを表示または変更することはできませんが、クエリを実行するすべてのデータにはそれらのフィルターが適用されます。これは、たとえば特定のユーザーとグループのディメンションをフィルターする、または固定または相対的な日付範囲に基づいてデータ ソース フィルターを定義することで、データの限定されたサブセットを提供するための優れた方法です。これは多くの場合、データ セキュリティに役立ちますが、データのパフォーマンス管理にも活用できます。区分やインデックスに大きく依存するシステムでは、データ ソース フィルターは、Tableau によって発行されたクエリのパフォーマンスを著しく制御する可能性があります。 ## データ ソース フィルターのタイプ ### データ ソース フィルター データ ソース フィルターには、広範囲のフィルターとテーブルごとのフィルターの 2 つのタイプがあります。 **\[範囲\]** 設定を使用すると、フィルターを適用する範囲を制御できます。 - **\[<テーブル> およびすべての関連するテーブル\]** は、広範囲にわたるフィルターを作成します。フィルターは作成されたテーブルに適用されるとともに、関連するすべてのテーブルにフィルター処理が適用されます。 - 2025.1 より前のバージョンでは、これが既定でした。すべての関連データをフィルタリングする動作が保持されます。 - つまり、フィルターは [関連するテーブルのツリー全体](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm)に適用されるということです。 - **\[<テーブル>\]** は、テーブルごとのフィルターを作成します。フィルターは作成されたテーブルのみに適用されます。データ ソース内の残りのテーブルに接続する前に、そのテーブルをフィルタリングするのと同様です。 - これは論理テーブル フィルターとも呼ばれます。 - データ ソース フィルターの範囲を論理テーブルに設定すると、カスタム SQL を使用してフィルターを 1 つのテーブルに制限する必要がなくなります。 ### 抽出フィルター 追加のフィルターは、[ライブではなく抽出された](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/extracting_data.htm)以下のデータ ソースに対して設定できます。抽出フィルターによって、抽出に取り込まれるデータが制限されます。抽出フィルターがテーブルごとまたは広範囲に適用されるかどうかは、データ モデルの構造によって異なります。 - データ ソースに単一の基本テーブルが含まれている場合、抽出フィルターは広範囲に適用されます。これは抽出フィルターの従来の動作です。 - データ モデルが [複数のベース テーブルを含み、マルチファクト関係を使用している](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm)場合、抽出フィルターは必ず、論理テーブル フィルターとして 1 つのテーブルにのみ適用されます。これはすべてのマルチファクト関係で既定として設定されています。 既にデータ ソース フィルターが適用されているデータ ソースから抽出を作成した場合、それらのフィルターは抽出フィルターとして自動的に推奨され、\[抽出\] ダイアログに表示されます。これらの推奨フィルターは、\[抽出\] フィルター リストに含める必要はないため、データ ソース フィルターの既存のセットに影響を与えることなく安全に削除できます。 ## データ ソース フィルターの作成 1. フィルターを追加します。 1. \[データ ソース\] ページ; ページ右上隅にある \[フィルター\] セクションで、\[追加\] を選択します。 ![\[データ ソース\] ページの \[フィルターの追加\] リンクのコンテキスト](Img/filter_datasource1.png) 2. 作成環境: \[データ\] ペインの上部にあるデータ ソースを右クリック (Mac では Control キーを押しながらクリック) してコンテキスト メニューを開き、\[データ ソース フィルターを編集…\] を選択します。 \[データ ソース\] ページまたはワークシートのどちらで開始しても、既存のすべてのデータ ソース フィルターがリストされている \[データ ソース フィルターの編集\] ダイアログ ボックスが表示されます。 2. データ ソース内のすべてのフィールドがリストされている \[フィルターの追加\] ダイアログ ボックスを開くには、\[追加\] をクリックします。 3. フィルターするフィールドをクリックして選択し、\[フィルター\] シェルフのフィルターのときと同様に、フィールドのフィルター方法を指定して \[OK\] をクリックします。 4. 範囲を設定します。 1. _TableName_ は、アクティブなテーブルのみをフィルターします。この範囲を設定することで、フィルターはデータ ソース全体に影響を与えない論理テーブル フィルターになります。 2. _TableName と関連テーブル_は、アクティブなテーブルとそれに関連するすべてのテーブルをフィルターします。これは、以前のバージョンで見られた広範囲のフィルター動作です。 ![範囲のドロップダウン オプションを表示するデータ ソース フィルター編集ダイアログ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_source_filter_logicaltable_scope.png) データ ソース フィルターを追加するには、この手順を繰り返します。 状況によっては、単一の論理テーブル フィルターに範囲を設定できないフィルターが存在する場合があります。これは、複数のテーブルのフィールドを参照する計算フィールドでフィルターが作成された場合、またはフィルターが別のテーブルのフィールドを参照している場合に発生する可能性があります。このような状況でのフィルタリングは、単一の論理テーブルに範囲を限定するのではなく、テーブルと関連テーブルに対して適用する必要があります。 ### グローバル フィルターとデータ ソース フィルター データ ソース フィルターを作成すると、該当するデータ ソースを使用しているすべてのグローバル フィルターが自動的に \[データ ソース フィルターの編集\] ダイアログ ボックスに表示されます。 Tableau Desktop では、グローバル フィルターをデータ ソース フィルターに昇格させることができます。グローバル フィルターをデータ ソース フィルターに昇格するには、\[OK\] をクリックします。 ![データ ソース フィルターの編集ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/global_filter_dsfilter_autopromote.png) Tableau Desktop でグローバル フィルターをデータ ソース フィルターに昇格させると、そのグローバル フィルターはワークブックのワークシートには表示されなくなります (データ ソース フィルターになるため)。 **重要**: 昇格するために \[データ ソース フィルターの編集\] ダイアログ ボックスでグローバル フィルターを選択する必要はありませんので注意してください。\[OK\] をクリックすると、リスト内のすべてのグローバル フィルターが昇格します。 グローバル フィルターがデータ ソース フィルターに昇格しないようにするには、\[データ ソース フィルターの編集\] ダイアログ ボックスで該当のグローバル フィルターを選択し、\[削除\] をクリックします。 ![フィルターを追加、編集、または削除できる機能を提供するダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/global_filter_dspromotion.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ ソースと分析で変更された内容 Tableau バージョン 2020.2 以降では、複数テーブルの分析をより簡単かつ直感的に行えるように、いくつかの主要な機能強化を行いました。 Tableau のデータ モデリング機能により、複数のテーブルにわたってデータをより簡単に分析できます。データ ソースの論理レイヤーと関係を使用すると、スター スキーマとスノーフレーク スキーマの形式で、異なる詳細レベル (LOD) の複数のファクト テーブルを使用して、複数テーブルのデータ モデルを作成できます。 - **データ ソースの構築、保守、分析が容易になります**。データ ソースに、テーブル間の柔軟な関係を作成できる新しい論理レイヤーが追加されました。異なる詳細レベルでテーブルを関連付けることにより、複数のテーブルを持つマルチファクト データ モデルを作成できます。複数のテーブルからデータを簡単に取り込み、分析ニーズに合わせて管理するデータ ソースを減らします。 - **リレーションシップにより、より直感的に分析を実行できます**。データの分析準備をする場合、結合の詳細な計画を行い、どのような結合タイプが必要かを想定する必要がなくなりました。ビジュアライゼーションで使用されているフィールドに基づいて結合タイプが自動的に選択されます。分析中は、結合タイプがインテリジェントに調整され、ネイティブの詳細レベルがデータ内で保持されます。元となる結合について考えずに、Viz のフィールドの詳細レベルで集計を見ることができます。関係は多対多にすることができ、完全外部結合を使用できます。FIXED などの LOD 式を使用して、関連付けられたテーブル内でデータが重複しないようにする必要はありません。 - **\[データ ソース\] ページ、\[データの表示\] ウィンドウ、\[データ\] ペインが更新され、複数テーブルの分析が可能になりました**。\[データ ソース\] ページ キャンバスの最初のビューが論理レイヤーになり、テーブル間の関係を定義できるようになりました。複数テーブルの分析に対応するために、Tableau インターフェイスのいくつかの部分が変更されました。\[データ ソース\] ページ (キャンバス、データ グリッド)、\[データの表示\] ウィンドウ、ワークシートの \[データ\] ペインが更新され、複数テーブルの分析が可能になりました。詳細については、[「インターフェイスのさまざまな部分に対する変更」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_datamodel_whatschanged.htm#data-source-page-changes)を参照してください。\[データの表示\] にアクセスするための API も、複数テーブルの分析を実行できるように更新されました。 - **コンテキスト対応クエリは、必要に応じて関連データを取り込みます**。リレーションシップを使用するデータ ソースを使用すると、より多くのテーブル、より多くのデータ行、複数のファクト テーブルを 1 つのデータ ソースに簡単に作成できます。データ ソース全体に照会する代わりに、ビジュアライゼーションで再生中のフィールドに基づいて、ワークシートに必要なテーブルのみからデータが取り込まれます。 **ビデオを視聴する**: データ ソースの機能強化の概要と Tableau での関係の使用の概要については、この 5 分間のビデオを参照してください。 **注**: このビデオで示されている関係を編集するためのインターフェースは、現在のリリースとは少し異なりますが、同じ機能を備えています。 リレーションシップ クエリのしくみについての詳細は、これらの Tableau ブログ投稿を参照してください。 - [関係 (パート 1): Tableau に新しいデータ モデリングを導入する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [関係 (パート 2): ヒントとテクニック](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [関係 (パート 3): 複数の関連するテーブルを横断して質問する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) また、「[Tableau が関係を発明した理由](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/)」など、[Action Analytics](https://action-analytics.com/library/) からの関係に関するビデオ ポッドキャストも参照してください。詳細については、[ライブラリ](https://action-analytics.com/library/)の \[ビデオ ポッドキャスト\] をクリックしてください。 ## データ ソース、データ モデル、クエリ セマンティクスの変更 ### 複数テーブル データ ソースへの対応 Tableau のデータ ソースでは正規化されたデータが認識され、保持されます。複数テーブルデータ ソースを使って、Tableau は、1 つのデータ ソースで複数の詳細レベルを処理できます。そのため、平均や合計などの集計を制御する特殊な計算を作成しなくても、データの準備と確認を容易に実行できます。スター スキーマとスノーフレーク スキーマでテーブルを組み合わせて、複数のファクト テーブルをシームレスに関連付けることができます。新しい論理レイヤーはコンテキスト型の動的結合を使用し、より良いドメイン制御を提供します ( [対応しているデータ モデルのスキーマ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_datamodel.htm#ExamplesStarSnowflake))。 表間の基礎となるリレーションシップを認識して維持できるため、必要な結合や計算の数が少なくなります。拡張されたデータ ソースにより、より広範な質問に答えることができるため、作成して保守する個別のデータ ソースの数を統合できます。より少ないデータ ソースで同じデータを表すことができます。 #### 変更されていない点 論理レイヤー内の関係により、データを結合するためのオプションが増えました (削除されたものはありません)。引き続き、単一テーブル データ ソースを作成できます。結合、ユニオン、カスタム SQL などの組み合わせを使用して論理テーブルを作成できます。Tableau で単一テーブルの分析を行う動作は変更されていません。ディメンションとメジャーの混合を含む単一の論理テーブルの分析は、Tableau 2020.1 以前と同様に機能します。 「[関係、データ モデル、データ ソースに関する質問](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_datamodel_faq.htm)」も参照してください。 ### データ ソースの新しい論理レイヤー 以前のバージョンの Tableau では、データ ソースにあるデータ モデルは、[結合](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_relationships_learnmorepage.htm#WhereAreJoins)とユニオンを指定できる単一の物理レイヤーで構成されていました。結合やユニオンを使用して物理レイヤーに追加されたテーブルによって、分析に使用できる単一の平坦化された (非正規化済みの) テーブルが作成されていました。
以前のバージョン   2020.2 以降
データ モデル内の 4 つの物理テーブル間の接続を示す図。   論理レイヤーと物理レイヤーがあるデータ モデル図。
Tableau バージョン 2020.1 以前では、データ モデルには物理レイヤーしかありませんでした   Tableau バージョン 2020.2 以降では、データ モデルには論理レイヤーと物理レイヤーの 2 つのレイヤーがあります。
Tableau バージョン 2020.2 以降では、データ ソースにあるデータ モデルは物理レイヤーの上のセマンティックレイヤー (論理レイヤーと呼ばれます) があり、このレイヤーに、複数のテーブルを追加し、それらを一致したフィールド ペアに基づいて相互に関連付けることができます。論理レイヤーにあるテーブルはデータ ソースにマージされず、独立した (正規化された) 状態のままで、ネイティブの詳細レベルが維持されます。 論理テーブルは物理テーブルのコンテナのように機能します。物理テーブル間の結合とユニオンを使用することはできます。論理テーブルをダブルクリックして開き、結合またはユニオンを操作するだけです。 論理レイヤーにより、さまざまな分析シナリオに合わせてデータを簡単に組み合わせることができます。スター スキーマとスノーフレーク スキーマの形式の正規化されたデータ モデルを使用および作成でき、さまざまな粒度のファクト テーブルを持つ柔軟なモデルを作成できるようになりました。 詳細については、[Tableau データ モデル](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_datamodel.htm)と[対応しているデータ モデルのスキーマ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_datamodel.htm#ExamplesStarSnowflake)を参照してください。 ### 関係に基づくクエリ セマンティクス 関係は、複数のテーブルのデータを分析用に組み合わせる動的で柔軟な方法です。関係は多対多にすることができ、完全外部結合を使用できます。FIXED などの LOD 式を使用して、関連付けられたテーブル内でデータが重複しないようにする必要はありません。 関係は、2 つのテーブル間の契約と考えることができます。これらのテーブルのフィールドを使って Viz を構築する場合、Tableau は、その契約を使用してこれらのテーブルからデータを取り込み、適切な結合を使用してクエリを作成します。 関係によってデータの準備と分析がより簡単かつ直感的に行えるようになるため、データを結合する際の最初のアプローチとして関係を使用することをお勧めします。[結合は、必要不可欠な場合にのみ使用してください](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_datamodel_faq.htm#can-i-use-joins-between-logical-tables)。 - **結合タイプが不要**。必要な操作は、一致するフィールドを選択して関係を定義することだけです (結合タイプは定義しません)。結合タイプを指定しないので、関係を設定する時に Venn 図は表示されません。 - **コンテキストに応じた自動処理**。関係では、分析時にコンテキストが発生するまで結合が行われません。ビジュアライゼーションで使用されているフィールドに基づいて結合タイプが自動的に選択されます。分析中は、結合タイプがインテリジェントに調整され、ネイティブの詳細レベルがデータ内で保持されます。元となる結合について考えずに、Viz のフィールドの詳細レベルで集計を見ることができます。 - **柔軟**。リレーションシップを使用してテーブルを組み合わせるのは、全データがワークブックの単一データ ソースに入っている、すべての Viz 用の柔軟なカスタム データ ソースを作成するようなものです。Tableau では、ビジュアライゼーションのフィールドとフィルターに基づいて必要なテーブルのみがクエリされるため、さまざまな分析フローに使用できるデータ ソースを構築できます。 詳細については、[「データの関連付け」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/relate_tables.htm)、[「リレーションシップを敬遠しないで」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_dont_be_scared.htm)、[「関係 (パート 1): Tableau で新しいデータ モデリングを導入する」](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model)を参照してください。 **注**: 元の結合キャンバスに移動するには、最上位のビュー (データ ソースの論理レイヤー) で論理テーブルをダブルクリックします。データ ソースの物理レイヤー内のテーブル間では引き続き結合とユニオンを指定できます。詳細については、[Tableau データ モデル](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_datamodel.htm)を参照してください。 ### 移行したデータ ソース 2020.2 以前のバージョンのワークブックやデータ ソースを 2020.2 以降のバージョンの Tableau で開くと、データ ソースは単一の論理テーブルとしてキャンバスに表示されます。このワークブックを以前と同じように使用できます。 データ ソースに複数の結合やユニオンされたテーブルが含まれていた場合、論理テーブルは \[移行済みデータ\] という名前で表示されます。\[移行済みデータ\] というテーブル名は変更できます。 単一の論理テーブルを構成する物理テーブルを表示するには、その論理テーブルをダブルクリックして、物理レイヤーで開きます。結合とユニオンを含む、基となる物理テーブルが表示されます。 ![データ ソースに複数の結合やユニオンされたテーブルが含まれていた場合、論理テーブルは \[移行済みデータ\] という名前で表示されます。](Img/data_model_migrated_data.gif) ## インターフェイスのさまざまな部分に対する変更 ### \[データソースページ\]の変更 \[データ ソース\] ページ キャンバスに、論理レイヤーと物理レイヤーの 2 つのレイヤーが追加されました。\[データ ソース\] ページに表示される既定のビューが新しくなり、テーブル間の関係 (「ヌードル」) を使用する論理レイヤーが表示されるようになりました。 物理レイヤーのテーブル間で結合やユニオンを追加することもできます。論理的なトップレベルのビューで論理テーブルをダブルクリックするだけで、物理レイヤーに切り替えることができます。詳細については、[Tableau データ モデル](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_datamodel.htm)を参照してください。 ![物理レイヤーのテーブル間に結合とユニオンを追加します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_layers.gif) #### データ グリッド データ ソースが複数の関係づけられたテーブルで構成されている場合、論理テーブルを選択すると、データ モデルの下に表示されるデータ グリッドに、そのテーブルのデータが表示されます。関係ではデータがマージされていないので、現在選択されている論理テーブルの値が表示されます。列をピボットする必要がある場合は、論理テーブルを開き、データ ソースの物理テーブル ビューでデータをピボットする必要があります。 ![論理テーブルを選択すると、データ モデルの下に表示されるデータ グリッドに、そのテーブルのデータが表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_datasourcepage.gif) ### ワークシートのデータ ペイン リレーションシップと複数テーブル分析に対応するために、\[データ\] ペインが更新されました。 \[データ\] ペインに \[ディメンション\] と \[メジャー\] のラベルは表示されなくなります。ディメンションとメジャーのフィールドは、テーブル (\[データ ソースの表ごとにグループ化\]) やフォルダー (\[フォルダーごとにグループ化\]) によって整理できます。ディメンションは灰色の線の上に表示され、メジャーは各テーブルやフォルダーの、灰色の線の下に表示されます。場合によっては、最初はテーブルにディメンションのみ、またはメジャーのみが表示されます。 ![フィールドをグループ化し、データ ペイン内のフォルダーに配置します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_datapane.gif) 論理テーブルを含むデータ ソースに \[レコード数\] フィールドが表示されなくなります。すべてのテーブルにはレコードの数が、そのテーブルの詳細レベルに、_TableName(Count)_ フィールドとして含まれています。前の例では、_アドレス (カウント)_、_顧客 (カウント)_、および _LineItems (カウント)_ を参照してください。 テーブルのカウント = テーブルごとのレコード数の合計。テーブルの _\[カウント\]_ フィールドの上に計算を作成することはできません。_\[カウント\]_ は集計専用です。 **メモ**: ビューで _\[レコード数\]_ を使用していた 2020.2 以前のワークブックを開くと、\[データ\] ペインに _\[レコード数\]_ フィールドが表示されることがあります。 すべての入力フィールドを同じテーブルから取得している場合、計算フィールドは元のフィールドと共にリストされます。 セットとグループは、元のフィールドと共にテーブルの下に表示されます。 特定のテーブルに属していないフィールドや、フォルダーの下にグループ化されていないフィールドは、テーブルの下の一般領域に表示されます。これらのフィールド タイプには、集計計算、複数のテーブルのフィールドを使用する計算、該当する場合はレコード数、メジャー ネーム、メジャー バリューなどがあります。 バージョン 2024.2 以降: フィールド名は、ビューで使用されているフィールドと関連性がない場合、データ ペインに薄い灰色のテキストで表示されます。これらのフィールドは引き続き Viz での分析に使用できますが、関連のないフィールドは、関連しているフィールドとは異なる方法で分析で評価されます。[マルチファクト関係があるデータ ソースを使用している](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm)場合に、この動作が発生する可能性があります。 ### データの表示 データ ソースに複数の論理テーブルが含まれている場合、\[データの表示\] ウィンドウでは、各テーブルの行数とデータ数が固有の詳細レベルで個別のタブに表示されます。 詳細については、[参照元データの表示](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_viewdata.htm)を参照してください。 計算フィールドは、元のフィールドと共に一覧表示されます。 LOD 計算はテーブル自体とは粒度が異なる可能性があるため、LOD 計算は必ずしも論理テーブルのデータの表示に表示されません。LOD 計算の次元に単一のテーブルのフィールドが含まれている場合、その LOD 計算はデータ ペインの所有テーブルに表示されます。 ### Tableau バージョン 2020.2 以降におけるデータ表示の列の順序変更 Tableau バージョン 2020.1 以前のデータ ソースを Tableau バージョン 2020.2 以降で 開くと、列の順序が変わる場合があります。\[データの表示\] ウィンドウでは列の表示方法が異なるため、データを CSV 形式にエクスポートすると列の順序が変わる場合があります。 関係と論理テーブルをサポートするには、このような \[データの表示\] ウィンドウの列の順序変更が必要となります。 カスタマイズされた列の順序に依存するスクリプトを使用する場合は、データの表示に Tableau 拡張機能 API を使用して、参照元データを CSV 形式にダウンロードすることをお勧めします。 ## 複数テーブル データ ソースを使用した分析の変更 複数の関連するテーブルを持つデータ ソースを使用すると、Tableau での分析の動作に影響します。複数の関連付けられたテーブルがそれぞれ独立したドメインを持ち、ネイティブの詳細レベルを保持するため、フィールドをビューにドラッグした結果は次のようになります。 - データが自然な詳細レベルでクエリされます。 - Viz に関連するデータだけがクエリされます。 - テーブル間の関係がクエリの結果に影響します。Viz の構築フローは、データ モデル内でのフィールドのテーブルの相互関係や、直接関連しているかどうかによって異なる可能性があります。 リレーションシップを持つ複数テーブル データ ソースを使用する利点は次のとおりです。 - 関係では結合が使用されますが、その処理は自動的に行われます。ビジュアライゼーションで使用されているフィールドに基づいて結合タイプが自動的に選択されます。分析中は、結合タイプがインテリジェントに調整され、ネイティブの詳細レベルがデータ内で保持されます。 - ワークシートで使用されているフィールドの現在のコンテキストに基づいて、分析時に正しい集計と適切な結合が生成されます。 - 1 つのデータソースで複数のテーブルに様々な詳細レベルで対応しているため、同じデータを表すために必要なデータ ソースが少なくなります。 - 一致しないメジャー値は削除されません (データが誤って失われることはありません)。 - テーブルを関係づけると、結合で生じる可能性のあるデータの重複やフィルタリングの問題が軽減または排除されます。 詳細については、[データの関連付け](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/relate_tables.htm)、[関係を使用するデータ ソースでの分析のしくみ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_multitable_analysis_overview.htm)、[複数テーブルの分析のトラブルシューティング](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_multitable_analysis_overview.htm#Troubles)を参照してください。 リレーションシップ クエリのしくみの関連情報については、Tableau の次のブログ投稿を参照してください。 - [関係 (パート 1): Tableau に新しいデータ モデリングを導入する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [関係 (パート 2): ヒントとテクニック](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) Tableau バージョン 2024.2 以降では、Tableau データ モデルは、マルチファクト関係を通じてマルチファクト分析と共有ディメンションをサポートします。詳細については、[「マルチファクト関係データ モデルについて」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm)、[「マルチファクト関係モデルを使用するとき」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_when_to_use.htm)、[「マルチファクト関係データ モデルの構築」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_build.htm)を参照してください。 #### 変更されていない点 Tableau で単一テーブルの分析を行う動作は変更されていません。ディメンションとメジャーの混合を含む単一の論理テーブル上の分析は、Tableau 2020.2 より前と同様に機能します。 ### ディメンションのみの視覚化 関連テーブルを含む複数テーブル のデータ ソースを使用する場合: ディメンションのみの viz を作成すると、Tableau は内部結合を使用するため、一致しないドメイン全体は表示されません。 ディメンション値の部分的な組み合わせを表示するには、次の方法を使用します。 - \[空の行/列を表示\] を使用して、すべての可能な行を表示します。**\[分析\]** メニューをクリックし、\[テーブル レイアウト\] > \[空の行を表示\] または \[空の列を表示\] を選択します。この設定では、\[日付\] フィールドと \[数値ビン\] フィールドの高密度化もトリガーされますが、高密度化は不要な場合があります。 - Viz で表されているテーブルの 1 つから _(カウント)_ などのメジャーをビューに追加します。この手順により、そのテーブルのディメンションのすべての値が表示されます。 #### ディメンションと一致しない値の動作に驚いた場合 複数の論理テーブルのディメンションを使用するビジュアライゼーションを構築すると、最初は驚く可能性があります。既定では、ビジュアリゼーション内のディメンションや行レベルの計算への入力で複数の論理テーブルのフィールドを使用した場合、結果に表示されるのはすべてのディメンションに一致する値がある箇所だけです。 たとえば、顧客と購入という 2 つの論理テーブルを含むデータ セットを考えます。一部の顧客は購入を行っておらず、購入テーブルに一致する行がありません。ディメンション \[Customers\].\[Customer Name\] を使用すると、購入したかどうかに関係なく、すべての顧客のリストが表示されます。その次に、ディメンション \[Purchases\].\[Product\] をビジュアライゼーションに追加すると、Tableau が更新され、購入した顧客が購入した製品と共に表示されます。 このデフォルト動作には次のようないくつかの方法で対処できます。 - すべての可能な行を表示する \[空の行/列を表示\] を使用して、ディメンションと一致しない値を再び表示できます。**\[分析\]** メニューをクリックし、\[テーブル レイアウト\] > \[空の行を表示\] または \[空の列を表示\] を選択します。この設定により、\[日付\] フィールドと \[数値ビン\] フィールドの高密度化もトリガーされますが、高密度化は好ましくない場合があります。 - いずれかのディメンションをメジャーに変換します。たとえば、COUNT(\[Purchases\].\[Product\]) を代わりに使用すると、購入を行っていない顧客も表示され、該当箇所には「0」が表示されます。すべての製品を表示する場合は、この方法を実行できない可能性があります。 - 一致しない値を持つテーブルからメジャーをビューに取り込みます。たとえば、COUNT(\[顧客\]) を \[詳細\] シェルフに追加すると、すべての製品を表示したまま、一致しない顧客を表示できます。 - 論理レベルで 2 つのテーブルを関連付ける代わりに、以前のバージョンの Tableau と同様に、物理レベルで外部結合を使用してテーブルを結合できます。一致しない値をこの方法で表示すると、副作用があまりありません。クエリは常に両方のテーブルにクエリを発行します。テーブルに一致がなく使用されているフィールドがない場合でも、ビジュアライゼーションとクイック フィルターには Null 値が表示されます。また、結合によって生じた不要な重複を削除するには、LOD 計算を記述する必要があります。 ### テーブルの \[レコード数\] ではなく \[カウント\] フィールドが使用される 論理テーブルを含むデータ ソースに \[レコード数\] フィールドが表示されなくなります。すべてのテーブルにはレコードの数が、そのテーブルの詳細レベルに、_TableName(Count)_ フィールドとして含まれています。前の例では、_アドレス (カウント)_、_顧客 (カウント)_、および _LineItems (カウント)_ を参照してください。 テーブルのカウント = テーブルごとのレコード数の合計。テーブルの _\[カウント\]_ フィールドの上に計算を作成することはできません。_\[カウント\]_ は集計専用です。 **メモ**: ビューで _\[レコード数\]_ を使用していた 2020.2 以前のワークブックを開くと、\[データ\] ペインに _\[レコード数\]_ フィールドが表示されることがあります。 ### クロステーブル計算 複数のテーブルにまたがる計算を作成できます。クロステーブル計算では、既定で内部結合クエリ セマンティクスが使用されます。この計算は、参照する論理テーブル間の結合の上で実行されます。関係を使用して、外部結合を行う行レベルの計算をテーブル間で作成できるようになりました。 計算は NULL ディメンションが追加された後に評価されるため、IFNULL(\[Dimension\], "Missing") のような計算を使用して NULL を他の値に変更できます。 ### SUM を使用した総計 SUM を使用した総計は、小計の SUM ではなく、フィールドの論理テーブルの固有の詳細レベルでの実際の合計を反映します。 ### リレーションシップによって発生する自動結合と NULL Tableau バージョン 2020.2 以降で、関係によって発生する結合を実行する際に、NULL に対して NULL が結合されることはありません。 ### 一致しない値による NULL の動作 ディメンションに関連付けられていない値が含まれるメジャーをビューに追加すると、NULL ディメンション値が追加されます。 Tableau では、一致しない値 (または関連付けられていないディメンション値) が参照元データ ソース内の本物の NULL 値と同じように処理されるため、この現象が発生します。集計やフィルターでは、両方の NULL 値がまとめて処理されます。 たとえば、`SUM(Sales),[State]` に一致するそれぞれの \[State (都道府県)\] 値は都道府県を表します。その SUM(Sales) は、単一の都道府県での合計です。一致しない値による NULL があると、SUM(Sales) は複数の都道府県の値を反映する可能性があります。 この動作が望ましくない場合は、メジャー テーブルのすべての行がディメンション テーブルの行と一致するようにデータをクリーンアップできます。この処理は Tableau Prep で実行できます。または、シート内で NULL をクリックして **\[除外\]** を選択することにより、NULL を除外できます。その後、パフォーマンス オプションの設定で **\[All Records Match (すべてのレコードが一致)\]** を選択することにより、メジャー テーブルとディメンション テーブルの間のリレーションシップを編集できます。 #### 一致しない値による NULL を \[フィルターの編集\] ダイアログ ボックスで処理する ディメンションにフィルターを適用する際に NULL が出現した場合、次の規則が当てはまります。 - \[全般\] タブでは、NULL 行を含めるか除外するかをチェック ボックスによって明示的に指定できます。 - \[ワイルドカード\] タブの設定は NULL が表示されるかどうかに影響しません (処理されるのはテキスト値だけであり、NULL はテキスト値として扱われないため)。 - \[条件\] タブや \[上位\] タブでは、**\[なし\]** 以外の設定を使用すると "NULL" 状態が除外されます。 ### 関係の検証 分析用のデータ モデルを検証するには、いくつかのオプションがあります。データ ソースのモデルを作成する際は、シートにアクセスしてそのデータ ソースを選択し、Viz を構築して、レコード数、想定されるデータ、一致しない値、NULL 値、繰り返されるメジャー値を調べることをお勧めします。さまざまなテーブルのフィールドを使用して、すべてが想定したとおりに表示されることを確認してください。 検索対象: - データ モデル内のリレーションシップで、テーブルに合った適切なフィールドが使用されていますか? - 複数の一致するフィールド ペアを追加すると、関係がより正確になりますか? - さまざまなディメンションとメジャーをさまざまなテーブルからビューにドラッグするとどうなりますか? - 予期される行数が表示されますか? - [パフォーマンス オプションの設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_relationships_perfoptions.htm)の一部を既定の設定から変更した場合、想定したとおりの値が Viz に表示されますか? そうならない場合は、設定を確認するか既定値にリセットできます。 関係とデータ モデルを検証するためのオプションは次のとおりです。 - すべてのテーブルにはレコードの数が、そのテーブルの詳細レベルに、_TableName(Count)_ フィールドとして含まれています。テーブルのレコード数を表示するには、\[カウント\] フィールドをビューにドラッグします。すべてのテーブルの数を表示するには、\[データ\] ペインで各テーブルの \[カウント\] フィールドを選択し、\[表示形式\] の \[テキスト テーブル\] をクリックします。 - \[データ\] ペインの **\[データの表示\]** をクリックして、テーブルごとの行数とデータ数を確認します。また、関係の作成を始める前に、分析前や分析中にデータ ソースからデータを表示すると、各テーブルの範囲を把握するのに役立ちます。詳細については、[参照元データの表示](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_viewdata.htm)を参照してください。 - ディメンションを行にドラッグして、ステータス バーの行数を確認します。一致しない値を表示するには、**\[分析\]** メニューをクリックし、\[テーブル レイアウト\] > \[空の行を表示\] または \[空の列を表示\]を選択します。また、Viz で表されるテーブルの 1 つから _(カウント)_ など、さまざまなメジャーをビューにドラッグすることもできます。これにより、そのテーブルのディメンションのすべての値が表示されます。 **ヒント**: 関係に対して生成されるクエリを表示する場合は、Tableau Desktop のパフォーマンス レコーダーを使用できます。 1. \[ヘルプ\] メニューをクリックし、**\[設定とパフォーマンス\]** > **\[パフォーマンス記録の開始\]** を選択します。 2. ビューにフィールドをドラッグして Viz を作成します。 3. \[ヘルプ\] メニューをクリックし、**\[設定とパフォーマンス\]** > **\[パフォーマンス記録の停止**\] を選択します。\[Performance Recording (パフォーマンス記録)\] ワークブックが自動的に開きます。 4. パフォーマンスの概要ダッシュボードの \[時間で並べ替えられたイベント\] で、\[クエリの実行\] バーをクリックし、以下のクエリを表示します。 より高度なもう 1 つのオプションは、GitHub にある [Tableau Log Viewer](https://github.com/tableau/tableau-log-viewer) を使用することです。`end-protocol.query` を使用して、特定のキーワードにフィルターを適用できます。詳細については、まず GitHub にある [Tableau Log Viewer の Wiki ページ](https://github.com/tableau/tableau-log-viewer/wiki)をご覧ください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ ソースのアップグレード Tableau Desktop 8.2 以前で作成し、Microsoft Excel やテキスト ファイル データ ソースを使用するワークブックがある場合、または Excel やテキスト ファイルの従来の接続オプションを使用している場合は、ワークブック内のデータ ソースをアップグレードすることもできます。Excel およびテキスト ファイルのデータ ソースをアップグレードすることで、1.) データ解釈および 2.) Mac での互換性が向上するというメリットがあります。新しい接続を使用するために既存のワークブックのアップグレードを検討しているのであれば、以下の表を確認し、レガシーの接続タイプと既定の接続タイプとの間のデータ処理および表示方法の違いを比較してください。 ご使用のデータが特定の Jet ドライバーの機能に依存している場合、期待どおりの結果を得るためにはレガシー接続を使用する必要がある場合があります。Tableau Desktop 8.2 以前に作成され、Excel やテキスト ファイルのデータ ソースを使用するワークブックは、自動的にレガシー接続を使用します。Tableau Desktop でレガシー接続を使用する新しいワークブックを作成するには、Excel またはテキスト ファイルのデータに移動して **\[開く\]** のドロップダウン矢印をクリックし、**\[レガシー接続で開く\]** を選択します。 **注:**Tableau 2020.2 以降、従来の Excel 接続とテキスト接続はサポートされなくなりました。レガシー接続の使用に代わる方法については、Tableau コミュニティの[「Legacy Connection Alternatives」](https://community.tableau.com/s/question/0D54T00000CWdGaSAL/legacy-connection-alternatives)ドキュメントを参照してください。 ## ファイル形式および属性 以下の表は、Excel やテキスト ファイルの種類の一部の例を示しています。既定の接続タイプを使用する際、この表を使用して Tableau に接続できます。 ### Excel | ご使用のデータ | レガシー接続 | 既定の接続 | | --- | --- | --- | | .xlsb ファイル形式 | .xlsb ファイル形式での Excel データへの接続を許可します。 | .xlsb 形式での Excel データへの接続を許可しません。代わりに .xls または .xlsx ファイル形式での Excel データへの接続を使用できます。 | | Excel の組み込みの名前付き範囲 | 組み込みの名前付き範囲への接続を許可します。 | 組み込みの名前付き範囲が非表示です。 | | 非表示のシート | 非表示のシート内の表への接続を許可します。 | 非表示のシート内の表を非表示にします。 | | 非表示のシート | 極めて非表示 (Very hidden) のシート。 | 極めて非表示 (Very hidden) のシート内の表を非表示にします。 | | グラフを含む表 | Excel のグラフを含む表への接続を許可します。ただし、表には値が含まれていません。 | Excel のグラフを含む表を非表示にします。 | | 空の表 | 空の表への接続を許可します。 | 空の表を非表示にします。 | | 表のヘッダー | 表の最初の行をヘッダーとして処理します。 | 表の最初の行がヘッダーかどうかを自動的に検出します。 | | 表の幅 | 表の幅を 255 列に制限します。 | 表の幅の制約はありません。 | | 空の列と行 | 空の列と行が表示されます。 | 値が含まれていないため、空の列と行が非表示になります。 | ### テキスト
ご使用のデータ レガシー接続 既定の接続
ファイル名の長さ ファイル名が 64 文字を超えるファイルへの接続を許可しません。 ファイル名に長さの制約はありません。
ファイル名に複数のピリオドが含まれる ファイル名に複数のピリオドを含むファイルへの接続を許可しません。 ファイル名にピリオドの制約はありません。
ファイル内の列の数 最初の行に存在するフィールドの数を使用してファイル内の列の数を決定します。 ファイル全体をスキャンし、行のフィールドの最も一般的な数を使用してファイル内の列数を決定します。
ヘッダー行

ファイルの最初の行がヘッダーかどうか自動的には検出しません。

注: ファイルの最初の行がヘッダーであることを手動で指定できます。

ファイルの最初の行がヘッダーかどうか自動的に検出します。

注: 検出は手動で無効にすることができます。
空の列 空の列が表示されます。 値が含まれていないため、空の列が非表示になっています。
## 文字と書式 以下の表は、レガシー接続タイプや既定の接続タイプを使用する際、Excel やテキスト ファイルのデータが Tableau でどのように表示されるかの例を示します。 ### Excel
ご使用のデータ レガシー接続 既定の接続
フィールド名の文字数 フィールド名は 64 文字に切り捨てられます。 フィールド名の文字数に制約はありません。
フィールド名に含まれる特殊文字 フィールド名に特殊文字は使用できません。たとえば、引用符やピリオドなどの特殊文字は番号記号に変換されます。角括弧は丸括弧に変換されます。 フィールド名に特殊文字を使用できます。
フィールド名の先頭と末尾のスペース フィールド名の先頭と末尾にスペースを使用できます。 フィールド名に含まれる先頭と末尾のスペースは、列名から自動的に削除されます。
重複するフィールド名

フィールド名が重複する場合、フィールド名にインデックス番号が付加されます。

たとえば、「Test Scores1」のようになります。

フィールド名が重複する場合、フィールド名にスペースとインデックス番号が 1 つずつ追加されます。

たとえば、「Test Scores 1」のようになります。
Excel のセルの書式設定 Excel のセルの書式設定オプションを使用したセルの書式設定をサポートします。 Excel の [セルの書式設定] オプションを使用したセルの書式設定はサポートされていません。
通貨の値と精度 通貨の値を含むフィールドは、最大 4 桁の精度で表現されます。 通貨の値の全精度が表示されます。
### テキスト
ご使用のデータ レガシー接続 既定の接続
ファイル名に含まれる特殊文字

ファイル名には特殊文字を使用できません。

たとえば、ピリオドなどの特殊文字は番号記号に変換されます。

 特殊文字が許可されます。
ヘッダー フィールド名の文字 ヘッダー フィールド名から先頭のスペースを自動的に削除します。 ヘッダーフィールド名から先頭と末尾のスペースを自動的に削除します。
フィールド区切り

フィールド区切りとしてコンマのみ認識します。

注: 検出は手動で無効にすることができます。

フィールドの区切りを自動的に検出します。

注: 検出は手動で無効にすることができます。
引用符で囲まれたテキスト テキスト値を囲むのに使用される引用符は表示されたままになります。 テキスト値を囲むのに使用される引用符が自動的に非表示になります。
ANSI と OEM のコード ページ ANSI と OEM のコード ページがサポートされます。 ANSI と OEM のコードページがクロスプラットフォームの互換性を持つように自動的に変換されます。
BOM コード ページ BOM コード ページが一貫性なくサポートされます。 BOM コード ページをサポートします。
## データ型の検出 以下の表は、レガシー接続タイプや既定の接続タイプを使用する際、Tableau でデータ型がどのように検出され、特定の値がどのように表示されるかの例を示します。 ### Excel
データ型の検出 レガシー接続 既定の接続
列

列のデータ型は、先頭の 8 行で決定されます。

 

注: 表内の列のデータ型が決定されると、それを変更することはできません。

列のデータ型は、先頭の 10000 行の 95% で決定されます。

 

注: 検出は手動で無効にすることができます。
時間のない日付値 日付値には、datetime データ型が割り当てられます。 時間のない日付値には、date データ型が割り当てられます。時間を含む日付値には、datetime データ型が割り当てられます。
数値 すべての数値は実数として表されます。 小数点のない数値は整数として表されます。
null 値 列に null のセルが含まれている場合、列のデータ型は自動的に文字列データ型として指定されます。 null のセルはデータ型の検出には影響を与えません。
参照エラーまたは空のセル 列に参照エラーや空のセルのあるセルが含まれている場合、列全体が文字列データ型として解釈されます。 参照エラーや値のないセルはデータ型の検出には影響を与えません。
データ型の検出のオーバーライド 表内の列のデータ型が決定されると、それを変更することはできません。 列のデータ型は、自動検出後に変更できます。
時間値の精度 時間値の最小の測定値は完全な秒です。 時間値の最小の測定は不完全な秒です。
DecimalSymbol と CurrencyDecimalSymbol の schema.ini 値 DecimalSymbol と CurrencyDecimalSymbol の両方の schema.ini の値が認識されます。 DecimalSymbol と CurrencyDecimalSymbol の scheam.ini の値が認識されます。ただし、両方の値が使用される場合、DecimalSymbol が優先されます。
テキストとして書式設定されたセル セルが Excel で [セルの書式設定] オプションを使用してテキストとして書式設定されている場合、列のデータ型は文字列データ型として検出されます。 Excel の [セルの書式設定] オプションを使用したセルの書式設定はサポートされていません。
### テキスト | データ型の検出 | レガシー接続 | 既定の接続 (8.2 以降) | | --- | --- | --- | | 列 | 列のデータ型は、先頭の 25 行で決定されます。 | 列のデータ型は、先頭の 1024 行で決定されます。 | | ブール値 (True/False) の値 | ブール値には、文字列データ型が割り当てられます。 | ブール値には、ブール値データ型が割り当てられます。 | | null になる値 | セル内のスペースは、引用符で囲まれているかどうかに関わらず null 値として扱われます。null 値を持つ列は、文字列データ型として検出されます。 | 行内の 2 つのフィールド区切りは null 値として扱われます。null 値はデータ型の検出時には無視されます。 | ## データ ソース接続のプロパティ 以下の表は、レガシー接続タイプや既定の接続タイプを使用する際、Tableau におけるデータ ソース接続プロパティの違いの例を示します。 | プロパティ | レガシー接続 | 既定の接続 | | --- | --- | --- | | カスタム SQL | カスタム SQL が許可されます。 | カスタム SQL の使用を許可しません。 | | 結合タイプ | 左結合、右結合、内部結合タイプを許可します。 | 左結合、右結合、内部結合、および完全外部結合タイプを許可します。 | | 結合演算子 | 等しい (=)、より大きい (>)、以上 (>=)、より小さい (<)、以下 (<=)、および等しくない (<>) の結合演算子を許可します。 | 等しい (=) 結合演算子を許可します。 | [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ ソースの更新 変更されたデータ ソースに接続している場合は、\[データ\] メニューでデータ ソースを選択して \[更新\] を選択すると、直ちに Tableau Desktop に変更を反映できます。 すべての接続が同じように動作するわけではありません。主な接続タイプは 3 つあります。ライブ接続、抽出、パブリッシュされたデータ ソースです。接続タイプは、\[データ\] ペインのデータ ソースの横にあるアイコンで表示されます。 ### ライブ接続 ![データ ソース アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Menu_Ds.png) ライブ接続は、クエリをデータベースに送信し、結果に応じてビューを更新します。ただし、接続が最初に作成される際に、クエリされた特定のフィールドが定義されます。データ ソースを更新すると、新しいフィールドまたは変更されたフィールドが更新されます。詳細については、[データへの接続](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/basicconnectoverview.htm)を参照してください。 ### 抽出 ![データ ソース更新アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Menu_Ds_Extract.png) 抽出を更新すると、抽出の作成元のデータ ソースがクエリされ、抽出が再構築されます。このプロセスには、抽出のサイズによって異なりますが、時間がかかる場合があります。 ### パブリッシュされたデータ ソース ![Tableau Cloud スパークル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Online_Tableau_Sparkle.png) パブリッシュされたデータ ソースに接続する場合、データ ソースはライブ接続か抽出のどちらかになります。\[データ ソース\] タブを選択すると、パブリッシュされたデータ ソースがライブ接続か抽出かが表示されます。 データ ソースが抽出の場合、抽出のすべての更新は Tableau Server によって管理され、サーバーによってのみ更新できます。 ## 参照元データに対する変更 Tableau ワークシートで使用されているフィールドをデータ ソースの参照元データから削除してから、データ ソースを更新した場合は、フィールドがビューから削除されたためワークシートに正しく表示されないことを示す警告メッセージが表示されます。 新しいフィールドや行の追加、データ値やフィールド名の変更、データの削除など、元になるデータ ソースを変更した場合、Tableau ではこれらの変更を次回データ ソースに接続したときに反映します。ただし、Tableau Desktop はデータのクエリを実行し、データをインポートしないため、Tableau を直ちに更新して、接続を切断しないでデータ ソースの変更を反映することもできます。その場合、データ ソースで変更をまず保存している必要があります。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ ソースの管理 このセクションのトピックでは、データ ソースの設定後に実行可能なタスクについて説明します。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ ソースの編集 ワークブックの機能を強化するために、依存するデータ ソースに修正を加えることができます。データ ソースを編集すると、結合操作によるテーブルの追加など、さまざまなタスクを実行できます。一般的な編集タスクの詳細については、次のリソースを参照してください。 - **データにテーブルを追加する**: データ ソース内の[複数のテーブルを結合](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/relate_tables.htm)し、包括的なインサイトを得て、より多くの情報に基づいた分析を行う方法を説明します。 - **カスタム SQL クエリに接続する (Tableau Desktop)**: [カスタム SQL クエリへの接続](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/customsql.htm)して、SQL を活用しながら特定の要件に応じてデータを抽出および操作する方法を説明します。 - **ストアド プロシージャを使用する (Tableau Desktop)**: [ストアド プロシージャの使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/connect_basic_stored_procedures.htm)を使用するときにインサイトを取得して、データに対して事前に定義された一連のアクションや計算を実行できます。 ## データ ソースの編集方法 1. ワークシートの \[データ\] メニューで、データ ソースを選択します。 2. \[データ ソースの編集\] を選択します。 3. データ ソース ページで、データ ソースを変更します。データ テーブルが、新しいデータ ソースからのデータで更新されます。 ![Tableau データ ソースへの接続。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/howto_connect_img_1.01.png) ## データ グリッドの操作 \[データ ソース\] ページ内には、データを分析および視覚化するためのオプションが提供されます。そのオプションの 1 つは並べ替えであり、データを構造化された方法で整理できます。列と行を並べ替えることで、手元にある情報を簡単に整理して理解することができます。 ### 列を並べ替える 列の並べ替えは、データに順序を与える簡単かつ効率的な方法です。テーブルとデータ ソースのどちらに基づいて並べ替える場合でも、プロセスは簡単です。グリッドでは、\[フィールドの並べ替え\] ドロップダウン リストにアクセスし、目的の並べ替えオプションを選択することで列を並べ替えることができます。 ![データ ソースの順序オプションを表示するドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/grid_sort_columns.png) **注:** 一部のタスクによってグリッドに新しい列が追加された場合、並べ替えの状態が変更される場合があります。 ### 行を並べ替える 行を特定の順序で並べ替えるには、並べ替えボタンを使用します。ワンクリックで行を昇順に並べ替えます。降順にするには、もう一度並べ替えボタンをクリックします。選択を削除するには、並べ替えボタンをもう一度クリックします。 ![アルファベットの昇順で並べられた顧客名のドロップダウン リスト。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/grid_sort_rows.png) ## フィールド名の変更またはリセット Tableau では、効果的なデータ分析とビジュアライゼーションのために、明確で意味のある列 (フィールド) 名を付けることが重要です。 ### フィールド名の変更 Tableau でフィールド名を変更するには、次の操作を行います。 1. 名前を変更するフィールドを特定します。 2. 現在の名前をダブルクリックします。 3. そのフィールドに新しい名前を入力します。 4. Enter キーを押すか、フィールドの外側をクリックして変更を保存します。 ![昇順に並べ替えられた顧客名。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/grid_rename_column.png) ### 名前をリセットする フィールド名を変更した後に元の名前に戻したい場合は、Tableau のリセット オプションを使用できます。 1. フィールドのドロップダウン メニューをクリックします。 2. **\[名前のリセット\]** を選択します。 名前は、参照元データで指定されている元の名前にリセットされます。 ![「名前のリセット」が選択されたドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/grid_reset_name.png) ### 名前の自動変更を元に戻す \[元に戻す\] コマンドは、Tableau の命名の改善機能によって自動的に変更されたフィールド名をリセットします。詳細については、「[フィールド型の検出と命名の向上について理解する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_clean_adm.htm)」を参照してください。 ### 計算の作成 計算を使用すると、複雑なデータ操作を実行して、既存のデータセットから新しいインサイトを得ることができます。Tableau では主に 3 つの計算タイプを使用できます。 - 基本的な式 - 詳細レベル (LOD) の式 - 表計算 使用する計算の選択については、「[適切な計算の種類の選択](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_understand_which.htm)」を参照してください。 データ ソースの既存のフィールドに基づいて、計算、グループ、ビンを作成することができます。始めに、\[列\] のドロップダウン矢印をクリックし、オプションを 1 つ選択します。 **注:** 集計計算を作成する場合、グリッド内に表示される値は、ビューの詳細レベルのコンテキストで計算が使用されるまで意味を持ちません。 ![ドロップダウン メニューには、計算フィールドを作成するために選択した選択肢が表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/grid_calcs_groups_bins.png) ### 抽出データの表示 Web データ コネクタを使用すると、抽出されたデータをグリッドで表示できます。これには、MEDIAN などの抽出のみの計算が含まれます。抽出モードでは、データ ソース内の行の順序がライブ モードの行の順序と異なる場合があることに注意することが重要です。 ![MEDIAN 売上の抽出計算を示すビュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/grid_extract.png) ### 値のコピー グリッド内の値をコピーするには、次の手順に従います。 1. 目的の値を選択します。 2. 選択した値を右クリックします。 3. メニューから **\[コピー\]** を選択します。 ## セマンティクスの調査 Tableau でメタデータ グリッドを使用して、データ ソースのセマンティクスを分析および変更します。グリッドは、データの各列とそのデータ型を確認する際に使用できます。列の名前変更、非表示、データ型の変更、列の地理的役割の変更などの日常的な管理タスクを実行できます。 **注:** 多次元のデータ ソースを扱う場合は、具体的なセマンティクス管理タスクが異なる場合があります。 ### 既定のセマンティクス ビュー データ ソースの構成が正常に完了すると、グリッドにその情報が表示されます。キューブ (多次元) データ ソースに接続する場合、データは自動的に表示されます。既定のビューは、Salesforce や Tableau データ抽出などの代替データ ソースのタイプによって異なる場合があります。 ### セマンティクスのレビュー メタデータ グリッドには、データ ソースの列が行として表示され、各列に関する重要な情報が表示されます。これには、列のデータ型、Tableau のフィールド名、およびリモートのフィールド名が含まれます。 ### セマンティクスの管理 接続しているデータのタイプによっては、複数の列を一度に非表示にしたり、列の名前をすばやく変更したりするなどのタスクを実行することができます。 ## ワークブック内のデータ ソースの場所を変更する ワークブック内のデータを操作していると、データ ソースの場所を変更する必要が生じる場合があります。このセクションでは、データ ソースの名前や場所が変更された場合や、同様のデータ ソースに分析を適用する場合に、作業内容を失うことなくワークブックを正しい場所にリダイレクトするプロセスについて説明します。 ### データ ソースの場所を変更する 1. \[データ\] ペインで編集するデータ ソースを右クリックします。 2. メニューから **\[接続の編集\]** を選択します。 3. \[接続の編集\] ダイアログ ボックスには、次の 2 つのオプションがあります。 - コンピューターのファイル システムを参照して、データ ソースの新しい場所に移動します。 - まったく新しいデータ ソースを選択するには、**\[参照\]** ボタンをクリックして別のファイルを選択します。 4. 新しい場所またはデータ ソースを選択したら、**\[OK\]** を選択して変更を保存します。 ![Microsoft Excel ファイルへの接続を示す Tableau ウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/howto_connect_img_201.png) ## フィールドの参照の置換 新しいデータ ソースに正常に接続すると、元のデータ ソースを参照していたワークブック内のすべてのワークシートが新しいデータ ソースを参照するようになります。ただし、新しいデータ ソースに元のデータ ソースと同じフィールド名がない場合、フィールドは無効とみなされ感嘆符が表示されます。この問題を解決するには、これらのフィールドの参照を置き換えます。 たとえば、「顧客名」というフィールドを含むデータ ソースに接続されたワークブックがあるとします。データ ソースを置き換えたところ、フィールド名の 1 つが「名前」でした。この場合、「顧客名」フィールドは引き続きデータ ペインに表示されますが、無効としてマークされます。 このフィールドをもう一度有効にするには、参照を置き換えます。つまり、無効なフィールドを新しいデータ ソースの有効なフィールドにマッピングできるということです。この例では、「顧客名」を「名前」にマッピングします。 ![データ ソース フィールド。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/howto_connect_img_501.png) ### フィールドの参照の置換 1. \[データ\] ペインで無効なフィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) します。 2. **\[参照の置換\]** を選択します。 3. \[参照の置換\] ダイアログ ボックスで、無効なフィールドに対応するフィールドを新しいデータ ソースから選択します。 ![参照を置き換えるオプションを含むフィールド コンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/howto_connect_img_502.png) ## データ ソース名の変更 Tableau Desktop でデータ ソースへの接続を確立すると、名前を付けるように求められます。この名前は Tableau 内でデータ ソースを識別するために使用され、1 つのワークブックに複数のデータ ソースが接続されている場合に役立ちます。これにより、各接続の具体的な詳細を追跡できます。 ### データ ソース名の変更 1. \[データ\] メニューに移動します。 2. **\[名前の変更\]** を選択します。 接続に適切な名前を付けることで、さまざまなデータ ソースを簡単に区別し、効率的に管理できます。\[データ\] メニューでデータ ソースを選択して **\[プロパティ\]** を選択して、接続のプロパティを確認することもできます。 ![データ ソース ペインの \[接続の編集\] オプション。](Img/howto_connect_img_401.png) ## データ ソースの複製 (Tableau Desktop) テーブルの追加、フィールドの表示と非表示、フィールドの既定値の設定など、データ ソースに変更を加えたい場合があります。このような変更を加えると、そのデータ ソースを使用するすべてのシートが影響を受けます。データ ソースを複製すると、既存のシートに影響を与えることなく変更を加えることができます。Tableau Desktop でデータ ソースを複製するには、次の手順に従います。 1. Tableau Desktop でワークブックを開きます。 2. 画面上部で \[データ\] メニューに移動します。 3. 複製するデータ ソースを選択します。 4. ドロップダウン メニューから **\[複製\]** を選択します。 **注:** データ ソースを複製すると、複製の名前には「copy」が追加されます。これにより、元のソースと複製したソースを区別できるようになります。 ![データ ソースを複製し、キャンバスにドラッグします。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/howto_connect_img_301.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ ソースの置換 **注:** Tableau Cloud または Tableau Server では、データ ソースの置換はサポートされていないため、Tableau Desktop で行う必要があります。 ユーザーは、別のデータ ソースを使ってワークブックやシートを更新できます。データ ソースを置換しても、データ ソースはマージまたは編集されません。データ ソースの置換では、ワークシート内で使用されているフィールドが、新しいデータ ソース内の対応するフィールドへのマッピングのためにリダイレクトされます。ユーザーが_元の_データ ソースで作成したフィールドは、新しいデータ ソースにコピーされます。元のデータ ソースに含まれていないフィールドは、古いデータ ソースを置換する前に、_新しい_データ ソースに手動でコピーして貼り付ける必要があります。古いデータ ソースを置換したときに、フォルダー構造はコピーされません。 2 つのデータ ソースは同一である必要はありませんが、データ ソース間に相違がある場合、ワークブックのシートおよびビューのフィールドに影響を及ぼします。新しいデータ ソースに存在しない (または異なる名前を持つ) フィールド、グループ、セット、および計算フィールドは、\[データ\] ペインから削除されます。フィールド参照を置換して無効なフィールドを修正する方法の詳細については、[データ ソースの編集](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/howto_connect.htm)を参照してください。 ### データ ソースを置換する データ ソースを置換するには、次の手順を実行します。 1. _元の_データ ソースに接続するワークブックを開きます。 2. \[データ\] > \[新しいデータ ソース\] を選択して、_新しい_データ ソースに接続します。 3. \[データ ソース\] ページで、表をキャンバスまでドラッグし、データ ソースを設定します (自動的に行われない場合)。 4. シート タブに移動し、\[データ\] > \[データ ソースの置換\] を選択します。 **注:** \[データ ソースの置換\] オプションを使用するには、ビューの中に少なくともフィールドが 1 つ存在する必要があります。 ![データ ソースを管理するためのオプションのドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/connect_basic_replace1.png) 5. \[データ ソースの置換\] ダイアログ ボックスで、\[現在\] データ ソースと \[置換\] データ ソースを選択します。 6. (オプション) **\[現在\]** フィールドで、現在のワークシートのみを置換するチェックボックスを選択します。 7. 終了したら、\[OK\] を選択します。 _元の_データ ソースを使用していたすべてのワークシート、ダッシュボード、およびストーリーは、_新しい_データ ソースを使用するように更新されます。変更を元に戻し、元のデータ ソースに戻るには、ツールバーの \[元に戻す\] をクリックします。 **注:** 両方のデータがリレーショナル データ ソースの場合、または両方のデータ ソースがキューブ (多次元) データ ソースの場合にのみデータ ソースを別のデータ ソースと置換できます。Tableau では、Windows のみキューブ データ ソースをサポートしています。 ### 1 つのシートのデータ ソースを置換する 1 つのシートのデータ ソースを置換する場合は、\[現在のワークシートのみを置換する\] のチェックボックスをオンにします。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/replace_datasource.png "[現在のワークシートのみを置き換える] のチェックボックスがオンになっている [データ ソースの置換] ダイアログ") ## パブリッシュされたデータ ソース ユーザーがデータ ソースをワークブックからパブリッシュすると、Tableau Desktop 内の現在のワークブックは、パブリッシュされたデータ ソースに自動的に接続され、ローカルのデータ ソースが閉じられます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ ソースの計画 Tableau の中心にあるのはユーザーのデータです。データの探索、質問への回答、ビジュアライゼーションの構築を自分や他のユーザーが正常に実行できるかどうかは、基礎となるデータによって変わります。 目的が簡単な探索やアドホック分析である場合は、ホップ インしてデータに接続し、ドラッグ アンド ドロップしていくつかの Viz を作成することができます。また、必要な情報を使用してホップ アウトすることも可能です。ただし、定期的に使用する分析やデータ ソースを作成することが目的の場合は、データ ソース全体について考え、計画を立てることをお勧めします。 ## Tableau データ ソース Tableau データ ソースは、ソース データと Tableau の間のリンクです。基本的には、データの合計 (ライブ接続や抽出)、接続情報、データが含まれているテーブルやシートの名前、データ上のセマンティクスです。これらのセマンティクスには、データを組み合わせる方法や、計算、名前変更されたフィールド、既定の書式設定などが含まれます。 Tableau _データ ソース_ には、 異なるデータベースやファイルへの複数の_データ接続_が含まれる場合があります。接続情報には、データが配置されている場所 (ファイル パス、ネットワークの場所など) や、データへの接続方法に関する詳細 (データベースのログイン情報など) が含まれます。 **注**: _データ ソース_と_データ接続_という用語はこれまで区別されずに使用され、多くの資料では明確な区別が行われていませんでした。 また、Tableau データ ソース (Tableau によるデータへのアクセスと、関連する可能性のあるすべてのカスタマイズ) と、ソース データ自体 (データベースや Excel スプレッドシートなど) の違いについても念頭に置いておくことが重要です。データベースの設計という意味でのデータ ソースの計画については、このトピックの対象ではありません。 ## データの組み合わせ 単一テーブルのデータ ソースを使用している場合は、[データに接続](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/basicconnectoverview.htm)して、テーブルをキャンバスにドラッグし、ビューの構築を開始できます。ただし、データが複数のテーブルやデータベースに分散している場合は、データを組み合わせる必要があります。データの結合は、\[データ ソース\] ページで行われます。
単一のデータベース 複数のデータベース
  1. データに接続します。これにより、データ ソースが作成されます。
  2. データのテーブルやシートをキャンバスにドラッグします。
  3. 2 番目のテーブルやシートをキャンバスにドラッグします。自動リレーションシップが形成されたことを示す "ヌードル" が形成されるか、[リレーションシップの編集] ダイアログが開き、2 つのテーブルを関連付けるフィールドを Tableau に指示するよう求めるメッセージが表示されます。
  4. テーブルの追加を続けます。
  1. データに接続します。これにより、データ ソースが作成されます。
  2. データのテーブルやシートをキャンバスにドラッグします。
  3. 最初のデータ テーブルを表示した後、 左側のペインで [接続] ヘッダーの右側にある [追加] リンクをクリックします。
  4. 左側のペインでデータ接続を切り替えてから、目的のテーブルをキャンバスにドラッグします。自動リレーションシップが形成されたことを示す "ヌードル" が形成されるか、[リレーションシップの編集] ダイアログが開き、2 つのテーブルを関連付けるフィールドを Tableau に指示するよう求めるメッセージが表示されます。
  5. テーブルの追加を続行し、関連するデータ接続間で切り替えます。
**注**: 異なるデータベース間でテーブルを関連付けるには、新しい**データ ソース**ではなく、同じデータ ソース内の**データ接続**として追加する必要があります。データ接続は、左側のペインの \[追加\] リンクから追加されます。新しいデータ ソースは、\[データ\] メニュー、または下の図に示すように、\[データ ソース\] の名前の横にあるアイコンからドロップダウン メニューを使用して作成できます。 ![新しいデータ ソースを追加するオプションを提供するドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datasource_plan_connection_vs_source.png) ### データの結合方法 リレーションシップは、Tableau でデータを組み合わせる既定の方法です。関係は、複数のテーブルのデータを分析用に組み合わせる動的で柔軟な方法です。必要に応じて、テーブルを結合したりユニオンしたりすることもできます。データ ソースをブレンドすることも可能です。Tableau でデータを組み合わせる方法についてのオプションと、各方法が有用となる状況について見ていきます。
関係 関連フィールドに基づいて、2 つのテーブル間の結合の可能性を確立します。固定されたテーブルを新規作成するために、データをマージしないでください。分析中に、コンテキストに応じた適切な結合を使用して関連テーブルを自動的にクエリし、カスタム データ テーブルを分析用に生成します。

適切な詳細レベルを維持し、データを失うことなく適切な集計を維持しながら、NULL を処理します。

複数のパブリッシュされたデータ ソースで使用できます。
結合 結合句と結合タイプに基づいて 2 つのデータ テーブルをマージし、固定されたデータ テーブルを新規作成します。基本的な行構造が同じデータの新しい列を追加するために使用されることが多くあります。

フィールドがすべてのテーブルに存在しない場合、一部の結合タイプでデータが失われる可能性があります。テーブルの詳細レベルが異なる場合、データが重複する可能性があります。
ユニオン 複数のデータ テーブルをマージして、固定されたデータ テーブルを新規作成します。基本的な列構造が同じデータの新しい行を追加するために使用されます。
ブレンド データは個別の状態のままです。Tableau は、データ ソースを個別にクエリし、そのシートに対して設定されたリンク フィールドに基づいて、ビュー内で結果をまとめ、視覚化します。左結合の動作を模倣して、セカンダリ データ ソースからのデータをフィルターできる場合があります。
**注**: データを[カスタム SQL](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/customsql.htm) と組み合わせることも可能です。多くの場合、キャンバス内で直接データを組み合わせるか、データ ブレンドで組み合わせることをお勧めします。これにより、Tableau で最適化に対する柔軟性が最大限に高まります。ただし、一部のシナリオでは、カスタム SQL を使用する理由があります。Tableau では、カスタム SQL ステートメントを書き込まれたとおりに実行する必要があるため、パフォーマンスに影響がでる可能性があります。 ### 関係 関連付けは、複数のテーブル間の共有フィールド (列) に基づいて複数テーブルのデータを使用する方法です。関係は、複数のテーブルで行をどのように接続できるかを Tableau に通知します。Tableau はその情報を保持しますが、ハード コードされた結合のように行をすぐにまとめることはしません。代わりに、ビジュアライゼーションが作成されると、分析に関連するフィールドが関係を通じて追跡され、正しいデータを返すために適切な結合が作成されます。 データがビジュアライゼーションのコンテキスト外で単一のテーブルに完全に取り込まれることはないため、データの詳細レベルや粒度が異なる場合は、関係を使うのが便利です。たとえば、1 つのテーブルで毎日の降雨量に関するデータを使用する必要があるが、別のテーブルでは 1 時間ごとの温度を使用する必要がある場合などです。 関係を使用してテーブルを組み合わせる方法の詳細については、「[データの関連付け](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/relate_tables.htm)」を参照してください。 リレーションシップを使用してテーブルを組み合わせる方法の詳細については、[データの関連付け](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/relate_tables.htm)および Tableau ブログ投稿を参照してください。 - [関係 (パート 1): Tableau に新しいデータ モデルを導入する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [関係 (パート 2): ヒントとテクニック](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [関係 (パート 3): 複数の関連するテーブルを横断して質問する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) **注**: Tableau バージョン 2024.2 以降では、Tableau データ モデルは、マルチファクト関係を通じてマルチファクト分析と共有ディメンションをサポートします。詳細については、[「マルチファクト関係データ モデルについて」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm)、[「マルチファクト関係モデルを使用するとき」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_when_to_use.htm)、[「マルチファクト関係データ モデルの構築」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_build.htm)を参照してください。 ### 結合 結合は、共通のフィールドによって関連する表を組み合わせる方法です。結合を使用してデータを組み合わせるとテーブルが作成され、データの列が追加されることによって横方向に拡張されます。 ![明るい紫色と暗い紫色のバーは、結合を使用してデータを結合することを示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/visual_join.png) Tableau でのデータの結合方法の詳細については、[データの結合](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/joining_tables.htm)を参照してください。 ### データ ブレンド データ ブレンドを使用する場合は、プライマリ データ ソースと呼ばれるデータ ソースのデータを、1 つまたは複数のセカンダリ データ ソースの共通フィールドと組み合わせます。 データ ブレンドは、次の場合に便利です。 - データ ソースの構成方法をシート単位で変更する必要がある場合 - キューブ データ ソースなど、関係や結合が許可されていないデータベースを組み合わせる場合。 データ ブレンドを使用してデータを組み合わせると仮想のテーブルが作成され、データの列が追加されることによって横方向に拡張されます。各データ ソースのデータは、Viz でまとめて表示される前に、共通のレベルに集計されます。 ![紫と青のバーは、データ ブレンディングを使用してデータを結合することを示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/visual_blend.png) Tableau でのデータ ブレンドの仕組みやデータをブレンドする方法の詳細については、[データのブレンド](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/multiple_connections.htm)を参照してください。 ### ユニオン ユニオンは、値 (行) をテーブルに追加する方法です。同じ列がある場合、表のユニオンを作成できます。ユニオンを使用してデータを組み合わせると、同じ列を持つ仮想の表ができあがりますが、データの行が追加されることによって縦方向に拡張されます。 ![明るい紫色と暗い紫色のバーは、ユニオンを使用してデータを結合することを示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/visual_union.png) 表のユニオンを行うには、手動とワイルドカード検索の 2 つの方法があります。Tableau でこれらのメソッドのいずれかを使用したデータのユニオン方法の詳細については、[データのユニオン](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/union.htm)を参照してください。 ## Tableau データ ソースに関する考慮事項 まず、データ ソースの目的を明確にしてください。幅広いユーザーからのさまざまな質問に対応する包括的なデータ ソースは、パフォーマンスが最適化されたニッチなデータ ソースとは作りが異なります。最初から目的を理解しておくことが重要です。 この目的を念頭に置いたうえで、Tableau でデータ ソースを構築する前に次のいくつかの項目について検討し、計画しておきます。 - 場所とアクセス - 形状とクリーンさ - データ モデルとデータの結合 - セマンティクスとカスタマイゼーション - スケーラビリティ、セキュリティ、検出可能性 - パフォーマンスと最新度 #### 場所とアクセス データの場所は、Excel ファイルや Google スプレッドシートのように単純なものから、さまざまな技術を駆使した複数のデータベースのような複雑なものまであります。Access には、特定のドライバー、データベースのコネクタ、データベース サーバーのログイン情報なども含めることができます。 **考慮すべき質問:** - データと Tableau へのアクセス権やパーミッションを持つ、適切なユーザーですか? - どのユーザー アカウントをデータベースへのログインに使用する必要がありますか? - ユーザーのフィルターリングや[行レベルのセキュリティ](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/rls_bestpractices.htm)は必要ですか? - ソース データはオン プレミスですか、クラウドにありますか? - [データが Tableau Cloud にパブリッシュされる場合に影響が出る](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/to_publish.htm#tableau-online-data-connection-support)可能性があります。 - [Tableau が提供するコネクタを使用する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/exampleconnections_overview.htm)はありますか? - そのデータベースに制限はありますか (使用するすべての機能に対応していますか)? #### 形状とクリーンさ 組織には、接続可能な適切に構造化されたデータや、使用可能な ETL プロセスがすでに提供されている場合があります。または、Tableau Prep Builder を使用してクリーニング操作と整形操作を行い、データを有用な形式にすることが必要な場合もあります。 **考慮すべき質問:** - データは Tableau で使用するためによく構造化されていますか? - [Tableau Prep Builder](https://help.tableau.com/current/prep/ja-jp/prep_clean.htm) と Tableau Prep Conductor を使用して 、データの準備フローのクリーニングと[自動化](https://help.tableau.com/current/prep/ja-jp/prep_conductor_publish_flow.htm)を行う必要がありますか? - Tableau でネイティブに行うのに最適な計算や操作は何ですか? - 不要なデータはありますか? 欠落しているデータはありますか? #### データ モデルとデータの結合 Tableau では、データのクエリ方法を把握する必要があります。これは、[Tableau データ モデル](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_datamodel.htm)で説明されています。データが複数のテーブルから取得される場合は、組み合わせる必要があります。データを組み合わせる方法には、リレーションシップ、結合、ブレンドなどがあります。 **考慮すべき質問:** - データは複数のシステムに分散されていますか? - データの各テーブルを組み合わせるための最適な方法は何ですか? #### メタデータとカスタマイズ ユーザーが快適に使用できるような、簡単な方法でデータが保存されていないことがよくあります。たとえば、既定のフィールド名が使いづらい、省略形やコードの定義が欠落している、参照元データに共通の計算が存在しないといった場合があります。これらの情報が含まれるセマンティック レイヤーを作成すると、データをより簡単に理解できるため、使用しやすくなります。 **考慮すべき質問:** - どのような計算を追加する必要がありますか? - テーブルの名前やフィールド名はわかりやすいですか? - フィールドの既定の設定は便利ですか、それともカスタマイズする必要がありますか? - [Tableau Catalog](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/qs_content_page.htm#add-or-edit-descriptions) に対応するために行うべき調整はありますか? _現時点では、「データの説明を見る」は複数テーブルのデータ ソースに対応していません。_ #### スケーラビリティ、セキュリティ、検出可能性 データ ソースは、作成したワークブック内 ([埋め込みデータ ソース](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/permissions.htm#data-access-for-published-tableau-data-sources)) にそのまま残る場合もあれば、Tableau Server や Tableau Cloud に独自のコンテンツ アセットとしてパブリッシュできる場合もあります。パブリッシュされたデータ ソースの一元化に、セキュリティとスケーリングという利点が追加され、複数のユーザーが一貫性のあるデータ ソースにアクセスできるようになりました。また、パブリッシュされたデータ ソースは [Tableau Catalog](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/dm_catalog_overview.htm) や推奨事項を活用して、組織に真の単一ソースを提供することもできます。 **考慮すべき質問:** - データ ソースをワークブックに埋め込んだままにする必要がありますか? _(次の質問は、データ ソースがパブリッシュされていることを前提としています)_ - データ ソースはどこでパブリッシュされますか? - データ ソースの所有者は誰ですか? - どのような[認証](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/publishing_sharing_authentication.htm)と[パーミッション](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/publish_workbooks_permissions_add.htm)が必要ですか? - [認定](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/datasource_certified.htm)されますか? #### パフォーマンスと最新度 Tableau データ ソースをソース データへのライブ接続にすることも、データを更新可能な抽出としてコピーすることもできます。抽出により、分析のパフォーマンスが向上したり、データベース システムに対するリソースの枯渇を防いだりできます。 **考慮すべき質問:** - データ接続をライブにしたり[抽出](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/extracting_data.htm)したりする必要がありますか? - 抽出した場合、更新スケジュールはありますか? ([Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/data_fresh_section.htm) | [Tableau Cloud](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/to_keep_data_fresh.htm)) - Tableau Cloud にパブリッシュされた場合、[Tableau Bridge](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/qs_refresh_local_data.htm) を使用する必要がありますか? ### 品質の高いデータ ソースを構築する 適切に設計されたパフォーマンスの高いデータ ソースには、多くの情報が含まれています。ただし、最初の試行をパブリッシュする必要はありません。優れたビジュアライゼーションを作成するように、データ ソースの構築は継続的なプロセスになります。必要なデータを組み合わせて、ニーズを満たす viz が構築できているかどうかを確認してみてください。いつでも戻って新しい計算を書き込んだり、別のデータ テーブルを取り込んだりすることができます。ユーザー テストを行い、同僚にフィールド名が理解できるかどうか尋ねてみてください。 もちろん、信頼できるデータ ソースのみをパブリッシュし、品質保証に合格したデータ ソースのみを認定することが最善です。データ ソースがユーザーの前に表示されるときまでに、信頼できるものに仕上げることが必要です。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ ソースの設定 データに接続した後、\[データ ソース\] ページを使用してデータ ソースを設定し、データ分析の準備を行います。分析を開始する前に設定できる多くのオプション構成があります。データ ソース ページで行った設定により、Tableau がデータの解釈や操作に使用するデータ ソースが作成されます。 このセクションのトピックでは、データ ソースを分析用に最適化するために、これらの構成を使用する方法について説明します。 関連リソースとビデオについては、「[Tableau Desktop でのデータの結合](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/tutorials/on-demand/combining-data-tableau-desktop?playlist=509089)」を参照してください。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ ソースやワークブックをパブリッシュする際にパーミッションを設定する ワークブックまたはデータ ソースのパブリッシャーは、パブリッシュ プロセスの一部としてパーミッションを設定できる場合があります。パーミッションを使用することで、Tableau Server や Tableau Cloud 上にパブリッシュされているコンテンツへの他のユーザーのアクセスを許可または拒否できます。たとえば、ワークブックのビューを操作できるユーザーや、データ ソースのコピーをダウンロードできるユーザーなど。 パーミッションは、データ ソースへのアクセス権とは異なる点に注意してください。一部のデータ型にアクセスする際は、データベース名とパスワードを使用してサインインするか、データベースの認証資格情報を接続に埋め込む必要があります。詳細については、[パブリッシュされたデータにアクセスするための認証資格情報を設定する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/publishing_sharing_authentication.htm)を参照してください。 可能な場合は、コンテンツをパブリッシュするプロジェクトの既定のパーミッション ルールを使用することが最も良い方法です。[ロックされたプロジェクト](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/permissions.htm#lock-project-permissions) にパブリッシュする場合は、パーミッションを変更できません。 ただし、カスタマイズ可能なプロジェクトにコンテンツをパブリッシュする場合、コンテンツに固有のパーミッションを持たせるべき理由がある場合は、パブリッシュ時にパーミッション ルールを設定できます。 ## パブリッシュと同時のパーミッションの設定について パブリッシュ プロセスを開始すると、適用されるパーミッションがダイアログ ボックスに表示されます。既定では、パブリッシュするコンテンツは、パブリッシュ先のプロジェクトのパーミッション ルールに従います。 ![コンテンツ所有者は、パブリッシュ時にパーミッションを設定できます](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/publish-permissions3.png) パブリッシュするダイアログ ボックスでパーミッションを変更する際には、パブリッシュするコンテンツに対する固有のパーミッション ルールを設定します。つまり、プロジェクトのパーミッション ルールを変更してもコンテンツに影響しません。環境によって意図したとおりとなったり、管理者が設定したガイドラインと競合し、予期しない結果となる可能性があります。 ### コンテンツにパーミッションを設定するかどうかを決定するためのヒント - **組織の実践について学習する** 組織のガイドラインについては、Tableau 管理者にお問い合わせください。一般的には管理者がプロジェクトに対するパーミッションをロックします (推奨)。このような環境で作業している場合は、コンテンツに固有のパーミッションを設定することはできません。このような環境で作業している場合、パブリッシュ時にパーミッションを設定していても、サーバーでパーミッションを管理する人物がこれらの設定を後から変更している可能性がある点に注意してください。 - **明示的なパーミッションの設定による結果を知る** 前述の潜在的な競合以外にも、一部のコンテンツに対する固有のパーミッションでは、どのコンテンツに例外があり、どの例外が適用されるかを管理するため、さらにメンテナンスが必要です。 - **既定のパーミッション設定を承認して素早くパブリッシュする** 管理者は必要に応じて、後からサーバーでパーミッションを更新でき、変更に対する影響をより包括的に見ることができます。 ## パブリッシュ時のパーミッションの設定方法について 1. パブリッシュ ダイアログボックスで、現在の設定を示すサマリーの横の \[編集\] をクリックします。 ![パブリッシュ中にパーミッションを編集する](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/publish-permissions1.png) 2. 表示されるポップアップで次のいずれかを実行します。 - カスタムの機能を設定し、明示的に役割を割り当てるには、既存のユーザーまたはグループを選択してから \[編集\] または \[追加\] をクリックします。 \[パーミッションの追加/編集\] ダイアログ ボックスで、変更を加えます。 \[適用\] をクリックして、変更内容を保存し、ダイアログ ボックスを開いたまま別のユーザーまたはグループを構成します。\[OK\] をクリックして、ダイアログ ボックスを閉じます。 - パーミッション ルールを削除するには、ユーザーまたはグループを選択してから \[削除\] をクリックします。 ## パーミッション テンプレートの割り当て コンテンツのパブリッシュ時に、次の [テンプレート](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/permissions.htm#permission-capabilities) を選択したユーザーまたはグループに割り当てることができます。 - ビュー: ユーザーがワークブックをフィルターしたり、データ ソースに接続したりするなど、ユーザーにコンテンツに対する基本的なアクセス権を許可します。 - 探索: ユーザーがビュー テンプレートのすべての機能や、ワークブックの編集やデータ ソースのダウンロードなどの追加機能を使用できるようにします。 - パブリッシュ: ユーザーがコンテンツを上書きできるようにします (Web 編集や元のコンテンツ上の保存を経由するなど)。また、これによりユーザーへコンテンツの所有権が付与されます。 - 管理: ユーザーがコンテンツを削除したり、パーミッションを設定したり、コンテンツを管理できるようにします。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ ソースを閉じる データ ソースはいつでも閉じることができます。データ接続を閉じてもデータ ソースは変更されません。代わりに、Tableau がデータから切断され、クエリを実行できなくなります。さらに、\[データ\] ペインからデータ ソースがクリアされ、データ ソースに関連するすべての開いているワークシートがクリアされます。誤ってデータ ソースを閉じた場合は、\[元に戻す\] ボタンを使用して再度開きます。データ ソースを閉じるには、次のいずれかを行います。 - データ ウィンドウの一番上にあるデータ ソースを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[閉じる\] を選択します。 ![データ ソースの編集ドロップダウン メニューの閉じるメニュー オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/close_connection1.png) - \[データ\] メニューでデータ ソースを選択し、\[閉じる\] を選択します。 ![データのドロップダウン メニューのデータ ソースの閉じるメニュー オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/close_connection2.png) **注:** Web 上で作成する場合、ワークシートでデータ ソースを使用してもデータ ソースを閉じることはできません。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ ビューで一般的なグラフ タイプを構築する このセクションには、データ ビューで一般的なグラフ タイプを構築するための手順を示す詳細な演習が含まれています。すべての演習で、Tableau Desktop に付属している**サンプル - スーパーストア** データ ソースを使用します。これらのトピックは、Tableau で作成できる数多くのタイプのデータ ビューのサンプルにすぎません。ビューを最初から作成するオプションの詳細については、[ゼロからのデータ ビューの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/building_overview.htm)および[データを探索するための基本的なビューの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/getstarted_buildmanual_ex1basic.htm)を参照してください。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ ブレンドとカスタム ジオコーディング データ内に、Tableau 内に自動的にジオコードが付けられていない地理的な場所がある場合は、データ ブレンドとカスタム ジオコーディングの 2 つの方法でそれらをマップ ビュー上にプロットできます。データ ブレンドとカスタム ジオコーディングではいずれも地図上に独自の場所をプロットできます。データ ブレンドは簡単に設定でき、どのデータ ソースからでもデータを操作できます。カスタム ジオコーディングを使用すると、既存の役割へ追加、階層の作成ができます。カスタム ジオコーディングは、設定とインポートが完了すると簡単に使用できます。 このトピックでは、地理情報と別のデータ ソースをブレンドする処理と、カスタム ジオコーディング データを Tableau にインポートする処理の違いについて説明します。 次にデータ ブレンドとカスタム ジオコーディングの簡単な比較を示します。
機能データ ブレンドカスタム ジオコーディング
マップ ビューに独自のロケーションをプロットするはいはい
任意のデータを使用するはいいいえ、テキスト ファイルのみ
新しい地理的役割を追加するいいえはい
既存の地理的役割に追加するいいえはい
新しい地理的階層を作成するいいえはい
他のワークブックに再使用できるいいえはい
## データ ブレンド データ ブレンドは地図ビュー上にデータをプロットする最も簡単な方法です。データ ブレンドは緯度と経度がある単一レベルの地理情報を追加する場合に適しています。テキスト ファイルのみを使用できるカスタム ジオコーディングとは異なり、任意のデータ ソースを使用できます。Tableau Server 上の地理的データ ソースは他のワークブックと共有できます。ジオコーディング データのみを含む抽出を作成することで、マップのパフォーマンスを高速化することもできます。 次に地理的データをブレンドするための概要の手順を示します。詳細な例については、[地理的データのブレンド](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_customgeocode_ex_datablend.htm)を参照してください。 ### 地理データをブレンドするには 1. 地理的データを定義するデータ ソースを作成します。 2. Tableau Desktop で、マップする元データに接続してから、地理的データを定義するデータ ソースに接続します。 3. 2 つのデータ ソースをブレンドします。詳細については、[データのブレンド](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/multiple_connections.htm)を参照してください。 4. データをマップ ビュー上にプロットします。 ## カスタム ジオコーディング カスタム ジオコーディングを使用すると、より柔軟にマップ上でデータをプロットできます。インポートが完了すると、カスタム ジオコーディング データはコンピューター上のすべてのワークブックで使用できるようになります。カスタム ジオコーディング データは、パッケージド ワークブック (.twbx)、あるいはカスタムの地理的役割を使用するパブリッシュされたワークブックにコピーされます。これにより、ワークブックの容量は約 40MB 大きくなります。 Tableau Desktop をアップグレードする場合、Tableau のジオコーディング データに対する修正を利用するには、カスタム ジオコーディングの更新が必要となる場合があります。 カスタム ジオコーディングでは、追加の列を使用してより大きな地理的場所を定義できます。たとえば、米国の人口調査地域セットを作成する場合、対象となる米国内の群を定義する必要が生じることがあります。インポート ファイルに追加の列を含めて、より大きな地理的場所を定義できます。 また、リレーションシップが一致する複数の地理的役割に対し、複数のファイルを使用することもできます。つまり、国または都道府県/州などのより大きな地理的データを共有します。カスタム ジオコーディング データがインポートされると、地理的データに割り当てることができる追加の地理的役割が表示されます。 さらに、カスタム ジオコーディングを使用すると、市区町村の役割に新しい市区町村を追加するなど、場所に対して既存の地理的役割に場所を追加することもできます。また、ビルドイン階層 (例: 国内の人口調査標準地域など) を拡張する地理的役割の階層を定義したり、新しい階層 (例: 領域内のサブ領域など) を定義することができます。 カスタム ジオコーディングの詳細については、[Tableau が認識しない場所をジオコーディングし、マップ上にプロットする](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/custom_geocoding.htm)を参照してください。 ## 関連項目 [地理的役割の割り当て](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_geographicroles.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ ブレンドのトラブルシューティング データ ブレンドを使用して異なるデータ ソースのデータを組み合わせる場合、いくつかの一般的な問題が発生する場合があります。このトピックでは、それらの問題をリストし、それぞれの状況への対応方法について説明します。 ## データ ソースをブレンドするときの一般的な警告とエラー ### プライマリ データ ソースとのリレーションシップがない セカンダリ データ ソースからビューにフィールドをドラッグすると、次のような警告が表示されることがあります。 _Fields cannot be used from the \[name of secondary data source\] data source, because there is no blend relationship to the primary data source. (プライマリ データ ソースとのブレンド関係がないため、\[セカンダリ データ ソースの名前\] データ ソースからのフィールドを使用できません。)\[データ\] ペインで \[セカンダリ データ ソースの名前\] データ ソースに切り替えて、少なくとも 1 つのリンク アイコンをクリックしてデータ ソースを結合してください。_ この警告は、セカンダリ データ ソースにアクティブなリンクがない場合に発生します たとえば、"State (州)" および "Date (日付)" フィールドによって関連付けられた 2 つのデータ ソースがあるとします。セカンダリ データ ソースのこれらのフィールドの少なくとも 1 つの横に、アクティブ リンク アイコン (![ブレンド リンク アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/icon_blendinglink.png)) が表示されている必要があります。\[データ\] ペインで破損リンク アイコン (![ブレンド リンクの壊れたアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/icon_blendinglinkbroken.png)) をクリックするか、ビューのプライマリ データ ソースからのリンク フィールドを使用することによって、リンクをアクティブにできます。 セカンダリ データ ソースにプライマリ データ ソースへのリンクがない場合もあります。\[データ\] ペインでリンク アイコンを探してください。Tableau では、同じ名前を持つフィールドが自動的にリンクされます。同じ名前のフィールドがない場合はフィールド間でリンクを定義する必要があります。詳細については、[データのブレンド](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/multiple_connections.htm#step4relationships)を参照してください。 ### プライマリ接続とセカンダリ接続は、同じデータ ソースの表のものです セカンダリ データ ソースからビューにフィールドをドラッグすると、次のような警告が表示されることがあります。 _プライマリ接続とセカンダリ接続は、同じデータ ソース内の表のものです。接続をリンクさせる代わりに、\[データ\] メニューを使用してデータを結合します。結合により、多くの表からのデータを統合でき、パフォーマンスとフィルターリングを改善する場合があります。_ この警告は、同じデータベースに接続する別のデータ ソースがワークブックに含まれている場合に発生します。このようにデータを組み合わせることもできますが、同じデータベースのデータを組み合わせる際は結合やリレーションシップを使用することをお勧めします。これにより、ブレンドでは実現できない仕方でデータベースのネイティブ最適化機能の一部を利用できます。 ### 1 つ以上のフィールドがサポートされていない集計を使用しているため、セカンダリ データ ソースをブレンドできません データ ブレンドには、COUNTD、MEDIAN、RAWSQLAGG などの非加算的集計に関する一部の制限があります。非加算的集計は、ディメンションに沿って集計できない結果を生成する集計関数です。代わりに、値を個別に計算する必要があります。数値関数は、MAX および MIN を除いてすべて非加算的集計です。詳細については、[Tableau 関数 (カテゴリ別)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_categories.htm)を参照してください。 これらの制限により、特定の状況下においてビューの特定のフィールドが無効となります。これらの無効なフィールドのいずれかをマウスでポイントすると、次のエラーが表示されます。 _1 つ以上のフィールドがサポートされていない集計を使用しているため、セカンダリ データ ソースをブレンドできません。_ ![Viz のメジャー値のツールヒントに、データ ブレンドに関連するエラー メッセージが表示されています。1 つまたは複数のフィールドでサポートされていない集計が使用されているため、セカンダリ データ ソースをブレンドできないことを示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_troubleshoot_nonadditiveaggregates.png) このエラーは、次のいずれかの理由で発生する場合があります。 - プライマリ データ ソースからの非加算的集計:一時テーブルの使用を許可するリレーショナル データベースのデータ ソースを使用している場合、非加算的集計はプライマリ データ ソースでのみサポートされます。この問題を回避するため、データ ソースの抽出を作成することを検討してください。抽出は一時テーブルをサポートします。 - **セカンダリ データ ソースからの非加算的集計**: プライマリ データ ソースからのリンク フィールドがビューに含まれている場合、また、セカンダリ データ ソースからの非集計ディメンションがビューに含まれていない場合、非加算的集計はセカンダリ データ ソースでのみサポートされます。一部の数値関数は、加算集計が含まれていても使用できます。たとえば、ROUND(\[Sales\],1) の代わりに ROUND(SUM(\[Sales\]),1) を使用します。 - ライブ接続を使用するマルチ接続データ ソースからの非加算的集計:ライブ接続を使用してデータに接続するマルチ接続データ ソースは、一時テーブルをサポートしていません。そのため、ライブ接続を使用してデータに接続するマルチ接続データ ソースを使用する場合、ブレンド機能と非加算集計を共に使用することは禁止されています。この問題を回避するため、マルチ接続データ ソースの抽出を作成することを検討してください。抽出は一時テーブルをサポートします。 - **セカンダリ データ ソースの LOD 式:** このエラーは、データ ブレンドを使用するビューで詳細レベルの式を使用する場合にも発生します。エラーを解決するため、セカンダリ データ ソースの LOD 式を使用する前に、プライマリ データ ソースのリンク フィールドがビュー内にあることを確認し、セカンダリ データ ソースからディメンション (ディメンション フィルターを含む) を削除してください。 ### 論理テーブルを含むデータ ソースは、データ ブレンドのセカンダリ データ ソースとして使用できません。 セカンダリ データ ソースは、次の条件が満たされている限り、論理結合を使用できます。  - プライマリ データ ソースからのアクティブなリンク フィールドはすべて、フィルター シェルフ以外のシェルフのビューに含まれている必要があります - ディメンションを含む、セカンダリ データ ソースからのすべてのフィールドが集計されます ## シート内にアスタリスクが表示される データをブレンドする場合、プライマリ データ ソースの各マークに対して、一致しているセカンダリ データ ソースの値が _1 つ_のみであることを確認してください。一致する値が複数ある場合、データをブレンドした後、結果のビュー内にアスタリスクが表示されます。 たとえば、"Population (人口)" と "Superstore (スーパーストア）"という 2 つのデータ ソースがあるとします。プライマリ データ ソースである "Population (人口)" には、"State (州)" と呼ばれるフィールドがあります。セカンダリ データ ソースである "Superstore (スーパーストア)" には、"State (州)" および "Segment (セグメント)" と呼ばれるフィールドを含みます。セカンダリ データ ソースの各州には、複数のセグメントがあります。たとえば、"Alabama (アラバマ)" には、"Consumer (消費者)"、"Corporate (企業)"、および "Home Office (ホーム オフィス)" の 3 セグメントがあります。

プライマリ データ ソース

米国の州と Abc メジャー名を表示する Viz 内の表。

セカンダリ データ ソース

米国の州、セグメント タイプ、Abc メジャー名を表示する列を含む Viz 内の表。
2 つのデータ ソースを \[State (州)\] フィールドでブレンドする場合は、(プライマリ データ ソースで) 個々の州の値が (セカンダリ データ ソースで) 複数のセグメント値を持つことができるリンクを作成します。この場合、プライマリ データ ソースの対応する各状態値に対し、セカンダリ データ ソースに複数のセグメント値があるため、次のイメージのように、ビューにアスタリスクが表示されます。 **ブレンドされたデータ** ![セグメント列のアスタリスクが強調表示された Viz 内の表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_troubleshooting_asterisks.png) ### シート内のアスタリスクを解決する プライマリ データ ソースの各マークに対して、一致しているセカンダリ データ ソースの値が _1 つ_のみであることを確認してシート内のアスタリスクを回避します。確実な方法は作成しようとしているデータとビューによって異なりますが、次で提案するいずれかの方法でシート内のアスタリスクを解決することを検討してください。 - 詳細レベルがより高いフィールドを、プライマリ データ ソースからシートに追加します。 たとえば、上記で使用した例に類似するビューを使用しているとします。"City (市)" などのフィールドは、その値が "State (州)" のようなフィールドより詳細レベルが高いことから、シートへの追加を検討します。 - プライマリとセカンダリのそれぞれのデータ ソースを切り替えるためにビューを再作成します。一般に、値の詳細レベルがより高いデータ ソースをプライマリ データ ソースにする必要があります。 たとえば、上記で使用した例に類似するビューを使用しているとします。"Superstore (スーパーストア)" をプライマリ データ ソースにして、"Population (人口)" をセカンダリ データ ソースにすることを検討します。 ## データ ソースのブレンド後に NULL 値が表示される データ ブレンドを使用する場合、ビューの必要なデータの場所に NULL 値が表示されることがあります。NULL 値が表示される理由は、いくつかあります。 - プライマリ データ ソースの対応する値に対する値が、セカンダリ データ ソースに含まれていない。 - ブレンド対象のフィールドのデータ型が異なっている。 - プライマリ データ ソースとセカンダリ データ ソースの値が、異なる大文字と小文字を使用している。 データ ブレンドは、リンク フィールドに基づき、プライマリ データ ソースのデータをセカンダリ データ ソースのデータで補完することによって機能します。つまり、Tableau はプライマリ データ ソースのすべてのデータと、セカンダリ データ ソース内の対応する一致のみを取得します。Tableau は、プライマリ データ ソースにもの対応する値に対し、セカンダリ データ ソース内の一致する値を 1 つも識別できない場合、NULL 値を表示します。 この問題を解決するには、次の手順を行います。 - セカンダリ データ ソースにデータを挿入する:セカンダリ データ ソース内に欠落しているデータを挿入し、プライマリ データ ソース内のすべてのレコードが一致するデータを持つようにします。たとえば、プライマリ データ ソースに米国の 50 の州すべての値が含まれ、セカンダリ データ ソースには米国の 30 の州の値のみが含まれるとします。この問題を解決するには、セカンダリ データ ソースの参照元データ セットに米国の残りの 20 州の値を追加します。あるいは、参照元データを変更できないときは、[フィールドをプライマリ データ ソースに取り込む](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/multipleconnections_create_primary_group.htm)または[データ ブレンドを使用してフィールドの値に別名を付ける](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/multipleconnections_edit_primary_aliases.htm)を実行し、NULL 値を回避できる場合があります。 - プライマリ データ ソースとセカンダリ データ ソースの値のデータ型が一致していることを検証する。たとえば、両方のデータ ソースでブレンドに使用するフィールドの文字列を使用するか、両方のフィールドに数値が含まれる必要があります。数字を含むフィールドと文字列を含むフィールドをブレンドすることはできません。 - プライマリ データ ソースとセカンダリ データ ソースの値の大文字と小文字が一致していることを検証する。1 つのデータ ソースが大文字と小文字の名前の両方を使用し、別のデータ ソースが大文字のみを使用している場合、NULL 値が表示されます。詳細については、「[データをブレンドするときに Null が表示される](https://kb.tableau.com/articles/issue/nulls-show-when-data-blending?lang=ja-jp)」を参照してください。 ## データ ソースをパブリッシュした後のブレンドの問題 2 つのデータ ベースをブレンドするフィールド レベルのカスタマイズを作成する場合、カスタマイズはデータ ソースの 1 つ、プライマリ データ ソースに基づいて行われます。次に、プライマリ データ ソースやセカンダリ データ ソースが Tableau Server や Tableau Cloud にパブリッシュされると、カスタマイズを含む (例:セカンダリ データ ソースへの参照を含む) プライマリ データ ソースは機能しなくなります。プライマリ データ ソースとセカンダリ データ ソースの間のブレンド関係が失われるため、カスタマイズは機能しなくなります。これは、プライマリ データ ソースとセカンダリ データ ソースの間のブレンド関係がワークブック レベルで定義されているためです。 たとえば、"Store - Main (ストア - メイン)" および "Store - West (ストア - 西部)"。プライマリ データ ソース ("Store - Main (ストア - メイン)") の合計売上高と、セカンダリ データ ソースの合計売上高 ("Store - West (ストア - 西部)") と組み合わせたフィールド レベルのカスタマイズ (計算など) を作成します。Tableau Server または Tableau Cloud にデータ ソースをパブリッシュするとすぐに、"Store - Main (ストア - メイン)" の計算は機能しなくなります。これは、計算が、場所がまだ決められていないセカンダリ データ ソースの "Store - West (ストア - 西部)" を参照しているためです。 このシナリオを回避するには、次の方法を使用します。 1. フィールド レベルのカスタマイズを作成する前に、まず各データ ソースをパブリッシュします。 2. 各データ ソースに接続します。 3. 必要なフィールド レベルのカスタマイズを含むワークブックを作成します。 4. ワークブックを Tableau Server にパブリッシュします。 このワークブックを "テンプレート" として使用し、自分や他のユーザーによって共有およびダウンロードできます。 ## キューブ (多次元) データ ソースとのブレンド キューブ データ ソースは、Tableau でデータをブレンドするためのプライマリ データ ソースとしてのみ使用できます。それらをセカンダリ データ ソースとして使用することはできません。 ## その他のデータ ブレンドの問題 データをブレンドするときに発生する他の問題については、次のリンクを参照してください。 並べ替えは使用できません - 計算フィールドでの並べ替えの問題については、[「データ ブレンドされたメジャーでフィールド別の並べ替えを利用できない」](http://kb.tableau.com/articles/issue/sorting-by-field-unavailable-for-data-blended-measures?lang=ja-jp)を参照してください。 - 計算された並べ替えの問題については、[「データ ブレンドを行う際にツール バーで並べ替えオプションを利用できない」](http://kb.tableau.com/articles/issue/sort-options-not-available-from-toolbar-when-data-blending?lang=ja-jp)を参照してください。 操作が期待どおりに動作しない - セカンダリ データ ソースのフィールドを URL アクションに追加することはできません。[「ブレンドされたデータ ソースからのフィールドを URL アクションで利用できない」](http://kb.tableau.com/articles/issue/fields-blended-unavailable-for-url-actions?lang=ja-jp)を参照してください。 - アクション フィルターは期待どおり動作しません。[「アクション フィルターとブレンドされたデータを使用すると期待どおり動作しない」](http://kb.tableau.com/articles/issue/action-filters-with-blended-data-not-working-as-expected?lang=ja-jp)を参照してください。 予期しない値とフィールドの変更 - ビュー内の各日付値の後に合計を複製します。[「日付フィールドのブレンドに関する問題」](http://kb.tableau.com/articles/issue/issues-with-blending-on-date-fields?lang=ja-jp)を参照してください。 - 参照元のデータがブレンドされたデータとは異なる値を示します。「[Underlying Data from Secondary Data Source Not Displayed or Consistent with Blended Data (セカンダリ データ ソースからの参照元のデータが表示されないかブレンドされたデータと異なる)」](http://kb.tableau.com/articles/Issue/underlying-data-from-secondary-data-source-not-displayed-or-consistent-with-blended-data?lang=ja-jp)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ ペイン内のフィールドの整理とカスタマイズ データ ペインには、データ ソースのセマンティクスの整理とカスタマイズに役立つ機能が多くあります。 グループ化や並べ替えのオプションを使用できるのは、リレーショナル データ ソースのみです。キューブ (多次元データ ソース) では使用できません。 ## データ ペインの整理 単一テーブルのデータ ソースは、デフォルトで、フォルダーごとにグループ化されます。マルチテーブルのデータ ソースは、デフォルトで、元のテーブルごとにフィールドがグループ化されます。 フォルダーごとにグループ化すると、フィールドを整理する方法を手動で決定できます。 テーブルごとにグループ化すると、ディメンションとメジャーをテーブルの下にまとめられます。この構造は、類似した名前のフィールドが複数のテーブルに表示される場合に役立ちます。 デフォルトに関係なく、データ ソースのテーブルごとのグループ化と、フォルダーごとのグループ化を切り替えることができます。 > [!TIP] > > **ヒント**: フォルダーごとのグループ化とテーブルごとのグループ化はいつでも変更できます。すべてのフォルダー情報が保持されます。 ### フォルダーごとにグループ化 \[データ\] ペインにあるフィールド、パラメーター、セットなどの項目は、フォルダーごとに手動でグループ化することができます。 - \[データ\] ペインのメニュー (データ ソースの下) を開き、**\[フォルダーごとにグループ化\]** を選択します。 ![グループ化と並べ替えのオプションを示す \[データ\] ペインのメニューを開く](Img/dw_data_pane_menu.png) - または、\[データ\] ペインでフィールドを右クリックし、**\[グループ化\]**、**\[フォルダー\]** の順に選択します。 ![グループ化のオプションを示すフィールド メニューを開く](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dw_group_by_folder.png) **注**: \[データ\] ペインのコンテキスト メニューの多くは、アクセスした方法によって異なります。探しているものがメニューにない場合は、別の場所からメニューを開いてみてください。フィールドを右クリックするか、\[データ\] ペインの空白を右クリックするか、検索バーのドロップダウン メニューを使用してアクセスできます。 オプションは、他の設定 (\[フォルダーの作成\] など) に応じて表示されたり、グレー表示されたりする場合があります。 フォルダーを設定するまで、すべてのフィールドがディメンションとともに上部に、メジャーとともに下部にリストされます。 ### フォルダーの作成 \[グループ化\] オプションを \[フォルダー\] に設定したら、フォルダーを作成します。 1. \[データ\] ペインで、グループ化するフィールドを選択して右クリックします (または \[データ\] ペインの何もない場所で右クリック します)。 2. \[フォルダー\]、**\[フォルダーの作成\]** の順に選択します。 3. プロンプトが表示されたら、新しいフォルダーの名前を入力します。 フォルダーは、\[データ\] ペインではアルファベット順に並べ替えられます。フォルダー名の先頭を数字にすると、特定の順序で表示されるように強制できます。 ### フォルダーへのフィールドの追加 フォルダー構造を作成したら、フィールドをフォルダーに配置します。 - フォルダー名の上にフィールドをドラッグします。フォルダーを展開すると、フィールドをフォルダーへドラッグすることができます。 ![\[データ\] ペインで強調表示されたフォルダーとそのフィールド](Img/dw_drag_to_folder.png) - または、フィールドを右クリックして **\[フォルダー\]** > **\[フォルダーに追加\]** の順に選択し、目的のフォルダーを選択します。 ![フィールドから展開されたコンテキスト メニュー。フォルダーに追加するオプションが強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dw_add_to_folder.png) フィールドは 1 つのフォルダーにしか表示できませんが、複数のフォルダーで使用できるようにしたいフィールドを複製 (右クリックして \[複製\]) することができます。 ## \[データ\] ペインでフィールドを並べ替える テーブルごとにグループ化するか、フォルダーごとにグループ化するかに関係なく、フィールドの並べ替え方法を設定できます。**\[並べ替え\]** オプションは、\[データ\] ペインのメニューにもあります。 ![グループ化と並べ替えのオプションを示す \[データ\] ペインのメニューを開く](Img/dw_data_pane_menu.png) 次のいずれかのオプションを使用して並べ替えることができます。 - 名前で並べ替え。ディメンションとメジャーを、フィールドの別名のアルファベット順に並べ替えます。 - データ ソースの順序で並べ替え。ディメンションとメジャーを、参照元データ ソース内にリストされている順序で並べ替えます。 ## フィールドの検索 \[データ\] ペインをフィルタリングして、特定の種類のフィールドのみを表示することができます。検索ボックスの横にある \[フィルター条件\] アイコンを選択して、クリック可能なオプションのリスト (ディメンション、メジャー、計算、コメント付きのフィールド) を表示します。検索ボックスの X を使用してフィルターをクリアします。 ![4 つのオプションが表示された \[フィルター条件\] メニュー](Img/dw_filter_by.png) ### フィールドの検索 フィールド、フォルダー、階層などのアイテムを \[データ\] ペインで検索できます。 1. データ ソース内の \[データ\] ペインの上部にある検索バーをクリックします。 2. 検索ボックスに入力し始めると、\[データ\] ペインのコンテンツがフィルタリングされ、入力した文字列を含むアイテムが表示されます。 ![フィルター検索フィールドにテキストが入力されたデータ ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dw_field_type_search.png) 4. **\[フィルター条件\]** のプレフィックスを使用すると、検索を特定のタイプのフィールドに限定できます。例えば、「名前」を検索する前に「D:」と入力すると、文字列「名前」を含むディメンションのみが返されます。 - **C:** 計算用 - **D:** ディメンション用 - **M:** メジャー用 - **F:** コメント付きのフィールド用 ## \[データ\] ペイン内でフィールドを検索 ビューのフィールドから、\[データ\] ペイン内で同じフィールドを簡単に見つけることができます。これは、フィールドの長いリストの中の特定のフィールドを操作する必要がある場合や、フィールド名が似ている場合に便利です。 \[データ\] ペインでフィールドを見つけるには、次の操作を行います。 1. ビュー内のピルを右クリックして、ドロップダウン メニューを開きます 2. **\[データ ペイン内で検索\]** を選択します \[データ\] ペイン内のフィールドが、クリックしたときと同じようにハイライト表示されます。 ![\[ジャンル\] フィールドのドロップダウン メニューと、\[データ\] ペインで強調表示された同じフィールド](Img/inspectdata_find-in-data-pane.png) ## フィールド名の変更 \[データ\] ペインでフィールドの名前を変更できます。たとえば、データ ソース内の Customer Segment (顧客区分) というフィールドの名前を変更し、Tableau で Business Segment (事業区分) と表示することができます。フィールドの名前を変更しても、参照元データ ソースのフィールド名は変更されず、Tableau で表示される名前のみが変更されます。変更されたフィールド名は、ワークブックと共に保存され、。すべての種類のフィールド (ディメンション、メジャー、セット、パラメーター) の名前を変更できます。 ### フィールド名の変更 1. \[データ\] ペインでフィールド名をクリックし、フィールド名が編集ボックスに表示されるまで長押しします。 ![フィールド名の変更。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/field_rename.gif) F2 または Ctrl + Enter キーを押してフィールド名を編集可能にすることもできます。 2. フィールドの新しい名前を入力し、Enter キーを押します。 \[データ\] ペインにフィールドの新しい名前が表示されます。 ### 既定のフィールド名への復元 フィールド名を元に戻すには、\[データ\] ペインでフィールド名をクリックし、フィールド名が編集ボックスに表示されるまでマウス ボタンを長押しします。編集フィールドの右には小さな環状矢印があり、クリックすると元のデータ ソース フィールド名にリストアできます。 ![フィールド名の変更。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/field_rename2.gif) 元のデータ ソース内に合った複数のフィールド名を元に戻すには、すべてを選択してから右クリックし、\[名前のリセット\] を選択します。 ## フィールドの組み合わせ フィールドを組み合わせると、異なるディメンションのメンバーの外積を作成できます。複数のディメンションを使用してデータ ビューをエンコードする場合は、ディメンションを組み合わせます。 フィールドを組み合わせるには、\[データ\] ペインで複数のディメンションを選択してからフィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して、\[作成\] > \[フィールドの組み合わせ\] を選択します。 **注:** キューブ (多次元) データ ソースの場合は、異なる階層のレベルを選択する必要があります。Tableau では、Windows のみでキューブ データ ソースをサポートしています。 たとえば、例のように選択すると、「カテゴリ」ディメンションと「サブカテゴリ」ディメンションで構成される新しいフィールドが生成されます。 ![結合フィールドを作成するオプションが選択されたドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Combine_fields_menu.png) その 2 つのディメンションは 1 つの新しいディメンションにまとめられます。フィールドの名前は元のフィールド名から自動的に作成されます。新しいフィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[名前の変更\] を選択して名前を変更します。 ビュー内で新しいフィールドを使用するときには、元の 2 つのディメンションの結合ごとにヘッダーが作成されます。たとえば、次のビューには、「カテゴリ」フィールドと「サブカテゴリ」フィールドを組み合わせた要素が表示されます。 ![地域と製品カテゴリ別の売上データを示すシート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/groups16.png) ## フィールドの表示または非表示 \[データ\] ペインで、フィールドを選択的に表示または非表示にすることができます。 - **フィールドを非表示にするには**: フィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して \[非表示\] を選択します。 - **非表示フィールドを表示するには**: \[データ\] ペインのメニューから \[非表示のフィールドを表示\] を選択します。非表示のフィールドは、\[データ\] ペインに非表示アイコン ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_icon_hidden.png "非表示アイコン") とともに表示されます。 - **フィールドを再表示にするには**: 非表示のフィールドを表示し、アイコンをクリックしてフィールドを再表示します。 - **未使用のフィールドをすべて非表示にするには**: \[データ\] ペインのメニューで \[未使用のフィールドをすべて非表示\] を選択すると、ワークブックで使用されていないすべてのフィールドをすばやく非表示にすることができます。 ![データ ペインの検索フィールドの横にあるドロップダウン矢印が強調表示され、メニューが展開され、\[非表示フィールドの表示\] オプションが強調表示されています。](Img/dw_unhide.png) ## \[データ\] ペインへの計算フィールドの追加 \[データ\] ペインに表示される計算フィールドを作成することができます。これらの新しい計算フィールドは、他のフィールドと同じように使用できます。\[データ\] ペインのメニューから \[計算フィールドの作成\] を選択します。または \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択します。 ![計算フィールドの作成。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/field_createcalcfield.gif) ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ モデルの表示を使用して、データ ソースを理解する データ モデルの表示を使用すると、Viz のコンテキスト内でデータ ソースの構造を確認できます。テーブルがどのように関連しているかを確認するために Viz とデータ ソース タブを切り替えるのではなく、シート タブでダイアログを開くことができます。計算エディターと同様に、このダイアログを開いたまま Viz を操作できます。 ## データ モデルの表示をオンにする データ モデルの表示ダイアログにアクセスするには、\[ワークシート\] メニューから \[View Data Model (データ モデルの表示)\] を選択します。 - または、キーボード ショートカットの Ctrl + Shift + I (Windows) または Command+Shift+I (Mac) を使用します。 Viz の作成中に、視覚的な補助としてアクティブなデータ ソースのデータ モデルを表示するダイアログが表示されます。 ![データ モデルの表示ダイアログが開いた状態の Tableau 作成 UI](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewdatamodel.png) ## データ モデルの表示を使用する **使用されていないテーブルを非表示にする** と \[Hide Unused Tables (使用されていないテーブルを非表示にする)\] をオンにした状態で Viiz でフィールドを追加および削除すると、データ モデルの表示の図が自動的に更新されます。この機能は、[複数のベース テーブルを持つデータ ソースでフィールド レベルの関連性を理解する](https://www.google.com/url?q=https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm%23fieldlevel-relatedness-in-the-analysis&sa=D&source=docs&ust=1732549180113477&usg=AOvVaw3EpjTNuL_nmSIkkr5zC28v)際に特に役に立ちます。 **フィールドがどのテーブルのものかを確認する** シェルフ上のフィールドを選択すると、データ モデルでネイティブ テーブルが強調表示されます。この画像では、\[色\] シェルフの **\[Bus Rider (バス利用者)\]** フィールドは **\[Students (生徒)\]** テーブルのものであり、このテーブルの周りのグロー効果で示されています。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewdatamodel_indicatedtable.png "[データ モデルの表示] ダイアログにある関連テーブルの周囲のグロー効果") **読み取り専用** データ モデルの表示は読み取り専用であるため、データ モデルの詳細 (関係句や関係のパフォーマンス オプション設定、またはテーブルの基になる物理レイヤーなど) を調査することはできません。これらの詳細は、\[データ ソース\] タブでのみ確認できます。 ## 複数のデータ ソースの使用 データ モデルの表示では、アクティブなデータ ソースが表示されます。どのデータ ソースがアクティブと見なされるかは、Viz にフィールドがあるかどうかによって決まります。 - **シート タブで少なくとも 1 つのフィールドが使用されている場合**、データ ペインでどのデータ ソースが選択されているかに関係なく、ダイアログには常にそのデータ ソースが表示されます。 - アクティブなデータ ブレンドを含むキューブ データ ソースまたはワークシートの場合、データ モデルを表示することはできません。 - **シート タブが空の場合**、データ モデルの表示ダイアログには、データ ペインで選択されたデータ ソースが表示されます。データ ソースを切り替えると、各データ モデルを順番に表示できます。 - 複数のデータ ソースを含む**マップ レイヤーがある場合**、どのマップ レイヤーがアクティブであるかによって、どのデータ ソースがアクティブになるかが決まります。 ## 使用されていないテーブルを非表示にする \[Hide Unused Tables (使用されていないテーブルを非表示にする)\] のトグルを使って、データ ソース全体を表示するか、Viz で使用されているテーブルのみを表示する縮小版を表示するかを切り替えることができます。このコンテキストでは、_使用中_のテーブルは次のいずれかを指します。 - Viz にフィールドがある - Viz で使用される直接的な関連を持たないフィールドを、テーブルから関連付けるためのパススルー テーブルである ![Viz で 2 つのフィールドしか使用されていないときに、3 つのテーブルを表示しているデータ モデルの表示ダイアログ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewdatamodel_passthroughtable.png) この場合、Viz は 2 つのフィールドで構成されます。1 つは在庫テーブルからのフィールドで、もう 1 つは サブカテゴリ テーブルからのフィールドです。\[Hide Unused Tables (使用されていないテーブルを非表示にする)\] がオンになっているときに製品テーブルが表示されているのは、在庫テーブルとサブカテゴリ テーブルのどちらも製品に関連しているものの、両テーブルが直接関連しているわけではないためです。製品はパススルー テーブルであり、データ モデルの図に必要なものです。 **注**: 使用されていないテーブルを非表示にする機能は、空のワークシートでは使用できません。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データのグループ化 フィールド内の関連メンバーを組み合わせるために、グループを作成できます。たとえば、専攻ごとの試験の平均点を示すビューを操作している場合は、専攻カテゴリーを作成するため特定の専攻をグループ化します。英語と歴史を教養学科専攻というグループにまとめたり、生物学と物理は科学専攻というグループにまとめたりすることができます。 グループは、データ エラーの修正 (CA、Calif.、California を 1 つのデータ ポイントにまとめるなど) にも "what if" タイプの質問の答え (「東地域と西地域を組み合わせた場合はどうなるか」など) にも役立ちます。 ## グループの作成 グループの作成にはいくつかの方法があります。 **\[データ\]** ペインのフィールドからグループを作成したり、ビューでデータを選択してからグループ アイコンをクリックしたりしてグループを作成できます。 ### ビュー内のデータを選択してグループを作成する 1. ビュー内で、1 つまたは複数のデータ ポイントを選択してから、表示されるツールヒントで、グループ アイコン ![ペーパークリップの添付アイコンとコンテキスト メニュー アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ad-hoc1.png) をクリックします。 **注**: ワークスペースの最上部にあるツールバーのグループアイコンを選択することもできます。 ビュー内に複数レベルの詳細がある場合は、メンバーをグループ化するレベルを選択しなくてはなりません。1 つだけでなく、すべてのディメンションをグループ化するために選択できます。 ### データ ペインのフィールドからグループを作成する 1. **\[データ\]** ペインでフィールドを右クリックして、**\[作成\]** > **\[グループ\]**を選択します。 ![フィールドをグループ化する場所や計算フィールドを作成する場所を示すコンテキスト メニューを含むデータ ペイン内のフィールド。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ad-hoc4.png) 2. \[グループの作成\] ダイアログ ボックスで、グループ化する複数のメンバーを選択してから、\[グループ\] をクリックします。 ![収納用品、必需品、テーブルの 3 つのグループを含むグループの編集ダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ad-hoc6.png) 選択したメンバーは、1 つのグループに組み合わされます。組み合わされたメンバー名を使用して、既定の名前が作成されます。 グループの名前を変更するには、リスト内で選択して \[名前の変更\] をクリックします。 **ヒント**: ダイアログ ボックスの右下周辺にある **\[検索\]** オプションでメンバーを検索できます。(Tableau Desktop のみ) ![グループの編集ダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ad-hoc7.png) ## その他のグループの作成 Tableau でグループを作成するとき、残りすべての、またはグループ化されなかったメンバーを「その他」のグループとしてグループ化するオプションがあります。 \[その他を含める\] オプションはあるグループを強調する、または特定のグループをその他と対比する際に有用です。例えば、売上高に対する収益製品カテゴリーを表示するビューがある場合に、好成績および成績の悪いカテゴリーだけを強調したいとき、その他のカテゴリーを「その他」のグループにグループ化することで実現可能です。
その他を含める その他を含めない
散布図は、高、低、その他の 3 つの業績カテゴリ間での利益と売上の相関関係を示すために使用されています。 散布図は、8 つの製品カテゴリにわたる利益と売上の相関関係を示しています。
**その他のグループを作成するには:** 1. **\[データ\]** ペインでグループ フィールドを右クリックして、\[グループの編集\] を選択します。 2. \[グループの編集\] ダイアログ ボックスで、\[「その他」を含める\] を選択します。 ![その他、高パフォーマンス、低パフォーマンスの 3 つのグループのリストを含むグループの編集ダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ad-hoc23.png) ## グループの編集 グループ化フィールドを作成した後、グループでメンバーの追加および削除、新しいグループの作成、既定のグループ名の変更、グループ化フィールド名の変更が行えます。これらの変更はビューで直接行うことができる場合もあれば、\[グループの編集\] ダイアログ ボックスで行う必要がある場合もあります。 **既存のグループにメンバーを追加するには:** - **\[データ\]** ペインでグループ フィールドを右クリックしてから、\[グループの編集\] をクリックします。 ![データ ペイン内のフィールド。コンテキスト メニューには、\[グループの編集\] を選択する場所が表示されています。](Img/ad-hoc8.png) - \[グループの編集\] ダイアログ ボックスで、1 人以上のメンバーを選択して、希望するグループにドラッグします。 - \[OK\] をクリックします。 **既存のグループからメンバーを削除するには:** - **\[データ\]** ペインでグループ フィールドを右クリックしてから、\[グループの編集\] をクリックします。 - \[グループの編集\] ダイアログ ボックスで、1 人以上のメンバーを選択してから、\[グループ解除\] をクリックします。 現在のグループからメンバーが削除されます。「その他」グループがある場合、削除されたメンバーはそちらに追加されます。 - **\[OK\]** をクリックします。 グループ フィールドで新規グループを作成するには: - **\[データ\]** ペインでグループ フィールドを右クリックしてから、\[グループの編集\] をクリックします。 - \[グループの編集\] ダイアログ ボックスで、1 人以上のメンバーを選択してから、\[グループ\] をクリックします。 - \[OK\] をクリックします。 **注:** グループの名前を変更するには、\[グループの編集\] ダイアログ ボックスでグループを選択した後、\[名前の変更\] をクリックします。 ## 関連項目 [グループを使用したビューの色付け](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_groups_editing.htm) [データのグループ化によりデータエラーの修正またはディメンション メンバーを組み合わせる](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_groups.htm) ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データのグループ化によりデータエラーの修正またはディメンション メンバーを組み合わせる グループを使用してデータのエラーを修正する場合 (たとえば、「CA」 および 「California」を組み合わせる) またはディメンションのメンバーを組み合わせる場合 (たとえば、"East" および "West" の地域を組み合わせる)、最も簡単なオプションはビュー内のヘッダーを選択することです。 1. キーボードの Ctrl キーまたは Shift キーを押しながら、ビューで複数のヘッダーを選択します。Mac では、Command キーを押しながら選択します。 2. グループを作成するには、次のいずれかの操作を行います。 - Tableau Desktop で、ツールバーの \[グループ\] ボタン ![ペーパークリップの添付アイコンとコンテキスト メニュー アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ad-hoc1.png) をクリックするか、右クリックして \[グループ\] を選択するか、またはツールヒントの \[グループ\] アイコンをクリックします。 - Tableau Server または Tableau Cloud で、ツールヒントの \[グループ\] アイコンをクリックします。 ![2 行 3 列の棒グラフ。最初の列はサブカテゴリというラベルが付いており、アクセサリ、家電製品、美術品、バインダーなどの値が含まれています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ad-hoc2.png) 選択したメンバーは、1 つのメンバーに組み合わされます。この例では、ビューにすべてのバインダー、封筒およびファスナーの SUM(Sales) が単一のマークとして表示されています。組み合わされたメンバーの名前を使用して、既定が自動的に作成されます。\[行\] シェルフまたは \[列\] シェルフのディメンションは新しいグループ化フィールドに置き換えられます。 ![2 つの列を持つ棒グラフ。最初の列には「サブカテゴリ」というラベルが付いており、製品のサブカテゴリが含まれています。2 つ目の列には「売上」というラベルが付いており、各サブカテゴリの売上の合計が含まれています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ad-hoc3.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データのブレンド データ ブレンドは、複数のソースからのデータを組み合わせる方法のひとつです。セカンダリ データ ソースからの追加情報が取り込まれ、プライマリ データ ソースからのデータと共にビューに直接表示されます。 データ ブレンドは、ブレンドの関係 (リンク フィールド) をシート単位で変更する必要がある場合や、パブリッシュされたデータ ソースを結合する場合に特に便利です。 ## データ結合のオプション データの組み合わせ方法は数多くありますが、それぞれに長所や短所があります。 **リレーションシップ**は既定の方法であり、詳細レベルが異なるテーブルを含め、ほとんどのインスタンスで使用できます。関係には柔軟性があり、シート単位での分析構造に適応できます。パブリッシュされたデータ ソースを結合するには、リレーションシップが最適なオプションです。 **結合**は、類似する行構造にデータの列を追加することによりテーブルを組み合わせます。ただし、テーブルが異なる詳細レベルである場合はデータが失われたり、重複することがあるため、分析を開始する前に結合を確立させる必要があります。パブリッシュされたデータ ソースを結合で使用することはできません。 **ブレンド**は、関係や結合とは異なり、データを直接組み合わせることはしません。ブレンドは各データ ソースに対して個別にクエリを実行し、その結果を適切なレベルに集計して、すべての結果をビューに視覚的に表示します。ブレンドは、ブレンドされたデータ ソースを新たに作成するわけではありません (したがって、「ブレンドされたデータ ソース」としてパブリッシュすることはできません)。これらは単に、シートごとにブレンドした結果を視覚化したものです。 ## データ ブレンドの手順 データ ブレンドはシート単位で実行され、2 番目のデータ ソースのフィールドがビューで使用されるときに確立されます。 ワークブックでブレンドを作成するには、少なくとも 2 つのデータ ソースに接続する必要があります。次に、フィールドを 1 つのデータ ソースからシートに移動します。これがプライマリ データ ソースになります。別のデータ ソースに切り替え、1 つのフィールドを同じシートで使用します。これがセカンダリ データ ソースになります。リンク アイコンがデータ ペインに表示され、データ ソースのブレンドに使用されているフィールドを示します。 1. ワークブックに複数のデータ ソースがあることを確認してください。2 番目のデータ ソースは、\[データ\] > \[新しいデータ ソース\] から追加する必要があります。 > [!TIP] > > ブレンドには、データ ペインに個別に表示される複数の異なるデータ ソースが必要です。最初のデータ ソースに別の_接続_を追加すると、\[データ ソース\] ページで関係と結合が有効になります。 2. フィールドをビューにドラッグします。このデータ ソースがプライマリ データ ソースになります。 3. 別のデータ ソースに切り替え、プライマリ データ ソースに対するブレンドの関係があることを確認します。 - リンク フィールド アイコン (![ブレンド リンク アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/icon_blendinglink.png)) がある場合、そのデータ ソースは自動的に関連付けられています。少なくとも 1 つのアクティブなリンクがある限り、データをブレンドできます。 - 破損リンク アイコン (![ブレンド リンクの壊れたアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/icon_blendinglinkbroken.png)) がある場合は、2 つのデータ ソースをリンクするフィールドの横にあるアイコンをクリックします。スラッシュが消え、アクティブなリンクになります。 - 目的のフィールドの横にリンク アイコンが表示されない場合は、[ブレンドするリレーションシップを定義する](#linkrelationships)を参照してください。 4. セカンダリ データ ソースからフィールドをビューにドラッグします。 この 2 番目のデータ ソースが同じビューで使用されると、ブレンドがすぐに確立されます。以下の例では、プライマリ データ ソースは **\[Movie Adaptations (映画版)\]** で、セカンダリ データ ソースは **\[Bookshop (本屋)\]** です。 - プライマリ データ ソースはデータ ソース上の青色のチェック マークで示されます。ビューで使用されているプライマリ データ ソースのフィールドにはマークがありません。 - セカンダリ データ ソースは、データ ソース上のオレンジ色のチェック マークとデータ ペインの横のオレンジ色のバーで示されます。ビューで使用されているセカンダリ データ ソースのフィールドにはオレンジ色のチェック マークがあります。 ![「本が長いほど映画も長くなるか?」というタイトルで、映画の長さとページ数を比較した散布図グラフを表示するダッシュボード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blend_bookshop-movies.png) ## プライマリ データ ソースとセカンダリ データ ソースを理解する データ ブレンドには、1 つのプライマリ データ ソースと 1 つまたは複数のセカンダリ データ ソースが必要です。ビューで使用される最初のデータ ソースはプライマリ データ ソースになり、ビューを定義します。これにより、セカンダリ データ ソースからの値を制限して、プライマリ データ ソースに対応する一致があるセカンダリ データ ソースの値のみをビューに表示できます。これは左結合に相当します。 たとえば、プライマリ データ ソースの \[Month (月)\] フィールドに \[April (4 月)\]、\[May (5 月)\]、\[June (6 月)\] だけが含まれている場合、セカンダリ データ ソースに 12 か月分の値があるとしても、月に基づいて作成されたビューには \[April (4 月)\]、\[May (5 月)\]、\[June (6 月)\] だけが表示されます。必要な分析に 12 の月のすべてが関係する場合は、他方のデータ ソースを最初に使用してシートを再構築することにより、プライマリ データ ソースを切り替えてみてください。 詳細情報: データ ソースの順序の影響 以下の例では、同じフィールドでリンクされている同じデータ ソースを使用しており、Viz も同じように作成されています。結果の違いは、プライマリとして指定されているデータ ソースが原因です。 1. ここでは、**\[Rainfall (雨量)\]** データ ソースの \[Month (月)\] フィールドが最初にビューに取り込まれています。**\[Rainfall (雨量)\]** には 3 つの月しか含まれていないため、**\[Pollen (花粉)\]** データ セットがセカンダリとして追加されるとき、3 つの月だけがビューに取り込まれます。 ![3 か月分の製品を表示する Viz のスクリーンショット](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datablending_rainfallprimary.png)3. 別のシートでは、**\[Pollen (花粉)\]** データ セットの \[Month (月)\] フィールドが最初にビューに取り込まれています。12 の月すべてが表示されています。**\[Rainfall (雨量)\]** データ セットがセカンダリとして追加されると、そのデータセットの 3 つの月の雨量だけが表示されます。 ![12 か月分の製品を表示する Viz のスクリーンショット](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datablending_pollenprimary.png) ### ブレンドされたデータ ソース全体の処理 データ ブレンドの性質により、ブレンドされたデータ ソースで作業する場合に考慮する必要のある点がいくつかあります。 複数のデータ ソースのフィールドを使用した計算の実行は、通常の計算とは若干異なる可能性があります。計算は単一のデータ ソースで作成する必要があります。計算エディターの上部には、計算の対象となるデータ ソースが示されます。 - **集計**。別のデータ ソースから使用されるフィールドには集計 (既定では SUM) が付いていますが、これは変更できます。計算では集計引数と非集計引数を組み合わせることができないため、計算のホスト データ ソースのフィールドも集約する必要があります。(以下の画像で、**SUM** 集計は自動的に追加され、**sum** 集計は手動で追加されました)。 - **ドット表記**。計算で参照されるフィールドのうち、他のデータ ソースに属するものは、ドット表記を使用してそのデータ ソースを参照します。(以下の画像で、**\[サンプル - スーパーストア\]** 用に作成された計算では、\[Sales Target (売上目標)\] フィールドは **\[Sales.Targets\].\[Sales Target\]** になります。計算が **\[Sales Targets (売上目標)\]** で作成される場合、\[Sales (売上)\] フィールドは **\[サンプル - スーパーストア\].\[Sales\]** になります)。 - これらは、各データ ソースで作成される同じ計算の等価バージョンです。どちらの場合も、これは SUM(Sales) / SUM(Sales Target) です。 ![売上目標の割合を計算する数式の計算ウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datablending_calculation.png) ![売上目標の割合を計算する数式の計算ウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datablending_calculation2.png) 計算が少し異なる方法で処理されることに加えて、セカンダリ データ ソースにはいくつかの制限があります。セカンダリ データ ソースのフィールドによって並べ替えができなかったり、アクション フィルターがブレンドされたデータで予期したとおりに動作しなかったりする場合があります。詳細については、[その他のデータ ブレンドの問題](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/multipleconnections_troubleshooting.htm#other)を参照してください。 ## ブレンドするリレーションシップを定義する Tableau で複数のソースからのデータの組み合わせ方法が認識されるようにするには、データ ソース間に共通のディメンションが必要です。この共通のディメンションは_リンク フィールド_と呼ばれます。セカンダリ データ ソースのデータ ペインでは、アクティブなリンク フィールドにはアクティブなリンク アイコン (![ブレンド リンク アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/icon_blendinglink.png)) が表示され、リンクしている可能性のあるフィールドには破損リンク アイコン (![ブレンド リンクの壊れたアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/icon_blendinglinkbroken.png)) が表示されます。リンク フィールドは、プライマリ データ ソースに表示されません。 たとえば、トランザクション データと割り当てデータのブレンドでは、地理的フィールドをリンク フィールドとして使用すると、同じ地域の割り当てとそのパフォーマンスの両方を分析することができます。 **注**: ブレンドが機能するには、リンク フィールドで値またはメンバーを共有する必要があります。Tableau では、共有値に基づいてブレンド データのビューが作成されます。たとえば、\[Color (色)\] が両方のデータ ソースのリンク フィールドの場合、プライマリの \[Purple (紫色)\] とセカンダリの \[Purple (紫)\] のデータがマッチングされます。しかし、\[Lt. Blue (ライトブルー)\] は正しく \[Light Blue (ライトブルー)\] にマッチングされないため、これらのいずれかの別名を変更する必要があります。Tableau がリンク フィールドを識別できるようにフィールドの名前を変更するのと同様に、これらのフィールド内のメンバーの別名を編集できます。詳細については、[ビュー内でメンバー名を変更する別名を作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_fieldproperties_aliases_ex1editing.htm)を参照してください。 ### リンクの確立 プライマリ データ ソースとセカンダリ データ ソースでリンク フィールドの名前が同じ場合は、自動的にリレーションシップが作成されます。プライマリ データ ソースが確立されている (つまり、フィールドがビューで使用されている) 場合、データ ペインでセカンダリ データ ソースを選択すると、2 つのデータ ソース間で同じ名前を持つフィールドの_セカンダリ_ データ ソースに、リンク アイコン (![ブレンド リンク アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/icon_blendinglink.png) または ![ブレンド リンクの壊れたアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/icon_blendinglinkbroken.png)) が表示されるようになります。プライマリ データ ソースの関連フィールドがビューで使用されている場合、リンクは自動的にアクティブになります。 セカンダリ データ ソースにリンク アイコンがない場合は、次の 2 つの方法のいずれかでリンクを確立しなければならない場合があります。  1. 共通のディメンションが同じ名前ではない (たとえば、\[Title (タイトル)\] と \[Book Title (本のタイトル)\] である) 場合は、一方の名前を変更すると共通のディメンションとして識別され、リンクが確立されます。 2. または、プライマリ データ ソースとセカンダリ データ ソースのフィールド間のリレーションシップを手動で定義することができます。手動のリンクのリレーションシップを作成する方法について詳しくは、以下を参照してください。 アクティブなリンク フィールドやリンクしている可能性のあるフィールドは、必要なだけ作成できます。データ ペインで破損リンク アイコン (![ブレンド リンクの壊れたアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/icon_blendinglinkbroken.png)) をクリックすると、関係がアクティブになります。 リンクのリレーションシップを手動で定義する 共通のディメンションが同じ名前を共有していない場合、それらの間でリレーションシップを手動でマッピングできます。 1. \[データ\] > \[Edit Blend Relationships... (ブレンドのリレーションシップの編集)\] を選択します。 2. \[Blend Relationships (ブレンドのリレーションシップ)\] のダイアログ ボックスで、\[プライマリ データ ソース\] のドロップ ダウン メニューからプライマリ データ ソースが選択されていることを確認します。 3. \[セカンダリ データ ソース\] ペインでセカンダリ データ ソースを選択します。既存の自動ブレンド関係が表示されます (行にカーソルを合わせて \[x\] をクリックすると削除できます)。リレーションシップのリストで \[カスタム\] を選択し、\[追加\] をクリックします。 ![データ ブレンドの関係を設定するためのダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/multiple_connections_blend_relationship.png) 4. \[フィールド マッピングの追加/編集\] ダイアログ ボックスで、次の操作を実行します。 1. プライマリ データ ソースからフィールドを選択します。 2. セカンダリ データ ソースから比較可能なフィールドを選択します。 3. \[OK\] をクリックします。 この例では、\[Segment (区分)\] が \[Cust Segment (顧客区分)\] にマッピングされます。 ![\[add/edit relationships (関係の追加/編集)\] ダイアログ ボックスの製品 UI](Img/datablending_addedit.png) **ヒント**: 日付の場合は、リレーションシップを正確に指定できます。日付フィールドを展開し、正確な日、月、年など、日付の適切な側面を選択します。 5. フィールド マッピングを必要に応じて作成した後、\[OK\] をクリックします。 ### 複数のリンク リレーションシップや結合と同様に、データ ソース間のリンクが複数のフィールドによって定義されている場合があります。たとえば、地域の売上ノルマが月単位である場合、正しいデータがビューに取り込まれるように、地域と月の両方に基づいてトランザクション売上データと売上ノルマ データの間のブレンドを確立する必要があります。複数のリンクを同時にアクティブにできます。 詳細: 複数のリンク フィールドの影響 データを複数のフィールドに基づいてブレンドする際、それらのフィールドのデータの組み合わせが両方のデータ セット間で一致する場合にのみ、値はビューに含められます。これを理解するための例を見てみましょう。 ここに 2 つのテーブルがあります。1 つはバードウォッチャーが実際に観察した鳥について、もう 1 つは観察が報告された鳥についてです。 ![3 人のバードウォッチャーが記録した鳥の観察記録の表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datablending_multlinks_birdsseen.png) および ![バードウォッチャーが観察した鳥類の種類、使用された証拠の種類、報告件数の表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datablending_multlinks_birdsreported.png) プライマリ データ ソース (**\[Birds seen (観察された鳥)\]**) のフィールド **\[Birdwatchers (バードウォッチャー)\]** および **\[Number of birds (鳥の数)\]** を含むブレンド ビューを設定し、セカンダリ データ ソース (**\[Birds reported (報告された鳥)\]**) のフィールド **\[Number of reports (報告数)\]** を取り込むと、自動的に **\[Birdwatcher (バードウォッチャー)\]** に基づいてブレンドが実行されます。 ![棒グラフは、3 人のバードウォッチャーの鳥と報告の数を示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datablending_multlinks_blend1.png) バードウォッチャー A が 3 羽の鳥を観察して 2 件の報告を行い、B が 4 羽の鳥を観察して 1 件の報告を行い、C が 8 羽の鳥を観察して 2 件の報告を行ったことがわかります。 しかし、**\[Species seen (観察された種類)\]** もリンク フィールドとして使用できます。このフィールドでもブレンドを実行してみましょう。違いは生じるでしょうか。  ![棒グラフは、3 人のバードウォッチャーの鳥と報告の数を示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datablending_multlinks_blend2.png) かなり大きな違いが生じます。バードウォッチャー A と C による報告がそれぞれ 1 件だけになり、B は 0 件になりました。どういうことでしょうか。  ![報告された種と観察された種の間の相違を表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datablending_multlinks_blend3.png) これらのバードウォッチャーがそれほど正直でないことが判明しました。日記の項目に基づいて観察内容を報告しただけのとき (上の画像にある青色のバー)、報告された種類は実際に観察された種類と一致しませんでした (**\[Birds seen (観察された鳥)\]** セカンダリ データ ソースの 2 番目の列が NULL になっていることに注目してください)。報告を写真で裏付けたとき (オレンジ色のバー)、その報告は正直でした (**\[Species seen (観察された種類)\]** の両方の列が一致します)。 3 つのレポートで種類が一致しなかったため、**\[Species seen (観察された種類)\]** がリンク フィールドとして使用されたときに、該当するデータ行が削除されました。ビューには、両方のリンク フィールドで値が一致するデータだけが表示されます。 ### Takeaway 複数のフィールドでリンクする場合は注意してください。アイコンをクリックしてアクティブなリンクを確立することは非常に簡単かもしれませんが、リンク フィールドが多すぎたり不適切だったりすると、分析に重大な影響が及ぶ可能性があります。 ## 結合とデータ ブレンドの違い データ ブレンドは、従来の左結合のシミュレーションを行います。2 つの主な違いは、集計が実行されるタイミングです。結合では、データが組み合わされてから集計されます。ブレンドでは、データが集計されてから組み合わされます。 ### 左結合 左結合を使用してデータを組み合わせると、結合が実行されたデータベースにクエリが送信されます。左結合では、左のテーブルのすべての行と、右のテーブルでそれに対応する行が返されます。結合の結果は Tableau に返され、ビジュアライゼーションでの表示用に集計されます。 左結合では、左の表のすべての行が取得されます。共通の列は **\[User ID (ユーザー ID)\]** と **\[Patron ID (パトロン ID)\]** です。右の表に対応する情報がある場合は、そのデータが返されます。それ以外の場合は、NULL が入ります。 ![ユーザー ID、地区、レベル、タイプを示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_venn_left.png) ![青い円と白い円の 2 つの円があるベン図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_venn.png) ![ブランチ、利用者 ID、地区、レベルを示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_venn_right.png) ![等号アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_equal.png) ![ユーザー ID、地区、レベル、ブランチ、タイプを示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_venn_joinleftright.png) 同じ表を使用しますが、順序を反転したとします。この新しい左結合の結果は異なります。今回も新しい左の表からはすべてのデータが取得されますが、右の表の行は基本的に無視されます。\[User ID (ユーザー ID)\] が 4 であるデータ行は、左の表に \[Patron ID (パトロン ID)\] が 4 である行がないため、含められません。 ![ブランチ、利用者 ID、地区、レベルを示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_venn_right.png) ![青い円と白い円の 2 つの円があるベン図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_venn.png) ![ユーザー ID、地区、レベル、タイプを示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_venn_left.png) ![等号アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_equal.png) ![ユーザー ID、地区、レベル、ブランチ、タイプを示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_venn_joinrightleft.png) ### データ ブレンド データ ブレンドを使用してデータを組み合わせる場合、シートで使用される各データ ソースのデータベースにクエリが送信されます。クエリの結果は集計されたデータとして Tableau に返され、ビジュアライゼーションでまとめて表示されます。 **注:** メジャーを集計することは簡単です。数値の合計、平均、最大値その他の集計を簡単に実行できます。メジャーの値は、ビューにおけるフィールドの集計方法に基づいて集計されます。ただし、セカンダリ データ ソースのすべてのフィールドが集計される必要があります。ディメンションの場合はどうでしょうか。ディメンション値は ATTR 集計関数を使用して集計され、セカンダリ データ ソースのすべての行に対して 1 つの値が返されます。これらの行に複数の値がある場合は、アスタリスク (\*) が表示されます。これは、「ビューのこのマークについてセカンダリ データ ソースに複数の値がある」と解釈できます。 ビューはリンク フィールドに基づいて、プライマリ データ ソース (左の表として機能する) のすべての値と、セカンダリ データ ソース (右の表) の対応する行を使用します。 次の表があるとします。リンク フィールドが **\[User ID (ユーザー ID)\]** と **\[Patron ID (パトロン ID)\]** である場合は、次の理由により、一部の値が結果の表の一部にならない可能性があります。 - 左の表の行に対応する行が右の表にありません。これは結果で NULL 値によって示されます。 - 右の表の行に対応する値が複数あります。これは結果でアスタリスク (\*) によって示されます。 ![ユーザー ID、地区、レベル、タイプを示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_venn_left.png) ![チェーン リンク アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_link.png) ![ブランチ、利用者 ID、地区、レベルを示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_venn_right.png) ![等号アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_equal.png) ![ユーザー ID、地区、レベル、ブランチ、およびタイプ情報を示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_venn_blendleftright.png) メジャーが関係する場合は、メジャーも次のように集計されます。 ![ユーザー ID、地区、レベル、タイプを示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_venn_left.png) ![チェーン リンク アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_link.png) ![テーブルの値がブレンドされることを示す矢印が付いた 2 つの表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_venn_blendingagg.png) ![等号アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_equal.png) ![ユーザー ID、地区、レベル、タイプ、ブランチ、罰金を示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_venn_blendingfinal.png) > [!IMPORTANT] > > 重要: ブレンドされたデータを含むビュー内のアスタリスク (\*) は複数の値を示します。これは、プライマリ データ ソースの各マークについて、セカンダリ データ ソースで一致する値を 1 つだけにする (プライマリ データ ソースとセカンダリ データ ソースを入れ替えることもできます) ことによって解決できます。詳細については、[データ ブレンドのトラブルシューティング](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/multipleconnections_troubleshooting.htm)を参照してください。 ## データ ブレンドの概要 - データ ブレンドはシート単位で行われます。 - フィールドが使用される順序によって、どのデータ ソースがセカンダリ データ ソースに対するプライマリになるかが決まります。 - プライマリ データ ソースは青色のチェック マークで示され、セカンダリ データ ソースとそのフィールドにはオレンジ色のチェック マークが付けられます。 - リンク フィールドを共有フィールド名に基づいて自動的に決定するか、ブレンドのリレーションシップを手動で作成することができます。 - データ ブレンドは左結合のように動作するため、セカンダリ データ ソースのデータが除外されることもあります。 - アスタリスク (\*) が表示される場合もあります。これは、1 つのマークで複数のディメンション値が存在することを示します。これが生じるのは、データ ブレンドでは集計された結果がビューで組み合わされるためです。 - セカンダリ データ ソースを使用して、プライマリ データ ソース内のフィールド値に別名を付け直すこともできます。詳細については、[データ ブレンドを使用してフィールドの値に別名を付ける](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/multipleconnections_edit_primary_aliases.htm)を参照してください。 ### データ ブレンドの制限事項 - COUNTD、MEDIAN、RAWSQLAGG などの非加算的な集計に関しては、一部のデータ ブレンドの制限があります。詳細については、[データ ブレンドのトラブルシューティング](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/multipleconnections_troubleshooting.htm)を参照してください。 - ブレンドされたデータ ソースを 1 つの単位としてパブリッシュすることはできません。代わりに、各データ ソースを個別に (同じサーバーに) パブリッシュした後、パブリッシュ済みデータ ソースをブレンドします。 - セカンダリ データ ソースのデータは、常に計算で集計される必要があります。 - キューブ データ ソースをブレンドする場合は、それがプライマリ データ ソースである必要があります。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データのユニオン 1 つの表から別の表へ値 (行) を付加することで、2 つ以上の表を組み合わせたデータのユニオンを作成することができます。Tableau データ ソースでデータのユニオンを作成するには、同じ接続の表を使用する必要があります。 ## サポートされるコネクタ データ ソースでユニオンがサポートされている場合、データに接続するとデータ ソース ページの左ペインに \[ユニオンの新規作成\] オプションが表示されます。サポートされるコネクタは、Tableau Desktop、Tableau Server、および Tableau Cloud 間で異なる場合があります。 ![\[新しいユニオン\] アイコンが強調表示された \[接続\] ペイン。](Img/union_new_union.png) 最善の結果を得るには、ユニオンを使用して組み合わせる表の構造が同じである必要があります。つまり、各表のフィールド数が同じであり、関連するフィールドのフィールド名とデータ型が一致している必要があります。 たとえば、次の顧客購入情報が 3 つの表に保存されており、月で区切られているものとします。表の名前は "May2016"、 "June2016"、および "July2016" です。

May2016

日 Customer Purchases タイプ
4 Lane 5 クレジット
10 Chris 6 クレジット
28 Juan 1 クレジット

June2016

日 Customer Purchases タイプ
1 Lisa 3 クレジット
28 Isaac 4 現金
28 Sam 2 クレジット

July2016

日 Customer Purchases タイプ
2 Mario 2 クレジット
15 Wei 1 現金
21 Jim 7 現金
これらの表のユニオンにより、すべての表のすべての行を含む次のような 1 つの表が作成されます。 **ユニオン** | 日 | Customer | Purchases | タイプ | | --- | --- | --- | --- | | 4 | Lane | 5 | クレジット | | 10 | Chris | 6 | クレジット | | 28 | Juan | 1 | クレジット | | 1 | Lisa | 3 | クレジット | | 28 | Isaac | 4 | 現金 | | 28 | Sam | 2 | クレジット | | 2 | Mario | 2 | クレジット | | 15 | Wei | 1 | 現金 | | 21 | Jim | 7 | 現金 | ## 手動で表のユニオンを作成する このメソッドを使用して、個別の表のユニオンを手動で作成します。この方法では、\[データ ソース\] ページの左ペインから個々の表を選択し、それを \[ユニオン\] ダイアログ ボックスにドラッグできます。 ### 手動で表のユニオンを作成するには 1. データ ソース ページで、\[新しいユニオン\] をダブルクリックして、ユニオンをセットアップします。 ![シートのリストの下で、\[新しいユニオン\] アイコン (歯車の付いたテーブル) が強調表示されています。](Img/union_union_new.png) 2. 左ペインから \[ユニオン\] ダイアログ ボックスに表をドラッグします。 ![カーソルを使用して、テーブルを \[ユニオン\] ダイアログの \[接続\] ペインにドラッグします。](Img/union_union_firsttable.png) 3. 左ペインから別の表を選択し、最初の表の下に直接ドラッグします。 ![カーソルを使用して、2 番目のテーブルを \[ユニオン\] ダイアログの \[接続\] ペインにドラッグします。](Img/union_union_multipletables.png) **ヒント:**複数の表を 1 つのユニオンに同時に追加するには、左ペインで、**Shift** または **Ctrl** (Mac では **Shift** または **Command**) を押しながら、ユニオンの対象とする表を選択し、それらを最初の表の下に直接ドラッグします。 4. \[適用\] または \[OK\] ボタンをクリックしてユニオンを行います。 ## ワイルドカード検索を使用してユニオン表を作成する (Tableau Desktop) このメソッドを使用し、ユニオンに表を自動的に含めるための検索条件を設定します。ワイルドカード文字 (アスタリスク "\*") を使用すると、Excel ワークブック/ワークシートの名前、Google スプレッド シート ワークブック/ワークシート名、テキスト ファイル名、JSON ファイル名、.pdf ファイル名、およびデータベースの表名内の文字のシーケンスやパターンを照合できます。 Excel、テキスト ファイル データ、JSON ファイル、および .pdf ファイル データを扱う場合は、このメソッドを使用してフォルダー全体でファイルのユニオンを作成したり、ワークブック全体でワークシートのユニオンを作成したりできます。検索範囲は選択した接続となります。接続、および接続で利用可能な表は、\[データ ソース\] ページの左ペインに表示されます。 ### ワイルドカード検索を使用して表のユニオンを作成するには 1. データ ソース ページで、\[新しいユニオン\] をダブルクリックして、ユニオンをセットアップします。 ![シートのリストの下で、\[新しいユニオン\] アイコン (歯車の付いたテーブル) が強調表示されています。](Img/union_union_new.png) 2. \[ユニオン\] ダイアログ ボックスで \[ワイルドカード (自動)\] をクリックします。 ![ワイルドカード (自動) が強調表示された \[ユニオン\] ダイアログ。 ](Img/union_pattern_new.png) 3. ユニオンに含める表を検索するために、Tableau が使用する検索条件を入力します。 ![2016 年のワイルドカード一致を含むシートを含めるように設定された \[ユニオン\] ダイアログ。](Img/union_pattern_pattern.png) たとえば、**\[次を含める\]** ボックスに「\*2016」と入力し、名前の最後に "2016" を付けます。このような検索により、選択した接続から、May2016、June2016、July2016 表 (Excel ワークシート) のユニオンが作成されます。この場合、接続は "Sales (売上高)" と呼ばれ、必要なワークシートを含む Excel ワークブックに対する接続は "Sales (売上高)" ディレクトリの quarter\_3 フォルダーにありました (例:Z:\\sales\\quarter\_3)。 4. \[適用\] または \[OK\] ボタンをクリックしてユニオンを行います。 ### より多くの Excel、テキスト、JSON および .pdf データを検索する拡張検索 ユニオンで最初に利用可能な表は、選択した接続を範囲としています。現在のフォルダー以外 (Excel、テキスト、JSON および .pdf ファイルの場合) または異なるワークブック (Excel ワークシートの場合) にある表のユニオンを行う場合は、\[ユニオン\] ダイアログ ボックスの 1 つまたは両方のチェック ボックスをオンにして、検索範囲を拡大します。 たとえば、ユニオンを行うとします。 すべて 現在のフォルダー内で、名前の最後に "2016" が付くすべての Excel ファイルを探します。上記の例では、初期接続は同じディレクトリ (Z:\\sales\\quarter\_3) 内にある Excel ワークブックに対して行われます。 ![ワイルドカード一致の設定オプションを表示する \[ユニオン\] ダイアログ。](Img/union_pattern_pattern_expand.png) - **次を含める:**\[次を含める\] ボックスに「**\*2016**」と入力し、ダイアログの残りの検索条件を現状のまま残すと、Tableau は現在のフォルダー内にあるすべての Excel ワークシートから、名前の最後に "2016" が付くものを探します。 以下の図では、黄色にハイライトされたアイテムは現在の場所、つまり "quarter\_3" で接続先を作成した Excel ワークブックを表します。緑のボックスは、この検索条件の結果としてユニオンされたワークブックとワークシートに所属する表を示します。 ![ファイル構造の図。2 つのファイルが強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/union_pattern_default.png) - **次を含める + 検索対象をサブフォルダーに広げる:**\[次を含める\] ボックスに「**\*2016**」と入力し、\[検索対象をサブフォルダーに広げる\] チェック ボックスをオンにすると、Tableau は次の操作を実行します。 - 現在のフォルダー内で、名前の最後に "2016" が付くすべての Excel ファイルを探します。 - その他の Excel ワークシートで名前の最後に "2016" が付き、"quarter\_3" フォルダーのサブフォルダーの Excel ワークブックにあるものを探します。 以下の図では、黄色にハイライトされたアイテムは現在の場所、つまり "quarter\_3" フォルダー内で接続先を作成した Excel ワークブックを表しています。緑のボックスは、この検索条件の結果としてユニオンされたワークブックとワークシートに所属する表を示します。 ![ファイル構造の図。第 3 四半期のすべてのファイルが強調表示されています。 ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/union_pattern_subfolders.png) - **次を含める + 検索対象を親フォルダーに広げる:**\[次を含める\] ボックスに「**\*2016**」と入力し、\[検索対象を親フォルダーに広げる\] チェック ボックスをオンにすると、Tableau は次の操作を実行します。 - 名前の最後に "2016" が付くすべての Excel ファイルを現在のフォルダー ("quarter\_3" 内) で探します。 - その他の Excel ワークシートで名前の最後に "2016" が付き、"quarter\_3" フォルダー内の並列フォルダー内にあるものを探します。この例では、"quarter\_4" は並列フォルダーです。 以下の図では、黄色にハイライトされたアイテムは現在の場所、つまり "quarter\_3" フォルダー内で接続先を作成した Excel ワークブックを表しています。緑のボックスは、この検索条件の結果としてユニオンされたワークブックとワークシートに所属する表を示します。 ![ファイル構造の図。第 3 四半期では 2 つのファイルが強調表示され、第 4 四半期では 1 つのファイルが選択されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/union_pattern_parent.png) - **次を含める + 検索対象を親フォルダーに広げる + 検索対象を親フォルダーに広げる:**\[次を含める\] ボックスに「**\*2016**」と入力し、\[検索対象をサブフォルダーに広げる\] および \[検索対象を親フォルダーに広げる\] チェック ボックスをオンにすると、Tableau は次の操作を実行します。 - 現在のフォルダー内で、名前の最後に "2016" が付くすべての Excel ファイルを現在のフォルダー ("quarter\_3" 内) で探します。 - その他の Excel ワークブックで、現在のフォルダー "quarter\_3" のサブフォルダー内にあるものを探します。 - その他の Excel ワークブックで、並列フォルダーおよび現在のフォルダー "quarter\_3" フォルダーの並列フォルダーおよびサブフォルダー内にあるものを探します。この例では、"quarter\_4" は並列フォルダーです。 以下の図では、黄色にハイライトされたアイテムは現在の場所、つまり接続先を作成した Excel ワークブックを表しています。緑のボックスは、この検索条件の結果としてユニオンされたワークブックとワークシートに所属する表を示します。 ![ファイル構造の図。第 3 四半期と第 4 四半期のすべてのファイルが強調表示されています。 ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/union_pattern_subfolders_parent.png) **注:** Excel データを扱う場合、ワイルドカード検索は名前付き範囲を含め、Data Interpreter によって見つかった表を除外します。 ## ユニオンの名前の変更、修正、削除を行う \[データ ソース\] ページのキャンバスで直接、基本的なユニオン タスクを実行します。 ユニオンの名前を変更するには 1. ユニオンされた物理テーブルを含む論理テーブルをダブルクリックします。 2. 物理レイヤー キャンバスのユニオン テーブルをダブルクリックします。 3. このユニオンの新しい名前を入力します。 ![カーソルがテーブル名を強調表示しているので、名前を変更できます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/union_union_rename.png) ユニオンで表を追加または削除するには 1. ユニオンされた物理テーブルを含む論理テーブルをダブルクリックします。 2. ユニオンのドロップダウン矢印をクリックし、**\[ユニオンの編集\]** をクリックします。 3. 左ペインからユニオンの対象とする別の表をドラッグするか、削除アイコンが表示されるまで表をポイントし、アイコンをクリックして表を削除します。 ![ユニオン内のテーブルのリストが表示されます。2016 年 5 月の横で、カーソルは削除アイコンを指しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/union_union_customize.png) 4. \[適用\] または \[OK\] をクリックして、タスクを完了します。 ユニオンを削除するには - ユニオンされた物理テーブルを含む論理テーブルをダブルクリックし、ユニオンのドロップダウン矢印をクリックして **\[削除\]** を選択します。 ![\[購入\] の横にあるドロップダウン メニューにオプションのリストが表示されています。\[削除\] が強調表示されています。](Img/union_union_remove.png) ## フィールド名またはフィールドの順序を一致させる ユニオンに含まれるテーブルは、フィールド名を一致させて組み合わせます。Excel、Google スプレッド シート、テキスト ファイル、JSON ファイル、または .pdf ファイル データの操作で一致するフィールド名がない場合 (または表に列ヘッダーが含まれない場合) は、ユニオンを作成してユニオン ドロップダウン メニューから **\[フィールド名を自動に生成\]** オプションを選択し、参照元データのフィールドの順序に基づいてテーブルを組み合わせるよう、Tableau に指示することができます。 ![\[購入\] の横にあるドロップダウン メニューにオプションのリストが表示されています。\[フィールド名を自動的に生成する\] が強調表示されています。](Img/union_union_generatefieldnames.png) ## ユニオンに関するメタデータ ユニオンの作成後、ユニオンに関する追加フィールドが生成され、グリッドに追加されます。この新しいフィールドでは、ユニオンに含まれる元の値がどこから来ているかについての情報を、シート名および表名を含めて提供します。これらのフィールドは、分析で重要な一意の情報がシート名または表名に埋め込まれている場合に役立ちます。 上の例の表には、データ自体ではなく表名に保存されている一意の年月の情報が含まれています。このような場合、ユニオンにより生成される \[表名\] フィールドを使用し、この情報にアクセスして分析に使用することができます。 ![シートとテーブル名の列をクローズアップしたテーブル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/union_metadata.png) 名前付き範囲がユニオンで使用されている場合、**\[シート\]** フィールドの下に NULL 値が表示されます。 **注:**結合キーとして、ユニオンにより生成されたフィールドである **\[シート\]** および **\[表名\]** を使用できます。結合内のユニオン表は、別の表またはユニオン表とともに使用できます。 ## ユニオンの一致しないフィールドをマージする ユニオンのフィールド名が一致しない場合、ユニオンのフィールドには NULL 値が含まれます。マージ オプションを使用して一致しないフィールドを 1 つのフィールドにマージし、NULL 値を削除できます。マージ オプションを使用すると、元のフィールドが新しいフィールドに置き換えられ、一致しないフィールドの各行の先頭に NULL でない値が表示されます。 独自の計算を作成したり、参照元のデータを変更し、一致しないフィールドを組み合わせることもできます。 たとえば、4 番目の表である "August2016" が参照元データに追加されたものとします。標準的な "Customer" フィールド名でなく、省略バージョンである "Cust." が含まれています。
August2016
日 Cust. Purchases タイプ
7 Maria 2 クレジット
9 Kathy 1 クレジット
18 Vijay 7 現金
これらの表のユニオンにより、表のすべての行を含み、複数の NULL 値がある 1 つの表が作成されます。マージ オプションを使用し、関連する顧客フィールドを 1 つのフィールドにまとめることができます。

ユニオン (NULL 値を含む)

日 Customer Purchases タイプ Cust.
4 Lane 5 クレジット NULL
10 Chris 6 クレジット NULL
28 Juan 1 クレジット NULL
1 Lisa 3 クレジット NULL
28 Isaac 4 現金 NULL
28 Sam 2 クレジット NULL
2 Mario 2 クレジット NULL
15 Wei 1 現金 NULL
21 Jim 7 現金 NULL
7 NULL 2 クレジット Maria
9 NULL 1 クレジット Kathy
18 NULL 7 現金 Vijay

 

 

 

 

 

 

 

右向きの太い矢印。

ユニオン (マージされた列を含む)

日 Purchases タイプ 顧客、Cust。
4 5 クレジット Lane
10 6 クレジット Chris
28 1 クレジット Juan
1 3 クレジット Lisa
28 4 現金 Isaac
28 2 クレジット Sam
2 2 クレジット Mario
15 1 現金 Wei
21 7 現金 Jim
7 2 クレジット Maria
9 1 クレジット Kathy
18 7 現金 Vijay
フィールドをマージした後は、マージから生成したフィールドをピボットまたは分割で使用するか、結合キーとしてフィールドを使用できます。マージから生成されたフィールドのデータ型を変更することもできます。 一致しないフィールドをマージするには 1. 2 つ以上の列をグリッドで選択します。 2. 列ドロップダウン矢印をクリックし、**\[一致しないフィールドをマージ\]** を選択します。 マージを削除するには - マージされたフィールドの列ドロップダウン矢印をクリックし、**\[マージの削除\]** を選択します。 ## 概要:ユニオンの操作 ### Tableau Desktop と Web 作成 (Tableau Cloud と Tableau Server) - ユニオン表は結合で使用できます。 - ユニオン表は、結合で別のユニオン表と共に使用できます。 - ユニオンにより生成されたフィールドである \[シート\] および \[表名\] は、結合キーとして使用できます。 - 名前付き範囲がユニオンで使用されている場合、\[シート\] フィールドの下に NULL 値が表示されます。 - マージから生成されたフィールドはピボットで使用できます。 - マージから生成されたフィールドは結合キーとして使用できます。 - マージから生成されたフィールドのデータ型を変更できます。 - 表のユニオンは同じ接続内で作成します。つまり、異なるデータベースの表のユニオンを作成することはできません。 ### Tableau Desktop のみ - Excel データを扱う場合、ワイルドカード検索は名前付き範囲を含め、Data Interpreter によって見つかった表を除外します。 - マージから生成されたフィールドはピボットまたは分割で使用できます。 - JSON ファイルのユニオンを作成するには、拡張子が .json、.txt、または .log のファイルが必要です。JSON データの操作の詳細については、[JSON ファイル](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/examples_json.htm)を参照してください。 - ワイルドカード検索を使用して .pdf ファイル形式で表のユニオンを作成する場合、ユニオンの結果は最初に接続した .pdf ファイルでスキャンされたページ範囲に限定されます。.pdf ファイル形式でのデータの操作の詳細については、[PDF ファイル](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/examples_pdf.htm)を参照してください。 - ストアド プロシージャでユニオンを実行することはできません。 - データベース データを扱う場合は、ユニオンをカスタム SQL に変換できます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データの分析 このセクションでは、Tableau でより高度な分析を行うさまざまな方法について説明します。計算フィールドの作成、データ内のクラスタの発見、パーセンテージの計算、およびさまざまなツールによるデータの探索と調査の方法については、以下の記事をお読みください。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データの抽出 データ抽出は、元のデータセットとは別に保存される情報のサブセットです。これには 2 つの目的があります。1 つはパフォーマンスの向上、もう 1 つは元のデータでは利用できないかサポートされていない可能性がある Tableau 機能を利用することです。データ抽出を作成すると、フィルターを適用したり、その他の制限を設定したりして、全体のデータ量を効果的に削減できます。 データ抽出が作成されると、元のソースからの最新データでデータ抽出を更新できます。更新プロセス中に、抽出のすべての既存のコンテンツを置換する完全更新と、前回の更新以降の新しい行のみを含める増分更新のどちらかを柔軟に選択することができます。 ### 抽出のメリット - 大規模なデータセットの処理: 抽出では、数十億行に達する大量のデータを処理できます。これにより、ユーザーは広範なデータセットを効率的に操作できるようになります。 - パフォーマンスの向上: 抽出データ ソースを利用するビューの操作では、元のデータに直接接続されているビューよりもパフォーマンスが向上します。抽出によりクエリのパフォーマンスが最適化され、データ分析とビジュアライゼーションが高速化されます。 - 機能の強化: 抽出では、元のデータ ソースでは利用できない、またはサポートされていない可能性がある、特定の関数などのような追加の Tableau 機能へのアクセスが提供されます。 - オフライン データ アクセス (Tableau Desktop): 抽出により、データへのオフライン アクセスが可能になります。これは、元のデータ ソースが利用できない場合でも、ユーザーはローカルでデータを保存、操作、利用できることを意味します。 ## 抽出の作成 抽出の作成方法は複数ありますが、主要な方法は次のとおりです。 1. \[データ ソース\] ページで、データに接続してデータ ソースをセットアップした後、右上隅にある **\[抽出\]** を選択してから、**\[編集\]** リンクを選択して \[データの抽出\] ダイアログ ボックスを開きます。 ![\[編集\] リンクを表示するために抽出オプションが選択されています](Img/extract_radio_button.png) 3. 各セクションを展開してオプションを表示するか、\[すべて展開\] を選択します。各セクションの詳細については、このトピックの後半で説明します。 - **データ ストレージ**: **\[論理テーブル\]** または **\[物理テーブル\]** を選択します。 - **フィルター**: フィールドとその値に基づいてフィルターを設定し、抽出するデータ量を制限します。 - **集計**: **\[表示可能なディメンションのデータの集計\]** を選択し、既定の集計を使用してメジャーを集計します。年や月などの指定した日付レベルに対して **\[日付のロールアップ\]** を選択することもできます。 - **行数**: 抽出する行数を選択します。**すべての行、サンプル**、または**上位** N 行を抽出できます。 - **増分更新**: 特定の列と日付範囲に基づいて増分更新を設定します。最後の行を置き換えるか追加するかを選択することもできます。 5. 完了したら、**\[設定の保存\]** を選択します。 6. シート タブを選択します。これにより、抽出の作成が開始されます。 7. 次に、抽出を保存する場所を選択します。 8. 抽出ファイル名を入力します。 9. **\[保存\]** を選択します。\[保存\] ダイアログ ボックスが表示されない場合は、「[抽出のトラブルシューティング](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/extracting_data.htm#troubleshoot)」セクションを参照してください。 ## 抽出設定の説明 抽出の作成では、多数の設定を構成できます。 ### データ ストレージ \[データ ストレージ\] では、論理テーブルまたは物理テーブルを選択できます。論理テーブルの場合、データ ソース内の各論理テーブルに対して 1 つの抽出テーブルを使用してデータを格納します。一方、物理テーブルの場合、データ ソース内の各物理テーブルに対して 1 つの抽出テーブルを使用してデータを格納します。 \[論理テーブル\] オプションと \[物理テーブル\] オプションは共に、抽出データの保存方法のみに影響を及ぼします。このオプションを使用しても、\[データ ソース\] ページでの抽出が表示される方法には影響しません。 たとえば、抽出が 3 つの物理テーブルを含む 1 つの論理テーブルで構成されているとします。既定のオプションである \[論理テーブル\] を使用するように構成されている抽出 (.hyper) ファイルを直接開く場合、データ ソース ページには 1 つのテーブルが表示されます。しかし、パッケージ データ ソース (.tdsx) ファイル、または該当の抽出 (.hyper) ファイルを含むデータ ソース (.tdsx) ファイルを使用して抽出を開く場合は、データ ソース ページには抽出を構成する 3 つのテーブルがすべて表示されます。 #### 論理テーブル Tableau は、抽出データを保存するための既定の構造として論理テーブルを使用します。Tableau では通常、抽出を設定および操作するときは、既定のデータ ストレージ オプションである \[論理テーブル\] を使用することを推奨しています。抽出フィルター、集計、上位 N、パススルー関数 (RAWSQL)、必要な機能の多くは、論理テーブル オプションを使用する場合にのみ利用できます。ただし、複数の論理テーブルが含まれる抽出にデータを追加することはできません。 この論理テーブル オプションを選択したときに、抽出に結合が含まれている場合は、抽出の作成時に結合が適用されます。 #### 物理テーブル このオプションでは、クエリ時に結合が実行されますが、データが以下の条件をすべて満たしている場合は、パフォーマンスを向上させ、抽出ファイルのサイズを削減できる可能性があります。 - 物理テーブルの結合がすべて等価 (=) 結合である - 関係または結合に使用される列のデータ型が同一である。 - パススルー関数 (RAWSQL) が使用されていない - 増分更新が構成されていない - 抽出フィルターが構成されていない - 上位 N やサンプリングが構成されていない - 抽出にデータを追加する必要はありません。 #### 物理テーブル操作のヒント **想定よりも大きい抽出**: 抽出が想定よりも大きいかどうかを判断するには、論理テーブル オプションを使用したときの抽出の合計行数が、抽出の作成前にすべてのテーブルを組み合わせたときの合計行数よりも多くなっているかどうかを確認します。このシナリオが発生した場合は、代わりに物理テーブル オプションを使用してみてください。 **フィルタリングのオプション**: 物理テーブル オプションを使用する場合、抽出データの削減に役立つその他のオプション (抽出フィルター、集計、上位 N、サンプリングなど) が無効になります。\[物理テーブル\] オプションを使用する抽出でデータを減らす必要がある場合は、データをフィルタリングしてから、次の提案のいずれかを使用して Tableau Desktop に取り込むことを検討してください。 - 物理テーブルの結合はすべて等価 (=) 結合です。 - データに接続し、カスタム SQL を使用してフィルターを定義します。データベース テーブルに接続する代わりに、カスタム SQL を使用してデータに接続します。カスタム SQL クエリを作成する場合は、抽出でデータを減らす際に必要となる適切なレベルのフィルタリングを必ず含めるようにしてください。Tableau Desktop のカスタム SQL の詳細については、「[カスタム SQL クエリへの接続](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/customsql.htm)」を参照してください。 - データベースのビューを定義します。データベースへの書き込みアクセス権がある場合は、抽出に必要なデータのみが含まれるデータベース ビューを定義してから、Tableau Desktop でデータベース ビューに接続することを検討してください。 **抽出の行レベルのセキュリティ**: 行レベルで抽出データを保護する場合は、\[物理テーブル\] オプションを使用することが推奨されています。Tableau での行レベルのセキュリティに関する詳細は、「[データ行レベルでのアクセスの制限](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/publish_userfilters.htm)」を参照してください。 ### フィルター フィールドとその値に基づいてフィルターを使用し、抽出するデータ量を制限します。 **注**: 論理テーブル上の抽出フィルターは、単一のベース テーブルを持つデータ ソースに対して広範囲に適用されます (データ ソース全体に適用されます)。[マルチファクト関係を使用した複数のベーステーブル](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm)を持つデータ ソースの場合、抽出フィルターはテーブルごとに設定され、論理テーブル自体にのみ適用されます。広範なフィルターとテーブルごとのフィルターの詳細については、「[データ ソースからデータをフィルターする](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering_datasource.htm)」を参照してください。 ### 集計 集計を使用すると、メジャーを集計できます。年や月などの指定した日付レベルに対して **\[日付のロールアップ\]** を選択することもできます。以下の例は、選択できる各集計オプションでデータがどのように抽出されるかを示しています。 - **元のデータ:** 各レコードは個々の行として表示されます。元のデータには 7 行が含まれています。 - **表示可能なディメンションのデータを集計する** _(ロールアップなし)_**:** 同じ日付と文字を持つレコードが 1 つの行に集約されています。抽出には 5 行が含まれます。 - **表示可能なディメンションのデータを集計する** (_日付を月にロールアップ)_**:** 日付が月レベルにロールアップされ、同じ地域のレコードが 1 行に集計されています。抽出には 3 行が含まれます。
元のデータ ロールアップなしの集計 ロールアップありの集計
### 行数 すべての行または上位 N 行を抽出できます。Tableau では、最初にフィルターと集計が適用され、次にフィルターおよび集計の結果から指定の行数が抽出されます。行数のオプションは、抽出元のデータ ソースのタイプによって異なります。一部のデータ ソースではサンプリングがサポートされていないため、\[データの抽出\] ダイアログ ボックスに \[サンプリング\] オプションが表示されない場合があります。 **注:** \[データ ソース\] ページまたはシート タブで最初に非表示にしたフィールドはすべて抽出から除外されます。非表示のフィールドを抽出から削除するには、**\[使用していないフィールドをすべて非表示\]** ボタンをクリックします。 ### 増分更新 ほとんどのデータ ソースで増分更新がサポートされています。抽出全体を更新する代わりに、前回データを抽出して以降の新しい行のみを追加するように抽出を構成することができます。 たとえば、新しい販売トランザクションで毎日更新されるデータ ソースがあるとします。その場合、抽出全体を毎日再構築する代わりに、その日に発生した新しいトランザクションのみを追加できます。 #### 増分更新のヒント 増分更新: - \[行数\] では、**\[すべての行\]** を選択する必要があります。 - 集計を有効にしている場合、増分更新は使用できません。 詳細設定: - 詳細設定はフィルターと互換性がありません。 ## 抽出に関するヒント 抽出への接続を維持するためワークブックを保存する 抽出を作成した後、ワークブックはデータの抽出されたバージョンを使用し始めます。しかし、データの抽出バージョンへの接続は、ワークブックを保存するまで保存されません。つまり、ワークブックを閉じる前に保存しなかった場合、次回そのワークブックを開いたときは元のデータ ソースに接続されます。 サンプリングされたデータと抽出全体を切り替える 大規模な抽出を扱う場合は、データの小さいサンプルを作成すると役立つ場合があります。これにより、分析にフィールドを追加するたびに長いクエリを実行することなく、ビューを設定できます。\[データ\] メニューで適切なオプションを選択することで、サンプル データと完全なデータ ソースの使用を簡単に切り替えることができます。 抽出に直接接続しない 抽出をコンピューターに保存すると、新しい Tableau Desktop を使用して抽出に直接接続できます。ただし、これは、以下のいくつかの理由で推奨されていません。 - **テーブルの名前が異なる場合がある**抽出では、各テーブルに一意の名前を付けるために特別な命名方法が使用されますが、これは理解しにくい場合があります。 - **抽出を更新またはリフレッシュすることはできない**抽出に直接接続すると、Tableau は抽出を、コピーではなく、元のデータ ソースとみなします。これは、元のデータ ソースにリンクし直すことができないことを意味します。 - **テーブル間の構造と関係が失われる**テーブル間の配置と接続は、.hyper ファイルではなく、.tds ファイルに保存されます。したがって、.hyper ファイルに直接接続すると、この情報が失われます。抽出に論理テーブル ストレージを使用する場合、元の物理テーブルへの参照は表示されません。 データ ポリシーのユーザー関数を使用して仮想接続に接続する場合は、抽出を使用しないでください。 仮想接続に[ユーザー関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_user.htm) (例: `USERNAME()`) を含むデータ ポリシーがある場合に、ワークブックまたはデータ ソースから接続して抽出を作成すると、抽出には抽出の作成時点で仮想接続データ ポリシーに一致する行のみが含まれます。データ ポリシーに含まれるユーザー関数を使用した仮想接続を活用するには、抽出ではなく、ワークブックまたはデータ ソースから仮想接続へのライブ接続を使用します。 ### ワークブックから抽出を削除する 抽出したデータソースから \[抽出\]、\[削除\] を選択することで、\[データ\] メニューからいつでも抽出内容を削除できます。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/extract_remove_in_menu.jpg "選択されたデータ ソース名、抽出が選択されたデータ ソースのサブメニュー、および削除が選択されたサブメニューを表示するデータ メニュー。 ") 抽出を削除するときは、\[ワークブックからのみ抽出を削除する\] または \[抽出ファイルを削除する\] のいずれかから選択できます。後者を選択すると、抽出がハード ドライブから削除されます。 ![\[抽出の削除\] ダイアログ ボックス。](Img/extract_remove.png) ### 抽出履歴の参照 (Tableau Desktop) \[データ\] メニューでデータ ソースを選択し、\[抽出\] > \[履歴\] を選択すると、抽出の最終更新日時やその他の詳細を表示できます。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/extract_properties.png) 抽出と共に保存されたワークブックを開いたときに Tableau が抽出を見つけられない場合は、\[Extract Not Found (抽出が見つかりません)\] ダイアログ ボックスで要求されたときに次のオプションの 1 つを選択してください。 - 抽出の検索: 抽出が、Tableau が最初に保存した以外の場所に存在する場合、このオプションを選択します。\[OK\] をクリックすると、\[ファイルを開く\] ダイアログ ボックスが開き、そこから抽出ファイル用に新しい場所を指定できます。 - 抽出の削除: 抽出が必要なくなった場合はこのオプションを選択します。これはデータ ソースの終了に相当します。そのデータ ソースを参照する、開いているすべてのワークシートは削除されます。 - 抽出の無効化: 抽出が作成された元のデータ ソースを抽出の代わりに使用します。 - 抽出の再生成: 抽出を再度作成します。抽出を最初に作成したときに指定したすべてのフィルターとその他のカスタマイズが自動的に適用されます。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/extract_missing.png) ## 抽出のトラブルシューティング - **抽出の作成に時間がかかる:** データ セットのサイズによっては、データの抽出に時間がかかる場合があります。ただし、データを抽出してコンピューターに保存すると、パフォーマンスが向上します。 - **抽出が作成されない:** データ セットに多数 (数千単位) の列が含まれている場合、Tableau は、抽出を作成できない場合があります。問題が発生した場合は、抽出する列の数を減らすか、元となるデータの再構築を検討してください。 - **\[保存\] ダイアログが表示されない、_または_抽出が .twbx から作成されない:** この前の手順に従ってパッケージ化されたワークブックからデータを抽出した場合、\[保存\] ダイアログは表示されません。パッケージ化されたワークブック (.twbx) から抽出が作成されると、抽出ファイルはパッケージド ワークブックに関連付られたファイルのパッケージに自動的に保存されます。パッケージ化されたワークブックから作成した抽出ファイルにアクセスするには、ワークブックをアンパッケージする必要があります。詳細については、[パッケージド ワークブック](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/save_savework_packagedworkbooks.htm)を参照してください。 ## 抽出の機能更新 ### 増分抽出のサブ範囲更新 Tableau バージョン 2024.2 以降では、追加の期間を指定して、以前に抽出したデータを再抽出し、発生した可能性のある変更をキャプチャできます。詳細については、[抽出の更新](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/extracting_refresh.htm)を参照してください。 ### 増分更新 バージョン 2024.1 以降の Tableau には、ユーザーが非一意のキー列を使用して抽出に対して増分更新を実行できる機能が導入されています。これらの詳細設定に対応した新しい UI があります。 この更新では、抽出プロセスに追加のステップも導入されています。Tableau では、増分更新中に、以前に記録された最大値に一致する行が抽出から削除されます。その後、以前の最大値以上の値を持つすべての行がクエリされます。このアプローチにより、削除された行と新しく追加された行が確実に考慮されるようになります。 ### Web 内の抽出 バージョン 2020.4 以降では、抽出は Web 作成とコンテンツ サーバーで使用できます。これにより、Tableau Desktop を使用してデータ ソースを抽出する必要がなくなりました。詳細については、[「Web 上での抽出の作成」](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/datasource_extract.htm)を参照してください。 ### 論理テーブルと物理テーブルの抽出 バージョン 2020.2 で Tableau データ モデルに論理テーブルと物理テーブルが導入された結果、抽出ストレージ オプションが \[単一テーブル\] と \[複数テーブル\] から \[論理テーブル\] と \[物理テーブル\] に変更されました。これらのオプションでは、抽出の格納方法がより詳しく説明されています。詳細については、[データの抽出](#storage)を参照してください。 ### .tde 形式の非推奨化 抽出を作成するときは、.hyper 形式を使用します。.hyper 形式の抽出では、大規模データ セットでより迅速な分析およびクエリ パフォーマンスをサポートする、改善されたデータ エンジンを活用します。2023 年 3 月以降、Tableau Cloud、Tableau Public、Tableau Server (バージョン 2023.1.0) では、.tde 形式を使用する抽出は非推奨になりました。バージョン 2024.2 は、.tde 形式のファイルを開くことができる最後のバージョンです。詳細については、「[.hyper 形式への抽出のアップグレード](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/extracting_upgrade.htm)」を参照してください。 ### ビュー内の値とマークの変更 抽出の効率とスケーラビリティを向上させるために、いくつかのデータ ソースからの抽出の値を異なる方法で計算することができます。値の計算方法を変更すると、ビューのマークを入力する方法に影響を与えます。一部の稀なケースでは、この変更によって、ビューの形状の変化や空白化を引き起こすことがあります。これらの変更は、複数接続データ ソース、ライブ接続をファイルベースのデータに使用するデータ ソース、Google スプレッドシートのデータに接続するデータ ソース、クラウドベースのデータ ソース、抽出のみのデータ ソース、WDC データ ソースにも適用できます。 **日付と日時の値の書式** 抽出は、DATE、DATETIME、DATEPARSE 関数によって日付文字列がどのように解釈されるかについて、一貫性のある厳密なルールに従います。これにより、日付の解析方法、またはこれらの関数で許可される日付形式やパターンに影響が出ます。具体的には、ルールは次のように一般化できます。 1. 日付が評価され、行ではなく列ごとに解析される。 2. 日付が評価され、ワークブックを開いているコンピューターのロケールではなく、ワークブックが作成された場所のロケールに基づいて解析が行われる。 これらのルールによって、抽出がより効率化され、商用データベースに一致する結果を生成できます。 **日付値/日付時刻値に変化が見られる一般的な理由** - 日付があいまいでいくつかの異なる方法で解釈できる場合、日付は Tableau がその列に対して決定する形式に基づいて解釈されます。以下の[シナリオ 1](#scenario1) およびシナリオ 2 の例を参照してください。 - 関数で YYYY-MM-DD (ISO) 形式を解析する必要がある場合。[シナリオ 2](#scenario3) の例を参照してください。 - 関数が年を解析するとき、次のように解釈します。 - "07" は "2007" と解釈できます。 - "17" は "2017" と解釈できます。 - "30" は "2030" と解釈できます。 - "69" は "2069" と解釈できます。 - "70" は "1970" と解釈できます。 **NULL 値に対する一般的な理由** - 関数を使用して、単一列内で複数の日付形式を解決する必要がある場合。Tableau で日付形式を決定したら、その形式から外れる列のその他すべての日付が NULL 値になります。以下の[シナリオ 1](#scenario1) およびシナリオ 2 の例を参照してください。 - 関数で YYYY-MM-DD (ISO) 形式を解析する必要がある場合。"YYYY"、"MM"、または "DD" で許可されている値を超過する値のために NULL 値となる場合。[シナリオ 2](#scenario3) の例を参照してください。 - 関数で、末尾の文字を含む日付値を解析する必要がある場合。たとえば、タイム ゾーンや夏時間を表すサフィックス、および "midnight" などのキーワードによって NULL 値になる可能性があります。 - 関数で無効な日付や時刻を解析する必要がある場合。たとえば、32/3/2024 によって NULL 値になる可能性があります。他にも、25:01:61 は NULL 値の原因となります。 - 関数で矛盾する入力値を解析する必要がある場合。たとえば、パターンが 'dd.MM (MMMM) y' で入力文字列が '1.09 (August) 2024' ("9" と "August" が月) であるとします。月の値が一致しないため、結果は NULL 値となります。 - 関数で矛盾するパターンを解析する必要がある場合。たとえば、グレゴリオ暦 (y) と ISO 週 (ww) を混在させて指定したパターンでは NULL 値となります。 **行数の変更** ライブ接続では、Tableau はソース データベースの照合順序設定を尊重して使用します。抽出では Tableau 独自の設定が使用されますが、これはソース データベースで適用されるルールとは若干異なる場合があります。生データは同じままですが、データの集計方法と UI での表示方法が一致しない場合があります。 接続タイプや照合順序の設定に関係なく、\[データの表示\]、\[フル データ分析\] の順でライブ接続と抽出の合計行数が同じであることを確認できます。 ###### シナリオ 1 英語のロケールで .hyper 抽出データ ソースを使用するワークブックを作成したとします。以下の表は、抽出データ ソースに含まれている文字列データの列を示しています。
10/31/2024
31/10/2024

12/10/2024
特定の英語のロケールに基づいて、日付列の書式は MDY (月、日、年) 書式に従うように決められていました。次の表は、DATE 関数を使用して文字列値を日付値に変換する場合に、このロケールに基づいて Tableau で表示される内容を示しています。
October 31, 2024
October 31, 2024
December 10, 2024
抽出がドイツ語のロケールで開かれると、次のように表示されます。
31 Oktober 2024
31 Oktober 2024
12 Oktober 2024
ただし、抽出をドイツ語のロケールで開くと、ドイツ語ロケールの DMY (日、月、年) 書式が厳密に適用され、値のうち 1 つが DMY 書式に従っていないため _NULL_ 値となります。
Null
October 31, 2024
October 12, 2024
###### シナリオ 2 データ ソースに文字列データの列があるとします。
2024-10-31
2024-31-10

2024-12-10
2024-10-12
この日付は ISO 形式を使用するため、日付列は常に YYYY-MM-DD 形式に従います。次の表は、DATE 関数を使用して文字列値を日付値に変換する場合に、Tableau で表示される内容を示しています。
October 31, 2024
Null
December 10, 2024
October 12, 2024
**行数の変更** ライブ接続では、Tableau はソース データベースの照合順序設定を尊重して使用します。抽出では Tableau 独自の設定が使用されますが、これはソース データベースで適用されるルールとは若干異なる場合があります。生データは同じままですが、データの集計方法と UI での表示方法が一致しない場合があります。 接続タイプや照合順序の設定に関係なく、\[データの表示\]、\[フル データ分析\] の順でライブ接続と抽出の合計行数が同じであることを確認できます。 **並べ替え順序と大文字/小文字の区別** 抽出が照合順序に対応しているため、アクセントや大文字小文字が異なる文字列値をより適切に並べ替えることができます。 たとえば、文字列値の表があるとします。並べ替え順序に関しては、Égypte などの文字列値が、今では適切に Estonie の後で、Fidji の前に一覧されるようになっています。 大文字と小文字の区別に関しては、同じ文字列値が一意と見なされ、個々の値として保存されます。 **上位 N 個のクエリで同数を破棄する** 抽出内の Top N クエリでは、ランク内の特定の位置に重複した値が生成される場合があります。たとえば、上位 3 個のフィルターを作成するとします。3、4、5 番目の値が同じです。上位フィルターは 1、2、5 の位置にある値を返します。 **浮動小数点値の精度** 抽出は、コンピューターの使用可能なハードウェア リソースをより効率的に利用するため、高度な並列方式で数学的演算を実行できます。このため、.hyper 抽出では実数を異なる順序で集計できます。数値が異なる順序で集計されると、ビューでは、集計が完了するたびに小数点の後に異なる値が表示される場合があります。これは、浮動小数点の加算と乗算が必ずしも結合的ではないためです。つまり、(a + b) + c は必ずしも a + (b + c) と同じではありません。また、浮動小数点乗算は必ずしも配分的ではないため、実数が異なる順序で集計されることがあります。つまり、(a x b) x c は必ずしも a x b x c と同じではありません。.hyper 抽出のこのタイプの浮動小数点丸め動作は、商用データベースの浮動小数点丸め動作に類似しています。 たとえば、ワークブックに浮動小数点値で構成される集計フィールドのスライダー フィルターが含まれているとします。浮動小数点値の精度は変化するため、フィルターではフィルターの範囲の上限または下限を定義するマークが除外されるようになりました。これらの数値が欠落している部分は、空白で表示されます。この問題を解決するには、フィルターでスライダーを移動するか、フィルターを削除して再度追加します。 **集計の精度** 抽出は、コンピューターの使用可能なハードウェア リソースを利用することでサイズの大きいデータセットを最適化するため、高度な並列方式で集計を計算できます。このため、.hyper 抽出によって実行される集計は、統計計算に特化したソフトウェアからの結果より、商用データベースからの結果に類似している場合があります。サイズの小さいデータ セットで作業している場合、または高度な精度が必要な場合は、リファレンス ライン、サマリー カード統計、または分散、標準偏差、相関、母共分散などの表計算関数を介して集計を実行することを検討してください。 ### API について 抽出 API を使用して .hyper 抽出を作成できます。抽出のパブリッシュなどのタスクでは、Tableau Server REST API または Tableau Server クライアント ライブラリ (Python) を使用できます。更新タスクでも Tableau Server REST API を使用できます。詳細については、[Tableau Hyper API](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/extracting_TDE_API.htm)を参照してください。 ## [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データの視覚的クラスターをハイライトするマップを Tableau で作成する Tableau Desktop では、視覚的クラスターを探すのに役立つマップを例のように作成できます。このようなタイプのマップは、ポイント分布マップと呼ばれます。 ポイント分布マップは、ユーザーのデータ ポイントがどのような場所に分布しているかを示すのに最適です。 このトピックでは、サンプルを使用してポイント分布マップを作成する方法を説明します。このトピックの例に従ってデータ ソースの設定方法を学習し、ポイント分布マップ用にビューを構築します。 ![米国東部にデータ ポイントが集中しているマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pointdistribution_maps1.png) ## データ ソース ポイント分布マップを作成するには、データ ソースに次のタイプの情報を含める必要があります。 - すべての場所の緯度と経度の座標 たとえば、次の表は、Tableau Public の[「Tableau サンプル ワークブックでのポイント分布マップの作成」](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreatePointDistributionMapsinTableauExampleWorkbook/Hailstormmap)に含まれている "Hail (雹)" データ ソースのスニペットです。ここには、1955 年から 2013 年に米国で発生した雹を伴う嵐の緯度と経度の座標の列が含まれています。
緯度経度
32.2000-101.5000
38.5800-92.5800
41.2000-89.6800
39.2800-87.4000
41.7800-87.7800
39.5000-90.0800
## 基本のマップ構築ブロック
[列] シェルフ:経度 (連続ディメンション、経度の地理的役割が割り当てられる)
[行] シェルフ:緯度 (連続ディメンション、緯度の地理的役割が割り当てられる)
マーク タイプ:自動
## マップ ビューの作成 この例に従うには、Tableau Public から[「Tableau サンプル ワークブックでのポイント分布マップの作成」](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreatePointDistributionMapsinTableauExampleWorkbook/Hailstormmap)をダウンロードし、Tableau Desktop で開きます。 1. 新しいワークシートを開きます。 2. "Latitude (緯度)" フィールドに **"Latitude (緯度)"** の地理的役割が割り当てられ、"Longitude (経度)" フィールドに **"Longitude (経度)"** の地理的役割が割り当てられていることを確認してください。 詳細については、[地理的役割をフィールドに割り当てる](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_geographicroles.htm#AssignRole)を参照してください。 3. \[データ\] ペインで、**"Latitude (緯度)"**、**"Longitude (経度)"** の順にダブルクリックしてビューに追加します。 \[Latitude (緯度)\] および \[Longitude (経度)\] フィールドが \[列\] および \[行\] シェルフに追加され、1 つのデータ ポイントを含むマップ ビューが作成されます。 ![ミズーリ州を青い点で示すアメリカ合衆国の地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pointdistribution_maps2.png) 4. \[列\] シェルフで、**"Longitude (経度)"** を右クリックして、\[ディメンション\] を選択します。 ![平均経度のフィルタリング、書式設定、ディメンションの変更を行うオプションを含むドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pointdistribution_maps3.png) 5. \[行\] シェルフで、**"Latitude (緯度)"** を右クリックして、\[ディメンション\] を選択します。 マップ ビューはデータ ソースにあるすべての場所で更新されます。 **注**:ビューの一部のデータ ポイントについて、フィルターが必要になる場合があります。 6. \[マーク\] カードで、\[サイズ\] をクリックし、スライダーを左まで動かします。 ![マーク カードのサイズ スライダー バー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pointdistribution_maps4.png) これでポイント分布マップは完成です。これで、マップにはデータ ソース内のすべての場所のデータ ポイントがプロットされています (ビューにフィルターを適用したポイントは除きます)。米国の東部半分で発生した雹を伴う嵐の大部分を確認することができるようになりました。 ![データ ポイントを示す青いマーカーが付いた米国の地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pointdistribution_maps5.png) ## 関連項目: [Tableau でのマッピングの概念](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_build.htm) [Tableau で定量的な値を示すマップを作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_howto_symbol.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データの結合 多くの場合、目的の分析を実行するには、複数の場所 (異なるテーブルやデータ ソース) からデータを組み合わせる必要があります。データの構造と分析のニーズに応じて、テーブルを組み合わせるためのいくつかの方法があります。データ セットを組み合わせるさまざまな方法の詳細については、[「データの組み合わせ」Tableau Desktop](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/%3Chttps://ww.tableau.com/learn/tutrials/on-demand/combining-data-tableau- Desktop?placelist=509089>)のトレーニング動画 (4 分) をご覧ください。 ## 関係と結合 Tableau Desktop での既定の方法は、関係を使用することです。関係は、情報を組み合わせるときに元のテーブルの詳細レベルを保持します。関係を使用すると、コンテキストベースの結合をシート単位で実行でき、各データソースの柔軟性が向上します。ほとんどの場合、データを組み合わせる方法として関係が推奨されています。詳細については、[関係と結合の違い](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_relationships_learnmorepage.htm)を参照してください。 ただし、意図的なフィルター―処理や重複など、関係と比較して結合が制御され望ましい結果となるように、結合を直接確立する必要がある場合があります。 **注**: 関係は、最終的に結合を活用します (バックグラウンドで実行)。たとえば、データ ソース間の関係では、Viz が異なるデータ ソースのテーブルのフィールドを使用するときに、クロスデータベース結合が生成されます。そのため、[クロスデータベース結合のパフォーマンス向上](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/joins_xbd_perf.htm)が関連している場合もあります。 ## 一般的な問題 - 結合を表示、編集、または作成するには、関係キャンバスで論理テーブル (データ ソースを初めて開くか作成する際に表示される領域) を開き、結合キャンバスにアクセスする必要があります。 - **パブリッシュされた Tableau データ ソースは結合できません。**パブリッシュされたデータソースを結合するには、リレーションシップを使用します。 - テーブルを結合する際は、結合するフィールドが同じデータ型である必要があります。テーブルの結合後にデータ型を変更すると、結合が壊れます。 - 結合句に使用するフィールドは、結合を解除しなければ削除することができません。データを結合して重複フィールドをクリーンアップするには、Tableau Desktop ではなく Tableau Prep Builder を使用します。 > [!TIP] > > **ヒント**: Tableau Desktop には結合を作成したり、基本的なデータ整形を行ったりする機能がありますが、Tableau Prep Builder はデータの準備を目的として設計されています。複数の結合の実行、フィールド名のクリーンアップ、データ型の変更、複数のピボットの実行、またはその他の関連するデータの準備などを行う場合は、[Tableau Prep Builder](https://help.tableau.com/current/prep/ja-jp/prep_combine.htm#join-your-data) の使用を検討してください。 ## 結合の作成 1. 結合を作成するには、関連するデータ ソースまたはソースに接続します。[データへの接続](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/basicconnectoverview.htm)を参照してください。 これらは、同じデータ ソース (データベース内のテーブルや Excel スプレッドシート内のシートなど)、または異なるデータ ソース (クロスデータベース結合と呼ばれます) に含めることができます。クロスデータベース結合を使用してテーブルを組み合わせると、キャンバスのテーブルとデータ　グリッドの列に色が付けられ、データがどの接続から来ているかが示されます。 **注**: パブリッシュされた Tableau データ ソースを含むすべてのデータ ソースでクロスデータベース結合がサポートされているわけではありません。パブリッシュされたデータ ソースを結合するには、元のデータ ソースを編集して、結合をネイティブに含めるか、データ ブレンドを使用します。 2. 最初のテーブルをキャンバスにドラッグします。 ![単一のテーブルを持つデータ モデル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_single_tablewjoin1.gif) この時点で　2 つ目のテーブルをドラッグすると、関係が形成されます。 3. メニューから \[開く\] を選択するか、最初のテーブルをダブルクリックして結合キャンバス (物理レイヤー) を開きます。 ![オプションを表示するには表を展開します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_single_tablewjoin2.gif) 関係キャンバスでテーブルをダブルクリックすると、結合キャンバスが開きます。 4. 別のテーブルをダブルクリックするか、結合キャンバスにドラッグします。 ![2 つの結合があるデータ モデル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_single_tablewjoin3.gif) 次のテーブルがまったく別のデータ ソースから作成されている場合、左のペインの \[接続\] で \[追加\] ボタン (Web 作成では ![データ ソースの追加アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/add_web_datasource.png)) をクリックして、新しい接続を Tableau データ ソースに追加します。接続を選択した状態で、目的のテーブルを結合キャンバスにドラッグします。 5. 結合アイコンをクリックして既存の結合を構成します。データ ソースで使用されている利用可能なテーブルからフィールドを選択し、追加したテーブルから結合演算子およびフィールドを選択して、1 つ以上の結合句を追加します。 ![データ結合を編集します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_single_tablewjoin4.gif) **注:** 不要な結合句を削除するには、結合句の右側にカーソルを移動すると表示される、 "x" をクリックします。 6. 完了したら、\[結合\] ダイアログと結合キャンバスを閉じます。 結合を作成したら、[データの結合](#results)します。結合のトラブルシューティングを行うには、[データの結合](#troubleshoot)を参照してください。 ## 結合のしくみ 結合は、結合句と同様に、その型によって定義されます。 ### 結合タイプ 一般的に、Tableau で使用できる結合には、内部、左、右、完全外部の 4 つのタイプがあります。複数テーブルのデータを組み合わせるために使用する結合タイプが不明な場合は、リレーションシップを使用する必要があります。
結合タイプ 結果

内部

内部結合のアイコン。

内部結合を使用してテーブルを組み合わせると、結果は両方のテーブルに一致がある値を含むテーブルになります。

値が両方のテーブルで一致しない場合、その値は完全に削除されます。

左

左結合のアイコン。

左結合を使用してテーブルを組み合わせると、結果は左のテーブルのすべての値および右のテーブルからの一致する値を含むテーブルになります。

左のテーブルの値に対応する一致が、右のテーブルにない場合、データ グリッドに NULL 値が表示されます。

右

右結合のアイコン。

右結合を使用してテーブルを組み合わせると、結果は右のテーブルのすべての値および左のテーブルからの一致する値を含むテーブルになります。

右のテーブルの値に対応する一致が、左のテーブルにない場合、データ グリッドに NULL 値が表示されます。

完全外部

完全外部結合のアイコン。

完全外部結合を使用してテーブルを組み合わせると、結果は両方のテーブルのすべての値を含むテーブルになります。

いずれかのテーブルの値が、他のテーブルと一致しない場合、データ グリッドに NULL 値が表示されます。
ユニオン

ユニオンのアイコン。

ユニオンは結合の一種ではありませんが、1 つのテーブルの行にあるデータを別のテーブルに追加することによって 2 つ以上のテーブルを組み合わせる別の方法です。ユニオンを実行する 2 つのテーブルのフィールド数が同じであり、両方のフィールドで名前とデータ型が一致していることが理想です。ユニオンの詳細については、データのユニオンを参照してください。
すべてのデータベースですべての結合のタイプがサポートされているわけではありません。結合ダイアログでオプションが使用できない場合は、データ ソースの制約が原因となっている可能性があります。 ### 結合句 結合は、1 つまたは複数の結合句を設定することによって実行されます。結合句は、どのフィールドをテーブル間で共有し、対応する行をどのように照合するかを Tableau に指示します。たとえば、同じ ID を持つ行は結果のテーブル内に並べられます。 ほとんどの場合、結合句は等値演算子 (=) を使用して、同じ値を持つ行を照合します。より小さい (<) や等しくない (<>) などの非等値結合を実行することもできます。 また、結合には複数の結合句を含めることができます。たとえば、姓と名が別々の列に保存されている場合は、"First name = First name (名 = 名)" と "Last name = Last name (姓 = 姓)" の場合にのみ結合すると効果的です。行を結合する場合は、両方の条件が true である必要があります。または、姓が共有されているが、名が共有されていないときに結果を返す必要がある場合、結合句は "First name <> First name (名 <> 名)" と "Last name = Last name (姓 = 姓)" になります。 結合句には計算を含めることもできます。たとえば、結合句は名前フィールドの連結 "\[First name\] + \[Last name\] = \[First name\] + \[Last name\]" になります。すべてのデータ ソース接続が結合句での計算をサポートしているわけではないことに注意してください。 ### 結合キーの NULL 値について 一般的に、結合はデータベース レベルで実行されます。テーブルの結合に使用しているフィールドに NULL 値が含まれている場合、ほとんどのデータベースでは NULL 値を含む行以外のデータを返します。ただし、特定の単一接続データ ソースの場合は、Tableau から、NULL 値を含むフィールドと NULL 値を含む別のフィールドとの結合を許可する追加オプションが提供されます。 データ ソースを設定した後、\[データ ソース\] ページで \[データ\] > \[Null 値を Null 値に結合する\] を選択します。 このオプションがグレー表示されている場合は、データ ソースでは使用できません。このオプションを使用するデータ ソースに 2 つ目の接続を追加すると、結合によって既定の動作 (NULL 値の行を除外する) に戻されます。 ## クロスデータベース結合 Tableau では、異なるデータソースのテーブルからの結合が可能ですが、プラットフォームに互換性があるデータベース側からの制限もあります。クロスデータベース結合を行うには、複数接続データ ソースを設定する必要があります。つまり、テーブルを結合する前に各データベースに_新しい接続_を作成します。 1. 最初のデータ ソースに接続したら、\[データ\] ペインの \[追加\] オプションを使用して、別の接続を追加します。 ![データ ソース ページの \[接続の追加\] ボタン。](Img/add_connection.png) 2. これにより、まったく異なるデータ ソースではなく、2 つ目の接続が作成されます。\[データ ソース\] タブで、2 つ以上の接続を切り替えることができます。 ![データ ペイン内の複数の接続。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/multiple_connections.png) 3. ワークシートに移動して分析を開始すると、データ ソースは単一のデータ ソースの組み合わせとして機能します。これは、ワークシート上で切り替えることができる 2 つの独立したデータ ソースと大きく異なる点です。 ![2 つのデータ ソースを含むデータ ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/multiple_datasources.png) **Book+** データ ソースには、クロスデータベース結合を持つ 2 つの接続が含まれています。これは、単一のデータ ソースとして機能します。**映画化**データ ソースは独立したデータ ソースです。 **注:** 一般的に、同じデータベースからテーブルを結合すると、パフォーマンスが向上します。これは、同じデータベース上に保存されているデータのクエリの場合、所要時間が短くなり、データベースのネイティブの機能を活用して結合を実行するためです。クロスデータベース結合のパフォーマンスの詳細については、[クロスデータベース結合のパフォーマンス向上](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/joins_xbd_perf.htm)を参照してください。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データの関連付け 関係は、複数のテーブルのデータを分析用に組み合わせる動的で柔軟な方法です。関係は、2 つのテーブルが相互にどのように関連しているかを表しますが、テーブルがマージされることはありません。テーブル間でリレーションシップを作成しても、テーブルは独立したままで、詳細レベルやドメインはそれぞれ維持されます。 関係は、2 つのテーブル間の契約と考えることができます。これらのテーブルのフィールドを使って Viz を構築する場合、Tableau は、その契約を使用してこれらのテーブルからデータを取り込み、適切な結合を使用してクエリを作成します。 **詳細**: 関係を使用してデータを組み合わせることは、Tableau の新しいデータ モデリングの重要な機能です。詳細については、「[データ ソースと分析で変更された内容](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_datamodel_whatschanged.htm)」を参照してください。リレーションシップのしくみの詳細については、Tableau ブログ投稿を参照してください。 - [関係 (パート 1): Tableau に新しいデータ モデリングを導入する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [関係 (パート 2): ヒントとテクニック](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [関係 (パート 3): 複数の関連するテーブルを横断して質問する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) **ビデオを視聴する**: Tableau で関係を使用する方法については、この 5 分間のビデオを参照してください。 **注**: このビデオで示されている関係を編集するためのインターフェースは、現在のリリースとは少し異なりますが、同じ機能を備えています。 [Action Analytics](https://action-analytics.com/library/) は、Tableau で関係を使用する際に役立つビデオ ポッドキャストも提供します。はじめに、「[Tableau が関係を発明した理由](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/)」を参照してください。他のポッドキャストを表示するには、Action Analytics の Web サイトの [\[Library (ライブラリ)\]](https://action-analytics.com/library/) で、「ビデオ ポッドキャスト」を選択します。 ## リレーションシップとは リレーションシップとは、データ ソースの論理テーブル間で作成した柔軟な接続線のことです。親しみを込めて関係を「ヌードル」と呼ぶ人もいますが、通常、ヘルプ ドキュメントでは「関係」と呼んでいます。 関係によってデータの準備と分析がより簡単かつ直感的に行えるようになるため、データを結合する際の最初のアプローチとして関係を使用することをお勧めします。[結合は、必要不可欠な場合にのみ使用してください](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_datamodel_faq.htm#can-i-use-joins-between-logical-tables)。 複数テーブルのデータに結合を使用する場合と比べると、リレーションシップには次のような利点があります。 - テーブル間で[結合タイプ](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_relationships_learnmorepage.htm#where-did-joins-go)を構成する必要はありません。必要なのはリレーションシップに必要なフィールドを選択することだけです。 - 関連付けたテーブルは明確に分離したままで、単一テーブルにはマージされません。 - 関係では結合が使用されますが、その処理は自動的に行われます。ビジュアライゼーションで使用されているフィールドに基づいて結合タイプが自動的に選択されます。分析中は、結合タイプがインテリジェントに調整され、ネイティブの詳細レベルがデータ内で保持されます。 - ワークシートで使用されているフィールドの現在のコンテキストに基づいて、分析時に正しい集計と適切な結合が生成されます。 - 単一のデータ ソースでさまざまな詳細レベルの複数テーブルが使用できます。多くのテーブルを含むデータ モデルを構築し、Viz の作成に必要なデータ ソースの数を減らすことができます。 - 一致しないメジャー値は削除されません (データが誤って失われることはありません)。 - 関係を使用すると、結合で発生する可能性のあるデータの複製やフィルタリングの問題を防ぐことができます。 - Tableau は、現在のビューに関連するデータに対するクエリのみを生成します。 - パブリッシュされたデータ ソースを関連付けることができます。 関連情報については、以下を参照してください。 - [複数テーブルのデータ分析に関係を使用する](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_multitable_normalized.htm) - [関係と結合の違い](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_relationships_learnmorepage.htm) - [関係を使用する複数テーブルのデータ ソースでの分析の動作](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_multitable_analysis_overview.htm) - [関係を気軽に使ってみる](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_dont_be_scared.htm) ## リレーションシップの要件 - テーブルを関連付ける際は、リレーションシップを定義するフィールドが同じデータ型である必要があります。 - リレーションシップは地理的フィールドに基づいて定義することはできません。 - データ モデルでは循環関係に対応していません。 関連テーブルを使うことの利点が制限される要因には、以下のようなものがあります。 - テーブル内にダーティ データがある (たとえば、適切に構造化されたモデルを考慮して作成しておらず、メジャーとディメンションが複数のテーブルに混在している) 場合、複数テーブルの分析がさらに複雑になることがあります。 - データ ソース フィルターを使用すると、データ内で結合選択を行う Tableau の機能が制限されます。結合選択とは、Tableau で不要な結合を削除してクエリを簡略化する方法のことです。 - 関係全体で一致しない値が多く含まれるテーブル。 - Tableau バージョン 2024.2 以降では、マルチファクト関係を使用して、共有ディメンションをモデル化し、複数の基底テーブルを利用することができます。詳細については、[「マルチファクト関係データ モデルについて」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm)、[「マルチファクト関係モデルを使用するとき」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_when_to_use.htm)、[「マルチファクト関係データ モデルの構築」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_build.htm)を参照してください。 ### 関連付けできないデータ ほとんどのリレーショナル接続タイプは完全にサポートされています。キューブ、SAP HANA (OLAP 属性が設定されている)、JSON、Google アナリティクスは、Tableau 2020.2 で単一の論理テーブルに制限されています。ストアド プロシージャは、単一の論理テーブル内でのみ使用できます。 未対応 - キューブ データベースは、新しい論理レイヤーをサポートしていません。キューブに接続すると、2020.2 より前のバージョンと同じ操作ができるようになります。 - ストアド プロシージャ: フェデレーション、関係、結合に対応していません。これらは 1 つの論理テーブルで表され、結合/ユニオン キャンバス (物理レイヤー) を開くことは許可されていません。 - Splunk: 左結合 (したがって論理テーブルに関連付ける) をサポートしていません。 - JSON: フェデレーション、カスタム SQL、結合、関係 (ユニオンのみ) に対応していません。 - LOD calcs に対応していないデータ ソース。詳細については、[「詳細レベルの式に関するデータ ソースの制約」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_lod_constraints.htm)を参照してください。 限定サポート - Salesforce と WDC 標準接続: 論理テーブル内では結合テーブルとして示されます。これらの接続の追加は、現在、単一の論理テーブルのデータ ソースでのみサポートされています。標準接続は既存のテーブルに結合できません。 - SAP HANA: 接続に OLAP 属性が設定されている場合、関連する論理テーブルはサポートされません。 **いくつかの制限事項** - 仮想接続は関係をサポートしますが、関連付けるフィールドを常に自動的に提案できるとは限りません。仮想接続を使用している場合は、関係を手動で構成しなければならないこともあります。 ## リレーションシップの作成と定義 基底テーブルが 1 つしかないモデルでは、最初のテーブルをデータ ソースの最上位キャンバスにドラッグした後は、新しいテーブルをキャンバスにドラッグするたびに、そのテーブルと既存のテーブルの関係を作成する必要があります。論理レイヤー内のテーブル間で関係を作成するときは、データ ソースのデータ モデルを構築します。 バージョン 2024.2 以降: 基底テーブルが複数あるモデルの場合、モデルに追加する各新しいテーブルは、少なくとも 1 つの基底テーブル ツリーに関連付けられている必要があります。詳細については、[「マルチファクト関係データ モデルの構築」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_build.htm)を参照してください。 ### リレーションシップの作成 データ ソースの論理レイヤーでリレーションシップを作成します。これは、\[データ ソース\] ページに表示されるキャンバスの既定のビューです。 このトピックの手順では、基底テーブルが 1 つしかないモデルの関係を設定する方法について具体的に説明します。 バージョン 2024.2 以降では、基底テーブルが 1 つしかないモデルまたは基底テーブルが複数あるモデルを構築できます。複数の基底テーブルを使用してマルチ ファクト関係を作成する方法については、[「マルチファクト関係データ モデルの構築」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_build.htm)を参照してください。 1. テーブルをキャンバスにドラッグします。 - 基底テーブルが 1 つしかないモデルの場合: キャンバスに追加する最初のテーブルが基底テーブルになります。追加する他のすべてのテーブルはそのテーブルに関連付けられます。 - 基底テーブルが複数あるモデルの場合: どのテーブルが基底テーブルであるかを決定する必要があります。別の基底テーブルを作成するには、左側のペインから \[新しい基底テーブル\] ドロップ領域にテーブルをドラッグします。詳細については、[「マルチファクト関係データ モデルの構築」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_build.htm)を参照してください。 2. 別のテーブルをキャンバスにドラッグします。関連付けたい 2 つのテーブル間に「ヌードル」が表示されたら、そのテーブルをドロップします。 関係の設定は、\[テーブルの詳細\] ペインのキャンバスの下に表示されます。Tableau では、既存のキー制約および一致するフィールドに基づいてリレーションシップを作成して定義することを自動的に試みます。一致するフィールドを判別できない場合、またはテーブル間で複数のフィールドが一致する場合は、関係を手動で定義する必要があります。 **フィールドを変更**するには、フィールド ペアを選択してから、下にあるフィールドのリストからフィールドを選択し、一致するフィールドの新しいペアを設定します。 **複数のフィールド ペアを追加**するには、最初のペアを選択した後、**\[閉じる\]** を選択してから、**\[フィールドを追加\]** を選択します。 制約が検出されない場合は、**多対多**のリレーションシップが作成され、参照整合性が **\[Some records match (一部のレコードが一致)\]** に設定されます。これらの既定の設定は安全な選択肢であり、データ ソースに最大限の柔軟性を提供します。既定の設定では完全外部結合に対応しており、分析する際はテーブル データを集計してから結合を形成するとクエリを最適化できます。分析には、各テーブルのすべての列データと行データを使用できます。 多くの分析シナリオでは、関係の既定の設定を使用して、分析に必要なすべてのデータを得ることができます。多対多の関係を使用すると、データがに多対 1 または 1 対 1 の場合でも機能します。データの特定のカーディナリティと参照整合性がわかっている場合は、[パフォーマンス オプションの設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_relationships_perfoptions.htm)を調整して、データをより正確に記述し、Tableau がデータベースのクエリを行う方法を最適化できます。 3. 必要に応じて、同じ手順に実行してテーブルを追加します。 ![テーブルをキャンバスにドラッグするプロセス ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_createrelationship.gif) 4. (オプション) **\[パブリッシュされたデータ ソースの追加\]** ボタンを使用して、パブリッシュされたデータ ソースを追加して関連付けます。Tableau 2026.2 以降で利用できます。 複数テーブルの関連データ ソースを作成したら、そのデータを調査できます。詳細については、[関係を使用するデータ ソースでの分析のしくみ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_multitable_analysis_overview.htm)と[「複数テーブルの分析のトラブルシューティング」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_multitable_analysis_overview.htm#troubleshooting-multitable-analysis)を参照してください。 **注**: Salesforce コネクタは非等価演算子をサポートしていません。 ### 関連するテーブルの追加 キャンバスにテーブルが表示されたら、そのテーブルを右クリックしてメニューを表示できます。Tableau がデータベース内の外部キーに基づいて関連テーブルを検出できる場合、次の 2 つのオプションを使用できます。 - **直接関連するテーブル (#) を検索して追加** - 現在のテーブルと関係があるテーブルのみを追加します。 - **すべての関連テーブルを検索して追加** - 現在のテーブルと関係があるテーブルと、それらに関連するその他のダウンストリームも追加します。 これらのオプションが表示されない場合は、Tableau が関係を自動的に検出できないため、手動でテーブルを追加する必要があります。 自動的に作成された関係は、手動の関係と同様に編集および変更できます。 ### テーブルを移動して別のリレーションシップを作成 テーブルを移動するには、別のテーブルの横にドラッグします。または、テーブルにカーソルを合わせ、矢印を選択してから、**\[移動\]** を選択します。 ![テーブルをキャンバスに追加し、移動して別のテーブルとの関係を作成するプロセス](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_moverelationship.gif) **ヒント**: 別のテーブルの上にテーブルをドラッグして置き換えます。 ### データ モデルのルート テーブルまたは基底テーブルの変更 ルート テーブルまたはベース テーブルを、別のダウンストリーム テーブルと交換できます。データ モデル内の別の論理テーブルを右クリックし、\[ルートと交換\] または \[基底テーブルと交換 (テーブル名)\] を選択して変更を加えます。 ### リレーションシップからテーブルを削除 テーブルを移動するには、テーブにカーソルを合わせ、矢印を選択してから、**\[削除\]** を選択します。 ![キャンバスからテーブルを削除するプロセス](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_removerelationship.gif) キャンバス内のテーブルを削除すると、関連する子孫も自動的に削除されます。 ### リレーションシップの表示 リレーションシップの線 (ヌードル) にカーソルを合わせると、そのリレーションシップを定義する一致フィールドが表示されます。また、任意の論理テーブルにカーソルを合わせて、そのテーブルに含まれる内容を確認することもできます。 ![テーブルにカーソルを合わせて、テーブルが相互にどのように関連しているかを確認するプロセス](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_tooltips.gif) ### リレーションシップの編集 関係の行を選択すると、\[テーブルの詳細\] ペインで関係の設定が開きます。リレーションシップの定義に使用するフィールドを追加、変更、削除できます。フィールド ペアを追加すると、複合関係を作成できます。 - 複数のフィールド ペアを追加するには、最初のペアを選択した後、**\[閉じる\]** を選択してから、**\[フィールドを追加\]** を選択します。 ![既定の関係を別の関係に編集するプロセス](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_editfields.gif) ### リレーションシップの作成に関するヒント - キャンバスにドラッグした最初のテーブルは、データ ソース内のデータ モデルのルート テーブルまたは基底テーブルになります。基底テーブルをドラッグした後、任意の順序でさらに別のテーブルをドラッグできます。相互に関連付ける必要があるテーブルに加えて、各関係に対して定義する、一致したフィールド ペアを考慮する必要があります。 - リレーションシップの作成を開始する前に、分析前または分析中にデータ ソースのデータを表示すると、各テーブルの範囲を把握するときに役立ちます。詳細については、[参照元データの表示](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_viewdata.htm)を参照してください。また、\[データの表示\] を使用すると、リレーションシップが無効な場合にテーブルの参照元データを表示することができます。 - スター スキーマでデータを操作している場合は、マルチファクト関係を使用すると便利です。詳細については、「[マルチファクト関係データ モデルについて](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm)」を参照してください。 - 各関係は、少なくとも 1 つの一致するフィールド ペアで構成する必要があります。複数のフィールド ペアを追加すると、複合リレーションシップを作成できます。一致するペアは、参照元のデータベースの同じデータ型である必要があります。\[データ ソース\] ページでデータ型を変更しても、この要件は変更されません。Tableau では、クエリのデータベースのデータ型が使用されます。 - リレーションシップは計算フィールドに基づきます。リレーションシップを定義する際は、演算子を使用してフィールドの比較方法を指定することもできます。 - キャンバス内のテーブルを削除すると、関連する子孫も自動的に削除されます。 - ルート テーブル (バージョン 2020.2 ～ 2024.1) または基底テーブル (バージョン 2024.2 以降) を別のダウンストリーム テーブルと交換できます。データ モデル内の別の論理テーブルを右クリックし、\[ルートと交換\] または \[基底テーブルと交換 (テーブル名)\] を選択して変更を加えます。 ## データ ソース内のリレーションシップの検証 分析用のデータ モデルを検証するには、いくつかのオプションがあります。データ ソースのモデルを作成する際は、シートにアクセスしてそのデータ ソースを選択し、Viz を構築して、レコード数、一致しない値、NULL、またはメジャー値の重複を調べることをお勧めします。さまざまなテーブルのフィールドを使用して、すべてが想定したとおりに表示されることを確認してください。 検索対象: - データ モデル内のリレーションシップで、テーブルに合った適切なフィールドが使用されていますか? - 異なるディメンションやメジャーをビューにドラッグするとどうなりますか? - 予期される行数が表示されますか? - 複合リレーションシップはリレーションシップをより正確にしますか? - [パフォーマンス オプションの設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_relationships_perfoptions.htm)のいずれかを既定の設定から変更した場合、想定したとおりの値が Viz に表示されますか? そうでない場合は、設定を確認するか、既定の設定にリセットしてください。 関係とデータ モデルを検証するためのオプションは次のとおりです。 - すべてのテーブルにはレコードの数が、そのテーブルの詳細レベルに、_TableName(Count)_ フィールドとして含まれています。テーブルのレコード数を表示するには、\[カウント\] フィールドをビューにドラッグします。すべてのテーブルの数を表示するには、\[データ\] ペインで各テーブルの \[カウント\] フィールドを選択してから、\[表示形式\] の \[テキスト テーブル\] を選択します。 - \[データ\] ペインの **\[データの表示\]** を選択して、テーブルごとの行数とデータ数を確認します。また、関係の作成を始める前に、分析前や分析中にデータ ソースからデータを表示すると、各テーブルの範囲を把握するのに役立ちます。詳細については、[「参照元データの表示」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/inspectdata_viewdata.htm)を参照してください。 - ディメンションを行にドラッグして、ステータス バーの行数を確認します。一致しない値を表示するには、**\[分析\]** メニューを選択してから、\[テーブル レイアウト\] > \[空の行を表示\] または \[空の列を表示\] を選択します。また、Viz で表されているテーブルの 1 つから _(カウント)_ などのさまざまなメジャーをビューにドラッグすることもできます。これにより、そのテーブルのディメンションのすべての値が表示されます。 **ヒント**: 関係に対して生成されるクエリを表示する場合は、Tableau Desktop のパフォーマンス レコーダーを使用できます。 1. \[ヘルプ\] メニューを選択してから、**\[設定とパフォーマンス\]** > **\[パフォーマンスの記録の開始\]** を選択します。 2. ビューにフィールドをドラッグして Viz を作成します。 3. \[ヘルプ\] メニューを選択してから、**\[設定とパフォーマンス\]** > **\[パフォーマンスの記録の停止\]** を選択します。 4. パフォーマンスの概要ダッシュボードの \[時間で並べ替えられたイベント\] で、\[クエリの実行\] バーを選択し、以下のクエリを表示します。 より高度なもう 1 つのオプションは、GitHub にある [Tableau Log Viewer](https://github.com/tableau/tableau-log-viewer) を使用することです。`end-protocol.query` を使用して、特定のキーワードにフィルターを適用できます。詳細については、まず GitHub にある [Tableau Log Viewer の Wiki ページ](https://github.com/tableau/tableau-log-viewer/wiki)をご覧ください。 ### ディメンションのみの視覚化 関連テーブルを含む複数テーブル のデータ ソースを使用する場合: ディメンションのみの viz を作成すると、Tableau は内部結合を使用するため、一致しないドメイン全体は表示されません。 ディメンション値の部分的な組み合わせを表示するには、次の方法を使用します。 - \[空の行/列を表示\] を使用して、すべての可能な行を表示します。**\[分析\]** メニューを選択してから、\[テーブル レイアウト\] > \[空の行を表示\] または \[空の列を表示\] を選択します。 - Viz で表されているテーブルの 1 つから _(カウント)_ などのメジャーをビューに追加します。これにより、そのテーブルのディメンションのすべての値が表示されます。 詳細については、[「複数テーブル対単一テーブルのデータ ソースの分析」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_multitable_analysis_overview.htm)と[「複数テーブルの分析のトラブルシューティング」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_multitable_analysis_overview.htm#troubleshooting-multitable-analysis)を参照してください。 ## リレーションシップ (論理テーブル) vs 結合 (物理テーブル) 結合と関係は類似していますが、Tableau では動作が異なり、[データモデルの異なるレイヤーで定義します](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_datamodel.htm)。リレーションシップは、データソースの最上位の論理レイヤーにある論理テーブルの間に存在します。結合は、データソースの物理レイヤーにある物理テーブルの間に存在します。 結合を使用すると、分析を始める前に 2 つのテーブルのデータが 1 つのテーブルにマージされます。テーブルのマージでは、一方のテーブルや両方のテーブルのデータが複製されたりフィルターされることがあります。また、左結合、右結合、または完全外部結合を使用すると、データに NULL 行が追加されることもあります。結合されたデータを分析する場合は、結合がデータに与える影響を正しく処理する必要があります。 **注**: 結合の重複またはフィルターリングが効果的である場合は、結合を使用して、関係ではなくテーブルをマージします。論理テーブルをダブルクリックして物理レイヤーを開き、結合テーブルを追加します。 関係は、2 つの独立したテーブルが相互にどのように関連しているかを表しますが、テーブルがマージされることはありません。これにより、結合で発生する可能性のあるデータの複製やフィルターに関する問題が回避され、データの処理が容易になります。 | リレーションシップ | 結合 | | --- | --- | | リレーションシップ キャンバス (論理レイヤー) の論理テーブル間で定義 | 結合/ユニオン キャンバス (物理レイヤー) の物理テーブル間で定義 | | 結合タイプの定義は不要 | 結合計画と結合タイプを必須にする | | 結合またはユニオンされたテーブルのコンテナーのように動作する | 論理テーブルにマージされます。 | | Viz に関連するデータだけが必要です。カーディナリティと参照整合性の設定を調整してクエリを最適化できます。 | すべてのクエリの一部として実行 | | 詳細レベルは viz の集計にあります | 詳細レベルは、単一テーブルの行レベルにあります。 | | 結合タイプは、分析のコンテキストに基づいて Tableau によって自動的に形成されます。Tableau では、Viz のメジャーとディメンションに基づいて、必要な結合を判定します。 | 結合タイプは、分析コンテキストに関係なく、データソース内で静的で固定されます。結合とユニオンは分析の前に確立され、変化しません。 | | 行は複製されない | マージしたテーブルでは、データの重複が発生する可能性があります。 | | 明示的に除外されない限り、一致しないレコードが集計に含まれます | 一致しないレコードはマージされたデータから除外されます | | 複数の詳細レベルで独立したドメインを作成します | 抽出フィルターや集計など、データの単一テーブルが必要なシナリオに対応できます | ## 関係とブレンド 関係とブレンドでは異なる詳細レベルでの解析を使用できますが、それぞれ明確な違いがあります。リレーションシップにブレンドを使用する理由の 1 つは、分析にパブリッシュされたデータ ソースを組み合わせることです。 | リレーションシップ | ブレンド | | --- | --- | | データソースで定義される | プライマリデータソースとセカンダリデータソースの間のワークシートで定義される | | 公開可能 | 公開できません | | すべてのテーブルは意味的に等しい | プライマリ データ ソースとセカンダリ データ ソースの選択と、その構造によって異なります。 | | 完全外部結合をサポート | 左結合のみをサポート | | ローカルで計算 | SQL クエリの一部として計算されます。 | | 関連フィールドは固定されています | 関連フィールドはシートによって異なります (シート単位でカスタマイズできます)。 | ## データを組み合わせるさまざまなオプション機能: リレーションシップ、結合、ブレンド データ テーブルの組み合わせには数多くの方法があり、それぞれに適したシナリオや微妙な違いがあります。
関連

異なる詳細レベルのデータを組み合わせる場合に使用します。

  • 2 つの論理テーブル間でフィールドを一致させる必要があります。複数の一致するフィールドペアで、リレーションシップを定義できます。
  • Viz でのフィールドの関連付けと使用方法に基づいて、正しい集計とコンテキスト結合を自動的に使用します。
  • 多対多結合と外部結合をサポートします。
  • リレーションシップはブック全体で一貫しており、パブリッシュできます。
  • パブリッシュされたデータ ソースを組み合わせるために使用できます。
  • 関係は地理的フィールドに基づいて定義することはできません。
  • データソースフィルターを使用すると、リレーションシップの結合のカリングの利点が制限されます。
結合

同じ行構造にデータの列を追加する場合に使用します。

  • 2 つの物理テーブル間に共通のフィールドが必要です。
  • 結合句と結合の種類を確立する必要があります。
  • 結合された物理テーブルは、固定データの組み合わせで単一の論理テーブルにマージされます。
  • すべてのテーブルにフィールドまたは値が存在しない場合は、データが失われる可能性があります (使用する結合タイプによって異なります)。
  • フィールドが異なる詳細レベルにある場合、データの重複が発生する可能性があります。
  • データソースフィルターを使用できます。
ユニオン

同じ列構造を持つデータの行を追加する場合に使用します。

  • 2 つのテーブル間で一致する列に基づいています。
  • ユニオン化された物理テーブルは、固定データの組み合わせを持つ単一の論理テーブルにマージされます。
ブレンド

異なる詳細レベルのデータを組み合わせる場合に使用します。

  • パブリッシュされたデータ ソースは、組み合わせるために使用することはできますが、パブリッシュすることはできません。
  • リレーショナルデータソースとキューブデータソースの間で使用できます。
  • データ ソースはシート単位でブレンドできます。
  • 常に効果的に残された結合 (セカンダリデータソースからのデータが失われる可能性があります)。
## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データへの接続 ビューを構築してデータを解析する前に、まず Tableau Desktop Public をデータに接続する必要があります。Tableau Desktop Public は、さまざまな場所に保存された広範な種類のデータへの接続をサポートします。たとえば、データがお使いのコンピューター上のスプレッドシートやテキスト ファイル、またはエンタープライズのサーバー上にあるビッグ データ、リレーショナル、キューブ (多次元) データベース内に保存されている場合があります。アメリカ合衆国国勢調査局情報などの Web 上で利用可能な公開ドメイン データや、Google アナリティクス、Amazon Redshift、Salesforce などのクラウド データベース ソースに接続する場合もあります。このプロセスの視覚的なウォークスルーについては、トレーニング ビデオ[「Tableau Desktop を使用してデータに接続する](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/tutorials/on-demand/connecting-data-tableau-desktop?playlist=509089)」 (3 分) を参照してください。 2019.3 以降、Tableau Catalog は、Tableau Server と Tableau Cloud に対する データ管理 の一部として使用できます。Tableau Catalog がお使いの環境で有効になっている場合は、パブリッシュされたデータ ソースへの接続に加えて、Tableau Desktop 上の \[接続\] ペインにある \[Tableau Server\] からデータベースおよびテーブルに接続できます。Tableau Catalog の詳細については、[Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/dm_catalog_overview.htm) または [Tableau Cloud](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/dm_catalog_overview.htm) のヘルプの「Tableau Catalog について」を参照してください。2021.4 以降、データ管理 には、データへの中心的なアクセス ポイントである仮想接続が含まれています。詳細については、[Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/dm_vconn_overview.htm) または [Tableau Cloud](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/dm_vconn_overview.htm) ヘルプの「仮想接続とデータ ポリシーについて」を参照してください。 関連リソースとビデオについては、「[Tableau Desktop でのデータへの接続](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/tutorials/on-demand/connecting-data-tableau-desktop?playlist=509089)」を参照してください。 ## Tableau Desktop Tableau Desktop を起動すると、利用可能なデータ コネクタが **\[接続\]** ペイン (**\[スタート\]** ページの左ペイン) に表示されます。\[データの検索\] で \[Tableau Server\] を選択し、Tableau Server または Tableau Cloud を使用してデータを検索します。ファイル タイプ、共通サーバー タイプまたは最近接続したサーバーの順にリスト表示されます。**\[詳細\]** をクリックして、使用できるデータ コネクタの完全なリストを表示します。 Tableau では、サポートされるファイルおよびデータベースに、それらのタイプのデータ用に構築および最適化されたネイティブ コネクタを提供します。ファイルまたはデータベースのタイプが \[接続\] の下に一覧表示されている場合は、このネイティブ コネクタを使用してデータに接続します。ファイルまたはデータベースのタイプが一覧表示されていない場合は、\[その他のデータベース (JDBC)\]、\[その他のデータベース (ODBC)\]、\[Web データ コネクタ\]、または Tableau Connector SDK を使用する \[コネクタ プラグイン\] ビルトを使用して独自の接続を作成するオプションを利用することもできます。Tableau では、これらのオプションを使用して作成する接続のサポートが制限されています。 お使いの Tableau Desktop でサポートされているデータ コネクタは、購入されたバージョンによって異なります。詳細については、Tableau Web サイトの[データ コネクタ](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/exampleconnections_overview.htm)のリストを参照してください。データに接続した後、接続を保存して **\[接続\]** ペインの **\[保存済みデータ ソース\]** セクションの下に表示させることができます。 作成する各データ接続に異なる情報を提供できます。たとえば、ほとんどのデータ接続では、サーバー名とサインイン情報を提供する必要があります。一部のデータ接続では[初期 SQL の実行](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/connect_basic_initialsql.htm)でき、SSL が有効化されているサーバーでは、接続時に \[SSL を要求する\] チェック ボックスをオンにする必要があります。次のセクションでは、接続するデータのタイプごとに入力が必要となる特定の情報について説明します。 **ヒント:** クリップボードを使用してコピーおよび貼り付け、Tableau でデータ ソースをすばやく作成できます。詳細については、[クリップボード データを使用したデータ ソースの作成と新しい接続の追加](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/clipboard_datasource.htm)を参照してください。 ## 新しいコネクタのリクエスト Tableau にデータのネイティブ (ビルトイン) コネクタがない場合は、Tableau コミュニティでリクエストすることを検討します。コミュニティで [\[アイデア\]](https://community.tableau.com/community/ideas) を使用してコネクタを検索し、リクエストが行われているかどうか確認します。すでにリクエスト済みの場合は、投票します。表示されていない場合は、リクエストを追加します。Tableau では定期的にコミュニティの \[アイデア\] を確認して製品に追加する機能の判断材料としています。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データへの接続と準備 分析を開始する前に、データに接続してからデータ ソースをセットアップする必要があります。Tableau がデータの解釈や操作に使用するため、\[データ ソース\] ページで行うことのできるオプションの構成が多数あります。 このセクションのトピックでは、データ ソースを分析用に最適化するために、データに接続してこれらの構成を使用する方法について説明します。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データを探索するための基本的なビューの作成 このトピックでは、サンプル - スーパーストア データ ソースを使用して基本的なビューを作成し、データを探索する方法を説明します。探索のプロセスを通じて、Tableau 内のデータのビューがどのように進化するかを示します。 ## データへの接続 最初のステップは、探索するデータに接続することです。この例では、Tableau Desktop でサンプル - スーパーストアデータに接続する方法を示します。 1. Tableau を開きます。スタート ページの \[接続\] で、\[Microsoft Excel\] をクリックします。\[開く\] ダイアログ ボックスで、コンピューター上の_サンプル - スーパーストア_ Excel ファイルに移動します。`/Documents/My Tableau Repository/Datasources/_version number_/[_language_]` に移動します。サンプル - スーパーストア を選択し、\[開く\] を選択します。 2. Excel データに接続すると、\[データ ソース\] ページにデータ内のシートまたは表が表示されます。\[Orders (オーダー)\] テーブルを_キャンバス_にドラッグし、データの探索を開始します。 ![キャンバスに \[オーダー\] テーブルがあるデータ ソース ページ。](Img/gs_connect8.png) データの構成方法に応じて、Tableau で探索を開始する前に、より多くのデータの準備や統合が必要となる場合があります。データへの接続の詳細については、[データへの接続と準備](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data.htm)および[データ操作のヒント](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_tips.htm)を参照してください。 3. \[シート\] タブを選択し、新しいワークシートに移動して分析を開始します。 ### \[データ\] ペインについて ワークシートで、データ ソースの列は\[データ\] ペインの左側にフィールドとして表示されます。\[データ\] ペインではさまざまなフィールドがテーブルごとに整理されています。データ ソース内の各テーブルまたはフォルダーでは、ディメンション フィールドが灰色の線の上に表示され、メジャー フィールドが灰色の線の下に表示されます。通常、ディメンション フィールドには製品タイプや日付などのカテゴリ データが格納され、メジャー フィールドには売上高や収益などの数値データが格納されます。テーブルやフォルダーには、最初はディメンションのみ、またはメジャーのみが含まれていることがあります。詳細については、[ディメンションとメジャー、青と緑](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm)を参照してください。 \[データ\] ペインでのフィールドの検索の詳細については、[フィールドの検索](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_dwfeatures.htm#Find)を参照してください。ワークスペース部分の詳細については、[Tableau ワークスペース](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/environment_workspace.htm)を参照してください。 ワークブックに複数のデータ ソースがある場合は、\[データ\] ペインで使用するデータ ソース接続名をクリックして選択します。詳細については、[\[データ\] ペイン内のデータ ソースの操作](multipleconnections_navigateconnections.htm)を参照してください。 ヒント: \[データ\] ペインでフィールドをカスタマイズするさまざまな方法については、「[データ ペイン内のフィールドの整理とカスタマイズ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_dwfeatures.htm)」、「[フィールドの既定の設定の編集](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_fieldproperties.htm)」、および「[\[データ\] ペイン内のデータ フィールドの操作](datafields_understanddatawindow.htm)」を参照してください。 関連するディメンション フィールドがある場合は、フォルダー内でグループ化するか、階層としてグループ化することもできます。たとえば、このデータ ソース内では、"Country (国)"、"State (州)"、"City (市区町村)" および "Postal Code (郵便番号)" が "Location (場所)" という名前の 1 つの階層にグループ化されています。フィールド内で \[+\] 記号をクリックして階層をドリルダウンするか、\[-\] 記号をクリックして階層をドリルアップすることができます。 ## ビューの作成 **ビュー**は、Tableau で作成するビジュアライゼーションまたは Viz です。Viz は、チャート、グラフ、マップ、プロット、またはテキスト表である場合があります。 ビューの作成を開始する前に、データで答えたいと考えている質問を検討してください。Tableau で作成するすべてのビューは、質問から始まります。何を知りたいですか。 フィールドをビューまたはシェルフにドラッグするときは、常にデータに関して質問します。質問は、選択したフィールド、配置する場所、ビューに追加する順序によって異なります。 質問を尋ねるごとにビューが変化し、形状、テキスト、階層、表構造、軸、色で表現されたマークが付けられて、回答が視覚的に表示されます。 ### ビューの作成を開始するための異なる方法 ビューを構成する際、\[データ\] ペインのフィールドを追加します。これはさまざまな方法で行うことができます。 例は次のとおりです。 - \[データ\] ペインからフィールドをドラッグし、各 Tableau ワークシートの一部であるカードとシェルフにドロップすることができます。 - \[データ\] ペインで 1 つ以上のフィールドをダブルクリックできます。 - \[データ\] ペインで 1 つ以上のフィールドを選択し、その後、選択したフィールドに適したグラフ タイプを特定する \[表示形式\] からグラフ タイプを選択することができます。詳細については、[表示形式を使用したビューの開始](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildauto_showme.htm)を参照してください。 - 表形式のビューの作成を開始するには、\[ここにフィールドをドロップ\] グリッドにフィールドをドロップします。 ![「ここにフィールドをドロップ」というラベルの付いた 3 つの場所があるテーブル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dropFieldHere.png) フィールドを使用するビジュアライゼーションの構築の詳細については、[フィールドをビューにドラッグしてビジュアライゼーションの構築を開始する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildmanual_dragging.htm)を参照してください。 Tableau でデータの探索を開始すると、ビューを作成するさまざまな方法があることがわかります。Tableau は極めて柔軟で、非常に寛容でもあります。ビューを作成する際に、質問に回答していないパスを通ると、常に、探索の直前のポイントに戻すことができます。 - 元に戻すまたはやり直すには、ツールバーで \[元に戻す\] ![左向きの矢印。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/undo.png) または \[やり直す\] ![やり直しアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/redo.png) を選択します。 ワークブックを開いた最終時点まで遡って元に戻すことができます。何度でも元に戻す、またはやり直すことができます。 ### ゼロからのビューの作成 以下の手順は、年単位で収益を示す基本的なビューの作成方法を示しています。 1. **\[データ\]** ペインの \[ディメンション\] エリアから "Order Date (注文日)" フィールドをドラッグし **\[列\]** シェルフにドロップします。"\[オーダー日\] を確認するために、\[オーダー\] 階層を展開する必要がある場合もあります。 フィールドをシェルフの上にドラッグすると、そのシェルフがフィールドを受け入れられることを示すプラス記号が表示されます。 ![オーダー日ディメンションを \[データ\] ペインから列のシェルフにドラッグすることを矢印で示した Tableau Viz。](Img/example1a.png) 結果として生成される表の列数は 4、行数は 1 です。各列ヘッダーは、"Order Date (注文日)" フィールドのメンバー (既定の日付レベルは YEAR) を表します。各セルには、このビューの現在のマーク タイプがテキストであることを示すプレースホルダ―の "Abc" ラベルが表示されます。 ![オーダー日を年ごとに表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Example_1b.png) フィールドの色は、それが_不連続_であることを示す青色になっています。詳細については、[ディメンションとメジャー、青と緑](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm)を参照してください。 既定の日付レベルは、複数の異なる値 (複数の年、複数の月など) をもつ最上位レベルによって決まります。そのため、"Order Date (注文日)" に 1 年のデータしか含まれていないが、複数の月が含まれている場合、既定のレベルは月になります。日付レベルはフィールド メニューを使用して変更できます。 ![メニューには、年、四半期、月、日などのさまざまな日付形式が表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Example_1c.png) 日付レベルが 2 セット (年から日まで) 存在する理由は、オプションの 1 番目のセットでは日付部分 (不連続のラベル、つまり「5 月」は 2024 年でも 2034 年でも同じ値) が使用され、2 番目のセットでは日付の切り捨て (連続値、つまり 2024 年の 5 月は 2034 年の 5 月とは異なる値) が使用されるためです。詳細については、[日付レベルの変更](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dates_levels.htm)を参照してください。 **ヒント:** シートのタイトルを非表示にするには、タイトル (\[シート 1\]) の右側にあるドロップダウンを選択して \[タイトルの非表示\] を選択します。 2. **\[データ\]** ペインから \[Profit (利益)\] フィールドをドラッグし、\[行\] シェルフにドロップします。 ![\[利益\] フィールドと \[オーダー日\] フィールドは、年間の利益を計算する表を作成します。](Img/Example_1d.png) \[利益\] フィールドは、\[行\] シェルフで、連続であることを示す緑色になっています。また、フィールド名が SUM(Profit) に変わります。メジャーがビューに追加される際に自動的に集計され、メジャーの既定の集計が SUM であるためです。メジャーをビューに追加するときに何が起こり、またなぜ起こるのかについての詳細は、[ディメンションとメジャー、青と緑](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm)を参照してください。 Tableau は表を折れ線グラフに自動的に変換し、左側にメジャー用の縦軸を作成します。 折れ線グラフは、一定の期間のデータを比較したり、傾向を効果的に特定するのに適しています。 一定の期間における利益の推移が、この折れ線グラフに示されます。線上の各点は、対応する年の収益の合計を表しています。 ![2021 年から 2024 年にかけて利益が着実に増加していく様子を示す折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Example_1e.png) 次のステップで時刻ディメンションをもう少し深く掘り下げていきます。 ## データの掘り下げ この手順では、年に加え四半期を表示するようにビューを変更する方法を示します。階層をドリルダウンすると、ビューが変更されネストされた表になります。 次のいずれかの方法で、\[Order Date(注文日)\] を四半期別に表示できます。 - \[列\] の YEAR(Order Date) (年 (注文日)) フィールドの左側にあるプラス ボタン ![プラス記号。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/symbol_plusminus.png) を選択します。 ![カーソルを列シェルフのディメンションの上に置くと、「オーダー日の年」というツールヒントが表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example2a.png) - \[データ\] ペインから **\[オーダー日\]** フィールドを (再び) ドラッグして、\[年(オーダー日)\] の右側の **\[列\]** シェルフにドロップします。 新しいディメンションによってビューが年ごとに別々のペインに分割されます。また各ペインには、四半期に対応した列が含まれています。このビューはネストされた表と呼ばれます。これは、年の中に四半期がネストされて複数のヘッダーが表示されるためです。この例では、年ヘッダーがチャートの上部に表示され、四半期ヘッダーが下部に表示されるため、「ヘッダー」 (上部につけるもの) という単語は少し誤解を招きます。 ![2016 年から 2019 年までの四半期利益を示す折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example2c.png) ## スモール マルチプルによる詳細レベルの向上 この手順では、顧客区分を追加するようにネストされた表のビューを変更する方法を示します。これにより、_「スモール マルチプル_」と呼ぶビューが作成されます。 **\[データ\]** ペインから \[セグメント\] ディメンションをドラッグし、\[行\] の **\[合計(利益)\]** のすぐ左にドロップします。 ![セグメント ディメンションをデータ ペインから行シェルフにドラッグすることを示す矢印付きの viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example3c.png) フィールドが \[行\] シェルフに追加され、行ヘッダーが作成されます。各ヘッダーは、"Segment (区分)" フィールドのメンバーを表します。 オプションとして、\[セグメント\] をビューの \[利益\] 軸の左にドロップすることでも同じ結果が得られます (以下の図に示します)。Tableau は、通常、ビューにフィールドを追加する複数の方法をサポートしています。 ![時間の経過に伴う利益を示す折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example3a.png) **注:** Tableau では、\[行\] シェルフと \[列\] シェルフのいずれでも、メジャーの右側にもディメンションを配置できません。そのビジュアル構造はビュー内では意味がないからです。 新しいディメンションによってビューが 12 個のペインに分割されます。ペインはそれぞれ、年と顧客区分の各組み合わせに対応しています。このビューは、ネストされた表の、より複雑な例です。このように個別グラフのグリッドを含むビューは、"スモール マルチプル ビュー" と呼ばれています。 ![2016 年から 2019 年までのセグメント別および四半期別の利益を示す折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example3b.png) これは、ビューに適した粒度である可能性があります。この時点での別のオプションは、データの一部をフィルタリングしてビューを単純化することです。 ## ビューのフィルターによる探索の絞り込み このセクションでは、2018 年と 2019 年のオーダーに関するデータのみを表示するようにビューを変更するなど、データのサブセットのみを表示することで、探索にフォーカスする方法を示します。 1. **\[データ\]** ペインから **\[注文日\]** メジャーをドラッグして、\[フィルター\] シェルフにドロップします。 ![オーダー日によるフィルタリングのオプションと、\[年\] メジャーが強調表示された \[フィールドのフィルタリング\] ダイアログ ボックス。](Img/example4a.png) 2. \[フィルター フィールド\] ダイアログ ボックスでフィルターする日付レベル (年) を選びます。\[次へ\] をクリックします。 3. 次のペインで、ビューに含めない 2 つの年 (2021 と 2022) をクリアします。 4. 完了したら、\[OK\] をクリックします。 ビューは更新され、\[Order Date (オーダー日)\] が \[2023\] や \[2024\] のデータ行のみが表示されます。これで Tableau は対象となるデータのために、もっとスペースを割り当てることができます。 ![2018 年と 2019 年のセグメント別および四半期別の利益を示す折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example4f.png) 次に、フィールドを \[マーク\] カード上の \[色\] プロパティにドラッグして、データ探索の詳細レベルを高めます。 ## マーク カードの使用によるより深い分析 この手順では、地域に基づいてマークを色分けするようにビューを変更する方法を示します。 1. **\[データ\]** ペインから "Region (地域)" ディメンションをドラッグして、\[色\] にドロップします。 \[色\] にディメンションを配置すると、ディメンションのメンバーに従ってマークが分類され、各メンバーに固有の色が割り当てられます。色の凡例には、各メンバー名とそれに関連付けられた色が表示されます。 ![データ ペインからマーク カードの \[色\] セクションに \[地域\] ディメンションをドラッグすることを示す矢印付きの viz。](Img/example5a.png) 各ペインに 4 本の線が表示されます。線はそれぞれ 4 つの地域に対応しています。これで、Viz に \[Region (地域)\] 詳細レベルが要約された収益データが表示されるようになりました。 このビューには、2018 年と 2019 年の顧客区分および地域ごとの利益が表示されます。 ![2018 年と 2019 年の地域別および四半期別の利益動向を示す折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example5b.png) \[マーク\] カードと詳細レベルの詳細については、[シェルフとカードの参照](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildmanual_shelves.htm#Mark)、[マーク](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/view_parts.htm#Marks)、および[ディメンションのビューの詳細レベルへの影響](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm#DimLOD)を参照してください。また、Tableau の Tim からの「[データの粒度について](https://www.tableautim.com/playlist-video/understanding-the-grain-of-your-data-in-tableau)」も参照してください。 ## その他のリソース 関連するトピックとサイトについては、以下も参照してください。 - Tableau Desktop についての詳細なチュートリアル: [Tableau Desktop を始める前に](https://help.tableau.com/current/guides/get-started-tutorial/ja-jp/get-started-tutorial-home.htm) - オンデマンド ウェビナー: [ビジュアル分析の秘密 (英語)](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/series/secrets-of-visual-analytics) - 基本的なグラフ タイプを構築する: [データ ビューで一般的なグラフ タイプを構築する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dataview_examples.htm)および[自分のデータに合った適切なグラフ タイプを選択する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/what_chart_example.htm) - マップを構築する: [Tableau のマップおよび地理的データの分析](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps.htm) **ビデオを見る**: [Tableau Tim の Web サイト](https://www.tableautim.com/playlist-video/pie-chart-in-tableau-tableau-charts)と[YouTube チャンネル](https://www.youtube.com/@TableauTim/videos)で、Tableau の概念と製品機能の説明とデモを多数見ることができます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ内のクラスターを見つける クラスター分析はビュー内のマークをクラスターに区分します。各クラスター内のデータの値は、他のクラスター内のマークより互いに似ています。 ![色シェルフにクラスターがある散布図マトリクス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clustering6.png) サンプル データを使用したクラスターの作成プロセスを示す例については、[例: 世界経済インジケーター データを使用してクラスターを作成する](#Example)を参照してください。 ## クラスターの作成 Tableau のビューでクラスターを見つけるには、次の手順に従います。 1. ビューを作成します。 2. \[クラスタ\] を \[分析\] ペインからビューまでドラッグし、ビュー内のターゲット エリアにドロップします。 ![分析ペインから塗りつぶしマップにクラスター モデルをドラッグしてクラスターを作成する方法を示す図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clustering2.png) また、\[クラスター\] をダブルクリックしてビューでクラスターを見つけることもできます。 \[クラスター\] をドロップまたはダブルクリックすると次のことが起こります。 - Tableau は \[色\] でクラスターを作成し、ビュー内のマークをクラスター別に色付けます。\[色\] に既にフィールドがある場合、Tableau はそのフィールドを \[詳細\] に移動し、\[色\] でその値をクラスタリングの結果に置き換えます。 Tableau はビュー内の各マークをクラスターのいずれかに割り当てます。場合によっては、クラスターに適合しないマークは "非クラスター化" クラスターに割り当てられます。 - Tableau には、クラスターをカスタマイズできる \[クラスター\] ダイアログ ボックスが表示されます。 ![変数とクラスター数の設定を一覧表示するクラスター ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clustering3.png) 3. \[クラスター\] ダイアログ ボックスで、次のいずれかを実行してクラスター結果をカスタマイズします。 - \[データ\] ペインから \[クラスター\] ダイアログ ボックスの \[変数\] エリアに新しいフィールドをドラッグします。フィールドは \[変数\] エリアの外にドラッグして削除することもできます。 変数を追加すると、メジャーはフィールドの既定の集計を使用して集計され、ディメンションは ATTR を使用して集計されます。これは、Tableau がディメンションを集計する標準の方法です。 変数の集計を変更するには、それを右クリックします。 - クラスターの数を指定します (2 ～ 50)。値を指定しない場合、Tableau は最大 25 のクラスターを自動的に作成します。 4. クラスターのカスタマイズを完了したら、\[クラスター\] ダイアログ ボックスの右上隅にある X をクリックして閉じます。  ![閉じるアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clustering4.png) **注:** クラスター フィールドを \[色\] からビューの別のシェルフに移動できます。ただし、\[フィルター\] シェルフから \[データ\] ペインにクラスター フィールドを移動することはできません。 結果のクラスターの名前を変更するには、まずクラスターをグループとして保存する必要があります。詳細については、[クラスター結果からグループを作成する](#Group)および[クラスターの編集](#Edit)を参照してください。 ## クラスタリングの制約事項 クラスタリングは Tableau Desktop では利用できますが、Web での作成は利用できません (Tableau Server、Tableau Cloud)。クラスタリングは、次のいずれかの条件が適用される場合にも使用できません。 - キューブ (多次元) データ ソースを使用している場合。 - この場合、ビューにはブレンドされたディメンションがあります。 - ビューのクラスタリングに対して変数 (入力) として使用可能なフィールドがない場合。 - 集計ビューにディメンションがない場合。 これらのいずれかの条件が適用される場合、\[アナリティクス\] ペインの \[クラスター\] をビューまでドラッグすることはできません。 さらに、次のフィールド タイプをクラスタリングの変数 (入力) として使用することはできません。 - 表計算 - ブレンドされた計算 - アドホック計算 - 生成された緯度/経度の値 - グループ - セット - ビン - パラメーター - 日付 - メジャー名 / メジャーの値 ## クラスターの編集 既存のクラスターを編集するには、\[色\] の \[クラスター\] フィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[クラスターの編集\] を選択します。 ![クラスターを編集するオプションを含むフィルターのドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clusters_edit.png) 各クラスターで使用される名前を変更するには、まず \[クラスター\] フィールドを \[データ\] ペインにドラッグし、それをグループとして保存する必要があります。詳細については、[クラスター結果からグループを作成する](#Group)参照してください。 クラスター グループを右クリックして \[グループの編集\] を選択し、各クラスターで変更を行います。 ![グループを編集するオプションを含むドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clusters_editgroup1a.png) \[グループ\] のリストでクラスター グループを選択し、\[名前の変更\] をクリックして、名前を変更します。 ![クラスターの名前を変更するオプションが表示されたグループの編集ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clusters_editgroup1b.png) ## クラスター結果からグループを作成する \[データ\] ペインにクラスターをドラッグすると、そのクラスターはグループ ディメンションとなります。グループ ディメンション内の個々のメンバー (クラスター 1、クラスター 2 など) に含まれるマークはアルゴリズムによって決定され、他のマークより互いに似ています。 クラスター グループを \[データ\] ペインまでドラッグした後、それを他のワークシートで使用できます。 Tableau グループを作成するには、\[クラスター\] を \[マーク\] カードから \[データ\] ペインにドラッグします。 ![マーク カードからデータ ペインのディメンションにクラスター ピルをドラッグする方法を示した図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clustering5.png) クラスターからグループを作成すると、グループと元のクラスターは分離され、個別になります。クラスターを編集してもグループには影響を与えず、グループを編集してもクラスターには影響しません。グループは、他の Tableau グループと同じ特性を持ちます。データ ソースの一部です。元のクラスターとは異なり、ワークブック内の他のワークシートでグループを使用できます。そのため、保存されたクラスター グループの名前を変更すると、その名前の変更はビューの元のクラスターには適用されません。[データのグループ化によりデータエラーの修正またはディメンション メンバーを組み合わせる](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_groups.htm)を参照してください。 ### クラスターをグループとして保存することに関する制約 次の状況では、クラスターを \[データ\] ペインに保存することはできません。 - ビュー内のメジャーが不連続で、クラスタリング変数として使用するメジャーがビュー内のメジャーと異なる場合。詳細については、[データの非集計方法](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_aggregation.htm#DisAggData)を参照してください。 - 保存するフィルターが \[フィルター\] シェルフ上にある場合。 - \[メジャー名\] または \[メジャー値\] がビュー内にある場合。 - この場合、ビューにはブレンドされたディメンションがあります。 ## 保存済みクラスタの再適合 \[クラスター\] フィールドをグループとして保存する場合、その分析モデルと共に保存されます。他のワークシートやワークブックのクラスター グループを使用できますが、自動的には更新されません。 この例では、保存済みクラスター グループとその分析モデルが別のワークシートに適用されています。その結果、マークの一部がまだクラスタリングに含まれていません (灰色マークで示される)。 ![3 つのプレーヤー クラスターの安打数と打席数の相関関係を示す散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clusters_newdata.png) 参照元データが変更になると、\[再適合\] オプションを使用して保存済みクラスターのデータを更新および再計算できます。 **保存済みクラスターを再適合するには** - \[データ\] ペインのクラスター グループを右クリックしてから \[再適合\] をクリックします。 ![再調整オプションを含むドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clusters_refit.png) これは、保存済みクラスターを再適合後の更新したクラスタリングの例です。 ![平均安打数と平均打席数の関係を選手、チーム、年別に示す散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clusters_refit_result.png) 保存済みクラスターを最適合すると新しいクラスターが作成され、各クラスター グループ カテゴリーの既存の別名が新しく汎用性のあるクラスターの別名に置き換えられます。保存済みクラスターを最適合すると、既存のクラスターおよび別名を使用するビジュアライゼーションが変更されますのでご注意ください。 ## クラスタリングのしくみ クラスター分析はビュー内のマークをクラスターに区分します。各クラスター内のデータの値は、他のクラスター内のマークよりも互いに似ています。Tableau は色を使用してクラスターを区別します。 **注**: Tableau でのクラスタリングの仕組みに対するさらなるインサイトについては、ブログ記事[「Tableau 10 のクラスタリングを理解する」](https://boraberan.wordpress.com/2016/07/19/understanding-clustering-in-tableau-10/)を参照してください。 ### クラスター アルゴリズム Tableau はクラスタリングに k 平均法を使用します。クラスター k の指定された数字に対し、アルゴリズムはデータを k 個のクラスターに区分します。各クラスターには、そのクラスターのすべてのポイントの平均値である中心 (centroid) があります。K 平均法では、クラスター内の個別ポイントとクラスターの中心の間の距離を最小化する手順を繰り返して、中心を配置します。Tableau では、ユーザーは希望するクラスターの数を指定できます。または Tableau がさまざまな k の値をテストし、最適なクラスター数を決定できます (詳細については、[最適なクラスター数を判断するのに使用する基準](#Optimal)を参照してください)。 K 平均法では、クラスター中央値の初期仕様が必要です。1 つのクラスターから開始し、メソッドは、平均がデータを 2 つに分割するためのしきい値として使用される変数を選択します。これらの 2 つの部分の重心は、次に k 平均法を初期化し、2 つのクラスターのメンバーシップを最適化するために使用されます。次に、2 つのクラスターから分割対象となるものを 1 つ選択し、そのクラスター内で、平均がデータを 2 つに分割するためのしきい値として使用される変数を選択します。次に、k 平均法を使用してデータを 3 つのクラスター内にパーティション化し、分割クラスターの 2 つの部分の重心と、残りのクラスターの重心で初期化します。このプロセスは、クラスターの設定数に到達するまで繰り返されます。 Tableau は Lloyd の平方ユークリッド距離のアルゴリズムを使用して、各 k の k 平均値クラスタリングを計算します。分割手順と組み合わせ、各 k > 1 に対する最初の中心を決定します。結果として表示されるクラスターは決定論的で、結果はクラスター数によってのみ異なります。 アルゴリズムは最初に初期クラスターの中心を選びます。 ![赤、緑、オレンジ、黒のマーカーが付いた散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clustering_story2.png) 次に、各マークを最も近い中心に割り当てることでパーティションを作成します。 ![3 つのクラスターにグループ化されたデータ ポイントを示す図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clustering_story3.png) 次に、同じクラスターに割り当てられるすべてのポイントを平均し、各パーティションの新しい中心を計算して結果を微調整します。 ![3 つのクラスターにグループ化されたデータ ポイントを示す図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clustering_story4.png) その後、クラスターに対するマークの割り当てを見直し、以前とは異なる中心に近くなったマークを再度割り当てます。 変更が発生しなくなるまでクラスターの再定義とマークの再割り当てが繰り返されます。 **注:** x64 CPU または arm64 CPU で作成されたクラスターでは、基本的な技術の違いにより、同じデータでも若干の違いが生じる場合があります。 ### 最適なクラスター数を判断するのに使用する基準 Tableau は Calinski-Harabasz 検索条件を使用してクラスターの質を評価します。Calinski-Harabasz 検索条件は次のように定義されます ![Calinski-Harabasz 規準。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clustering7.png) ここで、SSB はクラスター間の全体的な分布、SSW はクラスター内の全体的な分布、k はクラスター数、N は観察数です。 この割合の値が大きくなるほど、クラスターはより凝集し (クラスター内の分布が小さい)、個々のクラスターがより特徴的となり、分離しています (クラスター間の分布が大きい)。 Calinski-Harabasz は k=1 に対して定義されないため、1 クラスターの事例の検出に使用できません。 ユーザーがクラスター数を指定使用しない場合、Tableau は Calinski-Harabasz インデックスの最初のローカル最大値に対応するローカル数を使用します。既定では、インデックスの最初のローカル最大値が k の最小値に到達しない場合、k 平均法は最大 25 個のクラスターに対して実行されます。最大で 50 個のクラスターを設定できます。 **注**: カテゴリー変数 (ディメンション) の一意の値が 25 より多い場合、Tableau はクラスターの計算時にその変数を無視します。 ### "非クラスター化" カテゴリーに割り当てられた値は何ですか。 メジャーに NULL 値が含まれる場合、Tableau は NULL 値の入った行の値を非クラスター化カテゴリーに割り当てます。ATTR に \* を返す (すべての値が同一ではないことを意味します) カテゴリー変数 (ディメンション) もクラスター化されていません。 ### 拡張 Tableau は値のサイズを自動的に調節し、拡大率が大きい列に結果が占領されないようにします。たとえば、アナリストはインフレと GDP をクラスタリングの入力変数に使用できますが、GDP 値は数兆ドル単位のため、計算時にインフレ値がほとんど完全に無視される可能性があります。Tableau は、_min-max 標準化_と呼ばれるスケーリング メソッドを使用します。このメソッドでは、最小値を抽出して範囲で除算し、各変数の値を 0 と 1 の間の値にマッピングします。 ## クラスターで使用される統計モデルの情報 \[クラスタリングの説明\] ダイアログ ボックスは、Tableau がクラスタリング用に計算するモデルに関する情報を提供します。これらの統計を使用して、クラスターの品質を評価できます。 ビューにクラスターが含まれる場合、\[マーク\] カードの \[クラスター\] を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して \[クラスターの説明\] ダイアログ ボックスを開き、\[クラスターの説明\] を選択できます。\[クラスターの説明\] ダイアログ ボックスの情報は読み取り専用ですが、\[クリップボードにコピー\] をクリックして、画面の内容を書き込み可能なドキュメントに貼り付けることができます。 ### クラスターの説明 – \[サマリー\] タブ \[サマリー\] タブはクラスターの生成に使用された入力を識別し、クラスターを表すいくつかの統計を提供します。 #### クラスタリングの入力 **変数** 識別子は、Tableau がクラスターの計算に使用するフィールドです。\[クラスター\] ダイアログ ボックスの \[変数\] ボックス内にはフィールドのリストが表示されます。 **詳細レベル** ビューの詳細レベルに貢献しているフィールド (集計のレベルを決定するフィールド) を識別します。詳細については、[ディメンションのビューの詳細レベルへの影響](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm#DimLOD)を参照してください。 **拡張** 事前処理に使用した拡張方法を識別します。正規化は、現在 Tableau が使用している唯一の拡張方法です。この方法 (min-max 標準化) の式は `(x – min(x))/(max(x) - min(x))` です。 #### サマリー診断 **クラスター数** クラスター内の個々のクラスターの数。 **ポイント数** ビュー内のマークの数。 **グループ間の平方和** クラスター間の分離を、各クラスターの中心 (平均値) とデータ セットの中心の残差平方和、クラスターに割り当てられたデータ ポイントの数別に重み付け、データ セットの中心値として定量化するメトリクス。値が大きいほど、クラスター間がうまく分離しています。 **グループ内の平方和** 各クラスターの中心とクラスター内の個々のマークの間の残差平方和としてクラスターの凝集を定量化するメトリクス。値が小さいほど、クラスターはより凝集しています。 **総平方和** グループ間の平方和とグループ内の平方和の合計。(グループ間の平方和)/(総平方和) の割合は、モデルによって説明される分布の比率を示します。値は 0 から 1 の間で、一般的に大きい値はより上位のモデルを示します。ただし、クラスターの数を増やすだけでこの割合を増やすことができます。そのため、この値のみを使用して 5 クラスターのモデルと 3 クラスターのモデルを比較すると誤解を招くおそれがあります。 #### クラスター統計 クラスタリングの各クラスターで、次の情報が提供されます。 **アイテム数** クラスター内のマークの数。 **中心** 各クラスター内の平均 (数値で表示)。 **最も一般的** 各クラスターの最も一般的な値 (カテゴリー別アイテムでのみ表示されます)。 ### クラスターの説明 - \[モデル\] タブ 分散分析 (ANOVA) は、グループまたはクラスターに区分された観察の間の差を分析する便利な統計モデルと関連手順の集まりです。この場合、分布の分析は変数ごとに計算され、結果として表示される分散分析テーブルを使用して、クラスターの識別に最も効果的な変数を決定します。 クラスタリングに関連する分散分析統計には、次が含まれます。 #### F 統計値 一方向、一元配置の ANOVA は、変数によって説明される分散の分数です。全分散に対するグループ間の分散の全分散の割合です。 F 統計の値が大きいほど、対応する変数がクラスター間を適切に分離しています。 #### p 値 p 値は、F 統計が変数の実際の F 統計より大きい値を取る、F 統計に考えられるすべての値の F 分布の可能性です。p 値が指定された重大度を下回った場合、NULL 仮説 (変数の個別クラスターが同じ人口のランダムのサンプルとなる) は却下される場合があります。この F 分布の自由度は (k - 1、N - k) です。ここで、k はクラスター数、N はクラスターされるアイテム (行) の数です。 p 値が小さいほど、対応する変数の要素の期待値はクラスター間で異なります。 #### モデルの平方和と自由度 モデル平均平方和は、モデルの自由度に対するグループ間の平方和の割合です。グループ間平方和は、クラスター平均の間の分布を測定します。クラスター平均が互いに近い (および全体的な平均に近い) 場合、この値は小さくなります。モデルの自由度は、k-1 です。ここで、k はクラスターの数です。 #### 平方和誤差と自由度 誤差平方和は、誤差の自由度に対するグループ内の平方和の割合です。グループ内平方和は、各クラスター内の観察の間の分布を測定します。誤差の自由度は N-k です。ここで、N はクラスター化された観察 (行) の合計数、k はクラスターの数です。 誤差平方和は、全体平均平方誤差として考えることができます。この場合、各クラスターの中心は、各クラスターに対する「真」であると想定します。 ## 例: 世界経済インジケーター データを使用してクラスターを作成する Tableau クラスター機能はビュー内のマークをクラスターに区分します。各クラスター内のデータの値は、他のクラスター内のマークより互いに似ています。この例では、調査員がクラスターを使用してデータ ソースの最適なマークのセット (この場合は国/地域) を見つける方法を示します。 ### 目的 世界中で平均寿命が延び、年長者がよりアクティブとなっているため、高齢者の観光は潜在顧客を探し、惹きつける方法を知っている企業にとって利益の多い市場となっています。Tableau に付属している世界インジケーターには、正しい種類の顧客が十分存在している国または地域を特定するのに役立つようなデータが含まれています。 ### 適した国/地域を探す これらの企業による、高齢者の観光ビジネスが成功できる国/地域の特定をサポートするために、Tableau クラスターを使用した例は、次のとおりです。自分がアナリストであると想像してください。進め方は、次のとおりです。 1. Tableau Desktop で、世界指標サンプル データ ソースを開きます。 2. \[データ\] ペインで \[国/地域\] をダブルクリックします。 Tableau は自動的にマップ ビューを作成し、各国/各地域にマークを付けます。 3. \[マーク\] カードでマーク タイプを \[マップ\] に変更します。 ![マーク カードのドロップダウン メニューが展開され、マップが選択された状態でさまざまなチャート タイプのオプションが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/filled_pie1.png) すべての国/地域が一色で塗りつぶされたマップ プロジェクションが表示されます。 ![国境が記された世界地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clustering10.png) 4. 次の手順では、クラスター用の変数として使用できるフィールドを特定します。選択可能なフィールド:
フィールド含める理由
"Life Expectancy Female (女性の平均寿命)" と "Life Expectancy Male (男性の平均寿命)"人が年齢を重ねると、高齢になってから旅行に関心を持つ可能性はより高くなります。
"Population Urban (都市の人口)"人口密度が高いエリアの方が、サービスのマーケティングは容易になります。
"Population 65+ (65 才を超える人口)"ターゲットとする人口は、旅行にかける時間とお金を持っている高齢者です。
TourismPerCapita

これは、名前付き計算フィールドとして作成する必要があるメジャーです。式は、次のようになります:

SUM([Tourism Outbound])/SUM([Population Total])

「Tourism Outbound (国外旅行)」 は、国/地域の居住者が年間に海外旅行に費やす金額 (米ドル) を集計します。しかし、各国民が海外旅行に費やす平均金額を判断するには、この合計を各国/各地域の人口で割る必要があります。

これらが選択に最適なフィールドである保証や、これらのフィールドによって明確ではっきりとしたクラスター結果が生成される保証はありません。クラスタリングは、反復プロセスです。検出を導くための実験を行うことにより、さらに実験を導きます。 5. これら 5 つのフィールドを \[データ\] ペインから \[マーク\] カードの \[詳細\] までドラッグします。 6. クリックして \[アナリティクス\] ペインを開きます。 ![分析ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clustering12.png) 7. \[分析\] ペインから \[クラスター\] をドラッグしてビューにドロップします。 ![分析ペインから塗りつぶしマップにクラスター モデルをドラッグしてクラスターを作成する方法を示す図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clustering13.png) Tableau には \[クラスター\] ダイアログ ボックスが表示され、ビューのメジャーを変数のリストに追加します。 ![変数とクラスター数の設定を一覧表示するクラスター ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clustering14.png) クラスターを \[色\] に追加することにより、ビューも更新します。この場合、Tableau は 2 つの異なるクラスターを検出し、特定の国/地域 (赤みがかかったピンク色) をいずれかのクラスターに割り当てることはできません。 ![色シェルフにクラスターが追加された世界地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clustering15.png) 注: [クラスタリングのしくみ](#HowItWorks) を参照し、Tableau が "非クラスター化" に割り当てたデータの詳細を確認してください。 8. あなたは 2 つのクラスターでは不十分であると判断しますが、世界の半分の国/地域で店舗を設定するリソースはありません。\[クラスター\] ダイアログ ボックスの \[クラスターの数\] フィールドに「`4`」を入力します。 マップは、より興味をそそるものになります。 ![国が 4 つのクラスターにグループ化された世界地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clustering16.png) では、これらのクラスターを、選択した変数と関連付けるにはどうすればよいでしょうか。高齢者の旅行をサポートする要因と最も相関関係の強いものはどれでしょうか。クラスターの影にある統計を確認する時間です。 9. \[クラスター\] ダイアログ ボックスを閉じるには、右上隅にあるアイコンをクリックします。 ![閉じるアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clustering4.png) 10. \[マーク\] カードで \[クラスター\] フィールドをクリックしてから、\[クラスターのサブスクライブ\] を選択します。 \[クラスターの説明\] ダイアログ ボックスの \[モデル\] タブの下にある表は、各クラスターの各変数に対する平均値を示します。 ![各クラスターの平均寿命、人口、観光を示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clustering17.png) クラスター 4 は平均寿命が最も高く (男性と女性の両方)、都市部人口密度が最も高く、海外旅行に費やす金額も最高となっています。1 人あたり $1360.40。クラスター 4 で最高値となっていない唯一の変数は、"Population 65+ (65 歳を超える人口)" です。この変数は、クラスター 3 では0.15493 (16% 弱)、クラスター 4 では 0.11606 (11% 強) となっています。 クラスタリング アルゴリズムには、これらの変数の最大値、最小値、またはその中間の値のどれをユーザーが探しているのがわかりません。ただし、相関関係のみを探します。これらの変数の値が高い場合は、探している兆候であることが分かっているため、クラスター 4 が最適な選択となります。 11. マップからクラスター 4 の国/地域の取得を試みることもできますが、さらに簡単な方法があります。\[クラスターの説明\] ダイアログ ボックスを閉じ、色の凡例で \[クラスター 4\] をクリックしてから、\[選択したデータのみを保持する\] をクリックします。 ![クラスター 4 を含めるか除外するかを選択できるドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clustering19.png) 12. \[表示形式\] からテキスト テーブルを選択します。 クラスター 4 に国/地域のリストが表示されるようになりました。 ![クラスター 4 内の国を示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/clustering18.png) このリストは、プロセスの終わりではありません。異なる変数のセットや異なるクラスター数で再度クラスター化を試みたり、他の要因に基づいていくつかの国/地域をリストに追加して他の国/地域を削除する場合があります。たとえば、御社のツアーが主に南国を対象としている場合、これらの国/地域の住人は南国行きのツアーに惹かれないと考えられるため、キュラソー、アルバ、バハマなどの国/地域をリストから削除できます。 もう 1 つのオプションは再クラスターの前にデータをフィルターし、人口が特定のしきい値を上回る国/地域のみを表示するか、特定の地理的エリアの国/地域を対象とする方法です。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ型 データ ソースのすべてのフィールドには、データ型があります。データ型には、整数 (410)、日付 (2015/1/23)、文字列 ("Belgium") など、そのフィールドに保存されている情報の種類が反映されます。フィールドのデータ型は、**\[データ\]** ペインで以下のいずれかのアイコンで識別します。 ## Tableau でのデータ型アイコン
アイコン データ型
テキスト値または文字列値。 テキスト (文字列) 値
日付値アイコン。 日付値
日付値と時刻値。 日付/時刻値
数値。 数値 (整数または小数)
True のブール値アイコン。 ブール値 (リレーショナルのみ)
フィールドに地理的役割が適用されていることを示す地球儀アイコン。 地理的値 (マップと併用)
画像の役割 (画像リンク URL とともに使用)
[スキーマ ビューアー] グループ クラスター アイコン。 クラスタ グループ (データ内のクラスターを見つけるで使用)
**\[データ ソース\]** ページまたは **\[データ\]** ペインのいずれかでフィールドのデータ型を変更できます。 ## \[データ ソース\] ページ内のフィールドのデータ型の変更 Tableau がフィールドのデータ型を間違って解釈する場合があります。たとえば、Tableau は日付を含むフィールドを、日付データ型ではなく整数データ型として解釈する場合があります。 **\[データ ソース\]** ページで、元のデータ ソースの一部だったフィールド (Tableau で作成された計算フィールドではない) のデータ型を変更できます。 1. そのフィールドのデータ型アイコン (上記の表のとおり) をクリックします。 2. ドロップダウン リストから新しいデータ型を選択します。 ![文字列とデフォルトのオプションが選択されたデータ タイプ ドロップダウン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datatype0.png) **ヒント**: 抽出を作成する前にデータ型を変更するようにしてください。そうでなければ、データが正確でない場合があります。たとえば、元のデータ ソース内の浮動小数点フィールドが整数として解釈され、フィールドのデータ型を変更する前に抽出を作成する場合、結果的に生成される浮動小数点フィールドではその精度の一部が切り捨てられます。 \[データ ソース\] ページでデータ型を変更する方法に関する詳細については、[データ ソース ページ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/environment_datasource_page.htm)を参照してください。 ## \[データ\] ペイン内のフィールドのデータ型の変更 \[データ\] ペインのフィールドのデータ型を変更するには、フィールド名の左にあるアイコンをクリックし、ドロップダウン リストから新しいデータ型を選択します。 ![ドロップダウン メニューには、文字列が選択されたフィールドのデータ型が表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datatype2.png) ## ビュー内のフィールドのデータ型の変更 ビューでデータ型を変更するには、\[データ\] ペインでフィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[データ型の変更\] をクリックしてドロップダウン リストから適切なデータ型を選択します。 ![データ型の変更が選択され、文字列と既定のサブオプションが選択されたドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datatype1.png) **注:** データベース内の一部のデータは、Tableau でモデル化できる範囲より精度が高い場合があります。このような値をビューに追加すると、ステータス バーの右隅に精度に関する警告が表示されます。[ステータス バーの情報](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/environment_workspace.htm#StatusBar)を参照してください。 ## ファイルからのデータの混合データ型 Microsoft Excel、Microsoft Access、または CSV (コンマ区切り値) ファイルのほとんどの列には、同じデータ型の値が含まれています (ブール値、日付、数値、またはテキスト)。ファイルに接続すると、Tableau によって各列の \[データ\] ペインの該当するエリアにフィールドが作成されます。日付値とテキスト値はディメンションであり、数値はメジャーです。 ただし、接続するファイルでは、数値とテキスト、数値と日付など、1 つの列にデータ型が混在することがあります。ファイルに接続すると、混在値の列は、Tableau の 1 つのデータ型のフィールドにマッピングされます。このため、数値や日付を含む列が数値データ型 (メジャーにする) としてマッピングされたり、日付データ型 (Tableau はディメンションとして処理) としてマッピングされることがあります。 Tableau では、Excel データ ソースの最初の 10,000 行、および CSV データ ソースの最初の 1,024 行のデータ型によって、混合値列をデータ型にマッピングする方法を決定します。たとえば、最初の 10,000 行の大半がテキスト値であれば、列全体はテキスト データ型を使用するようマッピングされます。 **注:** 空のセルの場合も、テキスト、日付、数値と書式設定が異なるため、混在値の列が作成されます。 Tableau が各フィールドのデータ型を判断するときに、フィールドの値がそのデータ型と一致していない場合、Tableau はデータ型に応じたさまざまな方法でフィールドを処理します。たとえば、Tableau では次の表のように、これらのフィールドに Null 値を含めて生成する場合があります。 | マッピングされるデータ型 | フィールド内の他のデータ型の扱い | | --- | --- | | テキスト | 日付と数値はテキストとして扱われます。NULL は作成されません。 | | 日付 | テキストは NULL として扱われます。数値は 1/1/1900 から始まる数値順の日付として扱われます。 | | 数値 | テキストは NULL として扱われます。日付は 1/1/1900 以降の日数として扱われます。 | | ブール値 | テキスト、日付、および数値は NULL として扱われます。 | 混在値の列に基づくフィールドを使用することによって、データ分析に支障が生じる場合は、次のいずれかの方法を使用できます。 - 参照元データ ソースの空のセルを書式設定して、列のデータ型に一致するようにします。 - 混在値が含まれない新しい列を作成します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ操作のヒント データはさまざまな方法で整理できます。Tableau Desktop を活用するため、Tableau では、分析用に書式設定されているデータに接続することをお勧めします。具体的には次のようなデータが該当します。 - 集計ではなく可能な限り粒度が細かい (月平均ではなく毎日の気候データなど) - データベース表のように整理されている (クロス集計など列指向の表ではない) - 関係のない情報が除外されている (データやヘッダーではない一切の情報) データが分析用に構造化されていると、質問やその回答がはるかに簡単になります。Tableau では、データに既に含まれる集計により制限されることなく、生データを必要なレベルで集計することができます。グループと階層を必要に応じて作成し、計算を分析フローの中で実行することができます。 Tableau Desktop には基本的なクリーニング オプションとデータ インタープリターがあります。さらに複雑な書式設定の問題には、Tableau Prep が必要となる場合があります。 次の Tableau Desktop に固有のセクションでは、データの分析が困難になる可能性のある一般的な書式設定や問題に焦点を当て、それを解決するための提案を行います。 ## クロスタブ形式でのデータのピボット データをクロス集計形式として書式設定すると、表は列指向となります。列指向の表では、変数は列見出しとして保存されます。ただし、Tableau Desktop は行指向データ用に最適化されています。行指向データでは、変数は行の値に保存されます。 たとえば、学生の数学、理科、および社会の点数を示す行指向の表があるとします。 ![3 人の生徒の学生 ID 番号、性別、学区、3 つの教科 (数学、理科、歴史) を示すクロス集計表。教科の列が淡いオレンジ色で強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/excel_tips_crosstab.png) Tableau Desktop は、行指向の表に接続するよう最適化されています。そのため、数学、理科、および歴史の値は "教科" という列の下に整理され、各生徒の点数は "点数" という列の下に整理されます。Excel データを手動で編集することにより、行の列をピボットできます。または、Desktop から Excel データに接続してから、ピボット オプションを使用します。ピボット オプションの詳細については、[ピボット データ (\[列\] から \[行\])](pivot.htm)を参照してください。 ![学生 ID 番号、性別、学区、教科、成績スコアを表示するクロス集計ピボット テーブルの例。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/excel_tips_crosstab_pivot.png) ## 事前集計データの削除 データは多くの場合、事前に集計されていることがあります。つまり、データに合計や平均、中央値などが含めることができます。事前集計されたデータの例として一般的なものは、小計と総計の形で出現します。小計および総計データは未加工データから計算されますが、未加工データ自体の一部ではありません。 たとえば、小計情報の行を含む表があるとします。 ![5 人の生徒の学生 ID 番号、性別、学区、3 つの教科 (数学、理科、歴史) を示すクロス集計表。表の下部には、淡いオレンジ色で強調表示された小計行があり、各科目の生徒の得点の合計が表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/excel_tips_preagg.png) この場合、事前集計されたデータを削除する必要があります。分析で小計や総計を使用するには、手動で表からこのタイプの情報を削除します。次に、Desktop から Excel データに接続し、合計オプションを使用して小計と合計を計算します。詳細については、[ビジュアライゼーションでの合計の表示](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_totals_grandtotal_turnon.htm)を参照してください。または、Desktop から Excel データに接続してから、Data Interpreter をオンにして合計オプションを使用します。詳細については、[Excel、CSV、PDF、および Google スプレッドシートからのデータ インタープリターを使用するデータのクリーニング](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_interpreter.htm)を参照してください。 ![5 人の生徒の学生 ID 番号、性別、学区、3 つの教科 (数学、理科、歴史) を示すクロス集計表。表の下部には、各科目の生徒の得点の合計を示す小計行が淡いオレンジ色で強調表示され、その行は赤で取り消し線が引かれています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/excel_tips_preagg_remove.png) ## 冒頭部分のテキストの削除または除外 レポートとして配信される Excel データには、タイトルや導入部テキストのブロックを含めることができます。Desktop は表計算の最初の行に列見出しまたは行の値が入ることを予測しているため、この情報により分析中に問題が発生する可能性があります。 たとえば、レポートのタイトルと日付を含む表があるとします。 ![上隅に「Excel レポート、2017 年 1 月」と書かれた淡いオレンジ色で強調表示された詳細を含むクロス集計テーブルの例。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/excel_tips_introstuff.png) この場合、タイトルと日付情報を削除する必要があります。レポートでタイトルと日付を使用するには、次のいずれかを実行します。 - Excel データからこの情報を手動で削除します。次に、Desktop から Excel データに接続し、タイトル オプションを使用してレポートのタイトルを追加します。詳細については、[ビューの各部分の書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_specific_titlecaption.htm)を参照してください。 - Desktop から Excel データに接続してから、Data Interpreter をオンにしてタイトル オプションを使用します。詳細については、[Excel、CSV、PDF、および Google スプレッドシートからのデータ インタープリターを使用するデータのクリーニング](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_interpreter.htm)を参照してください。 - Excel データからこの情報を削除できない場合は、名前付きの範囲を作成して、Desktop から名前付きの範囲に接続します。詳細については、[Excel](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/examples_excel.htm)を参照してください。 ![上隅の不要な詳細が赤で取り消し線で消されたクロス集計テーブルの例。これらの詳細には、「Excel レポート、2017 年 1 月」と記載されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/excel_tips_introstuff_remove.png) ## 階層ヘッダーを平坦化して 1 つの行にする 一般的に、Tableau Desktop は Excel データの 1 行目にのみ列見出しが含まれることを予測します。列見出しの複数のレイヤーを含むデータにより、分析中に問題が発生する可能性があります。 たとえば、1 つのメジャー ヘッダーと複数のサブヘッダーを含む表があるとします。 ![4 人の生徒の学生 ID 番号、性別、学区、3 つの教科 (数学、理科、歴史) を示すクロス集計表。表の上部に、淡いオレンジ色で強調表示された「カリフォルニア」という表ヘッダーがあります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/excel_tips_hierheaders.png) この場合、ヘッダーの階層を平坦化するか削除する必要があります。これを行うため、Excel データの階層の各ヘッダーに、手動で直接新しい列を作成できます。または、Tableau Desktop から Excel データに接続してから、Data Interpreter をオンにします。見出しが正しく平坦化されていることを検証してください。Data Interpreter の詳細については、[Excel、CSV、PDF、および Google スプレッドシートからのデータ インタープリターを使用するデータのクリーニング](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_interpreter.htm)を参照してください。 ![学生 ID、州、性別、学校、テストのスコアを表示するクロス集計表。州の列は淡い緑色で強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/excel_tips_hierheaders_flat.png) ### 空白セルがないことを確認してください 階層ヘッダー用に新しい列を作成する場合は、新しい列の各セルに値が含まれていることを確認してください。 ![学生 ID 番号、性別、学区、教科、成績スコアを表示するクロス集計ピボット テーブルの例。州の列は淡いオレンジ色で強調表示されており、列の合計 10 行のうち 8 行にのみテキストがあります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/excel_tips_blankcells.png) 各行に同じ値を繰り返す場合もありますが、階層ヘッダーに保存されたデータと関連付けられたデータが各行に含まれていることが重要です。Excel データから空白セルを手動で削除する必要があります。 ![学生 ID 番号、性別、学区、教科、成績スコアを表示するクロス集計ピボット テーブルの例。州の列は淡い緑色で強調表示され、10 行のそれぞれに州が入力されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/excel_tips_blankcells_none.png) ## 空白行の削除 データに空白行がないことを確認してください。空白行を修正するには、Excel データから空白行を削除する必要があります。 ![学生 ID 番号、性別、学区、教科、成績スコアを表示するクロス集計ピボット テーブルの例。淡いオレンジ色で強調表示された空白の行が 2 つあります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/excel_tips_blankrows.png) ## 欠落したヘッダーの追加 欠落している列見出しがないことを確認してください。欠落しているヘッダーを修正するには、Excel データに直接、欠落しているヘッダーを手動で追加する必要があります。 ![学生 ID 番号、性別、学区、教科、成績スコアを表示するクロス集計ピボット テーブルの例。淡いオレンジ色で強調表示された 2 つの空白の列ヘッダーがあります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/excel_tips_blankheaders.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # テーブル拡張機能 テーブル拡張機能を使用すると、分析拡張スクリプトを使用してデータ テーブルを作成できます。カスタムの TabPy または Rserve スクリプトを記述したり、オプションで 1 つまたは複数の入力表を追加したりできます。 **注:** テーブル拡張機能は、ワークブックを開いたり、データ ソースを更新したりするたびに更新されます。 ### 利点 テーブル拡張機能には、新規ユーザーと経験豊富なユーザーの両方にとって、次のようなメリットがあります。 - スクリプトや高度な機能を Tableau に簡単に統合 - Tableau データ接続からデータを簡単にドラッグしてスクリプトへ入力 - ロー コード エディターにより、コードをデータ ソースへ容易に追加 - [データ ガイド](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/data_guide.htm)および「[データの説明を見る](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/explain_data_basics.htm)」と統合 - TabPy、Rserve、その他の分析拡張機能と統合 - 結果を使用して、ダッシュボードやビジュアライゼーションを構築 ## 前提条件 テーブル拡張機能を使用する前に、次の操作を行う必要があります。 - Desktop または Web 作成でデータ ソースを開きます。 - 分析拡張機能の構成 - 分析拡張機能の接続を設定する手順については、[「分析拡張機能を使用した式の受け渡し」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/r_connection_manage.htm)を参照してください。 ## テーブル拡張機能の作成 テーブル拡張機能を作成するには、次の手順を実行します。 1. ワークブックを開きます。 2. データ ソースを開くか作成します。 3. \[**接続**\] で、\[**新しいテーブル拡張機能**\] を選択します。 4. シートをデータ モデルにドラッグします。 5. _(オプション)_ テーブルをデータ接続からテーブル拡張ペインにドラッグして、分析拡張機能のスクリプトまたは関数への入力として使用します。 デフォルトでは、Tableau からのデータは分析拡張機能に渡され、`variable _arg1` として定義されます。これは、`{‘column_name’: [1,2,3], ‘column_name_2’: [3,4,5]` のように、辞書のような構造です。 - **Python 入力データ:** 入力データは、次のコードを使用して pandas データフレームに変換できます。`import pandas as pddf = (pd.DataFrame(_arg1))` - **Rserve 入力データ:** 入力データは `variable.arg1` として定義され、データ型はリストの名前付きリストです。 - **カスタム SQL 入力データ:** サポートされているリレーショナル データ ソースの場合、カスタム SQL をテーブル拡張機能への入力として使用できます。パラメーターがカスタム SQL クエリで使用されている場合、パラメーターを変更すると、クエリが再実行され、スクリプトが再計算されます。これにより、ダッシュボードでパラメーターを動的に更新してフィルター処理するか、値をテーブル拡張機能のスクリプトに渡すためのパスが作成されます。 注: パラメーターがテーブル拡張機能で使用されている場合、そのパラメーターは拡張機能から削除されるまで削除できません。テーブル拡張機能で呼び出されるパラメーターを削除すると、致命的なエラーが発生する可能性があります。 ![リレーショナル データ ソース](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_ext_1.PNG) 1. \[**スクリプト**\] に、スクリプトまたは関数呼び出しを入力します。スクリプトは、辞書またはリストのリスト (JSON オブジェクトなど) を返す必要があります。RServe のスクリプトは、data.frame または名前付きリストのリストを返す必要があります。Python のスクリプトは辞書を返す必要があります。 - **Python の例:** 次の明示的な return コマンドを使用します。`return df.to_dict(orient='list')` **注:** TabPy で TABPY\_EVALUATE\_ENABLE が無効になっている場合、テーブル拡張機能は TabPy エンドポイントの直接呼び出しをサポートしません。 2. \[**適用**\] を選択してスクリプトを実行します。 ![スクリプト ダイアログ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_ext_2.PNG) 3. _(オプション)_ テーブル拡張機能をデータ モデル内の別のテーブルに関連付ける場合は、各テーブルの少なくとも 1 つのフィールド間の関係を定義します。 4. \[**出力****テーブル**\] のデータ グリッドで \[**今すぐ更新**\] を選択します。結果は \[出力テーブル\] タブに表示されます。 ![出力結果を示す表](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_ext_3.PNG) **注:** データ モデル内のテーブルとの関係を定義していない場合、\[入力テーブル\] タブは空であり、「データ プレビューは利用できません」というメッセージが表示されます。 1. _(オプション)_ \[**名前**\] フィールドに、新しいテーブル拡張機能の一意の名前を入力します。 2. **\[シート\]** タブに移動して、データの探索と視覚化を開始します。 3. ワークブックをパブリッシュして共有します。パブリッシュ先では、適切なタイプの分析拡張機能を有効にして設定する必要があります。 > [!TIP] > > **トラブルシューティングのヒント**: テーブル拡張機能でエラーが発生した場合は、まずすべてのコードと書式が正しいことを確認してください。次に、ツールバーにある円形の \[データ ソースの更新\] ボタンを使用するか、もう一度 \[適用\] をクリックしてみてください。 ### **拡張機能のタイプの比較** 以下の製品の一部は関連していませんが、テーブル拡張機能と分析拡張機能はいくつかの機能を共有しています。テーブル拡張機能は、分析拡張機能との接続に依存して機能します。それぞれの機能を詳しく見てみましょう。 #### ダッシュボード拡張機能 [ダッシュボード拡張機能](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/dashboard_extensions.htm)を使用すると、Dashboard Extension SDK を使用してカスタム Web アプリケーションをダッシュボードに追加できます。 #### テーブル拡張機能 テーブル拡張機能を使用すると、データ ソース内にテーブルを作成して、データとスクリプトを分析拡張機能に送信し、結果として完全なテーブルを返すことができます。返された結果は、データ モデルのテーブルとして、およびワークブックのメジャーとディメンションとして表示されます。 #### 分析拡張機能 [分析拡張機能](https://www.tableau.com/ja-jp/developer/learning/getting-started-analytics-extensions-api)を使用すると、Python などのプログラミング言語、外部ツール、外部プラットフォームを使用して Tableau の計算を拡張できます。 分析拡張機能への接続を作成したら、`SCRIPT_X` または `MODEL_EXTERNAL_X` と呼ばれる計算フィールドを介して外部サーバーと通信できます。ここで、`X` は予期される戻り値のデータ型です。詳細については、[「分析拡張機能を使用した式の受け渡し」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/r_connection_manage.htm)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ディメンションとメジャー、青と緑 Tableau は、フィールドに含まれるデータの種類に応じて、\[データ\] ペインで各フィールドをディメンションまたはメジャーとして識別します。これらのフィールドを使用して分析を行います。 関連リソースとビデオについては、「[ディメンションとメジャー対連続変数と不連続変数](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/tutorials/on-demand/dimension-and-measures-vs.-continuous-and-discrete-variables?playlist=509089)」を参照してください。 ## データ フィールドの役割とタイプについて データ フィールドはデータ ソースの列で構成されます。各フィールドには、整数、文字列、または日付などのデータ型と、離散ディメンジョンまたは連続メジャー (またはあまり一般的ではありませんが、連続ディメンジョンまたは離散メジャー) という役割が自動的に割り当てられます。 - _ディメンション_は、データをグループ化またはセグメント化します。ディメンションには通常、定性的な値 (名前、日付、地理的データなど) が含まれます。ディメンションを使用して、データを分類できます。ディメンションはビューの詳細レベルに影響します。 - _メジャー_は集計されます。メジャーには通常、測定可能な数値で定量的な値が含まれます。メジャーをビューにドラッグしたとき、Tableau はそのフィールドに集計を適用します。 - 集計の詳細については、[Tableau の事前定義済み集計のリスト](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_aggregation.htm#AggFuncs)および[Tableau 内の集計関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_aggregate_create.htm)を参照してください。 ### 青と緑のフィールド Tableau は、フィールドが離散的か連続的かによって、ビューでデータを異なる方法で表現します。_連続_と_不連続_は数学用語です。 - _連続的_とは、「途切れるとなく、切れ目のない 1 つのまとまりを作っている」ことを意味します。これらのフィールドは緑色で表示されます。連続フィールドが行シェルフまたは列シェルフに配置されると、ビューに軸が作成されます。 - _離散的_ (不連続) とは、「個別に分離され、区別される」ことを意味します。これらのフィールドは青色で表示されます。離散フィールドが行シェルフまたは列シェルフに配置されると、ビューにヘッダーが作成されます。 ### Tableau で利用可能なフィールドのタイプ この表は、ビュー内の4 つの異なるタイプのフィールドにはどのようなものがあるかを示しています。これらのフィールド タイプの違いの詳細については、トレーニング ビデオ「[ディメンションとメジャー、不連続と連続](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/tutorials/on-demand/dimension-and-measures-vs.-continuous-and-discrete-variables?playlist=509089)」 (3 分) を参照してください。
不連続ディメンション 「製品名」というラベルの付いた青いボタン
連続ディメンション* 緑色の連続ディメンション ピル。
不連続メジャー 「合計(利益)」というラベルの付いた青いボタン
連続メジャー 緑色の連続メジャー ピル。
\*データ型が文字列またはブール値であるディメンションは連続にはなりません。日付は最も一般的な連続ディメンションです。 ### メジャーの認識 フィールドがメジャーであることを視覚的に認識するには、ビュー内のフィールドのインスタンス ("pill" とも呼ばれます) が関数によって集計されているかどうかを確認します。集約は、フィールド名の前に次のように示されます: `AVG([Age])`)。 ただし、例外もあります。 - 日付には通常、ディメンションであっても、次のような粒度の指標があります: `WEEK([Order Date])`。 - ディメンションは、CNT や ATTR などの特定の集計によって集計されることがあり、これが行われると、ディメンションは実質的にメジャーに変換されます。 - 表計算はメジャーです。デルタ アイコンが表示されますが、集計がある場合とない場合があります。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/field_tablecalc.png "三角形のアイコンが付いた緑のフィールド指標") - ビュー全体が細分類されている場合、フィールドは定義上すべてディメンションです。詳細については、[データの非集計方法](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_aggregation.htm#DisAggData)を参照してください。 > [!TIP] > >  フィールドの既定の集計、およびその他のプロパティや設定を指定できます。\[データ\] ペインでフィールドをカスタマイズする方法の詳細については、[データ ペイン内のフィールドの整理とカスタマイズ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_dwfeatures.htm)、[フィールドの既定の設定の編集](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_fieldproperties.htm)、[\[データ\] ペイン内のデータ フィールドの操作](datafields_understanddatawindow.htm)を参照してください。 ## ビューで使用される連続および不連続フィールドの例 連続と不連続の間のフィールドの変換の詳細については、[不連続フィールドと連続フィールドの変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles_convertdisctocont.htm)を参照してください。 左の例では、\[数量\] フィールドが**連続的**であるため、ビューの下部に横軸が作成されます。緑色のフィールドと軸から、連続フィールドであることがわかります。 右の例では、**\[数量\]** フィールドが離散的です。軸ではなく横方向のヘッダーが作成されます。青色のフィールドと横方向のヘッダーから、不連続であることがわかります。
連続 数量フィールド   不連続 数量フィールド
売上と数量の折れ線グラフ。   販売数量別の棒グラフ。
どちらの例でも、**"Sales (売上高)"** フィールドは **\[連続\]** に設定されています。連続的であり、行シェルフにあるため、縦軸が作成されます。もし、列シェルフにあれば、横軸が作成されます。SUM 集計は、それがメジャーであることを示しています。 **\[数量\]** フィールド名に集計関数がないことは、ディメンションであることを示しています。 ## ビューのディメンション フィールド 多くの場合、\[ディメンション\] エリアのフィールドはビューに追加すると離散的になり、背景が青色になります。日付ディメンションと数値ディメンションは不連続または連続のいずれかにでき、すべてのメジャーは不連続または連続にすることができます。 \[不連続\] ディメンション フィールドを \[行\] や \[列\] にドラッグすると、列や行ヘッダーが作成されます。 ![家具、事務用品、情報技術の列ヘッダーを含むカテゴリ ディメンション](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dim_meas1.png) ディメンションを \[行\] または \[列\] にドラッグしたら、フィールドをメジャーに変更できます。フィールドをクリックして \[メジャー\] を選択し、集計を選択します。これで、ビューには列ヘッダーや行ヘッダーの代わりに連続軸が含まれ、フィールドは緑色になります。 ![3 つのカテゴリのカウントを連続軸で表示する横棒グラフ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dim_meas2.png) 日付ディメンションは、不連続または連続になる場合があります。文字列またはブール値を含むディメンションは、連続にはなりません。 Tableau はディメンションを集計しません。Tableau が実行できるさまざまな種類の集計の詳細については、[Tableau の事前定義済み集計のリスト](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_aggregation.htm#AggFuncs)を参照してください。 Tableau クエリでは、ビューにあるディメンションは SQL で「グループ化」条件で表されます。 ## ディメンションのビューの詳細レベルへの影響 ビューの詳細レベルは、ビューのディメンションとメジャーデータから、データの粒度を参照します。 ディメンションを \[行\] または \[列\] に追加すると、ビュー内のマークの数が増加します。 ディメンションを追加するとビュー内のマークの数が増える理由を理解するには、次の手順を実行します。 1. \[列\] に "Segment (区分)" をドラッグします。 Tableau ウィンドウの一番下にあるステータス バーは、ビュー内に 3 つのマークがあることを表示されるようになりました。 ![3 つのマークと 1 行 3 列の表を表示するデータ ソース タブ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/add_dims1.png) この時点ではビューの構造を作成しているだけなので、これらのマークにはプレースホルダー テキスト、`Abc` が含まれます。 2. \[列\] に "Region (地域)" をドラッグします。 これで、マークが 12 つになりました。"Segment (区分)" の 3 つの値に、"Region (地域)" の 4 つの値を乗算すると 12 になります。 3. \[行\] に "Ship Date (発送日)" をドラッグします。 合計は 57 マークになります (3 セグメント × 4 地域 × 5 年は 60 ですが、取り得る 3 つの組み合わせにはデータがありません)。 引き続き \[行\] および \[列\] にディメンションを追加し、マークの合計数がさらに増加するのを確認します。マーク カードのプロパティ (色やサイズなど) でディメンションをエンコードすると、ヘッダーが増えることなくマークの数が増えます。このようにディメンションを使用してマークの内訳を決めることは、「_詳細レベル」_の設定と呼ばれます。 Tableau 内の次の場所のいずれかにディメンションを追加すると、詳細レベルに影響を与えます。 ![LOD 式に関連するシェルフと viz セクションを強調表示する空の Tableau ダッシュボード。強調表示されている領域は、ページ、列、行、シート領域、およびマーク カード内の色、サイズ、ラベル、詳細、パスのマークです。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_shelves.png) 4. これで、ビューに 57 の個別の `Abc` インスタンス (すべてが構造で内容が含まれないビュー) の 57 のインスタンスが含まれるようになりました。売上をテキストにドラッグして値を確認します。これで、ビューが完全になりました。 ![セグメント別および地域別の対前年売上合計を示すテキスト表を含む Tableau ワークシート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/add_dims2.png) ### 注 - メジャーをビューに追加すると、ビューのマークの数が増える場合があります。たとえば、売上を行に追加した場合、マークの数は 57 です。いっぽう、利益を行に追加した場合、マークの数は 114 に増えます。ただし、これはビューの詳細レベルを変えることとは違います。 - ビュー内のマークの数は、各ディメンションの要素の数を乗算したものと必ずしも同じではありません。マークの数が少なくなる理由は複数あります。取り得るすべての組み合わせに対してマークを強制的に表示するには、\[欠損値を表示\] を使用します。欠落値の表示方法の詳細については、[欠落した値や空の行と列の表示または非表示](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/missing_values.htm)を参照してください。 ![軸のコンテキスト メニューには、保持のみ、除外、非表示、ドリルダウン、書式設定、ラベルの回転、ヘッダーの表示、欠損値の表示などのオプションがあります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/add_dims3.png) ## ビューのメジャー フィールド メジャーをビューにドラッグすると、既定で集計されます。集計の種類は、ビューの種類によって変わります。集計を必ずチェックして、必要があれば変更してください。詳細は、[フィールドの既定の設定の編集](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_fieldproperties.htm)の「既定の集計の変更」を参照してください。集計の詳細については、[Tableau でのデータ集計](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_aggregation.htm)を参照してください。 \[データ\] ペインから連続フィールドを \[行\] や \[列\] にドラッグすると、そのフィールドの連続軸が作成されます。 ![家具、事務用品、情報技術のカテゴリ別に売上を表示する横棒グラフ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dim_meas3.png) フィールドをクリックして不連続に変更すると、値が列のヘッダーになります。 ![カテゴリ別の個別販売データ表](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dim_meas4.png) Tableau はフィールドの値を集計し続けます。フィールドが不連続であっても、メジャーであることに変わりはないため、メジャーが既定で集計されます。 Tableau がフィールドをディメンションまたはメジャーとして誤って分類した場合は、そのフィールドを変換して役割を変更することができます。メジャーを集計すべきではない場合 (数値の ID など)、そのフィールドをディメンションに変換します。 関連する詳細については、[メジャーのディメンションへの変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles_convertdimtomeas.htm)を参照してください。 連続と不連続の間のフィールドの変換の詳細については、[不連続フィールドと連続フィールドの変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles_convertdisctocont.htm)を参照してください。 ## 連続および不連続フィールドによるビューの変化 _連続_と_不連続_は数学用語です。連続とは「中断されることなく、つながった全体を形成する」、不連続は「それぞれが別々かつ個別であること」を意味します。 フィールドは連続か不連続のいずれかに設定できます。緑色のフィールドを \[列\] または \[行\] にドラッグすると、値が連続したデータになり、軸が作成されます。青色のフィールドを \[列\] または \[行\] にドラッグすると、値が不連続のデータになり、列ヘッダーや行ヘッダーが作成されます。 ### 連続フィールドは軸を生成する フィールドに加算、平均、その他の集計が可能な数値がある場合、ユーザーがデータ ソースに最初に接続したときにそのフィールドが \[データ\] ペインに \[メジャー\] フィールドとして追加されます。Tableau は、値が連続していると推測します。 このため、\[行\] または \[列\] に連続フィールドをドラッグすると、軸が表示されます。軸は、最小と最大の間の値を示す計測線です。ルーラーやアナログ温度計は、この意味での軸を持つ物理的物体の例です。 連続軸には値ラベル (次の画像では 0、0.5 ...3.0) がありますが、データのマークをこれらの目盛りマークと揃える必要はありません。たとえば、次の画像では、青い棒は横軸で 7.0 ちょうどではなく、6.940 の値まで伸びています。 ![IMDb の平均評価を示す棒グラフ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dim_meas5.png) 連続フィールドの潜在的な値の数を予測することはできません。たとえば、"Ratings (評価)" という名前のフィールドがあり、初期値が 1、3、3.5、3.6 および 4 の場合、それらは 5 つの個別の値です。ただし、\[評価\] を \[行\] に移動すると、集計値は、フィールドをビューに追加するまで存在しなかった 6 番目の値 (3.02) になります。さらに、初期値のうち 2 つを削除するフィルターを適用すると、平均は別の値に変わります。そして集計を変更すると、...お分かりだと思います。潜在的な値の数は、無限ではないにしても膨大です。 フィールドに数値が含まれていても、その値が必ずしも連続的であるとは限りません。よく使われる例として郵便番号があります。郵便番号はすべて数字のみで構成されますが、実際には加算したり、平均したりすることのない文字列の値です。Tableau でこのようなフィールドをメジャーとして \[データ\] ペインに割り当てる場合は、フィールドを \[ディメンション\] エリアにドラッグして \[ディメンション\] に変更します。 ### 不連続フィールドはヘッダーを作成する フィールドに数値以外の値が含まれている場合、そのフィールドは \[データ\] ペインでディメンションとして識別されます。Tableau は、値を不連続として処理します。 \[列\] または \[行\] に不連続フィールドをドラッグすると、ヘッダーが作成されます。不連続フィールドの個別の値は行ヘッダーまたは列ヘッダーになります。 ### フィルター上の不連続フィールドと連続フィールド - 不連続ディメンションのフィールドを \[フィルター\] シェルフにドロップすると、Tableau はビューに含める必要がある不連続フィールドの「要素」を選択するよう求めるプロンプトを表示します。 ![フィルター設定ダイアログの \[全般\] タブ。](Img/cont_disct4.png) - \[フィルター\] に日付フィールドをドロップすると、結果は不連続フィルターまたは連続フィルターになります。詳細については、[日付のフィルター](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering.htm#FilterDates)を参照してください。 - 連続メジャーをフィルターにドロップすると、Tableau は最初にフィルターの集計を選択するように求めます。 - \[フィルター\] に連続ディメンション (日付以外) をドロップすると、値の連続的な範囲のフィルター方法を指定するよう求めるプロンプトが表示されます。 さまざまなタイプのフィールドのフィルターリングの詳細については、[ディメンション、メジャー、および日付フィールドを \[フィルター\] シェルフまでドラッグする](filtering.htm#Drag)を参照してください。 ### 色の不連続フィールドと連続フィールド \[マーク\] カード内の \[色\] に不連続フィールドをドロップすると、そのフィールドの各値に色が割り当てられたカテゴリ―別パレットが使用されます。 \[色\] で連続フィールドをドロップすると、定量的凡例と連続した色の範囲が使用されます。 カラー パレットの詳細については、[カラー パレットと色効果](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties_color.htm)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # テキスト テーブルの作成 通常、Tableau では一方のディメンションを \[行\] シェルフに、他方のディメンションを \[列\] シェルフに配置することで、テキスト テーブル (クロス集計またはピボット表とも呼ばれる) を作成します。その後、1 つ以上のメジャーを \[マーク\] カードの \[テキスト\] にドラッグしてビューを完成させます。 テキスト テーブルではテキストのマーク タイプを使用します。ビューがディメンションのみで作成される場合、Tableau は自動的にこのマーク タイプを使用します (マーク タイプが "Automatic" に設定されていると仮定します)。テキストのマーク タイプの詳細については、[テキスト マーク](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_marktypes.htm#TextMark)を参照してください。 ## 生の値を含むテキスト テーブルの作成 年およびカテゴリー別に合計売上高を示すテキスト テーブルを作るには、次の手順に従います。 1. **サンプル - スーパーストア**のデータ ソースに接続します (必要に応じて「[Tableau Public サンプル データ ページ](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)」からダウンロードできます)。 2. \[列\] に "Order Date (発注日)" ディメンションをドラッグします。 Tableau は年別に日付を集計し、列ヘッダーを作成します。 3. \[行\] に "Sub-Category (サブカテゴリー)" ディメンションをドラッグします。 行ヘッダーが作成されます。ヘッダーのある列に加えて、ヘッダーのある行があるということは、有効な表の構造が存在するということを意味します。行ヘッダーと列ヘッダーのレイアウトの変更の詳細については、「 [表構造の定義](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_tableoptions.htm)」を参照してください。 これで、実際のデータを参照するためにメジャーをビューに追加できます。 4. \[マーク\] カードの \[テキスト\] に "Sales (売上高)" メジャーをドラッグします。 メジャーが合計として集計されます。 ![2011 年から 2014 年までの各サブカテゴリの売上表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/text_3.png) Tableau ではテキストがマーク タイプとして使用されます。表のそれぞれのセルには、特定の年とサブカテゴリーに対する売上高の合計が表示されます。"Chairs (椅子)" および "Phones (電話機)" サブカテゴリーの売上高が毎年最も高かったことがわかります。 5. \[行\] に "Region (地域)" ディメンションをドラッグし、"Sub-Category (サブカテゴリー)" の左側にドロップします。新しいフィールドが既存のフィールドの左側に挿入されることを示す、小さな三角形が表示されます。 ![表には、2011 年と 2012 年のサブカテゴリ別の売上の詳細が記載されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/text_8.png) ビューが更新され、年度とサブカテゴリーに加えて地域ごとに売上高が分割されます。地域はアルファベット順にリストされます。 ![2011 年から 2014 年までの地域別およびサブカテゴリ別の売上データを示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/text_9.png) "Sub-Category (サブカテゴリー)" の右側に "Region (地域)" をドラッグすることで、ビューがまず製品カテゴリー別に整理され、次に地域別に整理されます。 ![2011 年から 2014 年までの事務用品のサブカテゴリ別および地域別の売上表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/text_12.png) ## 値から割合への変更 1. 割合を表示する表計算を作成するには、\[マーク\] カードの "SUM(Sales)" フィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[表計算の追加\] を選択します。 ![表計算を書式設定、フィルタリング、編集するためのオプションを含むドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/text_11.png) 2. \[表計算\] ダイアログ ボックスで、\[計算タイプ\] を \[合計に対する割合\] に設定します。 ダイアログ ボックスのオプションは、選択する計算の種類に応じて変更されます。表計算の使用の詳細については、[表計算での値の変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm)を参照してください。 ![売上合計に対する割合を計算するための表計算メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/text_13.png) 3. 計算の定義の場合、\[ペイン (下)\] を選択してから \[表計算\] ダイアログ ボックスを閉じます。 各サブカテゴリ内で各地域別に年度ごとに計算された割合が表示されます。各ペイン (強調表示されている領域) 内の数値は、足すと 100% になります。 ![2020 年から 2022 年までの各年のサブカテゴリ別の売上合計を表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/text_14.png) 表の各ペイン内で年ごとに縦に計算を行う必要があると指定されているため、\[ペイン (下)\] は適切な選択です。 表には縦のディメンションが 2 つあるため、\[表 (下)\] を選択すると、\[サブカテゴリ\] ディメンションを無視して表全体における上から下までの合計の割合が計算されていた可能性があります。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/text_14_tabledown.png "表 (下) を表示する表計算") \[ペイン\] を選択すると、ペイン全体にわたって、年ごとに計算します。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/text_14_pane.png "ペインを表示する表計算") [メイン コンテンツに進む](#main-content) # テキスト ファイル この記事では、Tableau をテキスト ファイル データに接続してデータ ソースを設定する方法について説明します。Tableau は区切られたテキスト ファイル (\*.txt、\*.csv、\*.tab、\*.tsv) に接続します。 ## 接続してデータ ソースを設定する 1. Tableau を開き、\[接続\] で \[テキスト ファイル\] をクリックします。 2. 接続するファイルを選択し、\[開く\] をクリックします。 **注:**Tableau 2020.2 以降、従来の Excel 接続とテキスト接続はサポートされなくなりました。レガシー接続の使用に代わる方法については、Tableau コミュニティの[「Legacy Connection Alternatives」](https://community.tableau.com/s/question/0D54T00000CWdGaSAL/legacy-connection-alternatives)ドキュメントを参照してください。 3. データ ソース ページで次の手順を行います。 1. (任意) ページ上部にある既定のデータ ソース名を選択し、Tableau で使用する一意のデータ ソース名を入力します。たとえば、データの他のユーザーが、どのデータ ソースに接続するか推測するのに役立つ命名規則を使用します。 ファイル名に基づいて、既定の名前が自動的に生成されます。 2. シート タブをクリックして分析を開始します。 カスタム SQL を使用して、データ ソース全体ではなく、特定のクエリに接続します。詳細については、[カスタム SQL クエリへの接続](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/customsql.htm)を参照してください。 注: テキスト ファイルの場合、カスタム SQL は、レガシー接続を使用している場合、または Tableau Desktop 8.2 以前で作成されたワークブックでのみ使用することができます。 ### テキスト ファイル データ ソースの例 テキスト ファイル データ ソースの例: ![シート 1 が選択され、\[ワークシートへ移動\] オプションが表示されているテキスト テーブル。](Img/example_text_public.png) ## オプションの設定 ビューの構築前に以下のオプションを設定できます。 ### データの追加 表を追加したり、別のデータベースのデータに接続したりして、データ ソースにデータを追加できます。 - 現在のファイルからデータを追加するには、次の手順を実行します。左ペインから追加する表をキャンバスにドラッグして、結合またはユニオンでデータを組み合わせます。詳細については、[データの結合](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/joining_tables.htm)または[データのユニオン](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/union.htm)を参照してください。 - **異なるデータベースからデータを追加する**には、次の手順を実行します。左ペインで \[接続\] の横にある \[追加\] をクリックします。詳細については、[データの結合](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/joining_tables.htm)を参照してください。 左ペインに必要なコネクターがリストされていない場合は、\[データ\] > \[新しいデータ ソース\] を選択して新しいデータ ソースを追加します。詳細については、[データのブレンド](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/multiple_connections.htm)を参照してください。 ### Data Interpreter を使用してデータをクリーンアップする データ ソースを分析用に最適化すると役立つ可能性があることを Tableau が検出した場合、Data Interpreter を使用するよう求めるプロンプトが表示されます。Data Interpreter は試用できるサブテーブルを検出し、分析で後から問題の原因となる可能性がある一意の書式設定を削除できます。詳細については、[Excel、CSV、PDF、および Google スプレッドシートからのデータ インタープリターを使用するデータのクリーニング](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_interpreter.htm)を参照してください。 ### テキスト ファイルのオプション設定 キャンバスで、ドロップダウン矢印をクリックし、最初の行に列名を含めるかどうかを選択します。このオプションは既定で選択されています。または、Tableauにより接続時に生成された名前を使用することもできます。これらの名前は後で変更できます。また、\[テキスト ファイルのプロパティ\] を選択して、次を指定することもできます。 - 列を区切るために使用されている文字を選択します。文字の一覧から選択するか、\[その他\] を選択してカスタム文字で入力します。 - テキストファイルに値を入れるテキスト修飾子を選択します。 - テキスト ファイルのエンコードを記述する文字セットを選択します。使用できるエンコードは、使用しているオペレーティング システムによって異なります。たとえば Windows の場合、ANSI は windows-1252 として、OEM は 437 として一覧に表示されています。 **注:** Tableau Desktop 8.2 以前で作成されたワークブックや、レガシー接続を使用するワークブックでは、ANSI、OEM、UTF-8、UTF-16 などを選択できます。\[その他\] を選択した場合は、表示されたテキスト フィールドに文字セットを指定する必要があります。この値は、接続の試行時に検証されます。 - ファイルが解析されるロケールを選択します。このオプションを選択すると、Tableau により使用する小数点および桁区切りが示されます。 ### データ、ピボット、分割のレビューと計算の作成 データ ソースに含まれる最初の 1,000 行のデータが自動的にデータ グリッドの下のキャンバスに表示されます。表の追加や削除、および結合条件の変更を行うと、データ グリッドは変更を反映して更新されます。データ グリッドでは、以下を実行することもできます。 - \[データ型\] アイコンをクリックし、列のデータ型または地理的役割を変更する。 - 列ドロップダウン矢印をクリックし、\[非表示\] を選択してフィールドを非表示にします。 - フィールド名をダブルクリックしてフィールドの名前を変更します。 - 列ドロップダウン矢印をクリックし、\[名前のリセット\] を選択してフィールド名をリセットします。 - \[フィールドの並べ替え\] ドロップダウン リストから並べ替えオプションを選択して、グリッドとメタデータ グリッドの両方のフィールドを並べ替えます。 - データ グリッド内の行を並べ替えるには、列名の横にある並べ替えボタンをクリックします。 - フィールドをピボットして、クロス集計形式のデータをコラム形式に変換する。これはレガシー以外の接続タイプでのみ使用できます。詳細については、[ピボット データ (\[列\] から \[行\])](pivot.htm)を参照してください。 - 1 つの文字列フィールドを複数のフィールドに分割する。これはレガシー以外の接続タイプでのみ使用できます。詳細については、[フィールドを複数フィールドに分割](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/split.htm)を参照してください。 - Tableau データ ソースの既存のフィールドに基づいて新しい計算を作成します。列ドロップダウン矢印をクリックし、\[計算フィールドの作成\] を選択します。 - グリッド内で値をコピーするには、値を選択して、Ctrl + C (Mac では Command - C) を押します。あるいは、メタデータ グリッド内の値をコピーするには、値を選択してから右クリックし (Mac では Control を押しながらクリック)、\[コピー\] を選択します。 ### データ ソース構造を調べ、管理タスクを実行します。 メタデータ エリアを使用すると、Tableau のデータ ソースとそのフィールドの一般的な構造をすばやく調べることができます。特に大きなデータ ソースを操作している場合、複数のフィールドを一括で非表示にしたりフィールドの名前の変更やリセットをすばやく行ったりするなど、定期的に行うデータ管理タスクを実行するには、メタデータ エリアを使用します。 ### データ ソース フィルターの追加 \[データ ソース\] ページの最上部で \[追加\] をクリックしてデータ ソース フィルターを追加し、データ ソースに含めて使用するデータを制御します。これによって、データ ソースのフィールドの表示と使用が制限されます。 ## ベスト プラクティス ### 単一ディレクトリ内にファイルを収集する ユーザーが結合に適切ではないファイルを不注意に選択してしまうのを防ぐため、複数の表を接続するためのすべての関連テキスト ファイルが 1 つのディレクトリに集め、その他は何もそのディレクトリに含めません。 ### テキスト ファイルの列幅とサイズの考慮事項 テキスト ファイルに長さ 254 文字を超える列が含まれている場合、Tableau は Tableau Desktop 8.2 以前で作成された、またはレガシー接続を使用するワークブックでこれらのフィールドを使用することができません。Tableau に接続する前にそれらの列を削除するか、254 文字以内に変更してください。または、テキスト ファイルのデータ ソースをアップグレードしてください。 多くの場合、大きなテキスト ファイルはクエリに時間がかかる可能性があり、データ ソースとしてのパフォーマンスが低下します。 ## .ttde ファイルおよび .hhyper ファイルについて コンピューターのディレクトリを移動していると、.ttde または .hhyper ファイルに気づくかもしれません。お使いのデータに接続する Tableau データ ソースを作成すると、Tableau は .ttde または .hhyper ファイルを作成します。このファイルはシャドー抽出としても知られ、Tableau Desktop でデータ ソースの読み込み速度を向上させるのに使用されます。シャドー抽出には参照元データや標準的な Tableau 抽出に似た他の情報が含まれますが、シャドー抽出は別の形式で保存されているため、データの復元には使用できません。 **注:** Tableau バージョン 2024.2 以降では、.tde ファイルはサポートされなくなりました。すべての抽出は .hyper 形式になりました。 ## 関連項目 - [データ ソースの設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_prepare.htm) – このデータ ソースにさらにデータを追加したり、データ分析の前にデータを準備したりします。 - [グラフの構築とデータの分析](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/design_and_analyze.htm) – データ分析を開始します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # テキストと数値の書式設定 特定の項目を書式設定する方法については、下のリンクをクリックしてください。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # テキストをフォーマット 適切なフォントを選択することで、ビジュアライゼーションのレベルが「良い」から「素晴らしい」に変わります。フォントサイズ、配置、色、または方向を変更する場合でも、Tableau はテキストに合わせてカスタマイズした幅広いオプションを提供します。 このレベルで書式設定を変更した場合は、作業中のビューにのみ適用されます。ワークブックのビューのすべてのビューに適用される変更を行う方法ついては、「[ワークブック レベルで書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_workbook.htm)」を参照してください。 ワークシート レベルの書式設定にアクセスするには、\[書式設定\] メニューを選択し、\[フォント\] や \[枠線\] など、書式設定するビューの部分を選択します。 > [!TIP] > > **ヒント**: このコンテンツは、テキストの書式設定のみに適用されます。テキストの内容を操作する必要がある場合は、「[文字列関数](https://help.tableau.com//current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_string.htm "Tableau ヘルプの「文字列関数」へのリンク")」を参照してください。 ## フォントの書式設定 Tableau Server または Tableau Cloud で作業している場合、\[書式設定\] を選択し、書式設定する要素をメニューから選択します。個々のタイトル、キャプション、凡例、フィルターとセット、ハイライター、パラメーターなどの書式設定を選択できます。また、\[書式設定\] メニューの \[Cear Worksheet Formatting (ワークシートの書式をクリアにする)\] も使用できます。 Tableau Desktop で作業している場合は、\[書式設定\] \> \[フォント\].を選択します。フォントの書式設定 コントロール ペインが開きます。このコントロール ペインで、ビューにあるテキストをカスタマイズできます。 ワークシート フォントをワークシート レベルで編集すると、行った変更が、ヘッダーおよびツールヒント フィールドを除くすべてのテキストフィールドに適用されます。 注:Tableau はワークシートの書式設定を新しい既定値として扱い、その他のフィールド（タイトル、ペイン、ヘッダーなど）への任意の変更はワークシートの書式設定を上書きします。 ![ワークシートのフォントの書式を設定します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_fonts_worksheet.gif) ペイン ここでフォントを調整すると、Tableau がビジュアライゼーションの結果を表示するペイン ビューに影響を及ぼします。 ![ペインのフォントの書式を設定します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_fonts_pane-.gif) ヘッダー オプションを選択してビューのヘッダーのフォントを調整します。ヘッダーはビジュアライゼーションで使用ｓれるディメンションを表示します。 ![ヘッダーのフォントの書式を設定します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_fonts_header.gif) ツールヒント ここのフォントを調整すると、ツールヒントのすべてのテキストに変更が適用されます。ツールヒントとはビューのマークにカーソルを合わせるとポップアップするフィールドのことです。ツールヒントのフィールドをさらに管理したい場合は、[テキストをフォーマット](#Format_tooltips)を参照してください。 ![ツールヒントのフォントの書式を設定します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_fonts_tooltip.gif) タイトル 書式設定オプションを選択してタイトルの外観を簡単に調整します。詳細については、[テキストをフォーマット](#Format_titles,_captions,_and_legend_titles) を参照してください。 ![タイトルのフォントの書式を設定します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_fonts_title.gif) 合計ペイン 総計のフォントをペインレベルで調整すると、小計と総計両方が変更されます。合計の設定についての詳細は、[ビジュアライゼーションでの合計の表示](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_totals_grandtotal_turnon.htm)を参照してください。 ![合計ペインのフォントの書式を設定します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_fonts_Total_pane.gif) 合計ヘッダー 合計のフォントをヘッダーで調整すると、ビューでの 合計 および 総計 ラベルの外観が変更されます。 ![合計ヘッダーのフォントの書式を設定します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_fonts_total_header.gif) 総計ペイン このオプションを選択してビューの総計結果のフォントを調整します。 ![総計ペインのフォントの書式を設定します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_fonts_grandtotal_pane.gif) 総計ヘッダー このオプションを選択してビューの総計ラベルのフォントを調整します。 ![総計ヘッダーのフォントの書式を設定します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_fonts_grandtotal_header.gif) 行および列のテキストの書式設定 行および列シェルフにディメンションがある場合、書式設定ペインの 行 および 列 タブからフォントを個別に書式設定できます。 ![行と列のフォントの書式を設定するオプションを含む \[フォントの書式設定\] ダイアログ。](Img/format_fonts_rows_columns.png) ヘッダー、合計、総計の書式設定フォントのオプションは限られています。 ## テキストの配置の書式設定 Tableau はベスト プラクティスを使用してビュー内のテキストの配置を決定しますが、テキストの配置をカスタマイズすることもできます。たとえば、ヘッダー テキストの向きが縦 (上) ではなく横 (デフォルト) となるように変更できます。 テキストの配置を書式設定するには、書式設定 \> 配置 を選択してテキストの配置ペインを開きます。 ![フォントの配置の書式設定。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_alignment2.gif) 各テキスト エリアに対し、次の配置オプションを指定できます。 **水平方向** - テキストを左揃え、右揃え、または中央揃えのいずれにするかを制御します。 **垂直方向** \- テキストを上詰め、中央揃え、または下詰めのいずれにするかを制御します。 **方向** - テキストを回転させて、水平方向 (デフォルト)、上から下方向 (上)、または下から上方向 (下) に表示します。 **ラップ** - 長いヘッダーを次の行に折り返すか、省略するかを制御します。ビジュアライゼーションのテキストのマークは制御しません。 注: セルが、複数行のテキストを表示できるだけのサイズでない場合、ラップを有効にしても見た目は変わりません。このような場合は、両向き矢印が表示されるまでカーソルでセルをポイントし、クリックしてセルのサイズを下に広げるようにドラッグします。 Tableau は、改行の開始または終了を決定する際に地域標準に準拠します。 ## ツールヒントの書式設定 ツールヒントは、ビュー内の 1 つ以上のマークをポイントしたときに表示される詳細です。ツールヒントには、選択した項目のフィルターや削除、同じ値を持つマークの選択、参照元データの表示などを簡単に実行できる便利なツールも用意されています。静的テキストと動的テキストの両方を含めるようにツールヒントを編集できます。また、自動ツールヒントに含めるフィールドを変更することもできます。 **ツールヒントを編集するには:** 1. \[ワークシート\] > \[ツールヒント\] を選択します。ツールヒントは、各シートに対して指定し、\[ツールヒントの編集\] ダイアログ ボックスの上部にあるツールを使用して書式設定できます。ダイアログ ボックスの上部にある \[挿入\] メニューを使用して、フィールド値、シート プロパティなどの動的テキストを追加します。 ![\[ツールヒントの編集\] ダイアログ ボックス。](Img/richtext2.png) 2. \[ツールヒントの編集\] ダイアログ ボックスの上部にある書式設定ツールを使用します。 3. (オプション) ダイアログ ボックスの上部にある \[挿入\] ドロップダウン リストを使用して、フィールド値、シート プロパティなどの動的テキストを追加します。 \[挿入\] メニューの \[すべてのフィールド\] オプションは、ビューで使用されているすべてのフィールドの名前と値を追加します。\[すべてのフィールド\] パラメーターを挿入すると、ビューの変更に応じてツールヒントが更新されます。\[すべてのフィールド\] オプションを使用してフィールドを除外することもできます。 4. (オプション) \[コマンド ボタンを含める\] オプションを選択し、ツールヒントでフィルター オプションおよびデータの表示オプションを表示します。たとえば、コマンド ボタンを含めると、ツールヒントの最下部に \[選択したデータのみを保持\]、\[除外\]、\[データの表示\] ボタンが追加されます。これらのコマンド ボタンは、Tableau Desktop、およびビューが Web にパブリッシュされた場合やモバイル デバイスに表示された場合に使用できます。 5. (オプション) \[カテゴリ別の選択を許可\] チェック ボックスをオンにすると、ツールヒントで不連続フィールドをクリックすることによって、同じ値を持つビューにあるマークが選択されるようになります。詳細については[ツールヒント](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/view_parts.htm#Tooltips)を参照してください。 ## ワークシート タイトル、キャプション、および凡例タイトルの編集 1. 次のいずれかを実行します。 - Tableau Server または Tableau Cloud で、変更する項目をダブルクリックします。 - Tableau Desktop で、変更するアイテムを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[ の編集\] (たとえば、\[タイトルの編集\]) を選択します。 - ワークシートでタイトルをポイントして右側にあるドロップダウン矢印をクリックし、コンテキスト メニューから \[タイトルの編集\] または \[キャプションの編集\] を選択します。 2. \[編集\] ダイアログ ボックスでテキストを変更し、フォント、サイズ、スタイル、色、および配置を書式設定します。\[挿入\] メニューを使用して、シート プロパティ、フィールド値などの動的テキストを追加します。**\[OK\]** をクリックします。 ![シート名を編集できるテキスト フィールドを含む、「タイトルの編集」というラベルの付いたダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/title3.png) タイトルを既定に戻すには、\[リセット\] をクリックします。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ドロップ ライン ビュー内のマークの識別や、位置のコールアウトにはドロップ ラインを使用します。たとえば、散布図マークが密集したビューでは、ドロップ ラインをオンにして特定のデータ ポイントの位置を示すことができます。ドロップ ラインを追加すると、ラインがマークからいずれかの軸に延長されます。ドロップ ラインは常に表示することも、マークの選択時にのみ表示することもできます。 ![ドロップ ラインのあるグラフは、データ ポイントの位置を示しています。線はポイントを売上軸と利益軸に接続します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewmarks_6.png) **注:** ビューを Tableau Server または Tableau Cloud にパブリッシュする場合、ドロップ ラインは表示されません。 ドロップ ラインをビューに追加するには、ペインを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[ドロップ ライン\]\> \[ドロップ ラインの表示\] を選択します。 既定では、ドロップ ラインは、マークが選択された場合にのみ表示されるように設定されています。\[ドロップ ライン\] ダイアログ ボックスでこの設定を変更し、他のオプションを指定できます。 ペインを右クリック (Mac では Contorl をクリック) し、\[ドロップ ライン\] > \[ドロップ ラインの編集\] を選択して \[ドロップ ライン\] ダイアログ ボックスを開きます。 \[ドロップ ライン\] ダイアログ ボックスでラインを描画する軸を選択し、ドロップ ラインを常に表示するかどうか、ラベルを表示するかどうかを選択します。 ![ドロップ ラインを設定するためのオプションを含む \[ドロップ ライン\] ダイアログ ボックス。](Img/viewmarks_7.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ネイティブ コネクタの接続文字列をカスタマイズする ネイティブ コネクタを使用して作成した接続に対して変更を加えたい場合があります。これを行うには、odbc-connect-string-extras カスタマイズを使用して接続に構成の変更を渡す TDC (Tableau データソース カスタマイズ) ファイルを作成します。 この記事は、ODBC ドライバーを使用するコネクタに適用されます。 > [!IMPORTANT] > > **重要**: TDC ファイルは、接続の機能をカスタマイズしたり、データへの接続に関連する問題を診断して解決したりするために活用できます。Tableau は、これらのファイルに加えられる可能性のあるすべての変更を十分にテストすることはできません。TDC ファイルの作成と使用には手動による編集が必要であり、本番環境に展開する前に十分にテストすることが重要です。 ## 接続文字列を変更する Tableau が ODBC ドライバーを使用して接続する場合、接続文字列を作成してそれをドライバー マネージャーに渡します。接続文字列はドライバーを識別するもので、ドライバーのすべてのパラメーターが含まれます。 接続文字列の例を以下に示します。 DRIVER=BagelDB Driver;SERVER=bageldb.lan;UID=creamcheese;PWD=bagel; BagelDB Driver の DRIVER 値を BagelDB Driver 2.0 で上書きし、ポート番号を追加するとします。ドライバー マネージャーに渡される接続文字列は次のように変更されます。 DRIVER=BagelDB Driver 2.0;SERVER=bageldb.lan;UID=creamcheese;PWD=bagel;PORT=54321 TDC と **odbc-connect-string-extras** タグを使用して接続文字列パラメーターを変更することができます。一般に、上書きできる唯一のパラメーターは DRIVER です。その他のパラメーターは接続文字列の末尾に追加されます。以下の「TDC ファイルを使用する」を参照し、その方法を確認してください。 **注**: セキュリティ上の制限により、Tableau Online での **odbc-connect-string-extras** カスタマイズのサポートは限定的となっています。一部のパラメーターはサポートされていない可能性があります。 ### 許可リストを使用してセキュリティ上のリスクを軽減する > [!IMPORTANT] > > **重要**: 次の手順は Tableau Server 管理者が Tableau Server 上で実行する必要があります。また、セキュリティ ガイドラインに準拠していることを確認するため、組織の IT 部門がこの手順を評価する必要があります。 **odbc-connect-string-extras** カスタマイズはセキュリティ上のリスクをもたらす可能性があります。Tableau Server 管理者は、許可リスト (セキュリティ リストとも呼ばれます) で承認済みパラメーターのリストを指定することにより、このリスクを管理できます。 - リストにない odbc-connect-string-extras で指定されたパラメーターはすべて除外されます。 - リストでパラメーターが指定されていない場合は、すべてのパラメーターが許可されます。 許可リストは、間にスペースのないコンマ区切りのリストです。 たとえば、パラメーター **UseDeclareFetch** と **App** を許可リストに追加するには、次のコマンドを実行します。 tsm configuration set -k native\_api.ODBCConnectStringSecurityList -v UseDeclareFetch,App --force-keys tsm pending-changes apply Tsm コマンドの実行についての詳細は、Tableau Server ヘルプの「[tsm コマンド ライン リファレンス](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/tsm.htm)」を参照してください。 ### TDC ファイルを使用する TDC ファイルは、ベンダー名、ドライバー名、および複数のタイプのカスタマイズ (接続文字列と接続機能の両方) を含めることができる `` セクションを含む XML ファイルです。ネイティブ コネクタの場合、ベンダー名とドライバー名は、コネクタのクラス名と一致する必要があります。値については、以下の「ネイティブ コネクタ クラス リスト」を参照してください。有効なカスタマイズ セクションを既に含む既存のすべてのワークブックまたはデータ ソース ファイルは、TDC ファイルではなく、埋め込みカスタマイズのみを使用します。 TDC ファイルを作成したら、それを `Datasources` フォルダーに保存して、接続で使用できるようにする必要があります。Tableau Server にパブリッシュするワークブックを作成する場合や、Tableau Prep または Tableau Bridge を使用する場合は、TDC ファイルをこれらの製品の `Datasources` ディレクトリにも保存する必要があります。詳細については、「[tdc ファイルとプロパティ ファイルのインストール](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/connect_customize.htm#Publishing)」を参照してください。 **注**: カスタマイズされた odbc-extras を使用してデータ ソースまたはワークブックを作成すると、その情報が接続属性に埋め込まれます。これにより、Tableau Server に TDC ファイルをインストールしなくても、ワークブックまたはデータ ソースを Tableau Server にパブリッシュすることができます。 TDC ファイルでは、**odbc-connect-string-extras** カスタマイズを使用して、接続文字列に属性を追加したり、DRIVER 属性を上書きしたりすることができます。 ### TDC ファイルを作成する 1. Notepad や Notepad++ などのプレーン テキスト エディターを開きます。 2. 以下に記載されているサンプルの情報をコピーしてテキスト ファイルに貼り付け、クラス、ベンダー名、ドライバー名の値を指定します。ネイティブ Tableau コネクタの場合は、クラス、ベンダー名、ドライバー名に同じ値を使用します。 3. ファイルに.tdc 拡張子(例: `mybagel.tdc`) を付け、各 Tableau 製品の `Datasources` フォルダーに保存します。詳細については、「[tdc ファイルとプロパティ ファイルのインストール](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/connect_customize.htm#Publishing)」を参照してください。 4. 接続のカスタマイズを入力します。 ## ネイティブ コネクタ クラスのリスト 以下のリスト (: の形式でリストされています) からコネクタを見つけて、TDC ファイルのカスタマイズに必要なクラス値を取得します。 - Actian Matrix :ParAccel - Actian Vector: vectorwise - Amazon Aurora: aurora - Amazon EMR (Hive): awshadoophive - Amazon Redshift: redshift - Spark SQL: spark - Aster Database: asterncluster - Azure SQL Data Warehouse: azure\_sql\_dw - Cloudera Hadoop: hadoophive - Denodo: denodo - Exasol : exasolution - Firebird : firebird - Google BigQuery JDBC: googlebigquery - Google Cloud SQL: googlecloudsql - Hortonworks Hadoop Hive: hortonworkshadoophive - IBM: BigInsights bigsql - IBM DB2: db2 - IBM PDA (Netezza): netezza - Kognitio: kognitio - MapR Hadoop Hive: maprhadoophive - MariaDB: mariadb - MarkLogic: marklogic - MemSQL: memsql - Microsoft SQL Server: sqlserver - MonetDB: monetdb - MongoDB BI Connector: mongodb - MySQL: mysql - Oracle Essbase: essbase - Other Databases (ODBC): genericodbc - Pivotal Greenplum Database: greenplum - PostgreSQL: postgres - Presto: presto - Progress OpenEdge: progressopenedge - SAP HANA: saphana - SAP Sybase ASE: sybasease - SAP Sybase IQ: - Snowflake: snowflake - Splunk: splunk - Teradata: teradata - Tibco Data Virtualization: composite - Vertica: vertica [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ハイライト アクション ハイライト アクションにより、特定のマークに色を付け、他のすべてのマークを薄く表示して、興味のあるマークに注意を喚起することができます。さまざまなツールを使用してビュー内のマークをハイライトできます。たとえば、ハイライトするマークを手動で選択、色の凡例を使用して関連するマークを選択、ハイライターを使用してコンテキスト内のマークを検索、または詳細なハイライト アクションを作成することができます。 次の表は、ビュー、ダッシュボード、ストーリーでのマークのハイライトに使用できるさまざまな方法を示しています。
ハイライト方法 利点 ハイライトを使用する場面
マークの選択
  • マークのグループを手動で選択してビューでハイライトを行います。

  • 選択内容はワークブックに保存されます。
  • 選択したマークを手動でハイライトし、それ以外を薄く表示する場合。

  • 小規模のドメインまたは少量のデータのビューに適しています。
凡例
  • 1 方向および双方向ハイライトをサポートします。

  • 色、サイズ、形状でのハイライト。

  • ワークブックやシートのハイライト アクションは、ツール バーから無効または有効にすることができます。

  • 選択項目はワークブックに保存され、パブリッシュ時にダッシュボードやストーリーに含めることができます。
  • ビュー内で選択メンバーに焦点を当て、それ以外のメンバーを暗くする場合。

  • 凡例のみ、またはビューの凡例を使用してハイライトする場合。

  • 小規模のドメインまたは少量のデータのビューに適しています。
ハイライター
  • キーワードを使用するか、ドロップダウン リストから選択してビューのデータ ポイントを検索します。

  • 他のデータ ポイントのコンテキストを保持しながらマークをハイライトします。

  • 参照元データを更新すると、値は自動的に更新されます。

  • ワークシートに追加されたハイライターは、ダッシュボードやストーリーにも表示されます。
  • ビューに含まれる不連続フィールドのマーク、またはマークのグループをハイライトする場合。

  • 瞬時にハイライトして、アドホック比較を実行する場合。

  • 大規模なドメインおよび大量のデータに適しています。
アクション (Tableau Desktop のみ)
  • 定義する条件に基づいてデータをハイライトします。

  • ハイライト操作を適用するソースおよびターゲット シートを指定します。

  • ハイライトに使用するフィールドを指定します。

  • 1 回のクリックで実行するさまざまな種類の操作を指定できます (フィルターとハイライトなど)。
  • ダッシュボード内でインタラクティブな探索を構築する場合。

  • 特定のフィールドを使用してダッシュボード内のデータ ポイントをハイライトする場合。
## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ハイライト表またはヒート マップを作成する 色を使用してカテゴリー データを比較するには、ハイライト表を使用します。 Tableau では、\[列\] シェルフと \[行\] シェルフにそれぞれ 1 つ以上のディメンションを配置することによって、ハイライト表を作成します。マーク タイプに \[四角\] を選択し、\[色\] シェルフに目的のメジャーを配置します。 この基本的なハイライト表は、表内のセルのサイズや形状を設定してヒート マップを作成することで強化できます。 収益が地域、製品サブカテゴリー、顧客区分によってどのように変わるのかを示すハイライト表を作成するには、次の手順に従います。 1. サンプル - スーパーストアのデータ ソースに接続します (必要に応じて「[Tableau Public サンプル データ ページ](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)」からダウンロードできます)。 2. \[列\] に "Segment (区分)" ディメンションをドラッグします。 ディメンション メンバーの名前に由来するラベルを持つヘッダーが作成されます。 3. \[行\] に "Region (地域)" と "Category (カテゴリー)" ディメンションをドラッグし、"Region (地域)" の右側に "Category (カテゴリー)" をドロップします。 これで、カテゴリー データのネストされた表が作成されました ("Sub-Category (サブカテゴリー)" ディメンションは "Region (地域)" ディメンションの中にネストされています)。 4. \[マーク\] カードの \[色\] に "Profit (収益)" メジャーをドラッグします。 メジャーが合計として集計されます。色の凡例には、連続するデータ範囲が表示されます。 ![セグメント、地域、サブカテゴリ全体の利益を表示するヒートマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/heat_6.png) このビューでは、中部地域のデータのみを参照できます。その他の地域のデータを参照するには、下にスクロールします。 中部地域では、「コピー機」が最も利益の高いサブカテゴリ (濃い青) で、「バインダー」と「家電製品」が最も利益の低いサブカテゴリ (濃いオレンジ) であることがわかります。 5. \[マーク\] カードの \[色\] をクリックして、構成オプションを表示します。\[枠線\] ドロップダウン リストで、セルの枠線に中位の灰色を選択します。これで、ビュー内の個々のセルがより見やすくなりました。 ![セルの枠線に中位の灰色を使用して更新したヒートマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/heat_8.png) 6. 既定カラー パレットは、オレンジ/青分岐です。利益には、\[赤 - 黒の分化\] パレットがより適しているでしょう。カラー パレットを変更し、色をよりはっきりと区別するには、次を実行します。 - SUM(Profit) の色の凡例をポイントし、その後表示されるドロップダウン矢印をクリックしてから、\[色の編集\] を選択します。 - \[色の編集\] ダイアログ ボックスの \[パレット\] フィールドで、ドロップダウン リストから \[赤 - 黒の分化\] を選択します。 - \[フル カラー レンジを使用\] チェック ボックスを選択し、\[適用\]、\[OK\] の順にクリックします。 ![赤 - 黒に分化するカラー スケールのカラー パレットのウィンドウ。カラー スケールの範囲は、マイナス 5,300 ドルから 12,790 ドルまでです。「フル カラー範囲を使用する」オプションが選択されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/heat_10.png) このオプションを選択した場合、Tableau は最初の数値と最後の数値に一番濃い色を割り当てます。範囲が -10 ～ 100 の場合、負の数を表す色は、正の数を表す色より速いペースで色のシェードが変化します。 \[フル カラー レンジを使用\] を選択しない場合、Tableau は -100 ～ 100 の場合と同じように色の濃度を割り当てるので、0 の両側の色のシェードは同じペースで変化します。この効果により、ビュー内の色の対比がよりはっきりと区別できるようになります。 色のオプションの詳細については、[カラー パレットと色効果](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties_color.htm)を参照してください。 ![\[赤 - 黒の分化\] カラー パレットで更新されたビュー。](Img/heat_11.png) ## サイズを変更してヒート マップを作成する 1. \[マーク\] カードの \[サイズ\] に "Sales (売上高)" メジャーをドラッグすることで、"Sales (売上高)" メジャーによってボックスのサイズを制御します。絶対的な販売数 (ボックスのサイズ別) と収益 (色別) を比較できます。 初めは、マークは次のように表示されます。 ![元のボックス サイズを表示するビュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/heat_12.png) 2. マークを拡大するには、\[マーク\] カードの **\[サイズ\]** をクリックしてサイズのスライダーを表示します。 ![色、サイズ、ラベル、詳細、スライダーのオプションがあるメニュー。「合計(利益)」と「合計(売上)」というラベルの付いた 2 つのボタンがあります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/heat_13.png) 3. ビュー内のボックスが最適なサイズになるまで、スライダーを右にドラッグします。これでビューが完成しました。 ![ボックスのサイズが変更されたビュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/heat_14.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # はじめに このセクションでは、Tableau でのビューの作成開始に関する基本的な内容、Tableau ワークスペース、および Tableau の概念について説明します。 関連するトピックとサイトについては、以下も参照してください。 - Tableau Desktop に関する短い紹介:[データを探索するための基本的なビューの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/getstarted_buildmanual_ex1basic.htm) - Tableau Desktop の詳細なチュートリアル: [Tableau Desktop を始める前に](https://help.tableau.com/current/guides/get-started-tutorial/ja-jp/get-started-tutorial-home.htm) - オンデマンド ウェビナー: [ビジュアル分析の秘密 (英語)](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/series/secrets-of-visual-analytics) - 基本的なグラフ タイプを構築する: [データ ビューで一般的なグラフ タイプを構築する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dataview_examples.htm)および[自分のデータに合った適切なグラフ タイプを選択する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/what_chart_example.htm) - マップを構築する: [Tableau のマップおよび地理的データの分析](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps.htm) - 簡単なビデオ チュートリアル: [Tableau Desktop の使用を開始する](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/tutorials/on-demand/getting-started-tableau-desktop?playlist=509089) (3 分) 関連リソースとビデオについては、「[Tableau Desktop を使い始める](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/tutorials/on-demand/getting-started-tableau-desktop?playlist=509089)」を参照してください。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # パススルー関数 (RAWSQL) これらの RAWSQL パススルー関数は、SQL 式を、Tableau による最初の解釈なしで、データベースに直接送信します。Tableau で認識されていないカスタム データベース関数がある場合は、パススルー関数を使用して、これらのカスタム関数を呼び出すことができます。 Tableau では式が解釈されないため、必要に応じて、集計を定義する必要があります。集計式を渡す必要がある場合は、`RAWSQLAGG` バージョンの関数を使用できます。 RAWSQL パススルー関数は、フェデレーション データ ソース (異なるデータベース間で組み合わされた) やパブリッシュされたデータ ソースでは動作しない場合があります。 ## RAWSQL 構文 RAWSQL 関数には、非集計と集計の 2 つのタイプがあります。これは、関数名の最初の部分である _RAWSQL_ または _RAWSQLAGG_ で指定されます。関数名の最後の部分は、_BOOL_、_STR_、_INT_ などの出力タイプです。すべての RAWSQL 関数で、引数は `"sql_expr", [arg1], ...[arg2]` になります。関数を記述するときには、代替構文 `%n` を使用して、正しいフィールド名または式を挿入できます。 ### %n 代入構文 通常、データベースは Tableau に表示されているフィールド名を理解できません。パススルー関数内の SQL 式は Tableau によって解釈されないため、式で Tableau フィールド名を使用すると、エラーが発生することがあります。`%n` を使用して、Tableau 計算のための正しいフィールド名または式をパススルー SQL に挿入します。 たとえば、いくつかの値の中央値を計算する関数があると、この関数を Tableau 列 \[Sales\] に対して呼び出す方法は次のとおりです。 RAWSQLAGG\_REAL("MEDIAN(%1)", \[Sales\]) - `REALSQLAGG` を使用する理由は、集計を指定する必要があるためです。 - `REAL` を使用する理由は、出力が数値であり、必ずしも整数ではないためです。 - `MEDIAN` は集計です。 - `%1` は `[Sales]` のプレースホルダーです。 ## RAWSQL 関数 SQL 式は参照元データベースに直接渡されます。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。 Tableau では、次の RAWSQL 関数を利用できます。 ### RAWSQL\_BOOL
構文 RAWSQL_BOOL("sql_expr", [arg1], …[argN])
出力 ブール値
定義 指定された SQL 式からブールの結果を返します。
例 
RAWSQL_BOOL("%1 > %2", [Sales], [Profit])

次の例では、%1 は [Sales]、%2 は [Profit] に等しくなります。
### RAWSQLAGG\_BOOL
構文 RAWSQLAGG_BOOL("sql_expr", [arg1], …[argN])
出力 ブール値
定義 指定された集計 SQL 式からブールの結果を返します。
例 
RAWSQLAGG_BOOL("SUM( %1) >SUM( %2)", [Sales], [Profit])

次の例では、%1 は [Sales]、%2 は [Profit] に等しくなります。
### RAWSQL\_DATE
構文 RAWSQL_DATE("sql_expr", [arg1], …[argN])
出力 日付
定義 指定された SQL 式から日付の結果を返します。
例 
RAWSQL_DATE("%1", [Order Date])

次の例では、%1 は [Order Date] に等しくなります。
### RAWSQLAGG\_DATE
構文 RAWSQLAGG_DATE("sql_expr", [arg1], …[argN])
出力 日付
定義 指定された集計 SQL 式から日付の結果を返します。
例 
RAWSQLAGG_DATE("MAX(%1)", [Order Date])

次の例では、%1 は [Order Date] に等しくなります。
### RAWSQL\_DATETIME
構文 RAWSQL_DATETIME("sql_expr", [arg1], …[argN])
出力 日時
定義 指定された SQL 式から日付時刻の結果を返します。
例 
RAWSQL_DATETIME("%1", [Order Date])

次の例では、%1 は [Order Date] に等しくなります。
### RAWSQLAGG\_DATETIME
構文 RAWSQLAGG_DATETIME("sql_expr", [arg1], …[argN])
出力 日時
定義 指定された集計 SQL 式から日付時刻の結果を返します。
例 
RAWSQLAGG_DATETIME("MIN(%1)", [Order Date])

次の例では、%1 は [Order Date] に等しくなります。
### RAWSQL\_INT
構文 RAWSQL_INT("sql_expr", [arg1], …[argN])
出力 整数
定義 指定された SQL 式から整数の結果を返します。
例 
RAWSQL_INT("500 + %1", [Sales])

次の例では、%1 は [Sales] に等しくなります。
### RAWSQLAGG\_INT
構文 RAWSQLAGG_INT("sql_expr", [arg1,] …[argN])
出力 整数
定義 指定された集計 SQL 式から整数の結果を返します。
例 
RAWSQLAGG_INT("500 + SUM(%1)", [Sales])

次の例では、%1 は [Sales] に等しくなります。
### RAWSQL\_REAL
構文 RAWSQL_REAL("sql_expr", [arg1], …[argN])
出力 数値
定義 指定された SQL 式から数値の結果を返します。
例 
RAWSQL_REAL("-123.98 * %1", [Sales])

次の例では、%1 は [Sales] に等しくなります。
### RAWSQLAGG\_REAL
構文 RAWSQLAGG_REAL("sql_expr", [arg1,] …[argN])
出力 数値
定義 指定された集計 SQL 式から数値の結果を返します。
例 
RAWSQLAGG_REAL("SUM( %1)", [Sales])

次の例では、%1 は [Sales] に等しくなります。
### RAWSQL\_SPATIAL
構文 RAWSQL_SPATIAL("sql_expr", [arg1], …[argN])
出力 空間
定義 指定された SQL 式から空間の結果を返します。
例 
RAWSQL_SPATIAL("%1", [Geometry])

次の例では、%1 は [Geometry] に等しくなります。
注 この関数の RAWSQLAGG バージョンはありません。
### RAWSQL\_STR
構文 RAWSQL_STR("sql_expr", [arg1], …[argN])
出力 文字列
定義 指定された SQL 式から文字列を返します。
例 
RAWSQL_STR("%1", [Customer Name])

次の例では、%1 は [Customer Name] に等しくなります。
### RAWSQLAGG\_STR
構文 RAWSQLAGG_STR("sql_expr", [arg1,] …[argN])
出力 文字列
定義 指定された集計 SQL 式から文字列を返します。
例 
RAWSQLAGG_STR("AVG(%1)", [Discount])

この例では、%1 は [Discount] に等しくなります。
[メイン コンテンツに進む](#main-content) # パック バブル チャートの作成 円のクラスタでデータを表示するには、パック バブル チャートを使用します。ディメンションは個々のバブルを定義し、メジャーは個々の円のサイズや色を定義します。 パック バブル チャートは、以下の基本のブロックで構成されています。 - **マーク タイプ**: 円 - **詳細**: ディメンション - **サイズ**: メジャー - **色**: ディメンションまたはメジャー - **ラベル (オプション)**: ディメンションまたはメジャー 異なる製品カテゴリーの売上高と収益情報を表示する基本的なパック バブル チャートを作成するには、次の手順に従います。 1. サンプル - スーパーストアのデータ ソースに接続します (必要に応じて[「Tableau Public サンプル データ ページ」](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)からダウンロードできます)。 2. \[列\] に "Category (カテゴリー)" ディメンションをドラッグします。横軸は製品カテゴリを表示します。 3. \[行\] に "Sales (売上高)" メジャーをドラッグします。メジャーは合計として集計され、縦軸が表示されます。Tableau は棒グラフを描画します。これは、\[列\] シェルフにディメンションがあり、\[行\] シェルフにメジャーがある場合の既定のグラフ タイプです。 4. ツール バーの \[表示形式\] をクリックし、パック バブル グラフ タイプを選択します。 ![いくつかの Viz タイプ オプションがある \[表示形式\] ペイン。パック バブルが選択され、「パック バブルの場合、1 つまたは複数のディメンションと 1 つまたは 2 つのメジャーを試してください」というテキストが表示されています。](Img/bubbles_1.png) Tableau は、次のパック バブル チャートを描画します。 ![\[Furniture (家具)\] カテゴリ、\[Office Supplies (事務用品)\] カテゴリ、\[Technology (テクノロジー)\] カテゴリのラベルが付いた 3 つの別個の円があるバブル チャート。](Img/bubbles_2_10.0.png) 5. "Region (地域)" を \[マーク\] カードの \[詳細\] へドラッグすると、より多くのバブルがビューに表示されます。 ![\[Furniture (家具)\]、\[Office Supplies (事務用品)\]、\[Technology (テクノロジー)\] の各カテゴリごとに、4 つの別個の円があるバブル チャート。](Img/bubbles_3_10.0.png) 次に、情報の他のレイヤーをビューに追加します。 1. \[マーク\] カードの \[色\] に "Profit (収益)" をドラッグします。 ![\[Furniture (家具)\]、\[Office Supplies (事務用品)\]、\[Technology (テクノロジー)\] の各カテゴリごとに、東部、中部、南部、西部の地域に分類された別個の円があるバブル チャート。バブルの色は、SUM(収益) メジャーを反映するように変化します。](Img/bubbles_4_10.0.png) 2. "Region (地域)" を \[マーク\] カードの **\[ラベル\]** へドラッグすると、各バブルが何を表すかが明確になります。 ![\[Furniture (家具)\]、\[Office Supplies (事務用品)\]、\[Technology (テクノロジー)\] の各カテゴリごとに、4 つの別個の円があるバブル チャート。バブルの色は、SUM(Profit) メジャーを反映するように変化します。](Img/bubbles_5_10.0.png) バブルのサイズは、地域とカテゴリーの異なる組み合わせの売上高を表します。バブルの色は収益を表します (青が濃いほど収益は大きくなります)。 マーク ラベルのフォーマットに関する情報については、[マーク ラベルの表示、非表示、および書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/annotations_marklabels_showhideworksheet.htm)を参照してください。 \[利益\] の色を編集すると負の利益を別の色で表示することができ、このビューをさらに発展させることができます。または、利益を売上で割った利益率を表示する計算フィールドを作成し、利益の代わりに \[色 \] にドロップします。詳細については、[カラー パレットと色効果](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties_color.htm)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # バックグラウンド マップの選択 Tableau には、マップ ビューを作成するためにアクセスできるバックグラウンド マップのセットがインストールされています。 既定では、Tableauマップは、Mapbox マップによって提供される明るいバックグラウンド レイヤーに表示されます。 次の表には、Tableau にインストールされている 8 つのバックグラウンド マップについての説明が記載されています。 | バックグラウンド マップ | 説明 | | --- | --- | | 明るい | マークに重点を置いた淡色のマップ。地理的なコンテキストを提供します。データのない領域はすべて、白または薄い灰色で表示されます。 | | 標準 | 明るいマップに類似した汎用マップ。データのない陸地は白または薄い灰色で表示され、水域は薄い青で表示されます。 | | 暗い | マークに重点を置いた淡色のマップ。地理的なコンテキストを示します。明るいマップを反転したもの。データのない領域は黒または濃い灰色で表示されます。 | | ストリート | 主要な道路や交通網を含む汎用マップ。 | | アウトドア | 水域や公園などの地形や自然の特徴を含む汎用マップ。 | | サテライト | 地球全体の衛星画像を含む定型化されたマップ。 | | オフライン | インターネットに接続していないときでも使用できるマップ。このバックグラウンド マップは、マップを構成するイメージをマシンのキャッシュに保存します。これにより、パフォーマンスが向上し、オフラインでアクセスできるようになります。詳細については、オフライン マップのセクションを参照してください。 | | なし | マップ以外の Viz タイプで緯度と経度の間のデータを表示するビジュアライゼーション。 | ## バックグラウンド マップの変更: Tableau で、\[マップ\] > \[バックグラウンド マップ\] の順に選択し、さらに使用するバックグラウンド マップを選択します。 ## Tableau Desktop での既定のバックグラウンド マップの変更 (非推奨の機能) > [!WARNING] > > **注:** 既定のバックグラウンド マップの変更は、Tableau Desktop 上の WMS マップでのみ機能するレガシー機能です。この機能の使用はお勧めしません。 既定のバックグラウンド マップを Web Map Service (WMS) マップまたはオフライン マップに設定できます。WMS マップの使用の詳細については、「[Web Map Service (WMS) サーバーの使用](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/maps_mapsources_wms.htm)」を参照してください。 既定のバックグラウンド マップを指定するには: 1. Tableau Desktop で、\[マップ\] > \[バックグラウンド マップ\] > \[Add WMP Map (WMP マップの追加)\] または \[オフライン\] の順に選択します。 2. \[マップ\] > \[バックグラウンド マップ\] > \[既定値として設定\] の順に選択し、選択したバックグラウンド マップを既定に設定します。 バックグラウンド マップは Tableau マップ ソース (.tmsd) ファイルとして自動的に保存され、マイ Tableau リポジトリの \[マップソース\] フォルダーに配置されます。 これで、すべての新しいワークシートに対する既定のバックグラウンド マップが設定されました。 ## オフライン バックグラウンド マップの使用 Tableau Desktop に付属のオフライン バックグラウンド マップを使用して、マップ ビュー内のデータをオフラインで作成および検査できます。 **オフライン バックグラウンド マップを使用するには:** - Tableau で \[マップ\] \> \[バックグラウンド マップ\] > \[オフライン\] の順に選択します。 **注**: オフライン バックグラウンド マップは、マシンに保存されているマップ イメージを使用します。これらのイメージは次の場所で見つけることができます。 - Windows の場合: `C:\Program Files\Tableau\\Local\Maps` - Mac の場合: `//Applications/.app/Contents/install/local/maps` ただし、保存されていないマップ イメージを Tableau で取得する必要がある操作もいくつかあります。新しいマップがマシンに保存されていない場合、Tableau に付属のオンライン マップに再接続するまでマップを読み込むことはできません。 次の 1 つまたは複数の操作を実行する場合、オンライン マップへの再接続が必要になる場合があります。 - レイヤーのオン/オフの切り替え - キャッシュに保存されていないレイヤーをオンにする場合、必要な情報を取得するために Tableau をオンラインに接続する必要があります。 - ズームイン/ズームアウト - 地図上でのズームインまたはズームアウトには異なるマップ イメージが必要です。指定されたズーム レベルのイメージがキャッシュにない場合、Tableau は更新された地図を取得する必要があります。 - パン - パンを行うと、新しいマップ イメージが必要になる場合があります。オフラインで作業中に必要なマップ イメージと凡例がキャッシュに保存されていない場合、新しいイメージと凡例は読み込まれません。 **Tableau マップに再接続するには:** - Tableau Desktop で、\[マップ\] \> \[バックグラウンド マップ\] > \[Tableau\] の順に選択します。 注: マップをオフラインに設定してからワークブックをパブリッシュした場合、パブリッシュされたワークブックはオフラインの保存済みマップを使用し、上記のオフライン マップの機能と制限事項をすべて使用します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # パッケージド ワークブック ワークブックは多くの場合、外部リソースを参照しています。たとえば、ワークブックは、背景イメージを参照したり、Excel ファイル、Access ファイル、Tableau 抽出ファイル (.hyper) などのローカル ファイル データ ソースを参照したりします。 ワークブックを保存すると、これらのリソースへのリンクも保存されます。次回ワークブックを開くと、データやイメージに加えられた変更によってビューが自動的に更新されます。ほとんどの場合はこの方法でワークブックを保存しますが参照先リソースへのアクセス権のない人とワークブックを共有する場合や、ワークブックを Tableau Server にパブリッシュする予定がある場合は、代わりにパッケージド ワークブックを保存できます。 パッケージド ワークブックには、ワークブックと共にローカル ファイル データ ソースや背景イメージのコピーが含まれます。ワークブックは、元のデータ ソースやイメージにはリンクされません。これらのワークブックは .twbx ファイル拡張子で保存されます。他のユーザーは Tableau Desktop または Tableau Reader を使用してパッケージド ワークブックを開くことができます。 **注:** .twbx ファイルの内容は、プレーン テキストで保存されます。ユーザーがファイルを開くと、データの意味的な手がかりとなるフィルター値を含むすべてのデータを読むことができます。 ## ファイルベースのデータ ソースを使用した .twbx の作成 1. \[ファイル\] > \[名前を付けて保存\] を選択します。 2. \[名前を付けて保存\] ダイアログ ボックスでパッケージド ワークブックのファイル名を指定します。 3. \[保存形式\] ドロップダウン リストで \[Tableau パッケージド ワークブック\] を選択します。 ![ファイルを Tableau パッケージ ワークブックとして保存します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/save_packaged3.png) 4. \[保存\] をクリックします。 既定の場所は Tableau リポジトリのワークブック フォルダーです。任意のディレクトリにパッケージド ワークブックを保存できます。 パッケージド ワークブックには以下のファイルが含まれます。 - 背景イメージ - カスタム ジオコーディング - カスタム形状 - ローカル キューブ ファイル - Microsoft Access ファイル - Microsoft Excel ファイル - Tableau 抽出ファイル (.hyper) - テキスト ファイル (.csv、.txt など) Microsoft Excel または Access 2007 データ ソースを含むパッケージド ワークブックを共有する場合、ワークブックを開くユーザーのコンピューターに Microsoft Excel と Access 2007、または Office 2007 Data Connectivity Components がインストールされている必要があります。データ接続コンポーネントは Tableau の [Tableau Drivers](http://www.tableau.com/ja-jp/drivers) ページからダウンロードできます。 ## ファイルベース以外のデータ ソースを使用した .twbx の作成 ワークブックがエンタープライズ データ ソース、または Microsoft SQL、Oracle、MySQL などの他の非ファイルベースのデータ ソースへの接続を含む場合は、データ ソースからデータを抽出して、それをパッケージド ワークブック (.twbx) に含める必要があります。 1. ワークブックの \[データ\] ペインでデータ ソースを右クリックし、\[データの抽出\] を選択します。 ![データを抽出するオプションを含むメニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/SendingPackagedWorkbook_ExtractData.png) 2. \[データの抽出\] ダイアログ ボックスで、\[抽出\] ボタンをクリックしてデータ ソースからすべてのデータを抽出します。 ![データの保存と抽出の設定を指定するオプションを含むデータ抽出ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/extract1.png) 抽出が完了すると、データ ソース アイコンが変わり、そのデータ ソースの抽出がアクティブであることを示します。単一のシリンダーではなく、矢印で接続された 2 つのシリンダーになります。 ![データ ペイン上の抽出更新アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/SendingPackagedWorkbook_ExtractIcon.png) 3. **オプション:** ワークブックのデータ ソースごとに上記の手順を繰り返します。 4. \[ファイル\] > \[名前を付けて保存\] を選択します。 5. \[保存形式\] ドロップダウン メニューから、\[Tableau パッケージド ワークブック (\*.twbx)\] を選択します。 ![ファイルを Tableau パッケージ ワークブックとして保存します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/save_packaged3.png) ファイルベース以外のすべてのデータ ソースについて抽出が作成され、パッケージド ワークブックが保存された後、ワークブックを送信できます。 ## Tableau Server データ ソースを使用した .twbx の作成 ワークブックにパブリッシュ済み Tableau Server データ ソースへの接続が含まれる場合は、Tableau Server データ ソースのローカル コピーをダウンロードし、その抽出を用意してから、パッケージド ワークブック (.twbx) に含める接続をローカル コピーへの接続で置き換える必要があります。 1. ワークブック内の \[データ\] ペインでパブリッシュ済みデータ ソースを右クリックし、\[ローカル コピーの作成\] を選択します。 ![\[ローカル コピーの作成\] オプションが選択されたメニュー。](Img/SendingPackagedWorkbook_localcopy.png) パブリッシュされたデータ ソースのコピーが \[データ\] ペインに追加されます。 2. ローカル コピーを右クリックし、\[データの抽出\] を選択します。 **注:**ローカル・コピーがパブリッシュ済み抽出の場合は、このステップをスキップできます。 ![データを抽出するオプションを含むメニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/SendingPackagedWorkbook_ExtractData.png) 3. \[データの抽出\] ダイアログ ボックスで、\[抽出\] ボタンをクリックしてデータ ソースからすべてのデータを抽出します。データ ソースの抽出を作成すると、ワークブックの共有相手がデータ ソースのコピーにアクセスできるようになります。 ![データの保存と抽出の設定を指定するオプションを含むデータ抽出ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/extract1.png) 4. \[データ\] ペインでパブリッシュ済みデータ ソースを右クリックし、\[データ ソースの置換\] を選択します。 ![「データ ソースの置換...」の上にカーソルが置かれたドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/SendingPackagedWorkbook_replacedatasource.png) 5. パブリッシュ済みデータ ソースがローカル データ ソースによって置換されていることを確認し、\[OK\] をクリックします。 ![データ ソースを置き換えるためのシステム ダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/SendingPackagedWorkbook_replacedialogbox.png) 6. パブリッシュ済みデータ ソースを右クリックして、\[閉じる\] をクリックします。 7. \[ファイル\] > \[名前を付けて保存\] を選択します。 8. \[保存形式\] ドロップダウン メニューから、\[Tableau パッケージド ワークブック (\*.twbx)\] を選択します。 ![ワークブックを Tableau パッケージ ワークブックとして保存するオプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/SendingPackagedWorkbook_Twbx1.png) ローカル コピーとローカル コピーの抽出が作成され、パッケージド ワークブックが保存された後、ワークブックを送信できます。 ## .twbx のアンパッケージ パッケージド ワークブックは、アンパッケージできます。 Windows または MacOS コンピューターで、ファイルに .zip 拡張子を付けて名前を変更し (たとえば、myfile.twbx から myfile.zip)、変更したファイルをダブルクリックします。 ワークブックをアンパッケージすると、通常のワークブック ファイル (.twb) に加え、ワークブックと一緒にパッケージ化されていたデータ ソースやイメージを含むフォルダーが表示されます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # パフォーマンス オプションを使用してリレーションシップクエリを最適化する パフォーマンス オプションは、リレーションシップ内の 2 つのテーブル間のカーディナリティ（一意性）と参照整合性（一致する記録）を定義するオプションの設定です。これらの設定は、Tableau での分析中にクエリを最適化するのに役立ちます。 - **適切な選択肢がわからない場合は**、Tableau で表示される既定の推奨設定を使用してください。既定値は安全に使用でき、分析中に正しい集計と結合が自動的に生成されます。基数や参照整合性がわからない場合は、これらの設定を変更する必要はありません。 - **データの形状がわかっている場合は**、必要に応じてこれらの設定を変更し、2 つの表のレコード間の一意性と一致を表すことができます。 多くの分析シナリオでは、関係の既定の設定を使用すると、分析に必要なすべてのデータを得ることができます。シナリオによっては、パフォーマンス オプションの設定を調整してデータをより正確に記述できます。リレーションシップを使用してデータを組み合わせて分析する詳細については、[「データの関連付け」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/relate_tables.htm)と Tableau ブログ記事[「リレーションシップ、パート 1: Tableau に新しいデータ モデリングを導入する」](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model)を参照してください。 ## カーディナリティと参照整合性の設定の意味 ![カーディナリティや参照整合性など、リレーションシップを編集するためのパフォーマンス オプション設定。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_perfoptions.png) ### カーディナリティ オプション カーディナリティの設定は、分析中にデータを自動的に結合する際の前後に表データを集計するかどうかを決定します。 - フィールドの値が一意でない場合や一意かどうかわからない場合は、**\[Many (多)\]** を選択します。分析中に結合を形成する前に、関連データが集計されます。 - フィールド値が一意の場合は、**\[One (1)\]** を選択します。分析中、集計前に関連データが結合されます。このオプションを設定すると、リレーションシップ内のフィールド値が一意の場合にワークブック内のクエリが適切に最適化されます。ただし、フィールド値が一意でない場合に **\[One (1)\]** を選択すると、ビューに重複する集計値が表示される場合があります。 > [!TIP] > > **注**: **\[1\]** を選択すると、各キー値が一意で、NULL 値を持つ行が 1 つだけの場合と同様にレコードが扱われます。 ### 参照整合性オプション 参照整合性の設定では分析中にメジャーのディメンション値を取得するために使用する結合のタイプを決定できます。 - フィールドの一部の値が他のテーブルの値と一致しない場合や、一致しているかどうかが不明な場合は、**\[一部のレコードが一致する\]** を選択します。分析中、Tableau では外部結合を使用してメジャーのディメンション値が取得されます。一致しないメジャーを含むすべてのメジャー値がビューに表示されます。 - フィールドの値が他のテーブルの値と確実に一致する場合は、**\[すべてのレコードが一致する\]** を選択します。この設定により、分析時に生成される結合は少なく、またシンプルになり、クエリが最適化されます。この表に一致しない値がある場合、分析中に表示される結果が一貫しなくなる (一致しない値が削除されたりビューに表示されなかったりする) ことがあります。 **注**: **\[すべてのレコードが一致する\]** を選択すると、リレーションシップに使用されるフィールドに NULL 値が存在しない場合と同様にレコードが処理されます。分析中には、Tableau は内部結合を使用してメジャーの値が取得されます。既定では、Tableau は NULL キーを結合しません。 カーディナリティと参照整合性の概念の詳細については、[「カーディナリティと参照整合性」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/cardinality_and_ri.htm)を参照してください。 ## 結合について データ ソースの物理レイヤー内のテーブル間では引き続き結合を指定できます。論理テーブルをダブルクリックして、結合キャンバスに移動します。 すべての最上位の論理テーブルには、少なくとも 1 つの物理テーブルが含まれています。論理テーブルを開くと、その物理テーブル間の結合を表示、編集、作成できます。論理テーブルを右クリックし、\[開く\] をクリックします。テーブルをダブルクリックしても開くことができます。 ![2 つの結合があるデータ モデル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_singletable_joins.gif) 作成したデータ ソースには 2 つのレイヤーがあります。最上位のレイヤーは、データ ソースの論理レイヤーです。論理レイヤーでは、関係を使用して表間でデータを組み合わせます。 次のレイヤーは、データ ソースの物理レイヤーです。物理レイヤーでは、結合を使用してテーブル間でデータを組み合わせます。詳細については、[「データ モデルの構造」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_datamodel.htm#dm_log_phys)を参照してください。 ![データ モデル ダイアグラムには、リレーションシップによってリンクされた 2 つのテーブルを含む論理レイヤーと、論理テーブルが物理テーブルからどのように構築されるかを示す物理レイヤーが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_layers_sm.png) ## パフォーマンス オプションの使用に関するヒント データの形状がわかっている場合は、\[パフォーマンス オプション\] のオプション設定を使用して、テーブルのカーディナリティを互いに (1 対 1、1 対多、多対多など) 確立し、参照整合性を示すことができます (1 つのテーブルの値は常に他のテーブルに一致があります)。 \[パフォーマンスオプション\] の各設定の意味は、「はい」と「いいえ」ではなく、「はい」と「わからない」と考えることができます。テーブルの値が一意であることが確実である場合は、 **\[1\]**を選択します。 一方のテーブルの各レコードが、もう一方のテーブルの 1 つ以上のレコードと一致することを確認する場合は、**\[すべてのレコードが一致する\]** チェック ボックスをオンにします。 それ以外の場合は、既定の設定をそのまま使用します。 データの形状が不明な場合は、既定の設定を使用します。Tableau のデータ内でこれらの設定を検出できない場合の既定の設定は、次のとおりです。 - カーディナリティ:多対多 - 参照整合性: 一部のレコードが一致す Tableau がデータ内の主要なリレーションシップや参照整合性を検出すると、それらの設定が使用され、「検出済み」として表示されます。 既定の設定を再適用するには、\[既定値に戻す \] をクリックします。 ### 用語の定義 _カーディナリティ_とは、フィールド (列) やフィールドの組み合わせに含まれるデータの一意性を指します。分析する表に多くのデータ行が含まれる場合、クエリに時間がかかる場合があります (および全体的なデータソースのパフォーマンスが影響されます)。そのため、Tableau では、表間の関連列のカーディナリティに基づいてデータを組み合わせる方法を選択することをお勧めします。 - 低カーディナリティー: 関連する列に多くの繰り返しデータがある場合。たとえば、\[Products (製品)\] というテーブルには、\[Furniture (家具)\]、\[Office Supplies (オフィス用品)\]、\[Technology (テクノロジー)\] という 3 つの値を含む \[カテゴリ\] 列が含まれる場合があります。 - 高基数: 関連する列に非常に一意なデータがある場合。たとえば、\[Orders (注文)\] というテーブルには、商品の注文ごとに一意の値を含む \[Order ID (注文 ID)\] 列が含まれる場合があります。 _参照整合性_とは、一方のテーブルの行に一致する行が常に他方のテーブルにも存在することを意味します。たとえば、売上表の行には常に製品カタログの表に一致する行があります。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # パブリッシュされたデータ ソースを編集する あなたがデータ ソースをパブリッシュし、チームが多くのワークブックでそのデータ ソースを使用しているとします。これは順調なスタートですが、あなたは、データ ソースをすばらしいものにするために変更を加えることを検討しています。これらの変更を実装する前に、検討している変更が Tableau でどのように見えるかを確認する必要があります。そして、最も重要なことは、変更をテストして、データ ソースを使用している既存のワークブックに悪影響を与えないようにすることです。 パブリッシュされたデータ ソースを編集することにより、データ ソースを単一のデータ ソースとして維持しながら、変更をテストしてデータ ソースを改善できます。 **注**: パブリッシュされたデータ ソースをブラウザで編集できるのは、Creator のサイト ロールを持つユーザーのみです。 または、新しいデータソースに変更を加えることで、パブリッシュされたデータソースを _拡張_ することもできます。拡張済みのパブリッシュされたデータ ソースでは、元のデータ ソースを変更することなく、新しいデータ ソースにオーバーライドが階層化され、元のデータ ソースへの接続が維持されます。詳細については、[「パブリッシュされたデータ ソースの展開」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/en-us/datasource_extend_compose.htm)を参照してください。 ## 変更を編集してテストする 新しいパブリッシュされたデータ ソースを作成したり、既存のパブリッシュされたデータ ソースを編集したりする場合でも、ブラウザーを離れることなく、\[データ ソース\] ページからリレーションシップを作成したり、データ モデルを変更したりできます。その後、Scratchpad を使用して、データ ソースをパブリッシュする前に、変更のテスト、フォルダーの作成、階層の整理、フィールドとエイリアスの名前変更を行います。データ ソースを編集するときは、Tableau Cloud でオーサリングするときと同じ機能をすべて利用できます。詳細については、[「Web 作成と Tableau Desktop 機能の比較」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/server_desktop_web_edit_differences.htm)を参照してください。 パブリッシュされたデータ ソースを編集するには、次の手順を実行します。 1. スタート ページまたは \[探索\] ページから、編集するデータ ソースに移動します。 2. \[データ ソースの編集\] をクリックします。 ![\[データ ソースの編集\] ボタン](Img/edit_published_data_source.png) 3. \[データ ソース\] ページをクリックして、結合を作成するか、スキーマを編集します。 4. \[Scratchpad\] シートをクリックします。 5. \[データ\] ペインから、フォルダーの作成、階層の整理、フィールドとそのエイリアスの名前変更、またはパブリッシュされたデータ ソースとともに保存されているメタデータの更新を行います。 6. フィールドを Scratchpad にドラッグアンドドロップして、変更が期待どおりに機能していることを確認します。 7. \[パブリッシュ\] をクリックします。 また、ワークブックの場合と同じように、データ ソースのコピーを作成する場合、名前を付けてパブリッシュすることもできます。 **注:** パーソナル スペースは、パブリッシュされたデータ ソースをサポートしていません。 ## ロールバック変更 パブリッシュされたデータ ソースの最後のバージョンに戻すには、次の手順を実行します。 1. 元に戻すデータ ソースに移動します。 2. \[ファイル\] をクリックします。 3. \[前回パブリッシュしたときの状態に戻す\] を選択します。 ![\[ファイル\] ドロップダウン メニューの \[前回パブリッシュしたときの状態に戻す\] オプション](Img/revert_to_published.png) これにより、そのデータ ソースの前回パブリッシュしたときのバージョンに戻ります。 ## サポートされている接続を理解する パブリッシュされたデータ ソースの編集では、Tableau Cloud および Tableau Server に埋め込まれたパスワードを使用するデータ ソースはサポートされていません。 また、\[データ ソース\] ページは、サポートされていないパブリッシュされたデータ ソース接続タイプでは使用できません。これらのタイプには、.hyper ファイル タイプが含まれますが、これに限定されません。どの接続タイプがサポートされているかを確認するには、[Creators: Web 上のデータへの接続](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/creator_connect.htm)を参照してください。 ## パーミッションについて学ぶ パブリッシュされたデータ ソースを編集するには、Creator ライセンスが必要です。このライセンスには、それぞれのフォルダー内のデータ ソースに対する \[保存\] または \[名前を付けて保存\] パーミッションがあります。詳細については、[「パーミッション」](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/permissions.htm)を参照してください。 ## フローによってパブリッシュされたデータ ソースを編集する フローによってパブリッシュされたデータ ソースを編集すると、次にスケジュールされたフロー中に変更が上書きされます。その代わりに、フロー内のデータ ソースを編集してください。詳細については、「[Tableau Server または Tableau Cloud へのフローのパブリッシュ](https://help.tableau.com/current/prep/ja-jp/prep_conductor_publish_flow.htm)」を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # パブリッシュされたデータにアクセスするための認証資格情報を設定する ワークブックを Tableau Cloud または Tableau Server にパブリッシュするときに、接続するデータ ソースをワークブックの一部 (ワークブックに_埋め込む_) として、または別のスタンドアロン データ ソースとしてパブリッシュできます。また、パブリッシュするデータ ソースで認証が必要な場合、認証資格情報の取得方法をカスタマイズできます。 データ ソースに対する認証のタイプは、Tableau Server または Tableau Cloud サイトへのユーザーのサインイン方法からは独立しています。たとえば、ワークブック内のデータへの直接アクセスを許可するには、データベースに、データ ソースの接続に対するユーザーの認証資格情報を埋め込みます。ただし、ワークブックを表示する人物がワークブックを開くには、Tableau Cloud または Tableau Server サイトにサインインできる必要があります。 このトピックでは、パブリッシュ プロセスの一部としてデータ接続で認証を設定する方法について説明します。 **注:** このトピックは、認証を必要としない接続 (テキスト ファイルや Excel ファイルなど) には適用されません。 ## 認証タイプの設定 多くの接続タイプでは、データベースのユーザー名とパスワードを埋め込んだり、シングル サインオン (SSO) を使用したりできます。具体的な拡張子については、このトピックで後述します。 次の手順は、データ ソースまたはワークブックのパブリッシュの一部として認証を設定する方法について説明します。データ ソースの各接続に対してこれを実行できます。 1. \[ワークブックのパブリッシュ\] ダイアログ ボックスで、ワークブックの接続をリストしている \[データ ソース\] エリアに行き、\[編集\] を選択します。 2. \[データ ソースの管理\] ポップアップで、データ ソースを別にパブリッシュするか、ワークブックの一部としてパブリッシュするかを決定した後、データ ソースの各接続に対して認証タイプを選択します。使用できる認証タイプは接続タイプに依存し、次の項目が 1 つ以上含まれることがあります。 - ユーザーにメッセージを表示: ビューまたはワークブックを読み込む際にユーザーがパブリッシュされたデータにアクセスするには、自分のデータベース認証資格情報を入力する必要があります。 - 埋め込みパスワード:接続に使用した認証資格情報は接続とともに保存され、自分がパブリッシュするデータ ソースやワークブックにアクセスするすべてのユーザーによって使用されます。 - サーバーの実行アカウント: ユーザーの認証に単一の Kerberos サービス アカウントが使用されます。Windows の場合、これが Tableau Server の実行アカウントになります。Linux の場合、任意の Kerberos アカウントを使用できます。 - Viewer (ビューアー) 認証資格情報: ビューアーの認証資格情報は、SSO (通常は Kerberos) を使用してデータベースに渡されます。 - \[Impersonate with embedded account (埋め込みアカウントを使用して偽装)\] または \[Impersonate with server Run As service account (実行サービス アカウントを使用して偽装)\]: 埋め込みの認証資格情報を使用した偽装を使用すると、埋め込みの認証資格情報に接続し、ビューアーの ID に切り替えます (これをサポートするデータベースのみ)。実行サービス アカウントを使用する偽装は類似していますが、ビューアーの ID に切り替える前にまず Kerberos サービス アカウントに接続します。 - \[更新を有効にしない\] または \[更新のアクセスを許可\]:これらのオプションは Salesforce などのクラウド データの抽出をパブリッシュするときに表示され、参照元のデータにアクセスするにはデータベースの認証資格情報が必要です。\[更新のアクセスを許可\] は、接続に認証資格情報を埋め込み、定期的なスケジュールでその抽出の更新を設定できるようにします。 **重要:** 抽出したデータの鮮度をどのように保つかも要素となります。 - 自動更新スケジュールを設定する場合は、接続にパスワードを埋め込む必要があります。 - クラウド データ接続を Tableau Cloud にパブリッシュするときに、Tableau Cloud をデータ プロバイダーの承認済みリストに追加する必要がある場合は、パブリッシュ ステップでアラートが表示されます。 - Kerberos 委任され、行レベルでセキュリティで保護されたデータ ソースより作成した抽出をパブリッシュすることはできません。 ### Dropbox、OneDrive 接続 Dropbox と OneDrive の場合、Tableau でデータ ソースやワークブックをパブリッシュして \[埋め込みパスワード\] を選択すると、保存した認証資格情報が作成され、そのデータ ソースやワークブックに埋め込まれます。 ### Tableau データ ソースへのワークブックの接続 Tableau Cloud または Tableau Server データ ソースに接続したワークブックをパブリッシュする場合は、参照元のデータ ソースにアクセスするための認証資格情報を設定する代わりに、接続先のパブリッシュされたデータ ソースにワークブックがアクセスできるかどうかを設定します。元のデータ型に関係なく、サーバー データ ソースの選択肢を常に埋め込みパスワードとするか、ユーザーに要求します。 ユーザーにプロンプトを表示するよう選択している場合、ワークブックを開くユーザーがデータを表示するには、データ ソースの \[表示\] および \[接続\] パーミッションが必要です。パスワードの埋め込みを選択すると、ユーザーは表示または接続パーミッションを持っていなくてもワークブックの情報を表示できます。 ### 仮想接続 Tableau Cloud、Tableau Server 2022.3、および Tableau Desktop 2022.4 以降、仮想接続を使用するデータ ソースやワークブックなどの Tableau コンテンツをパブリッシュして、\[埋め込みパスワード\] または \[埋め込み認証資格情報\] を選択すると、コンテンツのビューアーは、仮想接続に接続したり、仮想接続のクエリを実行したりするための権限を持つことになります。ただし、仮想接続に関連付けられているデータ ポリシーは、自身の ID ではなく、ビューアーの ID を使用して常に評価されます。 たとえば、仮想接続を使用するワークブックをパブリッシュしたとします。ワークブックのビューアーが仮想接続を介してデータに接続したり、データを照会したりできるようにするには、仮想接続に接続したり、仮想接続を照会したりするためのパーミッションを埋め込みます。そうすると、仮想接続に関連付けられているデータ ポリシーによって、ワークブックのビューアーが機密データにアクセスすることが防止されます。 仮想接続のテーブルを表示したり、そのテーブルにアクセスしたりできるかどうかの評価には、コンテンツ作成者の ID が使用されます。ただし、仮想接続のテーブルに関連付けられているデータ ポリシーを評価するときは、ビューアーの ID が使用されます。また、コンテンツ作成者は、仮想接続に対して、編集パーミッションではなく、接続パーミッションのみを埋め込むことができます。 パーミッションを埋め込まない場合は、ワークブックまたはデータ ソースにアクセスするパーミッションを持つユーザーと、仮想接続に接続するパーミッションを持つユーザーのみがワークブックまたはデータ ソースにアクセスできます。 Tableau Cloud 2022.2, Tableau Server 2022.1、および Tableau Desktop 2022.3 以前では、仮想接続の \[埋め込みパスワード\] および \[埋め込み認証資格情報\] オプションは機能しません。2022.3 (Tableau Cloud および Tableau Server) または 2022.4 (Tableau Desktop) にアップグレードする前にこれらのオプションを選択した場合、オプションは、アップグレードした後に適切に機能するようになります。その後、仮想接続を照会するためのパーミッションを埋め込むことが可能になります。 ## 関連項目 - Tableau Server にパブリッシュする場合は、Tableau Server ヘルプの[「接続の編集」](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/help.htm#connections_modify.htm)を参照してください。 - Tableau Cloud にパブリッシュし、ワークブックを Salesforce、Google Analytics、Google スプレッドシート、Google BigQuery、OneDrive、Dropbox、および QuickBooks Online データに接続する場合は、Tableau Cloud ヘルプの[「保存した認証資格情報を使用してデータを更新する」](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/to_fresh_data_saved_credentials.htm)を参照してください。 - Tableau Server 管理者が認証の詳細をお探しの場合には Tableau Server のヘルプ トピック「認証」([Windows](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/security_auth.htm) | [Linux](https://help.tableau.com/current/server-linux/ja-jp/security_auth.htm)) と「データ接続認証」([Windows](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/security_data_connection_auth.htm) | [Linux](https://help.tableau.com/current/server-linux/ja-jp/security_data_connection_auth.htm)) を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # パラメーター アクション パラメーター アクションを使用すると、オーディエンスはマークのクリックや選択など、Viz を直接操作してパラメーター値を変更することができます。リファレンス ライン、計算、フィルター、SQL クエリでパラメーター アクションを使用し、ビジュアライゼーションでのデータの表示方法をカスタマイズできます。 パラメーター アクションを使用すると、計算を使用せずに、サマリー値や統計を作成する新しい可能性が開かれます。パラメーター アクションは、ユーザーが複数のマークを選択して単一のパラメーター値に自動的に集計されるように構成することができます。たとえば、パラメーター アクションにより、現在選択中のマークで AVG(売上) または COUNTD(オーダー) を表示できます。 パラメーター アクションの使用方法の例については、[パラメーター アクションの例](#Examples)を参照してください。 ![パラメーター アクションにより、現在選択中のマークで AVG(売上) または COUNTD(オーダー数) を表示します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/parameter_actions_overview.gif) パラメーター アクションは Tableau Desktop、Tableau Cloud、および Tableau Server で作成できます。 パラメーター アクションを定義する場合は、次を含める必要があります。 - ソース シートまたはその適用先のシート。 - アクション (ポイント、選択、メニュー) を実行するユーザーの行動。 - ターゲット パラメーター、ソース フィールド、およびそれぞれの集計 (該当する場合)。 アクションで参照されるパラメーターは、ビジュアライゼーションの一部で参照される必要もあります。これは計算フィールドのパラメーターや Viz で使用されるリファレンス ラインを参照するなど、さまざまな方法で実行できます。また、パラメーター アクションで参照されるソース フィールドを使用するビューを構築することもできます。 ## パラメーター アクションを作成する一般的な手順 1. パラメーターを 1 つ以上作成します。詳細については、[パラメーターの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/parameters_create.htm)を参照してください。 2. **オプション**: ユーザーが分析に使用できるようにする動作によっては、パラメーターを使用する計算フィールドの作成が必要になる場合があります。計算フィールドの作成の詳細については、[計算フィールドの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_create.htm#Create)を参照してください。 3. パラメーター アクションを活用するビジュアライゼーションを作成します。 たとえば、パラメーターを使用する計算フィールドを作成した場合は、その計算フィールドを使用してビューを構築します。または、パラメーターに関連付ける予定のフィールドをビューにドラッグします。 4. パラメーターを使用する[パラメーター アクション](#Create)を作成します。目的が異なる場合には複数のパラメーター アクションを作成することができます。パラメーター アクションは、ビジュアライゼーションのシート名、パラメーター名、およびパラメーターが関連付けられるソース フィールドを参照する必要があります。 5. パラメーター アクションをテストして必要に応じて設定やビジュアライゼーションの他の関連する要素を調整し、オーディエンスが必要とする動作が得られるようにします。 **注**: パラメーター アクションでパラメーターを使用を始める前に、Tableau でのパラメーターの使用方法を理解しておくと役立ちます。詳細情報: - [パラメーターの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/parameters_create.htm)のヘルプ トピックおよび関連するパラメーター トピックを参照してください。 - Tableau [ブログ](https://www.tableau.com/ja-jp/about/blog)の「[パラメーターを使用して、ビジュアライゼーションに複数のビューを追加する](http://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/2015/7/lrtt-parameters-alter-your-viz-40767)」を参照してください。また、[Data School](https://www.thedataschool.co.uk/) Web サイトの「[Four Steps to Creating a Parameter](https://www.thedataschool.co.uk/tom-prowse/4-steps-to-creating-a-parameter/)」など、パラメーターの使用方法に関するいくつかの実践的なトピックを参照してください。 - プレゼンテーションの詳細については、[Parameters | Oh, the places you'll go!](https://youtu.be/Xk9HnpmWtsU) を視聴してください。(45 分間) を参照してください。 ## パラメーター アクションの作成 1. ワークシートで \[ワークシート\] > \[アクション\] を選択します。ダッシュボードで \[ダッシュボード\] > \[アクション\] を選択します。 2. \[アクション\] ダイアログ ボックスで、\[アクションの追加\] をクリックして、\[Change Parameter (パラメーターの変更)\] を選択します。 ![パラメーター アクションの例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_parameter_add.png) 3. \[アクション\] ダイアログ ボックスで、アクションに意味のある名前を指定します。 4. ソース シートまたはデータ ソースを選択します。既定では現在のシートが選択されています。データ ソースまたはダッシュボードを選択する場合、それに含まれる個々のシートを選択できます。 ![パラメーター アクションの例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/parameter-action-update3.png) 5. ユーザによるアクションの実行方法を選択します。 - ポイント - ユーザーがマウスのカーソルをビュー内のマークに合わせる場合に実行します。また、マークのツールヒントに含まれるアクションのオプションも表示されます。 - 選択 - ユーザーがビュー内のマークをクリックするまたは複数のマークを選択する場合に実行します。 - メニュー - ユーザーがビュー内の選択したマークを右クリック (macOS: Control を押しながらクリック) して、コンテキスト メニューのオプションを選択する場合に実行します。また、マークのツールヒントに含まれるアクションのオプションも表示されます。 6. \[ターゲット\] で、ターゲット パラメーターとソース フィールドを指定します。ワークブック内のすベてのパラメーターは、\[パラメーター\] リストにあります。 ユーザーが複数のマークを選択して単一のパラメーター値に集計できるようにするには、集計タイプを選択します。 **注**: ユーザーが複数のマークを選択できるようにする必要がある場合は、集計を選択する必要があります。\[集計\] が \[なし\] に設定されており、ソース フィールドの異なる値を含む複数のマークが選択されている場合、パラメーター アクションは実行されません。 ![パラメーター アクションの例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/parameter-action-update1.png) パラメーター アクションで選択する集計は、ビュー内のそのフィールドで使用される集計とは異なる場合があります。たとえば、SUM(売上) を使用するビューを作成できますが、集計で \[平均\] を使用するには、パラメーター アクションで参照される \[Sales (売上)\] ソース フィールドを設定します。その後ビュー内の \[Sales (売上)\] フィールドの集計を AVG(売上) に変更した場合は、パラメーター アクションを \[Sales (売上)\] フィールドを再度参照するように更新する必要があります。 7. 選択がクリアされた場合の動作を指定します。 - 現在の値を保持する - 現在のパラメーター値はビューに残ります。 - 値を設定する - パラメーター値は指定された値に戻ります。 ![パラメーター アクションの例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/parameter-action-update2.png) 8. \[OK\] をクリックして変更内容を保存し、ビューに戻ります。 9. ビジュアライゼーションを操作してパラメーター アクションをテストします。アクションの一部の設定を調整し、必要に応じて動作を調整します。 ## パラメーター アクションの例 次の例は、パラメーター アクションの使用方法を示していますが、できることの一部にすぎません。手順に従うには、パラメーターおよび計算フィールドの作成と使用に精通していると助けになります。詳細については、[パラメーターの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/parameters_create.htm)および[計算フィールドの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_create.htm#Create)を参照してください。 パラメーター アクションの使用方法の他の例については、以下を参照してください。 - [パラメーター アクションを使用する方法とタイミング (英語)](https://onlinehelp$1/ja-jp/about/blog/2019/5/parameter-actions-extend-interactivity) - [Parameter Actions: KPI Navigator](https://medium.com/@flymperopoulos/parameter-actions-kpi-navigator-8457b397be25) - [Parameter Actions: Year over Year Comparison](https://medium.com/@flymperopoulos/parameter-actions-year-over-year-comparison-320a9a896553) - [Parameter Actions: Layered Analysis](https://medium.com/@flymperopoulos/parameter-actions-layered-analysis-5f274728523e) - [Parameter Actions: Concatenation](https://medium.com/@flymperopoulos/parameter-actions-concatenation-e0c9ec82a34e) - [PlayfairData](https://playfairdata.com/) Web サイト内の Tableau ビジョナリ、Ryan Sleeper による記事「[3 Creative Ways To Use Tableau Parameter Actions](https://playfairdata.com/3-creative-ways-to-use-tableau-parameter-actions/)」 - [VizPainter](https://vizpainter.com/) Web サイト内の Tableau ビジョナリ、Joshua Milligan による記事[「Tableau Parameter Actions Sneak Peek」](https://vizpainter.com/parameter-actions-in-tableau-2019-2-sneak-peek/) ### リファレンス ラインを動的にする この例は、計算を使用せずに、パラメーター アクションを使用してリファレンス ラインをインタラクティブに更新する方法を示しています。 リファレンス ラインは、ビジュアライゼーションの値を比較する便利な方法です。パラメーター アクションを使用し、リファレンス ラインを動的にすることができます。リファレンス ラインをパラメーターに関連付けた後に、パラメーター アクションを使用してパラメーターをインタラクティブにすることができます。ユーザーがビューを操作すると、リファレンス ラインが自動的に更新され、データに関するさらに詳しいコンテキストが得られます。 ![Viz のパラメーター アクションを更新します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_parameters_reflineupdate.gif) このビューでは、次のフィールドが使用されます。 ![時系列の折れ線グラフには、4 つの異なる市場におけるリンゴ、柑橘類、ナシの 6 か月間の売上額が表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_parameters_fields.png) 動的なリファレンス ラインの例の詳細 1. パラメーターを作成します。パラメーターには _"Threshold "_ という名前が付いています。データ型は \[浮動小数点数\] に設定されています。 ![パラメーター アクションの例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_parameters_reflineparam.png) 2. "Threshold" パラメーターを使用するリファレンス ラインを作成します。ラベルは \[値\] に設定されています。\[下を塗りつぶし\] オプションは明るい灰色に設定されています。 ![パラメーター アクションの例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_parameters_referenceline.png) 4. パラメーター アクションを作成します。このアクションは "Threshold" パラメーターと \[Values (値)\] フィールドを参照します。アクションはカーソルを合わせると実行されます。 ![パラメーター アクションの例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_parameters_reflineaction.png) 5. シートでパラメーター アクションをテストします。ビュー内のマークにカーソルを合わせると、リファレンス ラインが更新され、その値が他のカテゴリのデータの中でどのように表示されるかがわかります。 ![パラメーター アクションの例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/parameter_actions_reflinetest.gif) ### 選択階層の表示 この例では、計算フィールドによって参照されているパラメーター アクションを使用し、オーディエンスがビューに表示されている情報を制御する方法を示します。 ![パラメーター アクションにより、現在選択中のマークで AVG(売上) または COUNTD(オーダー数) を表示します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/parameter_actions_overview.gif) パラメーターの一般的な使用方法の 1 つとして、計算の入力値を変更するためにパラメーターを使用します。この例では、果物の種類にパラメーター _"ChooseAType"_ を使用し、果物の種類の多様性を返す計算フィールド _\[Varieties\]_ を使用します。この計算フィールドは、元のフィールド _\[Fruit variety (果物の多様性)\]_ の代わりにビューに追加されています。ユーザーはパラメーター コントロールを使用して果物の種類を選択し、表示される果物の種類と多様性を変更できます。 ![パラメーター アクションの例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_parameter_example_display1.png) 計算を含むパラメーターとパラメーター コントロールを使用し、パラメーター値をインタラクティブに変更する これはユーザーがビュー内のデータを確認するための 1 つの方法です。パラメーター アクションを使用すると、この同じシナリオが可能になりますが、機能と利点が向上します。ビュー内のマークを操作しているユーザーに基づいて、パラメーターの値を更新するパラメーター アクションを作成する場合: - ユーザーによる Viz の操作がさらに自然になります。ユーザーは、データを確認するフローを使用することができます。パラメーター コントロールを操作する必要はなく、Viz にカーソルを合わせるかクリックしてパラメーター値を更新することができます。 - 今後どこかの時点でデータ ソースが更新され、さらに多くの果物の種類と多様性の値が追加される場合、それらの値が自動的に Viz に表示され、パラメーターで自動的に使用可能になります。 パラメーター アクションを組み込むため、この例では果物の種類の名前で構成される 2 番目のシート (_Fruit Type (果物の種類)_) を使用します。2 つのシート (_Fruit Type (果物の種類)_ と _Varieties (多様性)_) は、ダッシュボード (_Fruits (果物)_) にまとめられます。 選択階層の例の詳細 1. 上の図に示されているワークブックは、_"ChooseAType"_ パラメーターと _\[Varieties\]_ 計算フィールドを使用しています。 _"ChooseAType"_ パラメーターは、_\[すべての値\]_ を許可するように設定されています。 ![名前、データ型、現在の値、表示形式、および許容値のフィールドを含むパラメーターの編集ダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_parameter_display5.png) _\[Varieties\]_ 計算フィールドは _"ChooseAType"_ パラメーターを参照し、_\[Fruit type (果物の種類)\]_ で選択した現在の値に基づいて、_\[Fruit variety (果物の多様性)\]_ フィールドの値を表示します。 ![計算フィールドを作成するためのダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_parameter_display6.png) 2. このワークブックは、_"Select Fruit (果物の選択)"_ という名前のパラメーター アクションを使用します。パラメーター アクションを作成するには、作成者がシートをクリックし、\[ワークシート\] > \[アクション\] > \[アクションの追加\] > \[Change Parameter (パラメーターの変更)\] を選択します。 このアクションでは、"Fruit (果物)" データ ソースを使用します。パラメーターと計算の両方で _\[Fruit type (果物の種類)\]_ フィールドが機能することを認識しておく必要があるため、_"Fruit Type (果物の種類)"_ シートと _"Varieties (多様性)"_ シートの両方を選択する必要があります。 ![名前の設定、ソース シートの選択、アクションの実行のオプションを含むパラメーター アクションの編集ダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_parameter_display3.png) パラメーター _"ChooseAType"_ は、_\[Fruit type (果物の種類)\]_ フィールドに関連付けられています。パラメーター アクションは、ユーザーが _"Fruits (果物)"_ ダッシュボードの果物の種類のテキストや _"Fruit Type (果物の種類)"_ シートにカーソルを合わせるたびに実行されます。 _"Varieties (多様性)"_ シートでは、_\[Fruit type (果物の種類)\]_ フィールドは \[行\] シェルフ上にありますが、このビューから果物の種類のラベルを削除するためにこのフィールドでは \[ヘッダーの表示\] オプションがオフになっています。 ![折れ線グラフには、果物の種類ごとの週ごとの販売量が表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_parameter_display4.png) 3. "Fruits (果物)" ダッシュボードでパラメーター アクションをテストします。果物の種類にカーソルを合わせると、その果物の多様性が表示されるようにビューが更新されます。 ![パラメーター アクションの例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/parameter_actions_display7.gif) ### 選択したマークのサマリー データの表示 データのサブセットのサマリー統計情報の取得は、優れた分析ツールとなります。この例では、選択したマークで集計されたパラメーター アクションを使用し、サマリー データを自動的に生成する方法を示しています。 "Options (オプション)" というシートのこのビューには、果物の品種とその対象となる市場が表示されています。 ![形状チャートは、さまざまな果物のさまざまな販売ポイントにおける平均価格を示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_parameters_summarydata1.png) パラメーターが機能するには、両方のシートに \[SUM(値)\] フィールドが存在する必要があります。\[SUM(値)\] は、このビューの \[マーク\] カードの \[詳細\] に配置されています。 以前の "Options (オプション)" ビューはこの 2 番目のビューのセレクターとして機能し、散布図は同じマークを合計値と数量に対してプロットします。\[SUM(値)\] は、このビューの \[行\] に配置されています。 ![果物の品種と市場を色分けして、販売された果物の価格と量の関係を示す散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_parameters_summarydata2.png) パラメーター アクションを使用すると、2 つのビューをダッシュボードで連携させることができます。 ![2 つのビューをダッシュボードで連携させるために試用されたパラメーター アクション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_parameters_summarydata_dashboard.gif) サマリー データの例の詳細 1. パラメーターを作成します。このパラメーターには _"Average Value"_ という名前が付けられています。データ型は \[浮動小数点数\] に設定されています。 ![パラメーター アクションの例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_parameters_summary_parameter.png) 2. "Average Value" パラメーターを使用するリファレンス ラインを作成します。このラベルは \[カスタム\] に設定されており、テキストは "平均値: <値>" となっています。\[線\] オプションは茶色に設定されています。 ![パラメーター アクションの例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_parameters_summary_refline.png) 4. この 2 つのシートをダッシュボードで組み合わせます。パラメーター アクションを作成するには、ダッシュボード タブをクリックし、\[ダッシュボード\] > \[アクション\] > \[アクションの追加\] > \[Change Parameter (パラメーターの変更)\] を選択します。 このアクションには _"Average Value"_ という名前が付けられています。ターゲット パラメーターは、"Average Value" パラメーターを参照します。ソース フィールドは \[SUM(値) (果物)\] に設定されています。 集計の設定では、サマリー統計情報が役立ちます。\[平均\]、\[中央値\]、\[カウント\] などを選択し、必要な統計情報で更新するパラメーターを設定します。 集計は \[平均\] に設定されています。また、ビュー内のソース フィールドの集計は、パラメーター アクションで使用する集計とは異なる場合があることに留意してください。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_parameters_summarydata_createaction.png) オプションで、\[オプション\] ビューで選択されているマークでハイライト アクションを作成することもできます。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_parameters_summarydata_highlightaction.png) 11. ダッシュボードでパラメーター アクションをテストします。ヘッダーとマークを選択すると、リファレンス ラインは動的に更新され、値の平均が表示されます。 ![パラメーター アクションの例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/actions_parameters_summarydata_test.gif) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # パラメーターおよびセットを使用した同時発生の視覚化の作成 Tableau では同時発生の視覚化を作成できます。同時発生の視覚化を使用すると、ユーザーは 1 つのフィールドの値を取得してから、他のどのフィールドが、どのような頻度で同時発生するかを見ることができます。このような分析の実践的な用途の 1 つとして、顧客の購買行動を見つけたり理解したりするマーケット バスケット分析があります。マーケット バスケット分析は次のような質問に回答するために使用することができます。 - 製品 A と製品 B の両方を購入したのは何人か。 - 製品 A を購入した人々は一般的に、他にどのような製品を購入しているか。 - コース A に登録している学生は、他のどのコースに登録していることが多いか。 この記事の手順に従い、パラメーター、計算フィールド、およびセットを使用して同時発生の視覚化 (この場合はマーケット バスケット分析ビュー) を作成します。詳しく説明すると、次のような手順になります。 1. 選択した項目に基づいてビューを動的に変更するために使用するパラメーターを作成します。 2. 特定の項目が注文されたときに、どの項目も一緒に注文されているかを返すために使用する計算フィールドを作成します。 3. パラメーター コントロールで選択された項目が注文に含まれるかどうかを判断するセットを作成します。 4. 選択した項目と共に注文に含まれる項目を表示するビューを構築します。 このシナリオでは、Tableau Desktop に付属のサンプル - スーパーストア データ ソースを使用しています。詳細については、次のセクションで説明します。 ## パラメーターの作成 次の手順に従ってパラメーターを作成した後、"Sub-Category (サブカテゴリー)" 値を取得するためにユーザーが使用できるパラメーター コントロールを表示します。 1. サンプル - スーパーストア データ ソースに接続します。 2. \[データ\] ペインを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して、\[作成\] > \[パラメーター\] を選択します。 3. \[パラメーターの作成\] ダイアログ ボックスで、次の手順を行います。 1. パラメーターに「Order Contains (注文に含まれるもの)」という名前を付けます。 2. \[データ型\] では、\[文字列\] を選択します。 3. \[許容値\] では、\[リスト\] を選択します。 4. \[値のリスト\] セクションで、\[フィールドから追加\] > \[サブカテゴリー\] をクリックします。 5. \[OK\] をクリックします。 4. \[データ\] ペインの "Order Contains (注文に含まれるもの)" パラメーターを右クリックし、\[パラメーター コントロールの表示\] を選択します。 ## 計算フィールドの作成 次の手順に従い、(パラメーター コントロール経由で) ユーザーが選択した項目が注文されたときに、どの項目も一緒に注文されているかを表示するために使用する計算フィールドを作成します。 1. (ユーザーが選択したもの以外に) 注文に含まれている製品を識別する計算フィールドを作成します。 \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択して、計算エディターを開きます。計算フィールドに「Then Order Also Contains (注文に一緒に含まれるもの)」と名前を付け、式エリアに次を入力または貼り付けます。 `IF [Sub-Category] <> [Order Contains] THEN [Sub-Category] END` 貼り付け後に、`<>` を `<>` に置き換える必要がある場合があります。 2. 一致する製品を特定する別の計算フィールドを作成します。 フィールドに「Product Matches (製品の一致)」と名前を付け、式エリアに次を入力または貼り付けます。 `IF [Sub-Category] = [Order Contains] THEN 1 END` ## セットの作成 1. 次に、パラメーター コントロールで選択された項目が注文に含まれるかどうかを判断するセットを作成します。 2. カーソルを \[データ\] ペインのディメンションの "Order ID (注文 ID)" に重ね、フィールド右端にある下矢印をクリックしてから、\[作成\] > \[セット\] を選択します。 ![セットを作成するオプションを表示するドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/cooccurrence_create_set.png) 3. \[セットの作成\] ダイアログ ボックスの \[名前\] テキスト ボックスに、「Order Has Selected Product (選択した製品が注文に含まれる)」と入力します。 4. \[条件\] タブに移動して \[フィールド別\] を選択し、ドロップダウン リストで次の選択とエントリを行って条件を構築します。 1. 最初のドロップダウン リストから \[製品の一致\] を選択します。 2. 2 つ目のドロップダウン リストから、\[合計\] を選択します。 3. 次のドロップダウン リストで、「\>=」を選択します。 4. 最後のテキスト ボックスに「1」と入力します。 5. \[OK\] をクリックします。 5. \[OK\] をクリックします。 ## ビューの作成 最後に、選択した項目と共に注文に含まれる項目を表示するビューを構築します。 1. \[列\] に "Then Order Also Contains (注文に一緒に含まれるもの)" ディメンションをドラッグします。 2. \[Order ID (注文 ID)\] を \[行\] にドラッグします。 警告ダイアログ ボックスで、\[すべてのメンバーの追加\] をクリックします。 3. \[行\] の "Order ID (注文 ID)" フィールドをクリックし、\[メジャー\] > \[カウント (個別)\] を選択して集計を変更します。 4. X 軸の Null バーを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[除外\] を選択します。 5. "Order Has Selected Product (選択した製品が注文に含まれる)" フィールドを \[フィルター\] シェルフにドラッグします。 6. Ctrl+W を押して \[行\] と \[列\] のフィールドを入れ替えます。 これで、ユーザーは "Order Contains (注文に含まれるもの)" パラメーター コントロールを使用して注文内の項目を選択し、選択した項目と共に注文に含まれる他の項目を示す棒グラフを確認できるようになりました。 ![バインダー、椅子、テーブルなどのアイテムのオーダー ID の個別の数を表示する棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/cooccurrence_result.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # パラメーターの作成 パラメーターは、数値、日付、文字列などのワークブック変数であり、計算、フィルター、リファレンス ラインで定数値の代わりに使用できます。 たとえば、売上高が $500,000 を超える場合は真を返し、それ以外の場合は偽を返す計算フィールドを作成することができます。式の “500000” という定数値をパラメーターで置換することができます。これにより、パラメーター コントロールを使用して、計算のしきい値を動的に変更することができます。 パラメーターを使用するには、以下を実行する必要があります。 1. 初期パラメーターを設定する 2. 計算、フィルター、レファレンス ラインなどの要素でそのパラメーターを使用する 3. パラメーターの値は、以下の方法で調整できます。 - パラメーター コントロールを表示 - パラメーター アクションを使用 - 動的パラメーターを設定して自動的に更新 ## パラメーターの作成 \[データ\] ペインからパラメーターを作成するには、以下を実行します。 1. \[データ\] ペインで、右上隅のドロップダウン矢印をクリックし、\[パラメーターの作成\] を選択します。 ![データをグループ化、並べ替え、非表示、展開するオプションを含むコンテキスト メニュー。\[パラメーターの作成\] オプション、\[データ ソース テーブルによるグループ化\] オプション、および \[名前による並べ替え\] オプションが強調表示されています。](Img/DPVcreate-parameter-contextmenu.png) 2. \[パラメーターの作成\] ダイアログ ボックスで、フィールドに名前を付けます。 ![名前、データ型、現在の値、許容値、表示形式のフィールドを含む \[パラメーターの作成\] ウィンドウ。](Img/DPVname-parameter.png) 3. 受け入れる値のデータ型を指定します。 ![データ型をカスタマイズするための \[プロパティ\] ウィンドウ。\[データ型\] ドロップダウン メニューが展開され、\[整数\] オプションが選択されています。](Img/DPVspecify-datatype.png) 4. _オプション:_ 現在の値を指定します。これが、パラメーターの既定値になります。 5. _オプション:_ ワークブックを開くときに値を指定します。 6. パラメーター コントロールで使用する表示形式を指定します (Tableau Desktop のみ)。 ![数値データの表示形式をカスタマイズするための \[プロパティ\] ウィンドウ。](Img/DPVdisplayformat.png) 7. パラメーターが値を受け入れる方法を指定します。次のオプションから選択できます。 - すべて: パラメーター コントロールは、単純なテキスト フィールドになります。 - リスト: パラメーター コントロールにより、値を選択するためのリストが表示されます。 - \[リスト\] を選択した場合、値のリストを指定する必要があります。左側の列内をクリックして値のリストを入力します。または、\[次から値を追加\] を選択すると、フィールドのメンバーを追加するかクリップボードから貼り付けることができます。 ![値を追加するためのオプションを含むウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/DPV-Addvaluesfrom-FIXED.png) - 範囲: パラメーター コントロールにより、指定の範囲内で値を選択できるようになります。 - \[範囲\] を選択した場合、最小値、最大値、およびステップ サイズを指定する必要があります。ステップ サイズは、各数値 (5、6、7...) を選択したり、5 から 10、さらに 15 に移ったりするなど、値間のジャンプを制御します。 これらのオプションを使用できるかどうかは、データ型によって決まります。例えば、文字列パラメーターは \[範囲\] をサポートしていません。 ワークブックを開くたびにパラメーターの値 (またはドメイン) のリストが更新されるようにするには、\[リスト\] または \[範囲\] を選択し、\[ワークブックを開くとき\] を選択します。ワークブックの値はデータ ソースから動的に取得されるため、いくつかのオプションは灰色に表示されています。 8. 終了したら、\[OK\] をクリックします。 \[データ\] ペインの下部にある \[パラメーター\] セクションにパラメーターが表示されるようになりました。 ![データ ペインのパラメーター部分。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/DPV-parameter-in-datapane.png) ## パラメーターの編集 パラメーターの編集は、\[データ\] ペインまたはパラメーター コントロールから行うことができます。編集とは、許容範囲の変更やデータ型の変更などです。値またはパラメーターを単純に変更するには、パラメーター コントロールを使用します。「[viz でのパラメーター コントロールの表示](#Show)」を参照してください。 パラメーターを編集するには、以下を行います。 1. 次のいずれかを実行します。 - \[データ\] ペインでパラメーターを右クリックし、\[編集\] を選択します。 - パラメーター コントロールのメニューで、\[パラメーターの編集\] を選択します。 2. \[パラメーターの編集\] ダイアログ ボックスで、変更を加えます。 3. \[OK\] をクリックします。パラメーターと、そのパラメーターを使用する要素が更新されます。 ### パラメーターの削除 パラメーターを削除するには、\[データ\] ペインで右クリックし、\[削除\] を選択します。削除したパラメーターを使用する計算フィールドは、無効になります。 ## パラメーターの使用 パラメーターは、Viz 内の要素に関連付けられた場合にのみ機能します。パラメーターは、計算、フィルター、リファレンス ラインで参照できます。パラメーターは、ワークブック全体で有効なので、どのワークシートでも使用することができます。 その要素がパラメーターを参照したら、必ず [viz でのパラメーター コントロールの表示](#Show)ようにします (あるいは、パラメーター アクションまたは動的パラメーターを設定します)。パラメーターの値を変更する方法がない場合は、そもそもパラメーターを設定しても意味がありません。 ### 計算でのパラメーターの使用 パラメーターを使用すると、計算で値を動的に変更することができます。計算 (およびその計算に依存するすべて) を手動で編集するのではなく、パラメーターを使用することができます。値を変更する場合、パラメーター コントロールを開いて値を変更すると、そのパラメーターを使用するすべての計算が更新されます。 計算でパラメーターを使用するには、フィールド名を入力するのと同じように、パラメーターの名前を入力すると、提示されたオプションにその名前が表示されます。\[データ\] ペインからパラメーターをドラッグして、計算エディターにドロップすることもできます。 ![計算にパラメーターを組み込む IF ステートメントを含む計算フィールド ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/parameter_in_calculation.png) ### フィルターでのパラメーターの使用 パラメーターを使用すると、上位 N フィルターで値を動的に変更することができます。フィルターに表示する値の数を手動で設定する代わりに、パラメーターを使用できます。パラメーターのリストは、\[フィルター\] ダイアログ ボックスの \[上位\] タブのドロップダウン リストに表示されます。フィルターで使用するパラメーターを選択します。 ![フィールドまたはパラメーターでフィルタリングするためのオプションを含むフィルター メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/parameters_filters1.png) ### リファレンス ラインでのパラメーターの使用 パラメーターを使用すると、リファレンス ライン、バンド、またはボックスを動的に変更することができます。たとえば、軸上の固定された場所にリファレンス ラインを表示する代わりに、パラメーターを参照できます。その後、パラメーター コントロールを使用して、リファレンス ラインを移動できます。 パラメーターのリストは、\[リファレンス ライン、バンド、またはボックスの追加\] ダイアログ ボックスの **\[値\]** ドロップダウン リストに表示されます。使用するパラメーターを選択します。リファレンス ラインは、パラメーターによって指定された \[現在の値\] に描画されます。 ![値にパラメーターを挿入するオプションを備えた \[参照線、バンド、またはボックスの編集\] ダイアログ。](Img/parameters_referencelines1.png) ## viz でのパラメーター コントロールの表示 パラメーター コントロールとは、ユーザーがパラメーター値を変更できるワークシート カードです。パラメーター コントロールは、ビューを変更するコントロールを含んでいるという点でフィルター カードと似ています。ワークシートとダッシュボードでパラメーター コントロールを開くことができます。これらのパラメーター コントロールは、Web に保存するか Tableau Server にパブリッシュするときに埋め込まれます。 パラメーター コントロールを開くには、\[データ\] ペインでパラメーターを右クリック (control を押しながらクリック) し、\[パラメーターの表示\] を選択します。 ![パラメーターを表示するためのドロップダウン メニュー オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example_parameters13.png) 他のカードと同様に、パラメーター コントロールにはカードの右上隅にあるドロップダウン矢印を使用して開くことができるメニューがあります。このメニューを使用して、コントロールの表示をカスタマイズします。たとえば、値のリストをラジオ ボタン、コンパクトなリスト、スライダー、フィールド内の型として表示することができます。 このメニューで使用できるオプションは、パラメーターのデータ型と、パラメーターが値のすべて、リスト、または範囲のうちどれを受け入れるかに応じて異なります。 ![タイトルを表示し、パラメーター タイプを選択するオプションを含む \[パラメーターの編集\] ダイアログ。スライダーが選択されています。](Img/parameters13.png) ## 動的パラメーターの作成 ### パラメーター アクション [パラメーター アクション](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_parameters.htm)で使用することにより、パラメーターをより動的でインタラクティブにすることができます。パラメーター アクションにより、利用者は Viz でマークのクリックや選択などの直接的な操作を行ってパラメーター値を変更できるようになります。 ### 動的な現在の値 現在の値を計算結果、つまり (フィールドに基づく) 値のリスト、または値の範囲に更新できるパラメーターを作成できます。この更新は、ワークブックが開かれるたび、またはデータ ソースのコンテキスト メニューから \[更新\] を選択するたびに行われます。 **パラメーターの現在の値として計算を使用する** 現在の値が計算の結果である場合、その計算は単一値の、ビューに依存しない計算である必要があります。計算の結果が複数の値になる可能性があると、ワークブックはデフォルト値を選択できなくなります。Viz が変化したときに値が変化しないよう、ビューに依存しない計算を設定する必要があります。 これを行うには、Viz の構造に依存しない FIXED 詳細レベル (LOD) 式を使用できます。FIXED LOD 式には計算のすべての部分を含める必要があります。FIXED LOD 式をデフォルト値として使用し、コンテキスト フィルターを使用している場合、動的パラメーターにはコンテキスト フィルターが反映されません。 LOD 式の詳細については、[Tableau での詳細レベル表現の作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_lod.htm)を参照してください。 注: データ抽出フィルターで動的パラメータを使用することは、パフォーマンスに影響を及ぼすため、お勧めしません。データ抽出フィルターで動的パラメーターを使用する場合は、Tableau は最初にすべてのデータを処理してパラメーターの値を決定し、どのデータをフィルターするかを決定する必要があります。たとえば、動的パラメーター フィルターを使用して過去 30 日間のデータを返す場合、Tableau はデータ ソース全体を評価し、過去 30 日間のデータを検出してフィルターします。その結果、パフォーマンスが低下し、ロード時間が長くなくなります。 ## パラメーターのトラブルシューティング デフォルトのパラメーター値や、更新可能なパラメーター値 (ドメイン) のリストが、期待どおりに更新されない場合のシナリオをいくつか示します。 - 既定のフィールドで、パラメーターのデータ型と互換性のない値が返されました。 - 既定のフィールドで、パラメーターの現在の値として単一値が返されませんでした。 - 既定のフィールドで NULL が返されました。 - 既定のフィールドが、接続されていないデータ ソースにあります。 - 既定のフィールドは、ブレンドされていないデータ ソース内にあります。 - 既定のフィールドが削除されています。 - Tableau からの接続が試行されている間に、ユーザーがデータ ソースへのクエリをキャンセルしました。 Tableau Desktop では、これらのクエリが最初に評価されるのは、ワークブックを開いてフィールドのデータ ソースに初めて接続したときです。データ ソースを更新してクエリを評価することもできます。これを行うには、F5 キーを押すか、データ ソースのコンテキスト メニューを開き、\[更新\] を選択します。Tableau Server および Tableau Cloud で、ツールバーの \[データ ソースの更新\] ボタンをクリックすると、データ ソースを更新できます。ただし、この場合、返される値はサーバーのキャッシュ ポリシーによって異なります。 既定のフィールドで値が返されない場合、パラメーターは次のように動作します。 - 現在の値は、最新の有効な値を維持します。 - Tableau ではクエリから返された値がワークブック内でシリアル化されないため、値のリストは空になります。 現在の値をパラメーターに割り当てるには、値のリストに含める必要があります。値のリストが空の場合、パラメーターにはデータ型に従ってフォールバック値 (整数の場合は 1、浮動小数点数の場合は 1.0、文字列の場合は ""、日付と日時の場合は現在の日付) が割り当てられます。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # パラメーターを使用してビューをさらにインタラクティブにする パラメーターは、レポートに対話機能を追加する場合、レポートの柔軟性を高めたりする場合、"What-if" シナリオで実験を行う場合などに役立ちます。ビューにどのフィールドを含めればよいか、また閲覧者にとってどのレイアウトが最適か定かでない場合があります。ビューにパラメーターを組み込むことで、ビューアーがデータの表示方法を自ら選択できるようになります。 パラメーターを使用する場合は、それを次のような方法でビューに結び付ける必要があります。 - ビューで使用されている計算や計算フィールドでパラメーターを使用します。 - ユーザーがパラメーターを選択できるよう、ビューにパラメーター コントロールを表示します。 - [パラメーター アクション](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_parameters.htm)でパラメーターを参照します。 最初に、どのフィールドをインタラクティブにするかを決定します。たとえば、ユーザーがディメンション内のカテゴリーを色ごとに表示したり、ユーザーが選んだ期間における売上データを表示したりすることができます。ここで説明する例では、列と行に表示するディメンションをユーザーが選択できる表を設定します。 **ビデオを見る:** プレゼンテーションの詳細については、[Parameters | Oh, the places you'll go!](https://youtu.be/Xk9HnpmWtsU) を視聴してください。(45 分間) を参照してください。 **詳細情報**: Tableau [ブログ](https://www.tableau.com/ja-jp/about/blog)の「[パラメーターを使用して、ビジュアライゼーションに複数のビューを追加する](http://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/2015/7/lrtt-parameters-alter-your-viz-40767)」や、[Data School](https://www.thedataschool.co.uk/) Web サイトに掲載されているパラメーターの使用方法に関するいくつかの実践的なトピックを参照してください。 ## パラメーターの作成 次の手順では、スーパーストア サンプル ワークブックを使用して新しいパラメーターを作成します。 1. Tableau Desktop を開き、サンプルワークブックの "Superstore" を開きます。 2. \[データ\] ペインで、右上隅のドロップダウン矢印をクリックし、\[パラメーターの作成\] を選択します。 3. \[パラメーターの作成\] ダイアログ ボックスで、次の手順を完了します。 1. ビューアーがパラメーターの役割を理解できるように、パラメーターにわかりやすい名前を付けます。この例では、「**Select Column 1 Heading**」とします。 2. **\[データ型\]** で **\[文字列\]** を選択します。 3. **\[許容値\]** で **\[リスト\]** を選択し、リストの最初の値として「**なし**」と入力し、**Enter** を押します。 4. パラメーターを通して公開する他のディメンション フィールドの名前を入力して、リストを完成させます。 **注:** この例では、Customer Name、Customer Segment、Region、Department、および Category の各フィールドを使用します。これらはすべて、同じデータ型 (string) のディメンションです。リストに "Profit (利益)" などのメジャーを含めたい場合は、メジャーを文字列値に変換できます。計算フィールド作成時に `STR()` 関数を使用して、文字列値に変換します。この記事では、単一のデータ型を使用したシナリオのみを説明します。 **\[表示\]** の別名は、既定でフィールド名になります。この演習では、フィールド名のままにします。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/change-view-parameters-DPV.png) 5. **\[OK\]** をクリックして \[計算フィールド\] ダイアログ ボックスに戻ります。 5. 上記の手順を繰り返して、次のパラメーターも追加で作成します。 - 列 2 の見出しを選択する - 行 1 の見出しを選択する - 行 2 の見出しを選択する **ヒント:** リストに各値を入力する代わりに、**\[パラメーターから追加\]** をクリックして、**Select Column 1 Heading** から追加できます。 ## 計算フィールドの作成 これらの手順では、Superstore サンプルを使用して、お使いのパラメーターを利用する計算フィールドを作成します。 1. \[データ\] ペインで、右上隅のドロップダウン矢印をクリックし、\[計算フィールドの作成\] を選択します。 2. \[計算フィールド\] ダイアログ ボックスで、\[名前\] に「Column 1 Category」と入力します。 3. \[計算フィールド\] ダイアログ ボックスの **\[式\]** で、次の計算を作成します。 `CASE [Select Column 1 Heading] WHEN 'Customer Name' THEN [Customer Name] WHEN 'Customer Segment' THEN [Customer Segment] WHEN 'Region' THEN [Region] WHEN 'Department' THEN [Department] WHEN 'Category' THEN [Category] ELSE '' END` ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/change-views-parameters2.png) ステータス メッセージが、式が有効であることを示していることを確認してから、**\[OK\]** をクリックします。 **注:** ELSE は、パラメーターに含めた「**なし**」の値を示しており、空の文字列を返します。 4. さらに、追加で作成したそれぞれのパラメーターに対応する 3 つの計算フィールドを作成します。 | パラメーター名 | 計算フィールド名 | | --- | --- | | 列 2 の見出しを選択する | Column 2 Category | | 行 1 の見出しを選択する | Row 1 Category | | 行 2 の見出しを選択する | Row 2 Category | 各計算フィールドの基本的な計算式は上記の手順と同じですが、それぞれの `CASE``statement.` で異なるパラメーターを参照します。 ## ビューアーがビューを操作できるようにする 次に、表示するカテゴリーをユーザーが選択できるように、パラメーター コントロールを公開します。 1. 作成した各パラメーターに対して、次の手順を行います。 \[パラメーター\] で、パラメーターを右クリックして、**\[パラメーター コントロールの表示\]** を選択します。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/change-views-parameters4.png) 2. \[データ\] ペインから、作成した計算フィールドを \[列\] シェルフと \[行\] シェルフにドラッグします。 3. \[データ\] ペインから、メジャーをビューにドラッグします。この例では、**\[Sales (売上)\]** を \[マーク\] カードの **\[ラベル\]** に配置します。 4. パラメーター コントロールでフィールドを選択して、パラメーターをテストします。 **ヒント:** - 動的なディメンション フィールドをアルファベット順に並べ替えます。 - 行と列のフィールド ラベルを非表示にします。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/change-views-parameters5.png) 5. すべてのパラメーターを「**なし**」にリセットして、ワークブックを Tableau Server にパブリッシュします。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/change-views-parameters6.png) ビューアーは、自身でレポートを設定し、各自のパラメーター設定を保存して、ビューを他のユーザーと共有できます。 ## 追加情報 ビューの動的な構築の詳細については、[「パラメーターを使用したメジャーのスワップ」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/parameters_swap.htm)を参照してください。 パラメーターを作成して組み込むことができる Tableau インターフェイスのさまざまな領域の詳細については、Tableau ヘルプの[パラメーターの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/parameters_create.htm)および関連トピックを参照してください。 **免責条項**: このトピックには、サードパーティ ブログ、[「The Information Lab: Data School」](http://www.thedataschool.co.uk/blog/)のパラメーターに関する情報が含まれています。サードパーティ コンテンツが正確で最新のものであるように確認する最善の努力を払っていますが、ここに参照される情報は、Web サイトのコンテンツの変更に伴い、予告なしに変更される可能性があることに注意してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # パレート図の作成 パレート図は棒グラフと線グラフの両方を含むグラフのタイプです。ここで個別の値は棒グラフによって降順に表され、昇順の累計は線グラフによって表されます。パレート図はイタリア人エンジニア、社会学者、経済学者、政治学者、および哲学者であるヴィルフレド・パレートにちなんで名づけられました。彼はパレートの原則として知られるものを形成しました。パレートは、土地の 80% が一般的に、人口の 20% によって所有されていることを観測しました。パレートは自分の庭の 20% の豆の苗に、80% の豆が含まれていることを観測することで、この原則を広げました。最終的に、この原則は他の人物によってさらに推測され、多くの事象では、効果のおよそ 80% は原因の 20% から発生することが提唱されました。たとえば、ビジネスでは、収益の 80% が利用可能な製品の 20% から得られていることがよくあります。 Tableau では、売上データに表計算を適用することで、売上合計のうちで上位の製品から得られる売上の割合を示すグラフを作成できます。これにより、ビジネスの成功に最も重要な顧客ベースの重要なセグメントを特定することができます。 この手順では、Tableau Desktop に付属の「サンプル - スーパーストア」データ ソースを使用しています。 ## 分析の準備 分析を開始する前に、回答を求める質問を決定します。それらの質問によって、分析の基準とするカテゴリ (ディメンション) および数値 (メジャー) が決定されます。次の例では、売上高の合計の大部分がどの製品 (\[サブカテゴリー\] ディメンションによってキャプチャする) アカウントによるものか、と質問を使用します。 詳しく説明すると、プロセスでは次を実行する必要があります。 1. "Sales (売上高)" を "Sub-Category (サブカテゴリー)" 別で降順に示す棒グラフを作成します。 2. "Sub-Category (サブカテゴリー)" 別の "Sales (売上高)" を表示する線グラフを追加します。 3. 線グラフに表計算を追加し、売上高を累計および合計に対する割合としてサブカテゴリー別に表示します。 このシナリオでは、Tableau Desktop に付属のサンプル - スーパーストアデータ ソースを使用しています ## "Sales (売上高)" を "Sub-Category (サブカテゴリー)" 別で降順に示す棒グラフを作成する 1. サンプル - スーパーストア データ ソースに接続します。 2. \[データ\] ペインから、"Sub-Category (サブカテゴリ)" を \[列\] に、"Sales (売上)" を \[行\] にドラッグします。 3. \[列\] の \[サブカテゴリー\] を右クリックし、\[並べ替え\] を選択します。 \[並べ替え\] ダイアログ ボックスで、次を実行します。 1. \[並べ替え順序\] で \[降順\] を選択します。 2. \[並べ替え順\] で、\[フィールド\] を選択します。 3. "Sales (売上高)" を選択したフィールド、"Sum (合計)" を選択した集計のままにするのを含め、その他すべての値に変更を加えずそのまま残します。 4. \[OK\] をクリックして \[並べ替え\] ダイアログ ボックスを終了します。 売上高が最も高い製品から最も低い製品へと製品が並べ替えられます。 ## "Sub-Category (サブカテゴリー)" 別の "Sales (売上高)" を表示する線グラフを追加する 1. \[データ\] ペインで、"Sales (売上)" をビューの右端に (点線が表示されるまで) ドラッグします。 ![メジャー フィールドを棒グラフにドラッグしてパレート図を作成しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pareto3.png) 注: Tableau 2020.2 以降では、\[データ\] ペインに \[ディメンション\] と \[メジャー\] がラベルとして表示されなくなりました。フィールドはテーブルやフォルダー別に一覧で表示されます。 2. "Sales (売上高)" をドロップし、二重軸のビューを作成します。この時点で、"Sales (売上高)" 棒グラフには 2 つのインスタンスがありますが、同じ構成をしているため、確認することは少し困難です。 3. \[マーク\] カードで "SUM(Sales) (2) (合計 (売上高) (2))" を選択し、マーク タイプを \[線\] に変更します。 この時点でビューは次のようになります。 ![パレート図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pareto4.png) ## 線グラフに表計算を追加し、売上高を累計および合計に対する割合としてサブカテゴリー別に表示します 1. \[行\] で \[SUM(Sales)\] の 2 番目のコピーをクリックしてから、\[表計算の追加\] を選択します。 2. プライマリ表計算を SUM(Sales) に追加して、売上高を累計として表示します。 \[計算タイプ\] として \[累計\] を選択します。 表計算ダイアログ ボックスを閉じないでください。 3. データを合計に対する割合として表示するには、2 番目の表計算を追加します。 \[セカンダリ計算の追加\] をクリックし、\[セカンダリ計算のタイプ\] に \[合計に対する割合\] を選択します。 この時点で、表計算ダイアログ ボックスは次のようになります。 ![計算タイプ、方法、特定のディメンションなど、プライマリ計算とセカンダリ計算のオプションを備えたテーブル値を計算するためのフォーム。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pareto1.png) 4. \[表計算\] ダイアログ ボックスの右上隅にある X をクリックして閉じます。 5. \[マーク\] カードで \[色\] をクリックし、行の色を変更します。 ![パレート図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pareto5.png) これで、結果はパレート図になりました。 ![パレート図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pareto6.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ビジュアライゼーションでの合計の表示 この記事では、ビジュアライゼーションでの総計および小計の表示方法のほか、これらの合計の計算方法やビジュアライゼーションでの表示場所をカスタマイズする方法を示します。 ## 総計の表示 ビジュアライゼーションで総計を表示するには: 1. **\[アナリティクス\]** ペインをクリックします。 2. **\[アナリティクス\]** ペインの \[要約\] で、\[合計\] を \[合計の追加\] ダイアログにドラッグし、\[行の総計を表示\] または \[列の総計を表示\] オプションの上でドロップします。 ![列と行の総計を Tableau のテキスト チャートにドラッグします。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/totals1.gif) 行の総計がビジュアライゼーションの右側に自動的に表示されます。列の総計がビジュアライゼーションの下部に自動的に表示されます。合計を表示する場所の移動方法の詳細については、[合計の移動](#Move)を参照してください。 ### 総計をオンにするには: - ビューに少なくとも 1 つのヘッダーがあること – ヘッダーはディメンションを \[列\] シェルフまたは \[行\] シェルフに配置すると表示されます。列ヘッダーが表示されている場合、列の総計を計算できます。行ヘッダーが表示されている場合、行の総計を計算できます。 - メジャーが集計されていること – 総計で表示される値は集計によって決まります。詳細については、[総計と集計](#Agg)を参照してください。 - 連続ディメンションには総計を適用できません。 データのグラフィック ビューについても総計を表示できます。下の図では、表に列ヘッダーしか含まれていないので、列の総計のみが計算されています。 ![カテゴリ別に区分された地域別の利益を表示する棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_total3.png) ### 総計計算のオプション はじめて総計をオンにすると、合計は参照元データ ソースの非集計データを使用して計算されます。次のビューを考えてみましょう。 ![さまざまなカテゴリとサブカテゴリの製品の売上とその出荷モードを地域別に示した Viz 内の表。すべての地域にファーストクラスで出荷された家具の総売上 339 ドルが強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_total6.png) 総計の下の最初の行の右にある平均は、$339 です。しかし、行の 4 つの値 ($329、$306、$390、$348) の平均を計算すると、結果は $339 ではなく $343.25 セントになります。この矛盾は、Tableau が参照元データ ソースのデータの平均値を求めるため生じます。この場合、平均値を求める数値が 4 つ以上あり、おそらくそれ以上あります。結果は、地域に関係なく、"Ship Mode = First Class (出荷モード = ファースト クラス)"、"Category = Furniture (カテゴリ = 家具)" というプロパティを持つすべての値の平均から得られます。 ビュー内の数値に対応する合計を表示するには、Tableau で 2 つの平均計算を必要とします。たとえば、"Ship Mode = First Class (出荷モード = ファースト クラス)"、"Category = Furniture (カテゴリ = 家具)"、そして "Region = Central (地域 = 中部)" というプロパティを持つ全ての値を平均することで、はじめにビュー内の個々のマーク (またはセル) の値を得なければなりません。その後、個々のマークの結果を平均することで、それぞれの地域の結果を得なければなりません。幸いにも、2つの処理を行う必要はありません。この種類の結果を表示するには、\[分析\] メニューから \[合計\] \> \[使用する全ての合計\] > \[平均\] を選択します。これで、データ ソース内の非集計データではなく、表示されている値が平均されます。 ![さまざまなカテゴリとサブカテゴリの製品の売上とその出荷モードを地域別に示した Viz 内の表。すべての地域にファーストクラスで出荷された家具の総売上 343 ドルが強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_total4.png) この種類の合計は、時々ツーパス合計として参照されます。その理由として、総計列に表示される平均が2回集計されることが挙げられます。1回は列または行の値を得るために、その後総計を得るために再度列または行が集計されます。 ### 総計と集計 総計をオンにすると、初期値はビューにあるフィールドの現在の総計を使用して計算されます。この場合、合計はビュー内のデータではなく参照元データに基づいています。 たとえば、複数の製品について SUM(Profit)を合計している場合、総計は収益の合計の合計になります。SUM などの集計では、複数の合計を合計しても依然として合計なので、総計を確認するのは簡単です。ただし、他の集計方法を使用している場合、特にカスタム集計を使用している場合は、予期しない結果になることがあるので注意が必要です。詳細については、「[合計の集計の構成](#Configure)」を参照してください。集計や総計などの計算を確認するには、元になっている非集計のデータを表示することができます。 次の表では、標準の集計と、\[分析\] メニューの \[合計\] >\[次を使用して総計\] が既定値の \[自動\] に設定されている場合に既定で計算される総計について説明します。 **注**: \[自動\] の合計は、表計算およびセカンダリ データ ソースからのフィールドのみに使用可能です。合計の集計は、表計算やセカンダリ データ ソースからのフィールドには適用できません。 詳細については、Tableau ナレッジ ベースの[「総計をブレンドされたデータと共に表示する」](http://kb.tableau.com/articles/HowTo/showing-grand-totals-with-blended-data?lang=ja-jp)および[「総計および小計に表計算で予想された数が表示されない」](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=001473705&type=1)を参照してください。 | 集計 | 計算の説明 | | --- | --- | | 合計 | 行または列に表示される値の合計を示します。 | | 平均 | 行または列に表示される値の平均を示します。 | | 中央値 | 行または列に表示される値の中央値を示します。 | | カウント; カウント 個別 | ビュー内の行と列に値または個別の値をいくつ表示するかを示します。 | | 最小 | 行または列に表示される最小値を示します。 | | 最大 | 行または列に表示される最大値を示します。 | | 百分位 | 行または列に表示される全ての値の平均の百分位を示します。 | | 標準偏差 | 標準偏差を使用した総計は、行または列に表示される値の標準偏差です。 | | 分散 | 分散を使用した総計は、それが属する行と列の分散ではなく、行または列の背後にある参照元データです。 | ## 小計の表示 ビジュアライゼーションで小計を表示するには: 1. **\[アナリティクス\]** ペインをクリックします。 2. **\[アナリティクス\]** ペインの \[要約\] で、\[合計\] を \[合計の追加\] ダイアログにドラッグし、\[小計\] の上でドロップします。 ![Tableau のテキスト チャートに小計をドラッグします。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/totals2.gif) ## 合計の移動 既定では、行の総計と小計はビューの右側、列の総計と小計はビューの一番下に表示されます。 Tableau Desktop では、合計をビューの左または一番上に表示するよう選択することもできます。 #### 行の合計をビューの左に移動するには: - \[分析\] \> \[合計\] を選択し、\[行の合計を左へ\] を選択します。 #### 列の合計をビューの一番上へ移動するには: - \[分析\] \> \[合計\] を選択し、\[列の合計を一番上へ\] を選択します。 ## 合計の集計の構成 ビジュアライゼーションで合計をオンにした場合 (総計または総計、あるいは両方)、合計の計算方法を指定できます。たとえば、合計を計算するときは、合計、平均、最小、最大のいずれかから選択できます。 #### すべての合計を構成するには: - \[分析\] > \[合計\] > \[次を使用して総計\] を選択し、リストから集計を選択します。 #### 特定のフィールドの合計を構成するには: - ビュー内のフィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[次を使用して合計(自動)\] を選択してから、リストより集計を選択します。 \[自動\] を選択すると、非集計でビュー内のデータではない参照元データに基づいて合計されます。[総計計算のオプション](#Options)を参照してください。Tableau の現在の集計を使用した合計の計算方法に関する詳細については、[総計と集計](#Agg)を参照してください。 他の値のいずれかを選択すると ("合計"、"平均"、"最小"、または "最大")、全ての合計は選択された集計を使用して計算されます。計算は、ビュー内に表示されている集計データで実行されます。 追加の値である **\[サーバー\]** を利用できる場合があります。サーバーでの計算が必ずしも可能であるとは限りません。ビュー内の特定のメンバーで合計が空になる場合があります。サーバーでの計算を使用する場合は、次の情報に留意してください。 - サーバーでの計算は ASO キューブでのみ使用できます。 - サーバーでの計算は動的階層では使用できません。つまり、ビュー内のメンバーが、動的であることを示すタグが付いているディメンションまたは階層の一部になっている場合、それらのメンバーを合計の計算に使用する値のセットに含めることができません。そのため、そのメンバーはビューの中では空白になります。 - 集計の対象が、階層の別のレベルでの計算メンバーについての仮定に依存する式で定義された計算フィールドである場合、その集計はビューに空白で表示されます。 ## 関連項目 [高度な分析のビューへの適用 (\[アナリティクス\] ペイン)](environ_workspace_analytics_pane.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ビジュアライゼーションへの傾向線の追加 ビジュアライゼーションで傾向線を表示し、データの傾向をハイライトできます。傾向線を含むビューをパブリッシュしたり、Web 上で編集しながらビューに傾向線を追加したりすることができます。 傾向線をビューに追加する場合、傾向線の表示と動作を指定できます。 ## ビューへの傾向線の追加 ビジュアライゼーションに傾向線を追加するには: 1. \[アナリティクス\] ペインを選択します。 2. \[アナリティクス\] ペインから \[傾向線\] をビューにドラッグし、\[線形\]、\[対数\]、\[指数\]、\[多項\]、\[累乗\] の各モデル タイプにドロップします。 こうした各モデル タイプの詳細については、[傾向線モデル タイプ](#modeltype)を参照してください。 ![ビジネスのしやすさ指数と一人当たり GDP の関係を対数傾向線で示す散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/trendlines_drag.png) ### 傾向線の追加および追加できない状況について 傾向線をビューに追加するには、両方の軸に数値として解釈できるフィールドが含まれている必要があります。たとえば、\[列\] シェルフに文字列を含む "Product Category (製品カテゴリ)" ディメンション、\[行\] シェルフに "Profit (収益)" メジャーを持つビューには傾向線を追加できません。一方、売上高と時間はどちらも数値として解釈できるため、時間に対する売上高のビューには傾向線を追加することができます。 傾向線をオンにして、傾向線を使用できない状態にビューを変更すると、傾向線は表示されません。傾向線を使用できる状態にビューを戻すと、傾向線が表示されます。 Tableau では、ほとんどの場合、棒グラフのマークを自動的に積み上げます。ただし、積み上げ棒グラフに対して傾向線をオンにすることはできません。\[分析\] > \[スタック マーク\] オプションをオフにすると、スタック マークをオフにすることができます。 ## 傾向線の編集 ビジュアライゼーションに傾向線を追加すると、分析に応じて編集できます。 傾向線を編集するには: **Tableau Desktop**: ビジュアライゼーションの傾向線を右クリックし、\[傾向線の編集\] を選択します。 ![傾向線の編集。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/trendlines_edit.gif) **Web 編集モード**: 1. ビジュアライゼーションで傾向線をクリックし、カーソルを合わせます。 2. 表示されるツールヒントで \[編集\] を選択し、\[傾向線のオプション\] ダイアログ ボックスを開きます。 **注**: Tableau Cloud または Tableau Server で傾向線を編集するには、Web の編集権限が必要です。 ![\[傾向線オプション\] ダイアログ ボックス。](Img/trendlines_edit_web.png) \[傾向線のオプション\] ダイアログ ボックスで次のオプションを設定できます。 - モデル タイプを選択します。詳細については、[傾向線モデル タイプ](#modeltype)を参照してください。 - 傾向線モデルで係数を使用するフィールドを選択します。詳細については、[傾向線モデルで係数として使用するフィールドを選択する](#factors)を参照してください。 - 色を除外するかどうかを判断するには、\[色ごとの傾向線を許可する\] オプションを使用します。ビューで色分けを使用している場合、このオプションを使用すると、色エンコードを無視してすべてのデータをモデル化する 1 つの傾向線を追加できます。 - 信頼区間を表示するかどうかを決定します。既定では、傾向線を追加する際、Tableau の信頼幅には上下 95% の信頼線が表示されます。信頼線は、指数モデルではサポートされていません。 - Y 切片をゼロに強制するかどうかを選択します。このオプションは、傾向線をゼロから始める場合に便利です。このオプションは、\[行\] シェルフおよび \[列\] シェルフの両方に、散布図のような連続フィールドが含まれる場合にのみ使用できます。 - ビジュアライゼーションでデータを選択またはハイライトするときに**再計算されたラインを表示**するかどうかを決定します。 ### 傾向線モデルで係数として使用するフィールドを選択する 複数のフィールドを検討している傾向モデルの場合、傾向線モデルで特定のフィールドを係数として除外できます。 通常は、傾向線モデルをフィールドのメンバーまたは値に基づいて分けるのではなく、表の行全体に基づいて作成する場合に、係数を削除します。次の例を考えてみましょう。次のビューは、地域ごとに分けられたさまざまな製品カテゴリの月間売上高を示しています。 ![折れ線グラフには、地域、カテゴリ、月ごとの売上傾向が表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/factors_1.png) 地域ごとに個別のモデルが作成されることがわかります。 ここで、\[傾向線のオプション\] ダイアログ ボックスで選択を解除して、モデルの係数から "Region (地域)" を削除します。 ![傾向線をカスタマイズするためのオプションを含むダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/factors_4.png) 1 つのカテゴリ内の傾向線モデルがすべての地域にわたって同じになったことがわかります。これによって、すべての地域で同じ傾向線に対して実際の売上高を比較できます。 ![折れ線グラフには、地域、カテゴリ、月ごとの売上傾向が表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/factors_3.png) ## 傾向線の削除 傾向線をビジュアライゼーションから削除するには、ビジュアライゼーションの領域の外に傾向線をドラッグします。また、傾向線をクリックして \[削除\] を選択することもできます。 ビューからすべての傾向線を削除するには、\[分析\] > \[傾向線\] > \[傾向線の表示\] を選択します。 **注**: Tableau Desktop では、傾向線のオプションが保持されています。それにより、\[アナリティクス\] メニューからもう一度 \[傾向線の表示\] を選択した場合、オプションが最後に設定していた状態になります。ただし、傾向線をオフにした状態でワークブックを閉じると、傾向線オプションは既定値に戻ります。 ## 傾向線および傾向線モデルに関する説明の表示 傾向線を追加すると、傾向線上に統計を表示することができます。たとえば、R-2 乗や P 値とともに式が表示されます。説明で使用されているモデル タイプおよび項の詳細については、[傾向線モデルの項](#Terms)および[傾向線モデル タイプ](#modeltype)セクションを参照してください。 傾向線に関する説明を表示するには: - 傾向線の任意の部分にカーソルを合わせると、その説明が表示されます。 ![時間の経過に伴う売上の上昇傾向を示す折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/trendlines_modeltooltip.png) **Tableau Desktop のみ** - ビジュアライゼーションで傾向線を右クリックし、\[傾向線の説明\] を選択します。 ![傾向線方程式の係数を示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/trendlines5.png) **現在のビューで使用されているモデルの説明をすべて表示するには:** - ビジュアライゼーションで傾向線を右クリックし、\[傾向モデルの説明\] を選択します。 ![半長径の自然対数が与えられた場合の、惑星周期の自然対数の線形傾向モデル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/trendlines_model_description.png) ## 傾向線モデル タイプ 傾向線では、[線形](#Linear)、[対数](#Logarithmic)、[指数](#Exponential)、[累乗](#Power)、[多項](#Polynomial)というモデル タイプを使用できます。 次の計算式で、X は説明変数を、Y は応答変数を表します。 ### 線形 線形モデル タイプでの計算式は、以下のようになります。 `Y = b0 + b1 * X` `b1` は線の傾き、`b0` は切片です。 ### 対数 対数モデル タイプでの計算式は、以下のようになります。 `Y = b0 + b1 * ln(X)` 対数は 0 以下の数では定義されないため、説明変数が負であるマークはモデル予測の前にフィルターされます。フィルターされたデータが無効であることを知らない場合、データを破棄するモデルの使用は控えてください。傾向線の記述はモデル予測の前にフィルターされたマークの数を報告します。 ### 指数 指数モデル タイプでの計算式は、以下のようになります。 `Y = exp(b0)* exp(b1 * X)` 指数モデルでは、応答変数がモデルの予測の前に自然対数によって変換されるため、さまざまな説明値を入力して `ln(Y)` の値を検索することで、ビューにプロットされたマークを検出します。 `ln(Y) = b0 + b1 * X` これらの値は、傾向線をプロットするために累乗されます。指数モデルは、次のような形式で表示されます。 `Y = b2*exp(b1 * X)` `b2` は `exp(b0)` の値です。対数は 0 以下の数では定義されないため、応答変数が負であるマークはモデル予測の前にフィルターされます。 ### 累乗 累乗モデル タイプでの計算式は、以下のようになります。 `Y = b0 * X^b1` 累乗モデルでは、両方の変数が次の計算式で得られるモデルの予測の前に自然対数によって変換されます。 `ln(Y) = ln(b0) + b1 * ln(X)` これらの値は、傾向線をプロットするために累乗されます。 対数は 0 未満の数では定義されないため、応答変数または説明変数が負の数になるマークはモデルの予測の前にフィルターされます。 ### 多項 多項モデル タイプでは、応答変数は指定された角度の多項シリーズに変換されます。式は、次のようになります: `Y = b0 + b1 * X + b2 * X^2 + …` 多項モデル タイプでは、角度も 2 ～ 8 の間で選択する必要があります。高い多項角度はデータ値間での相違を誇張します。データが急速に増加する場合、低い順序の項は高い順序の項と比べてほとんど変化がなく、モデルが正確な予測を行うことは不可能です。また、さらに複雑で高い順序の多項モデルは予測のためにさらにデータを必要とします。このタイプの正確なモデルが不可能であることを示す赤色の警告メッセージで、個別の傾向線のモデルについての説明を確認します。 ## 傾向線モデルの項 傾向線モデルの説明を表示するときにリストされるいくつかの値があります。このセクションでは、これらの値のそれぞれが何を意味するのかについて説明します。 #### モデル式 これは、完全な傾向線モデルの式です。式には、モデルから係数を除外するよう指定したかどうかが反映されます。 #### モデル化された観測の数 ビューで使用されている行の数。 #### フィルターされた観測の数 モデルから除外された観測の数。 #### モデルの自由度 モデルを完全に指定するために必要となるパラメーター数。線形、対数、および指数の傾向では、モデルの自由度は 2 です。多項傾向のモデルの自由度は、1 に多項の程度を足したものになります。たとえば、立方の傾向ではモデルの自由度は 4 になります。これは、立方、平方、線形、および定数項のパラメーターが必要となるためです。 #### 残差の自由度 (DF) 固定されたモデルの場合、この値は観測数からモデルで予測されたパラメーターの数を引いたものとして定義されます。 #### SSE (合計二乗誤差) 誤差は、観察された値とモデルによって予測された値の間の差異です。分散分析表で、この列は実際には特定の行の単純なモデルの SSE と、すべての係数を使用する完全なモデルの SSE の差を示します。また、この SSE は、小さい方のモデルと完全なモデルから予測された値の二乗誤差の合計にも対応します。 #### MSE (平均二乗誤差) 項 MSE は "平均二乗誤差" を示します。これは、対応する自由度で除算された SSE の数量です。 #### R-2 乗 R-2 乗は、データがどれほど線形モデルに適合しているかを測定します。データの全分散に対する、モデルの誤差の分散または説明できない分散の割合です。 Y 切片がモデルによって決定する場合、R-2 乗は次の等式を使用して取得されます。 ![決定係数を計算する式。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/rsquared1.png) Y 切片が強制的に 0 となる場合、R-2 乗は次の等式を代用して求められます。 ![決定係数を表す方程式。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/rsquared2.png) 後者の場合、等式は必ずしも Excel と一致するとは限りません。この場合、R-2 乗は厳密に定義されておらず、Tableau の動作が Excel ではなく R と一致するためです。 **注**: 線形傾向線モデルの R-2 乗値は、CORR 関数の結果の 2 乗に相当します。CORR の構文および例については、[Tableau 関数 (アルファベット順)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_alphabetical.htm)を参照してください。 #### 標準誤差 完全なモデルの MSE の平方根です。モデル式の "ランダム誤差" の標準偏差 (ばらつき) の予測。 #### p 値 (基準値) 上記の自由度を持つ F ランダム変数が、分散分析表のこの行の観測された F を超える確率です。 #### 分散分析 この表は ANOVA 表とも呼ばれ、傾向線モデルの係数ごとに情報をリストします。この値は、特定の係数を含まないモデルと、すべての係数を含むモデル全体との比較です。 #### 個々の傾向線 この表は、ビューの各傾向線に関する情報を示します。リストを見ると、どのペイン (ある場合) が統計的に最も有意であるかを確認できます。この表には、各傾向線の係数統計もリストされています。行では、各傾向線モデルの係数をそれぞれ説明しています。たとえば、各傾向線に対して 2 つの行を必要とする切片のある線形モデルが挙げられます。\[線\] 列で、各線の p 値と DF はすべての係数行にわたります。\[DF\] 列は、各線の推定中に使用できる残余の自由度を示します。 #### 項 独立した項の名前。 #### 値 独立した項の予測係数値。 #### StdErr 係数予測のサンプリング分布の分散メジャー。この誤差は、予測で使用する情報の質と量が増加するに伴い減少します。 #### t 値 係数の真の値がゼロであるという帰無仮説を試すために使用される統計。 #### p 値 係数の真の値がゼロである場合に大きなまたはより大きな t 値が観察される確率。つまり、p 値が 0.05 の場合、95% の確率で真の値がゼロではないことがわかります。 ## 傾向線の有意性の評価 ビューで任意の傾向線の関連情報を表示するには、カーソルでポイントします。 ![利益計算式を示す折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/trend_line_tooltip.png) ヒントの最初の線は、"Year of Order Date (注文日の年度)" の値から "Profit (収益)" の値を計算するために使用する方程式を示します。 2 本目の線は R を 2 乗した値であり、データの全分散に対する、モデルによって説明されるデータの分散の割合を示します。詳細については、[傾向線モデルの項](#Terms)を参照してください。 3 本目の P 値は、最初の線の方程式が偶然の結果であった可能性を報告しています。p 値が小さいほど、モデルの有意性は高くなります。大抵は、0.05 以下の p 値が十分と判断されます。 ### モデル全体の有意性 傾向線をビューに追加したら、通常は、モデルの予測の質を示すメジャーであるモデルの適合度が必要となります。さらに、モデルに貢献している各係数の有意性が必要になる場合もあります。これらの数字を表示するには、\[傾向モデルの説明\] ダイアログ ボックスを開き、ビューを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して \[傾向線\] > \[傾向モデルの説明\] を選択します。 有意性をテストする場合は、p 値が重要となります。p 値が小さいほど、モデルまたは係数の有意性は高くなります。統計的な有意性はあるが、全体的な有意性に貢献しない個別の傾向線または個別の傾向線の項のあるモデルが存在する可能性があります。 \[傾向線モデル\] で、モデルの p 値 (有意性) を示す線を探します。p 値が小さいほど、関連メジャーまたはメジャーの有無に関係なく、説明できないモデル間の分散の相違がランダムに偶然生じる可能性が低くなります。 ![時間の経過に伴う売上の線形傾向モデルの統計的有意性を持つ傾向線。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/significance_1_858x437.png) このモデルの p 値は、モデル全体の適合度と、総平均 (データ ビューのデータの平均) のみで構成されたモデルの適合度の比較です。つまり、それによって係数が一定の線形、多項、指数、または対数であるモデル式の定量的項 f(x) の説明能力を評価します。通常は "95% 信頼度" ルールを適用して有意性を評価します。したがって、上記のように、0.05 以下の p 値が良好と判断されます。 ### カテゴリ係数の有意性 分散分析表 (ANOVA 表とも呼ばれる) には、モデルの係数として使用される各フィールドがリストされています。各フィールドについて、他の値と共に p 値が表示されます。この場合、p 値は、モデル全体の有意性に対するフィールドの効果を示します。p 値が小さいほど、フィールドがあるモデルとフィールドがないモデルの間の、原因不明の分散の差が無作為に生じた偶然の結果である確率はより低くなります。フィールドごとに表示される値は、そのフィールドを含まないモデルとモデル全体を比較することで得られます。 次の図は、3 つの異なる製品カテゴリの過去 2 年間における四半期売上高のビューの分散分析表を示しています。 ![カテゴリと地域の分散分析。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/significance_2.png) ご覧のとおり、"Category (カテゴリ)" と "Region (地域)" の p 値は両方ともかなり小さな値です。これらの係数は、どちらもこのモデルで統計的に有意です。 具体的な傾向線の項の詳細については、[傾向線モデルの項](#Terms)を参照してください。 ANOVA モデルの場合、傾向線は次の数式で定義されます。 `Y = factor 1 * factor 2 * ...factorN * f(x) + e` 項 `Y` は_応答変数_と呼ばれ、予測しようとしている値に対応しています。項 `X` は _説明変数_で、e (epsilon) はランダム エラーです。式の係数はビューのカテゴリ フィールドに対応します。また、各係数はマトリックスで表されます。`*` は特殊なマトリックス乗算演算子で、行数が同じ 2 つのマトリックスを取得して、行数が同じ新しいマトリックスを返します。つまり、式の `factor 1 * factor 2` に係数 1 と係数 2 のメンバーのすべての組み合わせが組み込まれます。たとえば、係数 1 と係数 2 の両方にメンバーが 3 個ずつある場合、全部で 9 個の変数がこの演算子によってモデル式に組み込まれます。 ## 傾向線の前提 Tableau の傾向線で報告される p 値は、データに関するいくつかの前提に応じて異なります。 1 つ目は、テストを実行した場合、常に平均のモデルは (少なくともおおよそ) 正しいという前提です。 2 つ目は、モデル式で参照される "ランダム誤差" ([傾向線モデル タイプ](#modeltype)を参照) は複数の異なる観測で独立しており、すべてが同じ分布を持つという前提です。応答変数についてカテゴリ間で正確な傾向線に対して大きなばらつきがあった場合、この制限に反します。 ### 傾向線の計算に必要となる前提 個別の傾向線を (最小二乗推定法を使用して) 計算するために必要となる前提は、次のとおりです。 - 使用しているモデルが真のデータ生成プロセスの正確で関数的な単純化であること (たとえば、対数線形関係に対して線形モデル以外を使用するなど)。 - 誤差が平均ゼロであり、独立した変数と相関関係にないこと (たとえば、独立した変数の測定で誤差がない場合など)。 - 誤差に定数分散があり、誤差間に相関関係がないこと (たとえば、独立した変数の増加に伴い誤差分布が増加しないなど)。 - 説明変数が相互の正確な線形関数 (正確な多重共線性) ではないこと。 ## 傾向線に関するよくある質問 このセクションでは、Tableau の傾向線に関してよく尋ねられるいくつかの質問について説明します。 ### モデルで使用する信頼水準を変更するにはどうすればよいですか。 Tableau では、信頼水準を使用しません。p 値を示すことで、単にモデル全体または特定のフィールドの有意性を報告します。p 値は、ディメンションを考慮せずに同じ傾向結果を取得する可能性を測定します。たとえば、時間当たりの売上の傾向についての p 値が 0.05 である場合、時間を考慮に入れずに同じ値を取得する可能性が 5% あることを意味します。 ### モデルの p 値は有意であるが、分散分析表の特定のフィールドの p 値が有意でない場合は何を意味しますか。 分散分析表の p 値は、フィールドによってモデル全体の有意性がどれくらい増減するかを示します。p 値が小さいほど、フィールドがあるモデルとフィールドがないモデルの間の、原因不明の分散の差が無作為に生じた偶然の結果である確率はより低くなります。フィールドごとに表示される値は、そのフィールドを含まないモデルとモデル全体を比較することで得られます。したがって、モデルの p 値が有意であるが、特定のフィールドの p 値が有意でない場合は、モデルが統計的には有意であるが、問題のフィールドがそれに対して貢献しているかどうかは定かでないことがわかります。モデルからその係数を削除した方がよくないかどうか検討してください。 ### 分散分析表の特定のフィールドの p 値が有意であるが、モデルの p 値が有意でない場合は何を意味しますか。 これは、各ペイン内に "傾向" がない場合に発生することがあります。たとえば、折れ線グラフは平坦でも、その平均は指定された係数によって異なります。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ヒストグラムの作成 ヒストグラムとは、分布の形状を表示するチャートです。ヒストグラムは棒グラフのように見えますが、連続メジャーの値を範囲、またはビンにグループ化します。 ヒストグラムは、以下の基本のブロックで構成されています。 - **マーク タイプ**: 自動 - **行シェルフ**: 連続メジャー (カウントまたはカウント (個別) で集計) - **列シェルフ**: ビン (連続または不連続) _**注**: このビンは \[行\] シェルフの連続メジャーから作成する必要があります。連続メジャーから bin を作成する方法の詳細については、[連続メジャーから連続の bin を作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_bins.htm)を参照してください。_ Tableau では、\[表示形式\] を使用してヒストグラムを作成できます。 1. **サンプル - スーパーストア**のデータ ソースに接続します (必要に応じて「[Tableau Public サンプル データ ページ](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)」からダウンロードできます)。 2. \[列\] に "Quantity (数量)" をドラッグします。 3. ツール バーの \[表示形式\] をクリックし、ヒストグラム グラフ タイプを選択します。ビューに 1 つのディメンションが含まれており、メジャーが含まれていない場合のみ、\[表示形式\] でヒストグラム グラフ タイプを使用できます。 ![ヒストグラムが選択された表示形式メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/histogram1.png) \[表示形式\] でヒストグラムのアイコンをクリックすると、次の 3 つの動作が行われます。 - ビューが変化し、連続した x 軸 (1 ～ 14) と連続した y 軸 (0 ～ 5,000) を持つ縦棒が表示されます。 - \[列\] シェルフに配置し、\[SUM (合計)\] として集計された "Quantity (数量)" メジャーは、連続の "Quantity (bin) (数量 (ビン))" ディメンションに置き換えられます。(\[列\] シェルフのフィールドが緑色の場合、そのフィールドが連続であることを示します。) - "Quantity (数量)" メジャーが \[行\] シェルフに移動し、集計が SUM (合計) から CNT (カウント) に変化します。 ![数量の分布を表示するヒストグラム。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/histogram3_10.0.png) "Quantity (数量)" メジャーは、特定の注文に含まれるアイテム数を取得します。ヒストグラムは、約 4,800 件の注文が 2 つのアイテム (2 番目のバー) を、約 2,400 件の注文が 4 つのアイテム (3 番目のバー) を含んでいることを示しています。ビンのサイズは 1.77 なので、棒は軸の目盛りと一致しません。(ビンのサイズを表示または変更するには、\[データ\] ペインでビンを右クリックして \[編集...\] を選択します。) ![ビンのサイズを表示するビンの編集ダイアログ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/histogram_binsize.png) このビューをさらに発展させ、"Segment (区分)" を \[色\] に追加して、顧客区分 (消費者、企業、またはホーム オフィス) と注文ごとのアイテムの数量との関係を検出できるかどうか見てみましょう。 1. \[色\] に \[区分\] をドラッグします。 ![セグメント別の数量分布を表示する積み重ねヒストグラム。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/histogram4_10.0.png) 色は明確なトレンドを示していません。各セグメントに属する各バーのパーセンテージを表示します。 2. Ctrl キーを押しながら、\[CNT (数量)\] フィールドを \[行\] シェルフから \[ラベル\] シェルフにドラッグします。 Ctrl キーを押したままにすると、フィールドが元の場所から削除されることなく、新しい場所にコピーされます。 3. \[マーク\] カード上の "CNT (数量)" フィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[簡易表計算\] > \[百分位\] を選択します。 これで、各バーに含まれる色の付いた各セクションが合計数量に対する割合を示すようになりました。 ![セグメントとビンごとの数量を表示する積み重ねヒストグラム。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/histogram6_10.0.png) ただし、割合をバー単位にします。 4. \[マーク\] カードの \[CNT (数量)\] フィールドを再度右クリックし、\[表計算の編集\] を選択します。 5. \[表計算\] ダイアログ ボックスで、\[次の値を使用\] フィールドの値を \[セル\] に変更します。 ![総数量カウントのパーセンテージを計算するプロセスを示す表計算ウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/histogram7_10.0.png) これで目的のビューが完成しました。 ![セグメント別の数量カウントを表示する積み重ねヒストグラム。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/histogram8_10.0.png) ただし、注文アイテム数が増えるに従って、顧客区分別の割合がなんらかの傾向を示すという証拠はまだありません。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ピボット データ (\[列\] から \[行\]) クロス集計の書式で保存されているデータの分析は、Tableau では困難な場合があります。Microsoft Excel、テキスト ファイル、Google スプレッドシート、.pdf のデータ ソースを扱う際には、データのピボット処理を行うことにより、クロス集計書式からコラム書式に変換することができます。その他のデータ ソースを操作している場合は、[カスタム SQL を使用するピボット (Tableau Desktop)](#Pivot)することができます (Tableau Desktop)。 たとえば、3 社のベンダーが四半期ごとに販売したデバイスの台数が、個別のフィールドに入っているものとします。この場合、ピボット処理により、ベンダーを 1 つのフィールドに、デバイスの販売数を別のフィールドに入れることができます。 ![コンテンツが列から行にピボットされました。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/qs_pivot_example.png) ## データのピボット処理 データ ソースをセット アップしたら、グリッドで、2 列以上の列を選択します。列名の隣のドロップダウン アローをクリックして、\[ピボット\] を選択します。新しい列、「ピボット フィールド名」および "「ピボット フィールド値」が作成され、データ ソースに追加されます。ピボットを作成するために選択した元の列は、新しい列で置き換えられます。 ![ピボット フィールドのオプションがあるフィールドのコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/qs_pivot_command.png) ## ピボットへの追加 ピボットにさらにデータを追加するには、別の列を選択し、列名の横にあるドロップダウン矢印をクリックして、\[ピボットに追加\] を選択します。分析を開始する前に、ピボットの列とそれらの値が予期したとおりであることを確認してください。 ![ピボットにデータを追加するオプションがあるフィールドのコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/qs_pivot_add.png) ピボットを削除するには、ピボット列の名前の隣のドロップダウン アローをクリックして、\[ピボットの削除\] を選択します。 ## ピボットのトラブルシューティング - **ビューの赤いフィールド、および \[データ\] ペインの感嘆符の付いたフィールド**: 元のフィールドは新しいピボット フィールドに置き換えられるため、ビュー内の元のフィールドへの参照は機能しなくなります。これにより、ビュー内のフィールドが赤色になるか、\[データ\] ペイン内のフィールドの横に赤色の感嘆符が表示されます。 - **グリッド内の NULL 値:** ピボットに使用されている元のフィールドがすべて削除されている場合 (抽出の更新など)、ピボット フィールドに NULL 値が表示されます。 - **ピボット オプションなし**: ピボットは、単一の Microsoft Excel、テキスト ファイル、Google スプレッドシート、.pdf のデータ ソースで 2 つ以上の列を選択する場合に表示されます。Tableau Desktop で別のデータ ソースを使用している場合は、カスタム SQL を使用してピボット処理を行うことができます。 ## カスタム SQL を使用するピボット (Tableau Desktop) Excel、テキスト ファイル、Google スプレッドシート、.pdf のデータ ソースを操作していない場合でも、カスタム SQL を使用してデータをピボット処理することもできます。カスタム SQL クエリで UNION ALL 演算子を使用する場合、個別の列から値を取得し、その値を新しい列に配置することができます。 たとえば、**"Contest"** という表があるとします。 **Contest** | Runner | Start Time | End Time | | --- | --- | --- | | Amanda | 9/3/2016 3:04 PM | 9/3/2016 3:25 PM | | Oscar | 9/3/2016 3:04 PM | 9/3/2016 3:21 PM | | William | 9/3/2016 3:04 PM | 9/3/2016 3:16 PM | Tableau でこのデータの分析を最適化するには、次のカスタム SQL を使用して、"Start Time (開始時刻)" および "End Time (終了時刻)" 列をピボット処理し、それらの値を 1 つの列に配置できます。 Select \[Runner\] , 'Start' as \[Action\] , \[Start Time\] as \[Time\] From \[Contest\] Union ALL Select \[Runner\] , 'End' as \[Action\] , \[End Time\] as \[Time\] From \[Contest\] 上記のカスタム SQL クエリは次を実行します。 - **"Start Time (開始時刻)"** 列ヘッダーを **"Start (開始)"** という名前の文字列にピボット処理し、その値を **"Action (操作)"** という名前の新しい列に追加します。 - **"End Time (終了時刻)"** 列ヘッダーを **"End (終了)"** という名前の文字列にピボット処理し、その値を **"Action (操作)"** という名前の新しい列に追加します。 - **"Start Time (開始時刻)"** と **"End Time (終了時刻)"** 列をピボット処理し、それらの値が **"Time (時刻)"** という名前の新しい列に入るようにします。 次の表は、このカスタム SQL クエリの結果を示しています。
Runner アクション Time
Amanda

開始

 9/3/2016 3:04 PM
Oscar 開始 9/3/2016 3:04 PM
William 開始 9/3/2016 3:04 PM
Amanda 終了 9/3/2016 3:25 PM
Oscar 終了 9/3/2016 3:21 PM
William 終了 9/3/2016 3:16 PM
### カスタム SQL を使用してデータをピボット処理するには 1. データに接続します。 2. 左ペインの \[新しいカスタム SQL\] オプションをダブルクリックします。詳細については、[カスタム SQL クエリへの接続](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/customsql.htm)を参照してください。 3. \[カスタム SQL の編集\] ダイアログ ボックスで次のカスタム SQL クエリをコピーして貼り付け、内容を表に関する情報に置換します。 Select \[_Static Column_\] , '_New Value (from Column Header 1)_' as \[_New Column Header_\] , \[_Pivot Column Values 1_\] as \[_New Values_\] From \[_Table_\] Union ALL Select \[_Static Column_\] , '_New Value (from Column Header 2_' as \[_New Column Header_\] , \[_Pivot Column Values 2_\] as \[_New Values_\] From \[_Table_\] Union ALL Select \[_Static Column_\] , '_New Value (from Column Header 3_' as \[_New Column Header_\] , \[_Pivot Column Values 3_\] as \[_New Values_\] From \[_Table_\] 次が true の場合: - _"Static Column (静的な列)"_: ピボットに含めない、_"Table (表)"_ の列のコンマ区切りリスト (ディメンションとメジャーの両方)。 - _"New Value (from Column Header 1-3) (新しい値 (列ヘッダー 1-3))"_: ピボットの行の値として使用される、元の列ヘッダーに付ける新しい名前。 - _"Pivot Column Values 1-3 (列の値 1-3 のピボット処理)"_: 値を 1 つの列へとピボット処理する必要がある列。 - _"New Column Header (新しい列ヘッダー)"_: _"New Value (from Column Header 1-3) (新しい値 (列ヘッダー 1-3))"_ の新しい行の値を含む新しい列に付ける名前。 - _"New Values (新しい値)"_: _"Pivot Column Values 1-3 (列の値 1-3 のピボット処理)"_ の元の値を含む新しい列に付ける名前。 - _"Table (表)"_: 接続する表。 4. \[OK\] をクリックします。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ビューからのデータのフィルター フィルターリングはデータ分析に不可欠な部分です。この記事では、ビューからデータをフィルターできる多くの方法について説明します。また、ビューにインタラクティブ フィルターを表示したり、ビュー内でフィルターを書式設定したりする方法についても説明します。 ## 操作のフィルター順序 Tableau でのデータのフィルターを開始する前に、ワークブック内で Tableau がフィルターを実行する順序を把握しておくことが重要です。 Tableau は、ビューの操作を特定の順序で実行できます。これを「操作順序」と言います。フィルターは以下の順序で実行されます。 1. 抽出フィルター 2. データ ソース フィルター 3. コンテキスト フィルター 4. ディメンションに対するフィルター (\[フィルター\] シェルフまたはビュー内のフィルター カードのいずれか) 5. メジャーに対するフィルター (\[フィルター\] シェルフまたはビュー内のフィルター カードのいずれか) 詳細については、[Tableau の操作の順序](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/order_of_operations.htm)を参照してください。 **注**: 不連続ディメンションを \[フィルター\] シェルフにドラッグする場合、\[フィルター\] ダイアログ ボックスにはフィルターリングのための次の 4 つのタブが表示されます: \[全般\]、\[ワイルドカード\]、\[条件\]、\[上位\]。これらの各タブでの設定は加算的なもので、\[全般\] タブから開始となります。各タブでの設定内容は、右側にある各タブでのフィルター結果に影響します。\[フィルター\] ダイアログ ボックスの詳細については、[ディメンション、メジャー、および日付フィールドを \[フィルター\] シェルフまでドラッグする](#Drag)および[カテゴリー データ (ディメンション) のフィルター](#Categorical)を参照してください。 ## ビューにデータ ポイントを含めるか、データを除外するよう選択します ビューから個別の日付ポイント (マーク)、または選択したデータ ポイントをフィルターできます。たとえば、外れ値が入った散布図がある場合、残りのデータに集中できるように、それらの外れ値を削除する場合に便利です。 ビューからマークをフィルターするには、1 つのマーク (データ ポイント) を選択するか、ビューをクリック アンド ドラッグして複数のマークを選択します。表示されるツールヒントで、次を実行できます。 - ビュー内で選択したオプションのみを保持するには、\[選択したデータのみを保持\] を選択します。 ![保持するマークのみを選択します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/include1.gif) - \[除外\] を選択し、選択したマークをビューから削除します。 ![除外するマークを選択します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/exclude1.gif) **注:** 同じフィールドにワイルドカード照合フィルターが既に指定されている場合、これらのフィルター オプションは使用できません。ワイルドカード照合フィルターの詳細については、[ディメンション、メジャー、および日付フィールドを \[フィルター\] シェルフまでドラッグする](#Drag)を参照してください。 ## ヘッダーを選択してデータをフィルターする ヘッダーを選択してそれらをビューからフィルターすることもできます。 ビューからデータの行や列全体をフィルターするには、ビューのヘッダーを選択します。表示されたツールヒントで、選択したデータの \[除外\] または \[選択したデータのみを保持\] を選択します。 階層の一部である表のヘッダーを選択すると、次のレベルのヘッダーもすべて選択されます。たとえば、下に示したビューは、\[列\] シェルフに配置された 2 つの無関係のディメンションと、\[行\] シェルフに配置された同じ階層の 2 つのレベルで構成されます。 選択された行ヘッダーには "Category (カテゴリー)" ディメンションの "Furniture (家具)" メンバー、および "Sub-category (サブカテゴリー)" ディメンションの "Binders (バインダー)" メンバーと "Labels (ラベル)" メンバーが含まれます。"Furniture (家族)" が選択されると、階層内の次 (内側) のレベルからすべてのメンバーが自動的に選択されます。この場合、"Bookcases (本箱)"、"Chairs (椅子)"、"Furnishings (家具)"、および "Tables (テーブル)" メンバーを表します。 ![特定のマークが強調表示された、製品カテゴリと州全体の売上の表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/selection1.png) ## ディメンション、メジャー、および日付フィールドを \[フィルター\] シェルフまでドラッグする フィルターを作成するもう 1 つの方法として、\[フィルター\] シェルフに \[データ\] ペインのフィールドを直接ドラッグできます。 ![テーブルを \[フィルター\] カードにドラッグします。](Img/filtering-drag.gif) フィールドを \[フィルター\] シェルフに追加すると、\[フィルター\] ダイアログ ボックスが開き、フィルターを定義できます。フィルターの対象がカテゴリー データ (ディメンション)、定量的データ (メジャー)、日付フィールドのいずれであるかにより、\[フィルター\] ダイアログ ボックスは異なります。 ### カテゴリー データ (ディメンション) のフィルター ディメンションには、不連続のカテゴリー データが格納されるため、この種類のフィールドをフィルターするには、包含または除外する値を選択する必要があります。 Tableau Desktop で \[データ\] ペインから \[フィルター\] シェルフにディメンションをドラッグすると、次の \[フィルター\] ダイアログ ボックスが表示されます。 ![リストから選択する、カスタム値リストを入力する、またはすべての値を使用するオプションと、サマリー情報および \[OK\] ボタンを含むフィルター ウィンドウ。](Img/filtering-drag1.png) - **全般**: \[全般\] タブを使用して、包含または除外する値を選択します。 - **ワイルドカード**: フィルタリング対象となるパターンを定義するには、\[ワイルドカード\] タブを使用します。たとえば、電子メール アドレスをフィルターする場合、特定のドメインからのメールのみを含めることができます。Google の電子メールアドレスのみを含めるために、"@gmail.com" で終わるワイルドカード フィルターを定義できます。 - **条件**:フィルター基準となるルールを定義するには、\[フィルター\] ダイアログ ボックスの \[条件\] タブを使用します。たとえば、一連の製品の平均単価を表示するビューでは、平均単価が 25 ドル以上の製品のみを表示する場合があります。ビルトインのコントロールを使用して条件を作成したり、カスタム式を作成したりできます。 - **上位**: \[フィルター\] ダイアログ ボックスの \[上位\] タブを使用して、ビューに含まれるデータを計算する式を定義します。たとえば、一連の製品の平均配達所要時間を示すビューで、売上高ごとに上位 (または下位) 15 位 の製品のみを表示するように指定できます。特定の売上高範囲 ($100,000 より高いなど) を定義する代わりに、フィールド (製品) 内の他のメンバーを基準とした制限値 (上位 15) を定義できます。 **重要な注意事項**: 各タブでは、フィルターに定義が追加されます。たとえば、\[全般\] タブから値を除外し、\[上位\] タブの下に制限を追加することもできます。両方のタブの選択内容と構成がフィルターに適用されます。 いつでも、\[全般\] タブの \[サマリー\] の下でフィルターの定義を確認できます。 ### 定量的データ (メジャー) のフィルター メジャーには、定量的データが格納されるため、この種類のフィールドをフィルターするには、含める値の範囲を選択する必要があります。 Tableau Desktop では、\[データ\] ペインから \[フィルター\] シェルフにメジャーをドラッグすると、次のダイアログ ボックスが表示されます。 ![売上データをフィルタリングするためのオプションを備えた \[フィルター フィールド\] ダイアログ ボックス。](Img/filtering-drag2.png) フィールドの集計方法を選択してから、\[次へ\] をクリックします。 次に表示されるダイアログ ボックスで、4 種類の定量的フィルターを作成するオプションを選択できます。 **\[値の範囲\]**: ビューに含める範囲の最小値と最大値を指定するには、\[値の範囲\] オプションを選択します。指定した値は範囲に含まれます。 **最小**: 指定した最小値以上のすべての値を含めるには、\[最小\] オプションを選択します。この種類のフィルターは、データが頻繁に変更されるために上限の指定が困難な場合に便利です。 **最大**: 指定した最大値以下のすべての値を含めるには、\[最大\] オプションを選択します。この種類のフィルターは、データが頻繁に変更されるために下限の指定が困難な場合に便利です。 **特別**: Null 値をフィルターする \[特別\] オプションを選択します。\[NULL 値のみ\]、\[NULL 以外の値のみ\]、または \[すべての値\] を含めます。 **注:** データ ソースが大きい場合、メジャーをフィルターすると、パフォーマンスが大幅に低下します。メジャーを含むセットを作成してから、そのセットにフィルターを適用する方が、はるかに効率的な場合もあります。セットの作成の詳細については、[セットの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_sets_create.htm)を参照してください。 ### 日付のフィルター Tableau Desktop では、\[データ\] ペインから \[フィルター\] シェルフに日付フィールドをドラッグすると、次の \[フィールドのフィルター\] ダイアログ ボックスが表示されます。 ![オーダー日に基づいてフィルタリングするためのオプションを含む \[フィルタ フィールド\] ダイアログ ボックス。](Img/filtering-drag3.png) 相対日付でフィルターするかどうか、日付範囲の間をフィルターするかどうか、ビューからフィルターする不連続の日付または個別の日付を選択するかどうかを選択できます。 - **相対的日付のフィルター**: \[相対日付\] をクリックすると、ビューを開いた日付と時刻に基づいて、更新する日付の範囲を定義できます。たとえば、今年度の累計売上高、過去 30 日間のすべてのレコード、先週処理したバグの情報などを表示するとします。相対日付フィルターは、当日ではなく特定のアンカー日付を基準とすることもできます。 - **日付範囲のフィルター**: 日付の範囲を選択し、フィルター対象となる固定範囲の日付を定義します。たとえば、2009 年 3 月 1 日と 2009 年 6 月 12 日の間のすべての注文を表示することができます。 - **不連続の日付のフィルター**: 日付レベル全体を含める場合は、ダイアログ ボックスの不連続の日付を選択します。たとえば、"Quarters (四半期)" を選択すると、年に関係なく、ビューから特定の四半期 (例:Q1、Q2、Q3、Q4) をフィルターするよう選択できます。 **最新の日付のプリセット**: ワークブックが共有されているか、開かれているときに、フィルターでデータ ソース内の最新の日付のみが選択されるように確保する場合は、月/日/年または個別の日付などの不連続の日付を選択し、その後、\[全般\] タブで \[ワークブックを開いたときに最新の日付値にフィルターします\] を選択します。 ![個別の日付のオプションを選択してオーダー日でフィルタリングするためのオプションを含む \[フィルター フィールド\] ダイアログ ボックス。](Img/filterpreset-discretedate-1.png) ![日付リストから 2017 年 12 月 30 日が選択され、ワークブックを開いたときに最新の日付値にフィルタリングするオプションが選択されたフィルター ウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/filterpreset-discretedate-2.png) **注**:最新の日付値をフィルターする場合は、この設定をワークブック内のデータ ソース フィルターのみに適用します。 操作の順序で、最新の日付フィルターはワークブックにグローバルに適用されますが、コンテキスト フィルターはワークシートごとに適用されます。最新の日付は、ワークブックを開いて初めて使用した直後、データ ソース フィルターの後、コンテキスト フィルターの前に決まります。その時点で日付が設定され、最新の日付プリセットがディメンション フィルターとして使用されます。 ビュー内で追加のフィルターを使用しており (相対日付フィルターやコンテキスト フィルターを含む)、それらの追加のフィルターがデータベース内の最新の日付からデータを選択しない場合、最新の日付値設定はデータのない空のビューとなることがあります。 Tableau Server および Tableau Cloud では、ビューを初めてブラウザーに読み込んだときにプリセットが適用されますが、ブラウザーまたはデータの更新時は適用されません。 - **個別の日付のフィルター**: 個別の日付を選択し、ビューから特定の日付をフィルターします。 - **その他の日付フィルター オプション**: \[相対日付\] または \[日付範囲\] を選択すると、\[フィルター\] ダイアログ ボックスが開きます。そのダイアログ ボックスで、\[開始日\] または \[終了日\] を定義できます。\[特別\] を選択し、\[NULL の日付\]、\[NULL でない日付\]、または \[すべての日付\] を含めることもできます。 ### 表計算のフィルター 表計算のフィルターを作成するには、計算されたフィールドを作成してから、そのフィールドを \[フィルター\] シェルフに配置します。 表計算フィルターは操作順序の最後に適用されるため、表計算に基づくフィルターはデータ セット内の参照元データをフィルターしません。つまり、Tableau は最初のビュー内のあらゆる表計算を評価し、その後、現在のビューの結果に表計算フィルターを適用します。 #### 表計算フィルターの合計への適用 ビュー内に合計を表示し、表計算フィルターを合計に適用する場合は、そのフィルターのドロップダウン メニュー (\[フィルター\] シェルフ上) で \[合計に適用\] を選択できます。このオプションを使用して、表計算フィルターが合計に適用されるタイミングを決定できます。 ![\[合計に適用\] オプションを表示するフィルター ピルのドロップダウン メニュー](Img/table_calc_filter_applytototals2.png) ![\[合計に適用\] オプションが選択されたフィルター ピルのドロップダウン メニュー](Img/table_calc_filter_applytototals3.png) このオプションは、ビュー内に合計を表示しており、ビューに表計算フィルターを追加している場合に使用できます。合計を含む表内のすべての結果に表計算フィルターを適用するには、\[合計に適用\] を選択します。 ## ビューでインタラクティブ フィルターを表示する インタラクティブ フィルターが表示されている場合は、ビューにデータを迅速に含めたり、除外したりすることができます。 **注**: Web 作成では、フィールドを \[フィルター\] シェルフにドラッグすると、自動的にビューにインタラクティブ フィルターが追加されます。 **ビューでフィルターを表示するには:** 1. ビューでフィールド ドロップダウン メニューをクリックし、\[フィルターを表示\] を選択します。 ![ワークシートにフィルターを表示します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/show_filter1.gif) フィールドは自動的に \[フィルター\] シェルフに追加され (まだフィルターされていない場合)、フィルター カードがビューに表示されます。カードを操作してデータをフィルターします。 **注:** Tableau Desktop では、現在、ビューで使用されていないフィールド用のインタラクティブ フィルターをビューに追加できます。そのためには、\[データ\] ペインでフィールド ドロップダウン メニューをクリックし、\[フィルターを表示\] を選択します。 ## フィルター カードの操作と外観のオプションを選択する フィルターを表示すると、フィルターの機能とその外観を制御するためのさまざまなオプションがあります。これらのオプションには、ビュー内のフィルター カードの右上隅にあるドロップダウン メニューをクリックしてアクセスできます。 ![クイック フィルターのコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/quickfilter_2.png) 一部のオプションは、あらゆる種類のフィルターで使用できますが、その他のオプションはフィルターの対象がカテゴリー フィールド (ディメンション) か、定量的フィールド (メジャー) かによって異なります。 ビューやダッシュボードでのフィルターの表示方法、または Web に保存された場合のフィルターの表示方法をカスタマイズすることができます。 #### 一般的なフィルター カード オプションには、次のようなものがあります。 - \[フィルターの編集\] - このオプションを選択すると、メインの \[フィルター\] ダイアログ ボックスが開き、条件や制限を追加することでフィルターをさらに絞り込むことができます。 - \[フィルターの削除\] - \[フィルター\] シェルフからフィルターを削除し、ビュー内のフィルター カードを削除します。 - \[ワークシートに適用\] - フィルターを現在のワークシートにのみ適用するか、複数のワークシートで共有するかを指定できます。詳細については、[フィルターを複数のワークシートに適用する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering_global.htm)を参照してください。 - \[フィルターの書式設定\] (Tableau Desktop のみ) - ビュー内のすべてのフィルター カードのフォントと色をカスタマイズします。 - \[関連値のみ\] - フィルターに表示する値を指定します。このオプションを選択すると、他のフィルターが考慮され、それらのフィルターを通過した値のみが表示されます。たとえば、"State (州)" のフィルターで "Region (地域)" のフィルターを使用すると、東部の州のみが表示されます。フィルター カードの上部のトグルを使用すると、このオプションと \[データベース内のすべての値\] オプションを切り替えることができます。 - \[階層内のすべての値\] - フィルターに表示する値を指定します。階層フィールドからフィルターを作成する場合、既定でこのオプションが選択されます。フィルター値は、階層内の親子関係の関連性に基づいて表示されます。 - \[データベース内のすべての値\] - フィルターに表示する値を指定します。このオプションを選択すると、ビューのその他のフィルターにかかわらず、データベース内のすべての値が表示されます。 - \[コンテキスト内のすべての値\] (Tableau Desktop のみ) - ビュー内のフィルターの 1 つがコンテキスト フィルターである場合、異なるフィルターでこのオプションを選択すると、コンテキスト フィルターを通過する値のみが表示されます。詳細については、[コンテキスト フィルターの使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering_context.htm#f)を参照してください。 - \[値を含める\] - このオプションを選択すると、フィルター カードの選択項目がビューに含められます。 - \[除外値\] - このオプションを選択すると、フィルター カードの選択項目がビューから除外されます。 - \[カードの非表示\] (Tableau Desktop のみ) - フィルター カードを非表示にしますが、フィルターは \[フィルター\] シェルフから削除されません。 ### カード モードのフィルター フィルター カード モードを選択し、ビュー内のフィルター カードの外観や操作をコントロールできます。 フィルター カード モードを選択するには、フィルター カードのドロップダウン メニューをクリックし、リストからモードを選択します。 ![フィルターを単一の値リストとスライダーとして表示します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/show_filter2.gif) オプションのリストに表示されるフィルター カード モードの種類は、フィルターの対象がディメンションであるかメジャーであるかによって異なります。次の表に、ディメンションやフィルター カードで利用可能なフィルター カード モードの種類の短い説明を示します。 #### ディメンションの場合は、次のフィルター モードから選択できます。 - **単一値 (リスト)**: フィルターの値は、一度に 1 つの値のみを選択できるラジオ ボタンのリストとして表示されます。 - **単一値 (ドロップダウン)**: フィルターの値は、一度に 1 つの値のみを選択できるドロップダウン リストに表示されます。 - **単一値 (スライダー)**: フィルターの値は、スライダーの範囲に沿って表示されます。度に選択できる値は 1 つのみです。このオプションは、日付などの暗黙的な順序のあるディメンションに役立ちます。 - **\[複数の値 (リスト)\]** - フィルターの値は、複数の値を選択するためのチェック ボックスのリストとして表示されます。 - **\[複数の値 (ドロップダウン)\]**:フィルターの値は、一度に複数の値を選択できるドロップダウン リストに表示されます。 - **複数値 (カスタム リスト)**: 数文字を入力して値を検索できるテキスト ボックスが表示されます。または、値のリストをテキスト ボックスに入力するか貼り付けて、含める値のカスタム リストを作成することもできます。 - **ワイルドカード一致**: 数文字を入力できるテキスト ボックスが表示されます。それらの文字に一致するすべての値が自動的に選択されます。ワイルドカード文字としてアスタリスク文字を使用できます。たとえば、「tab」という文字で始まるすべての値を選択するには、「tab\*」と入力します。パターン照合では、大文字と小文字は区別されません。多次元データ ソースを使用している場合は、単一レベルの階層と属性をフィルターするときにのみ、このオプションを使用できます。 **注:** ブラウザーを使用して Tableau Cloud または Tableau Server に接続する場合、ディメンションのインタラクティブ フィルターの検索ドロップダウンでは 100 件の結果のみが返されます。Tableau Desktop で使用されているのと同じドロップダウンには、この制限はありません 値が人為的に下げられるのを防ぐため、追加のフィルター条件を使用して、フィルター ドロップダウンで検索される値を制限します。たとえば、高カーディナリティ フィルターが \[関連する値のみ\] に設定されているシーケンシャル フィルターを使用します (上記の「[フィルター カードの操作と外観のオプションを選択する](#SetOptions)」を参照してください)。名前に「Jo」が含まれる生徒を検索する場合は、「Jo」を検索して生徒フィールド全体をフィルターするのではなく、まず関連する学年レベルにフィルターし、生徒名フィールドが関連する値のみを返すようにします。 #### メジャーの場合は、次のフィルター モードから選択できます。 - **\[値/日付の範囲\]** - フィルターされた値が、その他の値を含める/除外するよう調節できる 2 つのスライダーとして表示されます。値を含めたり除外したりするには、スライダーを調整します。手動で値を入力するには、上限および下限の読み出しをクリックします。 スライダーの範囲内の暗い部分をデータ バーと呼びます。このバーには、ビュー内のデータ ポイントが実際に位置する範囲が示されます。このインジケーターを使用して、データ ソース内のデータに適したフィルターを決定してください。たとえば、200,000 ～ 500,000 ドルの値のみを含む "Sales (売上高)" フィールドをフィルターできますが、ビューには 250,000 ～ 320,000 ドルの値のみが含まれるとします。ビューに表示されるデータの範囲は、データ バーで示されますが、フィルター範囲はスライダーで示されます。 - **注:** データ バーは、ビュー内で全く同じフィールドと集計レベル (\[列\] シェルフ、\[行\] シェルフ、または \[マーク\] カードなど) を使用している場合にのみフィルターに表示されます。たとえば、SUM(Sales) のフィルターは、SUM(Sales) がビューで使用されている場合にのみデータ バーを表示します。ビューで AVG(Sales) が使用されている場合、集計が一致しないため、データ バーは表示されません。 - **\[最小/開始日\]** - 固定した最小値の単一のスライダーが表示されます。上限または下限を指定しない範囲を使用してフィルターを作成するには、このオプションを使用します。 - **\[最大/終了日\]** - 固定した最大値のスライダーが表示されます。上限または下限を指定しない範囲を使用してフィルターを作成するには、このオプションを使用します。 - **\[現在を基準にする\]** - ビューを開いた日時に基づき、更新される動的な日付範囲を定義するためのコントロールが表示されます。このオプションは、連続日付フィールドのあるフィルターにのみ利用できます。 - **\[期間を参照\]** - 過去の日、週、月、3 か月、1 年、5 年など、一般的な日付範囲が表示されます。このオプションは、連続日付フィールドのあるフィルターにのみ利用できます。 **注**: メジャーバリューまたはメジャーネーム用のフィルターを単一値のリストとして公開する場合、\[すべて\] を選択することでフィルターが自動的に複数値のリストに変換されます。メジャー バリューとメジャー ネームの詳細については、[メジャー バリューとメジャー ネーム](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_understanddatawindow_meavalues.htm)を参照してください。 ### フィルター カードのカスタマイズ 一般的なフィルター オプションやフィルター モードに加え、ワークシートやダッシュボードでのフィルターの表示方法、または Web にパブリッシュするとき、さらに Tableau Desktop でパブリッシュするときのフィルターの表示方法を制御することができます。 フィルターをカスタマイズするには、フィルター カード ドロップダウン メニューをクリックして \[カスタマイズ\] を選択します。 ![\[カスタマイズ\] の下のフィルターの編集メニューとオプション](Img/filter_settings.png) 次のオプションから選択できます。 - **\["すべて" の値を表示\]** - 複数値のリストおよび単一値のリストで既定で表示される \[すべて\] オプションの表示と非表示を切り替えます。 - **\[\[検索\] ボタンを表示\]** - フィルターの上部の \[検索\] ボタンの表示と非表示を切り替えます。 - **\[\[含める/除外する\] を表示\]** - フィルター カード メニューの \[値を含める\] コマンドと \[値を除外\] コマンドの表示と非表示を切り替えます。表示すると、ユーザーは包含モードと除外モード間でフィルターを切り替えることができます。 - **\[コントロール タイプの表示\]** - ユーザーが表示されたクイック フィルターのタイプを変更できるようにするかどうかを切り替えます。たとえば、表示した場合、ユーザーは複数値のリストをコンパクト リストに変更することができます。 - **\[\[増やす/減らす\] ボタンを表示\]** - フィルターの上部の \[増やす/減らす\] ボタン ![メニューアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/customize_qfilter3.png) の表示と非表示を切り替えます。 - \[すべての値を表示\] ボタン - フィルター カードでの \[すべての値を表示\] ボタン ![赤い X の付いたフィルター アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/customize_qfilter2.png) の表示と非表示を切り替えます。 ファイルターでデータが除外されている場合は常に、小さな赤い "x" が \[すべての値を表示\] ボタンに表示されます。すべての値が表示されている場合は、赤い "x" が非表示になります。 ![すべての値を表示するにはフィルターを削除します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/filter_showallvalues.gif) - **\[\[適用\] ボタンを表示\]** - フィルターの下部の \[適用\] ボタンの表示と非表示を切り替えます。表示される場合、フィルターへの変更は、ボタンをクリックした後にのみ適用されます。保留中の変更は緑色で表示されます。このオプションは、複数値のリストとドロップダウンでのみ使用することができます。このオプションは Web 作成で使用可能です。 - \[読み出しを表示\] - 範囲の上に最小値と最大値をテキストとして表示するかどうかを制御します。読み出しを使用すると、スライダーを使用する代わりに新しい値を手動で入力することができます。 - \[スライダーを表示\] - スライダーを表示するかどうかを制御します。このオプションがオフの場合、フィルターには読み出しのみが表示されます。 - \[NULL コントロールを表示\] - フィルターでの NULL 値の処理方法を制御するためのドロップダウン リストを表示します。範囲内の値、範囲内の値と NULL 値、NULL 値のみ、NULL 以外の値、またはすべての値を選択できます。 - **注:** 上記のオプションには、Tableau Server または Tableau Cloud に対してパブリッシュされたビューで利用できないものもあります。 ## 関連項目 - [データ ソースからデータをフィルターする](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering_datasource.htm) ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ビューでのデータのフィルターリングと並べ替え このセクションでは、Tableau ビジュアライゼーションでデータのフィルターリングと並べ替えを行うさまざまな方法について説明します。ビジュアライゼーションのデータをフィルターリングする方法、複数のワークシートやデータ ソースにまたがるデータをフィルターリングする方法、ビジュアライゼーションのデータを並べ替える方法、ネストされた並べ替えを作成する方法などについては、以下の記事をお読みください。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ビューでのデータの探索と調査 ビューを探索および分析する準備が整ったら、Tableau で目的のデータを分離するのに役立つ一連の動的データ検査ツールを使用できます。たとえば、密集したデータ ビューでは、特定の地域に注目し、外れ値のグループを選択し、各マークの参照元データ ソース行を表示します。 ## マークの選択によるビュー内のデータ ポイントのハイライト ビューにハイライトを追加する最も簡単な方法は、ハイライトするマークを選択することです。ビューでマークを手動選択すると、他のマークはすべて薄く表示され、選択項目への注意を喚起することができます。選択内容はワークブックに保存されます。 選択ツールの使用方法の詳細については、[マークの選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_pan_zoom.htm#Select)を参照してください。また、[凡例のハイライト](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_highlight_colorlegend.htm)、[コンテキスト内のデータ ポイントをハイライトする](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_highlight_highlighter.htm)、[\[ハイライト\] ツールバー ボタン](actions_highlight_toolbar.htm)、および[ハイライト アクション](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_highlight.htm)も参照してください。 キーボードの Ctrl キーを押したまま (Mac では Command キー)、各マークを選択することで、複数のマークを選択できます。高度な選択ツールのいずれかを使用して、特定の形状内のマークを選択することもできます。 ![ビュー内で複数のマークを選択する例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/select_marks_highlight.gif) マークとヘッダーを選択して、ビューに表示される内容をフィルターすることもできます。詳細については、[ビューにデータ ポイントを含めるか、データを除外するよう選択します](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering.htm#SelectData)および[ヘッダーを選択してデータをフィルターする](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering.htm#SelectHeaders)を参照してください。 ## ツールヒントを使用した選択したマークの分析 ビュー内で 1 つまたは複数のマークを選択し、同じ部分にカーソルを合わせていると、ツールヒントにデータを調べるためのいくつかのオプションが表示されます。
Tableau Desktop のバージョン Web バージョン

Tableau Desktop のツールヒントの例

Web 作成のツールヒントの例

ツールヒントには、ビュー内のマークに関する追加情報が表示され、ここから次のデータ分析オプションを使用できます。 - ビュー内で選択したマークのみを保持します。 ![\[保持のみ\]](Img/inspectdata_select_marks5.png) 詳細については、[ビューにデータ ポイントを含めるか、データを除外するよう選択します](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering.htm#SelectData)を参照してください。 - 選択したマークをビューから除外します。 ![\[除外\]](Img/inspectdata_select_marks6.png) 詳細については、[ビューにデータ ポイントを含めるか、データを除外するよう選択します](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering.htm#SelectData)を参照してください。 - 選択したマークに基づいてグループを作成します。 ![\[ペーパークリップ\] アイコン](Img/inspectdata_select_marks7.png) 詳細については、[データのグループ化によりデータエラーの修正またはディメンション メンバーを組み合わせる](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_groups.htm)を参照してください。 - 選択したマークを含むセットを作成します (Tableau Desktop のみ)。 ![アイコンの設定](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/inspectdata_select_marks8.png) 詳細については、[セットの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_sets_create.htm)を参照してください。 - 選択したマークの参照元データを表示します。![\[参照元データの表示\] アイコン](Img/inspectdata_select_marks9.png)詳細については、[参照元データの表示](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_viewdata.htm)を参照してください。 ツールヒントに関する詳細については、[ツールヒント](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/view_parts.htm#Tooltips)を参照してください。 関連する分析ツールの詳細については、[ビューのズームとパン、マークの選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_pan_zoom.htm)、「マークの選択」、[元に戻す/やり直す](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_undo.htm)、[ドロップ ライン](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_droplines.htm)を参照してください。 ## ツールヒントでのカテゴリ別のデータのハイライト 不連続 (カテゴリー) のディメンションまたはメジャーをツールヒントに含めると、これらを使用して同じ値を持つビューのマークを選択できます。ツールヒントの選択がワークシートで有効になっている場合、これらのフィールドにマウスをかざすと下線付きのテキストで表示されます。ツールヒントの選択をクリックすると、同じ値を持つビュー内のすべてのマークが選択されます。 下の例では、\[Bill Shonely\] ("Customer Name (顧客名)" の値) をツールヒントでクリックすると、そのビュー内で Bill Shonely を顧客として含めているすべてのマークが選択され、他のマークはすべて薄く表示されます。 ![ツールヒント フィルターの例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tooltipselection2.png) この機能を無効または有効にするには、\[ツールヒントの編集\] ダイアログ ボックスで、\[カテゴリ別の選択を許可\] チェック ボックスをオンにします。ツールヒントのプロパティ設定の詳細については、[ツールヒントをマークに追加](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties.htm#TooltipProp)を参照してください。 ## マップ内のデータの探索 Tableau のマップは、世界中のデータをすばやく見つけて、分析できるように支援します。マップ ビューを探索および操作する方法は数通りあります。ビュー ツールバーからマークをズームイン、ズームアウト、パン、および選択したり、マップ検索を使用して世界中の場所を検索できます。 ![Tableau マップ の例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/zoom_pan_maps_srvr.png) 詳細については、[マップ内のデータの探索](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_explore.htm)、[マップ内の場所の検索](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsearch.htm)、および[マップ内のデータ ポイントおよび位置間の距離の測定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_measure_distance.htm)を参照してください。 ## アナリティクス オブジェクトのビューへの追加 (傾向線、予測値、リファレンス ラインおよびリファレンス バンド) ワークスペースの左側に表示されている \[アナリティクス\] ペインから、リファレンス ライン、ボックス プロット、傾向線、予測などのオブジェクトをビューにドラッグできます。\[データ\] ペインと \[アナリティクス\] ペインを切り替えるには、サイド バーの上部にあるタブをクリックします。詳細については、[高度な分析のビューへの適用 (\[アナリティクス\] ペイン)](environ_workspace_analytics_pane.htm)を参照してください。 ![\[アナリティクス\] ペイン](Img/environ_analytics_pane.png) Tableau Desktop の \[アナリティクス\] ペイン Tableau Desktop では、アナリティクス オブジェクトをビューに追加するオプションを \[アナリティクス\] ペインまたはメニュー、あるいはビューのコンテキストで使用できます。たとえば、軸を編集するときはリファレンス ラインおよびバンドを使用でき、傾向線と予測値は \[アナリティクス\] メニューから使用できます。 \[アナリティクス\] ペインでは、ドラッグ & ドロップでさまざまなオプションにアクセスできます。 Web では、ほとんどのアナリティクス オブジェクトを \[アナリティクス\] ペインから使用できます。 ## マーク データと再計算されたラインの比較 ビュー内に平均線、定数線、傾向線、リファレンスライン、リファレンスバンド、分布ライン、分析バンドなどのアナリティクス オブジェクトがあるときに、ビュー内で 1 つまたは複数のマークを選択すると、選択したマークをビュー全体のデータと照合した分析データの比較が即時に行えます。 たとえば、傾向線を含むビュー内でマークを選択すると、再計算された 2 つ目の傾向線が作成されます。この傾向線の値は選択したマークのみから決定されるため、この傾向線が示す傾向を全体の傾向と比較することができます。 ![2 つのビューと再計算された傾向線を比較する](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/inspectdata_select_marks2.png) アナリティクス オブジェクトが既に含まれているビュー内でマークを選択すると、再計算されたラインが既定で表示されます。Tableau Desktop で、再計算された線を作成しない場合、オフにすることができます。 **再計算された線をオフにする (Tableau Desktop のみ):** 1. ビューのアナリティクス オブジェクトを選択し、\[編集\] をクリックします。 2. **\[編集\]** ダイアログ ボックスで、\[ハイライトまたは選択したデータ ポイントに対する再計算されたラインの表示\] をオフにします。 ![ダイアログ ボックスの選択を編集する](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/inspectdata_select_marks3.png) または、ビューでアナリティクス オブジェクトを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して \[セットの In/Out を表示\] を選択します。 ビューに戻り、マークを選択またはハイライトすると、再計算されたラインは表示されません。詳細については、[ハイライト アクション](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_highlight.htm)を参照してください。 ### 再計算されたラインおよびハイライト アクション 再計算されたラインは、ワークシートとダッシュボードのどちらでも、ハイライト アクションと一緒に操作することもできます。 たとえば、1 つのシート内でマークを選択することによって、ダッシュボード内でハイライト アクションを作成すると、そのダッシュボード内の他のシート内のマークがハイライトされます。これらのシートに傾向線、リファレンスライン、その他のアナリティクス オブジェクトが含まれている場合、再計算されたラインは、ビューの更新時に表示されます。 ![再計算されたラインおよびハイライト アクションの例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/inspectdata_select_marks4.png) ## \[データの詳細\] を使用したビジュアライゼーション情報の表示 2019.3 以降、Tableau Catalog は、Tableau Server と Tableau Cloud に対する データ管理 の一部として使用できます。Tableau Catalog が環境で有効になっている場合、\[データの詳細\] ペインにビジュアライゼーション情報を表示できます。Tableau Catalog の詳細については、[Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/dm_catalog_overview.htm) または [Tableau Cloud](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/dm_catalog_overview.htm) のヘルプの「Tableau Catalog について」を参照してください。 パブリッシュされたビューを確認しており、お使いの環境で Tableau Catalog が有効になっている場合、ワークブックやダッシュボードのビュー上部にあるツールバーで \[データの詳細\] を選択すると、ビューで使用されているデータに関する情報を表示できます。詳細は次のとおりです。 - 過去 12 週間にシートまたはダッシュボードが表示された回数を示すスパークライン。 - ワークブックに関する情報 (名前、プロジェクト、作成者、変更日、データ品質に関する警告)。 - シートまたはダッシュボードで使用されたデータ ソース。 - 使用中のフィールドのリスト。フィールドを選択すると、説明や計算などのフィールド メタデータが表示されます。 ![\[データの詳細\] のサンプル ペイン](Img/dm_data_details_sparkline.png) \[データの詳細\] ペインのリンクをクリックすると、そのアイテムが別のウィンドウで開かれます。 ビュー、ワークブック、またはダッシュボードで使用されているいずれかのデータの系列にデータ品質に関する警告がある場合、\[データの詳細\] タブには、白い感嘆符を囲む青い円が表示されます。\[データの詳細\] タブ、次にデータ品質に関する警告をクリックし、警告の詳細を表示します。 ![データ品質に関する警告の詳細を参照する](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dm_data_details_dqw.png) ### 高い可視性のデータ品質警告 データ アイテムの所有者や管理者が、データ品質に関する警告が重要であることを示すタグを付けた場合は、次のようになります。 - 影響を受けるアセットが使用されているパブリッシュ済みのビューを開くと、\[データの詳細\] ペインへのリンクを含む通知が表示されます。 ![データ品質に関する警告の情報メッセージがビューに表示されます](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dm_dqw_hv_alert.png) - \[データの詳細\] ペイン (また、Tableau の他の場所) では、黄色の警告記号によってその警告の可視性が高まります。 ![\[データの詳細\] ペインに表示される可視性を高めたデータ品質に関する警告](Img/dm_dqw_hv_datadet.png) ### フィールドにはアップストリームの説明を表示できます。 ビューで使用されているフィールドにワークブック内の説明が含まれていなくても、説明が存在する場合は Catalog でアップストリームのフィールドまたは列から説明を検索して表示できます。パブリッシュされたデータ ソースがアップストリームであり、そこにこのフィールドの説明が含まれている場合、\[データの詳細\] ペインにはそのフィールドの説明が表示されます。説明が含まれていない場合は、このフィールドには、アップストリームのテーブル内でフィールドが参照する列からの説明が表示されます。 フィールドがアップストリーム ソースから説明を継承すると、説明の継承元を示す情報アイコンが \[説明\] の横に表示されます。 ![情報アイコンのテキストには、説明の継承元が記載されています](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dm_data_details_description.png) 計算フィールド、グループ フィールド、またはセット フィールドなどの一部のフィールドでは、アップストリーム ソースからの説明の表示はサポートされていません。また、ワークブックとデータ ソースでは、アップストリームのフィールドや列の説明を表示することはできません。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ビューで背景イメージを使用する 背景イメージは、ビューのマークにさらにコンテキストを追加するために、データの下に表示するイメージです。背景イメージは一般的に、データの座標系に対応するカスタム マップ イメージを追加するために使用します。 たとえば、建物の複数のフロアに対応するデータがあるとします。背景イメージを使用して建物の実際の平面図にそのデータを重ねると、より多くのコンテキストを提供することができます。背景イメージを使用する例として他に、海底のモデルの表示、Web ログを解析するための Web ページのイメージの表示、テレビ ゲームのプレーヤーの統計を視覚化するためのテレビ ゲームのレベルの表示などがあります。 Tableau ではオンラインとオフラインのプロバイダーから動的マップを読み込むことができますが、背景イメージには、特殊なマップである独自のカスタム イメージや、データに対応する他のイメージを使用することができます。 ## 背景イメージをワークブックに追加する ビューに背景イメージを追加する場合は、データベースのフィールドの値に X 軸と Y 軸の両方をマッピングすることで、座標系を指定する必要があります。マップを追加する場合、X 軸と Y 軸は 10 進表記の経度と緯度にする必要があります。ただし、独自の座標系に基づく関連フィールドにも軸をマッピングすることができます。 **背景イメージを追加するには** 1. \[マップ\] > \[背景イメージ\] の順に選択し、データ ソースを選択します。 ![背景画像オプションが選択されたマップのドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/adding1.png)3. \[背景イメージ\] ダイアログ ボックスで、\[イメージの追加\] をクリックします。 ![名前、有効、必須フィールドのフィールドと、画像の追加、編集、削除、OK、キャンセル、適用のボタンがある背景画像のダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/adding2.png)5. \[背景イメージの追加\] ダイアログ ボックスで、次の操作を行います。 - \[名前\] テキスト ボックスにイメージの名前を入力します。 - \[参照\] をクリックし、背景に追加するイメージに移動して選択します。オンラインでホストされているイメージにリンクする URL を入力することもできます。 - イメージの x 軸にマッピングするフィールドを選択し、左と右の値を指定します。マップを追加する場合は、度/分/秒または N/S/E/W ではなく 10 進値を使用して、経度値を x 軸にマッピングする必要があります。 - イメージの y 軸にマッピングするフィールドを選択し、上と下の値を指定します。マップを追加する場合は、度/分/秒または N/S/E/W ではなく 10 進値を使用して、緯度値を y 軸にマッピングする必要があります。 - ウォッシュアウト スライダーを使用してイメージの明度を調整することができます。データの背後に表示されるイメージは、スライダーを右に動かすほどより薄くなります。 ![マップのダイアログ ボックスに背景画像を追加します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/adding3.png) 6. \[オプション\] タブを使用して、次のオプションを指定できます。 - アスペクト比の固定 - 軸を操作する際にイメージの元のディメンションを維持するには、このオプションを選択します。このオプションの選択を解除すると、イメージの形状を歪ませることができます。 - 常にイメージ全体を表示 - データがイメージの一部のみを含む場合に画像のトリミングを避けるには、このオプションを選択します。ビューの両方の軸を固定すると、このオプションは無効になる場合があります。 - イメージを表示する条件を追加します。条件の定義の詳細については、[ビューからのデータのフィルター](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering.htm#AddConditions)を参照してください。 ![名前、画像オプション、表示のみのフィールドがある「背景画像の追加」というラベルの付いたダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/adding4.png) 7. \[OK\] をクリックします。 x フィールドと ｙ フィールドをビューの行シェルフと列シェルフに追加すると、背景イメージはデータの後ろに表示されます。背景イメージが表示されない場合は、x と y フィールドに非集計のメジャーが使用されていることを確認してください。すべてのメジャーを非集計するには、\[分析\] >\[メジャーの集計\] を選択します。各メジャーを個別に変更するには、シェルフ上のフィールドを右クリックし、\[ディメンション\] を選択します。最後に、生成された \[緯度\] フィールドと \[経度\] フィールドを x および y フィールドに使用した場合は、背景イメージが表示される前にビルトイン マップを無効にしますを無効にする必要があります。\[マップ\] >\[背景マップ\] >\[なし\] を選択して、ビルトイン マップを無効にします。 ビュー内のマークを背景イメージ上に配置したときはっきりと見えるようにするため、各マークはハローと呼ばれる単色の対比色で囲まれています。マークのハローをオフにするには、\[書式設定\] > \[マークのハローを表示\] を選択します。 ## 背景イメージを使用してビューを構築する 背景イメージを追加した後、イメージに指定した x および y のマッピングに合わせてビューを作成する必要があります。つまり、x および y に指定したフィールドは適切なシェルフにある必要があります。次の手順に従って、ビューを適切に設定します。 1. x 軸にマッピングしたフィールドを \[列\] シェルフに配置します。 マップで作業している場合は、経度フィールドを \[列\] シェルフに配置します。最初は逆に思えるかもしれませんが、\[列\] シェルフ上のフィールドによって x 軸に分布される値が決まります。 2. y 軸にマッピングしたフィールドを \[行\] シェルフに配置します。 マップで作業している場合は、緯度フィールドを \[行\] シェルフに配置します。最初は逆に思えるかもしれませんが、\[行\] シェルフ上のフィールドによって y 軸に分布される値が決まります。 ## 背景イメージの編集 背景イメージを追加した後、いつでも編集画面に戻り、x および y フィールドのマッピングだけでなく、\[オプション\] タブのオプションも編集できます。 イメージを編集するには 1. \[マップ\] > \[背景イメージ\] の順に選択します。 2. \[背景イメージ\] ダイアログ ボックスで編集するイメージを選択し、\[編集\] をクリックします。またはイメージの名前をダブルクリックすることもできます。 ![画像が選択され、編集ボタンが丸で囲まれた背景画像のダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/edit1.png)4. \[背景イメージの編集\] ダイアログ ボックスで、イメージを変更し、\[OK\] クリックします。 ## 背景イメージを有効または無効にする ワークブックには複数のイメージを追加できますが、イメージのサブセットを特定のワークシートのセットに対してのみ使用する必要がある場合があります。たとえば、1 つのビューに米国全体のマップを表示し、別のビューには個々の州のマップを表示する場合などです。 \[背景イメージ\] ダイアログ ボックスのチェック ボックスを使用して、現在のワークシートのイメージを有効または無効にします。1 つのワークシートで複数のイメージを有効にすることで、複数のイメージを表示できます。たとえば、背景に複数のイメージを並べて表示して大きな背景イメージを作成することができます。 背景イメージを有効または無効にするには 1. \[マップ\] > \[背景イメージ\] の順に選択します。 2. \[背景イメージ\] ダイアログ ボックスで、有効にするイメージの横にあるチェック ボックスをオンにします。 ![背景画像とその可視性の表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/enable1.png)4. \[OK\] をクリックします。 ## 背景イメージに条件の表示および非表示を追加する 背景イメージを追加して有効にすると、ビューで使用する必須フィールドがあるワークシートに自動的にそのイメージが表示されます。すべてのワークシートにイメージが表示されることを避けるには、表示/非表示条件を指定します。表示/非表示条件は、イメージの表示条件を指定するために定義する条件ステートメントです。たとえば、高層建築の平面図のイメージがあるとします。それぞれのイメージが同じ座標 (建物の隅) に関連付けられている場合、3 階の情報を見るときは 1 階のマップを表示しないとします。この場合、"Floor (フロア)" フィールドが 1 のとき 1 階のイメージのみを表示する条件を指定できます。 **表示/非表示条件を指定するには** 1. \[マップ\] > \[背景イメージ\] の順に選択し、データ ソースを選択します。 2. \[背景イメージ\] ダイアログ ボックスで条件を追加するイメージを選択し、\[編集\] をクリックします。 3. 次に表示されたダイアログ ボックスで、\[オプション\] タブを選択します。 4. ダイアログ ボックスの下部にある \[追加\] ボタンをクリックします。 ![背景画像を設定するためのオプションが含まれた背景画像の追加ウィンドウ。\[追加\] ボタンが強調表示されています。](Img/bkimages_manage_conditions1.png)6. 条件の根拠になるフィールドを選択します。上記の例ではフィールドは "Floor (フロア)" です。 ![ベッドルーム、階、ユニット番号のオプションが表示され、階が選択されたフィールドの選択ウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bkimages_manage_conditions2.png)8. フィールドの値を選択することで、イメージをいつ表示するかを指定します。この例では 1 が選択されています。 ![値オプションに 1 ～ 4 の値があり、番号 1 が選択されている値の選択ウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bkimages_manage_conditions3.png)10. \[OK\] をクリックします。 条件ステートメントがイメージに追加されます。建物の平面図の例では、条件ステートメントは "Floor (フロア)" が 1 の場合にのみイメージを表示します。 11. \[OK\] を 2 回クリックし、\[背景イメージ\] ダイアログ ボックスを閉じて変更を適用します。 複数の条件を追加すると、背景イメージはすべての条件が満たされたときにのみ表示されます。たとえば、背景イメージに "Property Name (不動産物件名)" と "Floor (フロア)" の 2 つの条件がある場合、"Property (不動産物件)" が Greenwood Estates で "Floor (フロア)" が 3 のときにのみ表示されます。 ## 背景イメージを削除する 背景イメージを使用しない場合は、これを無効にするか削除して、すべてのワークシートで使用できないようにすることができます。 **イメージを削除するには** 1. \[マップ\] > \[背景イメージ\] の順に選択します。 2. \[背景イメージ\] ダイアログ ボックスで、削除するイメージを選択し、\[削除\] をクリックします。 ![間取り図 1 の背景画像が選択され、削除ボタンが強調表示された背景画像のウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bkimages_manage_remove1.png) 3. \[OK\] をクリックします。 ## 関連項目 - [Tableau のマップおよび地理的データの分析](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps.htm) ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ビューに日付がない場合の予測 有効な日付がビューにない場合は、Tableau はビューの中から整数値を持つディメンションを探します。そのようなディメンションを発見した場合、それを使用してビュー内のメジャー用の追加の値を予測します。日付に関しては、予測されるメジャーを並べるのに整数ディメンションが選択されると、データを分割するのに日付が使用されなくなります。そのような整数ディメンションが複数ある場合、Tableau はその順に従います。 - \[列\] シェルフの整数ディメンション。そのような整数ディメンションが複数ある場合、最初のディメンションが使用されます (シェルフの最も左側のもの)。 - \[行\] シェルフの整数ディメンション。 - \[ページ\] シェルフの整数ディメンション。 - \[マーク\] カードの整数ディメンション。 Tableau が予測に整数ディメンションを使用している場合、\[予測のオプション\] と \[予測の説明\] ダイアログボックスは、予測が期間によって自動的に集計されることを示します。 ![予測期間、ソース データの集計、予測モデルを設定するオプションを含むダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/forecast_integer1.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ビューのズームとパン、マークの選択 ビューの左上隅にあるビュー ツールバーを使用すると、ビューの拡大/縮小やパン、データ マークの選択を行うことができます。 ![ビューのツールバー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewtools_main.png) ## ビュー ツールバーの表示/非表示 **ヒント:** Tableau Cloud や Tableau Server でビュー ツールバーが表示されない場合は、コンテンツの所有者に、次の手順を使用して表示するように依頼してください。または、[キーボード ショートカットを使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/shortcut.htm#Shortcuts_marks)して、ズーム、パン、マークの選択を行います。 マップ ビューにカーソルを合わせると、既定でビュー ツールバーが表示されますが、その動作は変更できます。詳細については、[ユーザーによるマップの操作方法のカスタマイズ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_customize_interaction.htm)を参照してください。また、散布図やボックス プロットなど、他のタイプのビューでもツールバーを表示できます。 1. ダッシュボードを使用している場合は、ツールバーを表示/非表示するゾーンを選択します。 2. トップ メニューから、\[ワークシート\] > \[ビュー ツールバーの表示\] を選択します。次に、以下のいずれかのオプションを選択します。 - \[自動\] - ツールバーは、マップ ビューにカーソルを合わせると表示されます。 - \[ポイント時に表示\] - ツールバーは、いずれかのタイプのビューにカーソルを合わせると表示されます。 - \[非表示\] - ツールバーは、選択したビューに表示されません(ただし、モバイル デバイスの使用可能性を向上させるため、スクロール可能なビューでの操作や複数選択を行うと、ツールバーが表示されます)。 **ヒント:** Tableau Desktop では、ツールバーのオンとオフをすばやく切り替えることができます。ビュー内の任意の場所を右クリックし、\[ビュー ツールバーを表示\] や \[ビュー ツールバーを非表示\] を選択します。 ## ズームとパン ビュー ツールバーでは、ズーム コントロールと、ズームされたビューのさまざまなエリアを表示できるパン ツールが提供されます。 ### ズームインとズームアウト ズーム インするにはビュー ツールバーの \[ズーム イン\] ボタン ![ズームイン ボタン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewtools_zoomin.png) をクリックし、ズーム アウトするには \[ズーム アウト\] ボタン ![ズームアウト ボタン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewtools_zoomout.png) をクリックします。 ビュー ツールバーが非表示になっている場合、ズーム インするにはビューをダブルクリックし、ズーム アウトするには Shift キーを押しながらビューをダブルクリックします。 ### 特定のエリアにズーム ビューの特定のエリアにズーム インするには、ビュー ツールバーの \[ズーム エリア\] ツール ボタン ![ズーム領域ツール ボタン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewtools_zoomarea.png) をクリックしてから、ビューにドラッグします。 ビュー ツールバーが非表示になっている場合、Ctrl + Shift キー (Windows) や Command + Shift キー (Mac) を押したまま \[ズーム エリア\] ツールを使用します。 ### ビューのリセット ズーム インまたはズーム アウトした後、ビュー内の軸は特定の範囲にロックされています。すべてのデータにビューを自動的にズームするように軸をすばやくリセットするには、次のいずれかを実行します。 - Tableau Desktop で、ビュー ツールバーの \[リセット\] ボタン ![リセット ボタン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewtools_reset.png) をクリックします。 - Tableau Server または Tableau Cloud で、ビュー ツールバーの \[ズーム ホーム\] ボタン ![ズーム ホーム ボタン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewtools_reset_web.png) をクリックします。 ### ビューのパン パンするには、次のいずれかを実行します。 - Shift キーを押しながら、ビュー内をドラッグします。 - ビュー ツールバーで矢印にカーソルを合わせ、\[パン\] ツール ![パン ツール ボタン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewtools_pan2.png) を選択してからビュー内でドラッグします。 ## マークの選択 マークを選択すると、表示されるツールヒントにマークに関する情報が表示されます。また、ビューから基になるデータを簡単に表示したり、選択したマークをフィルターしたりすることもできます。詳細については、[ツールヒント](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/view_parts.htm#Tooltips)を参照してください。 ビューでマークを選択すると、他のマークはすべて薄く表示され、選択項目への注意を喚起することができます。選択内容はワークブックに保存されます。 ![ビュー内の選択されたマークと、淡色表示された Viz 上の他のマーク。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/highlightaction3.png) ### 個々のマークまたは複数のマークの選択 個々のマークを選択するには、そのマークをクリックします。個々のマークを選択した範囲に追加するには、Ctrl キー (Windows) や Command キー (macOS) を押したままにします。 複数のマークを同時に選択するには、ビュー ツールバーの \[矩形\]、\[ラジアル\]、\[投げ縄\] ツールを使用して、ビューをドラッグします。 ### 矩形の選択 矩形ツールを使用すると、矩形内のマークが選択されます。矩形ツールを使用するには、ビュー ツールバーの矢印にカーソルを合わせて \[矩形\] ツール ボタン ![長方形のツール ボタン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewtools_rectanglebutton.png) をクリックし、ビューにドラッグします。 **注:** 矩形ツールはほとんどのビューの既定のツールであるため、ビュー ツールバーに表示されていない場合があります。この場合、矩形ツールを使用するビューに向かってドラッグすることができます。 ![長方形のツール ボタンを強調表示するビュー ツールバー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewtools_rectangle.png) ### ラジアルの選択 ラジアル ツールを使用すると、環状エリア内のマークが選択されます。ラジアル ツールを使用するには、ビュー ツールバーの矢印にカーソルを合わせて \[ラジアル\] ツール ボタン ![ラジアル ツール ボタン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewtools_radialbutton.png) をクリックし、ビューにドラッグします。 ![ラジアル ツール ボタンを強調表示するビュー ツールバー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewtools_radial.png) また、ラジアル ツールを使用してマップ ビューで距離を測定することもできます。詳細については、[マップ内のデータ ポイントおよび位置間の距離の測定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_measure_distance.htm)を参照してください。 ### 投げ縄の選択 投げ縄ツールを使用すると、フリーハンド形状をマークの周囲に描画することで、複数のマークを選択できます。このツールは、特定のマークのみを含め、その周りの他のマークを除外するのに便利です。 投げ縄ツールを使用するには、ビュー ツールバーの矢印をポイントして \[投げ縄\] ツール ボタン ![投げ縄ツール ボタンを強調表示したビュー ツールバー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewtools_lassobutton.png) をクリックし、選択するマークの周りにフリーハンド形状を描画します。 ![投げ縄ツール ボタン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewtools_lasso.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ビューの各部分 このセクションでは、Tableau で作成できるビューの基本要素について説明します。必要に応じてビューの一部を表示または非表示にできます (以下で説明)。すべてのビューにいくつかの形式の表があり、行、列、ヘッダー、軸、ペイン、セル、マークが含まれています。ビューには、オプションでツールヒント、タイトル、キャプション、フィールド ラベル、凡例を含めることができます。 ## ビューの領域 すべてのワークシートの表にデータ ビューが表示されます。表は行と列の集まりで、ヘッダー、軸、ペイン、セル、マークなどの要素で構成されています。これらに加えて、タイトル、キャプション、フィールド ラベル、凡例も表示あるいは非表示にするよう選択できます。 ![次のテキストの説明に対応するラベルが付いた Viz のコンポーネント。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/view_parts3.png) **A.** [フィールド ラベル](#FieldLabels) - \[行\] シェルフと \[列\] シェルフに追加された不連続フィールドのラベル。フィールドのメンバーを示します。たとえば、\[カテゴリー\] は、"Furniture (家具)"、"Office Supplies (事務用品)"、および "Technology (テクノロジ)" の 3 つのメンバーを含む不連続フィールドです。 **B.** [タイトル](#Titles) - ワークシート、ダッシュボード、ストーリーに指定する名前。タイトルはワークシートやストーリーに自動的に表示され、それらをオンにしてダッシュボードで表示することができます。 **C.** [マーク](#Marks) - ビューに含まれるフィールド (ディメンションおよびメジャー) の交差点を示すデータ。マーク カードは線、棒、形状、地図などを使用して表すことができます。 **D.** [凡例](#Legends) - データがビューでどのようにエンコードされているかを説明するキー。たとえば、ビューで形状や色を使用する場合、凡例は各形状や色が何を表すかを説明します。 **E.** [軸](#Axes) - ビューにメジャー (定量的な、数値情報を含むフィールド) を追加したときに作成されます。既定では、Tableau はこのデータの連続軸を生成します。 **F.** [ヘッダー](#Headers) - フィールドのメンバー名。 **G.** [キャプション](#Captions) - ビュー内のデータを説明するテキスト。キャプションは自動的に生成され、オンとオフを切り替えることができます。 [セル](#Cells)や[ペイン](#Panes)についての情報も参照してください。 ## ヘッダー ヘッダーは、\[行\] シェルフまたは \[列\] シェルフ上にディメンションまたは不連続フィールドを配置すると作成されます。ヘッダーには、シェルフの各フィールドのメンバー名が表示されます。たとえば、次のビューの列ヘッダーには "Order Date (発注日)" フィールドのメンバーが、行ヘッダーには "Sub-Category (サブカテゴリ)" フィールドのメンバーが表示されています。 ![オーダー日フィールドのメンバーを表示する列ヘッダーと、サブカテゴリ フィールドのメンバーを表示する行ヘッダーを示すビュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/headers1.png) 行ヘッダーと列ヘッダーはいつでも表示と非表示を切り替えることができます。 **ヘッダーを非表示にするには** - ビュー内のヘッダーを右クリックし (Mac では Control を押しながらクリック)、\[ヘッダーの表示\] を選択します。 ![\[ヘッダーの表示\] オプションが選択されたコンテキスト メニュー。](Img/headers4.png) **ヘッダーを表示するには** - ビュー内で表示するヘッダーがあるフィールドを選択し、フィールド メニューで \[ヘッダーの表示\] を選択します。 ![\[ヘッダーの表示\] オプションが選択されたドロップダウン メニュー。](Img/headers5.png) ヘッダーを非表示にすると、複数のメジャーを使用している場合に便利です。たとえば、次のビューには、各地域の売上高と収益の両方が 1 つの軸に対して表示されています。メジャー ネームのヘッダーが表示されていると、ビューが煩雑になります。メジャー ネームはマークの色によっても区別されているので、余分なヘッダーを非表示にしてビューをすっきりさせることができます。 ![ヘッダーを表示します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/headers6.gif) ## 軸 軸は、\[行\] シェルフまたは \[列\] シェルフにメジャーまたは連続フィールドを配置すると作成されます。既定では、メジャー フィールドの値が連続軸に対して表示されます。 ![地域別およびセグメント別の売上を表示する積み重ね縦棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/axes1.png) 軸は、いつでも表示と非表示を切り替えることができます。 **軸を非表示にするには** - ビュー内の軸を右クリックし (Mac では Control を押しながらクリック)、\[ヘッダーの表示\] を選択してこのオプションの横にあるマークのチェックをオフにします。 ![地域別の売上を表示する積み重ね縦棒グラフ。\[ヘッダーの表示\] が選択されたオプションを示すコンテキスト メニュー。](Img/axes2.png) **軸を表示するには** - ビュー内で表示する軸があるメジャーを選択し (Mac では Control を押しながらクリック)、フィールド メニューで \[ヘッダーの表示\] を選択します。 ![地域別の売上を表示する積み重ね縦棒グラフ。コンテキスト メニューには、\[ヘッダーを表示\] が選択されたオプションと、ツールヒントとメジャーに含めるオプションが表示されています。](Img/axes3.png) ## ペイン ペインは、行シェルフと列シェルフのフィールドの交点によって定義されます。 表計算では、ペインは次の例に示すように同じフィールドに属する 1 つまたは複数のセルと見なされ、計算に従って下方向または横方向に計算されます。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations5.png) 詳細については、[表計算での値の変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm)を参照してください。 ## セル セルは Tableau で作成できる表の基本コンポーネントであり、行と列の交点によって定義されます。たとえば、テキスト表では、次のビューに示すように、セルにテキストが表示されます。 ![サブカテゴリと四半期別の売上を示す表。第 1 四半期のアクセサリの売上のセルが強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/cells1.png) ## マーク フィールドをビューにドラッグすると、データはマークを使用して表示されます。各マークは、ビュー内のすべてのディメンションの交差点を示します。 たとえば、"Region (地域)" ディメンションと "Year (年)" ディメンションがあるビューでは、これら 2 つのディメンションのすべての組み合わせごとに 1 つのマーク ("East 2011"、"East 2012"、"West 2011"、"West 2012" など) があります。ここではマーク タイプが "Text (テキスト)" に設定されているため、**Abc** は "**Sales (売上)**" などのメジャーがビューに追加されると表示されるテキスト マークの値の場所を表します。 ![年別のオーダー日の列と地域の行を含む表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewparts_marks1_9.2.png) マークの作成およびカスタマイズの詳細については、[\[マーク\] カード](buildmanual_shelves.htm#Marks)、[ビュー内のマークの表示を制限する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties.htm)、[ビュー内のマークのタイプを変更する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_marktypes.htm)、[スタック マーク](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_stacking.htm)を参照してください。[スタック マーク](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_stacking.htm) マークは、線、形状、棒、マップなど、さまざまな方法で表示できます。色、サイズ、形状、ラベルなどのマーク プロパティを使用すると、データに関する追加情報を表示できます。使用するマーク タイプとマーク プロパティは、\[マーク\] カードによって制御されます。\[マーク\] カードにフィールドをドラッグすると、詳細なデータが表示されます。たとえば、上と同じビューが下に示されていますが、今回は "Profit (収益)" が \[色\] に配置されています。この追加情報によって、2014 年では "West (西部)" 地域の収益が最高だったことがわかります。 ![2011 年から 2014 年までの地域別の利益を表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewparts_marks2_9.2.png) \[マーク\] カードを使用すると、ビュー内のマークを制御できます。ドロップダウン メニューを使用して、表示するマークの種類を指定します。\[マーク\] カードにフィールドをドラッグし、ドロップダウン コントロールを使用して詳細な情報をビューに追加したり、ビュー内のマークの色、形状、サイズ、ラベル、数を制御したりします。 ## ツールヒント ツールヒントは、ビュー内の 1 つ以上のマークにポインターを合わせたときに表示されるデータの詳細です。1 つまたは複数のマークを選択してカーソルを合わせると、ツールヒントには、マークのフィルター (除外または選択項目のみ保持)、同一の値を持つマークの表示、グループの作成、セットの作成、または参照元データの表示を行うためのオプションも含まれるようになります。ユーザーがツールヒント コマンドにアクセスできないようにする必要がある場合は、それを無効にできます。 ![ビューで選択されたマークに関する追加情報を表示するツールヒント。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/environ_workspace_tooltips1.png) ツールヒントの書式設定など、さまざまな設定の詳細については、[ビューの各部分の書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_specific_titlecaption.htm)、[ツールヒントをマークに追加](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties.htm#TooltipProp)、および[ツールヒント内でビューを作成する (ツールヒント内 Viz)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viz_in_tooltip.htm)も参照してください。ツールヒントでの分析オプションの詳細については、[ビューでのデータの探索と調査](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_explore_analyze_interact.htm)を参照してください。 ### Viz でデータの探索に使用するツールヒント コマンド ボタン ツールヒントの上部には、データのフィルター、グループの作成、選択内容の並べ替え、参照元データの表示を行うためのコマンドがリストされます。たとえば、ツールヒントを使用して散布図の外れ値を簡単に削除することができます。各コマンドについて以下に説明します。 ツールヒント コマンドを表示するには、マークにカーソルを合わせて静止させます。この - 選択したデータのみを保持 - 他のすべてのデータを削除するフィルターを作成します。詳細については、[ビューにデータ ポイントを含めるか、データを除外するよう選択します](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering.htm#SelectData)を参照してください。 - 除外 - 選択したデータを削除するフィルターを作成します。詳細については、[ビューにデータ ポイントを含めるか、データを除外するよう選択します](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering.htm#SelectData)を参照してください。 - メンバーのグループ化 - 選択に基づいてグループを作成します。選択に複数のディメンションが含まれている場合、1 つのディメンションまたはすべてのディメンションにグループ化できます。詳細については、[データのグループ化によりデータエラーの修正またはディメンション メンバーを組み合わせる](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_groups.htm)を参照してください。 - セットの作成 (Tableau Desktop のみ) - 選択されたメンバーを含む新しいセットを作成します。新しいセットの作成または既存のセットへのメンバーの追加ができます。詳細については、[セットの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_sets_create.htm)を参照してください。 - データの表示 - データを表示するウィンドウが開きます。要約データまたは参照元データを表示することができます。詳細は[参照元データの表示](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_viewdata.htm)を参照してください。 既定では、これらのコマンドが表示されます。コマンドは、\[ツールヒントの編集\] ダイアログ ボックスで、**\[コマンド ボタンを含める\]** の選択を解除すると、無効にできます。これを行うと、複数のマークが選択されている場合、集計の概要も非表示になります。 ### ツールヒント コマンドの無効化 ユーザーがツールヒント コマンドにアクセスできないようにする必要がある場合は、それを無効にできます。 1. \[マーク\] カード上のツールヒントをクリックするか、\[ワークシート\] > \[ツールヒント\] を選択します。 2. \[ツールヒントの編集\] ダイアログ ボックスで、\[コマンド ボタンを含める\] チェック ボックスをオフにします。 ツールヒントの設定がアクティブ ワークシートに適用されます。ツールヒントは、ワークブック内のシートごとに異なるものを使用することもできます。 ### ツールヒントの本文とマークアップ ツールヒントの本文には、特定のマークまたは複数のマークに関する詳細が表示されます。たとえば、地域別の売上高を示す棒グラフの場合、ツールヒントの本文には実際の売上高と地域名を含めることができます。既定のツールヒントは、ビューで使用されているフィールドに基づきます。ツールヒントに表示される内容は、\[マーク\] カード上の \[ツールヒント\] にフィールドをドラッグすることでカスタマイズできます。 ツールヒントおよびその形式をカスタマイズするには、\[マーク\] カード上の \[ツールヒント\] をクリックします。 または、\[ワークシート\] > \[ツールヒント\] を選択することもできます。 ### アクション リンク シートにアクションが含まれている場合、ツールヒントの本文の下にアクション リンクがリスト表示されます。アクションは、フィルター、ハイライト、および外部リソースへのリンクにより、データにコンテキストとインタラクティビティを追加します。アクションをワークブックに追加する方法の詳細については、[アクション](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions.htm)を参照してください。 ## タイトル すべてのワークシート、ダッシュボード、ストーリーにタイトルを表示できます。ワークシートやストーリーでは既定でタイトルが表示されていますが、削除できます。ダッシュボードの場合は、タイトルを追加できます。既定ではタイトルはシートの名前ですが、タイトルを編集してテキストを変更し、ページ番号やシート名などの動的値を含めることもできます。タイトルの書式設定方法の詳細については、[ビューの各部分の書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_specific_titlecaption.htm)を参照してください。 ### ワークシートでのタイトルの表示と非表示 タイトルはワークシートに既定で表示され、ワークシートの一部となり、ビューの一番上に表示されます。タイトルをビューの横または下に移動できます。ただし、ビューの一番上からタイトルを移動すると、タイトルが \[タイトル\] カードとなり、ビュー内の他のカードのように表示されます。 **注:** タイトルを一番上の場所から移動して非表示にし、もう一度タイトルを表示した場合、ワークシートの上部の既定の場所に表示されます。 ![シームレスなタイトルの例。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/SeamlessTitles.png) **ワークシートでタイトルを表示または非表示にするには** - ツール バー メニューから、\[ワークシート\] > \[タイトルを表示\] をクリックします。 - ツール バーにある \[カードの表示/非表示\] ボタンのドロップダウン矢印をクリックし、コンテキスト メニューから \[タイトル\] を選択します。 タイトルを表示/非表示にするには、チェック マークのオンとオフを切り替えます。 ### ダッシュボードでのタイトルの表示と非表示 ダッシュボードのタイトルをオンにすることができます。タイトルは、ダッシュボードの一部として表示されます。 ダッシュボードでタイトルを表示または非表示にするには、ツール バーメニューで \[ダッシュボード\] > \[タイトルを表示\] を選択します。 ![棒グラフには 2013 年の地域別の売上が示され、米国の各州の売上実績を示すコロプレス地図も表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/title2.png) ダッシュボードにワークシートを追加すると、ワークシート自体でタイトルをオフにしていても、ワークシートのタイトルが自動的に表示されます。ダッシュボードのワークシートでタイトルを非表示にするには、次の手順を実行します。 1. ダッシュボードで、ワークシートを選択してハイライトします。 2. ハイライトされているワークシートの右上角で、ドロップダウン矢印をクリックしてコンテキスト メニューから \[タイトル\] を選択し、チェックマークをオフにします。 ### ストーリーでのタイトルの表示と非表示 ストーリーのタイトルは既定で表示されます。ストーリーのタイトルのオンとオフを切り替えるには、トップ メニューで \[ストーリー\] > \[タイトルを表示\] を選択し、チェック マークを追加または削除します。 ## キャプション すべてのビューには、自動生成された、または手動で作成したキャプションを含めることができます。キャプションは \[キャプション\] カードに表示されます。 ワークシートでキャプションを表示するには、\[カードの表示/非表示\] ツールバー メニュー ![カードの表示/非表示アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/worksheet_windows.png) でキャプションを選択するか、\[ワークシート\]、\[キャプションを表示\] の順に選択します。 ![キャプション ボックスには「各カテゴリの売上合計。色は地域の詳細を示します。ビューは地域でフィルタリングされ、中部、東部、南部が選ばれています。」と表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/caption_1.png) 既定では、このキャプションは自動的に生成されます。 キャプションを編集するには、ビューの \[キャプション\] 領域をダブルクリックします。\[キャプションの編集\] ダイアログ ボックスで、フォント、サイズ、色、および配置とスタイルを変更できます。 ![\[キャプションの編集\] ダイアログには、キャプションを編集するためのテキスト フィールドが表示されています。](Img/caption_2.png) \[挿入\] メニューをクリックすると、ページ番号、シート名、フィールド値、パラメーター値などの自動テキストを追加できます。 キャプションは、印刷、PDF への出力、および Tableau Server へのパブリッシュを行うときにオプションとして含めることができます。また、ビューをイメージとして Microsoft PowerPoint などの別のアプリケーションにエクスポートしたときに、キャプションをオプションとして含めることもできます。 ## フィールド ラベル \[行\] シェルフと \[列\] シェルフに不連続フィールドを配置すると、ビューにヘッダーが作成され、フィールドのメンバーが表示されます。たとえば \[行\] シェルフに製品を含むフィールドを配置すると、各製品名が行ヘッダーとして表示されます。 これらのヘッダーに加えて、ヘッダーのラベルであるフィールド ラベルを表示することもできます。この例では、行に "Category (カテゴリー)" というラベルが付いているため、不連続のカテゴリー名が "Category (カテゴリー)" フィールドのメンバーであることがわかります。 ![カテゴリと地域/オーダー日フィールドのラベルが Viz で強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/field_label1.png) フィールド ラベルは、不連続のフィールドにのみ適用されます。連続フィールドをビューに追加すると、Tableau により軸が作成されます。軸にはヘッダーのラベルが付けられます。 既定でフィールド ラベルは表示されます。 フィールド ラベルを非表示または表示するには、\[分析\] > \[表のレイアウト\] > \[行のフィールド ラベルを表示する\] または \[列のフィールド ラベルを表示する\] を選択します。 ![分析メニューが展開され、\[表のレイアウト\] と \[行のフィールド ラベルを表示\] が選択されています。](Img/field_labels2.png) フィールド ラベルのフォント、配置、網掛け、および区切り文字を書式設定できます。 ## 凡例 \[マーク\] カード上の \[色\]、\[サイズ\]、および \[形状\] にフィールドを追加すると、使用するデータのビュー内でのエンコード方法が凡例に表示されます。 **色の凡例** ![4 つの個別の地域ごとに異なる色を示す色の凡例。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/legend4.png) **サイズの凡例** ![売上の合計によって異なるサイズの円を示すサイズの凡例。各円のサイズは売上に比例して大きくなります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/legend6.png) **形状の凡例** ![3 つの製品カテゴリごとに異なる形状を示す形状の凡例。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/legend5.png) 凡例はエンコードを理解するのに役立つだけでなく、凡例を使用して、特定のデータ セットを並べ替え、フィルター、ハイライトすることができます。詳細については、[凡例のハイライト](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_highlight_colorlegend.htm)を参照してください。 ## メジャー バリューと色の凡例 ビューに \[メジャー バリュー\] と \[メジャー ネーム\] フィールドを含める場合、単一の組み合わせられた凡例、またはメジャーの個別の色の凡例を作成できます。これらのフィールドを使用して \[マーク\] カードの \[色\] に \[メジャー バリュー\] をドラッグすると、既定により、Tableau はビューのすべてのマークに 1 つのカラー パレットを適用する単一の色の凡例が作成します。ビューの特定のメジャーを差別化する場合は、メジャーに個別の色の凡例を作成してから、各凡例に一意のカラー パレットを割り当てます。 メジャー バリューとメジャー ネームの詳細については、[メジャー バリューとメジャー ネーム](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_understanddatawindow_meavalues.htm)を参照してください。 次の例は、個別の色の凡例の作成方法を示しています。この例では、"Sample Superstore (サンプル スーパーストア)" データ セットを使用します。 1. "Sample - Superstore (サンプル - スーパーストア)" データ セットに接続します。 2. \[データ\] ペインで以下の操作を行います。 - "Order Date (オーダー日)" を \[列\] シェルフにドラッグし、"Category (カテゴリー)" と "Sub-Category (サブカテゴリー)" を \[行\] シェルフにドラッグします。 - \[メジャー ネーム\] を \[行\] シェルフまでドラッグして、"Order Date (オーダー日)" の右にドロップします。 - \[メジャー バリュー\] を \[マーク\] カードの \[色\] にドラッグします。 3. \[メジャー バリュー\] カードで、SUM(Sales)、および SUM(Profit) のみが残るようメジャーをカードの外までドラッグします。 4. \[マーク\] カードで \[ラベル\] をクリックし、\[マーク ラベルを表示\] を選択してビューでメジャーバリューを表示します。 \[メジャー バリュー\] を \[マーク\] カードの \[色\] にドラッグすると、Tableau は単一の色の凡例を作成してビューに追加します。ビューは次のようになります。 ![メジャー値がマーク カードの \[色\] にドラッグされ、単一色の凡例が作成された Viz。](Img/legends_permeasure_combined1.png) 5. ビューの各メジャー用に個別の凡例を作成するには、\[マーク\] カードの \[メジャー バリュー\] フィールドのドロップダウン矢印をクリックし、コンテキスト メニューで \[別々の凡例を使用\] を選択します。
Tableau Desktop のバージョン Web バージョン

[マーク] カードの [メジャー値] フィールドから [個別の凡例を使用する] オプションを選択した Tableau Desktop ビュー。

[マーク] カードの [メジャー値] フィールドから [個別の凡例を使用する] オプションを選択した Web バージョンのビュー。

Tableau は、既定カラー パレットを使用してビューの各メジャーに個別の色凡例を作成します。 ![既定のカラー パレットを使用して、2 つのメジャー値ごとに個別の色の凡例を表示する Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/legends_permeasure_separate2.png) 異なるカラー パレットを色凡例に割り当てるには、次のいずれかを実行します。 - Tableau Desktop で、色凡例ごとに右上隅のドロップダウン矢印をクリックし、\[色の編集\] を選択します。\[パレット\] ドロップダウン リストから色を選択します。 - Tableau Server または Tableau Cloud で、色凡例ごとに右上隅のドロップダウン矢印をクリックします。\[パレット\] ドロップダウン リストから色を選択します。 ビューは、次の例のようになります。 ![カスタム カラー パレットを使用して、2 つのメジャー値ごとに個別の色の凡例を表示する Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/legends_permeasure_separate1.png) 6. 個別の凡例を再び単一の凡例に組み合わせるには、\[マーク\] カードの \[メジャー バリュー\] フィールドのドロップダウン矢印をクリックし、コンテキスト メニューから \[凡例を組み合わせる\] を選択します。
Tableau Desktop のバージョン Web バージョン

[メジャー値] フィールドのコンテキスト メニューから [凡例の結合] オプションを選択した Tableau Desktop のビュー。

[メジャー値] フィールドのコンテキスト メニューから [凡例の結合] オプションを選択した Web バージョンのビュー。

[メイン コンテンツに進む](#main-content) # ビューの各部分の書式設定 タイトル、キャプション、ツールヒントなどのテキスト要素を含む、ビューの個々の部分の書式を設定できます。凡例、フィルター、ハイライター、パラメーター コントロールなどの個々のコントロールの書式を設定することもできます。 ## テキスト要素 タイトル、キャプション、ツールヒントなどのテキスト要素をビューに表示する方法がいくつかあります。ワークシートのタイトルやキャプションを非表示にするか表示するかを選択できます。マークにツールヒントを追加することもできます。 ### **タイトルとキャプションの表示** タイトルやキャプションが表示されていない場合は、\[ワークシート\] メニューを開いて \[タイトルを表示\] や \[キャプションを表示\] を選択します。 ダッシュボードとストーリーについても、それぞれのメニューに同じようなオプションがあります (\[ダッシュボード\] > \[タイトルの表示\] など)。ダッシュボードやストーリーのタイトルのオン、オフを切り替えるチェックボックスも左側のペインにあります。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_objects_left_pane.png) ### タイトルとキャプションの編集 1. ワークシートで、タイトルにカーソルを合わせてコンテキスト メニューにアクセスし、右側にあるドロップダウン矢印を選択してから \[タイトルの編集\] または \[キャプションの編集\] を選択します。または、  1. 編集するアイテムを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[編集\] を選択します。 2. Tableau Cloud では、ワークシートのタイトルをダブルクリックします。 2. \[タイトルの編集\] ダイアログ ボックスでテキストを修正し、フォント、サイズ、スタイル、色、配置などの書式設定を行います。必要に応じて、\[挿入\] メニューを使用してシート プロパティ、フィールド値などの動的テキストを追加します。タイトルやキャプションを既定に戻すには、\[リセット\] をクリックします。 ![シート名を編集できるテキスト フィールドを含む、「タイトルの編集」というラベルの付いたダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/title3.png) ### タイトルとキャプションの書式設定 タイトルの表示と非表示の詳細については、[タイトル](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/view_parts.htm#Titles)を参照してください。 1. ワークシート上で、タイトル、キャプション、凡例などを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[ の書式設定\] (たとえば \[タイトルの書式設定\]) を選択します。 2. **\[書式設定\]** ペインのドロップダウン リストを使用して、デフォルトの網掛けと枠線を変更します。 ![世界地図上の国々を円グラフでプロットした地図チャート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/title4.png) ### ダッシュボード タイトルの編集 タイトルの表示と非表示の詳細については、[タイトル](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/view_parts.htm#Titles)を参照してください。 1. ダッシュボードでタイトルをダブルクリックします。 2. 表示された \[タイトルの編集\] ダイアログ ボックスで、タイトルを必要に応じて書式設定します。ダッシュボードや説明の新しいタイトルを入力したり、フォント タイプ、サイズ、強調、色、および配置を変更したりできます。Web サイト URL も入力できます。この場合は自動的にハイパーリンクが作成されます。 **注**:ハイパーリンクを編集する場合は、ハイパーリンク全体を削除してから新しいものを再入力してください。そうしなかった場合、ハイパーリンクのテキストは更新されますが URL パスは更新されません。 3. 終了したら、\[OK\] をクリックします。ダッシュボード タイトルが変更内容によって更新されます。 ### ツールヒントの書式設定 ツールヒントは、ビュー内の 1 つ以上のマークをポイントしたときに表示される詳細です。ツールヒントには、選択した項目のフィルターや削除、同じ値を持つマークの選択、参照元データの表示などを簡単に実行できる便利なツールも用意されています。 - ツールヒントに関する詳細については、[ツールヒント](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/view_parts.htm#Tooltips)を参照してください。 - ツールヒント Viz を表示するには、[ツールヒント内でビューを作成する (ツールヒント内 Viz)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viz_in_tooltip.htm)を参照してください。 静的テキストと動的テキストの両方を含めるようにツールヒントを編集できます。また、自動ツールヒントに含めるフィールドを変更することもできます。 1. \[マーク\] カードで、\[ツールヒント\] をクリックします。ツールヒントは、各シートに対して指定し、\[ツールヒントの編集\] ダイアログ ボックスの上部にあるツールを使用して書式設定できます。 2. ダイアログ ボックスの上部にある \[挿入\] メニューを使用して、フィールド値、シート プロパティなどの動的テキストを追加します。 3. \[ツールヒントの編集\] ダイアログ ボックスの上部にある書式設定ツールを使用します。 オプションのカスタマイズもいくつかあります。 #### 動的テキスト値 ダイアログ ボックスの上部にある \[挿入\] ドロップダウン リストを使用して、フィールド値、シート プロパティなどの動的テキストを追加します。 \[挿入\] メニューの \[すべてのフィールド\] オプションは、ビューで使用されているすべてのフィールドの名前と値を追加します。\[すべてのフィールド\] パラメーターを挿入すると、ビューの変更に応じてツールヒントが更新されます。\[すべてのフィールド\] オプションを使用してフィールドを除外することもできます。 #### コマンド ボタン \[コマンド ボタンを含める\] オプションを選択し、ツールヒントでフィルター オプションおよびデータの表示オプションを表示します。 たとえば、コマンド ボタンを含めると、ツールヒントに \[保持のみ\]、\[除外\]、\[データの表示\] のボタンが追加されます。これらのコマンド ボタンは、Tableau Desktop、およびビューが Web にパブリッシュされた場合やモバイル デバイスに表示された場合に使用できます。\[コマンド ボタンを含める\] のチェックボックスをオフにすると、複数のマークが選択されている場合でも集計の概要が非表示になります。 #### カテゴリ別の選択 \[カテゴリ別の選択を許可\] チェック ボックスをオンにすると、ツールヒントで不連続フィールドをクリックすることによって、ビュー内で同じ値を持つマークが選択されるようになります。詳細については[ツールヒント](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/view_parts.htm#Tooltips)を参照してください。 ## コントロール Tableau バージョン 2024.2 以降では、凡例、クイック フィルター、ハイライター、パラメーター コントロールなどのコントロールの書式を個別に、またはすべてまとめて設定できます。Tableau バージョン 2024.1 以前では、これらのコントロールはワークシート レベルで適用された書式をすべて引き継ぎます。 ### コントロールの表示 #### 凡例 凡例は、マークを \[色\]、\[形状\]、または \[サイズ\] のカードにドロップしてエンコードすると、ワークシートに自動的に表示されます。 #### フィルター フィルター コントロールが表示されない場合は、フィルター ボックスのフィールドにカーソルを合わせ、コンテキスト メニューを展開して \[フィルターの表示\] を選択します。 #### ハイライター ハイライターをオンにすると、ワークシート上にハイライターが自動的に表示されます。 ハイライターの詳細については、[「コンテキスト内のデータ ポイントをハイライトする」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/actions_highlight_highlighter.htm)を参照してください。 #### パラメーター パラメーター コントロールが表示されない場合は、データ ペインでパラメーターの上にカーソルを合わせ、コンテキスト メニューを展開して \[パラメーターの表示\] を選択します。 パラメーターの詳細については、[「パラメーターの作成」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/parameters_create.htm)を参照してください。 ### Tableau Desktop でのコントロールの書式設定 1. コントロールから、ボックスの右上にあるドロップダウン矢印をクリックしてコンテキスト メニューを展開します。 ![強調表示されたコントロール コンテキスト メニューのパス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_individualcontrol_context.png) 2. \[書式設定...\] を選択します。 3. \[この \[コントロール\]...\] または \[すべての \[コントロール\]...\] を選択します。 ![パラメーターのコントロール コンテキスト メニュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_individualcontrol_desktop.png) \[この \[コントロール\]...\] を選択した場合、更新した書式設定は、選択したコントロールにのみ適用されます。\[すべての \[コントロール\]...\]を選択した場合、更新した書式設定は、すべてのパラメーターなど、そのタイプのすべてのコントロールに適用されます。 4. Viz の左側にある書式設定ペインで書式設定を変更します。タイトルと本文のテキストのフォント、フォント スタイル、テキスト、色などの書式を設定できます。背景の網掛けや枠線の書式も設定できます。 注: Tableau Desktop では、個々のコントロールの書式設定により、ワークシート レベルで適用された書式設定が上書きされます。この後に行う書式設定の変更をすべての要素に適用する場合は、まず個々のコントロール レベルで適用された書式設定をクリアする必要があります。枠線などの一部の書式設定の要素はワークシート上でレンダリングされない場合がありますが、ダッシュボードに追加すると Viz に表示されます。 ### Tableau Cloud と Tableau Server でのコントロールの書式設定 1. コントロールから、ボックスの右上にある下矢印をクリックしてコンテキスト メニューを展開します。 2. \[書式設定\] を選択します。 \[書式設定\] ペインがビジュアライゼーションの右に表示されます。 ![Tableau Cloud で個々のコントロール ペインの書式を設定します。選択したコントロールが強調表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_individualcontrol_cloud.png) 3. 既定では、変更は選択されたコントロールにのみ適用されるように設定されています。すべてのフィルターなど、このビューのすべての種類のコントロールをフォーマットする場合は、\[すべて\] を選択します。 4. 書式設定を変更します。テキストのフォント、フォント スタイル、テキスト、色などの書式を設定したり、背景の網掛けや枠線の書式を設定したりできます。このペインから、コントロールのタイトルを表示するか非表示にするかを選択することもできます。 注: Tableau Cloud では、ワークシート上にある個々の書式設定のコントロールにアクセスできますが、ダッシュボードでは個々のコントロールの書式設定にはアクセスできません。 凡例、フィルター、パラメーター コントロールなどの要素をワークシートに追加する方法の詳細については、[「シェルフ、凡例、カード、コントロールの追加」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/buildmanual_shelves.htm#additional-shelves-legends-cards-and-controls)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # グラフの構築とデータの分析 Tableau Desktop は、データに隠された意味を発見できる研究所のようなものです。 このセクションでは、ビューを構築する際に自由に使えるさまざまな機能を発見し、優雅で洞察力のあるビュー、ダッシュボード、ストーリーの作成に必要な基本的スキルを学習できます。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 詳細レベルの式と集計 ビューの詳細レベルによって、ビューの中のマークの数が決まります。ビューで詳細レベル表現を使用する場合、Tableau は 2 つの詳細レベル (1 つはビューに含まれ、もう 1 つは式に含まれる) を調整する必要があります。 ビュー内の詳細レベル表現の挙動は、式の詳細レベルが大まか、細かい、またはビュー内の詳細レベルと同じであるかどうかに依存して変化します。この場合、「大まか」または「細かい」とはどういう意味ですか? ## ビューの詳細レベルよりも大まかな詳細レベル表現 ビュー内のディメンジョンのサブセットを参照する際、式には、ビューより大まかな詳細レベルが含まれます。たとえば、\[Category\] ディメンジョンおよび \[Segment\] ディメンジョンを含むビューの場合、次のディメンションのいずれかのみを使用する詳細レベル表現を作成します。 `{FIXED [Segment] : SUM([Sales])}` この場合、式には、ビューより大まかな詳細レベルが含まれます。その値は 1 つのディメンジョン (\[Segment\]) に基づきますが、ビューは 2 つのディメンジョン (\[Segment\] および \[Category\]) に基づきます。 その結果、ビュー内で詳細レベル表現を使用すると特定の値が複製されます。つまり、複数回表示されます。 ![顧客セグメントと製品カテゴリ別に売上を表示する表。矢印は、LOD 式の戻り値、Viz シート内のディメンション、セグメント売上ごとの結果としてのそれらの複製の関係を示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_replication.png) 複製された値は、カテゴリー内で特定の値を平均値と比較する際に役立ちます。たとえば、以下の計算では、総平均売上高から顧客の平均売上高を減算します。 `[Sales] - {FIXED [Customer Name] : AVG([Sales])}` 値の複製中、ビューの中の関連フィールドの集計を (たとえば、AVG から SUM に) 変更しても、集計結果は変更されません。 ## ビューの詳細レベルより細かい詳細レベルの式 ビュー内のディメンジョンのスーパーセットを参照する際、式には、ビューより細かい詳細レベルが含まれます。ビューの中でそのような式を使用すると、ビュー レベルまで結果を集計します。たとえば、以下の詳細レベルは、2 つのディメンジョンを参照します。 `{FIXED [Segment], [Category] : SUM([Sales])}` 詳細レベルとして \[区分\] のみを持つビューの中でこの式を使用する場合、値は_集計する必要があります_。その式をシェルフにドラッグすると表示される内容は、次のとおりです。 `AVG([{FIXED [Segment]], [Category]] : SUM([Sales]])}])` 集計― この場合は平均―は自動的に割り当てられます。必要に応じて、集計を変更できます。 ## ビューへの詳細レベル表現の追加 ビューの中で、詳細レベル表現が集計されるか複製されるかは、式のタイプ (FIXED, INCLUDE, or EXCLUDE) および式の詳細がビューより大まかか細かいかによって決まります。 - INCLUDE 詳細レベル表現には、ビューと同じ詳細レベル、またはビューより細かい詳細レベルのいずれかがあります。そのため、値が複製されることはありません。 - FIXED 詳細レベル表現は、ビューより細かい詳細レベル、より大まかな詳細レベル、または同等の詳細レベルを持つことができます。FIXED 詳細レベルの結果を集約する必要性は、ビュー内のディメンジョンが何かに依存します。 - EXCLUDE 詳細レベル表現は、ビューに複製された値が常に表示されるようにします。EXCLUDE 詳細レベル表現を含む計算がシェルフに配置されると、式は実際には集計されず、集計を変更してもビューに影響が及ばないことを示すために、デフォルトで ATTR 集計 (SUM または AVG とは対照的) になります。 詳細レベル表現は、ビュー内のシェルフに追加される際、ディメンジョンとして使用される場合を除き、常に自動的に集計されます。シェルフとタイプをダブルクリックすると、 `{FIXED[Segment], [Category] : SUM([Sales])}` その後、Enter キーを押し、シェルフに現在表示されている式をコミットします。 `SUM({FIXED[Segment], [Category] : SUM([Sales])})` ただし、シェルフをダブルクリックして式を編集する場合、編集モードで表示されるのは元の式です。 詳細レベルの作成時に、集約レベルの式を集計にラップすると、その式を含む任意の計算がシェルフに配置された場合、集計を新たに割り当てるのではなく、指定した集計が使用されます。集計が必要ない場合 (式の詳細レベルは、ビューの詳細レベルよりも大まかなため)、式がシェルフにある場合、指定した集約がそのまま示されますが、無視されます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ビューへの計算列の追加 取り扱うデータの中に、分析に必要な要素が含まれていない場合があります。このような場合、一般的には、計算列 (計算フィールドまたは単に計算とも呼びます) を作成して既存のデータに修正を加えます。計算を作成するには、\[**分析**\] メニューを開いて \[計算フィールドの作成...\] を選択します。 異なる計算方法で、計算フィールドに同じ結果が得られる場合がよくあります。また、計算結果の正確な値は、データの加工方法やビジュアライゼーションの設定方法によって異なる場合があります。計算方法を決定する際は、取り扱うデータの構造と viz の構築のされ方を理解している必要があります。 ## 計算が役に立つ場合の例 ### 姓と名を組み合わせる 2 つの異なる列に姓と名があるものの、姓名用に 1 つのフィールドが必要な場合があります。 ![3 つのタイトル (名、姓、実在の人物) の列がある表](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/createcalcex1data.png) 計算: \[First name\] + " " + \[Last name\] 完成したビューは次のようになります。 ![行に名と姓のフィールド、テキストにフル ネームのフィールドがある Viz](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/createcalcex1viz.png) ### 文字列内のシーケンスを検索する 製品 ID のフィールド内で、特定の製造コード 「XYZ」 を含むレコードにフラグを設定したい場合があります。 ![データ表には 3 つの列があり、最初の列は製品 ID です。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/createcalcex2data.png) そのコードが存在する場合は「true」を返し、存在しない場合は「false」を返します。 CONTAINS(\[Product ID}, "XYZ") 完成した viz は、\[色\] の計算を使用して、このように見えるかもしれません。 ![行に製品 ID、色に計算フィールドの XYZ Manufacturing がある Viz](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/createcalcex2viz.png) ### 値の範囲にカテゴリーを割り当てる 複数のしきい値に基づいてカテゴリーを割り当てたい場合があります。 ![Student (学生) と GPA の 2 つの列があるデータ表](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/createcalcex3data.png) この計算では、各学生の GPA をカットオフ値に対して評価し、ラベルを割り当てます。 IF \[GPA\] <3 THEN "Needs Improvement" ELSEIF \[GPA\] <3.5 THEN "Sufficient" ELSE "Excellent" END 完成した Viz は、\[色\] の計算を使用して、このように見えるかもしれません。 ![行にStudent (学生)、列に GPA、色に計算フィールドがある Viz](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/createcalcex3viz.png) ### 変化率を計算する 1 歳から 2 歳までの子どもの体重の変化率を対前年比 (YOY) で表示したい場合があります。 ![データ表には 3 つの列 (Baby (赤ちゃん) (Id)、年齢、体重) があります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/createcalcex4data.png) 各子供の_差分/元の体重_を計算します。 (SUM((IF \[Age\] = 2 THEN \[Weight\] ELSE 0 END)) - SUM((IF \[Age\] = 1 THEN \[Weight\] ELSE 0 END)))/SUM(IF \[Age\] = 1 THEN \[Weight\] ELSE 0 END) 完成したビューは次のようになります。 ![行に Baby (赤ちゃん)、テキストに計算フィールドがある Viz](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/createcalcex4viz.png) この例では、データ構造によって計算が大きく変わる可能性があります。たとえば、1 歳のときの体重のフィールドと 2 歳のときの体重のフィールドがある場合、計算は (\[2歳の体重\] - \[1歳の体重\]) / \[1歳の体重\] で済みます。ただし、上記のデータ構造の方が標準的であり、使用される場合がより多くなります。 ## 演習: YOY 計算を作成する ### 目的 次のように、最初の 2 列に 2 年間の売上高の結果、3 列目に前年比変化率をパーセンテージで表示するビューを作成する。このシナリオでは、Tableau Desktop に付属のサンプル - スーパーストアのデータ ソースを使用して、上記の Viz を構築する方法を示します。 ![2013 年から 2014 年にかけての製品サブカテゴリ別の売上の対前年変化を示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/yoy1.png) ### 必要な計算フィールドを作成する 1. サンプル - スーパーストア データ ソースに接続します。 2. \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択して、計算エディターを開きます。計算に "2013" と名前を付け、式エリアに次を入力または貼り付けます。 `IF YEAR([Order Date]) = 2013 THEN [Sales] ELSE 0 END` 3. 2 番目の計算フィールドを作成して「2014」と名付けます。式は同じですが、2013 の代わりに 2014 を使用します。 `IF YEAR([Order Date]) = 2014 THEN [Sales] ELSE 0 END` 4. 3 番目の計算フィールド、"前年比変化率" を作成し、2013 年から 2014 年への変化を計算します。 `(SUM([2014]) - SUM([2013])) / SUM([2013])` ### 計算フィールドの書式設定 1. \[データ\] ペインの \[メジャー\] エリアで "2013" をクリックしてから、\[既定プロパティ\] > \[数値形式\] を選択します。 2. \[既定の数値形式\] ダイアログ ボックスで、書式設定を \[通貨 (カスタム)\] に、小数点を 0 に設定します。 ![数値の書式を通貨として設定するためのオプションを含むダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/yoy2.png) 3. "2014" メジャーを全く同じ方法で書式設定します。 4. YOY Pct. の書式設定"前年比変化率" フィールドを、小数点 2 桁の \[パーセンテージ\] に書式設定します。 ### ビューの作成 1. "2013" を \[マーク\] カードの \[テキスト\] にドラッグします。 2. "2014"、"前年比変化率" の順にダブルクリックします。の変更。 3. \[メジャーネーム\] を \[行\] から \[列\] までドラッグします。 4. \[行\] に "Sub-Category (サブカテゴリー)" をドラッグします。 これで、このセクションの冒頭のビューのようになります。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ビュー内でメンバー名を変更する別名を作成する ビューで別のラベルが表示されるように、ディメンションでメンバーの別名 (代替名) を作成できます。 不連続なディメンションのメンバーにのみ別名を作成することが可能です。連続するディメンション、日付、メジャーには別名を作成できません。 ## 別名を作成する 1. \[データ\] ペインで、ディメンションを右クリックして \[別名\] を選択します。 ![シートへの追加、複製、名前の変更、非表示、エイリアスの作成、メジャーへの変換、データ型の変更、地理的役割の割り当てなどのオプションを提供するドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datasource_edit_alias.png) **ヒント**: ダイアログに **\[別名\]** オプションが表示されない場合は、パブリッシュされたデータ ソースに接続しておらず、別名を設定しようとしているフィールドが不連続ディメンションであることを確認します。 2. \[別名の編集\] ダイアログ ボックスの **\[値 (別名)\]** でメンバーを選択し、新しい名前を入力します。 ![\[エイリアスの編集\] ウィンドウでは、値 (エイリアス) 列が強調表示され、3 つの値に対してエイリアスが入力されています。](Img/datasaource_edit_alias3.png) **ヒント**: メンバー名を元の名前にリセットするには、\[別名のクリア\] をクリックします。 3. 変更内容を保存するには: - Tableau Desktop の場合は、**\[OK\]** をクリックします。 - Tableau Server または Tableau Cloud の場合は、ダイアログ ボックスの右上隅にある **X** アイコンをクリックします。 フィールドをビューに追加すると、別名がビューのラベルとして表示されます。例は次のとおりです。 ![セグメント別の売上の棒グラフ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datasource_edit_alias2.png) ## \[別名\] オプションを使用できない場合 ### メジャーの別名を変更できない データ値自体を変更することになるため、Tableau ではメジャーの別名を変更することは許可されていません。データ内に _0_ や _1_ などの値が含まれているフィールドがあるものの、実際には_「いいえ」_や_「はい」_などの情報をエンコードしている場合、Tableau はこれを連続メジャーとして解釈します。それを不連続ディメンションに変換すると、その値の別名を変更することができます。不連続と連続、およびディメンションとメジャーの詳細については、以下を参照してください。 - [ディメンションとメジャー、青と緑](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm) - [メジャーのディメンションへの変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles_convertdimtomeas.htm) - [不連続フィールドと連続フィールドの変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles_convertdisctocont.htm) ### パブリッシュされたデータ ソース または、パブリッシュされたデータ ソースに接続しているため、不連続ディメンションの \[別名\] オプションが表示されない場合があります。パブリッシュされたデータ ソースを使用する場合は、別名の作成や編集を行うことはできません。ワークブックで作成するフィールド上の別名のみ変更することができます。パブリッシュされたデータ ソースの \[メジャー名\] フィールドの別名を編集できます (パブリッシュする前に設定されていない場合)。データ ソースをパブリッシュしていない場合は、フィールドを複製 (右クリック > **\[複製\]**) すると、その複製の別名を無制限に編集することができます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ビュー内で複数のメジャーに軸を追加する 1 つのビューで複数のメジャーを比較するためのさまざまな方法があります。実行できること: - 各メジャーに個別の軸を作成します。 - 2 つのメジャーをブレンドして 1 つの軸を共有する。 - 2 つの独立軸が同じペインに重なっている二重軸を追加する。 これらはいずれの場合も、各軸に対するマークをカスタマイズして複数のマーク タイプを使用したり、異なるレベルの詳細を追加したりできます。カスタマイズされたマークのあるビューは、複合グラフまたはコンボグラフと呼ばれます。 **注記**:軸の編集方法の詳細については、[軸の編集](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_editaxes.htm)を参照してください。 ## メジャーに個別の軸を追加します \[行\] および \[列\] のシェルフにメジャーをドラッグすると、各メジャーに個別の軸を追加できます。 - \[行\] シェルフ上に連続フィールドを追加すると、表の行に軸が追加されます。 - \[列\] シェルフ上に連続フィールドを追加すると、表の列に軸が追加されます。 以下の例では四半期ごとの売上高と収益が示されています。"Sales (売上高)" および "Profit (収益)" の軸は、表内の個別の行であり、個別のスケールが使用されます。 列シェルフの注文日フィールドは不連続な日付ディメンションです。不連続なので、軸ではなくヘッダーが作成されます。軸の編集方法の詳細については、[軸の編集](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_editaxes.htm)を参照してください。 ![行シェルフに 2 つのフィールドがある Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/multiple_measures1.png) ## 複数のメジャーの軸を単一軸にブレンドします 複数のメジャーで 1 つの軸を共有することで 1 つのペイン内にすべてのマークを表示できます。 複数のメジャーをブレンドするには、1 つのメジャーまたは軸をドラッグし、既存の軸にドロップします。 ![フィールドを Viz にドラッグしています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/addfield2.gif) 行と列をビューに追加する代わりにメジャーをブレンドすると、行または列が 1 つ表示され、1 つの連続軸上に各メジャーのすべての値が表示されます。たとえば、次のビューでは、共有している軸上に四半期ごとの売上高と収益が示されています。 ![メジャー値カード上の 2 つのメジャー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/multiple_measures2.png) **注:** メジャーをキャンバスにドラッグしたとき、次のような二重ルーラー インジケーターの代わりに 1 つのルーラー インジケーターしか表示されない場合、Tableau ではブレンドされた軸ではなく二重軸が作成されます。二重軸の作成方法の詳細については、[二重軸を使った 2 つのメジャーの比較](#Dual)を参照してください。 メジャーのブレンドには、\[メジャー ネーム\] フィールドと \[メジャー バリュー\] フィールドを使用します。これらのフィールドは、使用しているデータ ソース内のすべてのメジャー ネームとすべてのメジャー バリューを含むフィールドとして生成されます。共有の軸は、\[メジャー バリュー\] フィールドを使用して作成されます。メジャーごとに線が描画されるように、\[メジャー ネーム\] フィールドは \[色\] シェルフに追加されます。最後に、\[メジャー ネーム\] フィールドは、ブレンドするメジャーのみを含むようにフィルターされます。 **注:** 軸のブレンドは、似たスケールと単位を使用するメジャーを比較する場合に最も適した手法です。2 つのメジャーのスケールが大きく異なる場合、傾向が歪む可能性があります。 ## 二重軸を使った 2 つのメジャーの比較 上下にレイヤーで重ねられた 2 本の独立した軸である二重軸を使用すると複数のメジャーを比較できます。二重軸は、異なるスケールのメジャーが 2 つある場合の分析に役立ちます。 メジャーを二重軸として追加するには、フィールドをビューの右側にドラッグし、黒色の点線が表示されたらドロップします。 また、\[行\] または \[列\] シェルフのメジャーを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[二重軸\] を選択することもできます。 ![フィールドを Viz にドラッグしています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/addfield7.gif) その結果、"利益" 軸が青色の線に対応し、"売上" 軸がオレンジ色の線に対応する二重軸が表示されます。 最高 4 つの軸をレイヤーで重ねて追加できます。\[列\] シェルフに 2 つ、\[行\] シェルフに 2 つを配置できます。 ## 軸を同期して同じスケールを使用する 二重軸の 2 本の軸を同じスケールを使用するよう揃えるには、セカンダリ軸を右クリック (Mac ではコントロールを押しながらクリック) して \[軸の同期\] を選択します。これにより、セカンダリ軸のスケールがプライマリ軸のスケールに揃えられます。 この例では、"Sales (売上高)" 軸はセカンダリ軸であり、"Profit (収益)" 軸はプライマリ軸です。 **注:** 軸を同期させるには、両方のメジャーのデータ型を同じにする必要があります。メジャーのデータ型が異なる場合、以下のセクションを参照してください。 一致しない数値データ型での二重軸を同期できるようになりました。たとえば、整数データ型を使用する軸および小数点データ型を使用する軸を同期できます。 プライマリとなる軸やセカンダリとなる軸を変更するには、セカンダリの \[列\] シェルフまたは \[行\] シェルフでフィールドを選択してから、シェルフのプライマリ フィールドの前までドラッグし、オレンジ色の三角が表示されたら放します。 この例では、\[行\] シェルフで \[SUM(Sales)\] フィールドを選択し、\[SUM(Profit)\] フィールドの前へドラッグできます。これで、"Sales (売上高)" 軸がプライマリ、"Profit (収益)" 軸がセカンダリになりました。 ![行シェルフにフィールドが追加されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/addfield11.png) ## 異なるデータ型のメジャーによる軸の同期 **\[軸の同期\]** オプションは、二重軸チャートで調整された正しい比較を実施できるようにします。ただし、このオプションが利用できない (グレー表示されている) 場合もあります。これは、いずれかの軸のデータ型が他の軸のものと異なるためです。 **注**:二重軸を含むグラフでは、バージョン 2018.1 から、一致しない数値データ型での二重軸を同期できるようになりました。たとえば、整数データ型を使用する軸および小数点データ型を使用する軸を同期できます。 この問題を解決するには、いずれかの軸のデータ型を変更する必要があります。次の例に従って軸のデータ型を変更してください。 1. 新しいワークシート ![\[新しいワークシート\] アイコン。](Img/newworksheet_syncaxis.png) アイコンをクリックして新しいワークシートを開きます。 2. "Order Date (発注日)" を \[列\] までドラッグします。次に、シェルフにあるフィールドのドロップダウン矢印をクリックし、コンテキスト メニューから \[月\] を選択します。 3. "Sales (売上高)" を \[行\] までドラッグします。次に、"Quantity (数量)" をビューの右側にドラッグし、黒色の点線が表示されて二重軸になったらドロップします。 \[数量\] 軸を右クリックすると、**\[軸の同期\]** オプションが灰色で表示されます 4. \[データ\] ペインで "Quantity (数量)" フィールドのドロップダウン矢印をクリックしてから、コンテキスト メニューの \[データ型の変更\] > "Number (decimal) (数値 (小数)）" を選択します。これにより、このフィールドのデータ型が変わります。 ![メジャーのデータ型を変更するオプションを含むドロップダウン メニュー。数値 (固定小数点) が選択されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/changedatatype_syncaxis.png) 6. ビューの \[数量\] メジャーを置き換えます。 7. セカンダリ軸を右クリックしてから、**\[軸の同期\]** を選択します。 ## メジャーのマークをカスタマイズします 1. カスタマイズするメジャーの \[マーク\] カードを選択します。\[行\] および \[列\] シェルフのメジャーごとに \[マーク\] カードが 1 つずつあります。 ![2 つの軸に 2 つのメジャーがあるマーク カード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/multiple_measures5.png) 2. メジャーの新しいマーク タイプを選択します。 ![複数のマーク カードのマーク タイプを変更します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/multiple_measures5a.gif) マーク タイプ、形状、サイズ、色、詳細レベルなどのマークのプロパティに加えたすべての変更内容は、選択されているメジャーに適用されます。 たとえば、下のビューでは、"Sales (売上高)" マーク カードはアクティブです。マーク タイプは "棒" に変更されており、"Sales (売上高)" マーク カードの \[色\] シェルフに "Product Type (商品タイプ)" を配置すると、エンコードと詳細レベルは "Sales (売上高)" マークのみに適用されます。"Budget Sales (予算売上高)" マークは、"Product Type (製品別)" に分類されません。 ![さまざまなコーヒーおよび紅茶製品の売上と売上予算を示す棒グラフと折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/multiple_measures7.png) ### ヒント - マーク カードのプロパティだけを変更するようにフィールドを選択します。 - \[すべて\] を選択してすべてのマーク カードを選択すると、すべてのメジャーのプロパティを一度に変更できます。 - ビューでフィールドのマークの順番を変更するには、軸を右クリックして、**マークを前面に移動**を選択します。 ## 複合グラフの作成（異なるマーク タイプをメジャーに追加） 1 つのビュー内で複数のメジャーを使用して作業している場合、メジャーごとにマーク タイプをカスタマイズできます。メジャーごとにカスタマイズしたマークを使用できるため、各メジャーの詳細レベル、サイズ、形状、および色エンコードをカスタマイズできます。 ![\[行\] シェルフ上の 2 つのメジャー。1 つは売上の合計であり、もう 1 つは利益の合計です。](Img/multiple_measures4.png) 例えば、2 つのメジャーをに二重軸で使用するビューを作成できます。あるメジャーは収益を線マークで表示し、別のメジャーは売り上げを棒マークで表示します。メジャーを個別の軸またはブレンドされた軸として表示するように選択することも可能です。 この例のような複合グラフを作成するには 1. サンプル - スーパーストア データ ソースに接続します。 2. 注文日メジャーを列シェルフにドラッグし、次に［注文日変更年から月］をクリックします。 ![\[オーダー日\] ピルを選択し、メニューを展開して年を月に変更します。](Img/combochart_1.gif) 3. "Sales (売上)" メジャーを \[行\] シェルフにドラッグします。 ![売上合計をドラッグして、\[行\] シェルフにドロップします。](Img/combochart_2.gif) 4. \[利益\] メジャーをビューの右側にドラッグし、黒色の点線が表示されたらドロップします。 ![\[利益\] メジャーをビューの右側にドラッグし、黒色の点線が表示されたらドロップします。](Img/combochart_3.gif) 5. \[売上\] カードをクリックします。\[売上\] のマーク タイプを棒に変更します。 ![\[売上\] のマーク タイプを棒に変更します。](Img/combochart_4.gif) **オプション**: "Sales (売上)" マークと "Profit (収益)" マークに使用する色を調整するには、以下を実行します。 1. **\[すべて\]** カードで、\[色\] をクリックしてから \[色の編集\] をクリックします。 2. \[Profit data (収益データ)\] の項目をクリックし、次にパレットで別の色をクリックします。\[Sales data (売上データ)\] の項目をクリックし、次にパレットで別の色をクリックします。 3. \[適用\]、\[OK\] の順にクリックします。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ビュー内のマークのタイプを変更する ビューに表示されるマークのタイプを分析に合わせて変更することができます。たとえば、マークをバーから線に変更できます。この記事では、ビューで使用されるマークのタイプを変更する方法と、使用可能なさまざまなタイプのマークについて説明しています。マークの関連情報については、[ビュー内のマークの表示を制限する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties.htm)および[\[マーク\] カード](buildmanual_shelves.htm#Marks)を参照してください。 ## マーク タイプの変更 マーク タイプを変更するには、次のようにします。 - [\[マーク\] カード](buildmanual_shelves.htm#Marks)で、\[マーク タイプ\] ドロップダウンをクリックし、リストからオプションを選択します。 ![マーク タイプのドロップダウンには、自動から、棒、線、面などの特定のオプションまで、さまざまなマーク タイプが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/marktypes_3.png) 各マーク タイプの説明については、以下のセクションを参照してください。 - [自動マーク](#AutoMark) - [棒マーク](#BarMark) - [線マーク](#LineMark) - [エリア マーク](#AreaMark) - [四角マーク](#SquareMark) - [円マーク](#CircleMark) - [形状マーク](#ShapeMark) - [テキスト マーク](#TextMark) - [マップ マーク](#MapMark) - [円グラフ マーク](#PieMark) - [ガント棒マーク](#GanttBarMark) - [多角形マーク](#PolyMark) - [密度マーク](#Density) ## 自動マーク \[マーク\] カード ドロップダウン メニューを \[自動\] に設定すると、データ ビューに最適なマーク タイプが自動的に選択されます。自動的に選択されるマーク タイプは、\[行\] と \[列\] シェルフの内部フィールドによって決定されます。どのタイプのマークが自動選択されたかは \[マーク\] カード ドロップダウン メニュー内のアイコンによって示されます。以下のマーク タイプは、次のシナリオに対して自動的に選択されます。 ### テキスト テキスト マーク タイプは、\[行\] と \[列\] シェルフ両方の内部フィールドとしてのディメンションが存在する場合に自動的に選択されます。 ![\[自動 (表)\] タイプが選択されたマーク タイプ ドロップダウン。](Img/marktypes_6.png) ### 形状 形状のマーク タイプは、\[行\] と \[列\] シェルフ両方の内部フィールドとしてのメジャーが存在する場合に選択されます。 ![\[自動 (形状)\] タイプが選択されたマーク タイプ ドロップダウン。](Img/marktypes_5.png) ### 棒 棒マーク タイプは、\[行\] と \[列\] シェルフの内部フィールドとしてのディメンションとメジャーが存在する場合に選択されます。 ![\[自動 (棒)\] タイプが選択されたマーク タイプ ドロップダウン。](Img/marktypes_4.png) ### 線 線のマーク タイプは、\[行\] と \[列\] シェルフの内部フィールドとしての日付フィールドとメジャーが存在する場合に選択されます。 ![\[自動 (線)\] タイプが選択されたマーク タイプ ドロップダウン。](Img/marktypes_7.png) **注:** 既定の選択内容を上書きし、データに関する知見をもたらす任意のマーク タイプを使用することができます。ただし、結果として生成されるビューにデータに関する重要な情報が現れない可能性があるため、マーク タイプを手動で選択する際には注意が必要です。 ## 棒マーク 棒マーク タイプは、カテゴリ全体でメジャーを比較する場合や、データを積み上げ棒に細分化する場合に便利です。Tableau で棒を使用してデータが表示されるのは、次のような場合です。 - \[マーク\] カード ドロップダウン メニューが \[自動\] に設定され、ディメンションとメジャーを \[行\] と \[列\] シェルフの内部フィールドとして配置する場合。ディメンションが日付ディメンションの場合は、代わりに線マークが使用されます。 - \[マーク\] カード ドロップダウン メニューから \[棒\] を選択した場合。 マークが自動的に積み上げられます。 **注**: マーク タイプが \[棒\] で、\[行\] と \[列\] の両方に連続 (緑) フィールドがあるビューの場合、Tableau は、棒が固定されている軸上の棒マークのサイズを変更するための追加オプションと既定をサポートしています。詳細については、[マークのサイズの変更](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties.htm#SizeProp)の「連続軸マークのサイズ変更」セクションを参照してください。 次のデータ ビューでは、ディメンションが表の列として表示され、メジャーが表の行として表示されています。また、このビューは、ディメンション (カテゴリ) ごとに色分けされています。\[マーク\] カード ドロップダウン メニューが \[自動\] に設定されているため、データは棒を使用して表示されます。 ![積み重ね棒グラフには、3 つのセグメントにわたるカテゴリ別の売上が表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/barmark_1.png) 棒グラフ作成の実践練習を行うには、[棒グラフの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildexamples_bar.htm)を参照してください。 ## 線マーク 線マーク タイプは、時間に対するデータの傾向を示す場合やデータの順序が指定されている場合、または補間を行うことが適切である場合に便利です。Tableau で線を使用してデータが表示されるのは、次のような場合です。 - \[マーク\] カード ドロップダウン メニューが \[自動\] に設定されており、\[列\] シェルフまたは \[行\] シェルフに 1 つ以上のメジャーを配置して、日付ディメンションまたは連続ディメンションに対してメジャーをプロットする場合。 - \[マーク\] カード ドロップダウン メニューから \[線\] を選択した場合。 **注**: 線マーク タイプを使用するビューでは、\[マーク\] カード内の \[パス\] プロパティを使用して、線マークのタイプ (線形、ステップ、またはジャンプ) を変更したり、特定の描画順序を使用してマークを接続することでデータをエンコードしたりすることができます。詳細については、[ビュー内のマークの表示を制限する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties.htm)の[「パスのプロパティ」](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties.htm#PathProp)を参照してください。 次のデータ ビューでは、日付ディメンションが表の列として表示され、メジャーが表の行として表示されています。 ![日付ディメンションが表の列として表示され、メジャーが表の行として表示されている Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/linemark_1.png) データの密集度が高くなると、線を使用した方が傾向を確認しやすくなります。このビューには 93 個のデータ ポイントが表示されています。 ![密度の高いデータの傾向は、93 個のデータ ポイントを含むこの折れ線グラフのように、折れ線グラフで視覚化するとわかりやすくなります。 ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/linemark_2.png) 折れ線グラフ作成の実践練習を行うには、[折れ線グラフの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildexamples_line.htm)を参照してください。 ## エリア マーク エリア マーク タイプは、ビューのマークが積み上げられていて、オーバーラップしていない場合に便利です。積み上げられたマークの詳細については、[スタック マーク](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_stacking.htm)を参照してください。エリア チャートでは、線と線の間の領域が色で塗りつぶされます。このタイプのチャートは、線と一緒に特定の値を示すのには適していませんが、合計値を明確に示すことができるため、ディメンションが全体の傾向にどのくらい寄与しているかを把握することができます。Tableau でエリアを使用してデータが表示されるのは、次のような場合です。 - \[マーク\] カード ドロップダウン メニューが \[自動\] に設定され、日付ディメンションまたは連続ディメンションに対して 1 つ以上のメジャーをプロットする場合。\[分析\] > \[スタック マーク\] オプションもオンである必要があります。 次のビューでは、\[列\] シェルフに日付ディメンションが、\[行\] シェルフにメジャーが表示されています。各線は、製品カテゴリの売上高を表しています。線はオーバーラップしないように積み上げられています。 ![家具、事務用品、情報技術の月別の売上を示す面グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewparts_marks_marktypes_area1.png) **注:** ラベルの追加、色の凡例の編集、およびエリアのハイライトができます。さらに、マークの枠線など色の効果をオンにすることができます。詳細については、[ビュー内のマークの表示を制限する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties.htm)を参照してください。 ## 四角マーク 四角マーク タイプは、個々のデータ ポイントを明確に示す場合に便利です。\[マーク\] カード ドロップダウン メニューで \[四角\] を選択すると、データが四角を使用して表示されます。 次のビューでは、行シェルフと列シェルフの両方に複数のディメンションが表示されています。既定では、データはテキストを使用して表示されます。ただし、\[色\] にメジャーを配置すると、Tableau はマークを四角に変換し、ヒート マップを作成します。ハイライト表作成の実践練習を行うには、[ハイライト表またはヒート マップを作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildexamples_highlight.htm)を参照してください。 ![製品カテゴリ別の利益を視覚化したツリーマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/squaremark_1.png) \[マーク\] カードの \[詳細\]、\[色\]、\[形状\]、\[サイズ\]、または \[ラベル\] にディメンションを配置して詳細レベルを追加すると、四角形は、横並びでセルを満たすようにラップされて表示されます。アプリケーション ウィンドウが小さすぎてすべての四角形が表示できない場合は、省略符号が表示され、表示できない値があることを示します。 また、四角マークは、ツリーマップを作成するためにも使用できます。ツリーマップは、ネストされた長方形のセットとして階層的なデータを表示します。ツリーマップ作成の実践練習を行うには、[ツリーマップの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildexamples_treemap.htm)を参照してください。 ![製品カテゴリ別の利益を視覚化したツリーマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/squaremark_5.png) ## 円マーク \[マーク\] カード ドロップダウン メニューで \[円\] を選択すると、データが塗りつぶし円を使用して表示されます。 マーク タイプが \[自動\] に設定されている場合、データは形状 (つまり白丸) を使用して表示されます。 ![利益と売上の相関関係を示す散布図。データ ポイントは円で表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/circlemark_1.png) ## 形状マーク 形状マーク タイプは、個々のデータ ポイントを明確に示しながら、同時にポイントに関連付けられたカテゴリも示す場合に便利です。Tableau で形状を使用してデータが表示されるのは、次のような場合です。 - \[マーク\] カード ドロップダウン メニューが \[自動\] に設定されており、1 つ以上のメジャーを \[行\] シェルフと \[列\] シェルフの両方に配置した場合。 - \[マーク\] カード ドロップダウン メニューから \[形状\] を選択した場合。 次のビューには 2 つのメジャーのデータが表示されています。\[マーク\] カード ドロップダウン メニューが \[自動\] に設定されているため、データは形状を使用して表示されます。 ![利益と売上の相関関係を形状マークで示す散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/shapemark_1.png) 既定で使用される形状は白丸です。別の形状を選択するには、\[マーク\] カードの \[形状\] をクリックします。20 個の一意の形状が使用できます。 ![マーク カードの形状オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/shapemark_2.png) ビューにさらにデータを追加するには、\[マーク\] カードの \[形状\] にフィールドを配置します。Tableau では、フィールドの値に従ってマークが分類されます。フィールドがディメンションの場合は、各メンバーに固有の形状が割り当てられます。フィールドがメジャーである場合、メジャーはそれぞれのバケットに自動的にビンされ、各バケットには個別の形状が割り当てられます。形状の凡例に、形状がどのように割り当てられたかが表示されます。 次に示すとおり、\[マーク\] カードの \[形状\] に "Ship Mode (出荷モード)" ディメンションが配置され、注文の出荷方法に関する情報があるマークがそれぞれ色分けされています。 ![さまざまな形状のマークを使用して、売上と利益の関係を表示する散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/shapemark_3.png) 散布図の作成方法の詳細については、[散布図の作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildexamples_scatter.htm)を参照してください。 ## テキスト マーク テキスト マーク タイプは、1 つ以上のディメンション メンバーに関連付けられた数値を表示する場合に便利です。このタイプのビューは、テキスト テーブル、クロス集計、ピボット テーブルなどと呼ばれることもあります。Tableau でテキストを使用してデータが表示されるのは、次のような場合です。 - \[マーク\] カード ドロップダウン メニューが \[自動\] に設定されており、1 つ以上のディメンションを \[行\] シェルフと \[列\] シェルフの両方に内部フィールドとして配置した場合。 - \[マーク\] カード ドロップダウン メニューから \[テキスト\] を選択した場合。 最初、データは **Abc** と表示されます。 ![2012 年から 2015 年までのオーダー データの表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/textmark_1.png) ビューを完成するには、\[マーク\] カードの \[テキスト\] にフィールド (通常はメジャー) を配置する必要があります。下のビューでは、合計として集計された "Sales (売上高)" メジャーを使用して表を完成します。 ![2011 年から 2014 年までのサブカテゴリ別の売上を表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/textmark_2.png) **注:** 任意のデータ ビューのクロス集計を作成するには、\[ワークシート\] > \[クロス集計として複製\] を選択します。 \[マーク\] カードの \[詳細\]、\[色\]、\[形状\]、\[サイズ\]、または \[テキスト\] にディメンションを配置して詳細レベルを追加すると、値は、横並びでセルを満たすようにラップされて表示されます。テキストを積み重ねられるようにすることで、次に示すようなワード クラウド ビジュアリゼーションを作成できます。 ![利益別にスケール化された米国の州を表すワード クラウド。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/textmark_4.png) アプリケーション ウィンドウが小さすぎてすべてのテキスト値を表示できない場合、表示されるテキスト値の一部が切り捨てられます。 ![サブカテゴリとオーダー日別に売上データを示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/textmark_3.png) アプリケーション ウィンドウが小さすぎてすべてのテキスト値を表示できない場合、セルに省略符号 (...) が表示され、表示しきれない量のテキストがあることを示します。表示できない数値はポンド記号 (#) で示されます。 テキスト テーブルの作成方法の詳細については、[テキスト テーブルの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildexamples_text.htm)を参照してください。 ## マップ マーク マップ マーク タイプはジオコーディングを使用して、データに基づいた色で多角形や線を塗りつぶします。マップ マーク タイプの主な用途は、多角形や線図の作成です。塗りつぶす領域は、ビューで使用される地理的フィールドによって定義されます。Tableau で色塗りマップを使用してデータが表示されるのは、次のような場合です。 - 地理的ディメンションが \[マーク\] カードの \[詳細\] に配置され、\[緯度\] および \[経度\] が \[行\] および \[列\] シェルフに配置されている場合。メジャーまたは連続ディメンションは \[マーク\] カードの \[色\] に追加されます。 - \[マーク\] カード ドロップダウン メニューから \[マップ\] を選択した場合。 次のデータ ビューは、\[マーク\] カードの \[詳細\] に "State (州)" 地理的ディメンションが配置されているマップを示しています。""Profit (収益)" メジャーが \[マーク\] カードの \[色\] に配置されています。 各州の多角形は、その州の収益に基づいた色で塗りつぶされています。テキサス州の収益は低く (事実上赤字)、カリフォルニア州の収益は高くなっています。 ![州別の総利益を色分けして表示した北米の地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewparts_marks_marktypes_filledmap1.png) また、2 つのメジャーを相互に対してプロットする場合にマップ マーク タイプを使用することもできます。既定では、メジャーを \[行\] シェルフと \[列\] シェルフの両方に配置すると、散布図が作成されます。ただし、地理的ディメンションを追加すると、マーク タイプをマップに変更できます。各マークは、地理的フィールドによって定義された領域になります。たとえば、次のビューは、選択した州の "Sales (売上高)" に対する"Profit (収益)" を示しています。このビューでは、各州のラベルが付いた丸いマークを表示するのではなく、マップ マーク タイプを使用して各州の輪郭が描画されます。この方法は認識可能な領域では効果的ですが、形状が似た領域または認識困難な領域には適切ではありません。 ![米国の 6 つの州における売上と利益の散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewparts_marks_marktypes_filledmap2.png) マップの作成の詳細については、[Tableau でマッピングを始める](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildexamples_maps.htm)および[Tableau のマップおよび地理的データの分析](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps.htm)を参照してください。 ## 円グラフ マーク 円グラフ マークを使用して、割合を表示できます。一般的にこの種の情報は積み上げ棒グラフを使用するとより良く示すことができますが、円グラフが非常に効果的な場合があります。たとえば地理的に近い州でマーケティング経費の関連性が高いときに、州ごとのマーケティング経費の割合を示す場合です。 Tableau では、円グラフ マークは自動マーク タイプに使用されませんが、\[マーク\] カード ドロップダウン メニューの \[円グラフ\] を選択することができます。 円グラフ マーク タイプを選択すると、\[角度\] という名前の追加ターゲットを \[マーク\] カード上で表示できます。\[角度\] ターゲットによって、円グラフの扇形の角度メジャーが決定されます。たとえば、"Sales (売上高)" などのメジャーを \[マーク\] カードの \[角度\] に配置した場合、円グラフの 360 度が合計売上高に相当し、\[マーク\] カードの \[色\] のフィールドの値によってそれぞれ扇形に分割されます。 次のビューは、各出荷モード別の製品の配達所要時間を示しています。データが地図上に重ねられ、州別に示されています。ほとんどの地域では、通常クラスの出荷に最も時間がかかっていることが確認できます。 ![さまざまな場所におけるさまざまな出荷モードの割合を示す円グラフ付きのミシガン州の地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/piemark1.png) 円グラフの作成方法や使用方法の詳細については、[円グラフの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildexamples_pie.htm)および[Tableau でマッピングを始める](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildexamples_maps.htm)を参照してください。 ## ガント棒マーク - \[マーク\] カード ドロップダウン メニューが \[自動\] に設定されており、\[列\] シェルフまたは \[行\] シェルフに 1 つ以上のディメンションを配置して、連続した数量に対してディメンションをプロットする場合。 - \[マーク\] カード ドロップダウン メニューから \[ガント棒\] を選択した場合。 ガント棒の特徴は、各マークの長さが \[マーク\] カードの \[サイズ\] に配置されたメジャーに比例していることです。 次のビューでは、連続日付の関数としてディメンションが表示されています。\[マーク\] カード ドロップダウン メニューが \[自動\] に設定されている場合、データは棒を使用して表示されます。\[ガント棒\] を選択して、フィールドを追加すると、次のようなビューが表示されます。 ![マーク タイプ ドロップダウンで選択されたガント チャートのマーク タイプと、それに関連付けられたガント チャート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ganttmark_1.png) 特に \[マーク\] カードの \[サイズ\] に "Days to Ship (配達所要日数)" メジャーを配置すると、ビューのすべての棒が、注文の配達時間を示す長さで描画されます。さらに、\[マーク\] カードの \[色\] に "Ship Mode (出荷モード)" ディメンションを配置すると、各棒が出荷モード別に色分けされます。 ガント棒チャートの作成方法の詳細については、[ガント チャートの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildexamples_gantt.htm)を参照してください。 ## 多角形マーク 多角形は、点を線でつなぎ、領域を囲んだものです。多角形マーク タイプは、点をつないでデータ エリアを作成する場合に便利です。Tableau では、\[マーク\] メニューから \[多角形\] を選択すると、多角形を使用してデータが表示されます。 多角形マークはよく使用されるものではなく、多くの場合は特別に作成されたデータ ソースが必要になります。 次のビューは、地理的データと選挙データを保持する特別に作成されたデータ ソースに基づいています。緯度と経度の関数として米国の 48 の隣接した州が表示され、各州は 2000 の大統領選挙結果に基づいて色でエンコードされています。 \[マーク\] が \[自動\] に設定されている場合、データは形状を使用して表示されます。手動で \[多角形\] を選択し、さらにフィールドをビューに追加すると、別のビューが作成されます。 ![米国の塗りつぶされた地図。アル・ゴアに投票した州は青、ジョージ・W・ブッシュに投票した州はオレンジ色で示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/polygonmark_2.png) ' すべての州はデータ ソースで多角形と見なされます。\[詳細\] ターゲットの "PolygonID (多角形 ID)" フィールドは州ごとに異なります。このフィールドをフィルターすることで、ビューから州を削除できます。 さらに、\[パス\] ターゲットにフィールドを配置すると、各多角形を構成する線の描画順序を指定することができます。この例では、"PointOrder (ポイント順)" メジャーを使用して各州が描画されています。 ## 密度マーク (ヒートマップ) 密度マークを使用すると、重なる多くのマークを使用して密度データのパターンや傾向を視覚化することができます。一般的にこのタイプの情報は円マークを使用して表示することができますが、密度マークが非常に効果的になる場合があります。たとえば、エリアに多くのデータ ポイントがあり、それらのマークがどこに最も集中しているかを理解する必要がある場合です。密度マークは、ポイントベースのマーク (散布図、単位ヒストグラム、個々のマークに対するボックス プロット、ポイント マップ) を使用するマップまたはグラフと一緒に効率的に使用できます。 Tableau では、重複するマークをグループ化し、グループ内のマークの数に応じてカラーコードすることでこのグラフを作成します。 密度マークは、グラフの特定のエリアに含まれるデータの相対密度を表示するために色を使用することで機能します。密度マークの色は、\[マーク\] カードで \[色\] を選択すると調整できます。10 色の密度のカラー パレットから選択するか、既存のカラー パレットから選択します。 ![カラー パレットのオプションを含む \[色の編集\] ドロップダウン メニュー。](Img/density_color.png) \[色\] メニューで、濃度スライダーを使用して密度マークの鮮明度を調整します。たとえば、濃度や鮮明度を上げるには、データの「最大ヒート」地点を下げるとより鮮明に表示されるようになります。
低強度 (50%) 高強度 (80%)
低輝度密度マーク付きのヒートマップ。 高輝度密度マーク付きのヒートマップ。
以下に表示するビューは、マンハッタンで 1 ヵ月にタクシーが拾われた多くの地理的ポイントを含むデータ ソースからのものです。タクシーが拾われた場所と頻度が表示されており、薄い色の頻度が最も高くなっています。 ![ニューヨーク市内のタクシー乗車場所を表示するヒートマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/density_mark.png) \[マーク\] カード ドロップダウン メニューから \[密度\] を選択できます。 密度マップまたは密度グラフの作成方法の詳細については、[Tableau での傾向や密度を表示するヒートマップの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_howto_heatmap.htm)および[密度マークを使用した構築 (ヒートマップ)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildexamples_density.htm)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ビュー内のマークの表示を制限する \[マーク\] カードを使用して、ビューのマークの色、サイズ、形状、詳細、テキスト、ツールヒントを制御します。\[マーク\] カードのボタンにフィールドをドラッグすると、マーク データがエンコードされます。\[マーク\] カードのボタンをクリックして、マーク プロパティを開きます。マークの関連情報については、[ビュー内のマークのタイプを変更する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_marktypes.htm)および[\[マーク\] カード](buildmanual_shelves.htm#Marks)を参照してください。 **注**: \[マーク\] カードのディメンション フィールドの順序は、上から下に階層構造で表示され、ビュー内での並べ替えに影響します。Tableau では、ビュー内でマークを並べ替える際、最初に \[マーク\] カードの最上位のディメンション フィールドを検討し、次にその下に位置するディメンションを検討します。 ## 色をマークに割当 色をビュー内のマークに割り当てるには、次のいずれかを実行します。 - \[マーク\] カードで、\[色\] をクリックしてメニューからマークの色を選択します。 これによりすべてのビュー内のマークを選択した色に更新します。\[マーク\] カードの \[色\] にフィールドがない場合、すべてのマークは既定の色になります。ほとんどのマークの既定色は青、テキストの既定色は黒です。 - フィールドを **\[データ\]** ペインから \[マーク\] カードの \[色\] にドラッグします。 Tableau はフィールド値およびメンバーに基づいて様々な色をマークに割り当てます。例えば、カテゴリーなどの不連続フィールド（青フィールド）を、色にドロップすると、ビュー内のマークはカテゴリー別に細分化され、各カテゴリーに色が割り当てられます。 ![\[マーク\] カードの \[色\] に ディメンション フィールドをドラッグします。](Img/colors1.gif) 合計（売上）などの連続フィールドを、色にドロップすると、各ビュー内のマークはその売上高をもとに色付けされます。 ![\[マーク\] カードの \[色\] に メジャー フィールドをドラッグします。](Img/colors2.gif) ### 色の編集 カラー パレットを変更する、または色がマークに適用される方法をカスタマイズするには。 - \[マーク\] カードで、\[色\] > \[色の編集\] をクリックします。 詳細については、[カラー パレットと色効果](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties_color.htm)を参照してください。 ## マークのサイズの変更 ビュー内のマークのサイズを変更するには、次のいずれかを実行します。 - \[マーク\] カードで \[サイズ\] をクリックし、スライダーを左か右に動かして調整します。 ![マーク サイズの編集スライダー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/size3.png) 次の表で説明するように、サイズのスライダーの効果はマーク タイプに応じて異なります。 | マーク タイプ | 説明 | | --- | --- | | 円、四角、形状、テキスト | マークのサイズが変わります。 | | 棒、ガント棒 | 棒の幅が変わります。 | | 線 | 線の太さが変わります。 | | 多角形 | 多角形のサイズは変更できません。 | | 円グラフ | 円グラフの全体のサイズが変わります。 | \[サイズ\] のスライダーを使用してマークを変更した場合、データ ビューのサイズは変更されません。ただし、ビューのサイズを変更すると、新しい書式設定に合わせてマークのサイズが変わることがあります。たとえば、表を大きくすると、マークも一緒に大きくなる場合があります。 - フィールドを **\[データ\]** ペインから \[マーク\] カードの \[サイズ\] にドラッグします。 ![\[マーク\] カードの \[サイズ\] にフィールドをドラッグします。](Img/size1.gif) \[マーク\] カードの \[サイズ\] に不連続フィールドを配置すると、ディメンション内のメンバーに従ってマークが分類され、各メンバーに固有のサイズが割り当てられます。サイズには固有の順序 (小さなものから大きなものへ) があるので、年度や四半期など、順序があるデータにはカテゴリー別のサイズが最適です。 不連続フィールドを持つサイズ エンコードされたデータでは、\[詳細\] プロパティと同じ方法でマークが分類され、各マークに追加情報 (サイズ) が指定されます。詳細については、[ビュー内のマークをディメンション メンバーで分類する](#DetailProp)を参照してください。カテゴリー別サイズ エンコードをビューに追加すると、\[サイズ\] ターゲットのフィールドの各メンバーに割り当てられているサイズを示す凡例が表示されます。これらのサイズをどのように配分するかを \[サイズの編集\] ダイアログ ボックスで変更することができます。 \[マーク\] カードの \[サイズ\] に連続フィールドを配置すると、Tableau は連続範囲を使用して各マークを異なるサイズで描画します。最も小さな値に最も小さなマークが割り当てられ、最も大きな値は最も大きなマークで表示されます。 定量的サイズ エンコードをビューに追加すると、サイズが割り当てられた値の範囲を示す凡例が表示されます。これらのサイズをどのように配分するかを \[サイズの編集\] ダイアログ ボックスで変更することができます。 ### マーク サイズの編集 マーク サイズを編集、またはサイズがビュー内のマークに適用される方法を編集するには、 1. \[サイズの凡例カード\]（フィールドをマーク カードのサイズに追加すると表示）で、右隅にあるドロップダウン矢印をクリックして\[サイズの編集\]を選択します。 ![凡例コントロールからサイズを編集します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/size2.gif) 凡例の詳細については、[凡例](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/view_parts.htm#Legends)を参照してください。 2. 表示される \[サイズの編集\] ダイアログ ボックスで、変更を苦あえて\[OK\] をクリックします。 利用可能なオプションは、\[サイズ\]に適用されているフィールドが連続または不連続フィールドかによります。 連続フィールドでは、次の操作を実行できます。 - \[さまざまなサイズ\]で、ドロップダウン ボックスをクリックして次のいずれかを選択します。 - 自動 - このデータに最適なマッピングを選択します。データが数値で、0 をまたがない場合 (すべて正の数または負の数) は、\[0 から\] のマッピングが使用されます。それ以外の場合は、\[範囲ごと\] のマッピングが使用されます。 - 範囲ごと – データ内の最小値と最大値を使用してサイズの配分を決定します。たとえば、フィールドの値が 14 から 25 までの場合は、この範囲内でサイズが配分されます。 - 0 から - サイズは 0 から補間され、最大のマーク サイズは 0 から最も離れたデータ値の絶対値に割り当てられます。 - 範囲スライダーを使用して、サイズの配分を調整します。\[サイズの変化\] から \[0 から\] のマッピングを選択した場合、低い方のスライダーは常に 0 に設定されるので無効になります。 - \[反転\] を選択して、最も大きなマークを最も小さな値に、最も小さなマークを最も大きな値に割り当てます。\[0 から\] のマッピングを実行する場合、最も小さなマークは常に 0 に割り当てられるので、このオプションは使用できません。 - サイズの配分を変更するには、\[凡例の開始値\] および \[範囲の終了値\] チェック ボックスを選択し、範囲の開始値と終了値を入力します。 ![マーク サイズの編集ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/size_shelf3.png) **不連続フィールドでは、次の操作を実行できます。** - 範囲スライダーを使用して、サイズの配分を調整します。 - \[反転\] を選択して、最も大きなマークを最も小さな値に、最も小さなマークを最も大きな値に割り当てます。 ![マーク サイズの編集ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/size_shelf4.png) ### 連続軸マークのサイズ変更 マーク タイプが \[バー\] で、\[行\] と \[列\] の両方に連続 (緑) フィールドがあるビューの場合、Tableau は、バーが固定されている軸上のバー マークのサイズを変更するための追加オプションと既定をサポートしています。 - ヒストグラム内のバー マークは既定では連続 (マークの間にスペースなし) ですが、ビンのサイズに合わせてサイズが変更されます。例については、[ヒストグラムの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildexamples_histogram.htm)を参照してください。 - \[サイズ\] の上に 1 つのフィールドがある場合は、\[サイズ\] 上のフィールドを使用してバーが固定されている軸上のバー マークの幅を決めることができます。これを実行するには、\[サイズ\] カードをクリックして **\[固定\]** を選択します。 ![サイズに関するフィールドがある固定幅のマーク サイズの編集ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sizing_fieldonsize.png) - \[サイズ\] の上にフィールドがない場合は、軸の単位でバーが固定されている軸上のバー マークの幅を指定できます。これを実行するには、\[サイズ\] カードをクリックして、**\[固定\]** を選択してから、**\[軸単位の幅\]** フィールドに数値を入力します。 ![サイズに関するフィールドのない固定幅のマーク サイズの編集ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sizing_nofieldonsize.png) - バーが固定されている軸上に連続日付フィールドがある場合、マークの幅は日付フィールドのレベルに合わせて設定されます。たとえば、連続日付フィールドのレベルが月の場合、バーは正確に 1 か月の幅になります。つまり、31 日の月は 30 日の月よりわずかに広くなります。\[サイズ\] カードをクリックして、**\[固定\]** を選択してから、**\[日単位の幅\]** フィールドに数値を入力してバーの幅を構成できますが、その結果のバーの幅では、月や年などの可変の時間の長さは考慮されません。 ## マークにラベルまたはテキストを追加 マークラベルまたはテキストを追加してビジュアライゼーションするには: - フィールドを **\[データ\]** ペインから \[マーク\] カードの \[ラベル\]または\[テキスト\]にドラッグします。 テキスト表を使用すると、ラベル シェルフはテキストに置換され、これによりデータ ビューに関連付けられた数字が表示できます。データ ビューのテキスト エンコードの効果は、ディメンションを使用するかメジャーを使用するかによって異なります。 - ディメンション – \[マーク\] カードの \[ラベル\] または \[テキスト\] にディメンションを配置すると、ディメンション内のメンバーに従ってマークが分割されます。ディメンション メンバー名によってテキスト ラベルが与えられます。 - メジャー – \[マーク\] カードの \[ラベル\] または \[テキスト\] にメジャーを配置すると、メジャーの値によってテキスト ラベルが与えられます。メジャーは集計済みでも非集計でもかまいません。ただし、非集計のメジャーではテキストがしばしばオーバーラップされるので、一般的に有益でありません。 テキストはテキスト表の既定のマークタイプで、クロス集計またはピボット テーブルとしても参照されます。 ![家具の売上をサブカテゴリ、セグメント、金額別に示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/text1.png) ## ビュー内のマークをディメンション メンバーで分類する ビュー内のマークを隔てるには（またはさらなる粒度を追加するには）: - ディメンションを **\[データ\]** ペインから \[マーク\] カードの \[詳細\] にドラッグします。 ![ディメンションを詳細にドロップします。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/details1.gif) ディメンションを \[マーク\] カードの \[詳細\] にドロップすると、そのディメンションのメンバーに応じて、データ ビュー内のマークは分類されます。\[行\] または \[列\] シェルフにディメンションをドロップする場合とは異なり、\[マーク\] カードの \[詳細\] にドロップすると、表の構造を変えずにより多くのデータを表示することができます。 ## ツールヒントをマークに追加 ツールヒントは、ビュー内の 1 つ以上のマークをポイントしたときに表示される詳細です。ツールヒントを使用すると、選択した項目のフィルターや削除、参照元データの表示などをすばやく簡単に行うこともできます。静的テキストと動的テキストの両方を含めるようにツールヒントを編集できます。また、ツールヒントに含めるフィールドや、これらのフィールドを使用してビューでマークを選択できるようにするかどうかを変更することもできます。 ツールヒントに含まれるワークシート (ツールヒント内 Viz) のビジュアライゼーションの表示については、[ツールヒント内でビューを作成する (ツールヒント内 Viz)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viz_in_tooltip.htm)を参照してください。 ### ツールヒントの追加 1. \[マーク\] カードの \[ツールヒント\] にフィールドをドラッグします。 2. \[マーク\] カードの \[ツールヒント\] をクリックして、\[ツールヒントの編集\] ダイアログ ボックスを開くと、テキストの追加、ツールヒント コンテンツの再配置、追加のフィールドの挿入を行うことができます。 ![ツールヒント オプションが強調表示されたマーク カード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewparts_marks_markproperties_tooltips1.png) **注:** ディメンションは、ATTR 集計を使用してツールヒントに追加されます。つまり、ツールヒントがアスタリスクとして表示される場合があります。アスタリスクは、ポイントしているマークに適用される複数のディメンション メンバーがあることを示します。たとえば、すべての地域の売上集計を示すマークがあったとします。"Region (地域)" フィールドをツールヒントに追加すると、そのマークが複数の地域を示すため、アスタリスクが表示されます。アスタリスクを表示しないようにするには、ディメンションを \[マーク\] カードの \[詳細\] に追加するか、ビュー内の他の場所で使用して、マークが同じ詳細レベルになるようにします。 ### ツールヒント オプション \[ツールヒントの編集\] ダイアログ ボックスを開いた後、ビュー内のツールヒントの書式設定や、動作を構成するためのオプションの選択肢がいくつか表示されます。以下のオプションから選択できます。 ![\[ツールヒントの編集\] ダイアログ ボックス。](Img/richtext2.png) - **形式のツールヒント:** ツールヒントは、シートごとに指定し、\[ツールヒントの編集\] ダイアログ ボックスの上部にあるツールを使用して書式設定できます。 - **動的テキストの追加:** ダイアログ ボックスの上部にある \[挿入\] メニューを使用して、フィールド値、シート プロパティなどの動的テキストを追加します。\[挿入\] メニューの \[すべてのフィールド\] コマンドは、ビューの任意のマークのツールヒントにビューで使用されているすべてのフィールドの名前と値を追加します。 - **ツールヒントの表示:** ツールヒントは既定で表示されます。自動ツールヒントを非表示にするには、\[ツールヒントの表示\] チェック ボックスをオフにします。 - **ツールヒントの動作の構成:** **\[ツールヒントの表示\]** チェック ボックスの横にあるドロップダウン リストで次のオプションのいずれかを選択し、ツールヒントの動作を構成することができます。 - **即時応答 - 即時にツールヒントを表示**: このオプションを選択した場合、カーソルをビューのマークにポイントすると即時にツールヒントを表示します。これはすべてのビューの既定です。 このオプションの場合、ツールヒントにはコマンド ボタンは表示されません。コマンド ボタンを表示するには、最初にビュー内のマークをクリックする必要があります。 - **ポイント時 - ポイントでツールヒントを表示**: このオプションを選択した場合、カーソルでマークをポイントした後にのみツールヒントを表示します。ただし、このオプションを使用すると、ユーザーが何のアクションも行わなくてもツールヒントにコマンド ボタンが表示されます (\[ツールヒントの編集\] ダイアログ ボックスで指定した場合を除く)。 - **コマンドの表示:** \[コマンド ボタンを含める\] チェック ボックスをオンにすると、ツールヒントの上部最下部に \[選択したデータのみを保持\]、\[除外\]、\[メンバーのグループ化\]、\[セットの作成\] および \[データの表示\] ボタンが追加されます。これらのボタンは、Tableau Desktop、およびビューが Web にパブリッシュされた場合またはモバイル デバイスに表示された場合に表示されます。 メンバーのグループ化の詳細については、[データのグループ化によりデータエラーの修正またはディメンション メンバーを組み合わせる](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_groups.htm)を参照してください。セットの作成の詳細については、[セットの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_sets_create.htm)を参照してください。 - **ツールヒントのビューでマークを選択します**。\[カテゴリ別の選択を許可\] チェック ボックスをオンにして、ツールヒントの不連続フィールドでクリックすることで、同じ値を持つビューでマークを選択できるようになります。このチェック ボックスがオンになっている場合、ビューが Web にパブリッシュされているかモバイル デバイスで表示されていれば、この機能を使用して Tableau Desktop のビューでマークを選択できます。 - **フィールドの追加または削除:** 自動ツールヒントを使用している場合、フィールドの追加と削除を行うには、ビュー内のいずれかのシェルフ上のフィールドを右クリックし (Mac では Control を押しながらクリック)、\[ツールヒントに含める\] を選択します。 ![\[ツールヒントに含める\] オプションがチェックされたメジャーのコンテキスト メニュー。](Img/format_tooltip1.png) **注:** \[ツールヒントに含める\] オプションは、ツールヒントをカスタマイズしていない場合にのみ使用できます。ツールヒントがカスタマイズされている場合に自動ツールヒントに戻すには、\[マーク\] カード上の \[ツールヒント\] をクリックし、\[ツールヒントの編集\] ダイアログ ボックスの \[リセット\] をクリックします。 ## マークの形状の変更 マークの形状を変更するには: - フィールドを **\[データ\]** ペインから \[マーク\] カードの \[形状\] にドラッグします。 \[マーク\] カードの \[形状\] にディメンションを配置すると、ディメンション内のメンバーに従ってマークが分類され、各メンバーに固有の形状が割り当てられます。形状の凡例には、各メンバー名とそれに関連付けられた形状が表示されます。\[マーク\] カードの \[形状\] にメジャーを配置すると、そのメジャーは不連続のメジャーに変換されます。 形状エンコードされたデータでは、\[詳細\] プロパティと同じ方法でマークが分類され、各マークに追加情報 (形状) が指定されます。形状は、メジャーが \[行\] シェルフと \[列\] シェルフの両方の内部フィールドである場合の既定のマーク タイプです。 次のビューでは、"Customer Segment (顧客区分)" ディメンションのメンバーに従って、マークはさまざまな形状に分類されます。各形状は、顧客区分の収益と売上高に対する貢献度を反映しています。 ![散布図上のマークは、顧客セグメントの貢献度を反映するために円、四角形、十字に分けられています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/wwd_shelf_shp1.png) ### 形状の編集 既定では、10 個の異なる形状がディメンションのエンコードに使用されます。メンバー数が 10 より多い場合は、同じ形状が繰り返し使用されます。既定のパレットに加えて、塗りつぶし形状、矢印、天気記号など、さまざまな形状パレットを選択することができます。 1. \[マーク\] カードの \[形状\] をクリックするか、凡例のカード メニューから \[形状の編集\] を選択します。 2. \[形状の編集\] ダイアログ ボックスの左側でメンバーを選択し、次に右側のパレットで新しい形状を選択します。\[パレットの割り当て\] をクリックして、形状をフィールドのメンバーにすばやく割り当てることもできます。 ![\[データ項目の選択\] と \[形状パレットの選択\] の 2 つのセクションを含む \[形状の編集\] ダイアログ ボックスが表示されています。](Img/allstate_shape4.png) 右上のドロップダウン メニューを使用して、別の形状パレットを選択します。 **注:** 形状エンコードは同じデータ ソースを使用する複数のワークシート間で共有されます。たとえば、家具製品を四角形で表すように指定した場合、ワークブックの他のすべてのビューでも自動的に四角形になります。フィールドの既定の形状エンコードを設定するには、\[データ\] ペインでフィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[既定のプロパティ\] > \[形状\] を選択します。 ### カスタム形状の使用 ドキュメント フォルダー内の Tableau リポジトリの Shapes フォルダーに形状イメージ ファイルを複製することで、ワークブックにカスタム形状を追加できます。カスタム形状を使用すると、その形状はワークブックと共に保存されます。これにより、ワークブックを他のユーザーと共有できます。 1. 形状イメージ ファイルを作成します。各形状は独自のファイルとして保存する必要があります。ビットマップ (.bmp)、portable network graphic (.png)、.jpg、graphics interchange format (.gif) など、さまざまなイメージ形式のうちいずれかを使用できます。 2. 形状ファイルをドキュメント フォルダーのマイ Tableau リポジトリ\\Shapes フォルダーの新しいフォルダーに複製します。フォルダーの名前が Tableau のパレット名として使用されます。下の例では、"Maps (マップ)" と "My Custom Shapes (マイ カスタム形状)" という 2 つの新しいパレットが作成されています。 ![カスタム形状を管理および共有するためのファイル エクスプローラー インターフェイス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/custom_shapes1.png) 3. Tableau で \[形状の凡例\] のドロップダウン矢印をクリックし、\[形状の編集\] を選択します。 ![\[セグメント\] ドロップダウン メニューで強調表示された \[形状の編集\] オプション。](Img/allstate_shape1.png) 4. ドロップダウン リストで新しいカスタム パレットを選択します。Tableau の実行中に形状を変更した場合は、**\[形状の再読み込み\]** ボタンをクリックします。 ![視覚化ツールのデータ項目にカスタム形状を割り当てるための選択インターフェイス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/custom_shapes2.png) 5. メンバーに形状を 1 つずつ割り当てるか、\[パレットの割り当て\] をクリックしてメンバーに形状を自動的に割り当てることができます。 ![マップ形状パレットを選択して割り当てるためのインターフェイス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/custom_shapes3.png) **注:** \[リセット\] ボタンをクリックすると、既定のパレットに戻すことができます。これは、形状がワークブックの一部として保存されるためです。ただし、\[形状の編集\] ダイアログ ボックスの \[形状の再読み込み\] をクリックすると、代わりに自分のリポジトリ内の形状を使用できます。 既定の形状パレットとカスタムの形状パレットの両方を使用するビューの例をいくつか以下に示します。 ![地域とサブカテゴリ別に製品を分類した表。各カテゴリにカスタム形状が割り当てられています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/custom_shapes8.png) ### カスタム形状の作成のヒント カスタム形状を作成する際に、ビュー内での形状の外観や機能を向上させるために行うことのできることがいくつかあります。独自の形状を作成する場合は、アイコンやクリップ アートの作成に関する次のような一般的なガイドラインに従うことをお勧めします。 - **推奨サイズ** - \[サイズ\] を使用して形状を非常に大きくする予定がある場合を除き、オリジナルの形状のサイズは 32 × 32 ピクセルに近いサイズにすることをお勧めします。ただし、元のサイズは Tableau で使用可能にするサイズの範囲によって決まります。\[マーク\] カードの \[サイズ\] をクリックするか、\[書式設定\] メニューの \[セルのサイズ\] のオプションを使用して、Tableau での形状のサイズを変更することができます。 - **色エンコードの追加** - \[色\] を使用して形状をエンコードする予定がある場合は、透明な背景を使用することをお勧めします。そうしないと、記号だけでなく、イメージの正方形全体に色が付いてしまいます。GIF および PNG ファイル形式はどちらも透明度をサポートしています。GIF ファイルは 100% 透明な単色の透明度をサポートしており、PNGファイルはイメージのすべてのピクセルで利用可能な透明度の範囲を持つアルファ チャンネルをサポートしています。Tableau で記号を色エンコードする場合は、ピクセルごとの透明度は変更されないため、スムーズなエッジを維持できます。 **注意**: イメージの周囲をあまり透明にし過ぎないでください。カスタム形状のサイズは、できるだけイメージと同じサイズにします。イメージのエッジ周辺のピクセルの透明度を上げると、イメージの近くをポイントしたりクリックしたりするときに悪影響が出る可能性があります。特に複数のカスタム形状が重なっている場合は注意が必要です。実際の形状が目に見える形より大きくなる場合、ポイントやクリック動作がより難しくなり、ユーザーが予測しづらくなってしまいます。 - **ファイル形式** - Tableau では、Enhanced Meta File (.emf) 形式はサポートされていません。形状イメージ ファイルは、.png、.gif、.jpg、.bmp、および .tiff です。 ## マーク間にパスを描く \[パス\] プロパティは、\[マーク\] カード ドロップダウン メニューから \[線\] または \[多角形\] のマーク タイプを選択した場合にのみ利用できます。お使いのビジュアライゼーションに表示ｓれるマーク タイプを変更する方法の詳細については、[ビュー内のマークのタイプを変更する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_marktypes.htm)を参照してください。 \[マーク\] カードの \[パス\] プロパティを使用して、[線マークのタイプ (線形、ステップ 、またはジャンプ)](#LineStepJump) を変更したり、[特定の描画順序を使用](#PathEncode)してマークを接続することでデータをエンコードしたりすることができます。ディメンションまたはメジャーを使用してデータをパス エンコードできます。 - ディメンション - \[マーク\] カードの \[パス\] にディメンションを配置すると、ディメンション内のメンバーに従ってマークが連結されます。ディメンションが日付の場合、描画順序は日付順になります。ディメンションに顧客名や商品タイプなどの単語が含まれている場合、描画順序はデータ ソース内のメンバーの順序になります。メンバーの並べ替え順序を変更することで、データ ポイントの接続順序を変更できます。詳細については、[視覚化内でのデータの並べ替え](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_sorting_computed_howto.htm)を参照してください。 - メジャー – \[マーク\] カードの \[パス\] にメジャーを配置すると、メジャーの値に従ってマークが連結されます。メジャーは集計済みでも非集計でもかまいません。 ### 線のタイプ (線形、ステップ、ジャンプ) を変更する マーク タイプが線 (自動または線) に設定されている場合、\[マーク\] カードの \[パス\] プロパティをクリックして線のタイプを変更できます。 勘定残高、在庫レベル、金利など、変化や差分を目立たせる必要がある、長期間にわたって一定な数値データに、これらの線のタイプを使用します。ステップ ラインは、変化の程度を強調するのに最適です。ジャンプ ラインは、データ ポイント間の変化の期間を強調する場合に役立ちます。 1. \[マーク\] カードで \[パス\] をクリックします。 2. \[線形\]、\[ステップ\]、または \[ジャンプ\] を選択して線のタイプを変更します。 ![マーク カード上の \[パス\] オブジェクトのコンテキスト メニュー。線の種類として線形、ステップ、ジャンプの 3 つのオプションが表示されています。](Img/linetype_example_sm.png) ### 線のパターン （実線、破線、点線） を変更する Tableau 23.2 以降では、マーク タイプが線 (自動または線) に設定されている場合、\[マーク\] カードの \[パス\] プロパティをクリックして線のパターンを変更できます。 セカンダリ メジャーを区別するには、さまざまな線のパターンを使用します。たとえば、実際の値とベースライン メトリクスをハイライトしたい場合です。線のパターンは、特定の線がしきい値 (目標や制限など) であり、他のメジャーががそれほど確かではない (予測やモデル化されたデータなど) ことを示す場合に役立ちます。線のパターンは線の視覚的な重みを和らげ、複数の傾向を相互に比較するときに、特定の傾向が主要な焦点になるのを防ぐことができます。 1. \[マーク\] カードで \[パス\] をクリックします。 2. 線のパターンを変更するには、\[実線\]、\[破線\]、または \[点線\] を選択します。 ![線のパターンを実線、破線、または点線に変更するオプションが示された \[パス\] プロパティがある \[マーク\] カード](Img/LinePatterns.png) **注:** 破線および点線のパターンは、連続したサイズ エンコードと互換性がありません。定量的な値に基づいてサイズや太さを変更するマーク セットがある場合は、実線のパターンを使用する必要があります。 ### パスエンコードされたビューを作成する パス エンコードされた有益なビューを作成するには、データ表にメジャーが少なくとも 1 つ含まれている必要があります。カテゴリ データ (ディメンション) のみを連結するパスを作成することはできません。 次のビューは、2010 年の大西洋海盆の暴風雨データを使用して作成されました。このビューでは、暴風雨の日付によって決定されるパスと共に線マークを使用しています。これにより、暴風雨の経路が表示されます。\[マーク\] カードの \[パス\] に連続日付を配置することで、Tableau に、時系列に線を描画するよう伝えます。詳細については、[時間の推移を示すマップを Tableau で作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_howto_flow.htm) および [Tableau で起点と終点の間のパスを示すマップを作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_howto_origin_destination.htm)を参照してください。 ![2010 年の大西洋ハリケーンの進路を嵐の名前ごとに色分けした地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/path1.png) ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # フィールドおよびフィールド ラベルの書式設定 ビューの特定のフィールドや個々のフィールドのラベルを書式設定できます。このようにして書式設定を変更した場合は、書式設定の変更はビュー内に表示されているフィールド、または個別ラベルにのみ適用されます。 ## フィールドの書式設定 以下のビューの "Month(Order Date)" フィールドは、ヘッダーが Tableau Semibold フォント、青色に書式設定されています。"Profit (収益)" 軸のヘッダー値は変更されません。 ![フィールドに青色オプションが選択されたカラー ピッカー メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/field1.png) **特定のフィールドを書式設定するには** 1. フィールドを右クリックし (Mac では Control を押しながらクリック)、\[書式設定\] を選択します。 ![行シェルフのフィールドの書式を設定するためのオプションを含むドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/field2.png) \[書式設定\] ペインが開き、選択したフィールドの設定が表示されます。 2. \[書式設定\] ペインに変更を加えます。 "Region (地域)" "Customer Name (顧客名)" などの不連続フィールドの場合、ヘッダーとペインの両方のエリアについてフォントおよび配置プロパティを指定できます。"Profit (収益)" や "Sales (売上高)" などの連続フィールドの場合、ペインおよび軸のフォントプロパティと数値、形式や目盛の色を書式設定できます。その他の軸オプションの詳細については、[軸の編集](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_editaxes.htm)を参照してください。変更すると同時にビューが更新されるので、ビューに対する色や書式設定の変更をすぐに確認できます。 ## フィールド ラベルの書式設定 フィールド ラベルは、ビューの作成に使用されるデータ フィールドを示す行と列の見出しです。既定では、フィールド ラベルが表示されますが、それらを非表示にするよう選択することもできます。フィールド ラベルが表示される場合は、ビューの 3 つの異なる部分 (行、列、コーナー) に表示されます。以下のビューは、このようなタイプの各フィールド ラベルの例です。 ![カテゴリと地域/オーダー日フィールドのラベルが Viz で強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/field_label1.png) このようなタイプのフィールド ラベルごとに、フォント、網掛け、配置、および区切り文字を書式設定できます。 **特定のフィールド ラベルを書式設定するには:** 1. ビューのフィールド ラベルを右クリックし (Mac では Control を押しながらクリック)、\[書式設定\] を選択します。 2. \[書式設定\] ペインで、フィールドラベルのフォント、網掛け、および配置の設定を指定できます。 **注:** 行または列のシェルフに複数のディメンションがある場合、フィールド ラベルは表内で互いに並んで表示されます。各フィールド ラベルは、フォワード スラッシュ記号で他のラベルと区切られます。\[書式設定\] ペインで別の区切り文字を指定します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # フィールドの予測結果 Tableau は数種類の予測結果を提供します。これらの結果タイプをビューに表示するには、メジャー フィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して **\[予測結果\]** を選択し、いずれかのオプションを選びます。 以下のオプションがあります。 - 実績 & 予測—予測データによって拡張された実際のデータを示します。 - 傾向—季節性要素が除去された予測値を示します。 - 精度—設定した信頼水準の予測値から予測間隔の隔たりを示します。 - 精度 %—予測値のパーセントとしての精度を示します。 - 品質—0 (最悪) から 100 (最良) までのスケールで予測の品質を示します。このメトリクスはスケール MASE であり、MASE は現在の期間の値が次の期間の値と同じことを想定するナイーブ予測のエラーに対する予測エラーの比率である、予測の MASE (Mean Absolute Scaled Error: 品質に使用される実際の式は、次のとおりです。 100 \* MAX(1 - MASE, 0) ナイーブ予測の品質は 0 です。一般的な MAPE メトリクスに対して MASE メトリクスの利点は、MASE はゼロを含む時系列に対して定義されることです。一方、MAPE は定義されません。また、MASE はエラーに同等の重みを付けますが、MAPE はポジティブ/極端なエラーをより重視します。 - 予測間隔上限 — 高品質のモデルを想定して、予測値より上の 90、95、または 99 の信頼レベルを表示します (つまり、信頼レベルが 90 の場合、将来の真の値は 10% の確率で上限予測間隔を上回ります)。信頼水準のパーセント数は、\[予測オプション\] ダイアログ ボックスの \[予測間隔\] 設定で制御できます。[予測オプションの設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/forecast_options.htm)を参照してください。 - 予測間隔下限—予測値より小さい 90、95、または 99% 信頼水準を示します。実際の間隔は、\[予測オプション\] ダイアログ ボックスの \[予測間隔\] 設定で制御できます。 - インジケーター—文字列 **\[実際\]** は予測がアクティブでない場合に既にワークシートにある行、**\[予想\]** は予測をアクティブにした場合に追加された行を示します。 - なし—このメジャーの予測データを表示しません。 予測の説明の情報は、ワークシートの説明にも含まれています。[ワークブック内のフィールドとシートの詳細の取得](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_describe.htm)を参照してください。 ## 新しいメジャーの予測 予測が既に有効になっている視覚化に新しいメジャーを追加すると、Tableau は未来の値を予測しようとします。 ## 予測結果タイプの変更 メジャーの予測結果タイプを変更するには、メジャー フィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[予測結果\] を選択して、結果タイプを選択します。 ![予測結果の種類を編集するためのオプションを含むドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/forecast_results_type.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # フィールドの既定の設定の編集 フィールドをシェルフにドラッグすると、データはマークとしてビューに表示されます。フィールドとそれらのマークは、最初は既定の設定に基づいて表示されます。これらの既定の設定は、フィールドのドロップダウン矢印をクリックすることで制御できます。 \[既定のプロパティ\] メニューには、集計、コメント、数値形式、色、形状、および合計の既定の設定が含まれます (フィールドのタイプに基づく)。 ## メジャーの既定集計の設定 任意のメジャーに対して既定の集計を指定することができます。既定の集計は、メジャーがビューで最初に合計されたときに自動的に使用されます。 1. \[データ\] ペインでメジャーを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[既定のプロパティ\] > \[集計\] を選択します。 2. \[集計\] リストで集計を選択します。 ![ドロップダウン メニューには、平均、合計、カウントなどのデータ集計オプションが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/default_aggregation1.png) シェルフでフィールドの集計を指定する場合も、\[データ\] ペインで既定の集計を指定する場合も、いくつかの集計から選択できます。各種類の集計の詳細については、[Tableau でのデータ集計](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_aggregation.htm)を参照してください。 ## 特定フィールドの既定のコメントの追加 フィールドについて説明したコメントを付けることができます。コメントは \[データ\] ペインと \[計算フィールド\] ダイアログ ボックスのツールヒントに表示されます。フィールドのコメントは、データ ソースのデータにコンテキストを追加するのに適した方法です。コメントは、他のユーザーが使用するワークブックを作成している場合に特に役立ちます。 ### フィールドの既定のコメントを追加する 1. \[データ\] ペインでフィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[既定のプロパティ\] >\[コメント\] を選択します。 2. 次に表示されたダイアログ ボックスにコメントを書き込みます。コメントでは、ツールヒントに表示されるリッチ テキスト書式がサポートされています。 ![編集可能なテキスト フィールドがある、顧客名の \[コメントの編集\] ウィンドウ。](Img/comment2.png) 3. 終了したら、\[OK\] をクリックします。 \[データ\] ペインのフィールドにカーソルを合わせると、コメントが表示されます。 ![顧客名の欄にカーソルを合わせると、顧客の名前というコメントが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/comment3.png) 関連性情報や表計算など、さまざまな機能をフィールドのコメントに追加することができます。これらの情報はすべて、統合された 1 つのツールヒントに表示されます。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/unified_tooltip.png "関連性、表計算、ユーザー コメントに関する情報を含むフィールドのツールヒント") ## 既定の数値形式の設定 日付フィールドと数値フィールドに既定の数値形式を設定することができます。たとえば、売上高の値を常に米ドル記号と小数点以下 2 桁の通貨として表示したいとします。また、"Discount (割引率)" を常にパーセントで表示する場合もあります。 既定の書式を設定するには、日付または数値フィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[既定のプロパティ\] メニューの \[日付形式\] または \[数値形式\] を選択します。既定の書式を指定できるダイアログ ボックスが表示されます。 ![フィールドの既定のプロパティを変更します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/field_defaultnumberformat.gif) ## 既定の色の設定 ディメンションを使用してビューを色エンコードすると、既定の色がフィールドの値に割り当てられます。色エンコードは同じデータ ソースを使用する複数のワークシート間で共有され、データの表示が一貫したものになります。たとえば、西部地域を緑色に指定した場合、ワークブックの他のすべてのビューでも自動的に緑色になります。フィールドの既定の色エンコードを設定するには、\[データ\] ペインでフィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[既定のプロパティ\] > \[色\] を選択します。 カラー パレットの詳細、および Tableau での色の構成方法やカスタマイズ方法の詳細については、[カラー パレットと色効果](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties_color.htm)を参照してください。 ## 既定の形状の設定 ディメンションを使用してビューを形状エンコードすると、既定の形状がフィールドの値に割り当てられます。形状エンコードは同じデータ ソースを使用する複数のワークシート間で共有され、データの表示が一貫したものになります。たとえば、家具製品を四角形のマークで表すように指定した場合、ワークブックの他のすべてのビューでも自動的に四角形のマークに変更されます。 フィールドの既定の形状エンコードを設定するには、\[データ\] ペインでフィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[既定のプロパティ\] > \[形状\] を選択します。 ## カテゴリー フィールドにおける値の既定の並べ替え順序の設定 カテゴリー別フィールド内の値に既定の並べ替え順序を設定して、ビューでフィールドを使用するたびに、値が正しく並べられるようにすることができます。たとえば、"High (高)"、"Medium (中)"、"Low (低)" の値を含む "Order Priority (注文の優先度)" フィールドがあるとします。これらをビューに配置すると、既定ではアルファベット順に表示されるため、"High (高)"、"Low (低)"、"Medium (中)" の順番で表示されます。既定の並べ替え順序を設定して、これらの値が常に正しく表示されるようにすることができます。 既定の並べ替え順序を設定するには、ディメンションを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[既定のプロパティ\] > \[並べ替え\] を選択します。次に、\[並べ替え\] ダイアログ ボックスで並べ替え順序を指定します。 **注:** 既定の並べ替え順序では、ビュー内のフィルターでのフィールド値の表示方法も制御されます。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # フィールドをビューにドラッグしてビジュアライゼーションの構築を開始する 各ビューの基本的な構造は、\[行\] および \[列\] シェルフ、ならびに \[マーク\] カードのさまざまなプロパティに配置されたディメンションとメジャーから成ります。 \[データ\] ペイン内のフィールドをビューに追加して、ビジュアライゼーションを構築します。ビジュアライゼーションを構築すると、ビュー内のさまざまなエリアに必要なだけフィールドを追加して、データの探索時にこれらのフィールドを移動することができます。 ## ビューの作成を開始するための異なる方法 ビューを構成する際、\[データ\] ペインのフィールドを追加します。これはさまざまな方法で行うことができます。例は次のとおりです。 - \[データ\] ペインからフィールドをドラッグし、各 Tableau Desktop ワークシートの一部であるカードとシェルフにドロップすることができます。 - \[データ\] ペインで 1 つ以上のフィールドをダブルクリックできます。 - \[データ\] ペインで 1 つ以上のフィールドを選択し、その後、選択したフィールドに適したグラフ タイプを特定する \[表示形式\] からグラフ タイプを選択することができます。詳細については、[表示形式を使用したビューの開始](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildauto_showme.htm)を参照してください。 - tabular パースペクティブからビューを作成し始めるには、フィールドを \[ここにフィールドをドロップ\] グリッドにドロップします。 ![「ここにフィールドをドロップ」というラベルの付いた 3 つの場所があるテーブル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dropFieldHere.png) Tableau でデータの探索を開始すると、ビューを作成するさまざまな方法があることがわかります。Tableau は極めて柔軟で、非常に寛容でもあります。ビューを作成する際に、質問に回答していないパスを通ると、常に、探索の直前のポイントに戻すことができます。 - 元に戻すまたはやり直すには、ツールバーで \[元に戻す\] ![左向きの矢印。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/undo.png) または \[やり直す\] ![やり直しアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/redo.png) をクリックします。 ワークブックを開いた最終時点まで遡って元に戻すことができます。何度でも元に戻す、またはやり直すことができます。 ## 基本要素のドラッグ 空白のワークシートに新しいデータ ビューを作成する場合は、\[データ\] ペインからフィールドをドラッグしてシェルフではなくビュー内に直接ドロップします。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/wwd_fieldshelf.png) Tableau Desktop では、フィールドをドラッグしている途中、ビュー内の異なるエリアをポイントし、ビューの構造にフィールドがどのように組み込まれるかを確認することができます。たとえば、一般にディメンションは行と列ヘッダーをビューに追加し、メジャーは連続軸を追加します。以下は、フィールドがどのようにビューに追加されるかの例です。 - ディメンションにはヘッダーが追加され、青いドロップ領域があります - メジャーには軸が追加され、緑色のドロップ領域があります - 表示形式はベスト プラクティスに従ってフィールドを自動的に追加します ![フィールドをドロップするための領域がある 3 つのコンテナ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dragfields6.png) ディメンションとメジャーの詳細については、[ディメンションとメジャー、青と緑](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm)を参照してください。 フィールドをビュー内のアクティブ エリアの 1 つにドロップすると、フィールドがビューに追加され、シェルフまたはカードの 1 つにも追加されます。たとえば、次のビューでは \[セグメント\] ディメンションは \[行\] シェルフに追加され、\[利益\] メジャーは \[列\] シェルフに追加されています。そして自動的に集計され、データ内の値が合計されています。 ![横棒グラフにはセグメント別の利益が表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dragfields7.png) もちろんフィールドをビュー内のアクティブ エリアの代わりにシェルフに直接ドラッグすることもできます。また、あるシェルフから別のシェルフにフィールドをドラッグすることもできます。フィールドをシェルフから削除するには、ワークシートからドラッグして外すか、フィールドメニュー (ビュー内でフィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) すると表示されます) の\[削除\] を選択します。Tableau Desktop で、複数のフィールドをシェルフからすばやく削除するには、シェルフを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[シェルフのクリア\] を選択します。 ## ヘッダーの追加 不連続な (青色の) ディメンションをドラッグして既存のヘッダーの隣または軸の左側にドロップすることで、ヘッダーをビューに追加できます。たとえば、下のビューでは、\[地域\] ディメンションを追加するには、ドラッグしてさまざまな場所にドロップします。 ![ディメンションのドロップ ゾーンのさまざまな結果の GIF 画像](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/addfield1_1.gif) ビューをポイントすると、ヘッダーを追加できるアクティブ エリアを示す黒い点線が表示されます。 ## 軸の追加 連続メジャー (緑色) をドラッグしてビューのアクティブなエリアにドロップすることで、軸を追加することができます。ビュー内に軸が既に存在する場合は、その軸を置換したり、新しいメジャーと既存の軸をブレンドしたり、セカンダリ軸として追加したりできます。 ### 既存の軸の置き換え 新しいメジャーをビュー内の軸の左上にドラッグします。小さな正方形のドロップゾーンと単一軸のアイコンが表示され、メジャーをドロップすると 1 つの軸が残ることを示します。この場合、1 つのメジャー ("Sales (売上高)") を別のメジャー ("Profit (収益)") と置換しています。 ![軸上にドロップして売上メジャーを利益メジャーに置き換える GIF 画像](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/addfield3.gif) ### 1 つの軸でのメジャーのブレンド 既存の軸の上に新しいメジャーをドラッグすることによって、1 つの軸に複数のメジャーを表示することができます。メジャーのブレンドには、\[メジャー ネーム\] および \[メジャー バリュー\] フィールドを使用します。詳細については、[メジャー バリューとメジャー ネーム](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_understanddatawindow_meavalues.htm)を参照してください。 次のイメージでは 2 つ目のメジャー ("Profit (収益)") を軸上の既存のメジャー ("Sales (売上高)") に追加しています。 ![データ ペインから垂直軸ドロップ領域への矢印が付いた折れ線グラフ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/addfield2-1.png) その結果、1 つの軸に両方のメジャーがプロットされたビューが表示されます。この場合は、"Sales (売上高)" がオレンジ色で表示され、"Profit (収益)" が青色で表示されています。 ![オレンジと青の 2 本の線がある折れ線グラフ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/addfield2-2.png) ### 二重軸の追加 フィールドをビューの右側にドラッグして、メジャーを二重軸として追加します。二重軸は、異なるスケールを使用する 2 つのフィールドを比較する際に役立ちます。この場合、2 つの軸をブレンドすると、ビューが不正確になることがあります。その代わりに、二重軸を追加することができます。 ![データ ペインから Viz ドロップ領域の右端までの矢印が付いた折れ線グラフ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/addfield7_1.png) その結果、"利益" 軸が青色の線に対応し、"売上" 軸がオレンジ色の線に対応する二重軸が表示されます。 ![オレンジ色と青色の 2 本の線と、左右に 1 つずつ 2 つの軸がある二重軸の折れ線グラフ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/addfield7_2.png) ### 二重軸の使用 - 最大 4 つの軸をビューに追加できます。 - メジャーを二重軸に変更するには、\[行\] または **\[列\]** シェルフでフィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[二重軸\] を選択します。 - 二重軸を同期する (両方の縦軸を維持しながら目盛りを合わせる) には、右側の軸 (この場合は \[利益\]) を右クリックし、\[軸を同期\] を選択します。 - マークの積み重ね順序を変更するには、いずれかの軸を右クリックして、\[マークを前に移動\] または \[マークを後ろに移動\] のいずれかを選択します。 ## 行と列の再配置 \[行\] シェルフまたは \[列\] シェルフでフィールドの順序を変更するか、ヘッダーまたは軸の枠線を選択してドラッグすることで、ビューの行と列を再配置できます。 ![ビュー内でドラッグしてヘッダーを並べ替え、行シェルフのフィールドの順序を入れ替える](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/addfield8-1.gif) ## ダブルクリックでフィールドをビューに自動的に追加する Tableau では、自動ダブルクリックと呼ばれるデータのビューを自動的に生成するための追加の方法をサポートしています。この方法を使用するには、\[データ\] ペインで目的のフィールドをダブルクリックします。自動的に各フィールドがビューに追加されます。つまり、ダブルクリックするたびにフィールドがシェルフに自動制御されて追加されます。表示形式と同様に、この機能はデータの表示方法において合理的な最善の提案を行います。ダブルクリックをすると、変更を行わずに使用することができるビューが作成される場合があります。大抵の場合、理想的な結果を得るために後で編集できる開始点を指定することができます。 1. \[データ\] ペインの "Profit (収益)" メジャーをダブルクリックすると、そのフィールドがビューに自動制御されて追加されます。 ![利益の棒グラフ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/doubleclick1.png) 2. \[データ\] ペインの "Category (カテゴリー)" ディメンションをダブルクリックすると、"Profit (収益)" が既に \[行\] シェルフにあるため、そのフィールドがビューに自動的に追加されます。 ![カテゴリ別に利益を表示する棒グラフ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/doubleclick2.png) 3. \[データ\] ペインの "Order Date (発注日)" ディメンションをダブルクリックすると、ビューのその他のフィールドの配置に基づいて、そのフィールドが \[列\] シェルフに自動的に追加されます。フィールドをダブルクリックすると、順番にビューに追加されます。フィールドをクリックする順序によって、作成されるビューの種類が決まります。 ![家具、事務用品、情報技術の年間利益を示す折れ線グラフ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/doubleclick3.png) 次の表では、\[データ\] ペイン内のフィールドのダブルクリックによるビューの自動作成に使用されるいくつかのルールを説明します。
テキスト テーブル最初にディメンションを追加すると、テキスト テーブル (またはクロス集計) が生成されます。その後にフィールドをクリックすると、テキスト テーブルが微調整されます。
棒グラフ最初にメジャーを追加し、次にディメンションを追加すると、棒グラフのビューが生成されます。その後のクリックでは棒グラフのビューが微調整されますが、日付のディメンションを追加するとその時点でビューは折れ線グラフに変わります。
折れ線グラフメジャーを追加し、次に日付ディメンションを追加すると、折れ線グラフのビューが生成されます。その後のクリックでは折れ線グラフのビューが微調整されます。
連続折れ線グラフ連続ディメンションを追加し、次にメジャーを追加すると、連続折れ線グラフのビューが生成されます。その後にディメンションを追加すると、連続折れ線グラフのビューが微調整されます。メジャーを追加するとビューに定量的軸が追加されます。
散布図メジャーを追加し、次に別のメジャーを追加すると、散布図ビューが生成されます。その後にディメンションを追加すると、散布図ビューが微調整されます。メジャーを追加すると散布図マトリックスが生成されます。
マップ地理的フィールドを追加すると、軸が緯度および経度で [詳細レベル] シェルフに地理的フィールドを持つマップ ビューが生成されます。その後にディメンションを追加するとビューに行が追加されますが、メジャーを追加するとサイズおよび色のエンコードが追加されてマップが微調整されます。
## 他のリソース [データを探索するための基本的なビューの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/getstarted_buildmanual_ex1basic.htm) [データ ビューで一般的なグラフ タイプを構築する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dataview_examples.htm) ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # フィールドをプライマリ データ ソースに取り込む データ ブレンドは、データを組み合わせる方法です。データ ブレンドは、1 つのプライマリ データ ソースをセカンダリ データ ソースのデータで補完することによって機能します。 セカンダリ データ ソースの_一部_のデータのみを必要とする場合、プライマリ データに取り込む必要があるフィールドのみを運ぶプライマリ グループを作成できます。これによりセカンダリ データ ソースの必要性がなくなるため、ワークブックのサイズが小さくなり、ワークブックのパフォーマンスを改善できます。 たとえば、"Superstore (スーパーストア)" と "Population (人口)" の 2 つのデータ ソースがあるとします。"Superstore (スーパーストア)" データ ソースには多数のデータが含まれていますが、最も重要なことは、このデータ ソースには州と、各州に関連付けられた地域に関する情報が含まれているという点です。"Population (人口)" データ ソースには州および人口データが含まれていますが、地域に関するデータは含まれていません。この場合、"Population (人口)" と "Superstore (スーパーストア)" データ ソースをブレンドしてプライマリ グループを作成できます。次に、"Superstore (スーパーストア)" データ ソースの "Region (地域)" フィールドを "Population (人口)" データ ソースにプルできるよう、"Superstore (スーパーストア)" データ ソースの必要性をまとめて排除します。 ### 2 つのデータ ソースをブレンドしてプライマリ グループを作成するには 1. Tableau Public から次のワークブックをダウンロードして開きます。 1. [https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/BringaFieldintothePrimaryDataSource/Sheet1](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/BringaFieldintothePrimaryDataSource/Sheet1) に移動します。 2. 右上隅にある \[ワークブックのダウンロード\] をクリックしてからワークブックを開きます。 ワークブックで、\[州\] ディメンションは既に \[行\] シェルフにあるため、ビューの最初のフィールドとなり、"Population (人口)" データ ソースがシートのプライマリ データ ソースとして確立されます。"Superstore (スーパーストア)" データ ソースも、セカンダリ データ ソースとしてワークブックや関数に含まれます。 2. \[データ\] ペインで、"Superstore (スーパーストア)" を選択、"Region (地域)" ディメンションを \[行\] シェルフまでドラッグし、\[州\] の前に配置します。 ビューには、"Superstore (スーパーストア)" データ ソース (セカンダリ) の地域と、これらの地域と関連付られた "Population (人口)" データ ソース (プライマリ) のすべての州が表示されます。特定の地域と関連付けられていない "Population (人口)" データ ソース (プライマリ) の 2 つの州 (アラスカとハワイ) があります。これらの 2 つの州は "NULL" 地域に割り当てられます。 ![Null 地域に割り当てられたアラスカとハワイを示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/create-primary-group-null.png) 3. "Superstore" データ ソース (セカンダリ) の \[行\] シェルフの \[地域\] フィールドを右クリックし、\[プライマリ グループの作成\] を選択します。 4. \[グループの編集\] ダイアログ ボックスで、"Alaska (アラスカ)" と "Hawaii (ハワイ)" を ("null" 地域から) **"West (西部)"** 地域までドラッグします。このタスクは "Population (人口)" データ ソース (プライマリ) の州 ("NULL" 地域にあるもの) をある地域に割り当てます。 ![アラスカを南グループから西グループに移動するための \[グループの編集\] ダイアログ ボックス。](Img/create-primary-group-edit-group.png) 5. \[OK\] をクリックして、\[グループの編集\] ダイアログ ボックスを閉じます。 6. \[データ\] ペインで、"State (州)" データ ソース (セカンダリ) を選択します。これで、"Population (人口)" データ ソース (プライマリ) に "State (group) (州 (グループ))" という新しいグループ フィールドがリストされました。 7. "State (group) (州 (グループ))" ディメンションを **\[行\]** シェルフの "地域" ディメンションまでドラッグして置き換えます。 8. "Superstore (スーパーストア)" (セカンダリ) データ ソースの地域に基づいて人口を表示するには、"2016 Population (2016 年の人口)" メジャーを \[列\] シェルフまでドラッグします。 9. (オプション) "Superstore (スーパーストア)" データ ソース (セカンダリ) を閉じてから、分析を続行します。セカンダリ データ ソースがなくてもデータ ソースまたはワークブックをパブリッシュできます。これは、セカンダリ データ ソース (**"Region (地域)"**) から使用しているフィールドが、プライマリ データ ソースで作成されたプライマリ グループに置き換えられたためです。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # フィールドを日付フィールドに変換する 各データベースでは日付フィールドの保存の仕方が多少異なります。Tableau では最善の方法で日付フィールドを解釈していますが、フィールドがテキスト文字列または数値フィールドとして Tableau にインポートされる場合があります。このような場合は数ステップで問題を解決可能です。 > [!TIP] > > **ヒント**: 次の情報は、フィールドのデータ型を日付に変更することに関するものです。既存の日付フィールドを書式設定し、viz での表示方法を制御するには、[「カスタム日付形式」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/dates_custom_date_formats.htm)を参照してください。 ## 日付フィールドの検証 日付フィールドは、Abc データ型アイコン ![テキスト値または文字列値。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/symbol_text_row.png) が付いた文字列として表示される場合があります。 日付が文字列として解釈される場合、ドリルダウン、日付計算の使用、連続メジャーと不連続メジャーの切り替えなど、日付フィールドの操作に伴うすべての機能や利便性が失われます。 日付が正しく解釈されない場合、以下のステップを順に行ってください。 1. [フィールドのデータ型を変更する](#type) 2. [DATEPARSE 関数を使用して計算を作成する](#dateparse) 3. [DATE 関数を使用して計算を作成する](#date) ## フィールドのデータ型を変更する 日付フィールドの解釈に関する問題を解決する最初のステップとして、データ型が \[日付\] または \[日付と時刻\] に設定されていることを確認します。 1. \[データ ソース\] ペインまたは \[データ\] ペインで、日付フィールドのデータ型アイコンをクリックし、データ型を \[日付\] または \[日付と時刻\] に変更します。 ![ドロップダウン メニューには、フィールドのデータ型が表示され、日付と時刻のオプションが強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dateparse_type.png) 2. ビューまたは \[データ ソース\] ペインのデータを点検します。Null 値が多く表示される場合は、データ型を \[文字列\] に戻し、[DATEPARSE 関数を使用して計算を作成する](#dateparse)に進んで問題を修正します。 ![データ ソース画面に表示される NULL 値](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dateparse_example_3.png "Null 値が存在しています。") ## DATEPARSE 関数を使用して計算を作成する 日付が保存される配列の形式はほぼ無限です。月の前に年がある日付フィールドや日付部分がピリオドで分かれている日付フィールド、また形式を組み合わせて使用している日付フィールドもあります。Tableau で日付フィールドを解釈できない場合、その原因は特定の形式を変換できないことにあるかもしれません。 DATEPARSE 関数を使用すると、フィールドのどの部分が日付のどの部分かをはっきりと定義できます。本質としては、Tableau が文字列を日付フィールドに変換するのに使用可能なマップを作成しており、このマップが形式と呼ばれます。 **注:**この関数を使用できるコネクタは、非レガシーの Excel およびテキスト ファイル接続、Amazon EMR の Hadoop Hive、Cloudera Hadoop、Google スプレッドシート、Hortonworks Hadoop Hive、MapR Hadoop Hive、MySQL、Oracle、PostgreSQL、および Tableau 抽出です。書式設定によってはすべての接続で使用できない場合があります。 DATEPARSE は Hive のバリアントではサポートされていません。サポートされているのは、Denodo、Drill、Snowflake のみです。 ### DATEPARSE 計算を作成する 1. 日付フィールドの現在の形式を点検します。月、年、時間、日がフィールドのどこに表示されるかに注目します。この情報は DATEPARSE 関数で必要になります。
式の一部に A、B、C、D というラベルが付いた日付解析式。

A. 月の日

B. 月

C. 年

D. 時間、分、秒、ミリ秒、期間
2. \[ディメンション\] ペインで日付フィールドを右クリックし、\[作成\] > \[計算フィールドの作成\] を選択します。 3. ダイアログで DATEPARSE 関数を書きます。DATEPARSE 関数には 2 つの部分があります。形式と文字列です。string は変換するフィールドです。これは文字列データ型である必要があります。テキスト値または文字列値。
式の一部に A と B のラベルが付いたデータ解析式。

A. 形式

B. 文字列
形式は、Tableau が文字列を日付として解釈するために使用するガイドとなります。日付または時刻の文字列の各部には、以下の表のとおり、対応する記号があります。形式は、日付の表示方法と正確にそろえる必要があります。たとえば、文字列が 2 桁の年コード ("26") の場合に単一の年コード ("Y") を使用すると、計算では Null 値が返されることがあります。 注: 表示文字列と形式を正確にそろえることの例外として、日付の長い部分 ("September") は 4 つの記号 ("September" = "MMMM") で書式設定することができます。 この形式には、文字列が正しく解釈されるよう、スペース、ハイフン、アルファベッドでない他の記号をすべて含める必要があります。 ### 日付フィールド記号
日付部分 記号 出力例
年

yy

y、yyyy

Y

26

2026

2026 (年間通算週ベースのカレンダーに使用)
四半期

Q

QQ

QQQ

QQQQ

2

02

Q2

第 2 四半期
月

M

MM

MMM

MMMM

9

09

Sep (9 月)

September (9 月)
年間通算週 w、ww 47
曜日

E、EE、EEE

EEEE

EEEEE

Mon (月曜日)

Monday (月曜日)

M
月間通算日

d

dd

1、15

01、15
年間通算日 (1 ～ 365) D 23、143

時間 (1 ～ 12)

h

hh

8

08
時間 (0 ～ 23)

H

HH

8

08
分

m

mm

8

08
1 分間の秒数

s

ss

5

05
小数秒

S

SS

SSS

SSSS

2

23

235

2350
1 日のミリ秒 A 34532
期間 (午前/午後のマーカー) a、aa、aaa AM、am、PM
タイム ゾーン

z、zz、zzz

zzzz

Z、ZZ、ZZZ

ZZZZ

PDT

太平洋夏時間

-0800

PST-08:00
日付記号の一覧については、ユニコード ページの[「国際コンポーネントに関する日付と時刻の概要の書式設定 (英語)」](https://unicode-org.github.io/icu/userguide/format_parse/datetime/)を参照してください。 **注**:一部の日付形式は、すべてのデータベース ファイルやファイルの種類ではサポートされていません。 4. Tableau で表示される文字列と比較して形式を確認します。記号と書式設定が正しい場合は、\[OK\] を選択して新しい計算フィールドを作成します。計算フィールドはビューで日付フィールドとして動作します。 ![DATEPARSE 関数の図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dateparse_example_6.png "形式を文字列と比較します。") ### Hyper 抽出 .hyper 抽出データ ソースの場合、記号はユニコード コンソーシアムによって定義されています。.hyper 抽出内で DATEPARSE 関数と一緒に使用できるフィールド タイプと記号のサブセットの詳細については、 [抽出データ ソースでの DATEPARSE 関数の形式構文](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dates_custom_date_formats.htm#dateparse)を参照してください。 ### ロケールの考慮事項 DATEPARSE 関数は、変換する文字列を解釈かつ表示するために、コンピューター設定で指定されているロケールによって異なります。すなわち、ロケールは特定の書式設定を認識できるかどうかに影響を及ぼします。つまり、書式設定がロケールでサポートされていない場合、Null 値が表示されたり、返される値がない場合があります。たとえば、データ内に次の文字列があるとします。 `12Sep2026:9:8:8.6546` この文字列に対して DATEPARSE 関数から返される値はロケールによって異なります。英語のロケールでは特定の値を取得しますが、日本語のロケールでは値を取得できません。この場合、日本語のロケールは “Sep” を認識しないため、値は返されません。 **日付時刻値** | 英語のロケール | 日本語のロケール | | --- | --- | | #2026/9/12 9:08:09 AM# | \- | すべての日付に該当することですが、既定では、DATEPARSE 関数を使用して文字列を日付時刻型に変換した後、Tableau はロケールの既定の書式設定で日付時刻値を表示します。ロケールを変更すると、DATEPARSE 関数の結果は新しい日付時刻値を別の書式設定で表示する可能性があります。 ## DATE 関数を使用して計算を作成する 作業中のデータで DATEPARSE 関数を使用できない場合や、変換を試みているフィールドが数値データ型の場合は、代わりに DATE 関数を使用できます。 DATE 関数は数字、文字列または日付式を日付タイプに変換します。DATE 関数を使用する計算を作成した場合、Tableau は Tableau データ ソースに日付データを日付として操作できる新しいフィールドを作成します。DATE 関数を使用して日付値から数時、文字列、または日付式を生成するには、Tableau が文字列のコンポーネントを日付部分に解釈できる必要があります。日付のコンポーネントが識別された後、Tableau はコンピューター ロケールを使用して日付の既定の書式設定を決定します。 たとえば、作業している表に、"元の日付" と呼ばれる日付データの列が含まれると想定します。""元の日付" 列は文字列タイプです。 - **初回日付**: 2026年1月3日、2026年1月5日、2026年3月7日、2026年3月19日、2026年4月30日 この場合は、"新しい日付"という名前の、DATE 関数で式を使用する計算フィールドを作成し、"元の日付" フィールドの文字列値を日付値に変換できます。 `DATE (LEFT([Original Date], 2) + "/" + MID([Original Date],3,3) + "/" + RIGHT([Original Date],4))` この例では、日付式は日コンポーネントを隔離する LEFT 関数、年コンポーネントを隔離する MID 関数、および年コンポーネントを隔離する RIGHT 関数で構成されます。 "新しい日付" 計算により、次の列が生成されます。 - **新しい日付**: 2026/1/3、2026/1/5、2026/3/7、2026/3/19、2026/4/30 この例では、新しい日付値は英語のロケールと既定の書式設定に基づいています。 ## 関連項目 [カスタム日付形式](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dates_custom_date_formats.htm) [ISO-8601 の週や年を使用した日付の書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dates_custom_date_formats_week.htm) [日付関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_date.htm) [すべての関数 (カテゴリ別): 日付](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_categories.htm#Date) [STR() 関数はデフォルトの日付および数値の書式設定を無視する (英語)](http://kb.tableau.com/articles/Issue/str-function-ignores-date-and-number-formatting?lang=ja-jp) (Tableau ナレッジベース) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # フィールドを複数フィールドに分割 データ内に複数の異なる情報を含む文字列フィールドがあると (例えば、顧客の姓と名)、それらの値を別々のフィールドに分割できる場合があります。 ![2 つの列に分割されたフィールド。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/split.png) Tableau Desktop の \[分割\] オプションを使用すると、フィールドの各行に存在するセパレーター (区切り文字) や値の繰返しパターンに基づいて、それらの値を分離することができます。顧客名の例では、一般的な区切り文字は、姓と名の間のスペース「 」です。 ## 分割オプションの選択 Tableau Desktop (ブラウザーでの Web 編集ではありません) には、自動分割またはカスタム分割の選択するメニューがあります。これらは SPLIT 文字列関数に基づいており、この関数を手動で計算に使用して、分割を完全に制御することもできます。 すべてのデータ ソースが SPLIT をサポートしているとは限りません。\[分割\] オプションや \[カスタム分割\] オプションがあるか確認すると、データが [SPLIT 関数](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_string.htm#SPLIT)をサポートしているかどうかがわかります。 - \[データ ソース\] ページで、\[分割\] および \[カスタム分割\] のメニューを確認します。 ![分割オプションを含むフィールド コンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/split_split_command.png) - シートの \[データ\] ペインで、\[変換\] > \[分割\] および \[カスタム分割\] のメニューを確認します。 ![データ ペインのフィールドでの右クリック メニュー。変換オプションの下にネストされた分割とカスタム分割が表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/split_data_pane.jpg) ### ウェブ上での分割 Web 作成は、メニューからの分割をサポートしていません。SPLIT 計算を手動で作成すると、ブラウザーでの作業中にデータを分割できます。「[メニューからの分割の代替手段](#Alternat)」を参照してください。 ## フィールドの分割 文字列フィールドは、Tableau がフィールド内で検出する一般的な区切り文字に基づいて自動分割できます。分割を手動で定義することもできます 接続の種類に応じて、フィールドの値を最大 10 個の新しいフィールドに自動的に分割することができます。 ### フィールドの自動分割 **\[データ ソース\] ページ**のグリッドで、フィールド名の隣にあるドロップダウン矢印をクリックし、\[分割\] を選択します。 \[データ\] ペインで、分割するフィールドを右クリックしてから、\[変換\] > \[分割\] を選択します。 分割の結果は、他の計算フィールドと同様に編集または削除できる標準の計算フィールドです。分割によって生成される新しいフィールドのデータ型は、Tableau が検出するパターンの組み合わせに応じて異なります。 ### フィールドのカスタム分割 分割をより細かく制御するには、カスタム分割オプションを使用します。区切り文字を指定し、最初に現れた N 個の区切り文字で値を分割するか、最後の N 個で分割するか、または現れたすべてで分割するかを選択できます。 **\[データ ソース\] ページ**のグリッドで、フィールド名の隣にあるドロップダウン矢印をクリックします。\[カスタム分割\] を選択します。 **\[データ\] ペイン**で、分割するフィールドを右クリックし、\[変換\] > \[カスタム分割\] を選択します。 カスタム分割によって生成される新しいフィールドは、常に文字列データ型となります。 **注:** 自動分割に時間がかかりすぎて新しいフィールドを生成できない場合や、一般的な区切り文字が見つからない場合は、カスタム分割のダイアログ ボックスが表示されることがあります。 カスタム分割は、区切り文字の数が値ごとに異なる場合に役立ちます。このような場合、自動分割は使用できません。 たとえば、\[従業員情報\] フィールドに次の値があるとします。 - jsmith| accounting | north - dnguyen | humanresources - lscott | recruiting| west - karnold |recruiting |west カスタム分割は、パイプ文字「|」で分割し、すべての列を分割するように構成できます。地区の記載がない値の場合、その行の 3 番目の結果フィールドは Null になります。 ![区切り文字のパイプ文字とすべての列を分割するオプションを備えたカスタム分割ダイアログ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/split_custom.jpg) ### メニューからの分割の代替手段 **SPLIT 関数を使用して手動で分割** SPLIT 関数はカスタム分割と同様に機能しますが、計算ごとに 1 つの結果フィールドのみが返されます。区切り文字を定義し、トークン番号を指定することにより、返す値を指定します。 たとえば、顧客名を姓と名に分割するには、次の 2 つの計算フィールドを作成します。 - 名: `SPLIT([Customer Name], " ", 1)` - 姓: `SPLIT([Customer Name], " ", 2)` 従業員情報の例 ("jsmith| accounting | north" など) では、次の 3 つの計算フィールドを使用します。 - ユーザー名: `SPLIT([Employee Info], |, 1)` - 部門: `SPLIT([Employee Info], |, 2)` - 地域: `SPLIT([Employee Info], |, 3)` 詳細については、「[SPLIT 関数](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_string.htm#SPLIT)」を参照してください。 **LEFT 関数と RIGHT 関数を使用して手動で分割** ユースケースが、区切り文字に基づいて文字列を分割するのではなく、文字列の特定の部分を抽出することである場合は、LEFT 関数と RIGHT 関数を使用できます。これらは、指定された文字数に基づいて文字列の一部のみを返します。 たとえば、行の値が IGW8892 の場合、次のようになります。
計算結果
RIGHT([Value], 4)8892
LEFT([Value], 4)IGW8
LEFT(RIGHT([Value], 2) , 1)9
詳細については、[文字列関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_string.htm)の LEFT と RIGHT を参照してください。 **区切り文字が混在するフィールドに正規表現を使用** 区切り文字の種類が異なる場合、フィールドを自動的に分割することはできません。たとえば、フィールドに次の値が含まれるとします。 - smith.accounting - dnguyen-humanresources - lscott\_recruiting - karnold\_recruiting このような場合は、望ましい情報を抽出するために正規表現を使用することを検討します。詳細については、[その他の関数 (Regex、Hadoop Hive、Google Big Query)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_additional.htm)を参照してください。 ## 分割とカスタム分割の操作 分割とカスタム分割を使用する際に留意すべき点。 - 新しいフィールドは、表を結合するキーとしては使用できませんが、データ ソースをブレンドするキーとして使用できます。 - 新しいフィールドをピボットで使用することはできません。 - \[分割\] オプションと \[カスタム分割\] オプションは、セット、グループ、パラメーター、ビンをサポートしていません。 - Microsoft SQL Server では最大 4 つの分割フィールドしか許可されません。 - 10 個を超える新しいフィールドを生成するには、複数回分割することを検討してください。最初の分割で得られたフィールドにまだ複数の情報が含まれている場合、もう一度分割を使用できます。 ## 分割とカスタム分割のトラブルシューティング 分割やカスタム分割を使用する際に発生する可能性のある既知の問題を以下に示します。 - **\[分割\] と \[カスタム分割\] オプションを、対応している種類のデータ ソースで使用できない:** \[分割\] と \[カスタム分割\] オプションを使用できるのは、種類が文字列データであるフィールドのみです。 - **NULL 値:** 分割またはカスタム分割の作成後、新しいフィールドに NULL 値が含まれるか、値が全く含まれない場合があります。NULL 値または空のセルは、想定される新しいフィールドに値がない場合に発生します。 - **データが削除されている:** Tableau では、区切り文字としてフィールドの値の一部を使用する場合があります。フィールドの値の一部を区切り文字として使用する場合、それらの値は新しいフィールドに表示されなくなります。 例:
元の値分割されたフィールド値
Zip-9810298102
Zip-9810998109
Zip-9811998199
Zip-9819598195
この分割では、「Zip-」の文字列全体が区切り文字として使用されるため、「Zip-」用のフィールドが作成されません。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # フィールド型の検出と命名の向上について理解する Tableau は、一般的に使用される一連のパターンによってデータの検知や変換を行い、作業を簡易化します。たとえば、\[データ\] ペインのフィールドを操作する場合、Tableau はデータ ソースからデータを取得してタイプを検出し、ディメンションとメジャーに分割します。 > [!TIP] > > **注:** Tableau が元になっているデータを変更することはありません。 Tableau では、ディメンションとして扱われるフィールドを検出し、フィールド名を読みやすくすることによってクリーンアップを行うこともできます。この向上が有効になるのは、データ ソースの列ヘッダーが元となっているフィールド名が次のパターンや条件に一致する場合のみです。 ## 参照元データに追加された新しいフィールド 新しいフィールドを参照元データに追加してから Tableau でデータ ソースを更新する場合、新しく追加されたフィールドでは元のデータベース名が保持されます。Tableau でこれらのフィールド名を自動的に変更したい場合は、その同じデータ ソースへの新しい接続を作成する必要があります。 参照元データのフィールド タイプとフィールド名を保持することを希望する場合は、この記事の下部の[「Tableau による変更を元に戻す」](#Revert)セクションを参照してください。 ## ディメンションとして扱われるフィールド フィールド名に特定のキーワードが含まれる場合は、フィールドの値が数値であってもディメンションとして扱われます。 ### キーワード コード、キー、および ID 次のキーワードを含み、リストされている条件に一致するフィールド名は、メジャーではなくディメンションとして扱われます。 **条件:** - キーワード Code、ID、または Key を含む。 - キーワードとは、英字以外の文字でフィールド名の他のテキストと区切られているか、すべて大文字であるか、大文字と小文字が混合しているフィールド名で最初の文字が大文字であるもの。 - キーワードはフィールド名の先頭または末尾にあり、前または後に英字以外の文字があります。中国語、日本語、韓国語では、キーワードをフィールド名の末尾に配置する必要があります。 | 言語 | キーワード | | --- | --- | | 英語 (英国および米国) | Code、Id、Key | | 中国語 (簡体字) | 代码、ID、键 | | 中国語 (繁体字) | 代碼、ID、金鑰 | | オランダ語 | Code, ID, Sleutel | | フランス語 (カナダおよびフランス) | Code, ID, Clé | | ドイツ語 | Code、Id、Schlüssel | | イタリア語 | Codice, ID, Chiave | | 日本語 | コード、ID、キー | | 韓国語 | 코드、ID、키 | | ポルトガル語 | Código, ID, Chave | | スペイン語 | Código, ID, Clave | | スウェーデン語 | Kod, ID, NPh eyckel | | タイ語 | รหัส、ID、คีย์ | ### キーワード Number、Num、および Nbr Number、Num、または Nbr で終わるフィールド名は、メジャーではなくディメンションとして扱われます。たとえば、「Record Number」はディメンションとして扱われますが、「Number of Records」はディメンションとして扱われません。さらに、韓国語のフィールド名は 4 文字以内である必要があります。 | 言語 | キーワード | | --- | --- | | 英語 (英国および米国) | Number、Num、Nbr | | 中国語 (簡体字) | 数字 | | 中国語 (繁体字) | 數字 | | オランダ語 | Nummer, nr. | | フランス語 (カナダおよびフランス) | Nombre | | ドイツ語 | Nr、Nummer | | イタリア語 | Numero、N° | | 日本語 | 数値 | | 韓国語 | 숫자 | | ポルトガル語 | Número | | スペイン語 | Número | | スウェーデン語 | Nummer | | タイ語 | ตัวเลข | ### 日付に関連するキーワード 日付の一部として認識されるキーワードを含むフィールド名は、ディメンションとして扱われます。これらのフィールド名は、修飾する日付に関わらず 1 つの追加の単語のみを含むことができます。たとえば、「Fiscal Year」はディメンションとして扱われますが、「Fiscal Year Information」はディメンションとして扱われません。さらに、中国語のフィールド名は 4 文字以内である必要があり、数字を含めてはいけません。日本語と韓国語のフィールド名は 4 文字以内である必要があります。
言語キーワード
英語 (英国および米国)Year、Yr、Day、Day of Week、Week、Wk、Month、Quarter、Qtr、FY
中国語 (簡体字)年、天、周中某天、周、月、季度、会计年度
中国語 (繁体字)年、天、週中某天、週、月、季、會計年度
オランダ語Jaar, Jr, Dag, Dag Van De Week, Week, Wk, Maand, Kwartaal, Q,
フランス語 (カナダおよびフランス)Année、Jour、Jour de la Semaine、Semaine、Mois、Trimestre、AF
ドイツ語Jahr、Tag、Wochentag、Woche、Monat、Quartal、GJ
イタリア語Anno、A、Giorno、Giorno della Settimana、Settimana、Sett、Mese、Trimestre、Trim、AF
日本語年、日、曜日、週、月、四半期、年度
韓国語년、일、요일、주、월、분기、회계 연도
ポルトガル語Ano、Dia、Semana、Mês、Trimestre、AF
スペイン語Año、Día、Día de la Semana、Semana、Mes、Trimestre、AF
スウェーデン語År、Dag、Veckodag、Vecka、Månad、Kvartal、Räkenskapsåret
タイ語ปี、วัน、วันของสัปดาห์、สัปดาห์、เดือน、ไตรมาส、FY
## フィールド名のクリーンアップ 特殊文字を含むフィールド名や、特定の方法で大文字が使われているフィールド名は変更されます。角括弧を含むフィールド値は自動的に丸括弧に変換されます。 ### アンダースコア文字、空白文字、タブ文字を含むフィールド名 フィールド名の先頭と末尾以外のアンダースコア (\_) 文字は、空白 ( ) 文字に変換されます。フィールド名のキャリッジ リターン文字やライン フィード文字は削除されます。ただし、フィールド名の先頭にアンダースコア文字が含まれる場合は変更されません。さらに、フィールド名の先頭と末尾の空白は削除されます。このタイプのフィールド名のクリーンアップは、英語、フランス語、ドイツ語、ポルトガル語、およびスペイン語にのみ適用されます。 > **例 1:** フィールド名「Country\_Name」は「Country Name」に変換されます。 > **例 2:** フィールド名「\_Days\_On\_Market」は「\_Days On Market」に変換されます。 連続した複数のアンダースコア文字を含むフィールド名は変更されません。たとえば、「Country\_\_Name」は「Country\_\_Name」のままです。 フィールド名に複数のタブ文字が含まれている場合、タブはアンダースコアに変換されます。 ### フィールド名と大文字の使用 英字以外の文字を含み、すべて大文字を使用しているフィールド名は、英字以外の文字の直後の文字を除き、すべて小文字に変換されます。 さらに、すべて小文字のフィールド名は、フィールド名の最初の文字が大文字になるように変換されます。 このタイプのフィールド名のクリーンアップは、英語、フランス語、ドイツ語、ポルトガル語、およびスペイン語にのみ適用されます。 > **例 1:** フィールド名「PC1」は「Pc1」に変換されます。フィールド名「COUNTRY\_NAME」は「Country Name」に変換されます。しかし、「Budget COGS」は「Budget COGS」のままです。 > **例 2:** フィールド名「FDA」は変更されません。しかし、フィールド名「FDA\_Sales」は「Fda Sales」に変換されます。 > **例 3:** フィールド名「age」は「Age」に変換されます。 フィールド名に大文字/小文字が混合しており、英字以外の文字を含んでいる場合、大文字/小文字の区切りには空白文字が追加されます。 **例:** フィールド名「ThisCase」は「This Case」に変換されます。 ## 2 文字または 3 文字のフィールド名 複数の単語のフレーズの一部である 2 文字または 3 文字のフィールド名は、2 文字または 3 文字の単語に母音 (a、e、i、o、または u) を含まれない限り、単語の各文字が大文字になるように変換されます。 > **例:** フィールド名「Unit Qty」は、「Unit QTY」に変換されます。しかし、フィールド名「Sales Amt」は「Sales Amt」. 3 文字の頭字語は、すべて大文字に変換される場合もあります。3 文字の頭字語には、次のようなものがあります。
CIFFDAMPI
DMAFOBMSA
DOBFTESKU
EINKPIUPC
ESPLOBURL
  USD
次のフィールド名は、名前がフィールド名の先頭になっていない限り、すべて小文字に変換されます。
1stasdownofth (数字の接尾辞)
2ndatforonthan
3rdbutinoffthe
abyinclu.orto
andeintoovervs
anddalaperwith
**注:** 1 文字の長さのフィールド名の大文字/小文字は変更されません。 ## Tableau による変更を元に戻す 参照元データで指定されたフィールド タイプとフィールド名を保持することを希望する場合は、手動によりデータ ソース レベルで、または自動によりアプリケーション レベルのいずれかで Tableau による変更を元に戻すことが駅できます。 **手動で変更を元に戻すには** 1. ワークブックを開いて、\[データ ソース\] ページに移動します。 2. 変更を元に戻すフィールドのドロップダウン矢印をクリックして、\[名前のリセット\] を選択します。 **変更するフィールドが複数ある場合** 1. ワークブックを開いて、\[データ ソース\] ページに移動します。 2. 必要に応じて、メタデータ グリッド ボタンをクリックします。 3. **Ctrl + クリック** (Windows) または **Command + クリック** (Mac) で変更を元に戻すフィールドを選択します。 4. 選択したいずれかのフィールドのドロップダウン矢印をクリックし **\[名前のリセット\]** を選択します。 Tableau による変更をアプリケーション レベルで自動的に元に戻すには、[「フィールドの自動的な名前変更を上書きする」](http://kb.tableau.com/articles/howto/overriding-automatic-field-renaming?lang=ja-jp)の記事の手順に従います。このメソッドは、Tableau Desktop からアクセスできるすべてのデータ ソースに影響します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # フィルター アクション フィルター アクションにより、ワークシート間で情報が送信されます。通常、フィルター アクションは、選択したマークから関連情報を示す別のシートに情報を送信します。フィルター アクションはバックグラウンドで、関連するソース フィールドのデータ値をフィルターとして送信先のシートに送信します。 たとえば、住宅の販売価格を表示するビューを考えます。特定の住宅を選択すると、フィルター アクションにより、すべての比較可能な物件を販売価格と敷地面積に基づいて別のビューで表示できます。 **実際のアクションについてのビデオを見る。フィルター アクションについては 2:20 の時点で取り上げられています。**このビデオの UI は古く、ワークブックをダウンロードすることはできませんが、内容は引き続き有効です。 ## フィルター アクションの作成と編集 1. 次のいずれかを実行します。 - ワークシートで \[ワークシート\] \> \[アクション\] を選択します。 - ダッシュボードから \[ダッシュボード\] > \[アクション\] を選択します。 ダッシュボード シートのドロップダウン メニューから、\[フィルターとして使用\] を選択することもできます。\[アクション\] ダイアログ ボックスでは、この方法で作成されたアクションの既定の名前に "生成済み" が表示されます。 ![チャートをフィルターとして使用するためのオプションを含むメニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/filter_actions1.png) 2. \[アクション\] ダイアログ ボックスで、\[アクションの追加\] をクリックして、\[フィルター\] を選択します。または、既存のアクションを選択し、\[編集\] を選択します。 ![シート内のアクションを追加、編集、または削除するためのオプションを含むアクション ウィンドウ。\[アクションの追加\] メニューが展開され、\[フィルター\] オプションが選択されています。](Img/filteraction1.png) 3. アクションの名前を指定します。 ![\[フィルター アクションの追加\] ダイアログ ボックスのフィルター名が表示された部分。](Img/filteraction2.png) **ヒント:** アクションをツールヒント メニューから開く場合は、ユーザーがアクションの目的を理解できるように、わかりやすい名前を付けてください。\[名前\] ボックスの右にあるメニューから、[選択したフィールドの値から得られる変数を挿入できます](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_fieldvalues_names.htm)。 4. ソース シートまたはデータ ソースを選択します。データ ソースまたはダッシュボードを選択すると、アクションを開く関連シートを選べます。 ![\[フィルター アクションの追加\] ダイアログ ボックスのソース シート オプションが強調表示された部分。](Img/filteraction3.png) 5. アクションの実行方法を指定します。 - \[カーソルを合わせる\] — ビュー内のマークの上にカーソルを合わせると実行します。 - \[選択する\] — ビュー内のマークをクリックすると実行します。複数のマークを選択しているときにアクションが実行されないようにするには、\[単一選択のみ\] も選択します。 - \[メニュー\] — ビュー内でマークを右クリック (Windows) または Control を押しながらクリック (Mac OS) し、ツールヒント メニューでオプションをクリックすると実行します。 6. ターゲットシートを選択します。ダッシュボードを選択したら、その中に一緒に 1 つまたは複数のシートを選択できます。 ![\[フィルター アクションの追加\] ダイアログ ボックスの \[ターゲット シート\] セクション。](Img/filteraction5.png) 7. ビュー内の選択がクリアされた場合の動作を指定します。 - **\[フィルターを残す\]** — フィルタリングされた結果をターゲット シートに引き続き表示します。(Web 作成モードでは、これには\[Keep filtered values (フィルター済みの値を保持する)\]というラベルが付いています。 - **\[すべての値を表示\]** — すべての値を含むようにフィルターを変更します。 - **\[すべての値を除外\]** — フィルターを変更してすべての値を除外します。別のシートの値が選択された場合に複数のシートのみを表示するダッシュボードを作成する際は、このオプションが役立ちます。 8. ターゲット シートに表示するデータを指定します。\[すべてのフィールド\] または \[選択したフィールド\] でフィルターします。 9. \[選択したフィールド\] を選んだ場合、\[ソース フィールド\] 列のドロップダウン メニューをクリックしてフィールドを選択します。次に、ターゲット データ ソースとフィールドを選択します。 ![ソース フィールド、ターゲット データ ソース、およびターゲット フィールドの列を含む表。表内の空のセルには、\[クリックして追加\] というテキストが強調表示されています。](Img/filteraction_web.png) **注**: [ユーザー関数](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_user.htm) (USERNAME() など) に依存するフィルター アクションは、[行レベルのセキュリティ](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/publish_userfilters.htm)によってデータへのアクセスが制限されるため機能しません。 ## 利用可能なターゲット フィールドの理解 ［フィルターの追加］ダイアログボックスで、ターゲット フィールド ドロップダウンリストで利用可能なフィールドは、ソースフィールドのデータ型に限られています。例えば、ソースのテキスト フィールドを選択すると、テキスト フィールドだけがターゲットとして利用可能です。 フィールド名が一致しなくても、シート リンクをデータ ソースに追加できます。たとえば、緯度 (Latitude) のフィールドとして、あるデータ ソースに「Latitude」フィールドがあり、別のデータ ソースに「Lat」フィールドがある場合、\[フィルターを追加\] ダイアログ ボックスのドロップダウン リストを使用すると、それらのフィールドを関連付けることができます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # フィルターと詳細レベル表現 Tableau にはいくつか異なる種類のフィルターが含まれており、それらは上から下へ次の順序で実行されます。 ![フィルター タイプのリストには、抽出、データ ソース、コンテキスト、ディメンション、メジャー、表計算フィルターが含まれています。 ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_filters.png) 右側のテキストは、このシーケンスで詳細レベル表現が評価される位置を表します。 抽出フィルター (オレンジ色) は、Tableau Extract をデータ ソースから作成する場合にのみ関係します。表計算フィルター (ダーク ブルー) は、計算が実行された後に適用されるので、計算に使用される参照元のデータを除外せずにマークを非表示にします。 SQL に詳しいのであれば、メジャー フィルターがクエリ内の HAVING 句に相当し、ディメンション フィルターが WHERE 句に相当すると考えることができます。 FIXED 計算はディメンション フィルターの前に適用されるので、\[フィルター\] シェルフ上のフィールドを [コンテキスト フィルターの使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering_context.htm) にプロモートしない限り、フィールドは無視されます。たとえば、ビューの中で、1 つのシェルフに次のような計算があり、別のシェルフに \[State\] があるとします。 `SUM([Sales]) / ATTR({FIXED : SUM([Sales])})` この計算からは、総売上高に対する州の売上高の比率が計算されます。 その後、\[フィルター\] シェルフに \[State\] を配置して州の一部を非表示にすると、フィルターは計算の分子の部分にのみ影響します。分母は FIXED 詳細レベルの式なので、ビューに表示されたままの州の売上が、ビューから除外された州を含む全州の総売上に対して割り算されます。 INCLUDE および EXCLUDE 詳細レベル表現は、ディメンション フィルターの後に考慮されます。そのため、FIXED 詳細レベル表現にはフィルターを適用するけれども、コンテキスト フィルターは使用しないのであれば、INCLUDE 式または EXCLUDE 式としてフィルターを書き換えることを考慮してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # フィルターを複数のワークシートに適用する フィルターをワークシートに追加すると、既定により、そのフィルターは現在のワークシートに適用されます。ワークブック内の他のワークシートにフィルターを適用しなければならない場合もあります。 フィルターを適用する特定のシートを選択するか、同じデータ ソースや関連データ ソースを使用するすべてのワークシートにフィルターをグローバルに適用することができます。たとえば、特定の対象地域または対象商品のみを含めるフィルターを使用できます。新しいワークシートを作成するたびにこのフィルターを追加するのではなく、フィルターを一度作成してから、複数のワークシートにそれを適用することができます。 グローバル フィルターの他の例については、[Ryan Sleeper's](https://www.ryansleeper.com/tableau-tips/) Web サイトの「[The Global Filters Tab](https://www.ryansleeper.com/dashboard-element-4-the-global-filters-tab/)」、[Interworks ブログ](https://interworks.com/blog/)の「[Dashboard Design: Adding Interactivity](https://interworks.com/blog/rcurtis/2017/05/22/tableau-deep-dive-dashboard-design-adding-interactivity/)」も参照してください。 ## 関連プライマリ データ ソースを使用しているすべてのワークシートにフィルターを適用する このオプションは、関連データ ソースをプライマリ データ ソースとして使用しているすべてのワークシートにフィルターを適用します。 **注:** Web 作成で、関連するプライマリ データ ソースを使用するワークシートにフィルターを適用するには、Tableau Desktop でデータ ソース間の関係を設定してから、Web にパブリッシュする必要があります。 詳細については、[複数のデータ ソースでのデータのフィルター](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filter_across_datasources.htm)を参照してください。 関連プライマリ データ ソースを使用しているすべてのワークシートにフィルターを適用するには: - \[フィルター\] シェルフで、フィールドを右クリックし、\[ワークシートに適用\] > \[関連データ ソースを使用するすべてのアイテム\] の順に選択します。 このオプションを使用するフィルターは、ワークブック全体で有効になります。 すべての関連データ ソースに適用されるフィルターに、アイコンが付いて表示されます。既存のワークシート上でフィルターが自動的に作成され、新しいワークシートで関連データ ソースを使用します。 フィルターに加えた変更は、すべてのワークシートに影響します。 ## 現在のプライマリ データ ソースを使用しているすべてのワークシートにフィルターを適用する このオプションは、現在のワークシートのプライマリ データ ソースをプライマリ データ ソースとして使用しているすべてのワークシートにフィルターを適用します。 現在のプライマリ データ ソースを使用しているすべてのワークシートにフィルターを適用するには: - \[フィルター\] シェルフで、フィールドを右クリックし、\[ワークシートに適用\] > \[このデータ ソースを使用するすべてのアイテム\] の順に選択します。 このオプションを使用するフィルターは、ワークブック全体で有効になります。 すべてのワークシートに適用されるフィルターは、データ ソース アイコン ![データ ソース アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/shared_filters2.png) が付いて表示されます。フィールドをビューにドラッグした後で新しいワークシートを作成すると、そのワークシート上でフィルターが自動的に作成されます。 フィルターに加えた変更は、すべてのワークシートに影響します。 **注:** ビュー内で複数のデータ ソースをブレンドしている場合、\[このデータ ソースを使用するすべてのアイテム\] を使用すると、現在のシートで同じプライマリ データ ソースを使用するすべてのシートにフィルターが追加されます。フィルターが適用されるシートは、フィルター フィールドのデータ ソースに基づいていません。 ## フィルターを適用してワークシートを選択する このオプションを選択するとダイアログ ボックスが開き、そこから同じデータ ソースまたは関連データ ソースを使用するワークシートをリストから選択できます。 ワークシートを選択するフィルターを適用するには: - \[フィルター\] シェルフで、フィールドを右クリックし、\[ワークシートに適用\] > \[選択したワークシート\] の順に選択します。 - \[フィルターに適用\] ダイアログ ボックスで、フィルターを適用するワークシートを選択します。同じフィールドにフィルターが含まれているシートが既にある場合は、ダイアログ ボックスにそのフィルターに関する詳細が表示されます。 シートを選択すると、現在のフィルターによって既存のフィルター選択内容がオーバーライドされます。 ![ワークシートにフィルターを適用するプロセス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/shared_filters4.png) 選択したワークシートに適用されるフィルターは、ワークシート アイコン ![共有フィルターアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/shared_filters3.png) が付いて表示されます。フィルターに加えた変更は、選択したすべてのワークシートに影響します。 ## フィルターを現在のワークシートにのみ適用する このオプションは現在のワークシートにのみ適用されます。このオプションは、新しいフィルターを作成するときに既定で選択されます。現在のワークシートに対してローカルなフィルターは、追加のアイコンなしで表示されます。 フィルターを現在のワークシートにのみ適用するには: - \[フィルター\] シェルフで、フィールドを右クリックし、\[ワークシートに適用\] > \[このワークシートのみ\] の順に選択します。 すべてのシートまたは選択したワークシートにフィルターを適用してから、フィルターを現在のワークシートにのみ適用するように設定を変更した場合、フィルターはすべてのワークシートから削除されるわけではありません。そうではなく、フィルターは接続解除され、各ワークシートに対してローカルになります。各ワークシートに移動して、フィルターを削除するか、選択項目を変更することができます。 ## ダッシュボードのすべてのワークシートをフィルターする このオプションは、同じデータ ソースまたは関連データ ソースをプライマリ データ ソースとして使用している、ダッシュボード内のすべてのワークシートにフィルターを適用します。 ダッシュボードのすべてのワークシートをフィルターするには: - ダッシュボードで、フィルター カードのドロップダウン メニューをクリックし、\[ワークシートに適用\] > \[選択したワークシート\] を選択します。 - \[ワークシートにフィルターを適用\] ダイアログ ボックスで、\[ダッシュボード全体\] を選択してから、\[OK\] をクリックします。 **注:** 以前のバージョンの Tableau Desktop Public では、\[このデータ ソースを使用するすべてのアイテム\] オプションは \[グローバルにする\]、\[このワークシートのみ\] オプションは \[ローカルにする\] と呼ばれていました。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ ブレンドを使用してフィールドの値に別名を付ける データ ブレンドは、データを組み合わせる方法です。データ ブレンドは、1 つのプライマリ データ ソースをセカンダリ データ ソースのデータで補完することによって機能します。 別名の作成は、ディメンション フィールドに値を割り当てることができる代替名です。別名を使用して、ディメンション内の特定のフィールド値の名前を変更できます。これは、元のデータが提供するビューより関連性または記述性が高いディメンション値を表示する場合に便利です。 別のデータ ソースのフィールド名を使用してデータ ソース内の値に別名を付け直す方法として、データ ブレンドを使用できます。これを行うには、プライマリ データ ソース内のフィールドに対する別名を含む、セカンダリ データ ソース内のフィールドが存在する必要があります。 たとえば、果物の名前や果物が関連付けられているコード値など、果物に関する情報を含むプライマリ データ ソースがあるとします。セカンダリ データ ソースには、より説明的なコード値の入ったフィールドが含まれます。
プライマリ データ ソース
果物 果物 ID
Apple A
バナナ B
セカンダリ データ ソース
代替 ID
APP
BAN
プライマリ データ ソース内のフィールドの別名を付け直す場合、元のコード値をより説明的なコード値で置き換えるビューを作成できます。 **注:** セカンダリ データ ソースを使用してプライマリ データ ソースの別名を提供したら、セカンダリ データ ソースは必要なくなるため、閉じることができます。 ### フィールドの値に別名を付け直すには 1. プライマリ データ ソースとセカンダリ データ ソースを設定し、データ ソース間のリレーションシップを確立します。詳細については、[データのブレンド](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/multiple_connections.htm#step4relationships)を参照してください。この例で使用したデータ ソースは "Fruit Stand (フルーツ スタンド)" と "Alternate ID (代替 ID)" です。 ![フルーツ スタンドの値が選択されたデータ ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_editprimaryalias_ex_main.png) 2. \[データ\] ペインでプライマリ データ ソースを選択してから、別名を付けるフィールドをビューまでドラッグします。 この例では、"Fruit Stand (フルーツ スタンド)" がプライマリ データ ソースです。 3. \[データ\] ペインのセカンダリ データ ソースを選択し、別名情報を含むフィールドをビューまでドラッグします。 たとえば、"Alternate ID (代替 ID)" はセカンダリ データ ソースです。**注:** プライマリ データ ソース内のフィールド値の別名に使用しているフィールドを、プライマリ データ ソースとセカンダリ データ ソースをリンクさせるために使用するリンク フィールドにすることはできません。 この例では、セカンダリ データ ソースの \[代替 ID\] フィールドは、プライマリ データ ソースの \[Fruit Stand (フルーツ スタンド)\] フィールドで必要とされる別名情報が含まれます。 ![フルーツ ID とその代替 ID を示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_editprimaryalias_ex_primarysecondary.png) 4. セカンダリ データ ソースのフィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[プライマリ別名の編集\] を選択します。 プライマリ データ ソースの値には、セカンダリ データ ソースに対応する別名値が必要です。\[別名あり\] の下のアスタリスクは、データ ソースに対応する別名値があることを確認します。 ![フルーツ ID のエイリアスを編集するためのダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_editprimaryalias_ex_dialog.png) **注:** \[別名あり\] の下にアスタリスクが表示されない場合、セカンダリ データ ソースにプライマリ データ ソースのフィールド値と一致する相当の別名がないか、セカンダリ データ ソースの同じ別名を持つフィールド値が、プライマリ データ ソース内に 1 つ以上あることを示します。このような場合、セカンダリ データ ソースの値を使用してプライマリ データ ソースのフィールド値に別名を付け直すことはできません。 6. \[OK\] をクリックします。セカンダリ データ ソースの別名の値は、プライマリ データ ソース内のフィールド値を置き換えます。この例では、"Alternate ID (代替 ID)" フィールドのより説明的なコード値が、"Fruit ID (フルーツ ID)" フィールドの値に置き換えられます。 ![フルーツ ID 行と代替 ID 行を含むダッシュボード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blending_editprimaryalias_ex_aliased.png) 7. (オプション) \[データ\] メニューでのセカンダリ データ ソースを選択し、\[閉じる\] を選択します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ボックス プロットの作成 軸に沿った値の分布を示すには、ボックス プロット (別名、箱ひげ図) を使用します。 ボックスは、データの中央 50% (つまり、データ分布の真ん中の 2 つの四分位) を示しています。次の図に示すように、_ひげ_と呼ばれる線を設定して、四分位の 1.5 倍の範囲内にあるすべての点 (つまり、隣接するボックスの幅の 1.5 倍以内にあるすべての点) を表示する、またはデータの最大範囲でのすべての点を表示できます。 ![性別別の平均体重を表示する箱ヒゲ図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/boxplot1.png) ボックス プロットと箱ひげ図は、以下の基本ブロックで構成されています。 - **マーク タイプ**: 円 - **列シェルフ**: ディメンション - **行シェルフ**: メジャー - **詳細**: ディメンション - **リファレンス ライン**: 箱ヒゲ図リファレンス ラインの追加方法の詳細については、[リファレンス ライン、リファレンス バンド、リファレンス分布、およびリファレンス ボックス](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/reference_lines.htm)を参照してください。 地域および顧客区分ごとの割引を表示するボックス プロットを作成するには、次の手順に従います。 1. サンプル - スーパーストアのデータ ソースに接続します (必要に応じて「[Tableau Public サンプル データ ページ](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)」からダウンロードできます)。 2. \[列\] に "Segment (区分)" ディメンションをドラッグします。 3. \[行\] に "Discount (割引)" メジャーをドラッグします。Tableau は、縦軸を生成し、棒グラフを描画します。これは、\[列\] シェルフにディメンションがあり、\[行\] シェルフにメジャーがある場合の既定のグラフ タイプです。 4. 行シェルフの \[割引\] フィールドをクリックし、\[メジャー (合計)\] にカーソルをあわせて集計を **\[平均\]** に変更します。 5. \[列\] に "Region (地域)" ディメンションをドラッグし、"Segment (区分)" の右側にドロップします。「地域」(下部に表示) が「区分」(上部に表示) の中にネストされ、ビュー内の左側から右側にかけて 2 階層のディメンションが表示されます。 6. ツール バーの \[表示形式\] をクリックしてから、箱ひげ図グラフ タイプを選択します。 ![箱ヒゲ図を作成するオプションが選択された、チャート オプションの \[表示形式\] グリッド。](Img/boxplot_1.png) Tableau で箱ひげ図が表示されます。 ![セグメント別の平均割引を示す箱ヒゲ図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/boxplot_2_10.0.png) 各ボックス プロットに限られたマークしかないことがわかります。また、Tableau によって、\[列\] シェルフから **\[マーク\]** カードに \[地域\] が再割り当てされます。チャート タイプをボックス プロットに変更すると、Tableau によりプロット内の個々のマークが何を表すかが決定されます。マークが地域を表すことが決定されました。それを変更します。 1. \[区分\] の右側にある \[列\] に **\[マーク\]** カードから \[地域\] をドラッグします。 ![セグメントおよび地域別の平均割引を表示する箱ヒゲ図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/boxplot_3_10.0.png) 水平線とは平らになったボックス プロットです。これは、ボックス プロットが単一のマークに基づく場合に生成されます。ボックス プロットはデータの分布の表示を目的としているため、現在のビューのようにデータが集計されている場合は表示が難しくなる場合があります。 2. データを非集計するには、\[分析\] > \[メジャーの集計\] を選択します。これにより、集計のオン/オフが切り替わります。Tableau では既定でデータが集計されるようになっているため、初めてこのコマンドを選択すると、データの集計が解除されます。詳細については、[データの非集計方法](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_aggregation.htm#DisAggData)を参照してください。 そうすると、ビュー内の各列に対して単一のマークの代わりにマークの範囲がデータ ソース内の行ごとに 1 つ表示されます。 ![セグメントおよび地域別の割引を示す箱ヒゲ図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/boxplot_4_10.0.png) これで、ビューに希望する情報が表示されるようになります。以下の残りの手順では、ビューをより読みやすく魅力的にします。 3. \[切り替え\] ボタン ![\[軸の交換\] ボタン。](Img/environ_swap.png) をクリックし、軸を切り替えます。ボックス プロットが左から右に表示されます。 ![セグメントおよび地域別の割引を示す箱ヒゲ図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/boxplot_5_10.0.png) 4. 一番下の軸を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し \[リファレンスラインの編集\] を選択します。 5. \[リファレンスラインの編集\] ダイアログ ボックスで、\[塗りつぶし\] ドロップダウン リストから興味のあるカラー スキームを選択します。 ![箱ヒゲ図の編集ダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/boxplot_6_10.0.png) これらオプションの詳細については、**「リファレンス ライン、リファレンス バンド、リファレンス分布、およびリファレンス ボックス」**記事の[ボックス プロットの追加](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/reference_lines.htm#Add_a_Box_Plot)を参照してください。 これでビューが完成しました。 ![セグメントと地域別の割引を表示する水平箱ヒゲ図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/boxplot_7_10.0.png) ボックス プロットの詳細については、[リファレンス ライン、リファレンス バンド、リファレンス分布、およびリファレンス ボックス](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/reference_lines.htm)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # マーク ラベルの表示、非表示、および書式設定 Viz 内のマークにラベルを追加できます。ラベルには、そのマークが表しているデータを表示することも、その他のフィールドをマーク カードの \[ラベル\] シェルフに追加することもできます。 ラベルは、注釈とは異なり、コメントのようなものではありません。注釈の詳細については、[注釈の追加](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/annotations_annotations_add.htm)を参照してください。 ## ラベルをオンまたはオフにする Viz でマーク ラベルを表示するには、次のいずれかを行います。 - ツール バーで \[マーク ラベル\] を選択する ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/icon_label_text.png) - \[マーク\] カードで \[ラベル\] を選択し、\[マーク ラベルを表示\] を選択する - \[マーク\] カードの \[ラベル\] シェルフにフィールドをドラッグする **注**: マーク タイプがテキスト (自動テキストを含みます) の場合は、ラベル シェルフは **\[ラベル\]** ではなく **\[テキスト\]** と表示されている場合があります。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/label_as_text.png) ラベルをオフにするには、\[マーク ラベル\] ボタンをもう一度選択するか、\[マーク ラベルを表示\] オプションを解除します。 ### ラベルとして特定のフィールドを使用する ラベルとして使用するフィールドを指定しなかった場合、Tableau はデフォルトのフィールドを使用します。特定のフィールドをラベルとして設定するには、目的のフィールドを \[マーク\] カードの **\[ラベル\]** シェルフにドラッグします。 ## 表示されるラベルを変更する デフォルトでは、ラベルが重ならない限り、すべてのマークにラベルが付けられます。近くにマークが多すぎるとラベルが重なって読みにくくなりますが、強制的にオンにすることもできます。 \[マーク\] カードで、**\[ラベル\]** をクリックします。オプション \[ラベルが他のマークに重なることを許す\] を選択します。 ### ラベルを付けるマークを**設定する** **\[ラベルを付けるマーク\]** セクションでは、どのようなラベルが表示されるか、より詳細な設定ができます。 すべてのオプションがいつでも利用できるわけではありません。\[折れ線の端\] などの一部のものは、Viz の構造がサポートしている場合にのみ表示されます。ダイアログの外観は、Tableau Desktop を使用しているか、ブラウザーで Web 編集を使用しているかによって異なります。
Tableau Desktop のラベル オプション: すべて Web 編集のラベル オプション: 最小/最大
\[マーク\] カードで、**\[ラベル\]** をクリックします。以下のオプションを選択します。  - **すべて**Viz 内の全てのマークにラベルを付けます (これがデフォルトです)。 - **最小/最大**Viz 内のフィールドの最小値と最大値にのみラベルを付けます。この設定では以下の追加のオプションが表示されます。 - スコープ: テーブル全体、ペインごと、セルごと、または折れ線や円グラフごとに、最小/最大のラベルを付けることができます。 - フィールド: どのフィールドの最小/最大を使用するかを設定できます。 - オプション: 最小値のみ、最大値のみ、またはその両方にラベルを付けることを選択できます。 - **折れ線の端**すべての線の端にラベルを付けます。始端または終端にのみラベルを付ける場合は、\[その他のオプション\] を使用します。 - **選択したもの**Viz 内で選択した 1 つまたは複数のマークにラベルが表示されます。 - **ハイライトしたもの**ビュー内でハイライトされたマークのみにラベルを付けます。ハイライト表示はいくつかの方法で実行できます。 - 凡例内のメンバーの選択 - Viz 内のマークの選択 (これは、\[選択したもの\] オプションと同じ動作です) - ハイライターの使用ハイライターの使用方法の詳細については、[コンテキスト内のデータ ポイントをハイライトする](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_highlight_highlighter.htm)を参照してください。 - **最新のもの**ビュー内の最新のマークにラベルを付けます。ビューに日付フィールドがある場合、ビュー内の最新の日付または時刻に対応するすべてのマークにラベルを付けることができます。\[最小/最大\] と同じように、この設定にはスコープのオプションがあります。 ### 特定のマーク ラベルの表示と非表示 特定のマークにのみラベルを表示したり、重複する特定のマーク ラベルを非表示にしたりすることができます。 Viz でマーク ラベルを表示または非表示にするマークを右クリックし、\[マーク ラベル\] を選択して、次のオプションのいずれかを選択します。 - 自動: ビューと \[ラベル\] ドロップダウン メニューの設定に応じてラベルをオンまたはオフにするには、このオプションを選択します。 - 常に表示: マーク ラベルを表示するには、このオプションを選択します。 - 表示しない: マーク ラベルを非表示にするには、このオプションを選択します。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/label_marklabel_intheview.png) マークの表示と非表示は、その特定のマークのみに適用されます。マークは、特定のディメンション要素が交わる部分を表します。Viz にディメンションを追加または削除すると、マークが変更され、ラベル設定がリセットされます。また、TODAY() などのように要素が変化する計算を元に作成されたマークにも影響を与えることがあります。 ## マーク ラベルの書式設定 ラベルの外観を調整するのに役立ついくつかの書式設定オプションがあります。テキストのカスタマイズ、フォントのプロパティの調整、配置の設定を行うことができます。これらのオプションは Tableau Desktop でのみ使用できます。 ### ラベルのテキストの編集 **注**: ラベルのテキストを編集するには、フィールドが \[ラベル\] シェルフに存在している必要があります。 1. \[マーク\] カードで、\[ラベル\] をクリックします。 2. 開いたダイアログ ボックスで、**\[ラベルの外観\]** の **\[テキスト\]** の横にあるその他のオプションのボタン \[![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/prep_moreoptions_icon.png)\] をクリックします。 3. テキストを編集します。 - このテキスト エディターでフォントや配置を編集できますが、より完全なオプションについては、\[ラベル\] ダイアログそのものを使用してください (次のセクションを参照)。 - エディターの \[挿入\] ボタンを使用してラベルにフィールドを追加できますが、そのドロップダウンで使用できるのは、ラベル シェルフに追加されたフィールドのみです。 4. \[OK\] を選択します。 ### ラベルのフォントの編集 1. \[マーク\] カードで、\[ラベル\] をクリックします。 2. 開いたダイアログ ボックスで、**\[ラベルの外観\]** にある **\[フォント\]** ドロップダウンをクリックします。ここでは以下を行うことができます。 - フォント タイプ、サイズ、強調を選択します。 - ラベルの色を選択します。 - 特定の色を選択するには、オプションから色をクリックします。 - ラベルをマークの色と一致させるには、\[**マーク カラーの一致**\] をクリックします。 - メニュー下部のスライダーを移動して、ラベルの不透明度を調整します。 ### ラベルの配置の編集 1. \[マーク\] カードで、\[ラベル\] をクリックします。 2. 開いたダイアログ ボックスで、**\[ラベルの外観\]** にある **\[配置\]** ドロップダウンをクリックします。ここでは以下を行うことができます。  - 水平方向にラベルの配置を調整します (左、中央、右)。 - テキストの向きを変更します。 - 垂直方向にラベルの配置を調整します (下、中、上)。 - \[折り返して表示\] を自動、オン、またはオフに設定します。 #### マーク ラベルの手動での移動 ラベルが表示されていたら、新しい位置にドラッグすることができます。たとえば、積み上げ棒グラフのマーク ラベルは各棒の中心に自動的に配置されます。ただし、長いラベルが重ならないようにラベルを調整できます。 マーク ラベルを選択し、マウス ボタンを放さずにラベルを目的の位置までドラッグします。 ![折れ線グラフ上の 6 つの点のデータ ラベル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datalabels8.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # マークの移動 多くのマークを含む二重軸ビューでは、 一部のマークが他のマークの後ろに隠れ、ビューで詳細を確認しづらくなります。Tableau では、選択した軸に応じて、選択したマークを前後に移動する **\[マークの移動\]** オプションを提供します。 マークを前後に移動するには、軸を 1 つ右クリックし、次のいずれかのオプションを選択します。 - マークを前面に移動 - マークを背面に移動 ### 例 - マークを前面に移動 この例では、二重軸に \[円\] マーク タイプを使用し、\[カテゴリ\] ごとに部門の \[売上高\] および \[利益\] を表示するビューがあると仮定します。 各マークの形状は \[売上高\] と \[利益\] を表し、\[カテゴリ\] が \[カラー\] としてエンコードされています。右軸が \[売上高\] マークを表す一方で、左軸は \[利益\] マークを表します。 利益マークが前面にあるので、\[事務用品\] カテゴリの \[売上高\] マークが見えづらくなっています。 \[売上高\] マークを \[利益\] マークの前に移動するには、次の操作を実行します。 1. \[売上高\] 軸を右クリックします。 2. コンテキスト メニューから \[マークを前面に移動\] を選択します。 ![マークを前面に移動するオプションが選択された軸のコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/movemarks_front.png) "Sales (売上高)" マークを前面に移動すると、以前はほとんど表示されていなかった、rubber bands are below $100,000 を売上高で確認できます。 ![製品およびサブ製品ライン別に分類された、利益と売上のデータを表示する散布図とバブル チャート。吹き出しボックスにより、事務用品の具体的な数値に注意が向けられます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/movemarks_front2.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # マップ ソースのインポート だれかと共有しているワークブックに Tableau マップ ソース (.tms) をインポートし、カスタムのマップ ビューを作成するために使用できます。 1. \[マップ\] > \[バックグラウンド マップ\] > \[マップの管理\] の順に選択します。 \[マップの管理\] ダイアログ ボックスが表示されます。 2. \[インポート\] をクリックします。 \[接続のインポート\] ダイアログ ボックスが開きます。 3. インポートする保存済みの Tableau マップ ソース ファイル (.tms) に移動し、選択して \[開く\] をクリックします。これにより \[接続のインポート\] ダイアログ ボックスが閉じ、\[マップ サービス\] ダイアログ ボックスのマップ ソースのリストに Tableau マップ ソースが追加されます。 最近追加した Tableau マップ ソースを編集する場合は、リストからマップ ソースを選択し、\[編集\] をクリックします。それ以外の場合は、\[閉じる\] をクリックしてビューに戻ります。 ワークブックにはいくつでも Tableau マップ ソースをインポートできます。追加した各 Tableau マップ ソースは、**\[バックグラウンド マップ\]** メニューにバックグラウンド マップとして表示され、別の Tableau マップ ソースがインポートされるか、WMS サーバーまたは Mapbox マップに接続する、または別のバックグラウンド マップを使用するよう選択するまで既定のバックグラウンドとして自動的に選択されます。 **注:** 新しいマップ ビューを作成する場合は、そのビューのマップを作成するために **\[バックグラウンド マップ\]** メニューで選択されたバックグラウンド マップが使用されます。 ## 関連項目: [マップ ソースの保存](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources_export.htm) [バックグラウンド マップの選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # マップ ソースの保存 Mapbox マップまたは WMS サーバーをワークブックに追加した後、Tableau マップ ソース (.tms) として保存できます。 Mapbox マップまたは WMS サーバーを Tableau マップ ソースとして保存すると、マップを他のユーザーと共有できるため、他のユーザーは自身のワークブックにすばやくインポートし、それを使用して新しいマップ ビューを作成できます。Tableau Map ソースのワークブックへのインポートの詳細については、[マップ ソースのインポート](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources_import.htm)を参照してください。 1. \[マップ\] > \[バックグラウンド マップ\] > \[マップ サービス\] の順に選択します。\[マップ サービス\] ダイアログ ボックスが開きます。 2. Tableau マップ ソースとして保存するマップを選択し、\[エクスポート\] をクリックします。\[接続のエクスポート\] ダイアログ ボックスが開きます。 3. ファイル名を入力し、場所を選択して、\[保存\] をクリックします。 Tableau マップ ソースには、ワークブック内でユーザーが指定した既定のマップ レイヤー設定が含まれています。たとえば、マップ ソースには、既定で表示するように指定したマップ レイヤーのカスタム セットが含まれています。詳細については、「マップ レイヤーの設定」トピックの[マップの外観のカスタマイズ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_options.htm#SetDefaultMapLayers)を参照してください。 **注:** マップ レイヤーのオプションの既定設定を変更した場合、マップ ソースをエクスポートし直して Tableau マップ ソース ファイルに新しい設定を含めることをお勧めします。 ## 関連項目: [バックグラウンド マップの選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # マップ ビューの作成において Tableau でサポートされる場所データ Tableau は世界中の空港コード、市区町村、国、地域、領域、州、郡、および一部の郵便番号と二級行政区画 (郡相当) をサポートしています。米国エリア コード、コアベース統計地域 (CBSA)、大都市圏 (MSA)、選挙区、および郵便番号も Tableau によってサポートされています。さらに、緯度や経度の座標は、10 進数形式になっている限りサポートされます。 **注:** Tableau がサポートする国別の場所データ一覧については、Tableau Web サイトの[「Tableau のマップについて」](https://www.tableau.com/ja-jp/mapdata#data)を参照してください。 ## Tableau が場所データを認識しない場合にするべきこと - **Tableau がユーザーの位置データを認識し、フィールドに地理的役割を自動的に割り当てると** (**\[データ\]** ペインの横にある地球儀アイコン ![フィールドに地理的役割が適用されていることを示す地球儀アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/geoicon.png) はこれが行われたことを示します)、マップ ビューを構築する準備が整います。これらの地理的フィールドをダブルクリックするだけでマップが表示されます。 - **Tableau がデータを直ちに地理的データとして認識せず**、マップ ビューを構築できない場合、フィールドに地理的役割を割り当てる必要があります。詳細については、[地理的役割をフィールドに割り当てる](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_geographicroles.htm#AssignRole)セクションを参照してください。 **注**: この手順は、位置データが Tableau でサポートされている場合にのみ機能します。データが Tableau でサポートされていない場合、その間、そのデータを Tableau にマッピングするため、いくつかの操作を試すことができます。 - [データ ソースに含まれる場所名を、Tableau の場所名と一致するように編集する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_editlocation.htm) - [データのカスタム ジオコード](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/custom_geocoding.htm) - [地理的データのブレンド](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_customgeocode_ex_datablend.htm) **注**: 空間データへの接続は、Tableau Desktop バージョン 10.2 以降でのみサポートされます。 ## 関連項目 [Tableau のマップ データについて](https://www.tableau.com/ja-jp/mapdata#data) [Tableau のマップ パートナーについて](https://www.tableau.com/ja-jp/mapdata#vendors) ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # マップ ビューポート パラメーター ## マップ ビューポートとは Tableau のマップ ビューポートは、マップの現在表示されているエリアです。ワークシート上でもダッシュボード上でも、マップの各インスタンスには独自のビューポートがあります。ビューポートは、サイズや形状が変化する窓と考えることができます。マップのさまざまな部分を表示する窓です。たとえば、特定の地域をズームインして地図を表示したり、ズームアウトしてより多くの地理を表示したりできます。同じ地図ですが、表示される範囲が違います。 特定の地域にズームインしたマップ ビューポート。 ![ワシントン州にズームインしたマップ ビューポート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Map_Viewport_zoomed_in.png) より多くの地理情報が表示されるようにズームアウトされたマップ ビューポート。 ![米国、カナダ、南アメリカの一部が表示されるようにズームアウトされたマップ ビューポート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/map_viewport_zoomed_out.png) 動的なマップ ビューポートのパラメーターを理解して使用することで、より魅力的でインタラクティブなマップのビジュアライゼーションを Tableau で作成できます。 ## 動的なマップ ビューポート パラメーターを使用する理由 Tableau で動的なマップ ビューポート パラメーターを使用して、マップ ビューポートである長方形に空間データ値パラメーターを設定できます。このパラメーターは、ワークブックを開いたときだけでなく、マップ上でズームインとズームアウトの操作を行うたびに自動的に更新されます。ビューポートは、マップの検索機能を使用する場合にも機能します。この機能により、よりインタラクティブで応答性の高いマップのビジュアライゼーションを作成できます。 動的なマップ ビューポート パラメーターの使用方法を次に示します。 **ポイントのフィルタリング**: 現在のマップ ビューポートと交差するポイントをフィルタリングするには、「[交点計算](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_spatial.htm#intersects)」を使用します。 **マーク サイズの調整**: ビューポートのサイズに基づいてマーク サイズを調整するには、「[面積計算](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_spatial.htm#area)」を使用します。 **新しいマップ ポリゴンの作成**: さまざまなマップ ポリゴンを比較し、現在のビューポートに基づいて新しいポリゴンを生成するには、「[空間演算子](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/spatial_parameters.htm#spatial-operators)」を使用します。 **パラメーターを直接視覚化**: 計算でパラメーターを使用して現在のビューポートを表示することで、パラメーターを視覚化できます。 **複数のマップの同期**: 1 つ目のマップをビューポートとして選択し、ビューポートを使用して 2 つ目のマップのデータをフィルタリングします。これにより、1 つ目のマップに表示されているエリアに基づいて 2 つ目のマップが更新されます。 この図では、1 つのマップがビューポート パラメーターとして使用されています。「ニューヨークの地下鉄」マップでズームインとズームアウトを行うと、「ニューヨークの学校」マップも同時に変更されます。 ![ダッシュボード上の 2 つのマップ。1 つは「ニューヨークの学校」を示し、もう 1 つは「ニューヨークの地下鉄」を示しています。これらは同じレベルにズームインされ、マップ ビューポートがマップを同期しているため、一方のマップ ビューポート パラメーターを使用すると、もう一方もズームインとズームアウトを行います。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Map_Viewport_Parameter_sync_maps.png) ## 動的なマップ ビューポート パラメーターの作成方法 1. \[データ\] ペインで、右上隅のドロップダウン矢印を選択し、\[パラメーターの作成\] を選択します。 2. \[パラメーターの作成\] ダイアログ ボックスで、パラメーターに名前を付けます。 3. \[データ型\] を \[空間\] に設定します。 4. \[許容値\] を \[すべて\] に設定します。 注: \[リスト\] は動的なマップ ビューポート パラメーターと互換性がありません 5. \[動的な値\] で \[マップ ビューポート\] メニューを展開し、ビューポートとして使用するマップを選択します。 ![データ型のオプションを \[空間\] に設定し、許容値を \[すべて\] に設定したパラメーター ダイアログを作成します。\[動的な値\] メニューが展開され、マップ ビューポートが表示されます。](Img/Map_Viewport_Parameter.png) > [!TIP] > > ヒント: 使用したいマップが表示されない場合は、ワークシートに移動してビューポートを初期化します。次に、パラメーター ダイアログをもう一度開くと、マップ ビューポートが一覧表示されます。 コントロールやアクションを使用してパラメーター値を設定しないでください。パラメーター値は、マップをズームインおよびズームアウトするたびに変化します。コントロールやアクションによって設定された値は、マップ ビューポートの値で上書きされます。 パラメーターの作成と Viz でのパラメーター コントロールの表示の詳細については、「[パラメーターの作成](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/parameters_create.htm)」を参照してください。 空間パラメーターと演算子の詳細については、「[空間パラメーターと演算子](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/spatial_parameters.htm)」を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # マップで領域を作成する マップ ビューでデータを分析するときに、_既存_の位置をまとめてグループ化し、組織の販売地域など、独自の領域や地域を作成することもできます。 Tableau では、複数の方法で領域を作成できます。 - [オプション 1:マップ上のグループの場所を選択する](#OnMap) - [オプション 2:地理的フィールドから領域を作成する](#group) - [オプション 3:別の地理的フィールドを使用して領域フィールドのジオコードを作成する](#table) ## オプション 1:マップ上のグループの場所を選択する マップ ビューを作成したら、マップ上の位置 (マーク) を選択およびグループ化することで領域を作成できます。 たとえば、次のマップ ビューは、ある会社のオーストラリア全体の総売上高を郵便番号順に示したものです。 ![オーストラリア全土で販売を行っている企業の郵便番号別の総売上を示すオーストラリアの地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_custom_territories1.png) 最初に気づくかもしれないのは、郵便番号の多さです。実際、 このマップビューには、オーストラリアの 4 桁の郵便番号すべてにマークがついています。そしてそれぞれのマークには売上高の SUM (合計) の集計がついています。オーストラリア全体の郵便番号すべての売上高情報を探している場合、これは適切なビューです。 ただし、マップ ビューの個別の場所すべてを分析しない場合もあります。代わりに、全体的に分析したい自分のカスタム エリア、地域または領域を持っていることがあります。たとえば、組織はオーストラリアを 5 つの異なる売上高領域に分けて、それぞれの合計売上高を分析する場合があります。 この場合、マップビューがすでに構成されているため、独自の領域を作成するために、マップを直接選択してグループ化できます。以下のステップからその方法を学べます。 ### ステップ 1: 領域にグループ化する場所をマップで選択する マップ ビューで、独自の領域にグループ化する位置 (マーク) を選択してください。マークの選択方法の詳細については、[マークの選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_pan_zoom.htm#Select)を参照してください。 ### ステップ 2: 最初のグループ (最初の領域) を作成する ビューのマークを選択するとき、または選択したものにポイントするとき、ツールヒントが表示されます。そのツールヒントから \[グループ\] アイコンをクリックし、位置をグループ化するための詳細レベルを選択してください。 ![ツールヒントから \[郵便番号\]、\[国\] の詳細レベル オプションを選択したオーストラリアの地図。](Img/maps_custom_territories3.png) 新しいグループ フィールドが、その横のグループ アイコンとともに \[データ\] ペインに追加されます。随時、グループ内の場所を変更する場合は、\[データ\] ペインでグループ フィールドを右クリックし、\[グループの編集\] を選択します。 ![\[郵便番号と国\] のグループ ディメンションを含む \[データ\] ペインの \[ディメンション\] セクション。](Img/maps_custom_territories4.png) 新しいフィールドは \[マーク\] カードの \[色\] にも追加されます。 ![\[郵便番号と国\] のディメンションを含む \[マーク\] カードの \[カラー\] セクション。](Img/maps_custom_territories5.png) 選択されたマークは、すべて同じ色になっていることに注目してください。 ### ステップ 3: 領域を追加するためにデータのグループ化を続ける ステップ 1 と 2 を繰り返して、追加領域を作成します。各領域はステップ 2 で作成されたグループ フィールド内で、グループとして追加されます。領域は必要に応じて作ることができます。 ### ステップ 4: グループ フィールドをビューに追加する \[データ\] ペインから、新たに作成されたグループ フィールドを \[マーク\] カードの \[詳細\] にドラッグします。次に、各領域を 1 つのマークとして表示するには、ビューから関連する地理的フィールドも削除する必要があります。 たとえば、**"郵便番号および国レベル"** で郵便番号をグループ化した場合、**"郵便番号"** フィールドと **"国"** フィールドをビューから削除する必要があります。 以下の画像で、**\[マーク\]** カードの **\[詳細\]** に **"郵便番号"** フィールドと **"国"** フィールドがなくなっていることに注目してください。**"郵便番号と国" (グループ)** フィールドに置き換えられたためです。 この例では、"郵便番号と国" (グループ) フィールド内に 5 つのグループがあるため、マップ上で 5 つの領域が表示されます。SUM (Sales) などの集計は、領域内の各位置に応じて個別に計算されるのではなく、領域のレベルで計算されます。 各領域の SUM (Sales) を色で区別して見ることができます。領域 5 の売上高が最高です。 ![オーストラリアの地図上の 6 つの地域内に表示される \[郵便番号と国\] フィールドをグループ化します。](Img/maps_custom_territories6.png) ## オプション 2:地理的フィールドから領域を作成する \[データ\] ペインでグループを作成することで、領域を作成することもできます。 1. \[データ\] ペインで、地理的フィールド (\[市区町村\] や \[州\] など) を右クリックし、\[作成\] > \[グループ\] を選択します。 2. \[グループの作成\] ダイアログ ボックスで、最初の領域に含める場所を選択し、\[グループ\] をクリックします。作成するグループごとに領域が表示されます。 3. すべての領域を作成するまで手順 2 を繰り返してから、\[OK\] をクリックします。 新しいグループ フィールドが \[データ\] ペインに追加されます。 4. \[データ\] ペインから、新たに作成されたグループ フィールドを \[マーク\] カードの \[詳細\] にドラッグします。 また、フィールドを \[マーク\] カードの \[色\] または \[ラベル\] にドラッグすると、各領域を区別しやすくなります。 ### 領域グループの場所の変更 随時、領域グループ内の場所を変更する場合は、\[データ\] ペインでグループ フィールドを右クリックし、\[グループの編集\] を選択します。 ## オプション 3:別の地理的フィールドを使用して領域フィールドのジオコードを作成する データ ソースに既にカスタム領域フィールドが含まれている場合、データ ソースの既存の地理的フィールドを使用してそれを Tableau 内の地図にすばやくジオコードできます。 たとえば、次のデータ ソースには、**"ゾーン" 地理**という地理的ゾーンのカスタム領域フィールドが含まれています。これに含まれる値は、**"北部"**、**"中部"** および **"南部"** です。 このフィールドを単独で Tableau に取り込んでも、Tableau は地理的データとして認識できません。 ただし、このデータ ソースには、Tableau が_認識する_ 3 つの地理的フィールドも含まれています。**"国"**、**"地域"**、および **"市区町村"**。 このデータ ソース内の各行には、国、地域、市区町村、および地理的ゾーンの値が含まれます。そのため、それぞれの場所にはカスタム領域フィールドの値が割り当てられます。 ![国、地域、都市、およびカスタム ジオコーディングされた領域フィールドを含む Tableau のテーブル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_custom_territories10.png) \[ゾーン\] 地理的フィールドが含まれている地理的フィールドのワークブックには、Tableau が認識する場所が含まれているため、これらのフィールドのいずれかの詳細レベルでジオコードを選択できます。 次の手順に従い、別の地理的フィールドを使用して領域フィールドのジオコードを作成します。 ### ステップ 1: 領域フィールドに地理的役割を割り当てる \[データ ソース\] ページでカスタム領域フィールドのデータ型アイコンをクリックしてから、\[地理的役割\] > \[作成対象\] を選択し、フィールドを集計する詳細レベルを選択します。 ![データ テーブルの上に強調表示されたデータ タイプ アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_custom_territories9.png) 表示されるオプションは、データ ソース内のフィールドで利用可能な地理的役割によって異なります。ビューで使用する集計レベルを選択します。ビューにどのような影響があるか定かでない場合は、複数の詳細レベルを試します。いつでも元に戻して再試行できます。 領域フィールドに地理的役割を割り当てると、その地理的役割は場所階層のそれぞれの場所に追加されます。任意のワークシートに移動すると、\[データ\] ペインにそれが表示されます。 ![地理的ディメンションの場所階層を表示するデータ ペインの場所セクション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_custom_territories8.png) 注:また、\[データ\] ペインでフィールドの横にあるデータ型アイコンをクリックし、上記の手順で領域フィールドをジオコードすることもできます。 ### ステップ 2: ビューに領域フィールドを追加する マップ ビューを作成し、最近ジオコードを作成した領域フィールドを \[マーク\] カードに追加します。詳細、色、ラベル、ツールヒントにそれを配置できます。\[詳細\] のフィールドによって、ビューの集計レベルが決定します。 カスタム領域フィールド機能は他の地理的フィールドと似ています。 以下の例では、カスタム領域フィールド ("地理" ゾーン) は \[マーク\] カードの \[詳細\] および \[色\] です。各領域に対して平均収益が表示されます (最も低い詳細レベルが領域フィールドのため)。 \[マーク\] カードの \[詳細\] に別の地理的フィールドを追加した場合は ("国フィールド (支払)" など)、集計が更新され、その詳細レベルの情報を示します。 ![地域フィールドが追加されたビュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_custom_territories7.png) ### カスタム領域データのブレンド データ ソースに領域フィールドが含まれない場合、領域フィールドをデータ ソース内の別の地理的フィールドとブレンドできます。詳細については、[地理的データのブレンド](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_customgeocode_ex_datablend.htm)を参照してください。カスタム領域フィールドと別のフィールドをブレンドした後、[「ステップ 1:カスタム領域フィールドに地理的役割を割り当てる」](#step1)の手順に従います。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # マップのカスタマイズ ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # マップの保存 オンライン マップ プロバイダーを使用してマップ ビューを作成する場合、地図を構成しているイメージは Tableau によってキャッシュに保存されます。これによって、引き続き分析する場合に地図が取得されるのを待つ必要はありません。また、地図を保存することによって、オフラインのときもある程度の作業ができます。詳細については、[バックグラウンド マップの選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources.htm)を参照してください。 地図のキャッシュは、インターネット一時ファイルに保存されるため、ブラウザーの一時ファイルを削除するといつでもクリアできます。 保存されているマップ イメージと凡例は、約 30 日間有効です。この期間を経過すると、Tableau は保存済みのイメージを使用せず、再度接続して更新された地図を取得するように求めるメッセージが表示されます。これによって、マップ イメージが古くなることを防ぎます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # マップの地理的レイヤーを作成する 複数の地理的データのレイヤーをマップに追加する必要がある場合は、\[マーク\] カードでマーク レイヤーを使用します。マーク レイヤーは、重ね合わせる透明なシートのように動作します。各レイヤーは独立して機能し、独自のマーク タイプやキャプション、色を持つことができます。 注: - マーク レイヤーは、地理的データでのみ使用できます。 - フィールドはマーク レイヤー間で共有できますが、フィールドに適用するフィルターはすべてのマーク レイヤーに適用されます。 ## マーク レイヤーを使用してビューを作成する マップを作成すると、ビューに地理的フィールドを追加するとき、マーク レイヤーを作成するためのオプションを使用できるようになります。 ### マーク レイヤーを追加する 1. ビューで最初のマップを作成します。これをベース レイヤーと考えてください。 2. 地理的フィールドをビューにドラッグします。\[マーク レイヤーの追加\] コントロールがビューの左上隅に表示されます。 3. \[マーク レイヤーの追加\] コントロールに地理的フィールドをドロップします。新しいマーク レイヤーが \[マーク\] カードに追加され、そのレイヤーがビューに表示されます。 ![マップにマーク レイヤーを追加します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_marks_layers_3.gif) ### 例: マーク レイヤーの操作 次の説明では、サンプルのワークブック [「マーク レイヤーの例」](https://help.tableau.com/samples/en-us/map_layers/Marks_Layers_Example.twbx)を使用します。 1. \[マーク レイヤーの例\] ワークブックを開きます。このワークブックでは地理的データ ソースへの接続を使用します。 2. \[近隣の配置\] フィールドをビューにドラッグします。これにより、ビューにマップが作成されます。 3. \[マーク\] カードの \[色\] に \[近隣名\] フィールドドラッグします。 4. \[建物の配置\] フィールドをビューにドラッグします。\[マーク レイヤーの追加\] のドロップ先が、ビューの左上隅に表示されます。 ![マップにマーク レイヤーを追加します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_marks_layers_3.gif) \[マーク\] カードに \[ボストン\_建物.建物の配置\] と \[ボストン\_地区.近隣の配置\] というラベルの付いた 2 つのレイヤーが含まれています。 ![マーク カード上の 2 番目のマーク レイヤー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_marks_layers_5_250x361.png) 5. 次に、他のデータのレイヤーをビューに追加します。\[コミュニティ センターの配置\] をビューにドラッグします。注: 地理的フィールドを右クリックし、ドロップダウン メニューで \[新しいレイヤーに追加\] をクリックするショートカットも利用できます。 ![レイヤーまたはシートの追加、レイヤーの名前変更、レイヤーの非表示、レイヤーの作成などのオプションを表示するメニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_marks_layers_4_250x291.png) 6. サンプルのワークブックで、新しいレイヤーをクリックして \[マーク\] オプションを開き、\[コミュニティ センター名\] フィールドを \[色\] にドラッグします。 7. マークの種類を変更するには、\[マークの種類\] ドロップダウンをクリックして \[形状\] を選択します。このレイヤーの \[マーク\] カードの \[形状\] フィールドをクリックし、太字の 'X' を選択します。 ![ボストンの地区を示す二重軸マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_marks_layers_6_600x422.png) 各レイヤーのマークタイプや色、フォーマットは、個別に設定できます。レイヤーの外観を変更するには、そのレイヤーをクリックして \[マーク\] カードを展開し、\[色\] などの \[マーク\] カードのプロパティのいずれかに地理的フィールドをドラッグします。 ## レイヤー内のマークの選択を制御する ビューにレイヤーを追加した後、ユーザーがレイヤーをどのように操作するかを制御できます。1 つのレイヤーでは、単一のマークを選択して、キャプションやテキスト ラベルなどの追加情報を取得するのは簡単です。ただし、複数のレイヤーでは、すべてのレイヤーのすべてのマークを誰でも選択できるようにすることが、最適なユーザー エクスペリエンスになるとは限りません。マーク レイヤーの設定で、ユーザーがレイヤーをどのように操作するかを制御できます。 ユーザーがビュー内のレイヤーを選択する方法を制御するには、2 つの方法があります。 ### マークの選択を無効にする \[マーク\] カードで、レイヤーのドロップダウン矢印をクリックし、\[選択を無効にする\] を選択します。これにより、ユーザーはビュー内でそのレイヤーからマークを選択できなくなります。 ![ドロップダウン メニューの \[選択を無効にする\] オプションを示す画像。](Img/maps_marks_layers_7_250x394.png) ### レイヤーを表示しない レイヤー上のすべてのマークを非表示にするには 1. \[マーク\] カードで、レイヤー名の左側にある \[レイヤー表示の制御\] アイコンをクリックします。 アイコンは、\[マーク\] カードでレイヤーを選択すると表示され、レイヤーの表示を無効にすると表示されたままになります。 2. レイヤーを表示するには、アイコンをもう一度クリックします。 ![レイヤーの非表示を示すアニメーション](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_marks_layers_8.gif) ## レイヤー設定の変更 複数のレイヤーを含むマップを作成した後、レイヤーの順序の変更、レイヤー名の変更、レイヤーの削除、レイヤーの非表示を行うことができます。 ### レイヤーの順序を変更する Tableau では、\[マーク\] カードの順序に基づいてレイヤーを表示しています。リストの上位にあるレイヤーのマークが、リストの下位にあるレイヤーのマークよりも前面に表示されます。レイヤの順序を変更するには、次の操作を行います。 1.\[マーク\] カードでレイヤー名をクリックし、オレンジ色のインジケータ矢印が表示されるまでドラッグします。オレンジ色は、レイヤーの移動先を示しています。 2.新しい順序の位置にそのレイヤーをドロップします。注: レイヤーをドラッグしている途中で移動をキャンセルするには、ビューの別の部分 (オレンジ色のインジケーター矢印が表示されていない場所) にレイヤーをドロップします。 ![マーク メニューのレイヤーの並べ替えを示すアニメーション](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_marks_layers_9.gif) ### レイヤーの名前を変更する 新しいレイヤーが作成されると、Tableau はテーブル名とフィールド名に基づいて自動的に名前を割り当てます。データ ソースが大きい場合、多くの異なるレイヤーを管理することが困難になる場合があります。各レイヤーの名前をわかりやすい名前に変更すると、容易に管理できるようになります。レイヤーの名前を変更するには、次の操作を行います。 1.\[マーク\] カードでレイヤー名をクリックし、レイヤー名の右側にあるドロップダウン矢印をクリックします。 2.\[名前の変更\] を選択し、新しい名前を入力して Enter キーを押します。 ![ドロップダウン メニューの \[名前の変更\] オプションを示す画像](Img/maps_marks_layers_10_250x392.png) ### レイヤーを削除する レイヤーが不要になった場合は削除できます。 レイヤーを削除するには、次の操作を行います。 1. \[マーク\] カードで、レイヤー名をクリックします。 2. レイヤー名の右側にあるドロップダウン矢印をクリックして、\[削除\] を選択します。 ![ドロップダウン メニューの \[削除\] オプションを示す画像](Img/maps_marks_layers_11_250x392.png) ### ズーム範囲への追加 デフォルトでは、マップに新しいレイヤーを追加すると、Tableau はビュー内のすべてのマークを含めます。マークの縮尺に大きな違いがある場合、たとえば、あるレイヤーが近隣のすべての街灯を表示し、別のレイヤーが全国の電力網を表示する場合、所望の詳細が失われる可能性があります。 これを解決するために、この機能をレイヤーごとに無効にすることができます。レイヤー名のドロップダウン矢印を選択して、\[ズーム範囲への追加\] の選択をオフにします。 ![\[ズーム範囲への追加\] が選択解除されたときに要素のフォーカスを変更するビューを示すアニメーション](Img/maps_marks_layers_12.gif) ## ユーザーがレイヤー コントロールを使用してビューをカスタマイズできるようにする マップの地理レイヤーにより、高密度で情報が豊富に盛り込まれたビューを作成できるようになりました。ただし、これらのビューでは、レイヤーとマークの数が増えるにつれてナビゲートするのが難しくなる可能性があります。 レイヤー コントロールは、選択するとビュー内で展開されるパネルです。パネルには、すべての地理データ　レイヤーが表示されるため、各マーク　レイヤーにすばやくアクセスできます。 ![マップ ウィジェットの表示](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Marks_Layers_Widget_01.png) レイヤー コントロールを使用すると、各レイヤーで操作を非表示または無効にすることができます。また、パブリッシュされたワークブックで作業している場合は、その選択をカスタム ビューとして保存することがきます。 ### レイヤー コントロールを有効にする 作成者は、ワークブックをパブリッシュする前にレイヤー コントロールを有効にすることができます。 - \[マップ\] > \[マップ オプション\] の順に選択してから、\[レイヤー コントロール\] をオンまたはオフにします 既定では、\[レイヤー コントロール\] がオンになっているため、ワークブックがパブリッシュされると、ユーザーはパネルにアクセスして、マーク レイヤーを表示または非表示にすることができます。 ![マップ検索、レイヤー コントロール、ビュー ツールバー、パンとズームを表示するためのチェックボックスを含むマップ オプション メニュー。地図の縮尺を表示するためのチェックボックスがオフになっています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Marks_Layers_Widget_02.png) ### レイヤー　コントロールを使用する レイヤー コントロールが有効になっている場合、ビューの左上にあるマップ コントロールにレイヤー コントロールアイコンが表示されます。アイコンをクリックすると、パネルが展開され、ビュー内のすべてのマーク レイヤーが表示されます。 ![マーク レイヤー コントロール。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Marks_Layers_Widget_03.gif) レイヤー コントロールはビューの周りを自由にドラッグできますが、ビューが再読み込みされるたびに位置がリセットされます。 パネルの各レイヤーの横には、操作アイコンと表示切替がセットになった 2 つのアイコンがあります。コントロールを使用して行った変更はすべて、マーク レイヤーに反映されます。コントロールの機能を使用してレイヤーを非表示にすると、マーク レイヤー カードでレイヤーを非表示にしたときとまったく同じ状態になります。 操作アイコンを選択すると、そのレイヤーのマークを選択または操作する機能がオフになります。これは、投げ縄選択を行うときにバックグラウンド要素が選択されないようにする場合などに非常に役立ちます。 ![マーク レイヤー コントロール。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Marks_Layers_Widget_04_500x360.gif) 表示をオフに切り替えると、レイヤーのすべてのマークが非表示になり、オンに切り替えると、レイヤー内のすべてのマークが表示されます。非表示になっているマークも選択から削除されることに注意してください。 ![マーク レイヤー コントロール。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Marks_Layers_Widget_05_500x357.gif) ### レイヤー コントロールを使用したカスタム ビュー レイヤー コントロールを有効にしてビューをパブリッシュすると、ユーザーがレイヤー コントロールを使用してレイヤーに加えた変更は保持されません。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # マップの外観のカスタマイズ この記事では、Tableau のマップ ビューの外観をカスタマイズする方法をご説明します。 **注**: この記事で紹介する作業の多くで **\[マップ レイヤー\]** ペインを使用します。このペインを開くには、**\[マップ\]** > **\[マップ レイヤー\]** を選択します。古いバージョンの Tableau の場合は、\[マップ\] > **\[マップ オプション\]** を選択してください。 ## Tableau バックグラウンド マップのスタイルを選択 Tableau バックグラウンド マップへ接続している場合は、すでに用意されている 6 つのスタイル (標準、明るい、暗い、ストリート、アウトドア、サテライト) の中からバックグラウンド マップのスタイルを選択できます。これらのスタイルは下で確認できます。
標準 明るい 暗い
Tableau の標準の背景マップ スタイルを使用したマップ。 Tableau の明るい背景マップ スタイルを使用したマップ。 Tableau の暗い背景マップ スタイルを使用したマップ。
ストリート アウトドア サテライト
Tableau のストリートの背景マップ スタイルを使用して、地域のストリートを表示するマップ。 Tableau のアウトドアのマップ スタイルを使用して、地域の地形を表示するマップ。 Tableau のサテライトのマップ スタイルを使用して、地域のサテライト ビューを表示するマップ。
**Tableau バックグラウンド マップのスタイルを選択する方法** 1. \[マップ\] > \[マップ レイヤー\] の順に選択します。 2. ワークスペースの左側にある \[マップ レイヤー\] ペインの \[バックグラウンド\] のところで \[スタイル\] ドロップダウン メニューをクリックし、バックグラウンド マップのスタイルを選択します。 ![背景スタイルと表示されるレイヤーを構成するためのオプションを備えたマップ レイヤー ウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/layers2.png) すでに用意されている Tableau バックグラウンド マップの詳細については、[バックグラウンド マップの選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources.htm)を参照してください。 ## 独自のバックグラウンド マップをインポート 用意されている Tableau バックグラウンド マップのスタイルが気に入らない場合は、Web Map Service (WMS) サーバーから独自のバックグラウンド マップを、あるいは Mapbox マップをインポートできます。 独自のバックグラウンド マップをインポートする方法 1. \[マップ\] > \[バックグラウンド マップ\] > \[マップ サービス\] の順に選択します。 2. \[マップ サービス\] ダイアログ ボックスで \[追加\] をクリックし、WMS サーバーあるいは Mapbox マップのどちらを追加するか選択します。 3. 指示に従い、選択したマップ サービスに Tableau を接続します。 詳細については、[Web Map Service (WMS) サーバーの使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources_wms.htm)あるいは[Mapbox マップの使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources_mapbox.htm)を参照してください。 4. 終了したら、**\[閉じる\]** をクリックします。 5. \[マップ\] > \[バックグラウンド マップ\] の順に選択し、さらに使用するバックグラウンド マップを選択します。 マップが更新され、選択したバックグラウンド マップが含まれるようになります。 ## 静的な背景画像の追加 独自のバックグラウンド マップをインポートできるだけでなく、ワークブックに静的な背景画像を追加して、データをその上に表示することもできます。たとえば Google Map の画像を用意して、データをその上に表示できます。 詳細については、次のトピックを参照してください。 - [ビューで背景イメージを使用する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/bkimages.htm) - [Tableau で Google マップおよび OpenStreetMap のイメージを背景イメージとして追加する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/bkimages_maps.htm) - [背景イメージの座標を見つける](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/bkimages_coordinates.htm) ## マップ レイヤーの表示と非表示 Tableau バックグラウンド マップ、あるいはカスタム レイヤーを含む WMS マップあるいは Mapbox マップを使用している場合、バックグラウンド マップでレイヤーを表示または非表示にすることで、地理空間データを形成するバックグラウンド要素をカスタマイズすることができます。たとえば、道路/高速道路、あるいは郡境を地図に重ね、環境をデータに反映することができます。 **マップ レイヤーを追加または削除する方法** 1. \[マップ\] > \[マップ レイヤー\] の順に選択します。 2. \[マップ レイヤー\] ペインの \[マップ レイヤー\] セクションでマップ レイヤーを選択 (複数可) します。 **注:**一部のレイヤーは、特定のズーム レベルでのみ表示できます。現在のズーム レベルでマップ レイヤーを使用できない場合、灰色に表示されます。 利用できないレイヤーを使用するには、ビューでさらにズーム インします。 ![ベース、土地被覆、国/地域の境界、国/地域名、州/県の境界、州/県名が選択されたマップ レイヤー ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/buildmap2.png) 一部のマップ レイヤーは特定のスタイルで機能するように作成されています。以下は、使用可能なさまざまなマップ レイヤーの説明です。一部のレイヤーは特定のマップ スタイルを使用する場合にのみ使用できます。
レイヤー名 説明 使用できるマップ スタイル
ベース 海域や陸地を含むベース マップを表示します。 すべて
土地被覆 自然区域や公園などに陰影を付け、マップに奥行きを与えます。 サテライト以外すべて
Terrain (地形) 標高の変化を示すレリーフを表示します。 サテライト以外すべて
海岸線 海岸線を表示します。 明るい、暗い、標準
道路/高速道路 高速道路と細かい街路を示します。このレイヤーには、高速道路名と街路名も含まれています。 すべて
国境/地域境界 (薄色) 国/地域の境界と名前に薄い灰色のアウトラインを表示します。 明るい、暗い、標準
国名/地域名 (薄色) 国名と地域名を薄い灰色で表示します。 明るい、暗い、標準
国境/地域境界 国および地域の境界を濃い灰色でハイライトします。 すべて
国名/地域名 国および地域名を濃い灰色でハイライトします。 すべて
都道府県境/州境 (薄色) 州境と州名に薄い灰色のアウトラインを表示します。 明るい、暗い、標準
都道府県名/州名 (薄色) 都道府県/州名を薄い灰色で表示します。 明るい、暗い、標準
都道府県境/州境 都道府県/州境を濃い灰色でハイライトします。 すべて
都道府県名/州名 都道府県/州名を濃い灰色でハイライトします。 すべて
郡境 米国の郡の境界と第 2 レベルの行政境界をハイライトします。 明るい、暗い、標準
郡名 米国の郡名と第 2 レベルの行政名をハイライトします。 明るい、暗い、標準
郵便番号境界

米国および選択した国の郵便番号と郵便番号の境界をマークします。このレイヤーを表示するにはズームインする必要があります。

 明るい、暗い、標準
郵便番号ラベル 米国および選択した国の郵便番号と郵便番号の境界のラベルを表示します。このレイヤーを表示するにはズームインする必要があります。 明るい、暗い、標準
市外局番境界 米国の市外局番の境界をマークします。このレイヤーを表示するにはズームインする必要があります。 明るい、暗い、標準
市外局番ラベル 米国の市外局番のラベルを表示します。このレイヤーを表示するにはズームインする必要があります。 明るい、暗い、標準
大都市圏境界 (米国/CBSA) 米国の大都市圏と小都市圏の境界をマークします。 明るい、暗い、標準
大都市圏名ラベル (米国/CBSA) 米国の大都市圏と小都市圏のラベルを示します。 明るい、暗い、標準
水域ラベル 水塊のラベルを表示します。 すべて
市区町村 市区町村のラベルを表示します。 すべて
目標物 学校、公園、墓地、会社、重要建造物など、目標物のラベルを表示します。このレイヤーはズーム レベルに依存します。 すべて
地区 市区町村内の地区のラベルを表示します。このレイヤーを表示するにはズームインする必要があります。 すべて
Subway and Train Stations (地下鉄と鉄道の駅) 地下鉄と鉄道の駅の名前を表示します。このレイヤーを表示するにはズームインする必要があります。 サテライト以外すべて
建物形状 建物の輪郭を表示します (使用可能な場合)。このレイヤーを表示するにはズームインする必要があります。 サテライト、ストリート、アウトドア
House Numbers (番地) 建物形状を表示または非表示にして建物の番地を表示します。このレイヤーを表示するにはズームインする必要があります。 ストリート、アウトドア
Contour Lines (等高線) 標高の変化をメートル単位で示す線を表示します。このレイヤーはズーム レベルに依存します。 アウトドア
## 米国の人口統計データのレイヤーを追加する Tableau バックグラウンド マップを使用している場合、米国国勢調査情報を表示するさまざまな事前定義済みのデータ レイヤーをオンにすることができます。これらのレイヤーのデータは、米国地域社会調査によって収集された人口統計データに関するものです。 **注:** マップ データ レイヤーは、米国内の場所にのみ利用できます。 必要な人口統計情報を含む WMS サーバーに接続することで、米国以外の場所にあるデータ レイヤーを追加することができます。詳細については、[Web Map Service (WMS) サーバーの使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources_wms.htm)を参照してください。 **マップ ビューに米国データ レイヤーを追加する方法** 1. \[マップ\] > \[マップ レイヤー\] の順に選択します 2. \[マップ レイヤー\] ペインの **\[データ レイヤー\]** のところで、次の作業を行います。 - **\[レイヤー\]** ドロップダウン メニューをクリックし、データ レイヤーを選択します。 - \[対象\] ドロップダウン メニューをクリックし、**\[州\]**、**\[郡\]**、**\[郵便番号\]**、**\[ブロック グループ\]** の中から、データ レイヤーの基準となる要素を選択します。 - \[次を使用\] ドロップダウン メニューをクリックして配色を選択します。 ![データ ポイントが重ねられた米国の地図を示す Viz。データ レイヤー ペインが強調表示され、地図上のデータ ポイントが青緑色のスペクトルを使用して州別の人口を示していることが示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/buildmap4.png) データ レイヤーを選択したら、レイヤーは地図に色の濃淡として追加され、レイヤーの各色を説明する凡例が表示されます。\[マップ\] > \[地図の凡例\] の順に選択すれば、いつでもこの凡例の表示、非表示を切り替えることができます。 ## マーク タイプの変更 既定では、地理的フィールドをビューに追加する際に、Tableau がポイント マップを作成します。また、これを多角形 (色塗り) マップ、線形マップ、または密度マップ (ヒートマップ) に変更することができます。 **注**: 市区町村や郵便番号のレベルでは、色塗りマップを利用できません。 ポイント マップを色塗りマップあるいは線形マップに変更する方法 - \[マーク\] カードで、\[マーク タイプ\] ドロップダウンをクリックし、\[マップ\] を選択します。 ![マップ マーク タイプが選択されたマーク カード ドロップダウン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_marks.png) ポイント マップをヒートマップ (密度マップ) に変更する方法: - \[マーク\] カードで、\[マーク タイプ\] ドロップダウンをクリックし、\[密度\] を選択します。 ![密度マーク タイプが強調表示されたマーク タイプ ドロップダウン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/density_densitymark.png) ## 詳細レベルの追加 地図に詳細なレイヤーを追加することで、データの精度を上げることができます。たとえば、以下の例のように、肥満者の割合を州毎に確認したり、郡レベルで全体を把握したりすることもできます。詳細レベルを追加あるいは削除することで、地図上のデータ表示を変えることができます。 ![各州がさまざまな緑と黄色の色合いで塗り分けられたアメリカ合衆国の地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_customize7.png) ![各州がさまざまな緑と黄色の色合いで塗り分けられたアメリカ合衆国の地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_customize8.png) ビューに詳細レベルを追加する方法 - 地理的フィールドを \[ディメンション\] から \[マーク\] カードの \[詳細\] までドラッグします。 ## 色の追加 マップ ビューに色を追加する方法は 2 種類あり、カテゴリ毎に、あるいは定量的に各場所に色を付けることができます。 **地図の各場所をカテゴリ毎に色付けする方法** - ディメンションを **\[データ\]** ペインから \[マーク\] カードの \[色\] にドラッグします。 次の画像は、地域毎 (西部、中部、南部、東部) に米国の各州を色付けしたものです。\[マーク\] カードの \[色\] には、\[地域\] というディメンションがあります。 ![地域ごとに区切られた米国の地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_customize3.png) 定量的に地図の各場所を色付けする方法 - メジャーを **\[データ\]** ペインから \[マーク\] カードの \[色\] にドラッグします。 次の画像は、達成した売上を基準にして米国の各州を色付けしたものです。\[マーク\] カードの \[色\] には、\[売上\] というメジャーがあります。 ![アメリカ合衆国の塗りつぶしマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_customize2.png) 色の詳細については、[カラー パレットと色効果](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties_color.htm)を参照してください。 ## ラベルの追加 各場所にラベルを追加し、コンテキストを充実させることができます。たとえば、場所の名前や売上といったラベルを追加できます。 データにラベルを追加するには、\[**データ**\] ペインから、ディメンションまたはメジャーを \[マーク\] カードの \[ラベル\] までドラッグします。 ラベルがその場所の中央 (多角形の場合)、あるいは脇 (データ ポイントの場合) に表示されます。 ラベルは複数追加できます。 ![国名と売上の割合を示すために国名ラベルが付けられた地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_customize10.png) ## データ ポイントのサイズの調節 比較や区別をしやすくするためにデータ ポイントのサイズを調整したり、小さいデータ ポイントを作って閲覧しやすくしたりできます。 データ ポイントのサイズを一様に調節する方法 - \[マーク\] カードで \[サイズ\] をクリックし、スライダーを左か右に動かして調整します。 ![マーク サイズ スライダー バー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_customize5.png) データ ポイントのサイズを定量的に決める方法 - \[メジャー\] からフィールドを \[マーク\] カードの \[サイズ\] までドラッグします。 ![都市部を描いた米国中西部のポイント マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_customize4.png) ## カスタム ツールヒントの作成 ユーザーが各場所にカーソルを合わせた、あるいはクリックした際に詳細情報を表示するカスタム ツールヒントを作成することができます。すべてのマークで表示する独自の情報を入力したり、各マークに固有の情報を基にして更新されるフィールドを追加したりできます。 ![ニューメキシコ州コルファックス郡のツールヒントが表示された米国の地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_customize6.png) **ツールヒントにフィールドを追加する方法** - フィールドを \[データ\] ペインから \[マーク\] カードの \[ツールヒント\] にドラッグします。 **ツールヒントを編集するには:** 1. \[マーク\] カードで、\[ツールヒント\] をクリックします。 2. \[ツールヒントの編集\] ダイアログ ボックスで、好みに合わせてツールヒントの外観を決定します。 ツールヒントのカスタマイズの詳細については、[ツールヒントの書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_specific_titlecaption.htm#Format_tooltips)および[ツールヒントをマークに追加](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties.htm#TooltipProp)を参照してください。 ## 関連項目: [Tableau でのマッピングの概念](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_build.htm) [Web Map Service (WMS) サーバーの使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources_wms.htm) [Mapbox マップの使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources_mapbox.htm) [バックグラウンド マップの選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsources.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau が認識しない場所をジオコーディングし、マップ上にプロットする 番地など Tableau がマッピングできない場所がある場合は、それらの場所をカスタム ジオコーディングすることができます。カスタム ジオコーディングとは、Tableau が正確にそれらをプロットできるように緯度と経度の座標を場所に割り当てることです。また、それを使用することで、Tableau でマップ ビューを作成する際に使用できる地理的役割を作成できます。 たとえば、データに国、都道府県/州、地名番地のデータが含まれている場合、Tableau Desktop はデータを国と都道府県/州レベルでジオコーディングしますが、地名番地のデータまでは認識しません。この場合、地名番地のデータに対してカスタムの地理的役割を作成することで、Tableau のマップ ビューにそのデータをプロットすることができます。 以下の手順では、データをカスタム ジオコーディングする方法について説明します。 **はじめる前に**:データのカスタム ジオコードには注意が必要です。開始する前に、[地理的役割の割り当て](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_geographicroles.htm)トピックを読み、Tableau が認識する地理的役割とデータ型を学習することをお勧めします。 ## ステップ 1: 位置データが入った CSV ファイルを作成する データのカスタム ジオコーディングの最初の手順は、CSV ファイルを作成して Tableau にインポートすることです。このファイルの内容は、Tableau に[既存の地理的階層を拡張する](#AddHierarchy)か、[新しい地理的役割を追加する](#ExtendRole)か、または[新しい階層を追加する](#AddRole)かによって異なります。 ただし、以下はすべてのカスタム ジオコーディング ファイルに適用されます。 - .csv ファイルには \[緯度\] および \[経度\] 列を含める必要があります。 - 追加する緯度と経度の値は実数でなければなりません。これらの値を指定する場合、少なくとも小数点以下 1 桁を含める必要があります。 #### 既存の役割の拡張 Tableau のビルトインの地理的役割には階層があり、データに関連する場所を含むように拡張できます。たとえば、既存の階層である "国" > "都道府県/州" には、データのすべての州は含まれない場合があります。このレベルは、他の州を含むように拡張できます。 このタイプのジオコーディング用のインポート ファイルには、拡張するレベルより上の各階層レベルが含まれている必要があります。たとえば、都道府県/州の地理的役割を拡張 (データを追加) する場合、既存の都道府県/州の階層には、国と都道府県/州の列とともに緯度と経度の列があります。 ![イングランド、スコットランド、ウェールズ、北アイルランドの緯度と経度の座標を示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/extending_1.0.png) インポート ファイルでは、列の名前が地理的役割を定義します。既存の役割を拡張するときは、列名が、拡張する階層内の既存の地理的役割に一致する必要があります。これにより新しい場所が適切な役割および階層に追加されます。 インポート ファイルでの階層の整理方法の詳細については、以下の表を参照してください。
ビルトイン階層 .csv ファイルに含める列 (左から右の順)
Country (Name)

Country (Name)

緯度

経度
国 (名前)、都道府県/州

Country (Name)

都道府県/州

緯度

経度
国 (名前)、都道府県/州、市区町村

Country (Name)

都道府県/州

市区町村

緯度

経度
国 (名前)、都道府県/州、郡

Country (Name)

都道府県/州

郡

緯度

経度
国 (名前)、郵便番号

Country (Name)

郵便番号

緯度

経度
Country (Name), Area Code

Country (Name)

市外局番

緯度

経度
Country (Name), CBSA

Country (Name)

CBSA

緯度

経度
Country (Name) の列だけでなく、オプションで次の列を含めることもできます:2 文字の国コード (ISO 3166-1)、3 文字の国コード (ISO 3166-1)、および国 (FIPS 10)。これらの列を含める場合は、この列を順不同で Country (Name) 列の右側にする必要があります。 **注:** 階層内の最上位レベルは国であり、大陸など、より上のレベルを含めるように拡張することはできません。 #### 新しい役割の追加 Tableau の既存の地理的階層に新しい地理的役割を追加するには、親役割と共に新しい役割が含まれるようにインポート ファイルを書式設定します。 既存の階層に新しい役割を追加する場合、それらの役割のインポート ファイルには、既存階層の各レベルの列が含まれる必要があります。各地理的階層に含める列の詳細については、「既存の役割の拡張」セクションの[「ビルトイン階層テーブル」](#BuiltIn)を参照してください。 以下のテーブルは、北米のクレーター衝突の場所を含んだインポート ファイルの例です。以下のファイルをインポートすると、地理的役割であるクレーター名が既存の国 (名前)、都道府県/州の階層に追加されます。国の列名が既存の "国 (名前)" の地理的役割に一致していることに注意してください。 ![10 個のクレーターの名前、それらが位置する米国の州またはカナダの州、緯度と経度の座標、および国をリストアップした表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/add_new_roles.png) インポート ファイルを作成したら、コンピューターのフォルダーにコンマ区切り (.csv) ファイル (Mac の場合は、Windows コンマ区切り) として保存します。 ## ステップ 2: カスタム ジオコーディング ファイルを Tableau Desktop にインポートする カスタム ジオコーディングを使用して .csv ファイルを作成したら、そのファイルを Tableau にインポートできます。 1. Tableau Desktop を開き、新しいワークシートまたは既存のワークシートへ移動します。 2. \[マップ\] > \[ジオコーディング\] > \[カスタム ジオコーディングのインポート\] の順に選択します。 3. \[カスタム ジオコーディングのインポート\] ダイアログ ボックスで、テキスト フィールドの右にあるボタンをクリックし、インポート ファイルを保存するフォルダーを参照します。フォルダー内のすべてのファイルが Tableau にインポートされます。 ![コンピューターからファイルをインポートするオプションを備えたカスタム ジオコーディングのインポート ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_geocoding6.png) 5. \[インポート\] をクリックします。 カスタム ジオコーディング データがワークブックにインポートされ、新しい地理的役割が使用できるようになります。 #### Tableau ではカスタム ジオコーディング データはどこに保存されますか。 カスタム ジオコーディングをインポートすると、データは Tableau リポジトリ内のローカル データ フォルダーに保存されます。カスタム ジオコーディングをインポートするには、Tableau リポジトリがローカル ハード ドライブ上にある必要があります。その後、カスタム ジオコーディングはすべてのワークブックで使用できるようになります。 カスタム ジオコーディング ファイルをローカル コンピュータの別々のフォルダーに保存します。異なる一連のカスタム ジオコーディング ファイルがある場合は、各ファイルをそのフォルダー名で保存します。 Tableau リポジトリに保存されているカスタム ジオコーディングを削除するには、\[マップ\] > \[ジオコーディング\] > \[カスタム ジオコーディングの削除\] の順にクリックします。この操作を行ってもジオコーディングはパッケージド ワークブックから削除されませんが、マイ Tableau リポジトリのローカル データ フォルダーにあるカスタム ジオコーディングが削除されます。 #### ワークブックを保存すると、カスタム ジオコーディング データはどうなりますか。 ワークブックをパッケージドワークブックとして保存する場合、カスタム ジオコーディング データがワークブックと共にパッケージ化されます。パッケージドワークブックを開く場合、そのワークブックのカスタム ジオコーディングをその Tableau リポジトリにインポートできます。 注:新しいカスタム ジオコーディング ファイルをインポートすると、以前 Tableau にインポートしたカスタムの地理的役割がすべて置き換わります。 ## ステップ 3: フィールドに地理的役割を割り当てる カスタム ジオコーディングをワークブックにインポートすると、カスタムの地理的役割が使用できるようになります。次の手順では、データ ソース内のフィールドにこれらの地理的役割を割り当てます。 たとえば、北米のクレーター衝突の緯度と経度の座標を表示する新しい地理的役割を追加する場合、クレーターの名前を示すデータ ソース内のフィールドに地理的役割を割り当てることで、そのビューを使用してマップ ビューを作成します。クレーター衝突はマップ ビューの正しい場所に配置されます。 フィールドにカスタムの地理的役割を割り当てるには、\[データ\] ペインでフィールドの横にあるデータ型アイコンをクリックし、**\[地理的役割\]** を選択します。次に、リストからカスタムの地理的役割を選択します。 ![2 つのコンテキスト メニューがある表。最初のメニューは「地理的役割」というラベルが付いていて、「なし」のオプションが選択されています。2 番目のメニューは「クレーター名」というラベルが付いていて、「なし」、「空港」、「市外局番 (米国)」などのオプションがあります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/add_new_roles2.png) これで、カスタムの地理的役割を使用してマップ ビューの構築を開始できます。マップ ビューの構築方法の詳細については、[Tableau でのマッピングの概念](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_build.htm)を参照してください。 ## 関連項目 [データ ブレンドとカスタム ジオコーディング](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_customgeocode_datablend.htm) [地理的データのブレンド](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_customgeocode_ex_datablend.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # マップ内のデータ ポイントおよび位置間の距離の測定 マップ ビューでデータを探索する際、周囲の地形、場所、またはランドマークとデータとの関係について疑問が生じる場合があります。そのようなタイプの質問には、ラジアル ツールを使用して、マップ ビュー内のおよその距離を測定することで答えることができます。 次のビューは、世界中で 1994 年 1 月から 2014 年 2 月の間に発生した、マグニチュード 6.0 以上の地震の回数を示しています。 ![アメリカ合衆国のポイント マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_measure_distance1.png) 世界規模で見るとこのビューは非常に強力ですが、ズームして特定のエリアをより詳しく見たいという可能性があります。たとえば、インドネシアの首都ジャカルタから 100 マイルの範囲内で、過去 10 年間に発生した地震の回数を確認したい場合です。 これを行うには、ラジアル ツールを使用して首都から半径約 100 マイル圏内のすべての地震を検索できます。 以下の手順に従って、ラジアル ツールで距離を測定する方法を学習してください。 ## ステップ 1: エリアまたは場所へのズーム イン ラジアル ツールを使用してマップ内の距離を測定する最初のステップは、マップ ビューのエリアまたは場所へズーム インすることです。ビューにズーム インしたり、ビューからズーム アウトする方法の詳細については、[ビューのズームとパン、マークの選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_pan_zoom.htm)を参照してください。 また、マップ検索を使用してマップ内の場所へすばやく移動することもできます。マップ検索の使用方法の詳細については、[マップ内の場所の検索](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsearch.htm)を参照してください。 **注**: ラジアル ツールを使用して距離を測定するには、何回かマップにズーム インする必要があります。マップからズームアウトし過ぎると、測定された距離が表示されません。詳細については、[測定精度](#MeasurementAccuracy)セクションを参照してください。 ![地図検索後、東京を拡大した米国のポイント マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_measure_distance2.png) ## ステップ 2: ラジアル ツールの選択 ビューで特定の領域または場所にズームインした後、ビュー ツールバーのラジアル ツールを選択し、ビュー内をクリックしてドラッグします。測定された距離は、ビューをドラッグしたときに描かれる円の右側に表示されます。 ラジアル ツールの使用方法の詳細については、[マークの選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_pan_zoom.htm#Select)を参照してください。 **注:** 測定された距離が表示されない場合、ビュー内の場所またはエリアにさらにズーム インする必要があります。 ![中心から半径 20 マイルの円を囲んだ東京の地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_measure_distance3.png) **注:** ビューのツールバーが非表示になっている場合、キーボードの **S** キーを押してラジアル ツールを使用します。 ドラッグすると、ラジアル ツールは円の半径内にあるマークを選択します。この例では、半径は 100 マイルで、中心はジャカルタです。このデータから、選択された地震のすべて (25 個) が過去 10 年間にジャカルタの半径約 100 マイル以内で発生していたことがわかります。 ![3 つの興味深い場所が記された日本の東京の地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_measure_distance4.png) ## 測定精度 マップの投影内では赤道から離れるに従って距離が誇張され伸びるため、既定では、ラジアル ツールの測定値にはわずかな誤差の範囲が含まれます。つまり、ラジアル ツールはおおよその距離のみ測定できることを意味します。 ラジアル ツールは、赤道に近ければ近いほど、またビューをズームインすればするほど、より正確に距離を測定できます。 **注:** 測定が不正確になる可能性があるため、設計上、ビューからズームアウトしすぎると、ラジアル ツールには測定された距離は表示されません。 ## 測定単位の変更 既定では、ラジアル ツールが距離の測定に使用する単位は、お使いのワークブックのロケールによって決まります。お使いのワークブックのロケールが、英ポンド・ヤード単位を使用する国に設定されている場合、ラジアル ツールは距離をフィートやマイルで測定します。お使いのワークブックのロケールが、メートル法を使用する国に設定されている場合、ラジアル ツールは距離をメートルやキロメートルで測定します。 ワークブック内の任意のマップ ビューにおいて、距離の測定のためにラジアル ツールが使用する単位を変更することができます。 そのためには、\[マップ\] > \[地図のオプション\] の順に選択します。次に、\[単位\] の下にあるドロップダウン メニューをクリックして、次の選択肢から選びます。 - メートルやキロメートルで距離を測定する場合、\[メートル法\] を選択します。 - フィートとマイルで距離を測定する場合、\[米国\] を選択します。 - 測定単位をワークブックのロケールによって決定する場合、\[自動\] を選択してください。 選ばれた単位はワークブックとともに保存され、マップ ビューを Tableau Server、Tableau Cloud または Tableau Public にパブリッシュすれば単位は残ります。 ## 関連項目: [マップ スケールの表示](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_customize_interaction.htm#scale) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # マップ内のデータの探索 Tableau のマップは、世界中のデータをすばやく見つけて、分析できるように支援します。マップ ビューを探索および操作する方法は数通りあります。ビュー ツールバーからマークをズームイン、ズームアウト、パン、および選択したり、マップ検索を使用して世界中の場所を検索できます。 ![マップ チャート上のズーム ツールバー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/zoom_pan_maps_srvr.png) ビュー ツールバーまたはマップ検索アイコンが表示されない場合、またはパンやズームができない場合は、おそらく、他のユーザーがビューを操作できる方法をワークブック作成者がカスタマイズしたためです。 ワークブック作成者はツールバーおよびマップ検索アイコンがビューに表示されないよう、それらを非表示にすることを選択できます。同様に、ワークブック作成者はパンとズームをオフにして、オーディエンスによるビューの操作方法を制御できます。 詳細については、[「ユーザーによるマップの操作方法のカスタマイズ」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/maps_customize_interaction.htm)を参照してください。 ## マーク、パン、ズームの選択 ビューの左上隅にあるビュー ツールバーを使用すると、マップ ビューでマークを選択、パン、ズームインやズームアウトできます。詳細については、[ビューのズームとパン、マークの選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_pan_zoom.htm)を参照してください。 ## 場所の検索 マップ検索アイコン ![検索アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/explore_maps5.png) を使用して、マップ ビュー内の場所を検索できます。詳細については、[「マップ検索オプションの設定」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/maps_mapsearch.htm)を参照してください。 ## 現在の場所の検索 Tableau Server または Tableau Cloud でマップ ビューを探索している場合は、\[現在地\] ボタンを使用して現在の場所をすばやくパンおよびズームできます。そのためには、ビューの左上隅のマップ検索アイコンをクリックしてから、表示される検索ボックスの隣の \[現在地\] ボタンをクリックします。 **注**: 現在の場所の検索は Tableau Desktop ではサポートされていません。 ![位置検索ボタン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/zoom_pan_maps_srvr2.png) **注:** \[現在地\] をクリックすると、Web ブラウザーから、Tableau に対して現在の場所の検索へアクセスを許可するよう求めるプロンプトが表示されます。アクセスをブロックすると、Tableau は現在の場所にズームインできなくなります。 ## 最初のビューに戻る ビューを拡大/縮小したり、パンで新しい場所を表示したりした後で、マップの初期表示に戻すことができます。手順は以下のとおりです。 Tableau Desktop で、ビュー ツールバーの \[軸のリセット\] ボタン ![ピン アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/explore_maps4.png) をクリックします。 Tableau Server または Tableau Cloud で、ビュー ツールバーの \[ズーム ホーム\] ボタン ![ホーム アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/explore_maps4_srv.png) をクリックします。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # マップ内の場所の検索 マップ検索は、マップ ビュー内の場所を見つけるために役立ちます。これにより、データを調査しやすくなります。マップ検索アイコンは、ビューの左上隅に表示されます。検索 ![検索アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/explore_maps5.png) アイコンをクリックすると、検索ボックスが表示されます。 ![地図マークを検索するためのツールバー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mapsearch3.png) 検索ボックス内にテキストを入力するにつれ、マップ検索によって、マップ ビュー内の可能性がある場所を提案します。この提案は、データ ソース内の場所名とテキストに基づいています。 次の場所の種類を検索できます。 - 大陸 - 国 - 州または県 - 郡 - 市区町村 - 郵便番号 提案されたリストから場所を選択し、マップのその場所にパンまたはズームします。 ![マップ ワークスペース ツールバー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mapsearch1.png) ## マップ検索の非表示 既定では、マップ検索アイコンはビューの左上隅に表示されます。ビューを Tableau Server または Tableau Cloud にパブリッシュするか、Tableau Reader を介してビューを共有すると、マップ検索アイコンはビュー内に残ります。ビューアーがマップ ビュー内の場所を検索できないようにするには、マップ検索アイコンを非表示にできます。 マップ検索を表示および非表示にする方法の詳細については、[ユーザーによるマップの操作方法のカスタマイズ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_customize_interaction.htm)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # マルチファクト関係データ モデルについて マルチファクト関係を使用すると、複数の基底_テーブル_を持つデータ ソースを構築できます。データ モデルで複数の基底テーブルを使用すると、Tableau でマルチファクト分析を実行できます。 基底テーブルをルートとするテーブルの_ツリー_を確立することで、異なる概念ドメインを持つデータ構造をモデル化し、それらの共有特性を使用してデータを接続することができます。このタイプの分析は、多くの場合、マルチファクト分析、適合ディメンション、または共有ディメンションと呼ばれます。Tableau では、関係を使用してモデルを構築することから、これをマルチファクト関係データ モデルと呼びます。マルチファクト関係データ モデルには、常に複数の基底テーブルが含まれます。基底テーブルは、データ モデル内にある一番左のテーブルです。基底テーブルとして使用するテーブルを決定する方法については、「[マルチファクト関係モデルを使用するとき](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_mfr_when_to_use.htm)」を参照してください。 ![1 つのツリーが強調表示された複数の基底テーブル モデル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_build_highlightedtree.png) 1 つの基底テーブルのツリーが強調表示された複数の基底テーブル データ モデル ## 関連性のレベル 複数の基底テーブルを持つデータ モデルでは、データの断片を互いにどのように関連付けられるか (または関連付けないようにするか) についての柔軟性が高くなります。 **注**: 関連性の適用範囲はどのレベルにおいても、複数の基底テーブルを持つデータ モデルのみです。マルチファクト関係データ モデルが登場する前は、すべてが関連している (単一のデータ ソース内) か、何も関連していない (複数のデータ ソースにまたがってブレンドしている) かのいずれかでした。 **データ モデルにおける関連性** テーブルは、データ モデルの構造に基づいて、関連があったり、関連がなかったり、共有されたりします。データ ソースでは、テーブルの関連性は一定です。簡単な概要は次のとおりです。  - _関連テーブルは_同じツリー内にあります。 - 2024.2 より前は、すべてのデータ ソースが単一のツリーで構成される単一の基底テーブル データ ソースであり、単一の基底テーブル データ ソースではすべてのテーブルが関連していました。 - _関連のないテーブル_は異なるツリー内にあります。基底テーブルは常に互いに関連していません。また、ただ 1 つの基底テーブルのダウンストリームにあるテーブルも、他のツリー内のテーブルとは関連していません。 - _共有テーブル_は複数の入力関係を持ち、複数のツリーに属します。 - 複数の入力関係を持つテーブルのダウンストリームにあるテーブルも共有テーブルと見なされます。 **分析中の関連性** フィールドは、関連していたり、まだ関連していなかったり、あいまいに関連していたりすることがあり、さらに、つなぎ合わせるフィールドとして機能することもあります。フィールドのグループ間の関連性は、データ モデルの構造や、どのフィールドがアクティブに使用されているか (つまり、ピルとしてシェルフに並んでいるか)、およびそれらのフィールドがディメンションであるかメジャーであるかに基づいて、シートごとに決定されます。 ![関連のない 2 つのフィールド (行と列にそれぞれ 1 つずつ) と、関連のないツールヒントを表示するシンプルなビジュアライゼーション](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_unrelatedtooltip_example.png) 複数のテーブルのフィールドを使用してビジュアライゼーションを作成するには、Tableau はバックグラウンドで結合を実行して値を計算する必要があります。使用する結合のタイプは、[フィールドの関連性](#fieldlevel)によって異なります。簡単な概要は次のとおりです。  - Viz で_関連フィールド_が使用されている場合、ディメンションは内部結合され、メジャー バリューはディメンションごとに分類されます。 - 実際はもう少し複雑であり、[メジャー バリューがドロップされない](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/relationships-tableau-data-model)ようにするために、バックグラウンドでの追加の結合が必要になる場合があります。しかし、ディメンションのみの Viz では、関連するディメンションが内部結合されており、それがここでの主な概念となります。 - これは、単一基底テーブル モデルと同じ動作です。 - Viz で_関連のないフィールド_![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_icon_unrelated.png "関連のないアイコン")が使用されている場合、ディメンションはクロス結合されます。メジャー バリューはテーブル スコープ (つまり、テーブル全体の単一の値にローカルに集計) され、繰り返されます。 - また、フィールドが_まだ関連付けられていない_か、_あいまいに_関連している可能性もあります。つまり、アクティブなフィールドの組み合わせでは、テーブル間の関係を解決する方法が複数あるということです。Tableau は不明瞭なフィールドに遭遇すると、それらを関連のないフィールドとして処理します。 - フィールドが共有フィールドに基づいて_つなぎ合わされる_![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/MFR_icon_related.png "つなぎ合わせアイコン")場合、ディメンションは外部結合されます。メジャー バリューは、ディメンションごとの分類レベルで集計され、繰り返される場合があります。 - _ディメンションのつなぎ合わせは、_[データ ブレンドにおけるフィールドのリンク](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/multiple_connections.htm#define-blend-relationships-for-blending)に似ています。関連するフィールドのペアごとに結果が計算され、関連のない値は、それらの間で共有されるディメンションの共有値全体でつなぎ合わされます。 これらの概念と定義については、このトピックの後半で詳しく説明します。 ディメンションとメジャー関する補足説明 Tableau では、_メジャー_は_集計_であり、ビュー内の_ディメンション_によって設定される_粒度_まで集計されます。したがって、メジャーの値はディメンションのコンテキストによって異なります。たとえば、「シリアルの箱の数」は、在庫総数を意味するのか、ブランドごとの箱数を意味するのかによって異なります。 _ディメンション_は通常、国やブランドなどのカテゴリ フィールドです。Tableau では、ディメンションによってビューの粒度、つまり_詳細レベル_が設定されます。通常、いくつかのカテゴリの組み合わせごとにマークを使用してデータをグループ化します。ビューを構築するために使用するディメンションによって、マークの数が決まります。 メジャーがディメンションなしで使用される場合、それは、_テーブル スコープ_と呼ばれます。つまり、その値はテーブル全体の完全な集計値ということです。Viz でブランドなどのディメンションを使用するとすぐに、メジャーがより細かく分類されます。シリアルの箱の総数がブランドごとに表示されるようになります。 _集計_は、データがどのように組み合わせられているかを指すものです。Tableau の規定の集計は SUM です。集計は、平均値、中央値、個体数、最小値など、さまざまなオプションに変更できます。_粒度_は、メジャーがどの程度細かく分類されているかを指し、ディメンションによって制御されます。メジャーの粒度が行レベル (つまり非集計) でない限り、その値を集計する必要があります。 #### 例 ![シリアルの箱の数を、5 つのブランドと 3 つの箱のサイズ別にまとめた表](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_ex_cereal_rawdata.png) 「シリアルの箱の数」の値は何ですか? この値は、集計タイプと、ディメンションによって設定される粒度によって異なります。 - 集計: - Sum (合計) - Average - 粒度: - テーブルスコープ/完全集計 (図の例では青いバー) - **ブランド** ディメンションごとに分類 (図の例では色付きのバー) ![4 つの Viz を含むダッシュボード。1 つはボックス数 (54) の合計テーブル スコープで、もう 1 つはボックス数 (6) の平均テーブル スコープ。これらの 2 つのバージョンを 5 つのブランドごとに分類したもの。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_ex_cereal.png) ## フィールド レベルの関連性指標 分析で使用しているフィールドの関連性の程度を理解しやすくするための視覚的な手がかりがいくつかあります。 ### ワークシート上の関連性指標 - **関連のないアイコン**: Tableau は関連のないアイコン ![関連のないアイコン](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_icon_unrelated.png) を使用して、ビュー内のすべてが関連しているわけではないことを示します。ビューまたはデータ ペイン内のピルに関連のないアイコンが表示されている場合は、アイコンの上にカーソルを合わせると、[詳細情報が表示されます](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp_relatedness_messages.htm)。 - 関連ありアイコン ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/MFR_icon_related.png "つなぎ合わせアイコン") は、フィールドが関連のないフィールドとつなぎ合わされていることを示します。 - **薄い灰色のフィールド名**: フィールド名がシェルフで使用されている_フィールド_と関連していない場合、\[データ ペイン\] に薄い灰色のテキストで表示されます。これらのフィールドは引き続きその Viz の分析に使用できますが、分析では、関連のないフィールドは関連するフィールドとは[異なる方法で評価されます](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm#joinsbyrelatedness)。また、これらのフィールドにカーソルを合わせると、関連のないアイコンが表示されます。 ![データ ペイン。1 つのテーブル全体がグレー表示され、2 つのフィールドには非表示フィールドを表す斜線付きの目のアイコンが表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_gray_datapane.png) **注**: Tableau の以前のバージョンでは、薄い灰色のフィールド名はフィールドが非表示で、\[非表示フィールドの表示\] が選択されていることを示していました。非表示のフィールドは、クリック可能な目のアイコンとともに表示されるようになりました![非表示フィールドのアイコン](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_icon_hidden.png)。 ### 関連性に関する警告ダイアログ ボックス 関連のないフィールドが Viz 内で一緒に使用されている場合、Tableau はフィールドが関連していないことを知らせる警告ダイアログ ボックスを表示します。この警告は、パフォーマンスに影響を与える可能性のある偶発的なクロス結合を防ぐために、関連のないフィールドが追加されるたびに表示されます。 - 関連のないフィールドをつなぎ合わせずに使用する場合は、\[追加\] をクリックして Viz へのフィールドの追加を続行します。 - 関連のないフィールドをつなぎ合わせる場合は、ベスト プラクティスとして、つなぎ合わせるフィールドを関連のないフィールドの前に配置します。つなぎ合わせるフィールドがすでに使用されている場合、ダイアログは表示されません。つなぎ合わせによってクロス結合を防止する方法については、「[関連性の各レベルにおける結合の使用方法](#joinsbyrelatedness)」をご覧ください。 ![関連のないディメンションに対する警告を表示する関連性に関する警告ダイアログ ボックス](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_unrelated_dialog_simple_v2.png) 複数のフィールドが追加されている場合、またはそれらが既にビューに存在する場合は、ダイアログに \[詳細\] 領域が表示されます。これを展開すると、使用中のすべてのフィールドの関連性に関する詳細情報が表示され、関連がないという問題がどこで発生しているかを特定することができます。 ![関連のないディメンションとメジャーの両方に関するメッセージと詳細領域が展開された関連性に関する警告ダイアログ ボックス](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_unrelated_dialog_details_v2.png) 警告メッセージが表示されないようにするには、\[これを次から表示しない\] オプションを選択します。これらの警告メッセージは、次の手順に従って再度オンにすることで、いつでも有効にすることができます。 - Tableau Desktop で、\[ヘルプ\] メニュー > \[設定とパフォーマンス\] > \[無視したメッセージをリセット\] の順にクリックします。 - ブラウザーでキャッシュされたデータを消去します。たとえば Chromeでは、**3 つの点が縦に並んでいるアイコン**をクリックし、**\[閲覧履歴データを削除\]**\> **\[キャッシュされた画像とファイル\]** ＞ **\[データを削除\]** の順にクリックします。 ## データ モデルにおけるテーブル レベルの関連性 複数の基底テーブルを持つデータ モデルでは、各基底テーブルは関連しているテーブルのセットを正義し、概念_ツリー_を形成します。全体のデータ ソースが単一のエンティティになるように、これらのツリーを少なくとも 1 つの共有テーブルによって接続する必要があります。 これにより、以前はリンク フィールドを使用してブレンドすることができた 2 つのデータ ソースが、これらの共通フィールドを含む共有テーブルによって接続される、2 つのツリーを持つ単一のデータ ソースになります。 ![2 つのデータ モデル。1 つは 2 つの異なるデータ ソースで構成され、そのうち 1 つのデータ ソースは、共通のテーブルに重ね合わせて 1 つのデータ ソースを形成する。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_blending_comparison.png) > [!TIP] > > データ モデル内でテーブルがどのように関連付けられるかは、分析でフィールドがどのように関連付けられるかに影響します。分析中に [\[データ モデルの表示\]](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/viewdatamodel.htm) ダイアログを使用すると、テーブルが全体的なデータ モデルにどのように適合するかを確認するのに役立ちます。 このサンプル データ ソースを使用して、どのテーブルが関連しているか、または関連していないか、あるいは共有されているかを確認してみましょう。2 つのツリーがあり、1 つは基底テーブル A によって確立され、もう 1 つは基底テーブル B によって確立されています。 ### 関連のないテーブル 各基底テーブルは基本的に関連していません。同様に、単一のツリーにのみ存在するテーブルは、他のツリー内のテーブルとは関連していません。

テーブル A とテーブル X は関連していません

テーブル B とテーブル X は関連していません
基底テーブル A と X に独自のアウトラインがあるデータ モデル。関係は薄いグレーで表示されます。 基底テーブル A とそのダウンストリーム テーブル B がアウトラインを共有するデータ モデル。基底テーブル X には独自のアウトラインがあります。関係は薄いグレーで表示されます。
### 関連テーブル 同じツリー内のテーブルは関連していると見なされます。

テーブル A とテーブル S は関連しています

テーブル B とテーブル S は (テーブル A を介して) 関連しています
基底テーブル A とダウンストリーム テーブルの関係を強調したデータ モデル テーブル B と別のテーブルの関係が、同じ基底テーブル A との関係によって強調されるデータ モデル
### 共有テーブル 各共有テーブルには複数の入力関係があります。これらのテーブルは複数のツリーに属しており、そのツリー間で共有されます。 テーブル S とテーブル T は共有されます。 ![テーブル S と T の両方に複数の入力関係があるデータ モデル。どちらも、基底テーブル A のツリーと基底テーブル X のツリーに属します。 ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_relatedness_tables_shared.png) ## 分析におけるフィールド レベルの関連性 フィールド間の関連性は、[データ モデルの構造](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/viewdatamodel.htm)や、どのフィールドがアクティブに使用されているか (つまり、どのフィールドがシェルフ上のピルとして Viz に表示されているか)、およびそれらのフィールドがディメンションであるかメジャーであるかに基づいて、シートごとに決定されます。フィールドの関連性が Viz の結果にどのように影響するかについては、[次のセクション](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm#joinsbyrelatedness)で説明します。 同じサンプル データ ソースを使用していくつかのシナリオを見てみましょう。各フィールドの名前は、テーブル B の FieldB のように、どのテーブルからのフィールドであるかを示します。特に明記されていない限り、フィールドはディメンションまたはメジャーになります。 ### 関連フィールド 大まかに言えば、Tableau が単一のツリー内の関係パスに基づいてフィールドをまとめて評価する方法を明確に決定できる場合、それらのフィールドは互いに関連しています。 たとえば、FieldB (テーブル B から) と FieldS (テーブル S から) は関連しています。 ![フィールド B とフィールド S は関連している](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_relatedness_tables_related2.png) ### 関連のないフィールド 大まかに言えば、関連がなければ、フィールドは互いに関連していません。これは、2 つの基底テーブルのフィールドを使用しているなど、フィールドが関連のないテーブルからのものであることが原因である可能性があります。この場合、異なる基底テーブルのフィールドは基本的に関連していません。 たとえば、FieldA と FieldX は関連していません。 ![FieldA と FieldX は関連していない](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_relatedness_tables_unrelatedbase.png) または、あいまいに関連している場合や、まだ関連付けられていない場合など、ある時点においてフィールドが関連がないものとして扱われることもあります。ほとんどの場合、[関連性指標](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_relatedness_messages.htm)を使用すると、Viz のコンテキストでフィールドが関連していない場合に警告が表示されます。 ### ディメンションのつなぎ合わせ つなぎ合わせは、Tableau が分析中にマルチファクト データ モデル内の関連のないテーブルのフィールドを評価できるようにするためのものです。Viz で共有テーブルのディメンションを使用すると、関連のないフィールドがつなぎ合わされ、同じ Viz で同時に評価できるようになります。これは、共有するディメンジョンに基づいて 2 つのツリーの結果が並置されるということです。 たとえば、FieldA と FieldX を使用して Viz が構築されている場合、これら 2 つのフィールドには関連がありません。DimensionS を追加すると、つなぎ合わせるフィールドが導入されます。 - FieldA と DimensionS は一緒に評価されます。 - FieldX と DimensionS は一緒に評価されます。 - これらの中間結果は、DimensionS の値に基づいてまとめられます。 - FieldA と FieldX がつなぎ合わされました。 ![関連のない基底テーブル A と X が共有テーブル S によってつなぎ合わされている](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_relatedness_fields_stitching.png) **ヒント**: ベスト プラクティスは、関連のないフィールドを表示する前に、Viz でつなぎ合わせるフィールドを使用することです。たとえば、FieldA、FieldX、DimensionS の順にドラッグするのではなく、DimensionS を最初にドラッグするか、FieldA、DimensionS、FieldX の順にドラッグします。最初につなぎ合わせるフィールドを追加すると、Tableau は常に関係の評価方法を認識するようになるため、関連のないディメンションがクロス結合によってまとめて評価されることで起こりうるパフォーマンスの問題を回避することができます。 つなぎ合わせを行うには、共有テーブルのディメンションが Viz でアクティブになっている必要があります。フィルター シェルフまたはマーク カードのツールヒント プロパティに配置されたフィールドは、つなぎ合わせを行う際にはアクティブとは見なされません。 ### まだ関連付けられていないフィールド フィールドに複数の関係が存在する可能性があるものの、まだ関連付けられていないという場合もあります。これは、2 つの共有テーブル (またはダウンストリームの共有テーブル) 間に複数の関係が存在する場合に発生します。 FieldS と FieldT について考えてみましょう。両者のテーブルは、基底テーブル A によって定義されたツリーと、基底テーブル X によって定義されたツリーの両方を通じて相互に関連付けられています。 FieldS と FieldT だけが示されている Viz では、それらを関連付けるためにどのツリーを使用すべきかについての情報がありません。追加情報がなければ、Tableau はこれらのフィールドを基底テーブル A のツリーを介して関連付けるか、あるいは基底テーブル B のツリーを介して関連付けるかを評価することができません。 _複数の_潜在的な関係が存在しているものの、FieldS と FieldT は関連のないフィールドとして扱われます。 ![関連性の低い曖昧なフィールド S と T](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_relatedness_fields_not-yet_hyporelated.png) 関係が存在する可能性があるものの、まだ関連付けられていないフィールドは、Tableau が関係パスを明確に判断できないため、関連のないフィールドとして評価されます。つなぎ合わせが可能なまったく関連のないフィールドとは異なり、まだ関連付けられていないフィールドは解決可能であり、フィールドを直接関連付けることができます。 ### あいまいに関連しているフィールド フィールドはあいまいに関連していることもあります。これは、共有テーブル (またはダウンストリームの共有テーブル) 間にアクティブな関係が複数存在する場合に発生します。まだ関連付けられていないフィールドは、関連性が低い、または関連性が不足していると考えられるのに対し、あいまいに関連するフィールドは、関連性が高い、または関連性が過剰であると考えられます。 FieldS と FieldT について考えてみましょう。両者のテーブルは、基底テーブル A によって定義されたツリーと、基底テーブル X によって定義されたツリーの両方を通じて相互に関連付けられています。 FieldA、FieldX、FieldS、FieldT が示されている Viz では、情報が多すぎるため、フィールドを関連付けるためにどのツリーを使用すべきかを判断することができません。情報をトリミングしなければ、Tableau はこれらのフィールドを基底テーブル A のツリーと基底テーブル B のツリーのどちらを介して関連付けるべきかを評価することができません。 複数の_アクティブな_関係が存在しているものの、FieldS と FieldT は関連のないフィールドとして扱われます。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_relatedness_fields_ambiguous_hyperrelated.png "過剰な関連性") これらのあいまいに関連するフィールドは、Tableau が関係パスを明確に判断できないため、関連のないフィールドとして評価されます。つなぎ合わせが可能なまったく関連のないフィールドとは異なり、あいまいに関連するフィールドは解決可能であり、フィールドを直接関連付けることができます。 ### 共有テーブルからのあいまいなメジャー 共有テーブルからディメンションが使用されると、関連のないアップストリーム テーブルからフィールドがつなぎ合わされます。ただし、メジャーをつなぎ合わせることはできないため、メジャーの値は関連するディメンションによって決まります。 DimensionA と DimensionX を含む Viz では、これら 2 つのディメンションには関連がありません。MeasureS がテーブル S から使用される場合、DimensionA と DimensionX の組み合わせとは関連がありません。どちらか一方に独立して関連付けることはできますが、同じ Viz 内で両方に同時に関連付けることはできません。 ![関連のない基底テーブル A と X が共有テーブル S によってつなぎ合わされている](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_relatedness_fields_stitching.png) 共有メジャーは、あいまいに関連するもの、または過剰に関連するものとしてみなされ、同じように解決されます。 ### フィールド間の不明確な関係を解決する フィールドを関連付ける方法が不明瞭である場合は、Tableau は恣意的な決定を下さずに、それらを関連のないフィールドとして扱います。多くの場合、どのツリーを使用するかに関して不明瞭な点を明確にしてから、これらのフィールドを関連付ける方が適切です。 まだ関連付けられていないフィールドを解決するには、使用するツリーを確立するためのフィールドを追加します。あいまいに関連しているフィールドを解決するには、どのツリーを使用するかを確定できるようにフィールドを削除します。 _例:_ **まだ関連付けられていないフィールドを解決する**: フィールドを追加 - FieldS と FieldT の Viz で、テーブル A、B、または C のフィールドを Viz に追加すると、基底テーブル A のツリーがアクティブになり、FieldS と FieldT 間の目的のパスが解決されます。 - あるいは、テーブル X のフィールドを使用すると、基底テーブル X のツリーに対する FieldS と FieldT 間の目的のパスが解決されます。 **曖昧な関係を解決する**: フィールドを削除 - FieldA、FieldX、FieldS、および FieldT の Viz で、FieldX を削除すると、基底テーブル A のツリーのみがアクティブになり、FieldS と FieldT 間の目的のパスが解決されます。 - あるいは、FieldA を削除すると、Base Table X のツリーを介して FieldS と FieldT 間の目的のパスが解決されます。 **共有メジャーを解決する**: フィールドを削除 - DimensionA、DimensionX、MeasureS が示されている Viz で、DimensionX を削除すると、基底テーブル A のツリーのみがアクティブになり、DimensionA と MeasureS 間の目的のパスが解決されます。 - あるいは、DimensionA を削除すると、基底テーブル X のツリーを介して DimensionX と MeasureS 間の目的のパスが解決されます。
まだ関連付けられていない あいまいに関連する 関連性が一本のツリーに解決される
基底テーブル A を介して関連付け 基底テーブル X を介して関連付け
関連性が低い A を介して関連付け X を介して関連付け
不明瞭さを解決することは、FIXED 詳細レベル (LOD) の式を使用することと似ています。FIXED LOD 式では、ディメンション宣言を定義して、どの詳細レベルに集計するかを Tableau に指示します。不明瞭さは、Viz の構造を変更して 1 つのツリーのみをアクティブにすることで解決され、分析を実行するために考慮できる関係パスが Tableau に伝えられます。 ### つなぎ合わせ vs 不明瞭さの解決 つなぎ合わせと不明瞭さの解決はどちらも無関連性に対処する方法ですが、結果はそれぞれ異なります。

つなぎ合わせ

不明瞭さの解決
A と X を S でつなぎ合わせる

関連のない FieldA と FieldX が DimensionS によってつなぎ合わされる

S と T を A で解決する

FieldS と FieldT は基底テーブル A で定義されたツリーを介して評価される
共通の属性に基づいて関連のないフィールドを並置する 複数のオプションがある場合 (あいまいさや共有メジャーがある場合) は使用する関係パスを絞り込み、関係パスが存在しない (まだ関連付けられていない) 場合は関係パスを確立します。

複数の基底テーブル ロジックを使用して結果を計算する

単一の基底テーブル ロジックを使用して結果を計算する
分析に関連のないテーブルが含まれる 分析に共有テーブルが含まれる
## 関連性の各レベルにおける結合の使用方法 フィールド レベルの関連性が決定されたら、Tableau は結果を評価して実際のビジュアライゼーションを作成する必要があります。Viz に表示される値を計算するために使用されるクエリは結合に依存します。フィールドが関連しているか、関連していないか、またはつなぎ合わされているかによって、どの結合を実行するかへの影響が異なります。このコンテキストでは、あいまいに関連するフィールドとまだ関連付けられていないフィールドは、関連のないフィールドとして扱われることに注意してください。 関連性と結合を説明するために、このセクションではテーブルとそのフィールド、およびそれらのフィールドの値について説明します。2 つの基底テーブル (「クラス」と「クラブ」) と共有テーブル (「生徒」) を含む次のデータ モデルを検討してください。 ![2 つの基底テーブル「クラス」と「クラブ」、および共有テーブル「生徒」を持つデータ モデル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_ex_birds_model.png)

クラス

クラブ

生徒
「クラス」テーブルのデータを表示し、3 つのフィールドの値を表示する 「クラブ」テーブルのデータを表示し、3 つのフィールドの値を表示する 「生徒」テーブルのデータを表示し、3 つのフィールドの値を表示する

フィールド:

  • クラス: 「巣作りの基本」、「高度な歌」、「ひな鳥の飛行」、「警戒音101」の値を持つディメンション
  • 長さ - メジャー
  • 生徒: 「生徒」テーブルに関連付けるために使用されるディメンション

フィールド:

  • クラブ: 「写真」、「旅行」、「ジャグリング」、「美術」、「応急処置」の値を持つディメンション
  • 会費: メジャー
  • 生徒: 「生徒」テーブルに関連付けるために使用されるディメンション

フィールド:

  • バス利用者: 「はい」または「いいえ」の値を持つディメンション
  • 生徒: 「スズメ」、「コウカンチョウ」、「ヒメドリ」、「コマドリ」、「カラス」 の値を持つディメンション他の 2 つのテーブルと関連付けるために使用される
  • 年齢: メジャー
この非常に単純なモデルは、マルチファクト関係データ モデルに対して大まかなの結合ロジックがどのように計算されるかを示しています。関係に基づいて構築された単一の基底テーブル データ モデルで使用される結合の基本については、「[関係を使用する複数テーブルのデータ ソースでの分析動作](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_multitable_analysis_overview.htm)」を参照してください。 この例は、複数の基底テーブルを持つデータ モデルである必要がありますか? この 3 つのテーブルのデータ モデルの場合、「クラス」-「生徒」-「クラブ」、または「クラブ」-「生徒」-「クラス」として、または「生徒」を基底テーブルとして、単一の基底テーブル モデルを設定したいと思うかもしれません。原則として、マルチファクト関係データ モデルは、特定の種類のデータ スキーマまたは分析シナリオを対象としています。データ モデルに[マルチファクト関係データ モデルに最適な特性がある](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_when_to_use.htm)場合は、そのように設定して、基底テーブルを概念的に関連のない状態に保ちます。ただし、データにこのタイプの構造が必要ない場合は、単一の基底テーブル モデルを使用する方が簡単です。 ![「クラス」-「クラブ」-「生徒」のサンプル モデルの代替データ モデル構造](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_ex_birds_model_versions.png) これらの 3 つのテーブルに対して構築できるモデル: (1) 「クラス」と「クラブ」を基底テーブルとして、「生徒」を共有テーブルとして使用するモデル、(2) 「クラス」または「クラブ」のいずれかから線形に開始するモデル、(3) 「生徒」を単一の基底テーブルとして、「クラス」と「クラブ」をダウンストリーム テーブルとして使用するモデル。 この特定の例では、これらのテーブル、データ、またはモデルには、実際に複数の基底テーブルを必要とするものは何もありません。このモデルは、結合ロジックに重点を置くことができるようシンプルにまとめた例として使用しています。あるいは、議論が複雑になりすぎないようにするために単に除外していた、別の関連テーブル「教室」があると考えることもできます。 ![「クラス」-「クラブ」-「生徒」モデルのバージョンで、共有テーブル「教室」を追加する](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_ex_birds_model_withroom.png) ただし、ベスト プラクティスとして、データに必要な場合にのみマルチファクト関係モデルを使用してください。 ### 関連ディメンションで内部結合を使用する 関連するディメンションは内部結合されます。内部結合では、両方のテーブル間で共有されていないディメンション値がすべてドロップされます。 - Tableau は、メジャー バリューが失われないようにするために追加のロジックを使用します。このセクションでは、ディメンションのみを使用して、Tableau が関連するディメンションに内部結合を適用する方法の基本を説明します。 次の例は、関連するディメンションがデータ内に存在する行のみを返す方法を示しています。「警戒音101」クラスには生徒がいないため、結果には表示されません。「コウカンチョウ」と「カラス」はどのクラスにも所属していないため、結果には表示されません。 ![「クラス」と「生徒」の内部結合を示す Viz。 「スズメ」(「高度な歌」、「巣作りの基本」) の行が 2 つ、「コマドリ」(「ひな鳥の飛行」、「巣作りの基本」) の行が 2 つ、「ヒメドリ」(「高度な歌」、「巣作りの基本」) の行が 2 つ表示されている。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_ex_birds_relateddims_innerjoin.png) ### 関連のないディメンションでクロス結合を使用する 関連のないディメンション (つなぎ合わせるディメンションなしで単独で存在するディメンション) は、クロス結合されます。 クロス結合では、結果の組み合わせがデータ内に実際に存在しない場合でも、1 つのディメンションのすべての値が他のディメンションのすべての値と結合されます。この例では、クロス結合により、Class と Club の可能な組み合わせごとに行が追加されます。 ![「クラス」と「クラブ」のクロス結合を示す Viz。行には「高度な歌」「警戒音 101」「ひな鳥の飛行」「巣作りの基礎」と「美術」「応急処置」「ジャグリング」「写真」のすべての組み合わせが表示されています。行シェルフの両方のディメンション ピルに、関連のないアイコンが表示される](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_ex_birds_unrelateddims_crossjoin.png) 分析中にクロス結合が発生しているかどうかを認識することが重要です。クロス結合の結果テーブルには「高度な歌 + 応急処置」の行がありますが、実際にこのアクティビティの組み合わせに参加している生徒はいません (次のセクションのつなぎ合わせの例でこの事実を確認します)。 すべてのクロス結合結果がデータに基づいているわけではないことを認識するのが重要なのはなぜでしょうか? クラスやクラブ活動のスケジュールを、生徒のスケジュールとぶつからないように作成しようとしていると想像してください。「高度な歌」と「応急処置」には生徒がいないので、この結果を無視して、そのクラスとクラブを同時にスケジュールすることができます。クロス結合は、データ内に実際に存在する値の組み合わせを表すものではありません。 さらに、カーディナリティが高い場合 (一意の値の数が多い場合) のクロス結合はパフォーマンスに影響を与える可能性があります。連絡先にあるすべての電話番号とすべてのメール アドレスをクロス結合することを想像してみてください。組み合わせが爆発的に増え、操作にかかるコストも上昇します。 ### つなぎ合わされたディメンションで外部結合を使用する つなぎ合わせるディメンションが存在する場合、関連のないディメンションは外部結合されます。 この例では、「クラス」テーブルと「クラブ」テーブルの両方が共有「生徒」テーブルに関連付けられていますが、相互に関連付けられていないため、「クラス」フィールドと「クラブ」フィールドには関連がありません。「生徒」ディメンションを追加すると、Tableau は分析で「クラス」のどの値と「クラブ」のどの値を並置する必要があるかを認識することができます。この外部結合の動作を_「つなぎ合わせ_」と呼びます。 ![「生徒」と「クラス」の内部結合と「生徒」と「クラブ」の内部結合の外部結合の結果を示す Viz。行シェルフの「クラス」と「クラブ」のピルに、関連のないアイコンがあります。「生徒」のピルはマーク カードの \[色\] プロパティにあり、関連のないアイコンはありません。「クラス」と「クラブ」のすべての組み合わせが表されているわけではなく、「クラス」のない「生徒」や「クラブ」の行もあります。](Img/mfr_ex_birds_stitched_outerjoin.png) つなぎ合わせは、全体的な結果を得るための中間的な結果があるという点で、データ ブレンドに似ています。ただし、ブレンドとは異なり、つなぎ合わせは左結合ではなく外部結合であり、どちらの側からも値がドロップされることはありません。すべてが 1 つのデータ ソースである場合、プライマリ データ ソースまたはセカンダリ データ ソースの概念はないため、関連のない両方のフィールドに同等の優先順位が付けられます。 #### 中間結果が外部結合される つなぎ合わされたフィールドの外部結合には何が含まれますか? つなぎ合わせるフィールドと、関連のない各フィールドに対して中間的な内部結合が順番に計算され、それらの中間的な結果が、つなぎ合わせるディメンションの値に基づいて外部結合されます。 **例** 「生徒」と「クラス」の内部結合... ![「生徒」の 3 つの値と「クラス」の 3 つの値の結果テーブル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_ex_birds_stitched_inner1.png) ...「生徒」と「クラブ」の内部結合... ![「生徒」の 4 つの値と「クラブ」の 5 つの値の結果テーブル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_ex_birds_stitched_inner2.png) ...「生徒」で外部結合されます。 ![「生徒」の 4 つの値、「クラス」の 3 つの値、「クラブ」の 5 つの値の結果テーブル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_ex_birds_stitched_outerjoin.png) ### メジャーを保持するための追加の結合 ディメンションの結合ロジックに加えて、メジャーでは追加の結合を導入できます。Tableau で関係が初めて導入されたとき、[中核となる原則の 1 つは、メジャー バリューが失われないことでした](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/relationships-tableau-data-model)。これは、マルチファクト関係データ モデルでも維持されます。 重要な詳細は次のとおりです。 - メジャー バリューは関連するディメンションによってのみ分類されます。 - 関連のないディメンションのメジャー バリューは繰り返されます。 - ディメンションのみの Viz では削除されるディメンション値は、関連するメジャー バリューが関連付けられている場合は返されることがあります。 **注**: メジャーは集計であり、Viz 内のディメンションの組み合わせによって設定された詳細レベル (粒度) で計算されることに注意してください。これは、メジャーがディメンションごとに_分類される_ことを意味します。メジャーがディメンションなしで使用される場合、それは_テーブル スコープ_であると言われます。つまり、メジャーの値は完全に集計された値になります。Viz でディメンションを使用するとすぐに、メジャーはディメンション値に基づいてより細かく分類されます。したがって、分析におけるメジャーの値は、ディメンションのコンテキストによって異なります。 #### 関連するメジャー 関連するディメンション**「生徒」**と**「クラス」**の内部結合に対して返されるディメンション値のサブセットを検討します。「生徒」の値には「スズメ」、「ヒメドリ」、「コマドリ」の _3_ つがあり、「クラス」の値には「高度な歌」、「巣作りの基本」、「ひな鳥の飛行」の _3_ つがあります。 ![「生徒」と「クラス」の内部結合の結果テーブル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_ex_birds_inner_student_class.png) 「クラス」テーブルから**「長さ」**メジャーを追加すると、_4_ つのクラスすべてが表示され、「生徒」には NULL 値があることがわかります。各クラスの**「長さ」** は、**「クラス」**のレベルで表示されます。 ![ディメンションが内部結合されているにもかかわらず、「生徒」に NULL 値が表示される](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_ex_birds_related_measurefrombase.png) 代わりに、「生徒」テーブルから**「年齢」**メジャーを追加すると、_5_ 人の生徒全員が表示され、「クラス」に 2 つの NULl 値があることがわかります。結果には、クラスにいない生徒も含め、すべての生徒が保存されます。各生徒の**「年齢」**が、**「生徒」**レベルで表示されます。 ![ディメンションが内部結合されているにもかかわらず、「クラス」に NULL 値が表示される](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_ex_birds_related_measurefromshared.png) #### 関連のないメジャー 関連のないディメンション値に対してメジャー バリューが繰り返されます。 「クラス」テーブルの**「長さ」**メジャーおよび関連のない**「クラブ」**ディメンションを見ると、メジャーがテーブル スコープになっており、**「クラブ」**のすべてのディメンション値全体で繰り返されています。 ![関連のないディメンション値全体で繰り返されるテーブル スコープのメジャー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_ex_birds_unrelateddim-measure.png) つなぎ合わせるディメンションが存在する場合、メジャーを分類したり繰り返したりすることができます。 この**「年齢」**というメジャーは「生徒」テーブルからのもので、生徒のレベルまで分類されます。**「クラス」**と**「クラブ」**のディメンションに基づいて生徒が繰り返されるたびに、**「年齢」**の値が繰り返されます。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_ex_birds_unrelateddims_sharedmeasure.png) ## トラブルシューティング ### マルチファクト関係データ モデルを扱う際の考慮事項 **テーブルごとの抽出フィルター** マルチファクト関係データ モデル抽出のすべての抽出フィルターはテーブルごとに行われます (全体的ではありません)。このため、ライブ接続と抽出接続ではフィルタリング結果が異なる場合があります。 **行レベルの計算** 行レベルの計算では、同じアップストリームの基底テーブルを共有するフィールドのみを参照できます。つまり、行レベルの計算をツリー全体で実行することはできません。 **組み合わせフィールド** 組み合わせフィールド内のすべてのフィールドは、アップストリーム テーブルを共有する必要があります。つまり、異なるツリーにあるフィールドを使用して組み合わせフィールドを作成することはできません。 **セット** セットは、同じアップストリームの基底テーブルを共有するフィールドを含む定義を使用する場合にのみ作成できます。ただし、Viz では、セットの定義に使用されるフィールドとは関連のないフィールドによってマークが定義されている場合、そのマークから \[セットに追加\] オプションを使用できる場合があります。\[セットに追加\] を選択すると、Tableau は関連するフィールドのみをセット定義に追加します。これは、単一の基底テーブル データ ソースでの \[セットに追加\] の動作とは異なります。この \[セットに追加\] では、マークを定義するすべてのものが追加されます。 **INCLUDE 詳細レベルの式の検証** 関連のないフィールド間では、INCLUDE LOD 式を評価することはできません。フィールド間の関連性はシートごとに評価されるため、データ ペインまたは計算エディターでは有効な LOD 式であっても、特定の Viz のコンテキストでは無効になる可能性があります (関連のないディメンションが存在する場合)。これが起こると、LOD ピルが赤くなります。LOD 式を更新して、関連のないフィールドの競合を削除するか、Viz の構造を変更するか、あるいは Viz から LOD 式を削除することができます。 **パブリッシュされたデータ ソースの更新** ベスト プラクティスとして、接続されているすべてのワークブックで新しいデータ モデルが必要であるわけではない場合に、既存のパブリッシュされたデータ ソースをマルチファクト関係データ モデルに変更する予定があるときは、既存のパスリッシュされたデータ ソースのコピーを作成します。すべてのワークブックに新しいテーブルが必要となる場合以外は、データ ソースの既存のバージョンを更新しないでください。変更したデータ ソースを新しいデータ ソースとしてパブリッシュし、そこから新しいワークブックを作成します。これにより、既存のワークブックが必要としていないときに、データ サーバーの代わりに VDS を使用するように変換されることがなくなり、パフォーマンスが低下する可能性を防ぐことができます。 ### 解決された問題
解決された問題 修正日

抽出

ローカル データ ソース (ワークブック内): マルチファクト関係データ ソースを抽出しようとすると、「そのようなテーブルはありません」というエラーが表示されます。

パブリッシュされたデータ ソース: パブリッシュされたマルチファクト関係 データ ソースの抽出は成功したように見えますが、フィールド値が入れ替わっている可能性があります。
  • Tableau Cloud: 7 月中旬のアップデートで解決済みこれは、public.tableau.com にも適用されます。
  • Tableau Desktop: 2024 年 7 月 24 日リリースのメンテナンス リリース 2024.2.1 で解決済み
  • Tableau Server: 2024 年 7 月 24 日リリースのメンテナンス リリース 2024.2.1 で解決済み

これらの問題が Tableau Desktop または Tableau Server で引き続き発生する場合は、2024 年 7 月 24 日以降のバージョンにアップグレードしてください。

EXCLUDE 詳細レベル表現

関連のないフィールドが存在する場合は、INCLUDE LOD のみを検証する必要があります。ただし、EXCLUDE LOD も同じ条件下で誤って「無効」とマークされる可能性もあります。

ネストされたユーザー計算

ネストされたユーザー計算は、マルチファクト関係データ モデルを持つパブリッシュされたデータ ソースでは使用できません。
### 既知の問題 **複数のマーク カードによる関連性指標** 行シェルフまたは列シェルフに複数のメジャーを含む Viz が構築されている場合、各メジャーには独自のマーク カードが割り当てられます。どのマーク カードが開いているかによって、関連性指標 (関連のないアイコン、ツールヒントのテキスト、関連性に関する警告ダイアログ ボックス) を決定するために使用されるロジックから期待どおりの結果が得られない場合があります。ただし、Viz 自体は、各フィールドのペアの関連性に基づいて正しく計算されます。この動作については修正が予定されています。 **BatchQueryProcessor** マルチファクト関係データ モデルをサポートするには、BatchQueryProcessor を有効にする必要があります。これは予想される動作であり、現在修正は予定されていません。 **Tableau Pulse** Tableau Pulse は、マルチファクト関係データ モデルでは動作しない可能性があります。メトリクス定義を作成できなかったり、作成されたメトリクスが空白になったりする場合があります。これは予期される動作ではありませんが、現時点では修正の予定はありません。 **パラメーターによるディメンションの変更** Tableau では、[パラメーターを使用してフィールドをスワップ](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/parameters_swap.htm)することでができます。ただし、マルチファクト関係の場合、パラメーターによるディメンションのスワップは、エラーなどが発生することなく失敗します。パラメーターとその計算を作成し、パラメーター コントロールを表示することはできますが、パラメーターが変化してもフィールドは変化しません。これは、ディメンションが関連性に関して評価されるタイミングと、パラメーターが操作の順序で評価されるタイミングが原因です。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # マルチファクト関係データ モデルのツールヒント **注**: 単一テーブルのデータ ソース、または基底テーブルが 1 つしかないデータ ソースでは、すべてのテーブルが関連しています。このページでは、基底テーブルが複数あるデータ ソースについて説明します。 ## フィールドレベルの関連性 基底テーブルが複数あるデータ モデルでは、テーブルを相互に関連付ける (または関連付けない) ことを柔軟に実施できます。_テーブル_の関連性は、データ モデルに基づいて一定です。ただし、Viz 内の_フィールド_の関連性は、アクティブなフィールド (つまり、ワークシートのシェルフでピルとして使用されているフィールド) によって決まります。単一の Viz レベルでは、Tableau はアクティブなフィールドをペアで評価し、[それらがどのように相互に関連しているか](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm#fieldlevel)を判断します。 フィールドに表示される関連のないアイコン ![関連のないアイコン](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_icon_unrelated.png) は、そのフィールドが Viz 内の他のどのフィールドとも関連がないことを意味します。このアイコンは、シェルフ上のピルまたはデータ ペインに表示されることがあります。(場合によっては、関連ありアイコン ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/MFR_icon_related.png "関連ありアイコン") が表示されることがあります。)アイコンの上にカーソルを置くと、詳細情報を示すツールヒントが開きます。フィールドの関連性のタイプに応じて、次のような異なるメッセージが表示されます。 - 関連のないディメンションとディメンションのペア - 関連のないディメンションとメジャーのペア - ディメンションのつなぎ合わせ - 関連のないフィルターのペア > [!TIP] > > **ヒント**: Tableau では、集計されたディメンション (ATTR(ディメンション) や MIN(ディメンション) など) はメジャーとして機能します。 メッセージは、フィールドがシェルフで使用されているか、データ ペインで使用されているかによっても若干異なります。 - **シェルフ上**: シェルフ上のピルのツールヒントには、Viz 内のフィールドが互いにどのように関連しているか、またそれがTableau の計算結果にどのような影響を与えるかについての情報を提供します。 - **データ ペイン内**: データ ペインのフィールドのツールヒントには、そのフィールドが Viz に追加された場合に何が起きる_可能性_があるかを示します。データ ペインのフィールドが Viz 内のどのフィールドとも関連がない場合は、それらを薄い灰色のテキストで強調表示しないようにすることもできます。 表計算やユーザー提供のコメントなど、フィールドのコメントに追加される場合があるさまざまな機能があります。これらの情報はすべて、統合された 1 つのツールヒントに表示されます。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/unified_tooltip.png "関連性、表計算、ユーザー コメントに関する情報を含むフィールドのツールヒント") ### データ モデルを理解する マルチファクト関係を含むデータ モデルを操作するときは、モデルを定期的に参照すると有用です。[\[データ モデルの表示\]](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/viewdatamodel.htm) オプション (\[ワークシート\] メニュー > \[データ モデルの表示\]) を使用して、シートのタブを表示中に参照できるデータ モデルが含まれたダイアログを開きます。 このトピックの例は、2 つの基底テーブル (「クラス」と「クラブ」) と 2 つの共有テーブル (「生徒」と「ルーム」) を含むデータ モデルを基にしています。 ![2 つの基底テーブル「クラス」と「クラブ」、および共有テーブル「生徒」を持つデータ モデル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_basic_4table_model.png)

クラス

クラブ

生徒

ルーム
「クラス」テーブルのデータを表示し、3 つのフィールドとその値を表示します。 「クラブ」テーブルのデータを表示し、3 つのフィールドとその値を表示します。 「生徒」テーブルのデータを表示し、3 つのフィールドとその値を表示します。 「ルーム」テーブルのデータを表示し、3 つのフィールドとその値を表示します。

フィールド:

  • クラス: 「巣作りの基本」、「高度な歌」、「ひな鳥の飛行」、「警戒音101」の値を持つディメンション
  • ルーム: 「ルーム」テーブルに関連付けるために使用されるディメンション
  • 生徒:「生徒」テーブルに関連付けるために使用されるディメンション
  • 長さ: メジャー

フィールド:

  • クラブ: 「写真」、「旅行」、「ジャグリング」、「美術」、「応急処置」の値を持つディメンション
  • ルーム: 「ルーム」テーブルに関連付けるために使用されるディメンション
  • 生徒:「生徒」テーブルに関連付けるために使用されるディメンション
  • 会費: メジャー

フィールド:

  • バス利用者: 「はい」または「いいえ」の値を持つディメンション
  • 生徒: 「スズメ」、「コウカンチョウ」、「ヒメドリ」、「コマドリ」、「カラス」 の値を持つディメンション基底テーブルと関連付けるために使用
  • 年齢: メジャー

フィールド:

  • ルーム: 「ヒマラヤスギ」、「ハンノキ」、「カエデ」、「モミ」、「マドローネ」の値を持つディメンション
  • 枝: メジャー
## 関連のないディメンションとディメンションのペア 関連のないディメンションはクロス結合される可能性があり、その結果、ヘッダー全体のディメンション要素の組み合わせが生じ、参照元テーブル内の実際のデータの組み合わせが反映されない可能性があります。 関連のないディメンションとディメンションのペアのメッセージは次のとおりです。 - **シェルフ上**: 関連のないディメンションには、値のすべての可能な組み合わせが表示されます。関連なし: _<ディメンションのリスト>_ - **データ ペイン内**: 使用した場合、このディメンションは、関連のないディメンションとのすべての可能な値の組み合わせを表示します。_<ディメンションのリスト>_ - **データ ペイン内でグレー表示**: このディメンションは、Viz 内のどのディメンションとも関連がありません。このディメンションを使用した場合、ディメンションには、関連のない他のディメンションと値のすべての可能な組み合わせが表示されます。 関連のないフィルターのメッセージは次のとおりです。 - **Viz 内**: このフィールドは、関連のないフィルターによってフィルタリングされません。__ - **データ ペイン内**: 使用した場合、このフィールドは、関連のないフィルターによって無視されます。_<フィルター>_ クロス結合の操作には高額なコストがかかり、パフォーマンスに悪影響を与える可能性があります。このため、Tableauでは関連のないディメンションを Viz に追加した場合に[関連性に関する警告ダイアログ ボックス](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm#Relatedn)が表示されます。 ## ディメンションのつなぎ合わせ 関連のないディメンションのみを視覚化することには分析上適切な理由がありますが、複数の基底テーブルを使用した分析を行うときは、最も一般的な方法として、つなぎ合わせるディメンションを追加して使用します。つなぎ合わせるディメンションが存在する場合、関連のないディメンションはクロス結合されなくなり、代わりに外部結合されます。外部結合では依然として NULL が発生する可能性がありますが、ディメンション要素のヘッダーは、すべての可能な組み合わせから、外部結合の少なくとも 1 つの側に関連する組み合わせにまで絞り込まれます。また、クロス結合の場合と同程度のパフォーマンスへの悪影響が発生する可能性もありません。関連なしアイコンを必要とする関連性に関するその他の問題がない場合は、つなぎ合わせるディメンションによって、関連ありアイコン ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/MFR_icon_related.png "関連のあるアイコン") が表示されます。 つなぎ合わせるディメンションのメッセージは次のとおりです。 - **シェルフ上**: このディメンションは、次のフィールドをつなぎ合わせます。_<フィールドのリスト>_ - **データ ペイン内**: 使用した場合、このディメンションは、次のフィールドをつなぎ合わせます。_<フィールドのリスト>_ - **データ ペイン内でグレー表示**: _適用されません。つなぎ合わせは Viz 内でのみ発生します_ 関連のないディメンションとつなぎ合わされたディメンションを比較する

関連のない場合: クロス結合

つなぎ合わされた場合: 中間内部結合の外部結合
「クラス」と「クラブ」の組み合わせごとに行をクロス結合

「クラス」と「クラブ」のクロス結合を示す Viz。行には「高度な歌」「警戒音 101」「ひな鳥の飛行」「巣作りの基礎」と「美術」「応急処置」「ジャグリング」「写真」のすべての組み合わせが表示されています。

「生徒」と「クラス」、および「生徒」と「クラブ」の結果の外部結合

「生徒」と「クラス」の内部結合と「生徒」と「クラブ」の内部結合の外部結合の結果を示す viz。「クラス」と「クラブ」のすべての組み合わせが表示されるわけではなく、「クラス」のない「生徒」や「クラブ」の行もあります。

## 関連のないディメンションとメジャーのペア メジャー バリューの計算方法とディメンションの関連性が重要な理由については、「[メジャー バリューの計算方法についての補足説明](#computemeasures)」を参照してください。 メジャーのメッセージは次のとおりです。 - **シェルフ上**: このメジャーは、関連のないディメンションごとに分類することはできません。_<ディメンションのリスト>_ - **データ ペイン内**: 使用した場合、このメジャーは、関連のないディメンションごとに分類されません。_<ディメンションのリスト>_ - **データ ペイン内でグレー表示**: このメジャーは、Viz 内のどのディメンションとも関連がありません。メジャーを使用した場合、メジャーは分類されません。 ディメンションのメッセージは次のとおりです。 - **シェルフ上**: このディメンションは、関連のないメジャーを分類できません。_<メジャーのリスト>_ - **データ ペイン内**: 使用した場合、このディメンションは、関連のないメジャーを分類しません。_<メジャーのリスト>_ - **データ ペイン内でグレー表示**: このディメンションは、Viz 内のどのメジャーとも関連がありません。このディメンションを使用した場合、ディメンションはメジャー バリューを分類しません。 関連のないフィルターのメッセージは次のとおりです。 - **Viz 内**: このフィールドは、関連のないフィルターによってフィルタリングされません。__ - **データ ペイン内**: 使用した場合、このフィールドは、関連のないフィルターによって無視されます。_<フィルター>_ Viz の結果は、関連のないディメンションの値全体にわたってメジャーの値が繰り返されることになります。この動作は、LOD 式を使用して、Viz のネイティブの粒度とは異なる詳細レベルでメジャーの集計レベルを設定する場合と似ています。関連のないディメンションは、基本的にメジャーの集計値の計算から除外されます。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_measures_repeated.png "「会費」の値が「クラブ」に結び付けられ、「クラブ」が「クラス」間で繰り返される Viz") ## まだ関連付けられていない 潜在的な関係が存在するフィールドは、[まだ関連付けられていない](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm#notyet)と見なされ、Viz 内で関連のないフィールドとして評価されます。まだ関連付けられていないフィールドの[解決](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm#resolve)は、真に関連のないフィールド (つなぎ合わせのみ可能) の解決とは異なる方法で行われるため、ツールヒントには、関連がないと見なされる理由が表示されます。 ディメンションのメッセージは、ディメンションが別のディメンション、メジャー、またはフィルターにまだ関連付けられていないかどうかによって異なります。 - ディメンションとディメンションのペアの場合、ディメンションのメッセージは次のとおりです。  - **シェルフ上**: 関連のないディメンションには、値のすべての可能な組み合わせが表示されます。このディメンションはまだ関連付けられていないため、次のディメンションとは関連のないディメンションとして扱われます。_<ディメンションのリスト>_ - **データ ペイン内**: 使用した場合、このディメンションは、まだ次のディメンションに関連付けられていないため、これらのディメンションとは関連のないディメンションとして扱われます。_<ディメンションのリスト>_ - ディメンションとメジャーのペアの場合、ディメンションのメッセージは次のとおりです。  - **シェルフ上**: このディメンションは、まだ次のメジャーと関連付けられていないため、これらのメジャーを分類できません。_<メジャーのリスト>_ - **データ ペイン内**: 使用した場合、このディメンションは、まだ次のメジャーに関連付けられていないため、これらのメジャーを分類しません。_<メジャーのリスト>_ - ディメンションとフィルターのペアの場合、ディメンションのメッセージは次のとおりです。  - **シェルフ上**: このフィールドは、まだ次のフィルターに関連付けられていないため、これらのフィルターによって無視されます。_<フィルターのリスト>_ - **データ ペイン内**: 使用した場合、このフィールドは、まだ次のフィルターに関連付けられていないため、関連のないこれらのフィルターによって無視されます。_<フィルターのリスト>_ メジャーのメッセージは、メジャーがディメンションまたはフィルターにまだ関連付けられていないかどうかによって異なります。 - メジャーとディメンションのペアの場合、メジャーのメッセージは次のとおりです。  - **シェルフ上**: このメジャーは、まだ次のディメンションに関連付けられていないため、これらのディメンションごとに分類できません。_<ディメンションのリスト>_ - **データ ペイン内**: 使用した場合、このメジャーは、まだ次のディメンションに関連付けられていないため、これらのディメンションごとに分類されません。_<ディメンションのリスト>_ - メジャーとフィルターのペアの場合、メジャーのメッセージは次のとおりです。  - **シェルフ上**: このフィールドは、まだ次のフィルターに関連付けられていないため、これらのフィルターによって無視されます。_<フィルターのリスト>_ - **データ ペイン内**: 使用した場合、このフィールドは、まだ次のフィルターに関連付けられていないため、関連のないこれらのフィルターによって無視されます。_<フィルターのリスト>_ メジャー バリューの計算方法とディメンションの関連性が重要な理由については、「[メジャー バリューの計算方法についての補足説明](#computemeasures)」を参照してください。 ## あいまいに関連する 潜在的にアクティブな関係が複数存在するフィールドは、[あいまいに関連している](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm#ambiguously)と見なされ、Viz 内で関連のないフィールドとして評価されます。あいまいに関連しているフィールドの解決は、真に関連のないフィールド (つなぎ合わせのみ可能) の[解決](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm#resolve)とは異なる方法で行われるため、ツールヒントには、関連がないと見なされる理由が表示されます。 ディメンションのメッセージは次のとおりです。 - **シェルフ上**: このディメンションは、次のメジャーへの関連付けがあいまいなため、これらのメジャーを分類できません。_<メジャーのリスト>_ - **データ ペイン内**: 使用した場合、このディメンションは、次のメジャーへの関連付けがあいまいなため、これらのメジャーを分類しません。_<メジャーのリスト>_ メジャーのメッセージは、あいまいさがディメンションまたはフィルターに付随するかどうかによって異なります。 - メジャーとディメンションのペアの場合、メジャーのメッセージは次のとおりです。  - **シェルフ上**: このメジャーは、次のディメンションへの関連付けがあいまいなため、これらのディメンションごとに分類できません。_<ディメンションのリスト>_ - **データ ペイン内**: 使用した場合、このメジャーは、次のディメンションへの関連付けがあいまいなため、これらのディメンションごとに分類されません。_<ディメンションのリスト>_ - メジャーとフィルターのペアの場合、メジャーのメッセージは次のとおりです。  - **シェルフ上**: このメジャーは、次のフィルターへの関連付けがあいまいなため、これらのフィルターによって無視されます。_<フィルターのリスト>_ - **データ ペイン内**: 使用した場合、このメジャーは、次のフィルターへの関連付けがあいまいなため、次のフィルターによって無視されます。_<フィルターのリスト>_ メジャー バリューの計算方法とディメンションの関連性が重要な理由については、「[メジャー バリューの計算方法についての補足説明](#computemeasures)」を参照してください。 ## 共有テーブルからのメジャー 共有テーブル (「学生」など) からのディメンションを使用すると、関連のないテーブル (「クラス」や」「クラブ」など) のディメンションがつなぎ合わされます。しかし、ディメンションの代わりに「生徒」テーブルからのメジャーを使用するとどうなるでしょうか? メジャーをつなぎ合わせることはできません。 ![2 つの基底テーブル「クラス」と「クラブ」、および共有テーブル「生徒」を持つデータ モデル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_basic_3table_model.png) 関連のないディメンションが一緒に視覚化されている場合、メジャーをそれらのディメンションごとに同時に分類することはできません。(メジャー バリューの計算方法とディメンションの関連性が重要な理由については、「[メジャー バリューの計算方法についての補足説明](#computemeasures)」を参照してください。)この場合、メジャーが任意のディメンションに個別に関連していたとしても、ディメンションの組み合わせとは関連がないメジャーとして扱います。 こうした種類のあいまいさを解決し、メジャーにテーブル スコープが設定されないようにするには、メジャーを集計するための明確な関係パスができるまで、関連のないディメンションをつなぎ合わせるか、1 つ以上のディメンションを削除します。 ### すべてのディメンションが常に互いに関連していない 関連のないディメンション間で共有されるメジャーのメッセージは次のとおりです。 - **シェルフ上**: このメジャーは、次のいずれかのディメンションごとでのみ一度に分類できます。_<ディメンションの箇条書きリスト>_ - **データ ペイン内**: 使用した場合、このメジャーは、次のいずれかのディメンションごとでのみ一度に分類できます。_<ディメンションの箇条書きリスト>_ 各ディメンションのメッセージは次のとおりです。 - **シェルフ上**: このディメンションは、次のディメンションとの組み合わせでメジャー _<メジャー>_ を分類できません。_<ディメンションの箇条書きリスト>_ - **データ ペイン内**: 使用した場合、このディメンションは、次のディメンションとの組み合わせでメジャー _<メジャー>_ を分類できません。_<ディメンションの箇条書きリスト>_ ### 一部のディメンションが互いに関連している いくつかのディメンションが相互に関連している場合は、関連のないディメンションが存在しなくても、関連するディメンションによってメジャーが細分化される可能性があります。どのディメンションが相互に関連しているかどうかを知っておくと便利です。(例:関連するディメンション Dim1 および Dim2 と、それらの両方と関連のないディメンション DimA を使用して Viz が作成されている場合、共有テーブルのメジャーは、3 つのディメンションすべてに同じように関連しているわけではありません。Dim1 と Dim2 は互いに競合しませんが、どちらも DimA と競合します。フィールドを削除して解決するには、DimA のみを削除するか、Dim1 と Dim2 の両方を削除します。) この場合、ディメンションは、ツールヒント メッセージにグループとしてリストされます。 関連のないディメンションのグループ全体で共有されるメジャーのメッセージは次のとおりです。 - **シェルフ上**: このメジャーは、次のいずれかのディメンションのグループごとでのみ一度に分類できます。_<ディメンションの箇条書きリスト>_ - **データ ペイン内**: 使用した場合、このメジャーは、次のいずれかのディメンションのグループごとでのみ一度に分類できます。_<ディメンションの箇条書きリスト>_ 各ディメンションのメッセージは次のとおりです。 - **シェルフ上**: このディメンションは、次のディメンションのグループとの組み合わせでメジャー _<メジャー>_ を分類できません。_<ディメンションの箇条書きリスト>_ - **データ ペイン内**: 使用した場合、このディメンションは、次のディメンションのグループとの組み合わせでメジャー _<メジャー>_ を分類できません。_<ディメンションの箇条書きリスト>_ ## 関連するメジャー メジャーが Viz 内の一部のディメンションに関連しているが、他のディメンションには関連していない場合、メジャーのツールヒントに、どのディメンションに関連しているかを説明する追加メッセージが表示されることがあります。この情報から、メジャーどのように集計されているかがわかります。このメッセージは、メジャーが Viz 内のディメンションにも関連していない場合にのみ表示されます。それ以外の場合は、標準的な動作として、メジャーは関連するメジャーの詳細レベルに集計されます。 メジャーのメッセージは次のとおりです。 - **シェルフ上**: このメジャーは、関連するディメンションの詳細レベルに集計されます。_<このメジャーが関連する viz 内のディメンション>_ - **データ ペイン内**: 使用した場合、このメジャーは、関連するディメンションの詳細レベルに集計されます。_<このメジャーが関連する viz 内のディメンション>_ このメッセージは、メジャー バリューが計算されるときに考慮されるディメンションを特定しやすくするためのものです。メジャー バリューの計算方法とディメンションの関連性が重要な理由については、「[メジャー バリューの計算方法についての補足説明](#computemeasures)」を参照してください。 ## フィルター フィルター シェルフ上のフィールドの関連性も、Viz 内でアクティブな他のフィールドと比較して評価されます。 フィルターが Viz 内のどのフィールドとも関連がない場合、アイコンとツールヒントが表示されます。フィルターのフィールドと Viz 内のフィールドの両方にツールヒントがあります。 フィルターのメッセージは次のとおりです。  - **関連のないフィルター:** このフィルターは、関連のないフィールドに適用されません。_<フィールド>_ - **あいまいなフィルター**: このフィルターは、次のメジャーへの関連付けがあいまいなため、これらのメジャーを無視します。_<メジャーのリスト>_ - **まだ関連していないフィルター**: このフィルターは、次のフィールドにまだ関連付けられていないため、これらのフィールドを無視します。_<フィールドのリスト>_ フィルターの動作は、Viz 内の他のフィールドとの関連性によっても異なります。フィルターは、関連性のないフィールドの値には影響しません。フィルターが値なし (すべてを除外するか、何も含めない) に設定されていない限り、フィルターと関連性のないフィールドについては、Viz は変更されません。ただし、フィルター内のすべてのオプションの選択を解除すると、空の Viz が返されます。 ![関連のないフィルターを含む Viz。インタラクティブ フィルター コントロールでオプションの選択を解除しても Viz に影響がないことを示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_tt_unrelatedfilter.png) 関連のないフィルターがある Viz の 2 つのスクリーンショット。インタラクティブ フィルター コントロールでオプションの選択を解除しても Viz に影響がないことを示しています。 関連しているフィールドは期待どおりにフィルタリングされます。関連しているフィールドと関連のないフィールドの組み合わせを含むより複雑な Viz (つなぎ合わされたコンテキストなど) では、フィルターはフィルター フィールドに関連する値にのみ影響します。 ## メジャー バリューの計算方法についての補足説明 メジャーがディメンションに関連付けられていない場合、そのディメンション要素ごとにメジャーを分類することはできません (つまり、クラブにクラスの長さがない場合、クラブごとの平均クラスの長さを分類することはできません)。代わりに、メジャーはビュー内のディメンション要素のヘッダーとは異なるレベルで集計されます。 ディメンションとメジャーの用語 Tableau では、_メジャー_は_集計_であり、ビュー内の_ディメンション_によって設定される_粒度_まで集計されます。したがって、メジャーの値はディメンションのコンテキストによって異なります。たとえば、「シリアルの箱の数」は、在庫総数を意味するのか、ブランドごとの箱数を意味するのかによって異なります。 _ディメンション_は通常、国やブランドなどのカテゴリ フィールドです。Tableau では、ディメンションによってビューの粒度、つまり_詳細レベル_が設定されます。通常、いくつかのカテゴリの組み合わせごとにマークを使用してデータをグループ化します。ビューを構築するために使用するディメンションによって、マークの数が決まります。 _集計_は、データがどのように組み合わせられているかを指すものです。Tableau の規定の集計は SUM です。集計は、平均値、中央値、個体数、最小値など、さまざまなオプションに変更できます。_粒度_は、メジャーがどの程度細かく分類されているかを指し、関連ディメンションによって制御されます。メジャーの粒度が行レベル (つまり非集計) でない限り、その値を集計する必要があります。 #### 例 ![シリアルの箱の数を、5 つのブランドと 3 つの箱のサイズ別にまとめた表](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_ex_cereal_rawdata.png) **「シリアルの箱の数」の値は何ですか?** この値は、集計タイプと、ディメンションによって設定される粒度によって異なります。 - 集計: - Sum (合計) - Average - 粒度: - テーブルスコープ/完全集計 (図の例では青いバー) - **ブランド** ディメンションごとに分類 (図の例では色付きのバー) ![4 つの Viz を含むダッシュボード。1 つはボックス数 (54) の合計テーブル スコープで、もう 1 つはボックス数 (6) の平均テーブル スコープ。これらの 2 つのバージョンを 5 つのブランドごとに分類したもの。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_ex_cereal.png) ### メジャーの値はディメンション要素に追随します メジャーの値は、関連するディメンションによって決まります。関連するディメンションのないメジャーにはテーブル スコープが設定されます。関連するディメンションを持つメジャーは、関連するディメンション要素ごとに分類されます (つまり、メジャーの値はディメンション要素ごとに計算されます)。関連のないディメンションが存在するために関連するディメンション要素が繰り返される場合、メジャーの値はディメンション要素に基づいて繰り返されます。 1. ディメンションのないメジャーは、その全体的な値にテーブル スコープが設定されます。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_measures_tablescoped.png) 2. 関連のないディメンションが 1 つのみ存在する場合、メジャーにはテーブル スコープが設定され、その関連のないディメンション要素に対して繰り返されます。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_measures_tablescoped_unrelated.png) 3. 関連するディメンションが存在する場合、メジャーはより細かく分類され、その値は関連ディメンション要素ごとに計算されます。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_measures_broken_down.png) 4. 関連のないディメンションと関連するディメンションが存在する場合、メジャーは関連するディメンションによって分類されます。関連するディメンション要素が関連のないディメンションに対して繰り返される場合、メジャー バリューは常に関連するディメンション要素に追随します。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_measures_broken_down_and_repeated.png) 会費はクラブごとに発生するため、クラブが繰り返されるたびに各クラブの会費の金額も繰り返されます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # マルチファクト関係データ モデルの構築 分析では、互いに直接的な関係はないものの、日付や場所などの同じ共通情報に関連しているデータのテーブルをまとめることがよくあります。このタイプの分析は、共有ディメンションを持つマルチファクト分析と呼ばれることもあります。 Tableau でこの種の分析を実行するには、共有テーブルで接続された複数の基底テーブルを使用するデータ ソースを作成します。 - 基底_テーブル_は、\[データ ソース\] タブのデータ モデル内にある一番左のテーブルです。基底テーブルとして使用するテーブルを決定する方法については、「[マルチファクト関係モデルを使用するとき](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_mfr_when_to_use.htm)」を参照してください。 - _共有テーブル_は、複数の入力関係を持つダウンストリーム テーブルです。これらのテーブルには、Viz での分析中に関連のないフィールドをつなぎ合わせることが可能なフィールドが含まれています。日付と場所は、よく共有されるテーブルの例です。 ## モデルの構築 マルチファクト関係データ モデルの構築は、関係を使用する他のデータ ソースの作成と基本的に同じですが、追加の基底テーブルと共有テーブルへの複数の入力関係という 2 つの要素が追加されます。 1. [データに接続します](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/basicconnectoverview.htm)。テーブルがすべて同じデータベース内にない場合は、[複数のデータ接続](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_plan.htm#tableau-data-sources)を使用できます。 2. 最初の基底テーブルを作成するには、テーブルをキャンバスにドラッグします。 3. 左側のペインから別のテーブルを \[New Base Table (新しい基底テーブル)\] ドロップ領域にドラッグします。 ![既存の基底テーブルと新しい基底テーブルのドロップ領域を含むデータ モデリング キャンバス](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_new_base_table.png) Tableau では、複数の基底テーブルを含むデータ モデルを構築していることを示す警告が表示されます。データに必要な場合にのみ、複数の基底テーブル モデルを設定することをお勧めします。それ以外の場合は、複数の基底テーブル モデルに伴う複雑さを回避するために、単一の基底テーブル モデルを使用してください。 ![基本テーブルの 1 つに複数の基底テーブルに関する警告が表示されている 2 つの基底テーブルを持つデータ モデル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_multi_base_table_warning.png) 4. 別のフィールドをキャンバスにドラッグし、それを基底テーブルの 1 つに関連付けます。[必要に応じて各関係を構成します](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/relate_tables.htm#create-and-define-relationships)。 ![データ モデルに追加されているダウンストリーム テーブル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_build_downstream.png) 5. まだ関連付けられていない基底テーブルにカーソルを合わせると、プラス記号 (愛称は「ミートボール」) が表示されます。 ![クラブの基底テーブルにカーソルを合わせると、プラス記号「ミートボール」が表示される](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_build_meatball_base.png) 6. プラス記号アイコンを共有テーブルにドラッグして、新しい入力関係 (「ヌードル」とも呼ばれます) を作成します。 ![ミートボールが新しいヌードルを既存のダウンストリーム テーブルにドラッグする](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_build_meatball.png) 7. _オプション:_ ダウンストリーム テーブルと基底テーブルの追加を続行します。必要に応じて、プラス記号アイコンをクリックしてドラッグし、共有テーブルを構築します。 **注**: 基底テーブルから始めるのではなく、最初に単一の基底テーブル モデルを構築し、後で基底テーブルを追加することもできます。 ## モデルの探索 複数の基底テーブルを持つデータ モデルは関係を使用して構築されますが、すべてのテーブルが相互に同じ程度の関係を持つわけではありません。各基底テーブルは_ツリー_を定義します。ツリーには、その基底テーブルに関連するすべてのテーブルが、直接関連しているか、関連テーブルのダウンストリームにあるかに関係なく含まれます。共有テーブルは複数のツリーに存在します。関連性の詳細については、「[マルチファクト関係データ モデルについて](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm)」を参照してください。 複数の基底テーブルを含むモデルを表示する場合、データ モデルを探索および管理するためのさまざまなオプションがあります。これらのオプションは、データ モデルが複雑な場合に特に役立ちます。 ![4 つの基底テーブル、複数の共有テーブル、および共有されていない下流のテーブルを持つデータ モデル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_build_complex_model.png) 4 つの基底テーブル、複数の共有テーブル、および下流のテーブルを含む複雑なデータ モデルの例。下流のテーブルは、基底テーブル間で共有されるものもあれば、共有されないものもあります。 2024.2 では、データ モデルの新しいレイアウトの詳細がいくつか導入されました。マルチファクト関係データ モデルでは、関係がバンドルされるため、テーブルに含まれる入力関係の数を追跡しやすくなります。共有テーブル (および下流の共有テーブル) の枠線は、共有されていないテーブルよりも太く表示されます。 ### 用語 複数の基底テーブル データ モデル内のテーブルには、特定の役割があります。マルチファクト関係データ モデルに存在する必要があるテーブルは、基底テーブルと共有テーブルのみです。(複数の基底テーブルがない場合、それはマルチファクト関係データ モデルではありません。基底テーブルを接続する共有テーブルがなければ、有効なデータ モデルではありません。) これらのモデルは複雑な性質を持つことが多いため、共通の用語を使用すると便利です。 - _基底テーブル_ - 一番左にあり、入力関係を持ちません。 - この例では、Inventory (在庫)、Marketing (マーケテイング)、Sales (売上)、および Support (サポート) が基底テーブルです。 - _サブ基底テーブル_ - 基本テーブルと共有テーブルの間にあります。 - この例では、Parts (部品) がサブ基底テーブルです。 - _共有テーブル_ - 複数の入力関係を持ちます。 - この例では、Products (製品)、Dates (日付)、Customer (お客様)、Supplier (サプライヤー) が共有テーブルです。 - _ダウンストリームの共有テーブル_ - 入力関係を 1 つのみ持ち、そのアップストリームのどこかに共有テーブルがあります。 - この例では、Subcategory (サブカテゴリ) と Category (カテゴリ) がダウンストリームの共有テーブルです。 - _ダウンストリームの非共有テーブル_ - 入力関係を 1 つのみ持ち、そのアップストリームには共有テーブルはありません。 - この例では、ダウンストリームの非共有テーブルはありません。 ![基底テーブル、サブ基底テーブル、ダウンストリーム非共有テーブル、共有テーブル、ダウンストリームの共有テーブルという用語を説明するデータ モデル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_terminology.png) 理解度をテストする: サンプル データ ソース内のテーブル タイプを識別する ![4 つの基底テーブルと複数の共有テーブル、および共有されていないダウンストリーム テーブルを持つデータ モデル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_build_complex_model.png) - **基底テーブル**: Inventory (在庫)、Marketing (マーケテイング)、Sales (売上)、Support (サポート) - **サブ基底テーブル:** Parts (部品) - **共有テーブル:** Products (製品)、Dates (日付)、Customer (お客様)、Supplier (サプライヤー) - **ダウンストリームの共有テーブル:** Subcategory (サブカテゴリ)、Category (カテゴリ) - **ダウンストリームの非共有テーブル:** なし ### 関係ツリーの特定 テーブルの上にカーソルを合わせると、関連するテーブルが強調表示されます。Tableau では、そのテーブルのツリーが強調され、関連のないテーブルは強調されません。 ![1 つの基底テーブルのツリーが強調表示され、他のテーブルは淡色表示されている複雑なモデル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_build_highlightedtree.png) Marketing (マーケティング) 基底テーブルのツリーは、2 つの共有テーブル (Dates (日付) と Products (製品)) と、下流にある共有テーブル (Subcategory (サブカテゴリ) と Category (カテゴリ)) で構成されています。 ### 関係の詳細を表示 関係または関係のバンドルの上にカーソルを合わせると、ツールヒントに詳細が表示されます。 ![各関係の詳細を 1 行にまとめたツールヒントが表示されたトリプル ヌードル バンドル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_build_noodle_bundle.png) Product テーブルへの入力関係には、基底テーブル (Inventory、Marketing、Sales) への 3 つの個別の関係が含まれます。 ### 関係の選択 関係を選択するとキャンバス内で青色に強調表示され、その詳細が \[テーブルの詳細\] ペインに表示されます。\[テーブルの詳細\] ペインでは、[関係句を検査または変更](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/relate_tables.htm#create-a-relationship)できます。 関係を選択するには、以下のようにいくつかの方法があります。 - キャンバス内の関係線 (ヌードル) をクリックします。すべての関係には、そのヌードルだけを選択するクリック可能な領域があります。 - キャンバス内のテーブルを右クリックするか、Control キーを押しながらクリックしてメニューを開きます。\[Selet Relationship (関係の選択)\] オプションを選択し、必要なテーブルの関係を選択します。 - キャンバス内の関係の束をクリックすると、常時表示のツールヒントが表示されます (束の上にカーソルを合わせるとツールヒントが表示され、クリックすると常時表示になります)。次に、ツールヒントの詳細で行を選択して、モデル内のその関係を強調表示します。 - \[テーブルの詳細\] ペインのツールバーのメニューを開き、目的の関係を選択します。このメニューを使用して特定のテーブルを選択し、そのプレビューをペインに表示することもできます。 ![\[テーブルの詳細\] ペインのメニュー](Img/mfr_build_table_details_menu.png) ### 基底テーブルとの交換 基底テーブルと共有テーブル間の関係内にある中間テーブルでは、ダウンストリーム テーブルを基底テーブルと交換するオプションが提供されます。これは概念の理解しやすくするための単なる視覚的な変更であり、データ モデルの構造を変更するものではありません。 ダウンストリーム テーブルを右クリックするか、Control キーを押しながらクリックし、\[Swap with base table (table name) (基底テーブル (テーブル名) と交換)\] を選択します。交換オプションは、ダウンストリーム テーブルにのみ存在し、基底テーブルには存在しません。 交換オプションは、共有テーブルや下流の共有テーブルなど、交換するとデータ モデルが変わってしまうテーブルでは使用できません。基底テーブルと交換できるのは、ダウンストリームの非共有テーブルまたはサブ基底テーブルのみです。 #### _例_ この例では、データ モデルの基本構造を変更せずに、**Parlor Info** テーブルと **Ice Cream Sales** テーブルを交換できます。他のテーブルは交換できません。 - Ice Cream Sales は、Parlor Info と Date (共有テーブル) の両方に関連しています。 - Parlor Info は、Ice Cream Sales と Location (共有テーブル) の両方に関連しています。 - Weather は、Date と Location の両方の共有テーブルに関連しています。 これらの 2 つのモデルは概念的には同等です。 ![基底テーブルとその共有されていないダウンストリーム テーブルが入れ替わった同等のデータ モデルの 2 つのバージョン](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_swapbase_icecream.png) ### 基底テーブルの折りたたみ 関係のパス (ツリー) を折りたたんで基底テーブルだけを表示すると、データ モデルのビューを一時的にシンプルにすることもできます。 \[Collapse (折りたたむ)\] をクリックするか、基底テーブル上の ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_icon_collapse.png)\[Expand (展開)\]![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_icon_expand.png) ボタンをクリックして、ツリー全体を折りたたむか、展開します。または、ダウンストリーム テーブルを右クリックまたは Ctrl キーを押しながらクリックし、\[Collapse this path (このパスを折りたたむ)\] または \[Collpase other paths (他のパスを折りたたむ)\] を選択します。このオプションは、共有テーブルまたは共有テーブルの下流のテーブルでは使用できません。 ツリーを基底テーブルに折りたたむことは、単なる視覚的な操作であるため、関連のないテーブルに関するアラートはトリガーされません。パスが折りたたまれると、積み重ねられたテーブルおよび展開ボタンを持つ基底テーブルが表示されます。折りたたむと、そのツリーにだけ関連するすべてのテーブルと関係に影響します。そのため、折りたたまれていないパスと共有されているテーブルは、表示されたままになります。 基底テーブルとツリー内のすべてをもう一度開くには、\[展開\]![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_icon_expand.png) ボタンをクリックします。 ![サポート基底テーブルのツリーが折りたたまれて展開される](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_build_collapsetree_gif.gif) ## トラブルシューティング ### 単一のデータ ソースの作成 すべてのテーブルは、何らかの形でデータ ソース全体に関連付けられている必要があります。全体的なデータ モデルに関連していないテーブルがある場合は、アラートが表示されます。アラートは、データ モデルの残りの部分から完全に分離されているテーブルまたはツリーがなくなるまで表示されます。アラートがアクティブな場合は、データ ソースをパブリッシュすることはできず、分析でデータ ソースを使用することもできません。 アラートを開いて \[関連のないテーブルを視覚的に分離\] を設定すると、アラートをトリガーしたテーブルを識別できます。このオプションは、複雑なモデルを持っていて、どのテーブルがデータ モデルの残りの部分にまだ関連付けられていないかを特定する必要がある場合に役立ちます。 #### _例_ [「モデルの構築」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_build.htm#Build)の手順では、2 番目の基底テーブルを接続する関係を追加する前に、ステップ 4 でアラートが表示されます。 ![関連のないテーブルに関する警告メッセージ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_build_unrelated_alert.png) \[Visually Separate Unrelated Tables (関連のないテーブルを視覚的に分離)\] オンに設定すると、**クラブ** テーブルが \[Unrelated Tables (関連のないテーブル)\] 行の下に移動します。**Clubs** を **Students** に関連付けると、アラートが解決されます。 ![「関連のないテーブル」というラベルの付いた赤い点線の下に関連のないテーブルがあるデータ モデル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_build_visuallyseparate.png) #### 循環 の解決 一部のテーブルが互いに直接関連していなくても、データ モデル全体がまとまったものである必要があります。この例では、各基底テーブルがツリーを定義していますが、それらを接続する共有テーブルはありません。これは有効な分析モデルではありません。 ![重複しない個別のツリーを持つ、2 つの基底テーブルからなるデータ モデル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_build_unrelated1.png) 関連テーブルの 2 つのグループを共有テーブルを介して結合する必要があります... ![同じデータ モデルが共有テーブルで接続されるようになりました](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_build_unrelated2.png) または、データ モデルを 2 つの別個のデータ ソースとして作成する必要があります。 ![2 つのデータ ソースに分割した同じデータ モデル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_build_unrelated3.png) ### データ モデルの制限事項 テーブル間の一部の関係パスは、複数の基底テーブル モデルでサポートされていません。テーブルに 2 番目の入力関係を作成しようとしたときにミートボールをドロップできない場合は、作成しようとしている構造が Tableau でサポートされていることを確認してください。サポートされていないモデルの例は次のとおりです。 #### 循環 循環 (アップストリーム テーブルから同じダウンストリーム テーブルへの関係パスが複数ある) はサポートされていません。このサポートされていない構造は、蝶ネクタイと呼ばれることもあります。Tableau でテーブル間のこのような関係をモデル化するには、ダウンストリーム テーブルを別のベース テーブルに変換して、蝶ネクタイではなく複数の基底テーブルを使用します。 ![蝶ネクタイの図と、下流のテーブルを追加の基本テーブルに変更した別の図](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_build_bowtie_tableauified.png) データ モデルは、_有向非巡回グラフ_である必要があります。つまり、テーブルへのすべての入力関係は、アップストリームの別の基底テーブルまで追跡可能である必要があります。
サポートされていません。テーブル X には 2 つの入力関係があり、それらは共に基底テーブル A のダウンストリーム テーブルからのものである。 サポートされます。テーブル S と T には両方とも複数の入力関係があるが、それぞれが異なる基底テーブルからのものである。 サポートされます。視覚的には循環があるように見えるが、テーブル S とテーブル T の両方の入力関係は、異なる基底テーブルへと追跡することができる。
循環が原因でサポートされていないデータ モデル 蝶ネくタイを 2 番目の基底テーブルに変換したサポートされるデータ モデル 共有テーブルから異なる基底テーブルへと追跡可能な入力関係を持つサポートされるデータ モデル
#### ネストされた共有テーブル ネストされた共有テーブルはサポートされていません。共有テーブル (複数の入力関係を持つテーブル) のダウンストリーム テーブルが持つことがきる入力関係は、1 つだけです。 ![ネストされた共有テーブルを持つサポートされていないモデル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_build_nestedshared.png) サポートされていません。テーブル T は共有テーブルのダウンストリームであり、追加の入力関係を受け取ることができません。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # マルチファクト関係モデルを使用するとき マルチファクト関係モデルは、単一のデータ ソースに関連のないテーブルを追加し、ビジュアル分析の際に関連しているフィールドを使用して、コンテキストに基づいてテーブルを本質的につなぎ合わせることができるデータ モデルです。ブレンディングとは異なり、データは単一のデータ ソース内に存在します。プライマリ データ ソースとセカンダリ データ ソースの概念は適用されず、左結合からデータが欠落することはありません。単一テーブルのデータ モデルとは異なり、複数の基底テーブルは、共有してるテーブルに関して独自のコンテキストを維持します。マルチファクト関係データ モデルを使用すると、Tableau でマルチファクト分析を実行するためのオプションがさらに増えます。 天気とアイスクリームの売上は、傾向がどのように連動して変化するかを分析したいとします。天気とアイスクリームの売上は、どちらも特定の日付と特定の場所で発生しますが、アイスクリームの売上と天気の間には直接的な関係はありません。これらは、日付と場所という共通の概念には関連しているものの、関連のないデータです。 この問題は、マルチファクト関係モデルを作成するのに役立ちます。アイスクリームの売上と天気はそれぞれ基底テーブルとして追加でき、共有テーブルである日付と場所に関連付けることができます。 ![2 つの基底テーブルと 2 つの共有テーブルを持つ複数の基底テーブル データ モデル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_ex_icw_.png) 関連のない 2 つのテーブル (「アイスクリームの売上」と「天気」) と、2 つの共有テーブル (「日付」と「場所」) を含む複数の基底テーブル データ モデル。「アイスクリームの売上」と「場所」の間には、「パーラー情報」という中間テーブルがあります。 ### 関連のないテーブルをモデル化する機能を設けた理由 分析では、直接的な関係はないものの、同じ共通の情報 (たとえば、日付や場所) に関連しているデータのテーブルを組み合わせて扱うことがよくあります。マルチファクト関係モデルでは、関連性の概念と、関連のない複数の基底テーブルを使用してデータ モデルを構築する機能を導入することで、緩やかなセマンティック結合をサポートします。 - セマンティック結合とは、データがどれだけ密接に結合されているかを表すために使用される用語です。_結合_または_ユニオンは_、密接なセマンティック結合であり、複数のテーブルを 1 つの新しい物理テーブルにまとめ、単一のテーブルとして機能します。関係は、テーブルを論理的に結び付け、別々のテーブルとしての状態を明確に維持する、テーブル間の_疎結合_です。セマンティック結合の世界のさらに先にあるのが_データ ブレンディング_です。これは、別々のデータソースからの結果が、両者の間で共有される要素に基づいて視覚的に結合されるものです。_マルチファクト関係モデルは、セマンティック結合の世界でもほとんどデータ_ ブレンディングに近いところにありますが、データ ソース間ではなく単一のデータ ソース内に作成します。 マルチファクト関係モデル (複数の基底テーブルを持つデータ モデル) では、共有テーブルがモデル内に存在する限り、関連のないテーブルがモデル内に存在することも許されます。分析の間、共有テーブルのフィールドは、共通に持つ共有ディメンション (同じ場所や同じ日付に発生するなど) に基づいて、関連のないデータ テーブルを「つなぎ合わせ」ます。各テーブルの粒度、つまりネイティブの詳細レベルの保持を含め、関係のすべての利点が維持されます。 基底テーブルが 1 つしかないデータ モデルと同様に、Tableau は、Viz の構造に基づいて、バックグラウンドで使用する最適な結合タイプを決定します。ただし、マルチファクト関係モデルでは、結合オプションを拡張して外部結合とクロス結合を含むようになり、さまざまなレベルの関係を処理できます。詳細については、[マルチファクト関係データ モデルについて](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm)を参照してください。 ### 名前の由来 マルチファクト関係という名前は、マルチファクト分析に由来しています。データ ウェアハウス モデルでは、データはディメンション テーブルに囲まれた中央のファクト テーブルに保存されます。その文脈では、_ファクト_は測定値またはメトリクスを指し、データに関する事実を捉えたデータの数値フィールド、つまり Tableau のメジャーを指します。ディメンション テーブルには、これらのファクトに関する属性が含まれます。 ファクト テーブルに基づくスキーマは、ディメンション テーブルの構成に応じて、スター型またはスノーフレーク型として構造化されることがよくあります。ファクト テーブル全体で分析を行う必要がある場合、これをマルチファクト分析と呼びます。分析は、共有ディメンションまたは適合ディメンションと呼ばれる共通ディメンション テーブルのコンテキストで実行されます。Tableau では、関係を使用してこれらのデータ モデルを構築するため、この一連の機能をマルチファクト関係と名付けました。 ## マルチファクト関係データ モデルを使用するとき データが相互に関連するテーブルで構成されている場合、関係で構築された、基底テーブルが 1 つしかないデータ ソースを使用できます。データがさまざまな概念にまたがり、複数のファクト テーブルや、関連のない別々のコンテキストの形式を取る場合は、マルチファクト関係モデルが必要になります。 可能な限り、単一の基底テーブルを使用してデータ ソースを構築します。基底テーブルが 1 しかないデータ モデルでは、すべてのテーブルが関連しているため、関連性の度合いを考慮する必要はありません。データ モデル構造が必要とされる場合にのみ、マルチファクト関係を使用します。 ### マルチファクト分析 マルチファクト分析は、Tableau におけるマルチファクト関係の中心的な使用例です。この例では、「ファクト A」と「ファクト B」がテーブル「日付」を共有しています。 ![マルチファクト データ モデル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_use_mfa_model.png) これを Tableau でモデル化するには、ファクト テーブルが基底テーブルになり、共有ディメンション テーブルに対して複数の入力関係が確立されます。 ![マルチファクト関係データ モデル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_use_mfr_model.png) ### その他のシナリオ ただし、マルチファクト関係データ モデルは、マルチファクト分析のためだけのものではありません。Tableau では、ファクト テーブルまたはディメンション テーブルの厳密な定義は必要ありません。どのテーブルでも基底テーブルにすることができます (ただし、[基底テーブルの特性](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_when_to_use.htm#characteristics)に適合している必要があります)。基底テーブルが複数あるデータ ソースが役立つシナリオとしては、次のようなものがあります。  - **ステージの移動。**たとえば、学生のテーブルを共有する、出願、成績証明書、卒業生イベントの基底テーブル。 - **同じ出来事でも異なる文脈。**たとえば、医師または患者の文脈で設定したテーブルを共有する、診療予約と請求書の出来事についての基底テーブル。 - **相関する可能性のあるさまざまな領域。**たとえば、日付と場所のテーブルを共有して相関する、アイスクリームの売上と天気のように、以前はデータ ブレンディングで最適に処理されていたシナリオ。 マルチファクト関係がどのような場合に役に立つかについては、次の Tableau ブログ投稿「[Tableau でマルチファクト関係を使用するタイミングとその方法 (英語)](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/when-how-use-multi-fact-relationships-tableau)」を参照してください。 ## 基底テーブルを特定する マルチファクト関係モデルでは、方向性が重要です。つまり、モデルの左側にある基底テーブルがどれで、下流で共有されるテーブルがどれかによって、分析結果を返すために関係がどのように評価されるかが決まります。 請求書、予約、医師、患者の概念的な蝶ネクタイを考えてみましょう。 ![外側に請求書と予約、中央に医師と患者を配置した蝶ネクタイ型データ モデル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mfr_bowtie1.png) Tableau でデータ モデルを構築する正しい方法は、請求書と予約を基底テーブルとして使用し、医師と患者を共有テーブルとして使用することです (医師と患者を基底テーブルとして使用しません)。

正解: 請求書と予約を基底テーブルとする

誤り: 医師と患者を基底テーブルとする
請求書と予約を基底テーブルとし、医師と患者を下流の共有テーブルとする、基底テーブルが複数あるデータ モデル 医師と患者を基底テーブルとし、請求書と予約を下流の共有テーブルとする、基底テーブルが複数あるデータ モデル
概念的には、患者 (または医師) は、予約のイベントと請求書のイベントをつなぎ合わせるエンティティです。 データ モデルが逆の場合 (予約と請求書ではなく、医師と患者を基底テーブルとして使用するなど)、[外部結合のつなぎ合わせる動作](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm#Stitched)はあまり役に立ちません。分析では、テーブル スコープのメジャーやあいまいさが多数表示される可能性があります。予期していなかったあいまいな関連フィールドが見つかった場合は、基底テーブルとして使用しているテーブルを再評価し、データ モデルを逆にする必要があるかどうかを確認します。 ### 基底テーブルと共有テーブルの特徴 マルチファクト分析を実行する場合、ファクト テーブルが基底テーブルになり、共有ディメンションのテーブルが共有テーブルになります。Tableau では、ファクト テーブルとディメンション テーブルの特性を厳密に遵守する必要はありません。ただし、どのテーブルを基底テーブルにし、どのテーブルを共有テーブルにするかを識別するのに役立つ特定の属性があります。

基底テーブル

共有テーブル

データ ウェアハウス スキーマのファクト テーブル

データ ウェアハウス スキーマの共有または適合ディメンション テーブル

文脈や分析に特有

(フライト情報、エネルギー使用量)

さまざまな文脈にまたがる一貫した概念

(日付、場所)

重いメジャー

主にディメンション

より頻繁に更新される/トランザクション

(医療予約、処方箋、バイタルサイン)

より安定的/永続的

(医師、患者)

外部キーのフィールドがある

主キーのフィールドがある

イベント ベース

(授業スケジュール、課題の成績)

エンティティ ベース

(生徒、教室)
基底テーブルと共有テーブルの間に中間テーブルがある場合は、データ モデルを根本的に変更しなくても、[どちらを基底テーブルにするかを切り替える](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_build.htm#swap)ことができます (最初の例では、パーラー情報やアイスクリームの売上など)。重要なのは、共有テーブルの上流にあるのはどのテーブルで、共有されているのはどのテーブルかということです。 ### 代わりに追加の基底テーブルを試す 基底テーブルが 1 つしかないデータ ソースではなく、複数の基底テーブルを使用してマルチファクト関係モデルを構築する必要があるシナリオはさまざまです。 - 循環のあるデータ ソースを構築しようとしている場合は、ダウンストリーム テーブルを別の基底テーブルにする必要があります。 - 同じ関係句のセット (日付と場所など) に基づいて関連付けられている一連のテーブルがある場合、それらのディメンションを抽出して共有テーブルにする必要があります。 - そうすると便利であるのは、複数の関係句がすべて真 (論理的には AND) であることが、それらのレコードにテーブルを関連付けるために必要であるからです。 - 代わりに、一度に真になる可能性があるのは 1 つであるレコード (文脈的 OR) を分析する場合は、共有ディメンション テーブルを使用してデータ モデルを設定することで、この柔軟性が実現されます。 - データ ソースをプライマリとセカンダリに区別せず、同等にブレンドしたい場合、ブレンドのデータ ソースと、共有テーブル内のリンク フィールドを結合するデータ モデルを構築します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # メジャー バリューとメジャー ネーム \[データ\] ペインには、元のデータから作成されたものではないフィールドが必ずいくつか含まれています。そのうちの 2 つが \[メジャー バリュー\] と \[メジャー ネーム\] です。Tableau では、複数のメジャーが関与する特定のタイプのビューを作成できるように、これらのフィールドが自動的に作成されます。 - \[メジャー バリュー\] フィールドには、データのすべてのメジャーが連続する値を使用して 1 つのフィールドに集められています。個々のメジャー フィールドを \[メジャー バリュー\] カードの外にドラッグして、これらのフィールドをビューから削除します。 - \[メジャー ネーム\] フィールドには、データのすべてのメジャーの名前が不連続の値を使用して 1 つのフィールドに集められています。 ## \[メジャー ネーム\] と \[メジャー バリュー\] の使用方法 Tableau では、複数のメジャーが関与する特定のタイプのビューを作成できるように、これらのフィールドが自動的に作成されます。 \[メジャー バリュー\] および \[メジャー ネーム\] は、大部分において Tableau の他のフィールドと同じです。 - \[メジャー ネーム\] のフィルターを表示できます。 - \[メジャー バリュー\] を書式設定できます。書式設定は、既定の書式設定としてすべてのメジャーに継承されます。 - \[メジャー バリュー\] および \[メジャー ネーム\] をシェルフにドロップできます。 - \[メジャー ネーム\] の値に別名を割り当てることができます。 - \[メジャー ネーム\] の値の手動の並べ替え順序を変更できます。 ## \[メジャー バリュー\] カード ビュー内に \[メジャー バリュー\] がある場合、Tableau は、\[メジャー バリュー\] カードを作成します (下図の赤枠)。ここには、データ ソース内のメジャーが既定の集計を使ってリストされます。 ![Tableau ワークシート上のメジャー値カード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mnmv1.png) ビューから個々のメジャーを削除するには、メジャーを \[メジャー バリュー\] カードの外までドラッグします。 ## メジャー ネームについて 複数のメジャーを 1 つのビューに表示するときは、\[メジャー バリュー\] フィールドと \[メジャー ネーム\] フィールドを使用できます。\[メジャー ネーム\] を追加すると、すべてのメジャー ネームが行ヘッダーまたは列ヘッダーとしてビューに表示されます。ヘッダーには各メジャー名が含まれます。この機能は、複数のメジャーが表示されるテキスト テーブルを使用する場合に便利です。たとえば、地域別の製品カテゴリーごとに集計された収益が含まれるテキスト テーブルがあるとします。 ![地域とカテゴリ別に利益を表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datasource_omeasure1.png) ここで、カテゴリーごとに、"Profit (収益)" と "Sales (売上高)" の両方を表示したいとします。"Sales (売上高)" をテキスト テーブルに追加する (ドラッグしてビューにドロップする) と、メジャーが組み合わされて、\[メジャー バリュー\] フィールドが \[テキスト\] に配置されます。\[メジャー ネーム\] フィールドは \[行\] シェルフに自動的に追加されます。 ![地域とカテゴリ別に利益と売上を表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datasource_omeasure2.png) 既定で、ヘッダー名によって集計ラベルが削除されていることに留意してください。集計を含ませるか、"Total Profit (合計収益)" および "Total Sales (合計売上高)" と入力します。メジャーネームを変更するには、\[行\] シェルフの "メジャーネーム" フィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[別名の編集\] を選択します。変更を加え、\[OK\] をクリックします。 ![家具、事務用品、情報技術の利益合計と売上合計を地域別に表示した表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datasource_omeasure3.png) ## \[メジャー ネーム\] と \[メジャー バリュー\] を使用したビジュアライゼーションの作成 \[メジャー バリュー\] および \[メジャー ネーム\] を使用して、同時に既定の集計を使用しながら、データ ソース内のすべてのメジャーの値を表示することができます。以下のビューは、サンプル - スーパーストア データ ソースを使用して作成されました。既定の集計を使用して、\[データ\] ペインにすべてのメジャーの値が表示されます。 **このビューを作成するには** Superstore サンプル ワークブックを使用して、新しいワークシートを作成します。 \[メジャー バリュー\] を \[行\] へドラッグします。 \[表示形式\] で \[テキスト表\] をクリックします。 \[表示形式\] から \[テキスト表\] が選択されます。 ![Tableau ワークシート上のメジャー値カード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mnmv2.png) もちろん、このビューはデータの簡易調査以上の目的にはあまり適しません。なぜなら、同じものを測っていない数値を比較しても、十分な洞察が得られないからです。"Profit (収益)" と "Sales (売上高)" はどちらもドルですが、"Discount (割引)" と "Profit (収益率)" はパーセントです。 ## \[メジャー ネーム\] と \[メジャー バリュー\] をビューに自動で追加するタイミング Tableau は、ユーザーの特定のアクションに応じて、\[メジャー ネーム\] および \[メジャー バリュー\] フィールドをビューに自動的に追加します。 ### 軸のブレンド 軸をブレンドすることによって、同じ連続軸に複数のメジャーを表示することができます。詳細については、[複数のメジャーの軸を単一軸にブレンドします](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/multiple_measures.htm#Blended)を参照してください。この方法を使用すると、Tableau が \[メジャー ネーム\] と \[メジャー バリュー\] をビューに自動的に追加するので、ブレンドされた軸に追加メジャーを追加できます。 ### ビューに複数のメジャーがある場合の \[表示形式\] の使用 ビューに複数のメジャーがある場合、\[表示形式\] で特定の視覚化タイプを選択すると、Tableau が \[メジャー ネーム\] および \[メジャー バリュー\] (または \[メジャー ネーム\] のみ) を自動的に追加します。 - ビューに複数のメジャーがある場合、横並びのバーを選択すると、Tableau は \[メジャー バリュー\] と \[メジャー ネーム\] の両方を追加します。たとえば、元のビューで、ラインを使用して一定期間の "Sales (売上高)" と "Profit (収益)" が表示されていたとします。 ![\[行\] シェルフ上のメジャー フィールド。](Img/mnmv3.png) - \[表示形式\] で横並びのラインを選択した場合、ビューが \[メジャー ネーム\] と \[メジャー バリュー\] を含むように更新されます。 ![\[行\] シェルフ上のメジャー値フィールド。](Img/mnmv4.png) - ビューに複数のメジャーがある場合に、\[表示形式\] で横並びの円を選択すると、Tableau は \[メジャー バリュー\] と \[メジャー ネーム\] を追加します。 ![\[行\] シェルフ上のメジャー値フィールド。](Img/mnmv5.png) - ビューに複数のメジャーがある場合に、\[表示形式\] でデュアル ラインを選択すると、Tableau は \[メジャー ネーム\] を追加しますが、\[メジャー バリュー\] は追加しません。 ![\[行\] シェルフ上のメジャー フィールド。](Img/mnmv6.png) これは軸のブレンドと似ています。ただしこちらの場合は、Tableau は個別の値の範囲 (1 つはビューの左側、もう 1 つは右側) を使用して、ラインをできる限り近付けて配置します。ブレンドされた軸では、Tableau は 1 つの値の範囲を使用するため、ラインがうまく配置される場合とされない場合があります。 ## メジャーごとの凡例を使用した \[メジャー ネーム\] と \[メジャー バリュー\] の操作方法 ビューに \[メジャー バリュー\] と \[メジャー ネーム\] がある場合、各メジャーのコード データに色を付けることができます。詳細については、[メジャー バリューと色の凡例](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/view_parts.htm#LegendsPerMeasure)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # メジャーのディメンションへの変換 現在のビューでフィールドをメジャーからディメンションに変換できます。または、ワークブックにおける将来のフィールドの使用を反映するよう変更する場合は、\[データ\] ペインのフィールドをメジャーからディメンションに変換できます。ディメンションとメジャーの詳細については、[ディメンションとメジャー、青と緑](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm)を参照してください。 また、[不連続フィールドと連続フィールドの変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles_convertdisctocont.htm)することもできます。 ## ビュー内のメジャーの不連続ディメンションへの変換 \[データ\] ペインからメジャー フィールドをドラッグできますが、その後は、ビューでディメンションとして使用します。たとえば、考えられる各割引率の、集計した合計売上高を知りたい場合。目的のビューは次のようになります。 ![割引別に売上を表示する棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/fieldTypes3.png) "Discount (割引)" フィールドには数値が含まれているため、データ ソースに接続すると、Tableau はそのフィールドを \[データ\] ペインの \[メジャー\] エリアに割り当てます。Tableau Desktop に含まれるサンプル - スーパーストア データ ソースでは、Discount (割引) 値の範囲は 0% から 80% です。 上記のビューを作成する手順は、次のとおりです。 1. \[行\] に "Sales (売上高)" を、\[列\] に "Discount (割引)" をドラッグします。Tableau は散布図を表示します。これは、1 つのメジャーを \[行\]、別のメジャーを \[列\] においた場合の既定のグラフです。 ![売上と割引レベルが上昇した単一のデータ ポイントを示す散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/fieldTypes1.png) Tableau は "Discount (割引)" を AVG、"Sales (売上高)" を SUM に集計します。いずれのフィールドも連続的なため、ビューの下と左側に沿って軸 (および列/行ヘッダー) が表示されます。 2. "Discount (割引)" をディメンションとして処理するには、フィールド (\[列\] シェルフ) のドロップダウン矢印をクリックし、コンテキスト メニューから \[ディメンション\] を選択します。Tableau では "Discount (割引)" の値が集計されなくなり、線が表示されるようになりました。ただし、"Discount (割引)" の値はまだ連続となっているため、両方のフィールドに連続軸が表示されたままとなります。 ![割引と売上の逆相関関係を示す折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/fieldTypes2.png) 3. プロセスを完了するには、"Discount (割引)" でもう一度ドロップダウン矢印をクリックし、コンテキスト メニューから "Discount (割引)" を選択します。これで、"Discount (割引)" の変換が完了しました。これで、トピックの始めに初期画像として棒グラフが表示されるようになりました。一番下には、軸ではなく列ヘッダー (0%、10%、20% など) が表示されるようになりました。 ここまでの流れを振り返ってみましょう。
アクション結果
"Discount (割引)" をメジャーからディメンションに変換..."Sales (売上高)" の値は割引率に沿って集計されなくなったため、線グラフの代わりに散布図が表示されます。
"Discount (割引)" を連続から不連続に変換...Tableau はビューの下に、連続軸ではなくヘッダーを表示します。
ユーザーは、"Sales (売上高)" を \[ラベル\] にドラッグするだけで、ラベルの書式を読みやすく設定できます。 データ ソース内の "Discount (割引)" に対して一意の値が 12 のみのため、結果として表示されるグラフはある程度、役に立ちます。各行に対して一意の値があり (数値フィールドとしては珍しくない)、結果として表示されるビューの個々のバーの数字はデータ ソースの行数と等しくなります。おそらくこれは役に立つ可視化にはつながりません。 ## \[データ\] ペインのメジャーをディメンションに変換する 初めてデータ ソースに接続すると、Tableau は定量的な数値情報 (値が数値のフィールド) を含むほとんどのフィールドを、\[データ\] ペインで \[メジャー\] フィールドとして割り当てます。例外として、フィールド名が年や月 (Tableau が \[日付\] ディメンションとして特定する) または「ID」や「キー」などの単語を含むフィールドなどのデータ型を示している場合があります。Tableau では、これらが数値であってもディメンションとして分類されます。 しかし、Tableau がメジャーに分類したこれらのフィールドの一部を、ディメンションとして処理しなければならない場合があります。よく使われる例として郵便番号があります。郵便番号は多くの場合数字のみで構成されますが、情報はカテゴリー別であり、連続ではありません。郵便番号を追加したり平均して集計することはありません。同様に、個人の年齢を含むフィールドは、数値データを含んでいるため Tableau では既定によりメジャーとして分類される可能性があります。時には年齢を追加または平均する場合もありますが、ビンまたはカテゴリーとして各個人の年齢も確認する可能性もあります。その場合、このフィールドには軸ではなくヘッダーを作成します。ビューで年齢をこのように使用する場合は、フィールドをディメンションに変換できます。 \[データ\] ペインでメジャーをディメンションに変換するには、次のいずれかを実行します。 - \[データ\] ペインの \[メジャー\] エリアからフィールドをクリックしてドラッグし、\[ディメンション\] エリアにドラッグします (線の上)。 ![メジャー フィールドをディメンション セクションにドラッグして、ディメンションに変換します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_datapane_intro.gif) - \[データ\] ペインでメジャーを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[ディメンションに変換\] を選択します。 メジャーからディメンション変換したフィールドをシェルフに配置すると、軸ではなくヘッダーが生成されます。 ![メジャーからディメンションに変換されたフィールドが、軸ではなくヘッダーとして表示されるようになりました。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/schema_convert7.png) ## フィールドのドロップ ダイアログを使用する 一部のユースケースでは、ショートカットとして、データ ペインからビューにフィールドを右クリックしてドラッグ (Mac では Option キーを押しながらドラッグ) できます。これにより、さまざまな形式のフィールドを含む \[フィールドのドロップ\] ダイアログが開きます。使用できるオプションは、ドラッグするフィールドのデータ型によって異なります。このダイアログの主な目的は集計を選択することですが、ディメンションからメジャーに変更したり、連続と不連続を選択したりするためのオプションが提供される場合もあります。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dropfield_string.png "文字列ディメンションの [フィールドをドロップ] ダイアログ") 使用するオプションを選択し、\[OK\] をクリックしてドラッグ操作を完了します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ行レベルでのアクセスの制限 ワークブックを Tableau Server または Tableau Cloud にパブリッシュして他のユーザーと共有する場合、既定では、ワークブックへアクセスできるすべてのユーザーにビュー内のすべてのデータが表示されてしまいます。サーバーにサインインしたユーザーがビューで表示可能なデータ「行」を指定できるフィルターのタイプを適用することにより、この動作を上書きできます。 行レベルでデータを保護するこの方法は、ライブ接続を使用するデータ ソース、および表が複数の表として保存されている抽出データ ソースに適用されます。複数の表を使用した抽出データ保存の詳細については、[データの抽出](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/extracting_data.htm#storage)を参照してください。 **注:** Tableau の行レベルのセキュリティを実装するために使用できる代替方法については、Tableau Server ヘルプの「[Tableau の行レベル セキュリティのオプションの概要](https://help.tableau.com/v2021.4/server/ja-jp/rls_options_overview.htm)」を参照してください。 その他の関連情報については、ホワイトペーパー「[資格テーブルを使用した行レベルのセキュリティに関するベストプラクティス](https://www.tableau.com/learn/whitepapers/row-level-security-entitlements-tables)」を参照してください。 ## ユーザー ベースのフィルターリングのしくみ 数年にわたる、さまざまな地理的地域での、製品セットの四半期売上高のレポートを作成すると想定してください。 このレポートをパブリッシュする際は、各地域マネージャーに対し、彼らの地域に関連するデータのみの表示を許可する場合があります。各担当者に個別のビューを作成するのではなく、ユーザーの特性 (ロールなど) に基づいてデータへのアクセスを制限する_ユーザー フィルター_を適用できます。 このようにしてデータへのアクセスを制限することを、_行レベルのセキュリティ_ (RLS) と呼びます。Tableau は行レベルのセキュリティに対し、次アプローチを提供します。 - [手動でユーザー フィルターを作成し、ユーザーを値にマッピングする](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/publish_userfilters_create.htm#create-user-filter)。 この方法は便利ですが、手がかかり、セキュリティが不透明になる可能性があります。ワークブックごとに行う必要があり、ユーザー ベースが変更されるたびにフィルターを更新してデータ ソースをパブリッシュし直す必要があります。 - [データでセキュリティ フィールドを使用して動的フィルターを作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/publish_userfilters_create.htm#dynamic)。 この方法を使用して、ユーザーをデータ値へマッピングするプロセスを自動化する計算フィールドを作成します。この方法では、フィルターに使用するセキュリティ情報が参照元データに含まれている必要があります。 最も一般的なのは、この情報を含む参照 (「ルックアップ」、「エンタイトルメント」、または「セキュリティ」) テーブルを使用する方法です。たとえば、ビューを管理者のみが表示できるようにフィルターする場合は、参照元データを設定してユーザー名を含め、各ユーザーの役割を指定する必要があります。 フィルターリングはデータ レベルで定義され、計算フィールド別に自動化されるため、このメソッドはユーザーを手動でデータ値にマッピングするよりも安全です。 ### データ ソースへのユーザー フィルターの追加 以前のセクションの 2 つのメソッドでは、ワークブックに埋め込まれたデータにフィルターを追加する方法について説明しています。複数のワークブックが同じデータに接続している場合、各ワークブック上で複数のフィルターを使用する代わりに、データ ソースをフィルターしてから、パブリッシュ後にワークブックをデータ ソースに接続させることができます。 フィルターされたデータ ソースに接続するワークブックは、サーバーにサインインしているユーザーが見ることを許可されているデータのみを表示します。さらに、接続されているすべてのワークブックはデータの更新を実行と同時に表示します。 ### 抽出と、ユーザー フィルターを使用したライブ接続 一般的に、上記メソッドのいずれかを使用する場合、抽出を使用した RLS の方がライブ接続を使用するデータ ソースを使用した RLS よりも速く作成され、パフォーマンスも高くなります。 抽出データ ソースを使用した RLS の要件 上記で述べたように、抽出を使用した RLS を使用するための最初の要件は、抽出のデータを複数物理テーブルを使用して保存する必要があるということです。抽出を構成し、次の[データの抽出](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/extracting_data.htm#storage)に従って複数の物理テーブルを使用してデータを保存できます。 抽出を使用した RLS を使用する予定がある場合は、上記要件に加えいくつかの追加事項を検討します。複数の表を使用して保存された抽出データは、抽出フィルターや抽出データ量を減らすのに役立つその他のいくつかの機能をサポートしていないため、次の提案事項のいずれかを使用することを検討します。 - カスタム SQL を使用してデータに接続する - すでに適切なレベルのフィルターリングが適用されているデータベース ビューに接続する これらの提案の詳細については、[データの抽出](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/extracting_data.htm#normalized_altfilter)を参照してください。 **抽出データ ソースを使用した RLS での推奨されるプラクティス** 抽出を使用した RLS を効果的に実行するため、Tableau では抽出時に 2 つの表 (またはデータベース ビューや カスタム SQL クエリ) を保持しておくことをお勧めします。つまり、抽出時の表は次のタイプの表で構成するようにします。 - データ テーブル - これは、表示するすべてのデータが含まれるテーブルです。 - 参照表 - これは、ユーザー情報およびユーザーが所属するセキュリティ グループが含まれる「ルックアップ」または「エンタイトルメント」の表です。 抽出内の表をこれらの 2 つに最小化することで、Tableau で実行する必要のある結合がこれらの 2 つの表の間でのみ実行されるため、データの重複や「結合の爆発」を回避することができます。 ## 関連項目 - Tableau Server ヘルプの[データ セキュリティ](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/security_data.htm) - Tableau Server ヘルプの「[Tableau の行レベル セキュリティ オプションの概要](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/rls_options_overview.htm)」 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ユーザー フィルターを作成し、パブリッシュ用にセキュリティで保護する ## 前提条件 ライブ データ ソースで行レベル セキュリティ (RLS) を実装するには、次の手順に従います。 抽出で RLS を実装するには、いくつかの追加の手順と考慮事項があります。詳細については、[抽出データ ソースを使用した RLS の要件](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/publish_userfilters.htm#rls-extract-req)を参照してください。 **注:** Tableau で RLS を実装するために使用できる代替手段については、「[Tableau の行レベル セキュリティ オプションの概要](https://help.tableau.com/v2021.4/server/ja-jp/rls_options_overview.htm)」を参照してください。 ## 手動でユーザー フィルターを作成し、ユーザーを値にマッピングする ユーザー ベースのフィルター処理は、RLS を使用してデータ ソースやワークブックをセキュリティで保護するためのオプションの 1 つです。この手順は、ユーザーまたはグループが小規模で、かなり固定的であり、ユーザー フィルターを必要とするワークブックの数が少ない場合に最適です。 1. Tableau Desktop でワークブックを開き、フィルタリングするデータに接続します。 2. フィルターを適用するワークシートに移動します。 3. \[サーバー\] > \[ユーザー フィルターの作成\] を選択します。次に、ビューのフィルタリングに使用するフィールド (\[地域\] など) を選択します。 4. プロンプトが表示されたら、サーバーまたはサイトにサインインします。 5. \[ユーザー フィルター\] ダイアログ ボックスで、フィルターに名前を付けます。ここでは、「地域マネージャー」とします。 6. 左側でユーザーまたはグループを選択し、右側で表示できる値を指定します。ユーザーまたはグループごとにこのプロセスを繰り返し、値へのユーザーのマッピングが完了したら \[OK\] をクリックします。 この例では、Andrew Allen が東部地域を表示するように設定されています。 ![ユーザーのリストと地域選択セクションを含むユーザー フィルターのダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/exuserfilter4.png) 7. ユーザー フィルターを作成すると、そのフィルターは \[データ\] ペインの \[セット\] エリアに表示されます。 8. ユーザー フィルターを **\[フィルター\]** シェルフまでドラッグします。フィルターはコンテキスト フィルターとなり、表示が許可されているデータを表示するようビューを調整します。 ![\[フィルター\] カードに \[地域マネージャー\] フィールドが追加された Tableau ワークシート。](Img/exuserfilter6.png) ### フィルターをテストまたは微調整する方法 - ビューが空白キャンバスとして表示された場合、自分自身、または自分がメンバーとなっているグループに対し、地域の表示を許可する必要があります。\[データ\] ペインの \[セット\] エリアで、ユーザー フィルターのドロップダウン メニューを開き、\[セットの編集\] を選択します。 - パブリッシュされたビューでのフィルターのしくみをプレビューするには、ワークブックの右下隅で **\[ユーザーとしてフィルター\]** メニューを開き、リストからユーザーまたはグループを選択します。 **注:** パブリッシュされたデータ ソースにワークブックが接続されている場合、プレビューは利用できません。 - 自分のワークブックの表示に戻るには、\[ユーザーとしてフィルター\] メニューの右上隅の \[リセット\] を選択します。 - あるユーザーやグループで設定したマッピング選択内容を別のユーザーやグループにコピーするには (同じ設定を手動でマッピングするのではなく)、[選択したフィールド値をあるユーザーから別のユーザーにコピーする](#copy-selection)を参照してください。 **既知の制限** Tableau Desktop とパブリッシュされたデータ ソースを使用している場合、LOD 式とユーザー関数の両方を含む計算は Tableau Desktop では正しく計算できません。これらの計算は取り除かれます。 > [!IMPORTANT] > > 重要: ワークブックをパブリッシュするときは、追加の手順を実行して、ユーザーがワークブックを編集したり、フィルターを削除したりできないようにする必要があります。詳細については、[パブリッシュされたコンテンツでのセキュアなユーザー フィルター](#publish-user-filters)を参照してください。 ## データでセキュリティ フィールドを使用して動的フィルターを作成する 以下の手順は次のビューに基づいて、地域担当者のリストに対する年間売上実績を示しています。 ![マネージャー別および年別の売上額を表示する棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/filterfunctions1.png) 「[データ行レベルでのアクセスの制限](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/publish_userfilters.htm#how-user-filters-work)」で説明されているように、このアプローチでは、フィルタリングに使用するフィールドがデータベースに含まれている必要があります。 この例では、データには \[人々\] という_参照テーブル_が含まれており、そのテーブルには \[地域\] と \[マネージャー\] の 2 つの列が含まれています。\[マネージャー\] フィールドの名前は Tableau Cloud または Tableau Server のユーザー名と一致するので、このフィールドをフィルタリングに使用します。 フィールドと値は完全には一致しませんが、Tableau Desktop に付属のスーパーストアのデータを使用して操作を進めることができます。 ### データへの接続とユーザー フィルターのセットアップ 1. Tableau Desktop でワークブックを開き、フィルタリングするデータに接続します。この例では、"Orders (注文)" という表を使用します。 2. \[注文\] テーブルをダブルクリックして、結合キャンバスを開きます。左結合で参照テーブル (人々) を追加します。この例では、\[地域\] フィールドで結合します。 3. ワークシートで \[分析\]、\[計算フィールドの作成\] の順に選択し、「ユーザーはマネージャーである」という名前の次のフィールドを作成します。 `USERNAME() = [Manager]` ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/userfilter-calc-field.png) サーバーにサインインしたユーザーのユーザー名が \[人々\] テーブルの \[マネージャー\] 列に存在する場合、この計算は TRUE を返します。 4. "User is a manager (ユーザーが担当者)" フィールドを \[フィルター\] シェルフに追加します。 5. \[フィルター\] ダイアログ ボックスで \[True\] を選択してから、\[OK\] をクリックします。 これにより、担当者であるユーザーだけがビュー内のデータを表示できるようにフィルターを設定します。\[マネージャー\] フィールドに記載がない場合、オーサリング中のビューが空白のキャンバスとして表示されることがあります。 6. 特定の人にビューがどのように見えるかを確認します。右下の \[ユーザーとしてフィルター\] メニューを開き、マネージャーであることがわかっている人を選択します。 > [!IMPORTANT] > > **重要**: 手動のユーザー フィルターと同様に、[パブリッシュされたコンテンツでのセキュアなユーザー フィルター](#publish-user-filters)ための手順を踏む必要があります。 ## データ ソースをフィルターする パブリッシュされた各ワークブックでユーザー フィルターや特別なパーミッションを維持するのではなく、データ ソースをフィルターしてからパブリッシュし、データを使用する 1 対多の共有リソースとして使用できるようにします。 この手順は、このトピックで説明した動的フィルター アプローチから構築されます。 1. [データでセキュリティ フィールドを使用して動的フィルターを作成する](#dynamic)の手順を完了します。 2. Tableau Desktop の左下エリアで、\[データ ソース\] タブを選択します。 3. \[データ ソース\] ページの右上のエリアの \[フィルター\] から、\[追加\] をクリックします。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/filter_datasource1.png) 4. \[データ ソース フィルターの編集\] ダイアログ ボックスで、\[追加\] をクリックして動的フィルター (ユーザーは管理者である) 用に作成した計算フィールドを追加し、フィルターを True に設定します。\[データ ソース\] ページに戻るまで \[OK\] をクリックします。 ### グローバル フィルターとデータ ソース フィルター データ ソース フィルターを作成すると、グローバル フィルターを簡単にデータ ソース フィルターに昇格できるように、該当のデータ ソースを使用しているすべてのグローバル フィルターが自動的に \[データ ソース フィルターの編集\] ダイアログ ボックスに表示されます。グローバル フィルターをデータ ソース フィルターに昇格するには、\[OK\] をクリックします。 ![データ ソース フィルターの編集ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/global_filter_dsfilter_autopromote.png) グローバル フィルターをデータ ソース フィルターに昇格すると、そのグローバル フィルターはワークブックのワークシートでは表示されなくなります (データ ソース フィルターになるため)。 **注**: \[データ ソース フィルターの編集\] ダイアログ ボックスでグローバル フィルターを選択してプロモートする必要はないことに注意してください。\[OK\] をクリックすると、リスト内のすべてのグローバル フィルターが昇格します。グローバル フィルターがデータ ソース フィルターに昇格しないようにするには、\[データ ソース フィルターの編集\] ダイアログ ボックスで該当のグローバル フィルターを選択し、\[削除\] をクリックします。 ## パブリッシュされたコンテンツでのセキュアなユーザー フィルター ユーザー フィルターを使用してワークブックやデータ ソースをパブリッシュするときは、ワークブックを開くユーザーや Tableau Server データ ソースに接続するユーザーがフィルターを削除し、それによりすべてのデータへのアクセスを取得できないようパーミッションを設定する必要があります。 **注** - パブリッシュを行う前に、組織内の既存のポリシー (特にパーミッション設定のためのポリシー) に関し、Tableau 管理者に相談することをお勧めします。[データ ソースやワークブックをパブリッシュする際にパーミッションを設定する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/publish_workbooks_permissions_add.htm)も参照してください。 - この情報は、ライブ接続またはデータが複数の表に保存されている抽出を使用するデータ ソースのパブリッシュに適用されます。 **パーミッション設定** ユーザー フィルターを保護するには、パブリッシュ中、またはサーバー上でパブリッシュ後に次の機能を \[拒否\] に設定する必要があります。
ワークブック データ ソース
  • Web 編集
  • コピーをダウンロードまたは保存
  • パーミッションの設定
  • 保存
  • ダウンロード
  • パーミッションの設定
## 選択したフィールド値をあるユーザーから別のユーザーにコピーする ユーザー フィルターを手動で作成する場合、ユーザーやグループをデータの値 (メンバー) にマッピングした後、別のユーザーやグループを同じ方法でマッピングすることがあります。設定をコピーして貼り付けることでこれを実行できます。 1. \[データ\] ペインの \[セット\] から、\[ユーザー フィルター\] を選択します。ドロップダウン矢印をクリックし、\[セットの編集\] を選択します。 2. \[ユーザー フィルター\] ダイアログ ボックスで、別のユーザーまたはグループから設定を貼り付けるユーザーまたはグループを選択します。 3. \[コピー元\] をクリックし、設定をコピーするユーザーまたはグループを選択します。 ![フィルターが適用されたユーザーのリストを表示するダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/userfilter8.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ユーザーによるマップの操作方法のカスタマイズ マップビューを作成する場合、既定のいくつかの方法でビューを吟味し操作することができます。マップ検索を使用すると、ビューのズームイン、ズームアウト、パン、マークの選択、世界中の場所の検索を行うことができます。 ただし、オーディエンスがマップを操作する方法を制限することもできます。 次のように、\[マップ オプション\] ダイアログ ボックスを使用して、オーディエンスがビューを操作するさまざまな方法をカスタマイズできます。 ## マップ スケールの表示 オーディエンスがデータ ポイント間の距離を理解できるよう、マップにスケールを表示できます。このスケールはビューの右下隅に表示され、マップを拡大縮小すると更新されます。 **注**: マップ スケールは、Plate Carrée (標準緯線を赤道に配置) を使用する WMS など、Web メルカトル以外の投影を表示しません。 マップにマップ スケールを表示する: 1. \[マップ\] > \[地図のオプション\] を選択します。 2. ビューに表示された \[マップ オプション\] ダイアログ ボックスで、\[マップ スケールの表示\] を選択します。 3. \[単位\] の下でドロップダウンをクリックし、希望する測定単位を選択します。 - スケールの測定結果をメートルとキロメートルで表示する場合、\[メトリクス\] を選択します。 - スケールの測定結果をフィートとマイルで表示する場合、\[米国\] を選択します。 - 測定単位をワークブックのロケールによって決定する場合、\[自動\] を選択してください。 **注**: この設定により、ラジアル ツールが距離の測定に使用する単位が決まります。詳細については、マップ ビュー トピックでデータ ポイントおよび位置間の距離の測定トピックの[測定単位の変更](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_measure_distance.htm#units)セクションを参照してください。 ## マップ検索の非表示 マップ ビュー内でオーディエンスが場所を検索できないように、マップ検索アイコンを非表示にできます。 マップ検索アイコンを非表示にするには: 1. \[マップ\] \> \[地図のオプション\] を選択します。 2. ビューに表示された \[マップ オプション\] ダイアログ ボックスで、\[マップ検索の表示\] をクリアします。 **注:** マップ検索アイコンを非表示にすると、Web にパブリッシュされた \[現在地\] も非表示になります。\[現在地\] ボタンの詳細については、[マップ内のデータの探索](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_explore.htm)を参照してください。 ## ビュー ツールバーの非表示 マップ ビューのビュー ツールバーを非表示にすることで、オーディエンスが所定の位置にマップをロックしたり、すべてのデータにマップをズームしたりするのを防ぎます。 ビュー ツール バーを非表示にするには: 1. \[マップ\] > \[地図のオプション\] を選択します。 2. ビューに表示された \[マップ オプション\] ダイアログ ボックスで、\[ビュー ツール バーを表示\] をクリアします。 **注:** ビューのツールバーを非表示にしても、キーボード ショートカットを使用してビューのズームインおよびズームアウト、パン、マークの選択を実行できます。詳細については、[マークの選択およびナビゲーションへのショートカット](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/shortcut.htm#Shortcuts_marks)を参照してください。 ## パンとズームをオフにする オーディエンスがビューのパン、ズームイン、ズームアウトを実行できないように、マップ ビューまたは背景イメージでパンとズームをオフにできます。 パンとズームをオフにするには: 1. \[マップ\] > \[地図のオプション\] を選択します。 2. \[マップ オプション\] ダイアログ ボックスで、\[パンとズームを許可する\] をクリアします。 パンとズームをオフにすると、パン ツールとすべてのズーム コントロールはビュー ツールバーから削除され、長方形のツールが既定のツールになります。ビューでズーム インおよびズーム アウト、またはパンを行うキーボード ショートカットは使用できなくなりました。マップ検索アイコンが非表示でない場合、マップの検索ボックスで場所を検索してビューを移動できます。 ## 関連項目: [マップ内の場所の検索](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_mapsearch.htm) [ビューのズームとパン、マークの選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_pan_zoom.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ユーザー関数 この記事では、ユーザー関数と Tableau での用途について紹介します。また、例を使用してユーザー計算を作成する方法を示します。 ## ユーザー関数を使う理由 ユーザー関数は、ユーザー フィルターや、Tableau Server または Tableau Cloud にパブリッシュされたビジュアライゼーションに影響を与える行レベルのセキュリティ フィルターの作成に使用できます。これにより、特定のユーザーのみがビジュアライゼーションを表示できるようにします。 たとえば、Tableau Server または Tableau Cloud にパブリッシュされた部門の従業員ごとの売り上げ実績を表示するビジュアライゼーションがある場合、従業員がビジュアライゼーションにアクセスするときに自分の売上数字のみが表示されるようにする必要があります。 この場合は、ISMEMBEROF 関数を使用して、サーバーにサインインしたユーザーのユーザー名がサーバー上の指定されたグループ ("Managers (マネージャー)" グループなど) のメンバーである場合に true を返すフィールドを作成できます。次に、この計算フィールドを使用してビューにフィルターを設定すると、グループに含まれるユーザーのみがデータを表示できるようになります。 この場合の計算は、次のようになります。 ISMEMBEROF('Managers') 注: グループ名またはユーザー名にアルファベット以外の文字が含まれており、関数を使用する場合には、特殊文字に HTML URL エンコードを使用する必要があります。 アンダースコア、かっこ、感嘆符などの一部の特殊文字は、HTML URL エンコードなしでも使用できます。 `_ ( ) !` 他の多くの文字はエンコードする必要があります。 たとえば、関数 `ISMEMBEROF("USERS+")` は、'%2B' が '+' 記号の HTML URL エンコードなので、`ISMEMBEROF("USERS%2B")` と書く必要があります。HTML URL エンコードの詳細については、W3schools Web 開発者サイトの[「HTML URL エンコードの参照 (英語)」](https://www.w3schools.com/tags/ref_urlencode.asp)を参照してください。 ### データ アクセスを制御およびカスタマイズするためのユーザー属性関数 Tableau のユーザー関数のうち、ユーザー属性関数と呼ばれる関数のサブセットを使用すると、コンテンツにアクセスしているユーザーに基づいてデータを表示または非表示にすることができます。ユーザー属性関数の機能が動作するためには、認証ワークフローの一部として、Tableau にユーザー属性を渡す必要があります。 作成時の考慮事項: - ユーザー属性関数は、Tableau Desktop、Tableau Cloud、または Tableau Server で作成されたコンテンツに含めることができます。 - OIDC または SAML シングル サインオン (SSO) ワークフローを介してアクセスされるコンテンツ内のユーザー属性関数は、Tableau Cloud および Tableau Server でサポートされています。 - Tableau Desktop、Tableau Cloud、または Tableau Server で作成する場合、これらの関数を使用したコンテンツのプレビューは利用できません。ユーザー属性関数は、NULL または FALSE 値を返します。ユーザー属性の関数が期待どおりに機能することを確認するため、コンテンツが利用可能になった後にその内容をレビューすることをお勧めします。これらのユーザー関数が含まれるワークフローについては、「[Tableau 埋め込み API v3](https://help.tableau.com/current/api/embedding_api/ja-jp/docs/embedding_api_user_attributes.html)」ヘルプ、Tableau Cloud の [OIDC](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/openid_auth_server_config.htm#user_attributes) または [SAML](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/saml_config_site.htm#user_attributes) のトピック、あるいは Tableau Server の [OIDC](https://help.tableau.com/current/server/en-us/openid_auth_requirements.htm#user_attributes) または [SAML](https://help.tableau.com/current/server/en-us/config_saml.htm#user_attributes) のトピックを参照してください。 - ユーザー属性関数は、Tableau Bridge に依存するワークフローでは使用できません。 #### ワークフロー 1: 埋め込みワークフロー (Tableau 接続済みアプリまたは統合アクセス トークンを使用した JWT) 埋め込みコンテンツのユーザー属性関数 (USERATTRIBUTE および USERATTRIBUTEINCLUDES) は、以下を使用して JSON Web トークン (JWT) で渡されるユーザー属性を介して有効にすることができます。 - Tableau Cloud 上の [Tableau 接続済みアプリ](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/connected_apps.htm) - Tableau Server 2025.1 以降上の [Tableau 接続済みアプリ](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/connected_apps.htm) - 2025 年 12 月以降、Tableau Cloud 上の[統合アクセス トークン](https://help.tableau.com/current/api/cloud-manager/ja-jp/docs/unified_access_tokens.html) ユーザー属性が JWT から渡されると、これらの関数を使用して作成された埋め込みコンテンツで、ユーザーに表示されるデータを制御およびカスタマイズすることができます。 **注:** - ワークフローに影響を与える可能性のある_既知の問題__と制約_については、[Tableau 埋め込み API v3](https://help.tableau.com/current/api/embedding_api/ja-jp/docs/embedding_api_user_attributes.html#known-issues) のヘルプを確認してください。 - ユーザー属性を機能させるには、次の条件を満たす必要があります。 - Tableau Cloud で、サイト管理者は、1) \[認証ワークフローにおけるユーザー アクセスを制御する\] 設定を有効にして、2) JWT のユーザー属性クレーム値を使用して、接続済みアプリまたは統合アクセス トークンを構成する必要があり、3) コンテンツ作成者は、ユーザー属性関数 (USERATTRIBUTE または USERATTRIBUTEINCLUDES) を作成する必要があります。 - Tableau Server で、サーバー管理者が 1) Tableau REST API を使用して、[サイトの更新](https://help.tableau.com/current/api/rest_api/ja-jp/REST/rest_api_ref_site.htm#update_site)メソッドによってユーザー属性機能を有効にし、必要に応じて、[features.VizDataServiceClientEnable](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/cli_configuration-set_tsm.htm#uaf) TSM オプションを有効にする、2) JWT のユーザー属性クレーム値を使用して接続済みアプリを構成する、3) コンテンツ作成者が[ユーザー属性関数](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_user.htm#user_attributes)を作成する必要があります。 詳細については、Tableau 埋め込み API v3 ヘルプの「[ユーザー属性を使用したデータ アクセスのカスタマイズと制御](https://help.tableau.com/current/api/embedding_api/ja-jp/docs/embedding_api_user_attributes.html)」を参照してください。 #### ワークフロー 2: SAML または OIDC による直接サインインを使用するコンテンツ ワークフロー 上記の埋め込みワークフローに加えて、ユーザー属性関数の機能は、追加の埋め込みワークフローと非埋め込みワークフローにも対応できるようになります。ユーザーが OIDC または SAML SSO を使用してサインインするように構成されている場合、コンテンツ内のユーザー属性関数は、ユーザーがコンテンツにアクセスするためにサインインしたときにキャプチャされる OIDC クレームまたは SAML アサーションで渡されるユーザー属性を介して有効にすることができます。属性がクレームまたはアサーションから渡されると、これらの関数 (USERATTRIBUTE および USERATTRIBUTEINCLUDES) を使用して作成されたコンテンツで、ユーザーに表示されるデータを制御およびカスタマイズできます。 **注:** - ワークフローに影響を与える可能性のある既知の問題と制限については、Tableau Cloud の[「OIDC」](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/openid_auth_server_config.htm#user_attributes_known_issues)または[「SAML」](https://help.tableau.com/current/online/en-us/saml_config_site.htm#user_attributes_known_issues)のトピック、あるいは Tableau Server の[「OIDC」](https://help.tableau.com/current/server/en-us/openid_auth_requirements.htm#user_attributes)または[「SAML」](https://help.tableau.com/current/server/en-us/config_saml.htm#user_attributes)のトピック (Tableau Server 2026.2 以降) を参照してください。 - ユーザー属性が機能するには、管理者がユーザー属性を OIDC クレームまたは SAML アサーションに含め、コンテンツ作成者がユーザー属性関数 (USERATTRIBUTE または USERATTRIBUTEINCLUDES) を作成する必要があります。 ## Tableau で利用可能なユーザー関数 ### FULLNAME( )
構文 FULLNAME( )
出力 文字列
定義

現在のユーザーのフル ネームを返します。
例 
FULLNAME( )

サインインしたユーザーのフルネームを返します (「Hamlin Myrer」など)。

[Manager] = FULLNAME( )

Hamlin Myrer というマネージャーがサインインしている場合、この例では、ビューの [マネージャー] フィールドに「Hamlin Myrer」が含まれているときにのみ TRUE を返します。
注

この関数は以下をチェックします。

  • Tableau Cloud および Tableau Server: サインインしたユーザーのフルネーム
  • Tableau Desktop: ユーザーのローカルまたはネットワークのフルネーム

ユーザー フィルター

フィルターとして使用すると、[Username field] = FULLNAME( ) などの計算フィールドにより、サーバーにサインインしているユーザーと関連性のあるデータのみを表示するユーザー フィルターを作成できます。
### ISFULLNAME
構文 ISFULLNAME("User Full Name")
出力 ブール値
定義

現在のユーザーのフル ネームが指定されたフル ネームに一致する場合に TRUE を返し、一致しない場合は FALSE を返します。
例 
ISFULLNAME("Hamlin Myrer")
注

<"User Full Name"> 引数はフィールドではなくリテラル文字列である必要があります。

この関数は以下をチェックします。

  • Tableau Cloud および Tableau Server: サインインしたユーザーのフルネーム
  • Tableau Desktop: ユーザーのローカルまたはネットワークのフルネーム
### ISMEMBEROF
構文 ISMEMBEROF("Group Name")
出力 ブール値または Null
定義

現在 Tableau を使用しているユーザーが指定された文字列と一致するグループのメンバーである場合は TRUE、メンバーでない場合は FALSE、サインインしていない場合は NULL を返します。
例 
ISMEMBEROF('Superstars')
ISMEMBEROF('domain.lan\Sales')
注

<"Group Full Name"> 引数はフィールドではなくリテラル文字列である必要があります。

Tableau Cloud または Tableau Server にユーザーがサインインしている場合、グループ メンバーシップは Tableau グループによって決定されます。指定された文字列が「全ユーザー」の場合、この関数は TRUE を返します。

ISMEMBEROF( ) 関数は、Active Directory のドメインにも対応しています。Active Directory ドメインは、グループ名を使用して計算内で宣言される必要があります。

ユーザーのグループ メンバーシップに変更が加えられた場合、グループ メンバーシップに基づくデータの変更は、新しいセッションを使用してワークブックまたはビューに反映されます。既存のセッションには古いデータが反映されます。
### ISUSERNAME
構文 ISUSERNAME("username")
出力 ブール値
定義 現在のユーザーのユーザー名が、指定された username に一致する場合は TRUE を、一致しない場合は FALSE を返します。
例 
ISUSERNAME("hmyrer")
注

<"username"> 引数はフィールドではなくリテラル文字列である必要があります。

この関数は以下をチェックします。

  • Tableau Cloud および Tableau Server: サインインしたユーザーのフルネーム
  • Tableau Desktop: ユーザーのローカルまたはネットワークのユーザー名
### USERDOMAIN( )
構文 USERDOMAIN( )
出力 文字列
定義 現在のユーザーのドメインを返します。
注

この関数は以下をチェックします。

  • Tableau Cloud および Tableau Server: サインインしているユーザーのユーザー ドメイン
  • Tableau Desktop: ユーザーがドメイン上に存在する場合はローカル ドメイン
### USERNAME( )
構文 USERNAME( )
出力 文字列
定義 現在のユーザーのユーザー名を返します。
例 
USERNAME( )

サインインしているユーザーのユーザー名 (「hmyrer」など) を返します。

[Manager] = USERNAME( )

hmyrer というマネージャーがサインインしている場合、この例では、ビューの [マネージャー] フィールドに「hmyrer」が含まれているときにのみ TRUE を返します。
注

この関数は以下をチェックします。

  • Tableau Cloud および Tableau Server: サインインしたユーザーのフルネーム
  • Tableau Desktop: ユーザーのローカルまたはネットワークのユーザー名

ユーザー フィルター

フィルターとして使用すると、[Username field] = USERNAME( ) などの計算フィールドにより、サーバーにサインインしているユーザーと関連性のあるデータのみを表示するユーザー フィルターを作成できます。
### USERATTRIBUTE
構文 USERATTRIBUTE('attribute_name')
出力 文字列または Null
定義

<'attribute_name'> が、Tableau に渡される JWT (接続済みアプリ、UAT、OIDC クレーム経由) または SAML XML 応答の一部である場合、この計算は <'attribute_name'> の最初の値を返します。

<'attribute_name'> が存在しない場合は Null を返します。
例

「地域」が、JWT または SAML 応答に含まれ、Tableau に渡されるユーザー属性であるとします。

ワークブックの作成者は、ビジュアライゼーションを設定し、指定された地域に基づいてデータをフィルターすることができます。そのフィルターでは、次の計算を参照できます。

[Region] = USERATTRIBUTE("Region")

西部地域の User2 が埋め込まれたビジュアライゼーションを表示すると、Tableau は適切な西部地域のデータのみを表示します。
注 <'attribute_name'> が複数の値を返すと予測される場合は、USERATTRIBUTEINCLUDES 関数を使用することができます。
### USERATTRIBUTEINCLUDES
構文 USERATTRIBUTEINCLUDES('attribute_name', 'expected_value')
出力 ブール値
定義

次の両方が true の場合に TRUE を返します。

  • <'attribute_name'> が、Tableau に渡される JWT (接続済みアプリ、UAT、OIDC クレーム経由) または SAML XML 応答の一部である
  • <'attribute_name'> 値のいずれかが <'expected_value'> と等しい

そうでない場合は FALSE を返します。
例

「地域」が、JWT または SAML 応答に含まれ、Tableau に渡されるユーザー属性であるとします。

ワークブックの作成者は、ビジュアライゼーションを設定し、指定された地域に基づいてデータをフィルターすることができます。そのフィルターでは、次の計算を参照できます。

USERATTRIBUTEINCLUDES('Region', [Region])

西部地域の User2 が埋め込まれたビジュアライゼーションにアクセスすると、Tableau はユーザー属性 [地域] が [地域] フィールドの値のいずれかと一致するかどうかをチェックします。true である場合、ビジュアライゼーションは適切なデータを表示します。

北部地域の User3 が同じビジュアライゼーションにアクセスすると、[地域] フィールドの値と一致するものがないため、データを表示することができません。
## ユーザー計算の作成 ユーザー計算は、Tableau Server または Tableau Cloud で設定したユーザーおよびグループが直接操作します。ユーザー計算を作成して、フィルターとして使用することができます。これにより、関連するデータのみを表示できます。 たとえば、米国の 48 州を対象とする売り上げデータを表示するマップに類似するマップ ビジュアライゼーションがある場合、ユーザー計算を作成して各ユーザーに関連する部分のマップ (地域マネージャーと統括マネージャーに関連するデータなど) のみを表示することができます(統括マネージャーは国全体のデータを表示できますが、地域マネージャーには管理する地域のデータのみが表示されるようにする必要があります)。 統括マネージャーがサインインすると、次のビジュアライゼーションが表示されます。 ![米国の塗りつぶされた地図には、地域別の総売上が表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/userfunctions1.png) 西部地域マネージャーがサインインすると、次のようにその地域の売上のみが表示されます。 ![米国西部の色分けされた地図。カリフォルニア州の売上が最も高いことが際立っています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/userfunctions2.png) この例に類似したユーザー関数を作成するには、次の手順を行います。 ### はじめる前に この例に沿った手順を行うには、Tableau Server または Tableau Cloud へのアクセス権を所有している必要があります。また、サーバーまたはサイト管理者である必要があります。 ### ステップ 1: ユーザーとグループの作成 1. Tableau Server または Tableau Cloud へのサインイン。 2. Tableau Server あるいは Tableau Cloud で、次のユーザーを追加します。 - Sadie Pawthorne - Chuck Magee - Fred Suzuki - Roxanne Rodriguez 詳細については、Tableau Server ヘルプの[「サイトへのユーザーの追加」](http://onlinehelp.tableau.com/current/server/ja-jp/sites_addusers.htm)を参照してください。 3. "**National Managers (統括マネージャー)**" という新規グループを作成します。 詳細については、Tableau Server ヘルプの[「ローカル グループの作成」](http://onlinehelp.tableau.com/current/server/ja-jp/groups_create_local.htm)を参照してください。 4. "National Managers (統括マネージャー)" グループに自分を追加します。 詳細については、Tableau Server ヘルプの[「グループへのユーザーの追加」](http://onlinehelp.tableau.com/current/server/ja-jp/users_add_group.htm)を参照してください。 ### ステップ 2: ビジュアライゼーションの作成 1. Tableau Desktop を開き、Tableau に付属の **"Sample - Superstore (サンプル - スーパーストア)"** データ ソースに接続します。 2. ワークスペースの左下隅で、\[データ ソース\] タブをクリックします。 3. \[データ ソース\] ページの左側にある \[接続\] ペインから、"People (人)" シートを結合エリアにドラッグします。 4. 結合アイコンをクリックし、\[左\] を選択します。 ![左結合を作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/user_functions1.gif) 5. 新しいワークシートに移動します。 6. \[**データ**\] ペインの \[ディメンション\] で "State (州)" をダブルクリックします。 マップ ビューが作成されました。 7. **\[データ\]** ペインの \[メジャー\] から、"Sales (売上高)" を \[マーク\] カードの \[色\] にドラッグします。 8. \[列\] シェルフで \[経度\] フィールドを選択し、キーボードの Control (Mac では Command) を押したままコピーします。コピーを \[列\] シェルフにある元データの右側にドラッグします。 ![Tableau で二重軸マップを作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/user_functions2.gif) 9. \[マーク\] カードで、2 番目 (下部) の **\[経度\]** タブをクリックします。 10. **\[データ\]** ペインから "Region (地域)" を \[マーク カード\] の \[色\] にドラッグします。 右側のマップ ビューが新しい色を使用して更新されます。 ![新しいカラー パレットが適用されたマップ ビュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/user_functions3.png) 11. \[マーク\] カードで、\[マーク タイプ\] ドロップダウンをクリックし、**\[マップ\]** を選択します。 ![マップが選択されたマーク カード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/user_functions4.png) 12. \[マーク\] カードの \[不透明度\] で **\[色\]** をクリックし、スライダーを 50% に調整します。 13. \[マーク\] カードで、最初の **\[経度\]** タブをクリックします。 14. \[マーク\] カードで \[色\] \> \[色の編集\] をクリックし、次にカラー パレットのドロップダウン リストから **\[灰色\]** を選択します。 左側のマップ ビューが更新されます。 ![新しいカラー パレットが適用されたマップ ビュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/user_functions5.png) 15. \[列\] シェルフの右側にある **\[経度\]** フィールドを右クリックして、\[二重軸\] を選択します。 ![二重軸が選択された列メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/user_functions7.png) マップは次のようになります。 ![新しい列が適用されたマップ ビュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/user_functions6.png) ### ステップ 3: ユーザー計算の作成 1. \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択します。 2. 開いた計算エディターで、次の操作を実行します。 - 計算フィールドに "User Filter (ユーザー フィルター)" と名前を付けます。 - 次の式を入力します。 `[Regional Manager] = USERNAME() OR ISMEMBEROF("National Managers")` この計算では、ユーザーが "Region (People) (地域 (人))" フィールドに含まれているか、または "National Managers (統括マネージャー)" グループに含まれているかを確認します。含まれている場合は、true を返します。 - 終了したら、\[OK\] をクリックします。 新しい計算フィールドが \[データ\] ペインの \[ディメンション\] の下に表示されます。他のフィールドと同様に、このフィールドを 1 つ以上のビジュアライゼーションで使用できます。 ### ステップ 4: \[フィルター\] シェルフへのユーザー計算の追加 1. \[データ\] ペインの \[ディメンション\] から、"User Filter (ユーザー フィルター)" を \[フィルター\] シェルフまでドラッグします。 2. 開いた \[フィルター\] ダイアログ ボックスで \[True\] を選択してから、\[OK\] をクリックします。 ### ステップ 5: 計算のテスト 1. Tableau Desktop で、ワークスペースの右下隅にある \[ユーザーとしてフィルター\] ドロップダウンをクリックし、ユーザーを Sadie Pawthorne に変更します。 Sadie は "People (人)" シートの "West (西部)" 地域に割り当てられているため、マップが更新されて "United States (米国)" の "West (西部)" 地域のみが表示されます。 2. \[ユーザーとしてフィルター\] ドロップダウンをもう一度選択し、ユーザーを Roxanne Rodriguez に変更します。 Roxanne は "People (人)" シートの "Central (中央部)" 地域に割り当てられているため、マップが更新されて "United States (米国)" の "Central (中央部)" 地域のみが表示されます。 3. \[ユーザーとしてフィルター\] ドロップダウンを再度選択し、ユーザーを \[Chuck Magee\] に変更します。 Chuck は "People (人)" シートの "East (東部)" 地域に割り当てられているため、マップが更新されて "United States (米国)" の "East (東部)" 地域のみが表示されます。 4. \[ユーザーとしてフィルター\] ドロップダウンをもう一度選択し、ユーザーを Fred Suzuki に変更します。 Fred は "People (人)" シートの "South (南部)" 地域に割り当てられているため、マップが更新されて "United States (米国)" の "South (南部)" 地域のみが表示されます。 5. \[ユーザーとしてフィルター\] ドロップダウンをもう一度選択し、ユーザーを自分に戻します。 自分はサーバーの "National Managers (統括マネージャー)" グループに含まれているため、マップが更新されてすべてのデータが表示されます。 ビューを Tableau Server または Tableau Cloud にパブリッシュすると、動作が保持されます。"National Managers (統括マネージャー)" グループまたは "Sample - Superstore (サンプル - スーパーストア)" データ ソースの "People (人)" シートに記載されていないユーザーには、空白のビジュアライゼーションのみが表示されます。 ## 関連項目 [Tableau で使用する関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions.htm) [Tableau 関数 (カテゴリ別)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_categories.htm) [Tableau 関数 (アルファベット順)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_alphabetical.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # リファレンス ライン、リファレンス バンド、リファレンス分布、およびリファレンス ボックス リファレンス ライン、リファレンス バンド、リファレンス分布、または箱ヒゲ図を追加して、連続軸上の特定の値、地域、範囲を識別できます。たとえば、複数の製品の月間売上を分析している場合は、比較のために平均売上のリファレンス ラインを含めます。 Tableau では、リファレンス ライン、リファレンス バンド、リファレンス分布、および箱ヒゲ図を必要な数だけビューに追加できます。 ## リファレンス ライン、リファレンス バンド、リファレンス分布、およびリファレンス ボックスの種類 リファレンス ライン、リファレンス バンド、リファレンス分布または (Tableau Desktop 内ではなく Web 上の) リファレンス ボックス プロットを、ビュー内の任意の連続軸に追加できます。 - **リファレンス ライン** — 軸上の定数値または計算値にリファレンス ラインを追加できます。計算値は、指定したフィールドに基づいて算出できます。また、リファレンス ラインに信頼区間を含めることもできます。 ![参照線とともに 3 つの異なるセグメントの売上を表示する棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/reflines1.png) - **リファレンス バンド** — リファレンス バンドは、ビューの軸上にある 2 つの定数値または計算値の間にあるマークの背後の網掛け部分です。 ![参照線とともに 3 つの異なるセグメントの売上を表示する棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/reflines2.png) - **リファレンス分布** — リファレンス分布は網掛けのグラデーションを追加して、軸に沿った値の分布を示します。分布はパーセンテージ、百分位値、分位値 (次のイメージのとおり)、または標準偏差で定義できます。 ![参照線とともに 3 つの異なるセグメントの売上を表示する棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/reflines3.png) リファレンス分布はブレット チャートの作成にも使用できます。指定方法の詳細については、この記事後半の[ブレット グラフの追加](#Add_Bullet_Graphs)を参照してください。 - 箱ヒゲ図 — 箱ヒゲ図 (ボックス、または箱ひげ図とも呼ばれる) は、軸に沿った値の分布を説明する標準的なグラフです。ボックス プロットには四分位数 (ヒンジ) とヒゲが表示されます。Tableau では、さまざまな箱ヒゲ図のスタイルを提供しており、ヒゲの位置やその他の詳細の構成オプションが用意されています。 ![2 つのデータ セットを比較する箱ヒゲ図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/refline_boxplot_modern.png) ## リファレンス ラインの追加 リファレンス ラインは、ビュー内の任意の連続軸に追加できます。 **リファレンス ラインを追加するには** 1. \[分析\] ペインから \[リファレンス ライン\] をドラッグしてビューにドロップします。Tableau は、使用可能な宛先を示します。選択の範囲は、アイテムの種類と現在のビューによって異なります。 単純なケースでは、ドロップ ターゲット領域では 3 つのオプションが提供されます。 ![参照バンドをドラッグ アンド ドロップします。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/reference_bands_simple_drop_web.png) 上記のビューは Web 編集セッションの画面です。Tableau Desktop でもプロセスは同じですが、ユーザー インターフェイスが若干異なります。表、ペイン、およびセルという各用語は、アイテムのスコープを定義する際に使用されます。 ![2009 年と 2010 年の 3 つの地域の売上を比較した 3 つの棒グラフ。表全体、ペインごと、セルごとの平均売上を示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/reflines_scope1.png) 二重軸を使用したビューなど、より複雑なビューの場合は、拡張ドロップ ターゲット領域が表示されます。 ![テーブル、ペイン、セル タイプを使用して、参照バンド オプションを追加します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/reference_lines_notsimple_drop_web.png) ヘッダー内の 3 つの大きなボックスのいずれかにアイテムをドロップすると、ビュー内の各連続フィールドに別のリファレンス ラインが追加されます。 ![時間の経過に伴う利益と売上の折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/reference_lines_we2.png) 特定の連続フィールドを基準に整列している下のボックスのいずれかにアイテムをドロップすると、バンドが指定された範囲でその軸に追加されます。 ターゲット領域にラインをドロップすると、次のダイアログ ボックスが表示されます。
Tableau Desktop のバージョン Web バージョン

参照線、バンド、またはボックスを編集するためのオプションを含むダイアログ ボックス。

ライン、バンド、または配布ラインの [線の編集] ダイアログ ボックス。

2. \[線\] オプションがダイアログ ボックスの上部で既に選択されています。 3. \[値\] フィールドの連続フィールドをリファレンス ラインの基準として選択します。また、パラメーターを選択することもできます。 現在ビューに表示されていない連続フィールドをリファレンス ラインの基準として選択することはできません。このような連続フィールドを使用する場合は、以下を実行します。 1. 連続フィールドを \[データ\] ペインから \[マーク\] カードの \[詳細\] ターゲットまでドラッグします。 2. 必要に応じて、連続フィールドの集計を変更します。 この操作を行ってもビューの表示は変わりませんが、連続フィールドをリファレンス バンドの基準として使用できるようになります。 3. ビューのリファレンス ラインをクリックし、\[編集\] を選択して \[ラインの編集\] ダイアログ ボックスをもう一度開きます。 4. 集計を選択します。表示される集計は、選択した連続フィールドによって異なります。 - **総計** — セル、ペイン、またはビュー全体のすべての値の集計値に線を配置します。このオプションは、平均の平均値ではなく加重平均を算出するときに特に便利です。また、カスタム集計の計算を処理する場合にも役に立ちます。総計は参照元データを使用して計算され、\[分析\] メニューから総計オプションの 1 つを選択した場合と同じように計算されます。 - **合計** — セル、ペイン、またはビュー全体のすべての値の合計に線を配置します。 - **定数** — 軸上の指定した値に線を配置します。 - **最小** — 最小値に線を配置します。 - **最大** — 最大値に線を配置します。 - **平均** — 軸に沿って平均値に線を配置します。 - **中央** — 中央値に線を配置します。 5. ラインにラベルを付ける方法を選択します。 - **なし** — リファレンス ラインのラベルを非表示にするには、このオプションを選択します。 - **値** — 軸上の線の値に対応するラベルを表示するには、このオプションを選択します。 - **計算** - リファレンス ラインの基準となるフィールド名と実行される計算を表示するには、このオプションを選択します。 - **カスタム** — テキスト ボックスにカスタム ラベルを作成するには、このオプションを選択します。テキスト ボックスの右側のメニューを使用して、計算や値などの値を挿入できます。ボックスに直接テキストを入力し、` = ` などの値を作成することもできます。 6. ツールヒントの表示方法を選択します。 - **なし** — リファレンス ラインのツールヒントを非表示にするには、このオプションを選択します。 - **自動** — リファレンス ラインの既定のツールヒントを表示するには、このオプションを選択します。 - **カスタム** — ツールヒントにカスタム ラベルを表示するには、このオプションを選択します。テキスト ボックスの右側のメニューを使用して、計算や値などの値を挿入できます。ボックスに直接テキストを入力し、` = ` などの値を作成することもできます。 7. 線と信頼区間を表示する、線のみを表示する、または信頼区間のみを表示するのいずれかを指定します。 信頼区間の分布バンドは、母集団平均が時間の _n_% の範囲を網掛けします。この場合、_n_ は右のドロップダウンで選択した値です。リストされた数値の 1 つ、またはパラメーターを選択できます。 ![95 を含むさまざまな平均オプションを含むドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/reference_lines_web4.png) 選択した値が大きいほど、バンドの幅は広くなります。 8. Tableau Desktop では、線の書式設定オプションを指定することもできます。 ![線の種類、色、太さなど、線の書式を設定するためのオプションを含むダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/addline5.png) 9. オプションとして、線の上または下の塗りつぶし色を追加します。 ![線の書式設定ダイアログ ボックスには、濃い黒から淡い青までの 18 色のカラー パレットを使用して線の上と下を塗りつぶすオプションが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/addline6.png) 線と信頼区間を表示すると、網掛けは信頼区間内では暗くなり、それより上では明るくなります。 ![地域別のインターネット使用率の中央値と、信頼度レベルで追加された線を示す箱ヒゲ図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/addline8.png) 線を使用せずに信頼区間を表示すると、塗りつぶしの色は反映されません。後で線を表示することにした場合は、設定が適用されます。 10. ハイライトまたは選択したデータ ポイントに対する再計算されたラインの表示を実行するかどうかを指定します。詳細については、[マーク データと再計算されたラインの比較](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_explore_analyze_interact.htm#RecalcLines)を参照してください。 ## リファレンス バンドの追加 リファレンス バンドは、ビューの軸上にある 2 つの定数値または計算値の間にあるマークの背後の網掛け部分です。リファレンス バンドは、ビュー内の任意の連続軸に追加できます。 **リファレンス バンドを追加するには** 1. \[分析\] ペインから \[リファレンス バンド\] をドラッグしてビューにドロップします。Tableau は、使用可能な宛先を示します。選択の範囲は、アイテムの種類と現在のビューによって異なります。 単純なケースでは、ドロップ ターゲット領域で次の 3 つのオプションのみが提供されます。 ![参照バンドをドラッグ アンド ドロップします。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/reference_bands_simple_drop_web.png) 表、ペイン、およびセルという各用語は、アイテムのスコープを定義する際に使用されます。 ![2009 年と 2010 年の 3 つの地域の売上を比較した 3 つの棒グラフ。表全体、ペインごと、セルごとの平均売上を示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/reflines_scope1.png) 二重軸を含むビューなど、より複雑なビューの場合は、次のような拡張されたドロップ ターゲット領域が表示されます。 ![テーブル、ペイン、セル タイプを使用して、参照バンド オプションを追加します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/reference_bands_notsimple_drop_web.png) ヘッダー内の 3 つの大きなボックスのいずれかにアイテムをドロップすると、ビュー内の各連続フィールドに別のバンドセットが追加されます。 ![消費者、企業、ホームオフィスの月別売上予測。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/reference_bands_web2.png) 特定のフィールドを基準にして整列する下のボックスのいずれかにアイテムをドロップすると、バンドが指定された範囲でその軸に追加されます。 ターゲット領域にバンドをドロップすると、次のダイアログ ボックスが表示されます。
Tableau Desktop のバージョン Web バージョン

グラフ内の参照線、バンド、またはボックスを編集するためのダイアログ ボックス。

最小値と最大値のオプションと、選択したデータのバンドを再計算する機能を備えた、バンドを編集するためのフォーム。

2. \[バンド\] エリアがダイアログ ボックスの上部で既に選択されています。 3. 2 つの連続するフィールドを選択して、各 \[値\] フィールドのリファレンス バンドの基準として使用します。また、ドロップダウン リストからパラメーターを選択することもできます。両方の領域で同一の連続フィールドと集計を選択しないでください。 現在ビューに表示されていない連続フィールドをリファレンス バンドの基準として選択することはできません。このような連続フィールドを使用する場合は、以下を実行します。 1. 連続フィールドを \[データ\] ペインから \[マーク\] カードの \[詳細\] ターゲットまでドラッグします。 2. 必要に応じて、連続フィールドの集計を変更します。 この操作を行ってもビューの表示は変わりませんが、連続フィールドをリファレンス バンドの基準として使用できるようになります。 3. ビューのリファレンス バンドをクリックして \[編集\] を選択し、\[バンドの編集\] ダイアログ ボックスを再度開き、\[値 (起点)\] 領域と \[値 (終点)\] 領域でそれぞれ連続フィールドを選択します。 4. 各値の計算を選択します。表示される集計は、選択した連続フィールドによって異なります。 - **総計** — バンドをセル、ペイン、またはビュー全体のすべての値の集計値まで延長します。このオプションは、平均の平均値ではなく加重平均を算出するときに特に便利です。また、カスタム集計の計算を処理する場合にも役に立ちます。総計は参照元データを使用して計算され、\[分析\] メニューから総計オプションの 1 つを選択した場合と同じように計算されます。 - **合計** — バンドをセル、ペイン、またはビュー全体のすべての値の合計値まで延長します。 - **定数** — バンドを軸上の指定した値まで延長します。 - **最小** — バンドを最小値まで延長します。 - **最大** — バンドを最大値まで延長します。 - **平均** — バンドを軸に沿った平均値まで延長します。 - **中央** — バンドを中央値まで延長します。 5. バンドにラベルを付ける方法を選択します。 - **なし** — リファレンス バンドのラベルを非表示にするには、このオプションを選択します。 - **値** — 軸上のバンドの値に対応するラベルを表示するには、このオプションを選択します。 - **計算** — リファレンス バンドの基準となる連続フィールド名と実行される計算を表示するには、このオプションを選択します。 - **カスタム** — テキスト ボックスにカスタム ラベルを作成するには、このオプションを選択します。テキスト ボックスの右側のメニューを使用して、計算や値などの値を挿入できます。ボックスに直接テキストを入力し、` = ` などの値を作成することもできます。 6. ツールヒントの表示方法を選択します。 - **なし** — リファレンス バンドのツールヒントを非表示にするには、このオプションを選択します。 - **自動** — リファレンス バンドの既定のツールヒントを表示するには、このオプションを選択します。 - **カスタム** — ツールヒントにカスタム ラベルを表示するには、このオプションを選択します。テキスト ボックスの右側のメニューを使用して、計算や値などの値を挿入できます。ボックスに直接テキストを入力し、` = ` などの値を作成することもできます。 1. Tableau Desktop では、バンドの書式設定オプションを指定することもできます。2 個の値を線で示したり、バンドの網掛けの色を選択したりできます。 ![線と背景色のオプションを使用してバンドを編集するためのダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/addband8.png) 2. ハイライトまたは選択したデータ ポイントに対する再計算されたラインの表示を実行するかどうかを指定します。詳細については、[マーク データと再計算されたラインの比較](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_explore_analyze_interact.htm#RecalcLines)を参照してください。 ## リファレンス分布の追加 リファレンス分布を追加する場合は、1、または 2 以上の値を指定します。1 つの値を使用した場合、結果はラインになり、2 つ以上の値の場合、結果は 1 つまたは 2 つ以上のバンドとなります。 **リファレンス分布を追加するには** 1. \[分析\] ペインから \[分布バンド\] をドラッグしてビューにドロップします。Tableau は、使用可能な宛先を示します。選択の範囲は、アイテムの種類と現在のビューによって異なります。 2. 分布の範囲を選択します。表、ペイン、およびセルという各用語は、アイテムのスコープを定義する際に使用されます。 ![2009 年と 2010 年の 3 つの地域の売上を比較した 3 つの棒グラフ。表全体、ペインごと、セルごとの平均売上を示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/reflines_scope1.png) 3. 分散の作成に使用する計算を選択します。 - **パーセンテージ** — 指定したパーセンテージ値の区間を網掛けします。2 つ以上のパーセンテージ値を区切るにはコンマを使用してから (例: `60, 80`)、そのパーセンテージに使用するメジャーと集計を指定します。 ![計算パーセンテージが 60%、80% と表示されたダイアログボックス](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/distribution6.png) - **百分位値** — 指定した百分位値の区間を網掛けします。\[値\] ドロップダウン リストから _\[値の入力\]_ を選択し、2 つ以上の数値をコンマで区切って入力します (例: `60,80` や `25, 50, 75`)。 - **分位値** — 網掛けと線を使用して、指定したタイル数にビューを分割します。この計算を選択した場合、タイル数も指定する必要があります (3 から 10、それぞれを含む)。たとえば、3 を選択すると、Tableau は一般的な分位関数を呼び出し、33.33 分位値と 66.66 分位値を指定することで、第1、第2、第3分位数の境界を計算します。3 つの 3 分位にそれぞれ別の網掛けします。 Tableau は、分位値と百分位を計算するために R 標準で推定タイプ 7 を使用します。 - **標準偏差** — 線と網掛けを配置して、指定した数の標準偏差を平均値の上下に示します。このオプションを選択すると、標準偏差の数を示す係数と、計算をサンプルと母集団のどちらで行うかを指定する必要があります。 4. 分布バンドにラベルを付ける方法を指定します。 - **なし** — 分布バンドのラベルを非表示にするには、このオプションを選択します。 - **値** — 軸上の各分布バンドの値に対応するラベルを表示するには、このオプションを選択します。 - **計算** — 分布バンドの基準となる連続フィールド名と実行される計算を表示するには、このオプションを選択します。 - **カスタム** — テキスト ボックスにカスタム ラベルを作成するには、このオプションを選択します。テキスト ボックスの右側のメニューを使用して、計算や値などの値を挿入できます。ボックスに直接テキストを入力し、` = ` などの値を作成することもできます。 5. ハイライトまたは選択したデータ ポイントに対する再計算されたバンドの表示を行うかどうかを指定します。詳細については、Tableau Desktop のオンライン ヘルプの[マーク データと再計算されたラインの比較](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_explore_analyze_interact.htm#RecalcLines)を参照してください。 ## ブレット グラフの追加 リファレンス分布はブレット グラフの作成にも使用できます。ブレット グラフは棒グラフの変形で、ダッシュボードのゲージとメーターを置き換えるために開発されました。ブレット グラフは通常、「悪い、まあまあ、良い」など、業績の定性的範囲のコンテキストでプライマリ メジャーを 1 つ以上の他のメジャーと比較する場合に使用されます。ブレット グラフを作成するには、業績の定性的範囲を示す分布と目標を示す線を追加します。次の手順では、\[表示形式\] を使用してこのプロセスをより簡単にしています。 1. \[データ\] ペインで 1 つ以上のディメンションと 2 つのメジャーを選択します。ブレット グラフではメジャーの値を比較します。たとえば、予算と実績、実績と目標などです。Ctrl キーを押したままフィールドをクリックし、\[データ\] ペインで複数のフィールドを選択します。\[Superstore\] サンプル ワークブックを使用している場合は、以下のフィールドを選択できます。 ![スーパーストア データ セットからのディメンションとメジャーのリスト。製品カテゴリとサブカテゴリが選択され、利益と売上のメジャーも選択されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bulletgraph1web.png) 2. ツールバーの **\[表示形式\]** ボタンをクリックします。 ![オーダー日ディメンションと利益メジャーが強調表示されたデータ ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example6b_10.0.png) 3. \[表示形式\] ペインの **\[ブレット グラフ\]** を選択します。 ![いくつかの Viz タイプ オプションが利用可能な \[表示形式\] ペイン。ブレット グラフが選択されており、テキストには「ブレット グラフの場合は、0 個以上のディメンション、または 2 つのメジャーを試してください。」と表示されています。](Img/bulletgraph3_10.0.png) Tableau により、メジャーの平均の 60% と 80% に定義されているリファレンス分布が \[詳細\] に追加されます。また、同じメジャーの平均を示すリファレンス ラインも追加されます。その他のメジャーは \[行\] シェルフに配置されます。 ![カテゴリとサブカテゴリ別に利益を表示するブレット グラフの viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bulletgraph4.png) これらのいずれかを変更して定義を変更します。たとえば、分布バンド値のセットに 100% を追加したり、定数値に線を描画したりできます。外縁、分布バンド、または線をクリックして、\[編集\] を選択します。 ## ボックス プロットの追加 Web 上ではなく Tableau Desktop で、ボックス プロットを連続軸に追加できます。 軸に沿った値の分布を示すには、ボックス プロット (別名、箱ひげ図) を使用します。 ボックスは、データの中央 50% (つまり、データ分布の真ん中の 2 つの四分位) を示しています。次の図に示すように、_ひげ_と呼ばれる線を設定して、四分位の 1.5 倍の範囲内にあるすべての点 (つまり、隣接するボックスの幅の 1.5 倍以内にあるすべての点) を表示する、またはデータの最大範囲でのすべての点を表示できます。 ![性別別の平均体重を表示する箱ヒゲ図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/boxplot1.png) ビュー内に 1 つ以上のメジャーがある場合は、\[表示形式\] ペインから箱ヒゲ図を利用することもできます。 ![箱ヒゲ図を作成するオプションが選択された、チャート オプションの \[表示形式\] グリッド。](Img/boxplot2.png) 表示形式の詳細については、[表示形式を使用したビューの開始](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildauto_showme.htm)を参照してください。 **ボックス プロットを追加するには:** 1. 定量的軸上で右クリックし (Mac では Control を押しながらクリック)、\[リファレンス ラインの追加\] を選択します。 ![グラフ軸のコンテキスト メニュー。軸範囲の編集、マークの選択、軸の同期、軸の書式設定、ヘッダーの表示、参照線の追加のオプションが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/addline1.png) 2. \[リファレンス ライン、リファレンス バンド、またはリファレンス ボックスの追加\] ダイアログ ボックスで、\[ボックス プロット\] を選択します。 ![線、バンド、分布、箱ヒゲ図を追加するためのオプションを含むダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/boxplot3.png) 3. \[プロット オプション\] で、ヒゲの配置を指定します。 - IQR の 1.5 倍以内のデータ 四分位範囲から 1.5 倍 (隣接する箱の幅の 1.5 倍) 離れた位置にヒゲを配置します。これは概略式ボックス プロットとしても知られています。 - データの最大範囲 — 分布の中で最も遠いデータ ポイント (マーク) にヒゲを配置します。これは骨格式ボックス プロットとしても知られています。 4. 基本的なマーク (外れ値以外) を非表示にするかどうかを指定します。つまり、ヒゲの域を越えている値のマークを除くすべてのマークを非表示にするかどうかを指定します。 5. \[スタイル\]、\[塗りつぶし\]、\[枠線\]、および \[ヒゲ\] を選択してプロットの外観を構成します。 ### ボックス プロットの代替方法: 表示形式とリファレンス ライン、リファレンス バンド、およびリファレンス ボックスの追加 \[表示形式\] を使用して箱ヒゲ図を追加する場合と、\[リファレンス ラインの追加\] を使用して箱ヒゲ図を追加する場合の違いは、\[表示形式\] を使用する場合は箱ヒゲ図自体がビジュアライゼーションであるのに対し、リファレンス ライン、リファレンス バンド、または箱ヒゲ図を使用する場合は、箱ヒゲ図が既存のビジュアライゼーションに追加されるという点です。たとえば、まず \[表示形式\] で円のビューを選択し、\[リファレンス ラインの追加\] から箱ヒゲ図を追加すると、次のビューが作成されます。 ![オレンジ色の円が付いた箱ヒゲ図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/boxplot4.png) ## 既存のリファレンス ライン、リファレンス バンド、リファレンス分布の編集 既存のライン、バンド、または分布を編集できます。これを行うには、ラインまたはバンドの外縁をクリックして \[編集\] を選択し、そのオブジェクトの編集ダイアログ ボックスをもう一度開きます。 ![消費者販売予測の折れ線グラフ。最大値を調整または削除するためのドロップダウン メニューがあります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/reference_lines_web5.png) ## リファレンス ライン、リファレンス バンド、またはリファレンス分布の削除 リファレンス ライン、リファレンス バンド、またはリファレンス分布を一度に削除するには、線かバンドの外縁をクリックして \[削除\] を選択します。また、ラインやバンドをビューの外にドラッグすることもできます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # リレーションシップで計算を気軽に使ってみる 計算を使用するのは大変だと感じるかもしれません。リレーションシップを使用するデータ ソースでの計算は、さらに大変だと感じるかもしれません。しかし、リレーションシップでの計算を恐れる必要はありません。 **注**: 関係を使用するデータ ソースの基本的な動作にまだ慣れていない場合は、このトピックに進む前に[関係を気軽に使ってみる](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_dont_be_scared.htm)を参照してください。 ## 計算タイプ **行レベルの計算**は、データ内の各レコードに対して計算されるものです。 たとえば、各販売トランザクションには売上額と定価があり、割引率によって次のように調整される可能性があります: `Price * (1- ZN([Discount]))`。これは、各トランザクションの行ごとに計算されます。計算の結果は、売上高のデータ ソースに新しい列として追加されると考えることができます。 **集計計算**もあります。 集計計算はビジュアライゼーションの詳細レベルで計算され、その値はビューの構造によって異なります。カウント数は、集計計算の例です。`Count([Title])` の値は、書式、著者、または販売日でカウント数を表示するかどうかによって異なります。 計算タイプの詳細については、[ブログ](https://www.tableau.com/about/blog/2019/9/understanding-how-tableau-calculation-types-work-together)を参照してください。 ## テーブルの詳細レベル Tableau データ ソースの各テーブルは独自の詳細レベルを持つことができるため、計算が関連付けられているテーブルがどれであるかによって影響が大きく異なります。たとえば、以前の Tableau (2020.2 より前のリレーションシップより前) では、定数値 `1` を使用して計算を作成し、それを合計することでデータ ソース内のレコード数をカウントしていました。データソースの各行に `1` を割り当てたので、合計すると行数になりました。 ただし、この計算は値 `1` になります。定数計算は、データ ソース全体に対するグローバルな詳細レベルではなく、データ ペインの下部にあるまだ割り当てられていない領域にあります。定数計算には独自の詳細レベルがあります。`1` の合計は単に `1` です。 前述のように、テーブルと同じ詳細レベルを持つ計算は、通常であればテーブルのフィールドが含まれているため、\[データ\] ペインのそのテーブルに属します。たとえば、各著者のフルネームを取得するために行う姓と名の連結 (つまり `[First Name] + " " + [Last Name]`) は、著者テーブルに配置されます。 ただし、1 つの計算で複数のテーブルのフィールドを使用する場合は、計算は \[データ\] ペインの下部にあるまだ割り当てられていない領域に移ります。これは、テーブル間の行レベル計算と呼ばれます。関連するテーブルの行レベルで結合する必要があるため、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。(リレーションシップのパフォーマンス オプションで、正しいカーディナリティが設定されていることを確認してください。) ## 詳細レベルの割り当て テーブルの詳細レベルで計算の結果が制御されるため、適切なテーブルで計算を行うことが重要です。FIXED 詳細レベル表現を使用すると、特定のテーブルに計算をプルできます。式が固定されるフィールド ([ディメンション宣言](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_lod.htm#lod-expression-syntax)) によって、結果の詳細レベルが決まります。 ### 例: 著者ブック ツアー **Q:** 各著者が参加しているブック ツアー イベントはいくつありますか? **A:** この数字は各著者に「属する」ものですので、著者のテーブルに入れる必要があります。 - **著者ブック ツアー イベント** = `{FIXED [Author Name] : SUM([Book Tour Events])}` - (これは、平易な言い方をすると「各著者に関するブック ツアー イベントの合計数」と考えることができます。 **Q:** ブック ツアーを行っていない著者は何人いますか? **A:** 次のような計算を試してみるのもよいでしょう。 - `COUNTD(IF ISNULL([Book Tour Events]) THEN ([Author Name]) END)` - (これは、平易な言い方をすると「ブック ツアー イベントが空値の場合、著者の名前を返し、一意の著者名を数える」と考えることができます。) ただし、ブック ツアー イベントはシリーズ テーブルからの値であり、作成者名は作成者テーブルからの値なので、この計算はテーブル間の行レベルの計算になります。また、このようなテーブル間の計算では内部結合が使用され、両方のテーブルに対応する値がない場合、行は結合結果から削除されます。つまり、存在しないものを Tableau に数えさせる必要があります。2 つのフィールドが同じテーブルにある場合は、この方法で行うのも良いでしょう。計算がデータソースの構造とうまく連動していないということ以外は、問題はありません。 代わりに、著者ごとにブック ツアー イベントの有無を示し、その結果を著者テーブルに保持する必要があります。「ブックツアーに参加している」かどうかというフラグが各著者に立てられると、ブックツアーを行っていない人数を数えることができます。 - **ブック ツアーの参加者か?** = `IF {FIXED [Author Name]: COUNT([Book Tour Events])} = 0 THEN "No" ELSE "Yes" END` - (これは、平易な言い方をすると「著者ごとにブック ツアー イベントの数を数える」と考えることができます。カウント数がゼロの場合は著者に「いいえ」というラベルを付け、それ以外の場合は「はい」というラベルを付けます。そのフィールドに「ブック ツアーの参加者か?」という名前を付けると、そこにははいといいえが並びます。 ここで、いいえの数を数えると、元の質問に答えることができます。 **ブック ツアーを行わない著者** = `IF [Book tour participant?]= "No" THEN ([Author Name]) END` という計算を行うと、ブック ツアーを行っていない著者のリストが得られます。(これは、「ブック ツアーの参加者か? がいいえである著者について、名前をリストアップする」と考えることができます。 計算が `COUNTD(IF [Book tour participant?]= "No" THEN ([Author Name]) END)` の場合、データ ペインの下部にある未割り当ての領域に結果が数値で表示されます。なぜでしょうか。それは、この計算は集計されているからです。 **ボーナス質問:** ブック ツアーの参加者か? の計算の構造を直接使用して、著者名のリストを返すこともできます。`IF {FIXED [Author Name]: COUNT([Book Tour Events])} = 0 THEN ([Author Name]) END`この計算はデータ ペインのどこに表示されるでしょうか。なぜでしょうか。Tableau Desktop の独自のコピーで試してみるか、[このワークブックをダウンロード](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/dontbescared_calcs.twbx)して確認してください。 (Tableau Desktop 2020.2 以降が必要です。ワークブックに入ったら、\[データ\] ペインで計算を右クリックし、\[編集\] を選択して計算エディターを開き、計算コメントの説明を確認します。) ## 関連リソース ちょっと難しいと感じたら、[関係を気軽に使ってみる](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_dont_be_scared.htm)を試してください。 あるいはこのまま続けて、関係を使用して複雑な分析を行う方法を調べたいでしょうか? [高度なリレーションシップを使ってみる](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_dont_be_scared_deeper.htm)を参照してください。 製品管理チームが発信する関係の技術的基盤の詳細については、Tableau のブログのリレーションシップに関する連載を参照してください。 - [関係 (パート 1): Tableau に新しいデータ モデリングを導入する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [関係 (パート 2): ヒントとテクニック](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [関係 (パート 3): 複数の関連するテーブルを横断して質問する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) また、「[Tableau が関係を発明した理由](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/)」など、[Action Analytics](https://action-analytics.com/library/) からの関係に関するビデオ ポッドキャストも参照してください。詳細については、[ライブラリ](https://action-analytics.com/library/)の \[ビデオ ポッドキャスト\] をクリックしてください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ワークシート レベルで書式設定 フォント、位置揃え、網掛け、枠線、線、ツールヒントをワークシート レベルで書式設定できます。たとえば、テキスト テーブルのすべての枠線を削除したり、網掛けをビュー内で 1 列おきに追加したりします。 このレベルで書式設定を変更した場合は、作業中のビューにのみ適用されます。ワークブックのビューのすべてのビューに適用される変更を行う方法の詳細については、[ワークブック レベルで書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_workbook.htm)を参照してください。 ## Tableau Desktop からワークシートの書式設定にアクセスする Web 上でワークシートの書式を設定する場合は、「 [Tableau Cloud でワークシートの書式設定にアクセスする](#Access2)」を参照してください。 1. ワークシートまたはダッシュボードを表示します。 2. \[書式設定\] メニューから、\[フォント\]、\[枠線\]、\[フィルター\] など、書式設定するビューの部分を選択します。 ### フォントの書式設定 ビューの場合、ペイン テキストやヘッダー テキスト、またはその両方について、フォント、スタイル、サイズ、および色を指定できます。たとえば、次のビューでは、ヘッダー テキストが Tableau 太字フォントを使用するように設定されています。 ![\[フォントの書式設定\] ダイアログ。](Img/wksht_5.png) ビューに合計または総計がある場合、これらの値をデータの他の部分より目立たせるために特殊なフォント設定を指定できます。これは特にテキスト テーブルを使用する場合に役立ちます。以下のビューのテキスト テーブルでは、総計が濃い赤に書式設定されています。 ![総計のフォント書式設定オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/wksht_6.png) ### テキストの配置の書式設定 Tableau はベスト プラクティスを使用してビュー内のテキストの配置を決定しますが、テキストをカスタマイズすることもできます。たとえば、ヘッダー テキストの向きが縦 (上) ではなく横 (標準) となるように変更できます。 注: Tableau は、改行の開始または終了を決定する際には地域標準に準拠します。 ![フォントの配置の書式設定。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_alignment2.gif) 画像をクリックして再生する。 各テキスト エリアに対し、次の配置オプションを指定できます。 **水平方向** - テキストを左揃え、右揃え、または中央揃えのいずれにするかを制御します。 **垂直方向** \- テキストを上詰め、中央揃え、または下詰めのいずれにするかを制御します。 **方向** - テキストを回転させて、水平方向 (標準)、上から下方向 (上)、または下から上方向 (下) に表示します。 **ラップ** - 長いヘッダーを次の行に折り返すか、省略するかを制御しますが、テキスト マークは制御しません。 注: セルが、複数行のテキストを表示できるだけのサイズでない場合、ラップを有効にしても見た目は変わりません。このような場合は、両向き矢印が表示されるまでカーソルでセルをポイントし、クリックしてセルのサイズを下に広げるようにドラッグします。 ### 網掛けの書式設定 網掛け設定は、合計、総計、およびこれらのエリア以外のワークシート エリアのペインおよびヘッダーの背景色を制御します。 網掛けにより、1 行または 1 列ごとに色を置き換える_バンディング_を追加することもできます。網掛けを交互に変えることによって、連続する行または列を識別しやすくなるため、バンディングはテキスト表に便利です。 ![網掛け書式が設定された表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_shading.gif) 画像をクリックして再生する。 行や列のバンディングでは、次のオプションを使用できます。 **ペインとヘッダー** - バンドが使用する色。 **\[バンド サイズ\]** - バンドの厚さ。 **レベル** - 行と列のシェルフに複数のフィールドを含むネストされた表がある場合、このオプションを使用すると特定のレベルにバンディングを追加できます。 ### 枠線の書式設定 枠線とは、ビュー内の表、ペイン、セル、およびヘッダーを囲む線です。セル、ペイン、およびヘッダー エリアの枠線のスタイル、幅、および色を指定できます。さらに、行と列の境界線の書式を設定できます。たとえば、このビューでは、\[行の境界線\] 枠線はオレンジ色を使用するよう書式設定されます。 ![行区切りの書式設定オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_borders.png) 行と列の境界線は、ビューを視覚的に分割するのに使用され、通常はネストされたテキスト テーブルで使用されます。行および列の境界線のドロップダウンを使用すると、各行または各列を分割する枠線のスタイル、幅、色、およびレベルを変更できます。このレベルは、分割するヘッダー レベルのことです。 ### 線の書式設定 ビューを構成する線 (グリッド線やゼロ線など) と、データの点検に役立つ線 (傾向線、リファレンス ライン、ドロップ ラインなど) の線を制御できます。 たとえば、傾向線で赤色を使用し、太くするよう設定できます。 ![傾向線は太さが増した赤色でフォーマットされます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/wksht_21.png) ### ハイライターの書式設定 ワークシートのハイライターを書式設定すると、異なるフォント、スタイル、色、背景色、フォント サイズ、および枠線を使用することができます。フィルターを書式設定すると、フィルターをダッシュボードまたはワークシートのスタイルにうまく統合することができます。また、ビューの各ハイライターに表示されるタイトルを編集することもできます。 ハイライターの使用の詳細については、[コンテキスト内のデータ ポイントをハイライトする](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_highlight_highlighter.htm)を参照してください。 ### クイック フィルター カードの書式設定 クイック フィルター カードには、ユーザーがビューを操作できるコントロールが含まれます。カスタム書式設定を使用するようクイック フィルター カードを変更できます。たとえば、下のフィルターの本文は、水色の Tableau Bold フォントを使用するよう書式設定されています。 ![書式設定済みのフィルター カード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_quickfilters1.png) **注:** フィルターとパラメーターの場合、タイトルの書式設定はダッシュボードか Web にパブリッシュされたビューでのみ表示されます。 ### パラメーター コントロール カードの書式設定 パラメーター コントロールは、ビューを変更するコントロールを含むという点でクイック フィルター カードとよく似ています。パラメーター コントロールを作成すると、その外観をカスタマイズできます。たとえば、以下のビューの \[Sales Range (売上高の範囲)\] パラメーターは、売上高がオレンジで表示されるように書式設定されています。 ![書式設定済みのパラメーター カード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_parameters1.png) ### ワークシートの書式設定をコピー & ペーストする (Tableau Desktop のみ) ワークシートを書式設定した後、書式設定をコピーして 1 つ以上の他のワークシートに貼り付けることができます。リファレンス ラインと注釈を除き、\[書式設定\] ペインで設定できるすべての設定はコピーできます。手動でのサイズ調整やズーム レベルなどの調節はコピーされません。 1. 書式設定のコピー元となるワークシートを選択します。 2. ワークシート タブを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[書式設定のコピー\] を選択します。 3. 書式設定の貼り付け先となるワークシートを選択します。 4. ワークシート タブを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[書式設定の貼り付け\] を選択します。 ## Tableau Cloud でワークシートの書式設定にアクセスする Tableau Desktop でワークシートの書式を設定する場合は、「[Tableau Desktop からワークシートの書式設定にアクセスする](#Access)」を参照してください。 1. ワークシートを表示します。 2. ツールバーで \[書式設定\]、\[ワークシート\] の順に選択し、\[フォント\]、\[線\]、\[枠線\]、\[境界線\] など、書式を設定したいビューの部分を選択します。 ### フォントの書式設定 ビューの場合、ワークシート、ペイン、ヘッダー (列と行をまとめて、または個別に)、およびタイトルのフォント、スタイル、サイズ、および色を指定できます。この例では、ペインは Tableau Bold を使用するように設定され、行ヘッダーは Tableau Medium に設定され、列ヘッダーは Tableau Regular に設定され、タイトルは Tableau Light フォントに設定されています。 ![ワークシート タイトルのフォントの書式設定オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_web_worksheet_font.png) ### ラベルの回転 Tableau は視覚的なベスト プラクティスに基づいてラベルの文字をビュー内に配置しますが、配置をカスタマイズすることもできます。たとえば、ラベルの文字の向きを、水平 (左右) や垂直 (上下) に変更できます。 ラベルを回転するには、ラベルを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[ラベルの回転\] を選択します。 ![ワークシート上のラベルの回転。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_web_worksheet.gif) 注: Tableau は、改行の開始または終了を決定する際には地域標準に準拠します。 ### 網掛けの書式設定 網掛けの設定で、ワークシート、ペイン、ヘッダーの背景色を制御します。 ![ワークシートの背景色の書式設定オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_web_worksheet_shading.png) この設定にアクセスするには、\[書式設定\] > \[ワークシート\] > \[網掛け\] に移動します。 1 行または 1 列ごとに色を交互に変えるバンディングを追加することもできます。網掛けを交互に変えることによって、連続する行または列を識別しやすくなるため、バンディングはテキスト表に便利です。 ![網掛け書式が設定された表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_shading.gif) 画像をクリックして再生する。 行や列のバンディングでは、次のオプションを使用できます。 **ペインとヘッダー** - バンドが使用する色。 **\[バンド サイズ\]** - バンドの厚さ。 **レベル** - 行と列のシェルフに複数のフィールドを含むネストされた表がある場合、このオプションを使用すると特定のレベルにバンディングを追加できます。 ### 線の書式設定 グリッド ラインやゼロ ラインなど、ビューの一部であるラインの外観を制御できます。線の表示と非表示を切り替えたり、線の種類 (実線、点線、破線など) や太さなどの書式を設定したりできます。線の色と不透明度を設定することもできます。 たとえば、グリッド線を表示して、閲覧者に定量的な手がかりを与えることができます。この例では、グリッド線が灰色の点線で Viz に追加されています。 ![線の種類の書式設定オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_web_worksheet_lines.png) 傾向線、リファレンス ライン、リファレンス バンドの書式を Web 上で設定することもできます。これらの書式設定にアクセスするには、線のツールヒントをクリックするか、書式ペインが開いているときに線をクリックします。この例では、傾向線は緑色の実線になるように書式が設定されています。 ![傾向線の書式設定オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_web_worksheet_trendline.png) ### インタラクティブ コントロールの書式設定 ワークシートの書式設定ペインの \[インタラクティブ コントロール\] セクションを使用して、凡例、フィルター、ハイライター、パラメーターなどを含む、すべてのインタラクティブ コントロールの書式を一度に設定できます。 これらの設定にアクセスするには、\[書式設定\] > \[ワークシート\] > \[インタラクティブ コントロール\] に移動します。 これらのコントロールに一貫した書式を設定したい場合は、このレベルで書式を設定すると時間を節約できます。 または、各インタラクティブ コントロールの書式を個別に設定することもできます。 #### 凡例の書式設定 ワークシートに凡例がある場合は、その外観をカスタマイズできます。たとえば、この例では、\[_売上対予算_\] の凡例は、タイトルが太字で背景が薄い灰色になるように書式設定されています。 ![凡例の書式設定オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_web_worksheet_legends.png) 凡例の書式設定にアクセスするには、\[書式設定\] > \[凡例\] に移動するか、凡例のメニューをクリックして \[凡例の書式設定\] を選択します。このメニューから、凡例の各項目の色を編集したり、タイトルを編集したり、タイトルや凡例を非表示にすることを選択したりすることもできます。 ![書式設定オプションがある凡例のコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_web_worksheet_legendmenu.png) #### フィルターの書式設定 クイック フィルター カードには、ユーザーがビューを操作できるコントロールが含まれます。カスタム書式設定を使用するようクイック フィルター カードを変更できます。たとえば、表示されているフィルターの本文テキストは Tableau Medium に設定され、タイトルのテキストは Tableau Semibold に設定され、背景は不透明度 50% の緑に設定され、黒い枠線が追加されています。 ![フィルターとセットの書式設定オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_web_worksheet_filters.png) フィルターとセットの書式設定にアクセスするには、\[書式設定\] > \[フィルターとセット\] に移動するか、\[フィルター\] カードのメニューをクリックして \[フィルターとセットの書式設定\] を選択します。 #### ハイライターの書式設定 ワークシートのハイライターの書式を設定して、希望のフォント、背景色、枠線にカスタマイズすることができます。フィルターを書式設定すると、フィルターをダッシュボードまたはワークシートのスタイルにうまく統合することができます。また、ビューの各ハイライターに表示されるタイトルを編集することもできます。 ![蛍光ペンの書式設定オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_web_worksheet_highlighters.png) ハイライターの書式設定にアクセスするには、\[書式設定\] > \[ハイライター\] に移動するか、\[ハイライター\] カードのメニューをクリックして \[ハイライターの書式設定\] を選択します。 ハイライターの使用の詳細については、[コンテキスト内のデータ ポイントをハイライトする](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_highlight_highlighter.htm)を参照してください #### パラメーターの書式設定 パラメーター コントロールは、ビューを変更するコントロールを含むという点でクイック フィルター カードとよく似ています。パラメーター コントロールを作成すると、その外観をカスタマイズできます。たとえば、以下のビューの \[ビジネス成長率\] パラメーターは、成長率の文字が緑色で表示されるように書式が設定されています。 ![パラメーターの書式設定オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_web_worksheet_parameters.png) パラメーターの書式設定にアクセスするには、\[書式設定\] > \[パラメーター\] に移動するか、パラメーター カードのメニューをクリックして \[パラメーターの書式設定\] を選択します。 ### 枠線と境界線の書式設定 枠線とは、ビュー内の表、ペイン、ヘッダーを囲む線です。ペインとヘッダーのエリアで、枠線のスタイル、幅、色を指定できます。さらに、行と列の境界線の書式を設定できます。たとえば、このビューでは、\[行の境界線\] は青色を使用するよう書式設定されます。 ![行区切りの書式設定オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_web_worksheet_borders.png) 行と列の境界線は、ビューを視覚的に分割するのに使用され、通常はネストされたテキスト テーブルで使用されます。行および列の境界線のドロップダウンを使用すると、各行または各列を分割する枠線のスタイル、幅、色、およびレベルを変更できます。 デフォルトでは、時間を節約するために、ペインとヘッダーの境界線の書式は同時に設定されます。ペインとヘッダーで異なる書式を設定する場合は、リンク アイコンをクリックして書式のリンクを解除し、各メンバーの書式を個別に設定します。 行と列の境界線が表示または非表示になるように書式設定を切り替えて、使用しないスタイルのオプションを非表示にすることもできます。この例では、行の境界線の書式設定がオフになっており、列の境界線ペインとヘッダーの書式設定のリンクが解除されています。 ![行区切りの書式設定オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_web_worksheet_dividersunlinked.png) #### 行と列の境界線レベルの設定 このレベルは、分割するヘッダー レベルのことです。たとえば、メジャー列にフィールドが 2 つ (カテゴリとサブカテゴリなど) ある場合、行の境界線をカテゴリのみ (レベル 1) またはカテゴリとサブカテゴリ (レベル 2) ごとに設定できます。 この例では、行の境界線はレベル 1 に設定されています。 ![行区切りの書式設定オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_web_worksheet_dividerlevel1.png) この例では、行の境界線はレベル 2 に設定されています。 ![行区切りの書式設定オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_web_worksheet_dividerlevel2.png) ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ワークシートへの Viz 拡張機能の追加 Viz 拡張機能は、Tableau のネイティブなビジュアル機能を拡張できる Web アプリケーションです。Viz 拡張機能を使用すると、ユーザーはワークシート上でカスタム Viz タイプを操作できるようになります。 Tableau の拡張機能を使用すると、Tableau、Tableau パートナー、サードパーティの開発者がコミュニティ内で作成した Web アプリケーションでワークシートの機能を強化できます。開発者が独自の拡張機能を作成したい場合は、GitHub のドキュメンテーション[「Tableau 拡張機能 API」](https://tableau.github.io/extensions-api/)を参照してください。 Viz 拡張機能は、[Tableau Exchange](https://exchange.tableau.com/ja-jp/) でホスティングされる Web アプリケーションであるという点で、[ダッシュボード拡張機能](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/dashboard_extensions.htm?_gl=1*uu9rzu*_ga*MTY0NjQ4Mjc3NS4xNzA3NzcyMzUx*_ga_8YLN0SNXVS*MTcxMjE2NjcxNC41NC4xLjE3MTIxNzA1MzUuMC4wLjA.)に似ています。ダッシュボードにオブジェクトとして追加するのではなく、Viz の構築中にワークシートに追加するという点では、ダッシュボード拡張機能とは異なります。 ## ワークシートに Viz 拡張機能を追加する マーク カードを使用してワークシートに Viz 拡張機能を追加する方法は 2 つあります。Tableau Exchange からすでにダウンロードしている場合は、ローカル ファイルとして追加できます。または、Viz の作成フロー内で Tableau Exchange からダウンロードすることもできます。 ### Viz 拡張機能をローカル ファイルとして追加する Tableau Exchange から Viz 拡張機能を既に選択してダウンロードしている場合は、.trex ファイルとしてコンピューターに保存されます。 1. Tableau ワークブックを開き、データ ソースに接続します。 2. ワークシートの \[マーク\] カードで、\[マークの種類\] ドロップダウン メニューを展開します。 3. Viz 拡張機能で、\[拡張機能の追加\] を選択します。 ![Viz 拡張機能オプションを備えたマーク カード ドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viz_ext_marks_AddExt.png) 4. 表示される \[拡張機能の追加\] ダイアログ ボックスで、\[ローカル Viz 拡張機能にアクセス\] を選択します。 ![\[ローカル Viz 拡張機能にアクセス\] するオプションを含む \[拡張機能の追加\] ダイアログ ボックス。](Img/viz_ext_addlocal.png) 5. 保存した .trex ファイルに移動して開きます。 6. プロンプトが表示されたら、ワークブックにあるデータへの Viz 拡張機能のアクセスを許可または拒否します。 Viz 拡張機能がビューに読み込まれ、マーク タイプが Viz 拡張機能の名前に変わります。 ### Viz の作成中に Viz 拡張機能を追加する Viz 拡張機能の選択とダウンロードは、まだ実施していない場合、Viz の作成フローの中で行うことができます。 1. Tableau ワークブックを開き、データ ソースに接続します。 2. ワークシートの \[マーク\] カードで、\[マークの種類\] ドロップダウン メニューを展開します。 3. Viz 拡張機能で、\[拡張機能の追加\] を選択します。 ![Viz 拡張機能オプションを備えたマーク カード ドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viz_ext_marks_AddExt.png) 4. 表示される \[拡張機能の追加\] ダイアログ ボックスで、ワークシートに読み込む \[Viz 拡張機能\] を選択します。この例では、Tableau が作成した Sankey 図を読み込んでいます。 ![Tableau Exchange から拡張機能を検索して追加するための、\[拡張機能の追加\] ダイアログ ボックス。](Img/viz_ext_addext.png) 5. プロンプトが表示されたら、ワークブックにあるデータへの Viz 拡張機能のアクセスを許可または拒否します。詳細については、「データ セキュリティ、ネットワーク対応拡張機能、およびサンドボックス化された拡張機能」を参照してください。 6. \[開く\] を選択します。 ![Tableau が開発した Sankey 図の Tableau Exchange 説明ページ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viz_ext_exchange.png) Viz 拡張機能がビューに読み込まれ、マーク タイプが Viz 拡張機能の名前に変わります。 ![\[Viz 拡張機能\] セクションで Sankey 拡張機能が拡大表示されたマーク カードのドロップダウン メニュー。](Img/viz_ext_add_sankey.png) ## マークカードを使用してマークをエンコードする フィールドをマーク カードのエンコード ボックスにドラッグして、Viz を構築します。マークのエンコード ボックスと書式設定オプションは、開発者が決定します。ロードする Viz 拡張機能の詳細については、Tableau Exchange の拡張機能の説明を確認してください。 Sankey 拡張機能を使用するには、次のエンコード手順に従ってください。 Sankey 拡張機能は、**レベル**と**リンク**に拡張機能固有のエンコーディングを使用するように構築されています。これらは、組み込みのマーク エンコーディング ボックスの \[ツールヒント\] と \[詳細\] とともに使用して、ワークシート上に Sankey を構築できます。 - **レベル**\- Sankey レベルは、Sankey が関連付けたカテゴリ ディメンションを表します。この拡張機能では、レベルとして不連続ディメンションを 5 つまで含めることができます。 - **リンク**\- Sankey リンクは Sankey 全体のカテゴリを接続します。このエンコーディングは、数値の測定値に基づいて各リンクの幅を決定します。 ## ワークブック拡張機能の管理 Tableau 2026.2 以降では、1 か所からワークブック全体で使用されているすべての拡張機能を表示、削除、または置換できます。 拡張機能を管理するには: 1. ツールバーから \[分析\] を選択し、\[ワークブック拡張機能の管理\] を選択します。 ![さまざまな設定と、強調表示された \[ワークブック拡張機能の管理\] オプションが表示されている \[分析\] ドロップダウン メニュー。](Img/vizext_manageextensions.png) 2. \[ワークブック拡張機能の管理\] ダイアログで、管理する拡張機能を選択します。 ![選択した Sankey 拡張機能の詳細が表示されている \[ワークブック拡張機能の管理\] ダイアログ ウィンドウ。](Img/vizext_manageextension_dialog.png) 3. 次のいずれかのアクションを選択します。 **拡張機能の削除**: \[削除\] を選択して、ワークブックから拡張機能を削除します。\[ワークブック拡張機能\] ダイアログで、その拡張機能が現在どこで使用されているかを確認できます。拡張機能を削除すると、すべてのワークシート、ダッシュボード、ストーリーからその拡張機能が削除されます。拡張機能を使用するビジュアライゼーションでは、\[マーク\] カード上のマーク タイプが \[自動\] に変更されます。 **拡張機能の置換:**\[置換\] を選択して、別の拡張機能に切り替えます。切り替えたい拡張機能を選択し、\[確定\] を選択します。拡張機能を置き換えると、ワークブック全体ですべての拡張機能のインスタンスが置き換えられます。Tableau では可能な限り設定を保持するよう努めていますが、設定は拡張機能やバージョンによって異なる場合があります。 4. 更新が完了したら、\[OK\] を選択します。 注: ワークブックに拡張機能が含まれていない場合、ダイアログ ボックスに「このワークブックには拡張機能がありません」というメッセージが表示されます。 ## Tableau Cloud で拡張機能が許可されていることを確認する Viz 拡張機能を追加できない場合は、サイト上で拡張機能が許可されているかどうかを確認します。Tableau 管理者は、拡張機能がサイト上で実行されることを許可し、ネットワーク対応拡張機能を許可リストに追加する必要があります。管理者は、テスト済みで信頼できる拡張だけを許容すべきです。 ネットワーク対応拡張機能を許可リストに追加する方法の詳細については、[「Tableau ヘルプ: サイトの既定の設定を変更する」](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/dashboard_extensions_server.htm#change-the-default-settings-for-a-site)を参照してください。 ### データ セキュリティ、Tableau Trusted 拡張機能、およびネットワーク対応拡張機能 拡張機能は、次の 2 つの標準形式で提供される Web アプリケーションです。 - _Tableau Trusted 拡張機能_は、厳密に審査され、Tableau が管理するホスト上で展開されます。これらには、Tableau が開発および管理する拡張機能、Tableau Exchange パートナーが作成し、Tableau の拡張機能審査およびホスト サービスを通じて展開される拡張機能、および従来のサンドボックス拡張機能ホスト内の拡張機能が含まれます。 - _ネットワーク対応拡張機能_は、サードパーティーのホストに展開されています。これらの拡張機能を使用すると、開発者は Tableau を介さずに拡張機能の配信を管理できます。これらには、より優れた本番環境サポートを提供するためにパートナーが直接管理する拡張機能、ローカル ネットワーク内でホストおよび展開される拡張機能、および Tableau 外部のサードパーティー サービスとの通信を必要とする拡張機能が含まれます。 ネットワーク対応拡張機能を追加する前に、機能をホストする Web サイトが信頼できるサイトであることを確認します。拡張機能がホストされている URL、および開発者が要求しているデータ アクセスの種類に関する情報は、\[ワークブック拡張機能の管理\] ダイアログで確認できます。 ![強調表示された拡張機能の詳細セクションが表示されている \[ワークブック拡張機能の管理\] ダイアログ ウィンドウ。](Img/vizext_manageextension_dialog_magnified.png) 既定では、拡張機能は HTTPS プロトコルを使用します。これにより、データの送受信用の暗号化チャネルが保証され、ある程度のプライバシーとセキュリティが保証されます。拡張機能を使用する際のデータ セキュリティの詳細については、[「拡張機能のセキュリティ - 導入に関するベスト プラクティス」](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/security_extensions.htm)を参照してください。 ### ネットワーク対応拡張機能の許可または拒否 既定では、ネットワーク対応拡張機能を実行するには、パーミッションを要求する必要があります。このパーミッション ダイアログには、ホスト元のサードパーティー サーバーと、拡張機能に必要なデータ アクセス レベルに関する情報が表示されます。拡張機能の実行を許可する前に、この情報を確認することをお勧めします。 拡張機能は、通常、ビュー内の表示データにアクセスします。拡張機能が「フル データ アクセス」を要求する際に、ワークブック内のより深いデータへのアクセスを要求することがあります。これには、参照元データへのフル アクセス、データ ソースのテーブル名とフィールド名、データ ソース接続に関する情報が含まれます。ワークブックで拡張機能の実行を許可する前に、拡張機能のパーミッション ダイアログで宣言された情報を確認し、拡張機能の実行とこのデータへのアクセスを許可するかどうかを決定する必要があります。 ### ネットワーク対応拡張機能のデータ アクセスのリセット 拡張機能のパーミッション ダイアログで \[許可\] ではなく \[拒否\] を選択した場合、拡張機能はワークシートに読み込まれません。拡張機能を信頼してアクセスを許可する場合は、同じ Viz 拡張機能をワークブックにもう一度追加してパーミッションをリセットできます。これにより、パーミッションを求めるダイアログが再度読み込まれます。 ### 拡張機能にワークブックまたはビューにアクセスするパーミッションがあることを確認する 拡張機能を含むワークブックをパブリッシュする場合は、ビュー内の表示可能なデータに拡張機能がアクセスできることを確認してください。表示可能なデータは、サマリー データとも呼ばれます。Tableau Server または Tableau Cloud でこのアクセス権を付与するには、ワークブックまたはビューで \[サマリー データをダウンロード\] するパーミッションが許可されていることを確認します。拡張機能でデータがダウンロードされません。拡張機能には、ビュー内のデータを操作するためのパーミッションが必要です。 ワークブックをパブリッシュしたときにシートをタブとして表示するよう選択したかどうかに応じて、ワークブック レベルまたはビュー レベルのいずれかで \[サマリー データをダウンロード\] するパーミッションを設定します。シートがタブとして表示されない場合は、ビュー レベルでパーミッションを設定しています。 ワークブックまたはビューを Tableau Public にパブリッシュする場合、拡張機能には表示可能なデータへのアクセス権も必要です。パーミッションを付与するには、\[設定\] を開いて \[アクセスを許可\] を選択します。 ## Tableau Desktop で JavaScript が有効になっていることを確認する Viz 拡張機能は JavaScript ライブラリである Tableau 拡張機能 API ライブラリを使用してデータを操作します。拡張機能を使用する場合は、セキュリティ設定で JavaScript が有効になっていることを確認します。 \[ヘルプ\]、\[設定とパフォーマンス\]、\[ダッシュボード Web 表示セキュリティの設定\]、\[JavaScript の有効化\] の順に選択します。 ## サードパーティーおよび Tableau パートナーが作成した Viz 拡張機能についてのサポートを受ける サードパーティーおよび Tableau パートナーが作成した拡張機能は、Tableau では直接サポートされていません。ただし、サポートが必要な場合、拡張機能の開発者によっては、サポートを受けることができる開発者 Web サイトへのリンクを提供しています。 サポートを受けるには、以下を行います。 1. \[ワークブック拡張機能の管理\] ダイアログまたは Tableau Exchange の拡張機能の説明ページで、開発者 Web サイトのリンクを探してください。 2. \[ワークブック拡張機能の管理\] ダイアログで、拡張機能の ID とバージョンを確認します。これらの詳細を開発者に提供することは、トラブルシューティングに不可欠です。これにより、古いバージョンが使用されているかどうかを確認し、問題の原因を特定しやすくなります。 3. 開発者 Web サイトから直接、拡張機能の開発者に問い合わせてください。 拡張機能 API に関する質問については、[theDataDev Slack チャネル](https://tableau-datadev.slack.com/archives/CHJ9BHKG9)を通じて質問を共有してサポートを求めるか、拡張機能 API に関する[問題を GitHub から送信](https://github.com/tableau/extensions-api/issues)することをお勧めします。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ワークスペースの再編成 各ワークシートには、さまざまなカード、シェルフ、凡例などが含まれています。ワークシートの配置を変更するには、カードを再配置、ワークスペースの特定の部分を非表示および表示、およびプレゼンテーション モード使用したビュー以外のすべてを非表示にします。 ## カードの再配置 ワークシートには、シェルフ、凡例、その他のコントロールを含むいくつかのカードがあります。各カードは、カスタム ワークスペースを作成するために、再配置できます。カードを移動するには、カードの移動先のタイトル エリアにカーソルを合わせます。カーソルが移動記号 ![カーソル アイコンを移動します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/move_cursor.png) に変わったら、カードをクリックして新しい位置にドラッグします。ワークシート内でカードをドラッグすると、カードを配置できる位置が黒いバーでハイライトされます。 ![セグメントに色が適用された積み重ね棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/rearrange3.png) \[カードの表示/非表示\] ツールバー コントロールの \[カードのリセット\] を選択すると、ワークシート ウィンドウを既定の設定に戻すことができます。 ## ワークスペースの構成要素の表示と非表示 ワークスペースでは、ほとんどすべての構成要素を表示または非表示にして、不要なカード、シェルフなどでワークシートが煩雑になるのを防ぐことができます。 - ツールバーまたはステータス バーを表示または非表示にするには、\[ウィンドウ\] を選択して、表示または非表示にする要素を選択します。 - 左側で、\[データ\] ペイン (ワークシート用)、\[ダッシュボード\] ペイン (ダッシュボード用)、または \[ダッシュボード\] ペインおよび \[シート\] ペイン (ストーリー用) のいずれかであるウィンドウを表示および非表示するには、ペインの右上隅にある\[最小化\] ボタン ![最小化ボタン](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/environ_workspace_reorganize_dwminimize.png) をクリックします。ペインが、ワークブックの左下隅に最小化されます。ペインを元に戻すには、同じボタンをもう一度クリックします。 - カードを表示または非表示にするには、ツールバーの \[カードの表示/非表示\] ![カードの表示/非表示アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/worksheet_windows.png) をクリックし、表示または非表示にするカードを選択します。 \[カードの表示/非表示\] ツールバー コントロールの \[カードのリセット\] を選択すると、ワークシート ウィンドウを既定の設定に戻すことができます。 ## プレゼンテーション モード Tableau を使用して結果を表示することもできます。各カードやシェルフを 1 つずつ非表示にする代わりに、プレゼンテーション モードに切り替えることができます。プレゼンテーション モードは、ビューおよび関連する凡例、フィルター カード、パラメーター コントロール、ワークシート タブを除くシート上のすべてを非表示にします。 - プレゼンテーション モードのオンとオフを切り替えるには、ツール バーのプレゼンテーション モード ![プレゼンテーションの表示アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pres_mode.png) ボタンをクリックするか、\[ウィンドウ\]、\[プレゼンテーション モード\] の順に選択します。 右下の角にあるプレゼンテーション モード コントロールを使用して、シートを移動することができます。各プレゼンテーション モード コントロールの説明は次のとおりです。
フィルムストリップのアイコン。 フィルムストリップの表示 - シートをワークスペースの下部にサムネイルで表示します。
タブの表示アイコン。 タブの表示 - シート タブをワークスペースの下部に表示します。
左矢印と右矢印の三角形。 前/次のシート - ワークブック内の1シート前と次のシートを表示します。
キャプチャ アイコン。 全画面の表示/終了 - ワークブックを画面全体に表示するかまたはウィンドウ内に表示するかを切り替えます。
プレゼンテーションの表示アイコン。 プレゼンテーション モードの終了 - メニュー、ツールバー、[データ] ペインなどを含むワークスペース全体を表示するワークブックに戻ります。
[メイン コンテンツに進む](#main-content) # ワークブック レベルで書式設定 ワークシート レベルではなく、ワークブック レベルで書式設定を指定することにより、ワークブック内のすべてのビューのフォント、タイトルおよび線の見た目を素早く変更できます。 たとえば、すべてのビューが企業のブランドに適合するよう、特定のフォント、サイズおよび色を使用できます。ビューからグリッド線を削除したり、ピクセル サイズや色を増やし、より目立たせる場合もあります。 ワークブックで使用するテーマを変更することもできます。テーマは既定のフォント、色、線の太さなどの項目を制御します。新しいワークブックを作成すると、そのワークブックは自動的に、視覚的なベスト プラクティスを使用する既定のテーマを使用します。 ## ワークブックの線の変更 ワークブックのすべてのビューですべてのタイプの線を変更したり、特定のタイプの線のみ (傾向線など) を変更できます。また、グリッド線を含む、特定のタイプの線をオフにすることもできます。 ワークブックの線の設定を変更した場合、\[ワークブックの書式設定\] ペインの設定の横に灰色のドットが表示されます。\[既定にリセット\] ボタンを使用して、素早く既定の設定に戻すことができます。 Tableau では、線の不透明度が線の色に関連付けられています。線の透明度をワークブック レベルで設定した場合、ワークブック内のすべてのワークシートに、ワークブックのその線に関する色設定が反映されます。ある線のタイプについて、線の透明度を変更し、さまざまな色設定を維持する必要がある場合は、ワークブック レベルの代わりにワークシート レベルで透明度を変更します。 1. \[書式設定\] メニューで、\[ワークブック\] を選択します。 2. \[ワークブックの書式設定\] ペインは左側の \[データ\] ペインを置き換え、一連のドロップダウンを使用して、ワークブック内のすべての線の設定を変更できます。 ![\[ワークブックの書式設定\] ダイアログの \[線の書式設定\] オプション。](Img/workbook_lines.png) 変更がワークブック内のすべてのビューに適用されたことを確認するには、サムネイルを使用できます。サムネイルを右クリックし、\[すべてのサムネイルの更新\] を選択します。 ## ワークブックのフォントの変更 ワークブック内のすべてのフォントを変更したり、特定のエリア (ワークシートのタイトルのみなど) のフォントを変更したりできます。 1. \[書式設定\] メニューで、\[ワークブック\] を選択します。 2. \[書式設定ワークブック\] ペインは左側の \[データ\] ペインを置き換え、一連のドロップダウンを使用して、ワークブック内のすべてのフォント設定 (ワークシートのタイトル、ストーリー、およびダッシュボードのフォント設定など) を変更できます。 注: ワークブックをオンラインで編集している場合、\[ワークブックの書式設定\] ペインが右側に表示されます。 ![\[ワークブックの書式設定\] ダイアログ。](Img/wksht_7.png) フィルター カードやワークシートのタイトルなど、ワークシート レベルでフォントを変更すると、ワークブック レベルでのフォントの変更によりこれらの変更が上書きされます。 ## ワークブックのテーマのアップグレードまたは変更 (Tableau Desktop のみ) ワークブックが既定以外のテーマに設定されている場合、Tableau の 1 つのバージョンから別のバージョンへのアップグレード中、その設定は保持されますが、簡単に既定に変更できます。逆に、ワークブックのテーマを \[既定\] から別の、過去のテーマに変更できます。 バージョン 9.3 からバージョン 10.x にアップグレードし、バージョン 9.3 でテーマが \[既定\] に設定されていた場合、バージョン 10.x では \[以前\] に設定されます。\[既定\] のテーマに切り替えた後に、ワークブックをチェックして、アイテムが適切なサイズであることを確認してください。手動でのサイズ調整が必要となる場合もあります。 1. \[書式設定\] メニューで、\[ワークブックのテーマ\] を選択します。 2. テーマを選択します。 ![既定のワークブック テーマを適用するオプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_workbook3.png) 各テーマは異なるバージョンの Tableau Desktop と関連付けられています。
このワークブックのテーマ...関連付けられている Tableau のバージョン...
スムーズバージョン 10.x 以降
クリーニングバージョン 8.0.x ～ 9.3.x
モダンバージョン 3.5 ～ 7.0.x
クラシックバージョン 1.0 ～ 3.2
## ワークブックを既定の設定にリセットする ワークブックのフォント設定を変更した場合、\[ワークブックの書式設定\] ペインの設定の横に灰色のドットが表示されます。\[既定にリセット\] ボタンを使用して、素早く既定の設定に戻すことができます。 1. \[書式設定\] メニューで、\[ワークブック\] を選択します。 2. \[ワークブックの書式設定\] ペインで、\[既定にリセット\] をクリックします。 ![ワークシート名が Verdana 15 ポイントに設定された \[ワークブックの書式設定\] ダイアログ。](Img/formatting_reset_defaults.png) ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ワークブックとシート Tableau は、Microsoft Excel と同じように、ワークブックとシートのファイル構造を使用しています。ワークブックにはシートが含まれています。シートは、ワークシート、ダッシュボード、ストーリーのいずれかです。 - **ワークシート**には、サイドバー内にシェルフ、カード、凡例、および \[データ\] および \[アナリティクス\] ペインのある単一のビューがあります。ワークシートのワークスペースの詳細については、[Tableau ワークスペース](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/environment_workspace.htm)を参照してください。 - ダッシュボードは、複数のワークシートからのビューのコレクションです。\[ダッシュボード\] と \[レイアウト\] ペインは、サイドバーにあります。ダッシュボード作成の詳細については、[ダッシュボード](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dashboards.htm)を参照してください。 - ストーリーには、情報を伝達するために組み合わせて使用する、連続したワークシートまたはダッシュボード情報が含まれます。\[ストーリー\] と \[レイアウト\] ペインは、サイドバーにあります。ストーリー作成の詳細については、[ストーリー](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/stories.htm)を参照してください。 ワークブックまたはツールヒント Viz でのシートの非表示または表示の詳細については、[ダッシュボードとストーリーでのシートの管理](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/environ_workbooksandsheets_sheets_hideshow.htm)および[ツールヒント内 Viz ワークシートの非表示と表示を切り替えます](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viz_in_tooltip.htm#Hide)を参照してください。シートの整理についての詳細は、[シートの移動および整理](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/environ_workbooksandsheets_sheets_organize.htm)を参照してください。ワークブックの作成と開き方についての詳細は、[ワークブックを作成するかまたは開く](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/environ_workbooksandsheets_workbooks.htm)を参照してください。 ## シートについて 各ワークブックは、ビュー (ワークシートとも言われます)、ダッシュボード、およびストーリーという異なるシートタイプを含みます。 - ワークシートでは、フィールドをドラッグしてシェルフにドロップすることにより、データのビューを作成します。 - ダッシュボードは、複数のビューを結合したもので、プレゼンテーションまたは監視用に配置できます。 - ストーリーは、情報を伝達するために組み合わせて使用する、連続したビューまたはダッシュボードです。 シートは、ワークブックの下部にタブとして表示されます。このセクションでは、シートを作成、開く、複製、非表示、および削除する方法について説明します。また、ワークブック内でシートを整理する方法についても説明します。 ワークブック内では、新規シートの作成、ワークシート全体のクリア、シートの複製、ワークシートの表示と非表示、およびシートの削除ができます。Tableau には、ワークブック内でのシートの表示および整理の方法がいくつか用意されています。 ## 新しいワークシート、ダッシュボード、およびストーリーの作成 ワークブック、ダッシュボード、またはストーリー内で新しいシートを作成するにはいくつかの方法があります。ワークブックには、シートを必要なだけ作成できます。 **新しいワークシート、ダッシュボード、またはストーリーを作成するには、**ワークブックの一番下の \[新しいワークシート\]、\[新しいダッシュボード\]、または \[新しいストーリー\] ボタンをクリックします。 ![\[新しいワークシート\] ボタン。](Img/environ_workbookandsheets_sheets_newsheet.png) **\[新しいワークシート\]** ボタン。 **新しいワークシート、ダッシュボード、またはストーリーの名前を変更するには**、タブを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[名前を変更\] コマンドを選択します。 ### 新しいワークシートを作成するためのさらに多くの方法 新しいワークシートの作成には、次のいずれかを行います。 - \[ワークシート\] \> \[新しいワークシート\] を選択します。 - ワークブック内の開いている任意のタブを右クリックし、\[メニュー\] から \[新しいワークシート\] を選択します。 - ツールバーの \[新しいワークシート\] ![\[新しいワークシート\] アイコン。](Img/newsheet.png) ボタン上のドロップ ダウン矢印をクリックしてから、\[新しいワークシート\] を選択します。 - キーボードで Ctrl + M (Mac では Command を押しながら M) を押します。 ### 新しいダッシュボードを作成するためのさらに多くの方法 新しいダッシュボードの作成には、次のいずれかを行います。 - \[ダッシュボード\] > \[新しいダッシュボード\] を選択します。 - ワークブックの一番下にある \[新しいダッシュボード\] ボタンをクリックします。 ![\[新しいダッシュボード\] ボタン。](Img/environ_workbookandsheets_sheets_newdashboard.png) - ワークブック内の開いている任意のタブ上で右クリックし、\[メニュー\] から \[新しいダッシュボード\] を選択します。 - ツールバーの \[新しいワークシート\]![\[新しいワークシート\] アイコン。](Img/newsheet.png) ボタン上のドロップダウン矢印をクリックしてから、\[新しいダッシュボード\] を選択します。 ### 新しいストーリーを作成するためのさらに多くの方法 新しいストーリーを作成するには、次のいずれかを行います。 - \[ストーリー\] > \[新しいストーリー\] を選択します。 - ワークブックの一番下にある \[新しいストーリー\] ボタンをクリックします。 ![\[新しいストーリー\] ボタン。](Img/environ_workbookandsheets_sheets_newstory.png) - ワークブック内の開いている任意のタブ上で右クリックし、\[メニュー\] から \[新しいストーリー\] を選択します。 - ツールバーの \[新しいワークシート\] ![\[新しいワークシート\] アイコン。](Img/newsheet.png) ボタン上のドロップダウン矢印をクリックしてから、\[新しいストーリー\] を選択します。 ## 元に戻す、やり直す、およびシートのクリア すべての Tableau ワークブックには、現在のワークセッションのために、ワークブックでワークシート、ダッシュボード、およびストーリーに行った操作履歴が格納されています。 **履歴をさかのぼって操作をキャンセルするには**、ツールバーの \[元に戻す\] ![左向きの矢印。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/undo.png) をクリックするか、キーボードの Ctrl + Z (Mac では、Command を押しながら Z) を押します。 **履歴に沿って操作を再度適用するには**、ツールバーの \[やり直す\] ![やり直しアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/redo.png) をクリックするか、キーボードの Ctrl + Y (Mac では、Command を押しながら Y) を押します。 **シートのすべてのフィールド、書式設定、サイズ、軸範囲、フィルター、並べ替え、およびコンテキスト フィルターを削除するには**、ツールバーの \[シートをクリア\] ![角に x が付いた棒グラフの小さな画像を表示する \[クリア\] アイコン。](Img/clear.png) をクリックします。 **ビューの特定の面を削除するには、**\[シートをクリア\] のドロップダウン メニューを使用します。 注:ツールバーの \[クリア\] コマンドを使用しても履歴はクリアされません。シートをクリアしない場合は、\[元に戻す\] ボタンをクリックします。 ## シートの複製 既存のシートを、さらに探究するための出発点にしたい場合、そのシートを複製することができます。複製したシートには、新しい分析のための起点として、同じフィールドと設定がすべて含まれます。 \[複製\] は、元のシートに影響することなく変更することができる、新しいバージョンのワークシート、ダッシュボード、またはストーリーを作成します。 アクティブなシートを複製するには、シート タブを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[複製\] を選択します。 **注**: ダッシュボードを複製した場合、ダッシュボードの新しいバージョンが作成されますが、ダッシュボードの作成に使用された元のワークシートを引き続き参照します。 ### クロス集計として複製 クロス集計 (別名「ピボット テーブル」) とは、テキストの行や列のデータを集計する表です。これはデータ ビューに関連付けられた数値を表示するのに便利です。 現在のシートのデータに基づき新しいクロス集計を作成するには、シート タブを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[クロス集計として複製\] を選択します。または、\[ワークシート\] > \[クロス集計として複製\] を選択します。 このコマンドはワークブックに 1 つまたは複数の新しいワークシート挿入し、シートには元のワークシートからのデータのクロス集計ビューがを表示されます。ダッシュボードおよびストーリーはクロス集計として複製できません。 ## シート名の変更 アクティブなシートの名前を変更するには、ワークブックの下部にあるシートのタブでシートを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[シート名の変更\] を選択します。 または、シートのタブでシート名をダブルクリックして新しい名前を入力し、\[Enter\] をクリックします。 ## シートの参照元データの参照 ビュー内のマークの背後にある数値を参照するには マークにカーソルを合わせるか、クリックして、ツールヒントに関連データを表示します。ツールヒントが開いた状態で、ツールヒントの上部にある \[データの表示\] コマンドをクリックし、参照元データを表示します。 (マークを選択していない状態で) ビューを右クリックし、\[データの表示\] をクリックします。 データはコピーして Excel またはその他のアプリケーションに貼り付けられます。参照元データをエクスポートするには、\[すべてエクスポート\] をクリックします。 ## シートの削除 シートを削除すると、ワークブックからそのシートが削除されます。ワークブックには、必ず 1 つ以上のワークシートが必要です。 アクティブなシートを削除するには、ワークブックの下部にあるシートのタブでシートを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[削除\] をクリックします。 ダッシュボードまたはストーリーで使用されているワークシートは削除できませんが、非表示にすることができます。 ツールヒント内 Viz として使用されているワークシートは、非表示または削除できます。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau Public でワークブックを保存する データの検出結果を組織以外と共有する場合は、無料のクラウド サービスである Tableau Public にワークブックを保存できます。Tableau Public では、だれでもビューを操作、またはワークブックやデータ ソースをダウンロードできます。詳細については、[「Tableau Public Web サイト」](http://public.tableau.com/ "Web サイト")を参照してください。 > [!IMPORTANT] > > **重要**: Tableau Public のプロフィールにパブリッシュされたワークブックとデータは非公開ではないため、誰でも自由にアクセスできます。オフラインで作業したり、プライベート データを使用したりするには、無料の Tableau Desktop Public Edition を使用してワークブックをローカルに保存できます。 ### ワークブックを Tableau Public に保存する 1. Tableau Desktop Professional、または Public Edition でワークブックを開き、\[サーバー\] > \[Tableau Public\] > \[Tableau Public に保存\] の順に選択します。Tableau Desktop 無料版では Tableau Public に保存できません。 **注:** このオプションは、少なくとも 1 つのフィールドが含まれる Viz (ビジュアライゼーション) を作成した場合にのみ使用できます。 2. Tableau Public アカウントを使用してサインインします。 ![Tableau Public のサインイン画面。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/save_public2.png) アカウントを持っていない場合は、リンクをクリックして新しく作成します。 3. ワークブック名を入力し、\[保存\] をクリックします。 ワークブックを Tableau Public に保存すると、パブリッシュ プロセスによりデータ接続の抽出が作成されます。 **ヒント:**  タイトルは、ビューのメタデータの一部となります。他のメンバーが検索しやすくなるような一意のタイトルを使用します。(画像のタイトルは、ワークブックの名前の_悪い_例を示しています。) ![ワークブックを Tableau Public に保存するときは、他のユーザーが見つけられるように、わかりやすいタイトルを付けます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/save_public3.png) ワークブックをパブリッシュすると、[Tableau Public Web サイト](https://public.tableau.com/s/)の自分のアカウントにリダイレクトされます。 Tableau Public のプロファイル ページで、以下のいずれかの操作を行ってプロファイルをカスタマイズすることができます。 - viz にポインターを合わせて接続し、注目の viz として選択、viz の非表示、ダウンロード、または削除などのアクションを実行します。 - viz にポインターを合わせてから \[表示\] を選択して viz のホーム ページを開きます。ここで \[詳細の編集\] を選択し、ワークブック名や説明などのメタデータのカスタマイズ、パーマリンクの追加、他の設定の変更などを実行できます。 - ソーシャル メディアで共有するためのリンクや、Web ページに埋め込むコードを取得するには、ビューを表示してから、ビューの下部にある \[共有\] をクリックします。(他の Tableau Public ユーザーのビューへのリンクや埋め込みコードも同じ方法で取得できます)。 ### Tableau Desktop Public Edition でワークブックをローカルに保存する 無料の [Tableau Desktop Public Edition](https://www.tableau.com/ja-jp/products/public/download) では、ワークブックを Tableau Public に保存するか、ローカルに保存するかを選択できます。ローカルに保存すると、Tableau Public で作業を共有する準備が整うまでオフラインで作業できます。また、Tableau Public で共有できないプライベート データを使用して作業するオプションが提供されます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ワークブックをパブリッシュする際に抽出の更新をスケジュールする 抽出に接続しているワークブックをパブリッシュする場合、接続されているワークブックが常に最新となるよう、これらの抽出の更新をスケジュールできます。 抽出の更新スケジュールを設定および管理する方法は、パブリッシュ場所や元のデータ型に応じて異なります。 - **Tableau Server** にパブリッシュすると、スケジュールはサーバー上で実行および管理されます。 - **Tableau Cloud** にパブリッシュする場合: - クラウド データ (Google Analytics や Salesforce など) の抽出の場合は、Tableau Cloud で実行のスケジュールや管理を行います。 - データの抽出元がオンプレミスと Web データ コネクタ (WDC) のいずれかである場合は、Tableau Bridge を使用して更新スケジュールの設定と管理ができます。 **注:** 多くの組織では、サーバーのコンテンツ マネージャーや管理者がすべての更新スケジュールを管理します。パブリッシュする前に、これらのスケジュールに対するガイドラインがあるかどうか管理者に確認することをお勧めします。 ## コンテンツをパブリッシュしながらスケジュールを設定する パブリッシュ プロセスの際、\[パブリッシュ\] ボタンをクリックすると、データ型に適したスケジュール オプションとパブリッシュ先が表示されます。 マルチ接続データ ソースをパブリッシュする場合は、データ ソースの各抽出接続に対して更新スケジュールを設定する必要があります。 サインインを要求するデータベースに接続する更新スケジュールを使用するには、データベース ユーザーの認証資格情報と接続を保存 (埋め込む) 必要があります。詳細については、[パブリッシュされたデータにアクセスするための認証資格情報を設定する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/publishing_sharing_authentication.htm)を参照してください。 **Tableau Cloud でのパブリッシュと更新**  Tableau Cloud にパブリッシュする各データ型の更新に関するサブタイトルについては、[「データを最新に保つ」](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/help.htm#to_keep_data_fresh.htm)を参照してください。知っておく必要がある事項の例: - ワークブックをクラウド データに接続する場合は、クラウド データ プロバイダーの承認済みリスト (承認リスト) に Tableau Cloud を追加します。サイト所在地の IP アドレス範囲は、[Tableau Cloud にパブリッシュされたデータへのアクセスの承認](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/publish_tableau_online_ip_authorization.htm)に記載されています。 - データ ソースまたはワークブックがオンプレミスのデータに接続している場合、Tableau Bridge はパブリッシュ プロセス中に開始します。 Tableau Bridge は標準データベース認可をサポートしており、OAuth を通じて接続対象のデータを更新することはできません。詳細については、[「Tableau Bridge を使用したデータの鮮度に関するオプションの拡張」](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/help.htm#to_sync_local_data.htm)を参照してください。 - マルチ接続データ ソースを Tableau Cloud にパブリッシュするときに、いずれかの接続で Tableau Bridge を使用する必要がある場合は、Bridge を使用してデータ ソース内の_すべて_の接続を更新しなければなりません。 たとえば、クラウドでホストされている MySQL データの抽出に接続しているデータ ソースと、オンプレミス SQL Server データベースへのライブ接続をパブリッシュするとします。Tableau Cloud はホストされている MySQL データの更新をサポートしますが、この場合は Bridge クライアントを使用して SQL Server と MySQL 接続の両方を更新する必要があります。 データ ソースでライブ接続と抽出の接続の両方を使用する方法についての詳細については、[「マルチ接続データ ソースについて」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/joining_tables.html%23aboutmulticonnection)を参照してください。 ### Web データ コネクタ抽出の更新 Web データ コネクタ (WDC) データ ソースを使用してワークブックをパブリッシュする場合、更新スケジュールを設定する前に Web データ コネクタを Tableau Server に_インポート_する必要があります。この操作は Tableau Server でのみ実行できます。詳細については、Tableau Server ヘルプの[「Tableau Server での Web データ コネクタ」](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/help.htm#datasource_wdc.htm#refreshing_extracts)を参照してください。 Tableau Cloud にパブリッシュされた Web データ コネクタ データ ソースの更新の詳細については、Tableau Cloud ヘルプの[Tableau Bridge を使用したデータの更新オプションの拡張](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/help.htm#to_sync_local_data.htm)に関する記事を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ワークブックを作成するかまたは開く ワークブックには、ワークシート、ダッシュボード、またはストーリーのいずれかである 1 つまたは複数のシートが含まれています。ワークブックにより、結果を整理、保存、共有、およびパブリッシュすることができます。 - [ワークブックを作成するかまたは開く](#open-workbook-windows) - [Mac でサポートされていないデータ接続が含まれているワークブックを開く](#open-workbook-mac) ## ワークブックを作成するかまたは開く Tableau を開くと、新しい空白のワークブックが自動的に開きます。 **新しいワークブックを作成するには、**\[ファイル\] > \[新規\] を選択します。 **既存のワークブックを開くには**、スタート ページにあるワークブックのサムネイル イメージをクリックします。 複数のワークブックを同時に開くことができます。各ワークブックは、それぞれのウィンドウに表示されます。 **注:** Mac 版の Tableau Desktop で複数のワークブックを開く場合、アプリケーションのインスタンスが Dock 内のアイコンと共に複数作成されます。これは、アプリケーションの 1 つのインスタンスがすべての開かれているドキュメントを処理するという一般的な Mac アプリケーションの挙動とは異なります。 ## Mac でサポートされていないデータ接続が含まれているワークブックを開く Mac 版の Tableau Desktop で作業を行う場合、Mac 版の Tableau Desktop でサポートされていないデータ ソースを含む Windows ワークブックを開くことが必要になる場合があります。これを行うには、次の手順を実行します。 1. Windows 版 Tableau Desktop で、ワークブックを抽出として保存します。抽出を作成して保存するには、\[データ\] メニューでデータ ソースを選択し、次に \[データの抽出\] を選択します。 ![Mac OS でデータ パスを抽出します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/extract_data_macQSG.png) 3. 保存した抽出ファイル (.hyper) を Mac 版 Tableau Desktop で開きます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # ワークブック内のフィールドとシートの詳細の取得 Viz で使用されている要素の詳細を表示するには、**\[ワークシート\]** メニューを選択し、**\[シートの説明\]** をクリックします。 フィールド (データの役割、データ型、定義域、集計、計算式など) の詳細については、**\[データ\]** ペインにあるフィールドのコンテキスト メニューの **\[説明\]** をクリックします。その後、サマリー テキストをコピーして、他のユーザーと詳細を共有できます。 **注**: 関連情報については、Tableau ビジョナリの Ryan Sleeper (PlayfairData) と Bridget Cogley (TableauFit) のブログ記事「[説明機能が Tableau の使用を支援する 3 つの方法 (英語)](https://playfairdata.com/3-ways-describe-feature-can-help-use-tableau/)」および「[他のユーザーのワークブックを渡された際に役立つ Tableau の 10 個の簡単なヒント (英語)](https://www.tableaufit.com/10-intro-tips-tableau-youre-handed-someone-elses-workbooks/)」を参照してください。 ## シートの詳細を表示する \[ワークシート\] > \[シートの説明\] をクリックすると、現在のワークシートのワークブック、データ ソース、フィールド、およびレイアウトの説明を表示できます。このサマリーの最初の行にはキャプションが表示され、他の重要なサマリー情報について説明しています。この情報をコピーして他のアプリケーションに貼り付けることができます。 ![ワークシート タブを使用してワークシートを説明します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/describesheet.gif) **注:** \[傾向線\] をオンにした場合、\[シートの説明\] ダイアログ ボックスには、傾向線モデルについての情報が表示されます。詳細については、「[傾向線の有意性の評価](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/trendlines_add.htm#significance)」を参照してください。\[予測\] をオンにした場合、\[シートの説明\] ダイアログ ボックスには、推定値についての情報が表示されます。詳細については、「[予測の説明](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/forecast_describe.htm)」を参照してください。 ## フィールドの詳細を表示する \[データ\] ペインにあるフィールドのコンテキスト メニューの \[説明\] をクリックすると、現在のワークシートのワークブック、データ ソース、フィールド、およびレイアウトの説明を表示できます。このサマリーの最初の行にはキャプションが表示され、他の重要なサマリー情報について説明しています。この情報をコピーして他のアプリケーションに貼り付けることができます。 ![\[データ\] ペインでフィールドを説明します。](Img/describefield.gif) ## \[データ\] ペイン内でフィールドを検索 ビューのフィールドから、\[データ\] ペイン内で同じフィールドを簡単に見つけることができます。これは、フィールドの長いリストの中の特定のフィールドを操作する必要がある場合や、フィールド名が似ている場合に便利です。 \[データ\] ペインでフィールドを見つけるには、次の操作を行います。 1. ビュー内のピルを右クリックして、ドロップダウン メニューを開きます 2. **\[データ ペイン内で検索\]** を選択します \[データ\] ペイン内のフィールドが、クリックしたときと同じようにハイライト表示されます。 ![\[ジャンル\] フィールドのドロップダウン メニューと、\[データ\] ペインで強調表示された同じフィールド](Img/inspectdata_find-in-data-pane.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 上位 N とそれ以外のセット 大規模なデータのセットを収集して視覚化する場合、表示される情報の量を重要なレコードのサブセットに制限することにより、より効果的にデータを処理したりデータに関する疑問への答えを得たりできる可能性があります。 この記事では、顧客を次の 2 つの動的なグループに分割するインタラクティブなビューを作成する方法について説明します。 - 上位 N 人の顧客 - その他のすべての顧客 このビューには、ユーザーが調整することによって上位顧客グループに含める顧客の数を変更できるコントロールが含まれています。数が変更されると、ビューはそれに応じて更新されます。 ### セットとサポートされるデータ ソース この記事で説明されている上位顧客のビューの作成方法では、セットの In/Out 機能を使用します。 セットは Tableau Desktop バージョン 8.0 で導入されました。 ライブ接続の場合、In/Out 機能ではリレーショナルまたは多次元データ ソースが必要です。 Microsoft Excel ワークブックやテキスト ファイルなど、ファイルベースのデータ ソースを使用する場合、抽出を使用してセットを作成できます。 ### ステップ 1:パラメーターの作成 1. Tableau Desktop で新しいワークブックを開き、"Sample - Superstore (サンプル - スーパーストア)" データ ソースに接続します。 2. 新しいワークシートを開きます。 3. \[データ\] ペインで、右上隅のドロップダウン矢印をクリックし、\[パラメーターの作成\] を選択します。 4. \[パラメーターの作成\] ダイアログ ボックスで、次の手順を行います。 - \[名前\] テキスト ボックスに「Top Customers 2」と入力します。 - \[データ型\] で \[整数\] を選択します。 - \[現在の値\] に「5」とを入力します。 - \[許容値\] で、\[範囲\] をクリックします。 - \[値の範囲\] で、次の手順を行います。 - \[最小\] をクリックし、「5」と入力します。 - \[最大\] をクリックし、「20」と入力します。 - \[ステップ サイズ\] をクリックし、「5」と入力します。 ビューの上位 N 値をすばやく調整するため、このパラメーターは、次の手順で作成する Top N セットと組み合わせて使用されます。 ### ステップ 2: 上位 N 人の顧客セットの作成 1. \[データ\] ペインで **\[Customer Name (顧客名)\]** ディメンションを右クリックし、**\[作成\]** > **\[セット\]** を選択します。 2. 開かれた \[セットの作成\] ダイアログ ボックスで、次の手順を行います。 - **\[名前\]** テキスト ボックスに「**売上の上位 N 人の顧客**」と入力します。 - **\[上位\]** タブをクリックします。 - **\[フィールド単位\]** を選択します。 - フィールドのドロップダウン リスト (カテゴリ) から、**\[Sales\]** を選択します。 - 集計のドロップダウン リストから、**\[合計\]** を選択します。 - 終了したら、**\[OK\]** をクリックします。 ### ステップ 3: ビューの設定 1. \[データ\] ペインの **\[セット\]** から、**\[Top N Customers by Sales (売上の上位 N 人の顧客)\]** を **\[行\]** シェルフにドラッグします。 2. **\[Customer Name (顧客名)\]** ディメンションを **\[行\]** シェルフにドラッグし、セットの右側に配置します。 3. **\[Sales (売上)\]** メジャーを **\[列\]** シェルフにドラッグします。 4. ツールバーで \[降順に並べ替え\] ボタン ![降順で並べ替えるアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sort_descend.png) をクリックし、セットが機能していることを確認します。 ![売上を降順で表した横棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/top-n-others2.1.png) 5. \[データ\] ペインで、**\[Top N Customers by Sales (売上上位 10 人の顧客)\]** セットを右クリックしてから、**\[計算フィールドの作成\]** をクリックします。 6. 開かれた \[計算フィールド\] ダイアログ ボックスで、次の手順を完了します。 - **\[名前\]** テキスト ボックスに**「サブセット ラベル」**を入力します。 - **\[式\]** テキスト ボックスに次の式を入力して、セット内の顧客に使用する動的なラベルを作成します。 `IF [Top N Customers by Sales] THEN "Top " + str([Top Customers 2]) + " Customers" ELSE "Others" END` - 終了したら、**\[OK\]** をクリックします。 8. \[データ\] ペインから **\[Subset Labels (サブセット ラベル)\]** を **\[行\]** シェルフにドラッグして、Top N セットと **\[Customer Name (顧客名)\]** ディメンションの間に配置します。 9. **\[行\]** シェルフで、**\[IN/OUT(売上の上位 N 人の顧客)\]** セットを右クリックしてから、**\[ヘッダーの表示\]** をクリアします。 これにより、In/Out ラベルが非表示になると同時に、Top N サブセットが常にビューの最上部に表示されるように並べ替え順序が保持されます。 11. \[データ\] ペインから、**\[Top N Customers by Sales (売上上位 N 人の顧客)\]** セットを **\[マーク\]** カードの **\[色\]** にドラッグします。 ![顧客別の売上を表示する横棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/top-n-others9.png) ### ステップ 4: 上位 N 人のセットの動的なパラメーターとの組み合わせ 1. **\[データ\]** ペインで **"Top N Customers by Sales (売上上位 N 人の顧客)"** を右クリックし、**\[セットの編集\]** を選択します。 2. \[セットの編集\] ダイアログ ボックスで、次を実行します。 - **\[上位\]** タブを選択します。 - \[値\] ドロップダウン メニューをクリックして、**"Top Customers 2 (上位顧客 2)"** パラメーターを選択します。 - **\[OK\]** をクリックします。 ![売上高上位 N の顧客が \[上位顧客 2\] 動的パラメーターに設定されています。](Img/top-n-others3.png) これにより、**"Top N Customers by Sales (売上上位 N 人の顧客)"** セットが **"Top Customers 2 (上位顧客 2)"** 動的パラメーター (10 の静的リストではなく) にリンクされます。 ビューの Top N 値を調整するため、このパラメーターは、"Top N Customer by Sales (売上上位 N 人の顧客)" セットと組み合わせて使用されます。 6. \[データ\] ペインの \[パラメーター\] で、**\[Top Customers 2 (上位顧客 2)\]** パラメーターを右クリックし、**\[パラメーターの表示\]** を選択します。 Top N 値は、ビューに表示される **"Top Customers 2 (上位顧客 2)"** パラメーターを使用して制御できます。 ![上位顧客セットを作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/settopn2.gif) ## ビューの機能向上のための追加のヒント 次に示すのは、ビューアーが顧客サブセットをより柔軟に表示できるようにするための追加の手順です。 1. **\[データ\]** ペインのドロップダウン メニューから、**\[パラメーターの作成\]** を選択します。 2. 開かれた \[パラメーターの作成\] ダイアログ ボックスで、次の手順を行います。 - **\[名前\]** に、**「Expand or Collapse」**と入力します。 - **\[データ型\]** で **\[文字列\]** を選択します。 - **\[許容値\]** については、**\[リスト\]** を選択します。 - **\[値のリスト\]** に、値**「Expand」**および**「Collapse」**を入力します。 ![展開または折りたたみパラメーターの値のリスト。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/top-n-param-dialog.png) - 終了したら、**\[OK\]** をクリックします。 4. **\[分析\]** > **\[計算フィールドの作成\]** を選択します。 5. 開かれた \[計算フィールドの作成\] ダイアログ ボックスで次の操作を行って、作成したパラメーターを使用する計算を作成します。この計算により、ビューアーは "Others (その他)" サブセットで顧客を表示する方法を指定できるようになります。 - **\[名前\]** に、**「Customer Names Calc」**と入力します。 - 式ボックスで次の式を入力し、**\[OK\]** をクリックします。 `IF [Expand or Collapse]="Collapse" THEN IF [Top N Customers by Sales] THEN [Customer Name] ELSE "Others" END ELSE [Customer Name] END` 7. \[データ\] ペインの \[パラメーター\] で、**\[Expand or Collapse (展開または折りたたみ)\]** パラメーターを右クリックし、**\[パラメーターの表示\]** を選択します。 8. **\[列\]** シェルフから、**"SUM(Sales) (合計(売上))"** メジャーを **\[マーク\]** カードの **\[ラベル\]** にドラッグします。 9. \[データ\] ペインから、**\[Customer Names Calc (顧客名の計算)\]** を **\[行\]** シェルフの **\[Customer Name (顧客名)\]** フィールドの上に直接ドラッグして置換します。 ![フォルダーをドラッグして、行シェルフにドロップします。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/OMsetTopN1.gif) これで、**"Expand or Collapse (展開または折りたたみ)"** パラメーター コントロールを使用して、上位 N 人の顧客名のリストを表示し、残りの顧客を単一の **"Others (その他)"** エントリにまとめることができます。 ![パラメーターを展開または折りたたみます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/OMsetTopN2.gif) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 不明な場所またはあいまいな場所の編集 場合によっては、データ内の場所の名前の一部を Tableau が認識しないことがあります。このような場合、それらの値はマップ ビューの右下隅で**不明**としてマークされます。Tableau で認識されない場所や略語がある場合や、場所があいまいで複数の場所に存在する可能性があるときに起こる場合があります。 このような場合、ビューに追加情報を追加して場所を定義するか、不明な場所の名前を編集して既知の場所にマッピングすることができます。 ## ビューへの他のフィールドの追加 データ セットに不明な場所が含まれている場合 ("Aberdeen" など複数の州や国に表示される可能性がある)、\[State (都道府県)\] や \[Country (国)\] など別の地理的フィールドをビューに追加すると、そのデータの正しい場所が定義されます。データ ペインに階層がある場合、適切な階層レベルが自動的に使用され、場所のあいまいさが解決されます。 ## \[特殊な値\] メニューでの場所の編集 不明な場所では、スペルミスなどの問題のためにメッセージが表示される場合があります。この場合には、\[特殊な値\] メニューを使用して、データに含まれる不明な場所やあいまいな場所を修正することができます。これを実行する手順は以下のとおりです。  1. ビューの右下隅で、マップ内の不明な場所の数が記載されている \[特殊な値\] インジケータをクリックします。\[特殊な値\] メニューが開きます。 2. \[特殊な値\] ダイアログ ボックスで、\[場所の編集\] を選択します。 ![データ ポイントを示す青い円が付いた米国の地図。3 つの未確認の場所に関するメッセージが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/editlocation1.png) **注:** \[特殊な値\] インジケータが表示されない場合、\[マップ\] > \[場所の編集\] を選択することもできます \[場所の編集\] ダイアログでは、Tableau の場所で認識されない値やあいまいな値を明確にすることができます。 ### あいないな場所の編集 \[場所の編集\] ダイアログ ボックスには、認識されない場所とあいまいな場所の両方がリストされる場合があります。 一部のあいまいな場所については、データが 1 つの都道府県または国にしかわたっていない場合には値をハードコードすることで、または Tableau でその情報を参照するフィールドを指定することで、データの特定フィールドより各市区町村の \[国/地域\] や \[都道府県/州\] を指定して修正可能です。このオプションは、\[場所の編集\] ダイアログ ボックスの \[地理的役割\] セクションにあります。たとえば、あいまいな市区町村が複数ある場合、これらに \[都道府県/州\] を指定して修正できます。 ![\[場所の編集\] ウィンドウでは、\[都道府県/州\] ドロップダウン リストが展開され、\[なし\] から \[フィールドから (都道府県または州)\] への変更が表示されています。](Img/editlocation4.png) \[場所の編集\] メニューの \[国/地域\] タブや \[都道府県/州\] タブにあいまいな場所や不明な場所がある場合、最初にこれらの場所を修正すると、市区町村など小さな地理的役割であいまいな場所がいくらか解決される場合があります。 ### 不明な場所の編集 \[場所の編集\] ダイアログ ボックスで、\[認識不可\] セルのいずれかをクリックして不明なデータを既知の場所に一致させます。認識されないセルをクリックすると、検索ボックスが表示されます。検索ボックス内にテキストを入力するにつれ、可能性がある場所のリストが生成されます。リストから場所を選択します。 ![地理的役割を設定するためのオプションと、\[値を場所に一致させる\] セクションで展開された都市オプションを含むドロップダウン リストを含む \[場所の編集\] ウィンドウ。](Img/editlocation2_482x412.png) または、緯度および経度を入力して、マップ上のポイントの場所に手動で値をマッピングすることもできます。これには、認識不可のセルへの入力を開始し、ドロップダウン メニューから \[緯度と経度の入力\] を選択します。 ![認識されない地理データのための \[緯度と経度の入力\] ダイアログ。](Img/maps_editlocation.png) **注:** 緯度および経度を入力する場合、10 進角で書式設定された値を入力します。たとえば、アディスアベバは緯度 9.033140、経度 38.750080 です。 ### リストの場所を制限する 既定では、可能性のあるすべての場所がドロップダウン メニューに表示されます。リストをデータと一致していない場所のみに制限するには、\[場所の編集\] ダイアログ ボックスの左下隅にある \[ドロップダウン リストに一致していない場所のみを表示\] オプションを選択します。 ## 関連項目: [地理的役割の割り当て](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_geographicroles.htm) [マップ ビューの作成において Tableau でサポートされる場所データ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_data.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 不連続フィールドと連続フィールドの変換 メジャーは不連続から連続、連続から不連続に変換できます。さらに、日付ディメンションやその他の数値ディメンションを不連続または連続のいずれかに変換できます。連続および不連続フィールドについての詳細は、[ディメンションとメジャー、青と緑](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm)を参照してください。 また、[メジャーのディメンションへの変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles_convertdimtomeas.htm)することもできます。 ## メジャーの変換 メジャーは不連続から連続、連続から不連続に変換できます。フィールドをクリックし、\[不連続\] または \[連続\] を選択します。連続フィールドは緑、不連続フィールドは青になります。 \[データ\] ペインのメジャーからフィールドを右クリックし、\[不連続に変換\] または \[連続に変換\] を選択します。それに応じてフィールドの色が変わります。 ## 日付フィールドの変換 日付フィールドは不連続と連続を切り替えることができます。不連続な日付はラベルとして機能し、連続日付にはメジャーと同様の軸があります。 不連続から連続、または連続から不連続に変更するには、ビューでいずれかの日付フィールドをクリックし、コンテキスト メニューでオプションを 1 つ選択します。 \[データ\] ペインの日付フィールドを変換するには (およびそれによってビューにドラッグしたときの既定の結果を決定するには)、フィールドを右クリックし、\[不連続に変換\] または \[連続に変換\] を選択します。 ## フィールドのドロップ ダイアログを使用する 一部のユースケースでは、ショートカットとして、データ ペインからビューにフィールドを右クリックしてドラッグ (Mac では Option キーを押しながらドラッグ) できます。これにより、さまざまな形式のフィールドを含む \[フィールドのドロップ\] ダイアログが開きます。使用できるオプションは、ドラッグするフィールドのデータ型によって異なります。このダイアログの主な目的は集計を選択することですが、ディメンションからメジャーに変更したり、連続と不連続を選択したりするためのオプションが提供される場合もあります。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dropfield_string.png "文字列ディメンションの [フィールドをドロップ] ダイアログ") 使用するオプションを選択し、\[OK\] をクリックしてドラッグ操作を完了します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 予測 ビューに少なくとも 1 つの日付ディメンションと 1 つのメジャーがある場合、ビューに予測を追加できます。Tableau で利用可能な予測モデリングの詳細については、[Tableau における予測モデリング関数の仕組み](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_overview.htm)を参照してください。 予測をオンにするには、ビジュアライゼーションを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して \[予測\] > \[予測の表示\] を選択するか、\[分析\] > \[予測\] > \[予測の表示\] を選択します。 日付ディメンションが存在しない場合、ビューに整数値を持つディメンション フィールドがある場合は予測を追加できます。詳細については、[ビューに日付がない場合の予測](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/forecast_no_date.htm)を参照してください。 Tableau Desktop で指数平滑法モデルを使用して定量的時系列データを予測できます。指数平滑法では、古い観察より最近の観察に比較的大きな重みが付けられます。これらのモデルはデータの動向や季節性を把握するか、その将来を推定します。予測は完全に自動化されていると同時に、設定も可能です。多くの予測の結果は、視覚化のフィールドになる可能性があります。 予測が表示されると、メジャーのための将来の値が実際の値の隣に表示されます。 ## 予測の制約事項 多次元データ ソースでは予測がサポートされていません。Tableau Desktop では、Windows のみで多次元データ ソースをサポートしています。 予測を含むビューをパブリッシュして、Web でビューを表示または編集するときに予測を確認できますが、Web でのビューの編集時に予測を変更または追加することはできません。 また、以下のいずれかを含む場合、ビューに予測を追加することはできません。 - 表計算 - 非集計メジャー - 割合計算 - 総計または小計 - 集計が \[正確な日付\] に設定された日付値 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 予測エラーの解決 Tableau がビューの予測を提供できない場合は、通常、ビューで日付値を変更することによって問題を解決できます ([日付レベルの変更](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dates_levels.htm)を参照してください)。 予測エラーは、時系列の集計レベル (月、週など) が予測対象データにとって細かすぎるか、粗すぎる場合に発生します。これにより、次で説明している "過剰データ" または「または "データ不足" エラーの原因となります。日付の集計を行うと、予測機能が過剰な量のデータをメジャーから抽出しようとする、"過剰 NULL" 状況が生じる可能性があります。たとえば、売上データの参照元の詳細レベルが月単位である場合に、週ごとの集計を行うと、大量の NULL 値が生じる可能性があります。 また、ビューの集計と (\[予測オプション\] ダイアログ ボックスの \[集計基準\] フィールドを使用して) 予測に指定した集計の間に互換性がない場合にも問題が発生します。Tableau は、予測集計の詳細レベルがビューの集計のそれより低い場合に予測を作成できますが、高い場合には予測を作成できません。予測集計の詳細レベルの方が高い場合でも、Tableau が使用することのできる厳格な階層がなければ、2 つの値の間に互換性があることにはなりません (たとえば、四半期は 3 か月に均等に分割できますが、月を週に均等に分割することはできません)。このような状況を回避するには、\[集計基準\] を \[自動\] に設定します。 次のリストは、Tableau で無効な予測から発生する可能性のあるエラーと、その解決方法に関するアドバイスを示しています。
エラー メッセージ 解決のヒント
連続日付をビュー内の日付フィールドから生成することはできません。

予測機能には、連続して解釈できる日付フィールドが必要です。日付フィールドが明示的に連続していない場合は、そこに含まれている日付レベルのいずれかが "年" でなければなりません。

このエラーが返されるのは、ビュー内に日付がない場合、ビュー内の日付が階層全体を形成していない場合 (たとえば、日付に年と日が含まれているが、月は含まれていない場合)、または、ビュー内の日付がサポートされていない階層 (たとえば、年、週、日) を形成している場合です。
予測するには、時系列が短すぎます。

ビュー内の時系列を展開して、含める日付値の数を増やします。

このエラーが返されるのは、予測を誤った方向に導く可能性のある信頼できない期間や末尾の一部分を切り捨てた後で、データ ポイントの数が 3 個以下になった場合です。
NULL 日付値を含む時系列の予測は計算できません。 日付フィールドをフィルターするか、詳細レベルの低い日付を使用する (たとえば、月から四半期に切り替える) ことによって、ビュー内の日付フィールドから NULL 値を排除します。
複数の異なる日付フィールドがビューに含まれている場合は、予測を計算できません。 このエラーは、ビューに複数のデータ フィールドがある場合に返されます。たとえば、注文日と出荷日の両方が同じビューにある場合、予測することはできません。
[予測オプション] で選択されている [集計基準] の値は視覚化に対応していません。

ビュー内の日付は、[予測オプション] ダイアログ ボックスの [集計基準] の値と互換性がなければなりません。たとえば、[集計基準] が "週" に設定され、ビュー内の日付が "月" に設定されている場合は、このエラーが発生します。

2 つの日付の互換性が保たれるように一方の日付を変更するか、[集計基準] を "自動" に設定します。
欠落値が多すぎるため、予測を計算できません。

このエラーは、ペインのデータ全体の 40% 以上が欠落している場合に返されます。

[予測オプション] ダイアログ ボックスの [欠落値をゼロで埋める] を選択しても、このエラーは解決されません。ディメンションを削除するか、「週」から「月」など日付レベルを変更することで、高い詳細レベルにデータを集計します。

そうしない場合は、ソース データを変更するか、別のソースからのデータを使用する必要があります。
予測するメジャーがありません。 このエラーは、予測できるメジャーがビュー内に存在しない場合に返されます。予測メジャーは、[行] シェルフと [列] シェルフのいずれか、またはマーク カードに配置されていなければなりません。
予測するメジャーは数値でなければなりません。 メジャーの中には、数値として解釈できないために予測できないものがあります。
ディメンションの予測は計算できません。 予測する値は、ディメンションではなくメジャーでなければなりません。
予測を計算するデータが多すぎます。 予測は、クエリからの結果セットが長過ぎる場合は実行できません。制限は、約 10,000 行です。予測を修正するには、より高いレベル (たとえば、週の代わりに月) で時系列の値を集計するか、データをフィルターします。
過剰な数の行、列、または色にデータが分かれているため、予測を計算できません。 一部のディメンションをフィルターまたは削除することによって、ビューを簡素化してエラーを解決します。
ビューに表計算が含まれているため、予測を計算できません。 表計算が含まれていないバージョンのビューを作成します。
[フィルター] シェルフにメジャーがあるため、予測を計算できません。 [フィルター] シェルフからメジャーを削除します。
[メジャーの集計] が選択されていないため、予測を計算できません。 [メジャーの集計] は [分析] メニューのオプションです。Tableau でのデータ集計およびデータの非集計方法を参照してください。
ビューに割合計算が含まれているため、予測を計算できません。 [パーセンテージ] は [分析] メニューのオプションです。Tableau での割合の計算を参照してください。
[総計] または [小計] が有効になっていないため、予測を計算できません。 これらのオプションは、[分析] メニューの [合計] コマンドを使用して制御します。ビジュアライゼーションでの合計の表示を参照してください。
予測するメジャーに 0 以下の値が 1 つ以上あるため、乗算モデルで計算することはできません。 傾向セットおよび季節性セットを使用したカスタム モデルを乗算に作成しました。この値を変更するか、予測モデルを [自動] に設定してください。
数値が不安定であるため、乗算した傾向および加算した季節を使用したモデルを使用することはできません。 構成したカスタム モデルには、メッセージが説明しているエラーが含まれています。カスタム モデルの設定を変更するか、予測モデルを [自動] に設定してください。
時系列が短すぎるため、季節性モデルを計算することはできません。

ビュー内の時系列を展開して、含める日付値の数を増やします。
一部のデータが残りのデータと比較して極めてゼロに近いため、選択した乗算モデルを計算することはできません。 構成したカスタム モデルには、メッセージが説明しているエラーが含まれています。カスタム モデルの設定を変更するか、予測モデルを [自動] に設定してください。
[メイン コンテンツに進む](#main-content) # 予測のトラブルシューティング このトピックでは、Tableau の予測機能を使用する際に生じる可能性のある問題について説明します。 ## NULL 予測 予測機能を使用しているときに、予測機能と互換性のない方法でビューを変更すると、NULL 予測が生じます。NULL 予測が生じていることを示す最も明らかな兆候は、ビューに予測データが表示されておらず、「予測なし」のテキストも表示されていないことです。Tableau で予測を作成できない理由を表示するには、このメッセージにカーソルを合わせてください。 ![「欠損値をゼロで埋める」オプションが選択されていないため、予測を計算できません。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/forecast_null_indicator2.png) もう 1 つの兆候は、\[マーク\] カードの \[予測インジケーター\] フィールドに推定値ではなく実績値が表示されていることです。 ![青い四角は予測指標の実際のデータを表しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/forecast_null_indicator.png) NULL 予測を診断するには、\[分析\] メニューから \[予測の説明\] ダイアログ ボックスを開いて (**\[分析\] >** **\[予測\] >** \[予測の説明\])、エラー メッセージを確認します。次に、解決のヒントについて[予測エラーの解決](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/forecast_resolve_errors.htm)を参照します。 Tableau の \[予測オプション\] ダイアログ ボックス (**\[分析\] >** **\[予測\] >** \[予測オプション\]) には、エラー メッセージも表示されます。 NILL 日付値が中央にある時系列の予測は計算できないため、データをフィルターするアクションは、明示的か暗示的かを問わず NULL 予測をトリガーする可能性があります。ツールヒントの \[保持\] コマンドと \[除外\] コマンドは、データを暗示的にフィルターできるアクションの例です。これらのコマンドは、予測が表示されているときに削除される場合もあります。たとえば、2008 年から 2012 年までの各四半期の売上に関する時系列があり、2010 年第 2 四半期の売上値を除外した場合は、時系列が変則的になるため、NULL 予測が発生します。そうではなく、2008 年第 1 四半期を除外した場合、時系列は短くなりますが、規則性は保たれます。そのため、有効な予測が依然として可能になります。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 予測の作成 予測を作成するには、ビューで 1 つ以上の日付ディメンションおよびメジャーを使用している必要があります。 予測をオンにするには、ビジュアライゼーションを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して \[予測\] > \[予測の表示\] を選択するか、\[分析\] > \[予測\] > \[予測の表示\] を選択します。 次に、予測の作成をサポートする構造の例を示します。 - 予測するフィールドが \[行\] シェルフにあり、連続日付フィールドが \[列\] シェルフにある。 - 予測するフィールドが \[列\] シェルフにあり、連続日付フィールドが \[行\] シェルフにある。 - 予測するフィールドが \[行\] シェルフまたは \[列\] シェルフにあり、不連続日付が \[行\] シェルフまたは \[列\] シェルフにある。含まれる日付レベルのうち少なくとも 1 つは年でなければなりません。 - 予測するフィールドが \[マーク\] カードにあり、連続日付または不連続日付セットが\[行\]、\[列\] または \[マーク\] にある。 **注**: また、日付ディメンションが存在しない場合に、ビューに整数値を持つディメンションがある場合は予測を作成できます。[ビューに日付がない場合の予測](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/forecast_no_date.htm)を参照してください。 予測をオンにすると、実際の履歴値に加え、Tableau は将来のメジャー バリューを推定できるようになります。推定値は、既定では履歴データと同じ色の薄い色味で表示されます。 ![2011 年から 2016 年までの売上動向を示す折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/forecast.png) ## 予測間隔 上記イメージの網掛け部分は、予測の 95% 予測間隔を示します。つまり、売上値が予測期間の網掛け部分に入る確率値が 95% であることが、このモデルより特定されます。\[予測オプション\] ダイアログ ボックスの \[予測間隔を表示\] 設定を使用して、予測帯の信頼水準百分位、また予測帯が予測に含まれるかどうかを構成することができます。 ![予測間隔のオプション (90%、95%、99%) を含むドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/forecast_prediction_intervals.png) 予測の予測帯を表示しない場合は、チェック ボックスを外します。予測間隔を設定するには、いずれかの値を選択するか、カスタム値を入力します。信頼水準に対して設定した百分位が小さいほど、予測帯も狭くなります。 予測間隔の表示は、予測したマークのマーク タイプにより異なります。
予測マーク タイプ次を使用して予測間隔を表示
折れ線グラフ帯
形、四角、円、棒、または円グラフ箱ヒゲ図
次の例では、予測データは薄く網掛けした円により示され、予測間隔は箱ヒゲ図で終わる線により示されます。 ![2010 年度から 2015 年度までの売上別の利益を表示する散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/forecast_scatterplot.png) ## 予測の向上 各予測値について、\[データ\] ペインから予測メジャーの別のインスタンスを \[マーク\] カードの \[詳細レベル\] シェルフにドラッグし、フィールドを右クリックしてコンテンツ メニューを開き、利用可能ないずれかのオプションを選択することで、予測の品質または精度を検証することを検討します。 ![予測式の編集、予測結果の表示、ツールヒントの制御のためのオプションを表示するドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ForecastEnhance2.png) これらのオプションの説明については、[フィールドの予測結果](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/forecast_field_results.htm)を参照してください。 このプロセスを繰り返して、各予測値の結果タイプを追加できます。結果タイプの変更に関する詳細については、[フィールドの予測結果](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/forecast_field_results.htm)の「予測フィールドの変更」を参照してください。 \[詳細レベル\] シェルフにこのような結果タイプを追加することで、予測データに基づくすべてのマークのツールヒントに、予測に関する情報を追加することになります。 ![2015 年 4 月の予測ツールヒントには、売上が 54,753 ドルと表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/ForecastEnhance.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 予測モデリング Tableau の予測モデリング関数は、線形回帰を使用して予測モデルを構築し、データに関する予測を生成します。2 つの[テーブル計算](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm) MODEL\_PERCENTILE および MODEL\_QUANTILE を使用すると、予測を生成したり、データ内の関係を明らかにしたりすることができます。これらは、外れ値の識別、スパース データまたは欠損データの値の推定、および将来の期間の値の予測に使用できます。 このセクションでは、Tableau で予測モデリング使い始めるために必要なすべてのドキュメントを紹介します。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 予測モデリングにおける計算とデータ分割 表計算に[予測モデリング関数](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/predictions_overview.htm)、MODEL\_QUANTILE または MODEL\_PERCENTILE を含めることにより、データからの予測を行います。 表計算においては、\[次を使用して計算\] の方向が指定されている必要があります。方向の指定や区分が異なるディメンションが結果に与える影響の概要については、「[表計算での値の変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm)」を参照してください。 ![\[次を使用して計算\] を表示するコンテキスト メニュー](Img/predict-compute1.png) **注**: 表計算を追加するときには、区分 (スコープ) または方向の指定 (順序) のいずれかに、詳細レベルのすべてのディメンションを使用する必要があります。計算をグループ化する方法 (計算を実行する対象となるデータの範囲) を定義するディメンションは、区分の指定フィールドと呼ばれます。表計算は、各区分内で別々に実行されます。表計算を実行する残りのディメンションは方向の指定フィールドと呼ばれ、計算する方向を決定します。詳細については、[「基本: 方向の指定と区分」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm#the-basics-addressing-and-partitioning)を参照してください。 予測モデリング関数では、\[次を使用して計算\] オプションを使用して、予測モデルの構築に使用するデータセットを区分 (スコープ化) します。 予測モデリング関数には方向の指定 (順序) という概念は_ありません_。選択された予測変数に基づいてマークごとに異なる結果をモデルが返すためです。つまり、累計であれば、方向を指定するディメンションがフィールドを追加する順序や結果を返す順序を決定しますが、予測モデリング関数では本質的に順序がありません。 ビジュアライゼーションで指定された詳細レベルで、関数のターゲットと予測変数で定義されたデータから作成したモデルを使用して結果を計算します。そのデータには、日付ディメンションなどの順序付き予測変数を使用しない限り、順序付けの概念はありません。 また、モデルの構築に使用するデータを定義するときは、ビジュアライゼーションの詳細レベルを常に使用します。すべての表計算は viz と同じ詳細レベルで動作し、予測モデリング関数も例外ではありません。 ## 予測モデリング関数の推奨事項 予測モデリング関数を使用するときは、区分を作成するディメンションを指定して選択することを推奨します。1 つの viz またはダッシュボードで複数の予測計算を行う可能性があるため、特定のディメンションを選択して区分すると、個々の関数に対して同じ参照元データ セットを使用してモデルを作成でき、同様のモデルの結果を比較できます。 Tableauで予測モデリング関数を使用する場合、モデルのさまざまな反復 (たとえば、さまざまな予測変数の選択) とさまざまなビジュアライゼーションの両方で、異なるインスタンス化を行っても一貫性を維持することが重要です。方向性のある \[次を使用して計算\] オプションを使用した場合、視覚化されたデータを少し変更するとモデルの構築に使用されるデータに大きな影響を与え、異なるビジュアライゼーションにわたる有効性と整合性に影響を与える可能性が広がります。 ### ディメンションの選択 以下の例では、Tableau Desktop に付属している**サンプル - スーパーストア**のデータ ソースを使用します。 ディメンションを選択すると、Tableau はそのディメンション_全体で_予測モデルを構築することに注意してください。つまり、区分するディメンションとして \[Order Date\] を選択すると、Tableau は設けられたその他の区分の_中で_ データを使用しますが、\[Order Date\] の値の_順番に沿って_データを使用します。 下の図は、モデルの構築に使用されるデータを黄色で強調表示し、モデルの出力をオレンジ色で強調表示しています。この例では予測変数がないため、すべての応答は特定のサブカテゴリ内で同一であり、最適な予測変数を選択するとより意味のある結果を生成できます。 最適な予測変数の詳細については、「[予測変数の選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_choosing_predictors.htm)」を参照してください。 ![同一の結果を示す表](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pmf_compute1.png) 同様に、区分するディメンションとしてサブカテゴリが選択されていると、次のように Tableau は指定された月_の中で、_複数のサブカテゴリの_順番に沿って_データを使用します。 データをさらにペインに分割する場合は、モデルを構築する際にペインの境界に注意する必要があります。 ![各サブカテゴリの同一の結果を示す表](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pmf_compute2.png) ## 区分に関する注意事項 データを視覚的に区分すると、モデルの構築や予測の生成に使用するデータに大きな影響を及ぼします。より高い詳細レベルを追加すると (たとえば、1 つのシェルフに都道府県と市区町村の両方を含むなど)、データは高い LOD で区分されます。これは、ピルがシェルフに置かれる順序に関係なく当てはまります。たとえば、これらは同じ予測を返します。
行シェルフの [市区町村] フィールドと [都道府県] フィールド 行シェルフの [都道府県] フィールドと [市区町村] フィールド
ピルを追加して詳細レベルを変更すると、データが \[行\] や \[列\] シェルフ、\[マーク\] カードの \[色\]、\[サイズ\]、\[ラベル\]、\[詳細\]、\[図形\] などに追加された場合は、データが区分されます。ツールヒントに別の詳細レベルでピルを追加しても _、_データは区分されません。 下の例では、カテゴリとサブカテゴリのピルが両方とも行にあるため、モデルはカテゴリによって自動的に区分されます。予測計算は、上位のピルであるカテゴリの境界内のサブカテゴリ全体で計算されています。 ![各サブカテゴリの同一の結果を示す表](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pmf_compute2.png) これは、予測変数の適用方法に影響を与えます。以下の例を見てみましょう。この例では、3 つの MODEL\_QUANTILE の表計算が適用されます。
Predict_Sales_CityPredict_Sales_StatePredict_Sales_Region
MODEL_QUANTILE(0.5,sum([Sales]),
ATTR([City]))		MODEL_QUANTILE(0.5,sum([Sales]),
ATTR([State]))		MODEL_QUANTILE(0.5,sum([Sales]),
ATTR([Region]))
3 つすべての場合で \[次を使用して計算\] > \[市区町村\] を選択しました。ノースカロライナ州のいくつかの市区町村を見てみましょう: ![市区町村別の結果を示す表](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pmf_compute5.png) 異なる予測変数を使用しているにもかかわらず、3 つの計算結果は指定した州ですべて同じになりました。 \[行\]シェルフから \[地域\] を削除しても結果は変わらず、指定した州の中で同じです。 ![\[地域\] が削除された場合でも同じ結果を示す表](Img/pmf_compute6.png) ただし、行シェルフから \[州\] を削除すると、計算ごとに異なる結果が表示されます。 ![\[都道府県\] を削除した場合のさまざまな結果を示す表](Img/pmf_compute7.png) ### どういうことでしょうか。 最初の例では、\[行\] シェルフの 地域と州が市区町村を区分しています。そのため **Predict\_Sales\_City**、**Predict\_Sales\_State**、**Predict\_Sales\_Region** のモデル は、同じデータを受け取り、同じ予測を生成しています。 すでに 州と地域内のデータを視覚的に区分しているので、モデルに値を追加する予測変数はなく、結果に影響はありません。 ![予測変数がモデルに値を追加しないことを示す表](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pmf_compute8.png) \[行\] シェルフから \[地域\] を削除しても、州で区分されているため、モデルの構築に使用されるデータに変更はありません。同じように、すでに 州内のデータを視覚的に区分しているので、いずれの予測変数もモデルに値を追加したり、結果に影響を与えたりしません。 ![予測変数がモデルに値を追加しないことを示す表](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pmf_compute9.png) ただし、州を削除するとデータの区分が解除され、計算ごとに異なる予測が表示されます。どういうことか詳しく見てみましょう。 ![\[都道府県\] を削除した場合のさまざまな予測を示す表](Img/pmf_compute7.png) **Predict\_Sales\_City** の場合、[ATTR(\[City\])](https://kb.tableau.com/articles/howto/when-to-use-the-attribute-attr-function?lang=ja-jp) を予測変数として使用しています。これは viz と同じ詳細レベルであるため、値を追加することなく無視されます。すべての市区町村の売上を集計して統計エンジンに渡し、売上の予測を計算しています。他の予測変数は含まれていないので、市区町村ごとに同じ結果が表示されます。1 つまたは複数のメジャーを含めていれば、結果にばらつきが見られます。 ![各市区町村で同じ結果を示す表](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pmf_compute10.png) **Predict\_Sales\_State** の場合、ATTR(\[State\]) を予測変数として使用しています。_予測変数_ は、すべての市区町村データを州別に区分しています。_1 つの_州の中では同じ結果が得られ、_異なる_州では別の結果が得られると予想されます。 しかし、必ずしもそのようにはなりません。キャリー市、チャペルヒル市、シャーロット市は、予想通り 2,084 ドルと同じ予測をしています。しかし、バーリントン市は 9,366 ドルという異なる予測をしています。 ![バーリントン市のさまざまな結果を示す表](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pmf_compute12.png) これは、複数の州 (アイオワ州、ノースカロライナ州、バーモント州) に「バーリントン」という名前の市が存在するためです。そのため、州は「複数の値」を意味する \* に解決されています。州が \* に解決されるすべてのマークは一緒に評価されるため、複数の州に存在する他の市も予測が 9,366 ドルになることになります。 **Predict\_Sales\_Region** の場合、ATTR(\[Region\]) を予測変数として使用しています。_予測変数_ は、すべての 市区町村データを地域別に区分しています。_1 つの_地域の中では同じ結果が得られ、_異なる_地域では別の結果が得 られると予想されます。 ![地域によってバーリントン市の結果が解決されることを示す表](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pmf_compute13.png) バーリントン市は複数の地域 (中部、東部、南部)に存在するため、地域は \* に解決されます。バーリントン市の予測は、複数の地域に存在する各市区町村と同じものになります。 このように、ディメンションの予測変数が、ビジュアライゼーションの詳細レベルと区分の両方に正しく配置されていることを確認することは非常に重要です。任意のディメンションでビジュアライゼーションを細分化すると、意図しない影響が予測に反映される可能性があります。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 予測モデリングの正則化と増強 Tableau を使用する多くのユーザーは、[予測モデル](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/predictions_overview.htm)を使用していないかもしれず、ましてや予測モデルの適合性や予測品質を向上させる方法を探してはいないかもしれません。この記事は、データ サイエンスのこの分野に関心がある上級ユーザー向けです。 予測を微調整するために、ターゲット式 (予測するメジャー) や予測変数の式 (予測に使用するメジャーやディメンション) などの既定の引数に加えて、2 つの引数_ラムダ_、 (正則化率) と_増強_を追加できます。そのためには、計算の[構文](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/predictions_overview.htm#syntax-of-predictive-modeling-functions--in-detail)に新しい引数を追加する必要があります。 ## 正則化と増強で動作するモデル Tableau の予測モデリング関数では、線形回帰 (最小二乗回帰または OLS とも呼ばれます)、正則化線形回帰 (またはリッジ回帰)、およびガウス プロセス回帰の 3 つのモデルをサポートしています。線形回帰またはリッジ回帰を使用している場合、モデルが非線形パターンを取り出す能力を増強によって高めることができます。リッジ回帰を使用している場合、正則化率は、モデルの正則化効果を調整するためのスカラーとして使用できます。 正則化と増強は [ガウス プロセス回帰](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/predictions_choosing_model.htm#gaussian-process-regression)には適用されません。 正則化と増強について説明する前に、これらの 2 つのモデルを確認します。 **線形回帰**は、予測と予測ターゲットの間に線形関係を持つ予測変数が 1 つまたは複数ある場合に使用するのが最適です。これらの予測変数は、同じ条件の影響を受けず、同じデータを表す 2 つのインスタンス (たとえば、ドルとユーロの両方で表す売上高) ではないことが必要です。 **正則化された線形回帰**は、安定性の向上、共線性の影響の軽減、計算効率と汎化性能の向上に使用されます。Tableau では、L2 正則化が使用されます。L2 正則化の詳細については、[リッジ回帰](https://online.stat.psu.edu/stat857/node/155/)に関するレッスンを参照してください。 ## 正則化とは リッジ回帰は、正則化された線形回帰の一種です。正則化では、モデルの係数の大きさにペナルティを課します。正則化の強さは、正則化の全体的な影響を微調整するために使用するスカラーである[ラムダ](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/regularization-for-simplicity/lambda)によって制御します。値が高いほど、ペナルティが重くなります (すなわち、正則化が拡大します)。 リッジ回帰は、次のような線形回帰の問題に対処したものです。 - 予測変数間の多重共線性によってもたらされた異常を除去する。 - データ ポイントの数が特徴の数より少ない場合など、最小二乗問題の条件が悪い場合、ラムダが一意の解を選択する。 - 線形モデルの一般化を改善する方法を提供する。 Tableau のリッジ回帰のデフォルト値は **ラムダ = 0.5** です。これは、この値が適切に機能する場合が多いためです。ラムダ値を変更するには、テーブル計算を編集します (以下の例を参照)。 ## 増強とは MODEL\_QUANTILE と MODEL\_PERCENTILE の増強は、[データ増強](https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_engineering)の簡単な例です。予測変数がより高次の多項式に拡張されます。Tableau では、予測モデリング関数に多項式増強が組み込まれており、そのタイプは 2 つあります。 - **順序付けられたディメンション**の場合、3 次までの[ルジャンドル多項式](https://en.wikipedia.org/wiki/Legendre_polynomials)により、増強された予測変数と応答の間の 2 次と 3 次の関係を線形モデルで捉えることができます。 - **メジャー**の場合、2 次の[エルミート多項式](https://en.wikipedia.org/wiki/Hermite_polynomials)により、増強された予測変数と応答の 2 次の関係を線形モデルで捉えることができます。 線形回帰では、順序付けられたディメンションのみがデフォルトで増強されます (**augmentation=on**)。リッジ回帰 (**model=rl**) では、メジャーのみがデフォルトで増強されます。計算での各予測変数の増強を無効にするには、**augmentation=off** に変更します。 設定は上書きされ、高次の多項式は追加されません。 データセットが非常に小さい場合、増強をオフにすると有利です。増強すると元のデータに存在するノイズに過剰に適合する可能性があることや、結果として得られる関係がより単純で直感的であるためです。 **注:** 増強の設定は、予測変数ごとに (つまり、計算の予測変数の引数内で) オンとオフを切り換えることができます。ラムダ (およびモデル) は、より上位のレベルで (予測変数の式の外で) 適用されます。 ## 計算でラムダと増強を設定する 正則化率 (ラムダ) とデータ増強について理解したので、次は予測計算のコンテキストでそれらを確認します。 `MODEL_QUANTILE("model=rl, lambda=0.05", 0.5, SUM([Profit]), "augmentation=off", SUM([Sales]))` 次の表は、増強とラムダをデフォルトから変更した場合、線形モデルに与える影響について要約したものです。
 増強ラムダ
リッジ回帰ありあり
線形回帰あり該当なし
## 正則化と増強に関する考慮事項 - データのモデルが間違っていると、正則化率または増強を変更しても、結果が大幅に改善される可能性はあまりありません。データ型が正しいかどうか、ディメンションに対するメジャーを確認することを検討します。たとえば、参照元データが時系列である場合は、テーブル計算のモデルを **model=gp** で変更して、[ガウス プロセス回帰](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/predictions_choosing_model.htm#gaussian-process-regression) を使用することを検討します。 - OLS は正則化されないため、変更できるラムダ値はありません。 - データ セットが非常に小さく、ディメンション (特にカーディナリティの高いディメンション) がある場合は、テーブル計算に model=rl を追加して、リッジ回帰を使用することを検討します。 - すべてが等しい場合 (増強がオンかオフのいずれであっても、同じデータセットの場合)、ラムダを小さくすると、適合性は向上しても、一般化を損ない過剰に適合する原因となる可能性があります。 - 逆に、ラムダを大きくすると、どの予測変数にも依存しない、定数モデルへの適合を促す可能性があります。その場合、モデルの能力が下がり、適合不足の原因となります。 ### 例 1 この例は、男性と女性の平均コレステロールと心臓病の関係を示しています。男性は四角いマークで表され、女性は円で表されています。 最初のビジュアライゼーションでは、青いマークは予測ターゲットを示し、オレンジ色のマークはモデル化された値です。データに非常にノイズが多く、増強をオンにしてラムダ値を 0.01 と小さくすると、非現実的なことに心臓病の発生率が 1 を超えます。データにノイズが多く、おそらくすべての外れ値が原因で、依存関係が非常に急になっています。 ![予測ターゲットと適合性の低いモデルを使用した性別による心臓病](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predict-lambda-ex1a.png) MODEL\_QUANTILE("model=rl, lambda=0.01", 0.5, AVG(\[Target\]), ATTR(\[Sex\]), "augmentation=on", AVG(\[Chol\])) 次のビジュアライゼーションでは、増強をオフにしてラムダ値を 10 にし、予測ターゲットを別のモデルと比較します。このモデルの方が現実的であり、心臓病の発生率が 1 を超えるマークはありません。 ![予測ターゲットと適合性の高いモデルを使用した性別による心臓病](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predict-lambda-ex1b.png) MODEL\_QUANTILE("model=rl, lambda=10", 0.5, AVG(\[Target\]), ATTR(\[Sex\]), "augmentation=off", AVG(\[Chol\])) ### 例 2 次に、別の実際の例を見てみます。これは、ボストンの Bluebikes (旧Hubway) という自転車シェア システムの利用者数のデータです。この場合、線形回帰がうまく機能します。2017 年の各四半期で集計された、次のビジュアライゼーションを比較します。 ![過剰適合のない Hubway 利用者データのプロット](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predict-lambda-ex2a.png) MODEL\_QUANTILE('model=rl, lambda=0.05', 0.5, sum(\[Trip.Duration\]), AVG(\[Temp\])) ![過剰適合のない Hubway 利用者データのプロット](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predict-lambda-ex2b.png) MODEL\_QUANTILE('model=rl, lambda=0.05', 0.5, AVG(\[Speed\]), AVG(\[Temp\])) どちらも過剰に適合する傾向はなく、ラムダが小さいのでラムダへの依存度は弱くなります。 次に、最後のビジュアライゼーションを確認します。 ![過剰適合のない Hubway 利用者データのプロット](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predict-lambda-ex2c.png) MODEL\_QUANTILE('model=rl, lambda=2', 0.5, sum(\[Trip.Duration\]), AVG(\[Temp\])) Lambda を大きくすると、近似は平坦になり、勾配がなくなります。つまり、過剰に正則化されるか、「適合不足」になります。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 予測モデリング関数 この記事では、予測モデリング関数と Tableau でのこの関数の使用について説明します。また、予測モデリング関数を使用して表計算を作成する方法を例を通じて説明します。 ## 予測モデリング関数を使用する理由 予測モデリング関数を使用すると、[表計算](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm)を活用して、データのように操作、視覚化、エクスポートできる予測をすばやく生成できます。 以前は、高度な統計計算を実行して Tableau で視覚化するために、Tableau を R および Python と統合する必要がありました。変数を更新し、予測変数のさまざまな組み合わせを使用して複数のモデルを視覚化することで、ターゲットと予測変数を選択できるようになりました。データはすべての詳細レベルでフィルター処理、集計、および変換が可能であり、入力と予測は、ビュー内のデータと一致するように自動的に再計算されます。 Tableau の予測モデリング関数の詳細については、[Tableau における予測モデリング関数の仕組み](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_overview.htm)を参照してください。 ## Tableau で使用できる予測モデリング関数 ### MODEL\_PERCENTILE
構文 MODEL_PERCENTILE(
model_specification (optional),
target_expression,
predictor_expression(s))
定義 予測値が観測されたマーク以下である確率 (0 から 1 の間) を返します。マークは、ターゲット式と他の予測変数で定義されます。これは、累積分布関数 (CDF) とも呼ばれる事後予測分布関数です。
例 
MODEL_PERCENTILE( SUM([Sales]),COUNT([Orders]))
### MODEL\_QUANTILE
構文 MODEL_QUANTILE(
model_specification (optional),
quantile,
target_expression,
predictor_expression(s))
定義 指定した分位数で、ターゲット式と他の予測変数によって定義された推定範囲内のターゲット数値を返します。これは事後予測分位です。
例 
MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Sales]), COUNT([Orders]))
## 予測計算の作成 次の手順に従って、MODEL\_QUANTILE 関数を使用した簡単な予測計算の作成方法について学習してください。より詳細な例については、[例 - 予測モデリング関数を使用した女性の平均寿命の調査](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_example.htm)を参照してください。 ### ステップ 1: ビジュアライゼーションを作成する 1. Tableau Desktop で、Tableau に付属のサンプル - スーパーストア保存済みデータ ソースに接続します。 2. ワークシートに移動します。 3. **\[データ\]** ペインから、"Order Date (オーダー日)" ディメンションを \[列\] シェルフにドラッグします。 4. メジャーのコンテキスト メニューを開き、リスト レベルを \[月\] と \[年\] に変更します。 ![さまざまな日付形式のオプションを表示するドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predict-pill-list-level.png) 5. \[Sales (売上)\] を \[行\] シェルフにドラッグします。 ### ステップ 2: 計算フィールドを作成する 1. 上部の \[分析\] メニューをクリックして開き、\[計算フィールドの作成\] を選択します。 2. 計算エディターで、次の手順を実行します。 - 計算に **"Predict Median Sales (売上中央値の予測)"** という名前を付けます。 - 次の式を入力します。 MODEL\_QUANTILE(0.5, SUM(\[Sales\]),ATTR(DATETRUNC('month', \[Order Date\]))) 注意: MODEL\_QUANTILE 関数は、指定された分位を取り、入力した予測変数に基づいて値を予測します。 この式を分析します。 - この例では分位数 = 0.5 であり、中央値を予測します。 - 売上を予測したいので、ターゲット式は SUM(\[Sales\]) です。 - 過去の実績に基づいて予測を行うため、予測変数として日付を含めます。日付は計算の最後の引数です。 4. 終了したら、\[OK\] をクリックします。 予測計算が \[データ\] ペインに計算フィールドとして追加されます。 ### ステップ 3: ビューに予測計算を追加する 1. 予測計算を \[行\] シェルフにドラッグし、"SUM(Sales) (合計 (売上))" の右に配置します。 2. メジャーを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[二重軸\] を選択します。 3. 二重軸チャートの 2 本の軸を揃えて同じスケールを使用するようにするには、セカンダリ軸 (この場合は、"Predict Median Sales (売上中央値の予測)") を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して \[軸の同期\] を選択します。これにより、2 つの軸の目盛りが揃います。 ![2017 年から 2021 年までの予測売上中央値と実際の売上を比較した折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viz-with-prediction.png) それ以外の処理は必要ありません。日付軸を拡張して将来を予測する方法については、[時系列ビジュアライゼーションにおける予測モデリング関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_future.htm)を参照してください。 ## 予測計算のルール - 集計および非集計の引数を混在させることはできません。ターゲット式が集計の場合は、予測変数も集計である必要があります。 - これらの関数は、各マークが別個のエンティティ (個人、製品、売上など) を表している Viz で、個々のレコードの値を予測するのに最適です。 - これらの関数は、SUM と COUNT を使用してターゲット集計式の値を予測するのに最適です。 - これらの関数は、AVG、MEDIAN、MIN、または MAX を使用してターゲット集計式の値を予測することは推奨されません。 - これらの関数は、同じ詳細レベルまたは Viz よりも高い詳細レベルの予測変数を使用する必要があります。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 予測モデリング関数のエラーの解決 Tableau で[予測モデリング関数](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/predictions_overview.htm)を使用する場合、viz に計算を追加しようとするとエラーが発生することがあります。 一般的に、まず最初に [\[次を使用して計算\]](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm#the-basics-addressing-and-partitioning) で使用するディメンションを再確認します。次に、予測変数で指定した詳細レベルとビューの詳細レベルとの間に不一致がないか確認します。また、現在のビジュアライゼーションを前提として、予測変数がモデルに関連データを提供しているか確認します。 この記事では、いくつかの一般的な問題と、その対処方法について詳しく説明します。 予測モデリング関数のエラーは、通常、使用しているモデルに応じて、次の 1 つまたは複数の問題によって発生します。 ### 一般的なエラー - [\[次を使用して計算\] で使用するディメンションが無効](#Invalid_Compute_Using_dimension) - [ディメンション予測変数が、視覚化された詳細レベルと競合する](#Dimension_predictors_conflict_with_LOD) - [複数の予測変数が互いに競合する](#Multiple_predictors_conflict_with_each_other) - [モデルを構築するための十分なデータがない](#There's_not_enough_data_to_build_a_model) - [提供されたデータで正常なモデルを構築できない](#A_successful_model_couldn't_be_constructed) ### ガウス プロセス回帰のエラー - [ガウス プロセス回帰は 1 つの順序付きディメンション予測変数だけを必要とする](#GP_one_ordered_dimension) - [ガウス プロセス回帰はディメンションを予測変数としてのみサポートする](#GP_only_dimensions) - [1 つまたは複数の予測ターゲットのトレーニング データがない](#GP_no_training_data) - [5,000 以上のマークがある](#GP_too_many_marks) #### \[次を使用して計算\] で使用するディメンションが無効 予測モデリング関数を視覚化する場合は、\[次を使用して計算\] で使用するディメンションを指定する必要があります。方向性のあるディメンション (\[**表で横から下へ**\] や \[**ペインで横へ**\] など) ではなく、特定のディメンション (**\[地域\]** や **\[カテゴリー\]** など) を選択することをお勧めします。 Viz またはダッシュボードに複数の予測モデリング関数が含まれている可能性があるため、特定の区分ディメンションを選択すると、個々の関数に同じ基本データ セットを使用してモデルを構築できます。つまり、類似モデルと類似モデルで結果を比較できます。 方向の指定と区分の詳細については、「[表計算での値の変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm)」を参照してください。 予測モデリング関数を使用するときは、モデルのさまざまな反復 (たとえば、異なる予測変数を選択するなど) とさまざまな viz の両方で、インスタンス化が異なっても一貫性を維持する必要があります。方向性のあるディメンションを \[次を使用して計算\] で使用すると、視覚化されたデータの些細な変更がモデルの構築に使用されているデータに大きな影響を与え、異なる viz の有効性と一貫性に影響を与える可能性が広がります。 \[次を使用して計算\] で使用するディメンションが指定されていない場合、または無効なディメンションが選択されている場合、[NULL 値](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datafields_specialvalues.htm#null-numbers-and-dates-and-negative-values-on-log-axes)が表示されることがあります。 \[次を使用して計算\] で使用する無効なディメンションには次のものがあります。 - セル: このディメンションは、モデルの構築に常に単一のデータ ポイントが使用されるため、正常に実行されません。 - 上位レベルのネストされたディメンション (たとえば、地域と州の両方が軸上で視覚化されていて、州のマークは生成されているが地域でグループ化されている場合 )。区分ディメンションとして \[地域\] が選択されている場合、このビューには \[地域\] に対して形式化されたマークがないため、Null 値が返されます。 ![\[次を使用して計算\] で使用できるディメンションが \[都道府県\] と \[カテゴリー\] の Viz](Img/predict-error1.png) _上記の viz の場合、\[次を使用して計算\] で使用できる有効なディメンションは **州**と**カテゴリー**です。**州**または**カテゴリー**でデータを区分すると、モデルの構築に使用できる複数の有効なマークが生成されます。_ _**\[地域\]** は \[次を使用して計算\] の選択肢として表示されますが、このビューの詳細レベルではマークを生成せず、データの区分に使用することはできません。_ 詳細については、「[予測モデリングにおける計算とデータ分割](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_compute_using.htm)」を参照してください。 #### ディメンション予測変数が、視覚化された詳細レベルと競合する ディメンション予測変数は、視覚化されているのと同じ詳細レベルか_それ以上_にする必要があります。つまり、**州**でデータを視覚化する場合は、予測変数として**州**、**地域**、**国**を使用できますが、市区町村を使用するとエラーが発生します。州の中には複数の市区町村があるため、この予測変数はすべてのマークに対して \* に解決され、意味のある情報は返されません。Tableau では無視されます。 各ディメンション予測変数は、次のような [ATTR 関数](https://kb.tableau.com/articles/howto/when-to-use-the-attribute-attr-function?lang=ja-jp)で囲む必要があります。 `MODEL_PERCENTILE(SUM([Sales]), ATTR([State]), ATTR([Category])` #### 複数の予測変数が互いに競合する 特定の予測モデリング関数内で使用される各予測変数は、独立した情報を計算に対して提供する必要があります。選択した 2 つの予測変数が全く等価であったり、拡大または縮小されたバージョンであったり、互いに逆関数であったりすると、予測モデリング関数は視覚化されたときにエラーを返します。 たとえば、時間の経過に沿って気象条件を追跡するデータセットには、**IsRain** (雨降り) と **IsClear** (晴れ) の 2 つのフィールドがあるかもしれません。これら 2 つのフィールドは互いに逆になります。つまり **、IsClear** = 真 であれば **IsRain**\= 偽、またはその反対です。 **IsClear** と **IsRain** の両方を単一の予測モデリング関数の予測変数として含めると、エラーが返されます。 上記は、予測変数としてのメジャーとディメンションの両方に当てはまります。 どちらの場合も、予測変数を変更して高い相関性のある予測変数を削除することで、エラーを解決できます。詳細については、「[予測変数の選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_choosing_predictors.htm)」を参照してください。 #### モデルを構築するための十分なデータがない 予測モデリング関数がモデルを構築して予測を生成できるようにするには、区分の中に最低 3 つのマークが必要です。表示されたデータと \[次を使用して計算\] で使用するディメンションによって定義されたデータ セットにあるマークが 2 つ以下の場合、予測モデリング関数は null の結果を返します。 この問題を解決するには、詳細レベル、データをフィルターリングするパラメーター、\[次を使用して計算\] で使用するディメンションなどを変更して、各区分にあるマークを 3 つ以上にします。 #### 提供されたデータで正常なモデルを構築できない このエラーは、選択した予測変数、視覚化された詳細レベル、または \[次を使用して計算\] で選択したディメンションの間に矛盾があり、予測変数を使用して合理的なモデルを構築できない場合に発生します。 たとえば、次の MODEL\_QUANTILE 計算を見てみましょう。 `MODEL_QUANTILE(0.5, MEDIAN([Profit]), ATTR(MONTH([Order Date])))` 各マークが**州**の値を表す viz にこの計算を適用 すると、以下のエラーが返されます。 ![エラー メッセージ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predict-error5.png) **\[オーダー日\]** はデータの視覚化やセグメント化には使用しないので、予測モデリング関数は指定された予測変数を使用してモデルを構築できません。 これを解決するには、次の手順を実行します。 - 予測変数をディメンションとして含むように、ビジュアライゼーションを更新します。 - 実行できない予測変数を削除するように、関数を更新します。 このエラーは、ビジュアライゼーションと表計算の特定の予測変数との間に不一致があることを反映していることに注意してください。これと同じ計算でも、**オーダー日**をディメンションとして含むビジュアライゼーションに適用すれば、問題なく機能します。 #### ガウス プロセス回帰は 1 つの順序付きディメンション予測変数だけを必要とする ガウス プロセス回帰を使用するには、1 つの順序付きディメンションだけを予測変数として含める必要があります。追加の_非順序付き_ディメンションを予測変数として含めることができます。メジャーは、ガウス プロセス回帰では予測変数として使用できません。 このエラーが発生した場合は、表計算に順序付きディメンション予測変数を追加するか、余分な順序付きディメンション予測変数を削除するか、順序付きディメンションの 1 つを非順序付きディメンションとして扱うように指定します。 ガウス プロセス回帰は時系列データに最適であるため、通常、ATTR(DATETRUNC('month',\[Order Date\])) のような時間ベースの予測変数の形式になります。DATETRUNC 式では、任意の [date\_part](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_date.htm#datepart-values) を使用できますが、date\_part は Viz と同じかそれ以上の詳細レベルにする必要があります。つまり、Viz が集計レベルとして WEEK(\[Order Date\]) を使用する場合、date\_part は、'week'、'month'、'quarter' などにする必要があります。'dayofyear'、'day'、'weekday'、'hour' などにすることはできません。 ATTR(MONTH(\[Date\])) は文字列値を返すため、手動で指定しない限り、順序付きディメンション予測変数として機能しないことに注意してください。手動で指定するには、以下のように、予測変数の直前に **"ordered"** を含めます。 `MODEL_PERCENTILE( "model=gp", SUM([Sales]), "ordered",ATTR(MONTH([Order Date])) )` 予測変数に複数の時間ディメンションを含める場合は、どのディメンションを非順序付きディメンションとして使用するかを指定する必要があります。指定するには、以下のように、ディメンションの直前に **"unordered"** を含めます。 `MODEL_PERCENTILE( "model=gp", SUM([Sales]), ATTR(DATETRUNC('month',[Order Date])) "unordered",ATTR(DATETRUNC('year',[Order Date])) )` ATTR(DATETRUNC('year',\[Order Date\]) の前に **"unordered"** を指定せずに上記の計算を使用しようとすると、エラーが返されます。 さらに、ガウス プロセス回帰の方向の指定 (順序) (または \[次を使用して計算\]) は、順序付きディメンション予測変数と同じフィールドに設定する必要があります。 すべてのモデルでは、1 つの方向の指定 (順序) (または \[次を使用して計算\]) のみを選択できます。 #### ガウス プロセス回帰はディメンションを予測変数としてのみサポートする ガウス プロセス計算では、どのメジャーも予測変数として使用できません。メジャー予測変数を削除してください。 この制限は、ガウス プロセス回帰を指定する予測モデリング関数にのみ適用されます。線形回帰 (または OLS、既定) 関数と正規化線形回帰関数はどちらも、メジャーを予測変数としてサポートします。 #### 1 つまたは複数の予測ターゲットのトレーニング データがない ガウス プロセス回帰では、予測モデルを構築して予測を返すために、各データ パーティションに少なくとも _n_ 個のデータ ポイントが必要です。このエラーが発生した場合は、予測を修正してください。 #### 5,000 以上のマークがある ガウス プロセス回帰は、5,000 未満のマークを持つ Viz のみでサポートされます。この問題を解決するには、詳細レベルを更新してマークの数を減らすか、別の統計モデルを選択します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 予測モデルの選択 予測モデリング関数は、線形回帰、正規化線形回帰、およびガウス プロセス回帰をサポートします。これらのモデルは、さまざまなユース ケースと予測タイプをサポートするほか、制限も異なります。 ## サポートされているモデル ### 線形回帰 [線形回帰](https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_regression) (通常の最小二乗回帰または OLS とも呼ばれる) は、予測と予測ターゲットの間に線形関係を持つ予測変数が 1 つまたは複数あり、これらの予測変数が基礎となる同じ条件の影響を受けず、同じデータの 2 つのインスタンス (たとえば、ドルとユーロで表される売上高) を表さない場合に使用するのが最適です。線形回帰は、Tableau の予測モデリング関数の既定のモデルです。モデルを指定しない場合は、線形回帰が使用されます。このモデルは、表計算の最初の引数として **"model=linear"** を含めることによって明示的に指定できます。 #### 例: `MODEL_QUANTILE( "model=linear", 0.5, SUM([Sales]), ATTR(DATETRUNC('month',([Order Date])) )` ### 正規化線形回帰 [正規化線形回帰](https://en.wikipedia.org/wiki/Regularized_least_squares)は、2 つ以上の独立変数の間に近似線形関係がある場合に使用するのが最適であり、[多重共線性](https://en.wikipedia.org/wiki/Multicollinearity)とも呼ばれます。これは、実際のデータ セットで頻繁に見られます。既定の線形回帰の代わりに、このモデルを使用するには、表計算の最初の引数として **"model=rl"** を含めます。 #### 例: `MODEL_QUANTILE( "model=rl", 0.5, SUM([Sales]), ATTR(DATETRUNC('month',([Order Date])) )` ### ガウス プロセス回帰 [ガウス プロセス回帰](https://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_process)は、時間や空間などの連続ドメインで予測を生成する場合や、変数と予測ターゲットの間に非線形関係がある場合に使用するのが最適です。Tableau のガウス プロセス回帰は、予測変数として 1 つの**順序付き**ディメンションを持つ必要がありますが、予測変数として複数の**非順序付き**ディメンションを含めることができます。メジャーは、Tableau のガウス プロセス回帰では予測変数として使用できないことに注意してください。既定の線形回帰の代わりに、このモデルを使用するには、表計算の最初の引数として **"model=gp"** を含めます。 **注:** _順序付き_ディメンションとは、値をシーケンスできるディメンション (MONTH など) です。_非順序付き_ディメンションとは、値に性別や色などの固有のシーケンスがないディメンションです。 #### 例: `MODEL_PERCENTILE( "model=gp", AVG([Days to Ship Actual]), ATTR(DATETRUNC('month',([Order Date]))) )` 単純なヒューリスティックとして、以下の基準を使用してモデルを選択できます。 - **線形回帰 (既定):** 予測変数が 1 つしかなく、その予測変数がターゲット メトリクスに対して線形関係を持つ場合に使用します。 - **正規化線形回帰:** 複数の予測変数がある場合、特にそれらの予測変数がターゲット メトリクスに対して線形関係を持ち、それらの予測変数が基礎となる類似の関係や傾向の影響を受ける可能性がある場合に使用します。 - **ガウス プロセス回帰:** 時間予測変数または空間予測変数がある場合、またはターゲット メトリクスに対して線形関係を持たない可能性がある予測変数を使用する場合に使用します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 予測変数の選択 Tableau で[予測モデリング関数](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/predictions_overview.htm)を使用して予測計算を作成するには、予測変数を選択する必要があります。予測変数とは、結果変数 (目的変数や応答変数とも呼ばれます) を予測するために使用する入力変数です。通常、予測変数には、よく知っている分野で、予測対象と強く相関しているため、優れた予測子となることが想定されるデータを使用します。ただし、選択した予測変数を評価して、正しい選択であったか確認してみることもお勧めします。_常に_ 少なくとも 1 つの予測変数を選択しますが、複数の予測変数を選択したい場合もよくあります。 まず、予測する対象を選択します。これは当たり前に聞こえますが、_予測したいものに基づいて_予測変数を選択しているか確認することは、重要な最初のステップです。 例えば、女性の平均寿命と最も相関する分野は、男性の平均寿命と最も相関する分野とは大きく異なる可能性があります。同様に、売上と最も相関する分野は、利益と最も相関する分野とは大きく異なる可能性があります。 もう 1 つ注意すべきは、既定では予測モデリング関数では基本にする統計モデルとして[線形回帰](https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_regression)が使用されるということです。このモデルでは、最も相関性の高い予測変数は、ターゲットと線形関係になります。サポートされている別のモデルの使用については、[予測モデルの選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_choosing_model.htm)を参照してください。 予測変数の選び方をよく理解して課題に最適な予測を出せるように、女性の平均寿命データを見てみましょう。続けるには、Tableau Public からワークブック「[予測変数を選択して予測する](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/ChoosingPredictorsforYourPredictions/PredictorsbyRegion)」をダウンロードしてください。 ## 予測変数としてのメジャー メジャーを予測変数として使用する場合、Tableau を使用するとターゲットとの相関関係を評価できます。[散布図](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/buildexamples_scatter.htm)を作成するのも 1 つの方法です。 以下は、国の女性の平均寿命の中央値と、他の様々なメジャーを比較したものです。 ![予測変数とターゲットの相関関係を示す散布図の比較](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predictors1.png) **乳児死亡率**や**出生率**などのメジャーは、散布図の負の傾きに見られるように、女性の平均寿命と明確な負の相関関係があります。他のメジャーは、それほど明確ではありません。それでもはっきりとわかることがもう 1 つあり、**GDPの中央値**、**携帯電話の使用量の中央値**、**一人当たりの保険医療費**は L 字型に分布しています。L 字型の分布は、[対数変換](https://statmodeling.stat.columbia.edu/2019/08/21/you-should-usually-log-transform-your-positive-data/)を使用するとより正確にデータを分析できる可能性があることを示しています。列の値がすべて正の値であるかどうかも注意点です。Tableau で対数変換を使用するには、ピルを編集して式を [LOG 関数](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_number.htm)でラップします。 ![ログ機能](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predictors2.png) これにより、スケールの両極端を区別するのが難しい L 字型の分布から、スケールの両極端による圧縮が少ない、より均一な分布へと導くことができます。 ![L 字型散布図](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predictors3.png) 他の L 字型の分布でもこの操作を繰り返すと、次のようになります。 ![より多くの L 字型分布](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predictors4.png) ### 決定係数 (R 二乗値) マークの分布が直線に近づくほど、2 つのメジャー間の相関が強くなります。相関性は、[傾向線](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/trendlines_add.htm)を追加すると評価しやすくなります。\[分析\] ペインから \[傾向線\] をビューにドラッグし、\[線形\] にドロップします。傾向線にカーソルを合わせると [R 二乗値](https://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination) (決定係数) がわかります。この値は、従属変数 (ターゲット) を独立変数 (予測変数) がどの程度よく説明しているかを示しています。R 二乗値が 1 に近い予測変数は、R 二乗値が 0 に近い予測変数よりも優れています。 ![R 二乗が 1 に近い散布図](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predictors5.png) 散布図を見ると、女性の平均寿命の中央値の最良の予測値は、R 二乗値が 0.87 の乳児死亡率の中央値であることがわかります。 ![R 二乗から最適なプロットを選択する](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predictors7.png) その他の良い予測値は、出生率の中央値 (R 二乗値 = 0.76) と対数変換した一人当たりの保険医療費の中央値 (R 二乗値 =0.56) です。 **注:** ラインの傾きは _、_どの予測変数が最も高い R 二乗値を持つかを明確に示すものではありません。X軸の目盛りは選択した特定の変数の範囲次第で変わるため、線の傾きは使用する特定の変数によって大きく影響されます。 下の図では、女性の平均寿命の中央値に対して女性の平均寿命の中央値を視覚化したものです。結果として生じるビジュアライゼーションは傾き 45° で完全に直線になります。予想通り、X 軸の値と Y 軸の値の間には R 二乗値が 1 の完全な相関関係があります。 ![R 二乗を 1 にしてプロットする](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predictors6.png) いっぽう、以下に示すように、LOG(MEDIAN(\[GDP)\]) は他の傾向線よりも傾斜が急ですが、R 二乗値は 0.169 しかありません。これは、そのペインで X 軸の目盛りをどのように取るかによるためです。 ![低い R 二乗を表示する](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predictors13.png) 次に、いくつかのマークが傾向線の傾きにどのように大きく影響するかを見てみましょう。ビジネス税率の中央値の散布図を拡大すると、マークの大部分は 0 から 1 くらいの間の税率ですが、6 つの国については 2 から 3 の間のはるかに高い税率であることがわかります。すべてのマークの R 二乗値は 0.0879 です。 ![事業税率チャートの中央値をズーム インする](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predictors14.png) ここで、6 つのマークのクラスターを取り除くと何が起こるかを見てみましょう。 ![マークのクラスターが削除されたときに何が起こるかを表示する](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predictors15.png) 傾向線はほぼ横ばいで、R 二乗値は 0.0006に低下します。ビジネス税率の中央値と女性の平均寿命の中央値との間には、本質的に相関関係がないことを示しています。データを視覚化し、適切な統計手法を使用して予測変数を選択する際には、結論に影響を与える可能性のある外れ値やその他のデータ特性があるかどうかを慎重に検討することが重要です。 **注:** サマリー統計で全体像を把握できない例については、「[Anscombe のカルテット](https://en.wikipedia.org/wiki/Anscombe's_quartet)」を参照してください。 ## 予測変数としてのディメンション ディメンションを予測変数として使用する場合も、同様の手順を使用して相関性を特定できます。ただし、ターゲットとの関係のレベルでは、さまざまなディメンション間に大きな相違があることに気づくかも知れません。たとえば、地域で細分化する場合、ある地域ではターゲットを予測する上で非常に優れた予測変数であっても、別の地域では相関が大幅に少なくなる可能性があります。これは、そのディメンションを予測変数として使用すべきではないという意味ではなく、追加のメジャーやディメンションを使用することがモデルの改善に役立つかどうか、ひいては予測を改善するのに役立つかどうかを検討することもできることを示唆しています。 データ セットの最良の予測変数は、乳児死亡率の中央値、出生率の中央値、および対数変換した一人当たりの保険医療費の中央値であると判断したので、viz を次の 3 つの変数に絞りましょう。 ![異なる変数を比較する](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predictors8.png) 次に、\[マーク\] カードの \[色\] に \[地域\] を追加してデータを分割し、viz に何が起こるか見てみます。 ![色による区分](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predictors9.png) ### 予測変数間で R 二乗値を比較する 各予測変数について、各地域の傾向線ごとに R 二乗値がどのようになるか比較してみましょう。 ![地域ごとの R 二乗値を比較する表](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predictors-r-table.png) 上の表では、各予測変数の一番低い R 二乗値が赤で強調表示され、2 番目に低い値が黄色で強調表示されています。 ヨーロッパでは乳児死亡率の中央値と出生率の中央値に対して R 二乗値が最も低く、アフリカでは一人当たりの保険医療費の中央値 (赤で強調表示) を対数変換したものに対して R 二乗値が最も低くなっています。また、アフリカでは乳児死亡率の中央値と出生率の中央値の両方に対して R 二乗値が低くなっています。 ディメンションを追加するとモデルに詳細な情報を提供でき、情報をより追加することで予測の品質を向上させることができます。ただし、特定の区分 (この場合は地域) 内では、予測品質が向上したり低下したりする可能性があります。場合によっては、特定のグループに最適な予測値であるメジャーに基づいて、各区分のモデルを個別に作成したいことがあるかもしれません。 この例では、乳児死亡率はすべての地域で女性の平均寿命とかなり強い相関がありますが、アフリカとヨーロッパではやや弱いです。出生率の中央値はオセアニアとアジアでは優れた予測変数ですが、ヨーロッパの女性の平均寿命との相関はほとんどありません。対数変換した保険医療費の中央値は、アフリカを除くすべての地域で妥当な予測変数です。4 つのすべての予測変数 (乳児死亡率、出生率、対数変換した保険医療費、地域) で構築したモデルを使用すると、ヨーロッパとアフリカの国々では最も精度の低い予測になると予想できます。データをさらに詳しく調べると、ヨーロッパやアフリカにより適したモデルを構築するために使用できる、追加の予測変数または代替の予測変数があるかどうかを確認できます。 ## 予測モデリング関数の作成 適切な予測変数が見つかったので、予測モデリング関数を作成して適用し、実際の動作を確認しましょう。 1. 上部の \[分析\] メニューを開き、\[計算フィールドの作成\] を選択します。 2. \[計算エディター\] で計算に名前を付け、次の手順を行います。 - 計算に名前を付けます: **Quantile\_LifeExpFemale\_HealthExpend,BirthRate,Mortality,Region** - 次の式を入力します。 `MODEL_QUANTILE(0.5,MEDIAN([Life Expectancy Female]), LOG(MEDIAN([Health Exp/Capita])), MEDIAN([Birth Rate]), MEDIAN([Infant Mortality Rate]), ATTR([Region]))` この計算は、選択した予測変数 (保険医療費、出生率、乳児死亡率、および地域) に基づいて、モデル化された女性の平均寿命の中央値の範囲にある中央値 (0.5) を返します。 次に、_実際の_女性の平均寿命の中央値と_予測された_女性の平均寿命の中央値の両方を示す散布図を作成します。 ![実際の値と予測値を比較する](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predictors10.png) 素晴らしい! 予測は、各地域の実際の値とかなり一致しています。 もう 1 つ操作を行って、予測がマークから最も離れている場所を見つけましょう。**Residual\_LifeExpFemale\_HealthExpend,BirthRate,Mortality,Region** という別の計算を次のように作成します。 `MEDIAN([Life Expectancy Female]) - [Quantile_LifeExpFemale_HealthExpend,BirthRate,Mortality,Region]` この残差計算では、_予測した_中央値と_実際の_中央値の差が返されるため、女性の平均寿命の実際の中央値と予測された中央値の差が最も大きい国がわかります。 次に、この残差計算を 色 に適用します。 ![セカンダリ計算の追加](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predictors11.png) 上の viz では、ほとんどの地域のほとんどの国では、予測した値と実際の値の差が小さいことがわかります。アフリカは、大きな差がある国の数が最も多い地域ですが、どのような違いがあるのかを確認するために、もう 1 つ操作を行いましょう。 差は -17 から +9 の範囲にあるので、vizを ±3 年未満の差、±5 年未満の差、±10 年未満の差、±10 年以上の差があるグループに分けます。 **Grouped\_Residual\_LifeExpFemale\_HealthExpend,BirthRate,Mortality,Region** というもう一つの計算を次のように作成します。 `IF [Residual_LifeExpFemale_HealthExpend,BirthRate,Mortality,Region] <= 3 AND [Residual_LifeExpFemale_HealthExpend,BirthRate,Mortality,Region] >= -3 THEN "±3" ELSEIF [Residual_LifeExpFemale_HealthExpend,BirthRate,Mortality,Region] <= 5 AND [Residual_LifeExpFemale_HealthExpend,BirthRate,Mortality,Region] >= -5 THEN "±5" ELSEIF [Residual_LifeExpFemale_HealthExpend,BirthRate,Mortality,Region] <= 10 AND [Residual_LifeExpFemale_HealthExpend,BirthRate,Mortality,Region] >= -10 THEN "±10" ELSE "> ±10" END` 再び、計算を 色 に追加します。 ![最終的なビュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predictors12.png) 予測の大半は 3 年未満しかずれていなくて、10 年以上ずれているのはごく一部であることがわかります。全体的に、かなり良い予測です。 これは、このモデルを使用すると、女性の平均寿命の中央値が外れ値である国を正確に識別したり、このデータが欠落している国の女性の平均寿命をモデル化して提供できることを意味しています。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 人口ピラミッドの作成 人口ピラミッドは年齢構成図としても知られ、人口におけるさまざまな年齢グループの分布を示します。 このタイプの視覚化でよく使用される一般的な分布は、年齢別の男性と女性の人口です。Tableau を使用して人口ピラミッドを作成するには、最初に人口 (メジャー) を男性と女性の 2 つのグループに分けてから、"ビン" を、人口ピラミッドで表示したい年齢コホートに対して作成します。 たとえば、人口、性別および年齢データを含む、米国国勢調査局の表を操作するとします。 ビンを作成し、メジャーを 2 つのグループに分割するため。 1. Tableau Public から次のワークブックをダウンロードして開きます。 1. [https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateaPopulationPyramid/Sheet1](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateaPopulationPyramid/Sheet1) に移動します。 2. 右上隅にある \[ワークブックのダウンロード\] をクリックしてからワークブックを開きます。 2. \[ワークシート\] > \[クリア\] > \[シート\] を選択します。 3. \[データ\] ペインで **"年齢"** フィールドを右クリックし、\[作成\] > \[ビン\] を選択します。 4. \[ビンの作成\] ダイアログ ボックスで、関心のある年齢グループに基づくビン サイズを入力してから、\[OK\] をクリックします。 たとえば、ビン サイズは 10 です。これは、年齢コホートが 10 年の増分で定義されることを意味します。 ![新しいフィールド名を追加し、ビンのサイズを指定する、ビンの編集ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pop_pyra_bin.png) 5. 作成したばかりのビンを \[行\] シェルフにドラッグします。 ![0 から 80 までの年齢区分のある表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pop_pyra_initial.png) 6. \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択し、以下を実行します。 - 計算の名前を入力します。この例では、**「男性の人口」**と入力します。 - 次のような計算式を入力し、人口から男性の構成要素を隔離します。 `IF [Gender] = 1 THEN [ESTBASE2010] END` この場合、国勢調査データは男性の \[性別\] 値を "1" として定義します。フィールド "ESTBASE2010" には、予測される人口値が含まれます。 7. ステップ 5 と同様に、\[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択し、以下を実行します。 - 計算の名前を入力します。この例では、**「女性の人口」**と入力します。 - 次のような計算式を入力し、人口から女性の構成要素を隔離します。 `IF [Gender] = 2 THEN [ESTBASE2010] END` この場合、国勢調査データは女性の \[性別\] 値を "2" として定義します。フィールド "ESTBASE2010" には、予測される人口値が含まれます。 8. 作成した計算フィールドを \[行\] シェルフおよび \[色\] シェルフの **\[性別\]** フィールドにドラッグします。 **注:** 色の割り当てを変更するには、\[色\] シェルフをクリックしてから、\[色の編集\] をクリックします。 9. \[男性の人口\] の軸を右クリックして \[軸の編集\] を選択し、次に \[反転\] のチェック ボックスを選択して軸に表示される値の順序を逆にしてから、\[OK\] をクリックします。 ![範囲、スケール、タイトルのオプションを備えた、軸を編集するためのダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pop_pyra_axis.png) ビンの並べ替え順序を変更した後、人口ピラミッドは次のようになります。 ![年齢層別の男性と女性の人口の比較を示す棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pop_pyra_final.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 会計年度の日付 日付フィールドを組織の会計年度に関連付けて表さなければならないことがあります。カレンダーの年は 1 月 1 日に始まって 12 月 31 日に終わりますが、組織の会計年度は別の月に始まる場合があります。たとえば、ある会社の会計年度が、6 月 1 日に始まって 5 月 31 日に終わる場合があります。このような場合、一部の日付値は、カレンダー年度でなく、会計年度 (会計年度、会計四半期、および会計週数) を使用してビューに表示するのが適切です。 データ ソースの会計年度の開始月を設定するには、次の手順に従います。 1. \[データ\] ペインでデータ ソースを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[日付のプロパティ\] ダイアログ ボックスを開きます。 2. \[会計年度の開始\] フィールドを適切な月に設定します。 日付ディメンションごとに会計年度の開始月を個別に設定します。\[日付\] ペインで、日付ディメンションを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[既定のプロパティ\] > \[会計年度の開始\] を選択します。 所定の日付ディメンションのレベルが \[会計年度のカレンダー\] の使用によって影響を受けるかどうかは、特定の状況によって異なります。
日付レベル 会計年度に変換した場合
年 会計年度が反映されます。たとえば、[会計年度の開始] を 4 月に設定すると、2004 年 6 月 1 日の年は、FY 2005 (2005 会計年度) と表示されます。
四半期

会計四半期が反映されます。たとえば、[会計年度の開始] を 4 月に設定すると、2004 年 6 月 1 日の四半期は、Q1 (第 1 四半期) と表示されます。
月 動作に変化はありません。カレンダーの月は会計年度の月と同じです。
日 動作に変化はありません。カレンダーの日は会計年度の日と同じです。
時間 動作に変化はありません。カレンダーの時間は会計年度の時間と同じです。
分 動作に変化はありません。カレンダーの分は会計年度の分と同じです。
秒 動作に変化はありません。カレンダーの秒は会計年度の秒と同じです。
週番号

会計週の番号が反映されます。たとえば、[会計年度の開始] を 4 月に設定すると、2004 年 4 月 1 日の週数は、1 と表示されます。
曜日 動作に変化はありません。カレンダーの曜日は会計年度の曜日と同じです。
MM/YYYY 動作に変化はありません。この日付形式では、会計年度が割り当てられていても常にカレンダーの日付が表示されます。
M/D/Y この日付形式では、会計年度が割り当てられていても常にカレンダーの日付が表示されます。
会計年度を使用中であることが明らかに示される日付レベルは、年レベルおよび四半期レベルだけです。具体的には、会計年度および会計四半期には FY のプレフィックスが付きます。これは会計期間であることを示す特別なマークがない会計月や週番号には当てはまりません。 所定の日付ディメンションへの会計年度の割り当ては、Tableauワークブックのフィールドのすべてのインスタンスに適用されます。会計年度の日付は、リレーショナル データ ソースのディメンションにのみ適用されます。 会計年度形式は、年、あるいは年および四半期を含むすべての日付形式に適用されます。特に、カスタム日付形式を適用し、「y」および「q」プレースホルダーを使用するだけの場合、各年の初めに `FY` が付きます。 ## 日付レベル 日付ディメンションが会計年度カレンダーを使用している場合、ビュー内に表示される以下の日付部分と切り捨てが会計年度に反映されます。
日付部分または切り捨て会計年度を使用する場合
年日付部分[会計年度の開始] を 4 月に設定すると、2004 年 6 月 1 日の年は、FY 2005 (2005 会計年度) と表示されます。
四半期日付部分[会計年度の開始] を 4 月に設定すると、2004 年 6 月 1 日の四半期は、Q1 (第 1 四半期) と表示されます。
週数日付部分 date part[会計年度の開始] を 4 月に設定すると、2004 年 4 月 1 日の週数は、1 と表示されます。
年日付の切り捨て[会計年度の開始] を 5 月に設定すると、2004 年 6 月 1 日の日付は、2004 年 5 月 1 日となります。
四半期日付の切り捨て[会計年度の開始] を 7 月に設定すると、2004 年 6 月 1 日の日付は、2004 年 4 月 1 日となります。
[メイン コンテンツに進む](#main-content) # 作業の書式設定 適切なフォーマットを選択することは、分析とプレゼンテーションの両方において重要です。フォント、網掛け、配置、枠線、グラフ線など、ワークシートに表示されるほぼすべての書式を変更することができます。たとえば、テキスト テーブルに縞模様の網掛けを追加することで、連続する行やフィールドのグループを視覚的に区切ることができます。 リファレンス ラインがある散布図ビューでは、線の太さや色を変えることができます。これらの設定はすべて、\[書式設定\] ペインで変更できます。ワークシート全体、すべての行、すべてのフィールドの書式設定を指定することができます。また、ビューの個々の部分を書式設定することもできます。たとえば、特定のフィールドの書式設定、セルおよびテーブルのサイズ変更、個々の軸の編集を行うことができます。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 例 - 予測モデリング関数を使用した女性の平均寿命の調査 この例では、Tableau に付属している、世界指標の保存済みデータ ソースを使用します。[予測モデリング関数](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/predictions_overview.htm) MODEL\_QUANTILE と MODEL\_PERCENTILE を使用して、一人当たりの保険医療費、女性の平均寿命、出生率の関係を調べます。 まず、各国の保険医療費と女性の平均寿命を比較するビジュアライゼーションから始めましょう。手順に従って作成済みのビューとダッシュボードにアクセスし、ソリューションを表示するために、Tableau Public から次のワークブックをダウンロードしてください:[「女性の平均寿命の予測モデリング」](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/PredictiveModelingofFemaleLifeExpectancy/PercentileStarter) ![女性の平均寿命を示す散布図](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/life-expect1.png) ## MODEL\_PERCENTILE の使用 まず、表示されているマークの平均寿命と保険医療費を評価します。これにより、Tableau はこれらのマークからモデルを構築し、モデル内の各パーセンタイルを返します。 ### ステップ 1: 予測計算を作成する Tableau Desktop ではなく Tableau Server または Tableau Cloud を利用して Web 上で作成したい場合は、ワークブックを Tableau Server にパブリッシュしてください。\[ワークブック\] をクリックしてワークブックを選択してから、\[アクション\] にある \[ワークブックの編集\] を選択します。 ワークブックを開くと、いくつかのシートが含まれていることを確認できます。これらのシートを使用してビューを作成します。 1. スターター ワークブックで、\[**パーセンタイル スターター**\] シートをクリックします。 2. 上部の \[分析\] メニューを開き、\[計算フィールドの作成\] を選択します。 3. 計算エディターで、次の手順を実行します。 - 計算に名前を付けます: **保険医療費に対する平均寿命の比率** **注:** スターター ワークブックの手順では、この例で使用している計算とは異なる名前が表示されます。ここで説明するようにフィールドに名前を付けることができますので、重複して作成する必要はありません。ソリューションの名前は異なるかもしれませんが、ビジュアライゼーションは同じように見えるはずです。 - 次の式を入力します。 `MODEL_PERCENTILE(AVG([Life Expectancy Female]), LOG(MEDIAN([Health Exp/Capita])))` この計算では、平均寿命を目標式として使用し、保険医療費の中央値を予測変数として使用しています。ここでは、保険医療費の軸と予測変数に対数変換を使用しています。 **注:** このデータセットは非常に大きな値に偏っているので、[対数目盛](https://www.dataclaritycorp.com/the-power-of-logarithmic-scale/)を使用してデータを変換しました。これは、他の値よりもはるかに大きな値がいくつかあるデータを分析するときに役立ち、データの傾向と関係を特定しやすくなります。 5. \[OK\] をクリックします。 予測計算が \[データ\] ペインに計算フィールドとして追加されます。 ### ステップ 2: ビューに予測計算を追加する 上記の viz では、女性の平均寿命に対する各国の保険医療費を 2012 年でフィルターリングして見ることができます。 次に、MODEL\_PERCENTILE 計算をビューに追加し、どのような洞察を得ることができるかを見てみましょう。 1. **\[保険医療費に対する平均寿命の比率\]** をマーク カードの \[色\] にドラッグします。 2. ピルのドロップダウン矢印をクリックし、\[次を使用した計算\] > \[国/地域\] を選択します。 3. マーク カードで \[色\] をクリックし、\[色の編集\] をクリックします。 - \[パレット\] で \[オレンジ - 青の分岐\] を選択します。 - \[ステップ カラー\] のチェックボックスを選択します。 - \[反転\] のチェックボックスを選択します。 5. \[OK\] をクリックします。 ![支出に関連した女性の平均寿命を示すプロット](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/life-expect2.png) 保険医療費のレベルに応じて、平均寿命が予想よりも高い国と低い国の分布を見ることができます。一般的に、濃い赤いマークは平均寿命が保険医療費のレベルに対して長いことを示し、濃い青のマークは短いことを示し、灰色のマークはモデルの期待値に近いことを意味します。 ### ステップ 3: 色で結果をグループ化する 分析を簡単にするために、新しい計算の中で予測計算を使用して、結果をグループ化しましょう。グループを作成して、90 パーセンタイルを超えるマークと 10 パーセンタイルより下のマークをグループにまとめ、80~90 パーセンタイル範囲のマークと 10~20 パーセンタイル範囲のマークをグループにまとめます。また、null 値のマークを強調表示し、後で別の予測モデリング関数 MODEL\_QUANTILE を使用して取り上げます。 1. 計算エディターで、次の手順を実行します。 - 計算に名前を付けます: **色で分けた比率** - 次の式を入力します。 `IF ISNULL([Percentile Expectancy vs Spending]) THEN "Null" ELSEIF [Percentile Expectancy vs Spending] >=0.9 OR [Percentile Expectancy vs Spending] <=0.1 THEN "<10th & >90th percentile" ELSEIF [Percentile Expectancy vs Spending] >=0.8 OR [Percentile Expectancy vs Spending] <=0.2 THEN "<20th & >80th percentile" ELSEIF [Percentile Expectancy vs Spending] >=0.7 OR [Percentile Expectancy vs Spending] <=0.3 THEN "<30th & >70th percentile" ELSEIF [Percentile Expectancy vs Spending] >=0.6 OR [Percentile Expectancy vs Spending] <=0.4 THEN "<40th & >60th percentile" ELSE "50th percentile +-10" END` 3. 新しい計算をマーク カードの \[色\] に追加します。 4. ピルのドロップダウン矢印をクリックし、\[次を使用した計算\] > \[国/地域\] を選択します。 5. マーク カードで \[色\] をクリックし、\[色の編集\] をクリックします。 - 傾向を見やすくするために色を調整します。ここでは \[交通信号\] のカラー パレットを使用し、Null の場合はグレーを使用しましょう。 7. \[OK\] をクリックします。 ![色でグループ化された結果を示すプロット](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/life-expect-fix1.png) 隅にあるオレンジ色のマークを見ると、米国は女性の平均寿命が 81 歳であるのに対して、1 人あたり 8,895 ドルの保険医療費を支払っていることがわかります。X 軸に沿って左に移動すると、他の国では平均寿命が同じで保険医療費が少ないことがわかります。 モデルを使用すると各点の関係の強さを評価することができます。米国はモデルが予測する範囲の上限に近い位置にあります。 ### ステップ 4: 平均寿命と出生率を比較する 次に、女性の平均寿命と出生率を比較する viz を見てみましょう。出生率と女性の平均寿命の間には負の相関関係があることに注意してください。ただし、これは出生率が高いために女性の平均寿命が短くなることを意味するものではありません。このデータのビューでは表示されていない、出生率と女性の平均寿命の両方に影響を与える要因が他にある可能性があります。モデルを追加して、保険医療費に対して女性の平均寿命が長いまたは短いとモデルが予測するところを見てみましょう。 ![出生率ごとの平均寿命](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/birth-rate1.png) 1. **\[出生率\]** シートで、\[**色で分けた比率\]** の予測計算をマーク カードの \[色\] に追加して、ビューに表示します。 2. ピルのドロップダウン矢印をクリックし、\[次を使用した計算\] > \[国/地域\] を選択します。 3. マーク カードで \[色\] をクリックし、\[色の編集\] をクリックします。以前と同じように \[交通信号\] パレットと Null のグレーを使用して色を編集します。 4. \[OK\] をクリックします。 ![アルバニアとアルメニアの結果に焦点を当てたプロット](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/birth-rate2.png) これで、データが細かく区分されました。右下隅の赤い帯は、平均寿命が最も短いが出生率が最も高く、平均寿命に対する保険医療費が低いところです。左上象限にある 2 つの赤いマークは、アルバニアとアルメニアを選び出したものですが、両国の女性の平均寿命は長く、出生率は低く、保険医療費は低いことがわかります。 ご覧のように、MODEL\_PERCENTILE を使用すると、これら 2 つの国が外れ値であることを識別できました。どちらの国も保険医療費は比較的低いにもかかわらず、出生率の観点では平均寿命は比較的長いままです。 ![アルバニアでは、医療費の支出が低いものの、平均寿命が高いことを示すツールヒント](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/birth-rate3.png) それでは、他の予測モデリング関数 MODEL\_QUANTILEを使用して分析を続ける方法を見てみましょう。 ## MODEL\_QUANTILE の使用 MODEL\_QUANTILE を使用して、指定の目標パーセンタイル、目標式、予測変数に対する数値予測を生成します。これは、MODEL\_PERCENTILE の逆関数です。 結果にはいくつかの null 値があり、一部の国には保険医療費のデータがないことを思い出してください。これらの足らない値を推定するには、MODEL\_QUANTILE を使用します。 ### ステップ 1: 予測計算を作成する 次の計算はすでに行いました。 `MODEL_PERCENTILE(AVG([Life Expectancy Female]), LOG(MEDIAN([Health Exp/Capita])))` まず、この関数を逆にして、女性の平均寿命に基づく保険医療費を予測します。 1. スターター ワークブックで、\[**分位数スターター\]** シートをクリックします。 2. 上部の \[分析\] メニューを開き、\[計算フィールドの作成\] を選択します。 3. 計算エディターで、次の手順を実行します。 - 計算に名前を付けます: **保険医療費に対する平均寿命の分位数** - 次の式を入力します。 `POWER(10, MODEL_QUANTILE(0.5, LOG(MEDIAN([Health Exp/Capita])), AVG([Life Expectancy Female])))` この計算を分解して理解を深めましょう。 - まず、MODEL\_QUANTILE は最初の引数が 0.5 であり、何の百分位数を予測するか指定しています。 - 目標の式は、一人当たりの保険医療費の中央値です。 - 予測変数は、女性の平均寿命です。 - さらに、関数を POWER 関数の内部にラップしていて、対数変換された目標の式を金額に変換しています。 4. \[OK\] をクリックします。 予測計算が \[データ\] ペインに計算フィールドとして追加されます。 ### ステップ 2: ビューに予測計算を追加する 1. \[保険医療費に対する平均寿命の分位数\] をマーク カードの \[ツールヒント\] にドラッグします。 2. ピルのドロップダウン矢印をクリックし、\[次を使用した計算\] > \[国/地域\] を選択します。 3. マーク カードの \[ツールヒント\] をクリックし、MODEL\_QUANTILE 予測の行を追加します。 - ツールヒント行に名前を付けます: **女性の平均寿命から予測した保険医療費** - \[挿入\] をクリックして計算を選択し、viz を操作するときにツールヒントにマークの一意の予測が動的に表示されるようにします。 4. \[OK\] をクリックします。 ![インドネシアのツールヒント](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/quantile1.png) 今のところ、MODEL\_QUANTILE 計算には、女性の平均寿命という 1 つの予測変数しかありません。左から右に移動して、平均寿命が同じであるマークのツールヒントを表示すると、それぞれに同じ予測保険医療費があることに注意してください。インドネシアの平均寿命から予測される保険医療費は 336 ドルですが、フィジー、エジプトなど、女性の平均寿命が同じ他の国も同様です。 これは、各マークに対して同じ予測値の保険医療費をモデルが与えるためです。使用している予測変数が 1 つだけ (女性の平均寿命) のため、予測変数が同じ値を持つすべてのマークに対して、モデルは同じ結果を返します。予測変数を追加することで、モデルにさらにニュアンスを追加できます。 ### ステップ 3: 2 番目の予測変数を使用して予測を追加する 予測を作成するときは、どのフィールドがターゲット値に対して良い予測変数になるかを検討し、それらを計算に含める必要があります。ディメンションとメジャーはいくつでも組み合わせることができます。たとえば、予測変数として GDP や人口など、その他のフィールドを追加して予測を改善できます。ここでは 地域を追加しましょう。 1. 計算エディターで、次の手順を実行します。 - 計算に名前を付けます: **平均寿命と地域に対する保険医療費の分位数** - 前の計算と同じ次の式を入力し、予測変数として \[地域\] を追加します。 `POWER(10, MODEL_QUANTILE(0.5, LOG(MEDIAN([Health Exp/Capita])), AVG([Life Expectancy Female]), ATTR([Region])))` 2. \[OK\] をクリックします。 3. 次に、マーク カードの \[ツールヒント\] に新しい計算を追加します。 4. \[ツール ヒント\] をクリックし、「**女性の平均寿命と地域から予測した保険医療費**」のように新しい予測を説明する行を追加します。 ![インドネシアのツールヒント](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/quantile2.png) これで、ツールヒントに両方の予測が表示されます。 ### ステップ 4: 実際の値と予測値を比較する 分析の最後のステップとして、実績値と予測値を組み合わせた予測計算を作成します。この例では、データがある場合は実際の保険医療費を表示し、データがない場合は保険医療費の予測値を表示します。 1. 計算エディターで、次の手順を実行します。 - 計算に名前を付けます: **保険医療費の実績値と予測値** - 予測の数値を返す、次の式を入力します。 `ROUND(IFNULL(AVG([Health Exp/Capita]),[Quantile_HE/Cap_LEF,Region]),0)` 2. \[OK\] をクリックします。 3. 次のように別の計算を作成します。 - 計算に名前を付けます: **保険医療費の実績値と予測値のタグ** - 上記の計算のラベルとして機能する、次の式を入力します。 `STR(IF ISNULL(AVG([Health Exp/Capita])) THEN "(Estimate)" ELSE "(Actual)" END)` 4. \[OK\] をクリックします。 5. 両方の計算をマーク カードの \[ツール ヒント\] に追加します。 6. \[ツール ヒント\] をクリックし、新しい計算を説明する行を追加します。 - **一人当たりの保険医療費 (実績値または予測値):** - これらの新しい計算を順次挿入します。 7. \[OK\] をクリックします。 ![バミューダのツールヒント](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/quantile-estimated.png) これで、Viz を操作するときに、各国の一人当たりの保険医療費を確認したり、データから実際の値が欠落していた場合 (null) には予測値を表示したりできます。 このように、Tableau で予測モデリング関数を使用すると、データに関する洞察を得ることができます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 例 - 計算を使用したスポットライト スポットライトとは、メジャーの値に基づいて別々のしきい値を示すテクニックです。たとえば、10,000 を超える場合は緑色、10,000 未満の場合は赤色で表示するように売上を色分けすることができます。スポットライトの計算は、結果が不連続メジャーになる特殊なケースの計算です。連続メジャーは従属変数の計算 (したがってメジャー) ですが、結果は連続ではなく不連続になります。それで不連続メジャーという名前になっています。以下に例を示します。 ![IIF 関数を使用して条件を満たしているかどうかを判定し、true の場合は 1 つ目の値、false の場合は 2 つ目の値、不明な場合はオプションで 3 つ目の値もしくは Null を返す数式を示す計算ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_spotlight1.png) この例の式では、Sales Spotlight という不連続メジャーを定義しています。不連続メジャーは、\[データ\] ペイン内では常に青い abc アイコンで表示されます。Sales Spotlight (売上高スポットライト) は、別のメジャーの関数であるため、Tableau内でメジャーとして分類されます。このメジャーは、不連続値 ("Good" および "Bad") を生成するため、不連続です。次に、このカテゴリー メジャーの使用例を示します。 ![消費者、企業、ホームオフィスの 3 つのセグメントにわたるさまざまなカテゴリとサブカテゴリの売上を示す Viz 内の表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_spotlight2.png) ここでは、Sales Spotlight (売上高スポットライト) が \[マーク\] カードの \[色\] にあります。これは集計関数なので、AGG プレフィックスと共に表示されています。10,000 を超える値と 10,000 未満の値には異なる色が割り当てられています。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 例 – \[色\] の複数フィールド \[色\] 上であるフィールドを別のフィールドにドロップすると、2 番目のフィールドは最初のフィールドに置き換えられます。ただし、たとえば、ツリーマップやブレット グラフなど、チャート タイプによって、複数のフィールドに色を付けることができます。1 つのフィールドを使用して色合いを設定し、別のフィールドでその色合い内のグラデーションを表示します。 \[色\] 上にツリーマップと 2 つのフィールドを構築するには、これらのステップにしたがってサンプル - スーパーストアを使用します。 1. \[カテゴリ\] および \[サブカテゴリ\] を \[列\] にドラッグします。 2. \[マーク\] カードの \[サイズ\] に Sales (売上高) をドラッグします。 3. ツールバーで \[表示形式\] をクリックしてから、ツリーマップ チャート タイプを選択します。 ![ツリーマップが強調表示された表示形式のプレビュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/showme_treemap.png) Tableau は \[サイズ\] と \[色\] の両方に \[SUM(売上高)\] を、\[ラベル\] に \[カテゴリ\] および \[サブカテゴリ\] を配置し、すべてのフィールドを \[マーク\] カードに移動します。 ![ツリーマップには、カテゴリとサブカテゴリ全体の総売上が表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/twocolor_treemap_10.0.png) 4. マーク カードで \[カテゴリ\] の左の \[ラベル\] アイコンをクリックし、\[色\] を選択します。 ![\[カテゴリ\] ドロップダウンが展開され、\[色\] オプションが選択されたマーク カード。](Img/twocolor_treemap2_10.0.png) \[カテゴリ\] は \[色\] の \[SUM(売上高)\] に置き換えられます。マークのサイズは引き続き \[売上高\] の合計によって決まりますが、\[カテゴリ\] 別に色分けされるようになりました。 ![3 つのカテゴリとそのサブカテゴリにわたる売上を 3 色で表したツリーマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/twocolor_treemap3_10.0.png) 5. マーク カードで \[サブカテゴリ\] の左の \[ラベル\] アイコンをクリックし、\[色\] を選択します。 最初のフィールドである \[カテゴリ\] には、明確なカテゴリ別の色、次のフィールドの \[サブカテゴリ\] には値を区別するための連続した影の範囲を使用しています。 ![3 つのカテゴリとそのサブカテゴリにわたる売上を表すために、異なる色が選択されたツリーマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/twocolor_treemap4_10.0.png) 個々の長方形のサイズは \[売上高\] の \[カテゴリ\] および \[サブカテゴリ\] によって決定します。 \[色\] の 2 つのフィールド (\[カテゴリ\] および \[サブカテゴリ\]) は階層内で関連付けられています。そのため、\[マーク\] カード上でそれらの位置を交換し、\[サブカテゴリ\] を \[カテゴリ\] に移動させると、ビューから \[カテゴリ\] をまとめて削除した場合と同じ効果があります。ツリーマップが変化し、各サブカテゴリに対して固有の色が付いタ長方形を示します: ![各サブカテゴリごとに固有の色の四角形が表示されたツリーマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/twocolor_treemap5_10.0.png) \[色\] 上の 2 つのフィールドが階層内で関連付けられていない場合、マーク カード上でフィールドの順序を切り替え、カテゴリ別の色に使用されていたフィールドを連続シェードに使用したり、その逆にすることができます。 Tableau で使用された色が好みでないない場合は変更できます。以下のいずれかを実行して \[色の編集\] ダイアログを開きます。 - Tableau Desktop では、色の凡例をダブルクリックします。 - Tableau Server または Tableau Cloud では、凡例の右上隅にあるドロップダウン矢印をクリックします。 6. \[ラベル\] に \[カテゴリ\]、\[サブカテゴリ\]、\[売上高\] を追加してビューを見やすくします。ユーザーは、小さすぎて既定ではテキストが表示されない任意の長方形をポイントすると、ヒントを表示できます。 ![各サブカテゴリごとに固有の色の四角形と各四角形のツールチップを含むツリーマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/twocolor_treemap6_10.0.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 例: パラメーターを使用したメジャーのスワップ 2 つのメジャーの値が互いにどう比較されるかを示すビューを作成する場合があります。ただし、比較するメジャーを選択する場合、または、ユーザーが比較するメジャーを選択できるコントロールをビューに追加する場合はどうでしょうか。パラメーターと計算フィールドを使用してこのようなビューを作成できます。計算フィールドはビューのメジャーを置き換えるものであり、パラメーター コントロールやパラメーター アクションを使用して、ユーザーがインタラクティブに設定することができます。メジャーのスワップを使用すると、[動的な軸タイトル](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/dynamic_axis_titles.htm)も使用できるようになります。 ## 一般的な手順 1. パラメーターを作成します。 2. ビューのメジャーを変更する計算フィールドを作成します。 3. ビューを設定します。 この記事には、ステップ 2 の代替策として使用できる追加セクションが含まれています。 - メジャーを変更して集計を指定する計算フィールドを作成する 以下のセクションでは、これらの手順を具体的な説明に分割します。 このシナリオでは、Tableau Desktop に付属のサンプル - スーパーストア データ ソースを使用しています。 ## パラメーターの作成 次の手順に従います。 1. \[データ\] ペインで、右上隅のドロップダウン矢印をクリックし、\[パラメーターの作成\] を選択します。 2. \[パラメーターの作成\] ダイアログ ボックスで、次の手順を行います。 1. パラメーターに「Placeholder 1 Selector」と名付けます。 2. \[データ型\] を \[文字列\] を選択します。 3. \[許容値\] フィールドまでスキップして移動し、\[リスト\] を選択します。 4. \[値のリスト\] エリアに個々のメジャー ネームを入力します。"Discount (割引)"、"Profit (収益)"、"Quantity (数量)"、および "Sales (売上)"。 \[パラメーターの作成\] ダイアログ ボックスは、次のようになります。 ![パラメーターの作成ダイアログ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/DPVparameters_swap.png) 5. \[OK\] をクリックして、\[パラメーターの編集\] ダイアログ ボックスを閉じます。 3. 全く同じ構成で 2 番目のパラメーター "Placeholder 2 Selector (プレースホルダー 2 セレクター)" を作成します。 さまざまな方法でこれを行うことができます。最も簡単な方法は、\[データ\] ペインの "Placeholder 1 Selector (プレースホルダー 1 セレクター)" をクリックして \[複製\] を選択し、"Placeholder 2 Selector (プレースホルダー 2 セレクター)" の重複パラメーターの名前に変更することです。 ## ビューのメジャーを変更する計算フィールドの作成 次の手順に従います。 1. \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択して、計算エディターを開きます。計算に "Placeholder 1" と名前を付け、式エリアに次を入力または貼り付けます。 ``` CASE [Placeholder 1 Selector]WHEN "Discount" THEN [Discount]WHEN "Profit" THEN [Profit]WHEN "Quantity" THEN [Quantity]WHEN "Sales" THEN [Sales]END ``` **注**: 計算フィールドは指定された行の \[値\] エントリを参照し、\[表示名\] 値は参照しません。 2. \[OK\] をクリックして \[計算フィールド\] エディターを終了します。 3. 同じ定義を使用して 2 番目の計算フィールド "Placeholder 2 (プレースホルダー 2)" を作成します。この場合も、最も簡単な方法は、\[データ\] ペインの "Placeholder 1 (プレースホルダー 1)" をクリックして \[複製\] を選択し、"Placeholder 2 (プレースホルダー 2)" の重複フィールドの名前に変更することです。次に、**位置引数 1** のセレクタを**位置引数 2**に置き換えます。 ## ビューの設定 次の手順に従います。 1. "Placeholder 2 (プレースホルダー 2\] フィールドを \[列\] シェルフにドラッグし、その後、"Placeholder 1 (プレースホルダー 1)" フィールドを \[行\] シェルフにドラッグします。 メジャーを両方のシェルフにドラッグしたため、既定ビューは散布図になります。Tableau がこれを行う理由の詳細については、[例: 散布図、集計、および粒度](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_aggregation.htm#ExampleScatter)を参照してください。 2. \[顧客名\] を \[詳細\] に、\[地域\] を \[色\] にドラッグします。 3. \[データ\] ペインの \[パラメーター\] エリアで、それぞれの "Placeholder 1 Selector (プレースホルダー 1 セレクター)" をクリックして、\[パラメーター コントロールの表示\] を選択します。これを、"Placeholder 2 Selector (プレースホルダー 2 セレクター)" でも同様に行います。 4. Tableau では、既定でビューの右側の上にパラメーター コントロールが表示されます。ユーザーに見えやすくするため、それらを左側にドラッグします。 ビューが完成しました。パラメーター コントロールによって、X 軸と Y 軸で使用されるメジャーを選択できます。たとえば、左下のビューは数量と割引を、右のビューでは、パラメーター コントロールは収益と売上を表示するために使用されています。 ![数量と割引の 2 つのパラメーターを適用した散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/parameters_swap2.png) ## メジャーを変更して集計を指定する計算フィールドを作成する 上記の「ビューのメジャーを変更する計算フィールドの作成」セクションの代わりに、個々のメジャーに集計を指定する計算フィールドを作成することを検討してください。上記のように、計算フィールドは集計を指定しません。上記の画像では、"Placeholder 1 (プレースホルダー 1)" と "Placeholder 2 (プレースホルダー 2)" フィールドに集計 (SUM) を自動的に割り当てていることに注意してください。ところが、あなたはデータを把握しており、Tableau がメジャーで使用する集計を自分で決定する場合があります。そのため、上記の計算フィールドの定義の代わりに、次のような定義を検討します。 ``` CASE [Placeholder 1 Selector]WHEN "Discount" THEN SUM([Discount])WHEN "Profit" THEN AVG([Profit])WHEN "Quantity" THEN SUM([Quantity])WHEN "Sales" THEN AVG([Sales])END ``` フィールド定義でメジャーを明示的に集計するかどうかの決定、管理者次第です。ただし、定義を組み合わせることはできません。つまり、あるメジャーに対して集約を定義し、他のメジャーに対しては定義しないということはできません。 次に示すのは、収益と売上散布図が、これらのフィールドの集計として "AVG" を選択した場合の変化と、それに対し、集計を指定せず、Tableau によって既定の "SUM" のままにした場合を示しています。
収益と 売上高 (既定の集計を使用) 収益と 売上高 (明示的な集計を使用)
利益と売上に 2 つのパラメーターを適用した散布図。 利益と売上に 2 つのパラメーターを適用した散布図。
似ていますが、異なります。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 例 - 傾向を検証するストーリー この記事では、時間と共に推移する地震発生の傾向というストーリーを構築する例について段階的に説明します。 Tableau のストーリー機能がこの種の分析を表示するのに優れているのは、時間と共に閲覧者を導くことができる、手順を追った形式を持つためです。 すべてのビューやダッシュボードの作成方法を最初から説明するのではなく、この例では、既存のワークブックから始めます。ユーザーが行うのは、ストーリーをまとめ上げることです。手順に従って、事前に作成されたビューとダッシュボードにアクセスするには、Tableau Public から次のワークブックをダウンロードします:[「An Earthquake Trend Story (地震の傾向に関するストーリー)」](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/EarthquakeTrendStory2/Finished-Earthquakestory)。 ## ストーリーの枠組みを決める 成功するストーリーには優れた構成があります。つまり、目的が明確だということです。この例のストーリーの目的は、次の質問に回答することです。"大地震が発生する頻度は増えているか?" [優れたストーリーのためのベスト プラクティス](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/story_best_practices.htm)のリストには採用できるいくつかの手法がありますが、ここで全体的な手法として使用しているのは、"一定期間における変化" です。これは、傾向に関する質問に回答する場合に特に優れているためです。ストーリーを構築するにつれ、全体的な手法をサポートするために、他のデータ ストーリーの種類であるドリル ダウンや外れ値がブレンドされていることがわかります。 ## ストーリーを作成する ### ストーリーのワークシートを作成する 1. Tableau Desktop を使用して、ダウンロードした「Earthquake Trend Story (地震の傾向に関するストーリー)」ワークブックを開きます。 Tableau Desktop ではなく Tableau Server または Tableau Cloud を利用して Web 上で作成したい場合は、ワークブックを Tableau Server にパブリッシュしてください。\[ワークブック\] をクリックしてワークブックを選択してから、\[アクション\] にある \[ワークブックの編集\] を選択します。 ワークブックを開くと、ダッシュボードが 3 つ含まれていることが確認できます。これらのダッシュボードを使用してストーリーを構築します。また、このワークブックにはストーリーの完了版も含まれています。 **ヒント**: ダッシュボード内の個々のビューを表示するには、ダッシュボード タブを右クリックし、\[すべてのシートの再表示\] を選択します。 2. \[新しいストーリー\] タブをクリックします。 ![新しいストーリーのアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_new_story.png) Tableau で新しいワークシートが開始点として開きます。 ![Tableau のストーリー ポイント用の空白のキャンバス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_example_new_sheet.png) 3. \[ストーリー 2\] タブを右クリックして \[シートの変更\] を選択し、ワークシート名として「Earthquake story」 (地震のストーリー) と入力します。 ### 質問を提示する ストーリーのタイトルは常に表示されるため、画面の中央と前面にストーリーの目的を維持するのに便利です。既定では、Tableau はワークシート名をストーリー タイトルとして使用します。Tableau Desktop では、次のいずれかを実行して上書きできます。 1. タイトルをダブルクリックします。 2. \[タイトルの編集\] ダイアログ ボックスで、「シート名」を次のように変更します。 **大地震は増えているか?** 3. \[OK\] をクリックします。 Tableau Server または Tableau Cloud で作成している場合は、ストーリー タブがタイトルを変更できる唯一の場所になります。 ### 全体から始める 閲覧者のオリエンテーションを助けるために、作成する最初のストーリー ポイントでは、全世界のすべての地震という、できるだけ広い着眼点を示します。 1. \[ストーリー\] ペインで \[ダッシュボードのマップ\] をダブルクリックして、ストーリー シートに配置します。Tableau Desktop を使用している場合は、ドラッグ アンド ドロップ機能を使用してビューとダッシュボードをストーリー シートに追加することもできます。 ![1981 年 11 月 27 日以降のマグニチュード 4.000 の地震を表示するようにフィルターが設定された地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_example_point1.png) こうすると、水平のスクロール バーが表示され、凡例は全体が表示されなくなります。 ![凡例の全体が表示されなくなる水平のスクロール バー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_example_not_fitting.png) ダッシュボードにはこれが発生しないようにする特殊な設定があります。 2. \[ダッシュボードのマップ\] を選択し、\[ダッシュボード\] ペインの \[サイズ\] で、"Fit to Earthquake story (地震のストーリーに合わせる)" を選択します。この設定で、ダッシュボードがストーリーに応じて最適なサイズになるように調整されます。 ![プリセットとカスタムの両方のサイズ オプションを提供するドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_example_fittostory.png) もう一度、地震のストーリーを見てみましょう。サイズが調整され、スクロール バーが表示されなくなっています。 3. Tableau Desktop を使用している場合は、このストーリー ポイントの説明を_「1973 年以降、マグニチュード 4.0 以上の地震が正確には 131,834 回記録されている」_などのように追加します。 4. "Write the story point description text here (ストーリー ポイントの説明文をここに記入)" と表示されている領域をクリックしてキャプションのテキストを追加します。 5. キャプションで \[更新\] をクリックしてストーリー ポイントへの変更を保存します。 ![マグニチュード 4.0 以上の地震の発生場所を示す世界地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_example_story_update.png) ### ドリル ダウン 優れた小説のプロットと同様に、データ ストーリーもアクションを動かす必要があります。次のストーリー ポイントの手始めに、ストーリーの範囲を絞り込んで物語的な移動を行うために、ドリルダウン テクニックを使用します。 1. 現在のストーリー ポイントを新しいストーリー ポイントの基準値として使用するために、左側の \[新しいストーリー ポイント\] で、\[複製\] をクリックします。 ![「ストーリー」メニューを使用すると、新しいストーリーポイントを作成したり、既存のダッシュボードから選択したりできます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_example_duplicate.png) 2. \[マグニチュード\] フィルターを \[7.000 – 9.100\] に変更します。これで、この基準以下の小規模地震がマップから除外されるようにフィルターされます。マップは[](https://earthquake.usgs.gov/learn/gloss)大規模な地震の大半が発生している「環太平洋火山帯」をピックアップして表示しています。 3. 次のようにキャプションを追加します。「"重大" と判定される地震が毎年 2 つ発生していることについて」 4. Tableau Desktop を使用している場合は、このストーリー ポイントで行った内容の説明を編集します。例は次のとおりです。2004 年以降、13 万回以上の地震が発生しているがそのうちマグニチュード 7.0 以上の地震は 174 回だけであり、大地震の年間発生回数はおよそ 2 回である。_しかし、多くの人々が "地震が起きる頻度が増えているのでは?" と考えている。_ 5. キャプション上部にあるストーリー ツールバーで \[更新\] をクリックして、変更を保存します。 ![ストーリー シートにストーリー ポイントを追加するプロセス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_earthquake2.png) 次のストーリー ポイントでは、さらにドリル ダウンして、ストーリーを焦点を特定の地震 "巨大地震" に絞り込み、ビューに取り込みます。 1. 2 番目のストーリー ポイントで \[複製\] をクリックし、これを 3 番目のストーリー ポイントの基準値として使用します。 2. \[マグニチュード\] フィルダーを \[8.000 – 9.100\] に変更します。これで、巨大地震以外のすべての地震がマップから除外されるようにフィルターされます。 3. キャプションと説明文を追加します。 - キャプション: _このような巨大地震は大きな注目を集めている_ - 説明 (Tableau Desktop のみ): _昨今のマグニチュード 8.0 以上の巨大地震は、多くの場合で甚大な被害と多数の死者を出している。インドネシアと日本の海底で発生した巨大地震は津波も引き起こし、数千人の人命が失われた。_ 4. 変更を保存するには、\[更新\] をクリックします。 ![マグニチュード 8.0 以上の地震 16 件を表示した世界地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_earthquake3.png) ### 外れ値をハイライトする 次のストーリー ポイントでは、対象範囲で最も離れた場所にあるデータ ポイントである、近年で最も深刻な 2 つの地震を検証することで、閲覧者の関心をさらに惹きつけます。 1. これまで同様、\[複製\] を使用して新しいストーリー ポイントの開始点を作成します。 2. \[マグニチュード\] を \[9.000–9.100\] に調整すると 2 つのデータ ポイントだけが表示されます。 3. 「2004 年のマグニチュード 9.1 のインド洋の地震と津波」のように、マークの 1 つを選択します。 4. マップのメニュー上でパン ツールを使用して、ストーリー ポイントを中央に表示します。 ![パン機能が強調表示された世界地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_earthquake4.png) 5. キャプションと説明文を追加します。例は次のとおりです。 - キャプション: _2004 年のインド洋の地震と津波_ - 説明 (Tableau Desktop のみ): _2004 年のインド洋地震は、海底の巨大断層地震で 2004 年 12 月 26 日に発生した。過去に記録された中で 3 番目の大地震であり、8.3～10 分間という、観測史上最長の断層活動時間を記録している。_ 6. 変更を保存するには、\[更新\] をクリックします。 7. 次のキャプションと説明文を使用して、2011 年の日本の地震と津波について、前述の手順を繰り返します。 - キャプション: _2011 年の日本の地震と津波_ - 説明 (Tableau Desktop のみ): _2011 年に東北沖で発生した地震はマグニチュード 9.0 の海底の巨大断層地震だった。過去に日本を襲った最強の地震として知られており、世界でも 5 番目の大地震として記録されている。_ 単一のダッシュボードで、データのフィルターリングとマップのズームとパンを行っただけですが、すでに視覚的に説得力のあるストーリーが作成できたことがわかります。 ![2011 年に日本の本州東海岸沖で発生したマグニチュード 9.0 の東北地震を視覚的に表現したものです。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_earthquake5.png) ただし、鍵となる質問にはまだ答えていません。「大地震は増えているか?」という質問です。次のストーリー ポイントでは、その角度から掘り下げていきます。 ### 傾向を示す 次のストーリー ポイントでは、折れ線グラフ (タイムライン ダッシュボード) に切り替えて、ビューとダッシュボードを最初に作成したときに気が付いた傾向を閲覧者に示します。 1. 構築しているストーリーから \[タイムライン ダッシュボード\] に切り替えます。 ![タイムライン ダッシュボードが強調表示されたストーリー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_example_switch.png) 2. \[タイムライン ダッシュボード\] で、サイズを "Fit to Earthquake story (地震のストーリーに合わせる)" に設定します。 3. ストーリーに戻り、\[空白\] をクリックして新しいストーリー ポイントを作成します。 4. \[タイムライン ダッシュボード\] をダブルクリックしてストーリー シートに追加します。 1973 年以降、報告されている地震は増加しています。実際のところ、大幅に増えています! 5. キャプションを追加します。(例: 「_検出される地震はますます増えている」)_ 6. \[ドラッグしてテキストを追加\] を使用して、次の傾向の説明を追加します (Tableau Desktop のみ)。「1973 年以降、記録される地震の数は着実に増えている。_2003 年以降は、その傾向が加速している」_ ![1973 年以降に記録された地震の数が一貫して増加していることを示す折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_earthquake6.png) ### 分析を提供する 今回のストーリーで **\[ダッシュボードのマップ\]** を使用したこれまでの作業から、地震の頻度においては地域的な相違があることがわかりました。次のストーリー ポイントでは、"Timeline by region dashboard (地域別タイムライン ダッシュボード)" を使用して、地域ごとに地震を分類し、傾向線を追加することで、データのばらつきを抑えることに役立てます。 1. \[空白\] をクリックして新しいストーリー シートを作成します。 2. \[地域別タイムライン ダッシュボード\] をダブルクリックしてストーリー シートに追加します。APAC (アジア太平洋地域) が明らかに目立っています。 3. キャプションを追加し、\[ドラッグしてテキストを追加\] を使用して APAC 地域で地震が多いことを指摘するコメントを追加します。 - キャプション: _環太平洋東部で特に多い_ - 説明 (Tableau Desktop のみ): _地域 (経度) から見た大まかな分類が示しているのは、地震の観測件数が最も増加したのは環太平洋地域である。_ ![1974 年から 2012 年にかけての世界各地の地震の頻度を示す折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_earthquake7.png) ### 質問に回答する これまでのところ、データ ストーリーは環太平洋地域で地震が発生する頻度は 1973 年以降増えていると結論付けています。しかし、当初の質問は、大地震が増えているかどうか、ということでした。 この質問に回答するために、最後のストーリー ポイントでは、震度の小さな地震をフィルターで除外し、傾向線がどのような結果を示すか見ることにします。 1. \[複製\] をクリックして新しいストーリー シートを作成します。 2. \[マグニチュード\] フィルターを \[5.000–9.100\] に設定します。傾向線が平らになってきたことが分かりますが、まだ若干の増加を示しています。 3. キャプションを追加し、\[ドラッグしてテキストを追加\] を使用してストーリー ポイントに答えを追加します。 キャプション: _しかし、大地震の傾向は明白ではない_ 説明 (Tableau Desktop のみ): _大地震は微増していると見られる。ただし、この傾向が本物なのか、あるいは、近年、例外的に巨大な地震が数件発生したためにそのように見えるのかについてさらなる調査が必要である。_ ![1974 年から 2012 年までの地震発生の折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_earthquake8.png) ストーリーがさらなる疑問で終わるというのは、データ ストーリーではよくあることです。 そうです、確かに傾向はあります。近年、大地震 (マグニチュード 5.000 - 9.100) の報告件数は、特に環太平洋地域で増えています。しかし、これは自然なばらつきで発生しているのではないでしょうか? それが次のストーリーの格好のトピックになるかもしれません。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 例: パラメーターをマップ ビューに追加する この例では 世界指標 サンプル データ ソースを使用して次の内容を示します: - 世界中の各国の出生率を示すマップ ビューの構築方法。 - 出生率が低い国と高い国を区別する計算フィールドの作成方法。 - ユーザーが低い出生率と高い出生率のしきい値を設定できるよう、パラメーターを作成して表示する方法。 ## マップ ビューの作成 1. \[データ\] ペインで、"Latitude (緯度)"、"Longitude (経度)" の順にダブルクリックします。 Tableau は \[緯度\] を \[列\]、\[経度\] を \[行\] に配置し、世界地図を表示します。 2. "Year (年)" ディメンションを \[フィルター\] にドラッグします。 3. フィールドのフィルター \[年\] ダイアログ ボックスで、\[年\] を選択し、\[次へ\] をクリックします。 ![年別にデータをフィルタリングするためのオプションのリストを含むフィルター フィールド ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/parameter_example1.png) 4. フィルター \[年の年\] ダイアログ ボックスで、\[2012\] を選択し、\[OK\] をクリックします。 ![2002 年から 2012 年までの年を選択するためのチェックボックスを備えたフィルター ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/parameter_example2.png) 5. \[詳細\] に "Country (国)" ディメンションをドラッグします。 6. \[マーク\] タイプを \[マップ\] に設定します。 ![マーク カードのドロップダウン メニューが展開され、マップが選択された状態でさまざまなチャート タイプのオプションが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/filled_pie1.png) 7. \[ラベル\] に "Birth Rate (出生率)" メジャーをドラッグします。 これで、世界中の国/地域の出生率を示すマップが表示されました。 ![パーセンテージ ラベルが付いた世界地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/parameter_example4.png) 各国のヒントを見るには、マップをズームまたはポイントします。 ## 計算フィールドを作成してしきい値を設定する 次に、出生率が低い国と高い国を区別します。 1. 一番上のメニューから、\[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択します。 2. フィールドに「`High Birth Rate` という名前を付け、式フィールドに次の計算を貼り付けます。 `IF ([Birth Rate]) >= 0.014 THEN "High" ELSE "Low" END` 値は 0.014 と 1.4% に等しくなります。マップに表示される実際の値の範囲は、1% 未満から最大でおよそ 5% です。 \[OK\] をクリックしてこの計算を保存すると、Tableau はこの計算をディメンションとして分類します。 3. "High Birth Rate (高い出生率)" を \[色\] にドラッグします。 これで、マップは出生率が低い国/地域を 1 つの色で、出生率が高い国を別の色で表示するようになりました。 ![出生率の世界的差異を示す地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/parameter_example6.png) 1.4% 以上を高い出生率とする定義は任意です。この値は、世界の国/地域の平均値という理由で選ばれたものです。 代わりに、ユーザーに対してしきい値の定義を許可するか、しきい値を変更するとマップがどのように変化するかを確認するためのコントロールを与えることができます。このような場合は、パラメーターを作成します。 ## パラメーターの作成 1. \[データ\] ペインを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して、\[作成\] > \[パラメーター\] を選択します。 **注**:\[データ\] ペインのフィールドをクリックすると、一部のフィールドは入力される場合があります。必要に応じて、フィールドを変更できます。 2. \[パラメーターの作成​​\] ダイアログ ボックスで、新しいパラメーターに「`Set Birth Rate` (出生率の設定)」などの名前を付けます。 ![パラメーターに名前を付け、プロパティと値の範囲を設定するオプションを備えたパラメーター編集ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/parameter_example7.png) \[パラメーターの作成\] ダイアログ ボックスのフィールドの詳細については、「[パラメーターの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/parameters_create.htm)」を参照してください。 \[データ タイプ\] はパラメーター コントロールである フロート のため、次の手順で表示したときにはスライダー形式になります。これは、浮動小数点の値が連続的なためです。考えられる値は有限です。 \[現在の値\] はパラメーターの既定値に設定されます。0.019 は 1.9% です。\[値の範囲\] セクションは最大値、最大値、およびステップ サイズ (値を変更可能な最小の量) を示します。 3. \[OK\] をクリックします。 ## パラメーター コントロールの作成と表示 次に、パラメーターと "High Birth Rate (高い出生率)" フィールドを接続する必要があります。 1. \[データ\] ペインで "High Birth Rate (高い出生率)" を右クリックし、\[編集\] を選択します。 2. フィールド定義のハードコードされた 0.014 という値を、パラメーター名に置換します。 `IF ([Birth Rate]) >= [Set Birth Rate] THEN "High" ELSE "Low" END` \[OK\] をクリックします。 3. \[データ\] ペインの "Set Birth Rate (出生率の設定)" パラメーターを右クリックし、\[パラメーター コントロールの表示\] を選択します。 既定では、パラメーター コントロールは右に表示されます。次に、ユーザーおよびビューのユーザーはこの値を徐々に増減させ、"high birth rate (高い出生率)" の変更がマップに与える影響を確認します。 ![出生率の世界的差異を示す地図。パラメーター ボックスにより、ユーザーは特定のレベルのマークを表示できます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/parameter_example8.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 傾向の検出 リファレンス ラインを追加して軸上の特定の値をマークするか、傾向線を使用してデータの統計的傾向を視覚化します。データ ポイントの正確な位置を明確にするため、特に密度の高いビジュアライゼーションでは、ドロップ ラインを追加できます。基礎となるパターンを見つけるために、クラスタリングは類似したデータ ポイントを自動的にグループ化します。 このセクションでは、Tableau で傾向分析を使い始めるために必要なすべてのドキュメントを紹介します ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 優れたストーリーのためのベスト プラクティス 優れたデータ ストーリーは、人々の生活にデータだけでなく事実をもたらします。Tableau のストーリー ポイント機能を使用するためのベスト プラクティスのヒントにこの記事を使用してください。 ## ストーリーの目的 ストーリーの構築を始める前に、ストーリーの目的と、閲覧者をどのような旅に連れて行きたいのか、少し考えてみましょう。行動喚起、シンプルな物語、それとも事例の提示でしょうか? 事例を提示しようという場合は、結論を導くデータ ポイントを示すのか、あるいは、結論から始め、次に、結論を裏付けるデータ ポイントを示すのかを決定します。後者の手法は多忙な閲覧者に効果があります。 最後に、自分のストーリーを、まずは紙やホワイトボードに書き出します。これはシーケンスの問題をすばやく特定するのに役立ちます。 ## データ ストーリーの 7 つのタイプ ストーリー機能を使用するのは、ポイントのシーケンスを構築するときです。ポイントごとに、ビュー、ダッシュボード、またはテキストだけでも含めることができます。ストーリーによっては、ストーリー全体を示す 1 つのビューに、物語の横糸をサポートするテキストの注釈を入れたり、多様なポイントに適用した多様なフィルターを使用する場合があります。 次の表は、利用可能な 7 種類のデータ ストーリーの手法について、それぞれ例を挙げて説明したものです。各データ ストーリーの種類については、Tableau Public の[「データ ストーリーのサンプル ワークブック」](http://public.tableau.com/profile/ben.jones#!/vizhome/WorldPopulationDay/1_ChangeOverTime?:embed=y&:display_count=yes)の説明を参照してください。単一のストーリーで 2 つ以上の手法を使用することもできます。[例 - 傾向を検証するストーリー](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/story_example.htm)を参照してください。
データ ストーリーの種類 説明

時間の経過とともに変化するデータ ストーリーの種類。

時間と共に変化

内容:傾向を解説するために年表を使用する。

最初のディスカッション: 発生の理由、または発生し続けている理由とは? 発生を防いだり、強制的に発生させることはできるか?

ドリルダウン型のデータ ストーリー。

ドリル ダウン

内容:どのような特定のカテゴリーの事態が起きているかについて、閲覧者の理解を深めるために背景を設定する。

最初のディスカッション:この人物、場所、ものが他と違うのはなぜか? この人物のパフォーマンス、場所、またはものをどのように比較するか?

ズームアウト型のデータ ストーリー。

ズーム アウト

内容:閲覧者が大局的な見地から物事にどのように関心を持つか説明する。

最初のディスカッション: 自分の関心をより大局的に捉えるとどのように比較できるか?ある 1 つの領域が全体にどのような影響を及ぼすか?

2 つの主題間の対比を示すデータ ストーリー。

比較

内容:2 つ以上のテーマがどう違うかを示す。

最初のディスカッション: それぞれのアイテムはなぜ異なるのか? A はどうすれば B のパフォーマンスを実現できるか? どの領域に焦点を当てるべきか、成功しているのはどの領域か?

交差型のデータ ストーリー。

交差

内容:あるカテゴリーが別のカテゴリーを追い越す時点を重要な転換としてハイライトする。

最初のディスカッション: 何がこの転換を引き起こすのか? これは良い転換か悪いか? この転換は計画の他の側面にどのように影響するか?

要素型のデータ ストーリー。

要素

内容:種類やカテゴリーに分類することで主題を説明する。

最初のディスカッション: さらに着目すべき特定のカテゴリーがあるか? これらのアイテムは関心を持っているメトリクスにどの程度影響しているか?

外れ値型のデータ ストーリー。

外れ値

内容:特異性または物事に例外的な相違が生じている地点を示す。

最初のディスカッション:このアイテムはなぜ異なるのか?
## シンプルにする よくある間違いは、1 つのストーリーに入れようとするビューやダッシュボードが多すぎることです。その結果、閲覧者が表示するポイントが多すぎることになります。 それぞれのストーリー ポイントを明確にすることも重要です。ストーリーを見たことのない誰かの視点で、自分のストーリーを一歩離れたところから検討してください。すべての要素が目的を果たす必要があります。必要のないキャプション、タイトル、凡例、グリッド線は、削除しましょう!
前 後
雑然としたデータストーリー。 整理されたデータストーリー。
## ダッシュボードの "Fit to (調整)" を使用する ダッシュボードは Tableau ストーリーの代表的な構成要素です。ストーリーに含める予定のダッシュボードには、\[ダッシュボード\] ペインの サイズ で "Fit to (調整)" オプションを使用できます。このオプションは、作成中のストーリーに合うようにダッシュボードのサイズを変更します。 ![ダッシュボードを表示するための固定サイズをリストアップするドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/story_fit_to_story.png) ## 読み込み時間の短縮を計画する どれほど優れたストーリーも、パブリッシュ後の読み込みに時間がかかり過ぎると効果が薄れてしまいます。待ち時間が長いとストレスになります。 読み込みが遅くなる主な原因はフィルターです。フィルターは分析するデータ量を制限するのに効果がありますが、クエリのパフォーマンスに影響を及ぼすのも確かです。たとえば、\[除外\] フィルターは \[選択項目のみ保持\] フィルターよりも処理が遅くなる傾向があります。これは、\[除外\] フィルターが、保持するデータだけでなくディメンションのすべてのデータを読み込むためです。[Tableau の操作の順序](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/order_of_operations.htm)を把握しておくことも、読み込み時間の短縮に役立ちます。 ユーザーが作者として行う、最も重要なパフォーマンスに関する決定事項の一つは、最初のビューやストーリーすら作成していない、データの準備段階から始まります。作業中のデータをよく理解するための時間を取ってください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 優れたデータセットを検索する Tableau を使用してデータを分析する (またはサンプルや PoC (概念実証) 用のコンテンツを作成する) 手順を学ぶ良い方法は、面白いと思うデータ セットを見つけることです。データを使用して本当に答えたい疑問があると、分析の手順はよりわかりやすく意味のあるものになります。 ## データセットの現実 正式な、ビジネスで認められたデータではないデータセットを検索しようとすると、避けられない事実が 2 つあります。 **お探しのものが見つかりません。** - 必要なものを厳密に期待するのは避けるようにします。 - 所定のプロジェクトで使用できる内容について、柔軟でオープンな考えを持ってください。 - 必要なデータが有料である場合があります。支払う価値があるかどうかを判断することになります。 **データをクリーンアップする必要があります。** - 基本的な[クリーニングと加工](https://help.tableau.com/current/prep/ja-jp/prep_clean.htm)を行い、そのデータが[分析に適した構造](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/data_structure_for_analysis.htm)になるように準備してください。 - [他のデータ セットを取り込む](https://help.tableau.com/current/prep/ja-jp/prep_combine.htm)必要がある場合があります。 - データ ディクショナリまたはメタデータを持つことは非常に重要です。 - [計算](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields.htm) が必要な場合があります。 ## 優れたデータ セットを構成するもの 優れたデータセットとは、目的に合ったデータ セットです。そのニーズが満たされている限り、それは良いデータ セットと言えます。ただし、目的に合わない可能性があるデータ セットを排除するのに役立つ考慮事項がいくつかあります。全体として、以下の条件を満たすデータ セットを探します。 1. 必要な要素が含まれている 2. 未集計データである 3. 少なくとも 2 つのディメンションと 2 つのメジャーがある 4. 適切なメタデータまたはデータ ディクショナリがある 5. 使用可能である (独自形式、乱雑、または面倒なものではない) スーパーストアがスーパーである理由は何でしょうか？ スーパーストアとは、Tableau Desktop に付属するサンプル データ ソースの 1 つです。([「Tableau Public サンプル データ ページ」](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)からダウンロードすることもできます。)なぜこれが優れたデータセットなのでしょうか？ - **必要な要素**: スーパーストアには、日付、地理データ、階層リレーションシップを持つフィールド (カテゴリ、サブカテゴリ、製品)、正および負となるメジャー (利益) などがあります。スーパーストアだけでは作れないチャートの種類は非常に少なく、デモンストレーションに使用できない機能はほとんどありません。 - **非集計**: 行レベルのデータは、トランザクションにあるそれぞれの項目です。これらの項目は、注文レベル（注文 ID による）までロールアップしたり、あるいは任意のディメンション（日付、顧客、地域など）によってロールアップできます。 - **ディメンションとメジャー**: スーパーストアには、カテゴリや都市などによって「細かく分割」できるいくつかのディメンションがあります。また、複数のメジャーと日付もあり、これによりチャートの種類や計算ができる可能性があります。 - **メタデータ**: スーパーストアには適切に名前が付けられたフィールドと値があります。任意の値が何を意味しているか調べる必要はありません。 - **小ちく、整っている**: スーパーストアは数メガバイトしかないので、Tableau インストーラーでは容量をほとんど取りません。また、それぞれのフィールドに適切な値と優れたデータ構造を持つ、クリーンなデータでもあります。 ### 1.優れたデータセットには、目的に必要な要素があります 特定のビジュアライゼーションを構築したり、特定の機能を表示したりするためのデータセットを探している場合は、そのデータセットに必要な種類のフィールドがあるか確認してください。たとえば、マップは優れたビジュアルですが、地理データが必要です。多くの場合、基本的なデモでは日付をドリルダウンする必要があるため、データには少なくとも 1 つの日付フィールドが必要です (ドリルダウンを表示するには、年よりも粒度を大きくする必要があります)。すべてのデータセットがこれらすべての要素を必要とするわけではありません。目的に必要なものを知ることで、重要な要素が欠けているデータ セットを使って時間を無駄にすることがありません。 分析のための共通要素: - 日付 - 地理データ - 階層データ - 「興味深い」メジャー - 大きさの大幅な変化、または正か負かの値 一部の機能や viz タイプでは、次のようなデータの特定の性質が必要になる場合があります。  - [クラスタ](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/clustering.htm) - [予測](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/forecasting.htm) - [傾向線](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/trendlines_add.htm) - [ユーザー フィルター](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/publish_userfilters_create.htm) - [空間計算](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/maps_shapefiles.htm) - 特定の[計算](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_all_categories.htm) - [ブレットグラフ](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/qs_bullet_graphs.htm) ### 2.適切なデータセットとは非集計（未加工）データである データが[集約](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_aggregation.htm)されすぎると、分析のためにできることはあまりありません。たとえば、「パンプキン スパイス」をグーグル検索する人々の傾向を見たいけれど、年間データしかない場合は、非常に高いレベルでの概要しか見ることができません。理想的には、日次データを手に入れたいので、スターバックスが #PSL を提供し始めると、巨大なスパイクが確認できます。 非集計としてカウントされるものは、分析ごとに異なる場合があります。プライバシーや実用性の観点から、データ セットによっては粒度を高めないことがあります。例えば、マラリアの症例を住所ごとに報告しているデータ セットが見つかるとは考えにくいため、地域別の月次集計で十分な粒度が得られるでしょう。 集計と粒度 集計と粒度を理解することは、多くの理由から重要な概念です。有用なデータ セットの検索、必要なビジュアライゼーションの構築、データの正しい結合、LOD 式の使用などに影響します。集約と粒度は一つのスペクトルの両極です。 **集約**とは、パンプキン パイ用のスパイスの検索をすべて合計したり、特定の日にシアトル周辺の温度測定値すべての平均を取得するなど、データを組み合わせる方法を指します。 - 規定では、Tableau のメジャーは集計されます。規定の集計は SUM です。集計は、平均、中央値、個体数、最小値などに変更できます。 **粒度**とは、データの詳細度を表します。データ セット内の行（別名レコード）は何を表していますか？マラリアにかかっている人ですか？その月におけるある地域のマラリアの総症例数ですか？それが粒度です。データの粒度を知ることは非常に重要です。 詳細については、[Tableau でのデータ集計](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_aggregation.htm)を参照してください。 ### 3.優れたデータセットにはディメンションとメジャーが含まれます。 多くの可視化タイプには**ディメンション**と**メジャー**が必要です - ディメンションのみがある場合、ほとんどの場合、カウント、割合の計算、または [\[テーブルのカウント数\]](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datafields_understanddatawindow.htm#count-of-table) フィールドの使用に制限されます。 - メジャーのみがある場合、任意のものによって値を細分化することはできません。データ全体を構成要素に分けたり、全体に対する SUM や AVG などを使って作業することはできます。 これは、ディメンションのみを含むデータセットが役に立たないということではありません。人口統計データはディメンションの多いデータの例であり、人口統計に関する分析は集計や割合によるものが大部分を占めます。しかし、多くの分析が可能なデータセットを作成するには、少なくともいくつかのディメンションとメジャーが必要です。 ディメンションとメジャー、不連続と連続 ![さまざまなフィールド タイプを示すデータ ペインとマーク カード](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pilltypes.jpg) 上の図では**数値ディメンション**は、**連続メジャー**と**不連続メジャー**のいずれとも異なり、\[マーク\] カードに集計はありません。 ### ディメンションとメジャー フィールドは、データ ペインの水平線でディメンションとメジャーに細分化されます。Tableau では、ディメンションはそれ自体としてビューに現れますが、メジャーは自動的に集約されます。メジャーの規定の集計は SUM です。 - **ディメンション**は定性的であり、記述されるものであって、測定されるものではありません。 - ディメンションは、多くの場合、都市や国、目の色、カテゴリ、チーム名などです。 - ディメンションは通常、不連続です。 - **メジャー**は定量的で、測定および記録 (数値) が可能です。 - メジャーは、多くの場合、売上高、身長、クリック数などです。 - 通常、メジャーは連続的です。 フィールドを使用して計算できる場合は、それはメジャーであるはずです。フィールドがメジャーかディメンションかわからない場合は、値を使用して意味のある計算を行うことができるかどうかを考えてみましょう。AVG(RowID)、2つの社会保障番号の合計、または郵便番号を10で割ることに何か意味があるでしょうか？ありません。これらは、たまたま数字として書かれるディメンションだからです。アメリカでは数字しか使われていませんが、どれだけ多くの国が英数字の郵便番号を使っているか考えてみましょう。それらは単なるラベルです。Tableauは、数値フィールドが実際には ID または郵便番号であり、それらのディメンションを作成しようとしていることを示す多くのフィールド名を認識することができますが、完璧ではありません。「これで計算できるか？」と考えてから、数値フィールドをメジャーまたはディメンションとすべきかどうかを判断し、必要に応じてデータ ペインを再配置します。 **注**: 日付を使用して計算を行うことができますが (DATEDIFF 計算など)、標準的な方法では日付をディメンションとして分類します。 ### 不連続と連続 不連続フィールドまたは連続フィールドは、ディメンションとメジャーの概念について多少一致していますが、同一というわけではありません。 - **不連続**フィールドには、個別の値が含まれています。それらはビューでヘッダーやラベルを作り、ピルは青色です - **連続**フィールドは「切れ目のない全体を形成します」。それらはビューで軸を形成し、ピルは緑色です 不連続と連続を理解する方法は、日付フィールドを見ると良いでしょう。日付は、不連続または連続のいずれかとなる場合があります。 - 10 年または 1 世紀にわたる 8 月の平均気温を見ることは、「8 月」が不連続的で定性的な日付部分として使用されているということになります。 - 1960 年以降に報告されたマラリア症例の全体的な傾向を見ることは、単一で切れ目のない軸が取られ、日付が連続的で定量的な値として使用されていることを意味します。 詳細については、「[ディメンションとメジャー、青と緑](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm)」を参照してください。 Tableau で作成されたフィールド Tableau は、データ セットがどのようなものであれ、少なくとも 3 つのフィールドを作成します。 - _メジャー名_（ディメンション） - _メジャー値_（メジャー） - _TableName(カウント)_ (メジャー) また、データセットに地理的フィールドがある場合、Tableau は _\[緯度 (生成済み)\]_ と _\[経度 (生成済み)\]_ のフィールドも作成します。 **メジャー名**と**メジャー値**の 2 つのフィールドは有用です。詳細については、「[メジャー バリューとメジャー ネーム](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_understanddatawindow_meavalues.htm)」を参照してください。 **テーブルのカウント数**は、行をカウントすることにより、テーブルのレコード数を提供します。これにより、データ セット内に少なくとも 1 つのメジャーを含めることができ、いくつかの分析に役立ちます。行数が何を意味するかを定義するには、データの粒度 (行が何を表しているか) を理解する必要があります。 ここでは、各行はある日であるため、レコード数は日数になります。 ![毎日の最高、平均、最低気温を華氏で表した表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/find_data_daily.png) ここでは、各行はある月であるため、レコード数は月数になります。 ![毎月の最高、平均、最低気温を華氏で表した表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/find_data_monthly.png) ### 4.優れたデータセットにはメタデータまたはデータ ディクショナリがある データ セットは、そのデータが何_であるか_を知っている場合にのみ役立ちます。適切なデータを探す場合に次のようなファイルを開くことよりもイライラするものはほとんどありません。 ![完全な数値データのスプレッド シート ビュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/find_data_nometa.png) 4 または 12 のソースとはどういう意味でしょうか？OTU0-OTU4 のフィールドにはどのような情報があるでしょうか？ 優れたデータ セットとは、適切なラベルが付いたフィールドとメンバー、またはデータ ディクショナリがあり、自分で再ラベルできるデータ セットです。スーパーストアについて考えてみましょう。カテゴリとそのメンバーのテクノロジー、家具、オフィス用品など、フィールドとその値が何であるか一見してすぐわかります。または、上の画像にあるマイクロバイオーム データセットについては、それぞれソース（4 は胃で、12 は排泄物）とそれぞれのOTUの分類（OTU3は _パラバクテロイデス_属の細菌である）を説明する[データ ディクショナリ](http://www.exploredata.net/Downloads/Microbiome-Data-Set)があります。 データ ディクショナリは、メタデータ、インジケーター、変数定義、用語集、その他の任意の数と呼ばれることもあります。その日の終わりに、データ ディクショナリは列の名前と列の中のメンバーに関する情報を提供します。この情報は、次のようないくつかの方法でデータ ソースまたはビジュアライゼーションに取り込むことができます。 - 列の名前を変更して理解しやすくします（これはデータ セット自体または Tableau で行うことができます）。 - フィールドのメンバーを最エイリアス化します（これはデータ セット自体または Tableau で行うことができます）。 - 計算を作成し、データ ディクショナリの情報を追加します。 - Tableau のフィールドでコメントします（コメントは、オーサリング環境でのみ、パブリッシュされたビジュアライゼーションには表示されません）。 - データ ディクショナリを別のデータ ソースとして使用し、2 つのデータ ソースを組み合わせます。 データ ディクショナリを失うと、データ セットが役に立たなくなる可能性があります。データ セットをブックマークしている場合は、データ ディクショナリもブックマークします。ダウンロードしている場合は、両方をダウンロードしてどちらも同じ場所に保管してください。 ### 5.適切なデータ セットとは、使用できるデータ セットである データ セットを理解し、そのデータ セットに必要な情報がある限り、小さなデータ セットでも分析に非常に効果があります。また、小さいデータ セットは格納、共有、およびパブリッシュも簡単で、パフォーマンスが向上する可能性があります。 同様に、ニーズに合った「完璧な」データ セットを見つけたとしても、そのデータ セットにクリーンアップに非現実的な労力が必要な場合は、結局のところ完璧ではありません。乱雑すぎるデータ セットから離れるタイミングを知ることは重要です。 たとえば、このデータ セットは、相対的な文字の頻度に関するウィキペディアの記事から取得されています。このデータ セットは、84 行と 16 列 (1,245 行と 3 列にピボット) として開始されました。Excel ファイルは 16 KB です。しかし、一部のグループ、セット、計算、およびその他の操作により、ロバスト分析と興味深いビジュアルが可能になります。 [![さまざまな言語間での一意の文字の相対的な頻度を表示する Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/find_data_smdataviz.png)](https://mkt.tableau.com/Help/LetterFrequencyAnalysis.twbx) 画像をクリックするとワークブックをダウンロードします。 ## データのラベル付け直し 適切なデータ セットを見つけたら、多くの場合、ラベルを付け直す必要があります。データのラベル付け直しは、サンプルや概念実証用の仮のデータを作成したり、データを読みやすくしたりするのに役立ちます。 フィールドの**名前を変更**すると、「売上高」を「パイプライン売上高」または「都道府県」から「地方」に名前を変更するなど、Tableau でのフィールドの表示方法が変わります。 **再エイリアス化すると**、CHN が中国になり、RUS がロシアになるように国フィールドの値を再エイリアス化するなど、フィールドのメンバーの表示方法が変わります。 - 不連続ディメンション フィールドの値は、**メンバー**と呼ばれます。再エイリアス化できるのはメンバーだけです。温度のメジャー フィールドを考えてみましょう。データ自体を変更せずに、54°F (12℃) の値を変更することはできません。しかし、国フィールドでメンバー「CHN」を「中国」と再エイリアス化しても、別の方法でラベル付けしただけの同じ情報です。 名前の変更と再エイリアス化は、ほぼ同じことを意味します。フィールドに名前が付けられ、メンバーがエイリアス化されるのは Tableau の慣習です。詳細については、[データ ペイン内のフィールドの整理とカスタマイズ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_dwfeatures.htm) および [ビュー内でメンバー名を変更する別名を作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_fieldproperties_aliases_ex1editing.htm)を参照してください。 **注**: 名前の変更またはエイリアスの再設定は、Tableau Desktop の外観を変更するだけで、変更は元となるデータに書き戻されません。 ### 仮のデータを作るためにラベルを変更する 既存のデータセットのラベルを変更することは、サンプルや概念実証のコンテンツをより説得力のあるものにする優れた方法です。 1. 簡単なデータ セット（スーパーストアなど）を使用して、必要なものを作成します（特定のグラフ タイプ、特定機能の表示など）。 2. 関連するフィールドの名前を変更したり、ツールヒントを変更したり、テキストのアスペクトを変更して、データが実際に表す内容をマスクします。 > [!WARNING] > > **重要**: これは、仮の情報であることが明らかな場合にのみ行います。人々にそれが実際のデータと思われて、分析にそのデータを使用されることがないように注意してください。たとえば、色や動物のようなありえない名前や無意味なフィールド名を使用します。 ### データを使いやすくするために再エイリアス化する 数値エンコードを使用するとデータが理解しにくくなる場合がありますが、データを文字列値ではなく数値として格納する方が効率的です。小さなデータ セットの場合、パフォーマンスに影響を与えない可能性が高いので、データを簡単に理解できることを優先します。 再エイリアス化の欠点は、これらの数値にアクセスできなくなるということです（ソートや色のグラデーションの割り当てなどが難しくなります）。フィールドを複製し、コピーを再エイリアス化することを検討してください。また、Tableau での計算は、元の情報を保持しながら、わかりやすいものにする素晴らしい方法となる可能性があります。 #### CASE 関数を使用した再エイリアス 計算は、再エイリアス化に非常に強力となる可能性があります。たとえば、[CASE](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_logical.htm#case) 関数を使用すると、基本的に「このフィールドの値が A の場合、X を与えてください。値が B の場合、Y を与えてください」と言うことができます。 ここでは、CASE 関数は、トルネード データ セット内の F スケールを調べ、各数値に関連付けられた記述を提供します。 CASE \[F-scale\] WHEN "0" THEN "Some damage to chimneys; branches broken off trees; shallow-rooted trees pushed over; sign boards damaged." WHEN "1" THEN "The lower limit is the beginning of hurricane wind speed; peels surface off roofs; mobile homes pushed off foundations or overturned; moving autos pushed off the roads..." WHEN "2" THEN "Roofs torn off frame houses; mobile homes demolished; boxcars overturned; large trees snapped or uprooted; highrise windows broken and blown in; light-object missiles generated." WHEN "3" THEN "Roofs and some walls torn off well-constructed houses; trains overturned; most trees in forest uprooted; heavy cars lifted off the ground and thrown." WHEN "4" THEN "Well-constructed houses leveled; structures with weak foundations blown away some distance; cars thrown and large missiles generated." WHEN "5" THEN "Strong frame houses lifted off foundations and carried considerable distances to disintegrate; ... trees debarked; steel reinforced concrete structures badly damaged." END これで、元の「F スケール」フィールド（0-5）またはビジュアライゼーションの「F スケールダメージ説明」フィールドのいずれかを使用することを選択できます。 ## データセットを検索する際のヒント **注**: 「データ セットの行（別名レコード）は何を表すのか？」という質問に答えられるようにしてください。それを明確に説明できない場合、データを使用できるほど十分に理解できていないか、データの構造が分析に適していない可能性があります。 - データの取得元を追跡します。 - データ自体と一緒にデータ ディクショナリ情報を保持します。 - コンテンツを常に新鮮な状態に維持する必要がある場合は、古いデータを使用しないでください。次のものを探してください。 - 更新可能なデータ（株式、天候、定期的に公開されたレポートなど） - 時代を超越したデータ（さまざまな動物の平均質量は年々変わることはありません） - 人為的に過去または将来の日付に変更することで、将来にわたって使用できるデータ - 探しているものを Google で検索してみると、驚くかもしれない。 - データセットの準備に膨大な作業が必要な場合には、そのデータセットをためらわずに見切りをつけてください。 ## データを探す場所 どこでデータを探すことができますか？データ セットを検索する場所は多数存在する可能性があります。ここでは、使用を開始するためのオプションをいくつか示します。データセットの現実は、これらのサイトにも当てはまることに注意してください。現在考えていることを見つけることはおそらくできません。データを分析できるようにするには、ある程度のクリーニングが必要です。 **免責条項:** これらの外部ウェブサイトへのリンクが正確そして最新であり、関連性があるように確認する最善の努力を払っていますが、Tableau は外部プロバイダーによって管理されているページの正確さや最新度に関して責任を負いかねます。ここにサイトを掲載することは、いかなるコンテンツや組織を推奨するものではありません。コンテンツに関する質問の答えを求める場合、外部サイトにお問い合わせください。 **[Tableau Public](https://public.tableau.com/app/discover)**: Tableau Public は、Tableau で使いやすいデータ セットの素晴らしいリソースです。興味のあるトピックにあるワークブックを検索し、インスピレーションを得るために参照し、ワークブックをダウンロードしてデータにアクセスします。または、キュレーションされた [サンプルデータ](https://public.tableau.com/app/resources/sample-data) をチェックしてください。 [**Wikipedia テーブル**](https://www.wikipedia.org/): スプレッドシートへコピーと貼り付けをしたり、 [Tableau への直接コピーと貼り付けをしたり](http://onlinehelp.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/clipboard_datasource.htm)、または [Google シートと IMPORTHTML 関数](https://support.google.com/docs/answer/3093339?hl=en) を使用してデータの Google スプレッドシートを作成する方法で、ウィキペディアのテーブルからデータを取得します。 **[Google データセット検索](https://toolbox.google.com/datasetsearch)**: 「断片化されたオンライン データ セットの世界を統合する検索エンジン。」 **[データは複数形](https://www.data-is-plural.com/)**: データ セットを含む週刊ニュースレターを購読するか、[アーカイブ](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1wZhPLMCHKJvwOkP4juclhjFgqIY8fQFMemwKL2c64vk/edit) を参照します。 **[月曜日に模様替え](http://www.makeovermonday.co.uk/data/)**:「毎週月曜日には、所定のデータ セットを操作して、より良い、より効果的なビジュアライゼーションを作成し、情報によりアクセスしやすくなるようにご協力ください。」他のユーザーが同じデータ セットを使用して行ったことを確認したり、分析を開始したり、インスピレーションを与えたりできます。参加するには、Twitterで[#makeovermonday](https://www.makeovermonday.co.uk/)を使用してください。 **その他のサイト** - [Tableau Web データ コネクタ](https://tableau.github.io/webdataconnector/community/) - [Data.world](https://data.world/) およびその [WDC for Tableau](https://help.data.world/hc/ja-jp/articles/115010298907-Tableau-Web-Data-Connector) - [Github Open Data](https://github.com/collections/open-data) - [Kaggle](https://www.kaggle.com/datasets) - [datahub.io](https://datahub.io/) - [r/datasets](https://www.reddit.com/r/datasets/) - [WHO](http://www.who.int/gho/en/) - [Data.UN.org](http://data.un.org/) - [WorldBank](https://data.worldbank.org/) - [data.gov](https://www.data.gov/)、[data.gov.au](https://data.gov.au/dataset)、[data.gov.uk](https://data.gov.uk/) など - [Airbnb](http://insideairbnb.com/get-the-data.html) - [Yelp](https://www.yelp.com/dataset) - [Zillow](https://www.zillow.com/research/data/) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 元に戻す/やり直す Tableau Desktop では、ほぼすべてのアクションの取り消しとやり直しと、Tableau Cloud や Tableau Server のコンテンツ表示モードと作成モードを無制限に実行できます。たとえば、直前まで表示していたシートにすばやく戻ったり、編集中のデータ ソースに対する変更を繰り返したりすることができます。 Tableau は、ユーザーが終了するまで、すべてのワークシートに対して行った元に戻す/やり直しの実行履歴を保存します。セッション間では履歴が保存されません。 ## キーボード ショートカット 変更をすばやく元に戻したりやり直したりするには、次のキーボード ショートカットを使用します。 - Windows の場合は、Ctrl + Z を押して元に戻し、Ctrl + Y を押してやり直します。 - macOS の場合は、Command+Z を押して元に戻し、Command+Shift+Z を押してやり直します。 ## \[元に戻す\] ボタンと \[やり直す\] ボタン Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server の左上隅にある \[元に戻す\] ボタンと \[やり直し\] ボタンをクリックできます。 次に、Tableau Desktop でこれらのボタンが表示される方法を示します。 ![\[編集\] ツールバーで強調表示された、\[元に戻す\] ボタンと \[やり直し\] ボタン。](Img/undo_desktop.png) Tableau Cloud と Tableau Serverでの表示方法は次のとおりです。 ![横棒グラフ。\[元に戻す\] ボタンと \[やり直し\] ボタンが強調表示されています。](Img/undo_browser.png) ブラウザーのウィンドウが狭い場合は、ボタンが次のように表示されます。 ![横棒グラフ。矢印で表された「元に戻す」ボタンと「やり直し」ボタンが強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/undo_browser_collapsed.png) ## ボタンのツールバーが表示されない いくつかのオプションを実行します。前述の[キーボード ショートカット](#Keyboard)を使用するか、次の操作を行います。 - Tableau Desktop の場合は、\[ウィンドウ\] > \[ツールバーの表示\] を選択します。 これで、Tableau 内でいくつかのワイルドな変更を実行できるようになったので、思う存分元に戻す/やり直す操作を実行できます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau 関数 (カテゴリ別) このリファレンスの Tableau の機能はカテゴリ別にまとめられています。カテゴリをクリックすると機能を参照できます。または、Ctrl + F キー (Mac では Comman-F キー) を押して検索ボックスを開くと特定の機能のページを検索できます。 数値関数 ### ABS
構文 ABS(number)
出力 数値 (正)
定義 指定された <number> の絶対値を返します。
例 
ABS(-7) = 7
ABS([Budget Variance])

2 番目の例では、Budget Variance フィールドに含まれているすべての数値の絶対値を返します。
注 SIGN も参照してください。
### ACOS
構文 ACOS(number)
出力 数値 (ラジアン単位の角度)
定義 指定された <number> のアークコサイン (角度) を返します。
例 
ACOS(-1) = 3.14159265358979
注 逆関数 COS は、ラジアン単位の角度を引数として受け取り、コサインを返します。
### ASIN
構文 ASIN(number)
出力 数値 (ラジアン単位の角度)
定義 指定された <number> のアークサイン (角度) を返します。
例 
ASIN(1) = 1.5707963267949
注 逆関数 SIN は、ラジアン単位の角度を引数として受け取り、サインを返します。
### ATAN
構文 ATAN(number)
出力 数値 (ラジアン単位の角度)
定義 指定された <number> のアークタンジェント (角度) を返します。
例 
ATAN(180) = 1.5652408283942
注

逆関数 TAN は、ラジアン単位の角度を引数として受け取り、タンジェントを返します。

ATAN2 と COT も参照してください。
### ATAN2
構文 ATAN2(y number, x number)
出力 数値 (ラジアン単位の角度)
定義 2 つの数値 (x と y) の間のアークタンジェント (角度) を返します。結果はラジアン単位です。
例 
ATAN2(2, 1) = 1.10714871779409
注 ATAN、TAN、COT も参照してください。
### CEILING
構文 CEILING(number)
出力 整数
定義 <number> を等しいかより大きな最も近い整数に切り上げます。
例 
CEILING(2.1) = 3
注 FLOOR と ROUND も参照してください。
データベースの制限

CEILING は次のコネクタで利用できます。Microsoft Excel、テキスト ファイル、統計ファイル、パブリッシュされたデータ ソース、Amazon EMR Hadoop Hive、Amazon Redshift、Cloudera Hadoop、DataStax Enterprise、Google Analytics、Google BigQuery、Hortonworks Hadoop Hive、MapR Hadoop Hive、Microsoft SQL Server、Salesforce、Spark SQL。
### COS
構文 COS(number)

引数の数値はラジアン単位の角度です。
出力 数値
定義 角度のコサインを返します。
例 
COS(PI( ) /4) = 0.707106781186548
注

逆関数 ACOS は、引数としてコサインを受け取り、角度をラジアン単位で返します。

PI も参照してください。角度を度単位からラジアン単位に変換するには、RADIANS を使用します。
### COT
構文 COT(number)

引数の数値はラジアン単位の角度です。
出力 数値
定義 角度のコタンジェントを返します。
例 
COT(PI( ) /4) = 1
注 ATAN、TAN、PI も参照してください。角度を度単位からラジアン単位に変換するには、RADIANS を使用します。
### DEGREES
構文 DEGREES(number)

引数の数値はラジアン単位の角度です。
出力 数値 (度)
定義 ラジアン単位の角度を度単位に変換します。
例 
DEGREES(PI( )/4) = 45.0
注

逆関数 RADIANS は、角度を度単位で受け取り、ラジアン単位で返します。

PI() も参照してください。
### DIV
構文 DIV(integer1, integer2)
出力 整数
定義 <integer1> を <integer2> で割った割り算の整数部分を返します。
例 
DIV(11,2) = 5
### EXP
構文 EXP(number)
出力 数値
定義 指定された <number> で e を累乗した値を返します。
例 
EXP(2) = 7.389
EXP(-[Growth Rate]*[Time])
注 LN も参照してください。
### FLOOR
構文 FLOOR(number)
出力 整数
定義 <number> を等しいかより小さな最も近い整数に切り下げます。
例 
FLOOR(7.9) = 7
注 CEILING と ROUND も参照してください。
データベースの制限

FLOOR は次のコネクタで利用できます。Microsoft Excel、テキスト ファイル、統計ファイル、パブリッシュされたデータ ソース、Amazon EMR Hadoop Hive、Cloudera Hadoop、DataStax Enterprise、Google Analytics、Google BigQuery、Hortonworks Hadoop Hive、MapR Hadoop Hive、Microsoft SQL Server、Salesforce、Spark SQL。
### HEXBINX
構文 HEXBINX(number, number)
出力 数値
定義 x、y 座標を最も近い六角形のビンの x 座標にマッピングします。ビンの横幅は 1 です。入力時には適切に拡大縮小する必要があります。
例 
HEXBINX([Longitude]*2.5, [Latitude]*2.5)
注 HEXBINX と HEXBINY は、六角形のビン用のビニング関数とプロット関数です。六角形のビンは、マップなどの x/y 平面内でデータを可視化するための効率的で洗練されたオプションです。ビンは六角形なので、各ビンは円に近似し、データ点からビンの中心への距離のばらつきを最小限に抑えます。これにより、クラスタリングがより正確かつ有益なものになります。
### HEXBINY
構文 HEXBINY(number, number)
出力 数値
定義 x、y 座標を最も近い六角形のビンの y 座標にマッピングします。ビンの横幅は 1 です。入力時には適切に拡大縮小する必要があります。
例 
HEXBINY([Longitude]*2.5, [Latitude]*2.5)
注 HEXBINX も参照してください。
### LN
構文 LN(number)
出力

数値

引数がゼロ以下の場合、出力は Null になります。
定義 <number> の自然対数を返します。
例 
LN(50) = 3.912023005
注 EXP と LOG も参照してください。
### LOG
構文 LOG(number, [base])

オプションの基底の引数が存在しない場合は、10 が基底として使用されます。
出力 数値
定義 指定された基底について数値の対数を返します。
例 
LOG(16,4) = 2
注 POWER と LN も参照してください。
### MAX
構文 MAX(expression) または MAX(expr1, expr2)
出力 引数と同じデータ型、または引数の一部が Null の場合 NULL 。
定義

2 つの引数の最大値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MAX は集計として単一フィールドにも適用できます。
例 
MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021# 
MAX([Name]) = "Zander"
注

文字列の場合

MAX は、通常、アルファベット順で最後に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MAX の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も高い値です。

日付の場合

日付の場合、MAX は最新の日付です。MAX が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MAX が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MAX(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MAX(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MIN も参照してください。
### MIN
構文 MIN(expression) または MIN(expr1, expr2)
出力 引数と同じデータ型、または引数の一部が Null の場合 NULL 。
定義

2 つの引数の最小値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MIN は集計として単一フィールドにも適用できます。
例 
MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"
注

文字列の場合

MIN は、通常、アルファベット順で最初に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MIN の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も低い値です。

日付の場合

日付の場合、MIN は最も早い日付です。MIN が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MIN が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MIN(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MIN(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MAX も参照してください。
### PI
構文 PI()
出力 数値
定義 数値定数 pi (3.14159...) を返します。
例 
PI() = 3.14159
注 入力がラジアン単位の三角関数に便利です。RADIANS も参照してください。
### POWER
構文 POWER(number, power)
出力 数値
定義 <number> を <power> で指定された回数掛け合わせます。
例 
POWER(5,3) = 125
POWER([Temperature], 2)
注 5^3 = POWER(5,3) = 125 のように、^ 記号を使用することもできます。

EXP、LOG、SQUARE も参照してください。
### RADIANS
構文 RADIANS(number)
出力 数値 (ラジアン単位の角度)
定義 指定された <number> を度単位からラジアン単位に変換します。
例 
RADIANS(180) = 3.14159
注 逆関数 DEGREES は、角度をラジアン単位で受け取り、度単位で返します。
### ROUND
構文 ROUND(number, [decimals])
出力 数値
定義

指定された桁数に <number> を丸めます。

オプションの decimals 引数は、最終結果に含める小数点以下の桁数 (精度) を指定します。decimals を省略した場合、数値は最も近い整数に丸められます。
例 
ROUND(1/3, 2) = 0.33
注

MS SQL Server などの一部のデータベースでは、桁数に負の値を指定できます。たとえば、-1 は数値を十の位で丸め、-2 は百の位で丸めます。このことは、すべてのデータベースに当てはまるわけではありません。たとえば、Excel と Access には当てはまりません。

[!TIP]

ヒント: ROUND では、参照元の数値の浮動小数点表現 (9.405 から 9.40 に丸めるなど) が原因で問題が発生する可能性があるため、丸めるのではなく目的の小数点以下の桁数になるように数値を書式設定する方が望ましい場合があります。9.405 を小数点以下 2 桁に書式設定すると、9.41 になります。

CEILING と FLOOR も参照してください。
### SIGN
構文 SIGN(number)
出力 -1、0、または 1
定義 <number> の符号を返します。数値が負の場合は -1、数値がゼロの場合は 0、数値が正の場合は 1 を返します。
例 
SIGN(AVG(Profit)) = -1
注 ABS も参照してください。
### SIN
構文 SIN(number)

引数の数値はラジアン単位の角度です。
出力 数値
定義 角度のサインを返します。
例 
SIN(0) = 1.0
SIN(PI( )/4) = 0.707106781186548
注

逆関数 ASIN は、引数としてサインを受け取り、角度をラジアン単位で返します。

PI も参照してください。角度を度単位からラジアン単位に変換するには、RADIANS を使用します。
### SQRT
構文 SQRT(number)
出力 数値
定義 <number> の平方根を返します。
例 
SQRT(25) = 5
注 SQUARE も参照してください。
### SQUARE
構文 SQUARE(number)
出力 数値
定義 <number> の平方を返します。
例 
SQUARE(5) = 25
注 SQRT と POWER も参照してください。
### TAN
構文 TAN(number)

引数の数値はラジアン単位の角度です。
出力 数値
定義 角度のタンジェントを返します。
例 
TAN(PI ( )/4) = 1.0
注 ATAN、ATAN2、COT、PI も参照してください。角度を度単位からラジアン単位に変換するには、RADIANS を使用します。
### ZN
構文 ZN(expression)
出力 任意、または 0
定義

式の値が Null でない場合は <expression> を返し、それ以外は 0 を返します。

この関数を使用すると、Null 値をゼロに置き換えることができます。
例 
ZN(Grade) = 0
注 Null を含む可能性のあるフィールドを計算で使用する場合に便利な関数です。フィールドを ZN でラップすると、Null による計算エラーの発生を防ぐことができます。
文字列関数 ### ASCII
構文 ASCII(string)
出力 数値
定義 <string> の最初の文字の ASCII コードを返します。
例 
ASCII('A') = 65
注 これは CHAR 関数の逆です。
### CHAR
構文 CHAR(number)
出力 文字列
定義 ASCII コード <number> で符号化される文字を返します。
例 
CHAR(65) = 'A'
注 これは ASCII 関数の逆です。
### CONTAINS
構文 CONTAINS(string, substring)
出力 ブール値
定義 指定された文字列に指定された部分文字列が含まれている場合、true を返します。
例 
CONTAINS("Calculation", "alcu") = true
注

論理関数 IN およびサポートしている RegEx については、その他の関数についてのドキュメントも参照してください。

データ ソースによっては、CONTAINS は大文字と小文字が区別される場合があります。つまり、一部のデータ ソースでは、CONTAINS("Calculation", "ALCU") = false ですが CONTAINS("Calculation", "alcu") = true となります。UPPER、LOWER、PROPER も参照してください。
### ENDSWITH
構文 ENDSWITH(string, substring)
出力 ブール値
定義 特定の文字列が指定されたサブ文字列で終わる場合は、true を返します。行末の空白は無視されます。
例 
ENDSWITH("Tableau", "leau") = true
注 サポートしている RegEx については、その他の関数についてのドキュメントも参照してください。
### FIND
構文 FIND(string, substring, [start])
出力 数値
定義

文字列内の部分文字列のインデックス位置を返します。部分文字列が見つからない場合は 0 を返します。文字列の最初の文字の位置は 1 です。

オプションの数値引数 start を追加した場合、関数は開始位置より前に出現する部分文字列のインスタンスをすべて無視します。
例 
FIND("Calculation", "alcu") = 2
FIND("Calculation", "Computer") = 0
FIND("Calculation", "a", 3) = 7
FIND("Calculation", "a", 2) = 2
FIND("Calculation", "a", 8) = 0
注 サポートしている RegEx については、その他の関数についてのドキュメントも参照してください。
### FINDNTH
構文 FINDNTH(string, substring, occurrence)
出力 数値
定義 指定した文字列内の部分文字列が n 番目に現れる位置を返します。ここで、n は引数 occurrence によって定義されます。
例 
FINDNTH("Calculation", "a", 2) = 7
注

FINDNTH はすべてのデータ ソースで使用できるわけではありません。

サポートしている RegEx については、その他の関数についてのドキュメントも参照してください。
### LEFT
構文 LEFT(string, number)
出力 文字列
定義 文字列の左端から <number> 個の文字を返します。
例 
LEFT("Matador", 4) = "Mata"
注 MID と RIGHT も参照してください。
### LEN
構文 LEN(string)
出力 数値
定義 文字列の長さを返します。
例 
LEN("Matador") = 7
注 空間関数 LENGTH と混同しないでください。
### LOWER
構文 LOWER(string)
出力 文字列
定義 指定された <string> をすべて小文字にして返します。
例 
LOWER("ProductVersion") = "productversion"
注 UPPER と PROPER も参照してください。
### LTRIM
構文 LTRIM(string)
出力 文字列
定義 指定された <string> を先頭の空白を削除して返します。
例 
LTRIM(" Matador ") = "Matador "
注 RTRIM も参照してください。
### MAX
構文 MAX(expression) または MAX(expr1, expr2)
出力 引数と同じデータ型、または引数の一部が Null の場合 NULL 。
定義

2 つの引数の最大値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MAX は集計として単一フィールドにも適用できます。
例 
MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021# 
MAX([Name]) = "Zander"
注

文字列の場合

MAX は、通常、アルファベット順で最後に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MAX の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も高い値です。

日付の場合

日付の場合、MAX は最新の日付です。MAX が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MAX が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MAX(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MAX(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MIN も参照してください。
### MID
構文 (MID(string, start, [length])
出力 文字列
定義

指定された start 位置から始まる文字列を返します。文字列の最初の文字の位置は 1 です。

オプションの数値引数 length を追加した場合、返される文字列には、その引数に相当する数の文字だけが含まれます。
例 
MID("Calculation", 2) = "alculation"
MID("Calculation", 2, 5) ="alcul"
注 サポートしている RegEx については、その他の関数についてのドキュメントも参照してください。
### MIN
構文 MIN(expression) または MIN(expr1, expr2)
出力 引数と同じデータ型、または引数の一部が Null の場合 NULL 。
定義

2 つの引数の最小値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MIN は集計として単一フィールドにも適用できます。
例 
MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"
注

文字列の場合

MIN は、通常、アルファベット順で最初に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MIN の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も低い値です。

日付の場合

日付の場合、MIN は最も早い日付です。MIN が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MIN が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MIN(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MIN(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MAX も参照してください。
### PROPER
構文 PROPER(string)
出力 文字列
定義

指定された <string> を各単語の最初の文字を大文字、残りの文字を小文字にして返します。
例 
PROPER("PRODUCT name") = "Product Name"
PROPER("darcy-mae") = "Darcy-Mae"
注

スペースや句読点などの英数字以外の文字も区切り文字として扱われます。

LOWER と UPPER も参照してください。
データベースの制限PROPER は、一部のフラット ファイルおよび抽出でのみ使用できます。PROPER をサポートしていないデータ ソースで PROPER を使用する必要がある場合は、抽出の使用を検討してください。
### REPLACE
構文 REPLACE(string, substring, replacement
出力 文字列
定義 <string> で <substring> を検索し、それを <replacement> で置き換えます。<substring> が見つからない場合、文字列は変更されません。
例 
REPLACE("Version 3.8", "3.8", "4x") = "Version 4x"
注 その他の関数についてのドキュメントの REGEXP_REPLACE も参照してください。
### RIGHT
構文 RIGHT(string, number)
出力 文字列
定義 文字列の右端から <number> 個の文字を返します。
例 
RIGHT("Calculation", 4) = "tion"
注 LEFT と MID も参照してください。
### RTRIM
構文 RTRIM(string)
出力 文字列
定義 指定された <string> を末尾の空白を削除して返します。
例 
RTRIM(" Calculation ") = " Calculation"
注 LTRIM と TRIM も参照してください。
### SPACE
構文 SPACE(number)
出力 文字列 (具体的にはスペースのみ)
定義 指定された文字数分の空白からなる文字列を返します。
例 
SPACE(2) = "  "
### SPLIT
構文 SPLIT(string, delimiter, token number)
出力 文字列
定義 指定した文字列を基に、区切り文字を使用して連続したトークンに文字列を分割したサブストリングを返します。
例 
SPLIT ("a-b-c-d", "-", 2) = "b"
SPLIT ("a|b|c|d", "|", -2) = "c"
注

文字列は区切り文字とトークンが交互に連続する文字列として解釈されます。そのため、文字列が abc-defgh-i-jkl で、区切り文字が「-」の場合、トークンは (1) abc、(2) defgh、(3) i、(4) jlk になります。

SPLIT はトークン番号に対応するトークンを返します。トークン番号が正の場合、トークンは文字列の左端からカウントされます。トークン番号が負の場合、トークンは文字列の右からカウントされます。

サポートしている REGEX については、その他の関数についてのドキュメントも参照してください。
データベースの制限

split コマンドと custom split コマンドは、次の種類のデータ ソースで使用できます。Tableau データ抽出、Microsoft Excel、テキスト ファイル、PDF ファイル、Salesforce、OData、Microsoft Azure Market Place、Google アナリティクス、Vertica、Oracle、MySQL、PostgreSQL、Teradata、Amazon Redshift、Aster Data、Google Big Query、Cloudera Hadoop Hive、Hortonworks Hive、Microsoft SQL Server。

データ ソースによっては、文字列の分割に制限があります。このトピックで後述する SPLIT 関数の制限事項を参照してください。
### STARTSWITH
構文 STARTSWITH(string, substring)
出力 ブール値
定義 string が substring で始まる場合は、true を返します。先頭の空白は無視されます。
例 
STARTSWITH("Matador, "Ma") = TRUE
注 CONTAINS、およびサポートしている REGEX については、その他の関数についてのドキュメントも参照してください。
### TRIM
構文 TRIM(string)
出力 文字列
定義 指定された <string> を、先頭と末尾の空白を削除して返します。
例 
TRIM(" Calculation ") = "Calculation"
注 LTRIM と RTRIM も参照してください。
### UPPER
構文 UPPER(string)
出力 文字列
定義 指定された <string> をすべて大文字にして返します。
例 
UPPER("Calculation") = "CALCULATION"
注 PROPER と LOWER も参照してください。
日付関数 **注**: 日付関数は、構成された会計年度の開始を考慮しません。「[会計年度の日付](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dates_fiscal.htm)」を参照しください。 ### DATE 文字列や数値の式を日付の型に変換する関数。式は、認識可能な形式である必要があります。
構文 DATE(expression)
出力 日付
定義 指定された数値、文字列、または日付の <expression> に対して、日付を返します。
例 
DATE([Employee Start Date])
DATE("September 22, 2018") 
DATE("9/22/2018")
DATE(#2018-09-22 14:52#)
注

DATEPARSE とは異なり、DATE は多くの標準的な日付形式を自動的に認識するため、パターンを指定する必要はありません。ただし、DATE が入力を認識しない場合は、DATEPARSE を使用して形式を指定してみてください。

MAKEDATE も同様の関数ですが、MAKEDATE は年、月、日の数値を入力する必要があります。
### DATEADD 日付部分 (月、日など) に指定された期間を開始日に加えます。
構文 DATEADD(date_part, interval, date)
出力 日付
定義 指定された <date> の指定された <date_part> に、<interval> で指定された数値を追加した日付を返します。例えば、開始日に 3 か月を足したり、12 日間を足したりするなどです。
例

すべての締め切り日を 1 週間延長する

DATEADD('week', 1, [due date])

2021 年 2 月 20 日の 280 日後

DATEADD('day', 280, #2/20/21#) = #November 27, 2021#
注 ISO 8601 の日付をサポートしています。
### DATEDIFF 2 つの日付の差を日付部分 (週、年など) の数で返します。
構文 DATEDIFF(date_part, date1, date2, [start_of_week])
出力 整数
定義 <date_part> の単位で表された、<date1> と <date2> の差異を返します。例えば、バンドに入った日と抜けた日を引き算して、その人がバンドにいた期間を確認します。
例

1986 年 3 月 25 日と 2021 年 2 月 20 日の間の日数

DATEDIFF('day', #3/25/1986#, #2/20/2021#) = 12,751

その人がバンドに参加していた月数

DATEDIFF('month', [date joined band], [date left band])
注 ISO 8601 の日付をサポートしています。
### DATENAME 指定された日付部分の名前を、個別の文字列として返します。
構文 DATENAME(date_part, date, [start_of_week])
出力 文字列
定義 <date> の <date_part> を文字列として返します。
例 
DATENAME('year', #3/25/1986#) = "1986"
DATENAME('month', #1986-03-25#) = "March"
注

ISO 8601 の日付をサポートしています。

よく似た計算に DATEPART があります。これは、指定された日付部分の値を、連続した整数として返します。DATEPART は数値演算であるため、より高速に処理できます。

計算結果の属性 (ディメンションかメジャーか、連続か不連続か) と日付の書式を変更すると、DATEPART と DATENAME の結果は同じ書式にできます。

逆関数 DATEPARSE は、文字列値を受け取り、日付として書式設定します。
### DATEPARSE 特別にフォーマットされた文字列を日付として返します。
構文 DATEPARSE(date_format, date_string)
出力 日付
定義 <date_format> 引数は <date_string> フィールドがどのように配置されているかを示します。文字列フィールドはさまざまな順序で配置することができるため、<date_format> は正確に一致する必要があります。完全な説明と書式設定の詳細については、「フィールドを日付フィールドに変換する」を参照してください。
例 
DATEPARSE('yyyy-MM-dd', "1986-03-25") = #March 25, 1986#
注

DATE は、多くの標準的な日付形式を自動的に認識する類似の関数です。DATE で入力パターンを認識できない場合は、DATEPARSE の方が適している可能性があります。

MAKEDATE も同様の関数ですが、MAKEDATE は年、月、日の数値を入力する必要があります。

日付を分解して日付部分の値を返す逆関数は、DATEPART (整数出力) と DATENAME (文字列出力) です。
データベースの制限

DATEPARSE は次のコネクタで利用できます。レガシーでない Excel とテキスト ファイルの接続、Amazon EMR Hadoop Hive、Cloudera Hadoop、Google スプレッドシート、Hortonworks Hadoop Hive、MapR Hadoop Hive、MySQL、Oracle、PostgreSQL、および Tableau 抽出。書式設定によってはすべての接続で使用できない場合があります。

DATEPARSE は Hive バリアントではサポートされていません。サポートされているのは、Denodo、Drill、Snowflake のみです。
### DATEPART 指定された日付部分の名前を、整数として返します。
構文 DATEPART(date_part, date, [start_of_week])
出力 整数
定義 <date> の <date_part> を整数として返します。
例 
DATEPART('year', #1986-03-25#) = 1986
DATEPART('month', #1986-03-25#) = 3
注

ISO 8601 の日付をサポートしています。

よく似た計算に DATENAME があります。これは、指定された日付部分の名前を、個別の文字列として返します。DATEPART は数値演算であるため、より高速に処理できます。フィールドの属性 (ディメンションかメジャーか、連続か不連続か) と日付の書式を変更すると、DATEPART と DATENAME の結果は同じ書式にできます。

逆関数 DATEPARSE は、文字列値を受け取り、日付として書式設定します。
### DATETRUNC この関数は、日付の丸め機能と考えることができます。特定の日付を受け取り、希望する特別な条件でその日付の変化形を返します。すべての日付には、日、月、四半期、および年の値が必ずあるため、`DATETRUNC` は、指定された日付部分までの各日付部分に最小値を設定します。詳細については、例を参照してください。
構文 DATETRUNC(date_part, date, [start_of_week])
出力 日付
定義 <date_part> で指定された精度で <date> を切り捨てます。この関数は新しい日付を返します。たとえば、月の中旬にある日付を月レベルで丸めた場合、この関数はその月の第 1 日を返します。
例 
DATETRUNC('day', #9/22/2018#) = #9/22/2018#
DATETRUNC('iso-week', #9/22/2018#) = #9/17/2018#

(2018/9/22 を含む週の月曜日)

DATETRUNC(quarter, #9/22/2018#) = #7/1/2018#

(2018/9/22 を含む四半期の最初の日)

注: 週と ISO 週では、start_of_week が影響します。ISO 週の始まりは、常に月曜日です。この例のロケールでは、 start_of_week が指定されていない場合、週の始まりは日曜日になります。
注

ISO 8601 の日付をサポートしています。

DATETRUNC は、たとえば、Viz の日時フィールドの時刻の表示を停止するためなどに使用しないでください。日付の表示を切り捨てたい場合は、日付の精度を丸めるのではなく、書式を調整してください。

例えば、DATETRUNC('day', #5/17/2022 3:12:48 PM#) は、viz で秒まで表示される書式設定の場合、5/17/2022 12:00:00 AM と表示されます。値は日に切り捨てられますが、表示は秒になります。
### DAY 日付の日の部分 (1 ～ 31) を整数として返します。
構文 DAY(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の日の部分を整数として返します。
例 
Day(#September 22, 2018#) = 22
注 WEEK、MONTH、QUARTER、YEAR、および ISO の相当するものも参照してください。
### ISDATE 文字列が有効な日付形式かどうかを確認します。
構文 ISDATE(string)
出力 ブール値
定義 指定された <string> が有効な日付の場合、true を返します。
例 
ISDATE(09/22/2018) = true
ISDATE(22SEP18) = false
注 必須の引数は文字列でなければなりません。ISDATE は、日付データ型のフィールドには使用できません。計算によりエラーが返されます。
### ISOQUARTER
構文 ISOQUARTER(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の ISO8601 週ベースの四半期の部分を整数として返します。
例 
ISOQUARTER(#1986-03-25#) = 1
注 ISOWEEK、ISOWEEKDAY、ISOYEAR、および非 ISO の相当するものも参照してください。
### ISOWEEK
構文 ISOWEEK(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の ISO8601 週ベースの週を整数で返します。
例 
ISOWEEK(#1986-03-25#) = 13
注 ISOWEEKDAY、ISOQUARTER、ISOYEAR、および非 ISO の相当するものも参照してください。
### ISOWEEKDAY
構文 ISOWEEKDAY(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の ISO8601 週ベースの曜日を整数で返します。
例 
ISOWEEKDAY(#1986-03-25#) = 2
注 ISOWEEK、ISOQUARTER、ISOYEAR、および非 ISO の相当するものも参照してください。
### ISOYEAR
構文 ISOYEAR(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の ISO8601 週ベースの年を整数で返します。
例 
ISOYEAR(#1986-03-25#) = 1,986
注 ISOWEEK、ISOWEEKDAY、ISOQUARTER、および非 ISO の相当するものも参照してください。
### MAKEDATE
構文 MAKEDATE(year, month, day)
出力 日付
定義 指定された <year>、<month>、<day> から構成される日付値を返します。
例 
MAKEDATE(1986,3,25) = #1986-03-25#
注

注: 値を誤って入力した場合、4 月 31 日は存在しないというエラーが返されるのではなく、MAKEDATE(2020,4,31) = May 1, 2020 のように日付が調整されます。

Tableau のデータ抽出で利用できます。他のデータ ソースで利用可能か確認します。

MAKEDATE では、各日付部分に数値を入力する必要があります。日付であるはずのデータが文字列の場合は、DATE 関数を試してください。DATE は、多くの標準的な日付形式を自動的に認識します。DATE が入力を認識しない場合は、DATEPARSE を使用してみてください。
### MAKEDATETIME
構文 MAKEDATETIME(date, time)
出力 日時
定義 <date> と <time> を組み合わせた日付時刻を返します。日付は、日付、日付時刻、または文字列の種類になることがあります。時刻は日付時刻である必要があります。
例 
MAKEDATETIME("1899-12-30", #07:59:00#) = #12/30/1899 7:59:00 AM#
MAKEDATETIME([Date], [Time]) = #1/1/2001 6:00:00 AM#
注

この関数は、MySQL 互換の接続 (Tableau では MySQL および Amazon Aurora) でのみ使用できます。

MAKETIME は、Tableau データ抽出およびその他のデータ ソースで使用できる類似の関数です。
### MAKETIME
構文 MAKETIME(hour, minute, second)
出力 日時
定義 指定された <hour>、<minute>、<second> から構成される日付値を返します。
例 
MAKETIME(14, 52, 40) = #1/1/1899 14:52:40#
注

Tableau は時刻のデータ型をサポートしておらず、日付時刻のみをサポートしているため、出力は日付時刻になります。フィールドの日付部分は 1899 年 1 月 1 日になります。

MYSQL 互換の接続でのみ使用できる MAKEDATETIME に類似の関数です。
### MAX
構文 MAX(expression) または MAX(expr1, expr2)
出力 引数と同じデータ型、または引数の一部が Null の場合 NULL。
定義

2 つの引数の最大値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MAX は集計として単一フィールドにも適用できます。
例 
MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021# 
MAX([Name]) = "Zander"
注

文字列の場合

MAX は、通常、アルファベット順で最後に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MAX の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も高い値です。

日付の場合

日付の場合、MAX は最新の日付です。MAX が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MAX が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MAX(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MAX(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MIN も参照してください。
### MIN
構文 MIN(expression) または MIN(expr1, expr2)
出力 引数と同じデータ型、または引数の一部が Null の場合 NULL 。
定義

2 つの引数の最小値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MIN は集計として単一フィールドにも適用できます。
例 
MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"
注

文字列の場合

MIN は、通常、アルファベット順で最初に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MIN の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も低い値です。

日付の場合

日付の場合、MIN は最も早い日付です。MIN が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MIN が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MIN(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MIN(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MAX も参照してください。
### MONTH
構文 MONTH(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の月を整数で返します。
例 
MONTH(#1986-03-25#) = 3
注 DAY、WEEK、QUARTER、YEAR、および ISO の相当するものも参照してください。
### NOW
構文 NOW()
出力 日時
定義 現在のローカル システムの日付と時刻を返します。
例 
NOW() = 1986-03-25 1:08:21 PM
注

NOW は引数を取りません。

日付時刻でなく日付を返す同様の計算である TODAY も参照してください。

データ ソースがライブ接続の場合、システムの日付と時刻は別のタイムゾーンになる可能性があります。これに対処する方法の詳細については、「ナレッジベース」を参照してください。
### QUARTER
構文 QUARTER(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の四半期を整数で返します。
例 
QUARTER(#1986-03-25#) = 1
注 DAY、WEEK、MONTH、YEAR、および ISO の相当するものも参照してください。
### TODAY
構文 TODAY()
出力 日付
定義 現在のローカル システムの日付を返します。
例 
TODAY() = 1986-03-25
注

TODAY は引数を取りません。

日付ではなく日付時刻を返す同様の計算である NOW も参照してください。

データ ソースがライブ接続の場合、システムの日付は別のタイムゾーンになる可能性があります。これに対処する方法の詳細については、「ナレッジベース」を参照してください。
### WEEK
構文 WEEK(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の週を整数で返します。
例 
WEEK(#1986-03-25#) = 13
注 DAY、MONTH、QUARTER、YEAR、および ISO の相当するものも参照してください。
### YEAR
構文 YEAR(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の年を整数で返します。
例 
YEAR(#1986-03-25#) = 1,986
注 DAY、WEEK、MONTH、QUARTER、および ISO の相当するものも参照してください。
## date\_part Tableau の多くの日付関数は引数 `date_part` を取ります。これは、日付のどの部分 (日、週、四半期など) を考慮するかを関数に伝える文字列定数です。使用できる有効な `date_part` の値は次のとおりです。 | date\_part | 値 | | --- | --- | | `'year'` | 4 桁の年 | | `'quarter'` | 1 ～ 4 | | `'month'` | 1 ～ 12 または "1 月"、"2 月" など | | `'dayofyear'` | 年初来日数 (1 月 1 日は 1、2 月 1 日は 32 など) | | `'day'` | 1 ～ 31 | | `'weekday'` | 1 ～ 7 または "日曜日"、"月曜日" など | | `'week'` | 1 ～ 52 | | `'hour'` | 0 ～ 23 | | `'minute'` | 0 ～ 59 | | `'second'` | 0 ～ 60 | | `'iso-year'` | ISO 8601 の 4 桁の年 | | `'iso-quarter'` | 1 ～ 4 | | `'iso-week'` | 1 ～ 52、週の開始は常に月曜日 | | `'iso-weekday'` | 1 ～ 7、週の開始は常に月曜日 | 論理関数 ### AND
構文 <expr1> AND <expr2>
定義 2 つの式の論理積を実行します (この論理計算は、両方が true の場合に true を返します)。
出力 ブール値 (True または False)
例 
IF [Season] = "Spring" AND "[Season] = "Fall" 
THEN "It's the apocalypse and footwear doesn't matter" 
END

「(季節 = 春) と (季節 = 秋) の両方が同時に真である場合は、「黙示録なので履き物は関係ありません」と返します。」

注

多くの場合、IF や IIF とともに使用されます。NOT と OR も参照してください。

両方の式が TRUE の場合 (つまり FALSE でも NULL でもない場合)、結果は TRUE になります。いずれかの式が NULL の場合、結果は NULL になります。それ以外の場合、結果は FALSE になります。

AND 比較の結果がワークシートに表示される計算を作成すると、Tableau では TRUE や FALSE と表示されます。この設定を変更するには、書式設定ダイアログ ボックスの [書式設定] エリアを使用してください。

注: AND 演算子は、「短絡評価」を採用しています。そのため、最初の式が FALSE として評価された場合、2 番目の式はまったく評価されません。このことは、最初の式が FALSE として評価されているときに、2 番目の式でエラーが発生した場合に役に立ちます。なぜならば、短絡評価が採用されている場合、2 番目の式は一度も評価されないからです。
### CASE
構文 CASE <expression>
WHEN <value1> THEN <then1>
WHEN <value2> THEN <then2>
...
[ELSE <default>]
END
出力 <then> の値のデータ型に応じて異なります。
定義

expression を評価し、指定されたオプション (<value1>、<value2> など) と比較します。value が式と一致した場合、CASE は対応する return を返します。一致しなかった場合は、(オプションの) 既定値を返します。既定値も一致した値もない場合は、Null を返します。
例 
CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals' 
WHEN 'Winter' THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END

「[季節] フィールドを確認してください。値が「夏」の場合は、「サンダル」を返します。値が「冬」の場合は、「ブーツ」を返します。[季節] フィールドの内容が計算内の選択肢と一致しない場合は、「スニーカー」を返します。」

注

IF と IIF も参照してください。

WHEN、THEN、ELSE、END とともに使用されます。

[!TIP]

ヒント: 多くの場合、グループを使用して複雑な CASE 関数と同じ結果を取得したり、前の例のように CASE を使用してネイティブのグループ化機能を置き換えたりすることができます。自身のシナリオで、どちらの方がパフォーマンスがよいかを確認できます。
### ELSE
構文 CASE <expression>
WHEN <value1> THEN <then1>
WHEN <value2> THEN <then2>
...
[ELSE <default>]
END
定義 IF 式または CASE 式で、テスト結果がいずれも true でない場合に返す既定値を指定するためのオプションの部分。
例 
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END
CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals' 
WHEN 'Winter' THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END
注

CASE、WHEN、IF、ELSEIF、THEN、END とともに使用されます。

ELSE は CASE と IF のオプションです。ELSE が指定されていない計算では、<test> がいずれも true でない場合、計算全体で Null が返されます。

ELSE は条件 ([Season] = "Winter" など) を必要とせず、Null 処理の一種と考えることができます。
### ELSEIF
構文 [ELSEIF <test2> THEN <then2>]
定義 IF 式のオプションの部分であり、最初の IF に一致しない場合に追加の条件を指定するために使用されます。
例 
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots' 
ELSEIF [Season] = "Spring" THEN 'Sneakers' 
ELSEIF [Season] = "Autumn" THEN 'Sneakers'
ELSE 'Bare feet' 
END
注

IF、THEN、ELSE、END とともに使用されます。

ELSEIF は、追加の IF 句と考えることができます。ELSEIF はオプションであり、複数回繰り返すことができます。

ELSE とは異なり、ELSEIF には条件が必要です ([Season] = "Winter" など)。
### END
定義 IF 式または CASE 式を閉じるために使用されます。
例 
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END

「「季節」=「夏」の場合、「サンダル」を返します。そうでない場合は、次の式を確認します。「季節」=「冬」の場合、「ブーツ」を返します。どちらの式も true でない場合は、「スニーカー」を返します。」 

CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals' 
WHEN 'Winter' THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END

「[季節] フィールドを確認してください。値が「夏」の場合は、「サンダル」を返します。値が「冬」の場合は、「ブーツ」を返します。[季節] フィールドの内容が計算内の選択肢と一致しない場合は、「スニーカー」を返します。」

注

CASE、WHEN、IF、ELSEIF、THEN、ELSE とともに使用されます。
### IF
構文 IF <test1> THEN <then1>
[ELSEIF <test2> THEN <then2>...]
[ELSE <default>]
END
出力 <then> の値のデータ型に応じて異なります。
定義

一連の式をテストし、最初の真の <test> の <then> 値を返します。
例 
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END

「「季節」=「夏」の場合、「サンダル」を返します。そうでない場合は、次の式を確認します。「季節」=「冬」の場合、「ブーツ」を返します。どちらの式も true でない場合は、「スニーカー」を返します。」

注

IF と IIF も参照してください。

ELSEIF、THEN、ELSE、END とともに使用されます。
### IFNULL
構文 IFNULL(expr1, expr2)
出力 <expr> の値のデータ型に応じて異なります。
定義

Null 以外の場合は <expr1> を返し、それ以外の場合は <expr2> を返します。
例 
IFNULL([Assigned Room], "TBD")

「[割り当てられた部屋] フィールドが Null でない場合は、その値を返します。[割り当てられた部屋] フィールドが Null の場合は、代わりに「TBD」を返します。」

注

ISNULL と比較します。IFNULL は常に値を返します。ISNULL はブール値 (True または False) を返します。

ZN も参照してください。
### IIF
構文 IIF(<test>, <then>, <else>, [<unknown>])
出力 式内の値のデータ型によって異なります。
定義 条件が満たされているかどうかを確認し (<test>)、テストが true の場合は <then> を返し、テストが false の場合は <else> を返し、テストが Null の場合は <unknown> のオプションの値を返します。オプションの unknown (不明) が指定されていない場合は、IIF は Null を返します。
例 
IIF([Season] = 'Summer', 'Sandals', 'Other footwear')

「「季節」=「夏」の場合、「サンダル」を返します。そうでない場合は、「その他の履物」を返します。」 

IIF([Season] = 'Summer', 'Sandals', 
   IIF('Season' = 'Winter', 'Boots',  'Other footwear')
)

「「季節」=「夏」の場合、「サンダル」を返します。そうでない場合は、次の式を確認します。「季節」=「冬」の場合、「ブーツ」を返します。どちらも true でない場合は、「スニーカー」を返します。」 

IIF('Season' = 'Summer', 'Sandals', 
   IIF('Season' = 'Winter', 'Boots',  
      IIF('Season' = 'Spring', 'Sneakers', 'Other footwear')
   )
)

「「季節」=「夏」の場合、「サンダル」を返します。そうでない場合は、次の式を確認します。「季節」=「冬」の場合、「ブーツ」を返します。どちらの式も true でない場合は、「スニーカー」を返します。」

注

IF と CASE も参照してください。

IIF には、(IF のように) ELSEIF や、(CASE のように) 繰り返される WHEN 句に相当するものはありません。代わりに、IIF ステートメントを <unknown> 要素としてネストすることで、複数のテストを順番に評価できます。最初 (一番外側) の true が返されます。

つまり、以下の計算では、A=A が true と評価されるとすぐに式の評価をやめるため、結果はオレンジではなく赤になります。

IIF('A' = 'A', 'Red', IIF('B' = 'B', 'Orange', IIF('C' = 'D', 'Yellow', 'Green')))

### IN
構文 <expr1> IN <expr2>
出力 ブール値 (True または False)
定義 <expr1> の値が <expr2> のいずれかの値と一致する場合、TRUE を返します。
例 
SUM([Cost]) IN (1000, 15, 200)

「コスト フィールドの値は 1000、15、または 200 ですか?」 

[Field] IN [Set]

「フィールドの値はセット内に存在しますか?」

注

<expr2> の値は、セット、リテラル値のリスト、または組み合わせフィールドにすることができます。

WHEN も参照してください。
### ISDATE
構文 ISDATE(string)
出力 ブール値 (True または False)
定義 指定された <string> が有効な日付の場合、true を返します。入力式は文字列 (テキスト) フィールドである必要があります。
例 
ISDATE("2018-09-22")

「文字列 2018-09-22 は適切にフォーマットされた日付ですか?」

注

有効な日付とみなされる日付は、計算を評価するシステムのロケールによって異なります。例:

アメリカでは:

  • ISDATE("2018-09-22") = TRUE
  • ISDATE("2018-22-09") = FALSE

イギリスでは:

  • ISDATE("2018-09-22") = FALSE
  • ISDATE("2018-22-09") = TRUE
### ISNULL
構文 ISNULL(expression)
出力 ブール値 (True または False)
定義

<expression> が NULL の場合 (有効なデータが含まれていない場合)、true を返します。
例 
ISNULL([Assigned Room])

「[割り当てられた部屋] フィールドは Null ですか?」

注

IFNULL と比較します。IFNULL は常に値を返します。ISNULL はブール値を返します。

ZN も参照してください。
### MAX
構文 MAX(expression) または MAX(expr1, expr2)
出力 引数と同じデータ型、または引数の一部が Null の場合 NULL 。
定義

2 つの引数の最大値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MAX は集計として単一フィールドにも適用できます。
例 
MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021# 
MAX([Name]) = "Zander"
注

文字列の場合

MAX は、通常、アルファベット順で最後に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MAX の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も高い値です。

日付の場合

日付の場合、MAX は最新の日付です。MAX が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MAX が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MAX(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MAX(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MIN も参照してください。
### MIN
構文 MIN(expression) または MIN(expr1, expr2)
出力 引数と同じデータ型、または引数の一部が Null の場合 NULL 。
定義

2 つの引数の最小値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MIN は集計として単一フィールドにも適用できます。
例 
MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"
注

文字列の場合

MIN は、通常、アルファベット順で最初に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MIN の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も低い値です。

日付の場合

日付の場合、MIN は最も早い日付です。MIN が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MIN が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MIN(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MIN(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MAX も参照してください。
### NOT
構文 NOT <expression>
出力 ブール値 (True または False)
定義 1 つの式で論理否定を実行します。
例 
IF NOT [Season] = "Summer" 
THEN 'Don't wear sandals' 
ELSE 'Wear sandals' 
END

「季節が夏でない場合は、「サンダルを履かないでください」を返します。そうでない場合は、「サンダルを履いてください」と返します。」

注

多くの場合、IF や IIF とともに使用されます。DATE と OR も参照してください。
### OR
構文 <expr1> OR <expr2>
出力 ブール値 (True または False)
定義 2 つの式の論理和を実行します。
例 
IF [Season] = "Spring" OR [Season] = "Fall" 
THEN "Sneakers" 
END

「(「季節」=「春」) または (「季節」=「秋」) のいずれかが true の場合、「スニーカー」を返します。」

注

多くの場合、IF や IIF とともに使用されます。DATE と NOT も参照してください。

いずれかの式が TRUE の場合、結果は TRUE になります。両方の式が FALSE の場合、結果は FALSE になります。両方の式が NULL の場合、結果は NULL になります。

OR 比較の結果がワークシートに表示される計算を作成すると、Tableau では TRUE や FALSE と表示されます。この設定を変更するには、書式設定ダイアログ ボックスの [書式設定] エリアを使用してください。

注: OR 演算子は、「短絡評価」を採用しています。そのため、最初の式が TRUE として評価された場合、2 番目の式はまったく評価されません。このことは、最初の式が TRUE として評価されているときに、2 番目の式でエラーが発生した場合に役に立ちます。なぜならば、短絡評価が採用されている場合、2 番目の式は一度も評価されないからです。
### THEN
構文 IF <test1> THEN <then1>
[ELSEIF <test2> THEN <then2>...]
[ELSE <default>]
END
定義 IF、ELSEIF、CASE の式の必須部分であり、特定の値またはテストが true の場合に返す結果を定義するために使用されます。
例 
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END

「「季節」=「夏」の場合、「サンダル」を返します。そうでない場合は、次の式を確認します。「季節」=「冬」の場合、「ブーツ」を返します。どちらの式も true でない場合は、「スニーカー」を返します。」 

CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals' 
WHEN 'Winter' THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END

「[季節] フィールドを確認してください。値が「夏」の場合は、「サンダル」を返します。値が「冬」の場合は、「ブーツ」を返します。[季節] フィールドの内容が計算内の選択肢と一致しない場合は、「スニーカー」を返します。」

注

CASE、WHEN、IF、ELSEIF、THEN、ELSE、END とともに使用されます。
### WHEN
構文 CASE <expression>
WHEN <value1> THEN <then1>
WHEN <value2> THEN <then2>
...
[ELSE <default>]
END
定義 CASE 式の必須部分。<expression> と一致する最初の <value> を見つけ、対応する <then> を返します。
例 
CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals' 
WHEN 'Winter' THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END

「[季節] フィールドを確認してください。値が「夏」の場合は、「サンダル」を返します。値が「冬」の場合は、「ブーツ」を返します。[季節] フィールドの内容が計算内の選択肢と一致しない場合は、「スニーカー」を返します。」

注

CASE、THEN、ELSE、END とともに使用されます。

CASE は次のような WHEN IN 構造もサポートします。

CASE <expression> 
WHEN IN <set1> THEN <then1> 
WHEN IN <combinedfield> THEN <then2> 
... 
ELSE <default> 
END

WHEN IN で比較される値は、セット、リテラル値のリスト、または組み合わせフィールドである必要があります。IN も参照してください。
### ZN
構文 ZN(expression)
出力 <expression> のデータ型によって異なります。または 0 です。
定義 Null でない場合は <expression> を返し、それ以外は 0 を返します。
例 
ZN([Test Grade])

「テストの成績が Null でない場合は、その値を返します。テストの成績が Null の場合は、0 を返します。」

注

ZN は IFNULL の特殊なケースであり、式が Null の場合の代替値は計算で指定されるのではなく、常に 0 になります。

ZN は、追加の計算を実行し、Null によって計算全体が Null になる場合に特に便利です。ただし、これらの結果を Null として解釈することは、必ずしも 0 と同義ではなく、欠損データを表す可能性があるので注意が必要です。

ISNULL も参照してください。
集計関数 ### ATTR
構文ATTR(expression)
定義すべての行に単一の値がある場合に式の値を返します。それ以外の場合はアスタリスクを返します。NULL 値は無視されます。
### AVG
構文AVG(expression)
定義式内のすべての値の平均を返します。NULL 値は無視されます。
注AVG は数値フィールドでのみ使用できます。
### COLLECT
構文COLLECT(spatial)
定義引数フィールドの値を組み合わせる集計計算。NULL 値は無視されます。
注COLLECT は空間フィールドでのみ使用できます。
### CORR
構文 CORR(expression1, expression2)
出力 -1 から 1 までの数値
定義 2 つの式のピアソン相関係数を返します。
例 
example
注

ピアソン相関係数は、2 つの変数の間の線形関係を測定します。結果は -1 から +1 の範囲となります。ここで、1 は完全な正の線形関係を示し、0 は変数間に線形関係がないことを示し、−1 は完全な負の線形関係を示します。

CORR 結果の 2 乗は、線形傾向線モデルの R-2 乗の値に相当します。「傾向線モデルの用語」を参照してください。

テーブル スコープの LOD 式での使用

CORR を使用すると、テーブル スコープの詳細レベルの式を使用して、集計していない散布図で相関関係を視覚化できます。例:

{CORR(Sales, Profit)}

詳細レベルの式では、相関はすべての行で実行します。CORR(Sales, Profit) (詳細レベルの式にするには括弧を使用しない) のような式を使用した場合、ビューはそれぞれ未定義の他のデータ ポイントを使用した散布図における、各個別ポイントの相関を示します。
データベースの制限

CORR は次のデータ ソースで利用できます。Tableau データ抽出、Cloudera Hive、EXASolution、Firebird (バージョン 3.0 以降)、Google BigQuery、Hortonworks Hadoop Hive、IBM PDA (Netezza)、Oracle、PostgreSQL、Presto、SybaseIQ、Teradata、Vertica。

他のデータ ソースについては、データを抽出するか WINDOW_CORR を使用することを検討してください。「表計算関数」を参照してください。
### COUNT
構文COUNT(expression)
定義アイテムの数を返します。Null 値は数に含まれません。
### COUNTD
構文COUNTD(expression)
定義グループ内の一意のアイテム数を返します。Null 値は数に含まれません。
### COVAR
構文 COVAR(expression1, expression2)
定義 2 つの式の標本共分散を返します。
注

共分散は 2 つの変数の変化をまとめて定量化します。ある変数の値が大きい場合は、平均して、他の変数の大きい値に対応している傾向があるため、プラスの共分散は変数が同じ方向に移動する傾向があることを示します。標本共分散では、母共分散で (COVARP 関数で) 使用される n ではなく、Null でないデータ ポイント数 n-1 を使用して共分散計算を標準化します。標本共分散は、データが、大きな母集団に対する共分散の見積もりに使用されるランダムな標本の場合に適しています。

<expression1> と <expression2> が同じ場合、たとえば、COVAR([profit], [profit]) の場合、COVAR は値がどの程度広い範囲で分散しているかを示す値を返します。

COVAR(X, X) の値は VAR(X) の値と同等であり、STDEV(X)^2 の値とも同等です。
データベースの制限

COVAR は次のデータ ソースで利用できます。Tableau データ抽出、Cloudera Hive、EXASolution、Firebird (バージョン 3.0 以降)、Google BigQuery、Hortonworks Hadoop Hive、IBM PDA (Netezza)、Oracle、PostgreSQL、Presto、SybaseIQ、Teradata、Vertica。

他のデータ ソースについては、データを抽出するか WINDOW_COVAR を使用することを検討してください。「表計算関数」を参照してください。
### COVARP
構文 COVARP(expression 1, expression2)
定義 2 つの式の母共分散を返します。
注

共分散は 2 つの変数の変化をまとめて定量化します。ある変数の値が大きい場合は、平均して、他の変数の大きい値に対応している傾向があるため、プラスの共分散は変数が同じ方向に移動する傾向があることを示します。母共分散は標本共分散に (n-1)/n を乗算したものです。ここで、n は Null でないデータ ポイントの合計です。母共分散は、対象のすべてのアイテムに対して利用可能なデータがある場合に最適です。反対に、アイテムのランダムなサブセットのみがある場合には、標本共分散 (COVAR 関数を使用) が適しています。

<expression1> と <expression2> が同じ場合、たとえば、COVARP([profit], [profit]) の場合、COVARP は値がどの程度広い範囲で分散しているかを示す値を返します。注: COVARP(X, X) の値は VARP(X) の値と同等であり、STDEVP(X)^2 の値とも同等です。
データベースの制限

COVARP は次のデータ ソースで利用できます。Tableau データ抽出、Cloudera Hive、EXASolution、Firebird (バージョン 3.0 以降)、Google BigQuery、Hortonworks Hadoop Hive、IBM PDA (Netezza)、Oracle、PostgreSQL、Presto、SybaseIQ、Teradata、Vertica。

他のデータ ソースについては、データを抽出するか WINDOW_COVAR を使用することを検討してください。「表計算関数」を参照してください。
### MAX
構文 MAX(expression) または MAX(expr1, expr2)
出力 引数と同じデータ型、または引数の一部が Null の場合 NULL 。
定義

2 つの引数の最大値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MAX は集計として単一フィールドにも適用できます。
例 
MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021# 
MAX([Name]) = "Zander"
注

文字列の場合

MAX は、通常、アルファベット順で最後に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MAX の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も高い値です。

日付の場合

日付の場合、MAX は最新の日付です。MAX が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MAX が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MAX(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MAX(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MIN も参照してください。
### MEDIAN
構文 MEDIAN(expression)
定義 式のすべてのレコードの中から中央値を返します。Null 値は無視されます。
注 MEDIAN は数値フィールドでのみ使用できます。
データベースの制限

MEDIAN は次のデータ ソースでは使用できません。Access、Amazon Redshift、Cloudera Hadoop、HP Vertica、IBM DB2、IBM PDA (Netezza)、Microsoft SQL Server、MySQL、SAP HANA、Teradata。

他のデータ ソース タイプの場合は、この関数を使用してデータを抽出ファイルに抽出できます。「データの抽出」を参照してください。
### MIN
構文 MIN(expression) または MIN(expr1, expr2)
出力 引数と同じデータ型、または引数の一部が Null の場合 NULL 。
定義

2 つの引数の最小値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MIN は集計として単一フィールドにも適用できます。
例 
MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"
注

文字列の場合

MIN は、通常、アルファベット順で最初に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MIN の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も低い値です。

日付の場合

日付の場合、MIN は最も早い日付です。MIN が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MIN が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MIN(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MIN(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MAX も参照してください。
### PERCENTILE
構文 PERCENTILE(expression, number)
定義 指定された <number> に対する指定された式の百分位値を返します。<number> は 0 と 1 の間 (0 と 1 を包む) の数値定数である必要があります。
例 
PERCENTILE([Score], 0.9)
データベースの制限

この関数は次のデータ ソースで使用できます。非レガシー Microsoft Excel およびテキスト ファイル接続、抽出および抽出専用のデータ ソース タイプ (Google Analytics、OData、または Salesforce など)、Sybase IQ 15.1 以降のデータ ソース、Oracle 10 以降のデータ ソース、Cloudera Hive および Hortonworks Hadoop Hive データ ソース、EXASolution 4.2 以降のデータ ソース。

他のデータ ソース タイプの場合は、この関数を使用してデータを抽出ファイルに抽出できます。「データの抽出」を参照してください。
### STDEV
構文STDEV(expression)
定義サンプル母集団に基づいて、指定された式のすべての値の統計的標準偏差を返します。
### STDEVP
構文STDEVP(expression)
定義バイアス母集団に基づいて、指定された式のすべての値の統計的標準偏差を返します。
### SUM
構文SUM(expression)
定義式内のすべての値の合計を返します。NULL 値は無視されます。
注SUM は数値フィールドでのみ使用できます。
### VAR
構文VAR(expression)
定義母集団の標本に基づいて、指定された式のすべての値の統計的分散を返します。
### VARP
構文VARP(expression)
定義母集団全体について、指定された式のすべての値の統計的分散を返します。
ユーザー関数 ### FULLNAME( )
構文 FULLNAME( )
出力 文字列
定義

現在のユーザーのフル ネームを返します。
例 
FULLNAME( )

サインインしたユーザーのフルネームを返します (「Hamlin Myrer」など)。

[Manager] = FULLNAME( )

Hamlin Myrer というマネージャーがサインインしている場合、この例では、ビューの [マネージャー] フィールドに「Hamlin Myrer」が含まれているときにのみ TRUE を返します。
注

この関数は以下をチェックします。

  • Tableau Cloud および Tableau Server: サインインしたユーザーのフルネーム
  • Tableau Desktop: ユーザーのローカルまたはネットワークのフルネーム

ユーザー フィルター

フィルターとして使用すると、[Username field] = FULLNAME( ) などの計算フィールドにより、サーバーにサインインしているユーザーと関連性のあるデータのみを表示するユーザー フィルターを作成できます。
### ISFULLNAME
構文 ISFULLNAME("User Full Name")
出力 ブール値
定義

現在のユーザーのフル ネームが指定されたフル ネームに一致する場合に TRUE を返し、一致しない場合は FALSE を返します。
例 
ISFULLNAME("Hamlin Myrer")
注

<"User Full Name"> 引数はフィールドではなくリテラル文字列である必要があります。

この関数は以下をチェックします。

  • Tableau Cloud および Tableau Server: サインインしたユーザーのフルネーム
  • Tableau Desktop: ユーザーのローカルまたはネットワークのフルネーム
### ISMEMBEROF
構文 ISMEMBEROF("Group Name")
出力 ブール値または Null
定義

現在 Tableau を使用しているユーザーが指定された文字列と一致するグループのメンバーである場合は TRUE、メンバーでない場合は FALSE、サインインしていない場合は NULL を返します。
例 
ISMEMBEROF('Superstars')
ISMEMBEROF('domain.lan\Sales')
注

<"Group Full Name"> 引数はフィールドではなくリテラル文字列である必要があります。

Tableau Cloud または Tableau Server にユーザーがサインインしている場合、グループ メンバーシップは Tableau グループによって決定されます。指定された文字列が「全ユーザー」の場合、この関数は TRUE を返します。

ISMEMBEROF( ) 関数は、Active Directory のドメインにも対応しています。Active Directory ドメインは、グループ名を使用して計算内で宣言される必要があります。

ユーザーのグループ メンバーシップに変更が加えられた場合、グループ メンバーシップに基づくデータの変更は、新しいセッションを使用してワークブックまたはビューに反映されます。既存のセッションには古いデータが反映されます。
### ISUSERNAME
構文 ISUSERNAME("username")
出力 ブール値
定義 現在のユーザーのユーザー名が、指定された username に一致する場合は TRUE を、一致しない場合は FALSE を返します。
例 
ISUSERNAME("hmyrer")
注

<"username"> 引数はフィールドではなくリテラル文字列である必要があります。

この関数は以下をチェックします。

  • Tableau Cloud および Tableau Server: サインインしたユーザーのフルネーム
  • Tableau Desktop: ユーザーのローカルまたはネットワークのユーザー名
### USERDOMAIN( )
構文 USERDOMAIN( )
出力 文字列
定義 現在のユーザーのドメインを返します。
注

この関数は以下をチェックします。

  • Tableau Cloud および Tableau Server: サインインしているユーザーのユーザー ドメイン
  • Tableau Desktop: ユーザーがドメイン上に存在する場合はローカル ドメイン
### USERNAME( )
構文 USERNAME( )
出力 文字列
定義 現在のユーザーのユーザー名を返します。
例 
USERNAME( )

サインインしているユーザーのユーザー名 (「hmyrer」など) を返します。

[Manager] = USERNAME( )

hmyrer というマネージャーがサインインしている場合、この例では、ビューの [マネージャー] フィールドに「hmyrer」が含まれているときにのみ TRUE を返します。
注

この関数は以下をチェックします。

  • Tableau Cloud および Tableau Server: サインインしたユーザーのフルネーム
  • Tableau Desktop: ユーザーのローカルまたはネットワークのユーザー名

ユーザー フィルター

フィルターとして使用すると、[Username field] = USERNAME( ) などの計算フィールドにより、サーバーにサインインしているユーザーと関連性のあるデータのみを表示するユーザー フィルターを作成できます。
### USERATTRIBUTE
構文 USERATTRIBUTE('attribute_name')
出力 文字列または Null
定義

<'attribute_name'> が、Tableau に渡される JWT (接続済みアプリ、UAT、OIDC クレーム経由) または SAML XML 応答の一部である場合、この計算は <'attribute_name'> の最初の値を返します。

<'attribute_name'> が存在しない場合は Null を返します。
例

「地域」が、JWT または SAML 応答に含まれ、Tableau に渡されるユーザー属性であるとします。

ワークブックの作成者は、ビジュアライゼーションを設定し、指定された地域に基づいてデータをフィルターすることができます。そのフィルターでは、次の計算を参照できます。

[Region] = USERATTRIBUTE("Region")

西部地域の User2 が埋め込まれたビジュアライゼーションを表示すると、Tableau は適切な西部地域のデータのみを表示します。
注 <'attribute_name'> が複数の値を返すと予測される場合は、USERATTRIBUTEINCLUDES 関数を使用することができます。
### USERATTRIBUTEINCLUDES
構文 USERATTRIBUTEINCLUDES('attribute_name', 'expected_value')
出力 ブール値
定義

次の両方が true の場合に TRUE を返します。

  • <'attribute_name'> が、Tableau に渡される JWT (接続済みアプリ、UAT、OIDC クレーム経由) または SAML XML 応答の一部である
  • <'attribute_name'> 値のいずれかが <'expected_value'> と等しい

そうでない場合は FALSE を返します。
例

「地域」が、JWT または SAML 応答に含まれ、Tableau に渡されるユーザー属性であるとします。

ワークブックの作成者は、ビジュアライゼーションを設定し、指定された地域に基づいてデータをフィルターすることができます。そのフィルターでは、次の計算を参照できます。

USERATTRIBUTEINCLUDES('Region', [Region])

西部地域の User2 が埋め込まれたビジュアライゼーションにアクセスすると、Tableau はユーザー属性 [地域] が [地域] フィールドの値のいずれかと一致するかどうかをチェックします。true である場合、ビジュアライゼーションは適切なデータを表示します。

北部地域の User3 が同じビジュアライゼーションにアクセスすると、[地域] フィールドの値と一致するものがないため、データを表示することができません。
表計算 ### FIRST( ) * * * 現在の行からパーティション内の最初の行までの行数を返します。たとえば、次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。FIRST() が日付パーティション内で計算される場合、2 番目の行からの最初の行のオフセットは -1 です。 ![表計算 FIRST。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_first.png) #### 例 現在の行のインデックスが 3 の場合、`FIRST() = -2`. ### INDEX( ) * * * 値に関しては並べ替えをせずに、パーティション内の現在の行のインデックスを返します。最初の行のインデックスは 1 から始まります。たとえば、次の表には四半期ごとの売上高が示されています。INDEX() が日付パーティション内で計算される場合、各行のインデックスは 1、2、3、4 のようになります。 ![表計算 INDEX。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_index.png) #### 例 パーティション内の 3 番目の行の場合、`INDEX() = 3`. ### LAST( ) * * * 現在の行からパーティション内の最後の行までの行数を返します。たとえば、次の表には四半期ごとの売上高が示されています。LAST() が日付パーティション内で計算される場合、2 番目の行からの最後の行のオフセットは 5 です。 ![表計算 LAST。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_last.png) #### 例 現在の行のインデックスは 7 個中 3 つ目の場合、`LAST() = 4`. ### LOOKUP(expression, \[offset\]) * * * 現在の行からの相対オフセットとして指定されたターゲット行にある式の値を返します。パーティション内の最初/最後の行に相対的なターゲットには、オフセット定義の一部として FIRST() + n と LAST() - n を使用してください。`offset` を省略した場合は、比較対象行をフィールド メニューで設定できます。この関数は、ターゲット行を特定できない場合は、NULL を返します。 次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。`LOOKUP (SUM(Sales), 2)` が日付パーティション内で計算される場合、各行には 2 四半期後の売上高が表示されるようになります。 ![表計算 LOOKUP。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_lookup.png) #### 例 `LOOKUP(SUM([Profit]), FIRST()+2)` はパーティション内の 3 番目の行の SUM(Profit) を計算します。 ### MODEL\_EXTENSION 関数 モデル拡張機能関数: - MODEL\_EXTENSION\_BOOL - MODEL\_EXTENSION\_INT - MODEL\_EXTENSION\_REAL - MODEL\_EXTENSION\_STRING R、TabPy、Matlab などの外部サービスにデプロイされたモデルにデータを渡すために使用されます。[「分析拡張機能」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/r_connection_manage.htm)を参照してください。 ### MODEL\_PERCENTILE(target\_expression, predictor\_expression(s)) * * * 予測値が観測されたマーク以下である確率 (0 から 1 の間) を返します。マークは、ターゲット式と他の予測変数で定義されます。これは、累積分布関数 (CDF) とも呼ばれる事後予測分布関数です。 この関数は、MODEL\_QUANTILE の逆です。予測モデリング関数について詳しくは、[Tableau における予測モデリング関数の仕組み](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_overview.htm)を参照してください。 #### 例 次の式は、注文数に対して調整された、売上合計のマークの分位を返します。 `MODEL_PERCENTILE(SUM([Sales]), COUNT([Orders]))` ### MODEL\_QUANTILE(quantile, target\_expression, predictor\_expression(s)) * * * 指定した分位数で、ターゲット式と他の予測変数によって定義された推定範囲内のターゲット数値を返します。これは事後予測分位です。 この関数は、MODEL\_PERCENTILE の逆です。予測モデリング関数について詳しくは、[Tableau における予測モデリング関数の仕組み](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_overview.htm)を参照してください。 #### 例 次の式は、注文数に対して調整された、売上合計の予測中央値 (0.5) を返します。 `MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Sales]), COUNT([Orders]))` ### PREVIOUS\_VALUE(expression) * * * 前の行のこの計算の値を返します。現在の行がパーティション内の最初の行の場合は、指定された式を返します。 #### 例 `SUM([Profit]) * PREVIOUS_VALUE(1)` は SUM(Profit) の累積積を計算します。 ### RANK(expression, \['asc' | 'desc'\]) * * * パーティション内の現在の行に対して標準の競争ランクを返します。同一の値には同一のランクが割り当てられます。昇順または降順を指定するには、オプションの `'asc' | 'desc'` 因数を使用してください。既定では降順です。 この関数を使用すると、値のセット (6、9、9、14) は (4、2、2、1) とランク付けされます。 Null はランキング関数では無視されます。これらには番号が付けられておらず、百分位値のランク計算のレコード総数に含まれません。 異なるランキング オプションの詳細については、[ランク計算](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm#Rank)を参照してください。 #### 例 次の図は、値のセットにおけるさまざまなランキング関数 (RANK、RANK\_DENSE、RANK\_MODIFIED、RANK\_PERCENTILE、および RANK\_UNIQUE)) の効果を示しています。データ セットには、14 名の生徒 (生徒 A から生徒 N) に関する情報が含まれています。\[年齢\] 列には各生徒の現在の年齢が表示されます (すべての生徒は 17 歳から 20 歳の間です)。その他の列には、年齢値に対する各ランク関数の結果が示されます。常に、関数の既定の順序 (昇順または降順) が前提となります。 ![さまざまなランキング方法を使用して学生の年齢の順位を比較した表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/rank_compare.png) ### RANK\_DENSE(expression, \['asc' | 'desc'\]) * * * パーティション内の現在の行に対して密度ランクを返します。同一の値には同一のランクが指定されますが、数列にギャップは挿入されません。昇順または降順を指定するには、オプションの `'asc' | 'desc'` 因数を使用してください。既定では降順です。 この関数を使用すると、値のセット (6、9、9、14) は (3、2、2、1) とランク付けされます。 Null はランキング関数では無視されます。これらには番号が付けられておらず、百分位値のランク計算のレコード総数に含まれません。 異なるランキング オプションの詳細については、[ランク計算](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm#Rank)を参照してください。 ### RANK\_MODIFIED(expression, \['asc' | 'desc'\]) * * * パーティション内の現在の行に対して変更された競争ランクを返します。同一の値には同一のランクが割り当てられます。昇順または降順を指定するには、オプションの `'asc' | 'desc'` 因数を使用してください。既定では降順です。 この関数を使用すると、値のセット (6、9、9、14) は (4、3、3、1) とランク付けされます。 Null はランキング関数では無視されます。これらには番号が付けられておらず、百分位値のランク計算のレコード総数に含まれません。 異なるランキング オプションの詳細については、[ランク計算](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm#Rank)を参照してください。 ### RANK\_PERCENTILE(expression, \['asc' | 'desc'\]) * * * パーティション内の現在の行に対して百分位値のランクを返します。昇順または降順を指定するには、オプションの `'asc' | 'desc'` 因数を使用してください。既定では昇順です。 この関数を使用すると、一連の値 (6、9、9、14) は (0.25、0.75、0.75、1.00) とランク付けされます。 Null はランキング関数では無視されます。これらには番号が付けられておらず、百分位値のランク計算のレコード総数に含まれません。 異なるランキング オプションの詳細については、[ランク計算](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm#Rank)を参照してください。 ### RANK\_UNIQUE(expression, \['asc' | 'desc'\]) * * * パーティション内の現在の行の一意のランクを返します。同一の値に異なるランクが指定されます。昇順または降順を指定するには、オプションの `'asc' | 'desc'` 因数を使用してください。既定では降順です。 この関数を使用すると、値のセット (6、9、9、14) は (4、2、3、1) とランク付けされます。 Null はランキング関数では無視されます。これらには番号が付けられておらず、百分位値のランク計算のレコード総数に含まれません。 異なるランキング オプションの詳細については、[ランク計算](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm#Rank)を参照してください。 ### RUNNING\_AVG(expression) * * * パーティション内の最初の行から現在の行までの、指定された式の累積平均を返します。 次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。`RUNNING_AVG(SUM([Sales])` が日付パーティション内で計算される場合、結果は四半期ごとの売上高の累積平均になります。 ![表計算 RUNNING\_AVG。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_runningavg.png) #### 例 `RUNNING_AVG(SUM([Profit]))` は SUM(Profit) の累積平均を計算します。 ### RUNNING\_COUNT(expression) * * * パーティション内の最初の行から現在の行までの、指定された式の累積数を返します。 #### 例 `RUNNING_COUNT(SUM([Profit]))` は SUM(Profit) の累積数を計算します。 ### RUNNING\_MAX(expression) * * * パーティション内の最初の行から現在の行までの、指定された式の累積最大値を返します。 ![表計算 RUNNING\_MAX。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_runningmax.png) #### 例 `RUNNING_MAX(SUM([Profit]))` は SUM(Profit) の累積最大値を計算します。 ### RUNNING\_MIN(expression) * * * パーティション内の最初の行から現在の行までの、指定された式の累積最小値を返します。 ![表計算 RUNNING\_MIN。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_runningmin.png) #### 例 `RUNNING_MIN(SUM([Profit]))` は SUM(Profit) の累積最小値を計算します。 ### RUNNING\_SUM(expression) * * * パーティション内の最初の行から現在の行までの、指定された式の累積合計を返します。 ![表計算 RUNNING\_SUM。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_runningsum.png) #### 例 `RUNNING_SUM(SUM([Profit]))` は SUM(Profit) の累積合計を計算します。 ### SIZE() * * * パーティション内の行数を返します。たとえば、次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。日付パーティション内には 7 行があるため、日付パーティションの Size() は 7 になります。 ![表計算 SIZE。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_size.png) #### 例 現在のパーティションに 5 行含まれる場合、`SIZE() = 5`。 ### SCRIPT\_ 関数 スクリプト関数: - SCRIPT\_BOOL - SCRIPT\_INT - SCRIPT\_REAL - SCRIPT\_STRING R、TabPy、Matlab などの外部サービスにデータを渡すために使用されます。[「分析拡張機能」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/r_connection_manage.htm)を参照してください。 ### TOTAL(expression) * * * 表計算パーティションで指定された式の合計を返します。 #### 例 このビューから始めるものとします。 ![表計算 TOTAL。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total.png) 計算エディターを開いて、\[総計\] という名前の新しいフィールドを作成します。 ![売上合計の表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total2.png) \[総計\] を \[テキスト\] にドロップして、SUM(Sales) と置き換えます。ビューが、既定の \[次を使用して計算\] 値に基づいて値を合計した結果に変わります。 ![Viz に追加された表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total3.png) ここで、既定の \[次を使用して計算\] の値は何か、という疑問が生じます。\[データ\] ペイン内の \[総計\] を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して、\[編集\] を選択します。少量の追加の情報を使用できます。 ![売上合計の表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total4.png) 既定の \[次を使用して計算\] 値は、\[表 (横)\] です。結果は、\[総計\] が表の各行の横の合計となります。そのため、各行で横方向に表示される値は、元のバージョンの表の値の合計となります。 元の表の "2011/Q1 (2011 年第 1 四半期)" 行の値は、$8601、$6579、$44262、および $15006 でした。SUM(Sales) を \[総計\] で置き換えた後の表内の値は、すべて $74,448 で、4 つの元の値の合計になります。 \[テキスト\] にドロップすると、\[総計\] の横に三角形が表示されます。 ![Viz に追加され、マーク カードに表示された表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total5.png) これは、このフィールドが表計算を使用していることを示します。フィールドを右クリックして \[表計算の編集\] を選択し、関数を異なる \[次を使用して計算\] 値にリダイレクトできます。たとえば、それを Table (Down) に設定できます。その場合、表は次のようになります。 ![Viz に追加され、マーク カードに表示された表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total6.png) ### TOTAL(expression) * * * 表計算パーティションで指定された式の合計を返します。 #### 例 このビューから始めるものとします。 ![表計算 TOTAL。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total.png) 計算エディターを開いて、\[総計\] という名前の新しいフィールドを作成します。 ![売上合計の表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total2.png) \[総計\] を \[テキスト\] にドロップして、SUM(Sales) と置き換えます。ビューが、既定の \[次を使用して計算\] 値に基づいて値を合計した結果に変わります。 ![Viz に追加された表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total3.png) ここで、既定の \[次を使用して計算\] の値は何か、という疑問が生じます。\[データ\] ペイン内の \[総計\] を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して、\[編集\] を選択します。少量の追加の情報を使用できます。 ![売上合計の表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total4.png) 既定の \[次を使用して計算\] 値は、\[表 (横)\] です。結果は、\[総計\] が表の各行の横の合計となります。そのため、各行で横方向に表示される値は、元のバージョンの表の値の合計となります。 元の表の "2011/Q1 (2011 年第 1 四半期)" 行の値は、$8601、$6579、$44262、および $15006 でした。SUM(Sales) を \[総計\] で置き換えた後の表内の値は、すべて $74,448 で、4 つの元の値の合計になります。 \[テキスト\] にドロップすると、\[総計\] の横に三角形が表示されます。 ![Viz に追加され、マーク カードに表示された表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total5.png) これは、このフィールドが表計算を使用していることを示します。フィールドを右クリックして \[表計算の編集\] を選択し、関数を異なる \[次を使用して計算\] 値にリダイレクトできます。たとえば、それを Table (Down) に設定できます。その場合、表は次のようになります。 ![Viz に追加され、マーク カードに表示された表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total6.png) ### WINDOW\_AVG(expression, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の式の平均を返します。ウィンドウは、現在の行からのオフセットとして定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 同等の集計関数 AVG があります。「[Tableau 関数 (アルファベット順)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_alphabetical.htm)」を参照してください。 #### 例 次の計算式は、2 行前から現在の行の **SUM(Profit)** の期間平均を返します。 `WINDOW_AVG(SUM[Profit]), -2, 0)` ### WINDOW\_CORR(expression1, expression2, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の 2 つの式のピアソン相関係数を返します。ウィンドウは、現在の行からのオフセットとして定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 ピアソン相関係数は、2 つの変数の間の線形関係を測定します。結果は -1 から +1 の範囲となります。ここで、1 つの変数のプラスの変化はもう一方の変数の対応する倍率のプラスの変化を示し、1 は正確なプラスの直線関係を示します。0 は分布間に線形の関係がないことを示し、−1 は正確なマイナスの関係を示します。 同等の集計関数:CORR があります。[Tableau 関数 (アルファベット順)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_alphabetical.htm)を参照してください。 #### 例 次の計算式は、5 行前から現在の行の SUM(Profit) および SUM(Sales) のピアソン相関係数を返します。 `WINDOW_CORR(SUM[Profit]), SUM([Sales]), -5, 0)` ### WINDOW\_COUNT(expression, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の式の数を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 #### 例 `WINDOW_COUNT(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` は、2 行目から現在の行までの SUM(Profit) の件数を計算します。 ### WINDOW\_COVAR(expression1, expression2, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の 2 つの式の_標本共分散_を返します。ウィンドウは、現在の行からのオフセットとして定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始および終了引数を省略すると、ウィンドウはパーティション全体となります。 標本共分散では、母共分散によって (WINDOW\_COVARP 関数で) 使用される n ではなく、non-null データ ポイントの数である n-1 を使用して共分散計算を標準化します。標本共分散は、データが、大きな母集団に対する共分散の見積もりに使用されるランダムな標本の場合に適しています。 同等の集計関数:COVAR があります。[Tableau 関数 (アルファベット順)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_alphabetical.htm)を参照してください。 #### 例 次の計算式は、2 行前から現在の行の SUM(Profit) および SUM(Sales) の標本共分散を返します。 `WINDOW_COVAR(SUM([Profit]), SUM([Sales]), -2, 0)` ### WINDOW\_COVARP(expression1, expression2, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内で 2 つの式の_母共分散_を返します。ウィンドウは、現在の行からのオフセットとして定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 母共分散は標本共分散に (n-1)/n を乗算したものです。ここで、n は Null でないデータ ポイントの合計です。母共分散は、対象のすべてのアイテムに対して利用可能なデータがある場合に最適です。反対に、アイテムのランダムなサブセットのみがある場合には、標本共分散 (WINDOW\_COVAR 関数を使用) が適しています。 同等の集計関数:COVARP があります。[Tableau 関数 (アルファベット順)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_alphabetical.htm) #### 例 次の計算式は、2 行前から現在の行の SUM(Profit) および SUM(Sales) の母共分散を返します。 `WINDOW_COVARP(SUM([Profit]), SUM([Sales]), -2, 0)` ### WINDOW\_MEDIAN(expression, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の式の中央値を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 たとえば、次のビューには四半期ごとの利益が示されています。日付パーティション内のウィンドウの中央値は、全日付にわたる利益の中央値を返します。 ![演算子 WINDOW\_MEDIAN を使用した表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_windowmedian.png) #### 例 `WINDOW_MEDIAN(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の中央値を計算します。 ### WINDOW\_MAX(expression, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の式の最大値を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 たとえば、次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。日付パーティション内の期間最大値は、全日付にわたる売上高の最大値を返します。 ![演算子 WINDOW\_MAX を使用した表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_windowmax.png) #### 例 `WINDOW_MAX(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の最大値を計算します。 ### WINDOW\_MIN(expression, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の式の最小値を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 たとえば、次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。日付パーティション内の期間最小値は、全日付にわたる売上高の最小値を返します。 ![演算子 WINDOW\_MIN を使用した表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_windowmin.png) #### 例 `WINDOW_MIN(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の最小値を計算します。 ### WINDOW\_PERCENTILE(expression, number, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の指定した百分位値に対応する値を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 #### 例 `WINDOW_PERCENTILE(SUM([Profit]), 0.75, -2, 0)` は、2 行前から現在の行に SUM(Profit) の 75% を返します。 ### WINDOW\_STDEV(expression, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の式のサンプルの標準偏差を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 #### 例 `WINDOW_STDEV(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の標準偏差を計算します。 ### WINDOW\_STDEVP(expression, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の式のバイアス標準偏差を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 #### 例 `WINDOW_STDEVP(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の標準偏差を計算します。 ### WINDOW\_SUM(expression, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の式の合計を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 たとえば、次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。日付パーティション内で計算される期間合計は、全四半期にわたる売上高の合計を返します。 ![演算子 WINDOW\_SUM を使用した表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_windowsum.png) #### 例 `WINDOW_SUM(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の合計を計算します。 ### WINDOW\_VAR(expression, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の式の標本分散を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 #### 例 `WINDOW_VAR((SUM([Profit])), FIRST()+1, 0)` は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の分散を計算します。 ### WINDOW\_VARP(expression, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の式のバイアス分散を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 #### 例 `WINDOW_VARP(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の分散を計算します。 パススルー関数 (RAWSQL) これらの RAWSQL パススルー関数は、SQL 式を、Tableau による最初の解釈なしで、データベースに直接送信します。Tableau で認識されていないカスタム データベース関数がある場合は、パススルー関数を使用して、これらのカスタム関数を呼び出すことができます。 Tableau では式が解釈されないため、必要に応じて、集計を定義する必要があります。集計式を渡す必要がある場合は、`RAWSQLAGG` バージョンの関数を使用できます。 RAWSQL パススルー関数は、フェデレーション データ ソース (異なるデータベース間で組み合わされた) やパブリッシュされたデータ ソースでは動作しない場合があります。 ## RAWSQL 構文 RAWSQL 関数には、非集計と集計の 2 つのタイプがあります。これは、関数名の最初の部分である _RAWSQL_ または _RAWSQLAGG_ で指定されます。関数名の最後の部分は、_BOOL_、_STR_、_INT_ などの出力タイプです。すべての RAWSQL 関数で、引数は `"sql_expr", [arg1], ...[arg2]` になります。関数を記述するときには、代替構文 `%n` を使用して、正しいフィールド名または式を挿入できます。 ### %n 代入構文 通常、データベースは Tableau に表示されているフィールド名を理解できません。パススルー関数内の SQL 式は Tableau によって解釈されないため、式で Tableau フィールド名を使用すると、エラーが発生することがあります。`%n` を使用して、Tableau 計算のための正しいフィールド名または式をパススルー SQL に挿入します。 たとえば、いくつかの値の中央値を計算する関数があると、この関数を Tableau 列 \[Sales\] に対して呼び出す方法は次のとおりです。 RAWSQLAGG\_REAL("MEDIAN(%1)", \[Sales\]) - `REALSQLAGG` を使用する理由は、集計を指定する必要があるためです。 - `REAL` を使用する理由は、出力が数値であり、必ずしも整数ではないためです。 - `MEDIAN` は集計です。 - `%1` は `[Sales]` のプレースホルダーです。 ## RAWSQL 関数 SQL 式は参照元データベースに直接渡されます。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。 Tableau では、次の RAWSQL 関数を利用できます。 ### RAWSQL\_BOOL
構文 RAWSQL_BOOL("sql_expr", [arg1], …[argN])
出力 ブール値
定義 指定された SQL 式からブールの結果を返します。
例 
RAWSQL_BOOL("%1 > %2", [Sales], [Profit])

次の例では、%1 は [Sales]、%2 は [Profit] に等しくなります。
### RAWSQLAGG\_BOOL
構文 RAWSQLAGG_BOOL("sql_expr", [arg1], …[argN])
出力 ブール値
定義 指定された集計 SQL 式からブールの結果を返します。
例 
RAWSQLAGG_BOOL("SUM( %1) >SUM( %2)", [Sales], [Profit])

次の例では、%1 は [Sales]、%2 は [Profit] に等しくなります。
### RAWSQL\_DATE
構文 RAWSQL_DATE("sql_expr", [arg1], …[argN])
出力 日付
定義 指定された SQL 式から日付の結果を返します。
例 
RAWSQL_DATE("%1", [Order Date])

次の例では、%1 は [Order Date] に等しくなります。
### RAWSQLAGG\_DATE
構文 RAWSQLAGG_DATE("sql_expr", [arg1], …[argN])
出力 日付
定義 指定された集計 SQL 式から日付の結果を返します。
例 
RAWSQLAGG_DATE("MAX(%1)", [Order Date])

次の例では、%1 は [Order Date] に等しくなります。
### RAWSQL\_DATETIME
構文 RAWSQL_DATETIME("sql_expr", [arg1], …[argN])
出力 日時
定義 指定された SQL 式から日付時刻の結果を返します。
例 
RAWSQL_DATETIME("%1", [Order Date])

次の例では、%1 は [Order Date] に等しくなります。
### RAWSQLAGG\_DATETIME
構文 RAWSQLAGG_DATETIME("sql_expr", [arg1], …[argN])
出力 日時
定義 指定された集計 SQL 式から日付時刻の結果を返します。
例 
RAWSQLAGG_DATETIME("MIN(%1)", [Order Date])

次の例では、%1 は [Order Date] に等しくなります。
### RAWSQL\_INT
構文 RAWSQL_INT("sql_expr", [arg1], …[argN])
出力 整数
定義 指定された SQL 式から整数の結果を返します。
例 
RAWSQL_INT("500 + %1", [Sales])

次の例では、%1 は [Sales] に等しくなります。
### RAWSQLAGG\_INT
構文 RAWSQLAGG_INT("sql_expr", [arg1,] …[argN])
出力 整数
定義 指定された集計 SQL 式から整数の結果を返します。
例 
RAWSQLAGG_INT("500 + SUM(%1)", [Sales])

次の例では、%1 は [Sales] に等しくなります。
### RAWSQL\_REAL
構文 RAWSQL_REAL("sql_expr", [arg1], …[argN])
出力 数値
定義 指定された SQL 式から数値の結果を返します。
例 
RAWSQL_REAL("-123.98 * %1", [Sales])

次の例では、%1 は [Sales] に等しくなります。
### RAWSQLAGG\_REAL
構文 RAWSQLAGG_REAL("sql_expr", [arg1,] …[argN])
出力 数値
定義 指定された集計 SQL 式から数値の結果を返します。
例 
RAWSQLAGG_REAL("SUM( %1)", [Sales])

次の例では、%1 は [Sales] に等しくなります。
### RAWSQL\_SPATIAL
構文 RAWSQL_SPATIAL("sql_expr", [arg1], …[argN])
出力 空間
定義 指定された SQL 式から空間の結果を返します。
例 
RAWSQL_SPATIAL("%1", [Geometry])

次の例では、%1 は [Geometry] に等しくなります。
注 この関数の RAWSQLAGG バージョンはありません。
### RAWSQL\_STR
構文 RAWSQL_STR("sql_expr", [arg1], …[argN])
出力 文字列
定義 指定された SQL 式から文字列を返します。
例 
RAWSQL_STR("%1", [Customer Name])

次の例では、%1 は [Customer Name] に等しくなります。
### RAWSQLAGG\_STR
構文 RAWSQLAGG_STR("sql_expr", [arg1,] …[argN])
出力 文字列
定義 指定された集計 SQL 式から文字列を返します。
例 
RAWSQLAGG_STR("AVG(%1)", [Discount])

この例では、%1 は [Discount] に等しくなります。
空間関数 空間関数を使用すると、高度な空間分析を実行し、テキスト ファイルやスプレッドシートなど他の形式のデータを含む空間ファイルを組み合わせることができます。 ### AREA
構文 AREA(Spatial Polygon, 'units')
出力 数値
定義 <spatial polygon> の総表面積を返します。
例 
AREA([Geometry], 'feet')
注

対応している単位名 (計算では 'miles' のように引用符で囲む必要があります):

  • メートル: meters、metres、m
  • キロメートル: kilometers、kilometres、km
  • マイル: miles、mi
  • フィート: feet、ft
### BUFFER
構文 BUFFER(Spatial point, distance, 'units')

BUFFER(Spatial linestring, distance, 'units')

BUFFER(Spatial polygon, distance, 'units')

  • メートル: meters、metres、m
  • キロメートル: kilometers、kilometres、km
  • マイル: miles、mi
  • フィート: feet、ft
出力 ジオメトリ
定義

空間ポイントの場合、半径が <distance> と <unit> の値で決まる、<spatial point> を中心とする多角形の形状を返します。

ラインストリングの場合、ラインストリングから半径距離内のすべての点を含めることによって形成される多角形を計算します。

ポリゴンの場合、指定された各ポリゴンのインセット(負の距離)またはアウトセット(正の距離)のポリゴンを計算します。
例 
BUFFER([Spatial Point Geometry], 25, 'mi')
BUFFER(MAKEPOINT(47.59, -122.32), 3, 'km')
BUFFER(MAKELINE(MAKEPOINT(0, 20),MAKEPOINT (30, 30)),20,'km'))
注

対応している単位名 (計算では 'miles' のように引用符で囲む必要があります):

  • メートル: meters、metres、m
  • キロメートル: kilometers、kilometres、km
  • マイル: miles、mi
  • フィート: feet、ft
### DIFFERENCE
構文 DIFFERENCE(Spatial, Spatial)
出力 空間ポリゴン
定義 2 番目の引数のすべての領域が、重複する領域内の最初の引数から切り取られたときに残る領域の部分を計算します。重複しない領域内の 2 番目の引数の領域を切り捨てます。
例 
DIFFERENCE(Spatial Polygon1, Spatial Polygon2)
注

空間ポイントやラインではなく、空間ポリゴンとマルチポリゴンがサポートされます。
### DISTANCE
構文 DISTANCE(SpatialPoint1, SpatialPoint2, 'units')
出力 数値
定義 指定された <unit> で 2 つのポイント間の距離を返します。
例 
DISTANCE([Origin Point],[Destination Point], 'km')
注

対応している単位名 (計算では 'miles' のように引用符で囲む必要があります):

  • メートル: meters、metres、m
  • キロメートル: kilometers、kilometres、km
  • マイル: miles、mi
  • フィート: feet、ft
データベースの制限 この関数はライブ接続でのみ作成することができますが、データ ソースが抽出に変換された場合も引き続き機能します。
### INTERSECTION
構文INTERSECTION (spatial, spatial)
出力多角形
定義最初の引数の領域と重複する 2 番目の引数の領域の部分を計算して返します。
例INTERSECTION (Spatial Polygon1, Spatial Polygon2)
注空間ポイントやラインではなく、空間ポリゴンとマルチポリゴンがサポートされます。
### INTERSECTS
構文INTERSECTS (geometry1, geometry2)
出力ブール値
定義2 つのジオメトリが空間で重なっているかどうかを示す True または False を返します。
注サポートされている組み合わせ: ポイント/ポリゴン、ライン/ポリゴン、およびポリゴン/ポリゴン
### LENGTH
構文 LENGTH(geometry, 'units')
出力 数値
定義 指定された <units> を使用して、<geometry> 内の 1 つまたは複数のライン ストリングの測地パスの長さを返します。
例 
LENGTH([Spatial], 'metres')
注 ジオメトリ引数にライン ストリングがない場合、他の要素は許可されますが、結果は <NaN> になります。
### MAKELINE
構文 MAKELINE(SpatialPoint1, SpatialPoint2)
出力 ジオメトリ (線)
定義 2 点間に線のマークを生成します
例 
MAKELINE(MAKEPOINT(47.59, -122.32), MAKEPOINT(48.5, -123.1))
注 出発地と目的地のマップを作成するのに役立ちます。
### MAKEPOINT
構文 MAKEPOINT(latitude, longitude, [SRID])
出力 ジオメトリ (点)
定義

<latitude> 列および <longitude> 列のデータを、空間オブジェクトに変換します。

オプションの <SRID> 引数を追加すると、入力として他の投影地理座標を使用できます。
例 
MAKEPOINT(48.5, -123.1)
MAKEPOINT([AirportLatitude], [AirportLongitude])
MAKEPOINT([Xcoord],[Ycoord], 3493)
注

MAKEPOINT では、自動的に生成された緯度と経度のフィールドを使用できません。データ ソースには座標がネイティブに含まれている必要があります。

SRID は、ESPG 参照系コードを使用して座標系を指定する空間参照識別子です。SRID を指定しない場合は WGS84 が使用され、パラメーターは度を単位とする緯度/経度で処理されます。

MAKEPOINT を使用すると、データ ソースを空間的に有効化し、空間結合を使用している空間ファイルと結合することができます。詳細については、Tableau で空間ファイルを結合するを参照してください。
### NO\_CUTOUTS
構文 NO_CUTOUTS (spatial)
出力 修正された空間ポリゴン
定義 平面地球の解釈にポリゴンの反転が必要な場合、修正された空間ポリゴンを返します。それ以外の場合は、元の出力を返します。
注

キーホール マークアップ言語 (.kml) などの空間ファイル形式では、特定の座標方向に従うポリゴン境界が必要です。データ セットが境界を逆に描画している場合、Tableau は外部空間を形状として解釈します。NO_CUTOUTS は、これらの座標を並べ替えて正しいレイアウトを復元します。
### OUTLINE
構文 OUTLINE(spatial polygon)
出力 ジオメトリ
定義 多角形のジオメトリをライン ストリングに変換します。
注

塗りつぶしとは異なるスタイルを設定できる、枠線用の別のレイヤーを作成する場合に便利です。

マルチ多角形内の多角形をサポートします。
### PARSE\_WKT
構文 PARSE_WKT (String)
出力 空間 (地理)
定義 地理的エンティティ (点、ラインストリング、ポリゴンなど) を表す既知のテキスト (WKT) 表現を含むテキスト文字列フィールドを空間値に変換します。
注

座標は WGS-84 緯度および経度を使用するものと想定されます。WKT の詳細については、「ジオメトリの既知のテキスト表現」を参照してください。
### SHAPETYPE
構文 SHAPETYPE(geometry)
出力 文字列
定義 Empty、Point、MultiPoint、LineString、MultiLinestring、Polygon、MultiPolygon、Mixed、およびサポートされていないものなどの空間 <geometry> の構造を説明する文字列を返します。
例 
SHAPETYPE(MAKEPOINT(48.5, -123.1)) = "Point"
### SYMDIFFERENCE
構文 SYMDIFFERENCE(spatial, spatial)
出力 ジオメトリ
定義 最初の引数の領域と重複する 2 番目の引数の領域の部分を計算し、両方の領域から切り捨てます。両方の引数から領域の残りの部分を返します。
例

SYMDIFFERENCE(Spatial Polygon1, Spatial Polygon2)

### ユニオン
構文 UNION(spatial 1, [spatial 2])
出力 ジオメトリ
定義 隣接または重なり合う境界を 1 つの空間ジオメトリに統合することで、空間ジオメトリを結合します。
注

1 つの引数 (UNION(spatial)) で使用する場合、UNION は行をまたいでフィールド内のすべての空間オブジェクトをマージする集計関数として機能します。

2 つの引数を指定して使用する場合 (UNION(spatial1, spatial2))、UNION は 2 つの異なる空間フィールドまたはジオメトリをマージします。

ポイントとラインストリングの場合、UNION はすべての要素を 1 つのコレクションに結合します。ポリゴンの場合、重なり合う計上または接触している形状は、単一のポリゴンまたはマルチポリゴンに統合されます。
### VALIDATE
構文 VALIDATE(spatial geometry)
出力 ジオメトリ
定義 空間値内のジオメトリのトポロジの正確性を確認します。ポリゴンの周囲が交差するなどの問題により値を分析に使用できない場合、結果は null になります。ジオメトリが正しければ、結果は元のジオメトリになります。
例

UNION(VALIDATE([Geometry]))

その他の関数 [「パススルー関数 (RAWSQL)」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_passthrough.htm)も参照してください。 ## 正規表現  正規表現の構文の詳細については、お使いのデータ ソースのドキュメントを参照してください。Tableau 抽出の場合、正規表現の構文は ICU 規格 (Unicode の国際的なコンポーネント)、Unicode サポートのための成熟した C/C++ ライブラリと Java ライブラリのオープン ソース プロジェクト、ソフトウェアの国際化、およびソフトウェアのグローバル化に準拠しています。オンラインの ICU ユーザー ガイドの[「正規表現」](http://userguide.icu-project.org/strings/regexp)のページを参照してください。 ### REGEXP\_REPLACE
構文REGEXP_REPLACE(string, pattern, replacement)
出力文字列
定義正規表現のパターンが置換文字列に置き換えられている特定の文字列のコピーを返します。
例
REGEXP_REPLACE('abc 123', '\s', '-') = 'abc-123'
注

この関数はテキスト ファイル、Hadoop Hive、Google BigQuery、PostgreSQL、Tableau Data Extract、Microsoft Excel、Salesforce、Vertica、Pivotal Greenplum、Teradata (バージョン 14.1 以上)、Snowflake、および Oracle データ ソースで利用できます。

Tableau データ抽出では、パターンおよび置換を定数にする必要があります。

### REGEXP\_MATCH
構文REGEXP_MATCH(string, pattern)
出力ブール値
定義指定した文字列のサブストリングが正規表現パターンに一致した場合に true を返します。
例
REGEXP_MATCH('-([1234].[The.Market])-','\[\s*(\w*\.)(\w*\s*\])')=true
注

この関数はテキスト ファイル、Google BigQuery、PostgreSQL、Tableau Data Extract、Microsoft Excel、Salesforce、Vertica、Pivotal Greenplum、Teradata (バージョン 14.1 以降)、Impala 2.3.0 (Cloudera Hadoop データ ソースを介して)、Snowflake、および Oracle データ ソースで利用できます。

Tableau データ抽出では、パターンを定数にする必要があります。

### REGEXP\_EXTRACT
構文REGEXP_EXTRACT(string, pattern)
出力文字列
定義正規表現のパターンと一致する文字列の一部を返します。
例
REGEXP_EXTRACT('abc 123', '[a-z]+\s+(\d+)') = '123'
注

この関数はテキスト ファイル、Hadoop Hive、Google BigQuery、PostgreSQL、Tableau Data Extract、Microsoft Excel、Salesforce、Vertica、Pivotal Greenplum、Teradata (バージョン 14.1 以上)、Snowflake、および Oracle データ ソースで利用できます。

Tableau データ抽出では、パターンを定数にする必要があります。

### REGEXP\_EXTRACT\_NTH
構文REGEXP_EXTRACT_NTH(string, pattern, index)
出力文字列
定義正規表現のパターンと一致する文字列の一部を返します。部分文字列は n 番目 (n は指定されたインデックス) のキャプチャリング グループと照合されます。index が 0 の場合、文字列全体が返されます。
例
REGEXP_EXTRACT_NTH('abc 123', '([a-z]+)\s+(\d+)', 2) = '123'
注

この関数は、テキスト ファイル、PostgreSQL、Tableau Data Extract、Microsoft Excel、Salesforce、Vertica、Pivotal Greenplum、Teradata (バージョン 14.1 以降)、および Oracle データ ソースで利用できます。

Tableau データ抽出では、パターンを定数にする必要があります。

## Hadoop Hive 固有の関数 **注**: PARSE\_URL および PARSE\_URL\_QUERY 関数は、Cloudera Impala データ ソースにのみ対応しています。 ### GET\_JSON\_OBJECT(JSON string, JSON path) JSON パスに基づいた JSON 文字列内の JSON オブジェクトを返します。 ### PARSE\_URL(string, url\_part) コンポーネントが url\_part で定義されている特定の URL 文字列のコンポーネントを返します。有効な url\_part の値は、'HOST'、'PATH'、'QUERY'、'REF'、'PROTOCOL'、'AUTHORITY'、'FILE'、'USERINFO' などです。 例 `PARSE_URL('http://www.tableau.com', 'HOST') = 'www.tableau.com'` ### PARSE\_URL\_QUERY(string, key) 特定の URL 文字列内にある指定したクエリ パラメーターの値を返します。クエリ パラメーターはキーで定義されます。 例 `PARSE_URL_QUERY('http://www.tableau.com?page=1&cat=4', 'page') = '1'` ### XPATH\_BOOLEAN(XML string, XPath expression string) XPath 式がノードに一致した場合、または true に評価された場合に true を返します。 例 `XPATH_BOOLEAN(' 15', 'values/value[@id="1"] = 5') = true` ### XPATH\_DOUBLE(XML string, XPath expression string) XPath 式の浮動小数点値を返します。 例 `XPATH_DOUBLE('1.05.5 ', 'sum(value/*)') = 6.5` ### XPATH\_FLOAT(XML string, XPath expression string) XPath 式の浮動小数点値を返します。 例 `XPATH_FLOAT('1.05.5 ','sum(value/*)') = 6.5` ### XPATH\_INT(XML string, XPath expression string) XPath 式の数値を返します。または、XPath 式が数字に評価できない場合はゼロを返します。 例 `XPATH_INT('15 ','sum(value/*)') = 6` ### XPATH\_LONG(XML string, XPath expression string) XPath 式の数値を返します。または、XPath 式が数字に評価できない場合はゼロを返します。 例 `XPATH_LONG('15 ','sum(value/*)') = 6` ### XPATH\_SHORT(XML string, XPath expression string) XPath 式の数値を返します。または、XPath 式が数字に評価できない場合はゼロを返します。 例 `XPATH_SHORT('15 ','sum(value/*)') = 6` ### XPATH\_STRING(XML string, XPath expression string) 最初に一致したノードのテキストを返します。 例 `XPATH_STRING('http://www.w3.org http://www.tableau.com', 'sites/url[@domain="com"]') = 'http://www.tableau.com'` ## Google BigQuery 固有の関数 ### DOMAIN(string\_url) URL 文字列が指定された場合に、ドメインを文字列として返します。 例 `DOMAIN('http://www.google.com:80/index.html') = 'google.com'` ### GROUP\_CONCAT(expression) 各レコードの値をコンマで区切られた 1 つの文字列に連結します。この機能は、文字列に対して SUM() を実行するのと同じです。 例 `GROUP_CONCAT(Region) = "Central,East,West"` ### HOST(string\_url) URL 文字列が指定された場合に、ホスト名を文字列として返します。 例 `HOST('http://www.google.com:80/index.html') = 'www.google.com:80'` ### LOG2(number) 数値の対数 (底 2) を返します。 例 `LOG2(16) = '4.00'` ### LTRIM\_THIS(string, string) 最初の string から、2 つ目の string を先頭から削除した文字列を返します。 例 `LTRIM_THIS('[-Sales-]','[-') = 'Sales-]'` ### RTRIM\_THIS(string, string) 最初の string から、2 つ目の string を末尾から削除した文字列を返します。 例 `RTRIM_THIS('[-Market-]','-]') = '[-Market'` ### TIMESTAMP\_TO\_USEC(expression) TIMESTAMP データ型を UNIX タイムスタンプ (ミリ秒単位) に変換します。 例 `TIMESTAMP_TO_USEC(#2012-10-01 01:02:03#)=1349053323000000` ### USEC\_TO\_TIMESTAMP(expression) UNIX タイムスタンプ (ミリ秒単位) を TIMESTAMP データ型に変換します。 例 `USEC_TO_TIMESTAMP(1349053323000000) = #2012-10-01 01:02:03#` ### TLD(string\_url) URL 文字列が指定された場合に、URL 内のトップ レベル ドメインと国ドメイン (ある場合) を返します。 例 `TLD('http://www.google.com:80/index.html') = '.com'` `TLD('http://www.google.co.uk:80/index.html') = '.co.uk'` ## 関数についてより詳しく知りたいですか？ [関数のトピック](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions.htm)をご覧ください。 ## 関連項目 [Tableau 関数 (アルファベット順)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_alphabetical.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau 関数 (アルファベット順) このリファレンス内の Tableau 関数はアルファベット順に整理されています。文字をクリックすると、リスト内のその場所にジャンプします。Ctrl+F (Mac では Command-F) を使用して検索ボックスを開き、特定の関数を検索することもできます。 [A](#A) [B](#B) [C](#C) [D](#D) [E](#E) [F](#F) [G](#G) [H](#H) [I](#I) [J](#J) [K](#K) [L](#L) [M](#M) [N](#N) [O](#O) [P](#P) [Q](#Q) [R](#R) [S](#S) [T](#T) [U](#U) [V](#V) [W](#W) [X](#X) [Y](#Y) [Z](#Z) ## A ### ABS
構文 ABS(number)
出力 数値 (正)
定義 指定された <number> の絶対値を返します。
例 
ABS(-7) = 7
ABS([Budget Variance])

2 番目の例では、Budget Variance フィールドに含まれているすべての数値の絶対値を返します。
注 SIGN も参照してください。
### ACOS
構文 ACOS(number)
出力 数値 (ラジアン単位の角度)
定義 指定された <number> のアークコサイン (角度) を返します。
例 
ACOS(-1) = 3.14159265358979
注 逆関数 COS は、ラジアン単位の角度を引数として受け取り、コサインを返します。
### AND
構文 <expr1> AND <expr2>
定義 2 つの式の論理積を実行します (この論理計算は、両方が true の場合に true を返します)。
出力 ブール値
例 
IF [Season] = "Spring" AND "[Season] = "Fall" 
THEN "It's the apocalypse and footwear doesn't matter" 
END

「(季節 = 春) と (季節 = 秋) の両方が同時に真である場合は、「黙示録なので履き物は関係ありません」と返します。」

注

多くの場合、IF や IIF とともに使用されます。NOT と OR も参照してください。

両方の式が TRUE の場合 (つまり FALSE でも NULL でもない場合)、結果は TRUE になります。いずれかの式が NULL の場合、結果は NULL になります。それ以外の場合、結果は FALSE になります。

AND 比較の結果がワークシートに表示される計算を作成すると、Tableau では TRUE や FALSE と表示されます。この設定を変更するには、書式設定ダイアログ ボックスの [書式設定] エリアを使用してください。

注: AND 演算子は、「短絡評価」を採用しています。そのため、最初の式が FALSE として評価された場合、2 番目の式はまったく評価されません。このことは、最初の式が FALSE として評価されているときに、2 番目の式でエラーが発生した場合に役に立ちます。なぜならば、短絡評価が採用されている場合、2 番目の式は一度も評価されないからです。
### AREA
構文 AREA(Spatial Polygon, 'units')
出力 数値
定義 <spatial polygon> の総表面積を返します。
例 
AREA([Geometry], 'feet')
注

対応している単位名 (計算では 'miles' のように引用符で囲む必要があります):

  • メートル: meters、metres、m
  • キロメートル: kilometers、kilometres、km
  • マイル: miles、mi
  • フィート: feet、ft
### ASCII
構文 ASCII(string)
出力 数値
定義 <string> の最初の文字の ASCII コードを返します。
例 
ASCII('A') = 65
注 これは CHAR 関数の逆です。
### ASIN
構文 ASIN(number)
出力 数値 (ラジアン単位の角度)
定義 指定された <number> のアークサイン (角度) を返します。
例 
ASIN(1) = 1.5707963267949
注 逆関数 SIN は、ラジアン単位の角度を引数として受け取り、サインを返します。
### ATAN
構文 ATAN(number)
出力 数値 (ラジアン単位の角度)
定義 指定された <number> のアークタンジェント (角度) を返します。
例 
ATAN(180) = 1.5652408283942
注

逆関数 TAN は、ラジアン単位の角度を引数として受け取り、タンジェントを返します。

ATAN2 と COT も参照してください。
### ATAN2
構文 ATAN2(y number, x number)
出力 数値 (ラジアン単位の角度)
定義 2 つの数値 (<y number> と <x number>) の間のアークタンジェント (角度) を返します。結果はラジアン単位です。
例 
ATAN2(2, 1) = 1.10714871779409
注 ATAN、TAN、COT も参照してください。
### ATTR
構文ATTR(expression)
定義すべての行に単一の値がある場合に <expression> の値を返します。それ以外の場合はアスタリスクを返します。NULL 値は無視されます。
### AVG
構文AVG(expression)
定義<expression> 内のすべての値の平均を返します。Null 値は無視されます。
注AVG は数値フィールドでのみ使用できます。
[先頭に戻る](#top) ## B ### BUFFER
構文 BUFFER(Spatial Point, distance, 'units')
出力 ジオメトリ
定義 半径が <distance> と <unit> の値で決まる、<spatial point> を中心とする多角形の形状を返します。
例 
BUFFER([Spatial Point Geometry], 25, 'mi')
BUFFER(MAKEPOINT(47.59, -122.32), 3, 'km')
注

対応している単位名 (計算では 'miles' のように引用符で囲む必要があります):

  • メートル: meters、metres、m
  • キロメートル: kilometers、kilometres、km
  • マイル: miles、mi
  • フィート: feet、ft
[先頭に戻る](#top) ## C ### CASE
構文 CASE <expression>
WHEN <value1> THEN <then1>
WHEN <value2> THEN <then2>
...
[ELSE <default>]
END
出力 <then> の値のデータ型に応じて異なります。
定義

expression を評価し、指定されたオプション (<value1>、<value2> など) と比較します。value が式と一致した場合、CASE は対応する return を返します。一致しなかった場合は、(オプションの) 既定値を返します。既定値も一致した値もない場合は、Null を返します。
例 
CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals' 
WHEN 'Winter' THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END

「[季節] フィールドを確認してください。値が「夏」の場合は、「サンダル」を返します。値が「冬」の場合は、「ブーツ」を返します。[季節] フィールドの内容が計算内の選択肢と一致しない場合は、「スニーカー」を返します。」

注

IF と IIF も参照してください。

WHEN、THEN、ELSE、END とともに使用されます。

[!TIP]

ヒント: 多くの場合、グループを使用して複雑な CASE 関数と同じ結果を取得したり、前の例のように CASE を使用してネイティブのグループ化機能を置き換えたりすることができます。自身のシナリオで、どちらの方がパフォーマンスがよいかを確認できます。
### CEILING
構文 CEILING(number)
出力 整数
定義 <number> を等しいかより大きな最も近い整数に切り上げます。
例 
CEILING(2.1) = 3
注 FLOOR と ROUND も参照してください。
データベースの制限

CEILING は次のコネクタで利用できます。Microsoft Excel、テキスト ファイル、統計ファイル、パブリッシュされたデータ ソース、Amazon EMR Hadoop Hive、Amazon Redshift、Cloudera Hadoop、DataStax Enterprise、Google Analytics、Google BigQuery、Hortonworks Hadoop Hive、MapR Hadoop Hive、Microsoft SQL Server、Salesforce、Spark SQL。
### CHAR
構文 CHAR(number)
出力 文字列
定義 ASCII コード <number> で符号化される文字を返します。
例 
CHAR(65) = 'A'
注 これは ASCII 関数の逆です。
### COLLECT
構文COLLECT(spatial)
定義引数フィールドの値を組み合わせる集計計算。NULL 値は無視されます。
注COLLECT は空間フィールドでのみ使用できます。
### CONTAINS
構文 CONTAINS(string, substring)
出力 ブール値
定義 指定された <string> に指定された <substring> が含まれている場合、true を返します。
例 
CONTAINS("Calculation", "alcu") = true
注 論理関数 IN およびサポートしている RegEx については、その他の関数についてのドキュメントも参照してください。
### CORR
構文 CORR(expression1, expression2)
出力 -1 から 1 までの数値
定義 2 つの式のピアソン相関係数を返します。
例 
example
注

ピアソン相関係数は、2 つの変数の間の線形関係を測定します。結果は -1 から +1 の範囲となります。ここで、1 は完全な正の線形関係を示し、0 は変数間に線形関係がないことを示し、−1 は完全な負の線形関係を示します。

CORR 結果の 2 乗は、線形傾向線モデルの R-2 乗の値に相当します。「傾向線モデルの用語」を参照してください。

テーブル スコープの LOD 式での使用

CORR を使用すると、テーブル スコープの詳細レベルの式を使用して、集計していない散布図で相関関係を視覚化できます。例:

{CORR(Sales, Profit)}

詳細レベルの式では、相関はすべての行で実行します。CORR(Sales, Profit) (詳細レベルの式にするには括弧を使用しない) のような式を使用した場合、ビューはそれぞれ未定義の他のデータ ポイントを使用した散布図における、各個別ポイントの相関を示します。
データベースの制限

CORR は次のデータ ソースで利用できます。Tableau データ抽出、Cloudera Hive、EXASolution、Firebird (バージョン 3.0 以降)、Google BigQuery、Hortonworks Hadoop Hive、IBM PDA (Netezza)、Oracle、PostgreSQL、Presto、SybaseIQ、Teradata、Vertica。

他のデータ ソースについては、データを抽出するか WINDOW_CORR を使用することを検討してください。「表計算関数」を参照してください。
### COS
構文 COS(number)

引数の数値はラジアン単位の角度です。
出力 数値
定義 角度のコサインを返します。
例 
COS(PI( ) /4) = 0.707106781186548
注

逆関数 ACOS は、引数としてコサインを受け取り、角度をラジアン単位で返します。

PI も参照してください。
### COT
構文 COT(number)

引数の数値はラジアン単位の角度です。
出力 数値
定義 角度のコタンジェントを返します。
例 
COT(PI( ) /4) = 1
注 ATAN、TAN、PI も参照してください。
### COUNT
構文COUNT(expression)
定義アイテムの数を返します。Null 値は数に含まれません。
### COUNTD
構文COUNTD(expression)
定義グループ内の一意のアイテム数を返します。Null 値は数に含まれません。
### COVAR
構文 COVAR(expression1, expression2)
定義 2 つの式の標本共分散を返します。
注

共分散は 2 つの変数の変化をまとめて定量化します。ある変数の値が大きい場合は、平均して、他の変数の大きい値に対応している傾向があるため、プラスの共分散は変数が同じ方向に移動する傾向があることを示します。標本共分散では、母共分散で (COVARP 関数で) 使用される n ではなく、Null でないデータ ポイント数 n-1 を使用して共分散計算を標準化します。標本共分散は、データが、大きな母集団に対する共分散の見積もりに使用されるランダムな標本の場合に適しています。

<expression1> と <expression2> が同じ場合、たとえば、COVAR([profit], [profit]) の場合、COVAR は値がどの程度広い範囲で分散しているかを示す値を返します。

COVAR(X, X) の値は VAR(X) の値と同等であり、STDEV(X)^2 の値とも同等です。
データベースの制限

COVAR は次のデータ ソースで利用できます。Tableau データ抽出、Cloudera Hive、EXASolution、Firebird (バージョン 3.0 以降)、Google BigQuery、Hortonworks Hadoop Hive、IBM PDA (Netezza)、Oracle、PostgreSQL、Presto、SybaseIQ、Teradata、Vertica。

他のデータ ソースについては、データを抽出するか WINDOW_COVAR を使用することを検討してください。「表計算関数」を参照してください。
### COVARP
構文 COVARP(expression 1, expression2)
定義 2 つの式の母共分散を返します。
注

共分散は 2 つの変数の変化をまとめて定量化します。ある変数の値が大きい場合は、平均して、他の変数の大きい値に対応している傾向があるため、プラスの共分散は変数が同じ方向に移動する傾向があることを示します。母共分散は標本共分散に (n-1)/n を乗算したものです。ここで、n は Null でないデータ ポイントの合計です。母共分散は、対象のすべてのアイテムに対して利用可能なデータがある場合に最適です。反対に、アイテムのランダムなサブセットのみがある場合には、標本共分散 (COVAR 関数を使用) が適しています。

<expression1> と <expression2> が同じ場合、たとえば、COVARP([profit], [profit]) の場合、COVARP は値がどの程度広い範囲で分散しているかを示す値を返します。注: COVARP(X, X) の値は VARP(X) の値と同等であり、STDEVP(X)^2 の値とも同等です。
データベースの制限

COVARP は次のデータ ソースで利用できます。Tableau データ抽出、Cloudera Hive、EXASolution、Firebird (バージョン 3.0 以降)、Google BigQuery、Hortonworks Hadoop Hive、IBM PDA (Netezza)、Oracle、PostgreSQL、Presto、SybaseIQ、Teradata、Vertica。

他のデータ ソースについては、データを抽出するか WINDOW_COVAR を使用することを検討してください。「表計算関数」を参照してください。
[先頭に戻る](#top) ## D ### DATE 文字列や数値の式を日付の型に変換する関数。式は、認識可能な形式である必要があります。
構文 DATE(expression)
出力 日付
定義 指定された数値、文字列、または日付の <expression> に対して、日付を返します。
例 
DATE([Employee Start Date])
DATE("September 22, 2018") 
DATE("9/22/2018")
DATE(#2018-09-22 14:52#)
注

DATEPARSE とは異なり、DATE は多くの標準的な日付形式を自動的に認識するため、パターンを指定する必要はありません。ただし、DATE が入力を認識しない場合は、DATEPARSE を使用して形式を指定してみてください。

MAKEDATE も同様の関数ですが、MAKEDATE は年、月、日の数値を入力する必要があります。
### DATEADD 日付部分 (月、日など) に指定された期間を開始日に加えます。
構文 DATEADD(date_part, interval, date)
出力 日付
定義 指定された日付の指定された <date_part> に、<interval> で指定された数値を追加した日付を返します。例えば、開始日に 3 か月を足したり、12 日間を足したりするなどです。
例

すべての締め切り日を 1 週間延長する

DATEADD('week', 1, [due date])

2021 年 2 月 20 日の 280 日後

DATEADD('day', 280, #2/20/21#) = #November 27, 2021#
注 ISO 8601 の日付をサポートしています。
### DATEDIFF 2 つの日付の差を日付部分 (週、年など) の数で返します。
構文 DATEDIFF(date_part, date1, date2, [start_of_week])
出力 整数
定義 date_part の単位で表された、date1 と date2 の差異を返します。例えば、バンドに入った日と抜けた日を引き算して、その人がバンドにいた期間を確認します。
例

1986 年 3 月 25 日と 2021 年 2 月 20 日の間の日数

DATEDIFF('day', #3/25/1986#, #2/20/2021#) = 12,751

その人がバンドに参加していた月数

DATEDIFF('month', [date joined band], [date left band])
注 ISO 8601 の日付をサポートしています。
### DATENAME 指定された日付部分の名前を、個別の文字列として返します。
構文 DATENAME(date_part, date, [start_of_week])
出力 文字列
定義 日付の <date_part> を文字列として返します。
例 
DATENAME('year', #3/25/1986#) = "1986"
DATENAME('month', #1986-03-25#) = "March"
注

ISO 8601 の日付をサポートしています。

よく似た計算に DATEPART があります。これは、指定された日付部分の値を、連続した整数として返します。DATEPART は数値演算であるため、より高速に処理できます。

計算結果の属性 (ディメンションかメジャーか、連続か不連続か) と日付の書式を変更すると、DATEPART と DATENAME の結果は同じ書式にできます。

逆関数 DATEPARSE は、文字列値を受け取り、日付として書式設定します。
### DATEPARSE 特別にフォーマットされた文字列を日付として返します。
構文 DATEPARSE(date_format, date_string)
出力 日付
定義 <date_format> 引数は <date_string> フィールドがどのように配置されているかを示します。文字列フィールドはさまざまな順序で配置することができるため、<date_format> は正確に一致する必要があります。詳細については、「フィールドを日付フィールドに変換する」を参照してください。
例 
DATEPARSE('yyyy-MM-dd', "1986-03-25") = #March 25, 1986#
注

DATE は、多くの標準的な日付形式を自動的に認識する類似の関数です。DATE で入力パターンを認識できない場合は、DATEPARSE の方が適している可能性があります。

MAKEDATE も同様の関数ですが、MAKEDATE は年、月、日の数値を入力する必要があります。

日付を分解して日付部分の値を返す逆関数は、DATEPART (整数出力) と DATENAME (文字列出力) です。
データベースの制限

DATEPARSE は次のコネクタで利用できます。レガシーでない Excel とテキスト ファイルの接続、Amazon EMR Hadoop Hive、Cloudera Hadoop、Google スプレッドシート、Hortonworks Hadoop Hive、MapR Hadoop Hive、MySQL、Oracle、PostgreSQL、および Tableau 抽出。書式設定によってはすべての接続で使用できない場合があります。

DATEPARSE は Hive バリアントではサポートされていません。サポートされているのは、Denodo、Drill、Snowflake のみです。
### DATEPART 指定された日付部分の名前を、整数として返します。
構文 DATEPART(date_part, date, [start_of_week])
出力 整数
定義 日付の <date_part> を整数として返します。
例 
DATEPART('year', #1986-03-25#) = 1986
DATEPART('month', #1986-03-25#) = 3
注

ISO 8601 の日付をサポートしています。

よく似た計算に DATENAME があります。これは、指定された日付部分の名前を、個別の文字列として返します。DATEPART は数値演算であるため、より高速に処理できます。フィールドの属性 (ディメンションかメジャーか、連続か不連続か) と日付の書式を変更すると、DATEPART と DATENAME の結果は同じ書式にできます。

逆関数 DATEPARSE は、文字列値を受け取り、日付として書式設定します。
### DATETIME
構文 DATETIME(expression)
出力 日時
定義 指定された数値、文字列、または日付式に対する日付時刻を返します。
例 
DATETIME("April 15, 2005 07:59:00") = April 15, 2005 07:59:00
### DATETRUNC この関数は、日付の丸め機能と考えることができます。特定の日付を受け取り、希望する特別な条件でその日付の変化形を返します。すべての日付には、日、月、四半期、および年の値が必ずあるため、`DATETRUNC` は、指定された日付部分までの各日付部分に最小値を設定します。詳細については、例を参照してください。
構文 DATETRUNC(date_part, date, [start_of_week])
出力 日付
定義 <date_part> で指定された精度で <date> を切り捨てます。この関数は新しい日付を返します。たとえば、月の中旬にある日付を月レベルで丸めた場合、この関数はその月の第 1 日を返します。
例 
DATETRUNC('day', #9/22/2018#) = #9/22/2018#
DATETRUNC('iso-week', #9/22/2018#) = #9/17/2018#

(2018/9/22 を含む週の月曜日)

DATETRUNC(quarter, #9/22/2018#) = #7/1/2018#

(2018/9/22 を含む四半期の最初の日)

注: 週と ISO 週では、start_of_week が影響します。ISO 週の始まりは、常に月曜日です。この例のロケールでは、 start_of_week が指定されていない場合、週の始まりは日曜日になります。
注

ISO 8601 の日付をサポートしています。

DATETRUNC は、たとえば、Viz の日時フィールドの時刻の表示を停止するためなどに使用しないでください。日付の表示を切り捨てたい場合は、日付の精度を丸めるのではなく、書式を調整してください。

例えば、DATETRUNC('day', #5/17/2022 3:12:48 PM#) は、viz で秒まで表示される書式設定の場合、5/17/2022 12:00:00 AM と表示されます。
### DAY 日付の日の部分 (1 ～ 31) を整数として返します。
構文 DAY(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の日の部分を整数として返します。
例 
Day(#September 22, 2018#) = 22
注 WEEK、MONTH、Quarter、YEAR、および ISO の相当するものも参照してください。
### DEGREES
構文 DEGREES(number)

引数の数値はラジアン単位の角度です。
出力 数値 (度)
定義 ラジアン単位の角度を度単位に変換します。
例 
DEGREES(PI( )/4) = 45.0
注

逆関数 RADIANS は、角度を度単位で受け取り、ラジアン単位で返します。

PI() も参照してください。
### DISTANCE
構文 DISTANCE(<SpatialPoint1>, <SpatialPoint2>, 'units')
出力 数値
定義 指定された units で 2 つのポイント間の距離を返します。
例 
DISTANCE([Origin Point],[Destination Point], 'km')
注

対応している単位名 (計算では引用符で囲む必要があります):

  • メートル: meters、metres、m
  • キロメートル: kilometers、kilometres、km
  • マイル: miles、mi
  • フィート: feet、ft
データベースの制限 この関数はライブ接続でのみ作成することができますが、データ ソースが抽出に変換された場合も引き続き機能します。
### DIV
構文 DIV(integer1, integer2)
出力 整数
定義 <integer1> を <integer2> で割った割り算の整数部分を返します。
例 
DIV(11,2) = 5
### DOMAIN `DOMAIN(string_url)` Google BigQuery に接続時のみサポートしています。詳細については、[「その他の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_additional.htm)を参照してください。 [先頭に戻る](#top) ## E ### ELSE
構文 CASE <expression>
WHEN <value1> THEN <then1>
WHEN <value2> THEN <then2>
...
[ELSE <default>]
END
定義 IF 式または CASE 式で、テスト結果がいずれも true でない場合に返す既定値を指定するためのオプションの部分。
例 
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END
CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals' 
WHEN 'Winter' THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END
注

CASE、WHEN、IF、ELSEIF、THEN、END とともに使用されます。

ELSE は CASE と IF のオプションです。ELSE が指定されていない計算では、<test> がいずれも true でない場合、計算全体で Null が返されます。

ELSE は条件 ([Season] = "Winter" など) を必要とせず、Null 処理の一種と考えることができます。
### ELSEIF
構文 [ELSEIF <test2> THEN <then2>]
定義 IF 式のオプションの部分であり、最初の IF に一致しない場合に追加の条件を指定するために使用されます。
例 
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots' 
ELSEIF [Season] = "Spring" THEN 'Sneakers' 
ELSEIF [Season] = "Autumn" THEN 'Sneakers'
ELSE 'Bare feet' 
END
注

IF、THEN、ELSE、END とともに使用されます。

ELSEIF は、追加の IF 句と考えることができます。ELSEIF はオプションであり、複数回繰り返すことができます。

ELSE とは異なり、ELSEIF には条件が必要です ([Season] = "Winter" など)。
### END
定義 IF 式または CASE 式を閉じるために使用されます。
例 
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END

「「季節」=「夏」の場合、「サンダル」を返します。そうでない場合は、次の式を確認します。「季節」=「冬」の場合、「ブーツ」を返します。どちらの式も true でない場合は、「スニーカー」を返します。」 

CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals' 
WHEN 'Winter' THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END

「[季節] フィールドを確認してください。値が「夏」の場合は、「サンダル」を返します。値が「冬」の場合は、「ブーツ」を返します。[季節] フィールドの内容が計算内の選択肢と一致しない場合は、「スニーカー」を返します。」

注

CASE、WHEN、IF、ELSEIF、THEN、ELSE とともに使用されます。
### ENDSWITH ### ENDSWITH
構文 ENDSWITH(string, substring)
出力 ブール値
定義 指定された <string> が指定された <substring> で終わる場合、true を返します。行末の空白は無視されます。
例 
ENDSWITH("Tableau", "leau") = true
注 サポートしている RegEx については、その他の関数についてのドキュメントも参照してください。
### EXCLUDE 詳細については、[「詳細レベル表現」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_lod.htm)を参照してください。 ### EXP
構文 EXP(number)
出力 数値
定義 指定された <number> で e を累乗した値を返します。
例 
EXP(2) = 7.389
EXP(-[Growth Rate]*[Time])
注 LN も参照してください。
[先頭に戻る](#top) ## F ### FIND
構文 FIND(string, substring, [start])
出力 数値
定義

<string> 内の <substring> のインデックス位置を返します。部分文字列が見つからない場合は、0 を返します。文字列の最初の文字の位置は 1 です。

オプションの数値引数 start を追加した場合、関数は開始位置より前に出現する部分文字列のインスタンスをすべて無視します。
例 
FIND("Calculation", "alcu") = 2
FIND("Calculation", "Computer") = 0
FIND("Calculation", "a", 3) = 7
FIND("Calculation", "a", 2) = 2
FIND("Calculation", "a", 8) = 0
注 サポートしている RegEx については、その他の関数についてのドキュメントも参照してください。
### FINDNTH
構文 FINDNTH(string, substring, occurrence)
出力 数値
定義 指定された <string> 内の <substring> が n 番目に現れる位置を返します。ここで、n は <occurence> 引数で定義されます。
例 
FINDNTH("Calculation", "a", 2) = 7
注

FINDNTH はすべてのデータ ソースで使用できるわけではありません。

サポートしている RegEx については、その他の関数についてのドキュメントも参照してください。
### FIRST `FIRST()` 詳細については、[「表計算の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_tablecalculation.htm)を参照してください。 ### FIXED 詳細については、[「詳細レベル表現」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_lod.htm)を参照してください。 ### FLOAT
構文 FLOAT(expression)
出力 浮動小数点数 (10進数)
定義 引数を浮動小数点数としてキャストします。
例 
FLOAT(3) = 3.000
注 整数を返す INT も参照してください。
### FLOOR
構文 FLOOR(number)
出力 整数
定義 <number> を等しいかより小さな最も近い整数に切り下げます。
例 
FLOOR(7.9) = 7
注 CEILING と ROUND も参照してください。
データベースの制限

FLOOR は次のコネクタで利用できます。Microsoft Excel、テキスト ファイル、統計ファイル、パブリッシュされたデータ ソース、Amazon EMR Hadoop Hive、Cloudera Hadoop、DataStax Enterprise、Google Analytics、Google BigQuery、Hortonworks Hadoop Hive、MapR Hadoop Hive、Microsoft SQL Server、Salesforce、Spark SQL。
### FULLNAME
構文 FULLNAME( )
出力 文字列
定義

現在のユーザーのフル ネームを返します。
例 
FULLNAME( )

サインインしたユーザーのフルネームを返します (「Hamlin Myrer」など)。

[Manager] = FULLNAME( )

Hamlin Myrer というマネージャーがサインインしている場合、この例では、ビューの [マネージャー] フィールドに「Hamlin Myrer」が含まれているときにのみ TRUE を返します。
注

この関数は以下をチェックします。

  • Tableau Cloud および Tableau Server: サインインしたユーザーのフルネーム
  • Tableau Desktop: ユーザーのローカルまたはネットワークのフルネーム

ユーザー フィルター

フィルターとして使用すると、[Username field] = FULLNAME( ) などの計算フィールドにより、サーバーにサインインしているユーザーと関連性のあるデータのみを表示するユーザー フィルターを作成できます。
[先頭に戻る](#top) ## G ### GET\_JSON\_OBJECT `GET_JSON_OBJECT(JSON string, JSON path)` Hadoop Hive に接続時のみサポートしています。詳細については、[「その他の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_additional.htm)を参照してください。 ### GROUP\_CONCAT `GROUP_CONCAT(expression)` Google BigQuery に接続時のみサポートしています。詳細については、[「その他の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_additional.htm)を参照してください。 [先頭に戻る](#top) ## H ### HEXBINX
構文 HEXBINX(number, number)
出力 数値
定義 x、y 座標を最も近い六角形のビンの x 座標にマッピングします。ビンの横幅は 1 です。入力時には適切に拡大縮小する必要があります。
例 
HEXBINX([Longitude]*2.5, [Latitude]*2.5)
注 HEXBINX と HEXBINY は、六角形のビン用のビニング関数とプロット関数です。六角形のビンは、マップなどの x/y 平面内でデータを可視化するための効率的で洗練されたオプションです。ビンは六角形なので、各ビンは円に近似し、データ点からビンの中心への距離のばらつきを最小限に抑えます。これにより、クラスタリングがより正確かつ有益なものになります。
### HEXBINY
構文 HEXBINY(number, number)
出力 数値
定義 x、y 座標を最も近い六角形のビンの y 座標にマッピングします。ビンの横幅は 1 です。入力時には適切に拡大縮小する必要があります。
例 
HEXBINY([Longitude]*2.5, [Latitude]*2.5)
注 HEXBINX も参照してください。
### HOST `HOST(string_url)` Google BigQuery に接続時のみサポートしています。詳細については、[「その他の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_additional.htm)を参照してください。 [先頭に戻る](#top) ## I ### IF
構文 IF <test1> THEN <then1>
[ELSEIF <test2> THEN <then2>...]
[ELSE <default>]
END
出力 <then> の値のデータ型に応じて異なります。
定義

一連の式をテストし、最初の真の <test> の <then> 値を返します。
例 
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END

「「季節」=「夏」の場合、「サンダル」を返します。そうでない場合は、次の式を確認します。「季節」=「冬」の場合、「ブーツ」を返します。どちらの式も true でない場合は、「スニーカー」を返します。」

注

IF と IIF も参照してください。

ELSEIF、THEN、ELSE、END とともに使用されます。
### IFNULL
構文 IFNULL(expr1, expr2)
出力 <expr> の値のデータ型に応じて異なります。
定義

Null 以外の場合は <expr1> を返し、それ以外の場合は <expr2> を返します。
例 
IFNULL([Assigned Room], "TBD")

「[割り当てられた部屋] フィールドが Null でない場合は、その値を返します。[割り当てられた部屋] フィールドが Null の場合は、代わりに「TBD」を返します。」

注

ISNULL と比較します。IFNULL は常に値を返します。ISNULL はブール値 (True または False) を返します。

ZN も参照してください。
### IIF
構文 IIF(<test>, <then>, <else>, [<unknown>])
出力 式内の値のデータ型によって異なります。
定義 条件が満たされているかどうかを確認し (<test>)、テストが true の場合は <then> を返し、テストが false の場合は <else> を返し、テストが Null の場合は <unknown> のオプションの値を返します。オプションの unknown (不明) が指定されていない場合は、IIF は Null を返します。
例 
IIF([Season] = 'Summer', 'Sandals', 'Other footwear')

「「季節」=「夏」の場合、「サンダル」を返します。そうでない場合は、「その他の履物」を返します。」 

IIF([Season] = 'Summer', 'Sandals', 
   IIF('Season' = 'Winter', 'Boots',  'Other footwear')
)

「「季節」=「夏」の場合、「サンダル」を返します。そうでない場合は、次の式を確認します。「季節」=「冬」の場合、「ブーツ」を返します。どちらも true でない場合は、「スニーカー」を返します。」 

IIF('Season' = 'Summer', 'Sandals', 
   IIF('Season' = 'Winter', 'Boots',  
      IIF('Season' = 'Spring', 'Sneakers', 'Other footwear')
   )
)

「「季節」=「夏」の場合、「サンダル」を返します。そうでない場合は、次の式を確認します。「季節」=「冬」の場合、「ブーツ」を返します。どちらの式も true でない場合は、「スニーカー」を返します。」

注

IF と CASE も参照してください。

IIF には、(IF のように) ELSEIF や、(CASE のように) 繰り返される WHEN 句に相当するものはありません。代わりに、IIF ステートメントを <unknown> 要素としてネストすることで、複数のテストを順番に評価できます。最初 (一番外側) の true が返されます。

つまり、以下の計算では、A=A が true と評価されるとすぐに式の評価をやめるため、結果はオレンジではなく赤になります。

IIF('A' = 'A', 'Red', IIF('B' = 'B', 'Orange', IIF('C' = 'D', 'Yellow', 'Green')))

### IN
構文 <expr1> IN <expr2>
出力 ブール値 (True または False)
定義 <expr1> の値が <expr2> のいずれかの値と一致する場合、TRUE を返します。
例 
SUM([Cost]) IN (1000, 15, 200)

「コスト フィールドの値は 1000、15、または 200 ですか?」 

[Field] IN [Set]

「フィールドの値はセット内に存在しますか?」

注

<expr2> の値は、セット、リテラル値のリスト、または組み合わせフィールドにすることができます。

WHEN も参照してください。
### INCLUDE 詳細については、[「詳細レベル表現」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_lod.htm)を参照してください。 ### INDEX `INDEX( )` 詳細については、[「表計算の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_tablecalculation.htm)を参照してください。 ### INT
構文 INT(expression)
出力 整数
定義 引数を整数としてキャストします。引数が式の場合、この関数は結果をゼロに最も近い整数に丸めます。
例 
INT(8/3) = 2
INT(-9.7) = -9
注

文字列が整数に変換される場合、この文字列はまず浮動小数点数に変換されてから、丸められます。

小数を返す FLOAT も参照してください。
ROUND、CEILING、FLOOR も参照してください。
### INTERSECTS
構文INTERSECTS (<geometry1>, <geometry2>)
出力ブール値
定義2 つのジオメトリが空間で重なっているかどうかを示す True または False を返します。
注サポートされている組み合わせ: ポイント/ポリゴン、ライン/ポリゴン、およびポリゴン/ポリゴン
### ISDATE 文字列が有効な日付形式かどうかを確認します。
構文 ISDATE(string)
出力 ブール値
定義 指定された <string> が有効な日付の場合、true を返します。
例 
ISDATE(09/22/2018) = true
ISDATE(22SEP18) = false
注 必須の引数は文字列でなければなりません。ISDATE は、日付データ型のフィールドには使用できません。計算によりエラーが返されます。
### ISFULLNAME
構文 ISFULLNAME("User Full Name")
出力 ブール値
定義

現在のユーザーのフル ネームが指定されたフル ネームに一致する場合に TRUE を返し、一致しない場合は FALSE を返します。
例 
ISFULLNAME("Hamlin Myrer")
注

<"User Full Name"> 引数はフィールドではなくリテラル文字列である必要があります。

この関数は以下をチェックします。

  • Tableau Cloud および Tableau Server: サインインしたユーザーのフルネーム
  • Tableau Desktop: ユーザーのローカルまたはネットワークのフルネーム
### ISMEMBEROF
構文 ISMEMBEROF("Group Name")
出力 ブール値または Null
定義

現在 Tableau を使用しているユーザーが指定された文字列と一致するグループのメンバーである場合は TRUE、メンバーでない場合は FALSE、サインインしていない場合は NULL を返します。
例 
ISMEMBEROF('Superstars')
ISMEMBEROF('domain.lan\Sales')
注

<"Group Full Name"> 引数はフィールドではなくリテラル文字列である必要があります。

Tableau Cloud または Tableau Server にユーザーがサインインしている場合、グループ メンバーシップは Tableau グループによって決定されます。指定された文字列が「全ユーザー」の場合、この関数は TRUE を返します。

ISMEMBEROF( ) 関数は、Active Directory のドメインにも対応しています。Active Directory ドメインは、グループ名を使用して計算内で宣言される必要があります。
### ISNULL
構文 ISNULL(expression)
出力 ブール値 (True または False)
定義

<expression> が NULL の場合 (有効なデータが含まれていない場合)、true を返します。
例 
ISNULL([Assigned Room])

「[割り当てられた部屋] フィールドは Null ですか?」

注

IFNULL と比較します。IFNULL は常に値を返します。ISNULL はブール値を返します。

ZN も参照してください。
### ISOQUARTER
構文 ISOQUARTER(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の ISO8601 週ベースの四半期の部分を整数として返します。
例 
ISOQUARTER(#1986-03-25#) = 1
注 ISOWEEK、ISOWEEKDAY、ISOYEAR、および非 ISO の相当するものも参照してください。
### ISOWEEK
構文 ISOWEEK(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の ISO8601 週ベースの週を整数で返します。
例 
ISOWEEK(#1986-03-25#) = 13
注 ISOWEEKDAY、ISOQUARTER、ISOYEAR、および非 ISO の相当するものも参照してください。
### ISOWEEKDAY
構文 ISOWEEKDAY(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の ISO8601 週ベースの曜日を整数で返します。
例 
ISOWEEKDAY(#1986-03-25#) = 2
注 ISOWEEK、ISOQUARTER、ISOYEAR、および非 ISO の相当するものも参照してください。
### ISOYEAR
構文 ISOYEAR(date)
出力 整数
定義 指定された日付の ISO8601 週ベースの年の部分を整数として返します。
例 
ISOYEAR(#1986-03-25#) = 1,986
注 ISOWEEK、ISOWEEKDAY、ISOQUARTER、および非 ISO の相当するものも参照してください。
### ISUSERNAME
構文 ISUSERNAME("username")
出力 ブール値
定義 現在のユーザーのユーザー名が、指定された <username> に一致する場合は TRUE を、一致しない場合は FALSE を返します。
例 
ISUSERNAME("hmyrer")
注

<"username"> 引数はフィールドではなくリテラル文字列である必要があります。

この関数は以下をチェックします。

  • Tableau Cloud および Tableau Server: サインインしたユーザーのフルネーム
  • Tableau Desktop: ユーザーのローカルまたはネットワークのユーザー名
[先頭に戻る](#top) ## J [先頭に戻る](#top) ## K [先頭に戻る](#top) ## L ### LAST `LAST()` 詳細については、[「表計算の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_tablecalculation.htm)を参照してください。 ### LEFT
構文 LEFT(string, number)
出力 文字列
定義 文字列の左端から <number> 個の文字を返します。
例 
LEFT("Matador", 4) = "Mata"
注 MID と RIGHT も参照してください。
### LEN
構文 LEN(string)
出力 数値
定義 <string> の長さを返します。
例 
LEN("Matador") = 7
注 空間関数 LENGTH と混同しないでください。
### LENGTH
構文 LENGTH(geometry, 'units')
出力 数値
定義 指定された <units> を使用して、<geometry> 内の 1 つまたは複数のライン ストリングの測地パスの長さを返します。
例 
LENGTH([Spatial], 'metres')
注

ジオメトリ引数にライン ストリングがない場合、他の要素は許可されますが、結果は <NaN> になります。

文字列関数 LEN と混同しないでください。
### LN
構文 LN(number)
出力

数値

引数がゼロ以下の場合、出力は Null になります。
定義 <number> の自然対数を返します。
例 
LN(50) = 3.912023005
注 EXP と LOG も参照してください。
### LOG
構文 LOG(number, [base])

オプションの基底の引数が存在しない場合は、10 が基底として使用されます。
出力 数値
定義 指定された <base> に対する <number> の対数を返します。
例 
LOG(16,4) = 2
注 POWER と LN も参照してください。
### LOG2 `LOG2(number)` Google BigQuery に接続時のみサポートしています。詳細については、[「その他の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_additional.htm)を参照してください。 ### LOOKUP `LOOKUP(expression, [offest])` 詳細については、[「表計算の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_tablecalculation.htm)を参照してください。 ### LOWER
構文 LOWER(string)
出力 文字列
定義 指定された <string> をすべて小文字にして返します。
例 
LOWER("ProductVersion") = "productversion"
注 UPPER と PROPER も参照してください。
### LTRIM
構文 LTRIM(string)
出力 文字列
定義 指定された <string> を先頭の空白を削除して返します。
例 
LTRIM(" Matador ") = "Matador "
注 RTRIM も参照してください。
### LTRIM\_THIS `LTRIM_THIS(string, string)` Google BigQuery に接続時のみサポートしています。詳細については、[「その他の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_additional.htm)を参照してください。 [先頭に戻る](#top) ## M ### MAKEDATE
構文 MAKEDATE(year, month, day)
出力 日付
定義 指定された <year>、<month>、<day> から構成される日付値を返します。
例 
MAKEDATE(1986,3,25) = #1986-03-25#
注

注: 値を誤って入力した場合、4 月 31 日は存在しないというエラーが返されるのではなく、MAKEDATE(2020,4,31) = May 1, 2020 のように日付が調整されます。

Tableau のデータ抽出で利用できます。他のデータ ソースで利用可能か確認します。

MAKEDATE では、各日付部分に数値を入力する必要があります。日付であるはずのデータが文字列の場合は、DATE 関数を試してください。DATE は、多くの標準的な日付形式を自動的に認識します。DATE が入力を認識しない場合は、DATEPARSE を使用してみてください。
### MAKEDATETIME
構文 MAKEDATETIME(date, time)
出力 日時
定義 <date> と <time> を組み合わせた日付時刻を返します。日付は、日付、日付時刻、または文字列の種類になることがあります。時刻は日付時刻である必要があります。
例 
MAKEDATETIME("1899-12-30", #07:59:00#) = #12/30/1899 7:59:00 AM#
MAKEDATETIME([Date], [Time]) = #1/1/2001 6:00:00 AM#
注

この関数は、MySQL 互換の接続 (Tableau では MySQL および Amazon Aurora) でのみ使用できます。

MAKETIME は、Tableau データ抽出およびその他のデータ ソースで使用できる類似の関数です。
### MAKELINE
構文 MAKELINE(SpatialPoint1, SpatialPoint2)
出力 ジオメトリ (線)
定義 2 点間に線のマークを生成します
例 
MAKELINE(MAKEPOINT(47.59, -122.32), MAKEPOINT(48.5, -123.1))
注 出発地と目的地のマップを作成するのに役立ちます。
### MAKEPOINT
構文 MAKEPOINT(latitude, longitude, [SRID])
出力 ジオメトリ (点)
定義

<latitude> 列および <longitude> 列のデータを、空間オブジェクトに変換します。

オプションの <SRID> 引数を追加すると、入力として他の投影地理座標を使用できます。
例 
MAKEPOINT(48.5, -123.1)
MAKEPOINT([AirportLatitude], [AirportLongitude])
MAKEPOINT([Xcoord],[Ycoord], 3493)
注

MAKEPOINT では、自動的に生成された緯度と経度のフィールドを使用できません。データ ソースには座標がネイティブに含まれている必要があります。

SRID は、ESPG 参照系コードを使用して座標系を指定する空間参照識別子です。SRID を指定しない場合は WGS84 が使用され、パラメーターは度を単位とする緯度/経度で処理されます。

MAKEPOINT を使用すると、データ ソースを空間的に有効化し、空間結合を使用している空間ファイルと結合することができます。詳細については、「Tableau で空間ファイルを結合する」を参照してください。
### MAKETIME
構文 MAKETIME(hour, minute, second)
出力 日時
定義 指定された <hour>、<minute>、<second> から構成される日付値を返します。
例 
MAKETIME(14, 52, 40) = #1/1/1899 14:52:40#
注

Tableau は時刻のデータ型をサポートしておらず、日付時刻のみをサポートしているため、出力は日付時刻になります。フィールドの日付部分は 1899 年 1 月 1 日になります。

MYSQL 互換の接続でのみ使用できる MAKEDATETIME に類似の関数です。
### MAX
構文 MAX(expression) または MAX(expr1, expr2)
出力 引数と同じデータ型、または引数の一部が Null の場合 NULL 。
定義

2 つの引数の最大値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MAX は集計として単一フィールドにも適用できます。
例 
MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021# 
MAX([Name]) = "Zander"
注

文字列の場合

MAX は、通常、アルファベット順で最後に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MAX の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も高い値です。

日付の場合

日付の場合、MAX は最新の日付です。MAX が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MAX が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MAX(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MAX(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MIN も参照してください。
### MEDIAN
構文 MEDIAN(expression)
定義 式のすべてのレコードの中から中央値を返します。NULL 値は無視されます。
注 MEDIAN は数値フィールドでのみ使用できます。
データベースの制限

MEDIAN は次のデータ ソースでは使用できません。Access、Amazon Redshift、Cloudera Hadoop、HP Vertica、IBM DB2、IBM PDA (Netezza)、Microsoft SQL Server、MySQL、SAP HANA、Teradata。

他のデータ ソース タイプの場合は、この関数を使用してデータを抽出ファイルに抽出できます。「データの抽出」を参照してください。
### MID
構文 (MID(string, start, [length])
出力 文字列
定義

指定された <start> 位置から始まる文字列を返します。文字列の最初の文字の位置は 1 です。

オプションの数値引数 <length> を追加した場合、返される文字列には、その引数に相当する数の文字だけが含まれます。
例 
MID("Calculation", 2) = "alculation"
MID("Calculation", 2, 5) ="alcul"
注 サポートしている RegEx については、その他の関数についてのドキュメントも参照してください。
### MIN
構文 MIN(expression) または MIN(expr1, expr2)
出力 引数と同じデータ型、または引数の一部が Null の場合 NULL 。
定義

2 つの引数の最小値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MIN は集計として単一フィールドにも適用できます。
例 
MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"
注

文字列の場合

MIN は、通常、アルファベット順で最初に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MIN の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も低い値です。

日付の場合

日付の場合、MIN は最も早い日付です。MIN が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MIN が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MIN(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MIN(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MAX も参照してください。
### モデルの拡張機能 詳細については、[「表計算の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_tablecalculation.htm)を参照してください。 - MODEL\_EXTENSION\_BOOL - MODEL\_EXTENSION\_INT - MODEL\_EXTENSION\_REAL - MODEL\_EXTENSION\_STR ### MODEL\_PERCENTILE
構文 MODEL_PERCENTILE(
model_specification (optional),
target_expression,
predictor_expression(s))
定義 予測値が観測されたマーク以下である確率 (0 から 1 の間) を返します。マークは、ターゲット式と他の予測変数で定義されます。これは、累積分布関数 (CDF) とも呼ばれる事後予測分布関数です。
例 
MODEL_PERCENTILE( SUM([Sales]),COUNT([Orders]))
### MODEL\_QUANTILE
構文 MODEL_QUANTILE(
model_specification (optional),
quantile,
target_expression,
predictor_expression(s))
定義 指定した分位数で、ターゲット式と他の予測変数によって定義された推定範囲内のターゲット数値を返します。これは事後予測分位です。
例 
MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Sales]), COUNT([Orders]))
### MONTH
構文 MONTH(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の月を整数で返します。
例 
MONTH(#1986-03-25#) = 3
注 DAY、WEEK、Quarter、YEAR、および ISO の相当するものも参照してください。
[先頭に戻る](#top) ## N ### NOT
構文 NOT <expression>
出力 ブール値 (True または False)
定義 1 つの式で論理否定を実行します。
例 
IF NOT [Season] = "Summer" 
THEN 'Don't wear sandals' 
ELSE 'Wear sandals' 
END

「季節が夏でない場合は、「サンダルを履かないでください」を返します。そうでない場合は、「サンダルを履いてください」と返します。」
注

多くの場合、IF や IIF とともに使用されます。このリファレンス内の Tableau 関数はアルファベット順に整理されています。文字をクリックすると、リスト内のその場所にジャンプします。Ctrl+F (Mac では Command-F) を使用して検索ボックスを開き、特定の関数を検索することもできます。 と OR も参照してください。
### NOW
構文 NOW()
出力 日時
定義 現在のローカル システムの日付と時刻を返します。
例 
NOW() = 1986-03-25 1:08:21 PM
注

NOW は引数を取りません。

日付時刻でなく日付を返す同様の計算である TODAY も参照してください。

データ ソースがライブ接続の場合、システムの日付と時刻は別のタイムゾーンになる可能性があります。これに対処する方法の詳細については、「ナレッジベース」を参照してください。
[先頭に戻る](#top) ## O ### OR
構文 <expr1> OR <expr2>
出力 ブール値 (True または False)
定義 2 つの式の論理和を実行します。
例 
IF [Season] = "Spring" OR [Season] = "Fall" 
THEN "Sneakers" 
END

「(「季節」=「春」) または (「季節」=「秋」) のいずれかが true の場合、「スニーカー」を返します。」

注

多くの場合、IF や IIF とともに使用されます。このリファレンス内の Tableau 関数はアルファベット順に整理されています。文字をクリックすると、リスト内のその場所にジャンプします。Ctrl+F (Mac では Command-F) を使用して検索ボックスを開き、特定の関数を検索することもできます。 と NOT も参照してください。

いずれかの式が TRUE の場合、結果は TRUE になります。両方の式が FALSE の場合、結果は FALSE になります。両方の式が NULL の場合、結果は NULL になります。

OR 比較の結果がワークシートに表示される計算を作成すると、Tableau では TRUE や FALSE と表示されます。この設定を変更するには、書式設定ダイアログ ボックスの [書式設定] エリアを使用してください。

注: OR 演算子は、「短絡評価」を採用しています。そのため、最初の式が TRUE として評価された場合、2 番目の式はまったく評価されません。このことは、最初の式が TRUE として評価されているときに、2 番目の式でエラーが発生した場合に役に立ちます。なぜならば、短絡評価が採用されている場合、2 番目の式は一度も評価されないからです。
### OUTLINE
構文 OUTLINE(<spatial polygon>)
出力 ジオメトリ
定義 多角形のジオメトリをライン ストリングに変換します。
注

塗りつぶしとは異なるスタイルを設定できる、枠線用の別のレイヤーを作成する場合に便利です。

マルチ多角形内の多角形をサポートします。
[先頭に戻る](#top) ## P ### PARSE\_URL `PARSE_URL(string, url_part)` Cloudera Impala に接続されている場合のみサポートされます。詳細については、[「その他の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_additional.htm)を参照してください。 ### PARSE\_URL\_QUERY `PARSE_URL_QUERY(string, key)` Cloudera Impala に接続されている場合のみサポートされます。詳細については、[「その他の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_additional.htm)を参照してください。 ### PERCENTILE
構文 PERCENTILE(expression, number)
定義 指定された <number> に対する指定された <expression> の百分位値を返します。<number> は 0 と 1 の間 (0 と 1 を包む) の数値定数である必要があります。
例 
PERCENTILE([Score], 0.9)
データベースの制限

この関数は次のデータ ソースで使用できます。非レガシー Microsoft Excel およびテキスト ファイル接続、抽出および抽出専用のデータ ソース タイプ (Google Analytics、OData、または Salesforce など)、Sybase IQ 15.1 以降のデータ ソース、Oracle 10 以降のデータ ソース、Cloudera Hive および Hortonworks Hadoop Hive データ ソース、EXASolution 4.2 以降のデータ ソース。

他のデータ ソース タイプの場合は、この関数を使用してデータを抽出ファイルに抽出できます。「データの抽出」を参照してください。
### PI
構文 PI()
出力 数値
定義 数値定数 pi (3.14159...) を返します。
例 
PI() = 3.14159
注 入力がラジアン単位の三角関数に便利です。
### POWER
構文 POWER(number, power)
出力 数値
定義 <number> を <power> で指定された回数掛け合わせます。
例 
POWER(5,3) = 125
POWER([Temperature], 2)
注 5^3 = POWER(5,3) = 125 のように、^ 記号を使用することもできます。

EXP、LOG、SQUARE も参照してください。
### PREVIOUS\_VALUE `PREVIOUS_VALUE(expression)` 詳細については、[「表計算の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_tablecalculation.htm)を参照してください。 ### PROPER
構文 PROPER(string)
出力 文字列
定義

指定された <string> を各単語の最初の文字を大文字、残りの文字を小文字にして返します。
例 
PROPER("PRODUCT name") = "Product Name"
PROPER("darcy-mae") = "Darcy-Mae"
注

スペースや句読点などの英数字以外の文字も区切り文字として扱われます。

LOWER と UPPER も参照してください。
[先頭に戻る](#top) ## Q ### Quarter
構文 QUARTER(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の四半期を整数で返します。
例 
QUARTER(#1986-03-25#) = 1
注 DAY、WEEK、MONTH、YEAR、および ISO の相当するものも参照してください。
[先頭に戻る](#top) ## R ### RADIANS
構文 RADIANS(number)
出力 数値 (ラジアン単位の角度)
定義 指定された <number> を度単位からラジアン単位に変換します。
例 
RADIANS(180) = 3.14159
注 逆関数 DEGREES は、角度をラジアン単位で受け取り、度単位で返します。
### RANK 表計算関数 詳細については、[「表計算の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_tablecalculation.htm)を参照してください。 - `RANK(expression, ['asc' | 'desc'])` - `RANK_DENSE(expression, ['asc' | 'desc'])` - `RANK_MODIFIED(expression, ['asc' | 'desc'])` - `RANK_PERCENTILE(expression, ['asc' | 'desc'])` - `RANK_UNIQUE(expression, ['asc' | 'desc'])` ### RAWSQL 関数 詳細については、[「パススルー関数 (RAWSQL)」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_passthrough.htm)を参照してください。 - `RAWSQL_BOOL("sql_expr", [arg1], … [argN])` - `RAWSQL_DATE("sql_expr", [arg1], … [argN])` - `RAWSQL_DATETIME("sql_expr", [arg1], … [argN])` - `RAWSQL_INT("sql_expr", [arg1], … [argN])` - `RAWSQL_REAL("sql_expr", [arg1], … [argN])` - `RAWSQL_SPATIAL` - `RAWSQL_STR("sql_expr", [arg1], … [argN])` - `RAWSQLAGG_BOOL("sql_expr", [arg1], … [argN])` - `RAWSQLAGG_DATE("sql_expr", [arg1], … [argN])` - `RAWSQLAGG_DATETIME("sql_expr", [arg1], … [argN])` - `RAWSQLAGG_INT("sql_expr", [arg1], … [argN])` - `RAWSQLAGG_REAL("sql_expr", [arg1], … [argN])` - `RAWSQLAGG_STR("sql_expr", [arg1], … [argN])` ### REGEXP 関数 詳細については、[「その他の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_additional.htm)を参照してください。 - `REGEXP_EXTRACT(string, pattern)` - `REGEXP_EXTRACT_NTH(string, pattern, index)` - `REGEXP_EXTRACT_NTH(string, pattern, index)` - `REGEXP_MATCH(string, pattern)` - `REGEXP_REPLACE(string, pattern, replacement)` ### REPLACE
構文 REPLACE(string, substring, replacement
出力 文字列
定義 <string> で <substring> を検索し、それを <replacement> で置き換えます。<substring> が見つからない場合、文字列は変更されません。
例 
REPLACE("Version 3.8", "3.8", "4x") = "Version 4x"
注 その他の関数についてのドキュメントの REGEXP_REPLACE も参照してください。
### RIGHT
構文 RIGHT(string, number)
出力 文字列
定義 文字列の右端から <number> 個の文字を返します。
例 
RIGHT("Calculation", 4) = "tion"
注 LEFT と MID も参照してください。
### ROUND
構文 ROUND(number, [decimals])
出力 数値
定義

指定された桁数に <number> を丸めます。

オプションの decimals 引数は、最終結果に含める小数点以下の桁数 (精度) を指定します。decimals を省略した場合、数値は最も近い整数に丸められます。
例 
ROUND(1/3, 2) = 0.33
注

MS SQL Server などの一部のデータベースでは、桁数に負の値を指定できます。たとえば、-1 は数値を十の位で丸め、-2 は百の位で丸めます。このことは、すべてのデータベースに当てはまるわけではありません。たとえば、Excel と Access には当てはまりません。

[!TIP]

ヒント: ROUND では、参照元の数値の浮動小数点表現 (9.405 から 9.40 に丸めるなど) が原因で問題が発生する可能性があるため、丸めるのではなく目的の小数点以下の桁数になるように数値を書式設定する方が望ましい場合があります。9.405 を小数点以下 2 桁に書式設定すると、9.41 になります。

CEILING と FLOOR も参照してください。
### RTRIM
構文 RTRIM(string)
出力 文字列
定義 指定された <string> を末尾の空白を削除して返します。
例 
RTRIM(" Calculation ") = " Calculation"
注 LTRIM と TRIM も参照してください。
### RTRIM\_THIS `RTRIM_THIS(string, string)` Google BigQuery に接続時のみサポートしています。詳細については、[「その他の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_additional.htm)を参照してください。 ### RUNNING 表計算関数 詳細については、[「表計算の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_tablecalculation.htm)を参照してください。 - `RUNNING_AVG(expression)` - `RUNNING_COUNT(expression)` - `RUNNING_MAX(expression)` - `RUNNING_MIN(expression)` - `RUNNING_SUM(expression)` [先頭に戻る](#top) ## S ### SCRIPT 分析拡張機能 詳細については、[「表計算の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_tablecalculation.htm)を参照してください。 - `SCRIPT_BOOL` - `SCRIPT_INT` - `SCRIPT_REAL` - `SCRIPT_STR` ### SHAPETYPE
構文 SHAPETYPE(<geometry>)
出力 文字列
定義 Empty、Point、MultiPoint、LineString、MultiLinestring、Polygon、MultiPolygon、Mixed、およびサポートされていないものなどの空間ジオメトリの構造を説明する文字列を返します。
例 
SHAPETYPE(MAKEPOINT(48.5, -123.1)) = "Point"
### SIGN
構文 SIGN(number)
出力 -1、0、または 1
定義 <number> の符号を返します。数値が負の場合は -1、数値がゼロの場合は 0、数値が正の場合は 1 を返します。
例 
SIGN(AVG(Profit)) = -1
注 ABS も参照してください。
### SIN
構文 SIN(number)
出力 数値
定義 角度のサインをラジアン単位で返します。
例 
SIN(0) = 1.0
SIN(PI( )/4) = 0.707106781186548
注

逆関数 ASIN は、引数としてサインを受け取り、角度をラジアン単位で返します。

PI も参照してください。角度を度単位からラジアン単位に変換するには、RADIANS を使用します。
### SIZE `SIZE()` 詳細については、[「表計算の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_tablecalculation.htm)を参照してください。 ### SPACE
構文 SPACE(number)
出力 文字列 (具体的にはスペースのみ)
定義 指定された文字数分の空白からなる文字列を返します。
例 
SPACE(2) = "  "
### SPLIT
構文 SPLIT(string, delimiter, token number)
出力 文字列
定義 <delimiter> 文字を使用して文字列を <tokens> のシーケンスに分割し、<string> の部分文字列を返します。
例 
SPLIT ("a-b-c-d", "-", 2) = "b"
SPLIT ("a|b|c|d", "|", -2) = "c"
注

文字列は区切り文字とトークンが交互に連続する文字列として解釈されます。そのため、文字列が abc-defgh-i-jkl で、区切り文字が「-」の場合、トークンは (1) abc、(2) defgh、(3) i、(4) jlk になります。

SPLIT はトークン番号に対応するトークンを返します。トークン番号が正の場合、トークンは文字列の左端からカウントされます。トークン番号が負の場合、トークンは文字列の右からカウントされます。

サポートしている REGEX については、その他の関数についてのドキュメントも参照してください。
データベースの制限

split コマンドと custom split コマンドは、次の種類のデータ ソースで使用できます。Tableau データ抽出、Microsoft Excel、テキスト ファイル、PDF ファイル、Salesforce、OData、Microsoft Azure Market Place、Google アナリティクス、Vertica、Oracle、MySQL、PostgreSQL、Teradata、Amazon Redshift、Aster Data、Google Big Query、Cloudera Hadoop Hive、Hortonworks Hive、Microsoft SQL Server。

データ ソースによっては、文字列の分割に制限があります。このトピックで後述する SPLIT 関数の制限事項を参照してください。
### SQRT
構文 SQRT(number)
出力 数値
定義 <number> の平方根を返します。
例 
SQRT(25) = 5
注 SQUARE も参照してください。
### SQUARE
構文 SQUARE(number)
出力 数値
定義 <number> の平方を返します。
例 
SQUARE(5) = 25
注 SQRT と POWER も参照してください。
### STARTSWITH
構文 STARTSWITH(string, substring)
出力 ブール値
定義 string が substring で始まる場合は、true を返します。先頭の空白は無視されます。
例 
STARTSWITH("Matador, "Ma") = TRUE
注 CONTAINS、およびサポートしている REGEX については、その他の関数についてのドキュメントも参照してください。
### STDEV
構文STDEV(expression)
定義母集団の標本に基づいて、指定された <expression> のすべての値の統計的標準偏差を返します。
### STDEVP
構文STDEVP(expression)
定義バイアスした母集団に基づいて、指定された <expression> のすべての値の統計的標準偏差を返します。
### STR
構文 STR(expression)
出力 文字列
定義 引数を文字列としてキャストします。
例 
STR([ID])
### SUM
構文SUM(expression)
定義<expression> 内のすべての値の合計を返します。NULL 値は無視されます。
注SUM は数値フィールドでのみ使用できます。
[先頭に戻る](#top) ## T ### TAN
構文 TAN(number)

<number> の引数はラジアン単位の角度です。
出力 数値
定義 角度のタンジェントを返します。
例 
TAN(PI ( )/4) = 1.0
注 ATAN、ATAN2、COT、PI も参照してください。角度を度単位からラジアン単位に変換するには、RADIANS を使用します。
### THEN
構文 IF <test1> THEN <then1>
[ELSEIF <test2> THEN <then2>...]
[ELSE <default>]
END
定義 IF、ELSEIF、CASE の式の必須部分であり、特定の値またはテストが true の場合に返す結果を定義するために使用されます。
例 
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END

「「季節」=「夏」の場合、「サンダル」を返します。そうでない場合は、次の式を確認します。「季節」=「冬」の場合、「ブーツ」を返します。どちらの式も true でない場合は、「スニーカー」を返します。」 

CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals' 
WHEN 'Winter' THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END

「[季節] フィールドを確認してください。値が「夏」の場合は、「サンダル」を返します。値が「冬」の場合は、「ブーツ」を返します。[季節] フィールドの内容が計算内の選択肢と一致しない場合は、「スニーカー」を返します。」

注

CASE、WHEN、IF、ELSEIF、THEN、ELSE、END とともに使用されます。
### TIMESTAMP\_TO\_USEC `TIMESTAMP_TO_USEC(expression)` Google BigQuery に接続時のみサポートしています。詳細については、[「その他の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_additional.htm)を参照してください。 ### TLD `TLD(string_url)` Google BigQuery に接続時のみサポートしています。詳細については、[「その他の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_additional.htm)を参照してください。 ### TODAY
構文 TODAY()
出力 日付
定義 現在のローカル システムの日付を返します。
例 
TODAY() = 1986-03-25
注

TODAY は引数を取りません。

日付ではなく日付時刻を返す同様の計算である NOW も参照してください。

データ ソースがライブ接続の場合、システムの日付は別のタイムゾーンになる可能性があります。これに対処する方法の詳細については、「ナレッジベース」を参照してください。
### TOTAL `TOTAL(expression)` 詳細については、[「表計算の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_tablecalculation.htm)を参照してください。 ### TRIM
構文 TRIM(string)
出力 文字列
定義 指定された <string> を、先頭と末尾の空白を削除して返します。
例 
TRIM(" Calculation ") = "Calculation"
注 LTRIM と RTRIM も参照してください。
[先頭に戻る](#top) ## U ### UPPER
構文 UPPER(string)
出力 文字列
定義 指定された <string> をすべて大文字にして返します。
例 
UPPER("Calculation") = "CALCULATION"
注 PROPER と LOWER も参照してください。
### USEC\_TO\_TIMESTAMP `USEC_TO_TIMESTAMP(expression)` Google BigQuery に接続時のみサポートしています。詳細については、[「その他の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_additional.htm)を参照してください。 ### USERDOMAIN
構文 USERDOMAIN( )
出力 文字列
定義 現在のユーザーのドメインを返します。
注

この関数は以下をチェックします。

  • Tableau Cloud および Tableau Server: サインインしているユーザーのユーザー ドメイン
  • Tableau Desktop: ユーザーがドメイン上に存在する場合はローカル ドメイン
### USERNAME
構文 USERNAME( )
出力 文字列
定義 現在のユーザーのユーザー名を返します。
例 
USERNAME( )

サインインしているユーザーのユーザー名 (「hmyrer」など) を返します。

[Manager] = USERNAME( )

hmyrer というマネージャーがサインインしている場合、この例では、ビューの [マネージャー] フィールドに「hmyrer」が含まれているときにのみ TRUE を返します。
注

この関数は以下をチェックします。

  • Tableau Cloud および Tableau Server: サインインしたユーザーのユーザー名
  • Tableau Desktop: ユーザーのローカルまたはネットワークのユーザー名

ユーザー フィルター

フィルターとして使用すると、[Username field] = USERNAME( ) などの計算フィールドにより、サーバーにサインインしているユーザーと関連性のあるデータのみを表示するユーザー フィルターを作成できます。
### ユーザー属性 JSON Web トークン関数 - `USERATTRIBUTE('attribute_name')` - `USERATTRIBUTEINCLUDES('attribute_name', 'expected_value')` 詳細については、[「ユーザー関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_user.htm)を参照してください。 [先頭に戻る](#top) ## V ### VAR
構文VAR(expression)
定義母集団の標本に基づいて、指定された式のすべての値の統計的分散を返します。
### VARP
構文VARP(expression)
定義母集団全体について、指定された式のすべての値の統計的分散を返します。
[先頭に戻る](#top) ## W ### WEEK
構文 WEEK(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の週を整数で返します。
例 
WEEK(#1986-03-25#) = 13
注 DAY、MONTH、Quarter、YEAR、および ISO の相当するものも参照してください。
### WHEN
構文 CASE <expression>
WHEN <value1> THEN <then1>
WHEN <value2> THEN <then2>
...
[ELSE <default>]
END
定義 CASE 式の必須部分。<expression> と一致する最初の <value> を見つけ、対応する <then> を返します。
例 
CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals' 
WHEN 'Winter' THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END

「[季節] フィールドを確認してください。値が「夏」の場合は、「サンダル」を返します。値が「冬」の場合は、「ブーツ」を返します。[季節] フィールドの内容が計算内の選択肢と一致しない場合は、「スニーカー」を返します。」

注

CASE、THEN、ELSE、END とともに使用されます。

CASE は次のような WHEN IN 構造もサポートします。

CASE <expression> 
WHEN IN <set1> THEN <then1> 
WHEN IN <combinedfield> THEN <then2> 
... 
ELSE <default> 
END

WHEN IN で比較される値は、セット、リテラル値のリスト、または組み合わせフィールドである必要があります。IN も参照してください。
### ウィンドウ表計算 詳細については、[「表計算の関数」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_tablecalculation.htm)を参照してください。 - `WINDOW_AVG(expression, [start, end])` - `WINDOW_CORR(expression1, expression2, [start, end])` - `WINDOW_COUNT(expression, [start, end])` - `WINDOW_COVAR(expression1, expression2, [start, end])` - `WINDOW_COVARP(expression1, expression2, [start, end])` - `WINDOW_MAX(expression, [start, end])` - `WINDOW_MEDIAN(expression, [start, end])` - `WINDOW_MIN(expression, [start, end])` - `WINDOW_PERCENTILE(expression, number, [start, end])` - `WINDOW_STDEV(expression, [start, end])` - `WINDOW_STDEVP(expression, [start, end])` - `WINDOW_SUM(expression, [start, end])` - `WINDOW_VAR(expression, [start, end])` - `WINDOW_VARP(expression, [start, end])` [先頭に戻る](#top) ## X ### XPATH 関数 Hadoop Hive に接続時のみサポートしています。詳細については、[「パススルー関数 (RAWSQL)」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/functions_functions_passthrough.htm)を参照してください。 - `XPATH_BOOLEAN(XML string, XPath expression string)` - `XPATH_DOUBLE(XML string, XPath expression string)` - `XPATH_FLOAT(XML string, XPath expression string)` - `XPATH_INT(XML string, XPath expression string)` - `XPATH_LONG(XML string, XPath expression string)` - `XPATH_SHORT(XML string, XPath expression string)` - `XPATH_STRING(XML string, XPath expression string)` [先頭に戻る](#top) ## Y ### YEAR
構文 YEAR(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の年を整数で返します。
例 
YEAR(#1986-03-25#) = 1,986
注 DAY、WEEK、MONTH、Quarter、および ISO の相当するものも参照してください。
[先頭に戻る](#top) ## Z ### ZN
構文 ZN(expression)
出力 <expression> のデータ型によって異なります。または 0 です。
定義 null でない場合は <expression> を返し、それ以外は 0 を返します。
例 
ZN([Test Grade])

「テストの成績が Null でない場合は、その値を返します。テストの成績が Null の場合は、0 を返します。」

注

ZN は IFNULL の特殊なケースであり、式が Null の場合の代替値は計算で指定されるのではなく、常に 0 になります。

ZN は、追加の計算を実行し、Null によって計算全体が Null になる場合に特に便利です。ただし、これらの結果を Null として解釈することは、必ずしも 0 と同義ではなく、欠損データを表す可能性があるので注意が必要です。

ISNULL も参照してください。
[先頭に戻る](#top) ## 関連項目 [Tableau 関数 (カテゴリ別)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_categories.htm) [Tableau で使用する関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 円グラフの作成 円グラフを使用して全体に占める割合を表示できます。スライスの数が少ない円グラフのみを使用するのがベスト プラクティスです。 円グラフは、以下の基本のブロックで構成されています。 - **マーク タイプ**: 円グラフ - **色**： ディメンション。 - ディメンションの各要素は、円グラフ内のスライスまたはウェッジとして表されます。一意の値が 5 個以下のディメンションを使用するようにしてください。 - **角度**： メジャー。マーク タイプが \[円グラフ\] に設定されていると、**\[角度\]** プロパティが \[マーク\] カードに表示されます。 さまざまな製品カテゴリーが合計収益にどのように貢献しているのかを示す円グラフのビューを作成するには、次の手順に従います。 1. サンプル - スーパーストア のデータ ソースに接続します (必要に応じて「[Tableau Public サンプル データ ページ](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)」からダウンロードできます)。 2. \[収益\] メジャーを \[列\] にドラッグし、\[カテゴリー\] ディメンションを \[行\] にドラッグします。 Tableau で \[Sales (売上)\] メジャーが合計として集計されます。既定では、Tableau には棒グラフが表示されます。 ![カテゴリー別の収益の棒グラフ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pie_1_10.0.png)5. ツール バーの \[表示形式\] をクリックし、円グラフ タイプを選択します。円グラフには、少なくとも 1 つのディメンションと 1 つまたは 2 つのメジャーが必要です。利益率などの集計フィールドは、これらの要件には寄与しません。 ![複数のチャート タイプを表示する \[表示形式\] メニュー](Img/pie_2.png) \[表示形式\] でアイコンをクリックすると、次の 3 つの動作が行われます。 - マーク タイプが **\[円グラフ\]** に変わります。 - **\[列\]** シェルフに配置した **［収益］** メジャー (合計として集計されています) が \[マーク\] カード上の \[**サイズ\]** プロパティと **\[角度\]** プロパティの両方に移動します。 - **\[列\]** シェルフに配置した **\[カテゴリー\]** ディメンションが \[マーク\] カード上の **\[色\]** プロパティに移動します。 ![円グラフ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pie_3_10.0.png) かなり小さな円グラフが表示されます。グラフを大きくするには、次の手順を実行します。 1. ツールバーの \[フィット\] メニューに移動し、\[ビュー全体\] を選択します。 2. \[マーク\] カード上の **\[サイズ\]** プロパティをクリックし、円グラフが望ましいサイズになるまでスライダーをドラッグします。 12. ラベルを追加するには、\[カテゴリー\] ディメンションを \[データ\] ペインから \[マーク\] カード上の \[ラベル\] にドラッグします。 ![サブカテゴリー ラベル付きの円グラフ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/pie_4.png) **注:** 円グラフは、視覚化の中でマーク タイプとしても使用できます。詳細については、[円グラフ マーク](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_marktypes.htm#PieMark)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 凡例のハイライト 凡例のハイライトを使用して、ビュー内の特定のマークにユーザーの注意を集めることができます。凡例のハイライトをオンにすると、凡例項目に関連付けられたマークがハイライトされ、その他のマークは薄く表示されます。 1 方向 ![蛍光ペン アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/oneway_highlight_icon.png) または双方向 ![双方向の強調表示アイコン (下に線が描かれたペン)。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/twoway_highlight_icon.png) の強調表示のいずれかを有効にすると、ビュー内のマークを強調表示できます。凡例の上部のアイコンは、使用中のモードを示しています。 - 一方向ハイライトでは、凡例内の値を使用してマークをハイライトできます。 - 双方向ハイライトでは、凡例またはビューのいずれかを使用してマークをハイライトすることができます。これはデフォルトの設定です。ビューのマークをハイライトすると、凡例の一致するメンバーもハイライトされます。 また、ワークブックやシートのハイライトは、ツール バーから無効にすることもできます。この操作は、凡例上のハイライトアイコンを非表示にします。ツール バーのハイライト オプションの使用の詳細については、[\[ハイライト\] ツールバー ボタン](actions_highlight_toolbar.htm)を参照してください。 この例では、次のビューにはいくつかの製品の注文数と利益の関係が示されています。左のビューには色の凡例の標準の機能が使用され、すべてのマークは出荷モードに基づいて色分けされています。右のビューには、セカンド クラスで出荷済みの製品をコールアウトする凡例のハイライトが使用されています。
通常の色の凡例   ハイライトが有効な色の凡例
すべてのマークが配送モードに基づいて色分けされた、Viz 内の標準の色の凡例。   第二種郵便で届けられる製品に注意を喚起している Viz の凡例で、色の凡例の強調表示が有効になっています。
凡例のハイライト モードと標準モードは、\[凡例\] カード メニューを使用すると簡単に切り替えることができます。色の凡例の場合、ビューのハイライトされている状態が適切な場合は、ハイライト色をカラー パレットに割り当てることができます。元の色はハイライト色に置き換えられます。 ## 凡例のハイライトをオンにする 1. 凡例の上部にあるハイライト ボタン ![蛍光ペン アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/symbol_highlight.png) をクリックします。 Tableau Desktop を使用している場合は、凡例カード メニューの \[選択したアイテムをハイライト\] を選択して凡例のハイライトをオンにすることもできます。 この例は、色の凡例を使用してハイライトを示します。色の凡例は既定でオンになっています。 ![色の凡例上の蛍光ペン アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/highlight8.png) 2. 色の凡例でアイテムを選択します。 凡例のハイライトをオンにすると、色の凡例で別のアイテムを選択して、ビューの特定のデータにすばやく注目することができます。凡例のハイライトをオンにすると、ハイライト アクションが作成され、\[アクション\] ダイアログ ボックスで変更できます。 ## 凡例のハイライトをオフにする 凡例の上部にあるハイライト ボタン ![蛍光ペン アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/symbol_highlight.png) をクリックします。これによりハイライトを一方向に変更し、凡例を使用してビュー内の一致するマークをハイライトできます。 ### Tableau Desktop での凡例のハイライト Tableau Desktop を使用している場合は、凡例カード メニューの \[選択したアイテムをハイライト\] を選択して凡例のハイライトをオフにすることもできます。ハイライターの凡例のハイライトをオフにすると、\[アクション\] ダイアログ ボックスからアクションが削除されます。 ビューのハイライトされている状態が適切なため、凡例のハイライト モードをオフにしても特定のメンバーをハイライトしたままにするには、ハイライト色を既存のカラー パレットに割り当てます。元の色の凡例は破棄され、ハイライト色がその凡例の新しいカラー パレットになります。 ハイライト色をカラー パレットに割り当てるには、\[色の凡例\] カード メニューの \[ハイライト色をパレットに割り当てる\] を選択します。 ![パレットに強調表示色を割り当てるオプションを含むコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/highlight6.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 分析用構造データ データ準備と分析用にデータを構造化する方法を理解するために基本となる概念がいくつかあります。データは、実にさまざまな形式で生成、キャプチャ、保存できますが、分析に関してはすべてのデータ形式が等しく作成されているわけではありません。 データの準備とは、適切に書式設定されたデータを単一の表または複数の関連する表に取り込み、Tableau で分析できるようにするプロセスです。このプロセスには、構造（行と列）、ならびに適切なデータ型や適切なデータ値などのデータ クレンリネスの側面が含まれます。 > [!TIP] > > **ヒント**: 独自のデータセットを使用する際、次のトピックを参照すると役立つでしょう。使用できるデータセットがまだない場合は、[適切なデータセットを探す](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/find_good_datasets.htm)でヒントを参照してください。 ## 構造が分析に与える影響 データ構造は制御できない場合もあります。このトピックの残りの部分は、生データとそれを加工するために必要なツール (Tableau Prep Builder など) にアクセスできることを前提としています。しかし、望んだとおりにデータをピボットまたは集計できない場合があります。多くの場合、分析の実行が可能であっても、計算やデータへのアプローチ方法を変更する必要が生じる場合があります。異なるデータ構造で同じ分析を実行する方法の例については、「Tableau Prep のある日のシナリオ: [Tableau Desktop での 2 番目の日付を使用した分析」](https://help.tableau.com/current/prep/ja-jp/prep_tutorial_2nddateB.htm)を参照してください。しかし、データ構造を最適化できれば、分析がはるかに簡単になります。 ## データ構造 Tableau Desktop は、スプレッドシートのように書式設定された表内のデータに最適です。つまり、行と列に格納され、最初の行に列見出しがあるデータと相性が良いのです。それでは、行や列とは一体何でしょうか？ ### 行とは何ですか？ 小売店での取引に関する情報から、特定の場所の気象測定、ソーシャルメディア投稿に関する統計など、どんなものでも行またはレコードになりえます。 データ内のレコード (行) が何を表すのかを知ることが重要です。これがデータの_粒度_です。
ここでは、各レコードは 1 日です ここでは、各レコードは 1 か月です

毎日の最高、平均、最低気温 (°F) を示す表。

毎月の最高、平均、最低気温 (°F) を示す表。

> [!TIP] > > **ヒント:** ベスト プラクティスは、一意の ID (UID: 各行を一意のデータとして識別する値) を持たせることです。各レコードの社会保障番号や URL のようなものと考えてください。スーパーストアでは、これは行 ID になります。すべてのデータセットに UID があるわけではありませんが、UID があっても問題にはならないという点に注意してください。 「データセットの行は何を表すのか？」という質問に答えられるようにしましょう。これは、「TableName(Count) フィールドは何を表しているのか?」という質問に対する回答と同じです。その点を明確に説明できなければ、分析を行うデータの構造が不十分になる可能性があります。 集計と粒度 行を構成するものに関連する概念は、スペクトルの反対側の端である集約と粒度の概念です。 集計 - 複数のデータ値がどのように 1 つの値にまとめられているかを指します。たとえば、パンプキンパイ用のスパイスに関する Google 検索をすべて数えたり、特定の日にシアトル周辺のすべての温度測定値の平均を取ったりできます。、 - 規定では、Tableau のメジャーは常に集計されます。規定の集計は SUM です。集計は、Average、Median、Count Distinct、Minimum などのオプションに変更できます。 粒度 - そのデータがどれほど詳細なのかを示します。データ セット内の行またはレコードは何を表していますか？マラリアにかかっている人ですか？その月におけるある地域のマラリアの総症例数ですか？それが粒度です。 - データの粒度を把握することは、詳細度 (LOD) 式を操作する上で非常に重要です。 集計と粒度を理解することは、多くの理由から非常に重要な概念です。有用なデータ セットの検索、必要なビジュアライゼーションの構築、データの関連付けや結合、LOD 式の使用などに影響を及ぼします。 > [!TIP] > > 詳細については、「[Tableau でのデータ集計](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_aggregation.htm)」を参照してください。 ### フィールドまたは列とは何ですか？ 表内のデータ_列_は、データ ペインの_フィールド_として Tableau Desktop に取り込まれますが、これらは本質的にはどちらを使っても変わりはない用語です。(Tableau Desktop での用語_列_を、列と行のシェルフで使用し、特定のビジュアライゼーションを記述するために保存します)。データのフィールドには、より大きなリレーションシップにグループ化できる項目を含める必要があります。項目自体は_値_または_メンバー_と呼ばれます（不連続ディメンションにのみメンバーが含まれます）。 所定のフィールドに許可される値は、そのフィールドの_ドメイン_によって決まります（以下の注を参照してください）。たとえば、「食料品店の売り場」の列には、「デリ」「ベーカリー」、「農産物」などが含まれている場合がありますが、「パン」や「サラミ」は売り場ではなく項目であるため含まれません。別の言い方をすれば、売り場フィールドのドメインは、食料品店の売り場だけに限定されます。 さらに、よく構造化されたデータセットには単一の「お金」という列ではなく、「売上高」と「利益」の列があると思いますが、利益とは売上高とは異なる概念だからです。 - 「売上高」フィールドのドメインは、負の値にできないため、0 以上の値になります。 - しかし、利益は負の値になる可能性があるため、「利益」フィールドのドメインはすべての値になります。 **注**: _ドメイン_は、そのデータに存在する値を意味することもあります。「食料品店の売り場」列に誤って「サラミ」が含まれている場合、この定義によって、その値はその列のドメインに含まれることになります。この定義はわずかに矛盾しています。一方はそこに存在する可能性のある値、または存在するべき値であり、他方では実際に存在する値です ## フィールドの分類 データ表の各列は、フィールドとして Tableau Desktop に表示されますが、これは**データ**ペインに表示されます。Tableau Desktop のフィールドは、ディメンションやメジャー (\[データ\] ペインでテーブル内がテーブルで区切られた状態) のいずれかでなければならず、 不連続や連続 (色分け: 青色のフィールドは不連続フィールド、緑色のフィールドは連続フィールド) のいずれかでなければなりません。 - _ディメンション_は定性的です。測定はできませんが、説明はできることを意味します。ディメンションは、多くの場合、都市や国、目の色、カテゴリ、チーム名などです。ディメンションは通常、不連続です。 - _メジャー_ は定量的です。数値で測定および記録できることを意味します。メジャーには、売上高、身長、クリック数などがあります。Tableau Desktop では、メジャーは自動的に集計されます。規定の集計は SUM です。通常、メジャーは連続的です。 - _不連続_は、個別に分離または区別できることを意味します。トヨタはマツダとは異なります。Tableau Desktop では、不連続値がラベルとしてビューに表示され、ペインが作成されます。 - _連続的_という意味は、途切れのない、連続的な全体を形成するという意味です。7 の後ろに 8 が続き、8 は 9 までの同じ距離になり、7.5 は 7 と 8 の間の中間になります。Tableau Desktop では、連続値は軸としてビューに表示されます。 - ディメンションは通常不連続的であり、メジャーは通常連続的です。ただし、これは必ずしも当てはまるわけではありません。日付は、不連続または連続のいずれかになる場合があります。 - 日付はディメンションであり、自動的に不連続としてビューに表示されます（日付部分とも言われ、「8 月」などであり、これは 8 月を考慮するものの、年のような他の情報を考慮しません）。不連続な日付があるタイムラインに適用されるトレンド ラインは、ペインごとに 1 つずつ、複数のトレンド ラインに分かれます。 - 必要に応じて連続日付を使用することができます （日付トランケーションとも言われ、「2024 年 8 月」などであり、「2025 年 8 月」とは異なります）。連続する日付があるタイムラインに適用されるトレンド ラインは、日付軸全体に対して単一のトレンド ラインがあります。 > [!TIP] > > 詳細については、「[ディメンションとメジャー、青と緑](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm)」を参照してください。 Tableau Prep では、ディメンションとメジャーとの区別はされません。ただし、詳細を理解する場合や、プロファイル ウィンドウでのデータの概要表示を理解する場合は、不連続または連続の背景にある概念を理解することは大切です。 - 詳細: 詳細ビューでは、すべてのドメイン要素が不連続ラベルとして表示され、すべてのデータの視覚的な概要として表示するビジュアル スクロール バーがあります。 - 概要: 概要ビューには、連続軸上でヒストグラムとしてビンされた値が表示されます。 ### ビニングとヒストグラム 年齢や給料などのフィールドは連続的であると見なされます。34歳と35歳の間には関係性があり、34歳から35歳までは、35歳から36歳までと同じく離れています。しかし、10歳あたりを過ぎると、通常は「9歳半」や「7歳と9か月」などと言わなくなります。私たちはすでに年齢を整った年サイズの増分にビニングしています。12,850日の人は12,790日の人より年上ですが、境界を定めて、両方とも35歳としています。同様に、年齢グループは、多くの場合、実際の年齢の代わりに使用されています。映画チケットの子供料金は12歳以下の子供のためのものであり、アンケートでは20歳から24歳、25歳から30歳などの年齢グループを選択するように求められる場合があります。 ヒストグラムは、ビニングを使用して数値データの分布をビジュアライズするために使用されます。ヒストグラムは棒グラフに似ていますが、棒ごとに不連続なカテゴリになるのではなく、ヒストグラムを構成する長方形が、花の数の範囲（0-4、5-9、10-14 など）などのように連続軸の 1 つの_ビン_に表示されます。長方形の高さは、頻度やそれらの値の数によって決定されます。ここでは、y 軸はそれぞれのビンに入る植物の数を表しています。7 つの植物には 0-4 個の花があり、2 つの植物には 5-9 個の花があり、43 個の植物には 20-24 個の花があります。 ![植物の数ごとの花の数を示すヒストグラム](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_structure_analysis_histogram.png) Tableau Prep では、概要ビューはビンされている値のヒストグラムが表示されます。詳細ビューには、すべての値の頻度が表示され、データの全体的な分布を示す横方向へのビジュアル スクロール バーが表示されます。
概要ビュー 詳細ビュー
Tableau Prep の概要ビューのスクリーンショット Tableau Prep の詳細ビューのスクリーンショット
### 分布と外れ値 データ セットの分布を確認すると、外れ値の検出に役立ちます。 - _分布_: ヒストグラム内のデータの形状です。これはビンのサイズによって異なります。ヒストグラム ビューですべてのデータを表示できることで、データが正しく、完全であると思われるかどうかを判断するのに役立ちます。分布の形状は、データを理解しており、その分布が意味をなすかどうかを解釈できる場合にのみ使用されます。 - たとえば、1940 年から 2017 年にかけてブロードバンド インターネットを利用する住宅の数のデータセットを見ると、非常に傾斜した分布が見られると思います。しかし、2017 年 1 月から 2017 年 12 月までは、ブロードバンド インターネットを利用する住宅の数を見ると、かなり均一な分布となることが予想されます。 - Google検索のデータセットで「パンプキン スパイス ラテ」を検索する場合、秋はかなり急激なピークが見られると思いますが、「摂氏から華氏への変換」の検索はかなり安定している可能性があります。 - _外れ値_: 他の値と比較して極端な値。外れ値は正しい値かもしれませんが、エラーを示している可能性もあります。 - 一部の外れ値は正しく、実際の異常を示します。これらの値は削除したり変更したりしないでください。 - 一部の外れ値は、コンマの代わりにピリオドが入力されたため、$50,000 ではなく $50 の給与など、データのクリーンさに関する問題を示しています。 分布を使用したビジュアルでの外れ値の検出 次のようなリストが表示される場合: ![フィールド列に 5 つの値があります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_structure_analysis_detail.png) 一見すると奇妙には見えません。しかし、ラベルのリストではなく、これが連続的なビンされた軸にプロットされた場合、次のようになります。 ![0 から 100 までのスケールを持つ棒グラフ上の 5 つの値のフィールド数。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_structure_analysis_summary.png) そして、最後の観測値が最初の観測値から遠く離れており、エラーにより外れ値となっている可能性があることは非常に明白です。 ## データ型 データベースは、スプレッドシートとは異なり、通常、データ型に対して厳密な規則を適用します。データ型は、特定のフィールドにあるデータを分類し、データの書式設定、解釈、およびそのデータに対して実行できる操作に関する情報を提供します。たとえば、数値フィールドには数学的な演算を適用し、地理フィールドにはマップを適用できます。 Tableau Desktop は、フィールドがディメンションまたはメジャーのいずれかを割り当てますが、フィールドにはデータ型に依存するその他の特性があります。これらの特性は、各フィールドにあるアイコンで示されます（ただし、一部のタイプはアイコンを共有します）。Tableau Prep では、同じデータ型を使用します。列にデータ型が適用され、既存の値が割り当てられたデータ型と一致しない場合は、null として表示されます (「purple」は数値としては何も意味しないため)。 関数によっては、特定のデータ型が必要になる場合があります。例えば、CONTAINS を数値フィールドで使用することはできません。Type 関数は、フィールドのデータ型を変更するために使用されます。たとえば、DATEPARSE は特定の形式のテキスト日付を取得して日付にすることで、ビュー内で自動ドリルダウンなどを行うことができます。
アイコン データ型
テキスト値または文字列値。 テキスト (文字列) 値
日付値アイコン。 日付値
日付値と時刻値。 日付/時刻値
数値。 数値
True のブール値アイコン。 ブール値 (リレーショナルのみ)
フィールドに地理的役割が適用されていることを示す地球儀アイコン。 地理的値 (マップと併用)
> [!TIP] > > **ヒント**: 詳細については、[データ型](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles_datatypes.htm)のヘルプ記事を参照してください 。 ## データのピボットおよびピボット解除 分かりやすいデータは、多くの列を含む幅広の形式でキャプチャおよび記録されていることがよくあります。Tableau が好むような機械が読み取れるデータとしては、列数が少なく、行数が多い、細長い形式の方が優れています。 **注**: 通常、データのピボットとは、縦長から横長 (行から列) に移行することを意味し、ピボット解除とは、横長から縦長 (列から行) に移行することを意味します。しかし、Tableau で使用する_ピボット_という語は、列を行に変換することで横長 (ユーザーが見やすい) のものから縦長 (機械での読み取りが可能) のものに移行することを意味します。このドキュメントでは、_ピボット_は Tableau の感覚を参照します。わかりやすくするために、「列を行にピボット」または「行を列にピボット」と指定すると役立ちます。 詳細については、ヘルプ記事[「データのピボット」](https://help.tableau.com/current/prep/ja-jp/prep_pivot.htm)および[「データ操作のヒント」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/data_tips.htm)を参照してください。 ### 横長のデータ WHO のマラリアに関するデータセットには、国の列があり、次に年ごとに 1 つの列があります。各セルは、その国と年でのマラリアの症例数を表しています。この形式では、108 行と 16 列あります。 ![マラリア データの幅広い書式設定](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_structure_analysis_wide.png) この形式を人が読み取り、理解するのは簡単です。ただし、このデータを Tableau Desktop に取り込む場合は、列ごとにフィールドを取得することになります。2000 年のフィールド、2001 年のフィールド、2002 年のフィールドなどがあります。 ![Tableau Desktop の幅広い書式設定を使用したマラリア データのスクリーンショット](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_structure_analysis_widedesktop.png) 別の考え方をすると、15 のフィールドがすべて同じ基本的なもの（マラリアの報告された症例数）を表し、時間については単一のフィールドはありません。このため、データが別々のフィールドに格納されるため、時間全体で分析を行うのは非常に困難になります。 例: 横長のデータの操作 Q: 2000 年から 2014 年までの国ごとのマラリア症例総数を示すマップを作成するにはどうすればよいでしょうか？  A: すべての年を合計する計算フィールドを作成します。 ![地図はマラリアの世界的分布を示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_structure_analysis_totalcalc.png) 注: この画像は最新の UI を反映するように更新されていません。\[データ\] ペインには、ディメンションとメジャーがラベルとして表示されなくなりました。 このフォーマットが分析には理想的でないことを示すもう 1 つの兆候としては、実際の値の意味について情報がどこにもないことです。2012 年のアルジェリアでは、この値は 55 となっています。55 とは何を意味しているのでしょうか？データの構造からは明らかではありません。 ![2011 年から 2014 年までの国別データの表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_structure_analysis_55.png) 列の名前が値が何であるかを記述するのではなく、追加情報を伝えるものである場合、これはそのデータをピボットする必要があるという兆候になります。 ### 縦長のデータ データをピボットすると、データの形状が横長から縦長に変わります。ここでは、年ごとに 1 つの列ではなく、単一の列である年と新しい列である報告された症例数があります。この形式では、1,606 行と 3 列が表示されています。このデータ形式は、横長というよりも縦長になります。 ![2000 年から 2014 年にかけてアフガニスタンで報告された症例を表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_structure_analysis_tall.png) Tableau Desktop では、年フィールド、報告された症例数フィールド、もともとあった国フィールドが表示されるようになっています。それぞれのフィールドは、データ セット（場所、時間、値）に関する一意の属性を表すため、分析がはるかに簡単になります。 ![国、年、および報告された症例、緯度、経度、レコード数、メジャー値のメジャーがあるメジャー名のディメンションを含むデータ ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_structure_analysis_talldesktop.png) 注: この画像は最新の UI を反映するように更新されていません。\[データ\] ペインには、ディメンションとメジャーがラベルとして表示されなくなりました。 例: 縦長データの操作 Q: 2000 年から 2014 年までの国ごとのマラリア症例総数を示すマップを作成するにはどうすればよいでしょうか？  A: \[報告された症例数\] フィールドを使用します。 ![地図はマラリアの世界的分布を示し、国別に報告された症例を示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_structure_analysis_totalfield.png) 注: この画像は最新の UI を反映するように更新されていません。\[データ\] ペインには、ディメンションとメジャーがラベルとして表示されなくなりました。 2012 年のアルジェリアでは、55 が報告された症例数を指すことを理解するのは簡単です（この新しい列にラベルを付けることができるため）。 ![2011 年から 2014 年までの国別データの表。2012 年にアルジェリアで報告された症例の行が選択されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_structure_analysis_55cases.png) **注**: この例では、横長のデータは、国ごとに単一のレコードで構成されています。縦長のデータ形式では、国ごとに 15 行あります（データでは 15 年ごとに 1 つ）。国ごとに複数の行が存在する点に注意することが重要です。 「土地面積」の列がある場合、その値は、縦長のデータ構造ではそれぞれの国で 15 行ごとに繰り返されます。**\[国\]** を \[行\] に、**\[土地エリア\]** を \[列\] に表示して棒グラフを作成した場合、既定では、ビューは国ごとに 15 行すべての土地面積を合計します。 一部のフィールドでは、合計やフィルター処理ではなく、平均または最小値で集計して二重カウント値を補正する必要がある場合があります。 ## 正規化 リレーショナル データベースは、何らかの方法で相互に関連付けられたり、リンクされたりできる複数の表で構成されます。それぞれの表には、レコードごとに一意の識別子（キー）が含まれています。キーを関連付けたり結合したりすることで複数のレコードがリンクされ、単一のテーブルに含まれる情報よりも多くの情報を提供することができます。それぞれの表に情報を入力する情報は、使用するデータ モデルによりますが、重複を減らすことが一般的な原則となります。 たとえば、結婚式のようなイベントの計画を考えてみましょう。グループ（家族やカップルなど）のレベルの情報だけでなく、個人レベルでの情報を追跡する必要があります。 すべての情報を組み合わせた表を作成できます。  ![名前、グループ、食事制限、座席、出欠、住所、招待状、贈り物、花嫁かどうかなどの出席者の情報を含むテーブル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_structure_analysis_combined.png) ただし、住所が不正で修正が必要となる場合は、複数の行にわたって修正が必要となり、エラーや競合が発生する可能性があります。より優れた構造は、グループに関連する情報（住所や招待状が送信された場合など）と個人に関する情報（座席の割り当てや食事制限など）の 2 つの表を作成することです。
グループ表 個人表
ID、グループ、住所、招待者、ギフト、花嫁の列を含む 3 行の表。 表には、ID 番号、名前、グループ、食事制限、座席数、出席者が表示されています。
グループ表のグループ レベル情報と個人表の個人レベルの情報を追跡および分析する方がはるかに簡単です。たとえば、必要な椅子の数は、個人表の「出席 = はい」のレコード数から取得でき、ギフトに必要なスタンプの数は、「ギフト」が null ではないグループ表のレコード数から取得できます。 すべてのデータを複数の表に分割し、どの表にどの列が含まれているかを把握するプロセスを_正規化_と呼んでいます。正規化は、冗長データを削減し、データベースの編成を簡素化するのに役立ちます。 ただし、複数の表にまたがる情報が必要な場合もあります。たとえば、新婦の側のグループが新郎の側のグループと混ざり合うような座席配置（個人）のバランスをとりたい場合はどうなるでしょうか？（新婦側所属か新郎側所属かはグループ レベルで追跡されます。これを実現するには、個人がグループに関する情報に関連付けられるようにテーブルを関連付けし直す必要があります。適切な正規化を行うには、単にテーブルを分割するだけでなく、データをもう一度組み合わせるために使用できる、共有されている関連フィールドや一意の識別子の存在が必要となります。ここでは、その関連フィールドが \[グループ\] です。このフィールドは両方の表に存在するため、このフィールドで結合して元の単一表形式に戻ることができます。これは_非正規化_構造です。 では、なぜ元の非正規化表を保持しなかったのでしょうか？メンテナンスが難しく、冗長な情報を格納していたためです。大規模なものでは、データの重複レベルが膨大になる可能性があります。同じ情報を何度も格納することは効率的ではありません。 正規化表には、いくつかの主要なプロパティがあります。 - それぞれの行には一意の識別子が必要 - それぞれの表には、他の表（キー）に接続し直すために使用できる 1 つまたは複数の列が必要です。 これらの共有 (キー) 列は、テーブルの関連付けや結合をやり直すために使用されます。データでは、関係や結合句が各テーブルの \[グループ\] フィールドに表示されます。 ### 結合タイプ Tableau Desktop でデータを組み合わせる既定の方法は関連付けですが、Tableau Desktop や Tableau Prep Builder でテーブルを結合する必要が生じる場合があります。結合の基本的な概要と結合タイプについては、[「データの結合」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/joining_tables.htm)を参照してください。 ![名前、兄弟の数、目の色の値を示すテーブルを、内部結合、左結合、右結合、外部結合で結合します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_structure_analysis_joins.png) ## データの「整頓」 ハドリー・ウィッカムは、2014年に統計ソフトウェア誌「Tidy Data」（2014年8月、第59巻、第10号）にある記事を掲載しました。この記事では、分析用に十分に構造化されたデータのフレームワークを見事にレイアウトした内容が書かれています。この記事は [こちら（ハドリー・ウィッカムのアカデミック・ポートフォリオ）](http://vita.had.co.nz/papers/tidy-data.html) または [こちら（r-project.org 提供）](https://cran.r-project.org/web/packages/tidyr/vignettes/tidy-data.html) で確認できます。 **注**: この記事は外部の Web サイトで提供されています。Tableau は外部プロバイダーによって管理されているページの正確さや最新度に関して責任を負いかねます。コンテンツに関するご質問はサイトの所有者にお問い合わせください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 初期 SQL の実行 **注**: Tableau Prep Builder バージョン 2019.2.2 以降では、初期 SQL の使用がサポートされていますが、Tableau Desktop でサポートされているのと同じオプションがすべてサポートされているわけではありません。Tableau Prep Builder での初期 SQL の使用の詳細については、Tableau Prep Builder Salesforce のヘルプの「[初期 SQL を使用した接続のクエリ](https://help.tableau.com/current/prep/ja-jp/prep_connect.htm#initial_SQL)」を参照してください。 一部のデータベースに接続する場合、データベースへの接続時に実行またはキャッシュされた値を使用する初期 SQL コマンドを指定できます。データベースへの接続は、ワークブックを開いたとき、抽出を更新したとき、Tableau Server へにサインインしたとき、Tableau Server にパブリッシュしたときなどに行われます。 **注:** 初期 SQL はカスタム SQL 接続とは異なります。カスタム SQL 接続はクエリの発行対象となる関係 (表) を定義します。詳細については、[「カスタム SQL クエリへの接続」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/customsql.htm)を参照してください。 このコマンドを使用すると、次を実行できます。 - セッション中に使用する一時表の設定。 - カスタム データ環境の設定。 \[サーバー接続\] ダイアログ ボックスまたは \[データ ソース\] ページでは初期 SQL コマンドを追加するオプションを利用できます。 注: データ ソースが初期 SQL ステートメントの実行をサポートしている場合、\[サーバー接続\] ダイアログ ボックスの左下隅に \[初期 SQL\] リンクが表示されます。データ ソースの詳細については、[「サポートされるコネクタ」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/exampleconnections_overview.htm)を参照してください。 ## 初期 SQL を使用するには 1. \[サーバー接続\] ダイアログ ボックスで、\[初期 SQL\] をクリックします。または \[データ ソース\] ページで、接続先のデータベースに応じ、\[データ\] > \[初期 SQL\] か、\[データ\] > \[クエリ バンディングおよび初期 SQL\] を選択します。 2. \[初期 SQL\] ダイアログ ボックスに SQL コマンドを入力します。\[挿入\] ドロップダウン メニューを使用すると、データ ソースにパラメーターを渡すことができます。 ![SQL ステートメントを入力するためのテキスト フィールドを備えた初期 SQL セットアップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/connect_basic_initialsql.png) **注:** Tableau はステートメントのエラーを調べません。この SQL ステートメントは、接続時にデータベースに送信されます。 ソフトウェア ライセンスにより、接続への初期 SQL の使用が制限される場合があります。Tableau Server にパブリッシュする場合、初期 SQL ステートメントを許可するようにサーバーが設定されている必要があります。既定では、ワークブックを Web ブラウザーに読み込んだときにこれらのステートメントを実行できるようにサーバー ソフトウェアが設定されています。 管理者は、`tsm configuration set` コマンドを使用して、初期 SQL ステートメントを無視するようにサーバーを設定することができます。 `tsm configuration set -k vizqlserver.initialsql.disabled -v true` サーバーで初期 SQL ステートメントが許可されていない場合、ワークブックは開きますが初期 SQL コマンドは送信されません。 `tsm configuration set` コマンドの詳細については、[「Tableau Server ヘルプ」](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/cli_configuration_tsm.htm#TSMSet)を参照してください。 ## 初期 SQL ステートメントのパラメーター 初期 SQL ステートメントのデータ ソースにパラメーターを渡すことができます。次のリストに、初期 SQL ステートメントでパラメーターを使用するいくつかの利点を示します。 - TableauServerUser または TableauServerUserFull パラメーターを使用して偽装を設定できます。 - データ ソースでパラメータ―がサポートされている場合は、ユーザーが表示権限を持つデータのみが表示されるように、行レベルのセキュリティ (たとえば、Oracle VPD や SAP Sybase ASE など) を設定できます。 - ログに、Tableau バージョンやワークブック名などの詳細を提供できます。 次のパラメーターは初期 SQL ステートメントでサポートされます。
パラメーター 説明 返される値の例
TableauServerUser 現在のサーバー ユーザーのユーザー名。サーバーで擬装を設定する際に使用します。ユーザーが Tableau Server にサインインしていない場合は、空の文字列を返します。 jsmith
TableauServerUserFull 現在のサーバー ユーザーのユーザー名およびドメイン。サーバーで擬装を設定する際に使用します。ユーザーが Tableau Server にサインインしていない場合は、空の文字列を返します。 domain.lan\jsmith
TableauApp Tableau アプリケーションの名前。

Tableau Desktop Professional

Tableau Server
TableauVersion Tableau アプリケーションのバージョン。 9.3
WorkbookName Tableau ワークブックの名前。埋め込みデータ ソースが入ったワークブックでのみ使用します。 財務分析
> [!WARNING] > > **警告:** Tableau Desktop にはドメインが含まれていません。委任を使用しておらず、tsm 設定「set -k DelegationUseFullDomainName=-v true--force-keys」を設定している場合は、これを含めることができます 次の例は、初期 SQL ステートメントでパラメーターを使用できるさまざまな方法を示しています。 - この例では、Microsoft SQL Server でセキュリティ コンテキストを設定します。 `EXECUTE AS USER = [TableauServerUser] WITH NO REVERT;` - この例では、DataStax データ ソースでパラメーターを使用して、ログに詳細を追加したり、データを追跡するためのセッション変数を設定したりする方法を説明しています。 `SET TABLEAUVERSION [TableauVersion];` - この例を使用すると、Oracle VPD に低レベルのセキュリティを設定する際に役立ちます。 `begin`  `DBMS_SESSION.SET_IDENTIFIER([TableauServerUser]);` `end;` 注:Oracle PL/SQL ブロックでは、ブロックを終了するために、末尾にセミコロンを付ける必要があります。正しい構文については、Oracle ドキュメントを参照してください。 ### サーバーに対する実行の保留 初期 SQL ステートメントを遅延させて、サーバー上でのみ実行することができます。サーバーへの実行を保留する理由の 1 つに、偽装を設定したコマンドを実行するパーミッションを持っていない場合があります。サーバー上でのみ実行されるコマンドを囲うには タグを使用します。 例: CREATE TEMP TABLE TempTable(x varchar(25)); INSERT INTO TempTable VALUES (1); INSERT INTO TempTable Values(2); ### セキュリティと偽装 初期 SQL ステートメントで TableauServerUser パラメーターまたは TableauServerUserFull パラメーターを使用すると、他のユーザーと共有できない専用接続が作成されます。これによりキャッシュの共有も制限でき、セキュリティが向上しますが、パフォーマンスが低下する可能性があります。 ## MySQL および Oracle 接続で「表を作成する」際のトラブルシューティング #### MySQL 接続で、初期 SQL を使用してテーブルを作成してもテーブルが一覧表示されない MySQL に接続して初期 SQL ステートメントを実行すると、Tableau でのクエリの構築方法が原因でテーブルが表示されない場合があります。 CREATE TABLE TestV1.testtable77(testID int); この問題を解決するには、次のように `IF NOT EXISTS` を SQL ステートメントに追加します。 CREATE TABLE IF NOT EXISTS TestV1.TestTable(testID int); #### Oracle 接続で、初期 SQL を使用してテーブルを作成すると Tableau が停止する Oracle に接続して初期 SQL ステートメントを実行すると、Tableau でのクエリの構築方法が原因で Tableau が車輪のマークが回転した状態のまま停止します。 CREATE TABLE TEST\_TABLE (TESTid int) この問題を解決するには、次の SQL ステートメントを使用します。 BEGIN EXECUTE IMMEDIATE 'create table test\_table(testID int)'; EXCEPTION WHEN OTHERS THEN NULL; END; [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 効果的なダッシュボードのベスト プラクティス 上手く設計されたダッシュボードは組織の努力に沿い、重要なインサイトの発見に役立ち、意思決定にかかる時間を短縮します。Tableau で効果的なダッシュボードを作成するためのベスト プラクティスに関するこのヒントのトピックを使用してください。 ## 目標は何ですか。 ### 目的とオーディエンスを把握する 優れた視覚化には、明確な目的があり、対象のオーディエンスに働きかけます。このダッシュボードで伝えたいことは何ですか。結論や重要な質問を提示していますか。 自分が何を言おうとしているかだけでなく、誰に伝えようとしているかを知ることが重要です。オーディエンスはこの主題を非常に熟知していますか、それとも初心者ですか。どのようなキューが必要でしょうか。設計フェーズに入る前にこれらの質問について考えることで、優れたダッシュボードの作成に役立ちます。 ### 最も閲覧されている箇所を活用する ほとんどのビューアーは、Web ページ左上から Web コンテンツのスキャンを開始します。ダッシュボードの主な目的がわかったら、最も重要なビューがダッシュボードの左上隅に来るように配置します。次のダッシュボードでは、作者はマップ ビューに重要なメッセージが含まれていると判断しました。 ![米国の地図、州別の利益を示す棒グラフ、セグメント別の利益とサブカテゴリ別の平均利益を含む売上の詳細を示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_best_practices3.png) ## 現実世界用の設計 ### 最終ディスプレイ サイズでの作成者 既定では、Tableau ダッシュボードは固定サイズを使用するよう設定されています、この設定を保持する場合は、表示されるサイズで視覚化を作成するようにしてください。\[サイズ\] を \[自動\] に設定することもできます。これにより、Tableau はサイズ画面に基づいて仮想化のディメンション全体を自動的に適応します。ダッシュボードを 1300 x 700 ピクセルで設計すると、Tableau は小さいディスプレイ用にサイズを変更します。これにより、ビューの表示が崩れたり、スクロール バーが表示される場合があります。これを防ぐには、\[範囲\] サイズ調節機能が役立ちます。 ![ダッシュボード上で固定サイズまたは相対サイズを選択するためのメニュー。デバイスプレビューのオプションもあります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sizing3.png) Tableau Desktop を使用してダッシュボードを作成している場合は、特定のデバイスのレイアウトをデザインすることもできます。たとえば、タブレット上ではダッシュボードに 1 組のビューとオブジェクトを表示し、電話では別の内容を表示するよう設定できます。手順については、[異なるデバイス タイプのダッシュボード レイアウトの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dashboards_dsd_create.htm)を参照してください。 ### ビューの数を制限する 一般的に、ダッシュボードに含めるビューの数を 2 つまたは 3 つに制限するのは良い考えです。追加するビューの数が多すぎる場合、視覚的な鮮明さや全体像の詳細が失われる場合があります。ストーリーの範囲を 2 つまたは 3 つのビューに広げる必要がある場合は、いつでも追加のダッシュボードを作成できます。 ビューが多すぎる場合も、パブリッシュ後のダッシュボードのパフォーマンスを妨げる可能性があります。 ![ダッシュボード上のビューの数を制限します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_best_practice1.gif) 画像をクリックして再生する。 ## インタラクティビティ追加による探索強化 ### フィルターを表示 フィルターは、ユーザーがビュー内に表示するデータを指定するのに役立ちます。 フィールドのフィルターをオンにするには: - Tableau Desktop では、データ ウィンドウのフィールドを右クリックし、**\[フィルターを表示\]** を選択します。 - Tableau Server または Tableau Cloud では、ツールバーで \[カードの表示/非表示\] > \[フィルター\] をクリックします。 各フィルターを、異なるデータ型用にカスタマイズできます。たとえば、フィルターを複数選択チェック ボックス、単一選択ラジオ ボタン、ドロップダウン リストなどの形式で表示することができます。検索ボタン、すべてのフィールドの表示オプション、NULL コントロールなどを含めることができます。また、フィルターのタイトルを編集し、ビューアーにデータの操作について明確な指示を与えることができます。 ![表には、家具、事務用品、情報技術のさまざまなカテゴリとサブカテゴリのセグメント別の利益が表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/best-practice-viz-design7.png) ### ハイライトを有効にする ツールバーの **\[ハイライト\]** ボタンを使用し、ビュー間のハイライトを設定することができます。ハイライトがオンの場合、1 つのビューで選択すると、別のビューの関連データがハイライトされます。すべてのフィールドのハイライトをオンにするか、特定のフィールドを選択することができます。データのハイライトに使用できるさまざまな方法の詳細については、[「ハイライト アクション」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/actions_highlight.htm)を参照してください。 また、顧客が入力内容や選択内容に基づいてビューの部分をハイライトできるハイライターを表示できます。 ハイライターを表示するには: 1. ビューが格納されているワークシートに移動 (またはダッシュボードから \[シートに移動\] を選択) します。 2. ハイライトするフィールド (個別のフィールドである必要があります) を右クリックして、\[ハイライターを表示\] を選択します。 ![コンテキスト メニューが展開され、蛍光ペンを表示するオプションが選択されて強調表示された、セグメント別の利益を示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_best_practices4.png) ハイライターでは、データを選択または入力して 1 つのビューでのデータをハイライトできます。 ![強調表示されたサブカテゴリの設定オプションに検索テキストが入力された、セグメント別の利益を示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_best_practices5.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 動的なカラー レンジ 動的なカラー レンジを使用すると、カラー レンジをパラメーターの値にリンクして、データの傾向をより効果的に視覚化できます。パラメーター アクションを使用することにより、選択やマーク ホバーに基づいてカラー レンジを動的に更新したり、カラー レンジの始点、中心点、終点をパラメーターにリンクしたりできます。これにより、カスタマイズが可能になるだけでなく、カラー パレットを偏らせる可能性のある外れ値のデータを無視することができます。また、ダッシュボード上のビジュアライゼーション全体で範囲の値を同期すると、インサイトをすばやく獲得できます。 ## サポートされているフィールドとカラー パレット タイプを使用する 連続フィールド (通常はメジャー) で動的なカラー レンジを使用できます。連続カラー パレットや分岐カラー パレットなど、Tableau の定量的カラー パレットに適用できます。 ### 連続カラー パレット 通常、連続カラー パレットには、濃度が変化する単一の色が表示されます。連続カラー レンジでは少なくとも 2 つの終了カラーを指定する必要があります。 ![オレンジ色の連続カラー パレット オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dcr_sequential.png) ### 分岐カラー パレット 分岐カラー パレットは、中央の色は同じであるが極端が異なる 2 つの連続カラー パレットのようなものです。この種類のパレットには、数値の大きさを示す色の濃度 (明暗) と、数値が含まれる範囲を示す実際の色 (オレンジまたは青) を使用して、値の 2 つの範囲が表示されます。正の数と負の数の違いを示すために、分岐パレットが最も一般的に使用されます。 ![Tableau の赤と青の分岐カラー パレット オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dcr_divergeng.png) ## マークの選択に基づいて動的なカラー レンジを構成する Tableau 25.3 以降では、選択したマークに基づいてカラー レンジを自動的に更新できるため、パラメーターとパラメーター アクションのワークフローを別々に作成する必要はありません。 カラー レンジの始点、中心点、終点を設定するには: 1. \[マーク\] カードで、\[色\]、\[色の編集...\] の順に選択します。 2. 目的の範囲ポイント (開始、中央、または終了) のドロップダウンメニューから、\[操作時に更新\] を選択します。 3. ビジュアライゼーションに戻り、マークをクリックして、選択した範囲ポイントに対応する値を設定します。 動的に更新する他の範囲ポイントについても、このプロセスを繰り返します。 ![操作時に更新する開始、中心、終了を設定するオプションを備えた \[色の編集\] ダイアログ ボックス。](Img/dynamic_color_selection.png) ## 既存のパラメーターを使用した動的なカラー レンジの設定 既存のパラメーターで使用されている定量的な連続フィールドで動的なカラー レンジを構成できます。 1. パラメーターを設定したら、\[マーク\] カードで \[色\] を選択します。 2. \[色の編集…\] を選択します。 3. \[色の編集\] ダイアログ ボックスで、始点と終点の横にあるドロップダウンを展開します。\[自動\] または \[カスタム\] を選択するか、パラメーターを使用して、カラー レンジを設定し、パラメーター アクションで動的に更新することができます。 ![\[色の編集\] ダイアログ ボックスで動的なカラー レンジを構成します。](Img/dcr_edit_colors.png) ## 動的なカラー レンジをパラメーター アクションに接続する パラメーター コントロールに必要な値を入力して、より効率的なカラー コントラストを確保することができます。よりインタラクティブなソリューションのために、カラー レンジ ポイントがパラメーター アクションに結び付けられるようにパラメーターを構成できます。 1. これを行うには、次のプロパティを使用して、[パラメーター アクションを作成します](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/actions_parameters.htm#Create)。 2. \[ソース シート\] を、ワークシートまたはダッシュボード シートに設定します。 3. \[ターゲット パラメーター\] を、動的なカラー レンジに結び付ける必要があるパラメーターに設定します。 4. \[ソース フィールド\] を、色のエンコードに使用される連続メジャーに設定します。 5. \[集計\] を設定します。 - カラー レンジの始点には、\[Minimum (最小)\] または \[第 1 四分位数\] を使用します。 - カラー レンジの終点には、\[Maximum (最大)\] または \[第 3 四分位数\] を使用します。 6. \[Clearing the selection will (選択のクリア)\] が \[現在の値を保持する\] に設定されていることを確認します。これにより、カラー パレットの変更が操作間で保持されます。 ![動的カラー レンジが連続フィールドに設定された、パラメーター アクションを追加するダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dcr_parameteraction.png) このパラメーター アクションを使用すると、Viz 上でマークを操作したときにカラー レンジが動的に更新されます。 ## 制限とエッジ ケースについて 動的なカラー レンジは、[ストーリー](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/stories.htm)内では更新されません。 動的なカラー レンジに使用されているパラメーターを削除すると、範囲の値は最新のパラメーター値に設定されます。色を次回編集するときに、動的なカラー レンジの新しいパラメーターを選択してくださいというメッセージが表示されます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 動的な軸タイトルの使用 Tableau の柔軟性により、作成者はさまざまなデータ セットをすばやく分析し、データを別の方法で視覚化してより深い分析を行うことができます。ただし、その柔軟性には、Viz で使用されるデータを正確に伝える責任が伴います。たとえば、パラメーター値に応じて変化する測定単位を伝えることは重要です。天気予報の Viz で、25 度という気温が表示がされているとします。その予報によると、華氏では、素晴らしいスキー旅行になるかもしれません。しかし、摂氏では、海水浴へ行くことになるかもしれません。 作成者は、動的な軸タイトルを使用すると、パラメーターの値または単一値フィールド (LOD 計算など) に基づいて軸タイトルを更新できます。[パラメーターのスワップ](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/parameters_swap.htm)を使用すると、取り扱っているデータに応じて軸のタイトルを更新できます。 ## サポートされているフィールド タイプ 動的な軸タイトルとして使用するには、フィールドが次の条件を満たす必要があります。 - 単一値と[固定 LOD 計算](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_lod_fixed.htm) - パラメーター - 定数の計算フィールド - 上位 1 セット ## 動的な軸タイトルの設定 1. Tableau シートから、連続フィールドをシェルフにドラッグします。 2. 軸をダブルクリックして \[軸の編集\] ダイアログを開きます。 3. \[軸のタイトル\] セクションで、軸のタイトルに使用するフィールドをリストから選択します。 4. \[軸の編集\] ダイアログを閉じます。 より複雑なユース ケースの場合は、まず「[例: パラメーターを使用したメジャーのスワップ](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/parameters_swap.htm)」の手順に従います。次に、以下の手順を実行します。 1. X 軸をダブルクリックして \[軸の編集\] ダイアログを開きます。 2. \[軸のタイトル\] セクションで \[パラメーター\] を選択し、\[プレースホルダー 2\] セレクターを選択します。 3. \[軸の編集\] ダイアログを閉じます。 4. プレースホルダー 1 を使用し、これらの手順を Y 軸に対して繰り返します。 これで、パラメーターが変更され、軸のタイトルが表示データに応じて更新されます。 ## 制限とエッジ ケースについて 動的な軸のタイトルは、\[表示形式\] を使用して Viz タイプを変更するとクリアされます。また、サブタイトルを使用する場合、カスタム タイトルの場合と同様に、サブタイトルは動的な軸タイトルの後に表示されます。自動サブタイトルは、少なくとも 2 つの期間を持つ単一の年にフィルター処理された、連続日付値の軸がある場合にのみ設定されます。動的な軸のタイトル機能は、[ストーリー](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/stories.htm) (情報を伝えるために連携して機能する一連のビジュアライゼーション) でワークシートを使用する場合は機能しません。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 動的な軸の範囲の使用 データを正しく分析できるように、Viz で表される範囲をユーザーが理解することは重要です。特に、ダッシュボード内の複数の Viz や複数のワークシートを同時に分析する場合、Viz によって軸の範囲が異なるとユーザーがデータを誤解しやすくなります。たとえば、2 つの棒グラフが隣り合って表示される場合、両方のグラフの棒は同じサイズに見えることがあります。しかし、軸の範囲が大きく異なる場合があり、グラフが誤解を招く可能性があります。 ユーザーが軸の範囲を理解しやすいように、2023.3 以降、作成者は、軸の範囲の最小値と最大値を数値パラメーターまたは日付パラメーターで設定できる「動的な軸の範囲」を使用することができます。その後、ユーザーが Viz 間を移動すると、軸が同期して更新されます。これにより、ユーザーは複数の Viz にわたるデータを簡単かつ正確に分析できるようになります。また、データの範囲を制限することで、参照元のデータをフィルタリングしたり、データの移動平均に影響を与えたりすることなく、データのサブセットを表示できます。 動的な軸の範囲を使用すると、参照元データをフィルタリングすることなく軸の範囲を広くしたり狭くしたりすることもできます。これは、目標に対する進捗状況を示したり、移動平均を示したりするのに最適です。 ## サポートされているフィールド タイプ 動的な軸の範囲は、選択した連続軸と互換性のあるパラメーターに対応しています。次に例を示します。 - 数値パラメーター - 時間パラメーター (日付または日時) ## 選択内容に基づいた動的な軸範囲の設定 Tableau 25.3 以降では、領域の選択に基づいて軸範囲を自動的に更新できるため、パラメーターとパラメーター アクションのワークフローを個別に作成する必要がなくなりました。 1. ワークシートから軸を右クリックし、\[軸の編集\] を選択します。 2. \[範囲\] で、\[カスタム\] を選択します。 3. ドロップダウン メニューを展開し、開始範囲と終了範囲のポイントに対して \[操作時に更新\] を選択します。 4. ダイアログを閉じます。 5. ビジュアライゼーションに戻り、Vz 上の領域を選択し、選択した範囲ポイントに対応する値を設定します。 ![操作に基づいてカスタム範囲を開始および終了するオプションが選択された \[軸の編集\] ダイアログ。](Img/dynamic_axis_selection.png) ## 既存のパラメーターを使用した動的な軸の範囲の設定 動的な軸の範囲は、既存のパラメーターに関連付けて構成することもできます。 1. ワークシートで、軸の[パラメーターを作成](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/parameters_create.htm)します。 2. 軸を右クリックし、\[軸の編集\] を選択します。 3. \[範囲\] で、\[カスタム\] を選択します。次に、開始軸範囲または終了軸範囲に対して作成したパラメーターを選択します。 4. ダイアログ ボックスを閉じます。 5. ダッシュボードで複数のシートを使用している場合は、異なるシートの軸に対してこれらの手順を繰り返します。 ![動的な軸の範囲の作成に使用されるパラメーターを示すアニメーション。その後、フィルタリングが動的な範囲によってどのように影響されるかを示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dynamic_axis_ranges.gif) ## 制限とエッジ ケースについて 動的な軸の範囲は、[ストーリー](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/stories.htm)内では更新されません。軸に使用されているパラメーターが削除された場合、最新のパラメーター値が軸範囲として残ります。次回軸を編集するときに、使用する新しいパラメーターを選択するように求めるエラー メッセージが表示されます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 参照元データの表示 Tableau のビジュアライゼーションを見て、どのようなデータが各マークまたはすべての Viz を構成しているかを考えたことがありますか? 一般的な Viz には、ビュー内のディメンション構造に基づいて集計されたメジャーが含まれています。Viz に表示されるすべてのマークには、基になる列と行のデータが含まれています。\[データの表示\] ウィンドウには、このデータが表形式で表示され、現在の選択または現在のビューに範囲が設定されます。 必要なパーミッションを持っている場合は、ワークシート、ダッシュボード内のシート または \[データ ソース\] ページで、参照元データを表示できます。ワークシートでは、\[データの表示\] ウィンドウを[カスタマイズ](#CustomizeView)して、そのカスタマイズしたビューを CSV 形式で[ダウンロード](#DownloadAll)できます。 **注**: カスタマイズされた並べ替えの結果は、ダウンロードされたデータには含まれません。 既定では、\[データの表示\] ウィンドウには、Tableau Desktop では最大 10,000 行のデータが表示され、Tableau Cloud および Tableau Server では最大 200 行のデータが表示されます。 **注**: \[データの表示\] ウィンドウでは列の表示方法が異なるため、データを CSV 形式にエクスポートすると列の順序が変わる場合があります。Tableau バージョン 2022.1 以降では、データをエクスポートする前に、列の順序を手動でカスタマイズできます。 関係と論理テーブルをサポートするには、このような \[データの表示\] ウィンドウの列の順序変更が必要となります。カスタマイズされた列の順序に依存するスクリプトを使用する場合は、データの表示に Tableau 拡張機能 API を使用して、参照元データを CSV 形式にダウンロードすることをお勧めします。 ## \[データの表示\] ウィンドウを開くことができる場所 \[データの表示\] ウィンドウに表示されるデータは、開いた場所のコンテキストによって異なります。
コンテキスト スコープ 方法

ワークシート: 選択した 1 つまたは複数のマーク

Tableau Cloud、Tableau Server、Tableau Desktop

ワークシートで、1 つ以上のマークを選択し、ツールヒント メニューから [データの表示] を選択すると、個々のマークまたはマークのグループに範囲が設定された参照元データが表示されます。

注: [データの表示] ボタンを使用できるようにするには、ツールヒントで [コマンドボタンを含める] オプションを選択する必要があります。

このビューはカスタマイズしてダウンロードできます。

ビューで 1 つ以上のマークを選択し、ツールヒント メニューから [データの表示] を選択します。

Viz でマークが選択され、メニューが開いています。[データの表示] (テーブル) のアイコンが強調表示されています。

データ ソース ページ:テーブルごと

Tableau Cloud、Tableau Server、Tableau Desktop

[データ ソース] ページで、データ ソース (左側のペイン) にリストされている各テーブルの [データの表示] を開くことができます。

このビューで列を移動および並べ替えることはできますが、データをダウンロードすることはできません。

[データ ソース] ページの左側のペインで、テーブルの横にある [データの表示] を選択します。

本が選択され、[データの表示] アイコン (テーブル) が強調表示されています。

[カスタム SQL] ダイアログ ボックスの [結果のプレビュー] をクリックして、カスタム SQL の [データの表示] ウィンドウを表示することもできます。

ワークシート: ツールバーの ダウンロード ボタン

Tableau Cloud と Tableau Server

ワークシート (表示モードまたは編集モード) で、[ダウンロード] ボタン メニューから [データ] を選択すると、Viz で使用されているすべての参照元データが表示されます。

ダッシュボードでは、選択したワークシートに基づいて参照元データを表示できます。[ダウンロード] ボタンをクリックして [データ] オプションを使用可能にする前に、ダッシュボードでシートを選択します。

このビューはカスタマイズしてダウンロードできます。

[ダウンロード] ボタン メニューから、[データ] を選択します。

カーソルでダウンロード ドロップダウン メニューから「データ」を選択しています。

ワークシート: データ ペイン

Tableau Desktop のみ

ワークシートで、[データ] ペインの上部にある [データの表示] を選択すると、データ ソースの各フィールドの表形式のデータがテーブルごとに表示されます。

このビューはカスタマイズしてダウンロードできます。

[データ] ペインで、[検索] フィールドの横にある [データの表示] ボタンをクリックします。

検索バーとフィルター アイコンの横にある [データの表示] アイコン (テーブル)。

ワークシート: 分析メニュー

Tableau Desktop のみ

ワークシートで、[分析] メニューから [データの表示] を選択すると、Viz で使用されるすべての参照元データが表示されます。Viz で使用されるメジャーに対応する 1 つまたは複数のテーブルが [タブ] ペインに一覧表示されます。

このビューはカスタマイズしてダウンロードできます。

[分析] メニューから、[データの表示] を選択します。

テキスト テーブルではない Viz では、ビューを右クリックして、[データの表示] を選択することもできます。

[分析] メニューから、[データの表示] が強調表示されています。

ダッシュボード: 分析メニュー

Tableau Desktop のみ

ダッシュボードで、[分析] メニューから [データの表示] を選択すると、現在選択されているシートで使用されているすべての参照元データが表示されます。現在アクティブなシートがない場合は、既定のシートのデータが表示されます。Viz で使用されるメジャーに対応する 1 つまたは複数のテーブルが [タブ] ペインに一覧表示されます。

このビューはカスタマイズしてダウンロードできます。

[分析] メニューから、[データの表示] を選択します。

ダッシュボードをオーバーレイする [データの表示] ダイアログ。選択したシートがダイアログに表示されるデータになります

[オーダーの詳細] シートの周りの濃い枠線は、ダッシュボードで [オーダーの詳細] が選択されたことを示し、[データの表示] ダイアログにも [オーダーの詳細] が表示されます。
## ワークシートで \[データの表示\] を開く ワークシートで \[データの表示\] を開くと、\[データの表示\] ウィンドウの表示をカスタマイズして、そのカスタマイズされたビューをダウンロードできます。 \[データの表示\] ウィンドウには、ウィンドウの左側に複数のタブが表示されます。タブの数とタイプは、現在の範囲によって異なります。 - \[サマリー\] タブには、ビューを定義するディメンションに加えて、マークを構成する集計メジャーまたはメジャーが表示されます。 ビューで複数の連続日付フィールドが使用されている場合、フィールド値の行は集計データに結合されません。この動作は一般に連続ディメンションに適用されますが、最も一般的には日付フィールドで発生します。 - ビューにメジャーが存在する各テーブルのタブ。このタブには、そのテーブルのすべてのフィールドが表示されます。\[フル データ\] タブは、単一テーブルのデータ ソースに対して表示されます。 すべてのフィールドを表示するには、\[フィールドを表示\] で \[(すべて)\] を選択します。\[(すべて)\] をオンにすると、各タブには、ディメンションがどのテーブルから来ているかに関係なく、ビューを定義するすべてのディメンションが表示されます。 - フィールド名は列のヘッダーとして表示されます。列の上部にカーソルを合わせると、ドロップダウン メニューと \[並べ替え\] ボタンが表示されます。列のヘッダーの任意の場所をクリックして、ドロップダウン メニューを表示することもできます。 - ビューで使用される計算の一部は、タブにも表示されます。 - テーブルをまたいだ集計計算など、\[データ\] ペインのテーブルに属していない計算。 - LOD 計算 (`FIXED` または `INCLUDE`のみ) (\[データ\] ペインのテーブルに存在する場合でも)アドホック LOD 計算は、\[データの表示\] には表示されません。 - 計算に使用される関連フィールドは、元のテーブルと計算自体の値に関係なく、すべて表示されます。 ### 1 つまたは複数のマークの \[データの表示\] を Viz で開く マークをクリックすると、そのツールヒントが表示されます。ツールヒント メニューで、\[データの表示\] アイコン ![\[データの表示\] アイコン (テーブルの簡略化された図)。](Img/viewdata_icon_solo.png) をクリックします。複数のマークを同時に選択し、ツールヒント メニューの \[データの表示\] をクリックして、結合された \[データの表示\] の結果を表示することもできます。 ![Viz でマークが選択され、メニューが開いています。\[データの表示\] (テーブル) のアイコンが強調表示されています。](Img/viewdata_commandbutton.png) **注**: \[データの表示\] ボタンを使用できるようにするには、Viz のツールヒントで \[コマンドボタンを含める\] オプションを選択する必要があります。 ### ビュー全体の \[データの表示\] を開く #### Tableau Cloud と Tableau Server ビュー全体の参照元データを表示するには、表示モードまたは編集モードで、ツールバーの \[ダウンロード\] ボタンをクリックし、\[データ\] を選択します。ビューでマークを選択していないことを確認してください。選択している場合、データは選択した範囲に絞られます。 ダッシュボードでは、選択したワークシートに基づいて参照元データを表示できます。\[ダウンロード\] ボタンをクリックして \[データ\] オプションを使用可能にする前に、ダッシュボードでシートを選択します。 ![カーソルでダウンロード ドロップダウン メニューから「データ」を選択しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewdata_open_web.png) #### Tableau Desktop ビュー全体の参照元データを表示するには、\[分析\] メニューから \[データの表示\] をクリックします。\[データの表示\] ウィンドウには、マークのデータの表示と似た結果が表示されますが、ビューに使用するすべてのデータが表示されます。 ### \[データ\] ペインの \[データの表示\] を開く データ ソースの各フィールドの参照元データをテーブルごとに表示するには、\[データ\] ペイン上部の \[検索\] フィールドの横にある \[データの表示\] アイコン ![\[データの表示\] アイコン (テーブルの簡略化された図)。](Img/viewdata_icon_solo.png) をクリックします。 ![検索バーとフィルター アイコンの横にある \[データの表示\] アイコン (テーブル)。](Img/viewdata_datapane_open.png) \[データ\] ペインの \[データの表示\] は、Tableau Desktop でのみ開くことができます。 ## \[データ ソース\] ページで \[データの表示\] を開く \[データの表示\] ウィンドウは、データ ソースのテーブルごとに開くことができます。分析前や分析中にデータ ソースのデータを表示すると、各テーブルの範囲、フィールドおよびその値、データに関する全体的な印象を把握しやすくなります。 \[データ ソース\] ページで \[データの表示\] を開くと、\[データの表示\] ウィンドウでフィールド列を移動および並べ替えることはできますが、データをダウンロードすることはできません。 \[データ ソース\] ページで、左ペインのテーブルやシートにカーソルを合わせると、\[データの表示\] アイコン ![\[データの表示\] アイコン (テーブルの簡略化された図)。](Img/viewdata_icon_solo.png) が表示されます。 ![本が選択され、\[データの表示\] アイコン (テーブル) が強調表示されています。](Img/viewdata_datasource.png) \[データの表示\] ウィンドウには、そのテーブルのデータが表示されます。 ## \[データの表示\] ウィンドウをカスタマイズする ワークシートで \[データの表示\] を開くと、すべてのカスタマイズ オプションが利用可能になり、ダウンロードされているデータに使用できます。 カスタマイズした内容は、\[データの表示\] ウィンドウを閉じるまで保持されます。\[データの表示\] ウィンドウを閉じると、カスタマイズした内容がすべて破棄されます。 **注**: \[データ ソース\] ページの \[データの表示\] で使用できるオプションは、フィールドの並べ替えと移動のみです。
オプション 方法 場所

フィールド列を表示または非表示にする

[フィールドを表示] をクリックして、フィールド名のチェックボックスをオンまたはオフにします。すべてのフィールドを表示するには、[(すべて)] を選択します。

現在表示されているフィールドの右側にフィールドが追加されます。

[フィールドの表示] ボタンが選択され、値がリストされています。いくつかのフィールドがチェックされています。

フィールド列を移動する

1 つ以上のフィールド列を選択し、ウィンドウの上部にある右矢印または左矢印をクリックします。または、ドロップダウン メニューを選択し、[右に移動] と [左に移動] をクリックします。

Tip: 隣接していない列をグループ化するには、Ctrl キーを押しながら列を選択し、選択した列を左または右に移動します。

テーブル列が選択されています。ドロップダウン メニューの矢印が強調表示され、列を移動するためのアイコンが強調表示されています。列を移動するためのオプションを含むテキスト メニューもあります。

フィールド列を削除する

フィールド列を選択し、ドロップダウン メニューから [削除] を選択します。または、[フィールドを表示] をクリックし、フィールドのチェックボックスをオフにして列を削除します。

列が選択され、ドロップダウン メニューが強調表示されています。[削除] オプションが強調表示されています。

データの並べ替え

列の上部にカーソルを合わせると、[並べ替え] ボタンが表示されます。[並べ替え] ボタンをクリックして、並べ替えを変更します。

必要に応じて、ドロップダウン メニューをクリックし、[昇順に並べ替え] または [降順に並べ替え] を選択します

注: カスタマイズされた並べ替えの結果は、ダウンロードされたデータには含まれません。

著者データを含む表が表示されています。[著者の誕生日] 列の上部に、並べ替えアイコンが強調表示されています。

表示される最大行数を編集する

既定では、[データの表示] ウィンドウには、Tableau Desktop では最初の 10,000 行までのデータが表示され、Tableau Cloud および Tableau Server では最初の 200 行までのデータが表示されます。

[データの表示] ウィンドウに表示される最大行数は、増やしたり減らしたりすることができます。この設定は、[ダウンロード] ボタンをクリックしたときにエクスポートされる行数には影響しません。

[行数] フィールドをクリックして編集します。矢印ボタンをクリックするか、キーボードの Enter キーを押して、変更を適用します。

最大行数を編集するフィールドには、12,000 という値が表示されています。

別名を表示する

[設定] ボタンをクリックして、すべてのフィールド名の別名を表示または非表示にします。

カーソルが設定の歯車アイコンの上に置かれています。[エイリアスの表示] がチェックされています。

## \[データの表示\] ウィンドウからデータをダウンロードする 選択したタブのすべてのデータをエクスポートするには、画面の右上隅にある \[ダウンロード\] ボタンをクリックします。 データは、\[データの表示\] ウィンドウの現在の設定を使用して CSV ファイルにエクスポートされます。\[データの表示\] ウィンドウに現在表示されている行数に制限されるわけではありません。 Null 値は空の文字列としてダウンロードされます。カスタマイズされた並べ替えの結果は、ダウンロードされたデータには含まれません。 ![\[書店のデータを表示\] が表示されています。ダウンロード ボタンが強調表示されています。](Img/viewdata_download_all.png) > [!TIP] > > **ヒント**: 自分がワークブックの作成者であり、閲覧者が参照元データをコピーできないようにする場合は、[ツールヒントのコマンド ボタンをオフにする](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/view_parts.htm#disable-tooltip-commands)か、サマリー データまたはフル データをダウンロードするためのワークブックの[パーミッション](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/permissions.htm#capabilities)を拒否することを検討してください。 ### ダウンロードの設定 ダウンロードしたデータの設定を行う必要がある場合は、ダウンロード ボタンの横にある歯車アイコンをクリックします。ドロップダウン メニューで、別名を表示するかどうか、リストの区切り文字、使用するエンコードを選択できます。 ![別名、リスト区切り文字、エンコードのセクションを含むダウンロード設定メニュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/viewdata_download_settings.png) **別名** \[別名を表示\] にチェックを入れると、参照元データではなく Viz から値がダウンロードされます。このオプションをオフにすると、元のデータの値が保持され、結果は Viz で表示されるものとは異なる場合があります。 詳細については、[ビュー内でメンバー名を変更する別名を作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_fieldproperties_aliases_ex1editing.htm)を参照してください。 **ダウンロード用リスト区切り文字** リスト区切り文字は区切り文字とも呼ばれ、異なるフィールドに属する値を区切ります。データにリスト区切り文字が含まれている場合、その文字列は引用符で囲まれます。例は次のとおりです。 TH143, "Elephant House, The", nonfiction, Palimpsest Printing, "Spanogle, John W.", hardcover ダウンロード用のリスト区切り文字のオプションには、コンマ (`,`)、セミコロン (`;`)、スペース ( )、タブ (`⇥`)、垂直バーまたはパイプ (`|`) があります。 既定のリスト区切り文字は、ロケールおよびコンピューターの設定によって異なります。コンマが最も一般的ですが、一部のオペレーティング システムでは、デフォルトのリスト区切り文字としてタブが使用されます。また、たとえばドイツ語では、コンマが小数点として使用されるため、ダウンロードではリスト区切り文字としてセミコロンが使用されます。 言語とロケールの設定については、以下のリソースを参照してください。 - Tableau Desktop: 「[言語とロケール](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/workbook_language.htm#set-a-locale)」 - Tableau Cloud: 「[言語とロケールの変更](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/useracct.htm#change-language-and-locale)」 - Tableau Server: 「[言語とロケール](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/lang_intro.htm)」 **エンコーディング** Unicode エンコーディングは、文字をファイルに書き込む方法を定義します。Tableau は UTF-8 および UTF-16LE (リトル エンディアン) にエクスポートします。 ### \[データの表示\] ウィンドウからデータをコピーする \[データの表示\] ウィンドウからデータの一部をコピーして、スプレッドシートやその他の Tableau ワークブック (実際には、テキストを貼り付けることができるすべての場所) で使用できます。Null 値は空の文字列としてコピーされます。 - 目的のセルを選択し、Ctrl + C (Windows) または Command + C (Mac) を押してから、データをスプレッドシート、別の Tableau ワークブック、または選択した別の宛先に貼り付けます。 **注**: 参照元データのすべての値をダウンロードする場合は、\[ダウンロード\] ボタンをクリックします。列を選択してコピーすると、\[データの表示\] ウィンドウに現在読み込まれている値のみがコピーされ、参照元データのすべての値が含まれない場合があります。 ## \[データの表示\] アイコンが表示されないのはなぜですか?  マークの \[データの表示\] アイコンが見つからない場合は、ツールヒントとツールヒント メニューのコマンドのボタンがオンになってることを確認します。具体的には、\[データの表示\] ボタンをツールヒントで使用できるようにするには、Viz のツールヒントに対して \[ツールヒントの表示\] および \[コマンド ボタンを含める\] オプションを選択する必要があります。または、マークを右クリックして、ドロップダウン メニューから \[データの表示\] を選択します。この方法は、ツールヒントやコマンド ボタンが有効になっていない場合に機能します。 パブリッシュされた Viz でマークの \[データの表示\] アイコンが表示されない場合、いくつかの理由が考えられます。 - ツールヒントが有効になっていない。 - ツールヒントのコマンド ボタンがオフになった。 - データを表示するために必要な権限がない。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 地理的データのブレンド この例では、2 つの小さなサンプル データ ソースを使用して、Tableau で地理データをブレンドする方法について示します。地理データを定義するファイルの作成方法、2 つのデータ ソースのブレンド方法、2 つのデータ ソースを使用して下のマップ ビューを構築する方法については、このトピックの手順に従います。 以下の埋め込みビューは、世界各地の有名な劇場を示しており、別のデータ ソースとの地理的データをブレンドすることによって作成されました。各劇場の情報を表示するには、ビュー内のマークの上にマウスを移動します。このトピックの手順に従って進むには、以下のビューの \[ダウンロード\] をクリックし、\[Tableau ワークブック\] を選択します。これにより、Tableau Desktop でビューが開きます。 ## ステップ 1: 地理データを定義するファイルを作成します Tableau で自動的にジオコードが作成され地理情報を含むデータ ソースがある場合、最初の手順としては、その情報の緯度と経度の値を定義する 2 番目のデータ ソースを作成します。後で Tableau Desktop 内のこのファイルに接続し、元のデータ ソースとブレンドします。 次の情報を持つ 2 番目のデータ ソースを作成します。 - **\[地名\] 列**: この列は、マップ ビューにプロットするあらゆる地理情報を含み、通常は元のデータ内の地理に関する列名と一致します。たとえば、元のデータ ソースに \[番地\] という列がある場合、2 つ目のデータ ソースにも \[番地\] 列が必要です。この列のデータは、マップ ビューにプロットする番地をすべて含みます。 列が元のデータ ソース内の地理に関する列名と一致しない場合、Tableau Desktop 内の 2 つのデータ ソース間の関係を編集する必要があります。詳細については、[ステップ 3](#Step3) を参照してください。 最後に、この列はすでに Tableau 内にある **\[郡\]**、**\[市外局番\]**、または **\[CBSA/MSA\]** などの地理的役割の名前のいずれとも異なる必要があります。 **注:** これらの列のデータは、文字列または数値にすることができます。ただし、場所が番号、特に先行ゼロを持つ番号の場合 (例、00501)、Tableau 内でフィールドのデータ型が \[文字列\] に設定されていることを確認してください。詳細については、[データ型](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles_datatypes.htm)を参照してください。 - **\[緯度および経度\] 列**: これらの列の値は 10 進角にする必要があります (例: 47.651808、-122.356881)。 以下は、地理的な場所が含まれる元のデータ ソースと、それらの地理的な場所を定義する 2 番目のデータ ソースの例です。
元のデータ ソース 2 番目のデータ ソース
劇場に関する表の一部。列見出しには、名前、推定座席数、所在地が含まれています。 所在地、緯度、経度の列ヘッダーを含む表の一部。
## ステップ 2: データ ソースに接続する 1. 元のデータ ソースに接続します。 2. 地理的データを定義するデータ ソースへ接続します。 ![名前、所在地、メジャー名のディメンションを表示するデータ ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blend_geodata3.png) ## ステップ 3: リレーションシップの編集 (オプション) 2 つのデータ ソースに同じ列名を共有している場合、フィールドをビューに追加するとデータは自動的にブレンドされます。ただし、地理データを定義するために作成したファイルの列名が、元のデータ ソースの地理データと異なる場合、\[リレーションシップの編集\] オプションを使用してこれらの 2 つのフィールドのリレーションシップを作成する必要があります。リレーションシップの編集方法の詳細については、[データのブレンド](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/multiple_connections.htm#step4relationships)を参照してください。 ### ステップ 4: データをマップ ビュー上にプロットする 1. \[データ\] ペインで、地理的データを定義する 2 番目のデータ ソースを選択します。\[メジャー\] で、\[緯度\] フィールドに \[緯度\] の地理的役割を、\[経度\] フィールドに \[経度\] の地理的役割を割り当てます。詳細については、「[地理的役割の割り当て](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_geographicroles.htm)」を参照してください。 ![地理的役割をフィールドに割り当てます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blend_geodata4.gif) 2. \[データ\] ペインで元のデータ ソースを選択し、地図上にプロットするフィールドを **\[マーク\]** カードの **\[詳細\]** にドラッグします。 ![ディメンション フィールドを詳細にドラッグします。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blend_geodata5.gif) **注:** このフィールドは、データ型が文字列でディメンションのデータが入ります。フィールドのデータ型の変更方法の詳細については、[データ型](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles_datatypes.htm)を参照してください。 3. \[データ\] ペインで 2 番目のデータ ソースを選択し、\[緯度\] と \[経度\] をダブルクリックしてからそれらを \[列\] および \[行\] シェルフに追加します。 リンク アイコン ![赤みがかったオレンジ色のチェーン リンク アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blend_geodata8.png) は、\[番地\] フィールドが、元のデータ ソースの \[番地\] フィールドとブレンドされたことを示します。壊れたリンクのアイコン ![壊れた青いチェーン リンク アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blend_geodata9.png) は、\[番地\] フィールドが、元のデータ ソースの \[番地\] フィールドとブレンドされていないことを示します。 ![データ ペインには、2 つのデータセット、ディメンション、およびフィルタリングと並べ替えのオプションが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blend_geodata6.png) ビューが完全になりました。各マークは、元のデータ ソースからの住所を表します。 ![平均緯度と経度を示す青いマーカーが付いた世界地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/blend_geodata7.png) ## 関連項目 [データ ブレンドとカスタム ジオコーディング](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_customgeocode_datablend.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 型変換 この記事では、型変換関数と Tableau でのこの関数の使用について説明します。また、例を使用して型変換計算を作成する方法について説明します。 ## 型変換関数を使用する理由 型変換関数を使用すると、フィールドのデータ型を別のデータ型に変換できます (これは「キャスト」と呼ばれています)。たとえば、文字列データ型のフィールドに日付情報がある場合、フィールドを日付データ型にキャスト (変更) しなければ、そのフィールドを日付計算で使用することはできません。 たとえば、DATEDIFF 関数で文字列日付フィールドを使用するには、日付型変換も使用する必要があります。 `DATEDIFF('day', [Date Field], DATE([String Date Field]) )` DATE 関数でデータ型を変更しなければ、「DATEDIFF が (文字列、日付、文字列) で呼び出されています」というエラーが発生します。 ![型変換エラーを示す計算エラー メッセージ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/function_typeconversion_error.png) > [!TIP] > > **ヒント**: \[データ\] ペインのフィールドには、デフォルトの[データ型](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles_datatypes.htm)が設定されています。多くの場合、型変換関数を使用する必要はありません。フィールドのデータ型はアイコンをクリックすることで変更できます。ただし、特定の計算に対してのみデータ型を変更すると便利な場合や、Tableau がフィールドの内容を目的のデータ型に正しくキャストできない場合 (日付形式が認識されないなど) があります。そのような場合、以下にリストされているような型変換関数を使用する必要があります。 ## Tableau で使用可能な型変換関数 ### DATE
構文 DATE(expression)
出力 日付
定義 指定された数値、文字列、または日付式に対する日付を返します。
例 
DATE([Employee Start Date])
DATE("September 22, 2018") 
DATE("9/22/2018")
DATE(#2018-09-22 14:52#)
注

DATEPARSE とは異なり、DATE は多くの標準的な日付形式を自動的に認識するため、パターンを指定する必要はありません。ただし、DATE が入力を認識しない場合は、DATEPARSE を使用して形式を指定してみてください。

MAKEDATE も同様の関数ですが、MAKEDATE は年、月、日の数値を入力する必要があります。
### DATETIME
構文 DATETIME(expression)
出力 日時
定義 指定された数値、文字列、または日付式に対する日付時刻を返します。
例 
DATETIME("April 15, 2005 07:59:00") = April 15, 2005 07:59:00
### FLOAT
構文 FLOAT(expression)
出力 浮動小数点数 (10進数)
定義 引数を浮動小数点数としてキャストします。
例 
FLOAT(3) = 3.000
注 整数を返す INT も参照してください。
### INT
構文 INT(expression)
出力 整数
定義 引数を整数としてキャストします。引数が式の場合、この関数は結果をゼロに最も近い整数に丸めます。
例 
INT(8/3) = 2
INT(-9.7) = -9
注

文字列が整数に変換される場合、この文字列はまず浮動小数点数に変換されてから、丸められます。

小数を返す FLOAT も参照してください。
ROUND、CEILING、FLOOR も参照してください。
### MAKEDATE
構文 MAKEDATE(year, month, day)
出力 日付
定義 指定した数値の年、月、日から構成された日付値を返します。
例 
MAKEDATE(1986,3,25) = #1986-03-25#

値を誤って入力した場合、4 月 31 日は存在しないというエラーが返されるのではなく、MAKEDATE(2020,4,31) = May 1, 2020 のように日付が調整されることに注意してください。
注

Tableau のデータ抽出で利用できます。他のデータ ソースで利用可能か確認します。

MAKEDATE では、暦の各単位に数値を入力する必要があります。日付であるべきデータが文字列である場合は、DATE 関数を試してください。DATE は、多くの標準的な日付形式を自動的に認識します。DATE が入力を認識しない場合は、DATEPARSE を使用してみてください。
### MAKEDATETIME
構文 MAKEDATETIME(date, time)
出力 日時
定義 日付と時刻を組み合わせた日付時刻を返します。日付は、日付、日付時刻、または文字列の種類になることがあります。時刻は日付時刻である必要があります。
例 

MAKEDATETIME("1899-12-30", #07:59:00#) = #12/30/1899 7:59:00 AM#

MAKEDATETIME([Date], [Time]) = #1/1/2001 6:00:00 AM#
注

この関数は、MySQL 互換の接続 (Tableau では MySQL および Amazon Aurora) でのみ使用できます。

MAKETIME は、Tableau データ抽出およびその他のデータ ソースで使用できる類似の関数です。
### MAKELINE
構文 MAKELINE(<Spatial Point1>,<Spatial Point2>)
出力 ジオメトリ空間オブジェクト (線)
定義 2 点間に線のマークを生成します。
例 
MAKELINE(OriginPoint, DestinationPoint)
MAKELINE( MAKEPOINT(OriginLat],[OriginLong]) , MAKEPOINT([DestinationLat],[DestinationLong] )
注 出発地と目的地のマップを作成したり、MAKEPOINT を使用して緯度と経度を空間オブジェクトに変換したりする場合に便利です。
### MAKEPOINT
構文 MAKEPOINT(<latitude>, <longitude>)
出力 ジオメトリ空間オブジェクト (点)
定義 緯度列および経度列のデータを、空間オブジェクトに変換します。
例 
MAKEPOINT([AirportLatitude],[AirportLongitude])
注

MAKEPOINT を使用すると、データ ソースを空間的に有効化し、空間結合を使用している空間ファイルと結合することができます。詳細については、Tableau で空間ファイルを結合するを参照してください。

MAKEPOINT を使用するには、データに緯度と経度の座標を含める必要があります。
### MAKETIME
構文 MAKETIME(hour, minute, second)
出力 日付時刻注を参照してください。
定義 指定した時、分、秒から構成された日付値を返します。
例 
MAKETIME(14, 52, 40) = #1/1/1899 14:52:40#
注

Tableau は時刻データ型をサポートしておらず、日時のみをサポートしているため、出力は日時になります。フィールドの日付部分は 1899 年 1 月 1 日になります。

MYSQL 互換の接続でのみ使用できる MAKEDATETIME に類似の関数。
### STR
構文 STR(expression)
出力 文字列
定義 引数を文字列としてキャストします。
例 
STR([ID])
## ブール式のキャスト ブール値は整数、浮動小数点数、文字列にキャストできますが、日付にはキャストできません。 - `True` は 1、1.0、「1」にマッピングされます - `False` は 0、0.0、「0」にマッピングされます - `Unknown` は `Null` にマッピングされます ## 型変換計算の作成 次の手順に従って、型変換計算を作成する方法について学習します。 1. Tableau Desktop で、Tableau に付属のサンプル - スーパーストア保存済みデータ ソースに接続します。 2. ワークシートに移動します。 3. \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択します。 4. 開いた計算エディターで、\[郵便番号\] フィールドを数値から文字列に変換します。 - 計算フィールドに "Postal Code String (郵便番号文字列)" という名前を付けます。 - 次の式を入力します。 `STR([Postal Code])` - 終了したら、**\[OK\]** をクリックします。 新しい計算フィールドは、**\[データ\]** ペインの \[ディメンション\] に表示されます。他のフィールドと同様に、このフィールドを 1 つ以上のビジュアライゼーションで使用できます。 このフィールドを数値から文字列に変更すると、Tableau は数値ではなく文字列として処理します (そのため、集計されません)。 ## 関連項目 [データ型](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles_datatypes.htm) [フィールドを日付フィールドに変換する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_dateparse.htm) [Tableau で計算を記述する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_operators.htm) [Tableau で使用する関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions.htm) [Tableau 関数 (アルファベット順)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_alphabetical.htm) [Tableau 関数 (カテゴリ別)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_categories.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 外部アクションの統合 **注:** Tableau の外部アクションは、Salesforce フローから提供される機能を使用しています。この機能は、選択したデータを、別個の Salesforce インフラストラクチャで実行されている Salesforce フローに送信します。Salesforce フローとその他の Salesforce 製品およびサービスの使用には、Salesforce との契約が適用されます。 Tableau でデータを確認して理解したら、次は何をするのでしょうか。通常、データから得られるインサイトをもとにアクションを起こすには、あるアプリケーションから別のアプリケーションに移動し、データをコピー＆ペーストしますが、途中で文脈を失うことがよくあります。Tableau 外部アクション機能を使用すると、直接 Tableau ダッシュボードからデータ駆動型ワークフローを作成して操作し、Salesforce フローを使用して次のステップを自動化することができます。 ## Salesforce フローについて [Salesforce フロー](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_concepts.htm&type=5)は、プロセスを自動化して時間を節約できるノーコードのツールです。フローは、Salesforce 組織でデータを収集し、アクションを実行する Salesforce フローのコンポーネントです。[Salesforce フローで利用可能なフロー タイプ](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_concepts_type.htm&type=5)はいくつかありますが、Tableau の外部アクション ワークフローは、自動起動フローにのみ対応しています。 **注:** フローの詳細については、Trailhead の「[Flow Builder を使用したフローの構築](https://trailhead.salesforce.com/en/content/learn/trails/build-flows-with-flow-builder)」を参照してください。 ## 外部アクションのしくみ ![マークが選択され、ワークフロー ボタンが使用可能な状態のダッシュボード。矢印は Salesforce フローへのデータの送信を示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/workflow_overview_callouts.png) Tableau ダッシュボードの Viz に外部アクション ワークフローを設定すると、対応する Viz にカスタマイズされたボタンが使用できない状態で表示 (グレー表示) されます。Viz で該当するマークを選択すると (1)、ボタンが使用可能になります。次に、そのボタンをクリックすると (2)、選択したマークのデータが [Salesforce フロー](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_concepts.htm&type=5)で作成および構成されたフローに直接送信されます (3)。 外部アクション ワークフローの作成者として、以下を定めます。 - どのフローにデータを送信するのか - どのダッシュボードからデータを取得するのか - ワークフローをトリガーするダッシュボード ボタンのテキストと外観 **注:** ダッシュボードには複数の外部アクション ワークフローを追加できますが、対応する各フローは同じ Salesforce 組織に展開する必要があります。 ## 外部アクション ワークフローを使用する方法 外部アクション ワークフローを使用して組織内の既存のプロセスを自動化する方法は無限にあります。たとえば、経理担当者が未払い注文を追跡するために使用しているダッシュボードから、直接顧客に請求書を送信できるワークフローがあると、労力を節約できるでしょう。あるいは、サポートチームの案件管理を効率化する方法を探しているかもしれません。サポートチームのメンバーが案件を追跡するために使用しているるダッシュボードから、直接案件をエスカレーションできるワークフローがあると、時間を大幅に節約できる可能性があります。外部アクション ワークフローを使用すると、ユーザーの業務フローを維持しつつ、組織が効率化の恩恵を受けることができるようになります。 外部アクション ワークフローを作成すると、Tableau のあらゆる種類のデータ ソースと Salesforce のフローを接続するブリッジを構築することになります。ワークフロー自体がその接続を作成するため、データ ソースと Salesforce データベースを接続する必要はありません。複数のグループが別々のデータ ソースを使用して、同じプロセスの異なるステップを完了する場合、このワークフローは特に有用です。 たとえば、顧客が e コマース サイトで注文するときに、さまざまなチームとツールが関与しているとします。この場合、販売担当者は Salesforce を使用して、売上を追跡し、サプライチェーン マネージャーはサプライチェーン管理ツールを使用して、顧客が購入したアイテムを製品在庫全体から差し引きます。さらに、サポート チームは、Salesforce にログインしたり、Tableau ダッシュボードで分析したりして、顧客が製品を受け取るときに発生する問題をトラブルシューティングします。外部アクション ワークフローを使用すると、これらの各チームからのデータをすべて接続して、プロセスを合理化したり、場合によっては、既存のステップの一部を自動化したりすることができます。 ## 外部アクション ワークフロー作成者向けのベスト プラクティス **重要:** 外部アクション機能を使用して、Salesforce フローに組み込まれているフローにダッシュボード データを接続するダッシュボード作成者は、フローを作成した Salesforce の管理者やアーキテクトと緊密に連携する必要があります。 Salesforce フローに組み込まれているフローは、高度なビジネス自動化プログラムです。これらの自動化により組織は大きなメリットを得ることができますが、フローを利用する外部アクション ワークフローを展開する前に、フローの仕組みを理解することが重要です。[Trailhead の Salesforce フロー トレーニング](#https://trailhead.salesforce.com/content/learn/modules/business_process_automation)を完了し、[フローに関するドキュメント](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow.htm)を確認してください。設計では「[フローのベスト プラクティス](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_prep_bestpractices.htm&type=5&language=en_US)」を考慮し、「[フローの制限および考慮事項](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_considerations.htm&type=5)」を念頭に置いてください。 **注:** Salesforce フローで利用可能な[フロー タイプ](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_concepts_type.htm&type=5)はいくつかありますが、外部アクション ワークフローは、自動起動フローにのみ対応しています。 外部アクション ワークフローを注意深く実装して、Salesforce フローに組み込まれているフローのアーキテクチャに関する制約に適合させる必要があります。フローは強力ですが、リソースを大量に消費したり、複雑になったりする可能性があります。ライセンス発行、実行スロットル、同時実行の潜在的な問題について検討し、データベースの読み取り/書き込み制限を評価およびテストする必要があります。 また、フローに関連する重要なセキュリティ上の検討事項があります。フローを管理するパーミッションを持つユーザーは、対応する Salesforce 組織のすべてのデータとリソースを表示および変更できます。フローを実行するパーミッションを持つユーザーは、Salesforce 組織のほぼすべてのアクティブ フローを実行できます。アクセスをリクエストしたユーザー (ダッシュボード作成者やワークフロー ユーザー) のみにアクセスを制限するために、Salesforce 管理者は、フローの既定の動作を上書きする設定を有効にすることができます。詳細については、「[フロー セキュリティの仕組み](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_distribute_security.htm&type=5)」を参照してください。 外部アクション ワークフローを作成するダッシュボード作成者は、望ましくない結果を防ぐために、ワークフローを実装する前に Salesforce 管理者と相談する必要があります。 ## ワークフローの作成 ダッシュボード作成者は外部アクション ワークフローを作成する前に、Salesforce 管理者と協力して、ニーズを満たすフローを見つけたり、作成したりする必要があります。たとえば、経理チームが未払い注文のダッシュボードから請求書を直接送信できるようにすることが目標であるとします。この目標を達成するには、顧客の連絡先情報と注文の詳細をダッシュボードから取得し、請求書に入力できるフローが必要です。 使用するフローが決定したら、次のステップでは、フローを接続するダッシュボードを特定します。ユーザーは、適切に機能する既存のダッシュボードをすでに使用している可能性があります。ただし、必要に応じて、[新しいダッシュボードを作成](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/dashboards_create.htm)できます。 適切なフローと適切なダッシュボードを念頭に置いて、ダッシュボードのデータ タイプとフローの必須入力フィールド (変数と呼ばれる) との互換性について考える必要があります。たとえば、未払い注文のダッシュボードには、顧客の請求書を送信するために必要なすべての関連する注文の詳細を含む Viz が含まれている必要があります。これらの詳細には、注文日、顧客の名前と連絡先情報、商品の説明と金額、支払い金額などの情報が含まれる場合があります。 必要なコンポーネントがダッシュボードにすべて揃ったら、ワークフロー オブジェクトを追加します。 1. Tableau ワークブックで、既存のダッシュボードを開くか、[新しいダッシュボードを作成](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/dashboards_create.htm)します。 2. \[ダッシュボード\] ペインの \[オブジェクト\] セクションから、\[ワークフロー\] をダッシュボードの Viz にドラッグします。 ![ワークフロー オブジェクトにスポット ライトが当たり、オブジェクトをダッシュボードにドラッグしていることを示す右矢印が表示された \[ダッシュボード\] ペインの \[オブジェクト\] セクション ](Img/workflow_object_arrow_spotlight_sm.png) 3. プロンプトが表示されたら、フローに関係する Salesforce 組織のログイン認証資格情報を入力します。 **注:** ワークフローが設定されたダッシュボードにユーザーがアクセスする場合、ユーザーは、自分の Salesforce 認証資格情報を入力する必要があります。ユーザーがダッシュボードを表示しているときに、Salesforce 認証資格情報の有効期限が切れた場合は、もう一度認証を行うように促されます。 4. \[ワークフローの構成\] をクリックします。 5. \[ワークフローの追加\] ダイアログで、フロー名またはフロー作成者をもとにフローを検索します。 6. フローを選択して、フローが必要とする Viz からの入力 (Salesforce 変数) を含む詳細を表示します。\[戻る\] をクリックして別のフローを選択するか、\[次へ\] をクリックして続行します。 7. \[シートの選択\] ドロップダウンから、ユーザーが選択してフローに送信するマークが含まれたシート (ワークシート、ダッシュボード、またはストーリー) を選択します。 **注:** フローの必須入力にマッピングするエンコードされたフィールドが含まれたマークがあるシートを選択してください。たとえば、フローの `forecast_revenue` 変数を Tableau の `SUM(Sales)` フィールドにマッピングする場合、`Sum(Sales)` フィールドでエンコードされたマークがあるシートを選択する必要があります。 8. \[次へ\] をクリックします。 9. フローの各必須入力 (Salesforce 変数) に対して、\[シートの選択\] ステップで選択した Tableau シートから適切なフィールドを選択します。 **注:** 各入力では、Salesforce 変数のデータ型と Tableau フィールドが一致する必要があります。 10. \[次へ\] をクリックします。 11. 外部アクション ワークフローをトリガーするためにユーザーがクリックするボタンの外観を設定します。ボタンのタイトル、背景の色、枠線の色を指定します。プレビューを確認して、ボタンの外観を確定します。 **注:** ユーザーは、\[シートの選択\] ステップで選択された Viz からマークを選択する必要があることに注意してください。マークが選択されるまで、ボタンは利用できません。ユーザーがどの Viz を操作するのか、ボタンをクリックすると何が起こるかを正確に把握できるように、ダッシュボードにガイド文を追加することを検討してください。 13. \[完了\] をクリックしてワークフローを作成し、対応するボタンをダッシュボードの Viz に追加します。 ## ワークフローの使用 ワークフロー ユーザーとして使用を開始するには、ワークフローがダッシュボード作成者によって追加されているダッシュボードを開きます。ワークフロー ボタンが表示されていれば、ワークフローを使用できます。ダッシュボード作成者がボタンの名前と書式設定をカスタマイズしますが、ユーザーがボタンをクリックしたときのアクション (「データの送信」や「レコードの更新」など) をボタンで明確に示す必要があります。ダッシュボードの Viz から当該のマークを選択し、ボタンをクリックしてワークフローを開始します。 ![Tableau ダッシュボードでマークを選択し、ワークフロー ボタンをクリックし、成功メッセージで終了することを示す GIF](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/workflow_dash_button_success.gif) ワークフロー ボタンをクリックするとデータの送信がトリガーされ、選択したマークによって送信されるデータが決まります。そのため、マークを選択するまでボタンは使用できません (グレー表示されます)。マークを選択してもボタンがまだ使用できない場合は、ワークフローの有効な Viz でマークを選択したか確認してください。どの Viz が有効かわからない場合は、ダッシュボード作成者に問い合わせてください。 構成によっては、一部のワークフローの実行に長い時間がかかり、すぐに完了しない場合があります。選択したワークフローが期待どおりに機能しているかどうかを判断できない場合は、ダッシュボード作成者または Salesforce 管理者に問い合わせてください。 ## ワークフローのトラブルシューティング 外部アクション ワークフローの問題を解決するときは、次のトラブルシューティング ガイダンスが役立ちます。 ### アクセスに関する問題 - **Tableau Desktop を使用しているダッシュボード作成者の場合:** ワークフロー オブジェクトが \[ダッシュボード\] ペインの \[オブジェクト\] セクションに表示されない場合は、Tableau Server または Tableau Cloud サイトにサインインしていることを確認してください。サインインしていない場合は、ワークフロー拡張機能にアクセスできません。 - **ダッシュボード作成者の場合:** ワークフロー オブジェクトが \[ダッシュボード\] ペインの \[オブジェクト\] セクションに表示されない場合は、Tableau 管理者に問い合わせて、拡張機能がオンになっていることを確認してください。 - **すべてのユーザーの場合:** - Salesforce 管理者が接続アプリケーションを作成していない場合は、外部アクション機能は動作しません。Salesforce で Tableau Server 向けに[接続アプリケーションを作成](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.connected_app_create.htm&type=5)するように Salesforce 管理者に依頼してください。 - ダッシュボードに表示されたワークフロー ボタンをクリックできない場合は、ワークフローの有効な Viz でマークを選択していることを確認してください。どの Viz が有効かわからない場合は、ダッシュボード作成者に問い合わせてください。 ### 認証に関する問題 - **Tableau Cloud または Tableau Server のユーザーの場合:** ブラウザーでダッシュボードを更新します。 - **すべてのユーザーの場合:** 外部アクション ワークフローが追加された Salesforce 組織にサインインしていることを確認してください。必要に応じて、ダッシュボード作成者に問い合わせて、正しい Salesforce 組織を確認してください。 ### エラー メッセージ | エラー メッセージ | 説明と解決方法 | | --- | --- | | このサイトでワークフローがオフになっています。詳細については、Tableau 管理者にお問い合わせください。 | Tableau 管理者がサイト向けのワークフロー ダッシュボード拡張機能をオフにしているため、拡張機能を使用できません。Tableau 管理者に問い合わせて、拡張機能へのアクセスをオンにすることについて相談してください。 | | Tableau Reader ではワークフローがサポートされていません。 | ワークフロー ダッシュボード拡張機能と外部アクション機能は、[Tableau Cloud](https://www.tableau.com/ja-jp/products/cloud-bi)、[Tableau Desktop](https://www.tableau.com/ja-jp/products/desktop)、または [Tableau Server](https://www.tableau.com/ja-jp/products/server) バージョン 2022.3 以降を使用してデータをフローに送信する場合にのみ使用できます。 | | フローに 1 つまたは複数のサポートされていないデータ型が含まれています。前のステップに戻って、別のフローを選択するか、このフローからサポートされていないデータ型を削除するように Salesforce フロー管理者に依頼してください。 | 選択したフローが、Tableau ダッシュボードで使用できないデータ型入力を要求しています。または、そのフローには外部アクション ワークフローとの互換性がありません。適切な代替フローがある場合は、別のフローを選択するか、Salesforce 管理者に問い合わせて、次のステップを確認します。 | | 入力フィールドのマッピングにデータ型の不一致が 1 つまたは複数存在します。 | 入力変数フィールドにマッピングされる 1 つまたは複数のダッシュボード値のデータ型が同じではありません。 たとえば、フローが収益の数値変数を要求しているが、ダッシュボードからマッピングされる値がテキスト文字列である場合があります。この問題を解決するには、シナリオに応じて 2 つのオプションがあります。Tableau の Revenue (収益) フィールドの[データ型をテキスト文字列から数値に変更](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles_datatypes.htm)できます。または、数値データ型が含まれているダッシュボードから別のフィールドをマッピンするようにワークフローの構成を編集します。 | | Salesforce フローにデータを送信できません。 | 外部アクション ワークフローでデータをダッシュボードからフローに送信しようとしたときに、不明なエラーが発生しました。ダッシュボード作成者に問い合わせて、トラブルシューティングしてください。 | | エラーが発生しました: 。Salesforce フロー管理者にお問い合わせください。 | [フロー インタビュー](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_interviews.htm&type=5) (フローの実行中のインスタンス) が失敗しました。例外コードを Salesforce 管理者と共有して、対応する[エラーに関するメール](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_troubleshoot_email.htm&type=5)を見つけ、それに応じてトラブルシューティングします。 | | ワークフローが失敗しました。Salesforce フロー管理者にお問い合わせください。 | ダッシュボードで選択したマークのデータはフローに送信されましたが、そのデータをフローに変換する際に問題が発生しました。Salesforce 管理者に問い合わせて、トラブルシューティングしてください。 | | フローにデータを送信できません。ワークフロー作成者にお問い合わせください。 | ダッシュボードで選択したマークのデータがフローに送信されませんでした。ダッシュボード作成者に問い合わせて、トラブルシューティングしてください。 | ### フローに関する問題 - 一部のフローは非同期的に実行されるため、外部アクション ワークフローの一部であるフローが正常に実行されたかどうかがすぐにわからない場合があります。フローが失敗して、詳細なフィードバックを即座に提供せずに、変更をロールバックすることがあります。ただし、フローが失敗した場合、エラーに関する詳細なメールがワークフロー ユーザー、ダッシュボード作成者、Salesforce 管理者に送信されます。フロー [エラーに関するメール](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_troubleshoot_email.htm&type=5)を受け取ったワークフロー ユーザーは、ダッシュボード作成者に問い合わせる必要があります。ダッシュボード作成者と Salesforce 管理者は協力して、エラーをトラブルシューティングして解決することができます。フローに関する問題のトラブルシューティングの詳細については、「[フローのトラブルシューティング](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_troubleshoot.htm&type=5)」を参照してください。 ### ライセンスに関する問題 - **ダッシュボード作成者の場合:** Tableau 側では、ワークフローをダッシュボードに追加するために特別なパーミッションは必要ありません (サイトで外部アクションが有効になっている限り)。Salesforce 側では、[フローを管理するパーミッション](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.retail_task_admin_permission_flow.htm&type=5) (Salesforce プロフィールに追加された) が必要になります。 - **ワークフロー ユーザーの場合:** Tableau 側では、ワークフローが含まれたダッシュボードにアクセスできるすべてのユーザーがワークフローを実行できます。Salesforce 側では、[フローを実行するパーミッション](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.retail_task_admin_permission_flow.htm&type=5) (Salesforce プロフィールに追加された) が必要になります。 ## 外部アクションをオンまたはオフにする Tableau 2022.3 より、外部アクション機能は既定でオンになっています。Tableau 管理者が Tableau 外部アクションに対する組織全体のアクセスを構成する方法の詳細については、「[外部アクション ワークフロー統合の構成](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/external_actions_admin.htm)」を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 密度マークを使用した構築 (ヒートマップ) 密度グラフを使用すると、多くの重複マークを使用して密度データのパターンや傾向を視覚化することができます。Tableau では、重複するマークをグループ化し、グループ内のマークの数に応じてカラーコードすることでこのグラフを作成します。 密度マップは、データ ポイントの数が多いまたは少ない場所を特定するのに便利です。 Tableau では、密度マークを \[列\] シェルフにある 1 つ以上の連続メジャー上に、および \[行\] シェルフにある 1 つ以上のディメンションまたはメジャー上に配置してから (またはその逆)、フィールドを \[マーク\] カードに追加してグラフを作成します。 **注**: 密度グラフは、データ ポイントが多数含まれるデータ ソースを使用する場合に最適です。 密度グラフは、以下の基本のブロックで構成されています。 - **マーク タイプ**: 密度 - **行シェルフと列シェルフ**: 少なくとも 1 つの連続メジャー、および少なくとも 1 つのメジャーまたはディメンション - **マークカード**: 少なくとも 1 つの連続メジャー 密度グラフは、\[密度\] マーク タイプを使用します。既定では、Tableau は自動マーク タイプを使用します。 密度グラフが Tableau の重複するマークを理解する上でどのように役立つかを示すため、まずは多くのマークを含む散布図から始めて、密度グラフに作り替えていきます。 密度グラフを使用して日付順に表示するには、次の手順に従います。 1. \[スタート\] 画面の **\[保存されたデータ ソース\]** セクションから、**\[世界指標\]** データ ソースを開きます。 ![「ワールド インジケーター」が選択された、保存済みのデータ ソースのリスト。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/density_world.png) 2. \[ヘルス\] フォルダーから、**\[幼児死亡率\]** を \[列\] シェルフにドラッグします。メジャーが合計として集計され、横軸が作成されます。 3. **\[Life Expectancy Female (女性の平均寿命)\]** を **\[行\]** シェルフにドラッグします。これで、次のような 1 マークの散布図が表示されます。 ![1 つのマークがある散布図](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/density_onepoint.png) 4. 幼児死亡率と平均寿命の両方が、平均ではなく **\[合計\]** で集計されています。両方のメジャーを右クリックして、\[メジャー (合計)\] を **\[平均\]** に変更します。 ![メジャー (合計) メニュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/density_average.png) 5. **\[国/地域\]** ディメンションを \[マーク\] カードの **\[詳細\]** にドラッグします。 これで、ビューにより多くのマークが表示されます。ビューのマーク数が、データ セットにある個々の国の数と等しくなりました。マークにカーソルを合わせると、国名、女性の平均寿命、幼児死亡率が表示されます。 ![ツールヒントのある散布図](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/density_circlemarks.png) これで基本的な散布図が作成されましたが、ビューに重複するマークが多く、最も密度の高いマークがどこにあるのかがよくわかりません。 6. **\[マーク\]** カードのメニューから **\[密度\]** を選択し、この散布図を密度グラフに変更します。 Tableau では、kernel というマークを重ね、これらの kernel が重複している場所をカラーコードすることで密度グラフを作成しました。重複しているデータ ポイントが多いほど、色が濃くなります。 ![平均乳児死亡率と平均女性平均寿命の相関関係を示す散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/density_bluedensity.png) 既定では青いカラー パレットが選択されていますが、10 色の密度のカラー パレットから選択することも、既存のカラー パレットから選ぶこともできます。 7. **\[マーク\]** カードから **\[色\]** を選択し、メニューから **\[明るくて濃い多色\]** を選択します。 ![密度マーク タイプのカラー オプション](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/density_colorpalette.png) カラー パレットの名前で、グラフの背景に明色を使用するか暗色を使用するかがわかります。ここでは、グラフに明色の背景が使用されているため、「Light (明色)」パレットを選択します。これにより、グラフのカラー パレットが変更されます。密度の高い領域は赤色で、マークが重複していない領域は緑色で表示されるようになります。 **注:** 色の凡例は、密度マークには使用できません。 8. \[色\] メニューで、濃度スライダーを使用して密度マークの鮮明度を調整します。たとえば、濃度や鮮明度を上げるには、データの「最大ヒート」地点を下げるとより鮮明に表示されるようになります。 ![Viz に適用された密度カラー パレット。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/density_colors.gif) 9. \[マーク\] カードの **\[サイズ\]** を選択して、密度の kernel のサイズを調整します。 ![マーク サイズの拡大。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/kernel.gif) 詳細については、[ビュー内のマークのタイプを変更する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_marktypes.htm)および[Tableau での傾向や密度を表示するヒートマップの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_howto_heatmap.htm)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau での傾向や密度を表示するヒートマップの作成 Tableau でマップを作成して、マップ上の重複するマークにのために見えなくなっているパターンや関連する密度を明らかにすることができます。この場合、一般的なマップ タイプの 1 つは、ヒートマップとも呼ばれる密度マップです。Tableau では、重複するマークをグループ化し、グループ内のマークの数に応じてカラーコードすることで密度マップを作成します。 密度マップは、データ ポイントの数が多いまたは少ない場所を特定するのに便利です。また、多くのデータ ポイントを含むデータセットで、マップ上のマークが大幅に重なり合っている場合に最も効果的です。 ## データ ソース 密度マップを作成するには、データ ソースにポイント ジオメトリ、緯度と経度の座標、または場所の名前 (Tableau によって場所の名前として認識される場合) が含まれている必要があります。 Tableau では、場所の名前を認識し、Tableau のジオコーディング場所に割り当てられたポイントの場所を使用して密度マップを作成しますが、この密度マップは場所が限られた領域で調整されている場合など、場所データが非常に正確な場合に最も効果を発揮します。密度マークは、区や近隣といったばらばらの場所に制限されている値ではなく、特定の場所が継続的に変更される場合や領域内を柔軟に往来する場合に最適です。 ## 基本のマップ構築ブロック:
[列] シェルフ:経度 (連続ディメンション、経度の地理的役割が割り当てられる)
[行] シェルフ:緯度 (連続ディメンション、緯度の地理的役割が割り当てられる)
詳細:多くの参照元データ ポイントを使用した 1 つ以上のフィールド
マーク タイプ:密度
## マップ ビューの作成 マーク タイプ ドロップダウンから \[密度\] を選択すると、Tableau はビュー上の面密度を計算します。密度面は、残りのマークでデータを拡大またはフィルターするときに再計算されます。\[ページ\] ビュー、または小さい複数のビューを使用する場合、密度は比較分析用にデータのフル ドメインで計算されます。 この例に従うには、[「Tableau サンプル ワークブックでのヒートマップの作成」](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/heatmap_taxi_howto/TaxiPickups)をダウンロードし (右隅のダウンロードをクリック）し、Tableau Desktop で開きます。 1. 新しいワークシートを開き、データ ソースに接続します。 この例で使用するデータ ソースでは、フィールドに \[Pickup Latitude (緯度の集合)\] と \[Pickup Longitude (経度の集合)\] という名前が付いています。\[Latitude (緯度)\] フィールドに \[Pickup Latitude (緯度の集合)\] の地理的役割が割り当てられ、\[Longitude (経度)\] フィールドに \[Pickup Longitude (経度の集合)\] の地理的役割が割り当てられていることを確認してください。 詳細については、[「地理的役割をフィールドに割り当てる」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/maps_geographicroles.htm#AssignRole)を参照してください。 2. \[データ\] ペインで、\[Pickup Latitude (緯度の集合)\] と \[Pickup Longitude (経度の集合)\] の両方を選択して、キャンバスにドラッグします。 \[Latitude (緯度)\] および \[Longitude (経度)\] フィールドが \[列\] および \[行\] シェルフに追加され、1 つのデータ ポイントを含むマップ ビューが作成されます。 ![ニューヨーク市の 1 つの小さな青いデータ ポイント地図をズームアウトして、東海岸のいくつかの州を表示します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_density_avg.png) 3. 次に、個別のマークをビューに追加していきます。ID を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して、\[マーク\] カードの \[詳細\] にドラッグします。各集合体に独自の ID があるため、このアクションによって、マークをばらばらにしてマップ上の別の集合体と区別します。 追加されたフィールドには推奨される最大数の 1,000 を超えるマークが含まれていることを通知する警告が表示されます。\[すべてのメンバーの追加\] を選択します。 ![密度マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/density_ID.png) マップ ビューが更新され、データ ソースにあるすべての集合体の場所のマークが表示されます。すべての場所がマンハッタン内にあるため、マップをニューヨーク市のマンハッタンにフォーカスして拡大します。 **注**: ビューから一部のデータ ポイントをフィルターして指定する拡大レベルを作成する必要が生じる場合があります。 4. \[マーク\] カードで、\[自動\] の右にあるドロップダウン メニューから \[密度\] を選択し、密度に対するマーク タイプを変更します。 ![マーク タイプのドロップダウンには、自動から、棒、線、面などの特定のオプションまで、さまざまなマーク タイプが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/marktypes_3.png) 5. 基本的な密度マップが作成されます。 ![マンハッタンのタクシーの乗車場所を示す青い密度マップ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_density_density.png) これで、タクシーを拾うのに最も人気のあるエリアがミッドタウンであることがわかりますが、ズーム ツールを使用すると焦点をさらに細かく調整することができます。密度は拡大/縮小に合わせて再計算されます。 密度マップの任意の場所で、個々のデータ ポイントを選択できます。これらのマークには既定のサイズ (10 ピクセル) および色 (青色) が適用されています。参照元のマークのサイズと色を調整することはできません。 ![タクシー乗車のヒートマップを表示するマンハッタンの地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_density_identifyPoint.png) マップのあちこちを拡大して、データを分析します。選択、ツールヒント、ラベル、ホバーはすべて、ビューのズームで表示されるマークに基づいて機能します。密度マップには固定された、または一貫した表示形式はなく、ズームするたびに再計算されます。 ## 外観の調整 密度マップでデータを分析しやすくするために、色、密度、マークのサイズを調整することができます。 **色**: \[マーク\] カードの \[色\] を選択して、密度マップの色を調整します。10 色の密度のカラー パレットから選択するか、既存のカラー パレットから選択します。密度のカラー パレットは、明るいまたは暗いベース マップでの操作に合わせて調整できます。 ![密度カラー パレットを表示する \[カラー パレット\] ドロップダウン。](Img/maps_density_color.png) **注:** データ ソースに負の値が含まれている場合、メジャー フィールドを \[色\] に追加すると、これらの値も表示されます。分岐カラー パレットを使用して正負の値をはっきりと区別します。 強度: \[色\] メニューで、\[強度\] スライダーを使用してマップの鮮明度を増減します。たとえば、密度が高くなるとデータ内の「最大ヒート」地点が低くなり、より鮮明に表示されるようになります。 次の画像では、低密度マップが 50% に、高密度マップが 75% に設定されています。 ![2 つの密度マップが並んでいます。1 つは低密度、もう 1 つは高密度です。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_density_intensity.png) **サイズ**: \[サイズ\] シェルフを使用して、密度マークのサイズを調整できます。\[サイズ\] をクリックすると、サイズのスライダーが表示されます。スライダーを調節して、密度マップを作成するマーク グループのサイズを増減させます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 折れ線グラフの作成 折れ線グラフは、データ ビュー内の個々のデータ ポイントを接続します。折れ線グラフは、一連の値を視覚化する簡単な方法であり、時間の経過に伴う傾向を把握する場合や、未来の値を予測する場合に役立ちます。線のマーク タイプの詳細については、[線マーク](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_marktypes.htm#LineMark)を参照してください。 **注**: 線マーク タイプを使用するビューでは、\[マーク\] カード内の \[パス\] プロパティを使用して、線マークのタイプ (線形、ステップ、またはジャンプ) を変更したり、特定の描画順序を使用してマークを接続することでデータをエンコードしたりすることができます。詳細については、[ビュー内のマークの表示を制限する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties.htm)の[「パスのプロパティ」](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties.htm#PathProp)を参照してください。 すべての年の売上高と収益のそれぞれの合計を表示し、その後、傾向を決定するために予測を使用するビューを作成するには、次の手順に従います。 1. サンプル - スーパーストアのデータ ソースに接続します (必要に応じて「[Tableau Public サンプル データ ページ](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)」からダウンロードできます)。 2. \[出荷日\] ディメンションを \[列\] にドラッグします。Tableau は年別に日付を集計し、列ヘッダーを作成します。 3. \[行\] に "Sales (売上高)" メジャーをドラッグします。Tableau は "Sales (売上高)" を合計として集計し、シンプルな折れ線グラフを表示します。 4. \[行\] に "Profit (収益)" メジャーをドラッグし、"Sales (売上高)" メジャーの右側にドロップします。"Sales (売上高)" と "Profit (収益)" の左余白に別々の軸が作成されます。 ![売上と利益の左余白に別々の軸がある折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/line_1.png) 2 つの軸のスケールが異なることがわかります。"Sales (売上高)" の軸は 0 ～ 700,000 ドルのスケールであるのに対し、"Profit (収益)" の軸は 0 ～ 100,000 ドルのスケールとなっています。これでは売上高の値が収益の値を超えることを確認するのが困難になる可能性があります。 不連続または連続のディメンションを使用して折れ線グラフを作成できます。 - _連続_ディメンションは、線形の連続軸でデータを視覚化します。このグラフは、傾向や比例的な変化を表示するのに便利です。特にデータ ポイントが等間隔で並んでいない場合に便利です。 - _不連続_ディメンションは、不連続なカテゴリー ヘッダーを使用してデータを視覚化します。このグラフは、会計期間などで、増分データを示すのに役立ちます。 不連続および連続のデータ型の詳細については、「[ディメンションとメジャー、青と緑](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm)」を参照してください。 折れ線グラフに複数のメジャーを表示している場合、軸を調整またはマージして、ユーザーによる値の比較をより簡単にすることができます。 - 軸の調整の詳細については、[二重軸を使った 2 つのメジャーの比較](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/multiple_measures.htm#Dual)を参照してください。 - 複数メジャー間での 1 つの軸の強制については、[複数のメジャーの軸を単一軸にブレンドします](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/multiple_measures.htm#Blended)を参照してください。 これらのオプションのいずれかを使用すると、複合グラフを作成していずれかのメジャーのマーク タイプを変更できます。詳細については、[複合グラフの作成（異なるマーク タイプをメジャーに追加）](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/multiple_measures.htm#Combo)を参照してください。 1. "SUM(Profit)" フィールドを \[行\] から "Sales (売上高)" 軸にドラッグして、ブレンドされた軸を作成します。2 本の淡緑色の並列棒は、マウスのボタンを放すと "Profit (収益)" と "Sales (売上高)" がブレンドされた軸を使用することを示しています。 ![2 本の淡緑色の並列棒は、ViZ 内で利益と売上がブレンドされた軸を使用することを示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/line_8.png) ビューが更新されて次のような表示になります。 ![ブレンド軸を使用した利益と売上の折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/line_9.png) 年間ベースで値の合計を見ているため、ビューはかなりまばらです。さらに、2025 年のデータが限られているため、傾向は最終的に低下するように見えます。 2. \[列\] シェルフの \[YEAR(\[出荷日\])\] フィールドのドロップダウン矢印をクリックして、コンテキスト メニューの下部にある \[月\] を選択し、4 年間にわたる値の連続した範囲を表示します。 ![月のオプションが強調表示された YEAR(出荷日) メジャーのコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/line_10.png) 結果のビューは元のビューよりずっと詳細に表示されています。 ![4 年間にわたるオーダーの利益と売上の値の連続した範囲を示す折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/line_11.png) 値が各年の終了間際にかなり高くなっていることがわかります。このようなパターンは季節性として知られています。ビューの予測機能をオンにする場合、季節的傾向が今後も明らかに続くことを予期する必要があるかどうかを確認できます。 3. 予測を追加するには、\[アナリティクス\] ペインの \[予測\] モデルをビューまでドラッグし、\[予測\] にドロップします。 ![分析ペインからビューにドラッグされた予測モデル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/line_13.png) この結果、Tableau の予測によると季節的傾向が将来も続くことがわかります。 ![将来の季節的傾向を示すために予測を適用した、4 年間のオーダーの利益と売上の値の連続した範囲を示す折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/line_12.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # .hyper 形式への抽出のアップグレード Tableau バージョン 2018 では、Tableau 抽出に.`.hyper` 形式を導入し、従来の　`.tde` 形式と置き換えました。`.hyper` 形式は、2018 年以降、Tableau で抽出を作成する際の標準形式となっており、抽出の大部分は.`.hyper` ファイルで作成されます。2023 年初頭から、Tableau は Tableau Cloud および Tableau Public での `.tde` 形式のサポートを終了します。この非推奨化の詳細については、[Tableau コミュニティの投稿](https://community.tableau.com/s/feed/0D54T00001BHiGwSAL)を参照してください。 ## .tde ファイルのサポート終了 2023 年以降、Tableau 抽出の `.tde` 形式は非推奨になりました。この形式は 2018 年に `.hyper` 形式に置き換えられましたが、2023 年 3 月までにアップロードされたファイルには引き続き有効です。 - この変更は、2023 年 3 月時点の Tableau Cloud および Tableau Public に対して行われました。 - Tableau Server バージョン 2023.1.0 以降、`.tde` 形式のファイルのアップロードは利用できなくなりました。 - 2024.2 は、.tde ベースのワークブック、データ ソース、ブックマークをサポートする Tableau Desktop の最後のバージョンです。バージョン 2024.3 以降では、.hyper 形式のみがサポートされます。 ## Tableau Desktop を使用した .tde 抽出の手動アップグレード 抽出をローカルで管理している場合、Tableau Desktop を使用して、`.tde` 抽出を `.hyper` 抽出に手動でアップグレードすることができます。 **注**: この機能は、Tableau Desktop のバージョン 2024.2 以前でのみ使用できます。 1. Tableau Desktop で、`.tde` 抽出を使用しているワークブックを開きます。 2. \[データ\] メニューから抽出データ ソースを選択し、\[抽出\]、\[アップグレード\] の順に選択します。 3. \[ファイル\]、\[保存\] の順に選択すると、ワークブックが保存され、抽出のアップグレードも完了します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 抽出の更新 元のデータが変更された場合、\[データ\] メニューでデータ ソースを選択し、\[抽出\] と \[更新\] を選択すると、Desktop を使用して抽出を更新できます。抽出は、完全更新と増分更新の 2 つの方法で設定できます。 完全更新では、抽出内のすべてのデータが元のデータ ソースの最新情報に置き換えられます。増分更新には、2 つのバリエーションがあります。1 つは、前回の更新以降の新しい行のみを追加し、もう 1 つは、更新日から更新までの期間を定義します。オプションの 2 番目のアプローチは、データ ソース内で既に抽出されたデータが変更されている可能性がある場合に、抽出を更新する必要があるときに適用できます。データを抽出する方法の詳細については、「[データの抽出](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/extracting_data.htm)」を参照してください。 **注:** [Tableau データ抽出コマンド ライン ユーティリティ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/extracting_TDE.htm)を使用して、抽出の更新を自動化することもできます。不要なスケジュールされた更新を回避するには、パブリッシュされた抽出をオンデマンドで更新するパーミッション機能をユーザーに付与することを検討してください。詳細については、「ワークブックまたはデータ ソースの[抽出の更新](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/permissions_capabilities.htm)」を参照してください。 ## 抽出を更新する前に 抽出を更新したい場合、抽出の更新を実行する前に抽出のファイル形式をメモに取っておきます。バージョン 2022.4 以降を使用して `.tde` 抽出の更新を実行した場合、その抽出は `.hyper` 抽出に自動的にアップグレードされます。`.hyper` 抽出へのアップグレードには多くの利点がありますが、以前のバージョンの Tableau Desktop Public では抽出を開けなくなります。詳細については、[.hyper 形式への抽出のアップグレード](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/extracting_upgrade.htm)を参照してください。 **注**: .tde ファイルは、Tableau バージョン 2024.2 を最後にどのような形式でもサポートされなくなり、使用するには .hyper 形式にアップグレードする必要があります。 ## 抽出の完全更新を構成する 既定では、抽出は完全に更新されるよう構成されています。これは、抽出を更新するたびに、参照元データ ソース内のデータによってすべての行が置換されることを意味します。この種の更新は、元のデータに入っているものとまったく同じ複製を所持できるようにしますが、抽出のサイズによっては、完全抽出に長い時間がかかり、データベース上でのコストが高くなる場合があります。抽出が増分抽出に設定されていない場合、抽出の更新を選択すると、抽出の完全更新が実行されます。 ### Tableau Server へのパブリッシュ 抽出をデータ ソースとして Tableau Server にパブリッシュする予定の場合、パブリッシュ中に抽出更新のスケジュールを指定できます。 ![データの更新をスケジュールするためのダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/publish_datasource_refresh.png) 同様に、ワークブック内の抽出を Tableau Server にパブリッシュする場合でも、パブリッシュ中に抽出更新のスケジュールを指定できます。詳細については、[ワークブックをパブリッシュする際に抽出の更新をスケジュールする](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/publish_workbooks_schedules.htm)を参照してください。 ### Tableau Cloud へのパブリッシュ 抽出をデータ ソースとして Tableau Cloud にパブリッシュする予定の場合、データの更新オプションはデータ ソースの特徴によって決まります。特定のデータ ソースのデータの更新に関する詳細については、[「データ ソース別の抽出更新オプション」](https://help.tableau.com/current/online/ja-jp/to_keep_data_fresh.htm#refresh-options)を参照してください。 ## 抽出の増分更新を構成する ほとんどのデータ ソースで増分更新がサポートされています。抽出全体を更新する代わりに、前回データを抽出して以降の新しい行のみを追加するように抽出を構成することができます。 たとえば、新しい販売トランザクションで毎日更新されるデータ ソースがあるとします。その場合、抽出全体を毎日再構築する代わりに、その日に発生した新しいトランザクションのみを追加できます。そして、念のため完全更新を週 1 回実行し、最新データが確実に手元に残るようにすることもできます。 オプションで増分設定を構成して、時間のサブ範囲を定義し、既存の抽出からすべての関連データを削除して完全に更新することにより、その時間範囲内の最後の更新以降の変更や追加を取得することもできます。 ### 一意でない列 バージョン 2024.1 以降の Tableau には、ユーザーが非一意のキー列を使用して抽出に対して増分更新を実行できる機能が導入されています。この更新では、プロセスに追加のステップが導入されています。 ### 増分抽出のサブ範囲更新 Tableau バージョン 2024.2 以降では、追加の期間を指定して、以前に抽出したデータを再抽出し、発生した可能性のある変更をキャプチャできます。これは、**\[更新する最小日付範囲\]** フィールドで行うことができます。この機能は、(たとえば) 定義された期間内で挿入や遡及的な変更を行うことをデータ ソースが許可する場合に役立ちます。設定が完了すると、増分抽出によって、新しいデータに加えて、設定された時間範囲から以前に抽出されたデータが取得されます。 数値 (2 など) と期間 (月など) を選択すると、下にあるヘルパー テキストが更新され、選択内容が反映されます (「更新日から過去 2 か月間のデータが常に更新されます」)。時間範囲が入力されていない場合は、既存の抽出内容よりも新しいコンテンツのみが取得されます。 #### サブ範囲更新の理解 予定している抽出の更新頻度、データ ソースが更新される頻度、および各期間中に通常更新されるデータの量に基づいて、サブ範囲更新が最適に機能するように構成します。Tableau が抽出構成の選択をどのように解釈するかを理解して、抽出に期待どおりのデータが含まれるようにすることが重要です。 - 複数の時間単位を入力すると、Tableau では、既存の時間単位からのすべてのデータに加えて、追加の X 単位分のデータを取得する必要があると解釈されます。たとえば、時間単位を 3 か月に設定すると、現在の月のすべてのデータに加えて、過去 3 か月分のデータが取得されます。現在の日付が 4 月 1 日の場合、4 月のすべてのデータ (この場合は 1 日) に加えて、1 月、2 月、3 月のすべてのデータ、つまり約 91 日分のデータが取得されます。4 月 28 日に同じ更新を実行すると、4 月の 28 日間のデータに加えて、その前の 3 か月間のデータ、つまり約 118 日分のデータが取得されます。 - 最もきめ細かい制御と一貫性を実現するには、データに適した最小の適用可能な時間単位 (日など) を使用するのがベスト プラクティスです。過去 90 日間と更新日のデータを常に更新するには、数値として \[90\] を、期間として \[日\] を選択します。 - レコードが入力された日付/時刻を反映する日付/時刻フィールドに基づいて抽出を行うことをお勧めします。抽出を決定するために使用されている日付フィールドに将来の日付 (「予定されている注文配送日」など) が含まれている場合、サブ範囲更新機能を使用した結果は期待どおりにならない可能性があります。 - 設定された期間よりも多くの新しいデータがデータ ソースで更新される場合、新しいデータが利用可能になった時点で追加データの取得が開始されます。たとえば、サブ範囲を過去 2 日間のみに設定したが、最後の更新が 10 日前に行われた場合、10 日間の新しいデータすべてに加えて、以前に抽出された 2 日間のデータが抽出されます。 **注:** ソース データのデータ構造が変更された場合 (たとえば、新しい列が追加された場合)、増分更新を再び開始する前に、抽出の完全更新を実行する必要があります。 次の手順に従って、抽出を増分更新するように設定するか、既存の完全抽出を編集して増分更新を行います。 1. \[データ\] メニューでデータ ソースを選択し、\[データの抽出\] を選択します。 2. \[データの抽出\] ダイアログ ボックスで、抽出する行の数として \[すべての行\] を選択します。増分更新は、データベースのすべての行を抽出する場合にのみ定義できます。 **注:** サンプル抽出は増分できません。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/incremental_refresh_extract_data.png) 4. \[増分更新\] セクションを展開して、\[増分更新\] をオンにします。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/subrange_incremental_refresh.png) **注:** 集計を有効にしている場合、増分更新は使用できません。 6. 新しい行の識別に使用するデータベース内の列を指定します。 たとえば、データベースに行が追加されるにしたがって単調に増える日付フィールドや ID 列を選択できます。 7. (オプション) Tableau で日付または日時列を選択した場合は、特定の日付範囲を指定して抽出データの部分的な更新を実行できます。日数を決定し、日付/時刻スケールを指定して、更新の最小日付範囲を確立します (たとえば、更新日から 14 日間)。 8. (オプション) 最小更新範囲が設定されていない場合は、\[詳細設定\] を展開して、新しい行を取得する方法を設定します。最後に記録された値以上の値を更新することによって、最後に追加された行を置き換えたり、最後に記録された値よりも大きい値を含む抽出のみを更新することによって、最後に追加された行を保持したりすることができます。 **注:** フィルターを追加すると、増分更新の \[詳細設定\] がグレー表示され、「最後に追加された行を置き換えない」という既定の設定が適用されます。その目的は、特定のフィルター条件と、「最後に追加された行を置き換える」高度な増分更新ロジックとの間で発生する可能性のある競合を回避することです。 10. 終了するには、**\[設定の保存\]** を選択します。 #### 抽出更新時の考慮事項 抽出の編集 既存の抽出を編集する場合は、前回の更新が表示されるため、正しいデータで抽出を更新していることを確認できます。 完全更新 完全更新では、抽出を更新するたびに、すべての行が元のデータ ソースのデータに置き換えられます。完全更新には時間がかかるため、データベースにかかるコストが高くなる可能性があります。 時刻/日付の精度と抽出 データ エンジンは、Tableau が抽出を作成するために使用する基本的なメカニズムであり、時刻値を小数点以下 3 桁までの精度で保存します。\[列を利用して新しい行を識別\] に日時またはタイムスタンプ列を指定し、データベースが Tableau よりも高い精度を使用している場合は、増分更新の後に行が重複する場合があります。たとえば、データベースに日時の値として `2015-03-13 17:30:56.502352` と `2015-03-13 17:30:56.502852` という 2 つの行がある場合、Tableau は `2015-03-13 17:30:56.502` という一時の値で両方の行を保存するので、重複行が作成されます。 ## 抽出履歴の参照 (Tableau Desktop) \[データ\] メニューでデータ ソースを選択し、\[抽出\] > \[履歴\] を選択すると、抽出の更新履歴を表示できます。 \[抽出履歴\] ダイアログ ボックスには、各更新の日付と時刻、完全更新と増分更新の区別、追加された行数が表示されます。更新がファイルから行われた場合は、ソース ファイル名も表示されます。 ![履歴をクリアしたり、テーブルを閉じたりするオプションが含まれた \[履歴の抽出\] テーブル。](Img/extract5.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 接続のカスタマイズと微調整 TDC ファイルを使用して、接続文字列のパラメーターや接続機能をカスタマイズすることができます。カスタマイズは ODBC 接続と JDBC 接続の両方に適用されます。 JDBC ベースの接続をカスタマイズする場合は、接続文字列パラメーターをプロパティ ファイルで変更することもできます。詳細については、「[プロパティ ファイルを使用して JDBC 接続をカスタマイズする](#Using)」を参照してください。 重要: TDC ファイルは、接続の機能をカスタマイズしたり、データへの接続に関連する問題を診断して解決したりするために活用できます。Tableau は、これらのファイルに加えられる可能性のあるすべての変更を十分にテストすることはできません。TDC ファイルの作成と使用には手動による編集が必要であり、本番環境に展開する前に十分にテストすることが重要です。 ## TDC ファイルを使用して接続をカスタマイズする **注:** コネクタごとに 1 つの TDC ファイルのみを使用できます。同じコネクタを参照する TDC ファイルが複数ある場合は、1 つのファイルのみが適用されます。 TDC (Tableau Datasource Customization) ファイルは、ファイル名拡張子が “.tdc” の XML ファイルです。これらのファイルは、Tableau 固有の設定をカスタマイズするために使用されます。ODBC ベースの接続では、TDC ファイルを使用して、ODBC ドライバーでサポートされる ODBC および SQL 標準の部分を定義することができます。 TDC ファイルには、ベンダー名、ドライバー名、および `` (クラスも含む) セクションが含まれます。ネイティブ コネクタの場合、ベンダー名とドライバー名は、コネクタのクラス名と一致する必要があります。ほとんどの場合、ベンダー名はドライバー名と一致します。その他のデータベース コネクタには、次の 2 つの一般的なクラス名が使用されます。 - その他のデータベース (JDBC) コネクタの場合、クラス名は "genericjdbc" です。 - その他のデータベース (ODBC) コネクタの場合、クラス名は "genericodbc" です。 既存のワークブックまたはデータ ソース ファイルに有効なカスタマイズ セクションが既に含まれる場合、Tableau で定義されたカスタマイズのみが使用され、TDC ファイルで定義されたカスタマイズは使用されません。 ### TDC ファイルの構造 各 TDC ファイルは、次の基本構造に従います。 ... TDC ファイルには、次の 3 つの主要なセクションがあります。 - 接続カスタマイズ変数 - ベンダーとドライバー名 - カスタマイズ内容 `connection-customization` セクションには、次の項目が含まれます。 - **class:** 接続してカスタマイズするデータ ソース。 - **enabled:** TDC ファイルの接続カスタマイズが適用されるかどうかを示します。TDC ファイルでは、常に "true" に設定されます。 - **version:** Tableau はバージョン番号を無視します。 次のセクションは、この TDC ファイルのデータ ソースのデータベース プロバイダーのベンダー名とドライバー名を識別するため、非常に重要です。各 TDC ファイルは、1 つのタイプのデータ ソースにのみバインドできます。ネイティブ データ ソースの場合、これらの名前はどちらもデータ ソース クラス名と一致している必要があります (たとえば、Teradata 接続の場合は "teradata")。ODBC データ ソースの場合、TDC ファイルのベンダー名とドライバー名は、データベースとドライバーによって Tableau に報告される内容と一致する必要があります (たとえば、"SQLite" と "SQLite3 ODBC Driver")。 最後のセクションは、実際の接続のカスタマイズを示します。 以下に TDC ファイルの 2 つの例を示します。1 つ目は汎用 ODBC 接続であり、2 つ目はネイティブ Salesforce 接続への変更です。これらはあくまでも例示が目的であり、示したカスタマイズは特定の目的を達成できるように選択されたものではありません。 ## プロパティ ファイルを使用して JDBC 接続をカスタマイズする プロパティ ファイルは JDBC によって使用され、JDBC ドライバーに直接渡されます。これらのファイルは、ファイル名拡張子が ".properties" のプレーンテキスト ファイルです。また、これらのファイルには各接続パラメーターのキーと値のペアが含まれます。 JDBC 接続でプロパティ ファイルを使用することは、ODBC 接続用の TDC ファイルで `odbc-connect-string-extras` パラメーターを使用することに似ています。 **注:** プロパティ ファイルは Latin-1 形式である必要があります ([https://en.wikipedia.org/wiki/.properties](https://en.wikipedia.org/wiki/.properties) を参照してください)。ただし、ASCII 文字のみが含まれている限り、BOM (バイト オーダー マーク) なしで、ファイルを UTF-8 形式で安全に保存できます。 ファイル内で、キーと値の各ペアを、区切り記号なしで、それぞれの行に配置します。ファイルには対応するコネクタと同じ名前を付けますが、ファイル名拡張子は ".properties" です。たとえば、SAP HANA コネクタのプロパティ ファイルは "saphana.properties" になります。 ## tdc およびプロパティ ファイルのインストール カスタマイズ ファイル (TDC または PROPERTIES) を作成したら、Tableau 製品で検出および使用できるように、特定のディレクトリに配置する必要があります。たとえば、ユーザーが Tableau Desktop から Tableau Server にコンテンツをパブリッシュする場合、カスタマイズを両方の製品ディレクトリにコピーする必要があります。 ファイルを適切なディレクトリにコピーした後、変更を認識させるために Tableau (Tableau Server を使用している場合はすべてのノードを含む) を再起動する必要があります。既定のインストールにおけるディレクトリ パスについては以下を参照してください。 #### Tableau Desktop アプリケーション パス - Desktop/Windows: `C:\Users\myuser\My Tableau Repository\Datasources` - Desktop/Mac: `~/Documents/My Tableau Repository/Datasources` - Prep Builder/Windows: `C:\Users\myuser\Documents\My Tableau Prep Repository\Datasource` - Prep Builder/Mac: `~/Documents/My Tableau Prep Repository/Datasources` - Bridge/Windows: `C:\Users\myuser\Documents\My Tableau Bridge Repository\Datasources` - Bridge/Linux: `/root/Documents/My_Tableau_Bridge_Repository/Datasources/` #### Tableau Server パス **注:** カスタマイズ ファイルは、使用中の各サーバー ノードの適切なディレクトリにコピーする必要があります。 - **Windows**: - Server: `C:\Program Files\Tableau\Tableau Server\data\tabsvc\vizqlserver\Datasources C:\Program Files\Tableau\Tableau Server\packages\bin.` - 仮想接続: `C:\Program Files\Tableau\Tableau Server\data\tabsvc\minerva\Datasources` - Prep フロー: `C:\Program Files\Tableau\Tableau Server\data\tabsvc\flowprocessor\Datasources` - Prep Web 作成: `C:\Program Files\Tableau\Tableau Server\data\tabsvc\flowminerva\Datasources` - **Linux**: - Server: `/var/opt/tableau/tableau_server/data/tabsvc/vizqlserver/Datasources/` - 仮想接続: `/var/opt/tableau/tableau_server/data/tabsvc/minerva/Datasources/` - Prep フロー: `/var/opt/tableau/tableau_server/data/tabsvc/flowprocessor/Datasources/` - Prep Web 作成: `/var/opt/tableau/tableau_server/data/tabsvc/flowminerva/Datasources/` カスタム TDC またはプロパティ ファイルを正しい場所に保存し、アプリケーションを再起動すると、同じデータ ソース タイプのすべての接続にそれらのファイルが適用されます。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 支援技術を使用した Viz の操作 Tableau バージョン 24.3 以降では、キーボードやその他の支援技術を使用して、Tableau Cloud 上のすべてのオンライン ビジュアライゼーション タイプのマークを操作できます。 注: Viz ナビゲーションは現在、サーバーでレンダリングされたビジュアライゼーションではサポートされていません。サーバー側とクライアント側のレンダリングの詳細については、「[クライアント側レンダリングの構成](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/browser_rendering.htm)」を参照してください。 ## ビジュアライゼーション内のマークを操作する 1. このエクスペリエンスを有効にするには、ビジュアライゼーションに移動して Enter を押します。 2. マーク間を移動するには、もう一度 Enter を押します。 3. 矢印キーを使用して、ヘッダー、列、行の間を移動します。 ビジュアライゼーションに二重軸がある場合、または散布図やマップの場合は、使い方を示唆する追加のナビゲーションが表示されます。矢印キーを使用してフォーカスをマークのグループに移動し、Enter キーを押してグループ内のマークを移動します。 4. テキスト表の外に移動するには、Esc を押します。 注: マーク レベルの移動に入る前に、矢印キーを使用して、ヘッダーや軸など、ビューのさまざまな領域を移動できます。 ## \[データの表示\] ペインでマークを移動する 1. \[データの表示\] ペインを開くには、カーソルを Viz に移動して、Shift を押しながら Enter を押します。 2. 矢印キーを使用して、ヘッダー、列、行の間を移動します。 3. \[データの表示\] ペインを閉じるには、ALT を押しながら F4 (Windows) または Cmd を押しながら W (Mac OS) を押します。 Tableau でのキーボード ナビゲーションの詳細については、[「Tableau ビューのキーボード アクセシビリティ」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/access_keyboard_navigation.htm)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 散布図の作成 散布図を使用すると、数値変数の間の関係を視覚化できます。 Tableau では、\[列\] シェルフと \[行\] シェルフの両方に 1 つ以上のメジャーを配置することによって、散布図を作成します。これらのシェルフにディメンションとメジャーの両方が含まれている場合は、メジャーが最深部のフィールドとして配置されます。つまりこのメジャーは常に、これらのシェルフにも配置されている任意のディメンションの右側にあります。この場合における "最深部" という言葉は、表の構造に言及しています。
シンプルな散布図の作成 散布図マトリックスの作成
列シェルフの売上メジャーの合計と、行シェルフの利益メジャーの合計。 列シェルフの売上メジャーの地域と合計と、行シェルフの利益メジャーのカテゴリと合計。
散布図では複数のマーク タイプを使用できます。既定では、Tableau は形状マーク タイプを使用します。データによっては、円や四角形などの他のマーク タイプを使用する場合もあります。詳細については、[ビュー内のマークのタイプを変更する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_marktypes.htm)を参照してください。 散布図と傾向線を使用して売上高と収益を比較するには、次の手順に従います。 1. サンプル - スーパーストアのデータ ソースを開きます (必要に応じて「 [Tableau Public サンプル データ ページ](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)」からダウンロードできます)。 2. \[列\] に \[売上\] メジャーをドラッグします。 メジャーが合計として集計され、横軸が作成されます。 3. \[行\] に \[収益\] メジャーをドラッグします。 メジャーが合計として集計され、縦軸が作成されます。 メジャーは連続する数値データで構成できます。一方の数値を他方の数値に対してプロットする場合、2 つの数値が比較されます。結果のグラフは x 座標と y 座標を持つ直交座標グラフに似ています。 これで、次のような 1 マークの散布図が表示されます。 ![売上と利益の合計を 1 つのマークで表示する散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/scatter_16.png) 4. \[マーク\] カードの \[色\] に "Category (カテゴリー)" ディメンションをドラッグします。 これによりデータは各ディメンション メンバーに対応する 3 つのマークに分類され、マークは色を使用してエンコードされます。 ![売上と利益の合計を 3 つのマークで表示する散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/scatter_18.png) 5. \[マーク\] カードの \[詳細\] に "Region (地域)" ディメンションをドラッグします。 ビューには多くのマークがあります。マークの数は、データ ソース内の個別の地域の数にカテゴリの数を掛けた数と等しくなります。(関心がある場合は、ツールバーの \[元に戻す\] ボタンを使用して、\[地域\] ディメンションを \[詳細\] の代わりに **\[形状\]** に配置するとどうなるか確認してください。) ![製品カテゴリ別の売上と利益の散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/scatter_19.png) 6. 傾向線を追加するには、\[アナリティクス\] ペインからビューまで \[傾向線\] モデルをドラッグし、モデル タイプの上にドロップします。 ![散布図に直線の傾向線を追加するプロセス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/scatter_22.png) 傾向線により、2 つの数値間関係の統計的定義が提供されます。傾向線をビューに追加するには、両方の軸に数値として解釈できるフィールドが含まれている必要があります。定義上、それは常に散布図に当てはまります。 この場合は、3 つのカテゴリーを区別するために使用している各色に対応する 3 本の線形傾向線が追加されています。 ![傾向線のある製品カテゴリ別の売上と利益の散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/scatter_20.png) 7. 傾向線にカーソルをポイントすると、傾向線の作成に使用したモデルについての統計情報を参照することができます。 ![傾向線のある散布図のツールヒント。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/scatter_21.png) 詳細については、[傾向線の有意性の評価](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/trendlines_add.htm#significance)を参照してください。また、傾向線をカスタマイズして、さまざまなモデル タイプを使用したり信頼区間を含めたりすることもできます。詳細については、[ビジュアライゼーションへの傾向線の追加](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/trendlines_add.htm)を参照してください。 ### 関連項目 [例: 散布図、集計、および粒度](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_aggregation.htm#ExampleScatter) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 数値関数 この記事は、数値関数と Tableau での用途について紹介します。また、例を使用して数値計算を作成する方法を示し。 ## 数値関数を使う理由 数値関数により、フィールド内のデータ値で計算することが可能になります。数値関数は、数値を含むフィールドでのみ使用することができます。詳細については、[データ型](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles_datatypes.htm)を参照してください。 たとえば、「予算分散」という名前の、予算の分散の値を含むフィールドがあるとします。値の一つが -7 とします。ABS 関数を使って、その数値と、そのフィールド内のその他すべての数値の絶対値を返すことができます。 計算結果は次のようになります。 `ABS[Budget Variance]` \-7 の値の場合、出力は 7 になります。 ## Tableau で利用可能な数値関数: ### ABS
構文 ABS(number)
出力 数値 (正)
定義 指定された <number> の絶対値を返します。
例 
ABS(-7) = 7
ABS([Budget Variance])

2 番目の例では、Budget Variance フィールドに含まれているすべての数値の絶対値を返します。
注 SIGN も参照してください。
### ACOS
構文 ACOS(number)
出力 数値 (ラジアン単位の角度)
定義 指定された <number> のアークコサイン (角度) を返します。
例 
ACOS(-1) = 3.14159265358979
注 逆関数 COS は、ラジアン単位の角度を引数として受け取り、コサインを返します。
### ASIN
構文 ASIN(number)
出力 数値 (ラジアン単位の角度)
定義 指定された <number> のアークサイン (角度) を返します。
例 
ASIN(1) = 1.5707963267949
注 逆関数 SIN は、ラジアン単位の角度を引数として受け取り、サインを返します。
### ATAN
構文 ATAN(number)
出力 数値 (ラジアン単位の角度)
定義 指定された <number> のアークタンジェント (角度) を返します。
例 
ATAN(180) = 1.5652408283942
注

逆関数 TAN は、ラジアン単位の角度を引数として受け取り、タンジェントを返します。

ATAN2 と COT も参照してください。
### ATAN2
構文 ATAN2(y number, x number)
出力 数値 (ラジアン単位の角度)
定義 2 つの数値 (x と y) の間のアークタンジェント (角度) を返します。結果はラジアン単位です。
例 
ATAN2(2, 1) = 1.10714871779409
注 ATAN、TAN、COT も参照してください。
### CEILING
構文 CEILING(number)
出力 整数
定義 <number> を等しいかより大きな最も近い整数に切り上げます。
例 
CEILING(2.1) = 3
注 FLOOR と ROUND も参照してください。
データベースの制限

CEILING は次のコネクタで利用できます。Microsoft Excel、テキスト ファイル、統計ファイル、パブリッシュされたデータ ソース、Amazon EMR Hadoop Hive、Amazon Redshift、Cloudera Hadoop、DataStax Enterprise、Google Analytics、Google BigQuery、Hortonworks Hadoop Hive、MapR Hadoop Hive、Microsoft SQL Server、Salesforce、Spark SQL。
### COS
構文 COS(number)

引数の数値はラジアン単位の角度です。
出力 数値
定義 角度のコサインを返します。
例 
COS(PI( ) /4) = 0.707106781186548
注

逆関数 ACOS は、引数としてコサインを受け取り、角度をラジアン単位で返します。

PI も参照してください。角度を度単位からラジアン単位に変換するには、RADIANS を使用します。
### COT
構文 COT(number)

引数の数値はラジアン単位の角度です。
出力 数値
定義 角度のコタンジェントを返します。
例 
COT(PI( ) /4) = 1
注 ATAN、TAN、PI も参照してください。角度を度単位からラジアン単位に変換するには、RADIANS を使用します。
### DEGREES
構文 DEGREES(number)

引数の数値はラジアン単位の角度です。
出力 数値 (度)
定義 ラジアン単位の角度を度単位に変換します。
例 
DEGREES(PI( )/4) = 45.0
注

逆関数 RADIANS は、角度を度単位で受け取り、ラジアン単位で返します。

PI() も参照してください。
### DIV
構文 DIV(integer1, integer2)
出力 整数
定義 <integer1> を <integer2> で割った割り算の整数部分を返します。
例 
DIV(11,2) = 5
### EXP
構文 EXP(number)
出力 数値
定義 指定された <number> で e を累乗した値を返します。
例 
EXP(2) = 7.389
EXP(-[Growth Rate]*[Time])
注 LN も参照してください。
### FLOOR
構文 FLOOR(number)
出力 整数
定義 <number> を等しいかより小さな最も近い整数に切り下げます。
例 
FLOOR(7.9) = 7
注 CEILING と ROUND も参照してください。
データベースの制限

FLOOR は次のコネクタで利用できます。Microsoft Excel、テキスト ファイル、統計ファイル、パブリッシュされたデータ ソース、Amazon EMR Hadoop Hive、Cloudera Hadoop、DataStax Enterprise、Google Analytics、Google BigQuery、Hortonworks Hadoop Hive、MapR Hadoop Hive、Microsoft SQL Server、Salesforce、Spark SQL。
### HEXBINX
構文 HEXBINX(number, number)
出力 数値
定義 x、y 座標を最も近い六角形のビンの x 座標にマッピングします。ビンの横幅は 1 です。入力時には適切に拡大縮小する必要があります。
例 
HEXBINX([Longitude]*2.5, [Latitude]*2.5)
注 HEXBINX と HEXBINY は、六角形のビン用のビニング関数とプロット関数です。六角形のビンは、マップなどの x/y 平面内でデータを可視化するための効率的で洗練されたオプションです。ビンは六角形なので、各ビンは円に近似し、データ点からビンの中心への距離のばらつきを最小限に抑えます。これにより、クラスタリングがより正確かつ有益なものになります。
### HEXBINY
構文 HEXBINY(number, number)
出力 数値
定義 x、y 座標を最も近い六角形のビンの y 座標にマッピングします。ビンの横幅は 1 です。入力時には適切に拡大縮小する必要があります。
例 
HEXBINY([Longitude]*2.5, [Latitude]*2.5)
注 HEXBINX も参照してください。
### LN
構文 LN(number)
出力

数値

引数がゼロ以下の場合、出力は Null になります。
定義 <number> の自然対数を返します。
例 
LN(50) = 3.912023005
注 EXP と LOG も参照してください。
### LOG
構文 LOG(number, [base])

オプションの基底の引数が存在しない場合は、10 が基底として使用されます。
出力 数値
定義 指定された基底について数値の対数を返します。
例 
LOG(16,4) = 2
注 POWER と LN も参照してください。
### MAX
構文 MAX(expression) または MAX(expr1, expr2)
出力 引数と同じデータ型、または引数の一部が Null の場合 NULL 。
定義

2 つの引数の最大値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MAX は集計として単一フィールドにも適用できます。
例 
MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021# 
MAX([Name]) = "Zander"
注

文字列の場合

MAX は、通常、アルファベット順で最後に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MAX の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も高い値です。

日付の場合

日付の場合、MAX は最新の日付です。MAX が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MAX が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MAX(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MAX(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MIN も参照してください。
### MIN
構文 MIN(expression) または MIN(expr1, expr2)
出力 引数と同じデータ型、または引数の一部が Null の場合 NULL 。
定義

2 つの引数の最小値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MIN は集計として単一フィールドにも適用できます。
例 
MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"
注

文字列の場合

MIN は、通常、アルファベット順で最初に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MIN の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も低い値です。

日付の場合

日付の場合、MIN は最も早い日付です。MIN が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MIN が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MIN(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MIN(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MAX も参照してください。
### PI
構文 PI()
出力 数値
定義 数値定数 pi (3.14159...) を返します。
例 
PI() = 3.14159
注 入力がラジアン単位の三角関数に便利です。RADIANS も参照してください。
### POWER
構文 POWER(number, power)
出力 数値
定義 <number> を <power> で指定された回数掛け合わせます。
例 
POWER(5,3) = 125
POWER([Temperature], 2)
注 5^3 = POWER(5,3) = 125 のように、^ 記号を使用することもできます。

EXP、LOG、SQUARE も参照してください。
### RADIANS
構文 RADIANS(number)
出力 数値 (ラジアン単位の角度)
定義 指定された <number> を度単位からラジアン単位に変換します。
例 
RADIANS(180) = 3.14159
注 逆関数 DEGREES は、角度をラジアン単位で受け取り、度単位で返します。
### ROUND
構文 ROUND(number, [decimals])
出力 数値
定義

指定された桁数に <number> を丸めます。

オプションの decimals 引数は、最終結果に含める小数点以下の桁数 (精度) を指定します。decimals を省略した場合、数値は最も近い整数に丸められます。
例 
ROUND(1/3, 2) = 0.33
注

MS SQL Server などの一部のデータベースでは、桁数に負の値を指定できます。たとえば、-1 は数値を十の位で丸め、-2 は百の位で丸めます。このことは、すべてのデータベースに当てはまるわけではありません。たとえば、Excel と Access には当てはまりません。

[!TIP]

ヒント: ROUND では、参照元の数値の浮動小数点表現 (9.405 から 9.40 に丸めるなど) が原因で問題が発生する可能性があるため、丸めるのではなく目的の小数点以下の桁数になるように数値を書式設定する方が望ましい場合があります。9.405 を小数点以下 2 桁に書式設定すると、9.41 になります。

CEILING と FLOOR も参照してください。
### SIGN
構文 SIGN(number)
出力 -1、0、または 1
定義 <number> の符号を返します。数値が負の場合は -1、数値がゼロの場合は 0、数値が正の場合は 1 を返します。
例 
SIGN(AVG(Profit)) = -1
注 ABS も参照してください。
### SIN
構文 SIN(number)

引数の数値はラジアン単位の角度です。
出力 数値
定義 角度のサインを返します。
例 
SIN(0) = 1.0
SIN(PI( )/4) = 0.707106781186548
注

逆関数 ASIN は、引数としてサインを受け取り、角度をラジアン単位で返します。

PI も参照してください。角度を度単位からラジアン単位に変換するには、RADIANS を使用します。
### SQRT
構文 SQRT(number)
出力 数値
定義 <number> の平方根を返します。
例 
SQRT(25) = 5
注 SQUARE も参照してください。
### SQUARE
構文 SQUARE(number)
出力 数値
定義 <number> の平方を返します。
例 
SQUARE(5) = 25
注 SQRT と POWER も参照してください。
### TAN
構文 TAN(number)

引数の数値はラジアン単位の角度です。
出力 数値
定義 角度のタンジェントを返します。
例 
TAN(PI ( )/4) = 1.0
注 ATAN、ATAN2、COT、PI も参照してください。角度を度単位からラジアン単位に変換するには、RADIANS を使用します。
### ZN
構文 ZN(expression)
出力 任意、または 0
定義

式の値が Null でない場合は <expression> を返し、それ以外は 0 を返します。

この関数を使用すると、Null 値をゼロに置き換えることができます。
例 
ZN(Grade) = 0
注 Null を含む可能性のあるフィールドを計算で使用する場合に便利な関数です。フィールドを ZN でラップすると、Null による計算エラーの発生を防ぐことができます。
## 数値計算の作成 次の手順に従って、数値計算の作成方法を学習してください。 1. Tableau Desktop で、Tableau に付属のサンプル - スーパーストア保存済みデータ ソースに接続します。 2. ワークシートに移動し、\[分析\]\> \[計算フィールドの作成\]を選択します。 3. 開いた計算エディターで、次の操作を実行します。 - 計算フィールドに "Minimum Sales transaction (最小売上トランザクション)" と名前を付け - 次の式を入力します。 `MIN(Sales)` - 終了したら、\[OK\] をクリックします。 新しい数値フィールドは、**\[データ\]** ペインの **\[メジャー\]** に表示されます。他のフィールドと同様に、このフィールドを 1 つ以上のビジュアライゼーションで使用できます。 最小売上がワークシートの \[マーク\] カードの \[テキスト\] に配置されると、すでに最も詳細なレベル (全レコードの最も小さな売上値) まで集計されているので、名前が **AGG(最小売上) に**変更され、それ以上集計できないことを示します。 この例は、カテゴリごとの最小売上を示しています。 ![カテゴリとそれに関連付けられた値を表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/number_function1.png) サブカテゴリがビューに表示されると、サブカテゴリの最小売上が示されます。 ![さまざまなカテゴリとサブカテゴリ内のアイテムの数量を表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/number_function2.png) ## 関連項目 [Tableau で使用する関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions.htm) [Tableau 関数 (アルファベット順)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_alphabetical.htm) [Tableau 関数 (カテゴリ別)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_categories.htm) [Tableau で計算を記述する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_operators.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 数字と NULL 値の書式設定 viz に表示される、メジャー、ディメンション、パラメーター、計算フィールド、軸ラベルなどの数値の形式を指定できます。数値形式を指定する場合、数値、通貨、科学、パーセンテージなどの一連の標準形式から選択できます。特殊文字を含めるオプションでカスタム数値形式を定義することもできます。 メジャーに null 値が含まれている場合は、null 値をゼロに置き換えたり非表示にしたりすることなど、書式設定を使用して null 値を別の方法で処理できます。 ## Tableau Desktop の場合 ### 数値形式を指定する 1. ビュー内の数値を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[書式設定\] を選択します。 2. \[書式設定\] ペインで、\[数値\] ドロップダウン メニューをクリックします。 3. 数値形式を選択します。 形式によっては追加の設定が必要です。たとえば、\[指数\] を選択した場合、小数点の位置も指定する必要があります。 ![科学的数値の小数点以下の桁数を選択するオプションを含む書式設定ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/numbers1.png) Tableau で利用可能な数値の形式および関連オプションを、以下に示します。
数値形式形式のオプション
自動: データ ソースによって指定された形式、またはフィールドに含まれるデータのいずれかに基づいて、形式が自動的に選択されます。なし。
数値 (標準): 形式は選択されたロケールに基づきます。ロケール: 数値形式は、選択された地理的位置に応じて変わります。
数値 (カスタム): 必要に応じて希望どおりに書式設定をカスタマイズします。

小数点: 表示する小数点以下の桁数。

負の値: 負の値の表示方法。

単位: 指定された単位で数値を表示します。たとえば、数値が 20,000、単位が千の場合、数値は 20K と表示されます。

プレフィックス/サフィックス: 表示される各数値の先頭に付ける文字と末尾に付ける文字。

千の桁区切りを含める: 数値に千の桁区切りを表示するかどうかを指定します (例: 100,000 または 100000)。

通貨 (標準): 形式および通貨記号は選択されたロケールに基づきます。ロケール: 通貨形式は、選択された地理的位置に基づきます。
通貨 (カスタム): 必要に応じて形式および通貨記号をカスタマイズします。

小数点: 表示する小数点以下の桁数。

負の値: 負の値の表示方法。

単位: 指定された単位で数値を表示します。たとえば、数値が 20,000、単位が千の場合、数値は 20K と表示されます。

プレフィックス/サフィックス: 表示される各数値の先頭に付ける文字と末尾に付ける文字。

千の桁区切りを含める: 数値に千の桁区切りを表示するかどうかを指定します (例: 100,000 または 100000)。

指数: 科学的表記法で数値を表示します。小数点: 表示する小数点以下の桁数。
パーセンテージ: 数値をパーセンテージとしてパーセント記号付きで表示します。値 1 は 100%、値 0 は 0% と解釈されます。小数点: 表示する小数点以下の桁数。
カスタム: 形式は、形式のオプションで指定したものに完全に基づきます。カスタム: 使用する形式を入力します。オプションで特殊文字を含めます。詳細については、このトピックの「カスタム数値形式を定義する」を参照してください。
### 値を自動的にスケールする `[scale]` トークンを使用すると、カスタム数値文字列を書式設定して、値を動的にスケールし、値の大きさに基づいて、適切な国際単位 (SI) サフィックスを追加することができます。 このトークンは、1 つのフィールドが複数の大きさにまたがる場合 (千 (thousands) や百万 (millions) など) に最適です。これにより、各値が読みやすい書式で明確に表示されるため、列全体で統一された単位を使用する必要がなくなります。 表示単位 (千 (Thousands)、百万 (Millions)、十億 (Billions) など) を使用すると、フィールドのすべての値に単一の固定単位が適用されますが、`[scale]` トークンは、個々の値ごとに動的なスケーリングを適用します。 - **表示単位**: 統一された単位をすべての数値に適用する場合に最適です。 - **`[scale]` トークン**: 単一のフィールド内でアダプティブな値レベルの書式を使用する場合に最適です。 #### `[scale]` トークンの仕組み `[scale]` をカスタム書式に適用すると、次のプロセスがトリガーされます。 - Tableau はすべてのデータ ポイントを個別に評価します。 - 値は、必要に応じて 1,000 の累乗で除算されます。 - 出力には、一致する SI サフィックスが追加されます。 #### スケールされた値の書式の例 0.0`[scale]` を使用する場合: - 12 は 12.0 としてレンダリングされます - 1,000 は 1.0k としてレンダリングされます - 1,500,000 は 1.5M としてレンダリングされます - 2,300,000,000 は 2.3G としてレンダリングされます - 0.004 は 4.0m としてレンダリングされます #### カスタム値文字列内で `[scale]` 使用する 1. ビューのターゲット数値を右クリックし (macOS では Control を押しながらクリック)、\[書式設定\] を選択します。 2. \[書式設定\] ペインに移動し、\[数値\] ドロップダウン メニューを開き、\[カスタム\] を選択します。 3. `[scale]` トークンを \[書式設定\] 入力ボックスに挿入します (たとえば、 `0.0[scale]`)。 #### サフィックスと単位に関する重要な注意事項 - `[scale]` は、大きい数値の場合、`k`、`M`、`G`、`T` など、小さい数値の場合、`m`、`µ`、`n` など、標準の SI プレフィックスを利用します。 - SI 単位プレフィックスは、標準の表示単位ラベルとは異なります。たとえば、1,000,000,000 は、`B` (十億) ではなく、`G` (ギガ) を使用して表示されます。 - `[scale]` タグは、カスタム数値形式のテキスト文字列に直接入力されます。 ### カスタム数値形式を定義する viz にカスタム数値形式を適用するには、次の操作を行います。 1. ビュー内の数値を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[書式設定\] を選択します。 2. \[書式設定\] ペインで \[数値\] ドロップダウン メニューをクリックし、\[カスタム\] を選択します。 3. \[書式\] フィールドで、次の構文 `Positive number format;Negative number format;Zero values` を使用して書式設定を定義します。 数値形式のコードを定義するときは、次の点に注意してください。 - 数値形式は、正の数、負の数、ゼロの順序に最大 3 タイプを指定できます。 - 数値の各タイプはセミコロン (;) で区切る必要があります。 - 数値タイプを 1 つだけ指定すると、そのタイプの形式がすべての数値に適用されます。 - 数値タイプを 2 つ指定すると、最初のタイプの形式が正の数とゼロに適用され、2 番目のタイプの形式が負の数に適用されます。 - 数値形式のコードでタイプをスキップするときは、欠落するタイプごとにセミコロン (;) を含める必要があります。 #### カスタム数値形式の例 viz で使用できる一般的なカスタム数値形式のコードの例については、次の表を参照してください。 構文には、セミコロンで区切られた 3 つの部分 `;;` があります。
使用事例

数値コード構文

 結果の例
正の値のみを表示

#,##; ;

(2、3 番目のセミコロンの後の空白に注意)

 正の値: 1,234
負の値: (空白部分のみ表示)
ゼロ値: (空白部分のみ表示)
負の値のみを表示 ;-#,##; 正の値: (何も表示されません)
負の値: -1,234
ゼロ値: (何も表示されません)
ゼロ値のみを表示 ;;0; 正の値: (何も表示されません)
負の値: (何も表示されません)
ゼロ値: 0
ゼロ値を非表示 #,###;-#,###;; 正の値: 1,234
負の値: -1,234
ゼロ値: (何も表示されません)
負の値を括弧内に表示 #,###;(#,###);; 正の値: 1,234
負の値: (1,234)
ゼロ値: (何も表示されません)
値に文字のプレフィックスを追加 $#,###.##;-$#,###.##;$0; 正の値: $1,234.56
負の値: -$1,234.56
ゼロ値: $0
値に文字のサフィックスを追加 #%;-#%;0%; 正の値: 12%
負の値: -34%
ゼロ値: 0%
テキスト記述子を追加 "$"#,#" Surplus";"$"-##" Shortage"; "$"0; 正の値: $1,234 過剰
負の値: $-1,234 不足
ゼロ値: $0
ニーズに合わせて数値形式をカスタマイズする方法はいくつかあります。コードの説明と事例の詳細については、Microsoft ナレッジベースの「[数値形式をカスタマイズするためのレビューガイドライン](https://support.microsoft.com/ja-jp/office/review-guidelines-for-customizing-a-number-format-c0a1d1fa-d3f4-4018-96b7-9c9354dd99f5)」を参照してください。 **注:** Microsoft が説明しているオプションと、Tableau で使用可能なオプションの間にはわずかな違いがあります。たとえば、列内のテキストを揃えるカスタム数値形式は、Tableau には関係ありません。また、マーク カードを使用してテキストに色を付けることができるため、テキストをカラー コード化するカスタム数値形式は適用できません。(色の適用については、[「ビュー内のマークの表示を制限する」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/viewparts_marks_markproperties.htm)を参照してください。)Tableau で適用できるカスタム数値形式のみを使用してください。 #### カスタム数値形式に特殊文字を含める カスタム数値形式の利点の 1 つは、特殊文字や記号を含めることができることです。記号を使用すると、メジャーと計算の比較を viz ですばやく理解しやすくなります。 たとえば、会社で最も売れている 3 つの製品の利益を月ごとに比較したいとします。標準ラベルを使用してこれらの製品の利益が先月から +5%、-2%、0% 変化したと表示するのではなく、カスタム数値形式を使用してこれらの変化を ▲5%、▼2%、►0 と表示することができます。 ![特殊文字を使用して定義されたカスタム数値形式](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/CustomNumberFormatCode.png) ### フィールドに既定の数値形式を設定する \[データ\] ペインでフィールドを右クリック (Mac で Control を押しながらクリック) し、\[既定のプロパティ\] > \[数値書式\] を選択します。 次に表示されるダイアログ ボックスで、フィールドをビューに追加するときに常に使用される数値形式を指定します。既定の数値形式は、ワークブックと共に保存されます。接続情報をエクスポートするときは、既定の数値形式もエクスポートされます。 **注:**\[書式設定\] ペインを使用して数値を書式設定すると、別の箇所に適用した可能性がある任意の数値の書式がオーバーライドされます。 ### メジャーを通貨に書式設定する 次の画像のビューは、一定の期間における収益を示しています。縦軸の収益の数字は、通貨として書式設定されません。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/FormattingNumbersDates_InitialView.png) **数字を通貨として書式設定する方には:** 1. "Profit (収益)" 軸を右クリックして **\[書式設定\]** を選択します。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/FormattingNumbersDates_FormatAxis.png) 2. \[書式設定\] ペインの \[軸\] タブで、\[スケール\] から **\[数字\]** ドロップダウン リストを選択した後、以下のいずれかを選択します。 **通貨 (標準)**: ドル記号や小数点以下 2 桁を数字に追加します。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/FormattingNumbersDates_FormatCurrency.png) **通貨 (カスタム)**: 小数点以下の桁数位、負の値の処理方法、単位、プレフィックスまたはサフィックスを含めるかどうか、千の桁区切りを含めるかどうかを指定します。 ### ロケールを使用して数値形式を指定する 既定では、Tableau はお使いのコンピューターのロケールと言語設定を使用して数字を書式設定します。ただし、**\[書式設定\]** ペインから明示的に別のロケールを設定することもできます。 次の手順では、以前のセクションと同じビューを使用してスイス (ドイツ語圏) の通貨を設定する方法を示します。 1. "Profit (収益)" 軸を右クリックして **\[書式設定\]** を選択します。 2. \[軸\] タブの \[スケール\] から **\[数字\]** ドロップダウン リストを選択した後、**\[通貨 (標準)\]** を選択します。 3. **\[ロケール\]** ドロップダウン リストで、アイテムは **\[言語 (国)\]** 形式に表示されます。この例では、**"German (Switzerland) (ドイツ (スイス))"** を選択します。ビューが更新されて売上高をスイス フランで、ドイツ語用に書式設定して表示します。 **ヒント:** 既定の通貨設定を変更し、"Profit (収益)" メジャーをビューまでドラッグするたびに希望する設定を使用します。\[データ\] ペインで **"Profit (収益)"** (またはその他の通貨メジャー) を右クリックし、**\[既定のプロパティ\]** > **\[数値形式\]** を選択します。次に、フィールドを上記のように書式設定します。 ### NULL 値の書式設定 通常、メジャーに含まれている NULL 値は、ビュー内ではゼロとしてプロットされます。ただし、これによりビューが変わることがあるので、NULL 値を完全に非表示にする方が良い場合もあります。NULL 値を独自の方法で処理するように各メジャーを書式設定できます。 **特定のフィールドの NULL 値を書式設定するには:** 1. NULL 値を含むビューでフィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[書式設定\] を選択します。 2. **\[ペイン\]** タブに移動します。 3. \[特殊な値\] エリアでは、ビューの右下隅のインジケーターを使用して、NULL 値を表示するかどうかを必要に応じて指定し、既定値 (数値フィールドのゼロなど) でこれらの値をプロットします。また値を非表示にして行をつなぐか、NULL 値が存在することを示すために値を非表示にして改行するかを指定します。 ![Null 値を表示する方法のオプションを含む書式設定ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/nullvalues3.png) 4. **\[テキスト\]** フィールドでテキストを指定すると、マーク ラベルがオンの場合に、NULL 値に対するテキストがビューに表示されます。「[マーク ラベルの表示と非表示](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/annotations_marklabels_showhideworksheet.htm#show-and-hide-individual-mark-labels)」を参照してください。 **注**: \[特殊な値\] エリアはディメンションや不連続メジャーには使用できません。 ## Tableau Server または Tableau Cloud の場合 ### 数値形式を指定する Web でビューを作成している場合は、ビューで使用されるフィールドの数値形式を指定できます。 1. Web 編集モードで、ビュー内のメジャーを右クリックし、**\[数値の書式設定\]** を選択します。 ![数値の書式を設定するオプションを備えたメジャー コンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_numbers_web1.png) 2. 表示されたダイアログ ボックスで、数値形式を選択します。 形式によっては追加の設定があります。たとえば、\[通貨\] を選択する場合は、小数点以下の桁数、単位、およびコンマなどの桁区切りを含めるかどうかも指定する必要があります。 この例では、"Sales (売上高)" は、小数点以下 0 桁の 1000 (k) 単位の通貨として書式設定されています。ビュー内の "Sales (売上高)"の数値は、これらの設定で更新されます。同様に、ラベルとツールヒントも更新されます。 ![数値を自動、標準数値、カスタム数値、標準通貨、カスタム通貨、パーセンテージ、科学的、またはカスタムとして書式を設定するためのオプションを含むドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_numbers_web2.png) Tableau で利用可能な数値の形式および関連オプションを、以下に示します。
数値形式形式のオプション
自動: データ ソースによって指定された形式、またはフィールドに含まれるデータのいずれかに基づいて、形式が自動的に選択されます。なし。
数値 (カスタム): 必要に応じて希望どおりに書式設定をカスタマイズします。

小数点: 表示する小数点以下の桁数。

単位: 指定された単位で数値を表示します。たとえば、数値が 20,000、単位が千の場合、数値は 20K と表示されます。

桁区切りを含める: 数値に千の桁区切りを表示するかどうかを指定します (例: 100,000 または 100000)。

通貨 (カスタム): 必要に応じて形式および通貨記号をカスタマイズします。

小数点: 表示する小数点以下の桁数。

単位: 指定された単位で数値を表示します。たとえば、数値が 20,000、単位が千の場合、数値は 20K と表示されます。

桁区切りを含める: 数値に千の桁区切りを表示するかどうかを指定します (例: 100,000 または 100000)。

パーセンテージ (カスタム): 数値をパーセンテージとしてパーセント記号付きで表示します。値 1 は 100%、値 0 は 0% と解釈されます。小数点: 表示する小数点以下の桁数。
指数 (カスタム): 科学的表記法で数値を表示します。小数点: 表示する小数点以下の桁数。
[メイン コンテンツに進む](#main-content) # 文字列関数 この記事は、文字列関数と Tableau での用途について紹介します。また、例を使用して文字列計算を作成する方法を示します。 ## 文字列関数を使う理由 文字列関数は、文字列データ (つまりテキストデータ) の操作を可能にします。Tableau は、文字列を比較するときに、最新の International Components for Unicode (ICU) ライブラリを使用します。文字列の並べ替えや比較の方法は言語とロケールの両方に基づいています。ICU が継続的な更新と言語サポートの向上に伴い、Viz が変更される可能性があります。 たとえば、全顧客の姓名を含むフィールドがあるとします。あるメンバーは Jane Johnson です。文字列関数を使って、全顧客の姓だけを新しいフィールドに取り込むことができます。 計算結果は次のようになります。 `SPLIT([Customer Name], ' ', 2)` そのため、`SPLIT('Jane Johnson' , ' ', 2) =` 'Johnson' となります。 ## 他のテキストの概念を理解する 文字列関数の機能ではありませんが、他にも興味深いトピックがいくつかあります。 - [ワークブック レベルで書式設定](https://help.tableau.com//current/pro/desktop/ja-jp/formatting_workbook.htm) - [カスタム フォントの使用](https://help.tableau.com//current/pro/desktop/ja-jp/formatting_create_custom_fonts.htm) - [フィールドおよびフィールド ラベルの書式設定](https://help.tableau.com//current/pro/desktop/ja-jp/formatting_specific_fields.htm) > [!TIP] > > **ヒント**: テキスト フィールドの操作については、「[テキストをフォーマット](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_fonts_beta.htm)」と関連トピックを参照してください。このページの文字列関数を使用すると、表示形式を設定せずに、フィールドのコンテンツを操作することができます。 ## Tableau で利用可能な文字列関数 ### ASCII
構文 ASCII(string)
出力 数値
定義 <string> の最初の文字の ASCII コードを返します。
例 
ASCII('A') = 65
注 これは CHAR 関数の逆です。
### CHAR
構文 CHAR(number)
出力 文字列
定義 ASCII コード <number> で符号化される文字を返します。
例 
CHAR(65) = 'A'
注 これは ASCII 関数の逆です。
### CONTAINS
構文 CONTAINS(string, substring)
出力 ブール値
定義 指定された文字列に指定された部分文字列が含まれている場合、true を返します。
例 
CONTAINS("Calculation", "alcu") = true
注

論理関数 IN およびサポートしている RegEx については、その他の関数についてのドキュメントも参照してください。

データ ソースによっては、CONTAINS は大文字と小文字が区別される場合があります。つまり、一部のデータ ソースでは、CONTAINS("Calculation", "ALCU") = false ですが CONTAINS("Calculation", "alcu") = true となります。UPPER、LOWER、PROPER も参照してください。
### ENDSWITH
構文 ENDSWITH(string, substring)
出力 ブール値
定義 特定の文字列が指定されたサブ文字列で終わる場合は、true を返します。行末の空白は無視されます。
例 
ENDSWITH("Tableau", "leau") = true
注 サポートしている RegEx については、その他の関数についてのドキュメントも参照してください。
### FIND
構文 FIND(string, substring, [start])
出力 数値
定義

文字列内の部分文字列のインデックス位置を返します。部分文字列が見つからない場合は 0 を返します。文字列の最初の文字の位置は 1 です。

オプションの数値引数 start を追加した場合、関数は開始位置より前に出現する部分文字列のインスタンスをすべて無視します。
例 
FIND("Calculation", "alcu") = 2
FIND("Calculation", "Computer") = 0
FIND("Calculation", "a", 3) = 7
FIND("Calculation", "a", 2) = 2
FIND("Calculation", "a", 8) = 0
注 サポートしている RegEx については、その他の関数についてのドキュメントも参照してください。
### FINDNTH
構文 FINDNTH(string, substring, occurrence)
出力 数値
定義 指定した文字列内の部分文字列が n 番目に現れる位置を返します。ここで、n は引数 occurrence によって定義されます。
例 
FINDNTH("Calculation", "a", 2) = 7
注

FINDNTH はすべてのデータ ソースで使用できるわけではありません。

サポートしている RegEx については、その他の関数についてのドキュメントも参照してください。
### LEFT
構文 LEFT(string, number)
出力 文字列
定義 文字列の左端から <number> 個の文字を返します。
例 
LEFT("Matador", 4) = "Mata"
注 MID と RIGHT も参照してください。
### LEN
構文 LEN(string)
出力 数値
定義 文字列の長さを返します。
例 
LEN("Matador") = 7
注 空間関数 LENGTH と混同しないでください。
### LOWER
構文 LOWER(string)
出力 文字列
定義 指定された <string> をすべて小文字にして返します。
例 
LOWER("ProductVersion") = "productversion"
注 UPPER と PROPER も参照してください。
### LTRIM
構文 LTRIM(string)
出力 文字列
定義 指定された <string> を先頭の空白を削除して返します。
例 
LTRIM(" Matador ") = "Matador "
注 RTRIM も参照してください。
### MAX
構文 MAX(expression) または MAX(expr1, expr2)
出力 引数と同じデータ型、または引数の一部が Null の場合 NULL 。
定義

2 つの引数の最大値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MAX は集計として単一フィールドにも適用できます。
例 
MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021# 
MAX([Name]) = "Zander"
注

文字列の場合

MAX は、通常、アルファベット順で最後に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MAX の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も高い値です。

日付の場合

日付の場合、MAX は最新の日付です。MAX が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MAX が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MAX(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MAX(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MIN も参照してください。
### MID
構文 (MID(string, start, [length])
出力 文字列
定義

指定された start 位置から始まる文字列を返します。文字列の最初の文字の位置は 1 です。

オプションの数値引数 length を追加した場合、返される文字列には、その引数に相当する数の文字だけが含まれます。
例 
MID("Calculation", 2) = "alculation"
MID("Calculation", 2, 5) ="alcul"
注 サポートしている RegEx については、その他の関数についてのドキュメントも参照してください。
### MIN
構文 MIN(expression) または MIN(expr1, expr2)
出力 引数と同じデータ型、または引数の一部が Null の場合 NULL 。
定義

2 つの引数の最小値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MIN は集計として単一フィールドにも適用できます。
例 
MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"
注

文字列の場合

MIN は、通常、アルファベット順で最初に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MIN の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も低い値です。

日付の場合

日付の場合、MIN は最も早い日付です。MIN が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MIN が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MIN(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MIN(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MAX も参照してください。
### PROPER
構文 PROPER(string)
出力 文字列
定義

指定された <string> を各単語の最初の文字を大文字、残りの文字を小文字にして返します。
例 
PROPER("PRODUCT name") = "Product Name"
PROPER("darcy-mae") = "Darcy-Mae"
注

スペースや句読点などの英数字以外の文字も区切り文字として扱われます。

LOWER と UPPER も参照してください。
データベースの制限PROPER は、一部のフラット ファイルおよび抽出でのみ使用できます。PROPER をサポートしていないデータ ソースで PROPER を使用する必要がある場合は、抽出の使用を検討してください。
### REPLACE
構文 REPLACE(string, substring, replacement
出力 文字列
定義 <string> で <substring> を検索し、それを <replacement> で置き換えます。<substring> が見つからない場合、文字列は変更されません。
例 
REPLACE("Version 3.8", "3.8", "4x") = "Version 4x"
注 その他の関数についてのドキュメントの REGEXP_REPLACE も参照してください。
### RIGHT
構文 RIGHT(string, number)
出力 文字列
定義 文字列の右端から <number> 個の文字を返します。
例 
RIGHT("Calculation", 4) = "tion"
注 LEFT と MID も参照してください。
### RTRIM
構文 RTRIM(string)
出力 文字列
定義 指定された <string> を末尾の空白を削除して返します。
例 
RTRIM(" Calculation ") = " Calculation"
注 LTRIM と TRIM も参照してください。
### SPACE
構文 SPACE(number)
出力 文字列 (具体的にはスペースのみ)
定義 指定された文字数分の空白からなる文字列を返します。
例 
SPACE(2) = "  "
### SPLIT
構文 SPLIT(string, delimiter, token number)
出力 文字列
定義 指定した文字列を基に、区切り文字を使用して連続したトークンに文字列を分割したサブストリングを返します。
例 
SPLIT ("a-b-c-d", "-", 2) = "b"
SPLIT ("a|b|c|d", "|", -2) = "c"
注

文字列は区切り文字とトークンが交互に連続する文字列として解釈されます。そのため、文字列が abc-defgh-i-jkl で、区切り文字が「-」の場合、トークンは (1) abc、(2) defgh、(3) i、(4) jlk になります。

SPLIT はトークン番号に対応するトークンを返します。トークン番号が正の場合、トークンは文字列の左端からカウントされます。トークン番号が負の場合、トークンは文字列の右からカウントされます。

サポートしている REGEX については、その他の関数についてのドキュメントも参照してください。
データベースの制限

split コマンドと custom split コマンドは、次の種類のデータ ソースで使用できます。Tableau データ抽出、Microsoft Excel、テキスト ファイル、PDF ファイル、Salesforce、OData、Microsoft Azure Market Place、Google アナリティクス、Vertica、Oracle、MySQL、PostgreSQL、Teradata、Amazon Redshift、Aster Data、Google Big Query、Cloudera Hadoop Hive、Hortonworks Hive、Microsoft SQL Server。

データ ソースによっては、文字列の分割に制限があります。このトピックで後述する SPLIT 関数の制限事項を参照してください。
### STARTSWITH
構文 STARTSWITH(string, substring)
出力 ブール値
定義 string が substring で始まる場合は、true を返します。先頭の空白は無視されます。
例 
STARTSWITH("Matador, "Ma") = TRUE
注 CONTAINS、およびサポートしている REGEX については、その他の関数についてのドキュメントも参照してください。
### TRIM
構文 TRIM(string)
出力 文字列
定義 指定された <string> を、先頭と末尾の空白を削除して返します。
例 
TRIM(" Calculation ") = "Calculation"
注 LTRIM と RTRIM も参照してください。
### UPPER
構文 UPPER(string)
出力 文字列
定義 指定された <string> をすべて大文字にして返します。
例 
UPPER("Calculation") = "CALCULATION"
注 PROPER と LOWER も参照してください。
## 文字列計算の作成 次の手順に従って、文字列計算の作成方法を学習してください。 1. Tableau Desktop で、Tableau に付属のサンプル - スーパーストア保存済みデータ ソースに接続します。 2. ワークシートに移動します。 3. **\[データ\]** ペインの \[ディメンション\] から、"Order ID (注文 ID)"を\[行\] シェルフまでドラッグします。 ![オーダー ID のリストが 1 つの列に含まれるスプレッドシート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/stringfunctions1.png) 各注文 ID には、国 (たとえば CA や US)、年 (2011)、注文番号 (100006) が含まれています。この例では、フィールドから注文番号のみを取り込む計算を作成します。 4. \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択します。 5. 開いた計算エディターで、次の操作を実行します。 - 計算フィールドに「**Order ID Numbers** (注文 ID 番号)」と名前を付けます。 - 次の式を入力します。 `RIGHT([Order ID], 6)` この式は、文字列の右から指定された桁数 (6) を新しいフィールドに取り込みます。 そのため、`RIGHT('CA-2011-100006' , 6)` = '100006' となります。 - 終了したら、**\[OK\]** をクリックします。 新しい計算フィールドは、**\[データ\]** ペインの **\[ディメンション\]** に表示されます。他のフィールドと同様に、このフィールドを 1 つ以上のビジュアライゼーションで使用できます。 7. **\[データ\]** ペインから、"Order ID Numbers (注文 ID 番号)" を \[行\] シェルフにドラッグします。"Order ID (注文 ID)" の右側に配置します。 フィールドが変わりました。 ![オーダー ID のリストが 1 つの列に含まれるスプレッドシート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/stringfunctions2.png) ## データソースによる SPLIT の制限 データ ソースによっては、文字列の分割に制限がある場合があります。次の表は、負のトークン数をサポートするデータ ソースや、データ ソースごとに許可される分割の数に制限があるかどうかを示します。 負のトークン番号を指定する `SPLIT` 関数は、他のデータ ソースでは有効ですが、これらのデータ ソースでは「このデータ ソースでは、右からの分割は_サポートされません。_」というエラーを返します。
データ ソース左/右の制約分割の最大数バージョンの制限
Tableau Data Extract両方無制限 
Microsoft Excel両方無制限 
テキスト ファイル両方無制限 
Salesforce両方無制限 
OData両方無制限 
Google アナリティクス両方無制限 
Tableau データ サーバー両方無制限バージョン 9.0 でサポート。
Vertica左のみ10 
Oracle左のみ10 
MySQL両方10 
PostgreSQLバージョン 9.0 より前は左のみ。バージョン 9.0 以降は両方。10 
Teradata左のみ10バージョン 14 以降
Amazon Redshift左のみ10 
Aster Database左のみ10 
Google BigQuery左のみ10 
Hortonworks Hadoop Hive左のみ10 
Cloudera Hadoop左のみ10Impala はバージョン 2.3.0 以降でサポートされます。
Microsoft SQL Server両方102008 以降
## 関連項目 [Tableau で使用する関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions.htm) [Tableau 関数 (アルファベット順)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_alphabetical.htm) [Tableau 関数 (カテゴリ別)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_categories.htm) [Tableau で計算を記述する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_operators.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 日付と時刻 ## リレーショナル データ ソースでの日付 リレーショナル データ ソースの場合、日付と時刻はディメンションであり、日付アイコン ![日付値アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/symbol_date.png) または日付時刻アイコン ![日付と時刻の値。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/symbol_datetime.png) によって示されます。たとえば、Excel データ ソースの "Order Date (注文日)" および "Ship Date (出荷日)" ディメンションを次に示します。 ![\[オーダー\] テーブルの下に 2 つのフィールド (\[オーダー日\] と \[出荷日\]) が強調表示されたデータ ペイン。](Img/dates_2.png) リレーショナルな日付をシェルフに配置すると、既定の日付レベルを反映するようにフィールド名が自動的に変更されます。Tableau では、既定の日付レベルが複数のインスタンスがあるレベルに設定されます。たとえば日付フィールドに複数の年が含まれている場合、既定のレベルは年になります。ただし、日付フィールドに 1 年だけのデータと複数の月が含まれている場合、既定のレベルは月になります。 Tableau による日付レベルの自動選択を希望せず、連続フィールドにする場合は、\[データ\] ペインでフィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[連続に変換\] を選択します。次いでそのディメンションは \[データ\] ペインで緑色になり、ビューでそのディメンションを使用すると連続ディメンションとなります。元に戻すには、\[データ\] ペインでフィールドのコンテキスト メニューから \[不連続に変換\] を選択します。シェルフ上にあるビューのフィールドを連続フィールドに変換するには、コンテキスト メニュー (フィールドを右クリック (Mac では control キーを押しながらクリック) すると表示されます) で \[連続\] を選択します。シェルフのフィールドは緑色に変わりますが、\[データ\] ペインのフィールドは不連続のままです。 ## キューブ (多次元データ ソース) での日付 Tableau Desktop では、Windows でのみキューブ (多次元) データ ソースをサポートしています。 キューブ データ ソースの場合、日付ディメンションは通常、年、四半期、月などのレベルを含む階層に整理されます。さらに、一部の多次元データ ソースではタイム インテリジェンスが有効になっており、年別の月、四半期別の月、週末などのデータ レベルをさまざまな方法で表示することができます。これらのレベルは階層の属性として表されます。階層および属性はキューブの作成時に定義され、Tableau で変更することはできません。たとえば、Oracle Essbase データ ソースの "Year (年)" ディメンションを以下に示します。 ![シナリオ、市場、製品、年などのオプションを含むディメンション メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dates_1.png) シェルフに多次元の日付を配置すると、フィールドは他のディメンションと同じように扱われます。たとえば、ドリルダウンやドリルアップなどを行うことができます。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # データ ソースの日付のプロパティ データ ソースの日付のプロパティを設定できます。設定するには、\[データ\] ペインでデータ ソースを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[日付のプロパティ\] を選択します。 ## 日付のプロパティのオプション ### 既定のカレンダー 使用するカレンダーの体系を、\[標準グレゴリオ暦\] または \[週ベース (ISO-8601)\] のいずれかから指定します。既定のカレンダーを設定すると、ビューで日付が既定でどのように使用されるかが決まります。[日付関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_date.htm)を参照してください。 ![既定のカレンダー タイプ、週の開始日、会計年度の開始月、日付の形式など、日付を設定するためのオプションを表示する日付プロパティ ウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/date_properties.png) ### 週の開始 週の初日と見なす曜日を指定します。特定の日付関数について、データ ソース レベルの週の開始を上書きするには、`start_of_week` パラメーターを含めます。[日付関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_date.htm)を参照してください。 この設定の初期値は、ユーザーのデータ ソースによって決まる場合があります。データ ソースが週の開始日を初期化しない場合、Tableau はシステムのロケール設定を参照します。週の初日とみなされる日は地域によって異なります。たとえば、米国では日曜日が週の最初の日ですが、欧州では月曜日です。 この情報はキューブ デザイナーが日付時刻ディメンションを作成するときに定義されるため、多次元データ ソースではこの設定を利用できません。 データ ソースの作成後、週の開始値はホストのオペレーティング システムとの同期を保つために自動的に更新されません (たとえば、パブリッシュされたデータ ソースが別の国で使用されている場合)。カレンダー コントロールには、データ ソースの \[週の開始\] 設定ではなく、ワークブック ロケールが反映されます。 **注**: 例外は、週番号を表示する週の切り捨てです。この関数は、データ ソースの週の開始設定を使用して、カレンダーに一貫した週番号の値を提供します。 ### 会計年度の開始 会計年度の最初の月と見なす日を指定します。この設定はデータ ソース全体に適用されます。 #### 特定の日付フィールド 特定のフィールドで標準カレンダー (1 月 1 日から 12 月 31 日) を使用するか、会計カレンダーを使用するかを指定するには、次の手順を実行します。  1. \[データ\] ペインでそのフィールドを右クリックします。 2. \[既定のプロパティ\]、\[会計年度の開始\] の順に選択します。 ビューの任意の日付フィールドで、標準カレンダーまたは会計年度カレンダーを使用するかを指定できます。詳細については、[会計年度の日付](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dates_fiscal.htm) を参照してください。 ### 日付形式 ツールヒントやラベルなどの場所にある日付フィールドの既定の形式を指定します。既定の日付形式を上書きするには、\[データ\] ペインでそのフィールドを右クリックし、\[既定のプロパティ\]、\[日付形式\] の順に選択して、形式を設定します。 ## 曜日の並べ替え Tableau が曜日の名前をアルファベット順に並べ替える場合は、ワークブックのロケールを確認してください。ローカル設定は、正しい時系列で曜日を並べ替える方法を Tableau に指示します。ロケールの設定に関する詳細については、[言語とロケール](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/workbook_language.htm)を参照してください。 サポートされるロケールのいずれも適切でない場合、手動で曜日を並べ替えることができます。[視覚化内でのデータの並べ替え](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_sorting_computed_howto.htm)を参照してください。 ## サポートされている日付形式 日付で作業を行うと、Tableau はデータ ソースから自動的に日付形式を取得します。 サポートされる日付形式のリストについては、[カスタム日付形式](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dates_custom_date_formats.htm)でサポートされる日付形式記号の表を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 日付レベルの変更 フィールドの日付レベルを変更するには、それを \[行\] または \[列\] (または別のシェルフ) にドラッグし、コンテキスト メニューをクリックしてレベルを選択します。 各レベルでは、設定の効果を示すプレビューが表示されます。 ![データ レベルを選択します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/date_level_selection.gif) **詳細**: 日付についての関連する概念については、Tableau ビジョナリである Josh Milligan の [VizPainter](https://vizpainter.com/) ブログで[「Dates in Tableau make me want to tear my hair out!」](https://vizpainter.com/dates-in-tableau-make-me-want-to-tear-my-hair-out/) (Tableau の日付は髪をかきむしりたくなる!) を参照してください。日付部分と日付値の仕組みに関する詳細なデモを見るには、無料のビデオ プレゼンテーション[「Greatest of All Time Analytics: Conquering Date Calculations」](https://tc19.tableau.com/learn/sessions/greatest-all-time-analytics-conquering-date-calculations)(58 分間) をご覧ください。 Tableau Desktop では、Windows でのみキューブ (多次元) データ ソースをサポートしています。キューブ (多次元) の日付の場合、コンテキスト メニューで使用できるレベルは、日付階層で定義されたレベルによって決まります。 ## 日付レベルの設定 日付レベルの設定は日付部分と日付値のセクションごとに整理されています。 日付部分は、日付の特定の部分のレベルに集計されたデータを提供します。たとえば、任意の年の 5 月や、任意の月の 8 日などです。 ![年、四半期、月、日などの日付オプションが強調表示されたドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/date_level_date_part.png) _日付部分_ 日付値では、2015 年 5 月や 2015 年 5 月 8 日など、特定のレベルに切り詰められた実際の日付が示されます。 ![年、四半期、月、週番号、日などの日付値が強調表示されたドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/date_level_date_value.png) 日付値 (切り詰められた日付としても知られる) 最も細かい詳細レベル (行レベルまたはレコードレベルのデータとしても知られる) を取得するには、\[正確な日付\] を選択します。 ![正確な日付オプションが強調表示されたドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/date_level_exact.png) 正確な日付 特定のレベルを選択すると、その日付フィールドに対する計算が行われます。データ ソースの特定の行の日付が 01/23/16 だとします。年は 2016、1 月は第一四半期となるため四半期は 1、1 月 23 日は第四週のため、週番号は 4 になります。 日付レベルの計算方法は、データ ソースの \[日付のプロパティ\] の設定によって異なります。詳細については、[データ ソースの日付のプロパティ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/date_properties.htm)を参照してください。 **注:** すべての日付レベルが常に関連しているわけではありません。たとえば、日付形式に時間、分、秒などの時間情報が含まれていない場合、これらのオプションはビューにデータを追加しません。 ## 同じ Viz で複数の日付レベルを使用する さまざまな詳細レベルの日付を同時に使用することができます。これを行うには、ビューの日付フィールドで ![プラス記号。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/symbol_plusminus.png) コントロールをクリックします。これを日付のドリルダウンと言います。たとえば、不連続日付 \[年(オーダー日)\] にドリルダウンすると、Tableau は初めの日付の右に 2 番目のフィールド \[四半期(オーダー日)\] を追加します。日付フィールドで利用可能で最も詳細なレベルに到達するまでドリルダウンし続けることができます。 また、日付フィールドを \[行\] シェルフまたは \[列\] シェルフに複数回ドラッグしてネストし、さまざまな詳細レベルにドリルダウンすることもできます。 たとえば、このビューでは、年レベルからドリルダウンして、四半期レベルも表示します。 ![2012 年から 2015 年までの四半期ごとの利益と売上を示す折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dates_3.png) 日付フィールドのいずれかを削除し、残っている日付フィールドのコンテキスト メニューから \[月\] を選択すると、すべての年にまたがって各月を表示できます。 ![月ごとの利益と売上を表示する折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dates_4.png) さらに細かいレベルまで表示するには、下にある、フィールドのコンテキスト メニューの連続セクションから \[月\] を選択します。 ![月、四半期、年などでデータをフィルタリングするオプションを備えたフィールド コンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dates_4point5.png) 利用可能な年の範囲で、日付が月別の細かさのレベルで表示されます。 ![利益と売上の傾向を表示する折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dates_5.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 日付を使用した完全なピボット 異なるワークシートのシェルフに異なる日付レベルを同時に配置することによって、日付の完全なピボットを行うことができます。日付フィールドをさまざまなシェルフに配置し、フィールドのコンテキスト メニューから必要な日付レベルを選択します。 たとえば、次の折れ線グラフでは、年が列ヘッダーとして表示され、マークが四半期別に色エンコードされています。 ![2012 年から 2015 年までの四半期ごとの売上を表示する折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dates_7.png) 下に示すように、月および四半期別にマークを分けることができます。 ![2012 年から 2015 年までの月別および四半期別の売上を示す折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dates_8.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 日付関数 日付は、多くのデータ ソースに共通する要素です。フィールドに認識可能な日付が含まれている場合、そのフィールドは**日付**または**日時**のデータ型になります。Viz で日付フィールドを使用すると、日付階層の自動ドリル ダウン、日付固有のフィルター オプション、特別な日付書式設定オプションなど、一連の特別な機能を利用することができます。計算で日付を使用するには、多くの場合、日付固有の関数を使用する必要があります。 ## 他の日付の概念を理解する 日付関数は、`date_part` 引数、オプションの `[start_of_week]` パラメーター、日付リテラル (#) など、日付固有の要素を参照することがあります。これらについては、このトピックの最後で詳しく説明します。 日付関数の機能ではありませんが、他にも興味深いトピックがいくつかあります。 - Viz で日付を表示する書式設定: [カスタム日付形式](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dates_custom_date_formats.htm) - デフォルトの日付プロパティの設定: [データ ソースの日付のプロパティ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/date_properties.htm) - 会計年度の日付の操作: [会計年度の日付](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dates_fiscal.htm) - ISO-8601 カレンダーの使用: [週ベースの ISO-8601 暦](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dates_calendar.htm) > [!TIP] > > **ヒント**: 使用するフィールドはすでに日付として認識されていて (\[データ\] ペインに日付アイコンが表示されていて)、Viz 内での表示方法を制御しようとしていますか? 日付関数を使用するのではなく、書式を設定する必要がある場合があります。たとえば、2024 年 9 月 22 日を 09/24 と表示したいとします。これは計算ではなく、日付の書式設定によって処理されます。 > > 日付フィールドの操作については、[カスタム日付形式](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dates_custom_date_formats.htm)と関連トピックを参照してください。このページの日付関数を使用すると、表示形式を設定するのではなく、日付計算のフィールドを操作することになります。 ## Tableau で利用可能な日付関数 ### DATE 文字列や数値の式を日付の型に変換する関数。式は、認識可能な形式である必要があります。
構文 DATE(expression)
出力 日付
定義 指定された数値、文字列、または日付の <expression> に対して、日付を返します。
例 
DATE([Employee Start Date])
DATE("September 22, 2018") 
DATE("9/22/2018")
DATE(#2018-09-22 14:52#)
注

DATEPARSE とは異なり、DATE は多くの標準的な日付形式を自動的に認識するため、パターンを指定する必要はありません。ただし、DATE が入力を認識しない場合は、DATEPARSE を使用して形式を指定してみてください。

MAKEDATE も同様の関数ですが、MAKEDATE は年、月、日の数値を入力する必要があります。
### DATEADD 日付部分 (月、日など) に指定された期間を開始日に加えます。
構文 DATEADD(date_part, interval, date)
出力 日付
定義 指定された <date> の指定された <date_part> に、<interval> で指定された数値を追加した日付を返します。例えば、開始日に 3 か月を足したり、12 日間を足したりするなどです。
例

すべての締め切り日を 1 週間延長する

DATEADD('week', 1, [due date])

2021 年 2 月 20 日の 280 日後

DATEADD('day', 280, #2/20/21#) = #November 27, 2021#
注 ISO 8601 の日付をサポートしています。
### DATEDIFF 2 つの日付の差を日付部分 (週、年など) の数で返します。
構文 DATEDIFF(date_part, date1, date2, [start_of_week])
出力 整数
定義 <date_part> の単位で表された、<date1> と <date2> の差異を返します。例えば、バンドに入った日と抜けた日を引き算して、その人がバンドにいた期間を確認します。
例

1986 年 3 月 25 日と 2021 年 2 月 20 日の間の日数

DATEDIFF('day', #3/25/1986#, #2/20/2021#) = 12,751

その人がバンドに参加していた月数

DATEDIFF('month', [date joined band], [date left band])
注 ISO 8601 の日付をサポートしています。
### DATENAME 指定された日付部分の名前を、個別の文字列として返します。
構文 DATENAME(date_part, date, [start_of_week])
出力 文字列
定義 <date> の <date_part> を文字列として返します。
例 
DATENAME('year', #3/25/1986#) = "1986"
DATENAME('month', #1986-03-25#) = "March"
注

ISO 8601 の日付をサポートしています。

よく似た計算に DATEPART があります。これは、指定された日付部分の値を、連続した整数として返します。DATEPART は数値演算であるため、より高速に処理できます。

計算結果の属性 (ディメンションかメジャーか、連続か不連続か) と日付の書式を変更すると、DATEPART と DATENAME の結果は同じ書式にできます。

逆関数 DATEPARSE は、文字列値を受け取り、日付として書式設定します。
### DATEPARSE 特別にフォーマットされた文字列を日付として返します。
構文 DATEPARSE(date_format, date_string)
出力 日付
定義 <date_format> 引数は <date_string> フィールドがどのように配置されているかを示します。文字列フィールドはさまざまな順序で配置することができるため、<date_format> は正確に一致する必要があります。完全な説明と書式設定の詳細については、「フィールドを日付フィールドに変換する」を参照してください。
例 
DATEPARSE('yyyy-MM-dd', "1986-03-25") = #March 25, 1986#
注

DATE は、多くの標準的な日付形式を自動的に認識する類似の関数です。DATE で入力パターンを認識できない場合は、DATEPARSE の方が適している可能性があります。

MAKEDATE も同様の関数ですが、MAKEDATE は年、月、日の数値を入力する必要があります。

日付を分解して日付部分の値を返す逆関数は、DATEPART (整数出力) と DATENAME (文字列出力) です。
データベースの制限

DATEPARSE は次のコネクタで利用できます。レガシーでない Excel とテキスト ファイルの接続、Amazon EMR Hadoop Hive、Cloudera Hadoop、Google スプレッドシート、Hortonworks Hadoop Hive、MapR Hadoop Hive、MySQL、Oracle、PostgreSQL、および Tableau 抽出。書式設定によってはすべての接続で使用できない場合があります。

DATEPARSE は Hive バリアントではサポートされていません。サポートされているのは、Denodo、Drill、Snowflake のみです。
### DATEPART 指定された日付部分の名前を、整数として返します。
構文 DATEPART(date_part, date, [start_of_week])
出力 整数
定義 <date> の <date_part> を整数として返します。
例 
DATEPART('year', #1986-03-25#) = 1986
DATEPART('month', #1986-03-25#) = 3
注

ISO 8601 の日付をサポートしています。

よく似た計算に DATENAME があります。これは、指定された日付部分の名前を、個別の文字列として返します。DATEPART は数値演算であるため、より高速に処理できます。フィールドの属性 (ディメンションかメジャーか、連続か不連続か) と日付の書式を変更すると、DATEPART と DATENAME の結果は同じ書式にできます。

逆関数 DATEPARSE は、文字列値を受け取り、日付として書式設定します。
### DATETRUNC この関数は、日付の丸め機能と考えることができます。特定の日付を受け取り、希望する特別な条件でその日付の変化形を返します。すべての日付には、日、月、四半期、および年の値が必ずあるため、`DATETRUNC` は、指定された日付部分までの各日付部分に最小値を設定します。詳細については、例を参照してください。
構文 DATETRUNC(date_part, date, [start_of_week])
出力 日付
定義 <date_part> で指定された精度で <date> を切り捨てます。この関数は新しい日付を返します。たとえば、月の中旬にある日付を月レベルで丸めた場合、この関数はその月の第 1 日を返します。
例 
DATETRUNC('day', #9/22/2018#) = #9/22/2018#
DATETRUNC('iso-week', #9/22/2018#) = #9/17/2018#

(2018/9/22 を含む週の月曜日)

DATETRUNC(quarter, #9/22/2018#) = #7/1/2018#

(2018/9/22 を含む四半期の最初の日)

注: 週と ISO 週では、start_of_week が影響します。ISO 週の始まりは、常に月曜日です。この例のロケールでは、 start_of_week が指定されていない場合、週の始まりは日曜日になります。
注

ISO 8601 の日付をサポートしています。

DATETRUNC は、たとえば、Viz の日時フィールドの時刻の表示を停止するためなどに使用しないでください。日付の表示を切り捨てたい場合は、日付の精度を丸めるのではなく、書式を調整してください。

例えば、DATETRUNC('day', #5/17/2022 3:12:48 PM#) は、viz で秒まで表示される書式設定の場合、5/17/2022 12:00:00 AM と表示されます。値は日に切り捨てられますが、表示は秒になります。
### DAY 日付の日の部分 (1 ～ 31) を整数として返します。
構文 DAY(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の日の部分を整数として返します。
例 
Day(#September 22, 2018#) = 22
注 WEEK、MONTH、QUARTER、YEAR、および ISO の相当するものも参照してください。
### ISDATE 文字列が有効な日付形式かどうかを確認します。
構文 ISDATE(string)
出力 ブール値
定義 指定された <string> が有効な日付の場合、true を返します。
例 
ISDATE(09/22/2018) = true
ISDATE(22SEP18) = false
注 必須の引数は文字列でなければなりません。ISDATE は、日付データ型のフィールドには使用できません。計算によりエラーが返されます。
### ISOQUARTER
構文 ISOQUARTER(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の ISO8601 週ベースの四半期の部分を整数として返します。
例 
ISOQUARTER(#1986-03-25#) = 1
注 ISOWEEK、ISOWEEKDAY、ISOYEAR、および非 ISO の相当するものも参照してください。
### ISOWEEK
構文 ISOWEEK(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の ISO8601 週ベースの週を整数で返します。
例 
ISOWEEK(#1986-03-25#) = 13
注 ISOWEEKDAY、ISOQUARTER、ISOYEAR、および非 ISO の相当するものも参照してください。
### ISOWEEKDAY
構文 ISOWEEKDAY(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の ISO8601 週ベースの曜日を整数で返します。
例 
ISOWEEKDAY(#1986-03-25#) = 2
注 ISOWEEK、ISOQUARTER、ISOYEAR、および非 ISO の相当するものも参照してください。
### ISOYEAR
構文 ISOYEAR(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の ISO8601 週ベースの年を整数で返します。
例 
ISOYEAR(#1986-03-25#) = 1,986
注 ISOWEEK、ISOWEEKDAY、ISOQUARTER、および非 ISO の相当するものも参照してください。
### MAKEDATE
構文 MAKEDATE(year, month, day)
出力 日付
定義 指定された <year>、<month>、<day> から構成される日付値を返します。
例 
MAKEDATE(1986,3,25) = #1986-03-25#
注

注: 値を誤って入力した場合、4 月 31 日は存在しないというエラーが返されるのではなく、MAKEDATE(2020,4,31) = May 1, 2020 のように日付が調整されます。

Tableau のデータ抽出で利用できます。他のデータ ソースで利用可能か確認します。

MAKEDATE では、各日付部分に数値を入力する必要があります。日付であるはずのデータが文字列の場合は、DATE 関数を試してください。DATE は、多くの標準的な日付形式を自動的に認識します。DATE が入力を認識しない場合は、DATEPARSE を使用してみてください。
### MAKEDATETIME
構文 MAKEDATETIME(date, time)
出力 日時
定義 <date> と <time> を組み合わせた日付時刻を返します。日付は、日付、日付時刻、または文字列の種類になることがあります。時刻は日付時刻である必要があります。
例 
MAKEDATETIME("1899-12-30", #07:59:00#) = #12/30/1899 7:59:00 AM#
MAKEDATETIME([Date], [Time]) = #1/1/2001 6:00:00 AM#
注

この関数は、MySQL 互換の接続 (Tableau では MySQL および Amazon Aurora) でのみ使用できます。

MAKETIME は、Tableau データ抽出およびその他のデータ ソースで使用できる類似の関数です。
### MAKETIME
構文 MAKETIME(hour, minute, second)
出力 日時
定義 指定された <hour>、<minute>、<second> から構成される日付値を返します。
例 
MAKETIME(14, 52, 40) = #1/1/1899 14:52:40#
注

Tableau は時刻のデータ型をサポートしておらず、日付時刻のみをサポートしているため、出力は日付時刻になります。フィールドの日付部分は 1899 年 1 月 1 日になります。

MYSQL 互換の接続でのみ使用できる MAKEDATETIME に類似の関数です。
### MAX
構文 MAX(expression) または MAX(expr1, expr2)
出力 引数と同じデータ型、または引数の一部が Null の場合 NULL。
定義

2 つの引数の最大値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MAX は集計として単一フィールドにも適用できます。
例 
MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021# 
MAX([Name]) = "Zander"
注

文字列の場合

MAX は、通常、アルファベット順で最後に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MAX の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も高い値です。

日付の場合

日付の場合、MAX は最新の日付です。MAX が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MAX が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MAX(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MAX(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MIN も参照してください。
### MIN
構文 MIN(expression) または MIN(expr1, expr2)
出力 引数と同じデータ型、または引数の一部が Null の場合 NULL 。
定義

2 つの引数の最小値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MIN は集計として単一フィールドにも適用できます。
例 
MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"
注

文字列の場合

MIN は、通常、アルファベット順で最初に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MIN の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も低い値です。

日付の場合

日付の場合、MIN は最も早い日付です。MIN が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MIN が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MIN(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MIN(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MAX も参照してください。
### MONTH
構文 MONTH(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の月を整数で返します。
例 
MONTH(#1986-03-25#) = 3
注 DAY、WEEK、QUARTER、YEAR、および ISO の相当するものも参照してください。
### NOW
構文 NOW()
出力 日時
定義 現在のローカル システムの日付と時刻を返します。
例 
NOW() = 1986-03-25 1:08:21 PM
注

NOW は引数を取りません。

日付時刻でなく日付を返す同様の計算である TODAY も参照してください。

データ ソースがライブ接続の場合、システムの日付と時刻は別のタイムゾーンになる可能性があります。これに対処する方法の詳細については、「ナレッジベース」を参照してください。
### QUARTER
構文 QUARTER(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の四半期を整数で返します。
例 
QUARTER(#1986-03-25#) = 1
注 DAY、WEEK、MONTH、YEAR、および ISO の相当するものも参照してください。
### TODAY
構文 TODAY()
出力 日付
定義 現在のローカル システムの日付を返します。
例 
TODAY() = 1986-03-25
注

TODAY は引数を取りません。

日付ではなく日付時刻を返す同様の計算である NOW も参照してください。

データ ソースがライブ接続の場合、システムの日付は別のタイムゾーンになる可能性があります。これに対処する方法の詳細については、「ナレッジベース」を参照してください。
### WEEK
構文 WEEK(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の週を整数で返します。
例 
WEEK(#1986-03-25#) = 13
注 DAY、MONTH、QUARTER、YEAR、および ISO の相当するものも参照してください。
### YEAR
構文 YEAR(date)
出力 整数
定義 指定された <date> の年を整数で返します。
例 
YEAR(#1986-03-25#) = 1,986
注 DAY、WEEK、MONTH、QUARTER、および ISO の相当するものも参照してください。
## date\_part Tableau の多くの日付関数は引数 `date_part` を取ります。これは、日付のどの部分 (日、週、四半期など) を考慮するかを関数に伝える文字列定数です。使用できる有効な `date_part` の値は次のとおりです。 | date\_part | 値 | | --- | --- | | `'year'` | 4 桁の年 | | `'quarter'` | 1 ～ 4 | | `'month'` | 1 ～ 12 または "1 月"、"2 月" など | | `'dayofyear'` | 年初来日数 (1 月 1 日は 1、2 月 1 日は 32 など) | | `'day'` | 1 ～ 31 | | `'weekday'` | 1 ～ 7 または "日曜日"、"月曜日" など | | `'week'` | 1 ～ 52 | | `'hour'` | 0 ～ 23 | | `'minute'` | 0 ～ 59 | | `'second'` | 0 ～ 60 | | `'iso-year'` | ISO 8601 の 4 桁の年 | | `'iso-quarter'` | 1 ～ 4 | | `'iso-week'` | 1 ～ 52、週の開始は常に月曜日 | | `'iso-weekday'` | 1 ～ 7、週の開始は常に月曜日 | ## `[start_of_week]` パラメーター 一部の関数には、オプションのパラメーター `[start_of_week]` があります。`start_of_week` パラメーターを使用すると、「日曜日」か「月曜日」かなど、どの日を週の最初の日と見なすかを指定できます。省略すると、週の始まりはデータ ソースによって決定されます。[データ ソースの日付のプロパティ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/date_properties.htm)を参照してください。 以下の例では、9 月 22 日が日曜日で、9 月 24 日が火曜日です。DATEDIFF 関数は、これらの日付の間の週数を計算するために使用されています。 `DATEDIFF('week', #2013-09-22#, #2013-09-24#, 'monday') = 1` - start\_of\_week は「月曜日」であるため、これらの日付は異なる週になります。 `DATEDIFF('week', #2013-09-22#, #2013-09-24#, 'sunday') = 0` - start\_of\_week は「日曜日」であるため、これらの日付は同じ週になります。 ## 日付リテラル (#) 例では、シャープ記号 (#) を日付式で使用することがよくあります。これは、テキスト文字列に引用符を使用するのと同様の日付リテラルであり、記号に囲まれた値が日付であることを Tableau に伝えます。 日付リテラルがない場合、日付は他のさまざまなデータ型として解釈される可能性があります。例:
形式データ型値
'March 25, 1986'文字列'March 25, 1986'
#1986/03/25#日付#1986/03/25#
#1986/03/25#浮動小数0.00006042
#1986/03/25#整数1,958
March 25, 1986-無効
![さまざまな日付形式のアイコンが強調表示されたデータ ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datefunc_dateformats.png) 詳細については、「[リテラル式の構文](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_operators.htm#literals)」を参照してください。 ## 日付計算の作成 Superstore サンプル データ ソースを使用して、日付計算の作成を練習します。 1. Tableau Desktop で、Tableau に付属の **"Sample-Superstore (サンプル - スーパーストア)"** 保存したデータ ソースに接続します。 2. ワークシートを開きます。 3. **\[データ\]** ペインの \[ディメンション\] から、"Order Date (注文日)" を \[行\] シェルフまでドラッグします。 4. **\[行\]** シェルフで、**\[**YEAR(Order Date)**\]** フィールド上のプラス (+) アイコンをクリックします。 "QUARTER(Order Date)" が \[行\] シェルフとに追加され、ビューが更新されます。 ![年と四半期ごとにオーダー データを表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datefunctions2.png) 5. \[行\] シェルフで、**\[QUARTER(Order Date)\]** フィールド上のプラス (+) アイコンをクリックし、\[MONTH(Order Date)\] にドリルダウンします。 ![オーダー日の年、四半期、月を表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datefunctions3.png) 6. \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択します。 7. 開いた計算エディターで、次の操作を実行します。 - 計算フィールドに "Quarter Date" と名前を付けます。 - 次の式を入力します。`DATETRUNC('quarter', [Order Date])` - 終了したら、**\[OK\]** をクリックします。 新しい日付計算フィールドは、**\[データ\]** ペインの **\[ディメンション\]** に表示されます。他のフィールドと同様に、このフィールドを 1 つ以上のビジュアライゼーションで使用できます。 9. **\[データ\]** ペインの \[ディメンション\] から、"Quarter Date" を \[行\] シェルフにドラッグして、"MONTH(Order Date)" の右に配置します。視覚化が、年の値で更新されます。これは、Tableau が日付データを最も高い詳細レベルで動かしているためです。 10. \[行\] シェルフで YEAR(Quarter Date) を右クリックし、\[正確な日付\] を選択します。 11. \[行\] シェルフで YEAR(Quarter Date) をもう一度右クリックし、\[不連続\] を選択します。 視覚化は、表の各行の正確な quarter date で更新されます。 ![年、四半期、月、四半期日別にオーダー日を表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/datefunctions1.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 時系列ビジュアライゼーションにおける予測モデリング関数 このドキュメントでは、時間軸を将来に拡張するために必要な手順について説明します。予測モデリング関数を使用して、将来の日付に対する予測を行うことができます。 以下の例に沿ってその方法を確認します。 ## ステップ 1: ビジュアライゼーションを作成する 1. Tableau Desktop で、Tableau に付属のサンプル - スーパーストア保存済みデータ ソースに接続します。 2. ワークシート \[シート 1\] に移動します。 3. \[データ\] ペインから、"Order Date (オーダー日)" ディメンションを \[列\] シェルフにドラッグします。 4. メジャーのコンテキスト メニューを開き、リスト レベルを \[月\] と \[年\] に変更します。 ![メジャーのコンテキスト メニュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predict-pill-list-level.png) 5. \[利益\] を \[行\] シェルフにドラッグします。 ## ステップ 2: 予測計算を作成する 1. 上部の \[分析\] メニューをクリックして開き、\[計算フィールドの作成\] を選択します。 2. 計算エディターで、次の手順を実行します。 - 計算に名前を付けます: **利益中央値の分位数予測** - 次の式を入力します。 `MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Profit]),ATTR(DATETRUNC('month', [Order Date])))` MODEL\_QUANTILE 関数は、指定した分位数で、入力した予測変数に基づいて値を予測します。この例では分位数 = 0.5 であり、中央値を予測します。利益を予測したいので、ターゲット式は SUM(\[Profit\]) です。過去のパフォーマンスに基づいて予測を行いたいので、予測変数として日付を含める必要があります。 **注**: 予測モデリング関数では、集計された引数と集計されていない引数を混在させることはできません。ターゲット式は集計式でなければならないので、予測変数も集計されている必要があります。この例では、ATTR(DATETRUNC(‘month', \[Order Date\])) を使用しています。ATTR 関数の詳細については、「[属性 (ATTR) 関数を使用する場合](https://kb.tableau.com/articles/howto/when-to-use-the-attribute-attr-function?lang=ja-jp)」を参照してください。 3. 終了したら、\[OK\] をクリックします。 予測計算が \[データ\] ペインに計算フィールドとして追加されます。 ## ステップ 3: ビューに予測計算を追加する 1. 予測計算を SUM(Profit) の右側の \[行\] シェルフにドラッグします。 2. メジャーを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[二重軸\] を選択します。 3. 二重軸のグラフで 2 本の軸を揃えて同じ目盛りを使用するには、第 2 軸 (この例では**利益中央値の分位数予測**) を右クリック (Mac ではコントロールを押しながらクリック) して \[軸の同期\] を選択します。これにより、2 つの軸の目盛りが揃います。 ![利益率と予測曲線の折れ線グラフ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predict-future-rev1.png) ## ステップ 4: 日付範囲を拡張し、データの密度を高くする 最後のステップでは、現在の日付範囲を超えるマークを追加できるように、水平軸を将来の日付まで拡張します。 1. これを行うには、MONTH (発注日付範囲) フィールドのコンテキスト メニューを開き、\[日付範囲の拡張\]を選択します。 2. \[日付範囲の拡張\] ダイアログで、軸を 16 か月延長してみましょう。 ![\[日付範囲の拡張\] ダイアログ](Img/predict-future-rev2.png) Tableau は、水平軸を拡張してビューを自動的に更新したので、これらの将来の日付の予測が含まれるようになりました。 ![日付軸が将来の日付に拡張された折れ線グラフ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predict-future-rev3.png) 青い \[Profit (利益)\] の線がグラフの端まで伸びていません。一方、予測計算を表すオレンジ色の線は、グラフ \[Quantile Predict Median Profit (利益の予測中央変位値)\] は_、_グラフの端まで伸びています。将来の日付での予測利益の計算はデータの高密度化の 1 つの例です。Tableau が[欠落した値](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/missing_values.htm)を補完するためにビュー内に追加のマークを作成すると計算が行われます。基になるデータ ソースにデータは追加されません。マークが生成され、ビューに追加されるだけです。 **注:** 日付範囲を将来まで拡張すると、Tableau は \[分析\] メニューの \[Infer Properties from Missing Values (欠落した値からプロパティを推測する)\] オプションを自動的に有効にします。これにより、予測計算が行われ、欠落した値が補完されます。このメニュー オプションの詳細については、「[生成されたマークを使用した予測モデリング](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_generated_marks.htm)」を参照してください。 データの高密度化についての詳細は、[Data Plus Science](https://www.dataplusscience.com/index.html) の[データ高密度化についての投稿](https://www.dataplusscience.com/DataDensification.html)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 時間の推移を示すマップを Tableau で作成する Tableau Desktop では、時間の経過に応じてパスを表示するマップを例のように作成できます。このような種類のマップはフロー マップまたはパス マップと呼ばれます。 フロー マップは、嵐の経路など、時間の経過とともに変化するものを表示する場合に最適です。 このトピックでは、サンプルを使用してフロー マップを作成する方法を説明します。以下の例に従ってデータ ソースの設定方法を学習し、フロー マップ用のビューを構築してください。 ![Tableau のフロー マップ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/flow_maps1.png) ## データ ソース フロー マップを作成するには、データ ソースに次のタイプの情報を含める必要があります。 - パスの各データ ポイントの緯度と経度の座標 - ポイントの接続順序を定義する列 (これは日付情報にすることも、1、2、3、4、5 のように手動で番号を適用することもできます) - 各パスの一意の ID - 各パスを線に形成するのに十分な数のデータ ポイント たとえば、次の表は、Tableau Public の[「Tableau サンプル ワークブックでのフロー マップの作成」](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateFlowMapsinTableauExampleWorkbook/StormMapSheet)に含まれている "Storm (嵐)"データ ソースのスニペットです。このスニペットには嵐の経路のデータと、**"Latitude (緯度)"**、**"Longitude (経度)"**、**\[日付\]**、**"Storm Name (嵐の名前)"** の列が含まれています。この例では、データ ポイントを接続する順序として \[日付\] 列が使用され、嵐の各経路の一意の ID として "Storm Name (嵐の名前)" 列が使用されています。 この例では、嵐 PAKHAR のデータ ポイント数個のみを示していますが、実際のデータ ソースには、2012 年に記録されたすべての嵐の詳細な経路を提供するのに十分な数のエントリが含まれています。 表には 2 つのオプションの列である、"Basin (海盆)" および "Speed (風速)" も含まれています。これらのフィールドを使用すると、ビューに素早くフィルターを適用し、視覚的な詳細を追加できます。実際の手順は、[マップ ビューの作成](#Build)セクションで確認できます。
嵐の名前日付緯度経度海盆風速 (kt)
PAKHAR3/26/12 12:00:00 AM9.5000115.700西部太平洋0
PAKHAR3/26/12 6:00:00 AM9.5000115.400西部太平洋0
PAKHAR3/26/12 12:00:00 PM9.5000115.100西部太平洋0
PAKHAR3/26/12 6:00:00 PM9.4000114.800西部太平洋0
PAKHAR3/27/12 12:00:00 AM9.4000114.500西部太平洋0
PAKHAR3/27/12 6:00:00 AM9.4000114.300西部太平洋35
## 基本のマップ構築ブロック:
[列] シェルフ:"経度" (連続メジャー、経度の地理的役割が割り当てられる)
[行] シェルフ:"緯度" (連続メジャー、緯度の地理的役割が割り当てられる)
詳細:ディメンション (各経路の一意の ID)
パス:日付フィールドまたは順序フィールドでデータ ポイントの接続順序を定義
マーク タイプ:折れ線グラフ
## マップ ビューの作成 この例に従うには、Tableau Public から[「Tableau サンプル ワークブックでのフロー マップの作成」](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateFlowMapsinTableauExampleWorkbook/StormMapSheet)をダウンロードし、Tableau Desktop で開きます。 1. 新しいワークシートを開きます。 2. \[データ\] ペインの \[メジャー\] で、**"Latitude (緯度)"**、**"Longitude (経度)"** の順にダブルクリックします。 \[Latitude (緯度)\] および \[Longitude (経度)\] フィールドが \[列\] および \[行\] シェルフに追加され、1 つのデータ ポイントを含むマップ ビューが作成されます。 3. \[ディメンション\] から **"Storm Name (嵐の名前)"** をマーク カードの \[詳細\] までドラッグします。 マップ ビューは、データ ソースにあるすべての嵐のデータ ポイントで更新されます。次のステップでは、2012 年に西部太平洋で発生した嵐のみに絞り込みます。 4. \[ディメンション\] から **\[日付\]** を \[フィルター\] シェルフまでドラッグします。 5. \[フィールドのフィルター\] の \[日付\] ダイアログ ボックスで \[年\] を選択し、\[次へ\] をクリックします。 6. 表示されるフィルターの \[日付の年\] ダイアログ ボックスで \[2012\] をクリックし、\[OK\] をクリックします。 マップ ビューが更新され、2012 年に発生した嵐のみが表示されます。 7. \[ディメンション\] から "Basin (海盆)" を \[フィルター\] シェルフまでドラッグします。 8. フィルターのフィールド \[沿岸\] ダイアログ ボックスで **\[西部太平洋\]** を選択し、\[OK\] をクリックします。 マップ ビューが更新され、西部太平洋で発生した嵐のみが表示されます。 ![嵐の位置を表す青い円が西太平洋全体に分布している地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/flow_maps2.png) 9. \[マーク\] カードで、\[マークの種類\] ドロップダウンをクリックし、\[ライン\] を選択します。 ![マーク カードのドロップダウン メニューが展開され、折れ線グラフが選択された状態でさまざまなグラフ タイプのオプションが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/flow_maps3.png) \[マーク\] カードに \[パス\] ボタンが付き、マップ ビューが更新され、すべてのデータ ポイントを接続したラインが表示されます。 ![2012 年の東アジアにおける嵐の進路を示す地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/flow_maps4.png) 10. \[ディメンション\] から **\[日付\]** を \[マーク\] カードの \[パス\] までドラッグします。 ラインが見えなくなります。これは、\[日付\] フィールドに不連続の年が設定されたためです。"Storm (嵐)" データ ソースの日付フィールドには日、月、年、時刻が含まれるため、これはフィールドの正しい詳細レベルではありません。 11. \[マーク\] カードで **YEAR(Date)** フィールドを右クリックし、\[正確な日付\] を選択します。 すると、マップ ビューは、記録されたすべてのデータ ポイントの日付と日時で更新されます。これでそれぞれの嵐の個々の経路を見ることができるようになります。 ![2012 年の東アジアにおける嵐の進路を示す地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/flow_maps5.png) 12. \[メジャー\] から **"Wind Speed (風速)"** を \[マーク\] カードの \[サイズ\] までドラッグします。 マップ ビューが更新され、嵐の各経路とともに、変化する風速が表示されます。 13. \[マーク\] カードで **SUM(Wind Speed)** フィールドを右クリックして、\[メジャー\]、\[平均\] の順に選択します。 14. \[ディメンション\] から **"Storm Name (嵐の名前)"** をマーク カードの \[色\] までドラッグします。 嵐の経路ごとに色が割り当てられ、フロー マップが完成します。 これで、2012 年に西部太平洋海盆で記録されたすべての嵐の経路を見ることができます。また、その経路や風速で最強だったのがどのポイントかも確認できます。 ![2012 年の東アジアにおける嵐の進路を示す地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/flow_maps6.png) ## 関連項目: [Tableau でのマッピングの概念](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_build.htm) [Tableau で起点と終点の間のパスを示すマップを作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_howto_origin_destination.htm) Tableau コミュニティの投稿: [(起点 - 終点マップ (またはフロー マップ)](https://community.tableau.com/people/sarah.battersby.0/blog/2018/01/12/origin-destination-maps-or-flow-maps) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 棒グラフの作成 カテゴリー間でデータを比較するには、棒グラフを使用してください。\[行\] シェルフにディメンションを、\[列\] シェルフにメジャーを配置するか、その逆を行うことによって、棒グラフを作成します。 棒グラフは、バー マーク タイプを使用します。Tableau は、データ ビューが後述する 2 つのフィールド構成のいずれかに一致した場合、このマーク タイプを選択します。これらのシェルフにフィールドを追加できます。\[バー\] マーク タイプの詳細については、[棒マーク](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_marktypes.htm#BarMark)を参照してください。
縦棒の作成 横棒の作成
列シェルフのカテゴリ メジャーと行シェルフの利益合計メジャー。 列シェルフの利益メジャーの合計と、行シェルフのカテゴリ メジャー。
4 年間の売上の合計を表示する棒グラフを作成するには、次の手順に従います。 **注**: 最後に追加した手順は、棒の上部に合計を表示するためのものです。 1. サンプル - スーパーストアのデータ ソースに接続します (必要に応じて「[Tableau Public サンプル データ ページ](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)」からダウンロードできます)。 2. \[注文日\] ディメンションを \[列\] にドラッグし、\[売上高\] メジャーを \[行\] にドラッグします。 データは年別に集計され、列ヘッダーが表示されることに注目してください。Sales （セールス）メジャーは合計として集計され、軸が作成され、列ヘッダーはビューの下部に移動します。日付ディメンションを追加したので、Tableau はマーク タイプに線を使用します。 ![売上の上昇傾向を表す折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bar_1.png) 5. **\[マーク\]** カードで、ドロップダウン リストから \[棒\] を選択します。 ![マーク カードにある棒グラフのドロップダウン オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bar_2.png) ビューが棒グラフに変化します。 ![2011 年から 2014 年までの年間売上を示す棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bar_3.png) 軸が垂直であるため、マーク (ここでは棒) は垂直になります。各マークの長さは、その年の売上高の合計を表します。サンプル データが時折変わるため、ここに表示される実際の数値が、見ている数値と一致しない場合があります。 ![選択した棒の年と合計売上を表示するツールヒント。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bar_4.png) 11. **\[Ship Mode (出荷モード)\]** ディメンションを \[マーク\] カードの \[色\] にドラッグします。 ビューには、さまざまな出荷モードが一定の期間における総売上高に対してどのように貢献しているかが表示されます。比率は毎年一貫しているように見えます。 ![出荷モードと年別に売上を表示する積み重ね棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bar_21.png) 14. "Region (地域)" ディメンションを \[行\] にドラッグして、"Sales (売上高)" の左側にドロップし、地域ごとの売上高に対して複数の軸を作成します。 ![地域別および年別の売上を表示する積み重ね棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bar_22.png) 16. 西部のデータのみ表示するには、他の地域を除外できます。これを行うには、データ ウィンドウの "Region (地域)" ディメンションを今度は \[データ\] ペインから \[フィルター\] シェルフに再びドラッグします。 ![データ ペイン、ページ シェルフ、フィルター シェルフ、およびマーク カード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bar_23.png) 18. \[地域をフィルター\] ダイアログ ボックスで、\[中部\]、\[東部\]、\[南部\] のチェック ボックスをオフにし、\[OK\] をクリックします。 ![西部地域の出荷モードと年別の売上を表示する積み重ね棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bar_25.png) このビューでは、たとえば西部で 4 年間のうちに出荷モードがどのように変化したかなど、データに関して深く理解することができます。 ## 残り 1 ステップ: スタック バーへ合計を追加する ツールバーの \[マーク ラベルを表示\] アイコンをクリックするだけで、グラフ内のバーの上部に合計を追加できます。ただし、バーが色やサイズによって分類されている場合は、バーの合計ではなく、各個別セグメントのラベルが表示されます。棒グラフが細分化されていても、少しの手順で、各棒の上部に合計ラベルを追加できます。次の手順では、技術的にリファレンス ラインを追加します。ただし、その "ライン" を特定の方法で構成することにより、最終的に希望するラベルを表示できます。 1. \[アナリティクス\] ペインから、\[リファレンス ライン\] をビューにドラッグし、\[セル\] にドロップします。 ![カスタムの参照線を追加するオプションが表示された分析ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bar_26.png) 2. ダイアログ ボックスで、\[SUM(売上)\] の集計を \[合計\] に、\[ラベル\] を \[値\] に、\[書式設定\] の \[線\] を \[なし\] に設定します。 ![グラフの参照線、バンド、ボックスを編集するためのダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bar_27.png) 次に、\[OK\] をクリックして \[リファレンス ライン、リファレンス バンド、またはリファレンス ボックスの編集\] ダイアログ ボックスを閉じます。 ビューの各棒の上部に通貨の合計が表示されるようになりました。 ![西部地域の年ごとの売上を表示する積み重ね棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bar_28.png) ビューが正しく表示されるよう、調節が必要になる場合があります。棒が細すぎる場合は、数字が切り捨てられています。これを修正するには、キーボードで Ctrl + 右矢印を押して棒の幅を広くします。または、棒の上の合計を中央揃えにしたい場合 (既定では左揃えになっています)、次を実行します。 6. 棒グラフのいずれかの合計を右クリックし、\[書式設定\] を選択します。 7. \[書式設定\] ウィンドウの \[リファレンス ライン ラベル\] エリアで、\[配置\] コントロールを開き、\[水平方向\] の配置で \[中央\] オプションを選択します。 ![リファレンス ラインの書式を設定し、リファレンス ラインのラベルのカスタム配置を設定するためのダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/bar_29.png) ## 他のリソース [「グループ化された棒グラフの作成」](http://kb.tableau.com/articles/howto/creation-of-a-grouped-bar-chart?lang=ja-jp): 並列棒グラフとも呼ばれるグループ化された棒グラフの作成方法を説明するビデオが埋め込まれたナレッジ ベース記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau での詳細レベル表現のしくみ この記事では Tableau でどのように詳細レベル表現が計算され、機能するかを説明します。LOD 表現の詳細とそのしくみについては、Tableau Web サイトのホワイトペーパー[「詳細レベル (LOD) 表現について」](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/whitepapers/understanding-lod-expressions)を参照してください。 ## 行レベルの式とビュー レベルの式 Tableau では、**非集計**データ ソースの列を参照する式は参照元となる表の行ごとに計算されます。この場合、式の次元は、_行レベル_です。行レベルの式の例は次のとおりです。 `[Sales] / [Profit]` この計算は、データベースの各行で評価されます。各行について、その行の \[売上\] の値がその行の \[収益\] 値で除算され、乗算の結果 (利益率) を含む新しい列が生成されます。 この定義を使用して計算を作成する場合、\[ProfitRatio\] という名前で保存し、それを \[データ\] ペインからシェルフまでドラッグします。通常は、Tableau がビューの計算フィールドを集計します。 `SUM([ProfitRatio])` これとは対照的に、**集計された**データ ソースの列を参照する式は、ビュー内でディメンションにより定義された次元で計算されます。この場合、式の次元は、ビュー レベルです。ビューレベルの式の例は次のとおりです。 `SUM(Sales) / SUM(Profit)` この計算をシェルフまでドラッグすると (またはアドホック計算としてシェルフに直接入力すると)、AGG 関数で囲まれます。 AGG(SUM(Sales) / SUM(Profit)) これが集計計算と呼ばれるものです。詳細については、[Tableau 内の集計関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_aggregate_create.htm)を参照してください。 次の図でハイライトされた任意の場所に配置されているディメンションとセット フィールドは、ビューの詳細レベルに寄与します。 ![LOD 式に関連するシェルフと viz セクションを強調表示する空の Tableau ダッシュボード。強調表示されている領域は、ページ、列、行、シート領域、およびマーク カード内の色、サイズ、ラベル、詳細、パスのマークです。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_shelves.png) Tableau で詳細レベル表現がサポートされる以前は、ビュー レベル以外の詳細レベルで計算を作成できませんでした。たとえば、次の式を保存しようとすると、次のようなエラー メッセージが表示されていました。「この関数の集計および非集計の引数を混在させることはできません。」 `[Sales] – AVG([Sales])` この場合、ユーザーは、個別のストアのストア売上高と全ストアの平均売上高とを比較しようとしています。このような内容は、現在では詳細レベル表現を使用して実現できるようになりました。 `[Sales] - {AVG([Sales])}` これは、表範囲の詳細レベル表現として知られています。[表範囲](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_lod.htm#Table)を参照してください。 ## 詳細レベル表現の制限事項 詳細レベル表現には、次のような制限および制約が適用されます。[詳細レベル表現に対するデータ ソースの制約](#Data)も参照してください。 - 浮動小数点のメジャーを参照する詳細レベル表現は、式の中の値を比較する必要があるビューで使用されると、不安定な動作を見せることがあります。詳細については、[計算のデータ型を理解する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_operators.htm#Data)を参照してください。 - 詳細レベルの式は、\[データ ソース\] ページには表示されません。[データ ソース ページ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/environment_datasource_page.htm#e)を参照してください。 - ディメンション宣言でパラメーターを参照する場合、必ずパラメーターの値ではなくパラメーター名を使用してください。 - データ ブレンドでは、セカンダリ データ ソースの詳細レベル表現を使用するには、プライマリ データ ソースのリンク フィールドがビューに含まれている必要があります。[データ ブレンドのトラブルシューティング](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/multipleconnections_troubleshooting.htm)を参照してください。 さらに、一部のデータ ソースは、複雑さの制限があります。Tableau は、これらのデータベースに関する計算を無効にしませんが、計算があまりにも複雑な場合、クエリのエラーが発生する可能性があります。 ## ディメンションまたはメジャーのいずれかになる詳細レベル表現 詳細レベル表現を保存する際、式は \[データ\] ペインの \[ディメンション\] または \[メジャー\] エリアのいずれかに追加されます。 FIXED 詳細レベル表現は、集計式の中の参照元となるフィールドに応じて、メジャーかディメンションのいずれかになります。そのため、MIN(\[Date\])} は、\[Date\] がディメンションであるためディメンションとなり、{fixed Store : SUM(\[Sales\])} は \[Sales\] がメジャーであるためメジャーになります。FIXED 詳細レベル表現がメジャーとして保存されると、それをディメンションに移動することができます。 INCLUDE および EXCLUDE 詳細レベル表現は、常にメジャーです。 ## フィルターと詳細レベル表現 Tableau にはいくつか異なる種類のフィルターが含まれており、それらは上から下へ次の順序で実行されます。 ![フィルター タイプのリストには、抽出、データ ソース、コンテキスト、ディメンション、メジャー、表計算フィルターが含まれています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_filters.png) 右側のテキストは、このシーケンスで詳細レベル表現が評価される位置を表します。 抽出フィルター (オレンジ色) は、Tableau Extract をデータ ソースから作成する場合にのみ関係します。表計算フィルター (ダーク ブルー) は、計算が実行された後に適用されるので、計算に使用される参照元のデータを除外せずにマークを非表示にします。 SQL に詳しいのであれば、メジャー フィルターがクエリ内の HAVING 句に相当し、ディメンション フィルターが WHERE 句に相当すると考えることができます。 FIXED 計算はディメンション フィルターの前に適用されるので、\[フィルター\] シェルフ上のフィールドを [コンテキスト フィルターの使用](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering_context.htm) にプロモートしない限り、フィールドは無視されます。たとえば、ビューの中で、1 つのシェルフに次のような計算があり、別のシェルフに \[State\] があるとします。 `SUM([Sales]) / ATTR({FIXED : SUM([Sales])})` この計算からは、総売上高に対する州の売上高の比率が計算されます。 その後、\[フィルター\] シェルフに \[State\] を配置して州の一部を非表示にすると、フィルターは計算の分子の部分にのみ影響します。分母は FIXED 詳細レベルの式なので、ビューに表示されたままの州の売上が、ビューから除外された州を含む全州の総売上に対して割り算されます。 INCLUDE および EXCLUDE 詳細レベル表現は、ディメンション フィルターの後に考慮されます。そのため、FIXED 詳細レベル表現にはフィルターを適用するけれども、コンテキスト フィルターは使用しないのであれば、INCLUDE 式または EXCLUDE 式としてフィルターを書き換えることを考慮してください。 ## 集計と詳細レベル表現 ビューの詳細レベルによって、ビューの中のマークの数が決まります。ビューで詳細レベル表現を使用する場合、Tableau は 2 つの詳細レベル (1 つはビューに含まれ、もう 1 つは式に含まれる) を調整する必要があります。 ビュー内の詳細レベル表現の挙動は、式の詳細レベルが大まか、細かい、またはビュー内の詳細レベルと同じであるかどうかに依存して変化します。この場合、「大まか」または「細かい」とはどういう意味ですか? ### ビューの詳細レベルよりも大まかな詳細レベル表現 ビュー内のディメンジョンのサブセットを参照する際、式には、ビューより大まかな詳細レベルが含まれます。たとえば、\[Category\] ディメンジョンおよび \[Segment\] ディメンジョンを含むビューの場合、次のディメンションのいずれかのみを使用する詳細レベル表現を作成します。 `{FIXED [Segment] : SUM([Sales])}` この場合、式には、ビューより大まかな詳細レベルが含まれます。その値は 1 つのディメンジョン (\[Segment\]) に基づきますが、ビューは 2 つのディメンジョン (\[Segment\] および \[Category\]) に基づきます。 その結果、ビュー内で詳細レベル表現を使用すると特定の値が複製されます。つまり、複数回表示されます。 ![顧客セグメントと製品カテゴリ別に売上を表示する表。矢印は、LOD 式の戻り値、Viz シート内のディメンション、セグメント売上ごとの結果としてのそれらの複製の関係を示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_replication.png) 複製された値は、カテゴリー内で特定の値を平均値と比較する際に役立ちます。たとえば、以下の計算では、総平均売上高から顧客の平均売上高を減算します。 `[Sales] - {FIXED [Customer Name] : AVG([Sales])}` 値の複製中、ビューの中の関連フィールドの集計を (たとえば、AVG から SUM に) 変更しても、集計結果は変更されません。 ### ビューの詳細レベルより細かい詳細レベルの式 ビュー内のディメンジョンのスーパーセットを参照する際、式には、ビューより細かい詳細レベルが含まれます。ビューの中でそのような式を使用すると、ビュー レベルまで結果を集計します。たとえば、以下の詳細レベルは、2 つのディメンジョンを参照します。 `{FIXED [Segment], [Category] : SUM([Sales])}` 詳細レベルとして \[区分\] のみを持つビューの中でこの式を使用する場合、値は_集計する必要があります_。その式をシェルフにドラッグすると表示される内容は、次のとおりです。 `AVG([{FIXED [Segment]], [Category]] : SUM([Sales]])}])` 集計― この場合は平均―は自動的に割り当てられます。必要に応じて、集計を変更できます。 ### ビューへの詳細レベル表現の追加 ビューの中で、詳細レベル表現が集計されるか複製されるかは、式のタイプ (FIXED, INCLUDE, or EXCLUDE) および式の詳細がビューより大まかか細かいかによって決まります。 - INCLUDE 詳細レベル表現には、ビューと同じ詳細レベル、またはビューより細かい詳細レベルのいずれかがあります。そのため、値が複製されることはありません。 - FIXED 詳細レベル表現は、ビューより細かい詳細レベル、より大まかな詳細レベル、または同等の詳細レベルを持つことができます。FIXED 詳細レベルの結果を集約する必要性は、ビュー内のディメンジョンが何かに依存します。 - EXCLUDE 詳細レベル表現は、ビューに複製された値が常に表示されるようにします。EXCLUDE 詳細レベル表現を含む計算がシェルフに配置されると、式は実際には集計されず、集計を変更してもビューに影響が及ばないことを示すために、デフォルトで ATTR 集計 (SUM または AVG とは対照的) になります。 詳細レベル表現は、ビュー内のシェルフに追加される際、ディメンジョンとして使用される場合を除き、常に自動的に集計されます。シェルフとタイプをダブルクリックすると、 `{FIXED[Segment], [Category] : SUM([Sales])}` その後、Enter キーを押し、シェルフに現在表示されている式をコミットします。 `SUM({FIXED[Segment], [Category] : SUM([Sales])})` ただし、シェルフをダブルクリックして式を編集する場合、編集モードで表示されるのは元の式です。 詳細レベルの作成時に、集約レベルの式を集計にラップすると、その式を含む任意の計算がシェルフに配置された場合、集計を新たに割り当てるのではなく、指定した集計が使用されます。集計が必要ない場合 (式の詳細レベルは、ビューの詳細レベルよりも大まかなため)、式がシェルフにある場合、指定した集約がそのまま示されますが、無視されます。 ## 詳細レベル表現に対するデータ ソースの制約 一部のデータ ソースでは、より新しいバージョンでのみ詳細レベル表現をサポートしています。一部のデータ ソースは、詳細レベル表現をまったくサポートしていません。 さらに、一部のデータ ソースは、複雑さの制限があります。Tableau は、これらのデータベースに関する計算を無効にしませんが、計算があまりにも複雑な場合、クエリのエラーが発生する可能性があります。
データ ソース サポート
Actian Vectorwise サポートされていません。
Amazon EMR Hadoop Hive Hive 0.13 以降でサポート。
Amazon Redshift サポート済み。
Aster Database バージョン 4.5 以降でサポート。
Cloudera Hadoop Hive 0.13 以降でサポート。
Cloudera Impala Impala 1.2.2 以降でサポート。
キューブ (多次元データ ソース) サポートされていません。
DataStax Enterprise サポートされていません。
EXASOL サポート済み。
Firebird バージョン 2.0 以降でサポート。
汎用 ODBC 制限。特定のデータ ソースに依存。
Google Big Query 標準 SQL はサポートされていますが、レガシー SQL はサポートされていません。
Hortonworks Hadoop Hive

Hive 0.13 以降でサポート。

HIVE バージョン 1.1 では、交差結合を生成する詳細レベル表現は、信頼性が高くありません。

交差結合は、結合する明示的なフィールドがない場合に発生します。たとえば、詳細レベル表現 {fixed [Product Type] : sum(sales)} では、ビューが 1 つのディメンション [Ship Mode] のみを含んでいる場合、交差結合が作成されます。交差結合では、1 番目のテーブルの各行と 2 番目のテーブルの各行を組み合わせた行を生成します。
IBM BigInsights サポート済み。
IBM DB2 バージョン 8.1 以降でサポート。
MarkLogic バージョン 7.0 以降でサポート。
Microsoft Access サポートされていません。
Microsoft Jet ベースの接続 (Microsoft Excel、Microsoft Access、およびテキスト用のレガシー コネクタ) サポートされていません。
Microsoft SQL Server SQL Server 2005 以降。
MySQL サポート済み。
IBM PDA (Netezza) バージョン 7.0 以降でサポート。
Oracle バージョン 9i 以降でサポート。
Actian Matrix (ParAccel) バージョン 3.1 以降でサポート。
Pivotal Greenplum バージョン 3.1 以降でサポート。
PostgreSQL バージョン 7 以降でサポート。
Progress OpenEdge サポート済み。
SAP HANA サポート済み。
SAP Sybase ASE サポート済み。
SAP Sybase IQ バージョン 15.1 以降でサポート。
Spark SQL サポート済み。
Splunk サポートされていません。
Tableau Data Extract サポート済み。
Teradata サポート済み。
Vertica バージョン 6.1 以降でサポート。
## 関連項目 [Tableau での詳細レベル表現の作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_lod.htm) [詳細レベル (LOD) 表現について](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/whitepapers/understanding-lod-expressions) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 欠落した値や空の行と列の表示または非表示 日付または数値ビンを使用する場合、Tableau にはデータに表されている値のみが表示されます。データに値の範囲全体が含まれていない場合、欠落した値は表示されません。 次のようなデータ セットがあるとします。このデータ セットには、**月**の列と**サイズ**の列があります。1 月から 5 月までと 9 月から 12 月までの行がありますが、6 月、7 月、8 月のデータは記録されていません。この場合に Tableau で折れ線グラフを作成すると、欠落した月は表示されません。欠落した月を表示して、この期間に記録されたデータが存在しないことを明確にすることもできます。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/missing_values_0.png "6 月、7 月、8 月の行がまったくない小さなデータ セット") ## 既知の範囲の欠落値を表示する Tableau では、日付や数値ビンなどの可能なドメインが明確に定義されているため、このサンプル データ セットから 6 月、7 月、8 月の欠落月を推測できます。データに月曜日、火曜日、水曜日、土曜日、日曜日が含まれている場合、Tableau は欠落値を木曜日および金曜日として入力できます。ただし、データ セットが青緑、緑、青、黄などの色のリストである場合、残りの値が何であるかを確実に知る方法がないため、Tableau は欠落値を推測できません。 \[欠落した値を表示\] オプションが表示されない場合、データは、Tableau が欠落値を特定できるようにするための要件を満たしていません。 ### 欠落値の表示を切り替える 既定では、日付範囲または数値ビンの欠落したヘッダー値は表示されません。この例の x 軸は 5 月から 9 月までです。 ![1 月から 12 月までの売上データを表示する折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/missing_values1.png) 欠落したヘッダー値を表示して不完全なデータを示すことができます。 - 日付またはビン ヘッダーを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[欠落した値を表示\] を選択します。 ![欠損値を表示するオプションを含むメニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/missing_values3.png) この例の x 軸が更新され、6 月、7 月、8 月のヘッダーが含まれるようになります。 ![12 か月間の売上傾向を示す折れ線グラフ。中央に欠損値があります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/missing_values2.png) 既定の動作に戻すには、\[欠落した値を表示\] をオフにします。 - 日付またはビン ヘッダーを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[欠落した値を表示\] をオフにします。 ## Null と 欠落値 欠落したヘッダー値と null データには違いがあります。欠落している月の例では、6 月、7 月、8 月の行全体がデータ セットから欠落しています。3 月はデータの行として存在しますが、3 月の \[サイズ\] 列の値は空です。これは null 値です。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/missing_vs_null.png "2 月のセルが空で、6 月、7 月、8 月の行がまったくない小さなデータ セット") Viz では、null に対してのみ null インジケーターがあり、ヘッダー値が欠落しているために生じるギャップに対しては null インジケーターがありません。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/missing_vs_null_2.png "null 値と欠落値によるギャップがある折れ線グラフ") ZN() 関数を使用した計算フィールドで、null 値を置き換えることができます。ZN は null をゼロに置き換えます (ただし、欠落しているヘッダー値は置き換えません)。3 月のサイズは null なので、`ZN(Size)` は 3 月をゼロにします。ただし、6 月、7 月、8 月には行がまったくありません。これらの月は null ではなく欠落しているため、ZN は行を作成したり、ゼロを追加したりしません。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/missing_vs_null_3.png "数か月分の情報が欠落している 2 つの棒グラフ。一方には null があり、もう一方には 0 がある") ZN 関数の詳細については、「[数値関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_number.htm)」を、null の処理方法の詳細については、「[NULL 値の書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_specific_numbers.htm#Format_null_values)」を参照してください。 **注**: ビューに表示されている欠落した値に対して計算を実行することもできます。これを行うには、上部にある \[分析\] メニューを開き、\[Infer Properties from Missing Values (欠落した値からプロパティを推測する)\] を選択します。この例については、[生成されたマークを使用した予測モデリング](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_generated_marks.htm)を参照してください。 ## 空の行および列の表示と非表示 Tableau Desktop のみで使用できます。 日付または数値ビンでないフィールドを操作している場合、Tableau では空の行と列が既定で非表示になります。 たとえば、学生クラブとそのクラブに所属する学生を調べているとします。クラブに所属していない学生がいる場合、その学生の名前は、学生とクラブのディメンションのみの Viz に表示されません。空の行を表示するには、\[分析\] > \[表のレイアウト\] \> \[空の行を表示\] を選択します。

空の行を非表示 (既定)

ジェイはどのクラブにも所属していないので、学生のジェイには行がありません。各行にはプレースホルダー マーク (Abc) があります。

空の行を表示

ジェイはどのクラブにも所属していませんが、空の行が表示されるため、プレースホルダー マーク (Abc) のないジェイの行が存在します。
3 人の従業員の合計労働時間を示す横棒グラフ。 4 人の従業員の合計労働時間を示す横棒グラフ。
同様に、空の列を表示するには、\[分析\] > \[表のレイアウト\] \> \[空の列を表示\] を選択します。 **注**: 複数の基底テーブルがあるデータ ソースでマルチファクト関係を操作している場合、空の行に null を表示するタイミングを決定する複雑なロジックが存在する可能性があります。詳細については、「[マルチファクト関係データ モデルについて](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm)」を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 注釈の追加 注釈をビジュアライゼーションに追加して、特定のマーク、地図上の場所などの特定のポイント、または散布図マークのクラスタなどのエリアをコールアウトします。 **注**: Web 作成では、(ワークシートまたはダッシュボード内の) ビューを右クリックしてポイントまたはマーク注釈を選択することにより、注釈の作成や削除を実行できます。注釈を再度右クリックすると注釈を編集または削除できます。現時点では、注釈の書式設定や移動は Web ではサポートされていません。 ビジュアライゼーションに他のテキスト エレメントを追加して書式設定するには、[ビューの各部分の書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_specific_titlecaption.htm)を参照してください。 ## 注釈の追加 注釈を viz に追加するには 1. ワークシートでデータ ポイントを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) するか、viz で注釈を追加する場所を特定して \[注釈を付ける\] を選択し、追加する注釈のタイプを選択します。 Tableau では、次の 3 つの注釈タイプがあります。 - マーク - 選択したマークに関連付ける注釈を追加するには、このオプションを選択します。このオプションは、データ ポイント (マーク) が選択されている場合にのみ使用できます。 - ポイント - ビュー内の特定のポイントに注釈を付けるには、このオプションを選択します。 - エリア - 外れ値のクラスタ、対象範囲など、viz 内のエリアに注釈を付けるには、このオプションを選択します。 2. \[注釈の編集\] ダイアログ ボックスを開いて、注釈に表示するテキストを入力します。 注釈テキストに動的変数を挿入するには、\[挿入\] メニューを使用します。たとえば、注釈は参照元データが変更されると更新されるデータ値を表示できます。使用できる動的変数は、マーク、ポイント、またはエリアに注釈を付けているかどうかによって決まります。 3. 終了したら、\[OK\] をクリックします。 viz に注釈が付いて更新されます。 ![マークに注釈を付けるプロセス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/annotate1.gif) ## 注釈の編集 注釈を編集するには 1. viz 内の注釈を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[編集\] を選択します。 2. \[注釈の編集\] ダイアログ ボックスを開いて注釈テキストを編集し、\[**OK**\] をクリックします。 ![マークの注釈を編集するプロセス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/annotate2.gif) ## 注釈の再配置 注釈を追加したら、注釈の移動、サイズの変更、線の調整、およびテキストの移動を行うことができます。注釈の種類によって再配置や変更の方法が異なります。このセクションでは、注釈の種類ごとに再配置、サイズ変更、および変更の方法について説明します。 マーク注釈 マーク注釈を選択すると、本体と線が選択され、複数のサイズ変更ハンドルが表示されます。これらのハンドルを使用して、本体と線のサイズを変更します。 ![選択したボックスのサイズ変更マーク。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/resize_mark1.png) #### 本体の位置を変更するには - 選択した注釈の本体をクリックして新しい位置にドラッグします。 ![選択したボックスのサイズ変更マーク。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/resize_mark2.png) #### 本体のサイズを変更するには - 本体のサイズ変更ハンドルをクリックして左右にドラッグします。テキストと高さは、本体の幅に合わせて自動的に調整されます。 ![選択したボックス上のボックスのサイズを変更するハンドル アイコン。ボックスのサイズを左または右に変更するオプションがあります。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/resize_mark4.png) #### 線のサイズを変更するには - 線のサイズ変更ハンドルをクリックしてドラッグします。 ![テキストのハンドル アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/resize_mark5.png) ![選択したボックスのサイズが変更されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/resize_mark6.png) ポイント注釈 ポイント注釈は、リファレンス ラインや軸上の値など、ビューの特定のポイントにマークを付けます。ポイント注釈は、線とテキストで表示されます。ポイント注釈を選択すると、複数のサイズ変更ハンドルが表示されます。これらのハンドルを使用して、本体と線の位置とサイズを変更します。 ![ポイント注釈ボックスが付いた Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/resize_point1.png) #### 本体の位置を変更するには - 選択した注釈の本体をクリックして新しい位置にドラッグします。本体を移動すると、選択した特定のポイントを指すように、線のサイズは自動的に変更されます。 ![ボックス本体の位置を変更するアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/resize_point2.png) #### 本体のサイズを変更するには - 両側のサイズを変更するハンドル ![ボックスのサイズを変更するハンドル アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/resize_mark3.png) をクリックして左右にドラッグします。テキストと高さは、本体の幅に合わせて自動的に調整されます。 ![本体のサイズが変更されたテキスト ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/resize_point3.png) #### 線の終点を移動するには - 新しい位置を指すように、線の端 ![ボックスのサイズを変更するハンドル アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/resize_mark3.png) をクリックしてドラッグします。 ![線の端の点を使用してサイズが変更されたテキスト ボックス。 ](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/resize_point4.png) エリア注釈 エリア注釈を使用すると、ビューのエリアをハイライトまたはコールアウトすることができます。エリア注釈は特定のマークに関連付けられておらず、一般的には複数のマークのコールアウトに使用されます。エリア注釈を選択すると、複数のサイズ変更ハンドルと 2 つのテキスト ハンドルが表示されます。これらのハンドルを使用して、ボックスとテキストの位置とサイズを変更します。 ![データ ポイントのクラスターを強調表示する赤いボックスが付いた散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/resize_area1.png) #### ボックスの位置を変更するには - 選択した注釈のボックスをクリックして新しい位置にドラッグします。 ![データ ポイントのクラスターを強調表示する領域注釈の図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/resize_area2.png) #### ボックスのサイズを変更するには - ボックスのサイズ変更ハンドルのいずれかをクリックしてドラッグします。 ![ボックスのサイズを変更するハンドル アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/resize_mark3.png) ![データ ポイントのクラスターを強調表示する赤いボックスが付いた散布図。ボックスは右下隅でサイズを変更します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/resize_area3.png) #### テキストの位置を変更するには - 中央のテキスト ハンドル ![テキストのハンドル アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/resize_mark5.png) をクリックして新しい位置にドラッグします。 ![データ ポイントのクラスターを強調表示する赤いボックスが付いた散布図。ボックス上のポイントは、サイズを変更するためにドラッグできる場所を示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/resize_area4.png) #### テキストの幅を変更するには - 右のテキスト ハンドル ![テキストのハンドル アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/resize_mark5.png) をクリックして左から右へドラッグします。テキストの高さは、幅に合わせて自動的に調整されます。 ![データ ポイントのクラスターを強調表示する赤いボックスと、サイズを変更するために右にドラッグされているタイトル ボックスを含む散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/resize_area5.png) ## 注釈の書式設定 注釈のテキスト、本文、行を変更できます。たとえば、本体をボックスや単一端にするか、または完全に非表示にするかどうかを指定できます。また、マークやポイント注釈の線の最後に矢印や点を付けるか、線のままにするかなどを指定できます。 **注釈を書式設定するには** 1. 1 つまたは複数の注釈を選択し、選択した注釈の 1 つを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して、\[書式設定\] を選択します。 \[**データ**\] ペインのワークスペース左側にある \[書式設定\] ペインを開きます。 2. \[書式設定\] ペインでドロップダウンを使用して、フォントのプロパティ、テキストの配置、線のスタイル、および網掛けを指定します。 ![マークの注釈を編集するプロセス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/annotate3.gif) ## 注釈の削除 viz から注釈を削除するには 1. viz で 1 つまたは複数の注釈を選択します。 2. 選択した注釈の 1 つを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して、\[削除\] を選択します。 ## 関連項目 [マーク ラベルの表示、非表示、および書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/annotations_marklabels_showhideworksheet.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 生成されたマークを使用した予測モデリング Tableau を一定期間使用している方は、「データの高密度化」という言葉を聞いたことがあるかもしれません。データの高密度化は、参照元データ ソースのレコードでサポートされていないマークであっても、Tableau によってマークが生成され、ビューに追加されるプロセスを指します。このプロセスは、日付軸を拡張するために、または[予測モデリング関数](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/predictions_overview.htm)を使用している場合は予測を表示するために実行される場合があります。 **ビデオを視聴する**: データの高密度化に関する詳細については、TC19 のプレゼンテーション[「データをどのように操作しましたか? データの帰属化と高密度化の詳細」](https://tc19.tableau.com/learn/sessions/zen-master-you-did-what-your-data-deep-dive-imputing-and-densifying-data)を参照してください。 詳細: [Data Plus Science](https://www.dataplusscience.com/) による[データの高密度化](https://www.dataplusscience.com/DataDensification.html)に関するブログ投稿を参照してください。 ## 欠落した値に関する予測を計算する たとえば、将来の日付の予測を追加する必要がある場合があります。既定では、Tableau で[欠落した値](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/missing_values.htm)は表示されませんが、次の手順を実行して、これらのマークを生成できます。 1. 日付ヘッダーまたはビン ヘッダーを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) します。 2. \[欠落した値を表示\] を選択します。 ![\[欠落した値を表示\] が選択されたフィールドのコンテキスト メニュー](Img/predict_densify1.png) ただし、これだけでは生成されたマークに関する予測を行うのに十分ではありません。これらのマークに対して計算を実行しようとすると (予測計算かどうかに関係なく)、Tableau は [NULL 値](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datafields_specialvalues.htm#null-numbers-and-dates-and-negative-values-on-log-axes)を返します。これらのマークは存在しない欠落値に基づいているため、これは予期された動作です。 これらの欠落した値に関する予測を行うには、上部の \[分析\] メニューを開き、\[欠落した値のプロパティを推測\] を選択します。 ![\[欠落した値のプロパティを推測\] が選択された分析メニュー](Img/predict_densify2.png) **注**: 既定の設定では、\[欠落した値を表示\] がオンの場合でも、\[欠落した値のプロパティを推測\] がオフになっています。\[欠落した値を表示\] を使用して展開できるフィールドまたは軸には、この設定を適用できます。 ## 生成されたマークに関する予測の例 ここで、この動作について詳しく説明します。\[欠落した値を表示\] と \[欠落した値のプロパティを推測\] の設定のどちらかまたは両方がオン/オフになっているかどうかに応じて、ビジュアライゼーションにどのような影響があるかを示した 3 つの図を比較します。続けるには、Tableau Public からワークブック[「欠落した値に関する予測」](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/PredictionsonMissingValues/ShowMissingValuesONInferProperitesfromMissingValuesON)をダウンロードします。 ATTR(DAY(\[Order Date\])) を予測変数として使用した予測が含まれています。これはデータの最適な予測変数ではありませんが (不十分な予測を生成します)、この記事の目的に沿う形で、\[欠落した値のプロパティを推測\] の適切な図を示しています。 以下に示すように、各 Viz では、\[行\] シェルフに 4 つの同じメジャーが含まれています。 - 行 1: `SUM([Profit])` - 行 2: `RUNNING_SUM(SUM([Profit]))` - 行 3: `ATTR(DAY([Order Date]))` - 行 4: `MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Profit]),ATTR(DAY([Order Date])))` ### 図 1 ![図 1](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predict-infer1.png) 上の図では、\[欠落した値を表示\] と \[欠落した値のプロパティを推測\] の両方がオフになっています。これは、Tableau の既定の設定です。 \[欠落した値のプロパティを推測\] がオンで、\[欠落した値を表示\] がオフになっている場合、同じ Viz が表示されます。これは、\[欠落した値のプロパティを推測\] は、\[欠落した値を表示\] がオンになっていることに依存するためです。 ### 図 2 ![図 2](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predict-infer2.png) 上の図では、\[欠落した値を表示\] がオンで、\[欠落した値のプロパティを推測\] がオフになっています。既定の設定では、\[欠落した値を表示\] がオンの場合でも、\[欠落した値のプロパティを推測\] がオフになっています。 この状況では、欠落した値 の ATTR on DAY(\[Order Date\]) の値は計算されないことに注意してください (行 3)。高密度化された日付の予測は生成されますが、行 3 に示すように実際の ATTR(DAY(\[Order Date\])) を推測することができないため、すべての欠落した日付の予測は同じになります。事実上、これらのマークは、DAY(\[Order Date\]) が NULL であるかのように計算されています。 ### 図 3 ![図 3](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/predict-infer3.png) この図では、\[欠落した値を表示\] と \[欠落した値のプロパティを推測\] の両方がオンであり、動作中の \[欠落した値のプロパティを推測\] 設定が示されています。 図に示されているように、ATTR(DAY(\[Order Date\])) を推測できるため (行 3)、行 4 の予測で使用して、スムーズな予測曲線を生成することができます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 異なるデバイス タイプのダッシュボード レイアウトの作成 ダッシュボードには、幅広い画面サイズにわたるさまざまなタイプのデバイスのレイアウトを含めることができます。これらのレイアウトを Tableau Server または Tableau Cloud にパブリッシュすると、ダッシュボードを表示する人々は、スマートフォン、タブレット、またはデスクトップに向けてデザインが最適化されていることに気付きます。作成者としては、単一のダッシュボードを作成し、単一の URL を配布する必要しかありません。 ![ビジネス メトリクスのグラフを表示する 2 つのスマートフォン画面。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/mobile_dsds.png) ## 既存ダッシュボードとデバイス レイアウトの関係性 デバイス レイアウトは、\[ダッシュボード\] タブの \[既定\] に表示されます。最初は、各デバイス レイアウトには、既定ダッシュボードのすべてのアイテムが含まれ、サイズやレイアウトも同様に既定から取得されます。 既定ダッシュボードが親、デバイス レイアウト (デスクトップ、タブレット、電話) は子であると考えてください。デバイス レイアウトに追加するビュー、フィルター、操作、凡例、またはパラメーターは、最初に既定のダッシュボード内に配置されている必要があります。 ### スマートフォン レイアウトと既定のダッシュボード 変更内容を自動的に既定のダッシュボードに反映させるユニークなスマートフォン レイアウト オプションを使用して時間を節約するには、開いたロック アイコン ![ダッシュボードのロック解除アイコン。ロックが解除された灰色の南京錠のシンボルで表されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd_manual_phone_lock.png) をクリックするか、ポップアップ メニューから \[レイアウトの自動生成\] を選択します。 ![ダッシュボードのロック解除アイコンとコンテキスト メニューが展開され、レイアウトの自動生成オプションが選択されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd_automatic_phone_new.png) 閉じたロック アイコン ![ダッシュボードのロック アイコン。ロックされた灰色の南京錠のシンボルで表されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd_automatic_phone_lock.png) をクリックするか、メニューから \[レイアウトの編集\] を選択すると、スマートフォン レイアウトが完全に独立するので、アイテムの追加と配置を手動で行い、変更内容を既定のダッシュボードに反映させる必要があります。 ![電話のロック アイコンが選択され、ドロップダウンからレイアウトの編集オプションが選択されたダッシュボード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd_manual_phone.png) ### デスクトップ レイアウトおよびタブレット レイアウトと既定のダッシュボード スマートフォン レイアウトとは異なり、デスクトップ レイアウトおよびタブレット レイアウトはダッシュボードに手動で追加する必要があります。デスクトップ レイアウトおよびタブレット レイアウトは常に既定のダッシュボードから独立しているため、各デバイス レイアウトにはオブジェクトの独自の配置を含めることができます。 ![タブレットのレイアウトとサイズの設定を備えたダッシュボード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd8.png) ## 電話のレイアウトを自動で追加する 2 つのオプションで、電話レイアウトを自動的に追加できます。 - 不足している古いダッシュボードを開くたびに電話のレイアウトを作成するには、 ダッシュボード > 既存のダッシュボードに電話レイアウトを追加を選択します。 - 新しいダッシュボードを作成するたびに電話レイアウトを作成するには、\[ダッシュボード\] > \[新しいダッシュボードに電話レイアウトを追加\] を選択します(このオプションは既定で有効になっています。) ## デバイス レイアウトのプレビューと追加 1. ダッシュボード シートを開きます。 2. 左側の \[ダッシュボード\] タブで、\[デバイスのプレビュー\] をクリックします。 ![デバイス プレビュー オプションが強調表示された Tableau ダッシュボード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd2.png) デバイスのプレビューモードで、これらのオプションはダッシュボードの上に表示されます。 ![デバイスの種類とモデルを切り替えるオプションを備えたデバイス プレビュー ツールバー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd14.png) 3. \[デバイス タイプ\] や \[モデル\] をクリックし、さまざまな画面サイズを探索します。次に、これらのオプションを設定します。 - ダッシュボードが横モードまたは縦モードでどのように表示されるかを確認するには、![画面を回転するアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd6.png) をクリックします。通常、横はタブレット、縦は携帯電話に最適です。 - Tableau Mobile アプリを選択して、ブラウザーではなくアプリでダッシュボードが表示された場合にどう見えるかを確認します。このオプションは iOS または Android デバイスで利用可能で、ダッシュボードをわずかに縮小し、アプリ制御用のスペースを残ります。 4. \[デバイスのタイプ\] (タブレットなど) を選択します。 ![タブレットが強調表示されたデバイス プレビューの Tableau ダッシュボード オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd5.png) 5. 右上隅で、選択したデバイス種別の \[レイアウトの追加\] ボタンをクリックします (例えば、\[タブレット レイアウトの追加\]。 ![Tableau レイアウトを追加するための Tableau ダッシュボード オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd7.png) 6. 新しい \[デバイスのタイプ\] を選択し、\[レイアウトの追加\] をクリックしてレイアウトを追加します。 ![電話デバイス タイプが選択されたデバイス プレビュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd15.png) 各デバイス タイプにレイアウトを作成すると、ユーザーが別のデバイスからダッシュボードを閲覧した際のユーザー体験を最大限にコントロールできます。3 つのレイアウトすべてを備えたダッシュボードをパブリッシュした後は、ユーザーは既定のダッシュボード レイアウトを目にしません。その代わりに、適切なデバイス固有のレイアウトが常に表示されます。 ![デスクトップが強調表示されたデバイス プレビューの Tableau ダッシュボード オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd20.png) **注**: ビューに変更を加える場合は、関連するデバイス レイアウトをダブルクリックし、期待通りの外観になっていることを確認してください。 ## デバイス レイアウトのカスタマイズ デバイス レイアウトをダッシュボードに追加した後、オブジェクトの再配置を開始して好みの外観を作成することができます。 1. デスクトップ レイアウトおよびタブレット レイアウトでは \[カスタム\] をクリックします。 ![タブレット用のカスタム レイアウト オプションが選択されたダッシュボード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd_manual_desktop_or_tablet.png) スマートフォン レイアウトでは、ロック アイコン ![ダッシュボードのロック アイコン。ロックされた灰色の南京錠のシンボルで表されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd_automatic_phone_lock.png) をクリックするか、ポップアップ メニューから \[レイアウトの編集\] を選択します。 ![電話のロック アイコンが選択され、ドロップダウンからレイアウトの編集オプションが選択されたダッシュボード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd_manual_phone.png) 2. レイアウトに追加した内容は、左側の \[レイアウト\] の下に表示されます。アイテムに付いた青いチェック マークは、現在作業中のデバイス レイアウトの一部であることを意味します。 ![棒グラフが強調表示されたカスタム タブレット レイアウト ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd12.png) 3. アイテムを削除しても、現在のデバイス レイアウトから削除されるだけです。既定のダッシュボード上にはまだ存在しているため、デバイス レイアウトに再び追加できます。 ![タブレットからビューを削除するオプションを備えたダッシュボード上の折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd9.png) 4. \[デバイス モデル\] オプションを順にクリックし、さまざまなレイアウトでレイアウトがどのように表示されるかを確認します。 ![iPad (1024X768) オプションが選択されたデバイス モデル メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd11.png) 最終的には、ダッシュボードを読み込む Web ブラウザーのサイズによってデバイス上に表示するレイアウトが決まります。詳細については、[デバイスが表示するレイアウトの確認](#Confirm)を参照してください。 5. \[サイズ\] の下にある左側のオプションを使ってみてください。 ![すべてに合わせることが選択されているタブレット サイズの設定オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd13.png) **既定**:デバイス レイアウトの高さと幅は、既定ダッシュボードが使用しているものを模倣します。たとえば、タブレットのレイアウトを作成して既定ダッシュボードをデスクトップ ブラウザー (1000 x 800) の固定サイズに設定し、\[サイズ\] を \[既定\] に設定すると、タブレット レイアウトのサイズは 1000 x 800 になります。 **すべてを適応**:すべてのアイテムは、デバイスのフレーム サイズに合わせて自動的にサイズ変更されます。デバイスのフレーム サイズはデバイスのタイプ、モデル、向き (縦または横)設定によって決まります。 **幅に合わせる** (携帯電話の推奨設定): アイテムはデバイス フレームの幅に合わせて自動的にサイズ変更されますが、高さは固定されます。これは、携帯電話のレイアウトや縦スクロール レイアウトに適したオプションです。 ## 携帯電話用に最適化 携帯電話で画面が小さくても、さらに最適化するとメリットが得られます。これらの技術を試してみてください。 ### 手動でのスマートフォン レイアウトの最適化 自分でスマートフォン レイアウトを編集することにした場合、フィルターの配置をすぐに最適化するほか、空白の削除などを行うことができます。\[ダッシュボード\] タブで、\[スマートフォン\] の右側にあるポップアップ メニューをクリックし、\[レイアウトの最適化\] を選択します。 ![電話のロック解除アイコンが選択され、ドロップダウンからレイアウトの最適化オプションが選択されたダッシュボード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd_optimize_phone.png) このコマンドでは、現在スマートフォン レイアウトにあるアイテムの再配置のみが行われます。スマートフォン レイアウトを継続的に更新し、すべての変更内容を既定のダッシュボードに反映させる場合は、\[レイアウトの自動生成\] を選択します。 ### インスタント メッセージと電話呼び出しを起動するリンクの追加 携帯電話ユーザーがカギを握る人々にダッシュボードのコンテンツについて迅速に連絡できるように、自動的に SMS メッセージと通話を起動する [URL アクション](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_url.htm)をオブジェクトに追加します。リンク形式 `sms:_phone-number_` または `tel:phone-number` を使用します。必要に応じて国コードと市外局番を含めてください。 ### 携帯電話固有のバージョンのビューの作成 既定のダッシュボードの特定のビューの複製を作成し、1 つをデスクトップ表示に最適化して 2 つを携帯電話用に最適化します。 1. ビューのワークシートに移動し、タブをクリックしてから、\[シートの複製\] を選択します。 ![シートの複製オプションが選択されたコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd16.png) 2. モバイル閲覧用にビューをカスタマイズします。 たとえばマップに関しては、既定で特定の地域にズーム インしたり、パン、ズーム、およびその他の機能を無効化する場合もあります。[ユーザーによるマップの操作方法のカスタマイズ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_customize_interaction.htm)を参照してください。 ![マップ単位の設定、パンとズームの許可、マップ検索の表示、ビュー ツールバーの表示などのオプションを含むマップ オプション ウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd17.png) 3. 新しいビューを既定のダッシュボードに追加し、作成中のデバイス レイアウトで利用できるようにします。 ### タイトルの短縮化 モバイルの閲覧には、短いタイトルが適しています。タイトルを編集するには、ダブルクリックします。 ### 空白の最適化 空白は考慮すべき別の視覚要素です。携帯電話では画面のスペースが小さく、そのスペースを最大限に活用する必要がある一方、ユーザーがフィルターやその他のアイテムを不用意に選択しないよう、ユーザーがタップやスクロールを開始できる安全な場所を提供しなければならない場合もあります。 空白を追加するには、パディングまたは\[ブランク\]オブジェクトを使用します。詳細については、[ダッシュボードのサイズとレイアウト](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dashboards_organize_floatingandtiled.htm)を参照してください。 ## ダッシュボードのパブリッシュ 1. \[サーバー\] > \[ワークブックのパブリッシュ\] をクリックします。まだサインインしていない場合は、認証資格情報を求められます。 2. \[Tableau Server にワークブックをパブリッシュ\] ダイアログ ボックスで、\[シートをタブとして表示\] チェック ボックスがオフになっていることを確認します。 ![シートをタブとして表示したり、選択内容を表示したり、外部ファイルを含めたりするためのオプションを含むその他のオプション ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd21.png) デバイス固有のダッシュボードでこのチェック ボックスをオンにすると、Web ブラウザーのサイズを正しく検出し、正しいレイアウトを読み込むサーバーの機能とタブのサイズ調整要件が干渉します。 3. \[パブリッシュ\] をクリックします。 ## ダッシュボードのテスト ダッシュボードを Tableau Server や Tableau Cloud にパブリッシュした後、別のブラウザー サイズで表示してダッシュボードをテストします。 1. Tableau Server または Tableau Cloud でダッシュボードを開きます。 2. ページの右上隅で \[共有\] をクリックし、\[リンク\] テキスト ボックスの内容をコピーします。 ![ダッシュボード ビューを編集、共有、埋め込むためのオプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_dsd22.png) 3. 文字列を Web ブラウザー URL に貼り付けます。文字列には、`embed=y` を含める必要があります 4. ブラウザー URL として埋め込みコード文字列を使用し、Web ブラウザー ウィンドウのサイズを変更して異なるレイアウトを試してから更新してください。 ## デバイスが表示するレイアウトの確認 デバイスの表示するダッシュボード レイアウトは Tableau ビューが表示される iframe の極小寸法 (高さまたは幅) に基づきます。この高さまたは幅は、デバイスの画面解像度ではなく iframe の CSS ピクセル サイズであり、ピクセル サイズよりも大きくなる場合があります。時折デスクトップ、タブレット、または携帯電話レイアウトが他の種別のデバイスに現れることがあります。例えば、デスクトップ コンピューターのディスプレイまたはブラウザー ウィンドウが小さければ、タブレット レイアウトが現れる可能性があります。
iframe の最小サイズの場合...このデバイス レイアウトは次の場合に現れます...
500 ピクセル以下携帯電話
501 ～ 800 ピクセルタブレット
800 ピクセル超Desktop
Tableau Cloud や Tableau Server のユーザーが、スマートフォンやタブレットのレイアウトに制限が多いと感じたら、ツールバーの表示設定ボタンを使用して、デスクトップ イアウトを表示することができます。このボタンは、デスクトップ レイアウトとモバイル レイアウトを切り替えることができるトグルです。ボタンの配置は、ダッシュボードを表示しているデバイスによって異なります。 ![表示オプション](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/desktop_mobile_layout2.png) デスクトップ デバイスの表示設定 ![表示オプション](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/desktop_mobile_layout.png) タブレットの表示設定 ![表示オプション](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/desktop_mobile_layout3.png) スマートフォンの表示設定 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 相対日付フィルターの作成 相対日付フィルターは動的に更新され、現在の週、日付までの 1 年間、過去 10 日間など、ビューを開いたときの期間が表示されます。相対日付フィルターを使用すると、常に最新のデータを表示するビューを簡単に作成できます。 ### ステップ 1: 日付フィールドをフィルター シェルフにドラッグ 日付フィールドを \[データ\] ペインから \[フィルター\] シェルフにドラッグします。\[フィールドのフィルター\] ダイアログ ボックスで、\[相対日付\] を選択してから、\[次へ\].を選択します。 ![相対日付または日付の範囲でフィルタリングするオプションを備えた \[フィルター\] フィールド ダイアログ ボックス。](Img/qs_relative_dates1.png) ### ステップ 2: 時間単位の選択 \[フィルター\] ダイアログ ボックスで、\[相対日付\] を選択してから、フィルターの時間の単位を選択します。たとえば、過去 3 週間のみを表示するには、\[週\] を選択します。 ![日付をフィルタリングするオプションを含むダイアログ ボックス。今週、先週、来週など、特定の日付または相対日付でフィルタリングできます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/qs_relative_dates2.png) ### ステップ 3: 期間の定義 \[フィルター\] ダイアログ ボックス下部のオプションを使用すると、ビューに含める期間を指定できます。たとえば、過去 3 週間を表示するには、\[Last (過去)\] を選択してから、数字の 3 を選択します。 ![過去、未来、今週など、相対的な日付でフィルタリングするオプションを含むドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/qs_relative_dates3.png) 選択した特定の時間の範囲は、\[フィルター\] ダイアログ ボックスの右上に表示されます。 ![2015 年 4 月 26 日から 2015 年 5 月 2 日までの相対日付にフィルタリングされた Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/qs_relative_dates4.png) **注:** 「最終」の日付期間には、まだ一部の日付がまだ到来していない場合でも、現在の暦の単位がすべて含まれます。たとえば、最終月を選択し、現在の日付が 1 月 7 日である場合、1 月 1 日から 1 月 31 日までの日付が表示されます。 ### ステップ 4: ビューの更新の確認 選択した相対日付範囲が常に表示されるようにビューが更新されます。 ![オーダー日全体にわたる利益の傾向を表示する折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/qs_relative_dates5.png) 作成した相対日付フィルターをカードとしてビューに表示できます。[ビューでインタラクティブ フィルターを表示する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering.htm#ShowFilter)を参照してください。特定の日付範囲を確認するには、フィルター カードのメニューを選択します。 ![2018 年 1 月 1 日から 2020 年 12 月 31 日までの相対日付にフィルタリングされた Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/qs_relative_dates6.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 視覚化内でのデータの並べ替え Tableau ではさまざまな方法でデータを並べ替えることができます。Viz を表示しているときは、軸、ヘッダー、またはフィールド ラベルを 1 回クリックするだけで、データを並べ替えることができます。作成環境では、ツールバーの並べ替えアイコンを使用してヘッダーや凡例を手動で並べ替えたり、並べ替えメニューから並べ替えたりすることもできます。 > [!TIP] > > **ヒント**: 自分で探索するには、これらの例で使用した[ワークブック](https:\\mkt.tableau.com\Help\Sorting.twbx)をダウンロードしてください (Tableau Desktop が必要です)。 ## 軸、ヘッダー、またはフィールド ラベルからすばやく並べ替え 並べ替えボタンを 1 回クリックすることにより、さまざまな方法で Viz を並べ替えることができます。 いずれの場合も、**1 回**クリックすると降順で並べ替えが実行され、**2 回**クリックすると昇順で並べ替えが実行され、**3 回**クリックすると並べ替えがクリアされます。 ![Viz 上の並べ替えアイコンの位置。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sort_quicksorticons.png) フィールド ラベル (色相)、ヘッダー (ライト グリーン)、または軸 (メトリクス A) に表示される並べ替えアイコン 参照元データが変化すると、並べ替えは更新されます。 ### 軸からの並べ替え 1. 数値軸にカーソルを合わせて並べ替えアイコンを表示します。 2. アイコンをクリックして並べ替えます。 ![軸からの並べ替え。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sort_fromaxis.png) 並べ替え: 各色合い内の色がメトリクス A によって降順で並べ替えられる この例では、**メトリクス A** の値に基づいて **\[色\]** に並べ替えが適用されます (行の並べ替え)。色相 > 色のような階層ディメンションがある場合、並べ替えは最も内側のディメンションに適用されます。この例では、\[**色\]** は \[**色合い**\] の中で並べ替えられます。\[濃いマゼンタ\] は、\[紫\] の色合いのペインの中にとどまる必要があるため、Viz の最上部に並べ替えられることはありません。 ### ヘッダーからの並べ替え 1. ヘッダーにカーソルを合わせて並べ替えアイコンを表示します。または、ヘッダーをクリックして、並べ替えオプションを含むツールヒントを表示します。 2. アイコンをクリックして並べ替えます。 ![ヘッダーからの並べ替え。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sort_fromheader.png) 並べ替え: \[Material (材料)\] が \[Metric B (メトリクス B)\] の \[Green (緑)\] によって昇順で配置されている。 この例では、そのヘッダーが並べ替えに使用されているため、並べ替えはメトリクス B に基づいて **\[材料\]** に適用されます (列 (\[Paint (塗料)\]、\[Fabric (布)\]、\[Paper (紙)\]) の並べ替え)。 ### フィールド ラベルからの並べ替え 1. フィールド ラベルにカーソルを合わせて並べ替えアイコンを表示します。 フィールド ラベルの並べ替えアイコンは、ヘッダーや軸とは若干異なります。デフォルトのオプションはアルファベット順の並べ替えですが、ビュー内のフィールドによって並べ替えることができるメニューもあります。 ![フィールド ラベル メニューからの並べ替え。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sort_fieldlabelmenu.png) 2. A-Z アイコン ![A が Z の上に積み重ねられ、文字の横に下矢印があるアイコン](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/icon_sort_az.png) をクリックして、アルファベット順に並べ替えます。または、メニューをクリックして、並べ替えるフィールドを選択します。アイコンが棒グラフ アイコンに切り替わったら、クリックして並べ替えることができます。 ![フィールド ラベルからの並べ替え。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sort_fromfieldlabel.png) 並べ替え: \[Hue (色合い)\] が \[Metric B (メトリクス B)\] によって降順で並べ替えられる。 この例では、メトリクス B の合計に基づいて並べ替えが最も外側のディメンション (色相) に適用されます (メトリクス B が各色相内のすべての色に対して集計され、その合計値をもとに色相が並べ替えられます。したがって、\[Purple (紫)\]、\[Green (緑)\]、\[Blue (青)\] の順になります)。 ### 並べ替えアイコンが表示されない場合 並べ替えアイコンが表示されない場合は、この機能がオフになっているか、そのビューを並べ替えることができない可能性があります。並べ替えアイコンは、散布図または表計算の軸では使用できません。たとえば、散布図ではマークの位置がデータによって完全に決定されるため、数値軸で並べ替えることができません。 ## 作成時の並べ替えオプション オーサリング環境では、追加のオプションを使用できます。 ### ツールバーからの並べ替え 1. 並べ替えるディメンションを選択します。 フィールドを選択しないで並べ替えた場合、デフォルトの動作では最も内側のディメンションが並べ替えられます。 2. ツールバーで適切な並べ替えボタン (昇順または降順) を選択します。 ![ツールバーからの行の並べ替え。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sort_fromtoolbar.gif) この例の場合、**\[材料\]** フィールドを選択して並べ替えない限り、並べ替えは **\[色合い\]** に適用されます。ツールバーからの並べ替えは最も左側のメジャー (この場合は \[メトリクス B\]) にも適用されます。メトリクス A で並べ替えるには、\[列\] シェルフでメジャーの順序を逆にするか、別の並べ替え方法を使用する必要があります。この例は、\[材料\] による並べ替えの効果を示しています。\[色合い\] がビューから削除されます。 ### ドラッグ アンド ドロップによる並べ替え 手動で並べ替えるには、Viz や凡例でヘッダーを選択し、それを適切な位置までドラッグします。黒い太線は、ヘッダーをドロップする場所を示します。 ![ドラッグ アンド ドロップによる凡例内の並べ替え。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sort_legend.png) **注**: 凡例の並べ替えでは、凡例の表示方法だけでなくマークの順序も変更されます。凡例内で最も下にあるマークが、Viz 内の一番下に配置されます。このとき、軸やヘッダーに最も近くなることもあれば、マークが重なっている散布図やその他の Viz タイプでは実際に下部に配置されることもあります。 ### Viz での特定フィールドの並べ替え Tableau は、最新の International Components for Unicode (ICU) ライブラリを使用して並べ替え順序を決定します。特定のフィールドの並べ替えメニューを使用すると、並べ替えをカスタマイズできます。(並べ替えメニューは連続メジャーでは使用できません)。 1. 並べ替えるフィールドを右クリック (Windows) または Control を押しながらクリック (Mac) し、\[並べ替え\] を選択します。 2. \[並べ替え順\] オプションを選択してから次のように動作を構成します。 - データ ソース順は、データ ソース内の並べ替え順序でデータを並べ替えます。一般に、リレーショナル データ ソースには自然な並べ替え順序が使用される傾向があります。自然な並べ替え順序はアルファベット順の並べ替え順序の一種ですが、複数桁の数値が 1 つの文字として扱われます。たとえば、アルファベット順では 19 が 2 より前に配置されます (1 が 2 より小さいため) が、自然な並べ替えでは 2 が 19 より前に配置されます (2 が 19 より小さいため)。 多次元のキューブ データ ソースを使用している場合、データ ソースの順序は、ディメンション内のメンバーの階層的な順序で定義されます。 - アルファベット順は、アルファベット順にデータを並べ替えます。この並べ替えでは大文字と小文字が区別され (A ～ Z が a ～ z より前に配置される)、複数の桁が個別に処理されます (19 は 2 より前に配置されます)。 大文字と小文字を区別せずに並べ替えるには、UPPER() または LOWER() 関数を使用して計算フィールドを作成し、大文字と小文字の差異を排除します。詳細については、[文字列関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_string.htm)を参照してください。 - フィールドでは、並べ替え順序の決定に使用するフィールド値を指定します。このフィールドを Viz で使用する必要はありません。並べ替えフィールドの集計を選択することもできます。使用可能な集計オプションはフィールド タイプによって異なります。 - 手動では、値を選択し、リストにドラッグするか右側の矢印を使用して、目的の位置に移動します。 - ネストでは、並べ替え順序の決定に使用するフィールド値を選択します。このフィールドを Viz で使用する必要はありません。並べ替えフィールドの集計を選択することもできます。使用可能な集計オプションはフィールド タイプによって異なります。 ## ネストされた並べ替え 並べ替える値が複数のペイン内に存在する場合は、2 種類の並べ替え方法 (ネストとネストなし (または比較)) があります。下図では、**\[色相\]** 内の 3 つの値すべてが **\[材料\]** 内の 3 つのペインすべてに存在しています。ネストされた並べ替えでは、全ペインでの集計ではなく、ペインごとの値が扱われます。
ネスト ネストなし
ネストされた並べ替え。 ネストされていない並べ替え。

ネストされた並べ替えでは、各ペインが個別に扱われ、それぞれで行が並べ替えられます。

[Purple (紫)] は [Fabric (布)] と [Paper (紙)] では [Green (緑)] の上に配置されますが、[Paint (塗料)] では [Green (緑)] の下に配置されます。

ネストなしの並べ替えでは、ペインをまたがって値が考慮され、ペインごとに値の順序は同じになります。

[Purple (紫)] は集計時に [Green (緑)] を上回るため、すべての材料で [Green (緑)] の上に配置されます。
ネストされた並べ替えは各ペインの視点からは正しく見えますが、全体として見たときの違いを示す集計情報を伝えることはできません。 ネストなしの並べ替えはペイン単位では正しくないように見えるかもしれませんが、全体として見たときの違いを示す集計値を伝えることができます。
軸からの並べ替えでは、既定ではネストされた並べ替えが実行されます。 フィールド ラベルからの並べ替えでは、既定ではネストなしの並べ替えが実行されます。
**注**: ネストされた並べ替えを作成すると、ディメンションをドリルダウンする際にその並べ替えが継承されます。たとえば、\[Hue (色合い)\] によるネストされた並べ替えが \[Color (色)\] に適用されます。 ディメンションをメジャーと同じシェルフに配置すると、そのメジャーには、ディメンションの各値に対応する軸がビューに表示されます。軸の並べ替えアイコンを使用すると、特にその値に関するネストされた並べ替えが生成されます。 ![ネストされた軸の並べ替え。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sort_nestedaxes.png) このシナリオでは、並べ替えられたディメンションの並べ替えメニュー ダイアログに追加のフィールドが追加されます。この値による並べ替えの分割を停止するには、\[フィルター条件\] で該当するボックスをオフにします。 ![ネストされた並べ替えのフィルター。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sort_nestedfilterby.png) ## "不適切な" 並べ替えについて ビューが正しく並べ替えられていないとき、並べ替えロジックが明確でないことがその原因である可能性があります。ネストなしの並べ替えが予期される場合にネストされた並べ替えが行われていると (またはその逆の場合)、ビューが正しくないと思える可能性があります。複数のペインがあるときに並べ替えを行うと、結果が並べ替えていないように見えることもあります。 たとえば、このビューは並べ替えられていないように見えますが、実際には \[メトリクス A\] による \[色合い\] で並べ替えられています。 ![色相別に並べ替えたビュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sort_incorrect1.png) ビューをシンプルにすると、並べ替えがよりはっきりします。 ![色相別に並べ替えた簡略化されたビュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/sort_incorrect2.png) 並べ替えアイコンにカーソルを合わせて並べ替えの説明を参照するか、ビューを一時的にシンプルにして並べ替えをはっきりさせることができます。 ## 並べ替えをクリアする データの並べ替えは、ビューの多くの領域から行うことができます。一度にすべての並べ替えをクリアすると便利な場合があります。 特定のフィールドで並べ替えを削除するには、右クリックしてメニューを開き、\[並べ替えのクリア\] を選択します。 ビュー内のすべての並べ替えを削除するには、ツールバーの \[シートをクリア\] アイコンの横にあるメニューを開き、\[並べ替えのクリア\] を選択します。または、\[ワークシート\] メニューから、\[クリア\]、\[並べ替え\] の順にクリックします。 ## 並べ替え機能を削除する 作成者は、パブリッシュされたコンテンツの並べ替えアイコンをオフにすることができます。これは、現在の並べ替えを作成したとおりに維持するのに役立ちます。\[ワークシート\] メニューに移動し、\[並べ替えコントロールの表示\] オプションのチェックをオフにします。これにより、ビューのユーザーが軸、ヘッダー、フィールド ラベルにカーソルを合わせたときに、並べ替えアイコンが表示されなくなります。 フィールド ラベル、ヘッダー、または軸を非表示にすることによっても、並べ替えアイコンを削除できます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 視覚的なベスト プラクティス 視覚化の色、網掛け、配置、枠線およびグリッド線は、分析および伝えるストーリーの両方にとって重要な機能です。Tableau 製品は、既定で、視覚的なベスト プラクティスを使用して見栄えの良い視覚化を作成できるように設計されています。特に希望しないかぎり、フォントや色について考える必要はありません。 カスタマイズを希望する場合は、ワークシートに表示される大半のものの外観を制御できます。この記事では、理想的なワークフローからツールヒントを最大限活用する方法まで、カスタマイズ中に留意する必要がある視覚化のベスト プラクティスとヒントを取り上げます。 ## 最大から最小までの書式設定 外観を変更する際は、一番大きなワークフローから一番小さなワークフローの順に使用します。最初に、ワークブック レベルでフォントとタイトルを書式設定します。その後、ワークシート レベルへ移動します。最後にビューの個別の部分の書式設定を保存します。ワークブックは、書式変更を行う最も大きなコンテナ―であるため、最初にそのレベルで書式変更することで、時間を節減できます。 ![ナビゲーション ツールバーから \[ワークブックの書式設定\] メニューへの書式設定パス。](Img/format_workbook1.png) 詳細については、[ワークブック レベルで書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_workbook.htm)、[ワークシート レベルで書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_worksheet.htm)、および「[テキストと数値の書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_specific.htm)を参照してください。 ## 目的による色の変更 視覚化によって色を変更する場合、Tableau ではそれを簡単に実行できます。\[色\] カード、\[色の編集\] の順にクリックするだけです。たとえば、重要な結果を強調する場合があります。明るい単色の中間色を使用して、閲覧者の注意を集めたいものを強調表示できます。会社のブランドに適合させる場合は、カスタム パレットを作成できます。手順については、[カスタム カラー パレットの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_create_custom_colors.htm)を参照してください。 色を変更するときは、次のベスト プラクティスを考慮してください。 #### 不連続フィールドとカテゴリー パレット 不連続フィールドは、フィールドの値が固有のフィールドです。この 1 つの例が顧客名です。Tableau は互いを区別し、全体として視覚化内で機能するようデザインされた色を持つ_カテゴリー_ パレットと不連続フィールドを自動的に関連付けます。 ![\[色の編集\] ウィンドウでは、データ項目を選択してカラー パレットを適用できます。紫色が選択されました。](Img/color4.png) #### 個々のフィールドでの色の変更 カテゴリー別パレットを選択すると、特定のフィールドに関連する色を手動で変更できます。 1. \[色の編集\] ダイアログから、\[データ項目の選択\] パネルで任意のフィールドをダブルクリック (Mac では Control を押しながらクリック) します。 2. 使用しているオペレーティング システムのカラー パレットが開き、選択したアイテムの新しい色を定義できます。 #### 連続フィールドと定量的パレット 連続フィールドでは、フィールドの値は全体の一部です (経時的な売上高など)。Tableau はこれらのフィールドを、色が連続体または範囲に沿っている_定量的_パレットと自動的に関連付けます。フィールドの値が正数の場合は、単一のカラーレンジが適しています。 ![売上合計の凡例項目には、下限が 545 ドルの明るい青から上限が 105,643 ドルの濃い青までの青色の範囲が表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/color5.png) 正数と負数の両方の値がある場合は、2 カラーレンジを選択します。 ![\[自動カラー パレット\] が選択された、\[利益\] メジャーの \[色の編集\] ウィンドウ。](Img/color6.png) ## 色を制限する 色を正しく使用すると、分析を強化できます。色が多すぎると、ユーザーにとって負担がかかり、分析が制限される可能性があります。下のビューでは、積み上げ棒グラフは携帯電話のサブスクリプションを、傾向線は長期間にわたるインターネット使用率を表します。最初の画像では、"Years (年)" は \[色\] シェルフにあります。他のすべての色の中から傾向線を選ぶことは非常に困難であり、2 色しかない 2 番目の画像では非常に簡単に傾向線を示すことができます。 ![ダッシュボードの色の値が多すぎます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dashboard_best_practice2.gif) 画像をクリックして再生する。 ## オンラインの読みやすさを最適化するフォントを使用する Tableau のフォントは、データ視覚化と組み合わせることを前提に、小さいサイズでも視認性が最適化されるように設計されています。Tableau 視覚化では既定でそれらが使用されます。 ![\[フォント\] メニューで選択できるさまざまなフォントを示すメニューで、Tableau のフォント ファミリーがハイライトされています。](Img/format_font_best_practices.png) 異なるフォントを使用する必要がある場合は、次のように、オンラインでの読みやすさを最適化するフォントを選択します。 - Arial - Trebuchet MS - Verdana - Times New Roman - Lucida sans ## ツールヒントでストーリーを強化する ダッシュボードを閲覧するユーザーは直感的にマウスを使用してマークを調べます。その際、ツールヒントが表示されます。ツールヒントはほとんどのビューに既定で表示され、データ ストーリーを強化する優れた方法です。ツールヒントをカスタマイズするには、\[ワークシート\] > \[ツールヒント\] をクリックします。 たとえば、Web サイトのページビュー数のビューのツール ヒントは次のとおりです。 ![折れ線グラフのツールヒント。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tooltip_best_practice1.jpg) 上記のツール ヒントを書き直して書式設定し、このビューを閲覧するユーザーに重要なポイントをハイライトする方法の例を次に示します。 ![折れ線グラフのツールヒント。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tooltip_best_practice2.jpg) ヒントを書き直し、短いストーリーを伝えることができます。例として、イタリアにおけるオイル リングの数に関するツールを次に示します。 ![折れ線グラフのツールヒント。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tooltip_best_practice3.jpg) 次の例では、ツールヒントが文に書き直され、重要な要素を太字にして見る人の注意を引くようにしています。 ![折れ線グラフのツールヒント。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tooltip_best_practice4.jpg) ## 軸を考慮する 既定では Tableau の軸範囲はビジュアライゼーションのデータに基づいて自動的に調節されます。フィルターや他のアクションによって軸範囲が変更されることがあります。2 つのビューの間で特定の比較を作成しようとしている場合、軸範囲を変更すると、ユーザーの分析が困難になる場合があります。この場合、特定の、固定範囲に軸を設定できます。この方法の手順については、[例: 異なる軸範囲を使用（均一、独立、固定）](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_editaxes.htm#Examples)を参照してください。 かなり大規模な範囲のデータで作業している場合は、固定軸が実用的でない場合があります。この場合、視覚化にグリッド線を追加します。グリッド線は、軸を自動的に調節するときにユーザーが位置を確認するのに役立ちます。詳細については、[線の書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_worksheet.htm#Format_lines_)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 空間パラメーターと演算子 ## 空間パラメーター 空間データの計算で使用する空間パラメーターを作成することができます。データ ソースから空間パラメーターを読み込むことも、既知のテキスト (WKT) を使用して Tableau で空間パラメーターを作成することもできます。空間パラメーターとは、ポイント、ポリゴン、マルチポリゴン、線、またはこれらのタイプの均質コレクションです。空間パラメーターは、パラメーター コントロール、パラメーター アクション、動的な値など、Tableau の他のパラメーターと同じ方法で使用できます。 Tableau 25.2 以降では、動的マップ ビューポートのパラメーターを使用して、マップ ビューポートである長方形に空間データ値パラメーターを設定できます。この機能により、よりインタラクティブで応答性の高いマップのビジュアライゼーションを作成できます。詳細については、「[マップ ビューポート のパラメーター](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/Map_Viewport_Parameters.htm)」を参照してください。 **注：** 緯度と経度の座標など、空間データのフィールドを使用する場合のみ、空間パラメーターを作成できます。テキスト文字列フィールドを使用して作成することはできません。たとえば、国フィールドは、地理的役割が適用されているテキスト文字列ですが、テキスト文字列に変わりはありません。 ### 空間パラメーターの作成 \[データ\] ペインからパラメーターを作成するには、次の手順を実行します。 1. 右上隅のドロップダウン矢印をクリックし、\[パラメーターの作成\] を選択します。 または、フィールドを右-クリックして、\[パラメーターの作成\] を選択することもできます。 ![パラメーターを作成するためのダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/parameter_create.png) 2. \[パラメーターの作成\] ダイアログ ボックスで、空間パラメーターに名前を付けます。 3. \[データ型\] ドロップダウンを開き、\[Spatial (空間)\] を選択します。。 ![パラメーターを作成するための、ダイアログ内の \[データ型\] ドロップダウン。空間型が強調表示されています。](Img/spatialtype_parameter.png) 4. \[許容値\] の下で、\[すべて\] または \[リスト\] を選択します。 \[リスト\] を選択すると、WKT を使用して値を入力するか、またはフィールドから入力できます。リスト ドメイン パラメーターの場合、パラメーターに名前を付けるときは別名を使用することをお勧めします。たとえば、空間パラメーターに「POINT(-73.9856 40.7484079)」という名前を付ける代わりに、「Empire State Building」という名前を付けます。別名の使用は、リスト ドメイン パラメーターに対してのみ可能です。 5. \[次から値を追加\] の横にあるドロップダウン メニューを開き、フィールドを選択します。WKT 値をグリッドに直接入力することもできます。 6. \[OK\] を選択します。 \[パラメーター\] セクションの下にある \[データ\] ペインの下部に空間パラメーターが表示されます。 ### 空間パラメーターを視覚化する 空間パラメーターを視覚化するには、計算でパラメーターを使用します。 1. \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択します。 2. 計算エディターが開いたら、計算フィールドに名前を付けます。 3. 計算エディターで、パラメーターをドラッグして式にドロップします。 4. \[OK\] を選択します。 新しい計算フィールドが \[データ\] ペインに追加されます。計算フィールドであることを示すために、データ型アイコンの前に「=」が表示されます。これで、フィールドをマップ レイヤーにドロップするか、フィールドをダブルクリックすると、パラメーターを視覚化できます。 パラメーター コントロール、パラメーター アクション、または動的パラメーターを使用して、パラメーター値を変更できます。 ### Viz で空間パラメーター コントロールを表示する パラメーター コントロールとは、パラメーター値を変更するためのワークシート カードです。パラメーター コントロールは、ビューを変更するコントロールを含んでいるという点でフィルター カードと似ています。 空間パラメーター コントロールを表示するには、\[データ\] ペインでパラメーターを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[パラメーターの表示\] を選択します。 ![\[パラメーターの表示\] オプションが強調表示されている、パラメーターのコンテキスト メニュー](Img/parameter_save.png) 空間パラメーター コントロールは、さまざまな方法で使用できます。入力コントロールとして、WKT を入力してパラメーター値を設定したり、パラメーターの別名を入力したりすることができます。また、リストまたはドロップダウン コントロールを使用して、空間パラメーターを表示することもできます。 パラメーターとその使用方法の詳細については、「[パラメータの作成](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/parameters_create.htm)」を参照してください。 ## 空間演算子 Tableau バージョン 24.3 以降では、計算で空間演算子を使用できます。 計算フィールドとその使用方法の詳細については、「[簡単な計算フィールドの作成](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_formulas.htm)」を参照してください。 ### 空間演算子を使用して計算フィールドを作成します。 1. Tableau のワークシートで \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択します。 2. 計算エディターが開いたら、計算フィールドに名前を付けます。 3. 計算エディターで、数式に空間演算子を使用します。 例: UNION(\[Geometry\]) 4. \[OK\] を選択します。 新しい計算フィールドが \[データ\] ペインに追加され、空間演算子で使用される計算フィールドであることを示す ![空間計算フィールドを示す等号と地球儀アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spatialcalculatedfieldlogo_28x15.png) アイコンがデータ型アイコンの前に表示されます。 ### Tableau で利用可能な空間演算子 #### DIFFERENCE
演算子 DIFFERENCE
定義 2 番目の引数のすべての領域が、重複する領域内の最初の引数から切り取られたときに残る領域の部分を計算します。重複しない領域内の 2 番目の引数の領域を切り捨てます。
例

左側のみが塗りつぶされ、中央が塗りつぶされていないベン図。中央部分に隣接して、2 つの地理的領域があり、その 2 つの領域の違いのみが表示されています。

#### INTERSECTION
演算子 INTERSECTION
定義 最初の引数の領域と重複する 2 番目の引数の領域の部分を計算して返します。
例

#### SYMDIFFERENCE
演算子 SYMDIFFERENCE
定義 最初の引数の領域と重複する 2 番目の引数の領域の部分を計算し、両方の領域から切り捨てます。両方の引数から領域の残りの部分を返します。
例

中央部分が切り捨てられたベン図。重複領域が切り捨てられた 2 つの空間データ セットのマップが中央部分に隣接している。

#### UNION
演算子 UNION
定義

単項ユニオン (1 つのパラメーター)

構文: Union (Spatial)

  • 点と線分: 元の入力を返します。

  • ポリゴン: 空間ユニオンを計算し、マルチポリゴン内のすべての独立したポリゴンを、重なり合う部分でより大きなポリゴンに統合します。マルチポリゴン (ポリゴンが 1 つの場合もあります) を返します。

二項ユニオン (2 つのパラメーター)

構文: Union (Spatial, Spatial)

  • 点と線分: 両方のパラメーターから各タイプのすべての要素を結合します。

  • ポリゴン: 空間ユニオンを実行し、両方のパラメーターのすべてのポリゴンを、重なり合う部分でより大きなポリゴンに統合します。マルチポリゴン (ポリゴンが 1 つの場合もあります) を返します。
例

計算フィールドでユニオン空間演算子を使用した後、すべての都市が独自のポリゴンで示されたワシントン州のマップ。これらのポリゴンに隣接して、ワシントン州のアウトラインがあります。

[メイン コンテンツに進む](#main-content) # 空間ファイル このトピックでは、Tableau をシェープファイル、MapInfo 表、KML (Keyhole Markup Language) ファイル、TopoJSON ファイル、GeoJSON ファイル、および Esri File Geodatabases に接続する方法について説明します。 **注:** 空間データへの接続は、Tableau Desktop バージョン 10.2 以降でサポートされます。 ## 接続する前に 空間ファイルに接続する前に、次のファイルがすべて同じディレクトリに含まれていることを確認します。 - **Esri シェープファイルの場合**: フォルダーには `.shp`、`.shx`、`.dbf`、`.prj` ファイル、および Esri シェープファイルの `.zip` ファイルを含める必要があります。 **Esri File Geodatabases の場合**: フォルダーには File Geodatabase の `.gdb` または File Geodatabase の `.gdb.` の `.zip` ファイルを含める必要があります。 - **MapInfo 表の場合** (Tableau Desktop のみ): フォルダーには `.TAB`、`.DAT`、`.MAP`、および `.ID` または `.MID`、および `.MIF` ファイルを含める必要があります。 - **KML ファイルの場合**: フォルダーに `.kml` ファイルが含まれている必要があります(他のファイルは不要です)。 - **GeoJSON ファイルの場合**: フォルダーには `.geojson` ファイルを含める必要があります (他のファイルは不要)。 - **TopoJSON ファイルの場合**: フォルダーに `.json` または `.topojson` ファイルが含まれている必要があります(他のファイルは不要です)。 **注**: フラット ファイルにはフォルダー全体の内容が取り込まれます。パフォーマンス上の理由から、不要なファイルを削除し、ファイル内のデータ量を減らしてください。 注: 現在のバージョンの Tableau では、ポイント ジオメトリ、線形ジオメトリ、多角形にのみ接続できます。混合ジオメトリ タイプに接続することはできません。 注: データに付加記号 (文字の上のアクセント マーク) が適切に表示されない場合は、ファイルが **UTF-8** にエンコードされていることを確認する必要があります。 ## 接続してデータ ソースを設定する Tableau Desktop: \[新規データ ソース\] アイコンをクリックし、\[空間ファイル\] を選択します。 Tableau Cloud または Tableau Server (Creator の役割): \[作成\] > \[ワークブック\] を選択します。\[ファイル\] タブを選択します。 その後、次を実行します。 1. 空間データを含むフォルダーへ移動し、接続する空間ファイルを選択します。 2. \[開く\] を選択します。 ### 空間ファイル データ ソースの例 Mac コンピューターで Tableau Desktop を使用した空間ファイル データ ソースの例: ![陸生哺乳類に関する詳細を含むデータ テーブルを示す空間ファイルの例。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/examples_spatial_file1.png) ## \[ジオメトリ\] 列の操作 フィールドの非表示や名前変更など、分析を始める前にデータに対して実行できる操作は多数あります。ただし、\[ジオメトリ\] 列の操作では次の制限が適用されることに注意してください。 - \[ジオメトリ\] 列を非表示にすることはできません。 - \[ジオメトリ\] 列を分割することはできません。 - データ ソース ページで、\[ジオメトリ\] 列を使用して計算フィールドを作成することはできません。 ## Tableau Desktop の .ttde ファイルおよび .hhyper ファイルについて コンピューターのディレクトリを移動していると、.ttde または .hhyper ファイルに気づくかもしれません。お使いのデータに接続する Tableau データ ソースを作成すると、Tableau は .ttde または .hhyper ファイルを作成します。このファイルはシャドー抽出としても知られ、Tableau Desktop でデータ ソースの読み込み速度を向上させるのに使用されます。シャドー抽出には参照元データや標準的な Tableau 抽出に似た他の情報が含まれますが、シャドー抽出は別の形式で保存されているため、データの復元には使用できません。 **注:** Tableau バージョン 2024.2 以降では、.tde ファイルはサポートされなくなりました。すべての抽出は .hyper 形式になりました。 ## 関連項目 [空間ファイルから Tableau マップを作成する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_shapefiles.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 空間ファイルから Tableau マップを作成する Tableau Desktop では次の種類の空間ファイルに接続できます。シェープファイル、MapInfo 表、KML (Keyhole Markup Language) ファイル、GeoJSON ファイル、TopoJSON ファイル、および Esri File Geodatabases です。その後、これらのファイルのデータを使用して、ポイント、線、または多角形マップを作成できます。 Tableau Cloud または Tableau Server の Creator ライセンスでは、新しいワークブックを作成してデータに接続するときに、1 つのファイルのみを必要とする空間ファイル形式 (`.zip` にパッケージ化された KML、GeoJSON、TopoJSON、Esri シェープファイル、および拡張子 `.gdb.zip` の Esri File Geodatabases) を \[ファイル\] タブでアップロードすることができます。 **注:** 現在のバージョンの Tableau では、ポイント ジオメトリ、線形ジオメトリ、または多角形にのみ接続できます。混合ジオメトリ タイプに接続することはできません。 ## 空間ファイルをどこで見つけることができるか 空間ファイルをまだ作成していない場合は、多くのオープン データ ポータルで見つけることができます。また、提供されている場合は、お住いの都市や特定の組織の Web サイトで見つけることもできます。 例: - [LONDON DATASTORE](https://data.london.gov.uk/dataset/statistical-gis-boundary-files-london) - [EGIS 南アフリカ](http://egis.environment.gov.za/Download.aspx?m=25) - [U.S. Energy Information Administration 米国エネルギー省エネルギー部)](https://www.eia.gov/maps/maps.htm#geodata) - [USGS Water Resources (米国地質調査所水資源部門)](http://water.usgs.gov/maps.html) - [国土地理院 (日本)](http://www.gsi.go.jp/kankyochiri/gm_japan_e.html) - [Data.gov](https://www.data.gov/) - [Census.gov](http://www.census.gov/geo/maps-data/) ## 空間ファイルへの接続 1. Tableau Desktop: \[新規データ ソース\] アイコンをクリックし、\[空間ファイル\] を選択します。 Tableau Cloud または Tableau Server (Creator の役割): \[作成\] > \[ワークブック\] を選択します。\[ファイル\] タブを選択します。 2. 空間データを含むフォルダーへ移動し、接続する空間ファイルを選択して、\[開く\] をクリックします。 **注**:空間ファイルに接続するには、次のファイルをすべて同じディレクトリに含める必要があります。 - **Esri シェープファイルの場合**: フォルダーには `.shp`、`.shx`、`.dbf`、`.prj` ファイル、および `.zip` ファイルを含める必要があります。Tableau Cloud または Tableau Server で Esri シェープファイルに接続する場合、そのファイルは `.zip` にパッケージ化されている必要があります。 **Esri File Geodatabases の場合**: フォルダーには File Geodatabase の `.gdb` または File Geodatabase の `.gdb.` の `.zip` ファイルを含める必要があります。Tableau Cloud または Tableau Server で Esri シェープファイルに接続する場合、その Esri File Geodatabase は拡張子 `.gdb.zip` でパッケージ化されている必要があります。 - **MapInfo 表の場合** (Tableau Desktop のみ): フォルダーには `.TAB`、`.DAT`、`.MAP`、および `.ID` または `.MID`、および `.MIF` ファイルを含める必要があります。 - **KML ファイルの場合**: フォルダーに `.kml` ファイルが含まれている必要があります(他のファイルは不要です)。 - **GeoJSON ファイルの場合:** フォルダーには `.geojson` ファイルを含める必要があります (他のファイルは不要)。 - **TopoJSON ファイルの場合**: フォルダーに `.json` または `.topojson` ファイルが含まれている必要があります(他のファイルは不要です)。 ### Tableau による空間データの解釈方法 空間データに接続するとすぐ、Tableau はデータ セットの空間参照情報を読み取り、データを緯度座標と経度座標に変換します。空間参照システムに関係なく、すべてのデータは **WGS84 (EPSG:4326)** に変換されます。 **注**:データが付加記号 (文字の上のアクセント マーク) を適切に表示しない場合は、ファイルが **UTF-8** エンコードされていることを確認する必要があります。 #### ジオメトリ フィールド 空間データに接続する際、Tableau はポイント ジオメトリや多角形用にジオメトリ フィールドを作成します。ジオメトリ フィールドを使用して空間データでマップを作成することができます。 このフィールドの値は、**ポイント** (ポイント ジオメトリの場合)、**ラインストリング**や**マルチラインストリング** (線形ジオメトリの場合)、**ポリゴン**や**マルチポリゴン** (多角形の場合) などのジオメトリ プリミティブを表示します。ただし、これは単に参照元の空間的データの別名です。 ジオメトリ フィールドでマップを構築する詳細については、[空間データからマップ ビューを構築する](#Build)セクションを参照してください。 ## 空間データの結合 空間データにはジオメトリ情報のみが含まれ、人口統計や他の情報が含まれていない場合があります。この場合、空間データ ソースを別のデータ ソース タイプと結合することができます。さらに、分析に必要な追加のデータが含まれている別の空間ファイルとも、共通の列 (またはフィールド) がある場合は結合できます。 たとえば、米国のオレゴン州の校区に対するカスタムの地理情報を含む KML ファイルと、これらの校区に関する人口統計情報を含む Excel スプレッドシートを結合できます。 空間データを結合するさまざまな方法の詳細については、[Tableau で空間ファイルを結合する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_spatial_join.htm)を参照してください。 ## 空間データからマップ ビューを構築する 1. 新しいワークシートを開きます。 2. \[データ\] ペインの \[メジャー\] で、\[ジオメトリ\] フィールドをダブルクリックします。 \[マーク\] カードの \[詳細\] に "ジオメトリ" が追加され、\[列\] および \[行\] シェルフに "緯度 (生成)" および "経度 (生成)" フィールドが追加されます。マップ ビューが作成されました。 ### ジオメトリをフィルターしてビューのパフォーマンスを向上させる 大きな空間データ セットを操作するときは、レンダリングに長時間を要する場合があります。このようなケースでは、データ ソースの別のディメンションを使用して、ビューに追加されるジオメトリの数をフィルターすることができます。データのフィルターの詳細については、[ビューからのデータのフィルター](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering.htm)を参照してください。 たとえば、以下の図では、ディメンション "Family Nam (家族数)" を使用して、ビューが多角形の小さなサブセットにフィルターされています。[「IUCN の絶滅の恐れのある種のリスト」](https://www.iucnredlist.org/resources/spatial-data-download)のデータ ソースには、世界中の絶滅危惧種の哺乳類のデータが含まれています。したがって、ディメンション "Family Nam (家族数)" には哺乳類の "科" の名前のリストが含まれています。ビューは、サイという 1 つの科の名前に絞り込まれています。ビューにはサイのポリゴンのみ表示されます。 ![geometry-field](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spatialdata1.png) フィルターを使用していない場合、データ ソースには、世界中のすべての哺乳類のポリゴンが表示され、ビューでマークを選択するなどのアクションを実行するたびにビューのレンダリングに長い時間がかかります。 ![北極を示すために青い領域が強調表示された世界地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spatialdata1.5.png) ### ビューへの詳細レベルの追加 \[ジオメトリ\] フィールドはメジャーであり、既定では、ビューに追加されたときに COLLECT 集計を使用して 1 つのマークに集計されます。ビューにはすべてのポリゴンまたはマークがありますが、単一のマークとして動作します。したがって、次のように行う必要があります。 - ビューにより詳しいレベルの詳細を追加して、指定する詳細レベルに応じた個々のマークに分割する または - 全データを非集計にしてすべてのマーク (ポリゴンまたはデータ ポイント) を分離する **詳細レベルをビューに追加するには**: - \[ディメンション\] から 1 つ以上のフィールドを \[マーク\] カードの \[詳細\] までドラッグします。 ![空間データから作成され、平均ヘクタールごとに色分けされた地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spatialdata8.gif) **データを非集計にするには:** - \[分析\] をクリックしてから、\[メジャーの集計\] をクリアします。 ![空間データから作成されたマップ上のメジャーを集計します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spatialdata9.gif) ## ジオメトリの外観のカスタマイズ 点、多角形、および線の外観はカスタマイズできます。具体的には、色の追加、多角形の線の非表示、最上部に表示する多角形やデータ ポイントの指定、データ ポイントのサイズの調節です。 ### 色の追加 データ ポイントや多角形に色を追加するには、ディメンションまたはメジャーを \[マーク\] カードの \[色\] までドラッグします。 たとえば、上のイメージでは、ディメンション "Presence (現存)" は、特定のエリアに動物が現存していることを示す \[色\] に配置されます。 ### 多角形の線を非表示にする 既定では、空間データから多角形を作成すると多角形の線が表示されます。見やすいビューにする場合は削除できます。 例として次の画像を取り上げます。最初の画像は、多角形の線が表示されています。2 番目の画像は、多角形の線が表示されていません。 ![地域が赤、オレンジ、青で強調表示されたアフリカの地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spatialdata11.png) 既定では、多角形の線が表示されます。 ![3 つの国が強調表示されたアフリカのマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spatialdata12.png) 多角形の線が削除されています。 多角形を非表示にするには: 1. \[マーク\] カードで、\[色\] をクリックします。 2. \[効果\] で \[枠線\] ドロップダウンを選択してから、\[なし\] をクリックします。 ![hide-lines](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spatialdata4.png) ### 最上部に表示する多角形やデータ ポイントを指定する 多角形またはデータ ポイントは互いに重なる場合があります。ビューに色またはサイズの凡例がある場合、最上部に表示する多角形やデータ ポイントを指定できます。 たとえば、以下の図では、南アフリカの大きな青緑の多角形の影に、小さな多角形が隠れています。 ![地域が赤、オレンジ、青で強調表示されたアフリカの地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spatialdata5.png) 最上部に表示されるデータ ポイントや多角形をコントロールするため、凡例内の項目を再配置できます。これを行うため、最上部に表示する項目を凡例で選択し、リストの一番上までドラッグします。 ![on-top-demo](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spatialdata6.gif) ### データ ポイントのサイズの調節 ポイント ジオメトリを使用している場合は、マップ ビューの点のサイズを調節できます。こうすると、売上の平均や収益などの定量的な値でデータ ポイントの割合を示す場合に便利です。 **データ ポイントのサイズを調節するには:** 1. メジャーを **\[データ\]** ペインから \[マーク\] カードの \[サイズ\] にドラッグします。 2. \[マーク\] カードで、\[マーク タイプ\] ドロップダウンをクリックし、\[円\] を選択します。 3. オプション: 1 つまたは複数のディメンションを **\[データ\]** ペインから \[マーク\] カードの \[詳細\] にドラッグし、ビューにさらに多くのデータ ポイントを追加します。 注:詳細レベルによって、サイズ変更されるデータ ソースが決定します。詳細レベルを追加するには、\[マーク\] カードの \[詳細\] に他のディメンションを追加します。そうしないと、最終的に大きな 1 つのデータ ポイントになる場合があります。 ![on-top-demo](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spatialdata7.gif) ビューに詳細レベルを追加する方法については、[ビューへの詳細レベルの追加](#detail)セクションを参照してください。 ## 空間データから二重軸ビューを構築する 空間ファイルを別の空間ファイル、または別のファイル タイプのいずれかと結合する場合は、これらのファイルの地理的データを使用して二重軸を作成できます。こうすると、マップにデータの層を 2 つ以上作成できるようになります。 たとえば、以下は、2 つの空間ファイルを使用して作成された二重軸マップです。ニューヨーク市の区を多角形として表示するマップと、市内の地下鉄の入り口のデータ ポイントを示すマップの 2 つのマップが含まれます。地下鉄入口のデータは、区の多角形の上に重ねて表示されます。 ![色付きの点が集まったニューヨーク市とその周辺地域の地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spatialdata8.1.png) 1. Tableau Desktop で、新しいワークシートを開きます。 2. データ ソースに接続します。 3. 最初のマップ ビューを作成します。 空間ファイルからマップ ビューを構築する方法の詳細については、上記の[空間データからマップ ビューを構築する](#Build)を参照してください。 4. \[列\] シェルフで、Control を押しながら "Longitude (経度)" フィールドをドラッグ (Mac では Command を押しながらドラッグ) してコピーし、最初の "Longitude (経度)" フィールドの右に配置します。 **重要**:この例では、Tableau で空間データに接続するときに作成される "緯度 (生成)" および "経度 (生成)" フィールドを使用しています。データ ソースに独自の "緯度" および "経度" フィールドがある場合は、Tableau で生成されるフィールドの代わりにそれらを使用したり、Tableau で生成されるフィールドと組み合わせて使用することができます。詳細については、[Tableau での二重軸 (レイヤー) マップの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_dualaxis.htm)を参照してください。 これで 2 つの同じマップ ビューができました。\[マーク\] カードには、各マップ ビューに 1 つずつと両側のビュー (すべて) に 1 つ、合計 3 つのタブがあります。これらを使用して、マップ ビューの視覚的な詳細を制御できます。上の \[緯度\] タブはビューの左のマップに対応し、下の \[緯度\] タブは、ビューの右側のマップに対応します。 ![ニューヨーク市の 2 つの行政区の地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spatialdata8.png) 5. \[マーク\] カードで、\[緯度\] タブのいずれかをクリックし、そのタブ上のすべてのフィールドを削除します。 これで、マップ ビューの 1 つが空白になりました。 6. \[データ\] ペインから、適切なフィールドを \[マーク\] カードの空白の "Longitude (経度)" タブまでドラッグし、2 つ目のマップ ビューを作成します。 ![興味のある場所が色付きの円でマークされたニューヨーク市の地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spatialdata9.png) 7. 2 つのマップ ビューが完了したら、\[列\] シェルフで右側の "Longitude (経度)" フィールドを右クリックして、\[二重軸\] を選択します。 ![フィルタリング、書式設定、ツールヒントに含める、シェルフで編集、二重軸の使用、マーク タイプの変更、地理フィールドの削除などのオプションを含むドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/spatialdata10.png) これでマップ データがマップ ビューの上に重ねられます。 最上部に表示されるデータを変更するには、\[列\] シェルフで右の "Longitude (経度)" フィールドをドラッグして、左側の "Longitude (経度)" フィールドの前に配置します。 ## 関連項目 [空間ファイル](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/examples_spatial_files.htm) [Tableau 10.2 での地理空間の簡単な分析](https://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/2017/2/tackle-your-geospatial-analysis-ease-tableau-102-66018) (Tableau ブログ投稿) (英語) [Tableau で空間ファイルを結合する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_spatial_join.htm) [Tableau でのマッピングの概念](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_build.htm) [Tableau での二重軸 (レイヤー) マップの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_dualaxis.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 空間関数 空間関数を使用すると、高度な空間分析を実行し、テキスト ファイルやスプレッドシートなど他の形式のデータを含む空間ファイルを組み合わせることができます。たとえば、市議会の地区の空間ファイルと、窪みが報告された緯度と経度の座標を含むテキスト ファイルがあるとします。データ ソースの作成時に空間計算を使用してこれらのファイルを結合し、どの地区で窪みの修復に最も時間がかかるかを分析することができます。 起点 - 終点マップの 2 つのデータ ポイントを接続する線を作成することもできます。たとえば、通勤者の移動の開始場所と終了場所を示す公共交通機関データに関するスプレッドシートがあるとします。この場合、空間計算を使用して、通勤者が通っている経路を確認することができます。 ## Tableau で利用可能な空間関数 ### AREA
構文 AREA(Spatial Polygon, 'units')
出力 数値
定義 <spatial polygon> の総表面積を返します。
例 
AREA([Geometry], 'feet')
注

対応している単位名 (計算では 'miles' のように引用符で囲む必要があります):

  • メートル: meters、metres、m
  • キロメートル: kilometers、kilometres、km
  • マイル: miles、mi
  • フィート: feet、ft
### BUFFER
構文 BUFFER(Spatial point, distance, 'units')

BUFFER(Spatial linestring, distance, 'units')

BUFFER(Spatial polygon, distance, 'units')

  • メートル: meters、metres、m
  • キロメートル: kilometers、kilometres、km
  • マイル: miles、mi
  • フィート: feet、ft
出力 ジオメトリ
定義

空間ポイントの場合、半径が <distance> と <unit> の値で決まる、<spatial point> を中心とする多角形の形状を返します。

ラインストリングの場合、ラインストリングから半径距離内のすべての点を含めることによって形成される多角形を計算します。

ポリゴンの場合、指定された各ポリゴンのインセット(負の距離)またはアウトセット(正の距離)のポリゴンを計算します。
例 
BUFFER([Spatial Point Geometry], 25, 'mi')
BUFFER(MAKEPOINT(47.59, -122.32), 3, 'km')
BUFFER(MAKELINE(MAKEPOINT(0, 20),MAKEPOINT (30, 30)),20,'km'))
注

対応している単位名 (計算では 'miles' のように引用符で囲む必要があります):

  • メートル: meters、metres、m
  • キロメートル: kilometers、kilometres、km
  • マイル: miles、mi
  • フィート: feet、ft
### DIFFERENCE
構文 DIFFERENCE(Spatial, Spatial)
出力 空間ポリゴン
定義 2 番目の引数のすべての領域が、重複する領域内の最初の引数から切り取られたときに残る領域の部分を計算します。重複しない領域内の 2 番目の引数の領域を切り捨てます。
例 
DIFFERENCE(Spatial Polygon1, Spatial Polygon2)
注

空間ポイントやラインではなく、空間ポリゴンとマルチポリゴンがサポートされます。
### DISTANCE
構文 DISTANCE(SpatialPoint1, SpatialPoint2, 'units')
出力 数値
定義 指定された <unit> で 2 つのポイント間の距離を返します。
例 
DISTANCE([Origin Point],[Destination Point], 'km')
注

対応している単位名 (計算では 'miles' のように引用符で囲む必要があります):

  • メートル: meters、metres、m
  • キロメートル: kilometers、kilometres、km
  • マイル: miles、mi
  • フィート: feet、ft
データベースの制限 この関数はライブ接続でのみ作成することができますが、データ ソースが抽出に変換された場合も引き続き機能します。
### INTERSECTION
構文INTERSECTION (spatial, spatial)
出力多角形
定義最初の引数の領域と重複する 2 番目の引数の領域の部分を計算して返します。
例INTERSECTION (Spatial Polygon1, Spatial Polygon2)
注空間ポイントやラインではなく、空間ポリゴンとマルチポリゴンがサポートされます。
### INTERSECTS
構文INTERSECTS (geometry1, geometry2)
出力ブール値
定義2 つのジオメトリが空間で重なっているかどうかを示す True または False を返します。
注サポートされている組み合わせ: ポイント/ポリゴン、ライン/ポリゴン、およびポリゴン/ポリゴン
### LENGTH
構文 LENGTH(geometry, 'units')
出力 数値
定義 指定された <units> を使用して、<geometry> 内の 1 つまたは複数のライン ストリングの測地パスの長さを返します。
例 
LENGTH([Spatial], 'metres')
注 ジオメトリ引数にライン ストリングがない場合、他の要素は許可されますが、結果は <NaN> になります。
### MAKELINE
構文 MAKELINE(SpatialPoint1, SpatialPoint2)
出力 ジオメトリ (線)
定義 2 点間に線のマークを生成します
例 
MAKELINE(MAKEPOINT(47.59, -122.32), MAKEPOINT(48.5, -123.1))
注 出発地と目的地のマップを作成するのに役立ちます。
### MAKEPOINT
構文 MAKEPOINT(latitude, longitude, [SRID])
出力 ジオメトリ (点)
定義

<latitude> 列および <longitude> 列のデータを、空間オブジェクトに変換します。

オプションの <SRID> 引数を追加すると、入力として他の投影地理座標を使用できます。
例 
MAKEPOINT(48.5, -123.1)
MAKEPOINT([AirportLatitude], [AirportLongitude])
MAKEPOINT([Xcoord],[Ycoord], 3493)
注

MAKEPOINT では、自動的に生成された緯度と経度のフィールドを使用できません。データ ソースには座標がネイティブに含まれている必要があります。

SRID は、ESPG 参照系コードを使用して座標系を指定する空間参照識別子です。SRID を指定しない場合は WGS84 が使用され、パラメーターは度を単位とする緯度/経度で処理されます。

MAKEPOINT を使用すると、データ ソースを空間的に有効化し、空間結合を使用している空間ファイルと結合することができます。詳細については、Tableau で空間ファイルを結合するを参照してください。
### NO\_CUTOUTS
構文 NO_CUTOUTS (spatial)
出力 修正された空間ポリゴン
定義 平面地球の解釈にポリゴンの反転が必要な場合、修正された空間ポリゴンを返します。それ以外の場合は、元の出力を返します。
注

キーホール マークアップ言語 (.kml) などの空間ファイル形式では、特定の座標方向に従うポリゴン境界が必要です。データ セットが境界を逆に描画している場合、Tableau は外部空間を形状として解釈します。NO_CUTOUTS は、これらの座標を並べ替えて正しいレイアウトを復元します。
### OUTLINE
構文 OUTLINE(spatial polygon)
出力 ジオメトリ
定義 多角形のジオメトリをライン ストリングに変換します。
注

塗りつぶしとは異なるスタイルを設定できる、枠線用の別のレイヤーを作成する場合に便利です。

マルチ多角形内の多角形をサポートします。
### PARSE\_WKT
構文 PARSE_WKT (String)
出力 空間 (地理)
定義 地理的エンティティ (点、ラインストリング、ポリゴンなど) を表す既知のテキスト (WKT) 表現を含むテキスト文字列フィールドを空間値に変換します。
注

座標は WGS-84 緯度および経度を使用するものと想定されます。WKT の詳細については、「ジオメトリの既知のテキスト表現」を参照してください。
### SHAPETYPE
構文 SHAPETYPE(geometry)
出力 文字列
定義 Empty、Point、MultiPoint、LineString、MultiLinestring、Polygon、MultiPolygon、Mixed、およびサポートされていないものなどの空間 <geometry> の構造を説明する文字列を返します。
例 
SHAPETYPE(MAKEPOINT(48.5, -123.1)) = "Point"
### SYMDIFFERENCE
構文 SYMDIFFERENCE(spatial, spatial)
出力 ジオメトリ
定義 最初の引数の領域と重複する 2 番目の引数の領域の部分を計算し、両方の領域から切り捨てます。両方の引数から領域の残りの部分を返します。
例

SYMDIFFERENCE(Spatial Polygon1, Spatial Polygon2)

### ユニオン
構文 UNION(spatial 1, [spatial 2])
出力 ジオメトリ
定義 隣接または重なり合う境界を 1 つの空間ジオメトリに統合することで、空間ジオメトリを結合します。
注

1 つの引数 (UNION(spatial)) で使用する場合、UNION は行をまたいでフィールド内のすべての空間オブジェクトをマージする集計関数として機能します。

2 つの引数を指定して使用する場合 (UNION(spatial1, spatial2))、UNION は 2 つの異なる空間フィールドまたはジオメトリをマージします。

ポイントとラインストリングの場合、UNION はすべての要素を 1 つのコレクションに結合します。ポリゴンの場合、重なり合う計上または接触している形状は、単一のポリゴンまたはマルチポリゴンに統合されます。
### VALIDATE
構文 VALIDATE(spatial geometry)
出力 ジオメトリ
定義 空間値内のジオメトリのトポロジの正確性を確認します。ポリゴンの周囲が交差するなどの問題により値を分析に使用できない場合、結果は null になります。ジオメトリが正しければ、結果は元のジオメトリになります。
例

UNION(VALIDATE([Geometry]))

## 空間計算の使用 ### MAKEPOINT を使用した空間データ ソースの作成 MAKEPOINT を使用すると、データ ソースを空間的に有効化し、空間結合を使用している空間ファイルと結合することができます。MAKEPOINT を使用するには、データに緯度と経度の座標を含める必要があります。 1. Tableau を開き、空間データ ソースに接続します。 2. \[接続\] で \[追加\] をクリックし、2 つ目の非空間データ ソースを追加します。 2 つのデータ ソースがキャンバスに追加されます。 > [!TIP] > > ヒント: \[結合\] ダイアログ ボックスを表示するには、キャンバス上のデータ ソースをダブルクリック (Mac では Control を押しながらクリック) します。 3. 非空間データ ソースを \[結合\] ダイアログ ボックスにドラッグします。 4. \[結合\] アイコンをクリックします。 5. 表示される \[結合\] ダイアログ ボックスで、次のように実行します。 - 結合タイプを選択します。 - \[データ ソース\] より、結合する空間ファイルより空間フィールドを選択します。空間フィールドの隣には地球儀アイコンがあります。 6. 非空間データ ソースの場合、結合句として \[結合計算の作成\] を選択します。 ![結合計算を作成するオプションを含む結合ダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_spatialcalcs_csvspatial.png) 計算は次のようになります。 `MAKEPOINT(Latitude,Longitude)` 7. \[OK\] を選択します。 8. \[交点\] 結合句演算子を選択し、空間分析用のデータ ソースを作成します。 9. 終了したら、\[結合\] ダイアログ ボックスを閉じます。 空間結合の詳細については、「[Tableau で空間ファイルを結合する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps_spatial_join.htm)」を参照してください。 ### MAKELINE を使用してビジュアライゼーションを作成する Tableau Desktop では、Flight Path ワークブックを、[ここから入手可能](https://public.tableau.com/views/UseSpatialFunctionsMakeLineExampleWorkbook/FinishedFlightpaths?:embed=y&:display_count=yes&publish=yes&:origin=viz_share_link)な Tableau Public からダウンロードします。 1. 新しいワークシートに移動します。 2. \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択します。 3. 開いた計算で、次の操作を実行します。 - 計算フィールドに「Flight Path（フライトパス）」と名付けます。 - 次の式を入力します `MAKELINE(MAKEPOINT([Lat],[Lng]),MAKEPOINT([Dest Lat],[Dest Lng]))` この式は、原点および宛先の都市から緯度座標と経度座標を取り、空間分析のために地理的にポイント化します。これらの座標は、原点と宛先の間に 2 点間の線を作成するために使用されます。 7. 終了したら、\[OK\] をクリックします。 新しい計算フィールドは、\[データ\] ペインの \[ディメンション\] に表示されます。他のフィールドと同様に、このフィールドを 1 つ以上のビジュアライゼーションで使用できます。 9. \[データ\]ペインで、\[Flight Paths\]をダブルクリックしそれを視覚的に追加します。これにより、自動的にマップとしてレンダリングされます。 ![アメリカとメキシコの国内の航空路を示す地図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_spatialcalcs_flight.png) この計算では、線が地球儀の広がりより長くなると、曲線の測地線が自動的に作成されます。 ### BUFFER を使用してエリアを視覚化する Tableau Desktop では、Flight Path ワークブックを、[ここから入手可能](https://public.tableau.com/views/UseSpatialFunctionsMakeLineExampleWorkbook/FinishedFlightpaths?:embed=y&:display_count=yes&publish=yes&:origin=viz_share_link)な Tableau Public からダウンロードします。 1. 新しいワークシートに移動します。 2. \[データ\] ペインを右クリックして、\[パラメーターの作成\] を選択します。 3. 開いた \[パラメーター\] ダイアログで、次のオプションを設定します。 - パラメーターに「バッファー距離」という名前を付けます - \[データ型\] を \[整数\] に設定します - \[許容値\] を \[範囲\] に設定します - \[最小範囲\] を 100、最大値範囲を 1000、ステップ サイズを 100 に設定します。 ![名前がバッファ距離、データ型が整数、許容値が範囲、最小範囲が 100、最大範囲が 1000、ステップ サイズが 100 に設定された \[パラメーターの作成\] ダイアログ ボックス。](Img/map_buffer_2.png) 4. 終了したら、\[OK\] をクリックします。 このパラメーターを使用すると、100 から 1000 マイルまでの範囲でバッファー半径をカスタマイズできます。パラメーターを右クリックし、\[パラメーターの表示\] を選択します。 6. \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択します。 7. 開いた計算で、次の操作を実行します。 - 計算フィールドに「バッファー」と名前を付けます。 - 次の式を入力します `BUFFER(MAKEPOINT([Dest Lat],[Dest Lng]),[Buffer Distance],"miles")` BUFFER 計算は、点空間データを受け取り、そのデータを \[バッファー距離\] パラメーターで決定された半径 (マイル単位) を持つ図形に変換します。 注: BUFFER は点空間データでのみ使用できるため、前の例で示したように、緯度と経度のデータを Makepoint を使用して点に変換しています。 12. 終了したら、\[OK\] をクリックします。 新しい計算フィールドが \[データ\] ペインに表示されます。他のフィールドと同様に、このフィールドを 1 つ以上のビジュアライゼーションで使用できます。 14. \[データ\] ペインで、\[Buffer (バッファー)\] をダブルクリックして Viz に追加します。これにより、自動的にマップとしてレンダリングされます。 15. \[マーク\] カードの \[カラー\] パネルに \[Destination (終点)\] をドラッグして、Viz を完了します。 ![マップ タイプ マーク付きのバッファ マップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/map_buffer_1.png) **注:** ビューが上の図のように表示されない場合は、\[マーク\] の種類が \[円\] ではなく \[マップ\] に設定されていることを確認します。\[マーク\] の種類に関する詳細については、[ビュー内のマークのタイプを変更する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/viewparts_marks_marktypes.htm) を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 簡単な計算フィールドの作成 データ ソースに、分析に必要なフィールド (または列) が含まれていないことがあります。たとえば、データ ソースに "Sales (売上)" と "Profit (収益)" を示す各値のフィールドはありますが "Profit Ratio (収益率)" 値のフィールドがありません。この場合は、"Sales (売上)" および "Profit (収益)" フィールドのデータを使用して "Profit Ratio (収益率)" の計算フィールドを作成できます。 このトピックでは、例を使用して簡単な計算フィールドを作成する方法を示します。 ## ステップ 1: 計算フィールドの作成 1. Tableau のワークシートで \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択します。 2. 計算エディターが開いたら、計算フィールドに名前を付けます。この例では、計算フィールドに**「利益率」**という名前を付けています。 ## ステップ 2: 式の入力 1. 計算エディターで、次の式を入力します。 SUM(\[Profit\])/SUM(\[Sales\]) 式では、関数、フィールド、演算子を組み合わせて使用します。Tableau での式の作成の詳細については、[Tableau で計算を記述する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_operators.htm)および[Tableau で使用する関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions.htm)を参照してください。 2. 終了したら、**\[OK\]** をクリックします。新しい計算フィールドが \[データ\] ペインに追加され、計算フィールドであることを示す = がデータ タイプ アイコンの前に表示されます。 これで、ビューで計算フィールドを使用する準備が整いました。 ## 作業を確認します。アクション内に簡単な計算フィールドを作成する方法について確認してください。 ## 関連項目 [Tableau での計算の開始](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_create.htm) [Tableau で計算を記述する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_operators.htm) [Tableau で使用する関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions.htm) [Tableau での詳細レベル表現の作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_lod.htm) [表計算での値の変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 簡易表計算 簡易表計算では、実行する計算のタイプに対し最も一般的な設定を使用して、ビジュアライゼーションに共通の表計算をすばやく適用できます。この記事では、例を使用してビジュアライゼーションに簡易表計算を適用する方法について説明します。 Tableau では、次の簡易表計算を使用することができます。 - 累計 - 差 - 差の割合 - 合計に対する割合 - ランク - 百分位 - 移動平均 - 現時点年間累計の合計 - 複合成長率 - 前年比成長率 - 現時点年間累計の成長 このうちいくつかの詳細については、[表計算のタイプ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm)を参照してください。 ## 簡易表計算と表計算の相違点 簡易表計算とは、Tableau のビジュアライゼーションに簡単に適用できる表計算です。選択した計算タイプで最も一般的な設定でビジュアライゼーションに適用されるため、分析を続行することができます。従来の表計算でも同じ設定を適用できますが、手動で適用する必要があります。 ## ビジュアライゼーションへの簡易表計算の適用 以下の手順に従って、ビジュアライゼーションへの簡易表計算の適用方法を学習してください。 ### ビジュアライゼーションの設定 1. Tableau Desktop を開きTableau に付属の **"Sample - Superstore (サンプル - スーパーストア)"** データ ソースに接続し、新しいワークシートに移動します。 2. **\[データ\]** ペインから、\[オーダー日\] を \[列\] シェルフにドラッグします。 3. \[州(都道府県)\] を \[行\] シェルフにドラッグします。 4. \[売上\] を \[マーク\] カードの \[テキスト\] にドラッグします。 5. \[利益\] を \[マーク\] カードの \[色\] にドラッグします。 6. \[マーク\] カードで、\[マーク タイプ\] ドロップダウンをクリックし、\[四角\] を選択します。 ![マーク カードのドロップダウン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/quicktablecalc1.png) ビジュアライゼーションが更新されて次のような表示になります。 ![州別および年別の売上データを示すヒートマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/quicktablecalc2.png) ### 簡易表計算の適用 1. \[マーク\] カードの \[SUM (収益)\] を右クリックし、\[簡易表計算\] > \[移動平均\] を選択します。 **注**: 簡易表計算は、ビューのメジャーでのみ実行できます。 デルタ記号がフィールドに表示され、簡易表計算がフィールドに適用されたことを示します。ビジュアライゼーションの色が更新され、年間収益の移動平均が表示されます。 ![簡易表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/quicktablecalc3.gif) ### (オプション) 簡易表計算のカスタマイズ 1. \[マーク\] カードの \[SUM (収益)\] を右クリックし、\[表計算の編集\] を選択します。 2. ダイアログ ボックスが開き、次のオプションを構成できます。 - 表計算のタイプ - 値の集計方法 - 計算の実行方法 (計算の場所と区分の指定方法) これらのオプションの詳細については、[表計算のタイプ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm)および[基本: 方向の指定と区分の指定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm#Basics)を参照してください。 ビジュアライゼーションは、計算に加えた変更に応じて更新されます。ハイライトと番号を使用して、計算の実行方法について説明します。たとえば、次の画像では、表の各州に対して計算を実行しています。 ![表計算ダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/quicktablecalc4.png) この設定を変更すると、ビジュアライゼーションとハイライトが更新されて変更が示されます。 ![表計算ダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/quicktablecalc5.png) ## 関連項目 [計算を理解する: 表計算](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_understand_types.htm#Table) [表計算での値の変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm) [表計算のカスタマイズ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations_custom.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 結合のトラブルシューティング **注**: 結合でデータがミスカウントされている場合は、代わりに関係を使用する必要があることを示している可能性があります。関係の詳細については、[データの関連付け](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/relate_tables.htm)を参照してください。Tableau でさまざまな詳細レベルのデータ (多対多の関係など) の組み合わせがどのように処理されるかについては、[「カーディナリティと参照整合性」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/cardinality_and_ri.htm)を参照してください。 ## オーバーカウント値または重複データ 複数のテーブルに接続して結合する場合は、データ ソースの_非正規化_バージョンを設定します。場合によっては、Tableau は複数のテーブルを 1 つのテーブルとして扱います。複数のテーブルを 1 つのテーブルとして扱う場合、テーブルが結合された後に_すべて_のテーブルがクエリされます。これにより、値がオーバーカウントされる可能性があります。 たとえば、2 つのテーブルがあるとします。最初のテーブルには、従業員 ID や給与などの従業員情報が含まれます。2 つめのテーブルには部門名などの組織情報が含まれます。

テーブル 1

従業員 ID 名前 給与
20106 Kim, Michelle 63,000
20107 Wilson, Henry 61,000
20108 Smith, John 65,000

表 2

部門 雇用開始日 従業員 ID 組織
開発 6/16/2016 20289 戦略
サポート 7/28/2015 20107 操作
サポート 8/05/2016 20299 操作
売上 8/25/2016 20107 操作
**従業員 ID** でこれらのテーブルを結合すると、従業員が複数の部門と関連付けられているため、従業員の給与が 2 回以上カウントされます。
従業員 ID名前給与部門雇用開始日組織
20107Wilson, Henry61,000サポート7/28/2015操作
20107Wilson, Henry61,000売上8/25/2016操作
これは、一対多のカーディナリティの例です (テーブル 1 の 1 つの従業員 ID は、テーブル 2 の複数の結果に対応しています)。テーブル間のカーディナリティの詳細については、[パフォーマンス オプションを使用してリレーションシップクエリを最適化する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_relationships_perfoptions.htm)を参照してください。 この問題を解決するには、次のいずれかを実行できます。 - **データの関連付け:** データが重複する可能性がある結合を作成する代わりに、関係を使用できます。詳細については、[データの関連付け](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/relate_tables.htm)を参照してください。 **集計の変更:** 分析に応じて、MIN または **AVG** 集計を使用して二重計算を削除します。 たとえば、**"Salary (給与)"** の集計を "SUM (合計)" から "MIN (最小値)"、"SUM (合計)" から "AVG (平均値)" に変更する場合。 - **重複値を削除する計算フィールドを作成する:**重複しているフィールドの合計を、重複を引き起こしているフィールドのインスタンスの数で除算する計算フィールドを作成できます。 たとえば、"Salary (給与)" の値は、Wilson、Henry の "Employee ID (従業員 ID)" のインスタンス数によって重複しています。この場合、ビューでは、Salary が次の式を使用する計算フィールドに置き換えられます。`SUM ([Salary])/ COUNT ([Employee ID])`. また、詳細レベルの式を使用して重複データを削除することもできます。詳細については、Tableau ナレッジ ベースの[「LOD 計算を使用して重複データを削除する」](http://kb.tableau.com/articles/howto/removing-duplicate-data-with-lod-calculations?lang=ja-jp)を参照してください。 ## 壊れたテーブルの結合とクロスデータベース結合 同じデータ ソース内でまたはクロスデータベース結合を使用してテーブルを結合する前に、結合キーのデータ型が一致していることを確認します。結合キーのデータ型が一致していない場合、結合は壊れ、赤い感嘆符とエラー メッセージ「結合フィールドで型が一致していません」で示されます。壊れた結合を修正するには、次のいずれかの提案を実行します。 - 結合計算を作成することで結合キーを一致させるよう、結合ダイアログでフィールドの書式設定 (データ型を含む) を変更できます。結合計算は、組み合わせる 1 つ以上のテーブルで結合キーの書式設定を変更できる、計算のサブセットをサポートしています。結合計算を作成するには、壊れた結合を持つテーブルの間にある \[結合\] アイコンをクリックし、書式設定の変更が必要なフィールドをクリックしてから、\[結合計算の作成\] を選択します。詳細については、[結合のトラブルシューティング](#joinoncalcs)を参照してください。 - テキストまたは Excel ベースのデータの場合は、データ グリッド内のデータ型メニューを使用して、結合キー内のテキスト フィールドまたは Excel フィールドのいずれかのデータ型を変更します。 - **Tableau Desktop のみ**:ほとんどの接続では、\[カスタム SQL に変換\] オプションで、CAST () などの関数を使用し、結合キーのいずれかのフィールドのデータ型を変更できます。\[カスタム SQL に変換\] オプションは、データ ソースに接続が 1 つだけ含まれている場合にのみ使用可能です。この場合は、2 番目の接続を削除してから、\[データ\] > \[カスタム SQL に変換\] を選択します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 結合の参照整合性を仮定する ある場合には、\[参照整合性の仮定\] オプションを \[データ\] メニューから選択し、結合でクエリのパフォーマンスを向上させることができます。このオプションを使用すると、ビュー内のフィールドによって具体的に参照される場合、Tableau はクエリ内の結合された表を含めます。 ![参照整数性を想定するオプションが強調表示されたデータ メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/joins_assumerefinteg.png) データに参照整合性 (下の定義を参照) があるが、データベースが参照整合性を強制していない、または強制できないことがわかっている場合は、この設定を使用するのが適切です。データベース内の参照整合性を構成するオプションがある場合は、データベースと Tableau の両方でパフォーマンスを向上させることができるので、この設定を使用するより適切なオプションです。Tableau の \[参照整合性を仮定\] オプションは、Tableau 側のパフォーマンスにのみ影響を与える可能性があります。データに参照整合性がない場合、この設定をオンにすると、クエリの結果が信頼できない可能性があります。 参照整合性を理解するには、2 つの表がある売上データへの接続を想像しください。売上および製品カタログ。これら 2 つの表を以下に示します。

売上

製品 ID (外部キー) 売上高 取引日
1 100 2012 年 10 月 1日
1 2000 2012 年 10 月 2 日
2 50 2012 年 9 月 30 日
3 10 2012 年 8 月 21 日

製品カタログ

製品 ID (主キー) 製品名
1 10 インチ タブレット
2 スマートフォン
3 電気スタンド
4 メモリ スティック
販売されるすべての製品は製品カタログ内のリストに記載されている必要があるため、売上表のすべての行には製品カタログ表と一致する行があります。これら 2 つの表が製品 ID 上で結合される際、最終的には次のように表示されます。
製品 ID製品名製品 ID売上高取引日
110 インチ タブレット11002012 年 10 月 1日
110 インチ タブレット120002012 年 10 月 2 日
2スマートフォン2502012 年 9 月 30 日
3電気スタンド3102012 年 8 月 21 日
では、地域ごとに売上高を確認するビューを構築するとしましょう。既定では、売上高フィールドをビューにドラッグすると次のようなクエリを作成することができます。 SELECT SUM(\[Sales Amount\]) FROM \[Sales\] S INNER JOIN \[Product Catalog\] P ON S.ProductID = P.ProductID \[照整合性を仮定する\] オプションを選択することで、Tableau は結合された表に参照整合性があると認識します。言い換えると、売上表には常に製品カタログの表に一致する行があります。これは true なので、Tableau はこれらの結果を返すために製品カタログの表からの情報を必要としません。\[売上高\] フィールドをビューにドラッグすると、Tableau ではクエリを次のように簡素化できます。 SELECT SUM(\[Sales Amount\]) FROM \[Sales\] 結合の演算子が削除されているため、この簡素化されたクエリはより速く頻繁に結果を返すことができます。このオプションは内部結合にのみ影響を与え、1 つの表を持つデータ ソースには影響を及ぼしません。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 統計ファイル この記事では、Tableau を統計情報ファイルに接続し、データ ソースを設定する方法について説明します。 Tableau は、SAS (\*.sas7bdat)、SPSS (\*.sav)、および R (\*.rdata、\*.rda) データ ファイルに接続します。 **注:** バージョン 2020.1 以降、SASYZCR2 を使用した統計の圧縮ファイルのサポートが終了します。Tableau でファイルを読みやすくするには、別の圧縮スキームを使用してください。 ## 接続してデータ ソースを設定する 1. Tableau を起動し、\[接続\] の下で \[統計ファイル\] を選択して、接続するファイルを選択して \[開く\] を選択します。 2. データ ソース ページで次の手順を行います。 1. (任意) ページ上部にある既定のデータ ソース名を選択し、Tableau で使用する一意のデータ ソース名を入力します。たとえば、データの他のユーザーが、どのデータ ソースに接続するか推測するのに役立つ命名規則を使用します。 2. シート タブを選択して分析を開始します。 複数の表への接続については、[データの結合](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/joining_tables.htm)を参照してください。 ### 統計ファイル データ ソースの例 Windows コンピューターで Tableau Desktop を使用する統計ファイル データ ソースの例: 次の点に注意してください。 - Statistical File コネクタは値ラベルをサポートしません。 - 統計ファイル コネクタは、統計ファイルごとに 1 つの表のみサポートしています。 次のエラーメッセージ、「データ ソースとの通信中にエラーが発生しました」が表示された場合、統計ファイルにオブジェクトが 1 つしか含まれておらず、そのオブジェクトがデータ フレームかマトリックスであることを確認してください。R ファイルは、クリーンなワークスペースであるように見える非表示のオブジェクトを含んでいる場合があります。非表示のオブジェクトを確認するには、RStudio から `ls(environment(), all.names=TRUE)` を実行します。 - 統計ファイルの文字コードは変更できます。詳細については、[「統計ファイルの文字エンコードの変更」](#Changeencoding)を参照してください。 ## R データ ファイル オブジェクトと形式のサポート R データ ファイルには、次のタイプのオブジェクトを 1 つのみ含める必要があります。 - 2 次元マトリクス - ベクトル - 要素 - データ フレーム R データ ファイルに複数のオブジェクトが含まれている場合、Tableau は最初のオブジェクトに接続します。 Tableau では、バイナリ形式を使用する R データ ファイルがサポートされています。 Tableau Desktop では、ASCII 形式のファイルはサポートされません。ASCII 形式による .rdata または .rda ファイルを使用しようとすると、「ファイルから読み取れません」「'\[TableauTemp\].\[_filename_.rdata\]' が存在しません」というエラーが表示されます。この場合、次のように Rstudio を使用してファイルをバイナリ形式で保存できます。 1. RStudio をダウンロードしていない場合は、ダウンロードします。 2. R データ ファイルを RStudio で開きます。右上のグローバル環境ウィンドウにデータ オブジェクトが表示されます。 3. 次のように "save()" 関数を使用して、オブジェクトを新しいファイルに保存します。 `save(,file="",ascii=FALSE)` は、データ オブジェクト、 は新しいファイルの名前、"FALSE" では大文字と小文字が区別されています。 > [!TIP] > > **ヒント:** この関数のドキュメントをすばやく表示するには、コマンド プロンプトで "?save" と入力します。 Tableau Desktop では、圧縮ファイルはサポートされません。Tableau に接続する前に、まず別のプログラム (Gzip や WinZip など) でファイルを解凍する必要があります。 ## 統計ファイルの文字エンコードの変更 Tableau はファイルの文字エンコーディングまたは入力ファイル内の情報に基づいて、統計ファイル (SAS ファイル、R ファイルなど) 内のデータを読み取ります。文字エンコード情報をファイル内に含む SAS ファイルや SPSS ファイルと異なり、R ファイルは通常オペレーティング システムの文字エンコードを使用します。場合によって、異なるエンコードを指定する必要が生じることがあります。たとえば、同僚からギリシャ語の文字エンコードで統計ファイルが送られてきた場合は、Tableau でそのファイルを使用するためにギリシャ語の文字セットを指定する必要があります。統計ファイルの読み取り時に異なる文字セットを使用する必要がある場合は、Tableau データ ソース カスタマイズ (TDC) ファイルを作成して、使用するエンコードを指定できます。 ### TDC ファイルの作成 tdc ファイルは、単一のデータ ソースに適用される XML ファイルで、データ ソース プロバイダーのベンダー名とドライバー名の情報が含まれています。統計ファイル コネクターの場合、ベンダー名とドライバー名は `stat-direct` です。 TDC ファイルを作成するには: 1. ノートパッドなどのプレーン テキスト エディターを開きます。 2. 以下に記載されているサンプルの情報をコピーし、テキストファイルに貼り付けてから、`source-charset` 値を指定します。(エンコードのリストについては、「[統計ファイル コネクタでサポートされるユーザー定義のエンコード](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/statfile_char_encoding.htm)」を参照してください。) 3. .tdc 拡張子 (たとえば、`r-statsfile.tdc`) を付けてファイルをマイ Tableau リポジトリ\\Datasources フォルダーに保存します。 ### サンプル TDC ファイルは source-charset 値を設定します 次の TDC ファイルの例では、統計ファイル データ ソースの `source-charset` 値を `shift-jis` に設定しています。 ``` ``` 重要: TDC ファイルは、接続の機能をカスタマイズしたり、データへの接続に関連する問題を診断して解決したりするために活用できます。Tableau は、これらのファイルに加えられる可能性のあるすべての変更を十分にテストすることはできません。TDC ファイルの作成と使用には手動による編集が必要であり、本番環境に展開する前に十分にテストすることが重要です。 ## .ttde ファイルおよび .hhyper ファイルについて コンピューターのディレクトリを移動していると、.ttde または .hhyper ファイルに気づくかもしれません。お使いのデータに接続する Tableau データ ソースを作成すると、Tableau は .ttde または .hhyper ファイルを作成します。このファイルはシャドー抽出としても知られ、Tableau Desktop でデータ ソースの読み込み速度を向上させるのに使用されます。シャドー抽出には参照元データや標準的な Tableau 抽出に似た他の情報が含まれますが、シャドー抽出は別の形式で保存されているため、データの復元には使用できません。 **注:** Tableau バージョン 2024.2 以降では、.tde ファイルはサポートされなくなりました。すべての抽出は .hyper 形式になりました。 ## 関連項目 - [データ ソースの設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_prepare.htm) – このデータ ソースにさらにデータを追加したり、データ分析の前にデータを準備したりします。 - [グラフの構築とデータの分析](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/design_and_analyze.htm) – データ分析を開始します。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 統計ファイル コネクタでサポートされるユーザー定義のエンコード このトピックでは、Tableau 統計ファイル コネクターでサポートされる文字エンコードをリストします。一覧には、シングルバイト、マルチバイト、Unicode のユーザー定義エンコード、および現在該当する SAS エンコードに対応付けできないシングルバイトとマルチバイトのエンコードが含まれます。 ## シングルバイトのユーザー定義エンコード ASCII CSASCII US-ASCII US ISO\_646.IRV:1991 ISO646-US 646 ISO-IR-6 IBM367 CP367 ANSI\_X3.4-1986 ANSI\_X3.4-1968 ISO-8859-1 CSISOLATIN1 LATIN1 L1 ISO\_8859-1:1987 ISO8859-1 ISO-IR-100 ISO-8859-1 IBM819 CP819 ISO-8859-15 LATIN-9 ISO\_8859-15:1998 ISO\_8859-15 ISO8859-15 ISO-IR-203 IBM850 CSPC850MULTILINGUAL CP850 850 WINDOWS-1252 MS-ANSI CP1252 ISO-8859-7 CSISOLATINGREEKISO\_8859-7:1987 ISO\_8859-7 ISO-IR-126 ISO-8859-7 GREEK8 GREEK ELOT\_928 ECMA-118 WINDOWS-1253 MS-GREEK CP1253 ISO-8859-10 CSISOLATIN6 LATIN6 L6 ISO\_8859-10:1992 ISO\_8859-10 ISO8859-10 ISO-IR-157 WINDOWS-1257 WINBALTRIM CP1257 ISO-8859-2 CSISOLATIN2 LATIN2 L2 ISO\_8859-2:1987 ISO\_8859-2 ISO8859-2 ISO-IR-101 IBM852 CSPCP852 CP852 852 WINDOWS-1250 MS-EE CP1250 ISO-8859-5 CSISOLATINCYRILLIC ISO\_8859-5:1988 ISO\_8859-5 ISO8859-5 ISO-IR-144 CYRILLIC WINDOWS-1251 MS-CYRL CP1251 CP866 CSIBM866 IBM866 866 TIS-620 TIS620.2533-1 TIS620.2533-0 TIS620.2529-1 TIS620-0 TIS620 ISO-IR-166 ISO-8859-11 CP874 CSISOLATIN5 LATIN5 L5 ISO\_8859-9:1989 ISO\_8859-9 ISO8859-9 ISO-8859-9 ISO-IR-148 CSIBM857 IBM857 CP857 857 WINDOWS-1254 MS-TURK CP1254 CP1129 VPS WINDOWS-1258 CP1258 ISO-8959-6 CSISOLATINARABIC ISO\_8859-6:1987 ISO\_8859-6 ISO8859-6 ISO-IR-127 ECMA-114 ASMO-708 ARABIC WINDOWS-1256 MS-ARAB CP1256 ISO-8859-8 CSISOLATINHEBREW ISO\_8859-8:1988 ISO\_8859-8 ISO8859-8 ISO-IR-138 HEBREW IBM864 CSIBM864 CP864 WINDOWS-1255 MS-HEBR CP1255 IBM862 CSPC862LATINHEBREW0x2E CP862 862 ## マルチバイトのユーザー定義エンコード CP936 WINDOWS-936 MS936 GBK GB2312 CSISO58GB231280 ISO-IR-58 GB\_2312-80 CHINESE ISO-2022-CN CP950 windows-950 ms-950 ms950 CSBIG5 CN-BIG5 BIGFIVE BIG5 BIG-FIVE BIG-5 BIG5HKSCS BIG5-HKSCS EUC-TW CSEUCTW EUCTW EUC-JP CSEUCPKDFMTJAPANESE EXTENDED\_UNIX\_CODE\_PACKED\_FORMAT\_FOR\_JAPANESE EUCJP EUC-JP ISO-2022-JP CSISO2022JP ISO-2022-JP CSSHIFTJIS SJIS SHIFT\_JIS SHIFT-JIS MS\_KANJI CP932 EUC-KR CSEUCKR EUCKR EUC-KR UHC CP949 EUC-CN CSGB2312 GB2312 EUCCN CN-GB ## Unicode のユーザー定義エンコード TF-8 UCS-2 UCS-2BE UCS-2LE UCS-4 UCS-4BE UTF-16 UTF-16BE UTF-16LE UTF-32 UTF-32LE UTF-32BE UTF-7 ## SAS エンコードに対応付けできないシングルバイト エンコード MACROMAN CSMACINTOSH MACINTOSH MAC ISO-8859-14 LATIN8 L8 ISO\_8859-14:1998 ISO\_8859-14 ISO8859-14 ISO-IR-199 ISO-CELTIC MACGREEK MACICELAND ISO-8859-3 CSISOLATIN3 LATIN3 L3 ISO\_8859-3:1988 ISO\_8859-3 ISO8859-3 ISO-IR-109 ISO-8959-4 CSISOLATIN4 LATIN4 L4 ISO\_8859-4:1988 ISO\_8859-4 ISO8859-4 ISO-IR-110 ISO-8959-13 LATIN7 L7 ISO\_8859-13 ISO8859-13 ISO-IR-179 ISO-8859-13 MACCENTRALEUROPE MACCROATIAN IBM855 CSIBM855 CP855 855 KOI8-R CSKOI8R MACCYRILLIC KOI8-U CSKOI8R MACUKRAINIAN ISO-8859-16 LATIN10 L10 ISO\_8859-16:2001 ISO\_8859-16 ISO8859-16 ISO-IR-226 MACROMANIAN ARMSCII-8 GEORGIAN-ACADEMY MACTURKISH TCVN VISCII CSVISCII VISCII1.1-1 MACARABIC MACHEBREW WINDOWS-874 ## SAS エンコードに対応付けできないマルチバイト エンコード GB18030 HZ HZ-GB-2312 CSISO2022JP ISO-2022-JP JOHAB JOHAB CP1361 ISO-2022-KR CSISO2022KR ISO-2022-KR ISO-2022-JP CSISO2022JP ISO-2022-JP-1 ISO-2022-JP-2 CSISO2022JP2 ISO-2022-CN CSISO2022CN ISO-2022-CN-EXT [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 背景イメージの座標を見つける 多くのシナリオでは、データを Tableau マップの代わりに背景イメージにマッピングしたいと思う可能性があります。この記事では、データ ポイントを背景イメージにプロットする方法を説明します。 このプロセスには、次の複数の手順が含まれます。 1. データ ソースで X および Y 座標を示す表を作成する。 2. Tableau Desktop でデータ ソースに接続し、座標の表を残りのデータと結合する。 3. 背景イメージをインポートしてビューを構築する。 4. 背景イメージにポイント注釈を付ける。 5. データ ソース内の座標の表に座標を追加する。 6. Tableau でデータ ソースを更新する。 ## ステップ 1: 座標の表を作成する データ ソースで、固有のマークを識別する列が含まれる表を作成します。この例では、次の 3 つの列があります。 - 最初の列は、各マークの固有の識別子を保持します。 - 他の 2 つの列は、X および Y 座標を示します。 列を作成した後、この新しい座標の表を元のデータ ソースに結合します。この結合は、元のデータ ソースと座標の表の両方で使用される固有の識別子 (単一のマークを表す識別子) に基づいて行われます。 1. 背景イメージに適したスケールを選択します。イメージの幅が高さを超える場合は、X:0-100 と Y:0-50 を使用します。 2. この例では、Tableau リポジトリにある Excel ファイル "Sample Superstore (サンプル - スーパーストア)" を Excel で開き、新しいシート タブを選択します。 3. 新しいタブで、固有の識別子のいずれかと 2 つのスケール用に選択した X および Y エンド ポイントが含まれる行を作成します。 この例では、**"Product Sub-category (商品サブカテゴリ)"** は "Sample - Superstore (サンプル - スーパーストア)" 内の列であり、**"Tables (テーブル)"** はそのメンバーの 1 つです。これは背景イメージ用のスケールであるため、**X** エンドポイントは **100** であり、**Y** エンドポイントは **50** です。 ![表には製品のサブカテゴリの情報が表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/BackgroundImage1_1.png) 4. タブ名を**「Coords」**(座標) に変更してファイルを保存します。 ## ステップ 2: 座標の表に接続する 1. 新しい Tableau ワークブックで、**\[データに接続\]** を選択します。 2. **\[データに接続\]** ダイアログ ボックスで、**\[Microsoft Excel\]** を選択して **\[次へ\]** をクリックします。 3. データ ソース ページで次の手順を行います。 - "Orders (オーダー)" シートを結合エリアにドラッグします。 - "Coords (座標)" シートを結合エリアにドラッグします。 - 結合アイコンをクリックして既存の結合を変更します。 - 開いた \[結合\] ダイアログ ボックスで、**\[左\]** を選択してから、**"データ ソース"** 列で **"Product Sub-Category (商品サブカテゴリ)"**、**"Coords (座標)"** 列で **"Product Name (Coords) (商品名 (座標))"** を選択します。 ![製品サブカテゴリと製品名 (座標) の左結合がある結合テーブル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/BackgroundImage13_1.png) 5. \[結合\] ダイアログ ボックスを閉じてから、シート タブを選択してワークシートに移動します。 ## ステップ 3: 背景イメージをインポートする 1. 新しいワークシートで、**\[マップ\]** > **\[背景イメージ\]** > **\[サンプル - スーパーストア\]** を選択します。\[背景イメージ\] ダイアログ ボックスが開きます。 2. **\[背景イメージ\]** ダイアログ ボックスで、**\[イメージの追加\]** をクリックします。 3. **\[背景イメージの追加\]** ダイアログ ボックスで、ファイルを参照して選択します。 4. **\[X フィールド\]** で、リストから **"X"** を選択します。 注:リストに "X" フィールドがない場合、"X" フィールドを連続数に変更する必要があることを意味します。 フィールドを数値に変更するには、\[データ\] ペインで **"X"** フィールドを右クリックして **\[データ型の変更\]** > **\[数値 (整数)\]** を選択します。フィールドを連続数に変更するには、\[データ\] ペインで **"X"** フィールドを右クリックして **\[連続に変換\]** を選択します。 **"Y"** フィールドについて、上の手順を繰り返します。 5. **\[右\]** テキスト ボックスに**「100」**と入力します (100 は座標の表で使用した数です)。 6. **\[Y フィールド\]** で、リストから **"Y"** を選択します。 7. **\[上\]** テキスト ボックスに**「50」**と入力します (50 は座標の表で使用した数です)。必ず正しいテキスト ボックスに入力してください。 ![背景画像の追加ダイアログ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/BackgroundImage3_1.png) 8. **\[OK\]** をクリックしてから、**\[背景イメージ\]** ダイアログ ボックスで **\[OK\]** をクリックします (**\[背景イメージ\]** ダイアログ ボックスの **\[有効\]** 設定が **\[いいえ\]** になっていることは無視してください)。 ## ステップ 4: 座標を見つける 1. \[データ\] ペインから、**"X"** を **\[列\]** シェルフに、**"Y"** を **\[行\]** シェルフにドラッグします。 2. **\[列\]** シェルフで、**"X"** を右クリックして **\[ディメンション\]** を選択します。 3. **\[行\]** シェルフで、**"Y"** を右クリックして **\[ディメンション\]** を選択します。 注:この手順が必要なのは、"X" と "Y" のフィールドがメジャーとして Tableau に読み込まれた場合だけです。 背景イメージがビューに表示されます。 ![背景画像を使用したダッシュボード。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/BackgroundImage4_1.png) 4. X 軸を右クリックし、**\[軸の編集\]** を選択します。 ![ドロップダウン メニューの軸の編集オプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/BackgroundImage5_0_0.png) 5. **\[軸の編集\]** ダイアログ ボックスで、**\[固定\]** を選択した後、**\[開始\]** テキスト ボックスに**「0」**と入力し、**\[終了\]** テキスト ボックスに**「100」**と入力します。 6. **\[OK\]** をクリックします。 7. Y 軸を右クリックし、**\[軸の編集\]** を選択します。 8. **\[軸の編集\]** ダイアログ ボックスで、**\[固定\]** を選択した後、**\[開始\]** テキスト ボックスに**「0」**と入力し、**\[終了\]** テキスト ボックスに**「50」**と入力します。 9. **\[OK\]** をクリックします。 両軸の始点がゼロになります。 ![間取り図の背景画像。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/BackgroundImage7_1.png) 10. イメージ内の座標を知りたい場所を右クリックし、**\[注釈を付ける\]** > **\[ポイント\]** を選択します。 ビューにマークやポイントを付ける方法の詳細については、Tableau ヘルプの[注釈の追加](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/annotations_annotations_add.htm)のトピックを参照してください。 ![ポイントまたは領域に注釈を付けるオプションを含むドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/BackgroundImage8_1.png) 11. **\[注釈の編集\]** ダイアログ ボックスで、**\[OK\]** をクリックします。 12. 注釈を付けるポイントごとに手順 10 および 11 を繰り返します。 座標は背景イメージにコールアウトとして表示されます。コールアウトは、クリックしてドラッグすることにより、見やすい位置に移動できます。いずれかのサイズ ハンドルをドラッグすることにより、コールアウトのサイズを変更することもできます。矢印の先をクリックしてドラッグすると、座標ポイントを移動できます。コールアウト内の座標は新しい位置を反映するように変化します。 ![赤い四角形は間取り図上の座標を強調表示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/BackgroundImage10_1.png) 13. 次の座標をサンプル - スーパーストアExcel ファイルの "Coords (座標)" シートに追加し、変更を保存します。 ![表には、製品のサブカテゴリとそれぞれの X 値および Y 値が表示されます。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/BackgroundImage11_1.png) 14. Tableau で、**\[データ\]** > **\[サンプル - スーパーストア\]** > **\[更新\]** を選択します。 更新されたビューでは、座標の位置にマークが表示されます。 コールアウトを表示する必要がない場合は、背景イメージで選択して削除できます。 ![座標がマークされた 4 つの青い点がある間取り図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/BackgroundImage12_1.png) ## その他のアイデア \[サイズ\] シェルフに別のメジャーをドラッグしてみたり、\[マーク\] カードの \[色\] にディメンションやメジャーをドラッグしたりできます。独自のカスタム形状を追加することもできます。このビューと他の分析の間でアクションを作成することにより、強力な独自の分析を開発してください。 X や Y のスケールを非表示にするには、\[列\] または \[行\] シェルフでそれぞれのフィールドを右クリックして **\[ヘッダーの表示\]** をオフにします。 ## 関連項目 - [ビューで背景イメージを使用する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/bkimages.htm) - [Tableau のマップおよび地理的データの分析](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/maps.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 自分の Tableau Desktop データス トーリーに合った適切なストーリー タイプを選択する **Tableau データ ストーリーの重要な変更** Tableau データ ストーリーは、2025 年 1 月 (2025.1) の Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server で廃止されます。自然言語技術の進歩に伴い、Tableau は、データに関する質問や変更点の把握をより簡単に行えるように、インターフェイスの改善に取り組んでいます。詳細については、[「Tableau AI を搭載した Tableau Pulse がデータ エクスペリエンスを刷新」](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai)を参照してください。 [ダッシュボードに Tableau データ ストーリーを追加する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/data_stories_create.htm)ときは、データに適したタイプのストーリーを選択することが重要です。時間の経過に伴う傾向についてのストーリーが必要ですか? それとも、比較している 2 つの値についてのストーリーが必要ですか? このトピックでは、適切なストーリーを伝えられるようにするために、各ストーリー タイプの例を含め、さまざまなタイプのストーリーについて説明します。 ## 連続 連続ストーリーは、時間の経過に伴う傾向や進行状況を分析するのに最適です。 連続ストーリーを作成すると、ストーリーには、パフォーマンス、セグメント、ボラティリティ、傾向線のコンテンツが含まれます。また、ストーリーには、複数のディメンションを使用するストーリーの貢献度分析と相関性も含まれます。連続ストーリーを使用するには、ワークシートに次のものが必要です。 - 1 〜 10 個のメジャーを持つ 1 つのディメンション - 2 つのディメンションと最大 3 つのメジャー 次の例は、単一のディメンションと複数のメジャーを持つ折れ線グラフの連続ストーリーです。 ![3 つの折れ線グラフと連続ストーリーの例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_stories_continuous.png) ## 不連続 不連続ストーリーは、値を比較し、各値のデータの分布を把握するのに最適です。不連続ストーリーを作成すると、ストーリーには、データ全体の分布とグループまたはクラスタに関するコンテンツが含まれます。また、ストーリーには、複数のディメンションを使用するワークシートの貢献度分析が含まれます。 次の場合は、不連続ストーリーを使用することを検討してください。 - 売上レポートの重要業績評価指標 (KPI) のドライバーを把握する。 - データ ディスカバリ中に外れ値をすばやく特定して把握する。 - 監査を実行するときに、ビジュアルで簡単に監視できない傾向を特定する。 - 地理的分析のために、複雑な使用率のインサイトを即座に引き出す。 - 売上と利益の間などの重要な関係を特定してコールアウトする。 不連続ストーリーを使用するには、ワークシートに次のものが必要です。 - 1 〜 10 個のメジャーを持つ 1 つのディメンション - 2 つのディメンションと最大 3 つのメジャー 次の例は、単一のディメンションと 2 つのメジャーを持つ棒グラフの不連続ストーリーです。 ![棒グラフと不連続ストーリーの例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_stories_discrete.png) ## 全体のパーセント 全体のパーセント ストーリーには、円グラフが最適です。全体のパーセント ストーリーを使用するには、ワークシートに次のものが必要です。 - 1 つのディメンション - 1 つのメジャー 次の例は、単一のディメンションと単一のメジャーを持つ円グラフを使用した、全体のパーセント ストーリーです。 ![円グラフと、全体のパーセント ストーリーの例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_stories_percent.png) ## 散布図 散布図ストーリーは、2 つのメジャー間の関係を把握するのに最適です。散布図ストーリーを作成すると、ストーリーには、2 つのメジャー間の関係 (回帰) に関するコンテンツが含まれます。また、ストーリーには、データ内にグループ (クラスタ) が存在する場合、それらに関するコンテンツが含まれます。 次の場合は、散布図ストーリーを使用することを検討してください。 - 2 つのメジャー間の関係をコールアウトして、影響を特定する (回帰分析)。 - 定義されたしきい値を上回っている、または下回っている外れ値を特定して把握する。 - データがどのように分布しているかを分析する。 散布図ストーリーを使用するには、ワークシートに次のものが必要です。 - 1 つのディメンション - 2 つまたは 3 つのメジャー **注:** 散布図ストーリーを作成した場合、選択した最初のメジャーは独立変数として、2 番目のメジャーは従属変数として扱われます。 次の例は、単一のディメンションと 2 つのメジャーを持つ散布図を使用した散布図ストーリーです。 ![散布図グラフと散布図ストーリーの例](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_stories_scatter.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 自分のデータに合った適切なグラフ タイプを選択する どのようなチャートまたはグラフがお使いのデータに最適ですか。Tableau では、機能に大事なのは見た目です。作成するビジュアライゼーション (または Viz) は以下のものにより左右されます。 - 尋ねようとしている質問 - データのプロパティ - 他者へのインサイトの提示方法と伝達方法 たとえば、年ごとの売上の増加を表すグラフは、割引したアイテムとそれらの収益性の関連を示すビジュアライゼーションとは異なるものである必要があります。何を示す必要があるかがわかると、それをどのように表示するかを決めるのに役立ちます。 このトピックでは、ビジュアライゼーションを使用して表示できる 9 種類の情報を示しています。これは包括的なリストではなく、これらのカテゴリには例外があるでしょう。経験を積むにつれて、どのグラフ タイプを作成する必要があるか、より迅速に評価することができます。Tableau には柔軟性があるので既成概念にとらわれずに考えることをお勧めします。ただし、既成概念にとらわれずに考える前に、いくつかの一般的なグラフ タイプを使用して始めるのが役立ちます。

経時的変化

折れ線グラフは、時間の経過に伴う変化を示します。

関連トピック

 

 

 

メジャーの経時的な変化を表示することは、ビジュアライゼーションの重要なカテゴリの 1 つです。折れ線グラフ、スロープ グラフ、ハイライト表など、経時的変化を調べる多くのオプションがあります。

経時的な変化を示すため、変化が想定される値、また Tableau の日付フィールドをどのように操作するかを把握しておく必要があります。

このグラフから得られる質問の答え

  • 昨年はこのメジャーはどのように変化したか。
  • このメジャーはいつ変化したか。
  • このメジャーはどれほど速く変化したか。

相関性

散布図は、変数がどのように相関しているかを示します。

関連トピック

 

 

 

2 つの変数があり、その関連性を探している場合があります。たとえば、学級あたりの生徒数と学校の卒業率の関連性や、肺の容積と持久力の関連性を見つけようとしているかもしれません。(ただし、相関関係が必ずしも因果関係と等しくなるとは限らないことに留意してください)。

相関性は散布図またはハイライト表を使用して示すことができ、Tableau の分析オブジェクトを使用して相関強度を示すことができます。

このグラフから得られる質問の答え

  • これら 2 つのメジャーに関連性はあるか。どれほど強いか。
  • 一部のメジャーでは他のメジャーより関連性が強いか。
  • これらのメジャーの関連性はどれほど強いか。

規模

棒グラフは、個別の項目の相対的な値を示します。

関連トピック

 

 

 

規模は 2 つ以上の不連続アイテムの相対的なサイズや値を示します。異なる地域の売上を比較している場合、規模を見ていることになります。

規模グラフには棒グラフ、パック バブル チャート、折れ線グラフが含まれます。

このグラフから得られる質問の答え

  • これらのディメンション メンバーのうちどのメジャーの値が最も高いか。
  • 例外のディメンションはあるか。
  • これらのディメンションで、最低と最高のメジャーとでどれほど大きな差があるか。

偏差

棒グラフは、値がベースラインからどの程度離れているかを示します。

関連トピック

 

 

 

偏差グラフは値が、平均値や中央値などの基線からどれほど変化したかを示します。普段よりも収益のマージンが高いまたは低いアイテムを把握したい場合、偏差グラフを使用します。

ブレット グラフ、棒グラフ、複合グラフを使用して偏差を表示します。Z スコアを使用して偏差の統計的有意差を確認することもできます。

このグラフから得られる質問の答え

  • このメジャーは標準からどれほど離れているか。
  • このメジャーの偏差はどれほど重要か。
  • 偏差にパターンはあるか。

分布

棒グラフは、データ ポイントの分布を示します。

関連トピック

 

 

 

集団に含まれるイベントの頻度を見つけようとしているとき、分布を見ていることになります。調査への回答者数を年齢別に、または着信頻度を日別に示そうとしている場合、分布グラフが最適な場合があります。

分布グラフにはヒストグラム、人口ピラミッド、パレート図、ボックス プロットが含まれます。

このグラフから得られる質問の答え

  • イベントは特定の確率で集中しているか。
  • どの集団のグループが最も多くのアイテムを購入するか。
  • 営業日のうち最も忙しい時間はいつか。

ランキング

棒グラフは、ディメンションのすべてのメンバーの相対的な順位を示します。

関連トピック

 

 

 

一部の値の規模だけでなく、ディメンションのすべてのメンバーの相対的なランキングを描画する必要がある場合があります。上位 10 位の営業担当者を示す、またはパフォーマンスが下回っている州を示すのにはランキング グラフを使用します。

ランキング グラフは通常、ランク計算、上位 n セット、またはキー プログレス インジケーターを統合する棒グラフです。

このグラフから得られる質問の答え

  • 社内で何名のパフォーマンスが下回っているか。
  • 上位 10 の顧客よりどれほどの収益を得たか。
  • 収益性が最も低い物件 10 件の値はどれほどか。

部分対全体

ツリーマップは、全体のうちどれほどを個々の部分が占めるかを示します。

関連トピック

 

 

 

部分対全体グラフは、全体のうちどれほどを個々の部分が占めるかを示します。たとえば、各地域が全体の売上にどれほど貢献しているかを示す場合、または個々の製品に対するさまざまな出荷方法がどれだけのコストなのかを示す場合、部分対全体グラフを使用します。

部分対全体グラフには円グラフ、面グラフ、積み上げ棒グラフ、ツリーマップがあります。

このグラフから得られる質問の答え

  • この値は合計に対してどれほど貢献しているか。
  • コストの分布は年ごとにどれほど変化しているか。
  • アイテムによって、地域ごとに貢献する売上が異なるか。

空間

地図チャートは、地理的なパターンを示します。

関連トピック

 

 

 

空間グラフを使用すると、データにおける正確な場所と地理的パターンを示すことができます。空間マップの表示の例としては、往来人数が最も多い空港ターミナルや、国全体の全売上のマップがあります。

空間マップには、色塗りマップ、ポイント分布マップ、記号マップ、密度マップが含まれます。

このグラフから得られる質問の答え

  • どの都市で売上が最も多いか。
  • 流通センターから顧客までどれほどの距離があるか。
  • どれほどの人数がどのゲートに到着するか。

フロー

スパイダー マップ内の線グループ。

関連トピック

 

 

 

フロー チャートは、サンキー図のように経時的な動きを示すマップにすることができます。フロー マップには、時間を追った経路や出発地から目的地までの経路のグラフが含まれます。

このグラフから得られる質問の答え

  • 最も長い出荷経路はどれか。
  • どれほどの人がゲート周辺に残っているか。
  • 都市への交通の妨げとなっているのはどこか。
## 関連リソース 関連コンテンツと Tableau で作成可能なさまざまなタイプのビジュアライゼーションの例については、以下を参照してください。 - Tableau ヘルプの[データ ビューで一般的なグラフ タイプを構築する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dataview_examples.htm)および[高度なグラフ タイプを構築する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/analytics_howtos.htm)。 - Tableau Web サイトのホワイトペーパー[「効果的なチャートまたはグラフの使い分けとは」](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/whitepapers/which-chart-or-graph-is-right-for-you)。お使いの tableau.com アカウントを使用してサインインします。 - Tableau ビジョナリである [Andy Kriebel](https://www.theinformationlab.co.uk/2018/08/31/visual-vocabulary/) の Tableau Public に関する[「Visual Vocabulary (視覚的な表現形式)」](https://public.tableau.com/views/VisualVocabulary/VisualVocabulary)([Andy のブログ](http://www.vizwiz.com/2018/07/visual-vocabulary.html)も参照してください)。 また、以下の無料ビデオとプレゼンテーションもご覧ください。 - アンディ・コトグリーブの [Best of the Tableau Web](Https://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/contributors/andy-cotgreave-2)や tableau.com に関するその他のブログ記事。 - [ビジュアル分析の秘密 (英語)](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/series/secrets-of-visual-analytics) この 4 部構成の、オンデマンド セミナー シリーズでは、Tableau をビジュアル分析に使用する方法について紹介しています。お使いの tableau.com アカウントを使用してサインインします。 - Tableau Conference のビデオ プレゼンテーション[「Travel Tips for Your Visual Analysis Journey」](https://youtu.be/qF5_OKiXplc)(50 分間)。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 表とセルのサイズ変更 表を構成する行、列、およびセルのサイズを変更できます。表のサイズを変更する方法は、ビューのタイプや、サイズを変更する表要素によって適切な方法が異なります。 ## コマンドを使用して行と列をサイズ変更する 1. Tableau Desktop のワークシートから、\[書式設定\] > \[セルのサイズ\] の順に選択します。 Tableau Cloud または Tableau Server のワークシートから、\[Fit (自動調整)\] メニューを展開し、\[セルのサイズ\] を選択します。 ![Web フィット オプションのメニュー。](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/Resources/Images/Formatting_web_fit_menu.png "展開した [Fit (自動調整)] メニューにセルのサイズのオプションが表示されます。") 2. \[より高い\]、\[より短い\]、\[より広い\]、または \[より狭い\] コマンドを選択します。これらのコマンドをすぐに適用するには、[行や列へのショートカットおよびサイズ調整 (Tableau Desktop)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/shortcut.htm#Shortcuts_rows_columns)を参照してください。 たとえば下のビューでは、\[より広い\] と \[より高い\] のコマンドを使用してビューをより見やすくしています。 ![地域と四半期ごとにセグメント化された売上データを表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/cellsize1.png) **注:**指定されたフィールドのすべてのメンバーが同じ幅と高さになっています。個々のフィールド メンバーのサイズを変更することはできません。 ## 行と列の手動のサイズ変更 行ヘッダー、列ヘッダーまたは軸について幅と高さを手動でサイズ変更するには 1. ヘッダーまたは軸の縦または横の枠線の上にカーソルを置きます。 2. サイズ変更カーソル ![水平ドラッグ アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/symbol_horizdrag.png) が表示されたら、枠線をクリックして上下左右にドラッグします。 ![境界線を右または左にドラッグして列のサイズを手動で変更する方法を示す図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_manual1.png) **注**: Web 編集では、データが多すぎるテーブルにはサイズ変更カーソルが表示されません。これを回避して列のサイズを調整するには、データをフィルターし (右クリックして 1 つの値のみを保持するなど)、必要に応じて列のサイズを変更してから、フィルターを削除します。 ## 表全体のサイズ変更 \[セルのサイズ\] メニューで \[Bigger (大きく)\] または \[Smaller (小さく)\] を選択することで、テーブル全体のサイズを拡大または縮小することができます。たとえば、下の図のような表示で列の幅と行の高さを大きくするには、\[セルのサイズ\] > \[Bigger (大きく)\] の順に選択します。このオプションにより、ペインの幅と高さの両方が視覚的に適切な方法で大きくなります。表のサイズを変更すると、行ヘッダーのサイズは横方向に増加します。 ## セルのサイズ変更 Tableau で作成できる表には、その基本要素としてセルがあります。テキスト テーブルのセルは一般的なものです。セルは行と列の交点であり、テキストが表示されます。 ただし、作成するビューによっては、セルを指定できない場合や、散布図のように有用ではない場合があります。 ディメンションが \[行\] および \[列\] シェルフの内部フィールドである場合、セルを操作してデータ ビューを拡張すると便利です。この場合、\[書式設定\] > \[セルのサイズ\] メニューで次の 2 つのショートカットを選択できます。 - 四角形セル – セルのアスペクト比が 1:1 になるようにビューを調整します。これにより、ヒートマップに役立つ四角形のセルになります。 - テキスト セル – セルのアスペクト比が 3:1 になるようにビューを調整します。これはテキスト テーブルに役立ちます。 たとえば、次のテキスト テーブルには、四角形セルとテキスト セルが適用されてるのがわかります。テキスト セルにより、セルのアスペクト比が強制的に 3:1 になり、読みやすいコンパクトな表になります。
四角形セル テキスト セル
セグメント別およびオーダー年別の売上を表示する表。 さまざまなセグメントと年にわたる売上データを表示する表。
以下のヒート マップは、\[書式設定\] > \[セルのサイズ\] メニューの \[四角形セル\] を選択して変更しています。これにより、セルのアスペクト比が 1:1 になり、分析しやすいコンパクトな表になります。また、\[マーク\] カード上の \[サイズ\] スライダーを使用して、各マークのサイズを調整することもできます。 ![2012 年から 2015 年までのセグメントと四半期にわたる売上を表示するヒートマップ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/cellsize5.png) セルのサイズを変更したら、Ctrl+B と Ctrl+Shift+B を使用して表のサイズを増減できますが、セルのアスペクト比は維持されます。Mac では、Command-B と Shift-Command-B を使用します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 表構造の定義 標準の書式設定に加え、表の構成を定義するその他の設定がいくつかあります。これらの設定を変更するには、\[分析\] > \[表のレイアウト\] > \[詳細\] を選択して、\[表のオプション\] ダイアログ ボックスを開きます。ここでは、アスペクト比、既定の数値形式、行と列の属性、ビューの下部にあるラベルの既定の方向を指定できます。これらの設定はビュー全体に適用されますが、一部の設定は \[書式設定\] ペインを使用して上書きされる場合もあります。 ## アスペクト比の設定 アスペクト比とは、ペインの幅と高さの比率です。アスペクト比を特定の値に制限するか、またはまったく制限しないかを選択できます。軸範囲を制限しない場合、軸を同じ長さにする必要がないので便利です。 手動で行または列のサイズを変更するときはアスペクト比を制限しません。アスペクト比設定は、行と列の両方のシェルフに連続軸を含むビューにのみ適用されます。指定された軸はアスペクト比の設定値の影響を受けません。 ## 既定の数値形式の設定 ビュー内の数値について既定で表示する小数点以下の桁数を定義できます。\[自動\] を選択すると、小数点以下の桁数はフィールド内のデータに基づいて自動的に決定されます。\[手動\] を選択すると、表示する小数点以下の桁数を 16 桁まで設定できます。 ## 行属性の設定 以下の行の属性から選択します。 - 行ラベルの最大レベル:ヘッダーを同じレベルで組み合わせる前に \[行\] シェルフに追加できるフィールドの数を決定します。 ![テーブルのプロパティを設定するためのオプションを含むダイアログ ボックス。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/definetables_table-dialog3.png) たとえば、\[行ラベルの最大レベル\] を 3 に設定し、\[行\] シェルフに 5 つの不連続フィールドを配置すると、1 番目、2 番目、および 3 番目の行のヘッダーがコンマで区切られた同じヘッダーに表示されます (その後同じヘッダー レベルで組み合わされます)。 ![顧客名、州、都市、郵便番号を表示するテーブル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/definetables_combined-row-labels.png) この例では、\[顧客名\]、\[地域\]、\[都道府県\]、\[市区町村\]、および \[郵便番号\] は、\[行シェルフ\] の 5 つの不連続フィールドです。行ラベルの最大レベルは 3 に設定されます。結果のビューでは、\[顧客名\] は最初の列の \[地域\] および \[都道府県\] と組み合わされます。 - 水平行ラベルの最大レベル:表がビューにフィットしない場合、ヘッダーが自動的に水平ではなく垂直の向きになる前に \[行シェルフ\] に配置できるフィールドの数を決定します。 ## 列属性の設定 以下の列の属性から選択します。 - 列ラベルの最大レベル: ラベルを組み合わせる前に \[列\] シェルフに配置できるフィールドの数を決定します。たとえば、\[列ラベルの最大レベル\] を 8 に設定し、\[列シェルフ\] に 9 つの不連続フィールドを配置すると、1 番目と 2 番目の列のヘッダーがコンマで区切られた同じヘッダーに表示されます (その後同じヘッダー レベルで組み合わされます)。 - 垂直軸がある場合のビュー下部の最深部を表示する:垂直軸をビューに追加するとき、上部ではなく、ビューの下部の列ヘッダーの最深部を表示します。 - ビュー下部の既定のラベル方向: ビューの下部のラベルの既定の方向を垂直または水平のどちらにするかを決定します。キーボードの Ctrl + L を押すと (Mac では Command を押しながら L)、縦と横のオプションを切り替えることができます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 表示形式を使用したビューの開始 表示形式は、ビューで既に使用されているフィールドと、\[データ\] ペインで選択されているフィールドに基づいてビューを作成します。表示形式を開くには、ツールバー ![ツールバーの \[表示形式\] ボタン。](Img/environ_showmebutton.png) の \[表示形式\] をクリックします。 ## 選択したフィールドに基づくビューの開始 表示形式を使用するには、\[データ\] ペインで分析するフィールドを選択し、\[表示形式\] ペインで、作成するビューのタイプを選択します。Tableau は選択されたフィールドを自動的に評価し、これらのフィールドに適切ないくつかの種類のビューのオプションを示します。 1. \[データ\] ペインで、分析したいフィールドを選択します。複数選択を行うには、Ctrl キー (Mac では Command キー) を押しながら選択します。 ![ディメンションとメジャーのリストを含むデータ ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/showme1_10.0.png) 2. ツールバーの \[表示形式\] をクリックして、作成するビューの種類を選択します。 ![さまざまな種類のチャートがある表示形式のプレビュー メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/showme3.png) 各 Viz のタイプにカーソルを合わせると、各 Viz のタイプの最小要件を示す説明が表示されます。この例では、積み重ね棒グラフが選択されています。 3. Tableau は自動的にデータのビューを作成します。 ![2011 年から 2014 年までの地域別の売上と利益を示す積み重ね棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/showme2.png) ## データ ソースのフィールドに基づくビューの開始 バージョン 25.2 以降の Tableau では、ワークシートにデータがほとんどない、またはまったくない場合でも、データ ソースのフィールドを使用して Viz を構築できます。データ ソースが \[データ\] ペインで選択されていることを確認してください。 作成する Viz のタイプを選択し、\[Choose for me (自動作成)\] を選択します。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/showme_chooseforme.png) Tableau は、データ ソースのフィールドを使用して自動的に Viz を作成します。Viz にフィールドをドラッグして、ビューをさらに調整できます。 ## 表示形式を使用した折れ線グラフの作成 この例では、表示形式を使って、収益を時間の関数として表示する折れ線グラフを作成します。 1. \[データ\] ペインで、**\[Order Date (オーダー日)\]** と **\[Profit (収益)\]** を選択します。フィールドを選択する際、Ctrl キー (また Mac では Command キー) を押したままにします。 2. \[表示形式\] カードが表示されていない場合、ツール バーの \[表示形式\] をクリックすると表示されます。 3. \[表示形式\] ペインで、Tableau が推奨するビューのタイプをオレンジ色の枠線を使用して表示します。 ![折れ線グラフの種類が選択された表示形式ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example6c.png) 日付ディメンションとメジャーが選択されているため、Tableau は折れ線グラフ ビューを構築することをお勧めします。たいていの場合、一定の期間にわたってメジャー バリューの変化を観察するには、折れ線グラフが最適な方法です。 以下のビューは結果のグラフを示しています。線上の各点は、対応する年の収益の合計を表しています。 ![時間の経過に伴う利益の増加を示す折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example6d_10.0.png) ツール バーの \[マーク ラベルを表示\] ボタンをクリックすると、ポイントがもっと見やすくなります。 ![時間の経過に伴う利益の増加を示す折れ線グラフ。データ ポイントには利益がドル単位でラベル付けされています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example6e_10.0.png) ## 表示形式を使用した散布図の作成 この例では、表示形式を使用して、製品および顧客ごとの売上高と利益の比較を示す散布図を構築します。 1. \[データ\] ペインで、**\[Customer Name (顧客名)\]** と **\[Product Name (製品名)\]** ディメンション フィールド、**\[Profit (収益)\]** と **\[Sales (売上)\]** メジャー フィールドを選択します。複数のフィールドを選択する際、Ctrl キー (また Mac では Command キー) を押したままにしてフィールドをクリックします。 2. ツールバーの \[表示形式\] をクリックします。 3. \[表示形式\] から散布図のグラフ タイプを選択します。 ![散布図のチャートの種類が選択された表示形式ペイン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example7c.png) Tableau は選択したフィールドを使用して散布図を作成します。Viz にフィールドをドラッグして、ビューをさらに調整できます。 ![利益と売上の相関関係を示す散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/example7d_10.0.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 表範囲の詳細レベル表現 スコーピング キーワードを使用せずに、テーブル レベルで詳細レベルの式を定義することができます。たとえば、次の式はテーブル全体で最小の (最も早い) オーダー日を返します。 `{MIN([Order Date])}` これは、ディメンション宣言のない FIXED 詳細レベル表現に相当します。 `{FIXED : MIN([Order Date])}` [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 表計算での値の変換 この記事では Tableau の表計算の基本とその作成方法について説明します。 ## 表計算とは 表計算は、ビジュアライゼーション内の値に適用する変換です。表計算は、Tableau 内のローカル データに基づいて計算を行う特殊なタイプの計算フィールドです。これらはビジュアライゼーション内に現在表示されている内容に基づいて計算し、ビジュアライゼーションからフィルターされたメジャーやディメンションは考慮しません。 次のようにさまざまな目的で表計算を使用できます。 - 値をランキングに変換する - 値を変換して累計を表示する - 値を変換して合計に対する割合を表示する どの Tableau ビジュアライゼーションにも、ビューのディメンションで決定される仮想テーブルがあります。この表は、データ ソース内の表と同一ではありません。特に、仮想テーブルは「詳細レベル」内のディメンション (Tableau ワークシート上の次のシェルフまたはカードのいずれかのディメンション) によって決定します。 ![LOD 式に関連するシェルフと viz セクションを強調表示する空の Tableau ダッシュボード。強調表示されている領域は、ページ、列、行、シート領域、およびマーク カード内の色、サイズ、ラベル、詳細、パスのマークです。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_shelves.png) ## 基本: 方向の指定と区分の指定 表計算を追加するときには、区分の指定 (範囲) または方向の指定 (順番) のいずれかで、詳細レベルのすべてのディメンションを使用する必要があります。 計算をグループ化する方法 (計算を実行する対象となるデータの範囲) を定義するディメンションは、**区分の指定フィールド**と呼ばれます。表計算は、各区分内で別々に実行されます。 表計算を実行する残りのディメンションは**方向の指定フィールド**と呼ばれ、計算する方向を決定します。 区分の指定フィールドは、ビューを複数のサブビュー (またはサブテーブル) に分けます。その後、各区分内のマークに表計算が適用されます。計算が移動する順番 (たとえば、累計の計算や値の間の差の計算など) は、方向の指定フィールドによって決まります。したがって、\[表計算\] ダイアログ ボックスの \[特定のディメンション\] セクションでフィールドを上から下へ並べた場合、計算が区分内のさまざまなマークを移動する順番を指定することになります。 \[次を使用して計算\] オプションを使用して表計算を追加する場合、Tableau は選択内容の結果として、どのディメンションが方向の指定で、どのディメンションが区分の指定かを自動的に識別します。ただし、特定のディメンションを使用する場合、方向の指定および区分の指定にどのディメンションを使用するかはユーザーが決定します。 ### 表 (横) 表の長さにわたり横方向に計算し、各区分の後に再開します。 たとえば以下の表で、行 (MONTH(Order Date) (月 (発注日))) ごとに列 (YEAR(Order Date) (年 (発注日))) を横方向に計算します。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations1.png) ### 表 (下) 表の長さにわたり下方向に計算し、各区分の後に再開します。 たとえば以下の表で、列 (YEAR(Order Date) (年 (発注日))) ごとに行 (MONTH(Order Date) (月 (発注日))) を下方向に計算します。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations2.png) ### 表 (横から下へ) 表の長さにわたり横方向、その後、表の長さにわたり下方向に計算します。 たとえば以下の表で、列 (YEAR(Order Date) (年 (発注日))) を横方向に計算して行 (MONTH(Order Date) (月 (発注日))) を 1 行下に移動し、その後表全体で列を横方向に計算します。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations3.png) ### 表 (下から横へ) 表の長さにわたり下方向、その後、表の長さにわたり横方向に計算します。 たとえば以下の表で、行 (MONTH(Order Date) (月 (発注日))) を下方向に計算して列 (YEAR(Order Date) (年 (発注日))) を 1 列横に移動し、再度行を下方向に計算します。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations4.png) ### ペイン (下) ペイン全体を下方向に計算します。 たとえば以下の表で、1 つのペインで行 (MONTH(Order Date) (月 (発注日))) を下方向に計算します。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations5.png) ### ペイン (横から下へ) ペイン全体を横方向に計算し、その後、ペインを下方向に移動します。 たとえば以下の表で、ペインの長さにわたり列 (YEAR(Order Date) (年 (発注日))) を横方向に計算して行 (MONTH(Order Date) (月 (発注日))) を 1 行下に移動し、その後ペインの長さにわたり、再度列を横方向に計算します。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations6.png) ### ペイン (下から横へ) ペイン全体を下方向に計算し、その後、ペインを横方向に移動します。 たとえば以下の表で、ペインの長さにわたり行 (MONTH(Order Date) (月 (発注日))) を下方向に計算して列 (YEAR(Order Date) (年 (発注日))) を 1 列横に移動し、その後ペインの長さにわたり、再度下方向に計算します。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations7.png) ### セル 1 つのセル内で計算します。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations8.png) ### 特定のディメンション 指定するディメンション内でのみ計算します。 たとえば以下のビジュアライゼーションで、ディメンション "Month of Order Date (発注日の月)" と "Quarter of Order Date (発注日の四半期)" が方向の指定フィールドであり (これらは選択されているため)、"Year of Order Date (注文日の年度)" が区分の指定フィールドです (これは選択されていないため)。つまり、計算により 1 年のすべての四半期で各月の相違が変換されます。計算は年ごとに繰り返されます。 すべてのディメンションが選択されている場合、表全体が範囲に含まれます。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations11.png) #### 実行レベル \[実行レベル\] オプションは、\[表計算\] ダイアログ ボックスで \[特定のディメンション\] を選択し、\[次を使用して計算\] オプションのすぐ下にあるフィールドで 1 つ以上のディメンションを選択している (つまり、方向の指定フィールドで 1 つ以上のディメンションを定義している) 場合に使用できます。 \[次を使用して計算\] を使用して表計算を定義している場合、それら値は位置によって区分の指定を確立するため、このオプションは使用できません。ただし、\[特定のディメンション\] では、ビジュアル構造と表計算を必ずしも整列させる必要がないため、\[実行レベル\] オプションを使用して計算を微調整できます。 この設定を使用して、特定のディメンションに基づいて、ビュー内での計算の中断 (計算の再開) を設定します。ディメンションを区分の指定に使用する場合との違いは何ですか。実際は、こちらも区分の指定には変わりませんが、位置ではなく、\[次を使用して計算\] オプションで定義される値によって区分を指定します。 上の例で、\[実行レベル\] ボックスから利用可能な選択肢は次のとおりです。
最も深い 最も詳細なレベルの粒度で計算を実行するよう指定します。既定のオプションです。
発注日の四半期 四半期レベルで計算を実行するよう指定します。
発注日の月

月レベルで計算を実行するよう指定します。

 
## 表計算の作成 表計算の作成方法を学習するには、以下の例のステップに従ってください。簡易表計算の作成方法を学習するには、[簡易表計算](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations_quick.htm)を参照してください。 ### ステップ 1: ビジュアライゼーションの作成 1. Tableau を開き、**"Sample - Superstore (サンプル - スーパーストア)"** 保存済みデータ ソースに接続します。 2. 新しいワークシートに移動します。 3. \[**データ**\] ペインから \[オーダー日\] を \[行\] シェルフにドラッグします。ディメンションが **YEAR(オーダー日)** に更新されます。 4. \[行\] シェルフで "YEAR(Order Date) (年 (注文日))" を右クリックし、\[四半期\] を選択します。 5. \[行\] シェルフで "QUARTER(Order Date) (四半期 (発注日))" の + アイコンをクリックします。**MONTH(オーダー日)** がシェルフに追加されます。 6. **\[データ\]** ペインの \[ディメンション\] から、\[オーダー日\] を \[列\] シェルフまでドラッグします。ディメンションがもう一度 **YEAR(Order Date)** に更新されます。 7. **\[データ\]** ペインから \[売上\] を \[マーク カード\] の \[テキスト\] にドラッグします。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations10.png) ### ステップ 2: 表計算の追加 1. \[マーク\] カードの "SUM(Sales) (合計(売上))" を右クリックし、\[表計算の追加\] を選択します。 2. 開かれた \[表計算\] ダイアログ ボックスで、次の手順を行います。 - **\[表計算のタイプ\]** は \[差の割合\] を選択します。 Tableau で使用できる表計算のタイプについて、またそれらの構成方法については、[表計算のタイプ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm)を参照してください。 - **\[次を使用して計算\]** は \[表 (横)\] を選択します。計算の実行方法を選択すると、ビジュアライゼーションはユーザーを導く視覚的なインジケーターにより更新されます。 これらのオプションの詳細については、[基本: 方向の指定と区分の指定](#Basics)セクションを参照してください。 - 完了したら、\[表計算\] ダイアログ ボックスの上隅にある \[X\] をクリックして閉じます。 計算は、ビジュアライゼーション内の値に適用されます。 #### 作業を確認します。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations9.gif) ## 表計算の編集 表計算を編集するには: 1. 表計算が適用されたビューのメジャーを右クリックし、\[表計算の編集\] を選択します。 2. 開かれた \[表計算\] ダイアログ ボックスで、変更を行います。 3. 完了したら、\[表計算\] ダイアログ ボックスの上隅にある \[X\] をクリックして閉じます。 ## 表計算の削除 表計算を削除するには: - 表計算が適用されたビューのメジャーを右クリックし、\[表計算のクリア\] を選択します。メジャーから表計算が削除され、元の値でビジュアライゼーションが更新されます。 ## 関連項目 [表計算](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_understand_types.htm#Table) [簡易表計算](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations_quick.htm) [表計算のタイプ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm) ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 表計算のカスタマイズ \[表計算\] ダイアログ ボックスで編集することでいつでも表計算をカスタマイズできますが、それ以外にも、より特別な方法で表計算をカスタマイズできます。 ## コンテキスト メニューを使用した表計算のカスタマイズ ビューで任意のフィールドをクリックすると、フィールドをカスタマイズする方法を示したコンテキスト メニューが表示されます。ビュー内のフィールドに表計算がある場合は、\[次を使用して計算\] オプション (ビューのビジュアル構造に対して相対的に計算の方向と範囲を決定するオプション) を変更できます。フィールドをクリックし、\[次を使用して計算\] リストからオプションを選択することで、これを実行できます。 \[差\]、\[差の割合\]、および \[割合\] 表計算には、差を計算するさまざまなフィールドも指定できます。フィールドをクリックし、\[次を基準にする\] リストからオプションを選択することで、これを実行できます。オプションは \[前の\]、\[次へ\]、\[最初\]、および \[最後\] です。 ## 計算エディターを使用した表計算のカスタマイズ 計算エディターにドラッグすることで、表計算をカスタマイズできます。 ![表計算の基礎となる計算を表示する計算エディター](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations_customize1.png) 計算エディターで表計算を編集するときは、エディターの右下隅にある \[既定の表計算\] をクリックすると \[表計算\] ダイアログ ボックスで計算が開きます。これにより、新しい名前付き計算フィールドを作成し、このフィールドに計算の参照元と同じ表計算を使用することができます。 ## ネストされた表計算 ネストされた表計算は、2 種類の計算フィールドのいずれかになります。 - 1 つ以上の計算フィールドで表計算を使用する計算フィールド (以下の例のとおり)、または - それ自体に表計算があり、表計算を使用する計算フィールドを 1 つ以上含む計算フィールド。 ネストされた表計算では、個別の計算で独立して \[次を使用して計算\] を設定できます。 次に、Tableau Desktop に含まれるサンプル - スーパーストアデータ ソースを使用して試すことができるシナリオを示します。このシナリオでは、ネストされた表計算が作成されます。 1. \[列\] に "Sub-Category (サブカテゴリー)" を、\[行\] に "Region (地域)" をドラッグします。 2. 定義「`TOTAL(SUM([Sales]))`」を使用した計算フィールド、_「1-nest」_を作成します。 TOTAL は表計算関数です。そのため、この計算フィールドは自動的に表計算を持ちます。この関数をビューで使用する場合、フィールドには表計算であることを示す表の三角が表示されます。 ![表計算を示す三角形のアイコンが付いたメジャーのピル](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations_indicator.png) 表計算関数の詳細については、[表計算関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_tablecalculation.htm)を参照してください。 3. 定義「`TOTAL(SUM([Profit]))`」を使用した 2 番目の計算フィールド、_「2-nest」_を作成します。 4. 定義「`[1-nest] + [2-nest]`」を使用した 3 番目の計算フィールド「_3-nest_」を作成します。 5. _"3-nest"_ をドラッグし、\[列\] の `Sub-Category` の右にドロップします。 6. \[列\] で _\[3-nest\]_ をクリックし、\[表計算の編集\] を選択します。 \[表計算\] ダイアログ ボックスで、参照元の表計算を別に設定できるようになりました。 ![ネストされた計算のドロップダウンを表示する表計算オプション メニュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations_nest.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 表計算のタイプ この記事では Tableau で使用可能な表計算のタイプとその使用タイミングを説明します。簡単な例を通し、各計算で表内のデータがどのように変換されるかを説明します。表計算の作成および構成方法の詳細は、[表計算の作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm#Create)を参照してください。 ## 差の計算 \[差\] 表計算は、視覚化の各マークに対して、表内の現在の値と別の値の差を計算します。 \[差\]、\[差の割合\]、または \[割合\] を使用する場合、現在の値、そして差を計算する値の 2 つの値を常に考慮する必要があります。多くの場合、現在の値と以前の値の差を計算したいでしょう。場合によっては、別の値を求める必要があります。 差を計算する値を指定するには: 1. ビューのメジャーを右クリックし、\[表計算の追加\] を選択します。 2. \[表計算\] ダイアログ ボックスで、 **\[比較対象\]** について次のいずれかのオプションを選択します。
前パーティション内で、現在の値と前の値の差を計算します。これは既定の値です。
次パーティション内で、現在の値と次の値の差を計算します。
最初パーティション内で、現在の値と最初の値の差を計算します。
最後パーティション内で、現在の値と最後の値の差を計算します。
### 例 以下のテキスト テーブルを見てみましょう。大手店舗チェーンの 4 年間にわたる月別総売上高が表示されています。 ![2022 年から 2014 年までの月別および四半期別の売上を表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_table_types1.png) \[差\] 表計算を使用して、各月における年度ごとの売上変動 (増減幅) を算出します。 ![四半期および月ごとの売上を示す表。1 行が選択され、表計算ウィンドウに計算タイプと計算仕様を編集するためのオプションが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_table_type2.png) 1 月の売上を見ると、2022 年と 2023 年で 3,944 ドルの差があったことがわかります。 > [!TIP] > > **ヒント**: 前年比成長率を計算する場合、初年度には比較する前の年がなく、列が空白になります。表示しない列を非表示にすると、計算はそのまま残ります。詳細については、[行と列の非表示](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildmanual_shelves.htm#HideRowCol)を参照してください。 > > なぜでしょうか。初年度にフィルターを適用してビューから除外した場合、その年は計算から除外されます。そうなると、2 年目には比較する前年がないため、空白になります。フィルターするのではなく、列を非表示にすると、計算はそのまま残ります。 ## 移動計算 ビュー内の各マークについて、\[移動計算\] (別名: _ローリング_表計算) は、現在の値の前/後の指定された数の値に対して集計を実行し、ビュー内のマークの値を決定します。 移動計算は多くの場合、データの短期間の変動を滑らかにして長期間のトレンドを見るために使用されます。たとえば、セキュリティ データは毎日の変動が激しいため、日々の上がり下がりの動きの中で全体的な傾向を見極めることは困難です。移動計算を使用すると、選択した集計を使用して要約する値の変異を定義することができます。 #### 例 以下のテキスト テーブルを見てみましょう。大手店舗チェーンの 4 年間にわたる月別総売上高が表示されています。 ![2022 年から 2014 年までの月別および四半期別の売上を表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_table_types1.png) 移動計算を使用すると、売上高の経時的な推移を確認できます。これを行うには、各月の合計を変換し、その月と過去 2 か月の期間にわたる合計の平均にします。 ![テキスト表と、表 (下から横へ) を使用した計算を表示する表計算オプション メニュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations_moving4.png) 長期間にわたる売上平均が表示されています。たとえば、2024 年 12 月の値は、2024 年 10 月、11 月、12 月の売上平均です。2025 年 1 月の値は、2025 年 11 月と 12 月、2025 年 1 月の売上平均です。 ### セカンダリ計算を追加 \[累計\] および \[移動計算\] 表計算では、値を 2 回変換し、希望する結果を取得できます。つまり、プライマリ表計算の上にセカンダリ表計算を追加できます。たとえば、初期表計算を追加して、各個別年度内での月ごとの売上高の累計を計算します。その後、セカンダリ計算を追加し、ある年度から次の年度に対する、各月の前年比割合の差を計算することができます。 セカンダリ計算の作成方法を示す例については、[累計の計算](#Running)を参照してください。 ## 差の割合の計算 \[差の割合\] 表計算は、ビジュアライゼーションの各マークに対する現在の値と別の値の差を割合として計算します。 \[差\]、\[差の割合\]、または \[割合\] を使用する場合、現在の値、そして差を計算する値の 2 つの値を常に考慮する必要があります。多くの場合、現在の値と以前の値の差を計算したいでしょう。場合によっては、別の値を求める必要があります。 差を計算する値を指定するには: 1. ビューのメジャーを右クリックし、\[表計算の追加\] を選択します。 2. \[表計算\] ダイアログ ボックスで、 **\[比較対象\]** について次のいずれかのオプションを選択します。
前パーティション内で、現在の値と前の値の差を計算します。これは既定の値です。
次パーティション内で、現在の値と次の値の差を計算します。
最初パーティション内で、現在の値と最初の値の差を計算します。
最後パーティション内で、現在の値と最後の値の差を計算します。
#### 例 以下のテキスト テーブルを見てみましょう。大手店舗チェーンの 4 年間にわたる月別総売上高が表示されています。 ![2022 年から 2014 年までの月別および四半期別の売上を表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_table_types1.png) \[差の割合\] 表計算を使用して、各月における年度ごとの売上変動 (増減幅) を算出します。値はパーセンテージとして計算されます。 ![列が強調表示されたテキスト テーブルと、表 (下方向) を使用した計算を示す表計算オプション メニュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations_pctdifffrom1.png) 2022 年は、1 月と 2 月の売上の差は -66% でしたが、2 月から 3 月にかけて 1,160％ 増加しました。 ## 割合の計算 \[割合\] 表計算は、視覚化の各マークに対して、他の値に対するパーセンテージ (一般的には表内の前の値に対するパーセンテージ) として値を計算します。 \[差\]、\[差の割合\]、または \[割合\] を使用する場合、現在の値、そして差を計算する値の 2 つの値を常に考慮する必要があります。多くの場合、現在の値と以前の値の差を計算したいでしょう。場合によっては、別の値を求める必要があります。 差を計算する値を指定するには: 1. ビューのメジャーを右クリックし、\[表計算の追加\] を選択します。 2. \[表計算\] ダイアログ ボックスで、 **\[比較対象\]** について次のいずれかのオプションを選択します。
前パーティション内で、現在の値と前の値の差を計算します。これは既定の値です。
次パーティション内で、現在の値と次の値の差を計算します。
最初パーティション内で、現在の値と最初の値の差を計算します。
最後パーティション内で、現在の値と最後の値の差を計算します。
#### 例 以下のテキスト テーブルを見てみましょう。大手店舗チェーンの 4 年間にわたる月別総売上高が表示されています。 ![2022 年から 2014 年までの月別および四半期別の売上を表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_table_types1.png) \[割合\] 表計算を使用して、以前の値のパーセンテージを計算します。 ![列が強調表示されたテキスト テーブルと、表 (下方向) を使用した計算を示す表計算オプション メニュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations_pctfrom1.png) 2022 年は、2 月の売上は 1 月の売上の 31% でした。3 月の売上は 2 月の売上の 1,260% でした。 ## 合計に対する割合の計算 ビュー内の各マークについて、\[合計に対する割合\] 表計算は現在の区分のすべての値のパーセンテージとして値を計算します。 #### 例 以下のテキスト テーブルを見てみましょう。大手店舗チェーンの 4 年間にわたる月別総売上高が表示されています。 ![2022 年から 2014 年までの月別および四半期別の売上を表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_table_types1.png) \[合計に対する割合\] 表計算を使用して、合計金額に対する割合を計算します。たとえば、\[ペイン (下方向)\] を使用して、四半期の売上高のうち各月が占める割合を確認します。2022 年、1 月の売上は第 1 四半期の売上の 19.11% を占めています。 ![1 行と 1 列の交差部分が強調表示されたテキスト表と、ペイン (下へ) を使用した計算を表示する表計算オプション メニュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations_pctoftotal1.png) 表 (下方向) を使用して、各月が 1 年のうちに達成した合計売上のパーセンテージを計算します。たとえば、1 月は 2022 年の売上の 2.94% を占めています。 ![列が強調表示されたテキスト テーブルと、表 (下方向) を使用した計算を示す表計算オプション メニュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations_pctoftotal2.png) ## 百分位計算 ビュー内の各マークについて、\[百分位\] 表計算はパーティションの各値に対し、百分位のランクを計算します。 #### 例 以下のテキスト テーブルを見てみましょう。大手店舗チェーンの 4 年間にわたる月別総売上高が表示されています。 ![2022 年から 2014 年までの月別および四半期別の売上を表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_table_types1.png) \[百分位\] 表計算を使用して、1 年間の各月の総売上高を、1 位から 12 位といった整数順ではなく、パーセンテージとしてランク付けします。 ![列が強調表示されたテキスト テーブルと、表 (下方向) を使用した計算を示す表計算オプション メニュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations_percentile1.png) 2022 年には 2 月の売上高が総売上高と比較して非常に少なかったため、0.0% としていランク付けされています (または 12 のうち 1)。この例は昇順であるため、最小から最大の順にランク付けされます。1 月の売上はわずかに多かったため、9.1% としてランク付けされました (または、12 のうち 2)。11 月の売上は 2022 年で最も多かったため、100% としてランク付けされました (または、12 のうち 12)。 ### 降順と昇順 昇順は、最小から最大の順に値を並べ替えます。降順は、最大から最小の順に値を並べ替えます。 ## ランク計算 ビュー内の各マークについて、\[ランク\] 表計算はパーティションの各値に対するランクを計算します。 #### 例 以下のテキスト テーブルを見てみましょう。大手店舗チェーンの 4 年間にわたる月別総売上高が表示されています。 ![2022 年から 2014 年までの月別および四半期別の売上を表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_table_types1.png) \[ランク\] 表計算を使用して、1 年の各月のランキングを計算します。 ![table\_calculations\_rank1.png](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations_rank1.png) 9 月の売上高が 2022 年で最も少なかったため、1 としてランク付けされました。ランクは降順で、最大から最小の順にランク付けされます。2 月の売上高が 2022 年で最も少なかったため、12 としてランク付けされました。 ### 降順と昇順 昇順は、最小から最大の順に値を並べ替えます。降順は、最大から最小の順に値を並べ替えます。\[ランク\] 表計算では、既定の値は \[降順\] です。 ### ランクのタイプ ランク計算に関する問題の 1 つは、同じ値を持つマークが複数存在する場合があるということです。たとえば、中部地域のテーブルと南部地域の電化製品の売上高がどちらもちょうど 36,729 ドルの場合は何が起こるでしょうか？Tableau では \[計算タイプ\] が \[ランク\] の場合、追加のフィールドを含めることで、このようなケースの処理方法を指定できます。 以下に選択肢を示します。この数値の並びは、4 つの値のうち 2 つが同一である場合、各選択肢ではそれらの値をどのように順位付けするかを示しています。
オプション結果
競合 (1, 2, 2, 4)同一の値には同一のランクが割り当てられます。最も高い値が 1 とランク付けされ、次に 2 つの同一の値が続く場合は、その両方が 2 とランク付けされます。最後の値は 4 とランク付けされます。
変更された競合 (1, 3, 3, 4)同一の値には同一のランクが割り当てられます。最も高い値が 1 とランク付けされ、次に 2 つの同一の値が続く場合は、その両方が 2 とランク付けされます。最後の値は 4 とランク付けされます。
密度 (1, 2, 2, 3)同一の値には同一のランクが割り当てられます。重複値の次の値は、重複値が単一値であったかのように計算されます。
固有 (1, 2, 3, 4)重複値は、順位付けが計算されている方向に従って、一意の順位が付けられます。
## 累計の計算 ビュー内の各マークについて、\[累計\] 表計算は区分の集計値を累計して計算します。これを行うには、値を合計するか、平均値を求めるか、あるいはすべての値を実際の値の最小値または最大値に置き換えます。 ### 例を参照してください 以下のテキスト テーブルを見てみましょう。大手店舗チェーンの 4 年間にわたる月別総売上高が表示されています。 ![2022 年から 2014 年までの月別および四半期別の売上を表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calcs_table_types1.png) 各月の売上高をそれ以前のすべての月の売上高に加算した、各年の累計売上高を確認したいと考えています。 ### 基本的なビューの作成 1. サンプル — スーパーストア データ ソースに接続します。 2. \[データ\] ペインから \[オーダー日\] フィールドをクリックし、\[列\] シェルフにドラッグします。 既定の日付レベルは YEAR(オーダー日) です。 3. \[オーダー日\] をもう一度クリックしてドラッグし、今度は \[行\] シェルフにドロップします。 4. フィールドの右側をクリックし、コンテキスト メニューを開きます。次に、\[四半期\] を選択します。 ![不連続な四半期の日付部分を表示する日付フィールドのコンテキスト メニュー](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations_base2.png) \[四半期\] という名前のオプションが 2 つ表示されます。必ず最初のオプションを選択してください。 フィールドは \[QUARTER(オーダー日)\] となります。 **注**: Web でビューを作成する場合、メニューの外観は少し異なります。 5. \[オーダー日\] をもう一度 (3 回目) クリックしてドラッグし、\[QUARTER(オーダー日)\] の右にある \[行\] シェルフにドロップします。 6. フィールドの右側をクリックし、コンテキスト メニューを開きます。\[月\] を選択します (このときも、\[月\] という名前の 2 つの選択肢のうち、最初のものを選択してください)。フィールドは \[MONTH(オーダー日)\] となります。 7. \[データ\] ペインから \[売上\] をドラッグし、\[マーク\] カードの \[テキスト\] にドロップします。 これで、4 年間にわたる売上高を、月、四半期、年ごとに示す基本ビューが表示されました。 ### \[累計\] 表計算を基本ビューに追加する 1. \[マーク\] カードで \[SUM(Sales)\] フィールドをクリックしてから、\[表計算の追加\] をクリックします。 2. \[表計算\] ダイアログ ボックスで、\[計算タイプ\] として \[累計\] を選択します。 3. \[次を使用して計算\] リストから \[表 (下方向)\] を選択します。 ビューのハイライトは、この \[次を使用して計算\] の値によってビュー内の計算範囲を設定する方法を示します。 ![1 年間の列が強調表示された月間オーダー合計の表](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations_running1.png) 元のテキスト ビューの値とこのビューの値を比較し、結果が正しいことを示します。各月の値は着実に上昇しています。12 月の値 (494,040) は、列の総計を表示した場合 (\[分析\] メニューから、\[合計\] > \[列の総計を表示\] を選択) に表示される値と同じになります。 4. \[表計算\] ダイアログ ボックスの右上隅にある X をクリックして閉じます。 ### 累計は別の集計でもかまいません \[累計\] 表計算では、Tableau は合計以外の方法で値を累計して更新できます。\[計算タイプ\] フィールドの下にあるドロップダウン リストから、いずれかのオプションを選択してください。
集計意味
合計以前の値に各値が追加されます。
平均累計は、現在および以前のすべての値を平均します。
最小すべての値は、元の区分で最も小さい値に置き換えられます。
最大すべての値は、元の区分で最も大きい値に置き換えられます。
### \[再開間隔\] オプション \[再開間隔\] オプションは、\[表計算\] ダイアログ ボックスで \[特定のディメンション\] を選択し、\[次を使用して計算\] オプションのすぐ下にあるフィールドで 1 つ以上のディメンションを選択している (つまり、方向の指定フィールドで 1 つ以上のディメンションを定義している) 場合に使用できます。 ![特定のディメンションが選択された表計算ウィンドウの \[次を使用して計算\] セクション](Img/table_calculations_restartingevery.png) 他の \[次を使用して計算\] オプションを使用して表計算を定義している場合、\[再開間隔\] は使用できません。 この設定を使用すると、特定のディメンションに基づいてビュー内で区切りを設定 (計算を再開) することができます。 #### \[再開間隔\] は次のような場合に役立ちます。 - 日付やその他の階層では、毎月再開すると、"Year (年)" や "Quarter (四半期)" に入るたびに、Tableau は自動的にパーティションを把握します。 - 階層以外を使用すると、\[再開間隔\] は並べ替えに影響します。Products (製品)" で場所を指定して "State (州)" 別にパーティションを作成し、各州内の "SUM(Sales)" で製品を並べ替える場合、\[特定のディメンション\] の方向の指定フィールドに "States (州)" を含めてから、すべての州を再開する必要があります。そうでない場合、SUM(Sales) による並べ替えは州全体で各製品の売上の合計に基づいて行われます。 たとえば、\[累計\] 計算の結果を使用すると、次の操作を実行することで \[再開間隔\] の影響を確認できます。 1. \[マーク\] カードで SUM(Sales) フィールドをクリックしてから、\[表計算の編集\] を選択します。 2. \[表計算\] ダイアログ ボックスで、\[特定のディメンション\] を選択します。 ディメンションのリスト ボックスで、2 つのディメンションにチェックが付けられました。"Quarter of Order Date (発注日の四半期)" と "Month of Order Date (発注日の月)" です。これらは場所の指定フィールドであり、方向の指定に 1 つ以上のフィールドが使用されているため、\[再開間隔\] を利用できます。 **\[再開間隔\]** ドロップダウン リストから利用可能なオプションは次のとおりです。
なし最大のレベルの粒度で計算を実行するよう指定します。既定のオプションです。このオプションを選択してもビューは変更されません。
発注日の四半期四半期レベルで計算を実行するよう指定します。
3. \[Quarter of Order Date (オーダー日の四半期)\] を選択すると、ビューが更新され、この変更の影響が表示されます。 ![1 行と 1 列の交差部分が強調表示されたテキスト表](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations_running2.png) 計算を四半期ごとに再開するようになりました。\[表計算\] ダイアログ ボックスの外をクリックすると (これによりハイライトが消える)、さらに明確になります。 4. \[表計算\] ダイアログ ボックスの右上隅にある X をクリックして閉じます。 ### セカンダリ計算を追加 \[累計\] および \[移動計算\] 表計算では、値を 2 回変換し、希望する結果を取得できます。つまり、プライマリ表計算の上にセカンダリ表計算を追加できます。たとえば、初期表計算を追加して、各個別年度内での月ごとの売上高の累計を計算します。その後、セカンダリ計算を追加し、ある年度から次の年度に対する、各月の前年比割合の差を計算することができます。 これを実行するには、上記のように、最初にプライマリ表計算を追加します。続いて、次の手順を実行します。 1. \[マーク\] カードで SUM(Sales) フィールドをクリックしてから、\[表計算の編集\] を選択します。 2. \[表計算\] ダイアログ ボックスで、\[セカンダリ計算の追加\] をクリックします。 3. 2 番目のパネルで、\[セカンダリ計算タイプ\] として \[差の割合\] を選択します。 4. \[次を使用して計算\] の選択を変更する必要はありません。\[表 (横方向)\] が正しい選択肢です。 ![計算をカスタマイズできる表計算ウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations_running3.png) 5. 右上隅にある X をクリックして \[表計算\] ダイアログ ボックスを閉じます。 これでビューに必要な結果、つまり累計の割合の差 (前年比) が表示されるようになりました。 ![月別および年別のオーダー数量を表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/table_calculations_running4.png) ## 関連項目 [表計算の作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm#Create) [基本: 方向の指定と区分の指定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm#Basics) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 表計算関数 この記事では、表計算関数と Tableau での用途について説明します。また、計算エディターを使用して表計算を作成する方法を示します。 ## 表計算関数を使用する理由 表計算関数を使用して、表内の値を計算できます。 たとえば、個々の売上の合計に対する割合を 1 年単位や複数年単位で計算できます。 ## Tableau で使用可能な表計算関数 これらは、外部の分析拡張機能なしで Tableau で使用できるネイティブの表計算関数です。 ### FIRST( ) * * * 現在の行からパーティション内の最初の行までの行数を返します。たとえば、次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。FIRST() が日付パーティション内で計算される場合、2 番目の行からの最初の行のオフセットは -1 です。 ![表計算 FIRST。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_first.png) #### 例 現在の行のインデックスが 3 の場合、`FIRST() = -2`. ### INDEX( ) * * * 値に関しては並べ替えをせずに、パーティション内の現在の行のインデックスを返します。最初の行のインデックスは 1 から始まります。たとえば、次の表には四半期ごとの売上高が示されています。INDEX() が日付パーティション内で計算される場合、各行のインデックスは 1、2、3、4 のようになります。 ![表計算 INDEX。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_index.png) #### 例 パーティション内の 3 番目の行の場合、`INDEX() = 3`. ### LAST( ) * * * 現在の行からパーティション内の最後の行までの行数を返します。たとえば、次の表には四半期ごとの売上高が示されています。LAST() が日付パーティション内で計算される場合、2 番目の行からの最後の行のオフセットは 5 です。 ![表計算 LAST。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_last.png) #### 例 現在の行のインデックスは 7 個中 3 つ目の場合、`LAST() = 4`. ### LOOKUP(expression, \[offset\]) * * * 現在の行からの相対オフセットとして指定されたターゲット行にある式の値を返します。パーティション内の最初/最後の行に相対的なターゲットには、オフセット定義の一部として FIRST() + n と LAST() - n を使用してください。`offset` を省略した場合は、比較対象行をフィールド メニューで設定できます。この関数は、ターゲット行を特定できない場合は、NULL を返します。 次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。`LOOKUP (SUM(Sales), 2)` が日付パーティション内で計算される場合、各行には 2 四半期後の売上高が表示されるようになります。 ![表計算 LOOKUP。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_lookup.png) #### 例 `LOOKUP(SUM([Profit]), FIRST()+2)` はパーティション内の 3 番目の行の SUM(Profit) を計算します。 ### MODEL\_EXTENSION 関数 モデル拡張機能関数: - MODEL\_EXTENSION\_BOOL - MODEL\_EXTENSION\_INT - MODEL\_EXTENSION\_REAL - MODEL\_EXTENSION\_STRING R、TabPy、Matlab などの外部サービスにデプロイされたモデルにデータを渡すために使用されます。[「分析拡張機能」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/r_connection_manage.htm)を参照してください。 ### MODEL\_PERCENTILE(target\_expression, predictor\_expression(s)) * * * 予測値が観測されたマーク以下である確率 (0 から 1 の間) を返します。マークは、ターゲット式と他の予測変数で定義されます。これは、累積分布関数 (CDF) とも呼ばれる事後予測分布関数です。 この関数は、MODEL\_QUANTILE の逆です。予測モデリング関数について詳しくは、[Tableau における予測モデリング関数の仕組み](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_overview.htm)を参照してください。 #### 例 次の式は、注文数に対して調整された、売上合計のマークの分位を返します。 `MODEL_PERCENTILE(SUM([Sales]), COUNT([Orders]))` ### MODEL\_QUANTILE(quantile, target\_expression, predictor\_expression(s)) * * * 指定した分位数で、ターゲット式と他の予測変数によって定義された推定範囲内のターゲット数値を返します。これは事後予測分位です。 この関数は、MODEL\_PERCENTILE の逆です。予測モデリング関数について詳しくは、[Tableau における予測モデリング関数の仕組み](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/predictions_overview.htm)を参照してください。 #### 例 次の式は、注文数に対して調整された、売上合計の予測中央値 (0.5) を返します。 `MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Sales]), COUNT([Orders]))` ### PREVIOUS\_VALUE(expression) * * * 前の行のこの計算の値を返します。現在の行がパーティション内の最初の行の場合は、指定された式を返します。 #### 例 `SUM([Profit]) * PREVIOUS_VALUE(1)` は SUM(Profit) の累積積を計算します。 ### RANK(expression, \['asc' | 'desc'\]) * * * パーティション内の現在の行に対して標準の競争ランクを返します。同一の値には同一のランクが割り当てられます。昇順または降順を指定するには、オプションの `'asc' | 'desc'` 因数を使用してください。既定では降順です。 この関数を使用すると、値のセット (6、9、9、14) は (4、2、2、1) とランク付けされます。 Null はランキング関数では無視されます。これらには番号が付けられておらず、百分位値のランク計算のレコード総数に含まれません。 異なるランキング オプションの詳細については、[ランク計算](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm#Rank)を参照してください。 #### 例 次の図は、値のセットにおけるさまざまなランキング関数 (RANK、RANK\_DENSE、RANK\_MODIFIED、RANK\_PERCENTILE、および RANK\_UNIQUE)) の効果を示しています。データ セットには、14 名の生徒 (生徒 A から生徒 N) に関する情報が含まれています。\[年齢\] 列には各生徒の現在の年齢が表示されます (すべての生徒は 17 歳から 20 歳の間です)。その他の列には、年齢値に対する各ランク関数の結果が示されます。常に、関数の既定の順序 (昇順または降順) が前提となります。 ![さまざまなランキング方法を使用して学生の年齢の順位を比較した表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/rank_compare.png) ### RANK\_DENSE(expression, \['asc' | 'desc'\]) * * * パーティション内の現在の行に対して密度ランクを返します。同一の値には同一のランクが指定されますが、数列にギャップは挿入されません。昇順または降順を指定するには、オプションの `'asc' | 'desc'` 因数を使用してください。既定では降順です。 この関数を使用すると、値のセット (6、9、9、14) は (3、2、2、1) とランク付けされます。 Null はランキング関数では無視されます。これらには番号が付けられておらず、百分位値のランク計算のレコード総数に含まれません。 異なるランキング オプションの詳細については、[ランク計算](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm#Rank)を参照してください。 ### RANK\_MODIFIED(expression, \['asc' | 'desc'\]) * * * パーティション内の現在の行に対して変更された競争ランクを返します。同一の値には同一のランクが割り当てられます。昇順または降順を指定するには、オプションの `'asc' | 'desc'` 因数を使用してください。既定では降順です。 この関数を使用すると、値のセット (6、9、9、14) は (4、3、3、1) とランク付けされます。 Null はランキング関数では無視されます。これらには番号が付けられておらず、百分位値のランク計算のレコード総数に含まれません。 異なるランキング オプションの詳細については、[ランク計算](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm#Rank)を参照してください。 ### RANK\_PERCENTILE(expression, \['asc' | 'desc'\]) * * * パーティション内の現在の行に対して百分位値のランクを返します。昇順または降順を指定するには、オプションの `'asc' | 'desc'` 因数を使用してください。既定では昇順です。 この関数を使用すると、一連の値 (6、9、9、14) は (0.25、0.75、0.75、1.00) とランク付けされます。 Null はランキング関数では無視されます。これらには番号が付けられておらず、百分位値のランク計算のレコード総数に含まれません。 異なるランキング オプションの詳細については、[ランク計算](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm#Rank)を参照してください。 ### RANK\_UNIQUE(expression, \['asc' | 'desc'\]) * * * パーティション内の現在の行の一意のランクを返します。同一の値に異なるランクが指定されます。昇順または降順を指定するには、オプションの `'asc' | 'desc'` 因数を使用してください。既定では降順です。 この関数を使用すると、値のセット (6、9、9、14) は (4、2、3、1) とランク付けされます。 Null はランキング関数では無視されます。これらには番号が付けられておらず、百分位値のランク計算のレコード総数に含まれません。 異なるランキング オプションの詳細については、[ランク計算](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm#Rank)を参照してください。 ### RUNNING\_AVG(expression) * * * パーティション内の最初の行から現在の行までの、指定された式の累積平均を返します。 次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。`RUNNING_AVG(SUM([Sales])` が日付パーティション内で計算される場合、結果は四半期ごとの売上高の累積平均になります。 ![表計算 RUNNING\_AVG。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_runningavg.png) #### 例 `RUNNING_AVG(SUM([Profit]))` は SUM(Profit) の累積平均を計算します。 ### RUNNING\_COUNT(expression) * * * パーティション内の最初の行から現在の行までの、指定された式の累積数を返します。 #### 例 `RUNNING_COUNT(SUM([Profit]))` は SUM(Profit) の累積数を計算します。 ### RUNNING\_MAX(expression) * * * パーティション内の最初の行から現在の行までの、指定された式の累積最大値を返します。 ![表計算 RUNNING\_MAX。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_runningmax.png) #### 例 `RUNNING_MAX(SUM([Profit]))` は SUM(Profit) の累積最大値を計算します。 ### RUNNING\_MIN(expression) * * * パーティション内の最初の行から現在の行までの、指定された式の累積最小値を返します。 ![表計算 RUNNING\_MIN。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_runningmin.png) #### 例 `RUNNING_MIN(SUM([Profit]))` は SUM(Profit) の累積最小値を計算します。 ### RUNNING\_SUM(expression) * * * パーティション内の最初の行から現在の行までの、指定された式の累積合計を返します。 ![表計算 RUNNING\_SUM。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_runningsum.png) #### 例 `RUNNING_SUM(SUM([Profit]))` は SUM(Profit) の累積合計を計算します。 ### SIZE() * * * パーティション内の行数を返します。たとえば、次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。日付パーティション内には 7 行があるため、日付パーティションの Size() は 7 になります。 ![表計算 SIZE。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_size.png) #### 例 現在のパーティションに 5 行含まれる場合、`SIZE() = 5`。 ### SCRIPT\_ 関数 スクリプト関数: - SCRIPT\_BOOL - SCRIPT\_INT - SCRIPT\_REAL - SCRIPT\_STRING R、TabPy、Matlab などの外部サービスにデータを渡すために使用されます。[「分析拡張機能」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/r_connection_manage.htm)を参照してください。 ### TOTAL(expression) * * * 表計算パーティションで指定された式の合計を返します。 #### 例 このビューから始めるものとします。 ![表計算 TOTAL。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total.png) 計算エディターを開いて、\[総計\] という名前の新しいフィールドを作成します。 ![売上合計の表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total2.png) \[総計\] を \[テキスト\] にドロップして、SUM(Sales) と置き換えます。ビューが、既定の \[次を使用して計算\] 値に基づいて値を合計した結果に変わります。 ![Viz に追加された表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total3.png) ここで、既定の \[次を使用して計算\] の値は何か、という疑問が生じます。\[データ\] ペイン内の \[総計\] を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して、\[編集\] を選択します。少量の追加の情報を使用できます。 ![売上合計の表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total4.png) 既定の \[次を使用して計算\] 値は、\[表 (横)\] です。結果は、\[総計\] が表の各行の横の合計となります。そのため、各行で横方向に表示される値は、元のバージョンの表の値の合計となります。 元の表の "2011/Q1 (2011 年第 1 四半期)" 行の値は、$8601、$6579、$44262、および $15006 でした。SUM(Sales) を \[総計\] で置き換えた後の表内の値は、すべて $74,448 で、4 つの元の値の合計になります。 \[テキスト\] にドロップすると、\[総計\] の横に三角形が表示されます。 ![Viz に追加され、マーク カードに表示された表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total5.png) これは、このフィールドが表計算を使用していることを示します。フィールドを右クリックして \[表計算の編集\] を選択し、関数を異なる \[次を使用して計算\] 値にリダイレクトできます。たとえば、それを Table (Down) に設定できます。その場合、表は次のようになります。 ![Viz に追加され、マーク カードに表示された表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total6.png) ### TOTAL(expression) * * * 表計算パーティションで指定された式の合計を返します。 #### 例 このビューから始めるものとします。 ![表計算 TOTAL。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total.png) 計算エディターを開いて、\[総計\] という名前の新しいフィールドを作成します。 ![売上合計の表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total2.png) \[総計\] を \[テキスト\] にドロップして、SUM(Sales) と置き換えます。ビューが、既定の \[次を使用して計算\] 値に基づいて値を合計した結果に変わります。 ![Viz に追加された表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total3.png) ここで、既定の \[次を使用して計算\] の値は何か、という疑問が生じます。\[データ\] ペイン内の \[総計\] を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して、\[編集\] を選択します。少量の追加の情報を使用できます。 ![売上合計の表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total4.png) 既定の \[次を使用して計算\] 値は、\[表 (横)\] です。結果は、\[総計\] が表の各行の横の合計となります。そのため、各行で横方向に表示される値は、元のバージョンの表の値の合計となります。 元の表の "2011/Q1 (2011 年第 1 四半期)" 行の値は、$8601、$6579、$44262、および $15006 でした。SUM(Sales) を \[総計\] で置き換えた後の表内の値は、すべて $74,448 で、4 つの元の値の合計になります。 \[テキスト\] にドロップすると、\[総計\] の横に三角形が表示されます。 ![Viz に追加され、マーク カードに表示された表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total5.png) これは、このフィールドが表計算を使用していることを示します。フィールドを右クリックして \[表計算の編集\] を選択し、関数を異なる \[次を使用して計算\] 値にリダイレクトできます。たとえば、それを Table (Down) に設定できます。その場合、表は次のようになります。 ![Viz に追加され、マーク カードに表示された表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_total6.png) ### WINDOW\_AVG(expression, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の式の平均を返します。ウィンドウは、現在の行からのオフセットとして定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 同等の集計関数 AVG があります。「[Tableau 関数 (アルファベット順)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_alphabetical.htm)」を参照してください。 #### 例 次の計算式は、2 行前から現在の行の **SUM(Profit)** の期間平均を返します。 `WINDOW_AVG(SUM[Profit]), -2, 0)` ### WINDOW\_CORR(expression1, expression2, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の 2 つの式のピアソン相関係数を返します。ウィンドウは、現在の行からのオフセットとして定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 ピアソン相関係数は、2 つの変数の間の線形関係を測定します。結果は -1 から +1 の範囲となります。ここで、1 つの変数のプラスの変化はもう一方の変数の対応する倍率のプラスの変化を示し、1 は正確なプラスの直線関係を示します。0 は分布間に線形の関係がないことを示し、−1 は正確なマイナスの関係を示します。 同等の集計関数:CORR があります。[Tableau 関数 (アルファベット順)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_alphabetical.htm)を参照してください。 #### 例 次の計算式は、5 行前から現在の行の SUM(Profit) および SUM(Sales) のピアソン相関係数を返します。 `WINDOW_CORR(SUM[Profit]), SUM([Sales]), -5, 0)` ### WINDOW\_COUNT(expression, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の式の数を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 #### 例 `WINDOW_COUNT(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` は、2 行目から現在の行までの SUM(Profit) の件数を計算します。 ### WINDOW\_COVAR(expression1, expression2, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の 2 つの式の_標本共分散_を返します。ウィンドウは、現在の行からのオフセットとして定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始および終了引数を省略すると、ウィンドウはパーティション全体となります。 標本共分散では、母共分散によって (WINDOW\_COVARP 関数で) 使用される n ではなく、non-null データ ポイントの数である n-1 を使用して共分散計算を標準化します。標本共分散は、データが、大きな母集団に対する共分散の見積もりに使用されるランダムな標本の場合に適しています。 同等の集計関数:COVAR があります。[Tableau 関数 (アルファベット順)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_alphabetical.htm)を参照してください。 #### 例 次の計算式は、2 行前から現在の行の SUM(Profit) および SUM(Sales) の標本共分散を返します。 `WINDOW_COVAR(SUM([Profit]), SUM([Sales]), -2, 0)` ### WINDOW\_COVARP(expression1, expression2, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内で 2 つの式の_母共分散_を返します。ウィンドウは、現在の行からのオフセットとして定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 母共分散は標本共分散に (n-1)/n を乗算したものです。ここで、n は Null でないデータ ポイントの合計です。母共分散は、対象のすべてのアイテムに対して利用可能なデータがある場合に最適です。反対に、アイテムのランダムなサブセットのみがある場合には、標本共分散 (WINDOW\_COVAR 関数を使用) が適しています。 同等の集計関数:COVARP があります。[Tableau 関数 (アルファベット順)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_alphabetical.htm) #### 例 次の計算式は、2 行前から現在の行の SUM(Profit) および SUM(Sales) の母共分散を返します。 `WINDOW_COVARP(SUM([Profit]), SUM([Sales]), -2, 0)` ### WINDOW\_MEDIAN(expression, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の式の中央値を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 たとえば、次のビューには四半期ごとの利益が示されています。日付パーティション内のウィンドウの中央値は、全日付にわたる利益の中央値を返します。 ![演算子 WINDOW\_MEDIAN を使用した表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_windowmedian.png) #### 例 `WINDOW_MEDIAN(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の中央値を計算します。 ### WINDOW\_MAX(expression, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の式の最大値を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 たとえば、次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。日付パーティション内の期間最大値は、全日付にわたる売上高の最大値を返します。 ![演算子 WINDOW\_MAX を使用した表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_windowmax.png) #### 例 `WINDOW_MAX(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の最大値を計算します。 ### WINDOW\_MIN(expression, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の式の最小値を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 たとえば、次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。日付パーティション内の期間最小値は、全日付にわたる売上高の最小値を返します。 ![演算子 WINDOW\_MIN を使用した表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_windowmin.png) #### 例 `WINDOW_MIN(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の最小値を計算します。 ### WINDOW\_PERCENTILE(expression, number, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の指定した百分位値に対応する値を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 #### 例 `WINDOW_PERCENTILE(SUM([Profit]), 0.75, -2, 0)` は、2 行前から現在の行に SUM(Profit) の 75% を返します。 ### WINDOW\_STDEV(expression, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の式のサンプルの標準偏差を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 #### 例 `WINDOW_STDEV(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の標準偏差を計算します。 ### WINDOW\_STDEVP(expression, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の式のバイアス標準偏差を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 #### 例 `WINDOW_STDEVP(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の標準偏差を計算します。 ### WINDOW\_SUM(expression, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の式の合計を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 たとえば、次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。日付パーティション内で計算される期間合計は、全四半期にわたる売上高の合計を返します。 ![演算子 WINDOW\_SUM を使用した表計算。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_windowsum.png) #### 例 `WINDOW_SUM(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の合計を計算します。 ### WINDOW\_VAR(expression, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の式の標本分散を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 #### 例 `WINDOW_VAR((SUM([Profit])), FIRST()+1, 0)` は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の分散を計算します。 ### WINDOW\_VARP(expression, \[start, end\]) * * * ウィンドウ内の式のバイアス分散を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。 #### 例 `WINDOW_VARP(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の分散を計算します。 ## Tableau で使用可能な分析拡張機能の表計算関数 分析拡張機能は、Tableau と外部サービス (Python、Matlab、R など) との接続です。分析で分析拡張機能を使用するには、まず Tableau と TabPy サーバーなどの外部サービス間で[接続を構成する](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/r_connection_manage.htm)必要があります。そうすると、特定の表計算内でスクリプトを使用できます (パブリッシュされた名前付きモデルを使用する場合は MODEL\_EXTENSION\_、外部サービスに式を渡す場合は SCRIPT\_)。Viz のデータ (表計算の「表」) は外部サーバーに安全に渡されます。スクリプトが実行され、結果が計算の出力として返されます。 ## モデル拡張機能関数 TabPy 外部サービスにデプロイされた名前付きモデルで使用します。 ### MODEL\_EXTENSION\_BOOL (model\_name, arguments, expression) * * * TabPy 外部サービス上に展開されている名前付きモデルによって計算された式のブール結果を返します。 Model\_name は、使用する展開済みの分析モデルの名前です。 各引数は、展開されたモデルが受け入れる入力値を設定する単一の文字列であり、分析モデルによって定義されます。 式を使用して、Tableau から分析モデルに送信される値を定義します。結果を集計するには、必ず集計関数 (SUM、AVG など) を使用してください。 関数を使用する場合、式のデータ型と順序は入力引数のデータ型と一致する必要があります。 #### 例 `MODEL_EXTENSION_BOOL ("isProfitable","inputSales", "inputCosts", SUM([Sales]), SUM([Costs]))` ### MODEL\_EXTENSION\_INT (model\_name, arguments, expression) * * * TabPy 外部サービス上に展開されている名前付きモデルによって計算された式の整数結果を返します。 Model\_name は、使用する展開済みの分析モデルの名前です。 各引数は、展開されたモデルが受け入れる入力値を設定する単一の文字列であり、分析モデルによって定義されます。 式を使用して、Tableau から分析モデルに送信される値を定義します。結果を集計するには、必ず集計関数 (SUM、AVG など) を使用してください。 関数を使用する場合、式のデータ型と順序は入力引数のデータ型と一致する必要があります。 #### 例 `MODEL_EXTENSION_INT ("getPopulation", "inputCity", "inputState", MAX([City]), MAX ([State]))` ### MODEL\_EXTENSION\_REAL (model\_name, arguments, expression) * * * TabPy 外部サービス上に展開されている名前付きモデルによって計算された式の実際の結果を返します。 Model\_name は、使用する展開済みの分析モデルの名前です。 各引数は、展開されたモデルが受け入れる入力値を設定する単一の文字列であり、分析モデルによって定義されます。 式を使用して、Tableau から分析モデルに送信される値を定義します。結果を集計するには、必ず集計関数 (SUM、AVG など) を使用してください。 関数を使用する場合、式のデータ型と順序は入力引数のデータ型と一致する必要があります。 #### 例 `MODEL_EXTENSION_REAL ("profitRatio", "inputSales", "inputCosts", SUM([Sales]), SUM([Costs]))` ### MODEL\_EXTENSION\_STRING (model\_name, arguments, expression) * * * TabPy 外部サービス上に展開されている名前付きモデルによって計算された式の文字列結果を返します。 Model\_name は、使用する展開済みの分析モデルの名前です。 各引数は、展開されたモデルが受け入れる入力値を設定する単一の文字列であり、分析モデルによって定義されます。 式を使用して、Tableau から分析モデルに送信される値を定義します。結果を集計するには、必ず集計関数 (SUM、AVG など) を使用してください。 関数を使用する場合、式のデータ型と順序は入力引数のデータ型と一致する必要があります。 #### 例 `MODEL_EXTENSION_STR ("mostPopulatedCity", "inputCountry", "inputYear", MAX ([Country]), MAX([Year]))` ## スクリプト関数 MODEL\_EXPRESSION 関数などの定義済みの外部モデルを使用する代わりに、SCRIPT 関数を使用して、表計算で直接式を指定します。 **注**: 呼び出しでは、関数に送信されたのと同じ数の行を含む 1 つの列が返されることを想定しています。 ### SCRIPT\_BOOL * * * 指定された式からブールの結果を返します。式は実行中の分析拡張サービス インスタンスに直接渡されます。 R 式では、パラメーターに .arg_n_ (先頭にピリオド) を使用してパラメーターを参照します (.arg1、.arg2、など)。 Python 式では、\_arg_n_ (先頭にアンダースコア) を使用します。 #### 例 この R の例では、.arg1 は SUM(\[Profit\]) に等しくなります。 `SCRIPT_BOOL("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))` それ以外の場合は False を返します。次の例はワシントンのストア ID に対して True を返します。この例は "IsStoreInWA" という計算フィールドの定義となる可能性があります。 `SCRIPT_BOOL('grepl(".*_WA", .arg1, perl=TRUE)',ATTR([Store ID]))` Python 用のコマンドは以下のようになります。 `SCRIPT_BOOL("return map(lambda x : x > 0, _arg1)", SUM([Profit]))` ### SCRIPT\_INT * * * 指定された式から整数の結果を返します。式は実行中の分析拡張サービス インスタンスに直接渡されます。 R 式では、パラメーターに .arg_n_ (先頭にピリオド) を使用してパラメーターを参照します (.arg1、.arg2、など)。 Python 式では、\_arg_n_ (先頭にアンダースコア) を使用します。 #### 例 この R の例では、.arg1 は SUM(\[Profit\]) に等しくなります。 `SCRIPT_INT("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))` 次の例では、k-means クラスタリングが 3 つのクラスタ作成に使用されます。 `SCRIPT_INT('result <- kmeans(data.frame(.arg1,.arg2,.arg3,.arg4), 3);result$cluster;', SUM([Petal length]), SUM([Petal width]),SUM([Sepal length]),SUM([Sepal width]))` Python 用のコマンドは以下のようになります。 `SCRIPT_INT("return map(lambda x : int(x * 5), _arg1)", SUM([Profit]))` ### SCRIPT\_REAL * * * 指定された式から実際の結果を返します。式は実行中の分析拡張サービス インスタンスに直接渡されます。 R 式では、パラメーターに .arg_n_ (先頭にピリオド) を使用してパラメーターを参照します (.arg1、.arg2、など)。 Python 式では、\_arg_n_ (先頭にアンダースコア) を使用します。 #### 例 この R の例では、.arg1 は SUM(\[Profit\]) に等しくなります。 `SCRIPT_REAL("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))` 次の例では、温度の値をセ氏からカ氏に変換します。 `SCRIPT_REAL('library(udunits2);ud.convert(.arg1, "celsius", "degree_fahrenheit")',AVG([Temperature]))` Python 用のコマンドは以下のようになります。 `SCRIPT_REAL("return map(lambda x : x * 0.5, _arg1)", SUM([Profit]))` ### SCRIPT\_STR * * * 指定された式から文字列の結果を返します。式は実行中の分析拡張サービス インスタンスに直接渡されます。 R 式では、パラメーターに .arg_n_ (先頭にピリオド) を使用してパラメーターを参照します (.arg1、.arg2、など)。 Python 式では、\_arg_n_ (先頭にアンダースコア) を使用します。 #### 例 この R の例では、.arg1 は SUM(\[Profit\]) に等しくなります。 `SCRIPT_STR("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))` 次の例ではより複雑な文字列から州名の省略形を抽出します (元のフォーム 13XSL\_CA, A13\_WA において)。 `SCRIPT_STR('gsub(".*_", "", .arg1)',ATTR([Store ID]))` Python 用のコマンドは以下のようになります。 `SCRIPT_STR("return map(lambda x : x[:2], _arg1)", ATTR([Region]))` ## 計算エディターを使用した表計算の作成 次の手順に従って、計算エディターを使用した表計算の作成方法について学習してください。 **注**: Tableau では、表計算の作成方法が複数あります。ここではそのうちの 1 つを例として取り上げます。詳細については、[表計算での値の変換](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm)を参照してください。 ### ステップ 1: ビジュアライゼーションの作成 1. Tableau Desktop で、Tableau に付属の **"Sample-Superstore (サンプル - スーパーストア)"** 保存したデータ ソースに接続します。 2. ワークシートに移動します。 3. **\[データ\]** ペインの \[ディメンション\] から、\[オーダー日\] を \[列\] シェルフまでドラッグします。 4. **\[データ\]** ペインの \[ディメンション\] から、\[サブカテゴリ\] を \[行\] シェルフまでドラッグします。 5. **\[データ\]** ペインの \[メジャー\] から、\[売上高\] を \[マーク\] カードの \[テキスト\] にドラッグします。 ビジュアライゼーションがテキスト表に更新されます。 ![表を使用した Tableau Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_functions1.png) ### ステップ 2: 表計算の作成 1. \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択します。 2. 開いた計算エディターで、次の操作を実行します。 - 計算フィールドに "Running Sum of Profit (収益の累計)" という名前を付けます。 - 次の式を入力します。 `RUNNING_SUM(SUM([Profit]))` この式で、収益の累計を計算します、計算は表全体に対して実行されます。 - 終了したら、\[OK\] をクリックします。 新しい表計算フィールドが \[データ\] ペインの \[メジャー\] の下に表示されます。他のフィールドと同様に、このフィールドを 1 つ以上のビジュアライゼーションで使用できます。 ### ステップ 3: ビジュアライゼーションでの表計算の使用 1. \[データ\] ペインの \[メジャー\] から、"Running Sum of Profit (収益の累計)" を \[マーク\] カードの \[色\] にドラッグします。 2. \[マーク\] カードで、\[マーク タイプ\] ドロップダウンをクリックし、\[四角\] を選択します。 ビジュアライゼーションが更新され、次のようにテーブルがハイライトされます。 ![\[マーク\] カード上で表計算が適用されたフィールド。](Img/tablecalc_functions2.png) ### ステップ 4: 表計算の編集 1. \[マーク\] カードの "Running Sum of Profit (収益の累計)" を右クリックし、\[表計算の編集\] を選択します。 2. 開いた \[表計算\] ダイアログ ボックスの \[次を使用して計算\] で、\[表 (下)\] を選択します。 ビジュアライゼーションが更新され、次のようになります。 ![マーク カードで Tableau 計算が適用されたフィールド。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/tablecalc_functions3.png) ## 関連項目 [表計算の作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations.htm#Create) [表計算のタイプ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm) [表計算のカスタマイズ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations_custom.htm) [簡易表計算](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_tablecalculations_quick.htm) [Tableau で使用する関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions.htm) [Tableau 関数 (カテゴリ別)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_categories.htm) [Tableau 関数 (アルファベット順)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_alphabetical.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 複数テーブルのデータ分析に関係を使用する \[データ ソース\] タブ キャンバスにドラッグしたテーブルでは、関係を使用します。関係は、Tableau で分析のためにデータを組み合わせる柔軟な方法です。 関係は、2 つのテーブル間の契約と考えることができます。これらのテーブルのフィールドを使って Viz を構築する場合、Tableau は、その契約を使用してデータを取り込み、適切な結合を使用してクエリを作成します。 関係によってデータの準備と分析がより簡単かつ直感的に行えるようになるため、データを結合する際の最初のアプローチとして関係を使用することをお勧めします。[結合は、必要不可欠な場合にのみ使用してください](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_datamodel_faq.htm#can-i-use-joins-between-logical-tables)。この 5 分間のビデオで、リレーションシップを作成するための基本について学んでください。 **注**: このビデオで示されている関係を編集するためのインターフェースは、現在のリリースとは少し異なりますが、同じ機能を備えています。 リレーションシップのしくみの詳細については、Tableau ブログ投稿を参照してください。 - [関係 (パート 1): Tableau に新しいデータ モデルを導入する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [関係 (パート 2): ヒントとテクニック](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [関係 (パート 3): 複数の関連するテーブルを横断して質問する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) また、[「Tableau が関係を導入した理由」](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/)など、[「アクション分析」](https://action-analytics.com/library/)で関係に関するビデオ ポッドキャストも参照してください。詳細については、[ライブラリ](https://action-analytics.com/library/)の \[ビデオ ポッドキャスト\] をクリックしてください。 Tableau バージョン 2024.2 以降では、Tableau データ モデルは、マルチファクト関係を通じてマルチファクト分析と共有ディメンションをサポートします。詳細については、[「マルチファクト関係データ モデルについて」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm)、[「マルチファクト関係モデルを使用するとき」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_when_to_use.htm)、[「マルチファクト関係データ モデルの構築」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_build.htm)を参照してください。 新しいデータ ソースとワークブックを作成していますか? データ ソースの構築を開始するには、テーブルを \[データ ソース\] ページ キャンバスにドラッグします。 データ ソースで、分析に必要なすべてのディメンション フィールドとメジャー フィールドを含む単一のテーブルを作成することができます。 ![単一テーブル分析を使用したデータ モデル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_singletableanalysis.gif) また、複数テーブルのデータ ソースを作成するには、さらに多くのテーブルをドラッグして、それらのリレーションシップを定義します。 ![データ ソース ペインでデータ リレーションシップを作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_createrelationship.gif) リレーションシップの使用を開始する方法については、この 1 分間のビデオをご覧ください。 **注**: このビデオで示されている関係を編集するためのインターフェースは、現在のリリースとは少し異なりますが、同じ機能を備えています。 関係の使用に関する詳細については、「[データの関連付け](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/relate_tables.htm)」、「[関係と結合の違い](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_relationships_learnmorepage.htm)」、「[Tableau データ モデル](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_datamodel.htm)」、「[関係の作成と定義](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/relate_tables.htm#create-and-define-relationships)」を参照してください。 詳細については、「[データソースと分析で変更された内容](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_datamodel_whatschanged.htm)」と「[関係、データ モデル、データ ソースに関する質問](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_datamodel_faq.htm)」を参照してください。 古いワークブックやデータ ソースを開いていますか? 2020.2 より前のワークブックやデータ ソースを 2020.2 で開くと、データ ソースがキャンバス内で単一の論理テーブルとして表示され、「Migrated Data (移行済みのデータ)」という名前か元のテーブル名が付けられます。データは保持され、ワークブックはこれまでどおり使用できます。 ![データ ソースに複数の結合やユニオンされたテーブルが含まれていた場合、論理テーブルは \[移行済みデータ\] という名前で表示されます。](Img/data_model_migrated_data.gif) 単一の論理テーブルを構成する物理テーブルを表示するには、その論理テーブルをダブルクリックして、物理レイヤーで開きます。結合とユニオンを含む、基となる物理テーブルが表示されます。 詳細については、「[データソースと分析で変更された内容](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_datamodel_whatschanged.htm)」と「[関係、データ モデル、データ ソースに関する質問](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_datamodel_faq.htm)」を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 複数のデータ ソースでのデータのフィルター ワークブック内の複数のデータ ソースを操作する際、共通のフィールドを使用してそれらの間のデータを比較しなければならない場合があります。これを行うため、複数のプライマリ データ ソースでデータをフィルターできます。 たとえば、次のダッシュボードはカスタマーの注文数量、平均売上高、平均収益を示しています。3 つのビューがあります。各ビューはプライマリ データ ソースとして異なるデータ ソースを使用し、これらのデータ ソースにすべて共通のフィールドがあります。カスタマー名。また、"Customer Name (カスタマー名)" のビューにもフィルター カードがあります。 ![横棒グラフ、縦棒グラフ、チェックボックスが付いた顧客名のリスト。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/cross_datasource1.png) これは多くの優れた情報を含む興味深いダッシュボードですが、分析対象の顧客別に、ダッシュボード内のすべてのビューを同時に更新しなければならない場合があります。たとえば、顧客の 1 人である "Aaron Riggs" からの平均売上高、収益、注文数を確認する場合があります。 これを行うため、\[カスタマー名\] フィールドで 3 つのデータ ソースすべてをフィルターリングできます。 次の手順に従い、複数のデータ ソースでデータをフィルターリングする方法を学習します。 ### はじめる前に、以下を把握しておく必要があります。 バージョン 10.0 以降、複数のプライマリ データ ソースをまたぐデータをフィルターできるようになりました。セカンダリ データ ソースをまたぐデータのフィルターはできません。現在のTableau Desktop では、ワークシートのセカンダリ データ ソースでのデータのフィルターリングはサポートされていません。 セカンダリ データ ソース全体でデータをフィルターする場合は、次の代替案を検討してください。 - ブレンドではなく、同じデータ ソース内の表を結合します。詳細については、[データの結合](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/joining_tables.htm)を参照してください。 - 表が異なるデータ ソース内にある場合は、クロスデータベース結合を作成します。詳細については、[データの結合](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/joining_tables.htm)を参照してください。 - プライマリ データ ソースをセカンダリ データ ソースに、セカンダリ データ ソースをプライマリにします。注:これにより、必ずしも最終的なビューに必要な詳細レベルを実現できるとは限りません。 **注**: 大文字と小文字が混合しているデータ文字列が、フィルターで大文字と小文字を区別しないで処理されるようにするには、UPPER() 文字列関数を使用して計算フィールドを作成し、その計算フィールドを使用してフィルターのリレーションシップを作成します。 データ ソース フィルターのその他の FAQ については、Tableau コミュニティの[「クロス データ ソース フィルターリングの FAQ」](https://community.tableau.com/docs/DOC-9111)フォーラム投稿を参照してください。 ### データ ソース間の関係を定義する データ ソース間のリレーションシップを作成する前に、マッピングの対象となるデータ ソース間に共通のフィールドがあることを確認する必要があります。フィールドの名前を各データ ソースで同じにする必要はありませんが、共通のデータを入れる必要があります。 共通のフィールドを特定した後、それらのフィールド間でリレーションシップを作成するか、_フィールドを互いにマッピングする_必要があります。 フィールドの名前が同じ場合、Tableau はそれらが関連していると自動的に認識します。Tableau で自動作成された既存のリレーションシップを変更するか、次の手順に従って異なるデータ ソース間の 2 つのフィールドで新しいリレーションシップを作成できます。 2 つのデータ ソース間のリレーションシップを定義するには: 1. \[データ\] > \[リレーションシップの編集\] を選択します。 2. \[リレーションシップの編集\] ダイアログ ボックスで、次を実行します。 - \[プライマリ データ ソース\] のデータ ソース、\[セカンダリ データ ソース\] のデータ ソースの順に選択します。 - \[カスタム\] を選択します。 - 異なる名前を持つフィールド間のリレーションシップを定義するには、\[追加\] をクリックします。 既存のリレーションシップを編集するには、右のフィールドを選択して、\[編集\] をクリックします。 4. \[フィールド マッピングの追加/編集\] ダイアログ ボックスで、次の操作を実行し、\[OK\] をクリックします。 - \[プライマリ データ ソース フィールド\] で、フィールドを選択します。 - \[セカンダリ データ ソース フィールド\] で、プライマリ データ ソースに選択したフィールドと同様のデータが入ったフィールドを選択します。 リレーションシップの編集の詳細については、[データのブレンド](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/multiple_connections.htm#step4relationships)を参照してください。 注:リレーションシップを定義した後、データ ソース全体をフィルターするためにブレンドを有効化する必要はありません (\[データ\] ペインのリンク アイコンをクリックする必要はありません)。 プライマリ データ ソースとセカンダリ データ ソースの違いの詳細については、[データのブレンド](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/multiple_connections.htm#primarysecondary)を参照してください。 ### フィルターをビューに追加する データ ソース間のリレーションシップを定義した後、いずれかのワークシートに移動し、ディメンションを \[フィルター\] シェルフにドラッグします。次に、ビューにデータを含める、またはデータを除外するよう選択します。データのフィルターリングの詳細については、[ビューからのデータのフィルター](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering.htm)を参照してください。 **オプションのステップ**:ビューでフィルター カードを表示します。\[フィルター\] シェルフのフィールドを右クリックして、\[フィルターの表示\] を選択します。ビューに表示されるフィールドのフィルター カード。 フィルター カード (以前のクイック フィルター) の詳細については、[ビューでインタラクティブ フィルターを表示する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/filtering.htm#ShowFilter)を参照してください。 ### フィルターをワークシートに適用する フィルターを設定した後、関連するデータ ソースを使用するワークブック内のすべてのデータ ソースにそのフィルターを適用するか、選択したワークシートに適用できます。 - 関連データ ソースを使用するすべてのワークシートにフィルターを適用するには、\[フィルター\] シェルフのフィールドを右クリックして \[ワークシートに適用\] \> \[関連データ ソースを使用するものすべて\] を選択します。 \[カスタマー名\] フィールドが、関連データ ソースを使用するすべてのワークシートの \[フィルター\] シェルフに追加されます。\[フィルター\] シェルフのフィールドの隣にアイコンが追加され、複数のデータ ソースにフィルターが適用されていること示します。 ![フィルター シェルフのフィールドの隣のアイコン。複数のデータ ソースにフィルターが適用されていること示します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/cross_datasource2.png) 任意のワークシートで \[フィルター\] シェルフのフィールドをポイントすると、そのフィルターのタイプ、そのフィルターのソース フィールド、フィルターが適用される他のシートに関する詳細がわかります。 ![フィルター シェルフのフィールドの上に浮かぶテキスト。そのフィルターのタイプ、フィルターのソース フィールド、フィルターが適用される他のシートに関する詳細が表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/cross_datasource3.png) - 選択したワークシートにフィルターを適用するには、\[フィルター\] シェルフのフィールドを右クリックして \[ワークシートに適用\] \> \[選択したワークシート\] を選択します。 \[カスタマー名\] フィールドが、選択したワークシートの \[フィルター\] シェルフに追加されます。\[フィルター\] シェルフのフィールドの隣にアイコンが追加され、選択したワークシートにフィルターが適用されていること示します。 ![フィルター シェルフのフィールドの隣のアイコン。選択したワークシートにフィルターが適用されていること示します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/cross_datasource12.png) 次に、ダッシュボードでビューにフィルターを適用して "Aaron Riggs" に絞り込むと、これらの 3 つのビューがすべて更新され、"Aaron" は 2010 年、2011 年、および 2013 年に注文を行い、平均 3,700 ドルを支払ったことがわかります。これらの注文の平均収益は、1,000 ドルになります。 ![3 つの棒グラフは、オーダー数量、売上、利益を示しています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/cross_datasource5.png) ## ソース フィールドとターゲット フィールド 複数のデータ ソースにフィルターを適用するときは、1 つのソース フィールドと 1 つ以上のターゲット フィールドを作成します。それぞれのワークシートの \[フィルター\] シェルフにソース フィールドとターゲット フィールドの両方が表示されます。 ソース フィールドは、フィルターリングの対象となるフィールドです。 指定したワークシート上のターゲット フィールドは、そのデータ フィールドに関連する別のデータ ソースのフィールドです。そのワークシート上で実際にフィルターリングの対象となるフィールドです。 ソース フィールドにより、ターゲット フィールドから含めるフィールドや除外するデータが決まります。たとえば、プライマリ データ ソースとして 3 つの異なるデータ ソース (A、B、および C) を使用するワークシートが 3 つあるとします。各データ ソースには共通のフィールド (フルーツ) があり、データは次のようになります。
データ ソース A からのフルーツデータ ソース B からのフルーツデータ ソース C からのフルーツ
リンゴリンゴリンゴ
オレンジグレープフルーツグレープフルーツ
バナナオレンジオレンジ
 梨トマト
  バナナ
データ ソース A からの "フルーツ" フィールドがクロス データ ソース フィルターのソース フィールドの場合、ターゲット フィールドに表示されるデータは、次のようになります。
データ ソース A からのフルーツ - ソース フィールドデータ ソース B からのフルーツ - ターゲット フィールドデータ ソース C からのフルーツ - ターゲット フィールド
リンゴリンゴリンゴ
オレンジオレンジオレンジ
バナナ バナナ
ソース フィールド内のデータと一致しないデータはターゲット フィールドから除外され、ワークシートやフィルター カードには表示されません。 \[フィルター\] シェルフで、ソース フィールドは ![フィルターが複数のデータ ソースに適用されていることを示すアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/cross_datasource7.png) アイコン (ソース フィールドが、関連データ ソースを使用するすべてのワークシートに適用される場合) または ![ソース フィールドが選択したワークシートに適用されることを示すアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/cross_datasource10.png) アイコン (選択したワークシートに適用される場合) で示されます。ターゲット フィールドは、\[フィルター\] シェルフのフィールドに ![フィルター カードに表示されるターゲット フィールド アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/cross_datasource8.png) アイコンで示されます。また、\[フィルター\] シェルフのフィールドの横に ![フィルターが複数のデータ ソースに適用されていることを示すアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/cross_datasource9.png) または ![選択したワークシートにターゲット フィールドが適用されていることを示すアイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/cross_datasource11.png) アイコンが表示されます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 言語とロケール 日付および数値の書式設定を構成するには、\[ファイル\] > \[ワークブック ロケール\] の順に選択します。デフォルトでは、ロケールが \[自動\] に設定されています。これにより、ワークブックを開いたときのロケールが使用されます。これは、さまざまな言語で閲覧されるワークブックを作成していて、日付や数値を各言語に合わせて更新したい場合に役立ちます。特定のロケールを選択すると、誰が開いてもワークブックは変更されないようになります。 Tableau ではワークブック ロケールを決定するために、以下の項目を順番にチェックします。 1. ワークブック ロケール (明示的な設定) 2. Windows のロケールまたは Mac の言語 3. Tableau の言語 上記のいずれも設定されていない場合、ワークブックのロケールはデフォルトで英語になります。 ## 曜日の並べ替え ワークブックのロケールを設定して、Tableau が正しい時系列で曜日を並べ替えることができるようにする必要があります。そうでない場合、Tableau はアルファベット順に曜日の名前を並べ替えます。ロケールが適切であれば、手動で曜日を並べ替えることができます。[視覚化内でのデータの並べ替え](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/sortgroup_sorting_computed_howto.htm)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 計算の作成方法を学習する際のヒント 計算の種類と使用するタイミングはわかりましたが、実際に計算式を作るにはどうすればよいでしょうか。ここが重要なポイントです。 完璧な式の作り方を知る簡単な方法はなく、練習と研究が必要です。そこで、学習を始める際に実行できるいくつかのヒントをご紹介します。 **疑問点や目的を理解する** 必要なデータの種類がわかっていれば、正しい関数を選択し、適切に書式設定するのに役立ちます。たとえば、注文に対する収益を表示する必要がある場合は、SUM (売上) - SUM (コスト) のような式を作成できます。 **Tableau 関数について学習する** Tableau ではさまざまな関数を使用できます。どの関数にもそれぞれ用途があります。詳細については、[Tableau で使用する関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions.htm)を参照してください。 **計算の書式設定方法について学習する** Tableau の関数の種類や用途についての理解が深まったら、適切な構文を使用して計算の書式設定を行う方法について学習します。詳細については、[Tableau で計算を記述する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_operators.htm)を参照してください。 **他の例を使用して学習する** 例を使用した学習は効果的です。一般的な計算のリストを収集し、日々の分析に使ってみましょう。使用可能なリソースを以下に示します。 - [Tableau ブログ: Tableau で行う表計算トップ 10](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/top-10-tableau-table-calculations) - [Tableau ブログ: LOD 表現トップ 15](https://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/LOD-expressions) - [Tableau ブログ: 時間を節約し一貫性を保つ計算フィールドのテンプレート](https://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/2017/2/save-time-and-stay-consistent-template-workbook-calculated-fields-66016) **問題が解決しない場合は、** [Tableau Community にお問い合わせください。](https://community.tableau.com/community/forums/content?filterID=contentstatus%5Bpublished%5D~category%5Bcalculations%5D). ### このシリーズの関連項目: [Tableau での計算を理解する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_understand.htm) [Tableau での計算の種類](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_understand_types.htm) [適切な計算の種類の選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_understand_which.htm) ### 計算に関するその他のコンテンツ [Tableau での計算の開始](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_create.htm) [簡単な計算フィールドの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_formulas.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 計算を使用したカスタム フィールドの作成 参照元データに含まれているフィールドだけでは必要な情報を確認できない場合は、Tableau で計算を使用して新しいフィールドを作成し、それらをデータ ソースの一部として保存します。これらのフィールドは、計算フィールドと呼ばれます。 このセクションでは、Tableau で計算を使い始めるために必要なすべてのドキュメントを紹介します。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 詳細なハイライト アクションの作成 \[アクション\] ダイアログ ボックスを使用して、より詳細なハイライト アクションを定義できます。ソースとターゲットのシートと共に、ハイライトに使用するフィールドを指定できます。次の手順に従って、ハイライト アクションを作成します。 1. ワークシートで \[ワークシート\] > \[アクション\] を選択します。ダッシュボードから \[ダッシュボード\] > \[アクション\] を選択します。 2. \[アクション\] ダイアログ ボックスで、\[アクションの追加\] ボタンをクリックして、\[ハイライト\] を選択します。 ![強調表示アクションを追加するオプション。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/highlightaction4.png) 3. \[アクション\] ダイアログ ボックスでそのアクションを示す名前をアクションに指定します。説明的な名前 (_「配送トラックで出荷済みの製品をハイライトする」_など) にしてください。ドロップダウン リストから変数を選択し、それらを名前に使用できます。次に、それらは選択フィールドの値に基づいて入力されます。 4. ドロップダウン リストを使用して、ソース シートまたはデータ ソースを選択します。データ ソースまたはダッシュボード シートを選択する場合、それらに含まれる個々のシートをさらに選択できます。 ![ダイアログ ボックスに、強調表示アクションを追加するためのオプションが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/highlightaction6.png) 5. アクションをトリガーする方法を選択します。次のオプションから選択できます。 - ポイント - アクションを実行するビュー内のマークにポインターを合わせます。このオプションは、ダッシュボード内のハイライト アクションとフィルター アクションに対して有効に機能します。 - 選択 - アクションを実行するビュー内のマークをクリックします。このオプションは、すべてのタイプのアクションに対して有効に機能します。 - メニュー - ビュー内の選択したマークを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して、コンテキスト メニューのオプションを選択します。このオプションは、フィルター アクションと URL アクションに対して有効に機能します。 6. ターゲットシートを選択します。ダッシュボードを選択する場合、ダッシュボード内で個々のシートをさらに選択できます。 ![強調表示可能なターゲットシート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/highlightaction8.png) 7. ハイライトするために使用するフィールドを選択します。次のオプションから選択します。 - すべてのフィールド - ターゲット シートのマークは、ソース シートで選択されたマークと一致するとハイライトされます。一致を確認する際は、すべてのフィールドが考慮されます。 - 日付と時刻 \- ターゲット シートのマークは、日付と時刻がソース シートで選択されたマークのものと一致するとハイライトされます。ソースおよびターゲットのワークシートで使用できる日付フィールドはそれぞれ 1 つのみですが日付フィールドに複数の名前を付けることができます。 - 選択したフィールド - ターゲット シートのマークが、選択フィールドに基づいてハイライトされます。たとえば、"Ship Mode (出荷モード)" フィールドを使用してハイライトする場合、アクションを起動すると、ソース シートの選択したマークと出荷モードが同じターゲット シートのすべてのマークがハイライトされます。 8. 終了したら、\[OK\] を 2 回クリックしてダイアログ ボックスを閉じ、ビューに戻ります。 ## 関連項目 [ハイライト アクション](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_highlight.htm) [コンテキスト内のデータ ポイントをハイライトする](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/actions_highlight_highlighter.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 詳細の追加 \[マーク\] カードは、Tableau でビジュアル分析を行う際の主要な要素です。メジャーおよびディメンションを \[マーク\] カードへドラッグすると、データが色、サイズ、形状、テキストや、ビューにコンテキスト、詳細、マークの意味を追加するその他のプロパティでエンコードされます。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # Tableau での詳細レベル表現の作成 詳細レベル表現 (LOD 表現とも呼びます) ではデータ ソース レベルおよびビジュアライゼーション レベルで値を計算できます。さらに、LOD 表現は計算したい粒度のレベルをコントロールできます。粒度のより細かいレベル (INCLUDE)、それよりも粒度の大きなレベル (EXCLUDE)、またはまったく個別のレベル (FIXED) で計算を行えます。 この記事では、Tableau で使用できる LOD 表現の種類のほか、それらの使用タイミングや書式設定方法について説明します。 ## LOD 表現の作成方法 次のステップに沿って、Tableau で LOD 表現を作成し、使用する方法を説明します。 ### ステップ 1: ビジュアライゼーションの設定 1. Tableau Desktop を開き、保存済みの **"Sample - Superstore (サンプル - スーパーストア)"** データ ソースに接続します。 2. 新しいワークシートに移動します。 3. **\[データ\]** ペインから、\[地域\] を \[列\] シェルフにドラッグします。 4. **\[データ\]** ペインから、\[売上\] を \[行\] シェルフにドラッグします。 各地域の売上の合計を示す棒グラフが表示されます。 ![4 地域の売上合計を示す棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/lod_calcs1.png) ### ステップ 2: LOD 表現の作成 各地域の全売上の合計ではなく、各地域の顧客あたりの平均売上を表示したい場合があります。LOD 表現を使うと、これを実行できます。 1. \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択します。 2. 開いた計算エディターで、次の操作を実行します。 - 計算に「顧客あたりの売上」と名前を付けます。 - 次の LOD 表現を入力します。 `{ INCLUDE [Customer Name] : SUM([Sales]) }` 3. 終了したら、\[OK\] をクリックします。 新しく作成された LOD 式が \[データ\] ペインに追加されます。使用できる LOD 表現の種類の詳細については、[LOD 表現の種類](#Types)セクションを参照してください。 ### ステップ 3: ビジュアライゼーションでの LOD 表現の使用 1. **\[データ\]** ペインから、\[顧客あたりの売上\] を \[行\] シェルフにドラッグして、\[SUM(売上)\] の左に配置します。 2. \[行\] シェルフで \[顧客あたりの売上\] を右クリックし、\[メジャー (合計)\]、\[平均\] の順に選択します。 各地域の全売上の合計と顧客あたりの平均売上の両方を表示できるようになりました。たとえば、中部地域での売上合計は約 500,000 ドル、各顧客の平均売上は約 800 ドルであることがわかります。 ![4 地域の売上合計と顧客あたりの平均売上を示す Viz。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/lod_calcs2.png) ## クイック LOD 表現を使用する 計算ダイアログに完全な計算を入力しなくても、FIXED LOD 表現を作成することができます。 クイック LOD 計算は、2 つの方法で作成できます。 1. **\[データ\] ペイン**で、集計するメジャーを Ctrl キーを押しながらクリックして目的のディメンションにドラッグします。新しいフィールドが FIXED LOD 表現として表示されます。 集計式で使用する集計は、メジャーの既定の集計から取得されます。これは通常「合計」です。集計を変更するか、LOD を編集するには、新しいフィールドを右クリックして計算を編集します。 2. あるいは、**\[データ\] ペイン**で、集計するメジャーを選択し、集計するディメンションを Ctrl キーを押しながらをクリックします。 - 選択したフィールドを右クリックして、\[作成\]、\[LOD計算...\] の順に選択します。 - (オプション) 計算エディターで LOD を変更します。 - \[OK\] を選択します。 ![クイック LOD 表現を作成するプロセスを示す GIF。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_quick2.gif) ## LOD 表現の構文 詳細レベル表現の構造は、次のとおりです。 {\[FIXED | INCLUDE | EXCLUDE\] <_ディメンションの宣言_ > **:** <_集計式_\>} ### { } 詳細レベル表現は、全体が波括弧で囲まれます。 ### \[FIXED | INCLUDE | EXCLUDE\] 左波括弧のあとに配置される最初の要素は、次のスコープ キーワードのいずれかです。 #### FIXED - FIXED 詳細レベル表現は、ビューの詳細レベルに関係なく (つまり、ビューの中の他のいずれのディメンションにも関係なく)、指定されたディメンションを使用して値を計算します。 - FIXED 詳細レベル表現は、コンテキスト フィルター、データ ソース フィルター、および抽出フィルター以外のビュー内のすべてのフィルターを無視します。 例: `{ FIXED [Region] : SUM([Sales]) }` FIXED 詳細レベル表現について、また FIXED 詳細レベルのシナリオ例については、[FIXED](#FIXED)セクションを参照してください。 #### INCLUDE - INCLUDE 詳細レベル表現は、ビューに含まれるディメンションに加えて、指定されたディメンションを使用して値を計算します。 - INCLUDE 詳細レベル表現は、ビューにないディメンションを含める場合に最も役に立ちます。 例: `{ INCLUDE [Customer Name] : SUM([Sales]) }` INCLUDE 詳細レベル表現について、また INCLUDE 詳細レベルのシナリオ例については、[INCLUDE](#INCLUDE)セクションを参照してください。 #### EXCLUDE - EXCLUDE 詳細レベル表現は、式からディメンションを明示的に除外します。つまり、ビューの詳細レベルからディメンションを除去します。 - EXCLUDE 詳細レベル表現は、ビューに含まれるディメンションを除外する場合に最も役に立ちます。 例: `{EXCLUDE [Region]: SUM([Sales])}` EXCLUDE 詳細レベル表現について、また EXCLUDE 詳細レベルのシナリオ例については、[EXCLUDE](#EXCLUDE)セクションを参照してください。 #### 表範囲 - 表範囲の詳細レベル表現の場合、範囲を指定するキーワードは必要ありません。詳細については、[表範囲](#Table)セクションを参照してください。 ### <_ディメンションの宣言_\> キーワードに従って、集計式のスコープを設定する 1 つまたは複数のディメンションを指定します。 - FIXED \[名前\] 複数のディメンションを区切るには、コンマを使用します。 - `[Segment], [Category], [Region]` 日付式を含む、ディメンションとして評価される任意の式を使用できます。 - `{FIXED YEAR([Order Date]) : SUM(Sales)}` は、\[売上\] の合計を年レベルで集計します。 - `{INCLUDE DATETRUNC('day', [Order Date]) : AVG(Profit)}` は、\[売上\] の合計を \[オーダー日\] の「日」の日付部分で丸めて集計します。これは INCLUDE 式なので、値を集計するにはビューのディメンションも使用します。 **注**: ディメンション宣言を作成する場合は、手入力せずに、フィールドを計算エディターまでドラッグすることをお勧めします。たとえば、シェルフに「年(\[オーダー日\])」と表示されている場合、それをディメンション宣言として入力すると、シェルフ上のフィールドと一致しません。ただし、フィールドをシェルフから式までドラッグすると、フィールドは「日付部分('year', \[オーダー日\])」となり、シェルフ上のフィールドと一致します。 計算を \[データ\] ペインに保存すると、Tableau は計算の名前をその内容と一致させることができません。例: - `**MyCalculation** = YEAR([Order Date])` という計算を作成します。 - EXCLUDE 詳細レベルの式 `{EXCLUDE YEAR([Order Date]) : SUM(Sales)}` を作成します。 ビューで両方の計算を使用する場合、**MyCalculation** は除外されません。LOD は、年(\[オーダー日\]) が **MyCalculation** と同じものであることを認識しません。 同様に、EXCLUDE 式で MyCalculation (`{EXCLUDE MyCalculation : SUM(Sales)}`) を指定した場合、年(\[注文日\]) は除外されません。 ### : (コロン) コロンは、ディメンション宣言を集計式から分離します。 ### <_集計式_\> 集計式は、実行される計算です。たとえば、`SUM(Sales)` や `AVG(Discount)` などです。集計式の計算結果は、ディメンションの宣言とキーワードによって異なります。 集計式は集計される必要があります。ただし、ATTR 集計はサポートしていません。単純な集計である必要はなく、他の LOD 表現などの計算を含めることができます。`{FIXED [Question] : AVG(IF [Answer] = "Red" THEN 1 ELSE 0 END )}` 集計式では、表計算は許可されていません。 表範囲 LOD には、次のように中括弧内に集計式のみが含まれます。`{MIN(Grade)}` ## LOD 表現の種類 Tableau で作成可能な LOD 表現には次の 3 つの種類があります。 - [FIXED](#FIXED) - [INCLUDE](#INCLUDE) - [EXCLUDE](#EXCLUDE) LOD 表現の範囲には表も含めることができます。これは[表範囲](#Table) LOD 表現と呼ばれています。 ### FIXED FIXED 詳細レベル表現は、ビュー内のディメンションに関係なく、指定されたディメンションを使用して値を計算します。 #### 例 次の FIXED 詳細レベル表現は、地域ごとの売上合計を計算します。 `{FIXED [Region] : SUM([Sales])}` この \[地域ごとの売上\] という名前の詳細レベルは、その後、\[テキスト\] に配置され、地域ごとの売上合計を表します。 ビューの詳細レベルは、\[**地域**\] と \[**州**\] です。ただし、FIXED 詳細レベル表現は、ビュー内のディメンションを調べず、計算で指定されたディメンション (ここでは、**地域**) のみを調べます。そのため、各地域の個々の州の値は同じです。詳細については、[集計と詳細レベル表現](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_lod_overview.htm#reconsile)を参照してください。 ![米国の地域別、州別の売上合計を示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_fixed_states.png) キーワードが FIXED ではなく INCLUDE であれば、値は州ごとに異なります。INCLUDE は、式を評価するときに、式 (\[地域\]) 内のディメンションと、ビュー内の追加のディメンション (\[州\]) を使用します。 ![地域別の州の人口を示す表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_fixed_states_include.png) ### INCLUDE INCLUDE 詳細レベル表現は、ビューに含まれるディメンションに加えて、指定されたディメンションを使用して値を計算します。 INCLUDE 詳細レベル表現は、データベース内では細かな詳細レベルで計算し、ビュー内では大まかな詳細レベルで再集計して表示するのに便利です。INCLUDE 詳細レベル表現に基づくフィールドは、ビューからディメンションを追加または削除すると変化します。 #### 例 1 次の INCLUDE 詳細レベル表現は、顧客ごとの売上合計を計算します。 `{ INCLUDE [Customer Name] : SUM([Sales]) }` \[行\] シェルフに LOD を配置して「平均」として集計し、\[列\] シェルフに \[地域\] を指定すると、ビューには地域ごとの顧客の平均売上額が表示されます。 ![地域別の顧客あたりの平均売上を示す棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_include_ex1.png) #### 例 2 次の INCLUDE 詳細レベル表現は、州別ベースで売上合計を計算します。 `{ INCLUDE [State] : SUM(Sales)}` 計算は \[行\] シェルフに配置され、平均として集計されます。結果のビジュアライゼーションは、州別の売上合計をカテゴリ全体で平均します。 ![カテゴリ別の平均売上を表示する棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_include_ex2a.png) \[セグメント\] を \[列\] シェルフに追加し、計算を \[ラベル\] に移動すると、LOD 表現の結果が更新されます。これで州ごとの売上の平均合計が、カテゴリやセグメントを横断するとどのように変化するかを確認できます。 ![セグメントおよびカテゴリ別の平均売上を示す棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_include_ex2.png) ### EXCLUDE EXCLUDE 詳細レベル表現は、詳細レベルのビューから省略するディメンションを宣言します。 EXCLUDE は、「合計に対する割合」や「全体的な平均との差異」のシナリオで役立ちます。これらは、「合計」や「リファレンス ライン」の機能に相当します。 EXCLUDE は、省略できるディメンションがない、行レベルの式では使用できません。ビューレベルの計算やその他の LOD を変更できます。 #### 例 1 次の EXCLUDE 詳細レベル表現は、月あたりの平均売上合計を計算し、月の部分を除外します。 1. まず、\[オーダー日\] の \[月/年\] のフィールドを作成します。 - **\[データ\]** ペインで \[オーダー日\] を右クリックし、\[作成\]、\[カスタム日付の作成\] の順に選択します。 - 詳細リストから「月/年」を選択します。不連続を選択したままにします。 2. 次に、「月別の平均売上」という名前の LOD 表現を作成します。 `{EXCLUDE [Order Date (Month / Year)] : AVG({FIXED [Order Date (Month / Year)] : SUM([Sales])})}` これはネストされた詳細レベル表現、つまり、別の詳細レベル表現に含まれた詳細レベル表現であることに注意してください。 3. この計算は、\[行\] シェルフ上のアドホック計算により、月あたりの売上合計から差し引くことができます。 ![総売上と月間平均売上の差を計算する LOD 式。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_exclude_ex1.png) 4. \[列\] シェルフに **月(\[オーダー日\])** を配置します。 その結果、月あたりの売上実績と、4 年間の月平均売上との差を示すビューが表示されます。 ![月平均からの偏差を視覚的に表す棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_exclude_ex1a_806x446.png) #### 例 2 \[売上\] 合計から \[地域\] を除外する、「ExcludeRegion」という名前の詳細レベル表現を作成します。 `{EXCLUDE [Region]: SUM([Sales])}` 地域別、月別に売上合計を表示する、次のビューを考えます。 ![月ごとおよび地域ごとの売上を表示する棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_exclude_ex2.png) \[ExcludeRegion\] を \[色\] に置くと、月別の売上合計が地域的な要素を含まずに表示されるように網掛けされます。 ![月別および地域別の売上を表示する棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calculations_lod_exclude_ex2a.png) ### 表範囲 範囲のキーワードを使用せずに、表レベルで詳細レベル表現を定義することができます。たとえば、次の式はテーブル全体で最小の (最も早い) オーダー日を返します。 `{MIN([Order Date])}` これは、ディメンション宣言のない FIXED 詳細レベル表現に相当します。 `{FIXED : MIN([Order Date])}` ## 関連項目 [詳細レベル表現の概要](https://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/2015/2/introduction-level-detail-expressions-36655) [LOD 表現をさらに詳しく](https://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/2015/2/deeper-look-lod-expressions-week-2-36885) [LOD 表現のさらに奥へ](https://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/2015/3/diving-lod-expressions-week-3-37071) [LOD 表現トップ 15](https://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/LOD-expressions) [LOD 表現について](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/whitepapers/understanding-lod-expressions) [Tableau での詳細レベル表現のしくみ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_lod_overview.htm) ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 詳細レベル表現に対するデータ ソースの制約 一部のデータ ソースでは、より新しいバージョンでのみ詳細レベル表現をサポートしています。一部のデータ ソースは、詳細レベル表現をまったくサポートしていません。 さらに、一部のデータ ソースは、複雑さの制限があります。Tableau は、これらのデータベースに関する計算を無効にしませんが、計算があまりにも複雑な場合、クエリのエラーが発生する可能性があります。
データ ソース サポート
Amazon EMR Hadoop Hive Hive 0.13 以降でサポート。
Aster Database バージョン 4.5 以降でサポート。
Cloudera Hadoop Hive 0.13 以降でサポート。
Cloudera Impala Impala 1.2.2 以降でサポート。
キューブ (多次元データ ソース) サポートされていません。
DataStax Enterprise サポートされていません。
Firebird バージョン 2.0 以降でサポート。
汎用 ODBC 制限。特定のデータ ソースに依存。
Google Big Query 標準 SQL はサポートされていますが、レガシー SQL はサポートされていません。
Hortonworks Hadoop Hive

Hive 0.13 以降でサポート。

HIVE バージョン 1.1 では、交差結合を生成する詳細レベル表現は、信頼性が高くありません。

交差結合は、結合する明示的なフィールドがない場合に発生します。たとえば、詳細レベル表現 {fixed [Product Type] : sum(sales)} では、ビューが 1 つのディメンション [Ship Mode] のみを含んでいる場合、交差結合が作成されます。交差結合では、1 番目のテーブルの各行と 2 番目のテーブルの各行を組み合わせた行を生成します。
IBM DB2 バージョン 8.1 以降でサポート。
MarkLogic バージョン 7.0 以降でサポート。
Microsoft Access サポートされていません。
Microsoft Jet ベースの接続 (Microsoft Excel、Microsoft Access、およびテキスト用のレガシー コネクタ) サポートされていません。
Microsoft SQL Server SQL Server 2005 以降。
Mongo DB サポートされていません。
IBM PDA (Netezza) バージョン 7.0 以降でサポート。
Oracle バージョン 9i 以降でサポート。
Actian Matrix (ParAccel) バージョン 3.1 以降でサポート。
Pivotal Greenplum バージョン 3.1 以降でサポート。
PostgreSQL バージョン 7 以降でサポート。
SAP Sybase IQ バージョン 15.1 以降でサポート。
Splunk サポートされていません。
Vertica バージョン 6.1 以降でサポート。
[メイン コンテンツに進む](#main-content) # 論理関数 この記事では、論理関数と Tableau での用途について紹介します。また、例を使用して論理計算を作成する方法を示します。 ## 論理計算を使用する理由 論理計算を使用すると、特定の条件が true か false かを判断できます (ブール論理)。たとえば、特定の限界値に基づいて値を分類したい場合があります。 論理計算は次のようになります。 IF \[Profit\] > 0 THEN 'Profitable' ELSEIF \[Profit\] = 0 THEN 'Break even' ELSE 'Loss' END ## Tableau で利用可能な論理関数と演算子 ### AND
構文 <expr1> AND <expr2>
定義 2 つの式の論理積を実行します (この論理計算は、両方が true の場合に true を返します)。
出力 ブール値 (True または False)
例 
IF [Season] = "Spring" AND "[Season] = "Fall" 
THEN "It's the apocalypse and footwear doesn't matter" 
END

「(季節 = 春) と (季節 = 秋) の両方が同時に真である場合は、「黙示録なので履き物は関係ありません」と返します。」

注

多くの場合、IF や IIF とともに使用されます。NOT と OR も参照してください。

両方の式が TRUE の場合 (つまり FALSE でも NULL でもない場合)、結果は TRUE になります。いずれかの式が NULL の場合、結果は NULL になります。それ以外の場合、結果は FALSE になります。

AND 比較の結果がワークシートに表示される計算を作成すると、Tableau では TRUE や FALSE と表示されます。この設定を変更するには、書式設定ダイアログ ボックスの [書式設定] エリアを使用してください。

注: AND 演算子は、「短絡評価」を採用しています。そのため、最初の式が FALSE として評価された場合、2 番目の式はまったく評価されません。このことは、最初の式が FALSE として評価されているときに、2 番目の式でエラーが発生した場合に役に立ちます。なぜならば、短絡評価が採用されている場合、2 番目の式は一度も評価されないからです。
### CASE
構文 CASE <expression>
WHEN <value1> THEN <then1>
WHEN <value2> THEN <then2>
...
[ELSE <default>]
END
出力 <then> の値のデータ型に応じて異なります。
定義

expression を評価し、指定されたオプション (<value1>、<value2> など) と比較します。value が式と一致した場合、CASE は対応する return を返します。一致しなかった場合は、(オプションの) 既定値を返します。既定値も一致した値もない場合は、Null を返します。
例 
CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals' 
WHEN 'Winter' THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END

「[季節] フィールドを確認してください。値が「夏」の場合は、「サンダル」を返します。値が「冬」の場合は、「ブーツ」を返します。[季節] フィールドの内容が計算内の選択肢と一致しない場合は、「スニーカー」を返します。」

注

IF と IIF も参照してください。

WHEN、THEN、ELSE、END とともに使用されます。

[!TIP]

ヒント: 多くの場合、グループを使用して複雑な CASE 関数と同じ結果を取得したり、前の例のように CASE を使用してネイティブのグループ化機能を置き換えたりすることができます。自身のシナリオで、どちらの方がパフォーマンスがよいかを確認できます。
### ELSE
構文 CASE <expression>
WHEN <value1> THEN <then1>
WHEN <value2> THEN <then2>
...
[ELSE <default>]
END
定義 IF 式または CASE 式で、テスト結果がいずれも true でない場合に返す既定値を指定するためのオプションの部分。
例 
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END
CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals' 
WHEN 'Winter' THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END
注

CASE、WHEN、IF、ELSEIF、THEN、END とともに使用されます。

ELSE は CASE と IF のオプションです。ELSE が指定されていない計算では、<test> がいずれも true でない場合、計算全体で Null が返されます。

ELSE は条件 ([Season] = "Winter" など) を必要とせず、Null 処理の一種と考えることができます。
### ELSEIF
構文 [ELSEIF <test2> THEN <then2>]
定義 IF 式のオプションの部分であり、最初の IF に一致しない場合に追加の条件を指定するために使用されます。
例 
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots' 
ELSEIF [Season] = "Spring" THEN 'Sneakers' 
ELSEIF [Season] = "Autumn" THEN 'Sneakers'
ELSE 'Bare feet' 
END
注

IF、THEN、ELSE、END とともに使用されます。

ELSEIF は、追加の IF 句と考えることができます。ELSEIF はオプションであり、複数回繰り返すことができます。

ELSE とは異なり、ELSEIF には条件が必要です ([Season] = "Winter" など)。
### END
定義 IF 式または CASE 式を閉じるために使用されます。
例 
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END

「「季節」=「夏」の場合、「サンダル」を返します。そうでない場合は、次の式を確認します。「季節」=「冬」の場合、「ブーツ」を返します。どちらの式も true でない場合は、「スニーカー」を返します。」 

CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals' 
WHEN 'Winter' THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END

「[季節] フィールドを確認してください。値が「夏」の場合は、「サンダル」を返します。値が「冬」の場合は、「ブーツ」を返します。[季節] フィールドの内容が計算内の選択肢と一致しない場合は、「スニーカー」を返します。」

注

CASE、WHEN、IF、ELSEIF、THEN、ELSE とともに使用されます。
### IF
構文 IF <test1> THEN <then1>
[ELSEIF <test2> THEN <then2>...]
[ELSE <default>]
END
出力 <then> の値のデータ型に応じて異なります。
定義

一連の式をテストし、最初の真の <test> の <then> 値を返します。
例 
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END

「「季節」=「夏」の場合、「サンダル」を返します。そうでない場合は、次の式を確認します。「季節」=「冬」の場合、「ブーツ」を返します。どちらの式も true でない場合は、「スニーカー」を返します。」

注

IF と IIF も参照してください。

ELSEIF、THEN、ELSE、END とともに使用されます。
### IFNULL
構文 IFNULL(expr1, expr2)
出力 <expr> の値のデータ型に応じて異なります。
定義

Null 以外の場合は <expr1> を返し、それ以外の場合は <expr2> を返します。
例 
IFNULL([Assigned Room], "TBD")

「[割り当てられた部屋] フィールドが Null でない場合は、その値を返します。[割り当てられた部屋] フィールドが Null の場合は、代わりに「TBD」を返します。」

注

ISNULL と比較します。IFNULL は常に値を返します。ISNULL はブール値 (True または False) を返します。

ZN も参照してください。
### IIF
構文 IIF(<test>, <then>, <else>, [<unknown>])
出力 式内の値のデータ型によって異なります。
定義 条件が満たされているかどうかを確認し (<test>)、テストが true の場合は <then> を返し、テストが false の場合は <else> を返し、テストが Null の場合は <unknown> のオプションの値を返します。オプションの unknown (不明) が指定されていない場合は、IIF は Null を返します。
例 
IIF([Season] = 'Summer', 'Sandals', 'Other footwear')

「「季節」=「夏」の場合、「サンダル」を返します。そうでない場合は、「その他の履物」を返します。」 

IIF([Season] = 'Summer', 'Sandals', 
   IIF('Season' = 'Winter', 'Boots',  'Other footwear')
)

「「季節」=「夏」の場合、「サンダル」を返します。そうでない場合は、次の式を確認します。「季節」=「冬」の場合、「ブーツ」を返します。どちらも true でない場合は、「スニーカー」を返します。」 

IIF('Season' = 'Summer', 'Sandals', 
   IIF('Season' = 'Winter', 'Boots',  
      IIF('Season' = 'Spring', 'Sneakers', 'Other footwear')
   )
)

「「季節」=「夏」の場合、「サンダル」を返します。そうでない場合は、次の式を確認します。「季節」=「冬」の場合、「ブーツ」を返します。どちらの式も true でない場合は、「スニーカー」を返します。」

注

IF と CASE も参照してください。

IIF には、(IF のように) ELSEIF や、(CASE のように) 繰り返される WHEN 句に相当するものはありません。代わりに、IIF ステートメントを <unknown> 要素としてネストすることで、複数のテストを順番に評価できます。最初 (一番外側) の true が返されます。

つまり、以下の計算では、A=A が true と評価されるとすぐに式の評価をやめるため、結果はオレンジではなく赤になります。

IIF('A' = 'A', 'Red', IIF('B' = 'B', 'Orange', IIF('C' = 'D', 'Yellow', 'Green')))

### IN
構文 <expr1> IN <expr2>
出力 ブール値 (True または False)
定義 <expr1> の値が <expr2> のいずれかの値と一致する場合、TRUE を返します。
例 
SUM([Cost]) IN (1000, 15, 200)

「コスト フィールドの値は 1000、15、または 200 ですか?」 

[Field] IN [Set]

「フィールドの値はセット内に存在しますか?」

注

<expr2> の値は、セット、リテラル値のリスト、または組み合わせフィールドにすることができます。

WHEN も参照してください。
### ISDATE
構文 ISDATE(string)
出力 ブール値 (True または False)
定義 指定された <string> が有効な日付の場合、true を返します。入力式は文字列 (テキスト) フィールドである必要があります。
例 
ISDATE("2018-09-22")

「文字列 2018-09-22 は適切にフォーマットされた日付ですか?」

注

有効な日付とみなされる日付は、計算を評価するシステムのロケールによって異なります。例:

アメリカでは:

  • ISDATE("2018-09-22") = TRUE
  • ISDATE("2018-22-09") = FALSE

イギリスでは:

  • ISDATE("2018-09-22") = FALSE
  • ISDATE("2018-22-09") = TRUE
### ISNULL
構文 ISNULL(expression)
出力 ブール値 (True または False)
定義

<expression> が NULL の場合 (有効なデータが含まれていない場合)、true を返します。
例 
ISNULL([Assigned Room])

「[割り当てられた部屋] フィールドは Null ですか?」

注

IFNULL と比較します。IFNULL は常に値を返します。ISNULL はブール値を返します。

ZN も参照してください。
### MAX
構文 MAX(expression) または MAX(expr1, expr2)
出力 引数と同じデータ型、または引数の一部が Null の場合 NULL 。
定義

2 つの引数の最大値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MAX は集計として単一フィールドにも適用できます。
例 
MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021# 
MAX([Name]) = "Zander"
注

文字列の場合

MAX は、通常、アルファベット順で最後に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MAX の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も高い値です。

日付の場合

日付の場合、MAX は最新の日付です。MAX が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MAX が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MAX(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MAX(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MIN も参照してください。
### MIN
構文 MIN(expression) または MIN(expr1, expr2)
出力 引数と同じデータ型、または引数の一部が Null の場合 NULL 。
定義

2 つの引数の最小値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MIN は集計として単一フィールドにも適用できます。
例 
MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"
注

文字列の場合

MIN は、通常、アルファベット順で最初に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MIN の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も低い値です。

日付の場合

日付の場合、MIN は最も早い日付です。MIN が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MIN が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MIN(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MIN(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MAX も参照してください。
### NOT
構文 NOT <expression>
出力 ブール値 (True または False)
定義 1 つの式で論理否定を実行します。
例 
IF NOT [Season] = "Summer" 
THEN 'Don't wear sandals' 
ELSE 'Wear sandals' 
END

「季節が夏でない場合は、「サンダルを履かないでください」を返します。そうでない場合は、「サンダルを履いてください」と返します。」

注

多くの場合、IF や IIF とともに使用されます。AND と OR も参照してください。
### OR
構文 <expr1> OR <expr2>
出力 ブール値 (True または False)
定義 2 つの式の論理和を実行します。
例 
IF [Season] = "Spring" OR [Season] = "Fall" 
THEN "Sneakers" 
END

「(「季節」=「春」) または (「季節」=「秋」) のいずれかが true の場合、「スニーカー」を返します。」

注

多くの場合、IF や IIF とともに使用されます。AND と NOT も参照してください。

いずれかの式が TRUE の場合、結果は TRUE になります。両方の式が FALSE の場合、結果は FALSE になります。両方の式が NULL の場合、結果は NULL になります。

OR 比較の結果がワークシートに表示される計算を作成すると、Tableau では TRUE や FALSE と表示されます。この設定を変更するには、書式設定ダイアログ ボックスの [書式設定] エリアを使用してください。

注: OR 演算子は、「短絡評価」を採用しています。そのため、最初の式が TRUE として評価された場合、2 番目の式はまったく評価されません。このことは、最初の式が TRUE として評価されているときに、2 番目の式でエラーが発生した場合に役に立ちます。なぜならば、短絡評価が採用されている場合、2 番目の式は一度も評価されないからです。
### THEN
構文 IF <test1> THEN <then1>
[ELSEIF <test2> THEN <then2>...]
[ELSE <default>]
END
定義 IF、ELSEIF、CASE の式の必須部分であり、特定の値またはテストが true の場合に返す結果を定義するために使用されます。
例 
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END

「「季節」=「夏」の場合、「サンダル」を返します。そうでない場合は、次の式を確認します。「季節」=「冬」の場合、「ブーツ」を返します。どちらの式も true でない場合は、「スニーカー」を返します。」 

CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals' 
WHEN 'Winter' THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END

「[季節] フィールドを確認してください。値が「夏」の場合は、「サンダル」を返します。値が「冬」の場合は、「ブーツ」を返します。[季節] フィールドの内容が計算内の選択肢と一致しない場合は、「スニーカー」を返します。」

注

CASE、WHEN、IF、ELSEIF、THEN、ELSE、END とともに使用されます。
### WHEN
構文 CASE <expression>
WHEN <value1> THEN <then1>
WHEN <value2> THEN <then2>
...
[ELSE <default>]
END
定義 CASE 式の必須部分。<expression> と一致する最初の <value> を見つけ、対応する <then> を返します。
例 
CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals' 
WHEN 'Winter' THEN 'Boots' 
ELSE 'Sneakers' 
END

「[季節] フィールドを確認してください。値が「夏」の場合は、「サンダル」を返します。値が「冬」の場合は、「ブーツ」を返します。[季節] フィールドの内容が計算内の選択肢と一致しない場合は、「スニーカー」を返します。」

注

CASE、THEN、ELSE、END とともに使用されます。

CASE は次のような WHEN IN 構造もサポートします。

CASE <expression> 
WHEN IN <set1> THEN <then1> 
WHEN IN <combinedfield> THEN <then2> 
... 
ELSE <default> 
END

WHEN IN で比較される値は、セット、リテラル値のリスト、または組み合わせフィールドである必要があります。IN も参照してください。
### ZN
構文 ZN(expression)
出力 <expression> のデータ型によって異なります。または 0 です。
定義 Null でない場合は <expression> を返し、それ以外は 0 を返します。
例 
ZN([Test Grade])

「テストの成績が Null でない場合は、その値を返します。テストの成績が Null の場合は、0 を返します。」

注

ZN は IFNULL の特殊なケースであり、式が Null の場合の代替値は計算で指定されるのではなく、常に 0 になります。

ZN は、追加の計算を実行し、Null によって計算全体が Null になる場合に特に便利です。ただし、これらの結果を Null として解釈することは、必ずしも 0 と同義ではなく、欠損データを表す可能性があるので注意が必要です。

ISNULL も参照してください。
**注**: これらのうちいくつかは、実際には論理演算子であり、青ではなく黒で表示されます。詳細については、「[演算子の構文](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_operators.htm#Operators)」を参照してください。 CASE、IF、IIF に関する注 通常、CASE は IF または IIF より簡単に使用できます。多くの場合、IF、IIF、CASE は同じ意味で使用できます。CASE 文は常に IF 文として再記述できますが、一般的に CASE 関数の方が理解しやすく簡潔です。ただし、各 ELSEIF は別のフィールドを参照する可能性があるため、すべての IF 文を CASE 文として記述できるわけではありません。 **ヒント**: これら 3 つの関数で同じロジックを使用した例を比較してみましょう。
CASEIFIIF
CASE [Region]
WHEN 'West' THEN 1
WHEN 'East' THEN 2
WHEN 'South' THEN 3
WHEN 'North' Then 4
ELSE 5
END
IF [Region] = 'West' THEN 1
ELSEIF [Region] = 'East' THEN 2
ELSEIF [Region] = 'South' THEN 3
ELSEIF [Region] = 'North' THEN 4
ELSE 5
END
IIF([Region] = 'West', 1,
 IIF([Region] = 'East', 2,
  IIF([Region] = 'South', 3,
   IIF([Region] = 'North', 4,
   5, 0)
  )
 )
)

CASE の構造は非常にシンプルで、記述しやすく、理解しやすいです。ただし、式 (ここでは [地域]) は、IF や IIF とは異なり、論理演算にすることはできません。

CASE の場合でも、Null は IF の場合と同様に処理されます。

IF THEN 構造では複数の ELSEIF 句が許可されるため、IIF よりも複数の評価がはるかに簡単になります。

Null 処理: 不明な結果 (null) はすべて、同じ ELSE 句によって false の結果として処理されます。ここで、指定された 4 つ以外の地域 (null を含む) には値 5 が割り当てられます。

IIF 構造では、不明な結果を false の結果とは異なる方法で処理し、IF とは異なる構文を持ちます。具体的な Null 処理のトレードオフは、上記のように入れ子になるため、記述したり理解したりするのが難しくなる可能性があります。

Null 処理: 指定された 4 つ以外の Null でない地域には値 5 が割り当てられますが、Null 値には 0 が割り当てられます。

**注**: 多くの場合、グループを使用すると、複雑な CASE 関数と同じ結果を得ることができます。どちらを選んだ方がパフォーマンスがよいか、試して確認してみてください。 ### 例 CASE 関数は、次のようなシナリオに役立ちます。 CASE LEFT(DATENAME('weekday',\[Order Date\]),3) WHEN 'Sun' THEN 0 WHEN 'Mon' THEN 1 WHEN 'Tue' THEN 2 WHEN 'Wed' THEN 3 WHEN 'Thu' THEN 4 WHEN 'Fri' THEN 5 WHEN 'Sat' THEN 6 END または、[パラメーター](https://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/2015/11/using-parameter-change-fields-45866)とともに使用する場合に、エンド ユーザーがグラフに表示するメジャーを選択できるようにします。 CASE \[Choose a Measure\] WHEN "Sales" THEN SUM(\[Sales\]) WHEN "Profit" THEN AVG(\[Profit\]) WHEN "Quantity" THEN COUNT(\[Quantity\]) WHEN "Shipping Cost" THEN MEDIAN(\[Shipping Cost\]) END ## 論理計算の作成 次の手順に従って、論理計算の作成方法を学習してください。 1. Tableau Desktop で、Tableau に付属のサンプル - スーパーストア保存済みデータ ソースに接続します。 2. ワークシートに移動します。 3. **\[データ\]** ペインから、"州" を \[行\] シェルフにドラッグします。 4. **\[データ\]** ペインから、"カテゴリ" を \[行\] シェルフにドラッグして、"State (州)" の右に配置します。 5. **\[データ\]** ペインから、"売上" を \[列\] シェルフにドラッグします。 6. \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択します。 7. 開いた計算エディターで、次の操作を実行します。 - 計算フィールドに「KPI」と名前を付けます。 - 次の式を入力します。 SUM(\[Profit\]) > 0 メンバーが 1 人以上いるかどうかをこの計算で簡単に確認できます。1 人以上いる場合は true、いない場合は false が返されます。 - 終了したら、**\[OK\]** をクリックします。 新しい計算フィールドが \[データ\] ペインの \[メジャー\] の下に表示されます。他のフィールドと同様に、このフィールドを 1 つ以上のビジュアライゼーションで使用できます。 9. **\[データ\]** ペインから **"KPI"** を \[マーク カード\] の **\[色\]** にドラッグします。 これで、州ごとにどのカテゴリーの売上が落ちているかを確認できるようになりました。 ![各州で損失が出ている製品カテゴリを強調表示するために、棒グラフに適用された論理関数。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/logicalfunctions1.png) ## 関連項目 [キー プログレス インジケーターの視覚化](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/kpi.htm) [Tableau で使用する関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions.htm) [Tableau 関数 (カテゴリ別)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_categories.htm) [Tableau 関数 (アルファベット順)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_all_alphabetical.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 軸の編集 \[列\] または \[行\] シェルフに連続フィールド（バックグラウンドが緑色のフィールド）を追加すると、軸をビューに追加します。軸は、値の範囲内に存在するデータ ポイントを示します。軸ごとに、範囲、スケール、目盛のプロパティを指定できます。 軸をダブルクリックして **軸の編集** ダイアログ ボックスを開き、軸の構成と書式設定を変更します。軸を編集できない場合は、[軸を編集できない理由](#Why)を参照してください。 ![軸の書式設定。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/formatting_editaxes_img_102.png) _この例では、行シェルフの利益フィールド（連続メジャー）は垂直軸を作成し、列シェルフの発注日フィールド（連続日付ディメンション）は水平軸を作成します。_ **注記**:ヘッダーおよびフィールド ラベルの書式設定の詳細については、[ワークシート レベルで書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_worksheet.htm) および [フィールドおよびフィールド ラベルの書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_specific_fields.htm) を参照してください。連続および不連続フィールドについての詳細は、[ディメンションとメジャー、青と緑](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm)を参照してください。 ## 軸範囲の編集 軸範囲を編集するには、編集したい軸をダブルクリックします。 ![折れ線グラフは時間の経過に伴う利益を示し、コンテキスト メニューには \[軸の編集\] オプションが強調表示されています。](Img/axes5.png) **注**: Tableau Desktop で、軸を右クリックし（Mac では Control を押しながらクリック）、次に軸の編集を選択します。Web 作成では、軸にある→ボタンをクリックし、次に\[軸の編集\]をクリックします。 軸を選択してもその軸に関連付けられたマークは選択されないので、マークを変更することなく軸を編集または書式設定することができます。 **軸に関連付けられたマークを選択する**には、軸を右クリックして **\[マークの選択\]** を選択します。また、各マークを個別に選択することもできます。詳細については、[マークの選択](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_pan_zoom.htm#Select)を参照してください。 ## 軸を編集できない理由 軸を編集できない場合、ほとんどは軸ではなくヘッダーに理由があります。 - 行および列シェルフの連続フィールド（緑色のバックグラウンド）は軸をビューに作成します。軸を右クリックすると、このメニューが表示されます。 ![折れ線グラフには、消費者、企業、ホーム オフィスの 3 つの主要セグメントの時間の経過に伴う売上傾向が表示されています。コンテキスト メニューには、ヘッダーを表示または非表示にするオプションが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/axes_headers_continuous.png) - 行および列シェルフの不連続フィールド（青色のバックグラウンド）は軸ではなく、ヘッダーをビューに作成します。ヘッダーを右クリックすると、このメニューが表示されます。 ![折れ線グラフには、消費者、企業、ホーム オフィスの 3 つの主要セグメントの時間の経過に伴う売上傾向が表示されています。コンテキスト メニューには、ヘッダーを表示または非表示にするオプションが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/axes_headers_discrete.png) ヘッダーを右クリックすると書式設定を編集できるようになるので、書式設定するを選択します。 ヘッダーおよびフィールド ラベルの書式設定の詳細については、[ワークシート レベルで書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_worksheet.htm) および [フィールドおよびフィールド ラベルの書式設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/formatting_specific_fields.htm) を参照してください。連続および不連続フィールドについての詳細は、[ディメンションとメジャー、青と緑](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm)を参照してください。 ## 軸およびヘッダーの非表示と再表示 ビュー内の軸またはヘッダーを非表示にした場合、ビューの関連するフィールドから再度表示することができます。 軸を非表示にするには ビュー内の軸を右クリックし (Mac では Control を押しながらクリック)、\[ヘッダーの表示\] オプションの横にあるマークのチェックをオフにします。 **以前非表示にした軸を表示するには** 表示したい軸に関連したビュー内の連続フィールドを右クリックし (Mac では Control を押しながらクリック)、ドロップダウン メニュー、\[ヘッダーの表示\] を順にクリックします。 ![ヘッダーの表示および非表示。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/hide_reshow_axis.gif) 関連する詳細については、[ビューの各部分](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/view_parts.htm)の[軸](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/view_parts.htm#Axes)を参照してください。 **ヘッダーを非表示にするには** ビュー内のヘッダーを右クリックし (Mac では Control を押しながらクリック)、\[ヘッダーの表示\] オプションの横にあるマークのチェックをオフにします。 **以前非表示にしたヘッダーを表示するには** 表示したいヘッダーに関連したビュー内の不連続フィールドを右クリックし (Mac では Control を押しながらクリック)、ドロップダウン メニュー、\[ヘッダーの表示\] を順にクリックします。 ![ヘッダーの表示および非表示。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/hide_reshow_header.gif) 関連する詳細については、[ビューの各部分](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/view_parts.htm)の[ヘッダー](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/view_parts.htm#Headers)を参照してください。 連続および不連続フィールドについての詳細は、[ディメンションとメジャー、青と緑](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm)を参照してください。 ## 軸範囲の変更 特定のデータ ポイントが存在するビューに注目するように軸範囲を制限できます。 たとえば、4 年間にわたる売上高をビューで表示するとします。自動軸は 0 ～ $750,000 にわたる範囲を表示する場合があります。売上高が $470,000 未満にならない場合は、軸範囲を調整して $470,000 で開始し、データポイントが実際に存在するところに注目を維持します。 **軸範囲を変更するには:** 1. 編集したい軸をダブルクリックします。軸を右クリックし（Mac では Control を押しながらクリック）、軸の編集を選択することも可能です。 2. \[軸の編集\] ダイアログ ボックスで、次のオプションいずれかを選択します。 - \[自動\]。軸範囲は、ビューで使用されるデータに基づいて自動的に決定されます。 - \[すべての行または列の軸範囲を統一する\]。ビュー内のすべてのペインで軸範囲が最大データ範囲に統一されるように設定します。 - \[各行または列の独立した軸範囲\]。軸範囲を独立させます。軸の範囲はビュー内の各ペインで異なり、各ペインのデータ範囲によって異なります。 - \[固定\]。特定の値で軸を開始/終了するよう指定します。軸の両側または一方の端のみを固定できます。軸の両端を固定すると、軸の範囲は指定した値によって決まります。軸の一方の端のみを固定した場合、軸のもう一方の端を自動、均一、独立としてのみ固定できます。 3. ゼロを含めるかどうかを指定することもできます。\[ゼロを含める\] チェック ボックスをオフにすると、軸範囲は、データ内の値の範囲のみを表示するように調整されます。 4. \[OK\] をクリックします。 ![ファンジ オプションを含む \[軸の編集\] ダイアログ ボックス。](Img/formatting_editaxes_img_201.png) ## 軸スケールの反転または対数への変更 軸スケールオプションには\[反転\] と \[対数\]があります。 \[対数\]を選択すると、 \[正\] または \[対称\]を指定できます。\[対称\]は正、0、または負の値を含むデータをログのスケール軸に表示するので、大きな負の値、大きな正の値、または両方を\[対数\]スケールに表示するのに最適です。詳細については、[対称ログ軸変換について](#Transform)を参照してください。 **軸のスケールを変更するには** 1. 編集したい軸をダブルクリックします。軸を右クリックし（Mac では Control を押しながらクリック）、軸の編集を選択することも可能です。 2. \[軸の編集\] ダイアログ ボックスで、\[全般\] タブの、軸スケールに \[反転\] または\[対数\]を選択します。 対称または正を選択するオプションは、軸範囲が閉じた間隔 \[-10, 10\] の外に拡張していいる場合にのみ利用可能です。 **対数**: ログ スケールの\[正\] または \[対称\] を選択します。\[対称\] オプションは、正の値、0、および負の値をログ スケール軸に表示します。既定では、目盛のマークは 10 のべき乗で描画されますが、1 より大きい任意の基数を指定できます。 ![売上と利益の相関関係を示す散布図。\[スケール\] オプションが強調表示された \[軸の編集\] ダイアログも表示されています。](Img/editaxis_symlog.png) 3. \[目盛り\] タブをクリックして、次のオプションいずれかを選択します。 - \[自動\] - 大目盛マークが 10 のべき乗で描画されます。 - \[固定\] - 大目盛マークが指定した指数で描画されます。\[べき乗\] テキスト ボックスに数値を入力します。 - \[なし\] - 大目盛マークは表示されません。 4. 終了したら、\[OK\] をクリックします。 \[軸の編集\] ダイアログ ボックスの \[全般\] タブにある \[スケール\] 領域で \[反転\] を選択すると軸を反転することもできます。 ### 対称ログ軸変換について 対称ログ軸は、双曲正弦変換を軸に適用します。 `asinh(x) = ln(x + √(x^2 +1))` 大きな値 (|x| >> 1) の場合、 `asinh(x)~ln(x), x > 0` `asinh(x)~-ln(x), x < 0` _asinh_ はすべての実価に定義されているので (特に負の値)、この変換は、対数スケールの大きな負の値、および大きな正の値、または両方の可視化も可能にします。 しかし、ログ軸が非常に小さな値の可視化に使用できる一方で、対称ログ軸は非常に小さな値のスケールを可視化するためには使用できません。 小さな値 (|x| >> 1) の場合、 `asinh(x) ≈ x` 小さな値に対称ログ軸スケールを使用することは、線形スケールの使用と同じ効果があります(つまり、通常の定量的軸)。 ## 軸の外観を変更する すべての軸にはタイトルがあります。これはビュー内のフィールドに基づいて自動的に生成されます。\[軸の編集\] ダイアログ ボックスを使用して、カスタム軸タイトルを指定したり、サブタイトルを追加したりすることができます。対数スケールを使用するかどうか、軸を反転させるかどうかなど、軸のスケールも指定できます。 **軸の外観を変更するには:** 1. 編集する軸を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[軸の編集\] を選択します。 2. \[軸の編集\] ダイアログ ボックスで \[タイトル\] テキスト ボックスに新しいタイトルを入力します。 ![軸のタイトルを編集するための設定が強調表示された \[軸の編集\] ダイアログ ボックス。](Img/axis_appearance1.png) 3. カスタムのサブタイトルを追加するには、\[自動\] チェック ボックスをオフにします。 4. 軸のスケールを変更するには、次のいずれかのオプションを選択します。 - \[反転\] - 軸上の値の順序を反転する場合に選択します。 - \[対数\] - 軸に対数スケールを使用する場合に選択します。 ![軸のスケール (反転と対数の両方) を編集するための設定が強調表示された \[軸の編集\] ダイアログ ボックス。](Img/axis_appearance3.png) 5. \[OK\] をクリックします。 ## 目盛の書式設定 軸に目盛を表示する間隔を指定できます。Tableau では、大目盛と小目盛の両方を変更できます。大目盛には単位ラベルが付き、小目盛は大目盛の間の小さな増分を表します。自動または固定の目盛を使用するか、または何も表示しないかを選択できます。 **目盛を書式設定するには** 1. 編集する軸を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[軸の編集\] を選択します。 2. \[軸の編集\] ダイアログ ボックスで、\[目盛\] タブを選択します。 3. 大目盛と小目盛の両方について、次のいずれかのオプションを選択します。 - \[自動\] - ビュー内のデータに基づいて自動的に目盛を表示します。 - \[固定\] - 目盛を表示する間隔と開始値を指定します。 - \[なし\] – 目盛を完全に非表示にします。 4. \[OK\] をクリックします。 ![範囲オプションを含む \[軸の編集\] ダイアログ ボックス。](Img/formatting_editaxes_img_301.png) ## 例: 異なる軸範囲を使用（均一、独立、固定） この例では、同じデータを使用して 3 つのビューを作成します。ただし、各ビューは異なる軸範囲形式を使用します。これらのビューは、**"Sample-Superstore (サンプル - スーパーストア)"** データ ソースを使用して、4 年間の 3 つの製品カテゴリーの総売上高を表示します。 [同じ軸範囲を使用したビューの作成](#UniformAxis) [独立した軸範囲を使用したビューの作成](#IndiependentAxis) [固定の軸範囲を使用したビューの作成](#FixedAxis) ### 同じ軸範囲を使用したビューの作成 同じ軸範囲とは、ビュー内の各行または列に同じ範囲が適用されることを意味します。範囲は、参照元データ値に基づいて自動的に生成されます。 1. \[列\] シェルフに "Order Date (発注日)" ディメンションを配置し、\[行\] シェルフに **"Category (カテゴリー)"** ディメンションを配置します。 2. \[行\] シェルフに "Sales (売上高)" メジャーを配置します。 メジャーは自動的に合計として集計され、軸がビューに追加されます。既定では、ビューは同じ軸範囲を使用します。各製品カテゴリーの軸範囲は、同じです (0 ～ 250,000)。 ![軸が均一な範囲に沿っているビューを示す図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_range1.png) ### 独立した軸範囲を使用したビューの作成 独立した軸範囲を使用すると、各行または列は、参照元データ値に基づいた独自の軸範囲を持ちます。 1. ビュー内の SUM(Sales) 軸を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[軸の編集\] を選択します。 ![\[ヘッダーの表示\] のオプションがチェックされている、ヘッダーのコンテキスト メニュー](Img/format_range5.png) 2. \[軸の編集\] ダイアログ ボックスで、\[各行または列の独立した軸範囲\] を選択します。 ![\[軸の編集\] 範囲のオプション。](Img/format_range6.png) 3. X をクリックして現在の設定でダイアログ ボックスを閉じます。 各製品カテゴリーの軸範囲は、それぞれ異なっています。"Technology (テクノロジー)" および "Office Supplies (事務用品)" カテゴリーの範囲は 0 ～ 250,000 のままですが、"Furniture (家具)" カテゴリーの範囲は 0 ～ 200,000 強です。 ![軸が独立した範囲に沿っているビューを示す図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_range2.png) ### 固定の軸範囲を使用したビューの作成 ビュー内に表示するデータの量をカスタマイズするため、軸の片方または両方の端を固定できます。 最初の例は、軸の両端の固定方法を示します。2 行目は軸の一方の端のみを固定してから、ビュー内のすべてのペインの軸範囲を定義する方法を示します。 **軸の両端を固定するには:** 1. ビュー内の SUM(Sales) 軸を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[軸の編集\] を選択します。 2. \[軸の編集\] ダイアログ ボックスで、\[固定\] を選択し、テキスト ボックスに入力するか、またはいずれかの方向にスライダーをドラッグして \[開始\] および \[終了\] を定義します。この例では、\[開始\] に**「0」**、\[終了\] に**「200,000」**と入力します。 ![メジャーの \[フィールドの書式設定\] ダイアログ ボックスを示す図。\[軸範囲\] タブが選択されているため、固定 (カスタム) 軸範囲を定義できます。](Img/format_range3.png) 3. X をクリックして現在の設定でダイアログ ボックスを閉じます。 これで、カテゴリーに最大 $200,000 の売上高のみが表示されるようになりました。軸にはピン ![軸のロック アイコン。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/axes_lock.png) のマークが付いています。これは、軸範囲が制限されているため、一部のデータが表示されない可能性があることを示します。 ![軸が固定 (カスタム) 軸範囲に沿っているビューを示す図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_range4.png) **軸の一方の端を固定するには**: 1. ビュー内の SUM(Sales) 軸を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[軸の編集\] を選択します。 2. \[軸の編集\] ダイアログ ボックスで \[固定\] を選択し、\[終了値を固定\] ドロップダウン メニューをクリックして、\[独立\] を選択します。 ![\[軸の編集\] 範囲のオプション。](Img/format_range7.png) 4. X をクリックして現在の設定でダイアログ ボックスを閉じます。 カテゴリーの軸の範囲が少し違っていることに注意してください。たとえば、"Office Supplies (事務用品)" カテゴリーの範囲は 0 ～ 250,000 ドルですが、"Furniture (家具)" カテゴリーの範囲は 0 ～ 200,000 ドルのみです。 ![時間の経過に伴うカテゴリ別の売上を表示する折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/format_range8.png) 自動、均一、独立軸範囲の違いの詳細については、[軸の編集](#AxisRange)を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 連続メジャーから連続の bin を作成する 連続メジャー (または数値ディメンション) を bin に変換すると便利な場合があります。 Tableau の任意の不連続フィールドは、ビンのセットと見なすことができます。たとえば、\[行\] に "Profit (収益)" を、\[列\] に "State (州)" を持つビューを作成するとします。"State (州)" フィールドを bin のセットと見なすことができます。各収益値は、値が記録された状態に対応する bin に並べ替えられます。ただし、ディメンションを参照せずに、ビンに割り当てられている "Profit (収益)" の値を表示する場合は、各ビンが値の範囲に対応するような数値ビンを作成できます。 **注:** データのビニングは、リレーショナル データ ソースでのみ行うことができ、ビニングされたフィールドは計算では使用できません。ただし、特定サイズのビンを複製する計算フィールドを作成することはできます。例えば、`(FLOOR([Sales]/1000)*1000)` はキューブ データ ソースおよび計算フィールドで使用できるサイズ 1000 のビンを作成します。 メジャーでビンを作成すると、新しいディメンションが作成されます。これは、無制限の連続した値の範囲を持つフィールドから、限定された不連続の値の集合を持つフィールドを作成しているためです。ただし、ディメンションを作成した後で、連続ディメンションに変換できます。この方法は、ヒストグラムを作成する場合などに便利です。[ビニングされたディメンションからヒストグラムを作成する](#CreateHisto)を参照してください。 **ビニングされたディメンションの作成:** 1. \[データ\] ペインでメジャーを右クリック ( では Control を押しながらクリック) し、\[作成\] > \[ビン\] を選択します。 ![選択したビンを使用して新しい計算フィールド、グループ、またはビンを作成するためのオプションを含むドロップダウン メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_bins5.png) 2. \[ビンの作成\] ダイアログ ボックスで、提案された \[新しいフィールド名\] を受け入れるか、新しいフィールドに異なる名前を指定します。 ![\[ビンの作成\] ダイアログ ボックスを示す図。](Img/calc_bins3.png) Web では、このダイアログ ボックスの名前は \[ビンの編集\] です。外観は多少異なりますが同じオプションです。 3. \[ビンのサイズ\] フィールドに値を入力するか、Tableau に値を計算させます。 - Tableau が最適化計算を迅速に実行できる場合、\[ビンのサイズ\] に最初に表示される値は、Tableau による最適なビン サイズの推定値です。 - Tableau が迅速に最適化計算を実行できない場合、\[ビンのサイズ\] フィールドは既定で 10 になります。その場合、\[ビンのサイズを提案\] をクリックして Tableau に最適化計算を実行させることができます。Tableau が最適なビンのサイズを計算するために使用する式は、`Number of Bins = 3 + log2(n) * log(n)`.です。 式の中で、_n_ は表に含まれる不連続行の数です。各ビンのサイズは、最小値と最大値の差をビンの数で割って決定されます。 \[ビンの作成\] ダイアログ ボックスの下部にある 4 つの読み取り専用フィールドには、Tableau がビンのサイズを提案するのに使用するデータが表示されます。手動でビンのサイズを設定する場合、これらの値を考慮できます。値は次のとおりです。
Minフィールドの最小値。
Maxフィールドの最大値。
Diffフィールドの最小値と最大値の差。
CntDデータ内の不連続値 (行) の数。
\[OK\] をクリックして \[ビンの作成\] ダイアログ ボックスを閉じると、ビニングされた新しいフィールドが \[データ\] ペインに表示されます。 ビューにビニングされたディメンションを追加すると、各ビンは、特定の値の範囲でデータが要約される同じサイズのコンテナーとして動作します。列または行のヘッダーが作成されます。各ビンのラベルは、そのビンに割り当てられた数値の範囲の下限を示します。下限はそのビンに含まれることに注意してください。 ## ビニングされたディメンションからヒストグラムを作成する ビニングされたディメンションを作成する場合は、これをヒストグラム作成の出発点として使用します。上記の指示に従って作成された "Sales (bin) (売上高 (bin))" ディメンションを使用し、次の手順でヒストグラムを作成します。 **注**: ヒストグラムをすばやく作成するには、\[表示形式\] を使用します。\[表示形式\] を使用してヒストグラムを作成する方法については、実践練習セクションの[ヒストグラムの作成](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/buildexamples_histogram.htm)を参照してください。 1. \[データ\] ペインで "Sales (bin) (売上高 (bin))" ディメンションをクリックしてから、\[連続に変換\] を選択します。 2. \[データ\] ペインから "Sales (bin) (売上高 (bin))" ディメンションをドラッグし、\[列\] シェルフにドロップします。 3. \[データ\] ペインのから元の "Sales (売上高)" フィールドをドラッグし、\[行\] シェルフにドロップします。 4. \[行\] で \[SUM(Sales)\] をクリックし、集計方法を「Sum」から「Count」に変更します。 結果はヒストグラムです。 ![売上と売上数の相関関係を表示するグラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/calc_bins7.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 連続日付 デフォルトでは、日付は不連続フィールドとしてビューに表示されます。日付部分 (年や月など) は、他の不連続フィールドと同様に使用でき、ビューでラベルを形成します。 ただし、必要に応じて日付を連続に変更することもできます。フィールドのコンテキスト メニューで \[連続\] 日付オプションのいずれかを選択すると、日付部分の代わりに、日付の切り捨て (2020 年 3 月や 2022 年 3 月 25 日など) を使用できます。連続日付は、ビューで軸を形成します。
不連続な日付部分 連続した日付の切り捨て
年、四半期、月、日などの日付オプションが強調表示されたドロップダウン メニュー。 年、四半期、月、週番号、日などの日付値が強調表示されたドロップダウン メニュー。
## デフォルトの変更 所定の日付フィールドをデフォルトで連続にするには、\[データ\] ペインでそのフィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[連続に変換\] を選択します。ビューで使用すると、フィールドが緑色になり、デフォルトで連続した日付になります。再度不連続に戻すには、\[データ\] ペインでフィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[不連続に変換\] を選択します。 ## 関連項目 連続フィールドと不連続フィールドの詳細については、「[ディメンションとメジャー、青と緑](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm)」を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 週ベースの ISO-8601 暦 週ベースの ISO-8601 暦は、日付関連データの国際標準です。ISO-8601 暦の目的は、日付を表現して計算するための一貫した明快な方式を提供することです。ISO-8601 暦では、日付を年、四半期、週、曜日に分割します。グレゴリオ暦とは異なり、ISO-8601 暦では、各四半期の週数は一定であり、各週の日数も一定です。このため、小売や金融の日付を計算する際には、ISO-8601 歴がよく使用されます。 ## ISO-8601 を既定のカレンダーとして設定 データ ソースで ISO 8601 暦を設定するには、次の手順に従います。 1. \[データ\] ペインでデータ ソースを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して、\[日付のプロパティ\] ダイアログ ボックスを開きます。 2. \[デフォルトのカレンダー\] フィールドを \[ISO-8601 週ベース\] に設定します。 ![既定のカレンダー タイプ、週の開始日、会計年度の開始月、日付の形式など、日付を設定するためのオプションを表示する日付プロパティ ウィンドウ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/date_properties.png) シェルフの各日付フィールドで個別にカレンダーのタイプを設定できます。シェルフで日付ディメンションを右クリックし (Mac では Ctrl を押しながらクリック)、\[週ベース (ISO-8601)\] を選択します。 ### ISO-8601 暦と標準的なグレゴリオ暦の相違点 会計カレンダーでは、すべての日付レベルが関連するわけではありません。
グレゴリオ暦 ISO-8601 暦の違い
年 ISOYEAR ISO-8601 の年は、常に 1 月 1 日に最も近い最初の月曜日から始まります。つまり、1 年の始まりは 12 月 29 日から 1 月 4 日の間であればどこでもよいことになります。グレゴリオ暦では、常に 1 月 1 日が 1 年の始まりです。このため、これらの日付の前後では、2 つの暦体系の間で年の不一致が生じる場合があります。ISO-8601 の各年は、ISO-8601 年の開始日に応じて、52 週または 53 週の、長い年または短い年のいずれかになります。
四半期 ISOQUARTER

ISO-8601 の最初の 3 つの四半期は常に 13 週です。最後の四半期は、13 週 (短い年) または 14 週 (長い年) のいずれかになります。
月   週ベースの ISO-8601 暦では、月を使用しません。多くの小売や金融のシステムでは、ISO-8601 の四半期を 4 週、4 週、5 週の 3 つのセグメントに分割していますが、別の「月」パターンも存在します。これらは、計算で定義できます。「4-4-5 カレンダーの作成」を参照してください。
週番号 ISOWEEK

週ベースの ISO-8601 暦では、すべての週は正確に 7 日間あり、月曜日から始まります。1 つの週が複数の年にまたがることを許容するグレゴリオ暦とは異なり、各週は 1 つの年に属します。長い年は 53 週、短い年は 52 週です。
日   週ベースの ISO-8601 暦では、数字の日 (14 日や 23 日など) は使用しません。
曜日 ISOWEEKDAY ISO-8601 の曜日は常に月曜日から始まり、1 桁で表されます。月曜日は 1、火曜日は 2、日曜日は 7 までです。
## ISO-8601 をサポートする日付関数 以下の日付関数は、週ベースの ISO-8601 暦と互換性があります。 #### DATEADD および DATEDIFF 非 ISO-8601 の日付部分 (`day` または `month`) が使用されている場合、結果は ISO-8601 日付を最も近い ISO レベルに切り捨てられます。たとえば、ISO-8601 の日付に 1 か月を足すと、`iso-week` が変更されます。 #### DATENAME `iso-year`、`iso-quarter`、`iso-week`、`iso-weekday` の日付部分を使用しない限り、結果はグレゴリオ暦の日付になります。 #### DATEPART `iso-year`、`iso-quarter`、`iso-week`、`iso-weekday` の日付部分を使用しない限り、結果はグレゴリオ暦の日付になります。 #### DATETRUNC ISO-8601 日付を最も近い ISO レベルに切り捨てます。たとえば、ISO-8601 では月を使用しませんが、「月」で ISO 日付を切り捨てると、グレゴリオ月の最初の `iso-week` が表示されます。 ![ISO 年、四半期、および月の週を表示する表。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dates_calendar_4.png) ## 4-4-5 カレンダーの作成 週ベースの ISO-8601 暦では、月を使用しません。多くの小売や金融のシステムでは、ISO-8601 の四半期を 4 週、4 週、5 週の 3 つのセグメントに分割していますが、別の分割方式も存在します。 これらの手順に従い、Tableau Desktop での 4-4-5 カレンダーの実装方法を学習します。 ### ステップ 1: ビジュアライゼーションの設定 1. Tableau Desktop を開き、保存済みの "Sample - Superstore (サンプル - スーパーストア)" データ ソースに接続します。 2. \[データ\] ペインでデータ ソースを右クリックして、\[日付のプロパティ\] ダイアログ ボックスを開きます。\[デフォルトのカレンダー\] を \[ISO-8601 週ベース\] に変更します。 3. \[データ\] ペインから \[オーダー日\] を \[行\] シェルフにドラッグします。 4. \[行\] シェルフで ISOYEAR(オーダー日) の「+」アイコンをクリックし、ISOQUARTER(オーダー日) を展開します。 5. \[データ\] ペインから、\[売上\] を \[列\] シェルフにドラッグします。 ![日付をさまざまな方法で表示するためのオプションを提供する日付フィールドのコンテキスト メニュー。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dates_calendar_2.png) ### ステップ 2: 各四半期の週数の確認 4-4-5 分割カレンダーでは、各四半期は 4 週または 5 週の 3 つのセグメント (月に相当) に分割されます。各四半期をセグメントに分割するには、各四半期が何週であるかを調べなければなりません。 1. \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択します。 2. 計算フィールドに「**四半期の週**」という名前を付けます。 3. 計算ダイアログに次の計算を入力します。 DATEPART('iso-week', \[オーダー日\]) - (DATEPART('iso-quarter', \[オーダー日\])-1)\*13 ### ステップ 3: 4-4-5 カレンダー計算の作成 1. \[分析\] > \[計算フィールドの作成\] を選択します。 2. 計算フィールドに「**4-4-5 セグメント**」という名前を付けます。 3. 計算ダイアログに次の計算を入力します。 IF(\[四半期の週\] <= 4) THEN "1" ELSEIF (\[四半期の週\] <= 8) THEN "2" ELSE "3" END _値 1、2、3 は 3 つのセグメントのラベルであり、選択した任意の値に置き換えることができます。_ 4. データ ペインから、\[**4-4-5 セグメント**\] 計算フィールドを \[行\] シェルフにドラッグします。 結果の Viz では、各四半期が 3 つのセグメントに分割されています。 ![年別および四半期別の売上を表す棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dates_calendar_3.png) #### パターンの修正 **4-4-5 セグメント**の計算では、`<=4` と `<=8` のカットオフは 4-4-5 パターンに由来しています。 1 番目のセグメントのカットオフは、最初の 1 ～ 4 週で `<=4` です。2 番目のセグメントのカットオフは、5 ～ 8 週を含む `<=8` です。残りの 9 ～ 13 週は ELSE 部分に取り込まれます。IF ステートメントは条件が真になるまで計算されるため、2 番目のセグメントは上限のみを指定する必要があります。 これらのカットオフは、他のパターンで変更できます。具体的には次のとおりです。 - 4-5-4 カットオフ: `4` (最初の 4 週は 1 ～ 4) および `9` (次の 5 週は 5 ～ 9) - 5-4-4 カットオフ: `5` および `9` ## 関連項目 [日付と時刻](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/dates.htm) [日付関数](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/functions_functions_date.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 運転時間によるマップ上のマークの分析 Tableau バージョン 2026.2 以降、\[到達圏時間選択\] ツールを使用して、ポイントからの移動時間に基づいてマップ上のマークを選択できるようになりました。マップ上をクリックしてドラッグすると、指定した運転時間内のすべてのマークを選択する運転時間の境界が Tableau によって作成されます。 ## Drive Time 選択を使用する状況 運転時間の選択ツールは、次を含むマップ ビジュアライゼーションで機能します。 - 緯度や経度などの地理座標です。 - 位置情報に基づくマーク。 - 標準マップ レイヤー。 このツールは、次のような場合に便利です。 - 特定の通勤時間内のロケーションを分析します。 - サービスエリアのカバー範囲を把握します。 - 目的地までの移動にかかる時間に基づいて販売テリトリーを計画します。 - 現地の運転距離に基づいて小売店舗を分析します。 ツールを使用する際は、次の点に注意してください。 - **制限時間:** 最大移動時間は 60 分です。このため、都道府県や国全体ではなく、市区町村が表示されるズームレベルでツールを使用してください。 - **道路網**: このツールは、道路のある整備された環境で最適に機能します。データ エリアに道路が存在することを確認するには、バックグラウンド マップ レイヤーで \[道路\] をオンにします。 - **インターネットが必要**: 運転境界を計算するには、インターネットに接続している必要があります。 ### \[到達圏\] 選択ツールと他の選択ツールの比較 運転時間を選択することの最大の利点は、実際の道路網、一方通行、および高速道路の規制が反映されている点です。これにより、移動の利便性について、標準的な円ツールと比べてより現実的なビューを表示することができます。
選択ツール長方形放射状投げ縄到達圏分析
形状長方形円自由形式パス到達時間ポリゴン
基準視覚的な境界線直線距離視覚的な境界線移動時間とルーティング
ネットワークが必要いいえいいえいいえはい
過去のビューを拡張いいえはいいいえはい
ラジアル ツールと同様に、到達圏選択ツールでは現在のマップ ビューの範囲外にあるマークを選択できます。遠くのマークをキャプチャするために、ズームアウトする必要はありません。道路網によって境界が画面の表示範囲を越える場合、非表示のマークは選択されたままになります。 ## \[到達圏\] 選択の使用方法 ### ステップ 1: 選択ツールを有効化する \[到達圏時間の選択\] は、次の 2 つの方法でアクティブ化できます。 - **ツールバーから:** マップ ツールバーで、\[運転時間\] の選択アイコンを選択します。 ![移動時間アイコン](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Maps_iso_icon.png) このツールは、\[長方形\]、\[放射状\]、および \[投げ縄\] 選択ツールの横に表示されます。 - キーボード ショートカット: T を押します。 ### ステップ 2: マップ上のエリアを選択します。 - **単一選択:** マップ上の開始点をクリックしたまま、外側にドラッグして運転時間の境界を広げます。ドラッグ操作が長くなるほど、運転時間エリアは大きくなります。マウス ボタンを放して終了します。Tableau が境界内のすべてのマークを選択します。 - **複数選択**: 既存の選択範囲に追加するには、Ctrl (Windows) または Cmd (Mac) キーを押したままドラッグします。 - **選択範囲のクリア**: マップ上の空白の領域を選択するか、別の選択ツールに切り替えて新しいマークのセットを選択します。 ツールを使用すると、次のような動作上の特徴を確認できます。 - カーソルの形状が変わり、運転時間選択モードになっていることを示します。 - ドラッグすると、色付きの境界線で到達圏が表示されます。 - ドラッグ距離の調整中に、境界がリアルタイムで動的に更新され、中間計算が表示されます。 ![動作中の運転時間マークの選択](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/maps_iso_demo.gif) シアトルのダウンタウンから車で 10 分圏内にある EV レベル 3 充電ステーションの数を計算します。 ### ドライブタイム選択のトラブルシューティング 運転時間の選択でネットワーク アクセスが必要であるというメッセージが表示された 運転時間の選択では、ライブ マップ ルーティング サービスを利用して正確な境界を計算します。ネットワークへのアクセスが失われると、ツール アイコンは灰色で表示され、非アクティブになります。Tableau に「運転時間の選択にはネットワーク アクセスが必要です」というメッセージが表示されているこの問題が発生した場合は、インターネット接続を確認するか、管理者に問い合わせて、ネットワーク ファイアウォールで Mapbox および必要なマップ API へのアクセスが許可されていることを確認してください。 アイコンが灰色または非アクティブになっている インターネット接続が有効であることを確認してください。ネットワーク ファイアウォールでマップ ルーティング サービスへのトラフィックが許可されていることを確認します。 選択範囲の境界が不均一または非対称であるように見える 運転時間の計算は、現実世界の道路システムに依存します。一方通行の道路、高速道路、右左折規制、地方道路のレイアウトによって、最終的な境界が形成されます。 マークが選択されていません。 マップの境界領域内にアクティブなマークが含まれていること、および基になるデータに有効な地理座標が含まれていることを確認します。また、カーソルをさらに外側にドラッグして、\[運転時間\] の半径を広げることもできます。 キーボード ショートカットを使用しても \[運転時間\] ツールが起動しない 場合によっては、キーボード ショートカットが期待どおりに機能しないことがあります。ショートカットが機能しない場合は、マップ ツールバーから直接アイコンを選択します。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 適切な計算の種類の選択 選択する計算タイプは、分析の必要性、答えたい質問、視覚化のレイアウトによって異なります。 ## どの計算が目的の分析にとって正しいでしょうか？ 分析に使用するための計算タイプの選択は、必ずしも簡単ではありません。決定するときには以下の質問と例を検討してください。 **注**: このコンテンツは、もともと Tableau ブログで発行されたものです。[「質問に対して正しい計算を選ぶための便利な手引き書」](https://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/2016/4/guide-choosing-right-calculation-your-question-53667)を参照してください。 ### 基本的な式か表計算か？ **質問 1**: 必要なデータ値は、すべて視覚化の中にありますか? - 答えが**はい**の場合: 表計算を使うことができます。 - 答えが**いいえ**の場合: 基本的な計算を使います。 ![すべてのデータ値がビジュアライゼーション内に存在するかどうかに基づいて、表計算を使用するか基本的な式を使用するかを決定するのに役立つフローチャート。ビジュアライゼーションに必要なデータの値がすべてある場合は、基本的な式を使用します。そうでない場合は、表計算を使用します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/CalcsBasics_flowchart1.png) ##### **例**: 次の二つの視覚化について考えます。左側の視覚化は、国/地域別の合計売上を示す棒グラフです。右側の視覚化も、国/地域別の売り上げを示していますが、売上は非集計です。 これらの視覚化で、売上の 90 番目の百分位数をどうやって計算しますか? ![2 つのグラフに国/地域別の売上が表示されています。1 つのグラフは棒グラフで、もう 1 つは散布図です。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/CalcsBasic_chart1.png) 左側の棒グラフは SUM で集計されています。そのため、このビューでは表計算を使用するための充分な詳細がありません。基本的な集計式を使って、この例の各国の売上の 90 番目の百分位数を計算することができます。次の式を使います。 PERCENTILE(\[Sales\], .90) これによって、棒グラフの各棒のラベルとして、国別の 90 番目の百分位数の値が得られます。 ![横棒グラフに国別の売上が表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/CalcsBasic_chart2.png) ただし、右側のグラフには各売上順のデータ値が含まれます。より大きな分散と外れ値が示されます。ビューの中に表計算を使用するのに充分な詳細があります。 分布バンド (表計算と同等) を使って、この例の各国の売上の 90 番目の百分位数を計算することができます。この視覚化にはさらに多くのコンテキストがあります。 ![散布図に国別の売上が表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/CalcsBasic_chart3.png) 両方の計算で同じ値が得られますが、視覚化内の詳細レベル (データの量) によってそれぞれから得られる洞察は異なります。 ### 基本的な式か詳細レベル (LOD) 式か？ 視覚化に必要なデータが全て揃っていない場合は、計算をデータ ソースに通す必要があります。つまり、基本的な計算か、LOD 式を使う必要があるということです。 [質問 1](#q1) に**いいえ**と答えた場合は、次のことを考えてみてください。 **質問 2**: 質問の粒度は、ビジュアライゼーションの粒度またはデータソースの粒度と一致していますか? - 答えが**はい**の場合: 基本的な式を使います。 - 答えが**いいえ**の場合: 詳細レベル (LOD) 式を使います。 ![ビジュアライゼーションのためにデータを計算する方法を決定するプロセスを示すフローチャート。ビジュアライゼーションに必要なデータの値がすべてある場合は、表計算を使用します。そうでない場合は、問題の粒度がビジュアライゼーションの粒度またはソースの粒度と一致しているか確認します。そうである場合は、詳細レベルの式を使用します。そうでない場合は、基本的な式を使用します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/CalcsBasics_flowchart3.png) ##### **例** 次の視覚化を考えてみましょう。各国の全ての注文の、売上の 90 番目の百分位数を示しています。 ![国別の売上高の 90 パーセンタイルを表示する棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/CalcsBasic_chart10.png) この例では、Tableau に付属している "Sample- Superstore (サンプル - スーパーストア)" データ ソースを使用します。"Sample- Superstore (サンプル - スーパーストア)" データ ソース を見たことがあったら、"Order ID (注文 ID)" ごとのデータの行があるのをご存知かもしれません。従って、データソースの粒度は "Order ID (注文 ID)" です。ところが、視覚化の粒度は国です。 注文 ID レベルの粒度で各国の注文の売上の 90 番目の百分位数を知りたければ、次の LOD 式を使うことができます。 {INCLUDE \[Order ID\] : SUM(\[Sales\])} 次に、フィールドを変更して、ビュー内で 90 番目の百分位数の集計を取ることができます。 そのために、フィールドのドロップダウン リストをクリックして、\[**Measure (メジャー)\]** > \[**Percentile** (百分位数)\] > \[**90\]** を選択します。 次の図は、このケースでどのように LOD 式が機能するかを示しています。 ![集計と粒度の関係を示す図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/CalcsBasics_diagram1.png) 1. データは、まず SUM(Sales) で全て集計され、国の詳細レベル、つまり SUM(Sales) at Country で集計されます。 2. LOD 計算が適用され、データの粒度が高くなります。国の SUM(Sales) + Order ID になります。 3. LOD 計算が 90 番目の百分位数で集計されます。PCT90(SUM(Sales) at Country + Order ID) 結果は、次のようになります。 ![さまざまな国におけるオーダー ID ごとの売上の 90 パーセンタイルを表示する横棒グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/CalcsBasic_chart11.png) ### 表計算か詳細レベル (LOD) 式か？ 表計算か LOD 計算かを選ぶのは、表計算と基本的な式の間でどちらを選ぶかという場合とプロセスはよく似ています。次の質問を考えてみてください。 _必要なデータ値は、すべて視覚化の中にありますか?_ - 答えが**はい**の場合は、表計算を使うことができます。 - 答えが**いいえ**の場合は、次の質問に答えてください。_質問の粒度は、視覚化の粒度またはデータソースの粒度と一致していますか?_ 答えが**いいえ**の場合は、LOD 計算を使います。 ![ビジュアライゼーションのためにデータを計算する方法を決定するプロセスを示すフローチャート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/CalcsBasics_flowchart3.png) ### 表計算のみ 表計算のみが使えるというシナリオもあります。次のような場合です。 - ランキング - 帰納 (例: 累計) - 移動計算 (例: ローリング平均) - 行間計算 (例: 期間 vs. 期間計算) 分析でこれらのシナリオのいずれかが必要な場合は、表計算を使用します。 ![使用する計算の種類を決定する手順を示すフローチャート。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/CalcsBasics_flowchart4.png) ##### **例** 次の視覚化を考えてみましょう。2014 年 9 月から 2015 年 9 月までの数種類の株の平均終値を示しています。 ![選択した企業の 1 年間の終値を表示する折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/CalcsBasic_chart8.png) 終値が過去最高値を超えた回数を確認したい場合、表計算、特に帰納的計算を使用する必要があります。 なぜでしょうか。表計算では、データの各区分 (セル、ペイン、表) に対して複数の値を出力することができるからです。基本的な式や LOD 式では、各区分またはデータのグループに対して、単一の値しか出力できません。 各株について終値が過去最高値を超えた回数を計算するには、必要なステップがいくつかあります。 1. 新しい最大終値に届いたかどうかを判断するには、全ての過去の値について考慮する必要があります。これは、RUNNING\_MAX 関数で行うことができます。たとえば、**Record to Date (今日までの記録)** というタイトルの、日 (表全体) を使って計算した次の計算を考えてみます。 RUNNING\_MAX(AVG(\[Close\])) 2. 次に、**Count Days Record Broken (記録が破られた日をカウントする)** というタイトルの、日 (表全体) を使って計算した次の計算を使って、記録が破られた日にフラグを立てることができます。 IF AVG(\[Close\]) = \[Record to Date\] THEN 1 ELSE 0 END 3. 最後に、日 (表全体) を使って計算した次の計算を使ってこれらの日をカウントすることができます。 RUNNING\_SUM(\[Count Days Record Broken\]) ビューに、Avg(Close) の代わりに最後の計算フィールドを追加すると、次のようなものが得られます。 ![ティッカー シンボルの出現頻度を時間の経過とともに表示する折れ線グラフ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/CalcsBasic_chart9.png) ### [計算の作成方法を学習する際のヒント](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_understand_formulas.htm)に続く ### このシリーズの関連項目: [Tableau での計算を理解する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_understand.htm) [Tableau での計算の種類](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_understand_types.htm) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 関係、データ モデル、データ ソースに関する質問 Tableau のデータ モデリングと関係について寄せられた質問の一部を次に示します。このリストにない質問がある場合は、 このヘルプ ページの右下隅にある青い **\[フィードバックの送信\]** アイコンをクリックして、その質問を共有してください(\[はい\] または \[いいえ\] をクリックし、\[コメント\] フィールドに質問を追加して 、\[送信\] をクリックします)。 ## 関係 ### 関係は結合の名前が異なっているだけですか。 関係は、複数のテーブルのデータを分析用に組み合わせる動的で柔軟な方法です。関係では、2 つの独立した論理テーブルを相互に関連付ける方法が説明されていますが、テーブルがマージされることはありません。([論理テーブルとは](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_datamodel.htm))テーブル間で関係を作成しても、各テーブルは分離 (正規化) されていて、ネイティブの詳細レベルやドメインは維持されます。関係を使用すると、マルチファクト データモデルを作成したり、パブリッシュされたデータ ソースを組み合わせたりすることができます。 関係に結合タイプを設定することはできません。関係では、分析時にコンテキストが発生するまで結合が行われません。分析中は、結合タイプがインテリジェントに調整され、ネイティブの詳細レベルがデータ内で保持されます。元となる結合について考えずに、Viz のフィールドの詳細レベルで集計を見ることができます。 関係は多対多にすることができ、完全外部結合を使用できます。FIXED などの LOD 式を使用して、関連付けられたテーブル内でデータが重複しないようにする必要はありません。 データの結合を行う際は、まず関係を使用することをお勧めします。これにより、データの準備や分析がより簡単かつ直感的に行えるようになります。結合は、どうしても必要な場合にのみ使用します。 **詳細情報**: 関係を使用したデータの組み合わせに関する関連情報については、次のトピックとブログ投稿も参照してください。 - [データの関連付け](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/relate_tables.htm) - [Tableau データ モデル](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_datamodel.htm) - [関係と結合の違い](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_relationships_learnmorepage.htm) - [複数テーブルのデータ分析に関係を使用する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_multitable_normalized.htm) - [関係を気軽に使ってみる](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_dont_be_scared.htm) - [関係 (パート 1): Tableau に新しいデータ モデリングを導入する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [関係 (パート 2): ヒントとテクニック](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [関係 (パート 3): 複数の関連するテーブルを横断して質問する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) また、「[Tableau が関係を発明した理由](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/)」など、[Action Analytics](https://action-analytics.com/library/) からの関係に関するビデオ ポッドキャストも参照してください。詳細については、[ライブラリ](https://action-analytics.com/library/)の \[ビデオ ポッドキャスト\] をクリックしてください。 ### 論理テーブル間の結合を使用できますか。 論理テーブル間の関係を使用する必要があります。論理テーブルに含まれている物理テーブル間でのみ結合を使用できます。論理テーブルをダブルクリックして開きます。 データの結合を行う際は、まず関係を使用することをお勧めします。これにより、データの準備や分析がより簡単かつ直感的に行えるようになります。結合は、特定の結合タイプを明示的に設定する場合など、どうしても必要なときにのみ使用します。 ### 結合について結合を使用してテーブルのデータを組み合わせることはできますか? 結合は、データを組み合わせるためのオプションとして引き続き使用できます。結合を操作するには論理テーブルを開くだけです (論理テーブルをダブルクリックして開く)。結合するテーブルは、単一の論理テーブルにマージされます。 [結合について](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_relationships_learnmorepage.htm#WhereAreJoins) ### 関係はブレンドのようなものですか? ブレンドを使用する場合はいつですか? 関係とブレンドでは異なる詳細レベルでの解析を使用できますが、それぞれ明確な違いがあります。2 つのテーブルの結合に使用されているフィールドがワークシートに依存している場合は、ブレンドを使用することもできます。ブレンドでは左結合のみがサポートされ、関係は完全外部結合をサポートします。ブレンドはシートごとにカスタマイズできます。 [関係とブレンド](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/relate_tables.htm#Relation) ## データ ソース、データ モデル、接続 ### データ ソースはどのように変更されましたか? 2020.1 より前の Tableau バージョンでは、結合とユニオンを使用して \[データ ソース\] ページで組み合わせたテーブルによって、データ ソースのデータ モデルが構成されていました。データは単一のフラット テーブルにマージされていました。 Tableau 2020.2 以降では、Tableau のデータ モデルに新しい論理レイヤーが追加されています。この論理レイヤーと関係により、必要なデータを Tableau に取り込むためのオプションが拡張されます。詳細レベルが異なる複数のテーブルを持つ、正規化されたデータ ソースを作成できるようになりました。関連付けられたテーブルはマージされず、個別のテーブルのままとなります。関係を使用すると、複数のテーブル間で行うデータの作成や分析がより柔軟で直感的になります。 引き続き、単一テーブル データ ソースを作成できます。結合、ユニオン、カスタム SQL などの組み合わせを使用して論理テーブルを作成できます。Tableau で単一テーブルの分析を行う動作は変更されていません。ディメンションとメジャーの混合を含む単一の論理テーブル上の分析は、Tableau 2020.2 以前と同様に機能します。ワークブックやデータ ソースを Tableau バージョン 2020.2 にアップグレードすると、2020.2 より前のデータ ソースを表す単一の論理テーブルが含まれ、以前と同じように動作します。 ### 論理テーブルと物理テーブルとは何ですか？ Tableau バージョン 2020.2 以降のデータ ソースでは、テーブルを関連付けることができる論理レイヤーと、テーブルを結合またはユニオンすることができる物理レイヤーの 2 つのレイヤーを持つデータ モデルを使用します。論理レイヤーにドラッグしたテーブルは、関係を使用し、論理テーブルと呼ばれます。すべての論理テーブルには、物理レイヤーより 1 つ多くの物理テーブルを含めることができます。 詳細については、[Tableau データ モデル](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_datamodel.htm)を参照してください。 ### 異なる接続のテーブル間に関係は存在しますか。 はい。異なる接続のテーブル間で関係を持つデータ ソースを作成できます。詳細については、「[データ ソースの計画](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_plan.htm)」の「[データの組み合わせ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_plan.htm#Combine)」を参照してください。 ### すべての接続タイプは論理テーブルと関係をサポートしていますか？ ほとんどのリレーショナル接続タイプは完全にサポートされています。キューブ、SAP HANA (OLAP 属性付き)、JSON、および Google アナリティクスは、1 つの論理テーブルに制限されています。ストアド プロシージャは、単一の論理テーブル内でのみ使用できます。 未対応 - キューブ データベースは、新しい論理レイヤーをサポートしていません。キューブに接続すると、2020.2 より前のバージョンと同じ操作ができるようになります。 - ストアド プロシージャ: フェデレーション、関係、結合に対応していません。これらは 1 つの論理テーブルで表され、結合/ユニオン キャンバス (物理レイヤー) を開くことは許可されていません。 - Splunk: 左結合 (したがって論理テーブルに関連付ける) をサポートしていません。 - JSON: フェデレーション、カスタム SQL、結合、関係 (ユニオンのみ) に対応していません。 - LOD calcs に対応していないデータソース。詳細は、「[詳細レベル表現に対するデータ ソースの制約](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_lod_overview.htm#Data)」を参照してください。 限定サポート - Salesforce と WDC 標準接続: 論理テーブル内では結合テーブルとして示されます。現在、単一の論理テーブル データ ソースに対してのみ、追加がサポートされています。標準接続は既存のテーブルに結合できません。 - SAP HANA: 接続に OLAP 属性が設定されている場合、論理テーブルの関連付けに対応しません。 - 不等価演算子を使用して関係を定義することは、/; ではサポートされていません。 - Google BigQuery - MapR - Salesforce ### どのようなタイプのデータ モデルに対応していますか? [Tableau データ モデル](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_datamodel.htm)と[対応しているデータ モデルのスキーマ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_datamodel.htm#ExamplesStarSnowflake)を参照してください。 ### 使用できる \[データ ソース\] ページのクラシック ビューはありますか? \[データ ソース\] ページ キャンバスの物理レイヤーは、基本的には、以前のバージョンの Tableau で使用されている \[データ ソース\] ページの「クラシック ビュー」です。 \[データ ソース\] キャンバスの既定のビューは、Tableau バージョン 2020.2 以降の論理レイヤーです。キャンバスの物理レイヤーに移動するには、\[データ ソース\] ページ キャンバスで論理テーブルをダブルクリックする必要があります。 ### 単一のテーブル データ ソースを作成する方法 \[データ ソース\] ページのキャンバス (論理レイヤー) に単一のテーブルをドラッグします。ワークシートで、\[データ\] ペインのテーブルにあるフィールドを分析用に使用します。 テーブルをダブルクリックすると、単一の論理テーブル内にデータを追加できます。これにより、\[データ ソース\] ページのキャンバスの物理レイヤーが開きます。結合やユニオンを使用する必要がある場合は、結合したりユニオンしたりするテーブルを物理レイヤー キャンバスにドラッグできます。物理テーブルが単一の論理テーブルにマージされます。 ![2 つの結合があるデータ モデル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_singletable_joins.gif) この例では、データ ソースの関係キャンバス (論理レイヤー) に \[Book\] テーブルが表示されます。\[Book\] 論理テーブルをダブルクリックすると、結合/ユニオン キャンバス (物理レイヤー) が開きます。結合によって、\[Award\] テーブルと \[Info\] テーブルが \[Book\] テーブルにマージされます。 ### 行レベルのセキュリティは変更されていますか? 行レベルのセキュリティ機能に変更はありません。行レベルのセキュリティの詳細については、Tableau Server ヘルプの [「行レベル セキュリティのベスト プラクティス」](https://help.tableau.com/current/server/ja-jp/rls_bestpractices.htm)を参照してください。 ### カスタム SQL はどのように使用するとよいですか? \[データ ソース\] ページの左ペインにある \[新しいカスタム SQL\] オプションをダブルクリックします。カスタム SQL は、単一の論理テーブルに含まれます。 ### Web 上のデータ モデルを表示または編集するにはどうすればよいですか。 パブリッシュされたデータ ソースのデータ モデルは、Web 上で表示または編集できます。詳細については、「[パブリッシュされたデータ ソースを編集する](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/edit_datasources.htm)」を参照してください。 ### Tableau Desktop の以前のバージョン (バージョン 2020.1 以前) で、Tableau Server または Tableau Cloud (バージョン 2020.2 以降) のデータ ソースを使用できますか? 以前のバージョンの Tableau Desktop (バージョン 2020.1 以降) で、パブリッシュされたデータ ソースまたはパブリッシュされたワークブックを Tableau Server または Tableau Cloud バージョン 2020.2 以降から開こうとすると、データ ソースのルート テーブルに関連していた論理テーブルが削除されます。ルート テーブル (そのデータ ソース モデルに最初に追加されたテーブル) だけが残ります。 以前のバージョンの Tableau で、ローカル ファイル データ ソースを使用しようとすると、次の問題が発生します。 - Tableau では、データ ソースが新しいバージョンの Tableau からのものであり、以前のバージョンと互換性がないことを示す警告が表示されます。 - \[データ ソース\] ページでは、ルート テーブルだけがデータ ソースに残ります。 - Tableau Desktop ワークシートの \[データ\] ペインに、ルート テーブルの一部ではないフィールドの横にエラー (赤い感嘆符) が表示されます。 以前のバージョンの Tableau で、パブリッシュされたデータ ソースを使用しようとすると、次の問題が発生します。 - Tableau では、データ ソースが新しいバージョンの Tableau からのものであり、以前のバージョンと互換性がないことを示す警告が表示されます。 - Tableau Desktop ワークシートの \[データ\] ペインで、選択したデータ ソースの横にエラー (赤い感嘆符) が表示されるほか、接続を更新する必要があることを示すメッセージが返されます。エラーの詳細については、**\[詳細を表示\]** をクリックしてください。 ### パブリッシュされたデータ ソースを相互に関連付けることができますか。 はい、Tableau 2026.2 以降で対応しています。以前のバージョンでは、代わりにデータ ブレンディングを使用します。 ### 抽出は関連する論理テーブルとどのように連係しますか。 抽出データは、論理テーブル (単一テーブルのオプションを置き換える) や物理テーブル (複数テーブルのオプションを置き換える) に基づいて保存されるようになりました。詳細については、[データの抽出](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/extracting_data.htm#extract)を参照してください。 ### 2020.1 以前のバージョンにダウングレードする必要がある場合、論理テーブル間の関係はどうなりますか? ワークブックを 2020.1 以前のバージョンの Tableau にダウングレードすると、モデルのルート テーブルに関連付けられたすべての論理テーブルがデータ ソースから削除されます。ルート テーブル (そのモデルに最初に追加されたテーブル) だけが残ります。 論理テーブル (ルート以外) のフィールドを使用したワークブック内のすべてのシートは、テーブルとフィールドがデータ モデルから削除されているため、無効になります。 ダウングレードは、単一テーブルのデータ ソースを含むワークブックに最適です。 ### 新しいデータ モデルはキューブとどのように連係しますか。 キューブは、Tableau の以前のバージョンと同じように動作します。キューブ データ ソースは、現在と同様に単一テーブルのデータ ソースとして表示されます。キューブ データを使用して関係を作成することはできません。 ## その他の Tableau の機能や製品を使用した操作 ### "データの説明を見る" は、関係を使用する複数テーブルのデータ ソースで動作しますか? Tableau バージョン 2020.3 以降では、複数の関連するテーブルを含むデータ ソースで「データの説明を見る」を使用できます。"データの説明を見る" で複数テーブルの関連データを分析するには、関係のカーディナリティと参照整合性を正しく設定する必要があります。 Tableau バージョン 2020.2 以降では、単一テーブルのデータ ソースでのみ「データの説明を見る」を使用できます。データ ソースには、1 つまたは複数の物理テーブルで定義された単一の論理テーブルを含めることができます。 ### \[データに聞く\] は、複数テーブルのデータ ソースで動作しますか? \[データに聞く\] は、複数テーブルの正規化されたデータ ソースに完全に対応します。 ### 新しいデータ モデリング機能は、Tableau Bridge の使用にどのような影響を与えますか? Tableau Bridge の最新バージョンを使用すると、Tableau バージョン 2020.2 以降のデータ モデリング機能との完全な互換性が提供されます。 ### Tableau Prep を使用してデータ ソースを作成する場合と、Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server で作成する場合の違いは何ですか? Tableau Prep は、データをクリーンアップし、物理テーブルが含まれるフロー、抽出、パブリッシュされたデータ ソースを作成します。 Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server の Web 作成では、正規化されたデータ モデルを使用するデータ ソースを作成できます。これらのデータ モデルは論理テーブルと物理テーブルで構成でき、データ ソースは、ライブ データ ソースや抽出として保存できます。 関係で組み合わせることができるのは論理テーブルだけです。物理テーブルは結合したりユニオンしたりできます。 ## 複数テーブルのデータ ソースを使用した分析 ### 関係を使用する複数テーブルのデータ ソースでは分析動作が異なりますか? 複数の関連するテーブルを持つデータ ソースを使用すると、Tableau での分析の動作に影響します。複数の関連付けられたテーブルがそれぞれ独立したドメインを持ち、ネイティブの詳細レベルを保持するため、フィールドをビューにドラッグした結果は次のようになります。 - データが自然な詳細レベルでクエリされます。 - Viz に関連するデータだけがクエリされます。 - テーブル間の関係がクエリの結果に影響します。Viz の構築フローは、データ モデル内でのフィールドのテーブルの相互関係や、直接関連しているかどうかによって異なる可能性があります。 詳細については、[「関係を気軽に使ってみる」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_dont_be_scared.htm)、[関係を使用するデータ ソースでの分析のしくみ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_multitable_analysis_overview.htm)、[ディメンションと一致しない値の動作に驚いた場合](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_datamodel_whatschanged.htm#Unmatche)、[複数テーブルの分析のトラブルシューティング](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_multitable_analysis_overview.htm#Troubles)を参照してください。 **注**: Tableau バージョン 2024.2 以降では、Tableau データ モデルは、マルチファクト関係を通じてマルチファクト分析と共有ディメンションをサポートします。詳細については、[「マルチファクト関係データ モデルについて」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm)、[「マルチファクト関係モデルを使用するとき」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_when_to_use.htm)、[「マルチファクト関係データ モデルの構築」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_build.htm)を参照してください。 ### LOD は新しいデータ モデルでも同じように動作しますか。LOD を使用する場合はいつですか。 LOD の式と計算は同じように動作します。Tableau で入力テーブルの詳細レベル (LOD) を把握できるようになったため、LOD 計算を使用して結合による不要な重複を削除する必要がなくなりました。 LOD calcs を使用して次の目的を実行する場合もあります。 - ソース テーブル内の不要な重複の処理 - マルチレベル集計の計算(合計の平均など) - コホート分析を行うには(例えば、各顧客の最初の注文日を計算する) LOD 計算のディメンションに単一のテーブルのフィールドが含まれている場合、その LOD 計算は \[データ\] ペインに含まれるテーブルに表示されます。 ### データと関係を正しく組み合わせたかどうかを確認する方法はありますか。 分析用のデータ モデルを検証するには、いくつかのオプションがあります。データ ソースのモデルを作成する際は、シートにアクセスしてそのデータ ソースを選択し、Viz を構築して、レコード数、想定されるデータ、一致しない値、NULL 値、繰り返されるメジャー値を調べることをお勧めします。さまざまなテーブルのフィールドを使用して、すべてが想定したとおりに表示されることを確認してください。 検索対象: - データ モデル内のリレーションシップで、テーブルに合った適切なフィールドが使用されていますか? - 複数の一致するフィールド ペアを追加すると、関係がより正確になりますか? - 異なるディメンションやメジャーをビューにドラッグするとどうなりますか? - 予期される行数が表示されますか? - [パフォーマンス オプションの設定](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_relationships_perfoptions.htm)の一部を既定の設定から変更した場合、想定したとおりの値が Viz に表示されますか? そうならない場合は、設定を確認するか既定値にリセットできます。 関係とデータ モデルを検証するためのオプションは次のとおりです。 - すべてのテーブルにはレコードの数が、そのテーブルの詳細レベルに、_TableName(Count)_ フィールドとして含まれています。テーブルのレコード数を表示するには、\[カウント\] フィールドをビューにドラッグします。すべてのテーブルの数を表示するには、\[データ\] ペインで各テーブルの \[カウント\] フィールドを選択し、\[表示形式\] の \[テキスト テーブル\] をクリックします。 - \[データ\] ペインの **\[データの表示\]** をクリックして、テーブルごとの行数とデータ数を確認します。また、関係の作成を始める前に、分析前や分析中にデータ ソースからデータを表示すると、各テーブルの範囲を把握するのに役立ちます。詳細については、[参照元データの表示](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_viewdata.htm)を参照してください。 - ディメンションを行にドラッグして、ステータス バーの行数を確認します。一致しない値を表示するには、**\[分析\]** メニューをクリックし、\[テーブル レイアウト\] > \[空の行を表示\] または \[空の列を表示\]を選択します。また、Viz で表されるテーブルの 1 つから _(カウント)_ など、さまざまなメジャーをビューにドラッグすることもできます。これにより、そのテーブルのディメンションのすべての値が表示されます。 ### Tableau が関係に対して生成しているクエリを表示できますか。 関係に対して生成されるクエリを表示する場合は、Tableau Desktop のパフォーマンス レコーダーを使用できます。 1. \[ヘルプ\] メニューをクリックし、\[**設定とパフォーマンス**\] > \[**パフォーマンス記録の開始\] を選択**します。 2. ビューにフィールドをドラッグして Viz を作成します。 3. \[ヘルプ\] メニューをクリックし、\[**設定とパフォーマンス**\] > \[**パフォーマンス記録の停止\] を選択**します。 \[Performance Recording (パフォーマンス記録)\] ワークブックが自動的に開きます。 4. パフォーマンスの概要ダッシュボードの \[時間で並べ替えられたイベント\] で、\[クエリの実行\] バーをクリックし、以下のクエリを表示します。 より高度なもう 1 つのオプションは、GitHub にある [Tableau Log Viewer](https://github.com/tableau/tableau-log-viewer) を使用することです。`end-protocol.query` を使用して、特定のキーワードにフィルターを適用できます。詳細については、まず GitHub にある [Tableau Log Viewer の Wiki ページ](https://github.com/tableau/tableau-log-viewer/wiki)をご覧ください。 ## インターフェイスのさまざまな部分に対する変更 ### \[データソースページ\] はどのように変更されましたか？ データ グリッド？データの表示？データ ペイン？ \[データ ソース\] ページ (キャンバス、データ グリッド)、\[データの表示\]、\[データ\] ペインが更新され、複数テーブルの分析操作に対応しています。 データ ソース キャンバスの最初のビューが論理レイヤーになり、関係を定義します。\[データ グリッド\]には、各テーブルの詳細レベルの行データが表示されます。 \[データ\] ペインでは、フィールドと計算フィールドがネイティブの詳細レベル別に自動的に整理されます。 \[データの表示\] ウィンドウには、レプリケーションを行わずに、行レベルのデータが適切な詳細レベルで表示され、検証が容易になります。_\[Table(Count)\]_ フィールドを使用して、\[データ\] ペインの各テーブルの行数を取得します。 [\[データソースページ\]の変更](datasource_datamodel_whatschanged.htm#Data) [データ グリッド](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_datamodel_whatschanged.htm#Data2) [データの表示](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_datamodel_whatschanged.htm#View) [ワークシートのデータ ペイン](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_datamodel_whatschanged.htm#Data3) ### Tableau 2020.2 以降におけるデータ表示の列の順序変更 Tableau 2020.2 以降で以前のバージョンの Tableau からデータ ソースを開くと、列の順序が変わる場合があります。\[データの表示\] ウィンドウでは列の表示方法が異なるため、データを CSV 形式にエクスポートすると列の順序が変わる場合があります。 関係と論理テーブルをサポートするには、このような \[データの表示\] ウィンドウの列の順序変更が必要となります。 カスタマイズされた列の順序に依存するスクリプトを使用する場合は、データの表示に Tableau 拡張機能 API を使用して、参照元データを CSV 形式にダウンロードすることをお勧めします。 ### テーブルの数とレコード数の比較 論理テーブルを含むデータ ソースに \[レコード数\] フィールドが表示されなくなります。すべてのテーブルにはレコードの数が、そのテーブルの詳細レベルに、_TableName(Count)_ フィールドとして含まれています。前の例では、_アドレス (カウント)_、_顧客 (カウント)_、および _LineItems (カウント)_ を参照してください。 テーブルのカウント = テーブルごとのレコード数の合計。テーブルの _\[カウント\]_ フィールドの上に計算を作成することはできません。_\[カウント\]_ は集計専用です。 **メモ**: ビューで _\[レコード数\]_ を使用していた 2020.2 以前のワークブックを開くと、\[データ\] ペインに _\[レコード数\]_ フィールドが表示されることがあります。 ### セット、グループ、計算フィールドはどこに表示されますか? フィールドがテーブルに属している場合は、テーブルの下に一覧表示されます。そうでない場合は、\[データ\] ペインの下部にある \[一般領域\]にリストされます。 すべての入力フィールドを同じテーブルから取得している場合、計算フィールドは元のフィールドと共にリストされます。 セットとグループは、元のフィールドと共にテーブルの下に表示されます。 特定のテーブルに属していないフィールドは、テーブルの下の一般領域に表示されます。これには、集計計算、複数テーブルのフィールドを使用する計算、メジャー ネーム、メジャー バリューなどがあります。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 関係と結合の違い 関係は、複数のテーブルのデータを分析用に組み合わせる動的で柔軟な方法です。リレーションシップの結合タイプは定義しないため、リレーションシップを作成するときにはベン図が表示されません。 関係は、2 つのテーブル間の契約と考えることができます。これらのテーブルのフィールドを使って Viz を構築する場合、Tableau は、その契約を使用してこれらのテーブルからデータを取り込み、適切な結合を使用してクエリを作成します。 - **結合タイプが不要**。必要な操作は、一致するフィールドを選択して関係を定義することだけです ([結合タイプは定義しません](#WhereAreJoins))。Tableau では、既存のキー制約と一致するフィールド名に基づいて、リレーションシップの作成を試みます。次に、それらが使用するフィールドであることを確認するか、フィールドペアを追加して、テーブルを関連付ける方法をさらに明確に定義します。 - **コンテキストに応じた自動処理。**関係では、分析時にコンテキストが発生するまで結合が行われません。ビジュアライゼーションで使用されているフィールドに基づいて結合タイプが自動的に選択されます。分析中は、結合タイプがインテリジェントに調整され、ネイティブの詳細レベルがデータ内で保持されます。元となる結合について考えずに、Viz のフィールドの詳細レベルで集計を見ることができます。FIXED などの LOD 式を使用して、関連付けられたテーブル内でデータが重複しないようにする必要はありません。 - **柔軟**。関係は多対多にすることができ、完全外部結合を使用できます。リレーションシップを使用してテーブルを組み合わせるのは、全データがワークブックの単一データ ソースに入っている、すべての Viz 用の柔軟なカスタム データ ソースを作成するようなものです。Tableau では、ビジュアライゼーションのフィールドとフィルターに基づいて必要なテーブルのみがクエリされるため、さまざまな分析フローに使用できるデータ ソースを構築できます。 詳細については、[「データの関連付け」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/relate_tables.htm)と[「関係を敬遠しないで」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_dont_be_scared.htm)を参照してください。 > [!TIP] > > **結合は、データを組み合わせるためのオプションとして引き続き使用できます**。論理テーブルをダブルクリックして、結合キャンバスに移動します。詳細については、[結合について](#WhereAreJoins)を参照してください。 **ビデオを視聴する**: Tableau で関係を使用する方法については、この 5 分間のビデオを参照してください。 **注**: このビデオで示されている関係を編集するためのインターフェースは、現在のリリースとは少し異なりますが、同じ機能を備えています。 また、「[Tableau が関係を発明した理由](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/)」など、[Action Analytics](https://action-analytics.com/library/) からの関係に関するビデオ ポッドキャストも参照してください。詳細については、[ライブラリ](https://action-analytics.com/library/)の \[ビデオ ポッドキャスト\] をクリックしてください。 リレーションシップ クエリのしくみの関連情報については、Tableau の次のブログ投稿を参照してください。 - [関係 (パート 1): Tableau に新しいデータ モデリングを導入する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [関係 (パート 2): ヒントとテクニック](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [関係 (パート 3): 複数の関連するテーブルを横断して質問する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) ## リレーションシップと結合の特性 関係は、複数のテーブルのデータを分析用に組み合わせる動的で柔軟な方法です。関係によってデータの準備と分析がより簡単かつ直感的に行えるようになるため、データを結合する際の最初のアプローチとして関係を使用することをお勧めします。[結合は、必要不可欠な場合にのみ使用してください](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_datamodel_faq.htm#can-i-use-joins-between-logical-tables)。 リレーションシップを使用してテーブルを組み合わせると、次のような利点があります。 - データ ソースの定義、変更、再利用が容易になります。 - 正確な詳細レベル (LOD) での複数テーブルにまたがるデータ分析が容易になります。 - 詳細レベルが異なる分析では、LOD 式または LOD 計算を使用する必要はありません。 - 現在のビジュアライゼーションで使用されているフィールドを持つテーブルのデータに対してのみ、クエリが実行されます。 ### 関係 - 論理テーブル間に柔軟性の高いヌードルとして表示されます。 - 2 つの論理テーブル間で一致するフィールドを選択する必要があります。 - 結合タイプを選択する必要はありません。 - 関連付けられたテーブルのすべての行データと列データをデータ ソースでも使用できるようにします。 - データ ソースでは分析中も、各テーブルの詳細レベルを維持します。 - 複数の詳細レベルで独立したドメインを作成します。テーブルはデータ ソースにはマージされません。 - 分析では、使用しているフィールドに基づいて適切な結合が自動的に作成されます。 - 集計値を重複させない (パフォーマンス オプションを \[多対多\] に設定している場合) - 一致しないメジャー バリューを保持する (パフォーマンス オプションを \[Some Records Match (一部のレコードが一致)\] に設定している場合) ### 結合 結合とは、データの静的に組み合わせる方法です。分析を行う前に、物理テーブル間の結合を事前に定義する必要があり、定義を変更すると、そのデータ ソースを使用するすべてのシートに影響が及びます。結合したテーブルは常に単一のテーブルにマージされます。その結果、結合したデータに不一致の値が欠落するか、集計値が重複する場合があります。 - 物理テーブルごとにベン図アイコンが表示されます。 - 結合タイプと結合句を選択する必要があります。 - 結合した物理テーブルは、データの組み合わせが固定された単一の論理テーブルにマージされます。 - 不一致のメジャー バリューをドロップする可能性があります。 - フィールドが異なる詳細レベルである場合、集計値が重複する可能性があります。 - 抽出フィルターや集計など、データの単一テーブルが必要なシナリオに対応できます ## リレーションシップの使用要件 - テーブルを関連付ける際は、リレーションシップを定義するフィールドが同じデータ型である必要があります。\[データ ソース\] ページでデータ型を変更しても、この要件は変更されません。Tableau では、クエリの参照元データベースのデータ型が引き続き使用されます。 - リレーションシップは地理的フィールドに基づいて定義することはできません。 - データ モデルでは循環関係に対応していません。 - パブリッシュされたデータ ソース間の関係を定義することはできません。 ### 関連付けたテーブルの利点が限られる要因 - テーブル内にダーティ データがある (つまり、適切に構造化されたモデルを考慮して作成しておらず、メジャーとディメンションが複数のテーブルに混在している) 場合、複数テーブルの分析がさらに複雑になることがあります。 - データ ソース フィルターを使用すると、データ内で結合選択を行う Tableau の機能が制限されます。結合選択とは、Tableau で不要な結合を削除してクエリを簡略化する方法のことです。 - 関係全体を通じて一致しない値が多く含まれるテーブル。 - バージョン 2020.2 から 2024.1 では、複数のファクト テーブルと複数のディメンション テーブルを相互に関連付けた場合 (共有ディメンションや適合ディメンションのモデル化を試みた場合)。バージョン 2024.2 以降では、マルチファクト関係を使用してこれらのケースに対処できます。詳細については、[「関係を使用したマルチファクト分析」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_datamodel.htm#multifact-analysis)および[「マルチファクト関係データ モデルについて」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm)を参照してください。 ## 結合について データ ソースの物理レイヤー内のテーブル間では引き続き結合を指定できます。論理テーブルをダブルクリックして、物理レイヤーの結合/ユニオンのキャンバスに移動し、結合またはユニオンを追加します。 すべての最上位の論理テーブルには、少なくとも 1 つの物理テーブルが含まれています。論理テーブルを開くと、その物理テーブル間の結合を表示、編集、作成できます。論理テーブルを右クリックし、\[開く\] をクリックします。テーブルをダブルクリックしても開くことができます。 ![2 つの結合があるデータ モデル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_singletable_joins.gif) 作成したデータ ソースには 2 つのレイヤーがあります。最上位のレイヤーは、データ ソースの論理レイヤーです。論理レイヤーでは、関係を使用して表間でデータを組み合わせます。 次のレイヤーは、データ ソースの物理レイヤーです。物理レイヤーでは、結合を使用してテーブル間でデータを組み合わせます。詳細については、[「データ モデルの構造」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_datamodel.htm)を参照してください。 ![データ モデル ダイアグラムには、リレーションシップによってリンクされた 2 つのテーブルを含む論理レイヤーと、論理テーブルが物理テーブルからどのように構築されるかを示す物理レイヤーが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_layers_sm.png) [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 関係を使用するデータ ソースでの分析のしくみ 複数の関連するテーブルを持つデータ ソースを使用すると、Tableau での分析の動作に影響します。複数の関連付けられたテーブルがそれぞれ独立したドメインを持ち、ネイティブの詳細レベルを保持するため、フィールドをビューにドラッグした結果は次のようになります。 - データが自然な詳細レベルでクエリされます。 - Viz に関連するデータだけがクエリされます。 - テーブル間の関係がクエリの結果に影響します。Viz を作成する流れは、データ モデル内でテーブル同士がどのように関連付けられているか、あるいは直接関連付けられていないかによって異なる場合があります。 データ ソースの機能強化の概要とリレーションシップの使用の概要については、この 5 分間のビデオを参照してください。 **注**: このビデオで示されている関係を編集するためのインターフェースは、現在のリリースとは少し異なりますが、同じ機能を備えています。 関係のしくみの詳細については、「[関係を気軽に使ってみる](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_dont_be_scared.htm)」および次の Tableau ブログ投稿を参照してください。 - [関係 (パート 1): Tableau に新しいデータ モデルを導入する](https://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [関係 (パート 2): ヒントとテクニック](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [関係 (パート 3): 複数の関連するテーブルを横断して質問する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) また、[「Tableau が関係を導入した理由」](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/)など、[「アクション分析」](https://action-analytics.com/library/)で関係に関するビデオ ポッドキャストも参照してください。詳細については、[ライブラリ](https://action-analytics.com/library/)の \[ビデオ ポッドキャスト\] をクリックしてください。 Tableau バージョン 2024.2 以降では、Tableau データ モデルは、マルチファクト関係を通じてマルチファクト分析と共有ディメンションをサポートします。詳細については、[「マルチファクト関係データ モデルについて」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm)、[「マルチファクト関係モデルを使用するとき」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_when_to_use.htm)、[「マルチファクト関係データ モデルの構築」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datasource_mfr_build.htm)を参照してください。 **注**: Tableau では、単一テーブルのデータ ソースを引き続き作成できます。結合、ユニオン、カスタム SQL などの組み合わせを使用して論理テーブルを作成できます。Tableau で単一テーブルの分析を行う動作は、これまでと変わっていません。ディメンションとメジャーの混合を含む単一の論理テーブル上の分析は、Tableau 2020.2 以前と同様に機能します。 ## 分析に関する考慮事項 ### 関係の検証 分析用のデータ モデルを検証するには、いくつかのオプションがあります。データ ソースのモデルを作成する際は、シートに移動して Viz を作成し、レコード数、期待するデータ、一致しない値、Null 値、重複するメジャー値を調べることをお勧めします。異なるテーブルにまたがってフィールドを操作して、すべてが期待どおりに表示されることを確認してください。 検索対象: - データ モデル内のリレーションシップで、テーブルに合った適切なフィールドが使用されていますか? - 複数の一致するフィールド ペアを追加すると、関係がより正確になりますか? - 異なるディメンションやメジャーをビューにドラッグするとどうなりますか? - 予期される行数が表示されますか? - [\[パフォーマンス オプションの設定\]](datasource_relationships_perfoptions.htm) の何かを変更した場合、想定したとおりの値が Viz に表示されますか? そうならない場合は、設定を確認するか既定値にリセットできます。 関係とデータ モデルを検証するためのオプションは次のとおりです。 - すべてのテーブルにはレコードの数が、そのテーブルの詳細レベルに、_TableName(Count)_ フィールドとして含まれています。テーブルのレコード数を表示するには、\[カウント\] フィールドをビューにドラッグします。すべてのテーブルの数を表示するには、\[データ\] ペインで各テーブルの \[カウント\] フィールドを選択し、\[表示形式\] の \[テキスト テーブル\] をクリックします。 - \[データ\] ペインの **\[データの表示\]** をクリックして、テーブルごとの行数とデータ数を確認します。また、関係の作成を始める前に、分析前や分析中にデータ ソースからデータを表示すると、各テーブルの範囲を把握するのに役立ちます。詳細については、[参照元データの表示](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_viewdata.htm)を参照してください。 - ディメンションを行にドラッグして、ステータス バーの \[行数\] を確認します。一致しない値を表示するには、**\[分析\]** メニューをクリックし、\[テーブル レイアウト\] > \[空の行を表示\] または \[空の列を表示\]を選択します。また、Viz に表示されているいずれかのテーブルから、_\[(カウント)\]_ などのさまざまなメジャーをビューにドラッグすることもできます。これにより、そのテーブルのディメンションのすべての値が表示されるようになります。 **ヒント**: 関係に対して生成されるクエリを表示するには、Tableau Desktop のパフォーマンス レコーダーを使用します。 1. \[ヘルプ\] メニューをクリックし、**\[設定とパフォーマンス\]** > **\[パフォーマンス記録の開始\]** を選択します。 2. ビューにフィールドをドラッグして Viz を作成します。 3. \[ヘルプ\] メニューをクリックし、**\[設定とパフォーマンス\]** > **\[パフォーマンス記録の停止\]** を選択します。\[Performance Recording (パフォーマンス記録)\] ワークブックが自動的に開きます。 4. パフォーマンスの概要ダッシュボードの \[時間で並べ替えられたイベント\] で、\[クエリの実行\] バーをクリックし、以下のクエリを表示します。 より高度なもう 1 つのオプションは、GitHub にある [Tableau Log Viewer](https://github.com/tableau/tableau-log-viewer) を使用することです。`end-protocol.query` を使用すると、特定のキーワードでフィルタリングできます。詳細については、まず GitHub にある[「Tableau Log Viewer の Wiki ページ」](https://github.com/tableau/tableau-log-viewer/wiki)を参照してください。 ### ディメンションのみの視覚化 関連テーブルを含む複数テーブル のデータ ソースを使用する場合: ディメンションのみの viz を作成すると、Tableau は内部結合を使用するため、一致しないドメイン全体は表示されません。 ディメンション値の部分的な組み合わせを表示するには、次の方法を使用します。 - \[空の行/列を表示\] を使用して、すべての可能な行を表示します。**\[分析\]** メニューをクリックし、\[テーブル レイアウト\] > \[空の行を表示\] または \[空の列を表示\] を選択します。この設定では、\[日付\] フィールドと \[数値ビン\] フィールドの高密度化もトリガーされますが、高密度化は不要な場合があります。 - Viz に表示されているいずれかのテーブルから、_\[(カウント)\]_ などのメジャーをビューに追加します。これにより、そのテーブルのディメンションのすべての値が表示されるようになります。 詳細については、[ディメンションと一致しない値の動作に驚いた場合](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_datamodel_whatschanged.htm#Unmatche)と[複数テーブルの分析のトラブルシューティング](#Troubles)も参照してください。 ### LOD 計算および式を使用する状況 Tableau はテーブルの詳細レベル (LOD) を認識できるので、LOD 計算を使用して結合による不要な重複を除去する必要はありません。 LOD calcs を使用して次の目的を実行する場合もあります。 - ソース テーブル内の不要な重複の処理 - マルチレベル集計の計算(合計の平均など) - コホート分析の実行 (例えば、各顧客の最初のオーダー日の計算) LOD 計算に単一テーブルのディメンションが含まれている場合、その LOD 計算は \[データ\] ペインの所有テーブルに表示されます。 ## 複数テーブルの分析例 次の一連の例は、複数の関連するテーブルにまたがるデータのクエリ方法を示しています。この複数テーブルのデータ ソースには、俳優が出演した映画での役柄を示す短いリストが含まれています。 \[Appearance (出演)\] テーブルの各行は、ある俳優が特定の映画である役柄を演じたことを意味します。このデータ セットで俳優に指定できる \[出演\] 回数は 0 以上です。 リレーションシップのしくみの詳細については、Tableau ブログ投稿を参照してください。 - [関係 (パート 1): Tableau に新しいデータ モデルを導入する](https://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [関係 (パート 2): ヒントとテクニック](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) ### 例 1: 結合データと関連データでの単一の質問の分析 Tableau 2020.2 より前では、データ ソースは、単一テーブルか、単一の非正規化テーブルに結合またはユニオンされた複数テーブルでした。Tableau 2020.2 以降では、Tableau は複数テーブルのデータ ソースに対して、個々の正規化データを認識して保持します。つまり、テーブル データは分離した状態を保ち、各テーブルは固有の詳細レベルを維持します。次の例は、単一テーブルのデータ ソースと複数テーブルのデータ ソースでは、分析がどのように異なるかを示しています。 この例は、映画データを含む 3 つのテーブル (\[Appearance (出演)\]、\[Actors (俳優)\]、\[Movies (映画)\]) を示しています。 ![出演、俳優、映画を含む映画データの 3 つのテーブル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_multitable_ex1.png) これらのテーブルは結合できます。\[出演\] テーブルと \[俳優\] テーブルは Actor = Actor で、\[出演\] テーブルと \[映画\] テーブルは Movie = Movie で結合できます。結合が完全外部結合である場合、行は失われず、最終的な出力は次のようになります。結合句で使用されるフィールドが 2 回出現することに注意してください。 ![出演テーブルと俳優テーブルを俳優で、および、出演テーブルと映画テーブルを映画で完全外部結合した結果](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_multitable_ex2.png) このようにデータを単一テーブルにまとめる方法を、非正規化または平坦化と呼びます。 この結合済みのデータは平坦化されたデータです。各行は、俳優が出演した映画の役柄で構成されています (たとえば、John Rhys-Davies (ジョン・リス＝デイヴィス) は The Return of the King (王の帰還) で 2 つの役柄を演じたため、対応する 2 つの行があります)。したがって、データの粒度は映画内の役柄のレベルになります。複数の行に関連する情報は複製されています。『The Return of the King (王の帰還)』の公開日が 2 回出てくるのは、データ セットにこの映画の役柄が 2 つ含まれているためです。John Rhys-Davies (ジョン・リス＝デイヴィス) の身長は、彼が出演した役柄/映画の一意の組み合わせが 5 つあるため、リストに 5 回出現します。 したがって、この平坦化されたデータには、注意すべき特性がいくつかあります。たとえば、俳優の身長を出演した映画の平均興行収入でプロットするには、\[身長\] を列に、\[興行収入\] を行にドラッグし、\[興行収入\] の平均を算出するとよいでしょう。しかし、既定のビューでこれを行うと正しい結果にならないようです。ここで、John Rhys-Davies (ジョン・リス＝デイヴィス) は身長 925 cm、つまり 30 フィート以上あるとみなされています。 ![3 人の俳優の平均総収入と身長の散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_multitable_ex3.png) これは、既定の集計が SUM であるためです。データ内に彼の行が 5 回出現するため、実際の身長である 185 cm の 5 倍になっています。この問題は、\[Height (身長)\] の集計を平均や最小値に変更することで修正できます。これは、すべての行で値が同じであるため、実質的に 1 行の値だけが返されます。 ![3 人の俳優の身長と平均総収入の散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_multitable_ex4.png) 集計を変更すると、身長はずっと現実的な値になります。次は、平均興行収入に注意を払う必要があります。John Rhys-Davies (ジョン・リス＝デイヴィス) の身長について 5 つの行がすべてカウントされたことを覚えていることでしょう。彼が出演した_映画_の平均興行収入は、5 つの_行_の平均ではなく、3 本の映画の平均である必要があります。彼が 2 つの役柄を演じたからといって、『The Return of the King (王の帰還)』 の興行収入を 2 回数える必要はないでしょう。しかし、そうなっていないでしょうか? シンプルな計算により、The Lord of the Rings (ロード・オブ・ザ・リング) シリーズの平均興行収入は (869 + 923 + 1119)/3、つまり $970.3 になるはずです。しかし、散布図での値は $990.6 です。現在の平均は 5 つの行から計算されます ((869 + 923 + 923 + 1119 + 1119)/5)。 これを修正するのは、身長の問題を集計の変更によって修正したときほど簡単ではありません。[詳細レベル (LOD) の式](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_lod.htm)を使用すると、既定の \[出演\] から \[映画\] のレベルに至るまで、Tableau が参照する詳細レベルを変更できます。計算 \[LOD Gross (LOD 興行収入)\] を {FIXED \[Movie\] : MIN(\[Gross (USD millions)\])} として作成した後、その新しい \[LOD Gross (LOD 興行収入)\] フィールドの平均をビューで使用できます。 この LOD 式は、「各映画について興行収入の最小値を返す」という意味です。これにより、映画と俳優によってビューを構築した場合でも映画ごとの興行収入が常に返されるため、重複の問題が解消されます。 ![3 人の俳優の平均 LOD 総収入と身長の散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_multitable_ex5.png) これで数字は正しくなりました。John Rhys-Davies (ジョン・リス＝デイヴィス) の身長は 185 cmで、このデータ セットにある彼の出演映画の平均興行収入は 970.3 です。正しい値が返されたことを確認する前に、データが複製されたしくみと、Tableau でデータが集計されたしくみを理解しておく必要があります。 #### 複数のテーブルにある正規化されたデータ 関係の作成は結合の作成と似ていますが、データを単一のテーブルに平坦化する代わりに、Tableau はテーブル間の関係を認識したままでいます。情報は各テーブルから適切な詳細レベルで取り出され、他のデータに関連付けられます。 **\[データ ソース\]** ページに、平坦化されたテーブルの "完全な" グリッド ビューが表示されることはなく、それ自体存在しません。Tableau は 3 つのテーブルをすべてそのまま保持し、単に関係を確立するだけで、ビューで必要なデータを必要に応じて集めます。 ![俳優名、映画、総収入、身長を含む 3 つのデータ ソース テーブル。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_multitable_ex6.png) 同じ散布図を作成するには、\[Height (身長)\] と \[Gross (興行収入)\] をビューにドラッグし、\[Gross (興行収入)\] を平均に設定するそれだけです。Tableau は、各テーブルのデータがどのように関連しているか調べ、俳優別に身長を表示する方法と、映画別に平均興行収入を計算する方法を推論します。 ![3 人の俳優の身長と平均総収入の散布図。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_multitable_ex7.png) ### 例 2: 単一テーブルからのディメンション ビジュアライゼーション内のディメンションが単一テーブルから取得される場合は、1 つのテーブルだけがクエリされてドメイン全体の結果が表示されます。メジャーを追加した後も、引き続きドメイン全体が表示されます。 たとえば、前述の \[映画出演\] データ ソースを使用し、ビジュアライゼーションに \[俳優\] フィールドを追加すると、結果は次のようになります。 ![行シェルフに追加された俳優フィールドに、俳優の名前を含むテーブルが表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_multi_ex2a.png) Viz 内の唯一のディメンションは \[Actors (俳優)\] テーブルから取得されたため、\[Actors (俳優)\] テーブルに対してのみクエリが実行されます。\[俳優\] テーブルにあるすべての俳優が、\[出演\] 回数があるかどうかに関係なく、Viz に表示されます。 ![青いボックスで俳優テーブルが強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_multi_ex2b.png) COUNT 集計を使用して \[出演俳優\] フィールドをビューに取り込むと、それはメジャーとなり、俳優ごとの出演回数を表示するビューが生成されます。Sigourney Weaver (シガニー・ウィーバー) は出演していませんが、彼女の名前はビューに表示されたままです。 ![\[列\] シェルフのメジャーとして \[出演俳優\] フィールドがあり、出演回数なしで俳優がリストアップされた棒グラフになっています。](Img/data_model_multi_ex2c.png) ### 例 3: 複数のテーブルからのディメンション Tableau は、複数のテーブルに基づくディメンションがビュー内にある場合、それらすべてのディメンションを関連付けるテーブルを基準にしてドメイン (値の範囲) を表示します。その結果、例 1 で見たディメンション値の一部は変化します。 たとえば、\[Movies (映画)\] テーブルからフィールドを Viz にドラッグすると、クエリが変更されます。\[Movies (映画)\] テーブルと \[Actors (俳優)\] テーブルは \[Appearance (出演)\] テーブルによって関連付けられているため、このクエリでは \[Appearance (出演)\] テーブルに存在する俳優/映画のペアだけが返されます。 ![出演テーブルと俳優テーブルおよび映画テーブルの関係。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_multi_ex2d.png) Sigourney Weaver (シガニー・ウィーバー) は、このデータセットでは出演がないため (つまり、データセット内のどの \[映画\] にも関連付けられていないため)、\[俳優\] と \[映画\] の組み合わせからなる Viz には表示されません。 ![俳優フィールドと映画フィールドが行シェルフに含まれ、少なくとも 1 回出演した俳優のみを含むテーブルが作成されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_multi_ex2e.png) ### 例 4: ディメンションで分割できないメジャー メジャーをディメンションで分割できない場合、そのメジャーは当該のディメンション間でレプリケートされます。 次のビジュアライゼーションは、映画ごとの合計興行収入を示しています。どちらのフィールドも \[映画\] テーブルからのものなので、Tableau は \[映画\] テーブルだけをクエリします。 ![青いボックスで映画テーブルが強調表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_multi_ex2f.png) \[映画\] テーブルには、各映画の集計済みの \[興行収入\] が含まれています (Infinity War (インフィニティ・ウォー) の興行収入はこのデータ セットの作成時にはわからなかったため、ゼロとして表示されています)。 ![映画テーブルを使用した棒グラフには、各映画の総収入の集計が含まれています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_multi_ex2g.png) このビジュアライゼーションに \[俳優\] を追加すると、このデータにはさらに詳細な情報が含まれていないため、Tableau は \[俳優\] によって \[映画の興行収入\] を分割できないことを認識します。代わりに、Tableau は各映画の \[映画の興行収入\] を表示し、それを俳優ごとに複製します。 ![映画テーブルと俳優テーブルを使用した棒グラフには、俳優間で複製された各映画の映画総収入が表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_multi_ex2h.png) ### 例 5: メジャーに階層的に関連付けられていないディメンション 前のビジュアライゼーションから \[Movie (映画)\] ディメンションを削除すると、各俳優の \[Movie Gross (映画の興行収入)\] メジャーの合計がクエリされます。その結果、俳優が出演したすべての映画について集計された \[Movie Gross (映画の興行収入)\] が得られます。 この場合、\[俳優\] と \[映画の興行収入\] の間に階層的な関係はありません。複数の俳優が同じ映画に出演した可能性があります。たとえば、Benedict Cumberbatch (ベネディクト・カンバーバッチ) と Chris Hemsworth (クリス・ヘムズワース) は共に Dr. Strange (ドクター・ストレンジ) に出演しました。この場合、Dr. Strange (ドクター・ストレンジ) の \[Movie Gross (映画の興行収入)\] は両方の俳優の合計に含まれます。 同じ \[Movie Gross (映画の興行収入)\] 値が複数の俳優の合計に含まれているため、Tableau ではこれらの値を直接合計することができません。 ![棒グラフには、各俳優の映画の総収入が表示されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_multi_ex2i.png) ただし、このビジュアライゼーションで合計が表示される際は、重複する映画を含めずに \[Movie Gross (映画の興行収入)\] の合計が正しく計算されます。 ![表には、重複する映画を除いた映画の総収入が計算されています。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/data_model_multi_ex2j.png) ## 複数テーブルの分析のトラブルシューティング 複数テーブルを関連付けたテーブルでは、次の状況が考えられます。次の表に、分析のトラブルシューティング方法に関する既知のシナリオと概要を示します。 | 分析状況 |   | 説明 | | --- | --- | --- | | ディメンションのみの Viz の内部結合 |   | 同じビューに複数のディメンションを追加したときに、予測していたすべての値がすぐに表示されない場合があります。または、別のテーブルから Viz に新しいディメンションを追加すると、一部の値が Viz から消えることに気づく場合があります。 Tableau では、データ内に実際に存在する値の組み合わせを保持するクエリを使用します。つまり、表示される行は、Viz にディメンションを提供するテーブルの内部結合によって生成されます。 ディメンション値の部分的な組み合わせを表示する場合は、\[空の行/列を表示\] をオンにして、すべての可能な行を表示するか、ビューに示されたテーブルの 1 つから <_MyTable_\>(カウント) などのメジャーを追加して、そのテーブルのディメンションのすべての値を表示することができます。 | | 計算の定数 |   | 複数テーブルのデータ ソースでは、定数値は、単一行のテーブルから取得されたかのように動作します。定数値を集計すると、集計が 1 行であるかのように動作します。Sum(10) は常に 10 に等しくなります。また、Avg(10) も常に 10 に等しくなります。Count(10) は常に 1 に等しくなります。 後方互換性を確保するために、単一論理テーブルのデータ ソースの定数値は、テーブル内の各値に対してレプリケートされるかのように動作します。 行レベルの計算に含まれる定数は、その計算の行レベルの詳細に影響を与えません。計算 \[Sales (売上)\] + 10 は、\[Sales (売上)\] フィールドと同じテーブルから取得されたかのように動作します。 | | 外部結合の強制 |   | Tableau では、すべてのメジャー値が Viz に表示されます (データ内に実際に存在するすべてのディメンション値の組み合わせと一緒に)。そのため、ワークシートの各テーブルからメジャーをビューに取り込むと、「一致しない Null」を含め、データ内に存在し得るすべての値を確認することができます。 | | クロステーブル計算に期待するメジャー値が表示されない |   | 計算のドメインは、その入力の内部結合です。メジャー計算に入力するすべての値がそろっていない場合、それらの値はメジャー計算に含まれません。 行レベルの計算を作成する前に、LOD 計算を使用して、メジャー値を同じオブジェクトに移動することを検討してください。 | | 異なる論理テーブルのフィールドを切り替える計算が予期しない結果を生成する |   | Case ステートメント、If ステートメント、または「IFNULL」のような関数を使用して、行レベルのフィールドを切り替える計算があると、予期しない結果になることがあります。これは、その計算が、入力フィールド同士を内部結合した各行で実行されるためです。 行レベルの計算内で切り替えるよりも、集計値を切り替える方が適切な方法です。これにより、単一テーブルのシナリオでのパフォーマンスも向上します。 また、これはテーブルをまたいだ計算の問題にすぎないため、LOD 計算を使用してすべてのフィールドを同じテーブルに移動することもできます。 以下は行わないでください。 `SUM( IF [Parameter] == "Foo" THEN [Field 1] ELSE [Field 2] END )` 以下を実行します。 `IF [Parameter] == "Foo" THEN SUM([Field 1]) ELSE SUM([Field 2]) END` | | 予期しない不一致の NULL |   | 予期していなかった NULL ディメンション値に関連付けられたメジャー値が表示されることがあります。これは、データ ソース内のリレーションシップが正しく構成されなかったことを示している可能性があります。また、メジャーが含まれるテーブルには実際に一致しない値があり、ディメンション テーブルには対応する行がないことを示している可能性もあります。 以前に間違った結合タイプを選択した場合は、このデータが失われることがありました。リレーションシップを使用すると、これらの一致しない値が保持されます。一致しない値を表示したくない場合は、フィルターを使用して、一致しない値を除外できます。 | | 正しくない集計値 |   | リレーションシップか結合を使用していますか? リレーションシップを使用している場合は、既定で集計が正しく計算されます。結合を使用している場合は、LOD calcs を記述して、値の重複を除去する必要があります。 リレーションシップにパフォーマンス オプションを誤って設定しましたか? パフォーマンス オプションを既定にリセットして、正しい集計が生成されるかどうかを確認してください。 | | ディメンションで、メジャー値がパーティション分割されるのではなく、レプリケートされる ディメンション フィルターがメジャーのサブセットを設定しない |   | リレーションシップの定義に使用されるフィールドが正しいことを確認します。 | | Tableau が生成するクエリが多すぎるか、左結合を多く含むクエリを生成する |   | ログやパフォーマンスの記録を調べ、生成されたクエリの数と使用されている左結合の数を確認します。Tableau では、新しいデータ モデリング機能により、左結合が含まれるクエリや追加のクエリを生成し、一致しないメジャー値が常にビジュアライゼーションに含まれるようにします。一致しない値を表示する必要がない場合は、フィルターを使用して、ビジュアライゼーションから一致しない (NULL) 値を削除します。これで、クエリの数が少なくなります。 一致しない値がデータに含まれていないことがわかっている場合は、パフォーマンス オプションで各リレーションシップの参照整合性設定を \[すべての値が一致\] に設定できます。このように設定した場合も、クエリの数が少なくなります。 また、ビジュアライゼーションの複雑さを軽減し、生成されるクエリ数を減らすことができます。メジャーを削除し、フィルター コントロールを非表示にすることは、複数テーブルの関連付けられたデータのクエリを簡略化する主要な方法です。 | | クエリに多くのサブクエリがある |   | ログまたはパフォーマンスの記録を調べて、Tableau が生成するクエリの複雑さを確認します。 Tableau では、必要に応じて、サブクエリを自動的に生成してデータの重複を除去し、正しい集計を生成します。これは、LOD 計算によって生成されるクエリに似ています。 データの論理テーブル間のリレーションシップに多対 1 または 1 対 1 のカーディナリティが含まれることがわかっている場合は、リレーションシップのパフォーマンス オプションでこのカーディナリティ情報を設定できます。これにより、Tableau は重複が発生しないことを認識できるため、不要なサブクエリを排除できます。 | | 結合を使用してデータをフィルターした |   | 2020.2 では、Tableau は一致しない値を回復します。データを意図的に除外するために内部結合を指定していたとしても、場合によっては左結合が使用されることがあります。 この結合によって取り込まれる一致しない値を除外すると、Tableau では、クエリを内部結合に最適化できます。 特定のシナリオによっては、この内部結合を論理テーブル内の物理結合としてモデル化することが適切な場合があります。メジャーが含まれるテーブルを使用してディメンション テーブルをフィルターする場合は、メジャー レプリケーションを追加する必要がないため、このモデル化は特に強力です。 | [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 関係を気軽に使ってみる 新しいデータ モデリング機能を使用すると、リレーションシップを中心に構築された柔軟なデータ ソースを作成できます。 関係を使用すると、別々のテーブルにある共通の列 (フィールド) を手がかりにデータを結び付け、各テーブルの情報をまとめて分析することができます。 リレーションシップは結合やユニオンとは異なり、複数のテーブルを 1 つのテーブルに平坦化することなくデータ ソースを形成します。それで、関連するデータ ソースでは、各フィールドの由来がどのテーブルであるかがわかります。つまり、各フィールドでは、そのコンテキスト、すなわち詳細レベルを保持しています。したがって、関連するデータ ソースでは、重複やデータの消失という問題が生じることなく、異なる粒度のテーブルを処理することができます。 関連するデータ ソースでは、結合は初めから設定されていません。すべてのデータをマージするのではなく (また、それぞれの Viz で何を必要としているかにかかわらずすべてのデータを操作する必要があるのではなく)、関連するデータのみが、必要に応じてシートごとに組み合わされます。ドラッグ アンド ドロップすると、Tableau で関連するフィールドとテーブルのリレーションシップが評価されます。これらのリレーションシップを使用し、正しい結合の種類、集計、Null の処理を含むクエリを作成します。 データの組み合わせ方法や、データ ソースのアーティファクトの補正方法を考えるのではなく、データの適合方法やどのような質問の回答を得たいかについて考えることができます。 リレーションシップは、従来のデータの結合方法 (結合、ユニオン、ブレンド) に取って代わるものではありません。むしろ、リレーションシップは複数のソースのデータをまとめる新しい柔軟な方法です。既存の方法も残り、それらは引き続き特定のシナリオで役立ちます。 **注**: リレーションシップ クエリのしくみについては、Tableau の次のブログ投稿を参照してください。 - [関係 (パート 1): Tableau に新しいデータ モデルを導入する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [関係 (パート 2): ヒントとテクニック](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [関係 (パート 3): 複数の関連するテーブルを横断して質問する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) また、[「Tableau が関係を導入した理由」](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/)など、[「アクション分析」](https://action-analytics.com/library/)で関係に関するビデオ ポッドキャストも参照してください。詳細については、[ライブラリ](https://action-analytics.com/library/)の \[ビデオ ポッドキャスト\] をクリックしてください。 ## リレーションシップを使用する このトピックでは、関連するデータ ソースの構築とそれを使用した分析について取り上げます。手順に従って進めたい場合は、[Bookshop データ セットをダウンロード](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/bookshop_data.htm)することができます。生データで最初から開始するには Bookshop.xlsx を選択し、関連するデータ ソースの構成済みの基本的な内容を使用して開始するには MinimalBookshop.tdsx を選択します。 **注:** リレーションシップは、Tableau 2020.2 以降でサポートされています。 ### ビデオ: 移行済みデータ Tableau 2020.2 以降を使用して以前の Tableau バージョン (2020.1 以前) から既存のワークブックを開くと、\[データ ソース\] タブに \[移行済みデータ\] テーブルが表示される場合があります。 このトピックには複数のビデオが埋め込まれています。なお、各ビデオ下部の展開可能セクションには、トランスクリプトをご用意しています。 移行済みデータのビデオ トランスクリプト 関係が使用可能になる前 (バージョン 2020.2 より前) に作成したワークブックでは、データ ソースの表示が異なる場合があります。結合されたテーブルやユニオン テーブルがある場合、"移行済みデータ" という名前の 1 つの論理テーブルとして表示されます。ダブルクリックすると参照元のテーブルが表示されます。それらのテーブルは今後もそこに残り、分析も予期したとおりに動作します。 "移行済みデータ" テーブルのみを使用している場合、\[データ\] ペインの動作は以前のバージョンの Tableau Desktop と似たようになります。 新しいテーブルを "移行済みデータ" テーブルにさらに直接関連付け、データ モデルを拡張することができます。 データ モデルに関係を追加すると、\[データ\] ペインが新しいレイアウトに更新され、ディメンションとメジャーが各テーブル内に保持されて表示されます。また、\[移行済みデータ\] テーブルは 1 つにまとめられたテーブルとして表示されます。 ### ビデオ: パフォーマンス オプション **注**: このビデオで示されている関係を編集するためのインターフェースは、現在のリリースとは少し異なりますが、同じ機能を備えています。 パフォーマンス オプションのビデオ トランスクリプト どのリレーションシップにも、パフォーマンス オプションのほかに関連付けられたフィールドがあります。Tableau では、これらのオプションに対して安全な既定値が自動的に選択されます。ただし、自分のデータの特徴をよくわかっている場合は、これらのオプションを変更することで、Tableau が分析時に自動で最適な結合を設定できるようになります。基数オプションと参照整合性オプションを設定すると、クエリを最適化する方法について詳しい情報が得られます。 #### カーディナリティ 基数は、リンク フィールド レコードが一意であるかどうかを示します。複数の本で著者が同一であり、各著者が著者のテーブルで一度だけ記載されている場合、これら 2 つのテーブルの間で AuthID の基数は \[Many (多)\]、"Author (著者)" の基数は \[One (1 つ)\] になります。この設定は、Tableau による集計の処理方法に結合前と結合後とで影響があります。 #### 参照整合性 参照整合性は、あるテーブルのレコードに、別のテーブルでのリレーションシップがあることを保証するかどうかを示します。すべての書籍に著者がいる場合、"Book (書籍)" には "Author (著者)" に対する参照整合性があります。すべての著者に対して書籍があるわけではない場合、"Author (著者)" には "Book (書籍)" に対する参照整合性がありません。この設定は、Tableau による結合タイプの選択方法と、一致しないレコードの処理方法に影響を与えます。 詳細については、[カーディナリティと参照整合性](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/cardinality_and_ri.htm)を参照してください。 ## 例: 書店データ ここから少し、このデータ ソースを使用して分析を行っていき、データについてお話しします。 このデータ セットは (架空の) 書籍に関するものであり、書籍と版の区別を考慮することが重要です。書籍とは、それ自体がタイトル、著者、ジャンルなどの属性を持つ概念的な作品のことです。また、書籍には版もあり、ISBN で識別される価格や形式 (ハードカバーやペーパーバック) などの属性があります。書籍の版には出版社とページ数が含まれますが、書籍には受賞歴がある場合やシリーズに含まれる場合があります。 [MinimalBookshop.tdsx](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/MinimalBookshop.tdsx) をダウンロードして順に進めていくか、冒険心を持って [Bookshop.xlsx](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/Bookshop.xlsx) から自分でモデルを構築することができます。テーブルを組み合わせると、ID フィールドの多くを非表示にすることができます。 ![書籍データのデータベース スキーマ。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/Bookshop_schema.png) ### ビデオ: 複数のテーブルを操作する **注**: このビデオで示されている関係を編集するためのインターフェースは、現在のリリースとは少し異なりますが、同じ機能を備えています。 複数のテーブルを操作するのビデオ トランスクリプト ### データ ソース ページ \[シート\] タブに移動する前に、下のデータ グリッド ビューに、一度に 1 つのテーブルのフィールドのみが表示されることに注目してください。別のテーブルをクリックすると、そのテーブルに含まれるデータが表示されます。関連データは分析で使用されるまでまとめられることはないため、全体のビューはありません。現時点では、データはテーブルごとの状態なので、テーブルごとに表示されます。 参照元の結合やユニオンを含むテーブルをクリックすると、そのマージされたデータが、関係する可能性がある Null と一緒に表示されます。 ### データ ペイン シートをクリックすると、\[データ\] ペインの外観が以前のバージョンの Tableau とは異なることにお気づきになるかもしれません。ディメンションとメジャーを主に組織していたのが、今度はテーブルに焦点を当てるようになりました。テーブルごとにディメンションとメジャーの独自の内容があり、この行で示されます。必要な場合は、代わりにフォルダーごとにグループ化することもできます。 ### レコード数とカウント また、**\[レコード数\]** フィールドもありません。レコード数の概念が変更されたためです。データ ソースのレコード数は 1 つもありません。各テーブルに **\[カウント\]** フィールドがあり、このフィールドをそのテーブルのローカル レコード数とみなすことができます。 複数のテーブルのレコード数を同時に把握するには、メジャー ネームとメジャー バリューを使用するか、カウント フィールドを複数選択して \[表示形式\] を使用し、Viz を作成します。 ### ビデオ: 基本的な計算 基本的な計算のビデオ トランスクリプト このデータ セットを少し使いやすくするために、いくつかの計算を行うことができます。最初に、名と姓を組み合わせ、著者名全体にする計算を作成できます。名、スペース、姓だけの **"Author Name (著者名)"** という計算を作成します。この計算ではそのテーブルのフィールドのみを使用するため、計算は "Author (著者)" のテーブルに留まります。 \[First Name\] + " " + \[Last Name\] 販売を行う場合、販売金額は、価格 (出版社により固定され、版や ISBN に固有) と販売時の割引が組み合わされたものになります。それで、**"Sales Amount (販売額)"** の計算は、価格に 1 を乗じた値から割引を差し引いた値になります。ZN (ゼロ Null) 関数を使用し、割引なしの売上を処理しているため、Null にはなりません。この計算は、複数のテーブルのフィールドを使用するため、\[データ\] ペインの下部にある共有領域に表示されます。集計計算は、\[データ\] ペインの下部にも表示されます。 \[Price\] \* (1-ZN(\[Discount\])) ### ビデオ: セットとグループ セットとグループのビデオ トランスクリプト 書籍がシリーズに含まれるかどうかを識別するため、書籍のセットを作成します。"Book (書籍)" テーブルで "Title (タイトル)" を右クリックし、\[作成\] > \[セット\] の順に選択します。ここでは、これに **"In a series (シリーズの一部)"** と名前を付けます。**\[条件\]** タブで、**\[By field (フィールドごと)\]** を選択し、**"Series Name (シリーズ名)"**、**\[カウント\]**、>= 1 とします。 "Edition (版)" テーブルの \[Format (形式)\] フィールドにはとても詳しい内容があり、大量市場や大型ペーパーバックの指定などもあります。このような詳しい内容が役立つ場合もありますが、ハードカバーとペーパーバックの間で一般化が必要になることがあります。\[データ\] ペインで **\[Format (形式)\]** フィールドを右クリックし、\[作成\] > \[グループ\] を選択します。ここでは、これに **"Cover (カバー)"** と名前を付けます。Control キーを押しながら、ハードカバー以外をすべて選択し、**\[グループ\]** をクリックします。グループの名前が自動的に強調表示され、ここでは名前を **"Paperback (ペーパーバック)"** とします。 "Author Name (著者名)" の計算と同様に、これらの作成した項目には 1 つのテーブル内での関連性があるため、\[データ\] ペインのそのテーブル内に留まります。 ## 関連データを分析する リレーションシップ間や結合間で分析がどのような外観になるかを比較してみましょう。以前の自分自身のデータ ソースを使わずに、[比較ワークブック](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/dontbescaredq2.twbx)をダウンロードすることをお勧めします。 ### 質問: シリーズ本を出している著者では、最も多くのブック ツアー イベントを開催しているのは誰ですか? ### ビデオ: さまざまな詳細レベルを操作する ビデオのトランスクリプト どの著者を操作するかを見てみましょう。関連するデータ ソースを使用し、**"Author Name (著者名)"** と **"Series Name (シリーズ名)"** を \[行\] に移動します。 関連するデータ ソースでは、ディメンションのみを含むテーブル内の不一致データが減っているため、自分たちに関連するデータに焦点が当たっています。著者は 7 人で、そのうちの 2 人は 2 つのシリーズを書き下ろしたことがわかります。一致する値のみを表示しない場合は、\[分析\] メニュー > \[テーブルのレイアウト\] に移動し、\[空の行を表示\] にチェックを入れると、一致しない値を復元することができます (従来の動作と似ています)。
関連 結合

関連するデータ ソースを使用する:

  1. "Book (書籍)" のテーブルから "In a series (シリーズの一部)" のセットを [フィルター] シェルフに移動します。既定では、セット内のメンバーのみにフィルター処理が適用されます。
  2. "Author Name (著者名)" を [行] に移動します。
  3. "Book Tour Events (書籍ツアー イベント)" を [列] に移動します。

結合データ ソースを使用する:

  1. "In a series (シリーズの一部)" のセットを [フィルター] シェルフに移動します。
  2. "Author Name (著者名)" を [行] に移動します。
  3. "Book Tour Events (書籍ツアー イベント)" を [列] に移動します。

ここで、数字に少しずれがあるようです。
結合データでは、結合のために重複が生じ、一部の著者には複数のシリーズがあることもわかっています。このため集計を、たとえば MIN や MAX に変更することはできません。複数のシリーズの作品がある著者で情報が失われるためです。 本当に必要としているのは、著者ごとに視覚化された、シリーズあたりのイベント数です。これは、詳細レベル (LOD) 表現の典型的な事例です。以下により **"Series Events (シリーズ イベント)"** の計算を作成します。 {FIXED \[Series Name\] : MIN (\[Book Tour Events\])} MIN は単一シリーズのイベントの重複を処理するためのものです。 この新しいフィールドを元のイベント フィールドではなく \[列\] に移動すると、正しい値が得られます。 関連データについては、それを実行する必要はありませんでした。リレーションシップは、ネイティブの詳細レベルや、"Author (著者)" テーブルを "Book (書籍)" テーブルや "Info (情報)" テーブル、"Series (シリーズ)" テーブルに関連付ける方法を理解したり、"Events (イベント)" メジャーを "Author Name (著者名)" に適切に再度結合して集計したりするための賢い方法で、どれも LOD 計算を記述する必要はありません。 それで、データの関連付けを敬遠しないでください。ご自分で確かめてください! [Bookshop データをダウンロード](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/bookshop_data.htm)するか、ご自分のデータを使用することができます。フィルター処理、表計算の使用、さまざまなチャート タイプの構築、パフォーマンス オプションの構成、リレーションシップの作成をできるだけ試してみてください。 ### 関連データを操作する際のヒント - あるマークが何を示しているかを確認するため、頻繁に[参照元データの表示](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_viewdata.htm)してください。 - 結合が必要ない (また、必要になるかもしれない[理由](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/relate_tables.htm#features-of-different-options-for-combining-data-relationships-joins-and-blends)がある) 場合は、リレーションシップを使用すると柔軟性が高まります。 - 一致する値のみを表示しない場合は、\[分析\] メニュー > \[テーブル レイアウト\] > \[空の行を表示\] に移動すると、一致しない値を復元することができます。 ## 関連リソース 次のレベルに行く準備ができたら、[リレーションシップで計算を気軽に使ってみる](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_dont_be_scared_calcs.htm)に進んでください。 あるいはこのまま続けて、関係を使用して複雑な分析を行う方法を調べたいでしょうか? [高度なリレーションシップを使ってみる](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_dont_be_scared_deeper.htm)を参照してください。 製品管理チームが発信する関係の技術的基盤の詳細については、Tableau のブログのリレーションシップに関する連載を参照してください。 - [関係 (パート 1): Tableau に新しいデータ モデリングを導入する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [関係 (パート 2): ヒントとテクニック](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [関係 (パート 3): 複数の関連するテーブルを横断して質問する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) また、[「Tableau が関係を導入した理由」](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/)など、[「アクション分析」](https://action-analytics.com/library/)で関係に関するビデオ ポッドキャストも参照してください。詳細については、[ライブラリ](https://action-analytics.com/library/)の \[ビデオ ポッドキャスト\] をクリックしてください。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 階層の作成 データ ソースに接続すると、viz を簡単に絞り込めるように Tableau で日付フィールドが自動的に階層に分割されます。また、独自のカスタム階層を作成することもできます。たとえば、"Region (地域)"、"State (州)"、"County (郡)" という一連のフィールドがある場合、viz のレベル間をすばやくドリル ダウンできるようにこれらのフィールドから階層を作成することができます。 ## 階層を作成する 階層を作成するには 1. \[**データ**\] ペインで、フィールドをドラッグして別のフィールドの上部に直接ドロップします。 **注:** フォルダー内にフィールドから階層を作成する場合、フィールドを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、**\[階層の作成\]** を選択します。 2. プロンプトが表示されたら、階層の名前を入力し、\[OK\] をクリックします。 3. 必要に応じ、別のフィールドを階層にドラッグします。また、階層のフィールドを新しい位置にドラッグすることで、並べ替えることもできます。 ![データ ペインに階層を作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/hierarchies1.gif) ## 階層でのドリル ダウンとドリル アップ 階層から viz にフィールドを追加すると、階層内をすばやくドリル ダウンまたはドリル アップして複数の詳細レベルを追加したり抽出したりできます。 Tableau Desktop または Web 作成で階層でのドリル ダウンまたはドリル アップを実行するには: - viz の階層フィールドで、\[**+**\] または \[**\-**\] アイコンをクリックします。 ![列シェルフに階層を作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/hierarchy1.gif) Web 上でビジュアライゼーションを編集または表示している場合は、オプションとして、フィールド ラベルの横にある **+** アイコンまたは **\-** アイコンをクリックすることもできます。 ![Viz に階層を作成します。](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/hierarchy2.gif) ## 階層の削除 階層を削除するには - \[**データ**\] ペインで階層を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) し、\[階層の削除\] を選択します。 階層内のフィールドが階層から削除され、\[データ\] ペインに階層が表示されなくなります。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 高度なリレーションシップを使ってみる リレーションシップの性質上、フィールドの由来やそのドメインおよび Null が表す内容を理解することがこれまで以上に重要です。\[データ ソース\] ページや \[データ\] ペインにアクセスせずに Viz を表示した場合にそれを正しく解釈するには、作成者が提供するタイトルやその他の情報が手がかりになるという点に注意してください。 **注**: 関係を使用するデータ ソースの基本的な動作にまだ慣れていない場合は、このトピックに進む前に[関係を気軽に使ってみる](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_dont_be_scared.htm)を参照してください。 ## すべての日付フィールドが等しくないのはなぜですか? 2 つのフィールド名に "日付" という単語が含まれていても、それらのフィールドの内容が同じというわけではないことに注意してください。年のレベルに関する例を見てみましょう。つまり、月や日付の値は無視して、フィールドがどの年を範囲に入れているかに注目します。 [Bookshop データセット](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/bookshop_data.htm)には、日付のデータ型を持つ複数のフィールドがあります。 - 生年月日 - 出版日 - 発売日 - また、受賞年と創立年には日付情報も含まれますが、それらは数値フィールドです。 - NB: \[データ\] ペインのアイコンが緑の場合、このフィールドが連続していることを示します。\[データ\] ペインで \[フィールド名\] を右クリックして、[\[不連続に変換\]](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles_convertdisctocont.htm) を選択します。アイコンが青に変わります。必要に応じて、“受賞年” と “創立年” でもこれを行います。 ただし、ドメイン (各フィールドの値) は異なります。各フィールドを行のシェルフに順番に移動します。その際、左下隅のマークの数を確認して各フィールドを削除してから、次のフィールドを移動します。 - 年 (生年月日) にある 27 個のはマークは、ドメインに 27 の異なる年が含まれていることを示します。 - 年 (\[出版日\]) にはマークが 15 個あり、ドメインは 15 年で構成されています。 - 受賞年にはマークが 11 個あります - 創立年にはマークが 4 個あります - 年 (\[発売日\]) にはマークが 1 個あります ドメインのこうした違いに留意することが非常に重要です。年 (\[出版日\]) にあるエディションと賞のテーブルを受賞年に関連付ける場合、内部結合の分析をさらに掘り下げて、受賞年のみに絞り込むことができます。その結果、受賞年に該当しない書籍はすべて除外されます。(これは、受賞歴のない書籍をフィルターすることとは異なることに注意してください。書籍の受賞年に出版された書籍は、受賞歴がなくても除外されません。完全に除外されるのは、受賞年に該当しない書籍です。結合からのフィルター アクションは、書籍ではなく年のレベルにあります)。 **例: 出版日と生年月日** \[出版日\] を \[列\] に、\[生年月日\] を \[行\] に設定すると、Abc のテーブルが表示されます。[ワークブックをダウンロード](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/dontbescared_award_edition.twbx)して、このテーブルの詳細を確認してください(Tableau Desktop 2020.2 以降が必要です)。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dontbescared_tablewithnulls.png) 年以外のデータがないため、Abc は単なるプレースホルダーです。Tableau ではマークに値は付きません。Abc はマークの分布を示すためのものです。 このテーブルには空白が多く含まれています。出版年 2180 年と生年月日の年 2133 年が交差するところにはプレースホルダーがありません。つまり、2133 年に生まれた著者が 2180 年に出版しなかったということです。 それは確かですが、なぜそれが重要なのでしょうか? たとえば、経時的な分析をしようと考えているとします。ハードカバーの売上は時間の経過とともに増加しているでしょうか? その場合、形式をハードカバーのみにフィルターし、行に売上 (カウント)、列に日付があるタイムラインとしてのグラフを想像するでしょう。しかし、使用するのはどの日付フィールドでしょうか? 出版日、生年月日、発売日も必要です。これらのフィールドにはわかりやすい名前が付いているので、発売についての質問は通常、「発売日」を使用します。ただし、すべてのデータ セットに明確な名前が付いているわけではありません。フィールドが "Date1" や "Date3" のような場合は、見分けるのはかなり難しくなります。分析的な質問が明確に考慮されていない場合は特に難しくなります。 **フィールドが属するテーブルや、フィールドのドメインが表す内容は、分析に重大な影響を与えます。** 日付フィールドを変更すると、分析を完全に変更することができます。次の 2 つの Viz を見てみましょう。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dontbescared_vizexample0.png) 1 つ目は、「各年に生まれた著者が執筆した書籍数」と解釈することができます。ここでは、「著者の年齢が高いほど執筆した書籍数も多いか?」(いいえ)という質問や、「最も多くの作品を残した著者は何年に生まれたか?」(2155 年) といった質問をします。 2 つ目は「毎年何冊の書籍を出版したか?」と解釈することもできます。ここでは、「最も多くの書籍を出版したのは何年か?」(2188 年) という質問や、「書籍の出版は時間の経過とともに安定しているか?」(いいえ) といった質問をします。 生年月日を使用する Viz では、概念の組み合わせが扱いにくく、質問の仕方が難しくなります。しかし、Tableau では質問の良し悪しが判断されることはなく、意図するかしないかにかかわらず、どんな質問でも尋ねることができます。これは重要な点です。Date1 を使用すべきところで Date 3 を引き出しても、Tableau に Viz が表示されます。しかし、すべての日付フィールドが同じ意味を持つわけではないので、分析を正確に行うためにどのフィールドを使用するかは作成者の判断となります。 フィールドが属しているテーブルの重要性について詳しくは、[このブログ投稿](https://www.tableau.com/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables)を参照してください。 ## データが欠落しているとはどういう意味ですか? ゼロと Null には違いがあります。 **ゼロ**は、測定した結果、それが存在しないことを意味します。その値はもちろんゼロです。ゼロという値のスピード違反のチケットを持っているとしたら、おそらくあまりスピードは出ていないでしょう。 - NB: 0 と 1 は、多くの場合 True/False、はい/いいえ、合格/失敗など、他の二項値と同じ意味で使用されます。この場合、ゼロは数値ではなくラベルとして使用されます。 **Null** は、測定していないか、データを記録していなかったため、値がわからないことを意味します。運転記録でスピード違反のチケットの欄が単に空白になっていても、スピード違反をしたことがあるかどうかはわかりません。 Null は、データが欠落しているか、データが存在しないことを表します。 - 運転記録でスピード違反のチケットの値が Null の場合でも、記録されていないスピード違反のチケットがある可能性もあります。つまり、データが欠落していると仮定する必要があります。 - 存在しないデータは N/A として記録される可能性がありますが、不可能な事柄は追跡する必要がないため、単に記録されないことがよくあります。バスに乗っている間、スピード違反のチケットを何枚もらいましたか? そのデータはデータ セットに存在しない可能性があります。「交通手段」と「スピード違反のチケット」のマトリックスには、意味をなさない組み合わせがあります。その場合、データが存在しないものと見なされる場合があります。 ### Null が意味をなす場合 Null が真に未知のもの (スピード違反のチケット数に関する情報の欠如) であるか、存在しないデータ　(バスの乗客がスピード違反のチケットをもらうことについての情報の欠如) を表しているかどうかを認識するには、データの知識が必要です。データに十分な信頼性があり、情報の欠如はデータの欠落ではなく存在しないデータによるものとみなすことができるか? 主題の専門知識を適用すると、Null が意味をなすようになります。 Abc のテーブルをもう一度見てみましょう。プレースホルダーを使用しなくてもスペースを分析することができます。このデータの信頼性は高く、Null は不完全なデータではなく存在しないデータであると仮定します。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dontbescared_tablewithnulls.png) プレースホルダーがない場合、その年にある著者が生まれ (行が存在する)、その年にある書籍が出版された (列が存在する) が、出版された書籍はその年に生まれた著者が執筆したものではない (セルは空) ことを示します。その空のスペースに、「出版なし」という意味のあるラベルを割り当てることもできます。さらに、これらの Null 値の分析を行うこともできます。たとえば、データに存在する日付の場合、書籍を出版せずに何年経過しているかを著者ごとに表示することができます。 **注**: 生年月日の領域にもギャップがあります。2131 年と 2132 年に生まれた著者がいない場合、年の範囲は 2130 年から 2133 年となります (2131 年と 2132 年の行は存在しない)。これらの欠落した年は、「このデータ セットには、その年に生まれた著者が執筆した書籍は含まれていない」と解釈することができます。ただし、上記のように日付フィールドのドメインについて説明する場合、ドメインに欠落した値があるということは、リレーションシップを構築する際や、Viz 内のヘッダーまたは軸に使用するフィールドを選択する際に考慮すべき重要な情報です。 リレーションシップでの Null の操作の詳細については、[このブログ投稿](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks)を参照してください。 ## 実践練習 各 Viz のタイトルを付けてみましょう。平易な言葉で内容を説明してください。ライブ Viz を探索するには、[ワークブックをダウンロード](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/dontbescared_award_edition.twbx)してください(このワークブックでは、[Bookshop データセット](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/bookshop_data.htm)を微調整したバージョンを使用し、2 つのテーブルのみを使用します。日付フィールドは、関連フィールドとして使用できるように調整されています)。 Viz のマトリックスの読み方  - 年間のエディション数 (紫色) と受賞数 (緑) が棒で表示されます。 - 各列の軸の日付フィールドは異なります。左側の列はエディション テーブルからの \[出版年\]、中央の列は賞テーブルからの \[受賞年\]、右側の列は \[出版日\] を使用した計算フィールドですが、そのフィールドが Null の場合は、\[受賞年\] を使用します (この計算は両方のドメインが完全に表示されるようにするために使用します)。 - 行ごとに賞とエディションのテーブルを組み合わせるリレーションシップが異なります。一番上の行は書籍 ID のテーブルに関連付けられ、中央の行は年に関連付けられ、下の行は書籍 ID と年の両方に関連付けられています。 - 2183 年を示す棒は、比較しやすくするために太くなっています。以下のソリューションでは、その年の値の詳細を確認できます。 - 網掛けされた 2 つの Viz の値が同じであることに注意してください。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dontbescared_matrix.png) ### 行き詰ってしまった場合 Viz の各部分を手順を追って確認します。データ ソースの構造、軸とヘッダー、マークに使用するフィールド (およびどのテーブルに属しているか) を確認します。なぜそこに Null があるのかを考えてみてください。特定のマークや 2 つのマークのデータを表示し、どのレコードが含まれているかを確認します。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dontbescared_vizexample1.png) - データ ソースは、書籍 ID のエディションに関連している賞です。 - 日付軸は出版年です。 - 値は受賞数とエディション数です。 Viz で単一のマークを選択し、それを定義してください。2183　年の　Viz　は、エディション数が 7 で受賞数が 3 であることを示しています。[参照元データの表示](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/inspectdata_viewdata.htm)を参考にして、各マークにどのレコードが表示されているかを調べます。 エディション ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dontbescared_domaineditions.png) 賞 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dontbescared_domainawards.png) これらを組み合わせると、「2183 年に出版された 7 冊の書籍を返し、_それらの書籍について受賞年に関係なく受賞した賞をすべて一覧表示する_」と解釈することができます。TM925 は 2179 年に初めて出版され、ハードカバー版はその年に 2 つの賞を受賞しました。2183 年には、もう 1 つのエディション (おそらくペーパーバック版) が出版されました。受賞数の値は、年ではなく書籍に関連付けられています。 Viz 全体では、「各年に出版されたエディション数と、その年に出版された書籍の書籍別受賞数」または「各年に出版されたエディション数とそれらの書籍の受賞数」と解釈することができます。 実践練習のソリューション 2183 年 (太い棒) は解釈に焦点が置かれている年です。エディションに関する情報は紫色で、賞に関する情報は緑色で表示されています。2187 年は、受賞はしていないものの書籍が出版された年であるため、説明が記載されています。このように、軸に使用する日付フィールドによって得られる結果が図でわかりやすく示されています。このニュアンスは、青色で記載されています。リレーションシップの設定に使用するフィールドの重要性は、ピンク色で記載されています。 ![](/tableau/next/ja-jp/public/desktop/ja-jp/Img/dontbescared_optionsmatrix.png) こうしたビジュアルは、ユーザーの便宜を図るために提供されていますが、ユーザー エクスペリエンスをさらに向上させるには、[ワークブックをダウンロード](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/dontbescared_award_edition.twbx)し、それを Tableau Desktop 2020.2 以降で開くと、ツールヒントやデータの表示といったインタラクティブな機能を利用できるようになります。シートの詳細を確認する場合は、下部にあるいずれかのダッシュボードタブを右クリックして \[すべてのシートの再表示\] を選択します。これにより個々の Viz がすべて使用可能になり、各シートからは、どのフィールドがどのシェルフにあるかなど、\[データ\] ペインと作成環境を確認できます。3 つの異なるリレーションシップ (上記のマトリックスの行) を達成するには、3 つの異なるデータ ソースがあることに注意してください。 ## 関連リソース ちょっと難しいと感じたら、[関係を気軽に使ってみる](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_dont_be_scared.htm)を試してください。 次のレベルに行く準備ができたら、[リレーションシップで計算を気軽に使ってみる](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/ja-jp/datasource_dont_be_scared_calcs.htm)に進んでください。 製品管理チームが発信する関係の技術的基盤の詳細については、Tableau のブログのリレーションシップに関する連載を参照してください。 - [関係 (パート 1): Tableau に新しいデータ モデリングを導入する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [関係 (パート 2): ヒントとテクニック](https://www.tableau.com/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [関係 (パート 3): 複数の関連するテーブルを横断して質問する](https://www.tableau.com/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) また、「[Tableau が関係を発明した理由](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/)」など、[Action Analytics](https://action-analytics.com/library/) からの関係に関するビデオ ポッドキャストも参照してください。詳細については、[ライブラリ](https://action-analytics.com/library/)の \[ビデオ ポッドキャスト\] をクリックしてください。