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表計算の詳細について:レベルと再開間隔

表計算の詳細について第二段ということで、レベルと再開間隔についてです。この二つを理解しているかどうかで表計算の利便性は格段に変わると思います。ただ再開間隔は字面を見ればどんなものか想像がつきますが、レベルは字面を見ても想像がつき難いです。本投稿ではレベルと再開間隔を簡単な例とともになるべく分かりやすく紹介していきたいと思います。 今回の投稿は前回の 表計算の詳細について:区分の指定と場所の指定 からの続きになります。前回は表計算の詳細で指定する区分と場所について簡単な例とともに紹介いたしました。前回を読まなくても問題無い内容となっていますが、細かいデータの設定等については省略させていただきます。今回も使用するデータはサンプル「スーパーマーケット」、表計算にはINDEX関数を使用しております。 実際に中身を見る前に、レベルと再開間隔とは何ぞやという問題がありますので簡潔にまとめます。 レベル:指定した場所の水準(Level)以上で計算を実行する。 new balance 373 bleu orange 再開間隔:指定した場所の単位で区切って計算を一から始める。 場所と書いてあるようにレベルと再開間隔では場所の指定で設定したものしか使えません。 実際に中身を見ていきましょう。まずは行に地域と都道府県を列に年 オーダー日とオーダー日の月を配置します。前回のおさらいもかねて、区分の指定に年 オーダー日とオーダー日の月を、場所の指定に地域と都道府県を入れて、レベルと再開間隔は初期状態のまま(レベル:最も深い、再開間隔:なし)で適用してみます。   年と月の範囲で都道府県、地域方向に計算します。 上の例を使ってレベルと再開間隔を設定すると挙動がどのように変化するかを見ていきます。先にも書いた通りレベルと再開間隔には場所で指定した内容しか選択できません。上の例のとき初期状態のままだとレベルの中には、 ・最も深い・地域・都道府県 の三つが選択できるようになっています。 Chaussure Adidas 同様に初期状態のままだと再開間隔には、 ・なし・地域 の二つが選択できるようになっています。 なぜ再開間隔の選択肢がレベルより一つ少ないのか疑問に思う方もいるかもしれません。再開間隔はレベルより浅い場所しか選択できないためレベルよりも選択肢が一つ少なくなります。理由は後述してあります。興味のある方は読んでみてください*1。 Brandon Bolden 今回は場所の指定に地域と都道府県を指定したので、レベルも地域と都道府県を選択できます。デフォルトで選択されている「最も深い」は選択肢の一番下を選択したのと同様です。まずレベルを一番下にある都道府県で実行してみます。 sac fjallraven kanken 結果は初期状態のときと変わりません。 上でも書いたとおり初期状態で選択されている「最も深い」は選択肢の一番下を選択したのと同様です。今回の例ですと一番下は都道府県になっていますので「最も深い」を選択したのと変わりません。 またレベルを地域に設定します。都道府県の水準では計算せず、地域水準で計算を行います。年と月の範囲で都道府県を考慮せず地域方向にのみ計算していることが分かります。 次に再開間隔を設定してみます。 現在の設定では再開間隔は地域しか選択できません。 nike air max 2017 dames Groen 再開間隔はレベルの設定より浅い場所しか指定できないためです。今の設定でレベルを地域に指定すると再開間隔は設定できません。レベルを都道府県、再開間隔を地域に設定します。 年と月の範囲で地域と都道府県方向(下方向)に計算を行い、地域の単位が関西地方から関東地方に切り替わった際に計算が初めから行われているのがわかります。 以上でレベルと再開間隔に関して、例が簡単すぎた気がしますが一通り紹介いたしました。   今回のまとめ レベルは計算の水準を設定できる。レベルで設定した場所より深い場所は計算に反映されない。 再開間隔は計算を一から再開する場所を設定できる。 Fjallraven Kanken Big 再開間隔で設定できる場所はレベルより浅い場所。

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表計算の詳細について:応用編

表計算の詳細シリーズのおそらく最後になります。一回目 「表計算の詳細について:区分の指定と場所の指定」二回目 「表計算の詳細について:レベルと再開間隔」過去二回で簡単にではありますが表計算の詳細について紹介しました。三回目は今まで紹介していたことを交えて表計算をいろいろと使っていきます。 さすがに表計算だけで全てをまかなうのには限界があるためパラメータやフィルターも使っています。今回は今までのようなINDEX関数を使った例ではなく「スーパーストア」の売上を使います。 Nike Air Max 2017 schoenen 今回やることは以下になります。 『サブカテゴリの最新月時点での売上と前年同月までの累計売上増減比率を増減比率の順位で示す。 nike air huarache dames rood 』下図が完成形となります。 nike air max 1 donna 全データを使用するとサイズが大きくなるのでカテゴリを家具で絞っております。 Iowa State Cyclones ステップとしては下の①から⑤の順番で行います。 ①年月の累計売上の算出 ②前年同月の累計売上の算出 ③前年と当年の累計売上増減比率の算出 ④最新月のみ表示 ⑤売上増減比率の順位で並び替え お時間が取れる方は回答を見る前に自前でどこまで出来るか挑戦してみるのも良いかと思います。 asics schoenen 挑戦する際は上のステップの通りにやる必要はありません。 Nike Air Max 90 Women 出来るところからやっていただいて構いません。 ヒント:今回の表計算の詳細画面には下記の図のように計算フィールドが複数の物もあります。 Indiana Pacers   今回の内容はかなり長くなってしまいましたのでストーリーにさせていただきました。

<a href=’#’><img alt=’表計算の詳細について:ちょっと複雑にしてみた ‘ src=’https:&#47;&#47;public.tableau.com&#47;static&#47;images&#47;_6&#47;_6381&#47;1&#47;1_rss.png’ style=’border: none’

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データの集計、非集計について

Tableauでは既定ではディメンションをビューに入れると非集計として、メジャーを入れると集計として扱います。 nike femme 2017 集計と非集計とは何なのか、計算式を書く際の注意点について書いてみたいと思います。使用するデータソースは「サンプルストア」です。 New Orleans Pelicans 集計とは データの区分となるセルに対して、一つの値になるように集計します。 AJ McCarron Alabama Jersey 平均、合計、中央値、最大値、最小値等様々な集計方法があります。 Nike Air Max 2017 blanche Homme ポイントは、一つの値になるように集計するということです。 nike chaussures 文字列を集計として扱わなければならないときに壁となります。 非集計とは データを集計せず、一行ずつ別のものとして扱います。ビューに追加する場合はデータを区分する単位となります。 VCU Rams   計算式を作る際の注意点 以下の2点が挙げられます。 Adidas Superstar Homme いずれも重要となりますので、確認してみてください。 ・かけ算と割算 初級者がつまずきやすい点です。かけ算と割算する際に非集計データを使用するとレコードごとにかけ算、割算し、その結果に対して更に集計を行うことになります。 合計に対してかけ算割算を行う場合は以下のように明示的に行います。 ・集計と非集計の比較は出来ない よく計算式がエラーになる原因になるやつです。 等号でつなぐ際や、IF文の内部等に集計データと非集計データは混在できません。「1対多」、「多対1」ではつなぐことができず、必ず「1対1」の関係になっていないといけない為です。 A.J. Green UGA Jersey 数値データを非集計扱いにしても問題が無い場合は非集計に揃えます。数値を集計しなければならない場合は、文字列も集計が必要です。よく使用する集計はATTRです。 ATTRはデータが一意となる場合にその値を表示し、そうでない場合はNULL(*)を返します。一意になっていない場合NULLになる点は注意が必要です。

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細分化されたAlteryxワークフローを一度に回してくれるRunnerマクロを使ってみた #Alteryx #20 | Alteryx Advent Calendar 2016

『Alteryx Advent Calendar 2016』スポット参戦シリーズ第六弾です。 Asics Gel Lyte 3 Femme Rose Alteryx Advent Calendar 2016 | シリーズ | Developers.IO Alteryx Advent Calendar 2016 – Qiita 20日目のエントリとして細分化されたAlteryxワークフローを一度に回してくれるRunnerマクロを使ってみたいと思います。 Tom Brady Jersey 14日目と16日目のエントリにて、調査データをAlteryxで加工してみましたが、調査データをAlteryxで加工すると時に、たとえば、特定質問でYesと答えた回答者で回答率を算出したり、移動平均を算出したりするという加工を入れると、Alteryxワークフローが非常に大きくなってしまうことがあります。 そうなってしまうと、たとえばロジックの改修を行う際に、毎回大きなワークフローを回す必要が出たり、またエラーが出た際に原因を特定するために、大きなワークフローを回す必要が出たりと、ワークフローが回るまでの待機時間が長くなってしまいます。 また、複雑な集計処理をしていなくても、データ量が膨大な場合、ワークフローが完全に回ってからでないと加工状況が見えないため、集計処理が正しいかを確認しようとするたびに、ワークフローを回すことになり、ワークフローが回るまでの待機時間が長くなってしまいます。 nike air max nettbutikk 上記のような状況の場合、ワークフローを細分化するとワークフローが回るまでの待機時間が短縮されます。 adidas outlet shop online しかし、定期運用をする必要があるデータの場合、毎回細分化されたワークフローをすべて回す必要があるため、更新に時間を費やしてしまうことになります。 これを解決するのが、今回紹介しますRunnerというツールとなります。 Cheap Fjallraven Kanken Backpack このツールは、Alteryxにデフォルトで入ってるツールではなく、Alteryxの社員であるAdam Rileyさんが任意で作成したマクロとなります。 Womens Air Jordan 11 ※Alteryxユーザーであれば、任意でマクロを作って、それをネット上で共有することができます。 以下でAdam Rileyさん作成したマクロのパッケージを一括ダウンロードできます。

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TableauにおけるExcelのカタカナデータの読み込みエラーについて

TableauではExcelのカタカナデータをうまく読み込めないことがあります。 UCLA Bruins 例えば以下のようなExcelデータがあります。 nike pas cher ExcelのワークシートをTableauでそのまま読み込むと カタカナのみのデータがひらがなとして読み込まれてしまいます・・・ Tableau社によると、製品管理チームに対する機能要望としては上がっているそうですが、日本ローカルの問題なので後回しになっている模様です。 2014年の段階で、数多くのTableau本を執筆されているプリンシプル社の木田氏がコミュニティのIDEA欄に要望を出されています。 Nike Air Max 2017 Heren wit https://community.tableau.com/ideas/3467 ここへの賛意が多いと実装への優先度が上がるとのことですので、同じ課題を抱えていらっしゃる方はポチっとしていただければと思います。 本題に戻り、この問題に対する妥協案をTableau社からご提示いただきましたのでそちらも共有します。 Zapatillas TANJUN まず、Excelのままだとダメなので、該当するシートをテキストファイル(txtまたはcsv)で保存します。 テキストファイルを読み込んで、データソースの選択画面でプロパティを開きます。 cheap adidas uk (右クリックでも▼クリックでも) そこでロケールを日本から 英語(アメリカ合衆国)に変更します。 nike air max 90 pas cher すると・・・、あら不思議、正しく読み込まれました。 Maglie Golden State Warriors ※英語(アメリカ合衆国)以外でもうまくいく言語は多数あります。 Jonas Gray 根本的な解決策ではないですが、とりあえず妥協案ということで。

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AlteryxにおけるExcelの日本語データの読み込みエラーについて

日本語入力したExcelデータをAlteryxで読み込むと

Excel内部で保持している日本語のふりがなデータが出力されてしまいます。

ちなみに別のアプリケーションから吐き出されたデータをエクセルに出力した場合は基本的に生じませんが、Excelに手入力すると起こる問題です。

これまでは、いったん別のシートに数式貼り付けした後に値貼り付けで戻す、のような不毛な作業で解消していましたが、国内では希少なAlteryxヘビーユーザーの方に解決策を教わりました。

File FormatをExcel Legacyに変更するだけとは・・・。あまりに単純な調整で解消したので驚きました。 でも言われなければずっと気づかなかったなと。

なお、年月のフォーマットがdateからdatetimeに変わっていますが、業務上影響はないですね。影響があるならSelectツールで型変換すれば解消です。

Fuji

Alteryxで調査データをTableau用データに加工してみた-Part 1 #Alteryx #14 | Alteryx Advent Calendar 2016

『Alteryx Advent Calendar 2016』スポット参戦シリーズ第四弾です。 Alteryx Advent Calendar 2016 | シリーズ | Developers.IO Alteryx Advent Calendar 2016 – Qiita   14日目のエントリとしてクラスメソッドの川崎さんが以下のエントリでもご説明してくださっていますが、調査データをAlteryxで実際に加工してみようかと思います。 Solde adidas zx flux Tableau Conference 2016 at Austin [レポート]調査データを可視化する 2.0 – Data Revelations #data16   活用するデータは以下になります。 Compra Zapatillas Nike まずは、数値形式で格納されているデータです。   次に、文字形式で格納されているデータです。 上記、データがない場合もあるかもしれません。 Marcus Mariota Titans Jerseys その場合は、以下のようなマスターを作成することをおすすめします。 AIR MAX 2017   最後に、質問の補足情報が格納されたデータです。 Yeezy

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表計算の詳細について:区分の指定と場所の指定

表計算は使いこなせれば便利なツールになりますが、なんとなく使っていると盛大に躓くツールでもあります。特に表計算の詳細では説明を読んでも区分やら場所やら何のことを表しているのかよく分かりません。 本投稿では表計算の中でも表計算の詳細の挙動について簡単な例を示しながら紹介していきます。内容が多いため二回か三回に分割して投稿します。 表計算の表とペインについては、 「よくわかる表計算の『表』と『ペイン』」 「表計算の細かい挙動について」 に書いてありますのでご参照ください。 本編に入る前に今回使用したデータについて簡単に説明します。飛ばしてしまっても問題ありません。 もし、Tableauを使える環境にいましたら実際に動かしながら読んでいただければより理解しやすいかと思います。 データはtableauに入っているサンプル「スーパーストア」の注文を使用します。列に年と月、行に都道府県を配置します。そのままだと少々見にくいので年と地域をフィルターにかけています。 free run 5.0 grigio uomo 表計算にはINDEX関数を使用します。 INDEX関数は現在いる場所の番号を返す関数です。これを使用することで計算の挙動を追うことが出来ます。 nike air max 95 donna ためしにINDEX関数の計算結果を表(横)で入れて見ます。そうすると単純に横方向に現在いる場所の番号を返しているのがわかります。 前置きが長くなりましたが、以下からINDEX関数を使った表計算の詳細についての説明になります。 表計算を使用しているメジャーを右クリックしてメニューから表計算の編集画面を表示します。   表計算の編集では計算の定義から「次を使用して計算」、「レベル」、「再開間隔」の三つを指定することが出来ます。 詳細を指定するには「次を使用して計算」のドロップダウンの一番下、詳細を選択します。詳細のメニューには・区分の指定・場所の指定・並び替えの三つがあります。 adidas nmd donna 今回は区分の指定と場所の指定について説明していきます。   詳細のメニューを開いた初期の状態では行、列、詳細に置いてあるディメンションが区分の指定に入っています。 区分の指定に入っている物をダブルクリックか鏃形(>・<)のボタンで場所の指定に移動できます。 Authentic College Jerseys 場所の指定に入れた物を区分の指定に戻す場合も同様です。 また、場所の指定に入っている物は上へ・下へボタンで順番を入れ替えることが出来ます。 まずは区分の指定にオーダー日の月と 都道府県、場所の指定に年 オーダー日を入れてみます。 下図のように2013年には1、2014年には2が入っただけの結果が表示されます。これは緑で囲まれた範囲(1月の茨城)を年方向(2013年と2014年)に計算しています。 次に区分の指定に都道府県、場所の指定に年 オーダー日とオーダー日の月を入れてみます。 すると、緑の範囲(茨城県)を月方向(1月から12月)かつ年方向(2013年から2014年)で計算しています。これは、表(横)と同じ結果になります。 場所の指定では入れる順番も重要になります。 Mens Air Jordan 1 計算の順番は場所の指定の下から上へ順に計算を行います。一つ上の例の区分の指定を変えず、場所の指定をオーダー日の月、年 オーダー日という順番に変えてみます。 KOBE 11

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データブレンドを使用して別のデータソースから静的に情報を付与する方法

今回はTableau社のTutorial映像(英語)からの受け売りです。 Nick Marshall – Auburn Tigers Jerseys http://www.tableau.com/ja-jp/learn/tutorials/on-demand/cleaning-data-bulk-re-aliasing 内容はタイトルどおりですが、実際に見てみないと?という感じだと思いますので日本語で読みたい方向けに説明いたします。 今回はサンプルストアの注文シートと関係者シートを使用します。注文データソースに地域マネージャー情報を付与してみましょう。通常思いつく方法は ①データソースの結合 ②データブレンドの2点だと思います。 Nike Air Max 2016 Dames wit ざっとやってみましょう。 nike internationalist hombre ①データソースの結合図のようにデータソース画面から結合をおこないます。 NIKE ROSHE ONE 通常のディメンションと同様に地域マネージャーを使用できます。 adidas zx 750 mujer メリット ・(データブレンドより)一般的に高速 デメリット ・複数の異なるデータソースから結合できない(10.0で解消) ②データブレンド 先に注文データソースから「売上」を入れ、次に関係者データソースから「地域マネージャー」を入れます。リンクが適切に設定されていれば結合と同様の結果が得られます。 ADIDAS ULTRA BOOST メリット ・異なるデータソースからブレンド可能・手軽 デメリット ・低速 それでは、今回の本題の「データブレンドを使用して別のデータソースから静的に情報を付与する方法」を行います。データブレンドを使用するところまでは②と同様です。 Fjallraven Kanken Classic プライマリデータソースから「地域」をセカンダリデータソースから「地域マネージャー」を行に入れます。行に追加した地域マネージャーをクリックすると「プライマリグループの作成」「プライマリ別名の編集」が表示されます。 Canotte Orlando Magic 2パターンとも説明します。 まずは「プライマリグループの作成」から。グループの編集画面が表示されるのでOKを押します。プライマリデータソースに名前を地域マネージャーでくくったグループディメンションが作成されます。セカンダリデータソースとの接続を解除しても、そのまま使用できます。 メリット

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API経由で住所データをジオコーディングしてみる #Alteryx #08 | Alteryx Advent Calendar 2016

『Alteryx Advent Calendar 2016』スポット参戦シリーズ第二弾です。 Alteryx Advent Calendar 2016 | シリーズ | Developers.IO Alteryx Advent Calendar 2016 – Qiita   08日目のエントリとしてAlteryxを用いてYahooのAPIと連携し、ジオコーディングを行ってみます。   まず、YahooのAPIと連携するためには、Yahoo! デベロッパーネットワークでアプリケーションIDを取得する必要があります。 Air Jordan 9 Homme さすがはYahoo! Japanさん。 adidas gazelle 分かりやすいヘルプがあるので、こちらのページを参考に簡単に取得可能です。 Yahoo!デベロッパーネットワークヘルプ なお、ジオコーディングにはYahoo! ジオコーダAPIを用います。 Todd Gurley UGA Jersey Yahoo! ジオコーダAPI   今回、ジオコーディングの対象住所には、『住所一覧』でググったら上位に出てきた大阪府の公立小学校のデータを用いることにしました。 エクセルを開くとこんな感じです。データ取得上は不要となるタイトルがついています・・・。 Kids Air Jordans しかも・・・実際には後で気づきましたが、下のほうにも別のテーブルがありました。 Air Zoom Pegasus 32 APIでジオコーディングする前に、これらの不要なデータをAlteryxで処理する必要がありそうです。   さて、実際のモジュールですが、結論から言うと最終形はこんな感じです。

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