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ハイライター(Highlighter)について

今回は今更ですが、Tableau10.0の新機能のハイライターの使い方について考えてみます。

私も模索中ですが、「どうやって使えるんだろう」「何に使えるんだろう」といったことを考える上での参考になれば幸いです。 使用するデータソースはいつも通りサンプルスーパーストアです。

 

使い方は簡単で、ビューの中で使用したディメンションをクリックして「ハイライトを表示」を選択するだけです。 現れたハイライターから「文字列検索」「プルダウン選択」が使用可能です。 細かい機能を見てみましょう。

文字列検索 ワイルドカード検索になっていて、候補から一つに選択しない限りマッチするもの全てをハイライトします。

プルダウン選択 項目にカーソルを当てた時点でハイライトされます。 そこからマウスを動かしたり、キーボードで上下させたりするとハイライト項目が変ります。

これまでもダッシュボードのアクションフィルタや、色からのハイライトが可能でした。 それ以外にもパラメータで指定したものをハイライトするようなテクニック(参考)もありましたが、 ・手軽に使える点 ・色の指定が必要ない点 ・フィルタより処理が軽い点 や上記で示したような機能が大きな特徴となっています。

また、既存の機能でハイライト時に処理を行うものがありますが、 ハイライターと組み合わせることでも色々と可能性が広がりそうです。

例えば、 ・ラベル設定の「ハイライト時のみ」 ・傾向線やリファレンスラインの「ハイライト時に再計算」 が挙げられます。

これらのギミックを入れながら簡単なダッシュボードを作成して見ました。

var divElement = document.getElementById(‘viz1485919207628’); var vizElement = divElement.getElementsByTagName(‘object’)[0]; vizElement.style.width=’804px’;vizElement.style.height=’669px’; var scriptElement = document.createElement(‘script’); scriptElement.src = ‘https://public.tableau.com/javascripts/api/viz_v1.js’; vizElement.parentNode.insertBefore(scriptElement, vizElement);

欲を言えばダッシュボード内にリストをスクロールする形で表示する場合にハイライトを当てたらそこまでスクロールしてくれると最高ですが・・・ 複数にハイライトがあたっている時の処理が難しいのかもしれませんね。 ハイライト対象が単一行の場合にスクロール可能になるよう改善を期待したいところです。

Tableau_id執筆者:林 周作(Shuusaku Hayashi)

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ポイントデータ(緯度経度)データをポリゴンデータに紐付けてみる #Alteryx #09 | Alteryx

『Alteryx Advent Calendar 2016』スポット参戦シリーズ第三弾です。

Alteryx Advent Calendar 2016 | シリーズ | Developers.IO

Alteryx Advent Calendar 2016 – Qiita

 

09日目のエントリとしてAlteryxを用いてポイントデータにポリゴンデータを紐付けてみます。

 

例によってデータは国土数値情報さんから取得します。

国土数値情報

 

今回は、医療機関データ(ポイントデータ)に

 

医療圏データ(ポリゴン)を使ってみましょう。

 

 

具体的には、医療機関データには病院などの施設名に住所と位置情報が含まれます。

一方、医療圏データには、病床の整備のために設定された地域領域が含まれます。

参考資料:wikipedia 医療計画

 

医療圏データは、3種類のポリゴン(一次医療圏、二次医療圏、三次医療圏)が含まれていますが、

今回は、医療機関に対して二次医療圏を紐付けてみましょう。

 

完成形のモジュールは以下の通りです。いたってシンプル。

 

左半分の設定内容です。

今回はシェープファイルの文字化けが発生しました。

シェープファイルの読み込み時は文字コードの指定ができないので、[ConvertFromCodePage]ツールでの変換を最初に行っています。

[Spatial Match]では、施設のデータに対して、施設の位置が含まれる医療圏ポリゴンを紐付けています。

紐づかなかったデータはU側にはじかれます。14件ほどはじかれてしまいました。

海に近い施設がポリゴンに含まれなかったり、ポイントデータにも不備がありそうです。

大分県の5施設は海上にプロットされました・・・

Alteryxの[Browse]ツールを使うだけで、エラーも簡単に可視化できます。

このあたりの異常値は本来メンテナンスが必要ですが、今回の趣旨とは外れるのでそこには触れずに進めます。

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Polygon for Tableauを使ってみる #Alteryx #06 | Alteryx Advent Calendar 2016

今回、クラスメソッドさんの運営する技術ブログDevelopers.IOで展開されている『Alteryx Advent Calendar 2016』にスポット参戦させていただくことになりました。

Alteryx Advent Calendar 2016 | シリーズ | Developers.IO

Alteryx Advent Calendar 2016 – Qiita

 

06日目のエントリとしてAlteyrxの『Polygon for Tableau』ツールをご紹介します。

 

過去にもAlteryxのマクロを用いて似たような記事がTableau-idに掲載されています。

Alteryxを活用したShapeFileのTDE化

しかし、現在は『Polygon for Tableau』というツールが標準的に存在するため、もっと簡単にシェープファイルをTableau用に加工できるようになりました。

 

ではまず適当にシェープファイルを拾ってきましょう。

シェープファイルのオープンデータといえば国土交通省の運営する

国土数値情報

です。いつもお世話になっております。

今日は線路の情報を使ってみましょう。

 

 

全国のデータを一括でダウンロードできますが、中には二つのシェープファイルが含まれますが、ここでは線路データとなるRailroadSection.shpを使います。

ちなみに今回取り扱う空間データ(Spatial Object)は、Polygon(面)ではなくline(線)です。

『Polygon for Tableau』を使うとこんな簡単なモジュールでTableauデータソース化が可能です。

 

シェープファイルは下図のとおり、lineデータです。線路っぽいデータが見えています。

 

続いて元データの属性情報(カラム名)を[Select]ツールでRenameします。

 

空間データ(Spatial Object)に[Polygon for

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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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Tableau * Alteryx でポリゴンとポイントを同時にマッピングする

今回は前回の投稿でご案内したとおり、行政区画ポリゴンとバス停を同時にTableau上でマッピングする方法を共有します。

Tableauではポリゴンとポイントを同一地図上に配置する場合、若干工夫が必要です。 簡単に言うと、現時点では複数の緯度経度フィールドを一つのマップに落とすことができません。 これはポイントデータ同士でも同じです。

例えば、AさんがZ店で買い物をしたとします。この場合、Aさんの住所、Z店の店舗住所が取得可能とすると、一つのトランザクションレコードに『顧客住所緯度及び経度』と『店舗住所緯度及び経度』の二種類の緯度経度フィールドを紐付けることが可能です。

しかし、Tableauでは、同じマップ上に表現できる緯度経度フィールドは一種類の組み合わせのみとなります。 そのため、両者を共存させるには、顧客データと店舗データを縦に積み上げ、統合した緯度経度フィールドを持たせる必要があります。

実際に見ていきましょう。

最初は前回同様、ポリゴンとポイントのマッチングです。今回のモジュールでは分岐したフローの上側がそれに該当します。 ここはあくまでバス停に行政区画を紐付けることが目的です。 人口などはポリゴンデータに持たせれば良いため、今回はチェックを外しています。

分岐したフローの下側はポリゴンデータのTableau化です。 Developers.IOでも過去に取り上げられていた『Visual Analytics Kit for Tableau』の中に現在は[Polygon for Tableau]ツールが加わっており、これを用いると一発で変換されます。

ただ、人口数や世帯数のようなデータが、ポリゴンのポイントの数だけ増殖してしまいます。 集計の際に平均で取り扱うか、今回のモジュールのように1つを残してカットする必要があります。

最後に[Union]でデータを結合し、緯度・経度を1つのフィールドにまとめてデータソースは完成です。

TableauにこのTDEを接続し、ポリゴンとポイントのグラフを、列と行ともに二重軸でつなげで実装完了。(『統合緯度経度』シート)

注意点としては、行政区画のポリゴンデータは『町丁・字等名称』でユニークではないため、マークの詳細に『AlteryxKey』というディメンションを投げ込む必要があります。また、『PointOrder』もディメンションとしてパスに落とさなくてはなりません。

【蛇足】 最初、Alteryxのワークフロー上で『町丁・字等名称』をキーにポリゴンをグルーピングしたのですが、結果的にTableau上ではドーナツの穴の中に存在する区画との重複が生じました。 Tableauではドーナツのように穴の開いたポリゴンデータ(一筆書きできないもの)は現時点では取り扱えないようです。 なお、国勢調査の行政区画ポリゴンはドーナツ型のものは適当に分断されているようで、下手にグルーピングせずにそのまま使えば特に問題は無さそうです。 ご参考までに。

 

T.Fuji

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Tableau * Alteryx でシェープファイルを可視化

空間情報処理の一例として、TableauとAlteryxでシェープファイルを可視化してみます。

過去の投稿でも取り上げていますが、その際はポリゴンデータでした。もっとシンプルにポイントデータを使ってみます。 今回は国交省が公開している、日本の学校の所在地データを使って処理のフローを見てみましょう。 こちらのサイトから北海道の学校データをダウンロードします。

ダウンロードしたファイルを解凍すると、一つのフォルダにシェープファイルとその関連ファイルがあり、学校の位置情報などが含まれています。

このシェープファイルからは、学校単位のレコードごとにフィールド名”SpatialObj”という空間情報、具体的にはポイントデータ(その地点のデータ)が取得できます。 この中に緯度経度の情報も含まれますので、それを抽出するとTableau上で簡単にマッピングできることになります。実際に実装してみましょう。

Alteryxでは[Spatial Info]ツールでPointの緯度経度を取得します。Spatial Dataはサイズが大きいため、Tableauの集計用データソースとして抽出することが目的であれば、Spatial DataであるPointフィールドは[Select]ツールでカットしておくことが推奨されます。

Alteryxのモジュールとその解説を下の画像に簡単にまとめてみます。 ※Browseツールは無くても構いません。

5分もあれば完成するようなモジュールです。

TDEで出力されていますので、これをTableauから接続して可視化します。 フィールド名や一部のコードを別名で編集したものが以下のアウトプットです。

ノンプログラミングで簡単に実装できました。

国交省の国土数値情報や総務省のestatには、様々なシェープファイルがオープンデータとして公開されています。 これらを自社のデータと組み合わせることで、全く新しい発見が得られるかもしれませんね。

T.Fuji

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Tableauでのネットワーク分析方法について

今回はTableauでのネットワーク分析方法について解説いたします。 NIKE AIR ZOOM PEGASUS 34 基本的にTableauはネットワーク分析をターゲットとしておらず、Tableau上で実現するにはやや強引な手法が必要となります。 Amari Cooper Alabama Jersey 本格的なネットワーク分析をするのであれば、専用のソフトウェアを使うことを検討すべきですが、他のダッシュボードと一緒にTableau上で表示したい、といったニーズもあるかと思いますのでそういった場合に参考になれば幸いです。 Womens Air Jordan 3 こちらを参考にしています。 Nike Air Max Norge http://public.tableau.com/profile/joe.mako#!/vizhome/handoff-map/Dashboard 今回はデータソースとしてネットワーク分析に使えるのものが手元になかったため、政府統計の総合窓口(e-Stat)の男女,移動前の住所地別都道府県間移動者数-都道府県,3大都市圏(東京圏,名古屋圏,大阪圏) http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/List.do?lid=000001129166 を加工して都道府県間の移住者数を表示します。 Air Jordan 9 (意味のない分析ですがご容赦ください)都道府県間の移動のみを抜き出し、それに地方データ、2014年度の人口データ、各都道府県の座標を加えています。座標データ(X,Y)はRの標準パッケージ「igraph」の「layout.kamada.kawai」をつかって作成しています。 Nike Air Max 2017 Dames 勿論、実際の緯度経度を使っても結構です。 nike cortez bambini (ただし相当表示を大きくしないと円が重なって見にくくなります。 Air Max 2016 Dames )データを作る際の注意点としては、「異なる場所にある同じ名前のものを繋げる」ことでネットワークの線を表現しているため、データとして、移動元と移動先をつないだデータ(from)と移動先と移動元をつないだデータ(to)が必要であり、位置情報や付加情報を示すためのデータ(node)が必要になるということです。 new balance 420 femme beige 本格的な分析には不向きかと思いますが、一応頑張ればそれらしいものが表示できるということで。 NIKE ROSHE RUN

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構成比率を過年度と比較したい場合のtips

今回は構成比率を使用したグラフでの前列データの取得方法についてご紹介致します。 Soldes Chaussures Asics 「構成比の前月、前年度や初年度との比較をグラフ上に表示したい」といったときに使えるTipsです。 Texas A&M Aggies 表計算は便利ですが、正確に記述しないと想定外の挙動を見せる事があります。 Adidas D Rose 6 解説に使用するデータは恒例の「サンプルストア」です。 hogan outlet 通常の前年度比の比較を追加したい場合は、 Tableauでの「対前年増減率」「前年比」の作り方 Tableauでの表計算の扱い方を知りたい場合は、 よくわかる表計算の『表』と『ペイン』 といった記事を参考にしていただければと思います。 Nike Air Max 90

今回作成したサンプルの最後のグラフでは最初の年度(列)は比較する対象が存在しないため前年度差が表示されません。 New Balance buty dziecięce これを防ぐためには、最初の年度を非表示にするという方法が存在します。 Adam Wainwright Jersey ただし、年度でフィルタを掛けるとフィルタの値とグラフが一致しないといった問題や、そもそも「グラフに必要な年度より前の年度のデータが存在しないと作成できない」といった問題があります.

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ダッシュボードやワークシートへのリンクを張った目次(table of contents)の作り方

ダッシュボードが多くなってしまい各ページへのリンクを張った目次を作りたい、といった時に役立つTIPSです。 Nike Air Max 2017 Heren grijs 他のダッシュボードに移動する目次の作成(Tableauナレッジベース(日本語)) http://kb.tableau.com/articles/knowledgebase/creating-table-contents-navigate-other-dashboards?lang=ja-jp Tableauコミュニティ(英語) http://community.tableau.com/thread/176230 を参考にしています。 Florida Gators 使用データソースはサンプルストアです。 GS Air Jordan 11 目次を作る場合は表示用のワークシートとは別に専用のワークシートを作る必要があります。 ZOOM ALL OUT 行に目次内容を記述し、表示形式を形状にします。 Nike Air Max Thea Dames 最初は円が表示されると思いますが、リンクに相応しい形状を選択しなおします。 マークの形状から選択可能です。 nike air force 1 mid hombre Windowsであればエクスプローラでドキュメント内の「マイ Tableau リポジトリ」→「形状」にフォルダを作成し、画像データを入れることでオリジナルの形状を選択可能です。 LeGarrette Blount Jersey ひとつのダッシュボードから複数のダッシュボードへのリンクを作成する場合は枚数文の目次用ワークシートを作成する必要があります。 Purdue Boilermakers   必要数分のワークシートを作成したら目次ダッシュボードを作成しましょう。 見た目が完成したら、メニューのダッシュボード→アクションからアクションを追加します。 ソースシートにジャンプに使用するワークシートを指定しアクションの実行対象を「選択」に、ターゲットシートにジャンプ先のダッシュボード又はワークシートを指定します。 Goedkoop Nike Air Max ターゲットフィルタを選択したフィールドにし、何も指定しないようにします。

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ダッシュボードスペースの有効活用

このTipsでは限られたスペースを有効活用することが可能です。 Nike Roshe Run Femme Pas Cher ダッシュボードに情報を過剰に掲載すると、本来伝えたい内容がぼやけたり、見る側の負荷が増しますので、そういったネガティブな要素の解消にも役立ちます。