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フィルタを使用する際のシェアの算出方法について

製品やブランドのシェアを算出するケースは非常に多いと思います。

今回はフィルタを使用する際のシェアの算出方法についてお話します。

使用するデータソースは「スーパーストア」です。

 

シェアを算出する際は「sum([売上])/WINDOW_SUM(sum(売上))」といった形で「対象/全体」を計算しますね。

全ての対象を表示している場合は問題ないですが、表示するメーカーは絞る(or一つにする)際のシェア算出方法が課題となります。

素直にフィルタで絞ってしまうと、絞った中でのシェアを表示してしまいます。

カテゴリごとのシェアを表示するといった際はいいのですが、メーカーを絞る際は問題となります。

これはディメンションフィルタでフィルタされた後に表計算が行われるため発生します。

(Tableau online Helpより)

詳しい内容はTableau online Helpを参照してください。(https://onlinehelp.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields_lod_filters.html)

解決策は以下の3種類が考えられます。

・個々のレコードにトータルの値を持たせる

・フィルタを表計算フィルタにする

・トータル計算にFixedを使用する

各々について見ていきましょう

 

・個々のレコードにトータルの値を持たせる

予めデータ側にトータルの値を持たせてしまって、フィルタが掛かっても算出できるようにします。

「sum([売上])/avg(トータル売上)」

メリット

・表計算なしで算出できる為、軽い

デメリット

・フィルタを掛けても一切トータルの値が動かない為、どの単位でトータルを持たせるかが問題となる

・単純にAVGで計算できなくなるケースもあり、データの準備、扱い共に難易度が高い

 

・フィルタを表計算フィルタにする

表計算フィルタは表計算が行われた後に実行されるため、フィルタを表計算を使用したものに変更すれば正しく表示されます。

lookup(min([メーカー]),0)

といった計算式を作成しフィルタに入れます。

メーカーをビューに入れないと動作しない点に注意が必要です。

メリット

・手軽

デメリット

・アクションフィルタには適用できない

・表計算フィルタは実際には非表示にしているだけであるため、重い

・表計算フィルタである為、フィルタを表示する為にも表計算が行われる(重くなる)

・フィルタ対象をビューに使用しなければならない

・複数ワークシートへの適用が出来ない

 

・トータル計算にFixedを使用する

Fixedはディメンションフィルタの前に計算される為、トータル計算にFixedを使用すれば正しく表示されます。

「sum([売上])/sum({fixed:sum(売上)})」

メリット

・Fixedの計算を調整することで要件に柔軟に対応可能

デメリット

・Fixedはビュー表示とは別に計算が行われるため、重い

・Fixedの計算の調整が必要

 

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脱初心者!フィルターを使いこなす!

Tableauを使い始めると、フィルターを使用するシーンが頻繁にあると思います。

実はこのフィルター機能は奥が深く、効率良く使えるようになると実装の幅が大きく拡がります。

そこで、その詳細をストーリーにまとめてみました。

いかがでしょうか?

ディメンションフィルターだらけのアウトプットを作っている場合は、一度見直してみて下さい。

T.Fuji

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集計結果から探る『LOD』の特徴

先日、とあるイベントで立ち話をしていたところ、 Ver9.0で鳴り物入りで導入された LOD (Level of Detail) 表現 が分かりづらいという話がありました。

そこで今回は、FIXED/EXCLUDE/INCLUDEの各関数について 算出される結果を見ながら、その特徴を確認してみます。

ちなみに {Fixed: Ave(Sales)} は {Ave(Sales)} でもOKです。

実際のところ、特にFIXEDは使いこなせるとかなり強力ですので、 まだ使ったことが無い方は一度トライしてみて下さい!

T.Fuji

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FIXEDの活用例と落とし穴

9.0から登場した”FIXED”ですが、使いこなせると非常に便利です。

色々な使い方が考えられますが、シンプルな使い方をまとめました。 また、その中で大きな落とし穴を発見しました(というか私がハマりました)ので 共有したいと思います。

結論としては、

『日付データでFixedするときは気を付けましょう』

です。

詳しくは以下でどうぞ。

T.Fuji

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KPIダッシュボードサンプル

先日、とある会合でシェアしたダッシュボードが好評だったため、Publicでの公開用に Coffee Chainのサンプルデータを用いたKPIダッシュボードを実装してもらいました。

var divElement = document.getElementById(‘viz1492762532372’); var vizElement = divElement.getElementsByTagName(‘object’)[0]; vizElement.style.width=’1173px’;vizElement.style.height=’896px’; var scriptElement = document.createElement(‘script’); scriptElement.src = ‘https://public.tableau.com/javascripts/api/viz_v1.js’; vizElement.parentNode.insertBefore(scriptElement, vizElement);

※2017/04/21 誤って別のファイルを上書き保存してしまったのでver10.1で上げ直しました・・・

※サンプルデータの問題で、『売上総利益』や『売上原価』などの一部データは 当年と前年の数値が完全一致となっており、増減率が0%となっています。

実装のキーポイントは4点

①ダッシュボードなのか分析ツールなのか、その用途を明確にする ・ダッシュボードならば、印刷して1枚で概要把握できるものを心掛ける ・ユーザーがドリルダウンすることを期待すべきではない(実際ほとんどしない)

②数字とグラフをバランスよく配置する ・正確な数値を認識すべきものと、ざっくりとボリューム感や結果を俯瞰すべきものを区別する

③一段階ドリルダウンした情報までは見せる ・全体の数値(総計)+1段階のドリルダウンだけで、良否の主要因は把握できる ・加えて、ユーザーの分析マインドに火をつける(きっかけになる)

④色はシンプルに設定する ・データや用途によってはグラデーションより2色や3色で見せる方が明確に事象を把握できる (グラデーションや多色の場合、プロジェクターでのプレゼンには向かない)

参考文献 Information Dashboard Design Stephan Few著(洋書)

ちなみに、このダッシュボードを実装したスタッフは、入社してわずか2週間後に これを完成させました。 参考になるファイルさえあれば、類似したアウトプットを簡単に実装できてしまうところが Tableauの良いところでもあります。

以上です。 ご参考になれば幸いです。

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ボタン型フィルターによる表示データ切り替え

今回のTableau Tipsは、「ボタン型のフィルターによる表示データ切り替え方法」です。 非常に見栄えのするTipsで、うまく使うとユーザビリティが大きく向上します。

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見たいところをクリックするとデータが変わるという直感的な操作が可能となります。 Ctrlを押しながらクリックすると、複数選択することもできます。 (ボタンを再度クリックすると、選択が解除されます)

興味のある方は、是非、上記サンプルをダウンロードして、実装してみてください。 (詳しい実装手順は、サンプルファイル内のシートに記載しています)

Tableau_id執筆者:木部丈意(Tomooki Kibe)

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日付データの調整

Tableauはアメリカ生まれのBIツールのため、日本の一般的な基準と若干乖離が生じることがあります。 その代表例が日付データに関する機能です。

Tableauには、デフォルトで日付を会計年度に切り替える機能がありますが、 米国基準で4月を年度の開始月とすると

2013年1月⇒2013年度1月 2013年4月⇒2014年度4月

となります。しかし、多くの日本企業では

2013年1月⇒2012年度1月 2013年4月⇒2013年度4月

としています。そのため、表示上1年のズレが生じることになります。

また、Tableauの日付データは

年⇔四半期⇔月

というドリルアップ・ドリルダウンが自動的に設定されますが、

年⇔半期(⇔四半期)⇔月

という単位で数値をトラッキングする企業も多いと思います。

これらの解決策をワークシートにまとめました。 (Tableau Publicの仕様上、『2013年度』は英語表記の『FY2013』として表示されます。)

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『1: 通常の日付データ』と『2: デフォルトの会計年度』は問題点の指摘です。

『3: 関数で調整・基礎編』では、関数で日付を1年ずらすことでこの問題を解消しています。

ただ、この場合は以下のような新たな問題が生じます。

新たに1年減算された日付が作成され、日付データが複数になります。 ファイルを共有した場合、アウトプットの表示上は会計年度ですが、データソース上では1年前の日付になるため、 エンドユーザーが困惑したり誤用したりするリスクが高まります。 そのため、使用環境によっては注意する必要があります。

次の『4: 関数で調整・応用編』は誤用リスクの課題を解決しています。また、この中で、

年⇔半期⇔月

の階層も実現しています。

ただし、この方法では新たに作成したデータ(ディメンション)は日付データとして認識されないため、 グラフの作成などに多少不都合が生じます。(『4: 関数で調整・応用編折れ線グラフ』参照)

『3: 関数で調整・基礎編』も『4: 関数で調整・応用編』も万能とは言えませんが 会計年度のズレという課題の解消は可能ですので参考にしてみて下さい。

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