データ準備

Tableauでデータを分析する

Lis Sulmont

Head of Curriculum Expansion at DataCamp

データ準備

自問しましょう...

  • 調整が必要な項目はありますか？

  • データストーリーをより効果的に伝える計算フィールドを作れますか？

  • 上位レベルで集計・グループ化できる項目はありますか？

  • データを切り口別に分析できる十分なカテゴリ項目がありますか？

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ディビーの自転車ステーション

1 写真提供: Arvell Dorsey Jr.（米国イリノイ州シカゴ）
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Divvyデータセット: stationsテーブル

divvy_bikestation.jpg

  • id: 各ステーションのID
  • name: ステーション名
  • latitude: 緯度
  • longitude: 経度
  • docks: ドック数
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Divvyデータセット: tripsテーブル

  • 2019年1月〜6月の乗車
  • trip id: 各乗車のID
  • bikeid: 各自転車のID
  • tripduration: 所要時間（秒）
  • starttime: 開始日時（CST）
  • endtime: 終了日時（CST）
  • from station id: 出発ステーションID
  • from_station_name: 出発ステーション名
  • to station id: 到着ステーションID

map.png

  • to station name: 到着ステーション名
  • usertype: customer または subscriber
  • birthyear: 生年
  • gender: 性別
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ディメンションとメジャーの復習

ディメンション:

  • カテゴリ（質的）データ

メジャー:

  • 集計可能な数値データ

この2種類の間で項目を戦略的に移動します:

  • 集計すべきでない数値項目はディメンションに移動
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Passons à la pratique !

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