LOD 式と FIXED の概要

Tableau の計算

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

データの粒度

データの粒度は、モデルや意思決定における詳細度を指します。データがどの程度細かいかを示します (1)

例: 時系列分析 — 秒 | 分 | 時 | 日 | 週 | 月 | (...)

左が日次の睡眠、右が分ごとの心拍数の 2 つの表

1 Ponniah, P. (2004). Data Warehousing Fundamentals: A Comprehensive Guide for IT Professionals. Wiley.
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ビューの粒度

  • 粒度と集計
  • 集計 = データの粒度を下げる。例: 合計 SUM(Sales)

  • 次元を追加 = データの粒度を上げる。例: SUM(Sales)（地域・年別）
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Tableau ワークシートで粒度を管理

  • シェルフに次元を追加

  • マークに次元を追加:

    • 詳細
    • 色
    • 形状
    • サイズ
    • パス
    • ラベル

  • 次元が多いほどデータ点が増加

  • 可視化が難しくなる

Tableau のキャンバス、周囲のシェルフとマーク カードのスクリーンショット

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Tableau の LOD 式

LOD 式は、可視化の詳細度とは異なる集計を簡単に計算する方法です。

3 つの関数系:

  • INCLUDE: より低い詳細度で計算
  • EXCLUDE: より高い詳細度で計算
  • FIXED: 正確に指定した詳細度で計算
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FIXED LOD 式

FIXED LOD 式は、ビューの次元に依存せず、指定した次元で値を計算します。

FIXED LOD 式の構文と各要素の説明。

  • 次元は 0、1、2 以上で順不同
  • 計算結果はディメンションまたはメジャーのいずれか
  • 必要な次元は計算内に保持され、ビューを煩雑にしない
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FIXED LOD の実用例

さまざまな時間次元間でのメジャー計算:

例: 日次と週次の切替 { FIXED [Day] : SUM(Sales)}

カテゴリ別の（サブ）合計:

例: 総計に対する割合 { FIXED [Product] : SUM(Costs) } / { FIXED : SUM(Costs) }

主体ごとの最初/最後のデータ点:

例: 顧客ごとの初回注文日 { FIXED [Customer] : MIN([Order Date]) }

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コホート分析とサバイバル分析

コホート分析:

  • グループの反復行動を分析

コホート分析を示すグラフ

  • 例: 複数の顧客群（コホート）による製品利用

サバイバル分析:

  • ある日にデータ集合に残る対象数を分析

サバイバル分析を示すグラフ

  • 例: 2 月時点で新年の抱負を続けている人は誰か
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コホート分析とサバイバル分析 - FIXED

コホート分析:

  • グループの反復行動を分析。

コホート分析のグラフ。Y 軸の日付次元を強調表示

  • 例: 複数の顧客群による製品利用

サバイバル分析:

  • ある日にデータ集合に残る対象数を分析。

サバイバル分析のグラフ。X 軸の日付次元を強調表示

  • 例: 2 月時点で新年の抱負を続けている人
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