日付の変換と可視化

Tableauで学ぶ時系列分析

Chris Hui

VP, Tracked

日時特有のデータ型

Tableau は日時データを独自に扱います:

  • 日付データは 日付 または 日時 形式で返されます

色付きマーカーはデータ型を示します:

  • 青いアイコンは 離散 データ
  • 緑のアイコンは 連続 データ

Tableauで学ぶ時系列分析

日時データモデル

  • 日時データは日付ディメンション形式で提供されることがあります

  • 日付フィールドは各ディメンションが最小の単位に分割されています

  • この形式のデータには、MAKEDATE() で単一の日時フィールドに再構成できます

分・時・秒で構成された日時の表（ファクト・ディメンション型データモデル）

Tableauで学ぶ時系列分析

Tableau で日付を作成

  • MAKEDATE() は分割された日時フィールドから日時オブジェクトを再構成する関数です

  • MAKEDATE() は入力が有効と仮定し、組み込み検証はありません

MAKEDATE 関数に年・月・日が必要であることを示す Tableau の計算フィールド

Tableauで学ぶ時系列分析

Tableau で時刻を作成

  • 日付フィールドに時刻を追加するには、MAKEDATETIME() を使用します

  • 時刻が必要? = MAKEDATETIME()

  • 日付のみ? = MAKEDATE()

MAKEDATETIME 関数に必要な日付と時刻の引数を示す Tableau の計算フィールド

MAKEDATE 関数に年・月・日が必要であることを示す Tableau の計算フィールド

Tableauで学ぶ時系列分析

Tableau の日付切り捨て

  • DATETRUNC() は日付を指定した粒度に丸めます
  • DATETRUNC() は指定粒度までの各日付パーツで最小値を日時オブジェクトとして返します

日付の切り捨て関数が週単位データのみを返す仕組みを示す Tableau の計算フィールド

  • 離散期間での指標の変化を示す前処理に有用（例：週次成長）

2021年11月1日から12月6日までの各週の自転車乗車数（週始まり）を示す棒グラフ

Tableauで学ぶ時系列分析

日時スタンプ間の計算

  • Date2 - Date1 のように日付同士を引けますが、結果は日数です
  • 丸めにより時系列の情報が失われるため望ましくありません

2つの日付フィールドを手動で減算した場合の違いを示す Tableau の計算フィールド

  • DATEDIFF() は指定した粒度（例: 'minute', 'hour'）で2つのタイムスタンプ間の差を返します
  • ベストプラクティスは、必要最小の粒度で取得し、必要に応じて集約します

DATEDIFF による差分と、2つの日付フィールド間の正確な経過時間を返す例を示す Tableau の計算フィールド

Tableauで学ぶ時系列分析

時系列の可視化

棒グラフ 棒グラフの例

面グラフ 面グラフの例

累積分布 累積分布の棒グラフの例

折れ線グラフ 単純な時系列の折れ線グラフ

Tableauで学ぶ時系列分析

Passons à la pratique !

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