Tableauデータ分析 ~実践から活用まで~

概 要

Tableauはビッグデータ解析においてデータをビジュアルに理解することを可能にした、非常に便利なソフトです。本書は、Tableauを使ったデータ分析に取り組んでいるユーザー達が、実践で得た経験をもとに「知っているとより便利に使える」テクニックを大公開します。ありがちなつまづきポイント、複数データの取り扱い方法など役立つ経験知が満載です! 前著『Tableauデータ分析 ~入門から実践まで~』とあわせてお勧めします。

著者 Tableauユーザー会、小野泰輔、黒木賢一、長野克也、下山輝昌、高木洋介
価格 本体3400円(税別)
ISBN 978-4-7980-5424-7
発売日 2018/8/24
判型 B5変
ページ数 384
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目次

認定試験(Tableau Desktop Qualified Associate)を受けようとする方へ

第1章 6つのつまずき解決法から紐解くTableau操作の基本コンセプト

1-1 はじめに マスターすべき7つのこと

1-2 ケース(1) 「メジャーネーム」と「メジャーバリュー」というフィールドが勝手に配置された!(データの「縦持ち」と「横持ち」)

1-2-1 データの「縦持ち」と「横持ち」:「メジャーネーム」と「メジャーバリュー」が果たす役割

1-3 ケース(2) 二重軸の同期ができない!(データ型)

1-4 ケース(3) 「非集計と集計は混ぜられない」と言われた!(集計と非集計)

1-5 ケース(4) 違う詳細レベルを混ぜての計算ができない!(詳細レベル)

1-6 ケース(5) フィルターの選択肢を絞りたい!〔フィルターのかかり方(Order of Operations)〕

1-7 ケース(6) 色を個別に設定したいのだが、グラデーションしか選べない!(連続と不連続)

1-7-1 1つ目の方法

1-7-2 2つ目の方法

1-8 まとめ

第2章 徹底解説! 複数のデータの取り扱い方法

2-1 フローチャート

2-2 ユニオン

2-3 データブレンド

2-3-1 データブレンドのイメージと制約

2-3-2 データブレンドの手順

2-4 結合

2-4-1 結合の手順

2-4-2 さらなる結合

2-5 クロスデータベース結合

2-6 補足説明:Tableau Prepの利用

2-6-1 データのユニオン

2-6-2 データブレンド

2-6-3 クロスデータベース結合

第3章 表計算を使いこなして高度な分析を行おう

3-1 表計算とは

3-2 表計算の仕組み

3-2-1 計算範囲と方向

3-2-2 表・ペイン・セルの違いについて

3-3 表計算関数

3-3-1 表計算関数とは

3-3-2 パーティション内のある位置を返す関数

3-3-3 パーティション内の順位を返す

3-3-4 パーティション内の累積した値を返す

3-3-5 パーティションで区切って計算された値を返す

3-4 表計算関数の検算

3-5 表計算における、「計算フィールド」と「メジャーのペイン」の使い分け

第4章 LOD表現でTableau活用の幅を広げよう

4-1 LODとは

4-1-1 VizのLODはどこで決まるのか

4-1-2 なぜLOD表現が必要なのか

4-2 LOD表現の種類と記述ルール

4-2-1 (1)FIXED

4-2-2 (2)INCLUDE

4-2-3 (3)EXCLUDE

4-3 裏でどのような計算がされているのか

4-3-1 (1)VizのLODよりも「細かい」粒度で計算する場合

4-3-2 (2)VizのLODよりも「粗い」粒度で計算する場合

4-3-3 (3)VizのLODと「全く異なる」粒度で計算する場合

4-4 LOD表現とフィルターの関係

4-5 理解を深めるための利用例

4-5-1 (1)マーケットバスケット分析

4-5-2 (2)選択した期間すべてで利益がマイナスの都道府県の表示

第5章 設定を使いこなして思い通りのデザイン表現を行おう

5-1 書式設定

5-1-1 書式設定の適用レベル

5-1-2 ワークブック全体での書式設定

5-1-3 ワークシートレベルでの書式設定

5-1-4 ビューの各要素レベルでの書式設定

5-1-5 クロス集計上での書式設定

5-2 ツールヒント

5-3 色での表現

5-3-1 不連続

5-3-2 連続

5-4 マークの「ラベル」

5-4-1 すべてに「ラベル」をつける

5-4-2 一部の値のみに「ラベル」をつける

5-5 注釈

5-6 キャプション

5-7 アナリティクスペイン

5-8 日付表示形式

5-9 各ビュータイプでの表示設定の変更

5-9-1 積み上げ棒グラフ

5-9-2 クロス集計

Column 「Visualization」のセオリーを活用すればTableauがもっと活きる! 258

第6章 Tableauの動作が遅いときのパフォーマンスチューニング

6-1 ボトルネックを特定する

6-1-1 性能に影響を与える要因を理解する

6-1-2 ボトルネック候補の絞込み方法

6-2 性能改善に向けた対処を行う

6-2-1 性能改善における基本的な考え方

6-2-2 効率的なデザイン

6-2-3 効率的な計算ロジック

6-2-4 効率的なフィルタリング

6-2-5 効率的なデータ取得・結合

6-2-6 推奨事項のまとめ

第7章 もっと活用したい! Pythonとの連携

7-1 TableauとPythonによる機械学習

7-1-1 TabPy

7-1-2 TabPyの環境構築

7-1-3 Tableauの基本機能によるクラスタリング

7-1-4 Pythonによるクラスタリング

7-1-5 Tableauによる線形回帰

7-1-6 Pythonによる重回帰

7-1-7 Pythonによる返品の判定

7-2 TableauをAPIで操ろう

7-2-1 データ作成の自動化

7-2-2 Web上のデータ活用(Web Data Connector)

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