Tableauの使い方のおすすめ本・書籍 – 入門から応用 (ビジュアライゼーション、データ分析もできる)

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Tableauを使ってみよう!

データ分析やデータビジュアライゼーションの発展によって、更に注目されている「Tableau:タブロー」

Tableauの学習を開始したい時には、 +1200ページのユーザーマニュアルが掲載されているTableauヘルプをWebサイトを参照することができますが、体系的な学習をする場合は視覚化と分析から書籍から始められることが良いでしょう。今回は「Tableau:タブロー」の関連書籍を日本語書籍、英語書籍ともに紹介します。分析よりの書籍もあれば、視覚化に特化したもの、また両方をシームレスに繋ぐ書籍も入門から応用まで揃えております。どこに重点を置くかで1冊を決めましょう。

目次 – Tableauによる最強・最速のデータ可視化テクニック ~データ加工からダッシュボード作成まで~

シンプルな作業でここまでできる!

本書は良く調べて書かれていて、章構成が良く、本そのものの配置などのデザインが取り組みやすいです。本にそって実践しながら進められて、グラフごとにまとまっているので使いやすい本です。Tableauの基本を学ぶのに役立ちます。

はじめに

Tableauとは、「使いやすさ」が評価されているデータ可視化ツールです。誰でも簡単にデータにアクセスし、図表やダッシュポードを仕上げて、共有できます。対象となるユーザーは、データを扱うすべての人です。学生からデータサイエンティストまで、世界中のあらゆる業界・業種 で、Tableauは採用されています。定期的に作成する定型の分析レポートから、データから問題や知見を発見する単発的な分析まで、様々な用途に向いています。一度レポートを作成すれば自動的に更新できるので、時間や工数が大幅に削減でき、生産性向上に直結します。可視化したことからさらなる疑問が生じても、すぐに可視化した答えが出せるので、スピーディーなアクションにつなげられるでしょう。

またTableauは、本物のデータストーリーテリングがしやすいツールです。データストーリー テリングとは、データを基にした事実を列挙するだけでなく、流れのあるストーリーにして説明することをいいます。Tableauでは、柔軟にデータの見せ方を変えることができ、効果的に図表間を連動する様々な仕掛けを作れます。可視化を1つの資料として人間がストーリーを語るのではなく、データ自らに論理的な説得力のある説明をさせることができる。これが、Tableauの大きな特徴であるといえます。
本書では、一通りTableauの基本が理解できることを目的としています。Tableau Prep Builderでデータを適切な形式に変換し、Tableau DesktopまたはTableau Server・Tableau OnlineのWeb編集部分で、基本の図表を作成していきます。初学者でもわかりやすいように、1 つ1つのステップを丁寧に記載しました。

Excelで繰り返し同じレポートを作成する方、帳票で数字を取りまとめているけれどもっとわ かりやすく示したい方、単発的に行うアドホック分析に取り組みたい方など、業務でデータを扱いながら、その業務の改善やデータで新しいことにチャレンジしたい方に、ぜひ本書を読んで役立てていただきたいと思います。
Tableauは「セルフサービスBI」と自称しているだけあって、ユーザーが自分自身で学習でき る情報がインターネット上に数多く存在しています。そうした情報を調べながらマスターすることも可能ですが、本書では、手間をかけずに短期間で習得できるよう、最初に知っておくべき必要な情報をかいつまんでまとめました。

データを自在に見せられる人材は、ますます需要が高まっています。欧米の転職市場では、 Tableauのスキルを求める案件は好条件が多く、日本でも好条件の案件が出始めています。業務を理解していてデータを扱える人は、さらに希少です。本書が、読者の皆さまの業務および個人のキャリアに貢献できることを願っています。
松島七衣

目次

本書の使い方
付属データのご案内
会員特典データのご案内

Chapter 1 Tableauの概要
1.1 Tableauの製品体系
1.1.1 Tableau Desktop
Tableau Desktopのパブリッシュ機能
1.1.2 Tableau Prep Builder
1.1.3 Tableau ServerとTableau Online
Tableau ServerとTableau Onlineの違い
1.1.4 Tableau Reader
1.1.5 Tableau Mobile
1.1.6 Tableau Public
1.2 Tableau のライセンス体系
1.2.1 企業・個人向けの3つのライセンス
導入例と運用方法
1.2.2 学生・教員向けのライセンス
1.2.3 非営利団体向けのライセンス
1.3 Tableau 画面の名称と用語
1.3.1 Tableau Desktopの操作画面
[データソース]ページ
[シート]タブ
1.3.2 Tableau Prep Builderの操作画面

Chapter 2 チャートの作成
2.1 チャートタイプの一覧
2.1.1 基本チャート
2.1.2 基本チャートの組み合わせ
2.1.3 表計算のチャート
2.1.4 日付型データを利用した表計算のチャート
2.1.5 地図
2.1.6 集計表
2.2 基本チャート
2.2.1 棒グラフ+初めてのグラフ作成
「サンプル・スーパーストア.xls」への接続
作成方法1:ダブルクリックして作成
作成方法2:[表示形式]を使って作成
作成方法3:ドロップして作成
集計の変更方法1:シェルフに入れたフィールドの集計方法を変更
集計の変更方法2:デフォルトの集計方法を変更([TD] のみ)
集計の変更方法3:集計方法を指定してドロップ
2.2.2 折れ線グラフ
パターン1:日付の階層を使って年・月の推移を表す
パターン2:月別傾向を表す
パターン3:連続的な年月の推移を表す
2.2.3 積み上げ棒グラフ(帯グラフ)
2.2.4 積み上げ面グラフ
2.2.5 散布図
さらにメジャーを加える・
ディメンションを加える
2.2.6 ツリーマップ
2.2.7 円グラフ –
複数のメジャーで分ける
2.2.8 ヒストグラム
2.2.9 箱ヒゲ図
2.3 基本チャートの組み合わせ
2.3.1 1つの軸で複数メジャーを扱う表現
2.3.2 複合グラフ(二重軸で複数メジャーを扱う表現)
方法1:ビューにドロップ・
方法2:シェルフで二重軸を指定
2.3.3 スパークライン
ディメンションの項目でグラフを並べる
複数のメジャーでグラフを並べる
2.3.4 スモールマルチプル
2.3.5 ガントチャート
2.3.6スロープグラフ
2.3.7 ドーナツチャート
2.3.8 並列棒グラフ
2.3.9 ブレットチャート
[表示形式]を使用して作成
[表示形式]を使用せずに作成
2.3.10 Bar in Barグラフ
2.4 表計算のチャート・
2.4.1 100%帯グラフ
2.4.2 100%積み上げ面グラフ
2.4.3 滝グラフ(ウォーターフォールチャート)
2.4.4 パレート図
製品の「売上」累計比率を示す
「製品名」を表示したまま「売上」を棒グラフで重ねる
「製品名」を割合に変換して「売上」を棒グラフで重ねる
2.4.5 管理図
2.5 日付型データを利用した表計算チャート
2.5.1 累計
[次を使用して計算]を利用
[表計算の編集]を利用
2.5.2 差
日付フィールドが不連続の場合
日付フィールドが連続の場合
2.5.3 移動平均
2.5.4 前年比成長率と前年比
2.5.5 バンプチャート(順位変動グラフ)
ランキングを1から表示する
各マークに円やラベルを表示する
2.6 地図
2.6.1 シンプルなマップ
地理的なフィールドからマッピング
地図の操作方法
2.6.2 比例シンボルマップ(円と色で表現するマップ)
2.6.3 色塗りマップ
利益(メジャー)で色塗り
地域(ディメンション)で色塗り
2.6.4 密度マップ
2.6.5 二重軸マップ(レイヤーマップ)
2.7 集計表
2.7.1 クロス集計表(テキストテーブル)
2.7.2 ハイライト表
1つのメジャーで色をつける
それぞれのメジャーで色をつける
2.7.3 ヒートマップ

Chapter 3 データの整備
3.1 データ接続
3.1.1 Tableau Desktopによるデータの接続
[ファイルへ]からの接続
[サーバーへ]からの接続
[保存されたデータソース]からの接続
Excelファイルへの接続
3.1.2 Tableau Server・Tableau Onlineによるデータの接続
3.1.3 ライブ接続と抽出接続
ライブ接続と抽出接続の選択基準
3.1.4 抽出接続のポイント
完全更新と増分更新
抽出データを減らすコツ
Tableau Desktopで抽出ファイルを更新
3.1.5 データソースフィルター
3.2 接続するデータのもち方
3.2.1 ピボット
3.2.2 データインタープリター
3.3 複数データの組み合わせ
3.3.1 結合
結合句と結合タイプについて
異なるデータソース上のデータを結合するクロスデータペース結合
3.3.2 ユニオン
手動のユニオン
ワイルドカードのユニオン
データによってフィールド名が異なるときはマージ機能を利用
3.4 データの保存
3.4.1 データのファイル形式:.tdsと.tdsx
データソース(.tds)
パッケージドデータソース(.tdsx)

Chapter 4 フィールドの整備
4.1 データ型の確認と変換
4.1.1 データ型の確認と変更
4.1.2 日付型への変更
データ型を[日付]や[日付と時刻]に指定
DATEPARSE関数を利用
日付型に型変換する関数を利用
4.1.3 会計年度の変更
年度や月で表す場合
年度や月より細かい日付レベルで表す場合
4.2 フィールドの理解
4.2.1 メジャーとディメンション
4.2.2 連続と不連続
連続
不連続
4.2.3 メジャーネームとメジャーパリュー
4.3 [データ]ペインの整理
4.3.1 フィールドの検索・名前の変更・非表示
フィールドの検索
フィールド名の変更
フィールドの表示・非表示の切り替え
4.3.2 フィールドのフォルダー管理
フォルダーの作成とフィールドのフォルダーへの移動
4.3.3 階層
4.4 フィールドの作成
4.4.1 計算フィールドの作成
4.4.2 グループ
[データ]ペインからグループを作成
ビューでグループを作成
4.4.3 セット
[データ]ペインからセットを作成(固定セット・変動セット)、編集
ビューからセットを作成(固定セット) In/Outで表現
Inのメンバーで表現
4.4.4 結合セット、

Chapter 5 ビジュアライゼーションの周辺効果
5.1 マーク
5.1.1 [詳細]による視覚効果
5.1.2 [ラベル]による視覚効果
5.1.3 [サイズ]による視覚効果
5.1.4 [色]による視覚効果
不連続フィールドと連続フィールドの違い
色の編集
5.1.5 [ツールヒント]による視覚効果
5.2 フィルターとページ
5.2.1 ディメンションフィルターとメジャーフィルター
ディメンションフィルター
メジャーフィルター
5.2.2日付フィルター
「相対日付」フィルター
「日付の範囲」フィルター
年、四半期、月、年/月など
5.2.3 ページ
変化の軌跡を表示したい場合
5.3 並べ替え
5.3.1 基本的な並べ替え
メジャーが1つの場合の、ビュー上での並べ替え
メジャーが複数の場合の、ビュー上での並べ替え
手動による、ビュー上での並べ替え
ダイアログボックスでの並べ替え
5.4 書式設定
5.4.1 ワークブックレベルでの書式設定
5.4.2 シートレベルでの書式設定
5.4.3 フィールドレベルでの書式設定
[既定のプロパティ] でデフォルト表示を変更
数値形式の表示単位の変更方法
5.4.4 ビューで使用中のフィールドの書式設定
5.4.5 軸の範囲の変更
軸の範囲の固定
項目ごとに軸の範囲を最適化
5.5 分析機能の活用
5.5.1 定数線、平均線
定数線
平均線
5.5.2 傾向線
5.5.3 予測
5.5.4 クラスター

Chapter 6 ダッシュボードとストーリーの作成
6.1 ダッシュボード作成の基本
6.1.1 ダッシュボードの作り方
ダッシュボードのサイズの指定方法
6.1.2 フィルターを他のシートに適用
6.1.3 オブジェクトの利用
シートやオブジェクトの配置方法
水平方向と垂直方向のオブジェクト
[テキスト] オブジェクト、[イメージ] オブジェクト
[空白] オプジェクト
[Webページ] オブジェクト
[ボタン] オブジェクト
6.1.4 レイアウトの設定
6.1.5 デバイス別のサイズ設定
6.2 アクションの活用
6.2.1 フィルターアクション(1クリック)
6.2.2 フィルターアクション (詳細設定)
6.2.3 ハイライトアクション
アクションによるハイライト
6.2.4 URLアクション
6.2.5 シートに移動
6.3 ストーリー
6.3.1 ストーリーの作り方
6.3.2 ストーリーの使い方

Chapter 7 ワークブックの共有とエクスポート
7.1 ワークブックの保存・ダウンロード・共有
7.1.1 ワークブックの保存形式(.twbと.twbx)
ワークブック(twb)
パッケージドワークブック(twbx)
7.1.2 ファイルで保存
7.1.3 パブリッシュして保存(Tableau Desktop 5 Tableau Server • Tableau Online)
7.1.4 Web上で保存(Tableau Server.Tableau Online)
7.1.5 ファイルで保存(Tableau Server.Tableau Onlineからダウンロード)
7.1.6 ビューの共有
7.2 バージョン間の互換性
7.2.1 バージョン互換性の考え方
Tableau Desktop Tableau Reader CO
Tableau Server.Tableau Onlineでの確認
7.2.2 Tableau Desktopのワークブックを異なるバージョンの製品で共有
7.2.3 Tableau Desktop Tableau Server Tableau Online
新しいバージョンの場合
7.3 データや画像のエクスポート
7.3.1 元データのエクスポート
Tableau DesktopでCSV形式にエクスポート
Tableau Desktopでデータソース(.tds..tdsx)形式にエクスポート
Tableau Server.Tableau Onlineでデータソース(.tdsx)形式に
エクスポート
7.3.2 表示データのコピーとエクスポート
Tableau DesktopおよびTableau Readerでのデータのコピー
Tableau Desktop・Tableau Readerで表示したデータを AccessまたはCSVに
エクスポート
Tableau Desktop Tableau Readerで表示したデータを Excelにエクスポート
Tableau Server.Tableau Onlineで表示したデータをCSVにエクスポート
7.3.3 画像のコピーとエクスポート
Tableau DesktopおよびTableau Readerで画像としてコピー
Tableau DesktopおよびTableau Readerでシートを画像として
エクスポート
Tableau DesktopおよびTableau Readerでダッシュボードを画像として
エクスポート
Tableau Desktops & Tableau Reader PDF・PowerPointにエクスポート
Tableau Server.Tableau Onlineで画像をエクスポート

Chapter 8 Tableau Prep Builderによるデータ準備
8.1 インプットステップ(データ接続)
8.1.1 データ接続
接続画面の詳細
8.1.2 ユニオン (インプットステップ)の作成
8.1.3 データインタープリターの利用
8.2 クリーニング作業
8.2.1 [プロファイル]ペインと[データ]グリッド
[ステップの追加]
[プロファイル]ペインと[データ] グリッドの概要
8.2.2 [フィルター]
8.2.3 [グループ化]
8.2.4 [クリーニング]
8.2.5 [値の分割]
8.2.6 クリーニング作業の確認と変更
8.3 ユニオン、
8.3.1 ユニオンの方法
8.3.2 一致していないフィールドをマージ
8.4 結合
8.4.1 結合の方法
[結合のタイプ] を変更
8.4.2 一致していない項目を共通化する
8.5 集計
8.5.1 集計の方法
8.5.2 日付レベルでさらに集計
8.6 ピボット
8.6.1 列から行へのピボット
フィールドを指定する場合
ワイルドカードで指定する場合
データの結合
8.7 出力とフローの保存
8.7.1 フローをファイルとして出力
フローの出力方法
8.7.2 Tableau Server・Tableau Onlineにパブリッシュ
8.7.3 Tableau Desktopでプレビュー
8.7.4 ファイルの保存とファイル形式(.tflと.tflx)

Chapter 9 最新データを表示させるための運用方法
9.1 Tableau Desktop Tableau Server・Tableau Onlineを組み合わせた運用
9.1.1 最新データを表示させるための仕組み
9.1.2 データの自動更新、最新データ表示のための手順
データソースを含めてワークブックをパブリッシュする場合
データソースとワークブックを別々にパブリッシュする場合
9.1.3 Tableau Bridgeの利用
Tableau Bridgeのインストールと起動
パブリッシュ済みのデータソースに対して設定する場合
9.2 Tableau Prep Builder とTableau Server・Tableau Onlineを組み合わせた運用
9.2.1 Tableau Prep Builderを使った運用の仕組み
Tableau Prep Conductorでフローファイルをパプリッシュ
9.2.2 パブリッシュするための手順
フローファイルをパプリッシュするための手順

Chapter 10 その他のTableau利活用
10.1 Tableau Public の利活用
10.1.1 Tableau Publicへの登録
10.1.2 パブリッシュ
Tableau Publicにパプリッシュする際の注意点
パブリッシュしたワークブックの設定
10.1.3 共有
10.1.4 参考となるワークブックを検索
10.2 データを変更して再利用
10.2.1 データの接続先を変更
Tableau Desktopでデータの接続先を変更
Tableau Server.Tableau Onlineでデータの接続先を変更・
Tableau Prep Builderでデータの接続先を変更
10.2.2 データソースの置換
Tableau Desktopでデータソースを置換
Tableau Prep Builderでデータソースを置換
10.3 その他の情報
10.3.1 Tableau Trust
10.3.2 Tableau Community
Forums
User Groups
Ideas
10.3.3 イベント
10.3.4 サポート体制

索引

本書の使い方

本書の構成と対応製品について
本書は、Tableauについての基本的な内容を理解し、基本操作が一通り身につくように構成さ れています。各章や各節の冒頭で説明する内容を紹介し、初学者でもわかりやすいように各ステップを丁寧に記載しています。また、本文の補足事項として、次の内容を掲載しています。

【本書の執筆環境と本書をご利用いただく際の注意事項】
本書は次の環境で執筆、動作検証しています。なお、ディスプレイの解像度はご利用の環境に よって異なるため、本書の画面ショットの様子とお客様がご利用の環境の様子が異なって見える 場合がございます。あらかじめご了承ください。
・Windows 10 Pro
・Tableau Desktop 2019.2
・Tableau Online 2019.2
・Tableau Tableau Server 2019.2
・Tableau Prep Builder 2019.2
Tableauは日々アップデートされる製品です。本書は本書執筆時点の内容に基づいているため、 本書に記載した内容は、お客様が本書を利用される際には異なっている場合がございます。あらかじめご了承ください。
【本書の画面ショット、キー操作について】
本書の画面ショットやキー操作は原則としてWindows、画面ショットの多くはTableau Desktopのものです。WindowsとMacでキー操作が異なる箇所については、Macについてもできるだけ言及するようにしておりますが、紙面の都合上、割愛している部分もございます。Macをご利用のお客様は下表を参考に必要に応じて読み替えてください。
Windows | [Ctrlキーを押しながらクリック
Mac | [Command]キーを押しながらクリック
Windows | 右クリックしながらドラッグ/ドロップ
Mac | [Control]キーを押しながらドラッグ/ドロップ

【本書で使用するデータについて】
本書では、主に以下に述べる「サンプル – スーパーストア.xls」と「付属データ」のデータを 使って操作解説を行っています。データを特に指定せずに説明している場合もございます。 なお、本書の手順に沿って作成した図や表を収録したデータは提供しておりません。

◎サンプル – スーパーストア.xls
本書では、作図や作表する際、多くの章でTableau Desktopのインストール時に含まれるExcel ファイル「サンプル スーパーストア.xls」という小売店の「注文」のデータを使っています。「サ ンプル – スーパーストア.xls」への接続方法については、2.1.1や3.1.1をご覧ください。なお、本書執筆時点でTableau Desktopに同梱されている「注文」のデータは、「オーダー日」が2015年から2018年の4年間になっています。ご利用のバージョンによってはこ  の期間が 2014年から2017年などとなっていて、本書のものとは異なります。しかし、日付 が違うだけで データの値は同じです。ご利用環境の「注文」のデータの期間が異なる場合は、「何年目のデータなのか」に注目して適宜読み替えてください。
◎付属データ
Chapter3、Chapter4、Chapter8では本書の「付属データ」を使用して説明している箇所が あります。「付属データ」は翔泳社のWebサイトからダウンロードしてご利用いただけま す。ダウンロード方法については、後述する「付属データのご案内」をご覧ください。

| 付属データのご案内
Chapter3、Chapter4Chapter8で使用する本書の「付属データ」は、以下のWebサイトか らダウンロードできます。
https://www.shoeisha.co.jp/book/download/9784798159744
※付属データのファイルは.zipで圧縮しています。ご利用の際は、必ずご利用のマシンの任意の場所に解凍してください。
| 会員特典データのご案内
本書では、紙面の都合上、書籍本体の中では紹介しきれなかった内容を追加コンテンツとして PDF形式で提供しています。会員特典データは、以下のWebサイトからダウンロードできます。
◆入手方法
①以下のWebサイトにアクセスしてください。 https://www.shoeisha.co.jp/book/present/9784798159744
②画面に従って、必要事項を入力してください。無料の会員登録が必要です。
③表示されるリンクをクリックし、ダウンロードしてください。
◆注意
※会員特典データのダウンロードには、SHOEISHA ID(翔泳社が運営する無料の会員制度)への会員登録が必要です。詳しくは、Webサイトをご覧ください。
※付属データおよび会員特典データ(以下、ダウンロード特典)に関する権利は著者および株式会社翔泳社が所有しています。許可なく配布したり、Webサイトに転載したりすることはできません。
※ダウンロード特典の提供は予告なく終了することがあります。あらかじめご了承ください。
◆免責事項
※ダウンロード特典の記載内容は、本書執筆時点の内容に基づいています。
※ダウンロード特典の提供にあたっては正確な記述につとめましたが、著者や出版社などのいずれも、その内容に対してなんらかの保証をするものではなく、内容やサンプルに基づくいかなる運用結果に関しても いっさいの責任を負いません。

目次 – できる100の新法則 Tableau タブロー ビジュアルWeb分析 データを収益に変えるマーケターの武器 できる100の新法則シリーズ

トップコンサルタントの100のコツ!

会社でこれからTableauを使う人におすすめの一冊です。Tableauの使い方とWebサイトアクセス解析の紹介、コーホート分析の説明があります。どのようにビジュアライズするかの基本的な指南書として役立つこと間違いなしです。

木田和廣 (著), できるシリーズ編集部 (著)
出版社: インプレス (2016/9/15)、出典:出版社HP

 

まえがき

Tableauを初めて知ったのは、2013年11月、米国サンフランシスコにおけるGoogleアナリティクス認定パートナーとの打ち合わせの席でのことでした。

当時、私は自社がパートナーとなるための最終ステップとして、Google本社で口頭試問を受けるために出張していました。せっかくなので米国の同業者事情を知りたいと、半ば飛び込みで時間を作ってもらい、現地のパートナー他社にヒアリングをしていたのです。「御社ではレポーティングに、どのようなツールを使っていますか?」−そうした私の問いに対して見せてくれたのがTableauです。
おそらく10分弱だったかと記憶していますが、私に衝撃を与えるには十分な時間でした。日付ディメンションの自在な取り扱い、ドラッグ&ドロップによるラインチャートの分割、一瞬で適用できるフィルター、あっという間のデータ更新……。「データから知見を引き出す」という知的な作業としてのWebコンサルティングにおいて、仕事の効率を高め、質を向上させるポテンシャルを強く感じました。
帰国後すぐに、まずはユーザーとしてTableauの利用を開始しましたが、あっという間にその魅力に引き込まれていきます。今ではGoogleアナリティクスの画面でデータを探索することはほぼなく、リスティング広告のデータも、SEOのデータも、すべてTableauで分析を行うことが日常となっています。
「WebマーケターにとってのTableauとは?」を比喩的に表現するとき、私は好んで次の言葉を使います。「脳に装着するパワードスーツ」。100kgの米俵を軽々と運べるパワードスーツがあるとすれば、Tableauはそれを脳に装着したかのようにデータ探索を早め、深め、広げます。そのパワーは圧倒的なため、Tableauを使えるか、使えないかで、Webマーケターとしての価値にすら差がつくと感じています。
本書がWebマーケターのみなさんとTableauの出会いのきっかけとなり、また、Tableauを早く学ぶためのお役に立てれば最高の喜びです。
2016年8月
木田和廣

木田和廣 (著), できるシリーズ編集部 (著)
出版社: インプレス (2016/9/15)、出典:出版社HP

目次

著者プロフィール/読者特典
まえがき
本書の読み方
ビジュアライズダイジェスト

序章 BIツールとTableauの基礎知識

基本1 Tableauの役割 Webマーケターを取り巻く環境とTableauの役割を理解する
基本2 Tableauの概要 Tableauの製品構成とライセンスについて理解する
コラム WebマーケターにとってのTableauとは?

第1章 データソースへの接続と結合・抽出
1 データ接続の基本
Tableauから接続できるデータソースについて理解する
2 Excel/CSVファイルへの接続
ExcelやCSVのデータを正しく取得する方法を理解する
3 ピボットの利用
クロス集計表のExcelファイルは複数列を1列にまとめる
4 データインタプリターの利用
Excelファイルの余計な行や空白行は接続時に除去する
5 データの結合
共通の列を持つ複数の表は結合してから取り込む
6 データのユニオン
時系列データのファイルはユニオンで行を追加する
7 データのブレンド
異なるデータソースは共通項目を作ってブレンドする
8 Googleアナリティクスへの接続
Googleアナリティクスへの接続時は分析目的を意識する
9 2つのGoogleアナリティクスへの接続
複数サイトの同時分析ではディメンションを一致させる
10 Googleスプレッドシートへの接続
Googleスプレッドシートはアドオンと併せて活用する

11 Google BigQueryへの接続
クラウド大規模DBに格納したビッグデータを可視化する
12 リスティング広告のデータへの接続
リスティング広告の分析にはファイル接続を活用する
13 データソースの置換
整形済みのデータソースを再利用して準備を効率化する
14 抽出ファイルの作成と設定
必要なデータを抽出してビジュアライズを高速化する
15 データソースフィルターの設定
リアルタイムな分析でのデータ量を削減する
16 日付のプロパティの調整
レポートの開始日は年度や営業日に合わせる
コラム Garbage in, garbage out.

第2章 ディメンションとメジャーの整形

17 ディメンションとメジャーの名前の変更
データの項目名は誰でもわかる名前にする
18 ディメンションとメジャーのフォルダー分け
同じ種類のデータはまとめて一覧性を高める
19 ディメンションとメジャーの切り替え
数値のディメンションを指標として活用する
20 ディメンションメンバーへの別名の付与
ディメンション内の冗長な項目名には別名を付ける
21 ディメンションの階層化
チャネルや地域は階層化してドリルダウンを実現する
22 ディメンションへの地理的役割の付与
都道府県のデータは地図での可視化に活用する
23 ディメンションの結合
2つのディメンションの掛け合わせは結合で実現する
24 ディメンションの分割
文字列による分割で独立したディメンションを作成する
25 メジャーの集計方法の変更
集計方法の違いによるメジャーの値の変化を理解する
26 メジャーの数値形式の変更
メジャーの値には適切や単位や形式を設定する
27 グループの作成
細かいディメンション項目はグループ化して数を絞る
28 セットの作成
条件でまとめられる項目はセットで分類する
29 ビンの設定
ヒストグラムはビンの調整で収まりのいい形に整える
30 ビューに対するフィルターの適用
注目させたいデータはフィルターで絞り込む
31 フィルターのオプションとコンテキストフィルター
意図どおりにデータを見せる高度なフィルターを理解する
32 連続と不連続による表示の変化
データの見え方を左右する連続と不連続を理解する
33 計算フィールドの作成
直帰率やコンバージョン率は計算式で正確な値を求める
34 計算フィールドによるディメンションの整形とグルーピング
ビジュアライズの障害となる不整形なデータに対処する
35 計算フィールドの応用
合目的なデータを作るさまざまな計算式を理解する.
コラム 覚えておきたい正規表現

第3章 多彩な表現を使ったビジュアライズ
36 ワークシートの基本操作
ビジュアライズの土台となるワークシートを理解する
37 折れ線グラフの作成
日別セッション数の推移でグラフの基本を理解する
38 クロス集計表の作成
リスティング広告の主要指標で集計表の基本を理解する
39 グラフの分割
影響度の高いセグメントはグラフを分割して見つける
40 二重軸と軸の同期
複数の指標の変動は二重のグラフで表現する
41 標準偏差の分布帯と平均線の追加
グラフに標準偏差を重ねて異常値を明確にする
42 棒グラフと円グラフの作成
メディア別コンバージョン数で棒・円グラフの基本を理解する
43 ディメンションメンバーの並べ替え
階層化されたビューはひと手間かけて並べ替える
44 ディメンションメンバーのビューからの除外
重要度の低い項目は除外してノイズを抑える
45 ビューのタイトルの動的な変更
月別の推移を表すビューにはタイトルに「前月比」を付ける
46 グラフの色の動的な変更
増減や異常値の把握には色を最大限に活用する
47 凡例ハイライトとデータハイライター
注視させたい項目はハイライトで目立たせる
48 色塗りマップの作成
都道府県別コンバージョン率は地図の色分けで表現する
49 色の調整
はっきりと区別したい色はパレットと段階を指定する
50 積み上げ棒グラフの作成
メディアの構成比は棒グラフの色分けで表現する
51 並列棒グラフの作成
2つの階層での比較には並列棒グラフを活用する
52 ヒストグラムの作成
日別セッション数の分布はヒストグラムで表現する
53 ツリーマップの作成
量と質の同時比較にはツリーマップを活用する
54 散布図の作成
2つの指標の相関は散布図で検証する
55 散布図の表現方法の調整
相関の有無の検証は表現方法や傾向線で工夫する
56 ハイライト表の作成
セグメント別CVRの高低はハイライト表で理解する
57 パレート図の作成
売上貢献度の高い商品はパレート図で明らかにする
58 箱ひげ図の作成
曜日別の指標のばらつきは箱ひげ図で分析する
59 パラメーターの作成とフィルターでの利用
上位〇件や特定日の表示はパラメーターで実現する
60 書式設定
ワークブックやシートには見やすい書式を設定する
61 エクスポート
ビューの外部利用にはExcel/PDF出力で対応する
コラム 表情の異なるマップを描ける「Mapbox」

第4章 ダッシュボードでの一覧化と共有
62 ダッシュボードの概要
見やすいダッシュボードの要件を理解する
63 ダッシュボードの作成とワークシートの配置
ダッシュボードの各要素は画面を有効活用して配置する
64 ダッシュボードのサイズ変更とデバイス最適化
ダッシュボードのサイズは閲覧環境に合わせて定義する
65 ワークシート以外のオブジェクトの配置
ダッシュボードを補足する4つのオブジェクトを理解する
66 ダッシュボードのフィルターアクション
複数のシートを動的に絞り込むフィルターを用意する
67 ダッシュボードのURLアクション
キーワードやLPの分析にはページ確認用の仕掛けを作る
68 ダッシュボードのハイライトアクション
混み合ったビジュアライズはハイライトの工夫で見やすくする
69 ストーリーの作成
流れで見せたいビューはストーリーとしてまとめる
70 ビジュアライズの共有
ワークブックを共有する2つの方法を理解する
71 Tableau Readerでの閲覧
無償のリーダーアプリを社内共有に活用する
72 Tableau Onlineへのパブリッシュ
ブラウザーでアクセスできる分析環境を用意する
73 Tableau Onlineでのユーザー設定
ビジュアライズの共有には閲覧ユーザーを作成する
74 Tableau Onlineでのワークブックの作成・編集
パブリッシュ済みのデータはオンラインで手直しする
75 Tableau Onlineでのデータ更新の自動化
定期レポートはサーバーでの自動更新を設定する
76 相対日付フィルターとTableau Onlineでの自動更新
常に「直近31日間」の表示で定期チェックを効率化する
コラム 時には使いたいチャーミングなビジュアル表現

第5章 知見を導く高度なビジュアライズ
77 簡易表計算による累計の表現
月途中のアクションは指標の「累計」から判断する
78 簡易表計算による構成比の表現
実数と構成比を並べて正しい傾向を把握する
79 簡易表計算による移動平均の表現
中期的な時系列データは移動平均で可視化する
80 簡易表計算によるランクの表現
ページビュー数の多い記事はランキングチャートで推移を見る
81 セットによる貢献度の分析
特定コンテンツのCV貢献度はセットで分けて比較する
82 ブレットグラフによる予実差異の分析
目標への到達度はブレットグラフで表現する
83 バーインバーチャートによる予実差異の分析
目標の達成・未達はバーインバーチャートで描く
84 ウォーターフォールチャートによる収益差異の分析
商品カテゴリ別の前月比は滝グラフで分析する
85 パラメーターによる日付レベルの切り替え
期間が重要なレポートでは日や月の切り替えを用意する
86 パラメーターによるディメンションの切り替え
動的なセグメント選択で分析の切り口を増やす
87 パラメーターによるダイナミック散布図の作成
多数の指標の相関は動的な散布図で網羅する
88 パラメーターによる動的なファンチャートの作成
基準日からの成長率はファンチャートで求める
89 ヒットベースデータとLOD式によるコホート分析
ユーザーの再訪問の傾向はコホート分析で検証する
コラム Tableau 10から「クラスター分析」が標準機能に

第6章 成果の改善につながる分析アイデア
90 検索順位からの要改善ページの発見
ページのタイトルと概要は「検索順位×CTR」で評価する
91 ランディングページからの高CVR導線の発見
目的達成効率の高い導線は「2ページ目」から見つける
92 既訪問回数に基づくりマーケティング施策立案
再訪を促す広告施策は「セッションの数」から判断する
93 ビッグファネルによるボトルネックの発見
ECサイトの弱点は「ビッグファネル」から探し出す
94 タイムターゲティングの伸びしろの発見
CVRが高まる「曜日×時間」はハイライト表で可視化する
95 累計ページビュー数による人気記事の発見
コツコツとPVを稼ぐ記事は累計で正しく評価する
96 モーション散布図によるリスティング広告の検証
キャンペーンの運用履歴は時系列の散布図で明解にする
97 地図と円グラフによるグローバルSEOの検証
国別の自然検索流入は地図上の円グラフで表現する
98 多数の指標を見渡すスパークラインの表現
リスティング広告のトレンドはスパークラインで一望する
99 GSCとGAのデータ結合によるSEO施策立案
検索からのCV改善にはLPで結合したデータを使う
100 季節変動を吸収した中期トレンドの表現
1年間の指標推移はZチャートで全体像を描く
コラム さらなる情報源を求めて

索引

本書は、2016年8月時点での情報を掲載しています。
「できる」「できるシリーズ」は、株式会社インプレスの登録商標です。
本書に記載されている製品名やサービス名は、一般に各開発メーカーおよびサービス提供元の商標または登録商標です。
なお、本文中にはTMおよび®️マークは明記していません。

Copyright © 2016 Kazuhiro Kida and Impress Corporation. All rights reserved.
本書の内容はすべて、著作権法によって保護されています。著者および発行者の許可を得ず、転載、複写、複製等の利用はできません。
よび発行者の許可を得ず、転載、

本書の読み方

 

●タイトル
新法則の目的や身に付けるポイントをまとめています。
●解説
新法則の内容を理解しやすく解説しています。
●操作手順
該当する画面を表示するためにクリックするメニューと、実際の操作手順を解説しています。

●HINT
解説を補足する内容や関連情報などを紹介します。
●アドバイス
新法則の要点を筆者からのアドバイスとしてまとめています。
●関連
関連性が深く、続けて読むと理解が深まる新法則を紹介します。

※ここで紹介している紙面はイメージです。実際の本書紙面とは異なります
●用語の使い方
本文中で使用している用語は、基本的に実際の画面に表示される名称に則っています。
●本書の前提
本書は「Tableau Desktop 10 Professional Edition」と「Windows 10」「Google Chrome」がインストールされているパソコンで、インターネットに常時接続されている環境を前提に画面を再現しています。

ビジュアライズダイジェスト

本書には、Tableauで作成したさまざまな「ビジュアライズ」が登場します。ここでは色が重要な意味を持つものを中心に、その一部を紹介します。多くのビジュアライズは練習用ファイル(2ページを参照)としてもダウンロード可能です。

デバイスカテゴリ別、ユーザータイプ別の推移を把握

日別セッション数の折れ線グラフを、デバイスカテゴリの色、ユーザータイプの左右で分割。ある指標をセグメント別に見る基本テクニックです。

関連 新法則39
影響度の高いセグメントはグラフを分割して見つける

動的に変化する色で増減や異常値をわかりやすく

リスティング広告の月別表示回数を示す左側の折れ線グラフは、前月比プラスなら青、マイナスなら赤に変化します。月別CTRを示す右側の棒グラフは、直近12か月の平均値から標準偏差の分、離れた値を異常値と見なし、動的に塗り分けます。

関連 新法則46
増減や異常値の場には色を最大限に活用する

日々の変動に平均的なパフォーマンスの範囲を重ねる

標準偏差の分布帯と平均線を日別セッション数の折れ線グラフに追加。通常起こり得る範囲の変動を明確にし、異常値の発見を容易にします。

関連 新法則41
グラフに標準偏差を重ねて異常値を明確にする

はっきりと塗り分けた地図で好不調を明確に

地理的な関係を把握しやすい色塗りマップのビジュアライズを、オレンジからブルーに変化する4段階で色分け。都道府県ごとのコンバージョン率の高低が一瞬でわかります。

関連 新法則49
はっきりと区別したい色はパレットと段階を指定する

キャンペーンごとのクリック数とCPAを同時に表現

面積に量的な指標(クリック数)、色に質的な指標(CPA)を割り当てたツリーマップを作成。効率の良い/悪いリスティング広告のキャンペーンが浮かび上がります。
関連 新法則53
量と質の同時比較にはツリーマップを活用する

起きていることの全体像を「ダッシュボード」に集約

Tableauで作成したビジュアライズ(ワークシート)は、ダッシュボードとして1画面にまとめられます。必要な情報をひと目で理解でき、情報共有や意志決定に生かせます。

関連 新法則63
ダッシュボードの各要素は画面を有効活用して配置する

メディア別の実数と構成比を並べて可視化

月別セッション数に占めるorganic、cpc、referralなどの内訳を積み上げ棒グラフで表現。100%積み上げ棒グラフと並べることで、新しい気付きが得られます。

関連 新法則78
実数と構成比を並べて正しい傾向を把握する

ページビュー数トップ10記事の順位変動を把握

ページごとのパフォーマンスの把握には、ランキングチャートが有効です。「1位のページは前月も前々月も1位だったのか?」に答えるビジュアライズになります。

関連 新法則80
ページビュー数の多い記事はライキングチャートで推移を見る

予実差異の分析に「ブレットグラフ」を取り入れる

実績を表す棒グラフに、目標のラインとバンド(分布帯)を重ねた表現がブレットグラフです。「目標の90~100%の範囲に到達したか?」などを表すのに適しています。

関連 新法則82
目標への到達度はブレットグラフで表現する

目標達成の可否を「バーインバーチャート」で明確化

同じく予実差異の分析に役立つ表現にバーインバーチャートがあります。重なった2本のバーで、実績が目標を上回ったかどうかを端的に表せます。

関連 新法則83
目標の達成・未達はバーインバーチャートで描く

収益差異へのインパクトをカテゴリごとに分析

売り上げの増減への影響が大きい商品カテゴリを把握するには「ウォーターフォールチャート」(滝グラフ)が最適です。プラスなら黒、マイナスなら赤に塗り分けています。

関連 新法則84
商品カテゴリ別の前月比は滝グラフで分析する

「ダイナミック散布図」で複数の指標の相関を調べる

2つの指標における相関を確認したいとき、「パラメーター」機能を使った動的な散布図を作成すれば、1つのワークシートでさまざまな指標を切り替えられます。

関連新法則87
多数の指標の相関は動的な散布図で網羅する
ハイライト表でタイムターゲティングの有効性を検証

「曜日×時間」のコンバージョン率の高低を色の濃さで示したハイライト表を作成すれば、時間帯を指定したリスティング広告を出稿すべきかどうかを判断できます。

関連新法則94
CVRが高まる「曜日×時間」はハイライト表で可視化する

継続してPVを稼いでいる「隠れた良記事」を見つける

ブログやオウンドメディアの記事の評価は、「今月のトップ10」だけでは不十分です。公開初日からの累計ページビュー数で、長期的に読まれている記事を発見できます。

関連 新法則95
コツコツとPVを稼ぐ記事は累計で正しく評価する

 

 

 

木田和廣 (著), できるシリーズ編集部 (著)
出版社: インプレス (2016/9/15)、出典:出版社HP

目次 – Tableauで始めるデータサイエンス

データ分析もビジュアル付きで学べる!

いまはやりのBIプラットフォームTableauとPythonによる機械学習の連携について、CRISP-DMの考えに沿って説明してくれています。丁寧に記載されており、自ら実装しながら学ぶことができます。

岩橋智宏 (著), 今西航平 (著), 増田啓志 (著)
出版社: 秀和システム (2019/11/5)、出典:出版社HP

はじめに

データを活用することの重要性は分かっているものの、いざ「データサイエンス」と言われると、なんだか難しいもの、自分とは関係のないどこかの「モノ好きなヒト」がやっていることなのでは?と思う方もいらっしゃるでしょう。

この本を手にとっていただいたということは、皆さんも何らかの理由でデータを分析し、そこから価値を得たいと思われているのではないでしょうか。一方で、データの山を目の前にして、どこから手をつけたら良いのか途方にくれているという方もいらっしゃるかもしれませんね。
もしかすると、既にデータサイエンスに関する本を手に取って、コードの多さ・数式の多さにうんざりして本を閉じてしまった!という方もいらっしゃるかもしれません。実は執筆者の一人である私も、そのような一人です……。

多くのデータサイエンスの教本は、PythonまたはRのコーディングから始まるものが多く、コーディングの経験のない私にとっては、「なかなか勉強を進めるのが難しいな」、(恥ずかしながら)「ちょっと字が多くてツライな…という感覚を覚えたのも事実です。
一方で、私は仕事でBI(ビジネスインテリジェンス) ツールであるTableauを使ったデータ分析をしていて、データを分析することが楽しくて仕方ありませんでした。

Tableau はコーディングが要らず、ドラッグとドロップの操作であっという間にデータの可視化(データビジュアライゼーション)ができてしまう、とても便利なツールです。Tableauを使うとデータ分析は、ワクワクする楽しい作業にすら、なり得ます。データから事実を導き出したり、直感的な操作で「へえ、そうなんだ!」という新たな知見を得たり、単純に可視化したデータの美しさに感心したりして、データから新たな発見を得ることが感動につながります。
単なる数字の羅列だったデータが、面白いように色や形を伴って語りかけてくるような感覚を体験できるのです。

もちろん、過去と現在を可視化することに大きな価値があるのは事実ですが、データは、より多くの可能性を秘めています。機械学習やAIといったデータサイエンスの力を利用して、過去や現在だけでなく、未来予測の情報や、私たちの予想を超える新しい真実についても知ることができるではずです。
そこで、データが持っている可能性を模索するために、機械学習やデータサイエンスの学習を並行して進めていったのですが、学習を進めていくうちに、データサイエンスのプロセスの中で Tableau が持っている便利さと可視化の重要性を、再認識するようになりました。

例えば、データの理解について、Python のコードを書いて同様のことを実現することは、可能ではあります。しかしBIツールを使えば、簡単なドラッグアンドドロップ操作を数回行うことで、ほぼ考えるスピードと同時に答えが浮かび上がってきます。

データの準備についても、やはりPythonでコーディングすることも可能ですが、ツールを使ってグラフィカルにフローを作成しておけば、どの操作をどの順番で実行したのかが一目瞭然となりますし、データが更新されたとしても、同じ操作を何回も再実行することができます。

つまり、データサイエンスのプロセスの中で、楽ができるところはツールの力を使ってどんどん楽をしてしまえば良いのではないかと思うのです。
そして何より、Tableauを使えば、楽しんでデータサイエンスのプロセスに取り組むことができます。もはや苦痛ではなくて、楽しいからやる……。それだけなのです。
一方、モデルの作成については、古典的な機械学習はもちろん、ディープラーニングを含む最新のアルゴリズムが迅速に、かつ無料で利用できるPythonを利用しない手はないでしょう。

そこで、データの理解、準備についてはTableau が提供するツールを使い、モデルの作成については Pythonを、そしてその結果をビジネスに活用するためのプレゼンテーションの手段として再びTableau をというように、TableauとPythonをうまく使い分け、補完し合うことで、データサイエンスのプロセスが効率的にかつ楽しく学んでいけると考え、これを実現する本を出版したいと思ったのです。
この本は、「ちょっと難しそう」と思われがちなデータサイエンスも、Tableauなら挑戦できるのではないか?というアイデアから始まっています。

既にTableauを利用したビジュアル分析を実施していて、更に機械学習を用いた次のレベルのデータ活用にチャレンジしたい方、データサイエンスの本を買ったけれどコーディングと数学で挫折してしまった方に、特に手に取っていただきたいのです。もちろん、現在データサイエンティストとして活躍されている方でも、「Tableauを使ってもっと効率的にデータサイエンスのプロセスを回したい」「魅力的なプレゼンテーションでビジネスサイドを説得したい」と思われているのであれば、是非この本を参考にしていただければ幸いです。

◎謝辞
本書の執筆にあたり、本当に多くの方にご支援・ご教示をいただきました。また、多くの方との奇跡的なご縁で今回、執筆チームのそれぞれの活動が化学反応を起こし、書籍として実を結ぶことになりました。皆様のご支援なしには、本書の出版には至りませんでした。皆様からの多大なるご支援に心から感謝いたします。

用語の表現方法、専門用語の選定に関してアドバイスをくださった株式会社キカガク講師陣の皆様: 酒井 健三郎さん、一花 徳之さん、多森 康二さん、祖父江 誠人さん、山下公志郎さん、佐川 史隊さん
そもそもの素晴らしい機会をご提供いただいた NECの新郷 美紀さん
ユースケースのヒントとアドバイスをいただいた株式会社プリンシプル 木田 和廣さん、株式会社パッパール 鈴木 瑞人さん、株式会社SIGNATE 高田 朋貴さん

執筆の先輩としてアドバイスをいただいたTableau Japan 松島 七衣さん Tableau Japan から今回の活動を応援していただいた佐藤 豊さん、道山 修一さん、山本 千賀さん、野口 健一さん
「Tableau データサイエンス勉強会」の運営とコミュニティの活性化に貢献をいただいている幹事メンバー・ユーザーの皆様
そして、執筆メンバーの家族、パートナー、親戚の皆様にも毎日の生活の中であたたかいサポートをいただき、改めて感謝いたします。ありがとうございました!!
2019年9月 「Tableauで始めるデータサイエンス』執筆チーム一同を代表して
岩橋智宏

岩橋智宏 (著), 今西航平 (著), 増田啓志 (著)
出版社: 秀和システム (2019/11/5)、出典:出版社HP

Contents 目次

はじめに

第1章 Tableau「で」始めるデータサイエンスとは?
1.1 データサイエンスって何だろう
1.2 データサイエンスのプロセスサイクルとTableauプロダクト
1.3 Tableau って何だろう?
1.4 Tableau をインストールしてみよう!
1.4.1 インストール手順
1.4.2 留意事項

第2章 基礎体力編
2.1 可視化の基本
2.1.1 データ探索を始めよう:プロバスケット選手のショットデータを読み解く
2.1.2 データへの接続
2.1.3 時系列データの可視化
2.1.4 ショットタイプによる分析 (ツリーマップ)
2.1.5 位置情報の可視化
2.2 データ準備の基本
2.2.1 データ準備の必要性
2.2.2 Tableau Prep Builder を使ってみよう
2.2.3 Tableau Prep Builderの基本的な使い方をアメタスデータを使って学ぶ
2.3 機械学習の基本
2.3.1 機械学習とは
2.3.2 Pythonの基礎
2.3.3 Pythonによるデータ操作
2.3.4 Pythonによる機械学習の実装
2.3.5 精度の検証とハイパーパラメータチューニング

第3章 実践編:実データでデータサイエンスのサイクルを回してみる
3.1 銀行顧客の定期預金申し込みを推論してみよう!
3.1.1 データの収集
3.1.2 データの理解
3.1.3 モデルの作成と評価
3.1.4 モデルの精度を可視化する
3.1.5 推論の実施
3.1.6 推論結果の利用
3.2 東京23区のマンション価格を推論してみよう!
3.2.1 問題設定
3.2.2 データの収集
3.2.3 データの準備と理解
3.2.4 モデルの作成
3.2.5 モデルの評価
3.2.6 推論結果の利用
3.3 気象情報を考慮して電力需要を推論してみよう!
3.3.1 問題設定
3.3.2 データの収集
3.3.3 データの理解
3.3.4 時系列分析とは
3.3.5 Prophet による時系列解析
3.3.6 Prophet による時系列解析 ―Tableau Desktopを使った評価
3.3.7 精度向上の試行錯誤

第4章 展望編
4.1 AIとBI連携の重要性
4.2 データサイエンティストを目指す次のステップとは
4.2.1 画像
4.2.2 自然言語
4.3 データ活用の次のステージ:必要なスキルセットとは
4.3.1 ビジネスカ
4.3.2 データサイエンスカ
4.3.3 データエンジニアリングカ
4.3.4 橋渡しカ
4.4 この次にどこを目指していくべきか
4.4.1 横展開型:様々な領域を広く浅く学んでいく
4.4.2 縦展開型:1点集中型で深く突き進めていく

Appendix 付録
A.1 Pythonの環境構築
A.1.1 Windowsの場合
A.1.2 Macの場合
A.2 Tabpy Server インストール方法
A.2.1 Windows OSA
A.2.2 Macの場合
A.3 Tabpy 利用方法の基礎
A.3.1 Tabpy Server の起動と接続確認
A.3.2 Tabpy Desktop からPythonスクリプトを実行する
A.3.3 Python コードの中で何が行われているか確認する
A.4 Tabpy Client 実行の仕方・
A.4.1 Tabpy を起動する
A.4.2 Jupyter Notebookで事前に関数を定義しTabpy Server にデプロイする
A.4.3 Tableau Desktopでの計算式の作成
A.4.4 Tabpy Server からの戻り値を可視化に利用
A.5 Graphvizのインストールについて
A.5.1 Windows OSA
A.5.2 Macまたは上の手順がうまく行かない場合

参考文献・著者紹介

目次 – Tableauデータ分析 ~入門から実践まで~ 第2版

ユーザーがユーザーのために書かれたので分かりやすい!

本書は、Tableauの全くの初心者でも読める内容で、Tableau独自の用語も丁寧に解説されていますし、GUI操作のコツもきちんと説明されています。tableauに関する知識が全くない状態の初心者でもスイスイ簡単に読み進めることができます。

この書籍で大枠の使い方が分かるので、スムーズに習得することができます。

小野 泰輔 (著), 清水 隆介 (著), 前田 周輝 (著), 三好 淳一 (著), 山口 将央 (著)
出版社: 秀和システム; 第2版 (2019/11/16)、出典:出版社HP

はじめに(2017年の初版から再掲)

「日本の分析力を上げたい」。執筆メンバーはそのような思いで立ち上がりました。

「ビッグデータ」や「データサイエンティスト」といった言葉を聞くようになってから、どれくらいの年数が経ったでしょうか。今や、書店に行くと、ビジネスでのデータ分析の利用についての本や雑誌をたくさん見かけます。

しかし、そのような本や雑誌で取り上げられているような事例が、「どこか遠い世界の話」のように思われる方も多いのではないでしょうか。「データを活用して売上や利益が飛躍的に増えた」と紹介されるような会社は確かにすごいけれども、それは、マネジメントの理解や予算、ノウハウがあって、データ分析の専門家を集めたり、ビッグデータを扱うインフラを導入したりできるからこそ実現できる話であって、それに比べて、自分の会社のことを考えると、そのような状況からは程遠いし、やろうとしてもどこから手をつけたらいいか分からない、というのが多くの会社の実態ではないかと思います。

私自身の経験を考えたり、他の会社の方とお話ししたりすると、日本の会社にはまだまだ下のような事情があるようです。

-Excelを使った分析が根強い。ビジネスユーザーが、様々なシステムからダウンロードしてきたデータをもとにExcelで分析しており、データ量が多くなってくると対応できない。Accessなどを使える人もごく一部である。集計が毎回手作業でミスが発生したり、属人的になったりする。

-ビジネス部門のユーザーとシステム部門の技術者との間に溝がある。Excelで扱いきれないデータは、システム技術者に分析を依頼したり、レポートを出力するシステムの開発を行ったりして対応しているが、ユーザーは「技術者はビジネスのことが分かっておらず、なかなか自分の求めるアウトプットを柔軟に出してくれない」と嘆き、技術者は「ユーザーは技術のことを分かっていないし、システム開発の「要件定義→開発→テスト→導入]というプロセスには、それなりの味噌もお金もかかるということを理解してくれない」と嘆いている。

-分析にもとづくすばやいアクションが取れない。会議のたびに「Excelで集計してグラフを作成し、PowerPointできれいなプレゼンを作成する」という作業をしているが、アウトプットが固定されており、ちょっと違った視点での分析を求められると、改めて時間をかけた再分析が必要となる。または、レポートすることが目的になってしまっており、毎日、毎週、毎月など、決まった形でレポートを作って提出することで仕事が終わり、その先がない。

この本が扱っているTableau(タブロー)は、そのような日本の会社のデータ分析事情を大きく変える可能性のあるソフトウェアです。「セルフサービスBI」と呼ばれる部類に属し、ビジネスのことを、番良く知っているユーザー自身がデータに接続し、一気に可視化まですることができます。ビッグデータの取り扱いや、分析の切り口の変更、レポートの更新も簡単です。

そのような可能性から、日本でも多くの会社がTableauを使い始めるようになってきています。

しかし「Tableauは誰でも簡単に使える」という触れ込みの反面、お試しで何本かライセンスを買って使い始めてみると、「機能が多すぎて使い方が良く分からない」、「Excelユーザーには理解できない動きをするので混乱する」、「そもそもデータの準備をするのが大変」、「どう分析したらいいか分からない」といった壁に直面します。日本語版の書籍もほとんどなく、結局は「Tableau+キーワード」を英語で検索して探したりすることになります。「Tableauを使えば、今まで分からなかったことが『即座に』分かる」というわけではないのです。

2015年のTableau Conference Tokyoで私が事例紹介のセッションを持った際、簡単なアンケートをしたところ、多くの参加者がTableauを使ってまだ1年も経っていないと答えました。「Tableauを使って、自分や自分の会社の分析力をアップしたい」と期待して取り組み始めたのに、私と同じように思わぬ壁に直面して前に進めず、ガッカリする人が多く出るのはあまりにもったいない、何かユーザー同士で助け合えないだろうか、そんな考えから、この本の企画が始まりました。

この本は、ソフトウェアメーカーに頼まれたわけでもないのに、Tableauユーザーの何人かが自発的に集まって、Tableauユーザーや、これからTableauユーザーになろうかと考えている方のために本音で書いたTableauのマニュアルです。

Tableauとは何かから始め、その基本的な使い方、実践的な分析手法までをカバーしました。初心者の方が、実践的な分析手法までを一気にマスターすることは難しいかもしれませんが、中級者、上級者になるにしたがって必要になる知識やノウハウも章に分けて掲載していますので、ご自分のレベルに合ったところからご覧いただければと思います。また、すでにTableauを活用しているユーザーに、Tableauを使うようになった経緯や、ビジネスに良い影響があったか、苦労していることはでなども聞きました。Tableauを使い始めて間もないユーザーや、他の会社にTableauの使い方を教えているようなユーザーには、原稿をレビューしてもらい、自分の知りたいことが書かれているか、分かりやすいかなどをチェックしてもらいました。

私たち執筆メンバーは、専門家が「データサイエンティスト」として分析スキルを磨くことは大切だが、それ以上に、一般のユーザーが、分析の基本的な考え方を押さえつつ、Tableauといったツールを使うことで、自ら分析できるようになるような状況をどう作り出すかが大切だと考えています。

この本が、Tableauを使っている方やTableauに関心を持った方のお役に立てることを、そしてTableauを効果的に使うことで、日本の分析力が上がることを願っています。

執筆メンバーを代表して
2017年2月 小野 泰輔

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

Tableau Softwareは2019年10月現在、Tableau Desktopに関する認定試験を3つ実施しており、そのうち初級から中級までをカバーするのがDesktop Certified Associateです。自分のTableauのスキルを証明するために受けようとされている方もいらっしゃるでしょう。Tableau Softwareの認定試験のページ(https://www.tableau.com/ja-jp/learn/certification/desktop-certified-associate)には、「試験の準備ガイド」があり、そこには「評価するスキル」の一覧が載っています。

この「評価するスキル」のそれぞれについての説明が、本書および『Tableauデータ分析~実践から活用まで~』ではどこに載っているかを示す表を作成しました。「自分はすべて知っているかな」と網羅的にチェックしていくと、案外知らないスキルが出てくるものです。試験を受けるつもりがない方でも、スキルの底上げに大いに役立ちますので、一度振り返ってみるといいでしょう。

なお、本ですべてのスキルがカバーされているわけではありません。『Tableauデータ分析~実践から活用まで〜』をお持ちでない方や、2冊の本でカバーされていない部分については、Tableau Softwareが提供するオンラインヘルプなどをご確認ください。以下のオンラインラーニングなどもお勧めです。いずれもUdemy(https://www.udemy.com/)で、「Tableau」と検索してください。

・Tableau(タブロー)で実践!ビジネスユーザのためのデータ集計・視覚化・分析 基礎編・応用編(NTTデータ)
・データサイエンティストを目指す人のための「ゼロからのTableau入門」(木田 和廣)

小野 泰輔 (著), 清水 隆介 (著), 前田 周輝 (著), 三好 淳一 (著), 山口 将央 (著)
出版社: 秀和システム; 第2版 (2019/11/16)、出典:出版社HP

目次

改訂にあたって
はじめに(2017年の初版から再掲)
認定試験(Desktop Certified Associate)を受けようとする方へ

第1部 Tableauの基礎

第1章 Tableauとは
1-1 Tableau Software
1-2 Tableauの特徴
1-2-1 以前からのBIツールとの違い
1-2-2 ExcelやAccessとの違い
1-2-3 その他の特徴
1-3 製品構成・ライセンス体系と価格、バージョンなど
1-3-1 製品構成・ライセンス体系と価格
1-3-2 バージョンについての注意
1-3-3 多言語対応
1-4 ネットワーク環境
1-5 ライセンスの購入
1-5-1 はじめて購入する
1-5-2 学生・教員と非営利団体は無料
1-6 カスタマーポータル
1-7 インストール
1-8 バージョンの更新通知
1-9 プロダクトキーの管理

第2章 Tableauによるデータ分析7つのステップ
2-1 ステップの全体像
2-2 下準備データを準備する
2-3 ①データに接続する
2-4 ②中身を確認する
2-4-1 ディメンションとメジャーの分類の確認と変更
2-4-2 データの型の確認と変更
2-4-3 それぞれのフィールドに含まれるデータの確認
2-5 ③フィールド名を「列」や「行」に配置する
2-5-1 カテゴリごと、出荷日ごとの売上推移(グラフ)
2-5-2 カテゴリごと出荷日ごとの売上推移(クロス集計表)の追加
2-6 ④フィルターで絞り込む
2-6-1 フィルターの適用の種類
2-6-2 「フィルターを表示」
2-6-3 フィルターの複数のワークシートへの適用
2-7 ⑤「マーク」で効果を与える
2-7-1 グラフの変更
2-7-2 さらなる視覚的な効果の付与
2-7-3 クロス集計表へのフィールド名の追加
2-8 ⑥ダッシュボードを作成する
2-8-1 「ダッシュボード」の作成とサイズ設定
2-8-2 「ワークシート」の配置
2-8-3 「フィルターとして使用」の設定
2-8-4 タイトルの設定
2-9 ⑦共有する
2-10 まとめ
2-11 補足説明:Tableauで扱うデータの形式と注意点
2-11-1 Tableauで扱うデータの形式
2-11-2 変換ツール(Reshaper)の利用
2-11-3 Tableauで扱うデータの注意点

第3章 データに接続してみる
3-1 「接続」の画面の構成
3-2 ファイルを開く
3-3 Tableauについて学ぶ
3-4 データソースへの接続
3-4-1 Excelへの接続方法
3-4-2 テキストファイル(CSVファイルなど)への接続方法
3-4-3 Access (Accessのテーブル」や「クエリ」)への接続方法
3-4-4 Tableau Serverへの接続方法
3-4-5 データベースやクラウド上のサービスへの接続方法
3-5 複数の接続を作る

第4章 データソース画面の操作
4-1 シート(テーブル)のドラッグ&ドロップ
4-2 シート(テーブル)の結合
4-3 クロスデータベースジョイン
4-3-1 データの準備
4-3-2 クロスデータベースジョインの実行
4-4 シート(テーブル)のユニオン
4-4-1 データの準備
4-4-2 ユニオンの実行
4-4-3 その他のユニオンの作成方法
4-4-4 マージ処理
4-5 フィールドの加工
4-5-1 フィールドの分割
4-5-2 フィールドのカスタム分割
4-5-3 「計算フィールド」の作成
4-6 「データインタープリター」と「ピボット」
4-6-1 データインタープリター
4-6-2 ピボット
4-7 「ライブ」と「抽出」
4-7-1 「ライブ」か「抽出」かの選択
4-7-2 抽出フィルター
4-7-3 ワークシートへの移動
4-8 カスタムSQL

第5章 ワークスペースの操作
5-1 ワークスペース
5-2 ツールバー
5-3 データペインとアナリティクスペイン
5-3-1 データペイン
5-3-2 アナリティクスペイン
5-4 シェルフとカード
5-4-1 「列」と「行」シェルフ
5-4-2 「ページ」シェルフ
5-4-3 「フィルター」シェルフ
5-4-4 「マーク」カード
5-5 ビュー
5-6 表示形式
5-7 「キャプション」と「サマリー」
5-7-1 キャプション
5-7-2 サマリー
5-8 シートタブ
5-8-1 ワークシートの追加と操作
5-9 ダッシュボード
5-10 ストーリー
5-11 Tableauのファイルの保存方法
5-11-1 ワークブックの保存
5-11-2 パッケージドワークブックの保存

第6章 Tableauの基本機能(その1)
6-1 並べ替えとグループ化
6-1-1 並べ替え
6-1-2 グループ化
6-2 ビジュアルグループ
6-3 階層の設定
6-4 連続と不連続
6-5 既定のプロパティー
6-5-1 「ディメンション」の既定のプロパティー
6-5-2 「メジャー」の既定のプロパティー
6-6 複数のメジャーを使った単軸グラフの作成
6-7 複数のメジャーを使った二重軸グラフの作成
6-8 セットの作成と散布図
6-9 パラメーターでのメジャーの切り替え
6-10 アナリティクス
6-10-1 平均線、傾向線と予測
6-10-2 合計とハイライトテーブル
6-10-3 クラスター

第7章 Tableauの基本機能(その2)
7-1 ツリーマップの作成方法
7-2 日のフィルター(不連続と連続の違い)
7-3 「セット」のフィルターへの設定
7-4 セットを使った色分け
7-5 パラメーターによる操作
7-6 ランク表示
7-7 ランクを行に表示
7-8 地図上への円の配置
7-9 地図の二重軸グラフ
7-10 LOD計算の基礎
7-10-1 LOD計算とは
7-10-2 FIXED関数と簡易表計算
7-10-3 INCLUDE関数
7-10-4 EXCLUDE関数
7-11 アクション
7-11-1 アクションとは
7-11-2 フィルターアクション
7-11-3 ハイライトアクション
7-11-4 URLアクション.
7-11-5 セットアクション
7-12 Viz in Tooltip
Column 地図で見れば理解が深まる

第2部 「それで?」と言われないTableauデータ分析の考え方

第8章 やみくもなデータ分析では失敗する
8-1 Tableauを使ったデータ分析が失敗するワケ
8-1-1 導入
8-1-2 そもそもデータ分析とは
8-2 データ分析をおこなう目的
8-3 データ視覚化(データビジュアライゼーション)とは?
8-4 よくある失敗事例
8-5 データ分析プロジェクトプロセスを理解していないと失敗する
8-5-1 なぜデータ分析が失敗するのか
8-5-2 データ分析プロジェクトプロセスとは

第9章 「それで?」と言われるデータ分析が抱える問題点と対策
9-1 分析プロジェクトプロセスの概要について
9-1-1 Step1:プロジェクト設計
9-1-2 Step2:データ収集・整備
9-1-3 Step3:データ分析・ビジュアライゼーション
9-1-4 Step4:意思決定、施策の実行、運用
9-2 分析プロジェクトのプロセス例 ①
9-2-1 Step1:プロジェクト設計段階
9-2-2 Step2:データ収集・整備段階
9-2-3 Step3:データ分析・ビジュアライゼーション段階
9-2-4 Step4:意思決定・施策の実行・運用段階
9-3 分析プロジェクトのプロセス例 ②
9-3-1 Step1:プロジェクト設計段階
9-3-2 Step2:データ収集・整備段階
9-3-3 Step3:データ分析・ビジュアライゼーション段階
9-3-4 Step4:意思決定・施策の実行・運用段階
9-4 分析プロジェクトのプロセス別Tableau利用方法について
9-4-1 Step1
9-4-2 Step2~Step4
9-5 分析プロジェクトにおける役割、プロジェクトチームの分類
9-5-1 ビジネス系理解、実行担当者
9-5-2 プロジェクトマネジメント担当者
9-5-3 分析・視覚化担当者
9-5-4 データエンジニアリング担当者
9-5-5 データ分析環境構築担当者
9-5-6 チーム構成の例
9-6 プロジェクト推進マップ
9-6-1 Tableauプロジェクト推進マップ
9-6-2 Tableauプロジェクト推進マップの使い方
9-7 Ⅰ プロジェクト設計プロセス
9-7-1 事業課題、想定施策の整理(1-1)
9-7-2 分析要件定義(1-2)
9-7-3 必要なデータ、加工プロセスの調査・設計(1-3)
9-7-4 データ分析環境の調査、設計(1-4)
9-7-5 各工数概算、システム化費用、スケジュール設計(1-5)
9-7-6 プロジェクト推進判定(1-6)
9-8 Ⅱ データ収集・加工のプロセス
9-8-1 データ分析環境の整備(2-1)
9-8-2 データ収集(2-2)
9-8-3 データ整備(2-3)
9-8-4 分析用データテーブル作成(2-4)
9-8-5 検算(データチェック)(2-5)
9-9 Ⅲ 分析・視覚化のプロセス
9-9-1 分析対象の理解(3-1)
9-9-2 データ、データ分布のチェック(3-2)
9-9-3 分析(3-3)
9-9-4 データ不足判定(3-4)
9-9-5 分析結果施策実行判定(3-5)
9-9-6 分析する余地判定(3-6)
9-10 Ⅳ 施策・運用のプロセス
9-10-1 モニタリング運用要件のすりあわせ(4-1)
9-10-2 モニタリング用ダッシュボード修正(4-2)
9-10-3 施策実行、運用環境構築(4-3)
9-10-4 モニタリング用データ定期更新化(4-4)
9-10-5 利用マニュアル作成、説明会実施(4-5)
9-10-6 分析結果を利用する運用テスト(4-6)
9-10-7 実運用判定(4-7)
9-10-8 実運用(4-8)
9-11 データ分析プロジェクトを成功させる要素
9-12 参考:簡易要件書とTableau習熟ステップ
9-12-1 簡易要件書の例
9-12-2 Tableau習熟ステップ

第3部 応用例で見るTableauデータ分析

第10章 商品分析
10-1 「商品データ」を理解する
10-1-1 データの理解とは
10-1-2 データの粒度
10-1-3 データの確認
10-2 Tableauで商品の全体像を把握する
10-2-1 データ期間の確認
10-2-2 各指標の分布(ヒストグラム)
10-2-3 基本統計量(ボックスプロット)・外れ値・欠損値
10-2-4 欠損値の確認
10-3 Tableauで商品データをカスタマイズする
10-3-1 利益率・リードタイムの追加
10-3-2 配送が遅れているかどうかの区分の作成
10-4 Tableauで商品トレンドを確認する(売上推移編)
10-4-1 年次で全体の売上と利益の実数の全体感を把握する
10-4-2 カテゴリ、サブカテゴリごとの前年比成長率の傾向
10-5 Tableauで商品トレンドを確認する(構造把握編)
10-5-1 構造把握
10-5-2 指標の計算式の説明
10-5-3 指標の確認

第11章 顧客分析
11-1 顧客分析のステップ
11-1-1 想定シナリオ
11-1-2 分析ステップ
11-2 ステップ1:データを理解する
11-2-1 顧客データの例
11-2-2 データ構成と加工
11-2-3 Tableauでデータを準備する
11-2-4 分析データの確認
11-2-5 重複データに注意する
11-3 ステップ2:現状把握
11-3-1 大きなメジャーやディメンションで数字感をつかむ
11-3-2 年平均成長率(CAGR)とは?
11-3-3 「ステップ2:現状把握」を終えて
11-4 ステップ3:セグメンテーション
11-4-1 セグメンテーションとは?
11-4-2 ディメンションを開発する
11-4-3 ディメンションの整理
11-4-4 ドリルダウンして顧客理解を深める
11-4-5 セグメントの決定
11-4-6 セグメントの集約
11-5 ステップ4:ターゲティング
11-5-1 キャンペーンを企画する

第4部 Tableauユーザー事例
第12章 NTTドコモ
第13章 サイバーエージェント
第14章 Sansan
第15章 日本航空
第16章 Viz for Social Good

INDEX
著者紹介
おすすめサイト・書籍

小野 泰輔 (著), 清水 隆介 (著), 前田 周輝 (著), 三好 淳一 (著), 山口 将央 (著)
出版社: 秀和システム; 第2版 (2019/11/16)、出典:出版社HP

目次 – Tableauデータ分析 ~実践から活用まで~

これまでの知識の集大成!

キャプチャが多く、手順も分かりやすいです。仕事でTableauを使うなら、買って損はない一冊です。Tablauを数年使用している方にとっても、表計算のロジック、書式設定などまとまった記載があるため、整理し直すことができます。

小野泰輔 (著), 黒木賢一 (著), 長野克也 (著), 下山輝昌 (著), 高木洋介 (著)
出版社: 秀和システム (2018/8/29)、出典:出版社HP

はじめに

「日本の分析力を上げたい」――そのような想いで2017年3月に出版した『Tableauデータ分析~入門から実践まで~』は、おかげさまで好評を博し、多くの方から「役に立っている」との声をいただきました。同書の執筆者一同、うれしく思っています。
その一方で、「これだけでは日本の分析力は上がらないよね」「もう少しトピックをしぼってコンパクトにならないのか」といったご意見もいただきました。

同書は、「Tableauとはどのようなソフトか」の説明から、基本的な操作、分析にあたっての考え方、実践的な内容、活用事例までをカバーするように企画されたもので、今後もその役割を担ってもらいたいと願っています。しかしその上で、もう少し中級の内容に絞って、さらにTableauを活用してご自身やご自身の組織の分析力を上げたいと考えていらっしゃる方のお役に立つようなものがあればと思い、今回の本を企画しました。本書も、組織の中で、または自ら事業を立ち上げてTableauを使ったデータ分析に取り組んでいるユーザー自身が、あくまで自主的に、「他のユーザーもこのようなことを知っておいたら、いっそう Tableauを便利に、効果的に使えるようになるのでは?」と思うことを本音で書いています。順を追って、その内容をご紹介します。

第1章では、「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」と題して、ありがちと思われる6つのつまずきのケースを取り上げ、その解決法を通じて、Tableauを使うにあたって知っておくべきコンセプトを理解していただけるようにしました。
第2章では、「徹底解説! 複数のデータの取り扱い方法」と題して、「ユニオン」や「結合(Join)」「データブレンド」「クロスデータベース結合」といった、複数のデータを組み合わせるTableauの機能を整理し、正確に集計を行う方法を説明しました。また、2018年4月に Tableau Softwareが発表したデータの準備ツールである「Tableau Prep」についても触れました。

第3章では、「表計算を使いこなして高度な分析を行おう」と題して、Tableauのビュー上でいったん数字を集計したあとに、さらに変換を行う「表計算」の機能について説明しました。この機能を使うと、累計や合計に対する割合、ランクなどが簡単に表示でき、大変便利ですので、ぜひマスターし第4章では、「LOD表現でTableau活用の幅を広げよう」と題して、いざ使おうと思うと分からなくなってしまうことも多いLOD(Level of Details、詳細レベル)表現について説明します。「なぜLOD表現が必要なのか」「裏ではどのように動いているのか」「フィルターとの関係はどうなるのか」「どのような利用例があるのか」など、LOD表現を根本から理解していただけるように説明しました。

第5章では、「設定を使いこなして思い通りのデザイン表現を行おう」と題して、まずは基本となる書式設定からはじめ、ツールヒントや注釈といった補助的な情報の付加の方法や、色の設定などについて説明します。
また、その第5章のあとには、特にデータの可視化に知見を持っているユーザー(藤俊久仁さん、渡部良一さんの2人)をゲスト執筆者に迎え、『「Visualization」のセオリーを活用すればTableau がもっと活きる!」という題名で、データの可視化の重要性や、個人のセンスだけではない可視化のセオリーについてのコラムを掲載しました。

第6章では、「Tableauの動作が遅いときのパフォーマンスチューニング」と題して、Tableauの活用を進めていくと直面しがちなダッシュボードのパフォーマンス向上などについて説明しました。「Tableauデータ分析~入門から実践まで~』の読者アンケートでもご要望いただいた内容です。
第7章では、「もっと活用したい! Pythonとの連携」と題して、TableauとPythonを使った機械学習や、SDK(ソフトウェア開発キット)を使ったTableau抽出ファイルの自動作成機能の実装、Web Data Connectorを使った政府統計データの取得などについて説明しました。「こんな使い道もあるのか」と、さらに広がるTableau利用の可能性を感じてみてください。

「ユーザーがユーザーのために書いた本」である本書が、多くの方のデータ分析力アップに少しでもつながれば幸いです。

【謝辞】
本書の出版にあたって、メンバーのコーディネートや内容について、さまざまなアドバイスをいただいた清水隆介さんに、お礼を申し上げます。また、査読をいただいたTableauユーザー会会長の前田周輝さんにもお礼を申し上げます。
さらに、今回は技術的にもいっそう踏み込んだ内容になっているため、Tableau Japan株式会社の多くの方々に技術面でのチェックやアドバイスをしていただきました。以下の方々のご協力にお礼を申し上げます。
・芦谷 隆介さん
・尾崎 直子さん
・田中香織さん
・津久井 英樹さん
・土井貴彦さん
・並木 正之さん
・野口 健二さん
・濱田 敬弘さん
・松島 七衣さん
・道山修一さん

【この本で使っているソフトウェア環境について】
・Windows7、Windows 10または macOS High Sierra
・Tableau Desktop 10.4.2

【みなさまからのご意見・ご感想について】
本書の出版にあたっては、「Tableauデータ分析~入門から実践まで~』にいただいたご意見を参考にさせていただきました。この本も同様に、ユーザー読者の方々のご意見を取り入れながら発展させていきたいと考えています。ご意見・ご感想がありましたら、秀和システムのサポートページにリンクが掲載されているサイトまでお寄せください。
執筆メンバーを代表して 2018年7月 小野泰輔

【認定試験(Tableau Desktop Qualified Associate)を受けようとする方へ】
Tableau Softwareは2018年7月現在、Tableau Desktopに関する認定試験を2つ実施しており、そのうち初級から中級までをカバーするのがQualified Associateです。自分のTableauのスキルを証明するために受けようとされている方もいらっしゃるでしょう。Tableau Softwareの認定試験のページ(https://www.tableau.com/ja-jp/support/certification)には、「試験の準備ガイド」があり、そこには「評価するスキル」の一覧が載っています。

この「評価するスキル」のそれぞれについての説明が、本書および「Tableauデータ分析~入門から実践まで~」ではどこに載っているかを示す表を作成しました。「自分はすべて知っているかな」と網羅的にチェックしていくと、案外知らないスキルが出てくるものです。試験を受けるつもりがない方でも、スキルの底上げに大いに役立ちますので、一度振り返ってみるといいでしょう。
なお、本ですべてのスキルがカバーされているわけではありません。『Tableauデータ分析~入門から実践まで~」をお持ちでない方や、2冊の本でカバーされていない部分については、Tableau Softwareが提供するオンラインヘルプなどをご確認ください。以下のオンラインラーニングもお勧めです。いずれも Udemy(https://wwww.udemy.com/)で、「Tableau」と検索してください。

・Tableau(タブロー)で実践!ビジネスユーザーのためのデータ集計・視覚化・分析
基礎編・応用編(NTTデータ)
・データサイエンティストを目指す人のための「ゼロからのTableau入門」(木田 和廣)



小野泰輔 (著), 黒木賢一 (著), 長野克也 (著), 下山輝昌 (著), 高木洋介 (著)
出版社: 秀和システム (2018/8/29)、出典:出版社HP

目次

はじめに
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 データプレンド
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 データプレンド
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 WizのLODはどこで決まるのか一
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 ①FIXED
4-2-2 ②INCLUDE
4-2-3 ③EXCLUDE
4-3 裏でどのような計算がされているのか。
4-3-1 ①VizのLODよりも「細かい」粒度で計算する場合
4-3-2 ②VizのLODよりも「粗い」粒度で計算する場合
4-3-3 ③Viz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「ラペル」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!

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 Taby
7-1-2 Taby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)

INDEX –
著者紹介

目次 – Practical Tableau: 100 Tips, Tutorials, and Strategies from a Tableau Zen Master

Practical Tableau

Whether you have some experience with Tableau software or are just getting started, this manual goes beyond the basics to help you build compelling. interactive data visualization applications. Author Ryan Sleeper, one of the world’s most qualified Tableau consultants, complements his web posts and instructional videos with this guide to give you a firm understanding of how to use Tableau to find valuable insights in data.

Over five sections, Sleeper-recognized as a Tableau Zen Master, Tableau Public Visualization of the Year author, and Tableau Iron Viz Champion-provides visualization tips, tutorials, and strategies to help you avoid the pitfalls and take your Tableau knowledge to the next level.

Practical Tableau sections include:
■ Fundamentals: Get started with Tableau from the beginning
■ Chart types: Use step-by-step tutorials to build a variety of charts in Tableau
■ Tips and tricks: Learn innovative uses of parameters, color theory, how to make your Tableau workbooks run efficiently, and more
■ Framework: Explore the INSIGHT framework, a proprietary process for building Tableau dashboards
■ Storytelling: Learn tangible tactics for storytelling with data, including specific and actionable tips you can implement immediately

Ryan Sleeper is founder and principal at Playfair Data, where he delivers onsite expert training and inspirational talks to individuals and teams who want to learn or improve their mastery of Tableau. For the past eight years, he has been consulting and working with well-known brands across a variety of industries helping them achieve and surpass their organizational goals.

“Practical Tableau covers the entire role of an analyst, from the nuts and bolts of building charts to bringing it all together in rich and interactive applications. It is the perfect companion for anyone at any stage of their Tableau journey.”
-Andy Cotgreave
Technical Evangelism Director, Tableau, and coauthor of The Big Book of Dashboards

Practical Tableau
100 Tips, Tutorials, and Strategies
from a Tableau Zen Master
Ryan Sleeper

Practical Tableau
by Ryan Sleeper
Copyright 2018 Evolytics and Ryan Sleeper. All rights reserved.
Printed in the United States of America.
Published by O’Reilly Media, Inc., 1005 Gravenstein Highway North, Sebastopol, CA 95472. O’Reilly books may be purchased for educational, business, or sales promotional use. Online editions are also available for most titles (http://oreilly.com/safari). For more information, contact our corporate/institutional sales department: 800-998-9938 or corporate@oreilly.com.

Editor: Virginia Wilson
Indexer: Ellen Troutman-Zaig
Production Editor: Melanie Yarbrough
Interior Designer: David Futato
Copyeditor: Jasmine Kwityn
Cover Designer: Karen Montgomery
Proofreader: Kim Cofer
Illustrator: Rebecca Demarest

April 2018:   First Edition

Revision History for the First Edition
2018-04-03:  First Release

See http://oreilly.com/catalog/errata.csp?isbn=9781491977316 for release details.

The O’Reilly logo is a registered trademark of O’Reilly Media, Inc. Practical Tableau, the cover image, and related trade dress are trademarks of O’Reilly Media, Inc.

While the publisher and the author have used good faith efforts to ensure that the information and instructions contained in this work are accurate, the publisher and the author disclaim all responsibility for errors or omissions, including without limitation responsibility for damages resulting from the use of or reliance on this work. Use of the information and instructions contained in this work is at your own risk. If any code samples or other technology this work contains or describes is subject to open source licenses or the intellectual property rights of others, it is your responsibility to ensure that your use thereof complies with such licenses and/or rights.

This book is dedicated to my grandmothers, Nancy Boyd and Ruth Sleeper

Ryan Sleeper (著)
出版社: O’Reilly Media; 1版 (2018/5/8)、出典:出版社HP

Table of Contents

Foreword
Preface

Part I. Fundamentals

1. How to Learn Tableau: My Top Five Tips
Tip #5: Follow the Community
Tip #4: Take a Training Class
Tip #3: Read Up
Tip #2: Practice
Tip #1: Tableau Public

2. Which Tableau Product Is Best for Me?
Which Tableau Product Is Best for Me?
Tableau Desktop: Personal
Tableau Desktop: Professional
Tableau Reader
Tableau Public
Tableau Online
Tableau Server

3. An Introduction to Connecting to Data
An Introduction to Connecting to Data in Tableau

4. Shaping Data for Use with Tableau
Shaping Data for Use with Tableau

5. Getting a Lay of the Land
Tableau Terminology
View the Underlying Data
View the Number of Records

6. Dimension Versus Measure
What Is a Measure?
What Is a Dimension?

7. Discrete Versus Continuous.

8. Five Ways to Make a Bar Chart/An Introduction to Aggregation
Five Ways to Create a Bar Chart in Tableau
An Introduction to Aggregation in Tableau

9. Line Graphs, Independent Axes, and Date Hierarchies
How to Make a Line Graph in Tableau
Independent Axes in Tableau
Date Hierarchies in Tableau

10. Marks Cards, Encoding, and Level of Detail
An Explanation of Level of Detail
An Introduction to Encoding
Label and Tooltip Marks Cards

11. An Introduction to Filters
Dimension Filters in Tableau
Measure Filters in Tableau
More Options with Filters
Macro Filters

12. An Introduction to Calculated fields
Why Use Calculated fields?
More on Aggregating Calculated fields

13. An Introduction to Table Calculations

14. An Introduction to Parameters
An Introduction to Parameters in Tableau

15. An Introduction to Sets
How to Create a Set in Tableau
Five Ways to Use Tableau Sets

16. An Introduction to Level of Detail Expressions.
An Introduction to Tableau Level of Detail Expressions

17. An Introduction to Dashboards and Distribution
An Introduction to Dashboards in Tableau
Distributing Tableau Dashboards
Packaged Workbooks
Tableau Public
Tableau Server/Tableau Online

Part II. Chart Types

18. A Spreadsheet Is Not a Data Visualization.
A Spreadsheet Is Not a Data Visualization
Are Text Tables or Crosstabs Ever the Best Choice?

19. How to Make a Highlight Table
How to Make a Highlight Table in Tableau

20. How to Make a Heat Map
How to Make a Heat Map in Tableau

21. How to Make a Dual-Axis Combination Chart
How to Make a Dual-Axis Combo Chart in Tableau
Some Additional Thoughts

22. How to Make a Scatter Plot
How to Make a Scatter Plot in Tableau

23. How to Make a Tree Map
How to Make a Tree Map in Tableau

24. How to Make Sparklines
How to Make Sparklines in Tableau
Final Considerations

25. How to Make Small Multiples.
How to Make Small Multiples in Tableau
Final Considerations

26. How to Make Bullet Graphs.
How to Make Bullet Graphs in Tableau

27. How to Make a Stacked Area Chart.

28. How to Make a Histogram
How to Make a Histogram in Tableau

29. How to Make a Box-and-Whisker Plot
How to Make a Box-and-Whisker Plot in Tableau

30. How to Make a Symbol Map with Mapbox Integration
How to Make a Symbol Map in Tableau
How to Add Mapbox Maps

31. How to Make a Filled Map
How to Make Filled Maps in Tableau

32. How to Make a Dual-Axis Map

33. How to Map a Sequential Path
How to Map Paths in Tableau

34. How to Map Anything in Tableau
Building Custom Background Maps in Tableau

35. How to Make Custom Polygon Maps

36. How to Make a Gantt Chart

37. How to Make a Waterfall Chart

38. How to Make Dual-Axis Slope Graphs
How to Make Slope Graphs in Tableau
How to Make Dual-Axis Slope Graphs in Tableau

39. How to Make Donut Charts.
How to Make Donut Charts in Tableau

40. How to Make Funnel Charts
How to Make Funnel Charts in Tableau
Option 1: The Step Dimension
Option 2: Separate Measures

41. Introducing Pace Charts in Tableau.
How to Create a Pace Chart with a Linear Pace in Tableau

42. How to Make a Pareto Chart
How to Make a Pareto Chart in Tableau

43. How to Make a Control Chart
How to Make Control Charts in Tableau

44. How to Make Dynamic Dual-Axis Bump Charts.
How to Make Bump Charts in Tableau

45. How to Make Dumbbell Charts.
How to Make Tableau Dumbbell Charts

46. How and Why to Make Customizable Jitter Plots.

Part III. Tips and Tricks

47. How to Create Icon-Based Navigation or Filters
How to Make Icon-Based Navigation/Filters in Tableau

48. How to Make a What-lf Analysis Using Parameters

49. Three Ways to Add Alerts to Your Dashboards
Alert 1: Date Settings
Alert 2: Dynamic Labels
Alert 3: Heat Map Dashboard with Optional Tableau Server Email

50. How to Add Instructions or Methodology Using Custom Shape Palettes.

51. Ten Tableau Data Visualization Tips I Learned from Google Analytics
Use a Maximum of 12 Dashboard Objects
Improve User Experience by Leveraging Dashboard Actions
Allow End Users to Change the Date Aggregation of Line Graphs
Keep Crosstab Widths to a Maximum of Ten Columns
Use a Vertical Navigation in the Left Column
Choose Five or Fewer Colors for Your Dashboards
Stick Mostly to Lines and Bars
Include Comparisons such as Year Over Year
Bring Your Data Visualization to Life Using Segmentation
Include Alerts of Exceptional or Poor Performance

52. Three Alternative Approaches to Pie Charts in Tableau
Tableau Pie Chart Alternative #1: Bar Chart
Tableau Pie Chart Alternative #2: Stacked Bars or Areas
Tableau Pie Chart Alternative #3: My Recommended Approach

53. How to Create and compare Segments.
This Is Awesome; Please Tell Me Other Ways This Can Be Used!

54. Five Design Tips for Enhancing Your Tableau Visualizations.
Color
Typography
Layout
Usability
Details

55. Leveraging Color to Improve Your Data Visualization.
The Color Wheel: Where It All Begins
The Psychology of Color
Using Custom Color Palettes in Tableau

56. Three Creative Ways to Use Dashboard Actions.
A Primer on Tableau Dashboard Actions
Tableau Dashboard Action #1: Use Every Sheet as a Filter
Tableau Dashboard Action #2: Embed YouTube Videos in a Dashboard
Tableau Dashboard Action #3: Do a Google Search or Google Image Search
from a Dashboard

57. How to Conditionally Format Individual Rows or Columns
How to Use Legends Per Measure
How to Conditionally Format in Tableau Like Excel
The Solution: A Calculated “Placeholder” Field

58. Five Tips for Creating Efficient Workbooks
Five Tips for Creating Efficient Workbooks in Tableau
Tip #1: Think Strategically About the Data You Absolutely Need
Tip #2: Limit Filters; Use the “Apply” button
Tip #3: Reduce the Number of Marks
Tip #4: Boolean → Integer → Float → Date → Date Time → String
Tip #5: Reduce Sheets, Dashboards, and Data Sources

59. Using Level of Detail Expressions to Create Benchmarks
How to Use Tableau Level of Detail (LOD) Expressions to Create Benchmarks

60. Designing Device-Specific Dashboards

61. How to Make a Stoplight 100-Point Index
What Is a Stoplight Index?
Why Do I Have to Use the Fancy Approach You’re About to Share?
How to Set Up a 100-Point Index
Adding Color to a 100-Point Index Table
What If Outperforming the Comparison Is Bad?

62. The Case for One-Dimensional Unit Charts
How to Make One-Dimensional Unit Charts in Tableau

63. How to Highlight a Dimension
How to Add a Reference Line to a Dimension

64. Allow Users to Choose Measures and Dimensions
How to Use Parameters to Select a Measure in Tableau
How to Use Parameters to Select a Dimension in Tableau

65. How to Dynamically Format Numbers
How to Dynamically Format Numbers in Tableau

66. How to Change Date Aggregation Using Parameters.
How to Change Date Aggregation Using Parameters

67. How to Equalize Year-Over-Year Dates.
How to Equalize Year-Over-Year Dates in Tableau

68. How to Filter Out Partial Time Periods
How to Filter Out Partial Time Periods in Tableau

69. How to Compare Two Date Ranges on One Axis
How to Compare Any Date Range to the Previous Date Range on the Same Axis in Tableau

70. How to Compare Unequal Date Ranges on One Axis

71. How to Make a Cluster Analysis

72. Five Tips for Making Your Tableau Public Viz Go Viral
Tip #1: Create “Remarkable” Content
Tip #2: Balance Data and Design
Tip #3: Leverage Search Engine Optimization (SEO)
Tip #4: Network
Tip #5: Use Reddit

73. Three Ways to Make Beautiful Bar Charts in Tableau
Approach #1: Use Formatting Available in Tableau
Approach #2: Use Axis Rulers to Add a Baseline
Approach #3: Add Caps to Bars

74. Three Ways to Make Lovely Line Graphs in Tableau
Approach #1: Use Formatting Available in Tableau
Approach #2: Maximize the Data-Ink Ratio
Approach #3: Leverage the Dual-Axis

75. Three Ways Psychological Schemas Can Improve Your Data Visualization
Schema #1: Spatial Context
Schema #2: Icons/Shapes/Symbols
Schema #3: Color

Part IV. Framework
76. Introducing the INSIGHT Framework for Data Visualization

77. Identify the Business Question.

78. Name KPIs
So How Do You Name the KPIs?

79. Shape the Data
Shaping Data for Use with Tableau
Joining and Aggregating Data
Laying Out Data for Specific Analyses
Shaping Data for the Iron Viz Example

80. Initial Concept
Creating an Initial Concept

81. Gather Feedback

82. Hone Dashboard

83. Tell the Story.

Part V. Storytelling

84. Introduction to Storytelling

85. A Data Visualization Competition—That’s Also an Analogy for the Data Visualization Process

86. Tip #1: Know Your Audience

87. Tip #2: Smooth the Excel Transition

88. Tip #3: Leverage Color.
A Few Benefits of Leveraging Color in Your Data Visualization
Customizing Your Use of Color Is Easy with Tableau

89. Tip #4: Keep It Simple

90. Tip #5: Use the Golden Ratio

91. Tip #6: Retell an Old Story

92. Tip #7: Don’t Neglect the Setup

93. Tip #8: Don’t Use Pie Charts

94. Tip #9: Provide Visual Context

95. Tip #10: Use Callout Numbers

96. Tip #11: Allow Discovery

97. Tip #12: Balance Data and Design

98. Tip #13: Eliminate Chartjunk (But Not Graphics)

99. Tip #14: Use Freeform Dashboard Design

100. Tip 15: Tell a Story

Index

Foreword

It’s more important than ever before to be fluent in the language of data. Our world is full of an ever-increasing amount of data in the form of tables, spreadsheets, and databases about our businesses, our interactions, our cities, our environment, our personal health. The topics and applications are endless.

When it comes to quickly and effectively processing data to find and share impactful stories, there’s no software quite like Tableau. It allows you to drag and drop your data onto a digital canvas that brings it to life. In addition, Tableau gives you the ability to share what you create with your audience so they can come to understand as well.

And there’s no resource quite like this book as you embark on the journey from beginner to expert and develop your skills working with data using Tableau. Ryan Sleeper is a true master of the art and science of data visualization, and he has created an amazing resource of practical tutorials that start with the basics, move to more advanced topics, and include often missed but critically important design tips along the way.

Ryan has earned the coveted title of Tableau Zen Master not only by becoming an expert in the software, but also by graciously and effectively helping others to build their skills as well. His award-winning Tableau Public visualizations have enlightened and delighted people all over the world on topics such as baseball player valuation, the cost of living, traffic patterns, and stock valuations, to name just a few.

So in picking up this book, you’re setting off on a journey to learn from the best. The combination of Tableau’s powerful software and Ryan’s clear and concise way of explaining how to use it mean each step along the way will be a pleasure.

I wish you all the best. The world in which we live-our communities and our planet itself-are depending on each one of us becoming not just fluent in the language of data, but eloquent.

— Ben Jones
Director of Outreach Programs
Tableau Software
@DataRemixed

Preface

Eight years ago, my then-boss asked our team of three analysts to try using a “new” tool called Tableau. All three of us did the first thing that came naturally and attempted to replicate our existing Excel reports in Tableau. I found that transitioning from Excel-based reporting was not always seamless, but have since realized that it was because I did not have a go-to resource to help me connect the dots between my existing reporting knowledge and what I was learning in Tableau. I’m grateful I stuck with Tableau because over time I realized how flexible and powerful the software is.

As of 2018, Tableau has been named a leader in the Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms for six consecutive years. Tableau works because it helps you unlock the benefits of visualizing data:

• Reduced time to insight
• Increased accuracy of insights
• Improved engagement

Tableau has made it possible for me to find thousands of insights in data that have led to tangible actions and real returns for the dozens of globally known brands I have consulted for. In addition to the value added during my day job, I have had the honor of being named a Tableau Zen Master twice, won Tableau’s Iron Viz Championship in 2013, and authored the Tableau Public Visualization of the Year in 2015.

The data visualization tips, tutorials, and strategies contained in this book are the 100 ideas that made this all possible.

This Book’s Purpose

When I started using Tableau, there weren’t many resources available for learning the tool. There were (and still are) a lot of individual posts and videos on the web, but I found it challenging to tie everything together in a way that helped me get the most out of Tableau. I have an MBA and a master’s in sport business management, as well as undergraduate degrees in marketing and psychology. Before I began my career, I had not taken a single class about data or analytics. This made it even more challenging to get started with Tableau, and despite all of my previous accomplishments, I would say that my learning curve looked like this:

The long, flat line before I started to figure things out represents about two years of self-teaching and growing pains. In many ways, this experience makes me uniquely qualified to help you reduce your own learning curve. I wrote this book because it’s the one I wish I had when I started using Tableau. My hope is that this selection of topics, combined with my firsthand knowledge of potential pitfalls, and the practical style of communication, will make your learning curve look like this:

This Book’s Audience

This book is best for a “201-level” Tableau user. Most Tableau users have some foundational “101-level” knowledge, but do not have the need for extremely technical “601-level skills. After all, Tableau’s mission is to help you see and understand your data as easily as possible. This book is targeted specifically at helping you build on the foundational knowledge and take your applications of Tableau to the next level. That being said, I have two big caveats:

• Part I covers the core concepts that I find most important when using Tableau.
The chapters in that part make it possible for a brand-new Tableau user to learn how to use Tableau with this book alone. For more experienced users, it also offers a review of basic concepts to ensure they have the prerequisites required to
build on their knowledge in later chapters.

• Beyond technical “how-tos,” this book also offers a strategic framework for data
visualization and discusses storytelling techniques. Furthermore, many of the tips and tricks in Practical Tableau were invented by me personally, and may be considered advanced. It is my belief that there is something for every Tableau user in this book, regardless of experience level.

This Book’s Structure

Practical Tableau is organized into five parts:

Part I
The chapters in this part help you get started from scratch using Tableau. By the end of Part I, you will have the ability to use Tableau immediately and the foundational prerequisites to apply the “201-level” material.

Part II
Part II consists of step-by-step tutorials that walk you through how to build a variety of charts in Tableau. More importantly, each tutorial also explains uses for each chart type in a business context, which helps you choose the right tool for the job in your analyses. Many of the chart types explained here are not available “out-of-the-box” through Tableau’s “Show Me” functionality, so you are sure to add some advanced approaches to your Tableau toolbelt. For the charts that are easy to create with Show Me, there are often innovative twists added to take the standard charts to the next level.

Part III
The various topics covered in this part will help ensure you’re known as the Tableau guru at your office. This part covers everything from innovative uses of parameters, working with dates, color theory, making your Tableau workbooks run efficiently, designing for mobile devices, and much more.

Part IV
These chapters discuss the INSIGHT framework for data visualization. The INSIGHT framework is a proprietary process that has been used in the construction of hundreds of Tableau dashboards. Following a strategic framework helps you align the requirements of diverse end users to maximize the effectiveness of your data visualization.

Part V
The book concludes by outlining tangible tactics for storytelling with data. Regardless of how good you become at the technical aspects of Tableau, without some attention to the intangible aspects of data visualization, you will not be as successful as you can be. This part discusses data visualization theory and the psychological components of communicating with data. You will learn specific and actionable tips that you can begin implementing in your work immediately.

O’Reilly Safari

Safari (formerly Safari Books Online) is a membership-based training and reference platform for enterprise, government, educators, and individuals.

Members have access to thousands of books, training videos, Learning Paths, interac tive tutorials, and curated playlists from over 250 publishers, including O’Reilly Media, Harvard Business Review, Prentice Hall Professional, Addison-Wesley Professional, Microsoft Press, Sams, Que, Peachpit Press, Adobe, Focal Press, Cisco Press, John Wiley & Sons, Syngress, Morgan Kaufmann, IBM Redbooks, Packt, Adobe Press, FT Press, Apress, Manning, New Riders, McGraw-Hill, Jones & Bartlett, and Course Technology, among others.

For more information, please visit http://oreilly.com/safari.

How to Contact Us

Please address comments and questions concerning this book to the publisher:

O’Reilly Media, Inc.
1005 Gravenstein Highway North
Sebastopol, CA 95472
800-998-9938 (in the United States or Canada)
707-829-0515 (international or local)
707-829-0104 (fax)

We have a web page for this book, where we list errata, examples, and any additional information. You can access this page at http://bit.ly/practical-tableau.

To comment or ask technical questions about this book, send email to bookquestions@oreilly.com.

For more information about our books, courses, conferences, and news, see our website at http://www.oreilly.com.

Find us on Facebook: http://facebook.com/oreilly
Follow us on Twitter: http://twitter.com/oreillymedia
Watch us on YouTube: http://www.youtube.com/oreillymedia

Acknowledgments
No one achieves anything remarkable in a community without the support of that community, and I am certainly no exception to that rule. What I have found most unique about my experience with Tableau is its relentlessly kind and selfless community. I would not have been able to write this book without the know the inspiration provided by Tableau’s user community. While some of these users are mentioned throughout the chapters of Practical Tableau, there are far too many individuals to name that have helped me along the way. If you have answered somebody’s question on Tableau’s user forums, posted a visualization to Tableau Public, attended a user group meeting, or wrote a blog post about Tableau: thank you.

Thank you, Ben Jones, Director of Outreach Programs at Tableau. Ben inspired me very early in my career and gave me the confidence to push the Tableau envelope. Quite simply, I would not have had the opportunity to write this without Ben Jones and Tableau Public.

Thank you to my family for helping me develop a worldview that motivated me to do something like this and for your support along the way; even if at times I had trouble explaining exactly what I do.

Special thanks to my wife, Amy, for allowing me to share some of our private life through data visualization and letting me disappear to the coffee shop almost every Saturday and Sunday for quite a while to document the ideas you’re almost read/

Ryan Sleeper (著)
出版社: O’Reilly Media; 1版 (2018/5/8)、出典:出版社HP

目次 – Tableau – Business Intelligence Clinic: Create and Learn

Contents

Roger F. Silva (著)
販売: Amazon Services International, Inc.、出典:出版社HP

1 Introduction
2 Get Started
2.1 The Business Intelligence Clinic Dataset
2.2 Business Intelligence and Tableau
2.3 Tableau products
2.4 Install Tableau Desktop
3 Connect to the Sales Data
4 Creating Calculated fields
5 Creating Visuals
5.1 Revenue
5.2 Total Cost
5.3 Gross Margin
5.4 Bar Chart – Revenue by Year
5.5 Pie Chart – Revenue by Order Method
5.6 Treemap – Revenue by Product Line
5.7 Map – Revenue by Country
5.8 Line Chart – Revenue by Month
5.9 Bar Chart – Revenue by Sales Manager
6 Creating Filters
6.1 Filter by Region
6.2 Filter by Year
6.3 Filter by Product Line
7 Building the Sales Dashboard
7.1 Creating a Dashboard
7.2 Adding an Image
7.3 Adding the Bar Chart – Revenue by Year
7.4 Add the Pie Chart – Revenue by Order Method
7.5 Add the Line Chart – Revenue by Month
7.6 Add the Treemap – Revenue by Product Line
7.7 Add the Map – Revenue by Country
7.8 Bar Chart – Revenue by Year
7.9 Add Revenue
7.10  Add Total Cost
7.11 Add Gross Margin
7.12 Add Filter – Product Line
7.13 Add Filter – Region
7.14 Add Filter – Year
8 Mobile Dashboard
9 Adjustments
10 Share
10.1 Exporting as PowerPoint
10.2 Exporting as PDF
10.3 Export as Version
10.4 Publishing to Tableau Public
11 Final words
12 About the Author

Roger F. Silva (著)
販売: Amazon Services International, Inc.、出典:出版社HP

1 Introduction

Dear Reader,

In this Business Intelligence Clinic series, you will explore various BI solutions.

Each book is about a different BI tool, and you will follow step-by-step instructions to create a professional sales dashboard with the same friendly dataset. This BI Clinic series will help you to compare different Business Intelligence tools, learn the basics, and select the best for your project, company, customers, or personal needs.

In this Create and Learn book: Tableau – Business Intelligence Clinic, you will go through important topics of Tableau Desktop. You will learn how to install Tableau Desktop, get data from Excel, model your Data, work with visuals and reports, create a sales dashboard, and share your work with others.

We will not go into deep theories as to the purpose of this book, and all Create and Learn material is to make the most of your time and learn by doing.

You will follow step-by-step instructions to create a professional sales dashboard, and eight warm-up dashboards to help you rapidly increase your knowledge.

I hope this book will help you to start your journey in the Business Intelligence world and give you the right tools to start building professionals reports and dashboards using Tableau.

You can find more here https://www.createandlearn.net/tableau

Thank you for creating and learning.

Roger F.Silva
Website: createandlearn.net
Email: contact.createandlearn@gmail.com

Connect with me through social media
LinkedIn: linkedin.com/in/roger-f-silva
Facebook: http://www.facebook.com/excelcreateandlearn
Instagram: createandlearn_net
Tableau Public: public.tableau.com/profile/createandlearn

目次 – Learning Tableau 2019: Tools for Business Intelligence, data prep, and visual analytics, 3rd Edition

Table of Contents

Joshua N. Milligan (著)
出版社: Packt Publishing; 3rd Revised版 (2019/3/27)、出典:出版社HP

 

Preface
Who this book is for
What this book covers
To get the most out of this book
Download the example code files
Download the color images
Conventions used
Get in touch
Reviews

1. Section 1: Tableau Foundations
1. Taking off with Tableau
The cycle of analytics
Connecting to data
Foundations for building visualizations
Measures and dimensions
Discrete and continuous fields
Discrete fields
Continuous fields
Visualizing data
Bar charts
Iterations of bar charts for deeper analysis
Line charts
Iterations of line charts for deeper analysis
Geographic visualizations
Filled maps
Symbol maps
Density maps
Using Show Me
Putting everything together in a dashboard
The Dashboard interface
Building your dashboard
Summary

2. Working with Data in Tableau
The Tableau paradigm
A simple example
Connecting to data
Connecting to data in a file
Connecting to data on a server
Connecting to data in the cloud
Shortcuts for connecting to data
Managing data source metadata
Working with extracts instead of live connections
Creating extracts
Using extracts
Performance
Portability and security
When to use an extract
Tableau file types
Joins and blends
Joining tables
Cross database joins
Blending data sources
A blending example
Filtering data
Filtering discrete (blue) fields
Filtering continuous (green) fields
Filtering dates
Other filtering options
Summary

3. Venturing on to Advanced visualizations
Comparing values
Bar charts
Bar chart variations
Bullet chart – comparing to a goal, target, or threshold
Bar-in-bar chart
Highlighting categories of interest
Visualizing dates and times
Date parts, date values, and exact dates
Variations of date and time visualizations
Gantt Charts
Relating parts of the data to the whole
Stacked bars
Treemaps
Area charts
Pie charts
Visualizing distributions
Circle charts
Jittering
Box and whisker plots
Histograms
Visualizing multiple axes to compare different measures
Scatterplot
Dual axis and combination charts
Summary
2. Section 2: Leveraging the Full Power of Tableau

4. Starting an Adventure with Calculations
Introduction to calculations
Creating and editing calculations
Additional functions and operators
Four main types of calculations
Example data
Row-level calculations
Aggregate-level calculations
Why the row-level/aggregate-level difference matters
Level of detail calculations
Level of detail syntax
Level of detail types
FIXED
INCLUDE
EXCLUDE
Level of detail example
Parameters
Creating parameters
Practical examples of calculations and parameters
Fixing data issues
Extending the data
Enhancing user experience, analysis, and visualizations
Ad hoc calculations
Performance considerations
Summary

5. Diving Deep with Table Calculations
An overview of Table Calculations
Creating and editing Table Calculations
Quick Table Calculations
Relative versus fixed
Scope and direction
Working with scope and direction
Addressing and partitioning
Advanced addressing and partitioning
Custom Table Calculations
Meta table functions
Lookup and previous value
Running functions
Window functions
Rank functions
Script functions
The Total function
Practical examples
Year over Year Growth
Dynamic titles with totals
Late filtering
Data densification
When and where data densification occurs
An example of leveraging data densification
Summary

6. Making Visualizations That Look Great and Work Well
Visualization considerations
Leveraging formatting in Tableau
Workbook-level formatting
Worksheet-level formatting
Field-level formatting
Custom number formatting
Custom date formatting
Null formatting
Additional formatting options
Adding value to visualizations
Tooltips
Viz in Tooltip
Summary

7. Telling a Data Story with Dashboards
Key concepts for dashboards
Dashboard definition
Dashboard objectives
Dashboard approaches
Designing dashboards in Tableau
Objects
Tiled versus floating
Manipulating objects on the dashboard
Dashboard example – is least profitable always unprofitable?
Building the views
Creating the dashboard framework
Implementing actions to guide the story
Interlude ; – ; context filtering
Designing for different displays and devices
How actions work
Filter actions
Highlight actions
URL actions
Set actions
Sets
A set action example
Dashboard example ; – ; ; regional scorecard
Stories
Summary

8. Digging Deeper – Trends, Clustering, Distributions, and Forecasting
Trends
Customizing Trend Lines
Trend models
Linear
Logarithmic
Exponential
Power
Polynomial
Analyzing trend models
Exporting statistical model details
Advanced statistics (and more!) with R and Python
Clustering
Distributions
Forecasting
Summary

3. Section 3: Data Prep and Structuring

9. Cleaning and Structuring Messy Data
Structuring data for Tableau
Good structure – tall and narrow instead of short and wide
Wide data
Tall data
Wide and tall in Tableau
Good structure – star schemas (Data Mart/Data Warehouse)
Dealing with data structure issues
Restructuring data in Tableau connections
Union files together
Cross database joins
A practical example – filling out missing/sparse dates
Working with different levels of detail
Overview of advanced fixes for data problems
Summary

10. Introducing Tableau Prep
Getting prepped to explore Tableau Prep
Understanding the Tableau Prep Builder Interface
Flowing with the fundamental paradigm
Connecting to data
Cleaning the data
Union, merging mismatched fields, and removing unneces
sary fields
Grouping and cleaning
Calculations and aggregations in Tableau Prep
Filtering in Tableau Prep
Transforming the data for analysis
Options for automating flows
Summary

4. Section 4: Advanced Techniques and Sharing with Others

11. Advanced Visualizations, Techniques, Tips, and Tricks
Advanced visualizations
Slope Charts
Lollipop Charts
Waterfall Charts
Step Lines and Jump Lines
Spark Lines
Dumbbell Charts
Unit chart/symbol charts
Marimekko Charts
Sheet swapping and dynamic dashboards
Dynamically showing and hiding other controls
Mapping techniques
Supplementing the standard in geographic data
Manually assigning geographic locations
Creating custom territories
Ad hoc custom territories
Field-defined custom territories
Leveraging spatial objects
Some final map tips
Using background images
Animation
Transparency
Summary

12. Sharing Your Data Story
Presenting, printing, and exporting
Presenting
Printing
Exporting
Sharing with users of Tableau Desktop or Tableau Reader
Sharing with Tableau Desktop users
Sharing with Tableau Reader users
Sharing with users of Tableau Server, Tableau Online, and Tableau Public
Publishing to Tableau Public
Publishing to Tableau Server and Tableau Online
Interacting with Tableau Server
Additional distribution options using Tableau Server
Summary
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Preface

What is it about Tableau that inspires an ever growing community to hold up signs that read I ♡ Tableau and excitedly share data visualizations on social media? Why do so many organizations turn to Tableau as the gold standard for visual analytics? How can an analytics platform be so fun, engaging, and useful all at once?

Tableau disrupted the paradigm for visually interacting with data. It made it easy and intuitive (and fun!) to be hands-on with the data, to receive instant visual feedback with every action, and to ask questions and uncover insights in a natural flow of thought and interaction. And Tableau continues to expand and evolve in ways that make seeing and understanding data easier and more powerful. New features such as Set Actions, geospatial support, and new statistical models expand the analysis that’s possible. Transparency, density maps, new color palettes, and formatting options greatly enhance the visual story you can tell. The introduction of Tableau Prep brings the same intuitive instant feedback to data prep and cleansing that Tableau Desktop brought to data visualization. We’ll cover these new features and more) in the chapters of this book!

We’ll look at Tableau through the lens of understanding the underlying paradigm of how and why Tableau works in the context of practical examples. And then we’ll build on this solid foundation of understanding so that you will have the requisite tools and skills to tackle even the toughest data challenges!

Who this book is for

This book is for anyone who needs to see and understand their data! From the casual business user to the hardcore data analyst, everyone needs to have the ability to ask and answer questions of data. Having a bit of background with data will definitely help, but you don’t need to know scripting, SQL, or database structures. Whether you’re new to Tableau or have been using it for months or even years, you’ll gain a solid foundation for understanding Tableau and possess the tools and skills to build toward advanced mastery of the tool.

What this book covers

Chapter 1, Taking Off with Tableau, introduces the foundational principles of Tableau. We’ll go through a series of examples that will introduce the basics of connecting to data, exploring and analyzing the data visually, and finally putting it all together in a fully interactive dashboard.

Chapter 2, Working with Data in Tableau, focuses on essential concepts of how Tableau works with data. You will look at multiple examples of different connections to different data sources, consider the benefits and potential drawbacks of using data extracts, consider how to manage metadata, dive into details on joins and blends, and finally, take a look at options for filtering data.

Chapter 3, Venturing on to Advanced Visualizations, explores how to create the various types of views and how to extend basic visualizations using a variety of advanced techniques such as simple calculations, jittering, multiple mark types, and dual axis. Along the way, we will also cover some details on how dates work in Tableau.

Chapter 4, Starting an Adventure with Calculations, focuses on laying a foundation and also gives a number of practical examples, by means of which you will understand the key concepts behind how calculations work in Tableau.

Chapter 5, Diving Deep with Table Calculations, explores the final main type of calculations: table calculations. These are some of the most powerful calculations in terms of their ability to solve problems and open up incredible possibilities for in-depth analysis. In practice, they range from very easy to exceptionally complex.

Chapter 6, Making Visualizations that Look Great and Work Well, explains how formatting works in Tableau, giving you the ability to refine the visualizations you created in discovery and analysis into incredibly effective communication of your data story.

Chapter 7, Telling a Data Story with Dashboards, demonstrates how Tableau allows you to bring together related data visualizations in a single dashboard. This dashboard could be a static view of various aspects of the data, or a fully interactive environment, allowing users to dynamically filter, drill down, and interact with the data visualizations. In this chapter, you will take a look at most of these concepts within the context of several in-depth examples, where you will walk through the dashboard design process step by step.

Chapter 8, Digging Deeper – Trends, Clustering, Distributions, and Forecasting, explains how Tableau enables you to quickly enhance your data visualizations with statistical analysis. Built-in features, such as trend models, clustering, distributions, and forecasting, allow you to quickly add value to your visual analysis. You will take a look at these concepts in the context of a few practical examples using some sample datasets.

Chapter 9, Cleaning and Structuring Messy Data, focuses on a number of principles for structuring data to work well with Tableau, as well as some specific examples of how to address common data issues.

Chapter 10, Introducing Tableau Prep, works through a practical example as we explore the paradigm of Tableau Prep, enabling the reader to understand the fundamental transformations and see many of the features and functions of Tableau Prep.

Chapter 11, Advanced Visualizations, Techniques, Tips, and Tricks, explains a number of advanced techniques in a practical context. You’ll learn things such as creating advanced visualizations, dynamically swapping views on a dashboard, using custom images, and advanced geographic visualizations.

Chapter 12, Sharing Your Data Story, explains how Tableau enables you to share your work using a variety of methods. In this chapter, we’ll take a look at the various ways to share visualizations and dashboards, along with what to consider when deciding how you will share them.

To get the most out of this book

This book does not assume any specific database knowledge, but it definitely will help to have some basic familiarity with data itself. We’ll cover the foundational principles first, and while it may be tempting to skip the first chapter, please don’t! We’ll lay a foundation of terminology and the paradigm that will be used throughout the remainder of the book.

You’ll be able to follow along with many of the examples in the book using Tableau Desktop and Tableau Prep Builder (in Chapter 10, Introducing Tableau Prep). You may download and install the most recent versions from Tableau using the following links:

• Tableau Desktop: https://www.tableau.com/products/desktop/download
• Tableau Prep Builder: https://www.tableau.com/products/prep/download

Please speak to a Tableau representative for licensing information. In most cases, you may install a 14-day trial of each product if you do not currently have a license.

Download the example code files

For most chapters, you’ll find applicable data files (Excel and text files) and a set of Tableau Workbook files, (.twbx), or Tableau Flow files, (.tfl), which you may open in Tableau Desktop or Tableau Prep Builder, respectively. These will follow the convention ChapterNN_Starter and ChapterNN_Complete (where NN is the chapter number). The starter workbooks and flows are intended to allow you to work through the examples in the book on your own, though at times, they will include completed examples for reference. The complete workbooks are entirely finished and are intended to allow you to check your work or see the finished example.

You may download the example files for this book from your account at www.packt.com. If you purchased this book elsewhere, you can visit www.packt.com/support and register to have the files emailed directly to you.

You can download the code files by following these steps:

1. Log in or register at www.packt.com.
2. Select the SUPPORT tab.
3. Click on Code Downloads & Errata.
4. Enter the name of the book in the Search box and follow the onscreen instructions.

Once the file is downloaded, please make sure that you unzip or extract the folder using the latest version of:

• WinRAR/7-Zip for Windows
• Zipeg/iZip/UnRarX for Mac
• 7-Zip/PeaZip for Linux

The code bundle for the book is also hosted on GitHub at https://github.com/Packt Publishing/Learning-Tableau-2019. In case there’s an update to the code, it will be updated on the existing GitHub repository.

We also have other code bundles from our rich catalog of books and videos available at https:// github.com/PacktPublishing/. Check them out!

Download the color images

We also provide a PDF file that has color images of the screenshots/diagrams used in this book. You can download it here: https://www.packtpub.com/sites/default/files/downloads/9 781788839525_ColorImages.pdf.

Conventions used

There are a number of text conventions used throughout this book.

CodeInText: Indicates code words in text, database table names, folder names, filenames, file extensions, pathnames, dummy URLs, user input, and Twitter handles. Here is an example: “Open the Chapter07_Starter workbook, where you will find this example.”

A block of code is set as follows:

Bold: Indicates a new term, an important word, or words that you see on screen. For example, words in menus or dialog boxes appear in the text like this. Here is an example: “Select Extract | Refresh from the Data menu.”
Warnings or important notes appear like this.
Tips and tricks appear like this.

Get in touch

Feedback from our readers is always welcome.

General feedback: If you have questions about any aspect of this book, mention the book title in the subject of your message and email us at customercare@packtpub.com.

Errata: Although we have taken every care to ensure the accuracy of our content, mistakes do happen. If you have found a mistake in this book, we would be grateful if you would report this to us. Please visit www.packt.com/submit-errata, selecting your book, clicking on the Errata Submission Form link, and entering the details.

Piracy: If you come across any illegal copies of our works in any form on the internet, we would be grateful if you would provide us with the location address or website name. Please contact us at copyright@packt.com with a link to the material.

If you are interested in becoming an author: If there is a topic that you have expertise in, and you are interested in either writing or contributing to a book, please visit authors.packtpu b.com.

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Joshua N. Milligan (著)
出版社: Packt Publishing; 3rd Revised版 (2019/3/27)、出典:出版社HP