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Tableauでのデータブレンディングの方法
編集済み 3 数週間前 によって ExtremeHow 編集チーム
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翻訳が更新されました 3 数週間前
Tableauにおけるデータブレンディングは、複数のソースからのデータを扱う際の重要な技術です。これにより、異なるソースからのデータを1つのビューに結合し、比較、分析、および視覚化に利用することができます。Tableauで正しくデータをブレンドする方法を理解することで、元のデータソースを変更することなく、より深い洞察を得ることができます。以下は、Tableauでのデータブレンディングのための包括的なガイドで、プロセスを案内する簡単な例を示しています。
データブレンディングの理解
データブレンディングは、Tableauで仮想データベースを作成するようなものです。異なるソースからのデータを統一されたビューに結合したいときにブレンディングを使用します。各データソースはその独自性を保持し、Tableauは共通次元に基づいて確立された関係を使用してそれらを統合します。データブレンディングとデータジョインを区別することが重要です。ジョインは異なるテーブルからのデータを1つのデータソース内で結合するのに対し、ブレンディングは異なるデータソース間で行われます。
ベースの準備
データをブレンドする前に、Tableauワークスペースに少なくとも2つのデータソースが必要です。これらはスプレッドシート、データベース、またはウェブデータコネクタである場合があります。Dataペインを使用してこれらのデータソースをTableauにロードします。一般的に、データブレンディングは「プライマリ」から「セカンダリ」データソースの関係で発生します。プライマリデータソースは主要なデータセットであり、通常は視覚化を駆動するフィールドを含みます。
プライマリとセカンダリデータソースの選択
まず、プライマリデータソースを選択します。これは通常、より詳細なデータセットまたは興味のあるフィールドが最も多いデータセットです。プライマリソースを使用して視覚化を作成したら、セカンダリデータソースからフィールドを追加できます。
信頼関係の構築
データをブレンドするには、通常、どちらのデータセットにも存在する「日付」、「ID」、「名前」などの次元が必要です。この接続点はリングフィールドとして知られ、正確なブレンディングには不可欠です。Tableauでは、このフィールドをドラッグ＆ドロップして設定します。プライマリデータソースを使用しているビューにセカンダリデータソースからフィールドをドラッグすると、Tableauは同じ名前のフィールドを使用して関係を定義しようとします。
ブレンディングの実施
Tableauでデータをブレンドする手順は以下の通りです：
- データをロードする:
最初に、2つのデータソースをTableauにロードします。例として、「販売注文」のスプレッドシートと「顧客データ」のスプレッドシートを持っているとします。
- プライマリデータソースを選択する:
1つのデータソースをプライマリとして選びます。この場合、「販売注文」を選びます。販売注文シートから「販売額」、「商品」、または「日付」などのフィールドを使用して基本的な視覚化を作成します。
- セカンダリデータソースを追加する:
基本的な視覚化が準備できたら、「顧客データ」ソースからフィールドを追加します。顧客データからフィールドを視覚化にドラッグすると、Tableauがマッチングするデータフィールドを検出して自動的にブレンドします。
- リンクフィールドの確認:
Tableauが自動的にリンクするフィールドの横に小さなリンクアイコン（チェーンリンク）があることに注意してください。これらのフィールドを整列させることは、正確なブレンディングにとって重要です。
- 関係の調整:
Tableauが正しいリンクフィールドを自動的に選択しない場合、関係を手動で設定することができます。これを行うには、Data > Edit Relationshipsに進み、リンクフィールドを具体的に割り当てます。
ブレンドデータの最適化
データがブレンドされたら、データの提示方法をさらにカスタマイズすることができます。以下は、よりカスタマイズされたビューを得るためのいくつかの方法です：
- 集計レベルのチェック:
両方のデータソースのフィールドが同じレベルで集計されていることを確認します。必要に応じて、両方に日次、月次、または年次データが含まれていることを確認してください。
- 計算フィールドを使用する:
新しい洞察を得るために、プライマリおよびセカンダリデータソースを組み込んだ計算フィールドを作成します。たとえば、セカンダリソースの割引データを使用して「割引価格」を計算することができます。
データブレンディングの考慮事項
データブレンディングには多くの利点がありますが、以下の点に注意してください:
- データの制限:
リンクフィールドでのブレンディングは集約レベルで行われます。リンクフィールドが記録を制限または集約しないように注意してください。
- 表示:
特に大規模なデータセットでのブレンディングの多用は、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。データソースを最小限に抑えるために最適化してください。
- データソースの変更:
基礎となるデータソースの構造が変わった場合、既存の関係を再評価し、適宜調整する準備をしておいてください。
例のシナリオ
「注文ID」、「販売額」、「注文日」のフィールドを持つ「販売」データソースがあり、「注文ID」、「出荷日」、「出荷コスト」のフィールドを持つ「出荷」データソースもあるとします。これらを一緒に分析するために：
- 「販売」をプライマリデータソースとして使用します。「販売額」を時間経過とともに示す視覚化を作成します。
- 「出荷」データソースから「出荷コスト」を追加します。Tableauは「注文ID」を使用してこれをリンクします。
- さまざまな日付の販売と出荷コストのグラフを確認します。
結論
Tableauでのデータブレンディングは、より包括的な分析のために異なるデータソースを結合する効果的な方法です。ユーザーは、各ソースの整合性を維持しながら、データの異なる側面を1つの視覚化に関連付けることができます。プライマリおよびセカンダリの関係を注意深く設定し、正しいリンクフィールドを確保し、ブレンディングの制限を意識することで、Tableauの強力な機能を活用してデータをシームレスにブレンドし、貴重な洞察を引き出すことができます。
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