Tableau Desktop Specialist 学習まとめ１

# データ接続の違い

デフォルトは、ライブ抽出です。設定を変更しない限り、基本的にはライブ接続です。
また、すべての接続可能なデータを参照するためには、データ接続画面のその他から行います。

##  ライブ接続
・参照元データに都度アクセス
・データはリアルタイムで取得
・パフォーマンスはデータサーバーの処理速度に依存

## 抽出接続
・任意のタイミングでデータを圧縮し、抽出
・データは任意のタイミングで取得
・抽出ファイルは.hyper拡張子

https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/extracting_data.htm

# データの違い
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3296700/7b04827b-a7ab-831a-c7ce-ccde54c513ee.png)

https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/environ_filesandfolders.htm

# データ接続の変更


## 結合 (Join)
複数のデータソースを1つの新しいデータソースにまとめる方法
結合すると、1つのデータソースとして統一されてしまう。

## ユニオン (Union)
複数のテーブルを縦に連結する方法
※列の構造が同じである必要あり。

## ブレンド (Blend)
複数のデータソースを独立させたまま、特定のキーを使って関係を持たせる方法
※データの粒度が異なる場合に有効

## リレーションシップ (Relationship)
複数のテーブルを動的かつ柔軟に関連付ける方法
※テーブル同士を結合するのではなく、独立したまま関連付けることが可能

# リレーションシップとブレンドの違い
## リレーションシップ
データの粒度を維持しながら動的に結合を行うため、パフォーマンスが高く、柔軟性がある。

## ブレンド
事前に各データソースを集計し、その後で関係を持たせるため、異なる粒度のデータを扱う際に有効ですが、一部の機能に制約がある。

# データの整理
## グループ
フィールドの項目の一部をグループ化により、グループ化されたフィールドが生成される。
例:ABCDEという5つのデータが存在したときにABCを"主要",EDを"その他"として分類する。
操作方法
・[データ]ペインの項目から作成
・ビューからグループで作成

また、グループは作成時に静的な関係を維持します。
例えば、ABCというグループを作成した際、データが更新された場合でもABCというグループは存在し続けます。


# セット
グループ化を全般タブ・条件タブ・上位タブで行うグルーピング

セットは条件に基づいてメンバーが変わるため、データが更新されるとセットのメンバーも変わります。
動的に作動するということです。
用途: 特定の条件を満たすデータを抽出したり、上位・下位のデータを動的に表示する場合に使用します。
例:



![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3296700/cbcad6a2-1de3-960a-6c33-d310094decef.png)

# フィルター
データを絞って表示させる機能
下記図の順によりフィルタリング

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3296700/a151e726-5fe9-2e79-6d94-4e081e794d61.png)


1.抽出フィルター (Extract Filter)
 データソースからデータを抽出する際に適用される。
使用例: データベースから特定の期間のデータのみを抽出

2. データソースフィルター (Data Source Filter)
概要: データソース全体に適用されるフィルターで、Tableauにデータを読み込む前に適用
使用例: 特定の地域やカテゴリのデータのみを読み込む

3. コンテキストフィルター (Context Filter)
概要: 他のフィルターよりも優先して適用されるフィルターで、他のフィルターの基準を設定
使用例: 特定の条件に基づいてデータを絞り込む際に使用

4. ディメンションフィルター (Dimension Filter)
概要: カテゴリカルデータに対するフィルターで、特定のディメンション（例：地域、製品カテゴリ）に基づいてデータをフィルタリング
使用例: 特定の地域や製品カテゴリのデータを表示

5. メジャーフィルター (Measure Filter)
概要: 数値データに対するフィルターで、特定の範囲や条件に基づいてデータをフィルタリング
使用例: 売上が特定の範囲内のデータを表示

6. 表計算フィルター (Table Calculation Filter)
概要: 表計算に基づいてデータをフィルタリングします。これらのフィルターは、他のフィルターが適用された後に適用
使用例: ランキングや移動平均などの計算結果に基づいてデータをフィルタリング


# アクション

* 発動条件選択やポイント時
・フィルタアクション：フィルター表示
・ハイライトアクション：ハイライト表示
・URLに移動：WEBサイトへ移動
・シートに移動：選択されたワークシートへ移動

Tableauでは、日付フィールドを扱う際に「日付部分」と「日付値」という概念があります。これらはデータの集計や表示方法に影響を与えます。

1. **日付部分**:
   - 日付の特定の部分（年、月、日など）を抽出して使用します。
   - 例えば、`DATEPART`関数を使用して、日付フィールドから月だけを取り出すことができます。この場合、結果は1から12の数値になります。

2. **日付値**:
   - 実際の日付を特定の単位で切り詰めて使用します。
   - 例えば、`DATETRUNC`関数を使用して、日付を月単位で切り詰めると、その月の最初の日付（例：2023年5月1日）として扱われます。

これらの違いを理解することで、Tableauでのデータ分析がより柔軟かつ効果的になります。

# Tableauにおけるヘッダーと軸の違い

## ヘッダー
- **定義**: ヘッダーは、ディメンションや不連続フィールドを行シェルフや列シェルフに配置したときに作成されます。
- **表示内容**: フィールドのメンバー名（例えば、カテゴリやサブカテゴリの名前）が表示されます。
- **用途**: データのカテゴリやグループを示すために使用されます。例えば、製品カテゴリごとの売上を表示する場合、各カテゴリがヘッダーとして表示されます。

## 軸
- **定義**: 軸は、メジャーや連続フィールドを行シェルフや列シェルフに配置したときに作成されます。
- **表示内容**: 数値データの範囲やスケールが表示されます。例えば、売上金額や日付の範囲が軸として表示されます。
- **用途**: データの量や範囲を示すために使用されます。例えば、時間の経過に伴う売上の変化を表示する場合、時間が軸として表示されます。

## 例
- **ヘッダーの例**: 「地域」フィールドを行シェルフに配置すると、「東部」「西部」などの地域名が行ヘッダーとして表示されます。
- **軸の例**: 「売上」フィールドを列シェルフに配置すると、売上金額の範囲が軸として表示されます。