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Treasure Data Platform で始めるデータ分析入門 〜7. Data Visualization 〜 Tableau

Treasure Data Analytics

本シリーズではデータ分析を以下の7つのレイヤーに分解し,各々について解説していくものとします。(Slide Shareの資料は常時更新されます。)

  1. Data Collection
  2. Data Storage
  3. Data Management
  4. Data Processing
  5. Data Processing Design Part.1 Part.2 Part.3 Part.4 Part.5 Part.6
  6. Data Visualization Treasure Viewer, MetricInsights, Tableau
  7. Data Visualization Patterns Part.1 Part.2 Part.3

本日は「6. Data Visulization」の第3回目,Tableau の紹介です。BIとして世界的な地位を確立しつつある Tableau ですが,前回までに紹介した「Treasure Viewer」「Metric Insights」とは用途・機能は全く異なるものであることを念頭に入れて置いて下さい。

 

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Treasure Data の OEM する BI ツール:tableau は世界中で知名度のある,ユーザーの直感的な操作で可視化・レポーティングできるツールです。

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BI である Tableau と Dashboard である MetricInsights,両者の違いに着目して下さい。おそらく多くの方が想像される可視化ツールは Tableau だと思います。

 

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Tableau 自身は,日本語webページが用意されていますのでそちらを参照下さい。また,以下のビデオは人間の直感的な操作によってデータが可視化がされていくのがわかると思います。

 

 

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tableau にデータをインポートした時の画面が上図ですが,左の方を見て下さい。インポート時に tableau はその各々のカラムの値の型を調べ,自動的に「ディメンジョン」「メジャー」カラムに分類してくれます。もちろん,メジャーカラムをディメンジョンに変更することも可能です。

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メジャーカラムとディメンジョンカラムはこのシリーズで取り上げている Car Sensor のデータでは上図のようになっておりました。

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Treasure Cloud Storage と Tableau を繋ぎ込むコネクタを用意しており,アドホッククエリなどと組み合わせて大規模なデータ群からでも Tableau を通じてデータ集計,ドリルダウンなどが可能になっております。

f:id:doryokujin:20140204140208p:plainさらに tableau は Metric Insights を補完する形での使用も可能です。

 

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 上図は Metric Insights と tableau との連携でより深く,より多くの目的を満たすような環境が実現できることを説明しています。