Tableauデータ分析―実践から活用まで

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Tableauデータ分析―実践から活用まで

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  • サイズ B5判/ページ数 384p/高さ 24cm
  • 商品コード 9784798054247
  • NDC分類 007.63
  • Cコード C3055

出版社内容情報

浸透するデータ分析ツールTableau(タブロー)の実践的な解説書既刊書『Tableauデータ分析?入門から実践まで?』(2017年3月)に、現場のノウハウを満載した続編が登場! 日本の分析力が更にアップします!

 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」は、ありがちな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できます。

 第2章「徹底解説! 複数のデータの取り扱い方法」は、「ユニオン」や「結合(ジョイン)」「データブレンド」「クロスデータベース結合」など、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ています。また、2018年4月に発表されたデータの準備ツール「Tableau Prep」にも触れています。

 第3章「表計算を使いこなして高度な分析を行おう」は、Tableauのビュー上でいったん数字を集計したあとで変換を行う「表計算」機能について説明します。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ます。

 第4章「LOD表現でTableau活用の幅を広げよう」は、初心者にとっての難関である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できます。

 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」は、基本的な書式設定から、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、色の設定までを解説します。

 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」は、ダッシュボードのパフォーマンス向上などについて解説します。既刊書『Tableauデータ分析?入門から実践まで?』の読者アンケートでも要望のあった内容です。

 第7章「もっと活用したい! Pythonとの連携」は、TableauとPythonを使った機械学習や、SDK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を解説。「こんな使い道もあるのか!」と、更に広がるTableau利用の可能性が感じられます。

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? 「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」)
1-3 ケース? 二重軸の同期ができない!(データ型)
1-4 ケース? 「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? 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? 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? 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)
1-8 まとめ

第2章 徹底解説! 複数のデータの取り扱い方法

2-1 フローチャート
2-2 ユニオン
2-3 データブレンド
2-4 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

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
3-3 表計算関数
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
4-2 LOD表現の種類と記述ルール
4-3 裏でどのような計算がされているのか
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

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
5-2 ツールヒント
5-3 色での表現
5-4 マークの「ラベル」
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

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
6-2 性能改善に向けた対処を行う

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
7-2 TableauをAPIで操ろう

小野泰輔[オノタイスケ]
著・文・その他

黒木賢一[クロキケンイチ]
著・文・その他

長野克也[ナガノカツヤ]
著・文・その他

下山輝昌[シモヤマテルマサ]
著・文・その他

高木洋介[タカギヨウスケ]
著・文・その他

内容説明

つまずきポイントを通じたコンセプトの理解/LOD表現を使いこなす!表計算による高度な分析/設定を駆使して思い通りのデザインに!パフォーマンスチューニングやPython連携でさらに上級レベルへ!データ準備ツール「Tableau Prep」で複数のデータもラクラク処理!

目次

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
第2章 徹底解説!複数のデータの取り扱い方法
第3章 表計算を使いこなして高度な分析を行おう
第4章 LOD表現でTableau活用の幅を広げよう
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
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
第7章 もっと活用したい!Pythonとの連携

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

geeker205

0
少し込み入った実装のテクニックが載ってるので重宝したい一冊。 一通り読んだけど、技術書なので覚えられない&理解できない部分は都度読み直す感じ2018/12/07

yakamazu

0
わかったようで実はよくわからない表計算、LOD、書式設定について詳しく説明されている。性能改善の考え方も参考になる。2018/09/19

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