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Tableau Cloudでtabcmdを使ってPDF一括出力する
概要Tableau Cloudでパラメータを変更し、条件を変えながら自動でPDFを作成する方法を解説します。
エリア別、店別、人別など、PDFなどで出力して配布する場合に便利な機能です。
注意事項
パーソナルアクセストークンを使ってTableau Cloudにログインする方法です。
トークンが分かれば、サイト内のコンテンツを削除することも可能です。トークンの管理は厳重に行ってください。
Tableau Makeover Monday 2023w33 時系列データで相関係数を出す
2023w33のMakeover Monday を紹介します！
2023/W33: Energy Use per Person - dataset by makeovermonday | data.world
国別の人口1人あたり電力使用量の推移データです。元データはこちら。
何を可視化すると面白いかな？と考えたところ、
日本と電力の消費量の推移が似ているかどうか ≒ 日本と発展する水準が同
Tableau FIXED計算の練習方法(RFM分析をExcel、SQL、Tableauそれぞれで行う)
TableauではLOD計算が難しいという話を聞きます。
LODの計算がイメージしやすくなるよう、会社で教えている方法を解説します！
Tableauのe-learningの初級-中級くらいを学んだ後に実施してもらう場合が多いです。
データはサンプルスーパーストアを使います。
やることは、RFM分析をExcel、SQL、Tableauそれぞれで行うことです。
RFM分析とは、顧客を以下3つの
Tableauのリレーションシップを使ってCPM分析を作る(2023/12/16リレーションシップ勉強会)
CPM分析(顧客ポートフォリオマネジメント)という分析手法はご存じでしょうか？
CPM分析とはCPM分析は「にんにく卵黄」などの健康食品を作っている「やずや株式会社」が提唱した分析手法です。
顧客ごとに初回購入日と最終購入日との経過日数、最終購入日からの経過日数、累計購入金額、の3つで分ける手法です。(具体的な内容は以下のURLを参照ください)
CPM分析を最新データ時点で集計することは簡単
【Tableau小技】半角スペースを入れるといい感じに改行してくれやすくなる
Tableauで、思ったところで改行してくれなくて困った事はありませんか？
そんなときは半角スペースを入れると解決するかもしれません！
テストデータとして、ChatGPTに20個の文章を作ってもらいました。
文章の内容は指定しなかったのですが、文章がポジティブすぎて困惑しています。
これをTableauで可視化します。
棒グラフにして、ラップをオンにして改行させます。
このように、文字が
Tableau リレーションシップの説明(2023/12/16実施の勉強会)
DATASaberBridgeの雑談スレッドで、
「リレーションシップの事を教えてくれる人募集！」
という書き込みがあり、面白そうだったので手を挙げて勉強会を開催しました！
その時の内容をまとめます。
大事なポイントTableau内の処理を理解すること
結合、リレーションシップ、Fixed計算などが、どのような処理をしているか把握すると、理解しやすくなる。
Tableauの処理を理解する
Tableauで北斎を作った話 (2023/10/14 オフラインTableauもくもく会 Vol.9 Tableauお絵描き講座)
前から参加してみたかったTableauもくもく会に初めて参加しました！
その時、わたるんさん(@proj_aquabellus)のお絵描き講座で作った絵が面白いと話題になったので、作り方を解説します！
テーマ決めお絵描き講座は「1時間ぐらいでTableauを使って絵を書こう！」でした。
1時間で作ってみんなの前で発表して「いいね！」と言ってもらうためには、誰でも知っている絵を選ぼうと思いまし
Tableauでバスケット分析(併売分析)のやり方
Tableauでのバスケット分析のやり方を紹介します！
使うデータサンプルスーパーストアのデータを使います。
リレーションシップを使ってつなぎます。
顧客IDでつなぎます。(1回のオーダー単位で見たい場合はオーダーIDでつなぐ)
購入率(併売率)を集計する併売率はいろいろな粒度で計算することができます。
今回はサブカテゴリで計算します。
行にプライマリのサブカテゴリと、セカンダリのサブカ
「データ分析」と「データ活用」の違いを解説(受験勉強の例)
データ分析とデータ活用の言葉の違いがあいまいだと思ったので、わかりやすいように解説します！
イメージしやすいよう「大学受験」をテーマにします。
はじめに大学受験にはデータ分析が必須です。
データを分析せずに大学受験をすることは、模試を受けずにぶっつけ本番で試験に臨むことと同じです。
模試を受けた結果がデータとなり、そのデータと勉強した時間や得意不得意など総合的に分析し、志望校を変えるか、志