学習の目的

この単元を完了すると、次のことができるようになります。

Tableau のデータテーブルに接続する。
Tableau Public Web 作成インターフェイスを操作する。
基本メタデータを管理する。
単純な Viz を作成する。

メモ

日本語で受講されている方へ
Challenge は日本語の Trailhead Playground で開始し、かっこ内の翻訳を参照しながら進めていってください。Challenge での評価は英語データを対象に行われるため、英語の値のみをコピーして貼り付けるようにしてください。日本語の組織で Challenge が不合格だった場合は、(1) この手順に従って [Locale (地域)] を [United States (米国)] に切り替え、(2) [Language (言語)] を [English (英語)] に切り替えてから、(3) [Check Challenge (Challenge を確認)] ボタンをクリックしてみることをお勧めします。

翻訳版の Trailhead を活用する方法については、自分の言語の Trailhead バッジをご覧ください。

Tableau Public アカウントに接続する

最初に、右側の [Playground (プレイグラウンド)] ウィンドウで Tableau Public アカウントに接続します。まだ Tableau Public アカウントをお持ちでない場合は、この時点で登録し、アカウントを有効化してから、このインタラクティブな単元に取り組んでください。必要な場合は、このモジュールの最初の単元で、より詳細な手順が提供されています。

Tableau Public のログインセッションの期限が切れた場合や、この単元を完了する前にページを更新した場合は、プレイグラウンドがリセットされます。この単元は一度に終わらせてしまうことをお勧めします。

データに接続して抽出を作成する

このモジュールはトレーニングのみを目的とします。『Great British Bake Off (ブリティッシュベークオフ)』に関連する Love Productions, Ltd. が Salesforce またはそのサービスを推奨していることを示唆するものではありません。

新しい分析で最初に必ずすべきことはデータへの接続です。ブリティッシュベークオフショーのシーズン全体の視聴者数に関するデータを使用します。

今すぐ csv をダウンロードして、デスクトップなどの見つけやすい場所に保存します。
[Connect to Data (データに接続)] に移動します。ツールバーの [New Data Source (新しいデータソース)] アイコンをクリックします。
[Connect to Data (データに接続)] ダイアログで、[Upload from computer (コンピューターからアップロード)] を選択します。
データをダウンロードした場所に移動し、GBBO viewership subset を選択します。

これは Tableau の [Data Source (データソース)] タブです。左ペインに使用可能なテーブルが (テーブル、タブ、シートのいずれかの形式で) 示されます。右側は、データモデルを作成できるキャンバスです。下部はデータグリッドです。ご覧のとおり、テーブルはすでにキャンバスに表示されています。

キャンバスの上部に、[GBBO viewership subset (GBBO 視聴者数サブセット)] というデータソースの自動名が表示されています。
名前を選択してハイライトし、データソースの名前を GBBO に変更します。(このステップは採点されませんが、スキップすると後で画面が指示と異なる可能性があります)。
この演習に必要なデータはこれのみであるため、下部のバーで [Sheet 1 (シート 1)] を選択します。Tableau によって自動的にデータの抽出が作成されますが、時間がかかることがあります。

作成環境を探索する

これは、Tableau の作成環境です。では、その内容を見てみましょう。

左ペインは [Data (データ)] ペインです。上部では接続先のデータソースを確認でき、GBBO と表示されているはずです。
下部はデータフィールドのリストです。それぞれの前にデータ型アイコンがあります。このデータセットには日付フィールド、複数のテキスト (つまり、「文字列」) フィールド、複数の数値フィールドがあります。
また、フィールドリストの中央には横線も表示されています。その線より上のフィールドはディメンションです。その線より下のフィールドはメジャーです。これは重要な概念ですが、この単元で扱う範囲ではありません。ディメンションとメジャーをより深く理解するには、「ディメンションとメジャー、青と緑」を参照してください。

メタデータを更新する

シーズンとエピソードは数値ですが、ディメンションとみなすべきです。

[Episode (エピソード)] フィールドを [Data (データ)] ペインの線より上にドラッグして、ドロップします。
同様に、[Season (シーズン)] フィールドも線より上にドラッグします。

これで、線より上のフィールドリストに、[Airdate (放送日)]、[Episode (エピソード)]、[Network (ネットワーク)]、[Season (シーズン)]、[Theme (テーマ)]、[Measure Names (メジャーネーム)] が含まれるようになりました。

viz を作成する

分析に関する質問の定義から始めましょう。ブリティッシュベークオフショーをご存じない方のために説明しておくと、これは 2010 年から BBC One、BBC Two、Channel 4 の 3 つのネットワークで放送されている番組です。ネットワークが Channel 4 に変更されると、長年審査員を務めた Mary Berry と司会の Mel と Sue は番組を去りました。このことが視聴者数に影響を与えたかどうかを把握したいと思います。

調査するには、放送日別とネットワーク別の視聴者数の Viz を作成する必要があります。注: 評価と視聴者数には疑似データが使用されていますが、実際の傾向に従っています。

[Data (データ)] ペインから [My Viewership (私の視聴者数)] フィールドを [Rows (行)] シェルフにドラッグします。[My Viewership (私の視聴者数)] フィールドをダブルクリックすることもできます。

これにより、データセット全体でそのフィールドの値が合計され、1 つのマークが表示されます。軸から、合計が約 4,200 であることがわかります。
ツールバーのテキストアイコンをクリックして、正確な値である 4,235 を表示します。(このデータセットでは、[Viewers (視聴者)] は百万人単位です。データの単位を知ることは常に重要です)。ただし、これは全体的な話です。ネットワーク別の場合はどうでしょうか? この視聴者数をネットワークあたりの合計視聴者数にセグメント化します。
[Network (ネットワーク)] を [Columns (列)] シェルフにドラッグします。

これで、棒グラフのマークが 1 つから 3 つになりました。BBC Two の視聴者数が最も少なく、次に BBC One、Channel 4 の順です。とはいえ、これは本当に公平な比較ではないですよね? 各ネットワークは番組の複数のシーズンを放送しているため、経時的な傾向を確認する必要があります。
[Network (ネットワーク)] を [Marks (マーク)] カードの [Columns (列)] シェルフから [Color (色)] シェルフにドラッグします。これにより、3 つの棒がある棒グラフからネットワークが色でエンコードされた積み上げ棒グラフに Viz が変換されます。便利ですよね? 次に、Viz に日付フィールドを追加します。
[Airdate (放送日)] を [Columns (列)] シェルフにドラッグします。テキストラベルが少し乱雑になってきました。このラベルは無効にすることもできます。
ツールバーのテキストアイコンをクリックして、マークラベルを無効にします。日付を入れると、番組の人気が高まるにつれて視聴者数が年々増加し、BBC One で放送された最後の年である 2016 年にピークに達したことがわかります。視聴者数は Channel 4 で減少し、数シーズンはほぼ横ばいでしたが、最近は増加傾向にあります。

Viz をパブリッシュする

だれも見ない分析に何の価値があるでしょうか? では、Tableau Public にパブリッシュしましょう。

ツールバーの上のエリアで [Publish As (形式を変えてパブリッシュ)] を選択します。[File (ファイル)] メニューから [Publish As (形式を変えてパブリッシュ)] を選択することもできます。
[Publish Workbook (ワークブックのパブリッシュ)] ダイアログで、Viz の名前を入力します。My First Viz on Tableau Public! (Tableau Public で初めての Viz!) のような楽しい名前にしてください。
[Publish (パブリッシュ)] を選択します。

お疲れさまでした。これで、Viz を作成してパブリッシュできました。

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