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2019年11月20日発売

秀和システム

Tableauデータ分析~入門から実践まで~第2版

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内容紹介
人気商品につき品薄だった、セルフサービスBIツール「Tableau」(タブロー)の日本初総合解説書に第2版が登場!

「データを活用する組織に変わりたいが、どのように変わったらいいか分からない」――多くの組織が、そのような問題意識を抱えています。

「Tableau」はそんな日本のデータ分析事情を大きく変える可能性があるソフトウェアですが、いざ使ってみると「機能が多すぎる」、「Excelユーザーには理解できない」、「データの準備が大変」、「どう分析したらいいか分からない」といった壁に直面するのも事実です。

この本は、そんな方が壁を乗り越えるお手伝いができないかと、ユーザー有志が「このようなことを知っていたら役立つのではないか」、「自分たちはこのように課題を乗り越えていった」といった情報をまとめた、「ユーザーによるユーザーのための本」です。

多くの方にご支持いただいた初版(2017年)の構成・内容はそのままに、「セットアクション」や「Viz in Tooltip」などの新機能の説明を加え、Tableauについての説明や操作方法の章を中心にアップデートしました。

ユーザー事例では、NTTドコモ、サイバーエージェント、Sansan、日本航空、そしてデータの可視化とNPOの取り組みを結び付ける活動を展開しているユーザー会「Viz for Social Good」を取り上げました(初版掲載のユーザー事例は、出版社のホームページで引き続きご覧になれます)。
目次
改訂にあたって
はじめに(2017年の初版から再掲)
認定試験(Desktop Certified Associate)を受けようとする方へ

■■第1部 Tableauの基礎
■第1章 Tableauとは
1-1 Tableau Software
1-2 Tableauの特徴
1-2-1 以前からのBIツールとの違い
1-2-2 ExcelやAccessとの違い
1-2-3 その他の特徴
1-3 製品構成・ライセンス体系と価格、バージョンなど
1-3-1 製品構成・ライセンス体系と価格
1-3-2 バージョンについての注意
1-3-3 多言語対応
1-4 ネットワーク環境
1-5 ライセンスの購入
1-5-1 はじめて購入する
1-5-2 学生・教員と非営利団体は無料
1-6 カスタマーポータル
1-7 インストール
1-8 バージョンの更新通知
1-9 プロダクトキーの管理

■第2章 Tableauによるデータ分析7つのステップ
2-1 ステップの全体像
2-2 下準備 データを準備する
2-3 ① データに接続する
2-4 ② 中身を確認する
2-4-1 ディメンションとメジャーの分類の確認と変更
2-4-2 データの型の確認と変更
2-4-3 それぞれのフィールドに含まれるデータの確認
2-5 ③ フィールド名を「列」や「行」に配置する
2-5-1 カテゴリごと、出荷日ごとの売上推移(グラフ)
2-5-2 カテゴリごと出荷日ごとの売上推移(クロス集計表)の追加
2-6 ④ フィルターで絞り込む
2-6-1 フィルターの適用の種類
2-6-2 「フィルターを表示」
2-6-3 フィルターの複数のワークシートへの適用
2-7 ⑤ 「マーク」で効果を与える
2-7-1 グラフの変更
2-7-2 さらなる視覚的な効果の付与
2-7-3 クロス集計表へのフィールド名の追加
2-8 ⑥ ダッシュボードを作成する
2-8-1 「ダッシュボード」の作成とサイズ設定
2-8-2 「ワークシート」の配置
2-8-3 「フィルターとして使用」の設定
2-8-4 タイトルの設定
2-9 ⑦ 共有する
2-10 まとめ
2-11 補足説明:Tableauで扱うデータの形式と注意点
2-11-1 Tableauで扱うデータの形式
2-11-2 変換ツール(Reshaper)の利用
2-11-3 Tableauで扱うデータの注意点

■第3章 データに接続してみる
3-1 「接続」の画面の構成
3-2 ファイルを開く
3-3 Tableauについて学ぶ
3-4 データソースへの接続
3-4-1 Excelへの接続方法
3-4-2 テキストファイル(CSVファイルなど)への接続方法
3-4-3 Access(Accessの「テーブル」や「クエリ」)への接続方法
3-4-4 Tableau Serverへの接続方法
3-4-5 データベースやクラウド上のサービスへの接続方法
3-5 複数の接続を作る

■第4章 データソース画面の操作
4-1 シート(テーブル)のドラッグ&ドロップ
4-2 シート(テーブル)の結合
4-3 クロスデータベースジョイン
4-3-1 データの準備
4-3-2 クロスデータベースジョインの実行
4-4 シート(テーブル)のユニオン
4-4-1 データの準備
4-4-2 ユニオンの実行
4-4-3 その他のユニオンの作成方
4-4-4 マージ処理
4-5 フィールドの加工
4-5-1 フィールドの分割
4-5-2 フィールドのカスタム分割
4-5-3 「計算フィールド」の作成
4-6 「データインタープリター」と「ピボット」
4-6-1 データインタープリター
4-6-2 ピボット
4-7 「ライブ」と「抽出」
4-7-1 「ライブ」か「抽出」かの選択
4-7-2 抽出フィルター
4-7-3 ワークシートへの移動
4-8 カスタムSQL

■第5章 ワークスペースの操作
5-1 ワークスペース
5-2 ツールバー
5-3 データペインとアナリティクスペイン
5-3-1 データペイン
5-3-2 アナリティクスペイン
5-4 シェルフとカード
5-4-1 「列」と「行」シェルフ
5-4-2 「ページ」シェルフ
5-4-3 「フィルター」シェルフ
5-4-4 「マーク」カード
5-5 ビュー
5-6 表示形式
5-7 「キャプション」と「サマリー」
5-7-1 キャプション
5-7-2 サマリー
5-8 シートタブ
5-8-1 ワークシートの追加と操作
5-9 ダッシュボード
5-10 ストーリー
5-11 Tableauのファイルの保存方法
5-11-1 ワークブックの保存
5-11-2 パッケージドワークブックの保存

■第6章 Tableauの基本機能(その1)
6-1 並べ替えとグループ化
6-1-1 並べ替え
6-1-2 グループ化
6-2 ビジュアルグループ
6-3 階層の設定
6-4 連続と不連続
6-5 既定のプロパティ
6-5-1 「ディメンション」の既定のプロパティ
6-5-2 「メジャー」の既定のプロパティ
6-6 複数のメジャーを使った単軸グラフの作成
6-7 複数のメジャーを使った二重軸グラフの作成
6-8 セットの作成と散布図
6-9 パラメーターでのメジャーの切り替え
6-10 アナリティクス
6-10-1 平均線、傾向線と予測
6-10-2 合計とハイライトテーブル
6-10-3 クラスター

■第7章 Tableauの基本機能(その2)
7-1 ツリーマップの作成方法
7-2 日のフィルター(不連続と連続の違い)
7-3 「セット」のフィルターへの設定
7-4 セットを使った色分け
7-5 パラメーターによる操作
7-6 ランク表示
7-7 ランクを行に表示
7-8 地図上への円の配置
7-9 地図の二重軸グラフ
7-10 LOD計算の基礎
7-10-1 LOD計算とは
7-10-2 FIXED関数と簡易表計算
7-10-3 INCLUDE関数
7-10-4 EXCLUDE関数
7-11 アクション
7-11-1 アクションとは
7-11-2 フィルターアクション
7-11-3 ハイライトアクション
7-11-4 URLアクション
7-11-5 セットアクション
7-12 Viz in Tooltip
Column 地図で見れば理解が深まる

■■第2部 「それで?」と言われないTableauデータ分析の考え方
■第8章 やみくもなデータ分析では失敗する
8-1 Tableauを使ったデータ分析が失敗するワケ
8-1-1 導入
8-1-2 そもそもデータ分析とは
8-2 データ分析をおこなう目的
8-3 データ視覚化(データビジュアライゼーション)とは?
8-4 よくある失敗事例
8-5 データ分析プロジェクトプロセスを理解していないと失敗する
8-5-1 なぜデータ分析が失敗するのか
8-5-2 データ分析プロジェクトプロセスとは

■第9章 「それで?」と言われるデータ分析が 抱える問題点と対策
9-1 分析プロジェクトプロセスの概要について
9-1-1 Step 1:プロジェクト設計
9-1-2 Step 2:データ収集・整備
9-1-3 Step 3:データ分析・ビジュアライゼーション
9-1-4 Step 4:意思決定、施策の実行、運用
9-2 分析プロジェクトのプロセス例 ①
9-2-1 Step 1:プロジェクト設計段階
9-2-2 Step 2:データ収集・整備段階
9-2-3 Step 3:データ分析・ビジュアライゼーション段階
9-2-4 Step 4:意思決定・施策の実行・運用段階
9-3 分析プロジェクトのプロセス例 ②
9-3-1 Step 1:プロジェクト設計段階
9-3-2 Step 2:データ収集・整備段階
9-3-3 Step 3:データ分析・ビジュアライゼーション段階
9-3-4 Step 4:意思決定・施策の実行・運用段階
9-4 分析プロジェクトのプロセス別Tableau利用方法について
9-4-1 Step 1
9-4-2 Step 2~Step 4
9-5 分析プロジェクトにおける役割、プロジェクトチームの分類
9-5-1 ビジネス系理解、実行担当者
9-5-2 プロジェクトマネジメント担当者
9-5-3 分析・視覚化担当者
9-5-4 データエンジニアリング担当者
9-5-5 データ分析環境構築担当者
9-5-6 チーム構成の例
9-6 プロジェクト推進マップ
9-6-1 Tableauプロジェクト推進マップ
9-6-2 Tableauプロジェクト推進マップの使い方
9-7 Ⅰ プロジェクト設計プロセス
9-7-1 事業課題、想定施策の整理(1-1)
9-7-2 分析要件定義(1-2)
9-7-3 必要なデータ、加工プロセスの調査・設計(1-3)
9-7-4 データ分析環境の調査、設計(1-4)
9-7-5 各工数概算、システム化費用、スケジュール設計(1-5)
9-7-6 プロジェクト推進判定(1-6)
9-8 Ⅱ データ収集・加工のプロセス
9-8-1 データ分析環境の整備(2-1)
9-8-2 データ収集(2-2)
9-8-3 データ整備(2-3)
9-8-4 分析用データテーブル作成(2-4)
9-8-5 検算(データチェック)(2-5)
9-9 Ⅲ 分析・視覚化のプロセス
9-9-1 分析対象の理解(3-1)
9-9-2 データ、データ分布のチェック(3-2)
9-9-3 分析(3-3)
9-9-4 データ不足判定(3-4)
9-9-5 分析結果施策実行判定(3-5)
9-9-6 分析する余地判定(3-6)
9-10 Ⅳ 施策・運用のプロセス
9-10-1 モニタリング運用要件のすりあわせ(4-1)
9-10-2 モニタリング用ダッシュボード修正(4-2)
9-10-3 施策実行、運用環境構築(4-3)
9-10-4 モニタリング用データ定期更新化(4-4)
9-10-5 利用マニュアル作成、説明会実施(4-5)
9-10-6 分析結果を利用する運用テスト(4-6)
9-10-7 実運用判定(4-7)
9-10-8 実運用(4-8)
9-11 データ分析プロジェクトを成功させる要素
9-12 参考:簡易要件書とTableau習熟ステップ
9-12-1 簡易要件書の例
9-12-2 Tableau習熟ステップ

■■第3部 応用例で見るTableauデータ分析
■第10章 商品分析
10-1 「商品データ」を理解する
10-1-1 データの理解とは
10-1-2 データの粒度
10-1-3 データの確認
10-2 Tableauで商品の全体像を把握する
10-2-1 データ期間の確認
10-2-2 各指標の分布(ヒストグラム)
10-2-3 基本統計量(ボックスプロット)・外れ値・欠損値
10-2-4 欠損値の確認
10-3 Tableauで商品データをカスタマイズする
10-3-1 利益率・リードタイムの追加
10-3-2 配送が遅れているかどうかの区分の作成
10-4 Tableauで商品トレンドを確認する(売上推移編)
10-4-1 年次で全体の売上と利益の実数の全体感を把握する
10-4-2 カテゴリ、サブカテゴリごとの前年比成長率の傾向
10-5 Tableauで商品トレンドを確認する(構造把握編)
10-5-1 構造把握
10-5-2 指標の計算式の説明
10-5-3 指標の確認

■第11章顧客分析
11-1 顧客分析のステップ
11-1-1 想定シナリオ
11-1-2 分析ステップ
11-2 ステップ1:データを理解する
11-2-1 顧客データの例
11-2-2 データ構成と加工
11-2-3 Tableauでデータを準備する
11-2-4 分析データの確認
11-2-5 重複データに注意する
11-3 ステップ2:現状把握
11-3-1 大きなメジャーやディメンションで数字感をつかむ
11-3-2 年平均成長率(CAGR)とは?
11-3-3 「ステップ2:現状把握」を終えて
11-4 ステップ3:セグメンテーション
11-4-1 セグメンテーションとは?
11-4-2 ディメンションを開発する
11-4-3 ディメンションの整理
11-4-4 ドリルダウンして顧客理解を深める
11-4-5 セグメントの決定
11-4-6 セグメントの集約
11-5 ステップ4:ターゲティング
11-5-1 キャンペーンを企画する

■■第4部 Tableauユーザー事例
■第12章 NTTドコモ
■第13章 サイバーエージェント
■第14章 Sansan
■第15章 日本航空
■第16章 Viz for Social Good
著者略歴
小野 泰輔(オノ タイスケ ono taisuke)
■担当:第1 部第1章~第2章、第4部第14 章、第16 章 日本キャタピラー計画管理部アナリティクス課 国際電話会社や、インターネットプロバイダのプロダクト担当、法人営業、投資家向け広報(IR) を経て、キャタピラージャパンに入社。その後、キャタピラーのディーラである日本キャタピラーに移り、事業計画の策定やレポーティング業務に携わる。2013 年にTableau を使ったデータ分析プロジェクトを立ち上げ、情報システム部門や米国キャタピラー社のBI チームと連携しながら、レポートの開発や情報分析の基盤構築、スタッフへのトレーニングを進めている。
清水 隆介(シミズ リュウスケ shimizu ryuusuke)
■担当:第1 部第3章~第7章 Sansan株式会社データソリューションアーキテクト 2004 年からSIer にてBI 導入に携わり、その後もユーザー企業、SIer を経験するが、ほぼBI を中心とした分析基盤の構築運用を経験。2014 年にリクルートテクノロジーズに入社し、自らTableau のユーザーになると共に、Recruit Tableau User Groupを立ち上げ、ユーザー会の開催や勉強会の開催を通じ、リクルートグループ内での知見の共有、スキル向上活動をする。2018 年にSansan 株式会社に入社し、社内のDataDriven活動を担当。 2015 年、Tableau conference on Tour にて登壇、2016 年、Tableau 10 ロードショーにてキーノートを担当。精力的に活動。2016年からはTableau ユーザー会の幹事メンバーとしても活動。
前田 周輝(マエダ ヒロキ maeda hiroki)
■担当:第3 部第11 章、第4 部第12 章、第15 章 株式会社リクルートライフスタイル ベンチャー企業、大手ERP企業で営業とプロダクト開発を担当。2006年リクルート(現リクルートホールディングス)入社。WEB 解析ツールの全社導入、ビッグデータ基盤構築、BI プロジェクトの責任者としてデータ活用を推進。2014年から2018 年までTableauユーザー会代表をつとめる。
三好 淳一(ミヨシ ジュンイチ miyoshi junichi)
■担当:第2 部第8章~第9章、第4部第13 章 株式会社イノヴァストラクチャー代表取締役 ピープルアナリティクス協会上席研究員、TableauHRユーザー会幹事。 ベンチャー、大手市場調査会社にて、データ分析、商品開発、事業開発を担当。2014 年、データ分析コンサルティング会社イノヴァストラクチャーを創業。課題解決のため様々なデータ(Webログ、購買、営業、人事) 活用のコンサルティングを行っている。
山口 将央(ヤマグチ マサチカ yamaguchi masachika)
■担当:第3 部第10 章 株式会社nehan 新卒でデータのコンサルティング会社にて分析を行う。その後、コンサルティング会社・事業会社を経て、株式会社nehanに参画。 株式会社nehanでは、データ分析のSaaS のツールの開発を行っている。
タイトルヨミ
カナ:タブローデータブンセキニュウモンカラジッセンマデダイニハン
ローマ字:taburoodeetabunsekinyuumonkarajissenmadedainihan

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