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千葉のサーフポイント

今回のダッシュボードは、インターンとして弊社で勤務する千葉大4年の小室さんが実装しました。 Tableau歴は今年4月1日からですが、週2~3日の勤務のため実質1か月程度でしょうか。

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ダッシュボードの中にWebページを埋め込んだだけでなく、各グラフなどを選択した際に Webページが連動するように工夫されています。 本人いわく、Webページの見せたい個所をきれいに見せるために、ダッシュボードのサイズや各アウトプットの配置に苦労したそうです。 なお、このアウトプット構築にかけた工数は5日弱でした。 (1日4~7時間勤務) プログラミングのスキルが無くても、短時間で簡単にこのレベルのアウトプットが実装できることがTableauの大きな魅力の一つです。

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滝グラフ(ウォーターフォールチャート)

損益や売上の増減などを可視化し、その累積結果に対する影響や数値変動の要因が理解しやすい滝グラフを Tableauで実装してみました。

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滝グラフを用いれば、例えば、利益増に対してどの部門やどの商品が利益増に貢献しているか、売上増に対してどの時期の結果が貢献しているのか、などを直感的に把握しやすくなります。 実装方法の詳細は各シートにまとめていますので参考にしてみてください。 また、TableauのTIPSとして、滝グラフを単純に作成するだけでなく、パラメーターを使用して利益タイプを切り替えれるようにしています(手順⑧シート参照) パラメータを使うと実装の自由度が格段に高まります。 これを使いこなせるか否かは、初級者と中級者の境になると思いますので、是非チャレンジしてみてください。

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モザイクプロット代替案

昨日、Tableau User Groupというイベントに参加し、ある方から『モザイクプロット』(モザイクチャートとも言う)を実装できないかという質問を受けました。 モザイクプロットは市場シェアの分析などに使うチャートです。 ゼロックス社のサイト に参考となるイメージがあります。 この場合、縦軸が年代のシェア、横軸は性別のシェアです。 見た目はTableauにあるツリーチャートに似ていますが、ツリーチャートは軸のコントロールができません。いろいろ調べてみましたが、結論から言うと(いまのところ)Tableauでは実装できない模様です。 という訳で、同じ内容をTableauで表現する方法を考えてみました。

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本来のモザイクプロットであれば、下段の積み上げ棒グラフの横幅(つまり太さ)がエリアシェアに連動して変わりますが、Tableauでは思うように実装できません。 そこで二つのチャートを組み合わせて、エリアシェアとエリア内カテゴリーシェアを見せています。フィルタを連動し、エリアの並び順はSales合計の降順で統一しています。 年度を切り替えても、左からセールスボリュームの多い順に上下でエリアが一致します。 これによりそれぞれの地区のボリューム感とプロダクトの構成比が同時に確認可能です。 実際のモザイクプロットとは異なりますが、そこに含まれている要素はこのシンプルな二つのグラフで代替できると思います。

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栄養バランスのとれた食事

今回のアウトプットは、インターンとして勤務する慶應大4年の山田さんが実装しました。 Tableau歴は3か月弱、当ファイルの実装は正味2~3週間程度でしょうか。

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食生活に関するシミュレータで、女性らしい非常に華やかなアウトプットですね。 本人いわく、個々の表とフィルターの対応など、ユーザビリティを考慮したデザインになるよう工夫したそうです。 実際に関連情報やその選択肢が整理されており非常に使い易くなっています。 Tableauのフィルターや凡例は、デフォルトでは右端に集約されます。 ダッシュボード上に複数のワークシートを表現する場合、デフォルトのままではフィルターや凡例がどのグラフと関連しているのか分かりにくくなります。 グラフや数表での表示内容が優れていても、ユーザビリティが悪いとそのアウトプットの価値を大きく損ないます。 Tableauでは細かな整形も容易ですので、最後の仕上げとしてフィルターや凡例の見せ方などの調整をお忘れなく。

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V.LEAGUE女子のチームスタッツ

女子バレーの各チームのデータをシンプルなダッシュボードにまとめてみました。

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まずは全体成績を表示し、その要因となりうる指標を攻撃面、防御面に整理して掲載しています。 優勝した久光は、2位(レギュラーシーズン)だった前シーズンより、アタックの精度が下がっています。これはサーブレシーブ成功率が低下したことに起因している可能性がありそうですね。

配色を含めてシンプルなグラフとしたことで、細かな数値ではなくメッセージ(結果の良し悪し)が明確になりました。

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カスタムカラーパレット

小ネタです。

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こんなこともできます、ということで。

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高齢化概況

国勢調査などを用い、高齢化の状況を俯瞰するダッシュボードです。 来週掲載するために蓄えていたものですが、本日の日経の記事で似たような話が取り上げられていたこともあり、ホットなトピックとして前倒しで公開することにしました。

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15~64歳の人口がいわゆる生産人口です。 10年ごとの推移をみると、都市部以外で急激に高齢化が進んでいることが良くわかります。 ちなみに、日経の記事の数値は国勢調査をベースとした推計値を使用しているため2013年のデータがありますが、このダッシュボードでは国勢調査のデータをそのまま使用したため、人口は2010年の数値になっています。 予めご了承下さい。

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軽自動車マーケットダッシュボード

自動車検査登録情報協会と全国軽自動車協会連合会のデータを用いたダッシュボードです。 自動車業界における軽自動車マーケットの拡大、ブランド別の動向がわかります。

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ダイハツとスズキの2強から、ホンダを加えた3強へ。 マップやBDI/CDIから、ホンダは関東圏で優勢であることがうかがえます。(際立っている訳ではありませんが・・・)

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訪日外客数動向

日本政府観光局(JNTO)の訪日外客数統計を使用したダッシュボードです。 Tableauに実装されている予測機能を用い、2014年の数値を推定しています。

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このような簡易な時系列予測であれば、数クリックのみで可能です。

※2014年4月16日15時修正済み 設計ミスにより総数が二倍となっていたため、アウトプットを修正致しました。大変失礼を致しました。

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家計調査に基づく主要品目の平均購入価格

公開第一弾は総務省の家計調査のオープンデータを使用した、品目別の平均価格を都道府県別(正確には県庁所在市別)にまとめたダッシュボードです。

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直近の数値のほか、推移をマップとグラフで確認できます。 マップではエリアの傾向がよりわかりやすく、折れ線グラフでは年次の推移と都道府県間の価格の違いが良くわかります。

目的に応じてグラフを使い分けるべきであることを示す良い例です。

折れ線グラフでは都道府県名の2文字目以降が省略されていますが、Tableauの場合はPDFと異なり、グラフをクリックしたりカーソルを上に乗せれば都道府県名だけでなく紐付いている数値も読み取れます。

ちなみに、Nikkei Open Data Portal にも同じようなアウトプットがあります。 http://opendata.nikkei.co.jp/article/kakei-chosa-2005-2013/#

グラフィカルに表現することで、数値の羅列と比べて圧倒的に直感的な状況把握ができますね。

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