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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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公開するアウトプットについて

不定期に公開していきます。 使用するデータは、基本的にオープンデータのみです。 アウトプットで取り上げられている業界や業種は、制作者の気まぐれであり、他意はありません。(面白そうなオープンデータがあればとりあえず作ってみる、というスタンスです) 過去のアウトプットについて、過去にさかのぼってデータソースを最新のものに更新することは基本的にありません。(そういう目的ではないので・・・) 気軽に作っています。ご不明な点やご質問、問題点等があれば、こちらまでお気軽にご連絡下さい。 当サイトに掲載しているコンテンツの著作権は、株式会社truestarまたは正当な権利を有する第三者に帰属しています。

名寄せ集計

昨日のTCC(Tableau Customer Conference)に参加した際に いつもお世話になっているユーザーの方から質問をいただきました。

その内容と解法をストーリーでまとめてみました。

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その場しのぎ感は否めないものの、意外と応用が効きそうな感じもしています。

TCCの上級者向けセッションでもLookup関数の応用例が紹介されていましたが 表計算関数は奥が深そうなので、もう少し勉強してこのサイトの中で 情報共有していきたいと考えています。

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Tableau上での「複数の表示チャート切替」

以前、チャート内に表示するデータを切り替える方法を紹介しましたが、 今回はその派生形として、「表示チャートそのものを切り替える方法」を紹介します。 このTipsを使用すると、切り口が違う複数のチャートを切り替えることが可能になります。

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本サンプルでは、「地域ごとにカテゴリーの違いをみる」「カテゴリーごとに地域差をみる」という、 二つの切り口のチャートを切り替えて表示することが可能です。

実装の際、大量のチャートを切り替えようとすると、不自然な余白が出現してしまう点には注意が必要です。 表示していないチャートは完全に消えているわけではなく、余白部分がDashboardに残っています。

ただその点に注意すれば、表形式、円グラフ、棒グラフ、折れ線グラフ、MAPなど、 ケースに応じてチャートを切り替えることができるため、表現の幅を広げることができます。

興味のある方は、是非、上記サンプルをダウンロードして、実装してみてください。 (詳しい実装手順は、サンプルファイル内のシートに記載しています)

Tableau_id執筆者:木部丈意(Tomooki Kibe)

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Tableauでの「対前年増減率」「前年比」の作り方

対前年増減率や前年比は、かなり使用頻度が高い切り口ですが、 Tableau上で一から数式を組む際に、手が止まってしまうこともあると思います。

今回は、Tableauの計算フィールド機能を使用して、 対前年増減率や前年比を実装したファイルを紹介します。

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サンプルファイル内には、

・計算フィールドを利用した対前年増減率・前年比の詳しい実装手順 ・使用する数式 ・Tableau簡易表計算機能を利用した対前年増減率の作成方法 ・数値のプラスorマイナスで色を分ける方法

などを記載しています。一度数式を組めば、色々応用できるので、 興味のある方は是非、サンプルをダウンロードして実装してみてください。

Tableau_id執筆者:木部丈意(Tomooki Kibe)

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商圏分析(二点間の距離の算出)

Tableauの[[コミュニティ(Groups Japan)>http://community.tableausoftware.com/message/289820]]で回答したTipsですが、非常に有益なのでここでも取り上げます。

緯度経度情報を使えば二点間の距離はTableauの関数で計算可能です。

二点間の距離はヒュベニ公式、定数となる地球の長半径と短半径はGPSと同じものを用いました。 (算出方法や定数は諸説あるようですが、商圏分析に用いるならばどれを用いても実務上影響は無いと思います。)

サンプルアウトプットは以下の通りです。

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顧客住所と店舗住所の距離で色分けしています。(色の境界:5000m)

顧客住所データ(ここでは23区内の全郵便番号の緯度経度データを使用)と 店舗住所データ(各区につき1件の緯度経度データ)をそれぞれ用意し、 各顧客に対して全店舗をぶつけるようにブレンドしました。

今回は、両データに結合コードという列を用意し、全て1を入力しました。 顧客データ1件(結合コード = 1)に対し、店舗データ全23件(結合コード = 1)がヒットします。 (この場合、結合は『内部』でも『左』でも同じ結果です。)

店舗データを単一値のフィルタで指定し、指定店舗からの距離を計算させます。

距離の計算式は以下の通り。

“長半径” = 定数(パラメータで設定) “短半径” = 定数(パラメータで設定)

“第一離心率” = sqrt(([長半径]^2-[短半径]^2)/[長半径]^2) “緯度差” = radians([緯度 (店舗住所)])-radians([緯度 (顧客住所)]) “緯度平均” = (radians([緯度 (店舗住所)])+radians([緯度 (顧客住所)]))/2 “経度差” = radians([経度 (店舗住所)])-radians([経度 (顧客住所)])

“子午線曲率半径” = [長半径]*(1-[第一離心率]^2)/(sqrt(1-[第一離心率]^2*(sin([緯度平均])^2)))^3 “卯酉線曲率半径” = [長半径]/sqrt(1-[第一離心率]^2*(sin([緯度平均])^2)) “ヒュベニの距離”

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クインタイル分析

CRM分析として一般的な手法の一つであるクインタイル分析を実装しました。 デシル分析やパレート図の作成にも参考になると思います。

ローデータとしては顧客別の売上データが必要になりますが、さすがにオープンデータにはないため、 Tableau Desktopに付属するSuperstoreのサンプルデータを用いました。

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パレート図から、全エリア全顧客では上位2割の顧客で75%の売上を占めることが分かります。

上位2割とそれ以外の顧客の分布を別々にマッピングしたものが優良顧客分布図です。 このデータの場合、意外と万遍無く分散してしまいました…。 (これはサンプルデータがランダムに生成されてしまっているからかもしれません。)

仮に、特定の地域に偏るような傾向が見られれば、例えば以下のような目的に応じたマーケティング活動の効率化につながります。

【目的①】離反防止及びポテンシャルの高い顧客の取り込み⇒優良顧客の多いエリアへの販促活動 【目的②】未開拓もしくは競合が強いエリアでの顧客奪取⇒優良顧客の少ないエリアへの販促活動

今回は顧客を分割しましたが、デシル分析やクインタイル分析では、分割する項目を支店や販売店舗、製品などに変更することで、 目的変数(ここではセールス)への貢献度の低い項目を統計的に抽出することが可能です。

※詳細な実装方法を各シートのキャプションに記載しましたので、必要があればご活用下さい。

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クロス集計結果などのデータベース形式への整形

Tableauでデータを読み込む場合、1行目がヘッダーとなるようなデータベース形式である必要があります。

しかし、社内外からデータを収集した場合、現場で使いやすいクロス集計表に加工されているため、 ヘッダーが複数行存在したり時系列項目が列に横並びになっていることが往々にしてあります。

これまでは手作業やマクロなどを用いて整形を行っていましたが、Tableau社のExcelアドインを使用すると 煩雑な作業を大幅に簡略化できることがわかりました。 http://kb.tableausoftware.com/articles/knowledgebase/addin-reshaping-data-excel

具体的な使用方法については、クラスメソッド社のブログ『Tableauで始めるBI(ビジネス・インテリジェンス)』の中に 詳細な説明があります。 http://dev.classmethod.jp/business/business-analytics/customize-excel-file-for-analysis-by-tableau/

オープンデータやデータソースにアクセスできないレポートデータを取り扱うケースには特に有用性が高いツールだと思います。