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コース概要

導入と開始方法

フィルタリング・ソート・グループ分け

  1. フィルター設定や非表示処理に関する高度なオプション
  2. データの並び順決定およびグループ化における各種設定の理解
  3. ソート、グループ、ビン分割、セットの利用方法
  4. 各種機能間の相互関係性の把握

Tableauでのデータ取り扱い

  1. ディメンションとメジャーの違い
  2. データ型および離散値・連続値の区別
  3. 複数データベースソースからの結合処理
  4. インナージョイン、左結合、右結合の仕組み
  5. 単一ワークシート内での異なるデータソースの融合処理
  6. ライブ接続に代わる抽出データの活用方法
  7. データ品質上の問題への対処法
  8. メタデータ管理と共有接続設定

データおよび統計計算

  1. 行単位での計算実施
  2. 集計計算方法
  3. 算術演算、文字列処理、日付計算の応用
  4. カスタム集計や計算フィールドの構築
  5. 制御フロー型計算の活用法
  6. 計算実行時における内部処理機構の把握
  7. 高度な統計手法の適用方法
  8. 日時データの操作技法

表計算

  1. 簡易表計算処理方法
  2. 計算範囲と方向性の設定
  3. 計算対象エリアの指定方法
  4. 高度な表計算の実施手順

高度な地理情報処理技術

  1. 基本的な地図作成手順
  2. 地理データ項目および各種マップオプションの設定
  3. 地理的ビュー表現のカスタマイズ法
  4. Web Map Serviceとの連携手法
  5. 背景画像を用いた非地理的情報の可視化方法
  6. 地図利用時における注意点・ヒント集
  7. 距離計算の実施手順

Tableauにおけるパラメーター機能

  1. パラメーターの設定プロセス
  2. 計算フィールド内でのパラメーター活用例
  3. パラメータ制御に関する各種オプション
  4. パラメーターを利用した分析力・可視化効果向上法

高度なグラフ表現技術

  1. バーチャートの応用例 – ブレットチャート、バーインバーチャート、ハイライトチャートなど
  2. 日時データを用いた可視化およびガントチャート作成法
  3. 積み重ね棒グラフ・ツリーマップ・面積図・円グラフの利用例
  4. ヒートマップの作成手順
  5. KPIチャート実装手法
  6. パレートチャート構成法
  7. ブレットチャート作製例

高度な書式設定

  1. ラベル表現の調整方法
  2. 凡例表記のカスタマイズ例
  3. 視覚的ハイライト表示の実施手順
  4. 注釈の追加・編集テクニック

ダッシュボードを通じたデータストーリー作成

  1. ダッシュボード設計フレームワーク構築法
  2. フィルター機能とインタラクション操作
  3. 強調表示用アクション設定手順
  4. URL連携型アクションの実装方法
  5. 階層的フィルターの利用例

トレンド予測技術

  1. 傾向線の認識・カスタマイズ手法
  2. データ分布パターン分析技法
  3. 将来状況予測手法

TableauとR言語を統合した高度なデータ分析

  1. ご要望に応じてR言語による多様な解析処理を導入可能です。

要求

  • Tableauの基本事項、つまりデータ接続や基本的な可視化表現について理解していること
  • Tableauを使ってダッシュボードおよびワークシートを作成した経験があること
  • 基本的なデータ分析・可視化に関する知識があること

対象者

  • Tableauのスキル向上を目指すデータアナリスト
  • データ可視化作業に携わるビジネスインテリジェンス担当者
  • Excelやレポート作成からTableauへの移行を検討している上級ユーザー
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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