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tableau(タブロー)の結合（左結合）を使って、返品率を求めてみた

今回のテーマ

tableau(タブロー)のデータ接続オプションの一つ、結合（左結合）を試してみたいと思います。

あわせて、サンプルデータソースファイルの注文データと返品データを左結合した上で、

カテゴリごとの返品率を算出したいと思います。

◆tableau(タブロー)のデータソース接続方式の４種類について

・結合…　データベース内の複数テーブルもしくは、excelの同一ブックの中の複数シートが結合対象

・データブレンド…　異なるデータベースやファイルを結合する

・クロスデータベース結合…　異なるデータベースやファイルを結合する

・ユニオン…　同じ列名を持つ別表から行を追加する

一見すると、データブレンドとクロスデータベース結合は同じように見えますが

下記の点で異なります。

・抽出が必要なソース（Googleアナリティクスなど）がある場合は、データブレンドを使う必要がある

・クロスデータベース結合はデータ統合の結果、行レベルの結合が行われる

・クロスデータベース結合対象リストにないデータソースについては結合できない

・データブレンドはプライマリソースがすべて組み込まれる左結合として機能する

それでは、今回のテーマでもある”結合”についてみていきましょう。

（１）結合方式

今回も付属のサンプルデータソースを活用させていただきます。

ここでは、注文データを左結合として、返品データを結合します。

これにより、返品データがある注文は、注文データと関連づけられます。

注文データは全件が取得対象となります。

[注文].オーダーID = [返品].オーダーID(返品)

（２）返品率を算出する計算式フィールドを作成します

ここでは、返品数の定義を、返品フラグがたったレコード数とします。

返品数 = 返品フラグレコード数

その場合の返品率を下記とします。

返品率 = 返品数 / 全レコード

（３）カテゴリ単位での返品率の算出例

上記のように、全体のオーダーIDカウント（[注文].オーダーID）数のうち、

返品数（[返品].オーダーID(返品)）の割合が算出できました。

仮に、内部結合方式を実施した場合は、下記の結果となります。

内部結合方式では、返品レコードがあるデータだけに絞られるため、

返品率は100%となります。

◆まとめ

今回は、注文データと返品データの左結合を利用して、返品率を求めてみました。

結合は、同じデータソース内の複数のデータを統合するために利用できます。

基本的なところですので、ぜひ、利活用してみてください。

tableauについてはこちらの参考書も便利です！

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