Tableau（タブロー）Prep活用（ピボット+ユニオン編）

はじめに

Tableau（タブロー）のデータクレンジングツール「Tableau Prep」の使い方をご紹介いたします。今回は、クリーニング、ピボット、ユニオン結合機能を使ってデータクレンジングしてみます。

今回データの確認とあるべき姿（データクレンジング後の完成形）を確認する

今回取り扱うデータの特徴は、下記の通りです。日付データが横持ち構造になっております。そして、日付がセル結合されている点です。Excel単体で扱うにはこれでも良いですがTableauツールで扱うにはとても厄介なデータ構造です。このデータをいかにして縦持ち構造にできるかが今回のテーマです。セル結合はいかにもExcelデータらしいですね。なお、縦持ち構造に変換する際、重複するデータ要素に注意ください。

今回データ　

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今回データのクレンジング後のあるべき姿を定義する

No.列は可視化に特に必要ないので削除しても構いません。

手順）

① 同じデータソースを4つ用意する（それぞれの月ごとにデータを分ける必要があるため）

② ステップを追加。クリーニングを実施する

③ ピボットを追加。商品名部分と日付部分を分解する

④ ②から③の作業を他のデータソースでも同様に繰り返す

⑤ ユニオン結合する

⑥ 出力の追加を設置する

⑦ 出力設定

⑧ 出力結果の確認

① 同じデータソースを4つ用意する（それぞれの月ごとにデータを分ける必要があるため）

*シート名「4月アンケート」とありますが内容はアンケート結果ではないのでご留意ください。

② ステップを追加。クリーニングを実施する

今回は、2018/11/1に関する列（会員ID, 11/1/2018, F4, F5）だけを残してすべてのフィールドを削除する。

次に、下記のようにフィールド名を変更する。会員ID部分の列を「会員ID」に。同様に、数量、金額に該当する列をそれぞれ「数量」「金額」に列名を変更する。

そして、下記の通り、データ要素に含まれている会員ID, 商品名, 数量,金額とNULLを除外する。

除外した結果、下方の赤枠のように３件表示されていれば問題ない。

③ ピボットを追加。商品名部分と日付部分を分解する

④ ②から③の作業を他のデータソースでも同様に繰り返す

⑤ ユニオン結合する

⑥ 出力の追加を設置する

⑦ 出力設定

出力形式は３つ用意されている。

⑧ 出力結果の確認

まとめ

今回は、Tableau Prepでデータクレンジングを試してみました。Tableauが基本とするデータ構造は縦持ち構造です。これをまず理解した上でそれにアジャストさせるにはどういうデータ構造を取るべきかを考えると良いでしょう。そして、重要なことは、あるべき姿（最終形）を少ないデータでビジュアライズしながら事前に定義しておくと良いです。これらを念頭に置きながら、ぜひ、参考にしていただければ幸いです。