Dimensions & Metrics Explorer

スライス & ダイス エクスプローラー

複数のディメンションとメジャーを組み合わせ、表示する項目やその視覚化の方法を臨機応変に選択することで、データセットをインタラクティブに探索します。

概要

Dimensions & Metrics Explorer は柔軟な分析用ビジュアルであり、ネイティブの Tableau チャートを作り直すよりもはるかに迅速に、ディメンションとメジャーを簡単に組み合わせたり、照合したりします。 データセットから複数のディメンションとメジャーを指定しておけば、それらをプライマリ内訳、セカンダリ内訳、KPI としてどれを表示させるかをいつでも選択することができます。ビジュアライゼーションのタイプを即座に切り替え、分析の目的にビューを適合させます。 必要に応じて、比較対象 (セグメントや期間) を定義して、変動ビュー (絶対的変化や割合の変化) を生成することで、パフォーマンスの差を生み出している要因を把握できます。

主な機能

• 複数のディメンションの探索: データセットから複数のディメンションを追加して、どれをディメンション 1、そしてディメンション 2 として使用するかを任意の時点で選択します。
• 複数のメトリクスの探索: 複数のメトリクスを追加して、プライマリ KPI (メトリクス 1) およびオプションのセカンダリ KPI (メトリクス 2) を臨機応変に選択します。
• すばやいショートカット: チャートのヘッダーから直接、ディメンションのペア、メトリクスのペア、ビジュアライゼーションのタイプをすばやく切り替えます。
• 複数のビジュアライゼーション タイプ: ビジュアルを作成し直すことなく、ビュー (棒グラフ + 折れ線グラフ、オーバーレイ、積み上げ棒グラフ、メッコ、移動) を瞬時に切り替えます。
• 比較モード (オプション): 比較ディメンションを作成して、すべての KPI にまたがった変動量 (Δ および % の変化) を視覚化します。
• 市場方程式のサポート: 市場方程式の各ステップを通じて KPI を分析し、パフォーマンスを構造的に読み解きます。

この拡張機能を選択する理由

• ネイティブのビジュアルよりも高速: チャートを複製することなく、同じデータセットを多角的に探索したり、ディメンション、メジャー、Viz のタイプを瞬時に変更したりします。
• 管理された自由: 豊富なディメンションと KPI を1つのビジュアルに集約し、必要なときに必要なものだけを表示することで、レポートを常に整理された状態に保ちます。
• 1 つのビジュアルであらゆる問いに対応: 選択肢を切り替えるだけで、ランキング、比較、構成の把握、外れ値の検出、変化の分析を行えます。
• パフォーマンスの分析用に構築されている: セグメントや期間を比較し、KPI の絶対的な変化 (Δ) バージョンおよびパーセンテージの変化バージョンに即座にアクセスします。

ビジュアライゼーションのタイプ

• 棒グラフ + 折れ線グラフ: 棒グラフのメトリクスと折れ線グラフのメトリクスを組み合わせます。また、二重軸をサポートしています。
• オーバーレイ: 複数の系列を重ね合わせることで、KPI やセグメント間の比較をすばやく行います。
• 積み上げ棒グラフ: セカンダリ内訳ディメンションを使用して、構成を視覚化します。
• メッコ: サイズと構成を同時に示します (市場構造やシェアの分析に有用です)
• 移動: 都道府県やセグメント間の推移と移動パターンをハイライトします。

実例

収益は伸びているものの、その理由がわかりません。複数の候補ディメンション (国、チャネル、デバイス、製品カテゴリ) と複数の KPI (収益、注文数、コンバージョン率、平均バスケット) を追加します。 Datama Explore を活用すれば、D1/D2 や M1/M2 を即座に切り替えて、仮説をテストすることができます。成長を牽引しているのは特定の市場なのか、チャネル ミックスの変化か、デバイスの傾向か、それとも製品ミックス効果なのかをすばやく突き止められます。 ビジュアライゼーションのタイプ (構成には積み上げ棒グラフやメッコ チャート、KPI 比較には棒グラフ + 折れ線グラフ、迅速なベンチマークにはオーバーレイ) を切り替えることで、最も明確な答え得ることができます。

今日から使い始める

Datama Explore を活用して、Tableau Software がさらにインタラクティブでインサイトに満ちたレポートを作成できるようにします。多数のディメンションと KPI を 1 つのビジュアルに集約し、問いに最適なビジュアライゼーションでそれらを即座に探索します。 さらに詳しく学ぶ: https://datama.io/datama-for-tableau/