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こんにちは人生初のブログを書き書きしました。記念すべき初回は、Tableauについて！データ分析の世界に足を踏み入れて10年以上。今までいろんな分析ツールを使ってきた私ですが、この度、Tableauの世界に飛び込み、DataSaber認定を目指すことになりました。「え、データ分析の経験があるのに、なぜ今さらTableau？」と思われた方もいるかもしれません。実は私もそう思っていましたTableauはなんとなく「簡単そう」「ビジュアライゼーションが得意なツール」というイ
Hieveryone!Today,I’dliketosharemyreflectionsonKT’sYouTubelivestreamwherehemadeamajorannouncementaboutthefutureoftheDataSaberprogram.I’veorganizedmythoughtsbythemeinthisblogpost.AlthoughI’mstillabeginnerwheni
MyTableauSaberJourney~RealizingHowFunDataAnalysisCanBe~Helloeveryone,andthanksforstoppingbymyblog!Thesedays,itfeelslikeyouheartheterm“datautilization”or“dataanalysis”almosteverywhereinthebusinessworld,doesn’t
"WhatisTableau?WhatisaBITool?"ThesewerethequestionsthatpoppedintomyheadwhenIfirstencounteredTableauayearandahalfago.It'sbeenayearandahalfsinceIstartedusingTableau,butthere'sstillsomuchIdon'tknow.Itmi
要旨本記事では、DATASaber（データセイバー）認定制度※への挑戦を通じて得た学びや苦労、そして認定を目指す方へ役立つ情報をまとめました。DATASaberは、Tableau公式資格ではないながらも、卓越したトップユーザー有志によって無償で支えられている実践的な学習と成長の場です。単に可視化ツールの技術を習得するだけでなく、データの見せ方や伝え方、ストーリーテリングに重点を置き、コミュニティを通じて仲間と切磋琢磨しながら成長できる点が大きな特徴となっています。私自身がDATA
こんにちは。アメブロ13年ぶりの女です。さて、ただいまTableauというデータ分析ツールの資格であるDataSaberに挑戦しています。こちらのDataSaber、挑戦期間が申し込みから3か月間なのですが、私が申し込みをしたのは11月だったので、もうそろ締めきり間近です。。やらないといけないのは大きく3つでOrdealといわれる練習問題を10個クリアするtableauを広めるためのコミュニティ活動をして50ptためる（1と2がクリアできたら）最終試験最終試験に向けて
成績(GPA)と英語(TOEIC)スコアのデータを分析することで、学生の学習状況やスキル間の関連性を深く理解できます。※使用するデータは、デモデータです。実際のデータではありません。GPAと英語スコアのデータを可視化する目的は、学生の学業成績やスキル間の関連性を視覚的に把握し、効果的な教育施策や学習支援のための洞察を得ることです。散布図を用いることで、GPAと英語スコアの関係性を明らかにして、どんな成績の学生が英語スキルでも高い傾向があるかを検証できます。一方、BOXチャート(箱ひげ図)を活
アンケートデータは、適切な可視化によって初めて価値を持ちます。数値だけでは見えないパターンや洞察を引き出すために、効果的なグラフが必要ですよね。アンケート結果を可視化する目的は、膨大なデータから重要な傾向や洞察を引き出し、それを分かりやすく伝えることにあります。アンケートは、顧客の満足度や市場動向、従業員の意見など、組織の意思決定に影響を与える貴重な情報を収集する手段ですが、しかし、生のデータだけでは全体像を把握するのが難しく、適切な意思決定に繋げることは困難です。そこで、棒グ
大学では満足度や日頃の行動について、学生アンケート調査をする機会があると思います。アンケート結果を集計するときに、設問の回答構成比を割合で表示する場合には、帯グラフ（100％積み上げ棒グラフ）で示す機会も多いのではないでしょうか。この帯グラフをリッカート尺度の肯定的、否定的を左右に振り分けて、直感的に見易くした「二極分散型積上げ横棒グラフ（DivergingStackedBarChart）」がありますよね。そして、Tableauの表示形式には、積み上げ棒グラフがありますが、ひと手間加え
■目次はじめにランクチャート作り方まとめおわりにはじめに今回はいつもランクチャートの作り方を忘れてしまうので覚える意味も込めて記事にしておくことにしました。ランクチャート作り方まとめ最低限のランクチャートを作るためには標準の簡易表計算だけで作成できます。注意するのはランクの簡易表計算を使用する際に「何をもとに順位を決めるのか」という部分を正しく理解していれば簡単に作成できます。※私はいつもそれを忘れるのですが…データソースはいつものサンプルスーパー
■目次はじめにＬＯＤ（LevelofDetail）関数についてFIXED関数INCLUDE関数EXCLUDE関数おわりにはじめに今回もVIZ作成において気づいた点や迷った点を備忘録的に記載しておこうと思います。※中身は個人の意見や感想も多大に含まれていますので注意！LOD（LevelofDetail）関数についてLOD(LevelofDetail)とはデータの詳細度をを示します。例えば、地図データでは、ズームレベルに応じて表
■目次はじめにデータソースの接続について結合(JOIN)の操作方法おわりにはじめに今回も気づいた点や迷った点を備忘録的に記載しておこうと思います。※中身は個人の意見や感想も多大に含まれていますので注意！データソースの接続について異なるデータソースの接続方法としてtableauでは以下の種類があります。※うまく説明できないので公式の説明を要約①データブレンド＝セカンダリデータソースからの
DataSaberとは？⭐︎このブログで知ることのできる内容DataSaberプログラムとは何かDataSaberを目指す意義ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーこんにちは、私は今DataSaberプログラムに挑戦中の者です。このブログを読んでいただいた皆様に「DataSaber」について説明します。DataSaberプログラムとは何かDataSaberプログラムとは、SalesForce社のTableauというBIツー
もうすぐ最終試練。自分用メモとして・・・・各Ordでつまずいた問題、復習しておきたいポイント（＆KTさんの動画リンク）を羅列しておきます。動画見直しには下記のVizが便利。https://public.tableau.com/app/profile/takahiro.yamanashi3736/viz/DataSaberYoutubePlayList_16331538421630/DATASaberBootCamp?publish=yes＝＝Ord8：AdvanceI
もうすぐ最終試練。自分用メモとして・・・・各Ordでつまずいた問題、復習しておきたいポイント（＆KTさんの動画リンク）を羅列しておきます。動画見直しには下記のVizが便利。https://public.tableau.com/app/profile/takahiro.yamanashi3736/viz/DataSaberYoutubePlayList_16331538421630/DATASaberBootCamp?publish=yes＝＝Ord9：AdvancedI
もうすぐ最終試練。自分用メモとして・・・・各Ordでつまずいた問題、復習しておきたいポイント（＆KTさんの動画リンク）を羅列しておきます。動画見直しには下記のVizが便利。https://public.tableau.com/app/profile/takahiro.yamanashi3736/viz/DataSaberYoutubePlayList_16331538421630/DATASaberBootCamp?publish=yes＝＝Ord7：Perfomance
もうすぐ最終試練。自分用メモとして・・・・各Ordでつまずいた問題、復習しておきたいポイント（＆KTさんの動画リンク）を羅列しておきます。動画見直しには下記のVizが便利。https://public.tableau.com/app/profile/takahiro.yamanashi3736/viz/DataSaberYoutubePlayList_16331538421630/DATASaberBootCamp?publish=yes＝＝Ord6：VisualBes
もうすぐ最終試練。自分用メモとして・・・・各Ordでつまずいた問題、復習しておきたいポイント（＆KTさんの動画リンク）を羅列しておきます。動画見直しには下記のVizが便利。https://public.tableau.com/app/profile/takahiro.yamanashi3736/viz/DataSaberYoutubePlayList_16331538421630/DATASaberBootCamp?publish=yes＝＝Ord5：Intermidia
もうすぐ最終試練。自分用メモとして・・・・各Ordでつまずいた問題、復習しておきたいポイント（＆KTさんの動画リンク）を羅列しておきます。動画見直しには下記のVizが便利。https://public.tableau.com/app/profile/takahiro.yamanashi3736/viz/DataSaberYoutubePlayList_16331538421630/DATASaberBootCamp?publish=yes＝＝Ord4：DataPlatf
もうすぐ最終試練。自分用メモとして・・・・各Ordでつまずいた問題、復習しておきたいポイント（＆KTさんの動画リンク）を羅列しておきます。動画見直しには下記のVizが便利。https://public.tableau.com/app/profile/takahiro.yamanashi3736/viz/DataSaberYoutubePlayList_16331538421630/DATASaberBootCamp?publish=yes＝＝Ord3：Intermedia
もうすぐ最終試練。自分用メモとして・・・・各Ordでつまずいた問題、復習しておきたいポイント（＆KTさんの動画リンク）を羅列しておきます。動画見直しには下記のVizが便利。https://public.tableau.com/app/profile/takahiro.yamanashi3736/viz/DataSaberYoutubePlayList_16331538421630/DATASaberBootCamp?publish=yes＝＝Ord2：VisualBes
もうすぐ最終試練。自分用メモとして・・・・各Ordでつまずいた問題、復習しておきたいポイント（＆KTさんの動画リンク）を羅列しておきます。動画見直しには下記のVizが便利。https://public.tableau.com/app/profile/takahiro.yamanashi3736/viz/DataSaberYoutubePlayList_16331538421630/DATASaberBootCamp?publish=yes＝＝Ord1：Fundamenta
DataSaberのコミュニティ課題ではTableauPublicへのViz投稿を選びました。業務外で作るのは初めてだったので、テーマ選び迷いましたが、結局はモチベーションUpのため、とことん趣味にはしりました＾＾作ったのは三つ。＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝①日本のスケートリンク情報IcerinkofJapanDashboard|TableauPublic②スプラ3ブキ使用者https://public.tableau.com/views/splat
（ブログ書くなんて何十年ぶりだろうか・・・笑）5月から、TableauDataSaberに挑戦中です。備忘のため、コミュニティポイント獲得（後述）のため、記録を残していくことにしました。そもそもTableauとは複雑かつ大量のデータの可視化に特化したBIツール。BIと分析のためのソフトウェア|Tableauググればいろんな紹介ページが出てくるので詳しくは割愛しますが、Excelは表計算がメインのツールであるのに対し、ビジュアライゼーションが前提となっているツールです
有益な情報を上げる自信が全く有りませんが、心折れそうな同士がココにも居るんだよって思えれば、これ幸い。とりあえず、こんな経歴のヤツがチャレンジしてるんだよという事で、晒して置く情報処理系の専門学校卒後バブル崩壊後の景気が回復せず、生命保険の営業を1年とチョット某広告会社へ転職（めっちゃブラック）なんか、アルバイトと契約社員の間ぐらいな立場で10年勤務ココで、マーケティングに携わり、ExcelとかAccessとか叩き込まれるその後、結婚したりで、派遣社員として、あっちこっちに渡り
正規分布とは2現在、DATASaberに絶賛挑戦中です。前回は正規分布とは普通たくさんのものが集まると平均あたりが多くでて平均から離れると少なくなっていくよってお話ししましたが、正規分布を考えるうえでの基本は、データそのものが「線上の点ではなく、それぞれが厚みを持ったものだよ」と認識したほうが良いです。例えば、学校で身長測定を行って「ものさし」の自分の身長のメモリに少し厚みのあるコインを置いていったとすると平均当たりのデータは高く積み上がり、平均から極端
正規分布とは現在、DATASaberに絶賛挑戦中です。本日は正規分布についてお話ししていきたいと思います。正規分布とは簡単に言うと普通たくさんのものが集まると平均あたりが多くでて平均から離れると少なくなっていくよっていう理屈です。偉大な人が『中央極限定理』とかおっしゃっていますが、現実には極限にたどり着くこともそうそうないので・・・・現実的にはこんな認識です。もしデータを見ていて正規分布になっていない場合はデータ数が足りないんです（暴論ですが）まじ
データのばらつきをしめす計算現在、DATASaberに絶賛挑戦中です。前回急に標準偏差なる用語が出てきましたが、この用語について掘り下げたいと思います。標準偏差は前回のお話の通り各データの平均値からの距離をいい感じに計算して算出された数値です。標準偏差はσ（シグマ）という記号であらわされます。σ（~~；）←この活用例が有名ですがよく勘違いしがちなことでσの範囲内にデータがばらついているんでしょ？とかおっしゃる方もいますが半分正解で半分不正解です。
