ビジュアライゼーションのデータ アセット

ビジュアライゼーションは、さまざまな方法でデータを利用します。データをどのように構成、作成するかはビジュアライゼーションに影響を与えます。まず第一に、データ アセットはビジュアライゼーションの軸およびメジャーとなり、ビジュアライゼーションのカテゴリを定義し、そのカテゴリの目安を明確にします。項目は、データのグループ化に使用できます。また、集計関数によって項目を変換し、データ カテゴリの目安を示すこともできます。

表や項目に使用するデータの型は、軸やメジャーとして使用できるかどうかに加え、最も効果的なソート オプションにも影響を与えます。例えば、量的なデータと質的なデータは、軸として使用する場合とメジャーとして使用する場合とで推奨される使い方が異なります。

データ アセットは、表示データとして使用されるだけでなく、表示するデータ内容およびデータの表示方法を制御するのに使用できます。例えば、ビジュアライゼーションで提示しない軸またはメジャーを使用してビジュアライゼーションを色付けすることができます。詳細については、「ビジュアライゼーションの外観の変更」を参照してください。

アセット パネルにはビジュアライゼーションで使用可能な別のデータ ソースを含めることができます。アセット パネルにはビジュアライゼーションで使用可能な別のデータ ソースを含めることができます。詳細については、「アセット パネル」を参照してください。

データ アセット

ビジュアライゼーションの作成時に利用できるデータ アセットは次のとおりです。

• 項目
• メジャー
• 軸
• マスター アイテム

項目

Qlik Sense にロードされるデータを保持しています。項目には1つ以上の値が含まれ、データベース テーブルの列に対応します。項目のデータには、質的なデータと量的なデータがあります。

ビジュアライゼーションの作成時、項目を使用して軸とメジャーを作成します。アプリにビジュアライゼーションを追加するときに、さまざまな方法で項目を使用することもできます。表などのビジュアライゼーションでは項目を修正なしの状態で表示することができます。

一部の項目では、日付または時刻項目などを特別に考慮する必要があります。

詳細については、「項目」を参照してください。

メジャー

メジャーは表示対象のデータです。 メジャーは、Sum または Max などの集計関数に 1 つまたは複数の項目を組み合わせた数式から作成されます。

詳細については、「メジャー」を参照してください。

軸

軸によって、ビジュアライゼーションでデータをグループ化する方法が決まります。例: 国ごとの売上高合計、またはサプライヤーごとの製品の数 軸には軸として選択した項目の明確な値が表示されます。軸は、数式を使用して計算することもできます。

詳細については、「軸」を参照してください。

マスター アイテム

マスター アイテムとは、アプリ内の別のビジュアライゼーションやシートで再利用可能な軸、メジャー、ビジュアライゼーションのことです。マスター アイテムを更新すると、マスター アイテムの各インスタンスも更新されます。これは、同じメジャーには 5 つのビジュアライゼーションがあり、これらビジュアライゼーションはすべて、マスター アイテムが変更されると更新されることを意味しています。

マスター アイテムには、利用可能な設計オプションも用意されています。例えば、マスター軸の明確な値に色を割り当てて、その値がビジュアライゼーション全体で同じ色を使用するよう設定できます。

マスター アイテムには、ドリルダウン軸やカレンダー メジャーなどの特別な軸もあります。

詳細については、「マスター アイテムを使用したアセットの再利用」を参照してください。

数式

数式は関数および項目、数学演算子(+ * / =)を組み合わせたものです。数式は、ビジュアライゼーションで確認可能な結果を生成するために、アプリでデータを処理する際に使用します。

数式は主にメジャーの作成に使用されます。さらに、計算軸の構築や、別のビジュアライゼーション内でのプロパティの設定にも使用できます。例えば、数式を使用してゲージの範囲制限を定義したり、棒グラフの基準線を定義したりすることもできます。

詳細については、「ビジュアライゼーションにおける数式の使用」を参照してください。

ビジュアライゼーションのデータ型

データは型によってプロパティが異なり、軸として使用した方が効果的なデータもあれば、メジャーとして使用した方が効果的なものもあります。同様に、軸またはメジャーのように、ある種のデータは一部のビジュアライゼーション内の軸として、または集計関数を持つメジャーとして使用したほうが有効に機能することもあります。

項目内のデータは量的な値の場合と質的な値の場合があります。量的データ値は数値により昇順で測定されます。量的データの種類には比率と時間間隔があります。

• 比率:  比率とは、コストや年齢など、算術演算を行うことができる量的データのことです。

  たとえば、その月の売上高を合計して総計を出すことができます。

• 時間間隔:  時間間隔とは、算術演算を行うことができない量的データのことです。

  例えば、その週の気温の合計を計算することはできませんが、一週間の平均気温やその週の最高気温および最低気温の平均は計算することができます。

質的データは数値として測定することはできませんが、言語を通して記述することができます。質的データの種類には名義と序数があります。

• 名義:  名義データを持つ項目には明確な質的値がありますが、設定順序はありません。

  例えば、製品名または顧客名は明確な値はあっても必要な順序がないため、名義データです。

• 序数:  序数データを持つ項目には、ランク付きまたは順位付き値を持つ質的値があります。序数データは、アルファベット順ではなく、順序によってソートする必要があります。

  たとえば、低、中、高が序数値です。小、中、大も序数値です。
  

次のテーブルは、データ型に対して推奨されるビジュアライゼーション タイプと集計関数をまとめたものです。これらの推奨事項が絶対的と考える必要はありません。