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「データの説明を見る」の使用に最適な Viz とは

「データの説明を見る」は、要約されたデータを伝達するインフォグラフィック スタイルの説明的な Viz ではなく、より深い調査と分析を必要とするビジュアライゼーションで使用するのが最も適しています。

• 「データの説明を見る」がデータのモデルを作成し、説明を生成するには、行レベルのデータが必要です。参照元データの行レベルのデータを含む Viz で、視覚化されていないフィールドに関係が存在する可能性がある場合は、「データの説明を見る」を実行する絶好の機会です。
• 事前に集計されたデータに基づく Viz で、行レベルのデータにアクセスできない場合は、「データの説明を見る」によって実行される統計分析には適していません。

「データの説明を見る」に最適なデータ

ワークシートで「データの説明を見る」を使用する場合は、「データの説明を見る」は以下と連携することを覚えておいてください。

• 単一のマークのみ:「データの説明を見る」は単一のマークを分析します。複数のマークの分析はサポートされていません。

• 集計データ: ビューには、SUM、AVG、COUNT、または COUNTD を使用して集計された 1 つ以上のメジャーを含める必要があります。少なくとも 1 つのディメンションがビューに存在する必要があります。

• 単一のデータ ソースのみ: データは単一のプライマリ データ ソースから抽出する必要があります。「データの説明を見る」は、ブレンドされたデータ ソース、またはキューブ データ ソースでは機能しません。

ワークブックのデータ ソースを準備する際、分析時に「データの説明を見る」を使用する場合は、次の点に注意してください。

• 十分に広域な参照元データを含むデータ ソースを使用します。理想的なデータ セットには、説明を行う 1 つまたは複数の集計メジャーに加えて、10 ～ 20 以上の列が含まれています。
• 列 (フィールド) にわかりやすい名前を付けます。
• 冗長な列とデータ準備アーティファクトを排除します。詳細については、統計分析に使用されるフィールドを変更するを参照してください。
• データ ソース内の視覚化されていない列は破棄しないでください。「データの説明を見る」では、マークを分析するときに、参照元データのフィールドが考慮されます。
• カーディナリティ ディメンションが低い方が適切に機能します。カテゴリー ディメンションの説明は、基数が高すぎない方が解釈しやすくなります (20 カテゴリー未満)。ディメンションに 500 個を超える一意の値が含まれる場合は、分析対象として見なされません。
• 原則として、データは事前に集計しないでください。ただし、データ ソースが大規模な場合は、データを適切な詳細レベルに事前に集約することを検討してください。
• ライブ データ ソースに対しては抽出を使用します。抽出は、ライブ データ ソースよりも速く実行されます。ライブ データ ソースを使用すると、説明を作成するプロセスで多数のクエリ (各候補の説明ごとに約 1 つずつ) が作成されるため、説明の生成により長い時間がかかってしまいます。

「データの説明を見る」が使用できない場合

データ ソースやビューの特性によっては、「データの説明を見る」を選択したマークで使用できない場合があります。「データの説明を見る」で選択したマークを分析できない場合、「データの説明を見る」アイコンとコンテキスト メニュー コマンドは使用できません。