Tableau 関数 (カテゴリ別)

このリファレンスの Tableau の機能はカテゴリ別にまとめられています。カテゴリをクリックすると機能を参照できます。または、Ctrl + F キー (Mac では Comman-F キー) を押して検索ボックスを開くと特定の機能のページを検索できます。

数値関数

関数

構文

説明

ABS

ABS(number)

指定された数値の絶対値を返します。

例:

ABS(-7) = 7
ABS([Budget Variance])

2 番目の例では、Budget Variance フィールドに含まれているすべての数値の絶対値を返します。

ACOS

ACOS(number)

指定された数値の逆余弦を返します。結果はラジアン単位です。

例:

ACOS(-1) = 3.14159265358979

ASIN

ASIN(number)

指定された数値の逆正弦を返します。結果はラジアン単位です。

例:

ASIN(1) = 1.5707963267949

ATAN

ATAN(number)

指定された数値の逆正接を返します。結果はラジアン単位です。

例:

ATAN(180) = 1.5652408283942

ATAN2

ATAN2(y number, x number)

指定された 2 つの値 (x と y) の逆正接を返します。結果はラジアン単位です。

例:

ATAN2(2, 1) = 1.10714871779409

CEILING

CEILING(number)

数字を、同等またはより大きい値である最も近い整数に丸めます。

例:

CEILING(3.1415) = 4

データ ソース別の可用性:

データ ソースサポート
Microsoft Accessサポートされていない
Microsoft Excelサポート済み
テキスト ファイルサポート済み
統計ファイルサポート済み
Tableau Serverサポート済み
Actian Vectorサポートされていない
Amazon Aurora for MySQLサポートされていない
Amazon EMR Hadoop Hiveサポート済み
Amazon Redshiftサポート済み
Aster Databaseサポートされていない
Cloudera Hadoopサポート済み
DataStax Enterpriseサポート済み
EXASOLサポートされていない
Firebirdサポートされていない
Google Analyticsサポート済み
Google BigQueryサポート済み
Google Cloud SQLサポートされていない
Google スプレッドシートサポートされていない
Hortonworks Hadoop Hiveサポート済み
IBM BigInsightsサポートされていない
IBM DB2サポートされていない
IBM PDA (Netezza)サポートされていない
MapR Hadoop Hiveサポート済み
MarkLogicサポートされていない
Microsoft Analysis Servicesサポートされていない
Microsoft PowerPivotサポートされていない
Microsoft SQL Serverサポート済み
MySQLサポートされていない
Oracleサポートされていない
Oracle Essbaseサポートされていない
Actian Matrix (ParAccel)サポートされていない
Pivotal Greenplumサポートされていない
PostgreSQLサポートされていない
Progress OpenEdgeサポートされていない
Salesforceサポート済み
SAP HANAサポートされていない
SAP Sybase ASEサポートされていない
SAP Sybase IQサポートされていない
Spark SQLサポート済み
Splunkサポートされていない
Teradataサポートされていない
Teradata OLAP Connectorサポートされていない
Verticaサポートされていない

COS

COS(number)

角の余弦を返します。角を弧度で指定します。

例:

COS(PI( ) /4) = 0.707106781186548

COT

COT(number)

角の余接を返します。角を弧度で指定します。

例:

COT(PI( ) /4) = 1

DEGREES

DEGREES(number)

ラジアン単位の指定された数値を度単位に変換します。

例:

DEGREES(PI( )/4) = 45.0

DIV

DIV(integer1, integer2)

integer1 を integer2 で割った除算演算の整数部分を返します。

例:

DIV(11,2) = 5

EXP

EXP(number)

指定された数値で累乗した e の値を返します。

例:

EXP(2) = 7.389
EXP(-[Growth Rate]*[Time])

FLOOR

FLOOR(number)

数字を、同等またはより小さい値である最も近い整数に丸めます。

例:

FLOOR(3.1415) = 3

データ ソース別の可用性:

データ ソースサポート
Microsoft Accessサポートされていない
Microsoft Excelサポート済み
テキスト ファイルサポート済み
統計ファイルサポート済み
Tableau Serverサポート済み
Actian Vectorサポートされていない
Amazon Aurora for MySQLサポートされていない
Amazon EMR Hadoop Hiveサポート済み
Amazon Redshiftサポートされていない
Aster Databaseサポートされていない
Cloudera Hadoopサポート済み
DataStax Enterpriseサポート済み
EXASOLサポートされていない
Firebirdサポートされていない
Google Analyticsサポート済み
Google BigQueryサポート済み
Google Cloud SQLサポートされていない
Hortonworks Hadoop Hiveサポート済み
IBM BigInsightsサポートされていない
IBM DB2サポートされていない
IBM Netezzaサポートされていない
MapR Hadoop Hiveサポート済み
MarkLogicサポートされていない
Microsoft Analysis Servicesサポートされていない
Microsoft PowerPivotサポートされていない
Microsoft SQL Serverサポート済み
MySQLサポートされていない
Oracleサポートされていない
Oracle Essbaseサポートされていない
ParAccelサポートされていない
Pivotal Greenplumサポートされていない
PostgreSQLサポートされていない
Progress OpenEdgeサポートされていない
Salesforceサポート済み
SAP HANAサポートされていない
SAP Sybase ASEサポートされていない
SAP Sybase IQサポートされていない
Spark SQLサポート済み
Splunkサポートされていない
Teradataサポートされていない
Teradata OLAP Connectorサポートされていない
Verticaサポートされていない

HEXBINX

HEXBINX(number, number)

x、y 座標を最も近い六角形のビンの x 座標にマップします。ビンの横幅は 1 です。入力時には適切に拡大縮小する必要があります。

HEXBINX と HEXBINY は六角形のビン用のビニング関数とプロット関数です。六角形のビンは、マップなどの x/y 平面内でデータを可視化するための効率的で洗練されたオプションです。ビンは六角形なので、各ビンは円に近似し、データ点からビンの中心への距離のばらつきを最小限に抑えます。これにより、クラスタリングがより正確かつ有益なものになります。

例:

HEXBINX([Longitude], [Latitude])

HEXBINY

HEXBINY(number, number)

x、y 座標を最も近い六角形のビンの y 座標にマップします。ビンの横幅は 1 です。入力時には適切に拡大縮小する必要があります。

例:

HEXBINY([Longitude], [Latitude])

LN

LN(number)

数値の自然対数を返します。数値が 0 以下の場合は、Null を返します。

LOG

LOG(number [, base])

指定された基底について数値の対数を返します。基底値が省略された場合は、10 を使用します。

MAX

MAX(number, number)

2 つの引数の最大値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。いずれかの引数が Null の場合は、Null を返します。MAX は集計関数の単一フィールドに適用することもできます。

例:

MAX(4,7)
MAX(Sales,Profit)
MAX([First Name],[Last Name])

MIN

MIN(number, number)

2 つの引数の最小値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。いずれかの引数が Null の場合は、Null を返します。MIN は集計関数の単一フィールドに適用することもできます。

例:

MIN(4,7)
MIN(Sales,Profit)
MIN([First Name],[Last Name])

PI

PI( )

数値定数 pi (3.14159) を返します。

POWER

POWER(number, power)

指定された回数、数値を掛け合わせます。

例:

POWER(5,2) = 52 = 25
POWER(Temperature, 2)

^ 記号を使用することもできます。

5^2 = POWER(5,2) = 25

RADIANS

RADIANS(number)

指定された数値を度単位からラジアン単位に変換します。

例:

RADIANS(180) = 3.14159

ROUND

ROUND(number, [decimals])

指定された桁数に数値を丸めます。decimals 引数は、最終結果に含める小数点以下の桁数 (精度) を指定します。decimals を省略した場合、number は最も近い整数に丸められます。

例:

この例では、すべての Sales の値が整数に丸められます。

ROUND(Sales)

MS SQL Server などの一部のデータベースでは、length に負の値を指定できます。たとえば、-1 は number を十の位で丸め、-2 は百の位で丸めます。このことは、すべてのデータベースに当てはまるわけではありません。たとえば、Excel と Access には当てはまりません。

: ROUND では、基になる数値の浮動小数点表現 (9.405 から 9.40 に丸めるなど) が原因で問題が発生する可能性があるため、丸めるのではなく目的の小数点以下の桁数に数値を書式設定する方が望ましい場合があります。9.405 を小数点以下 2 桁に書式設定すると、9.41 になります。

SIGN

SIGN(number)

数値の符号を返します。数値が負の場合は -1、数値がゼロの場合は 0、数値が正の場合は 1 が返されます。

例:

Profit フィールドの平均が負の値の場合は、次のようになります。

SIGN(AVG(Profit)) = -1

SIN

SIN(number)

角の正弦を返します。角を弧度で指定します。

例:

SIN(0) = 1.0
SIN(PI( )/4) = 0.707106781186548

SQRT

SQRT(number)

数値の平方根を返します。

例:

SQRT(25) = 5

SQUARE

SQUARE(number)

数値の平方を返します。

例:

SQUARE(5) = 25

TAN

TAN(number)

角の正接を返します。角を弧度で指定します。

例:

TAN(PI ( )/4) = 1.0

ZN

ZN(expression)

式が NULL でない場合は式を返し、それ以外は 0 を返します。NULL 値の代わりにゼロ値を使用するには、この関数を使用してください。

例:

ZN([Profit]) = [Profit]

文字列関数

関数

構文

定義

ASCII

ASCII(string)

string の最初の文字の ASCII コードを返します。

例:

ASCII('A') = 65

CHAR

CHAR(number)

ASCII コード number によって符号化された文字を返します。

例:

CHAR(65) = 'A'

CONTAINS

CONTAINS(string, substring)

特定の文字列に指定されたサブ文字列が含まれている場合は、true を返します。

例:

CONTAINS(“Calculation”, “alcu”) = true

ENDSWITH

ENDSWITH(string, substring)

特定の文字列が指定されたサブ文字列で終わる場合は、true を返します。行末の空白は無視されます。

例:

ENDSWITH(“Tableau”, “leau”) = true

FIND

FIND(string, substring, [start])

string 内の substring のインデックス位置を返します。substringが見つからない場合は、0 を返します。オプションの引数 start を追加した場合、この関数は同じ処理を行いますが、インデックス位置 start より前に現れる substring のインスタンスはすべて無視されます。文字列の最初の文字の位置は 1 です。

例:

FIND("Calculation", "alcu") = 2
FIND("Calculation", "Computer") = 0
FIND("Calculation", "a", 3) = 7
FIND("Calculation", "a", 2) = 2
FIND("Calculation", "a", 8) = 0
FIND("Calculation", "a", 3) = 7
FIND("Calculation", "a", 2) = 2
FIND("Calculation", "a", 8) = 0

FINDNTH

FINDNTH(string, substring, occurrence)

指定した文字列内のサブストリングが n 番目に現れる位置を返します。ここで、n は出現引数によって定義されます。

: FINDNTH は、すべてのデータ ソースで使用できません。

例:

FINDNTH("Calculation", "a", 2) = 7

LEFT

LEFT(string, number)

文字列内の一番左から n 文字分を返します (n は引数で指定された数)。

例:

LEFT("Matador", 4) = "Mata"

LEN

LEN(string)

文字列の長さを返します。

例:

LEN("Matador") = 7

LOWER

LOWER(string)

string のすべての文字を小文字に返します。

例:

LOWER("ProductVersion") = "productversion"

LTRIM

LTRIM(string)

先頭の空白を削除した文字列を返します。

例:

LTRIM(" Matador ") = "Matador "

MAX

MAX(a, b)

 

ab の最大値を返します (同じ型でなければなりません)。この関数は、通常は数値の比較に使用されますが、文字列でも使用できます。文字列を使用する場合、MAX は、その列のデータベースによって定義されているソート順が最も高い値を見つけます。いずれかの引数が Null の場合は、Null を返します。

例:

MAX ("Apple","Banana") = "Banana"

MID

(MID(string, start, [length])

インデックス位置 start で始まる文字列を返します。文字列の最初の文字の位置は 1 です。オプションの引数 length を追加した場合、返される文字列には、その引数に相当する数の文字だけが含まれます。

例:

MID("Calculation", 2) = "alculation"
MID("Calculation", 2, 5) ="alcul"

MIN

MIN(a, b)

ab の最小値を返します (同じ型でなければなりません)。この関数は、通常は数値の比較に使用されますが、文字列でも使用できます。文字列を使用する場合、MIN は、ソート順が最も低い値を見つけます。いずれかの引数が Null の場合は、Null を返します。

例:

MIN ("Apple","Banana") = "Apple"

PROPERPROPER(string)

各単語の最初の文字が大文字で、残りの文字が小文字になるようにテキスト文字列を変換します。スペースや句読点などの英数字以外の文字も区切り文字として機能します。

例:

PROPER("PRODUCT name") = "Product Name"

PROPER("darcy-mae") = "Darcy-Mae"

REPLACE

REPLACE(string, substring, replacement)

stringsubstring を検索し、それを replacement で置き換えます。substring が見つからない場合、string は変更されません。

例:

REPLACE("Version8.5", "8.5", "9.0") = "Version9.0"

RIGHT

RIGHT(string, number)

string 内の一番右から n 文字分を返します (n は引数で指定された数)。

例:

RIGHT("Calculation", 4) = "tion"

RTRIM

RTRIM(string)

末尾の空白を削除した string を返します。

例:

RTRIM(" Calculation ") = " Calculation"

SPACE

SPACE(number)

指定された文字 number 分の空白で構成された文字列を返します。

例:

SPACE(1) = " "

SPLIT

SPLIT(string, delimiter, token number)

指定した文字列を基に、区切り文字を使用して連続したトークンに文字列を分割したサブストリングを返します。

文字列は区切り文字とトークンが交互に連続する文字列として解釈されます。そのため、文字列がabc-defgh-i-jklで区切り文字が「-」の場合、「abc」「defgh」「i」「jlk」がトークンとなります。これらをトークン 1 からトークン 4 と考えます。SPLIT はトークン数に対応するトークンを返します。トークン数が正の場合、トークンは文字列の左端からカウントされます。トークン数が負の場合、トークンは文字列の右からカウントされます。

例:

SPLIT (‘a-b-c-d’, ‘-‘, 2) = ‘b’
SPLIT (‘a|b|c|d’, ‘|‘, -2) = ‘c’


注: split および custom split コマンドは、次の種類のデータ ソースで使用できます。Tableau データ抽出、Microsoft Excel、テキスト ファイル、PDF ファイル、Salesforce、OData、Microsoft Azure Market Place、Google アナリティクス、Vertica、Oracle、MySQL、PostgreSQL、Teradata、Amazon Redshift、Aster Data、Google Big Query、Cloudera Hadoop Hive、Hortonworks Hive、Microsoft SQL Server。

一部のデータ ソースは、文字列の分割に制限を課します。次の表は、負のトークン数をサポートするデータ ソースや、データ ソースごとに許可される分割の数に制限があるかどうかを示します。他のデータ ソースでは有効な負のトークン数を指定 SPLIT 関数は、これらのデータ ソースでは次のエラーを返します:「このデータ ソースでは、右からの分割はサポートされません。」

 

データ ソース左/右の制約分割の最大数バージョンの制限
Tableau Data Extract両方無制限 
Microsoft Excel両方無制限 
テキスト ファイル両方無制限 
Salesforce両方無制限 
OData両方無制限 
Google Analytics両方無制限 
Tableau データ サーバー両方無制限バージョン 9.0 でサポート。
Vertica左のみ10 
Oracle左のみ10 
MySQL両方10 
PostgreSQLバージョン 9.0 より前は左のみ。バージョン 9.0 以降は両方。10 
Teradata左のみ10バージョン 14 以降
Amazon Redshift左のみ10 
Aster Database左のみ10 
Google BigQuery左のみ10 
Hortonworks Hadoop Hive左のみ10 
Cloudera Hadoop左のみ10Impala はバージョン 2.3.0 以降でサポートされます。
Microsoft SQL Server両方102008 以降

STARTSWITH

STARTSWITH(string, substring)

stringsubstring で始まる場合は、true を返します。行頭の空白は無視されます。

例:

STARTSWITH(“Joker”, “Jo”) = true

TRIM

TRIM(string)

先頭と末尾の空白を削除した文字列を返します。

例:

TRIM(" Calculation ") = "Calculation"

UPPER

UPPER(string)

string のすべての文字を大文字に返します。

例:

UPPER("Calculation") = "CALCULATION"

日付関数

Tableau は、さまざまな日付関数を提供しています。これらの例の多くでは、# 記号が日付式と共に使用されています。この記号の詳細については、リテラル式の構文を参照してください。また、多くの日付関数では、定数文字列引数である date_part が使用されています。date_part に指定できる有効な値は次のとおりです。

date_part
'year'4 桁の年
'quarter'1-4
'month'1 ~ 12 または "January" 、"February"など
'dayofyear'年初来日数 (1 月 1 日は 1、2 月 1 日は 32 など)
'day'1-31
'weekday'1 ~ 7 または "Sunday"、"Monday"など
'week'1-52
'hour'0-23
'minute'0-59
'second'0-60

: 日付関数は、構成された会計年度の開始を考慮しません。「会計年度の日付」を参照しください。

関数

構文

説明

DATEADD

DATEADD(date_part, interval, date)

指定された日付と指定した interval の数を、指定されたその日付の date_part に追加して返します。

ISO 8601 の日付をサポートしています。

例:

DATEADD('month', 3, #2004-04-15#) = 2004-07-15 12:00:00 AM

この式は日付 #2004-04-15# に 3 か月を追加します。

DATEDIFF

DATEDIFF(date_part, date1, date2, [start_of_week])

date_part の単位で表された、date1date2 の差異を返します。

週の始まりと見なす曜日を指定する start_of_week パラメーターはオプションです。考えられる値は「monday」、「tuesday」などです。省略される場合、週の始まりはデータ ソースによって決定されます。詳細については、データ ソースの日付のプロパティを参照してください。

ISO 8601 の日付をサポートしています。

例:

DATEDIFF('week', #2013-09-22#, #2013-09-24#, 'monday')= 1
DATEDIFF('week', #2013-09-22#, #2013-09-24#, 'sunday')= 0

start_of_week が 'monday' の場合、9 月 22 日 (日曜日) と 9 月 24 日 (火曜日) は別の週になるため、最初の式は 1 を返します。start_of_week が 'sunday' の場合、9 月 22 日 (日曜日) と 9 月 24 日 (火曜日) は同じ週になるため、2 番目の式は 2 を返します。

DATENAME

DATENAME(date_part, date, [start_of_week])

datedate_part を文字列として返します。週の始まりと見なす曜日を指定する start_of_week パラメーターはオプションです。考えられる値は「monday」、「tuesday」などです。start_of_week が省略されると、週の始まりはデータ ソースによって決定されます。詳細については、データ ソースの日付のプロパティを参照してください。

ISO 8601 の日付をサポートしています。

例:

DATENAME('year', #2004-04-15#) = "2004"
DATENAME('month', #2004-04-15#) = "April"

DATEPARSEDATEPARSE(date_format, [date_string])

日付として [date_string] を返します。date_format 引数は [文字列] フィールドがどのように配置されているかを示します。文字列フィールドはさまざまな順序で配置することができるため、date_format は正確に一致する必要があります。詳細については、「フィールドを日付フィールドに変換する」を参照してください。

例:

DATEPARSE('yyyy-MM-dd', #2004-04-15#) = "April 4, 2004"

注:この関数を使用できるコネクタは、非レガシーの Excel およびテキスト ファイル接続、Amazon EMR の Hadoop Hive、Cloudera Hadoop、Google スプレッドシート、Hortonworks Hadoop Hive、MapR Hadoop Hive、MySQL、Oracle、PostgreSQL、および Tableau 抽出です。書式設定によってはすべての接続で使用できない場合があります。

: DATEPARSE は Hive バリアントではサポートされていません。サポートされているのは、Denodo、Drill、Snowflake のみです。

DATEPART

DATEPART(date_part, date, [start_of_week])

datedate_part を整数として返します。

週の始まりと見なす曜日を指定する start_of_week パラメーターはオプションです。考えられる値は「monday」、「tuesday」などです。start_of_week が省略されると、週の始まりはデータ ソースによって決定されます。詳細については、データ ソースの日付のプロパティを参照してください。

注: date_part が曜日の場合、start_of_week パラメーターは無視されます。これは、Tableauは固定した曜日順を信頼してオフセットを適用するためです。

ISO 8601 の日付をサポートしています。

例:

DATEPART('year', #2004-04-15#) = 2004
DATEPART('month', #2004-04-15#) = 4

DATETRUNC

DATETRUNC(date_part, date, [start_of_week])

指定された日付を date_part によって指定された精度で切り捨てます。この関数は新しい日付を返します。たとえば、月の中旬にある日付を月レベルで丸めた場合、この関数はその月の第 1 日を返します。週の始まりと見なす曜日を指定する start_of_week パラメーターはオプションです。考えられる値は「monday」、「tuesday」などです。start_of_week が省略されると、週の始まりはデータ ソースによって決定されます。詳細については、データ ソースの日付のプロパティを参照してください。

ISO 8601 の日付をサポートしています。

例:

DATETRUNC('quarter', #2004-08-15#) = 2004-07-01 12:00:00 AM
DATETRUNC('month', #2004-04-15#) = 2004-04-01 12:00:00 AM

DAY

DAY(date)

指定された日付の日の部分を整数として返します。

例:

DAY(#2004-04-12#) = 12

ISDATE

ISDATE(string)

指定された文字列が有効な日付の場合、true を返します。

例:

ISDATE("April 15, 2004") = true

MAKEDATE

MAKEDATE(year, month, day)

指定した年、月、日から構成された日付値を返します。

Tableau Data Extract で利用できます。他のデータ ソースで利用可能か確認します。

例:

MAKEDATE(2004, 4, 15) = #April 15, 2004#

MAKEDATETIME

MAKEDATETIME(date, time)

日付と時刻を組み合わせた日付時刻を返します。日付は、日付、日付時刻、または文字列の種類になることがあります。時刻は日付時刻である必要があります。

: この関数は、MySQL 互換の接続 (Tableau では MySQL および Amazon Aurora) でのみ使用できます。

例:

MAKEDATETIME("1899-12-30", #07:59:00#) = #12/30/1899 7:59:00 AM#
MAKEDATETIME([Date], [Time]) = #1/1/2001 6:00:00 AM#

MAKETIME

MAKETIME(hour, minute, second)

指定した時、分、秒から構成された日付値を返します。

Tableau Data Extract で利用できます。他のデータ ソースで利用可能か確認します。

例:

MAKETIME(14, 52, 40) = #14:52:40#

MAX

MAX(expression) or MAX(expr1, expr2)

通常は数値に適用されますが、日付でも使用できます。ab の最大値を返します (ab は同じ型でなければなりません)。いずれかの引数が Null の場合は、Null を返します。

例:

MAX(#2004-01-01# ,#2004-03-01#) = 2004-03-01 12:00:00 AM
MAX([ShipDate1], [ShipDate2])

MIN

MIN(expression) or MIN(expr1, expr2)

通常は数値に適用されますが、日付でも使用できます。ab の最小値を返します (ab は同じ型でなければなりません)。いずれかの引数が Null の場合は、Null を返します。

例:

MIN(#2004-01-01# ,#2004-03-01#) = 2004-01-01 12:00:00 AM
MIN([ShipDate1], [ShipDate2])

MONTH

MONTH(date)

指定された日付の月の部分を整数として返します。

例:

MONTH(#2004-04-15#) = 4

NOW

NOW( )

現在のローカル システムの日付と時刻を返します。

例:

NOW( ) = 2004-04-15 1:08:21 PM

QUARTERQUARTER ( )

指定された日付の四半期の部分を整数として返します。

例:

QUARTER(#2004-04-15#) = 2

TODAY

TODAY( )

現在の日付を返します。

例:

TODAY( ) = 2004-04-15

WEEKWEEK( )

指定された日付の週の部分を整数として返します。

例:

WEEK (#2004-04-15#) = 16

YEAR

YEAR (date)

指定された日付の年の部分を整数として返します。

例:

YEAR(#2004-04-15#) = 2004

ISOQUARTERISOQUARTER (date)

指定された日付の ISO8601 週ベースの四半期の部分を整数として返します。

例:

ISOQUARTER (#2005-03-29#) = 2

ISOWEEKISOWEEK (date)

指定された日付の ISO8601 週ベースの部分を整数として返します。

例:

ISOWEEK (#2004-03-29#) = 14

ISOWEEKDAYISOWEEKDAY (date)

指定された日付の ISO8601 週ベースの曜日の部分を整数として返します。

例:

ISOWEEKDAY (#2004-03-29#) = 1

ISOYEARISOYEAR (date)

指定された日付の ISO8601 週ベースの年の部分を整数として返します。

例:

ISOYEAR (#2003-12-29#) = 2004

論理関数

関数

構文

説明

IN<expr1> IN <expr2>

<expr1> の値が <expr2> の任意の値と一致する場合、TRUE を返します。

<expr2> の値は、Set、リテラル値のリスト、または組み合わせフィールドです。

例:

SUM([Cost]) IN (1000, 15, 200)

[Field] IN [SET]

AND

IF <expr1> AND <expr2> THEN <then> END

2 つの式で論理積を実行します。

例:

IF (ATTR([Market]) = "New Business" AND SUM([Sales]) > [Emerging Threshold] )THEN "Well Performing"

CASECASE <expression> WHEN <value1> THEN <return1> WHEN <value2> THEN <return2> ... ELSE <default return> END

論理テストを実行し、適切な値を返します。CASE 関数は expressionを評価し、value1value2 などの連続した値と比較して、その結果を返します。expression と一致する値が見つかった場合、CASE は対応する戻り値を返します。一致が見つからない場合は、既定の return 式が使用されます。既定の return がなく、一致した値がない場合は、Null が返されます。

CASE は、次のような WHEN IN 構造もサポートしています。

CASE <expression> WHEN IN <set1> THEN <return1> WHEN IN <combinedfield> THEN <return2> ... ELSE <default> END

WHEN IN で比較される値は、Set、リテラル値のリスト、または組み合わせフィールドである必要があります。

その他の注意事項

  • CASE と IF: 通常、CASE は IIF または IF THEN ELSE より簡単に使用できます。一般的に、IF 関数は連続した任意のテストを実行し、CASE 関数は式に対する一致を検索します。しかし、CASE 関数は常に IF 関数として再記述できますが、一般的に CASE 関数の方が簡潔です。
  • CASE とグループ: 通常は、グループを使用して、複雑な CASE 関数と同じ結果を得ることができます。自身のシナリオで、どちらのパフォーマンスが高いかを確認する必要がある場合があります。

例:

CASE [Region] WHEN 'West' THEN 1 WHEN 'East' THEN 2 ELSE 3 END

CASE LEFT(DATENAME('weekday',[Order Date]),3) WHEN 'Sun' THEN 0 WHEN 'Mon' THEN 1 WHEN 'Tue' THEN 2 WHEN 'Wed' THEN 3 WHEN 'Thu' THEN 4 WHEN 'Fri' THEN 5 WHEN 'Sat' THEN 6 END

ELSEIF <expr> THEN <then> ELSE <else> END

最初の true <expr> に対して <then> 値を返す、一連の式をテストします。

例:

If [Profit] > 0 THEN 'Profitable' ELSE 'Loss' END

ELSEIFIF <expr> THEN <then> [ELSEIF <expr2> THEN <then2>...] [ELSE <else>] END

最初の true <expr> に対して <then> 値を返す、一連の式をテストします。

例:

IF [Profit] > 0 THEN 'Profitable' ELSEIF [Profit] = 0 THEN 'Breakeven' ELSE 'Loss' END

ENDIF <expr> THEN <then> [ELSEIF <expr2> THEN <then2>...] [ELSE <else>] END

最初の true <expr> に対して <then> 値を返す、一連の式をテストします。式の末尾に配置する必要があります。

例:

IF [Profit] > 0 THEN 'Profitable' ELSEIF [Profit] = 0 THEN 'Breakeven' ELSE 'Loss' END

IFIF <expr> THEN <then> [ELSEIF <expr2> THEN <then2>...] [ELSE <else>] END

最初の true <expr> に対して <then> 値を返す、一連の式をテストします。

例:

IF [Profit] > 0 THEN 'Profitable' ELSEIF [Profit] = 0 THEN 'Breakeven' ELSE 'Loss' END

IFNULLIFNULL(expr1, expr2)

NULL でない場合は <expr1> を返し、それ以外は <expr2> を返します。

例:

IFNULL([Profit], 0)

IIFIIF(test, then, else, [unknown])

条件を満たしているかどうかを確認し、TRUE の場合と FALSE の場合で異なる値を返します。不明な場合は任意の 3 番目の値もしくは NULL を返します。

例:

IIF([Profit] > 0, 'Profit', 'Loss')

ISDATEISDATE(string)

指定された文字列が有効な日付の場合、true を返します。

例:

ISDATE("2004-04-15") = True

ISNULLISNULL(expression)

式が NULL の場合 (有効なデータが含まれていない場合) は true を返します。

例:

ISNULL([Profit])

MAXMAX(expression) または Max(expr1, expr2)

すべてのレコードで単一式の最大値を返すか、各レコードに対して 2 つの式の最大値を返します。

例:

MAX([Sales])

MINMIN(expression) または MIN(expr1, expr2)

すべてのレコードで単一式の最小値を返すか、各レコードに対して 2 つの式の最小値を返します。

例:

MIN([Profit])

NOTIF NOT <expr> THEN <then> END

1 つの式で論理否定を実行します。

例:

IF NOT [Profit] > 0 THEN "Unprofitable" END

ORIF <expr1> OR <expr2> THEN <then> END

2 つの式で論理和を実行します。

例:

IF [Profit] < 0 OR [Profit] = 0 THEN "Needs Improvement" END

THENIF <expre> THEN <then> [ELSEIF ,expr2> THEN <then2>...] [ELSE <else>] END

最初の true <expr> に対して <then> 値を返す、一連の式をテストします。

例:

IF [Profit] > 0 THEN 'Profitable' ELSEIF [Profit] = 0 THEN 'Break even' ELSE 'unprofitable' END

WHENCASE <expr> WHEN <Value1> THEN <return1> ... [ELSE <else>] END

<expr> と一致する最初の <value> を検索し、対応する <return> を返します。

例:

CASE [RomanNumberal] WHEN 'I' THEN 1 WHEN 'II' THEN 2 ELSE 3 END

ZNZN(expression)

NULL でない場合は <expression> を返し、それ以外は 0 を返します。

例:

ZN([Profit])

集計関数

集計と浮動小数点演算:一部の集計結果は、予測ほど正確ではない場合があります。たとえば、合計が正確に 0 になるはずの数値列で、Sum 関数が -1.42e-14 などの値を返すことがあります。これは、電気電子学会 (IEEE) 754 浮動小数点標準で、数値をバイナリ形式で保存することが求められていることに起因します。これは、電気電子学会 (IEEE) 754 浮動小数点標準で、数値をバイナリ形式で保存することが求められていることに起因します。つまり、数値は極めて高い精度で丸められる場合があります。ROUND 関数 (数値関数を参照) を使用することにより、または小数点以下の数桁をより少なくするように数値を書式設定することにより、このような障害の可能性を除外できます。

関数

構文

定義

ATTR

ATTR(expression)

すべての行に単一の値がある場合に式の値を返します。それ以外の場合はアスタリスクを返します。NULL 値は無視されます。

AVG

AVG(expression)

式内のすべての値の平均を返します。AVG に使用できるのは数値フィールドだけです。NULL 値は無視されます。

COLLECT

COLLECT (spatial)

引数フィールドの値を組み合わせる集計計算。NULL 値は無視されます。

: COLLECT 関数は空間フィールドでのみ使用できます。

例:

COLLECT ([Geometry])

CORR

CORR(expression 1, expression2)

2 つの式のピアソン相関係数を返します。

ピアソン相関係数は、2 つの変数の間の線形関係を測定します。結果は -1 から +1 の範囲となります。ここで、1 つの変数のプラスの変化はもう一方の変数の対応する倍率のプラスの変化を示し、1 は正確なプラスの直線関係を示します。0 は分布間に線形の関係がないことを示し、−1 は正確なマイナスの関係を示します。

CORR は、次のデータ ソースで使用できます。

  • Tableau データ抽出 (任意のデータ ソースから抽出を作成できます)
  • Cloudera Hive
  • EXASolution
  • Firebird (バージョン 3.0 以降)
  • Google BigQuery
  • Hortonworks Hadoop Hive
  • IBM PDA (Netezza)
  • Oracle
  • PostgreSQL
  • Presto
  • SybaseIQ
  • Teradata
  • Vertica

他のデータ ソースの場合、データの抽出または WINDOW_CORR の使用を検討してください。表計算関数を参照してください。

:CORR 結果の 2 乗は、線形傾向線モデルの R-2 乗の値に相当します。傾向線モデルの項参照してください。

例:

CORR を使用して非集計散布図で相関を可視化できます。これを実行する方法は、表範囲の詳細レベルの式として知られています。例:

{CORR(Sales, Profit)}

詳細レベルの式では、相関はすべての行で実行します。CORR(Sales, Profit) (詳細レベルの式にするには括弧を使用しない) のような式を使用した場合、ビューはそれぞれ未定義の他のデータ ポイントを使用した散布図における、各個別ポイントの相関を示します。

表範囲を参照してください。

COUNT

COUNT(expression)

グループ内のアイテムの数を返します。Null 値は数に含まれません。

COUNTD

COUNTD(expression)

グループ内の個別のアイテムの数を返します。Null 値は数に含まれません。この関数は、Tableau Desktop 8.2 以前で作成され、Microsoft Excel やテキスト ファイルのデータ ソースを使用するワークブック、レガシー接続を使用するワークブック、および Microsoft Access データ ソースを使用するワークブックでは使用できません。この関数を使用するには、データを抽出ファイルに抽出します。データの抽出を参照してください。

COVAR

COVAR(expression 1, expression2)

2 つの式の標本共分散を返します。

共分散は 2 つの変数の変化をまとめて定量化します。ある変数の値が大きい場合は、平均して、他の変数の大きい値に対応している傾向があるため、プラスの共分散は変数が同じ方向に移動する傾向があることを示します。標本共分散では、母共分散によって (COVARP 関数で) 使用される n ではなく、non-null データ ポイントの数である n-1 を使用して共分散計算を標準化します。標本共分散は、データが大きな人口に対する共分散の見積もりに使用されるランダムなサンプルの場合に適しています。

COVAR は、次のデータ ソースで使用できます。

  • Tableau データ抽出 (任意のデータ ソースから抽出を作成できます)
  • Cloudera Hive
  • EXASolution
  • Firebird (バージョン 3.0 以降)
  • Google BigQuery
  • Hortonworks Hadoop Hive
  • IBM PDA (Netezza)
  • Oracle
  • PostgreSQL
  • Presto
  • SybaseIQ
  • Teradata
  • Vertica

他のデータ ソースの場合、データの抽出または WINDOW_COVAR の使用を検討してください。表計算関数を参照してください。

expression1 と expression2 が同じ場合、たとえば、COVAR([profit], [profit]) の場合、COVAR は、値がどの程度の範囲で分散しているかを示す値を返します。

:COVAR(X, X) の値は VAR(X) の値、および STDEV(X)^2 の値に相当します。

例:

次の計算式は、[売上高] および [収益] の標本共分散を返します。

COVAR([Sales], [Profit])

COVARP

COVARP(expression 1, expression2)

2 つの式の母共分散を返します。

共分散は 2 つの変数の変化をまとめて定量化します。ある変数の値が大きい場合は、平均して、他の変数の大きい値に対応している傾向があるため、プラスの共分散は変数が同じ方向に移動する傾向があることを示します。母共分散は標本共分散に (n-1)/n を乗算したものです。ここで、n は non-null データ ポイントの合計です。母共分散は、対象のすべてのアイテムに対して利用可能なデータがある場合に最適です。反対に、アイテムのランダムなサブセットのみがある場合には、標本共分散 (COVAR 関数を使用) が適しています。

COVARP は、次のデータ ソースで使用できます。

  • Tableau データ抽出 (任意のデータ ソースから抽出を作成できます)
  • Cloudera Hive
  • EXASolution
  • Firebird (バージョン 3.0 以降)
  • Google BigQuery
  • Hortonworks Hadoop Hive
  • IBM PDA (Netezza)
  • Oracle
  • PostgreSQL
  • Presto
  • SybaseIQ
  • Teradata
  • Vertica

他のデータ ソースの場合、データの抽出または WINDOW_COVARP の使用を検討してください。表計算関数を参照してください。

expression1 と expression2 が同じ場合、たとえば、COVARP([profit], [profit]) の場合、COVARP は、値がどの程度の範囲で分散しているかを示す値を返します。

:COVARP(X, X) の値は VARP(X) の値、および STDEVP(X)^2 の値に相当します。

例:

次の計算式は、[売上高] および [収益] の母共分散を返します。

COVARP([Sales], [Profit])

MAX

MAX(expression)

式のすべてのレコードの中から最大値を返します。式が文字列値の場合は、アルファベット順で並べたときに最後になる値が返されます。

MEDIAN

MEDIAN(expression)

式のすべてのレコードの中から中央値を返します。中央値は数値フィールドでのみ使用できます。NULL 値は無視されます。この関数は、Tableau Desktop 8.2 より前のバージョンで作成されたワークブック、 または従来の接続を使用するワークブックでは使用できません。また、次のデータ ソースのいずれかを使用している接続では利用できません。

  • Access
  • Amazon Redshift
  • Cloudera Hadoop
  • HP Vertica
  • IBM DB2
  • IBM PDA (Netezza)
  • Microsoft SQL Server
  • MySQL
  • SAP HANA
  • Teradata

他のデータ ソース タイプの場合は、この関数を使用してデータを抽出ファイルに抽出できます。データの抽出を参照してください。

MIN

MIN(expression)

式のすべてのレコードの中から最小値を返します。式が文字列値の場合は、アルファベット順で並べたときに最初になる値が返されます。

PERCENTILE

PERCENTILE(expression, number)

指定された数字に対応する指定された式の百分位値を返します。数値は 0 と 1 (包含) の間である必要があります — たとえば、0.66 は数値定数にする必要があります。

この関数は、次のデータ ソースで使用できます。

  • Microsoft Excel およびテキスト ファイルの非レガシー接続。

  • 抽出および抽出のみのデータ ソースの種類 (たとえば、Google アナリティクス、OData、または Salesforce)。

  • Sybase IQ 15.1 以降のデータ ソース。

  • Oracle 10 以降のデータ ソース。

  • Cloudera Hive および Hortonworks Hadoop Hive データ ソース。

  • EXASolution 4.2 以降のデータ ソース。

他のデータ ソース タイプの場合は、この関数を使用してデータを抽出ファイルに抽出できます。データの抽出を参照してください。

STDEV

STDEV(expression)

サンプル母集団に基づいて、指定された式のすべての値の統計的標準偏差を返します。

STDEVP

STDEVP(expression)

バイアス母集団に基づいて、指定された式のすべての値の統計的標準偏差を返します。

SUM

SUM(expression)

式内のすべての値の合計を返します。SUM に使用できるのは数値フィールドだけです。NULL 値は無視されます。

VAR

VAR(expression)

サンプル母集団に基づいて、指定された式のすべての値の統計的変異を返します。

VARP

VARP(expression)

母集団全体について、指定された式のすべての値の統計的変異を返します。

ユーザー関数

関数

構文

説明

FULLNAME

FULLNAME( )

現在のユーザーのフル ネームを返します。これは、ユーザーがサインインしている場合は Tableau Server または Tableau Cloud のフル ネーム、それ以外の場合は Tableau Desktop ユーザーのローカルまたはネットワーク フル ネームになります。

例:

FULLNAME( ) 

これは、サインインしたユーザーのフルネーム Dave Hallsten.を返します。

[Manager]=FULLNAME( )

Dave Hallsten というマネージャーがサインインしている場合、この例が True を返すのは、ビューの "Manager (マネージャー)" フィールドに "Dave Hallsten" が含まれているときに限ります。この計算フィールドをフィルターとして使用すると、サーバーにサインインしているユーザーと関連性のあるデータのみを表示するユーザー フィルターを作成できます。

ISFULLNAME

ISFULLNAME(string)

現在のユーザーのフル ネームが指定されたフル ネームに一致する場合に true を返し、一致しない場合は false を返します。この関数は、ユーザーがサインインしている場合は Tableau Server または Tableau Cloud のフル ネーム、それ以外の場合は Tableau Desktop ユーザーのローカルまたはネットワーク フル ネームを使用します。

例:

ISFULLNAME("Dave Hallsten")

この例では、Dave Hallsten が現在のユーザーである場合は True、それ以外の場合は False を返します。

ISMEMBEROF

ISMEMBEROF(string)

現在 Tableau を使用しているユーザーが、特定の文字列と一致しているグループのメンバーである場合は、True を返します。現在 Tableau を使用しているユーザーがサインインしている場合、グループのメンバーシップは Tableau Server または Tableau Cloud 上のグループによって決定されます。ユーザーがサインインしていない場合、この関数は NULL を返します。

: この関数は、指定された文字列が "All Users (すべてのユーザー)" である場合、Tableau Server または Tableau Cloud にサインインしているかどうかに関わらず、"True" の値を返します。

ISMEMBEROF() 関数は、Active Directory ドメインも受け入れます。Active Directory ドメインは、グループ名を使用して計算内で宣言される必要があります。

例:

IF ISMEMBEROF('domain.lan\Sales') THEN "Sales" ELSE "Other" END

ISUSERNAME

ISUSERNAME(string)

現在のユーザーのユーザー名が指定されたユーザー名に一致する場合に true を返し、一致しない場合は false を返します。この関数は、ユーザーがサインインしている場合は Tableau Server または Tableau Cloud のユーザー名、それ以外の場合は Tableau Desktop ユーザーのローカルまたはネットワーク ユーザー名を使用します。

例:

ISUSERNAME("dhallsten")

この例では、dhallsten が現在のユーザーである場合は True、それ以外の場合は False を返します。

注: "All Users (すべてのユーザー)" では、常に True を返します。

USERDOMAIN

USERDOMAIN()

ユーザーが Tableau Server にサインオンしている場合は、現在のユーザーのドメインを返します。Tableau Desktop ユーザーがドメイン上に存在する場合は、Windowsドメインを返します。それ以外の場合は、この関数は NULL 文字列を返します。

例:

[Manager]=USERNAME() AND [Domain]=USERDOMAIN()

USERNAME

USERNAME( )

現在のユーザーのユーザー名を返します。これは、ユーザーがサインインしている場合は Tableau Server または Tableau Cloud のユーザー名、それ以外の場合は Tableau Desktop ユーザーのローカルまたはネットワーク ユーザー名になります。

例:

USERNAME( ) 

これは、サインインしたユーザーのユーザー ネーム dhallsten.を返します。

[Manager]=USERNAME( )

dhallsten というマネージャーがサインインしている場合、この関数が True を返すのは、ビューの "Manager (マネージャー)" フィールドが "dhallsten" であるときに限ります。この計算フィールドをフィルターとして使用すると、サーバーにサインインしているユーザーと関連性のあるデータのみを表示するユーザー フィルターを作成できます。

USERATTRIBUTEUSERATTRIBUTE('attribute_name')

(Tableau Cloud の埋め込みのワークフローのみ)

文字列を返します。'attribute_name' が Tableau に渡された JWT の一部である場合、この計算は 'attribute_name' の最初の値を返します。'attribute_name' が存在しない場合は NULL を返します。

注: 'attribute_name' が複数の値を返すと予想される場合は、USERATTRIBUTEINCLUDES 関数を使用することができます。

例:

‘地域’ がJWT に含まれるユーザー属性で、サイト管理者によって既に構成されている接続済みアプリを使用して Tableau に渡されているとします。ワークブックの作成者として、ビジュアライゼーションを設定し、指定された地域に基づいてデータをフィルターすることができます。そのフィルターでは、次の計算を参照できます。

[Region]=USERATTRIBUTE('Region')

西部地域の Alan Wang が埋め込みビジュアライゼーションを表示すると、Tableau は西部地域のみの適切なデータを表示します。

USERATTRIBUTEINCLUDESUSERATTRIBUTEINCLUDES('attribute_name', 'expected_value')

(Tableau Cloud の埋め込みのワークフローのみ)

ブール値を返します。1) 'attribute_name' が Tableau に渡された JWT の一部であり、2) 'attribute_name' の値の 1 つが 'expected_value' に等しければ "true" を返します。それ以外の場合は、"false" を返します。

注: 'attribute_name が単一の文字列値を返すと予想される場合は、USERATTRIBUTE 関数を使用することができます。

例:

‘地域’ が JWT で定義されているユーザー属性で、サイト管理者によって既に構成されている接続済みアプリを使用して Tableau に渡されているとします。ワークブックの作成者として、ビジュアライゼーションを設定し、[地域] に基づいてデータをフィルターすることができます。そのフィルターでは、次の計算を参照できます。

USERATTRIBUTEINCLUDES('Region', [Region])

西部地域の Alan Wang が埋め込みビジュアライゼーションにアクセスした場合、Tableau は [地域] ユーザー属性が [地域] フィールド値のいずれかと一致するかどうかをチェックします。true である場合、ビジュアライゼーションは適切なデータを表示します。別のユーザーである北部地域の Michele Kim が同じビジュアライゼーションにアクセスした場合は、[地域] フィールド値と一致しないため、データを表示することができません。

表計算

FIRST( )


現在の行からパーティション内の最初の行までの行数を返します。たとえば、次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。FIRST() が日付パーティション内で計算される場合、2 番目の行からの最初の行のオフセットは -1 です。

現在の行のインデックスが 3 の場合、FIRST() = -2.

INDEX( )


値に関しては並べ替えをせずに、パーティション内の現在の行のインデックスを返します。最初の行のインデックスは 1 から始まります。たとえば、次の表には四半期ごとの売上高が示されています。INDEX() が日付パーティション内で計算される場合、各行のインデックスは 1、2、3、4 のようになります。

パーティション内の 3 番目の行の場合、INDEX() = 3.

LAST( )


現在の行からパーティション内の最後の行までの行数を返します。たとえば、次の表には四半期ごとの売上高が示されています。LAST() が日付パーティション内で計算される場合、2 番目の行からの最後の行のオフセットは 5 です。

現在の行のインデックスは 7 個中 3 つ目の場合、LAST() = 4.

LOOKUP(expression, [offset])


現在の行からの相対オフセットとして指定されたターゲット行にある式の値を返します。パーティション内の最初/最後の行に相対的なターゲットには、オフセット定義の一部として FIRST() + n と LAST() - n を使用してください。offset を省略した場合は、比較対象行をフィールド メニューで設定できます。この関数は、ターゲット行を特定できない場合は、NULL を返します。

次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。LOOKUP (SUM(Sales), 2) が日付パーティション内で計算される場合、各行には 2 四半期後の売上高が表示されるようになります。

LOOKUP(SUM([Profit]), FIRST()+2) はパーティション内の 3 番目の行の SUM(Profit) を計算します。

MODEL_EXTENSION_BOOL (model_name, arguments, expression)


TabPy 外部サービス上に展開されている名前付きモデルによって計算された式のブール結果を返します。

Model_name は、使用する展開済みの分析モデルの名前です。

各引数は、展開されたモデルが受け入れる入力値を設定する単一の文字列であり、分析モデルによって定義されます。

式を使用して、Tableau から分析モデルに送信される値を定義します。結果を集計するには、必ず集計関数 (SUM、AVG など) を使用してください。

関数を使用する場合、式のデータ型と順序は入力引数のデータ型と一致する必要があります。

MODEL_EXTENSION_BOOL ("isProfitable","inputSales", "inputCosts", SUM([Sales]), SUM([Costs]))

MODEL_EXTENSION_INT (model_name, arguments, expression)


TabPy 外部サービス上に展開されている名前付きモデルによって計算された式の整数結果を返します。

Model_name は、使用する展開済みの分析モデルの名前です。

各引数は、展開されたモデルが受け入れる入力値を設定する単一の文字列であり、分析モデルによって定義されます。

式を使用して、Tableau から分析モデルに送信される値を定義します。結果を集計するには、必ず集計関数 (SUM、AVG など) を使用してください。

関数を使用する場合、式のデータ型と順序は入力引数のデータ型と一致する必要があります。

MODEL_EXTENSION_INT ("getPopulation", "inputCity", "inputState", MAX([City]), MAX ([State]))

MODEL_EXTENSION_REAL (model_name, arguments, expression)


TabPy 外部サービス上に展開されている名前付きモデルによって計算された式の実際の結果を返します。

Model_name は、使用する展開済みの分析モデルの名前です。

各引数は、展開されたモデルが受け入れる入力値を設定する単一の文字列であり、分析モデルによって定義されます。

式を使用して、Tableau から分析モデルに送信される値を定義します。結果を集計するには、必ず集計関数 (SUM、AVG など) を使用してください。

関数を使用する場合、式のデータ型と順序は入力引数のデータ型と一致する必要があります。

MODEL_EXTENSION_REAL ("profitRatio", "inputSales", "inputCosts", SUM([Sales]), SUM([Costs]))

MODEL_EXTENSION_STRING (model_name, arguments, expression)


TabPy 外部サービス上に展開されている名前付きモデルによって計算された式の文字列結果を返します。

Model_name は、使用する展開済みの分析モデルの名前です。

各引数は、展開されたモデルが受け入れる入力値を設定する単一の文字列であり、分析モデルによって定義されます。

式を使用して、Tableau から分析モデルに送信される値を定義します。結果を集計するには、必ず集計関数 (SUM、AVG など) を使用してください。

関数を使用する場合、式のデータ型と順序は入力引数のデータ型と一致する必要があります。

MODEL_EXTENSION_STR ("mostPopulatedCity", "inputCountry", "inputYear", MAX ([Country]), MAX([Year]))

MODEL_PERCENTILE(target_expression, predictor_expression(s))


予測値が観測されたマーク以下である確率 (0 から 1 の間) を返します。マークは、ターゲット式と他の予測変数で定義されます。これは、累積分布関数 (CDF) とも呼ばれる事後予測分布関数です。

この関数は、MODEL_QUANTILE の逆です。予測モデリング関数について詳しくは、Tableau における予測モデリング関数の仕組みを参照してください。

次の式は、注文数に対して調整された、売上合計のマークの分位を返します。

MODEL_PERCENTILE(SUM([Sales]), COUNT([Orders]))

MODEL_QUANTILE(quantile, target_expression, predictor_expression(s))


指定した分位数で、ターゲット式と他の予測変数によって定義された推定範囲内のターゲット数値を返します。これは事後予測分位です。

この関数は、MODEL_PERCENTILE の逆です。予測モデリング関数について詳しくは、Tableau における予測モデリング関数の仕組みを参照してください。

次の式は、注文数に対して調整された、売上合計の予測中央値 (0.5) を返します。

MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Sales]), COUNT([Orders]))

PREVIOUS_VALUE(expression)


前の行のこの計算の値を返します。現在の行がパーティション内の最初の行の場合は、指定された式を返します。

SUM([Profit]) * PREVIOUS_VALUE(1) は SUM(Profit) の累積積を計算します。

RANK(expression, ['asc' | 'desc'])


パーティション内の現在の行に対して標準の競争ランクを返します。同一の値には同一のランクが割り当てられます。昇順または降順を指定するには、オプションの 'asc' | 'desc' 因数を使用してください。既定では降順です。

この関数を使用すると、値のセット (6、9、9、14) は (4、2、2、1) とランク付けされます。

Null はランキング関数では無視されます。これらには番号が付けられておらず、百分位値のランク計算のレコード総数に含まれません。

異なるランキング オプションの詳細については、ランク計算を参照してください。

次の図は、値のセットにおけるさまざまなランキング関数 (RANK、RANK_DENSE、RANK_MODIFIED、RANK_PERCENTILE、および RANK_UNIQUE)) の効果を示しています。データ セットには、14 名の生徒 (生徒 A から生徒 N) に関する情報が含まれています。[年齢] 列には各生徒の現在の年齢が表示されます (すべての生徒は 17 歳から 20 歳の間です)。その他の列には、年齢値に対する各ランク関数の結果が示されます。常に、関数の既定の順序 (昇順または降順) が前提となります。

RANK_DENSE(expression, ['asc' | 'desc'])


パーティション内の現在の行に対して密度の高いランクを返します。同一の値には同一のランクが指定されますが、数列にギャップは挿入されません。昇順または降順を指定するには、オプションの 'asc' | 'desc' 因数を使用してください。既定では降順です。

この関数を使用すると、値のセット (6、9、9、14) は (3、2、2、1) とランク付けされます。

Null はランキング関数では無視されます。これらには番号が付けられておらず、百分位値のランク計算のレコード総数に含まれません。

異なるランキング オプションの詳細については、ランク計算を参照してください。

RANK_MODIFIED(expression, ['asc' | 'desc'])


パーティション内の現在の行に対して変更された競争ランクを返します。同一の値には同一のランクが割り当てられます。昇順または降順を指定するには、オプションの 'asc' | 'desc' 因数を使用してください。既定では降順です。

この関数を使用すると、値のセット (6、9、9、14) は (4、3、3、1) とランク付けされます。

Null はランキング関数では無視されます。これらには番号が付けられておらず、百分位値のランク計算のレコード総数に含まれません。

異なるランキング オプションの詳細については、ランク計算を参照してください。

RANK_PERCENTILE(expression, ['asc' | 'desc'])


パーティション内の現在の行に対して百分位値のランクを返します。昇順または降順を指定するには、オプションの 'asc' | 'desc' 因数を使用してください。既定では昇順です。

この関数を使用すると、一連の値 (6、9、9、14) は (0.25、0.75、0.75、1.00) とランク付けされます。

Null はランキング関数では無視されます。これらには番号が付けられておらず、百分位値のランク計算のレコード総数に含まれません。

異なるランキング オプションの詳細については、ランク計算を参照してください。

RANK_UNIQUE(expression, ['asc' | 'desc'])


パーティション内の現在の行の一意のランクを返します。同一の値に異なるランクが指定されます。昇順または降順を指定するには、オプションの 'asc' | 'desc' 因数を使用してください。既定では降順です。

この関数を使用すると、値のセット (6、9、9、14) は (4、2、3、1) とランク付けされます。

Null はランキング関数では無視されます。これらには番号が付けられておらず、百分位値のランク計算のレコード総数に含まれません。

異なるランキング オプションの詳細については、ランク計算を参照してください。

RUNNING_AVG(expression)


パーティション内の最初の行から現在の行までの、指定された式の累積平均を返します。

次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。RUNNING_AVG(SUM([Sales]) が日付パーティション内で計算される場合、結果は四半期ごとの売上高の累積平均になります。

RUNNING_AVG(SUM([Profit])) は SUM(Profit) の累積平均を計算します。

RUNNING_COUNT(expression)


パーティション内の最初の行から現在の行までの、指定された式の累積数を返します。

RUNNING_COUNT(SUM([Profit])) は SUM(Profit) の累積数を計算します。

RUNNING_MAX(expression)


パーティション内の最初の行から現在の行までの、指定された式の累積最大値を返します。

RUNNING_MAX(SUM([Profit])) は SUM(Profit) の累積最大値を計算します。

RUNNING_MIN(expression)


パーティション内の最初の行から現在の行までの、指定された式の累積最小値を返します。

RUNNING_MIN(SUM([Profit])) は SUM(Profit) の累積最小値を計算します。

RUNNING_SUM(expression)


パーティション内の最初の行から現在の行までの、指定された式の累積合計を返します。

RUNNING_SUM(SUM([Profit])) は SUM(Profit) の累積合計を計算します。

SIZE()


パーティション内の行数を返します。たとえば、次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。日付パーティション内には 7 行があるため、日付パーティションの Size() は 7 になります。

現在のパーティションに 5 行含まれる場合、SIZE() = 5

SCRIPT_BOOL


指定された式からブールの結果を返します。式は実行中の分析拡張サービス インスタンスに直接渡されます。

R 式では、パラメーターに .argn (先頭にピリオド) を使用してパラメーターを参照します (.arg1、.arg2、など)。

Python 式では、_argn (先頭にアンダースコア) を使用します。

この R の例では、.arg1 は SUM([Profit]) に等しくなります。

SCRIPT_BOOL("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))

それ以外の場合は False を返します。次の例はワシントンのストア ID に対して True を返します。この例は "IsStoreInWA" という計算フィールドの定義となる可能性があります。

SCRIPT_BOOL('grepl(".*_WA", .arg1, perl=TRUE)',ATTR([Store ID]))

Python 用のコマンドは以下のようになります。

SCRIPT_BOOL("return map(lambda x : x > 0, _arg1)", SUM([Profit]))

SCRIPT_INT


指定された式から整数の結果を返します。式は実行中の分析拡張サービス インスタンスに直接渡されます。

R 式では、パラメーターに .argn (先頭にピリオド) を使用してパラメーターを参照します (.arg1、.arg2、など)。

Python 式では、_argn (先頭にアンダースコア) を使用します。

この R の例では、.arg1 は SUM([Profit]) に等しくなります。

SCRIPT_INT("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))

次の例では、k-means クラスタリングが 3 つのクラスタ作成に使用されます。

SCRIPT_INT('result <- kmeans(data.frame(.arg1,.arg2,.arg3,.arg4), 3);result$cluster;', SUM([Petal length]), SUM([Petal width]),SUM([Sepal length]),SUM([Sepal width]))

Python 用のコマンドは以下のようになります。

SCRIPT_INT("return map(lambda x : int(x * 5), _arg1)", SUM([Profit]))

SCRIPT_REAL


指定された式から実際の結果を返します。式は実行中の分析拡張サービス インスタンスに直接渡されます。R

R 式では、パラメーターに .argn (先頭にピリオド) を使用してパラメーターを参照します (.arg1、.arg2、など)。

Python 式では、_argn (先頭にアンダースコア) を使用します。

この R の例では、.arg1 は SUM([Profit]) に等しくなります。

SCRIPT_REAL("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))

次の例では、温度の値をセ氏からカ氏に変換します。

SCRIPT_REAL('library(udunits2);ud.convert(.arg1, "celsius", "degree_fahrenheit")',AVG([Temperature]))

Python 用のコマンドは以下のようになります。

SCRIPT_REAL("return map(lambda x : x * 0.5, _arg1)", SUM([Profit]))

SCRIPT_STR


指定された式から文字列の結果を返します。式は実行中の分析拡張サービス インスタンスに直接渡されます。

R 式では、パラメーターに .argn (先頭にピリオド) を使用してパラメーターを参照します (.arg1、.arg2、など)。

Python 式では、_argn (先頭にアンダースコア) を使用します。

この R の例では、.arg1 は SUM([Profit]) に等しくなります。

SCRIPT_STR("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))

次の例ではより複雑な文字列から州名の省略形を抽出します (元のフォーム 13XSL_CA, A13_WA において)。

SCRIPT_STR('gsub(".*_", "", .arg1)',ATTR([Store ID]))

Python 用のコマンドは以下のようになります。

SCRIPT_STR("return map(lambda x : x[:2], _arg1)", ATTR([Region]))

TOTAL(expression)


表計算パーティションで指定された式の合計を返します。

このビューから始めるものとします。

計算エディタを開いて、[総計] という名前の新しいフィールドを作成します。

[総計] を [テキスト] にドロップして、SUM(Sales) と置き換えます。ビューが、既定の [次を使用して計算] 値に基づいて値を合計した結果に変わります。

ここで、既定の [次を使用して計算] 値は何か、という疑問が生じさます。[データ] ペイン内の [総計] を右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して、[編集] を選択します。少量の追加の情報を使用できます。

既定の [次を使用して計算] 値は、[表 (横)] です。結果は、[総計] が表の各行の横の合計となります。そのため、各行で横方向に表示される値は、元のバージョンの表の値の合計となります。

元の表の "2011/Q1 (2011 年第 1 四半期)" 行の値は、$8601、$6579、$44262、および $15006 でした。SUM(Sales)[総計] で置き換えた後の表内の値は、すべて $74,448 で、4 つの元の値の合計になります。

[テキスト] にドロップすると、[総計] の横に三角形が表示されます。

これは、このフィールドが表計算を使用していることを示します。フィールドを右クリックして [表計算の編集] を選択し、関数を異なる [次を使用して計算] 値にリダイレクトできます。たとえば、それを Table (Down) に設定できます。その場合、表は次のようになります。

WINDOW_AVG(expression, [start, end])


ウィンドウ内の式の平均を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。

たとえば、次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。日付パーティション内の期間平均は、全日付にわたって平均した売上高の値を返します。

WINDOW_AVG(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) は、2 行目から現在の行までの SUM(Profit) の平均を計算します。

WINDOW_CORR(expression1, expression2, [start, end])


ウィンドウ内の 2 つの式のピアソン相関係数を返します。ウィンドウは、現在の行からのオフセットとして定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。

ピアソン相関係数は、2 つの変数の間の線形関係を測定します。結果は -1 から +1 の範囲となります。ここで、1 つの変数のプラスの変化はもう一方の変数の対応する倍率のプラスの変化を示し、1 は正確なプラスの直線関係を示します。0 は分布間に線形の関係がないことを示し、−1 は正確なマイナスの関係を示します。

同等の集計関数:CORR があります。Tableau 関数 (アルファベット順)(新しいウィンドウでリンクが開く)を参照してください。

次の計算式は、5 行前から現在の行の SUM(Profit) および SUM(Sales) のピアソン相関係数を返します。

WINDOW_CORR(SUM[Profit]), SUM([Sales]), -5, 0)

WINDOW_COUNT(expression, [start, end])


ウィンドウ内の式の数を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。

WINDOW_COUNT(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) は、2 行目から現在の行までの SUM(Profit) の件数を計算します。

WINDOW_COVAR(expression1, expression2, [start, end])


ウィンドウ内の 2 つの式の標本共分散を返します。ウィンドウは、現在の行からのオフセットとして定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始および終了引数を省略すると、ウィンドウはパーティション全体となります。

標本共分散では、母共分散によって (WINDOW_COVARP 関数で) 使用される n ではなく、non-null データ ポイントの数である n-1 を使用して共分散計算を標準化します。標本共分散は、データが大きな人口に対する共分散の見積もりに使用されるランダムなサンプルの場合に適しています。

同等の集計関数:COVAR があります。Tableau 関数 (アルファベット順)(新しいウィンドウでリンクが開く)を参照してください。

次の計算式は、2 行前から現在の行の SUM(Profit) および SUM(Sales) の標本共分散を返します。

WINDOW_COVAR(SUM([Profit]), SUM([Sales]), -2, 0)

WINDOW_COVARP(expression1, expression2, [start, end])


ウィンドウ内で 2 つの式の母共分散を返します。ウィンドウは、現在の行からのオフセットとして定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。

母共分散は標本共分散に (n-1)/n を乗算したものです。ここで、n は non-null データ ポイントの合計です。母共分散は、対象のすべてのアイテムに対して利用可能なデータがある場合に最適です。反対に、アイテムのランダムなサブセットのみがある場合には、標本共分散 (WINDOW_COVAR 関数を使用) が適しています。

同等の集計関数:COVARP があります。Tableau 関数 (アルファベット順)(新しいウィンドウでリンクが開く)

次の計算式は、2 行前から現在の行の SUM(Profit) および SUM(Sales) の母共分散を返します。

WINDOW_COVARP(SUM([Profit]), SUM([Sales]), -2, 0)

WINDOW_MEDIAN(expression, [start, end])


ウィンドウ内の式の中央値を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。

たとえば、次のビューには四半期ごとの利益が示されています。日付パーティション内のウィンドウの中央値は、全日付にわたる利益の中央値を返します。

WINDOW_MEDIAN(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の中央値を計算します。

WINDOW_MAX(expression, [start, end])


ウィンドウ内の式の最大値を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。

たとえば、次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。日付パーティション内の期間最大値は、全日付にわたる売上高の最大値を返します。

WINDOW_MAX(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の最大値を計算します。

WINDOW_MIN(expression, [start, end])


ウィンドウ内の式の最小値を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。

たとえば、次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。日付パーティション内の期間最小値は、全日付にわたる売上高の最小値を返します。

WINDOW_MIN(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の最小値を計算します。

WINDOW_PERCENTILE(expression, number, [start, end])


ウィンドウ内の指定した百分位値に対応する値を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。

WINDOW_PERCENTILE(SUM([Profit]), 0.75, -2, 0) は、2 行前から現在の行に SUM(Profit) の 75% を返します。

WINDOW_STDEV(expression, [start, end])


ウィンドウ内の式のサンプルの標準偏差を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。

WINDOW_STDEV(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の標準偏差を計算します。

WINDOW_STDEVP(expression, [start, end])


ウィンドウ内の式のバイアス標準偏差を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。

WINDOW_STDEVP(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の標準偏差を計算します。

WINDOW_SUM(expression, [start, end])


ウィンドウ内の式の合計を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。

たとえば、次のビューには四半期ごとの売上高が示されています。日付パーティション内で計算される期間合計は、全四半期にわたる売上高の合計を返します。

WINDOW_SUM(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の合計を計算します。

WINDOW_VAR(expression, [start, end])


ウィンドウ内の式の標本分散を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。

WINDOW_VAR((SUM([Profit])), FIRST()+1, 0) は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の分散を計算します。

WINDOW_VARP(expression, [start, end])


ウィンドウ内の式のバイアス分散を返します。ウィンドウは現在の行からのオフセットにより定義されます。パーティション内の最初または最後の行からのオフセットには、FIRST()+n および LAST()-n を使用してください。開始と終了を省略すると、パーティション全体が使用されます。

WINDOW_VARP(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0) は、2 番目の行から現在の行までの SUM(Profit) の分散を計算します。

パススルー関数 (RAWSQL)

これらの RAWSQL パススルー関数を使用すると、初めに SQL 式を Tableau によって解釈しないで直接データベースに送信できます。Tableau で認識されていないカスタム データベース関数がある場合は、パススルー関数を使用してこれらのカスタム関数を呼び出すことができます。

通常、データベースは Tableau に表示されているフィールド名を理解できません。パススルー関数に含める SQL 式は Tableau によって解釈されないため、式で Tableau フィールド名を使用すると、エラーが発生することがあります。代替構文を使用すると、Tableau計算のための正しいフィールド名または式をパススルー SQL に挿入できます。たとえば、いくつかの値の中央値を計算する関数があると、この関数を Tableau 列 [Sales] に対して呼び出す方法は次のとおりです。

RAWSQLAGG_REAL(“MEDIAN(%1)”, [Sales])

Tableau では式が解釈されないため、集計を定義する必要もあります。集計式を使用する場合は、RAWSQLAGG 関数を使用できます。

RAWSQL パススルー関数に関係が含まれている場合、この関数は、抽出やパブリッシュされたデータ ソースでは動作しません。

RAWSQL 関数

Tableau では、次の RAWSQL 関数を利用できます。

RAWSQL_BOOL(“sql_expr”, [arg1], …[argN])


指定された SQL 式からブールの結果を返します。SQL 式は参照元データベースに直接渡されます。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。

次の例では、%1 は [Sales]、%2 は [Profit] に等しくなります。

RAWSQL_BOOL(“IIF( %1 > %2, True, False)”, [Sales], [Profit])

RAWSQL_DATE(“sql_expr”, [arg1], …[argN])


指定された SQL 式から日付の結果を返します。SQL 式は参照元データベースに直接渡されます。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。

次の例では、%1 は [Order Date] に等しくなります。

RAWSQL_DATE(“%1”, [Order Date])

RAWSQL_DATETIME(“sql_expr”, [arg1], …[argN])


指定された SQL 式から日付と時刻の結果を返します。SQL 式は参照元データベースに直接渡されます。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。次の例では、%1 は [Delivery Date] に等しくなります。

RAWSQL_DATETIME(“MIN(%1)”, [Delivery Date])

RAWSQL_INT(“sql_expr”, [arg1], …[argN])


指定された SQL 式から整数の結果を返します。SQL 式は参照元データベースに直接渡されます。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。次の例では、%1 は [Sales] に等しくなります。

RAWSQL_INT(“500 + %1”, [Sales])

RAWSQL_REAL(“sql_expr”, [arg1], …[argN])


参照元データベースに直接渡される指定された SQL 式から数値結果を返します。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。次の例では、%1 は [Sales] に等しくなります。

RAWSQL_REAL(“-123.98 * %1”, [Sales])

RAWSQL_SPATIAL


参照元データ ソースに直接渡される指定された SQL 式から空間を返します。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。

次の例では、%1 は [Geometry] に等しくなります。

RAWSQL_SPATIAL("%1", [Geometry])

RAWSQL_STR(“sql_expr”, [arg1], …[argN])


参照元データベースに直接渡される指定された SQL 式から文字列を返します。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。次の例では、%1 は [Customer Name] に等しくなります。

RAWSQL_STR(“%1”, [Customer Name])

RAWSQLAGG_BOOL(“sql_expr”, [arg1], …[argN])


指定された集計 SQL 式からブールの結果を返します。SQL 式は参照元データベースに直接渡されます。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。

次の例では、%1 は [Sales]、%2 は [Profit] に等しくなります。

RAWSQLAGG_BOOL(“SUM( %1) >SUM( %2)”, [Sales], [Profit])

RAWSQLAGG_DATE(“sql_expr”, [arg1], …[argN])


指定された集計 SQL 式から日付の結果を返します。SQL 式は参照元データベースに直接渡されます。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。次の例では、%1 は [Order Date] に等しくなります。

RAWSQLAGG_DATE(“MAX(%1)”, [Order Date])

RAWSQLAGG_DATETIME(“sql_expr”, [arg1], …[argN])


指定された集計 SQL 式から日付と時刻の結果を返します。SQL 式は参照元データベースに直接渡されます。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。次の例では、%1 は [Delivery Date] に等しくなります。

RAWSQLAGG_DATETIME(“MIN(%1)”, [Delivery Date])

RAWSQLAGG_INT(“sql_expr”, [arg1,] …[argN])


指定された集計 SQL 式から整数の結果を返します。SQL 式は参照元データベースに直接渡されます。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。次の例では、%1 は [Sales] に等しくなります。

RAWSQLAGG_INT(“500 + SUM(%1)”, [Sales])

RAWSQLAGG_REAL(“sql_expr”, [arg1,] …[argN])


参照元データベースに直接渡される指定された集計 SQL 式から数値結果を返します。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。次の例では、%1 は [Sales] に等しくなります。

RAWSQLAGG_REAL(“SUM( %1)”, [Sales])

RAWSQLAGG_STR(“sql_expr”, [arg1,] …[argN])


参照元データベースに直接渡される指定された集計 SQL 式から文字列を返します。SQL 式では、データベース値の代替構文として %n を使用してください。この例では、%1 は [Discount] に等しくなります。

RAWSQLAGG_STR(“AVG(%1)”, [Discount])

空間関数

空間関数を使用すると、高度な空間分析を実行し、テキスト ファイルやスプレッドシートなど他の形式のデータを含む空間ファイルを組み合わせることができます。

関数

構文

説明

AREAAREA(Spatial Polygon, "units")

空間ポリゴンの総表面積を返します。

サポートされている単位名は、メートル ("meters"、"metres"、"m")、キロメートル ("kilometers"、"kilometres"、"km")、マイル ("miles" または "mi")、フィート ("feet"、"ft") です。

BUFFERBUFFER(Spatial Point, distance, "units")

計算で定義された距離と単位の値によって半径が決まる多角形の形状を返します。

注: バッファー計算は、ポイント型空間オブジェクトでのみ機能します。

BUFFER は、DISTANCE 関数と同じ単位名をサポートします。

DISTANCE

DISTANCE(<Spatial Point1>,<Spatial Point2>,"<units>")

2 つのポイント間の距離を指定した単位で返します。サポートされている単位名は、メートル ("meters"、"metres"、"m")、キロメートル ("kilometers"、"kilometres"、"km")、マイル ("miles" または "mi")、フィート ("feet"、"ft") です。

この関数はライブ接続でのみ作成することができ、データ ソースが抽出に変換された場合も引き続き機能します。

例:

DISTANCE([Origin MakePoint],[Destination MakePoint], "km")

INTERSECTSINTERSECTS (<geometry1>,<geometry2>)

2 つのジオメトリが空間で重なっているかどうかを示すブール値 (True/False) を返します。

サポートされている組み合わせ: ポイント/ポリゴン、ライン/ポリゴン、およびポリゴン/ポリゴン

MAKELINEMAKELINE(<Spatial Point1>,<Spatial Point2>)

2 つのポイントの間の線マークを生成します。これは起点 - 終点マップの作成に便利です。

例:

MAKELINE(OriginPoint, DestinationPoint)

MAKELINE(MAKEPOINT(OriginLat],[OriginLong]),MAKEPOINT([DestinationLat],[DestinationLong])

MAKEPOINTMAKEPOINT(<latitude>, <longitude>)

緯度列および経度列のデータを、空間オブジェクトに変換します。

MAKEPOINT を使用すると、データ ソースを空間的に有効化し、空間結合を使用している空間ファイルと結合することができます。詳細については、「Tableau で空間ファイルを結合する」を参照してください。

MAKEPOINT を使用するには、データに緯度と経度の座標を含める必要があります。

例:

MAKEPOINT([AirportLatitude],[AirportLongitude])

MAKEPOINT(X,Y, SRID)

MAKEPOINT(<coordinatesX>, <coordinatesY>, <SRID>

投影された地理座標のデータを、空間オブジェクトに変換します。SRID は、ESPG 参照系コードを使用して座標系を指定する空間参照識別子です。SRID を指定しない場合は WGS84 が使用され、パラメーターは度を単位とする緯度/経度で処理されます。

この関数はライブ接続でのみ作成することができ、データ ソースが抽出に変換された場合も引き続き機能します。

例:

MAKEPOINT([Xcoord],[Ycoord],3493)

LENGTHLength (Spatial lines)空間パラメーター内のすべてのライン ストリングを合わせた長さを計算します。
OUTLINEOutline (Spatial geometry)ポリゴン (マルチポリゴン内のポリゴンを含む) をライン ストリングに変換します。たとえば、アウトラインを別のレイヤーに配置すると、アウトラインを塗りつぶしから分離できます。
SHAPETYPEShapeType (Spatial geometry)次のような空間ジオメトリの構造を説明する文字列を返します。EmptyPointMultiPointLineStringMultiLinestringPolygonMultiPolygonMixedunsupported
その他の関数

正規表現

REGEXP_REPLACE(string, pattern, replacement)

正規表現のパターンが置換文字列に置き換えられている特定の文字列のコピーを返します。この関数はテキスト ファイル、Hadoop Hive、Google BigQuery、PostgreSQL、Tableau Data Extract、Microsoft Excel、Salesforce、Vertica、Pivotal Greenplum、Teradata (バージョン 14.1 以上)、Snowflake、および Oracle データ ソースで利用できます。

Tableau データ抽出では、パターンおよび置換を定数にする必要があります。

正規表現の構文の詳細については、お使いのデータ ソースのドキュメントを参照してください。Tableau 抽出の場合、正規表現の構文は ICU 規格 (Unicode の国際的なコンポーネント)、Unicode サポートのための成熟した C/C++ ライブラリと Java ライブラリのオープン ソース プロジェクト、ソフトウェアの国際化、およびソフトウェアのグローバル化に準拠しています。オンラインの ICU ユーザー ガイドの「正規表現」(新しいウィンドウでリンクが開く)のページを参照してください。

REGEXP_REPLACE('abc 123', '\s', '-') = 'abc-123'

REGEXP_MATCH(string, pattern)

指定した文字列のサブストリングが正規表現パターンに一致した場合に true を返します。この関数はテキスト ファイル、Google BigQuery、PostgreSQL、Tableau Data Extract、Microsoft Excel、Salesforce、Vertica、Pivotal Greenplum、Teradata (バージョン 14.1 以降)、Impala 2.3.0 (Cloudera Hadoop データ ソースを介して)、Snowflake、および Oracle データ ソースで利用できます。

Tableau データ抽出では、パターンを定数にする必要があります。

正規表現の構文の詳細については、お使いのデータ ソースのドキュメントを参照してください。Tableau 抽出の場合、正規表現の構文は ICU 規格 (Unicode の国際的なコンポーネント)、Unicode サポートのための成熟した C/C++ ライブラリと Java ライブラリのオープン ソース プロジェクト、ソフトウェアの国際化、およびソフトウェアのグローバル化に準拠しています。オンラインの ICU ユーザー ガイドの「正規表現」(新しいウィンドウでリンクが開く)のページを参照してください。

REGEXP_MATCH('-([1234].[The.Market])-','\[\s*(\w*\.)(\w*\s*\])')=true

REGEXP_EXTRACT(string, pattern)


正規表現のパターンと一致する文字列の一部を返します。この関数はテキスト ファイル、Hadoop Hive、Google BigQuery、PostgreSQL、Tableau Data Extract、Microsoft Excel、Salesforce、Vertica、Pivotal Greenplum、Teradata (バージョン 14.1 以上)、Snowflake、および Oracle データ ソースで利用できます。

Tableau データ抽出では、パターンを定数にする必要があります。

正規表現の構文の詳細については、お使いのデータ ソースのドキュメントを参照してください。Tableau 抽出の場合、正規表現の構文は ICU 規格 (Unicode の国際的なコンポーネント)、Unicode サポートのための成熟した C/C++ ライブラリと Java ライブラリのオープン ソース プロジェクト、ソフトウェアの国際化、およびソフトウェアのグローバル化に準拠しています。オンラインの ICU ユーザー ガイドの「正規表現」(新しいウィンドウでリンクが開く)のページを参照してください。

REGEXP_EXTRACT('abc 123', '[a-z]+\s+(\d+)') = '123'

REGEXP_EXTRACT_NTH(string, pattern, index)

正規表現のパターンと一致する文字列の一部を返します。サブストリングは n 番目 (n は特定のインデックス) のキャプチャリング グループと照合されます。index が 0 の場合、文字列全体が返されます。この関数は、テキスト ファイル、PostgreSQL、Tableau Data Extract、Microsoft Excel、Salesforce、Vertica、Pivotal Greenplum、Teradata (バージョン 14.1 以降)、および Oracle データ ソースで利用できます。

Tableau データ抽出では、パターンを定数にする必要があります。

正規表現の構文の詳細については、お使いのデータ ソースのドキュメントを参照してください。Tableau 抽出の場合、正規表現の構文は ICU 規格 (Unicode の国際的なコンポーネント)、Unicode サポートのための成熟した C/C++ ライブラリと Java ライブラリのオープン ソース プロジェクト、ソフトウェアの国際化、およびソフトウェアのグローバル化に準拠しています。オンラインの ICU ユーザー ガイドの「正規表現」(新しいウィンドウでリンクが開く)のページを参照してください。

REGEXP_EXTRACT_NTH('abc 123', '([a-z]+)\s+(\d+)', 2) = '123'

Hadoop Hive 固有の関数

: PARSE_URL および PARSE_URL_QUERY 関数は、Cloudera Impala データ ソースにのみ対応しています。

GET_JSON_OBJECT(JSON string, JSON path)

JSON パスに基づいた JSON 文字列内の JSON オブジェクトを返します。

PARSE_URL(string, url_part)

コンポーネントが url_part で定義されている特定の URL 文字列のコンポーネントを返します。有効な url_part の値は、'HOST'、'PATH'、'QUERY'、'REF'、'PROTOCOL'、'AUTHORITY'、'FILE'、'USERINFO' などです。

PARSE_URL('http://www.tableau.com', 'HOST') = 'www.tableau.com'

PARSE_URL_QUERY(string, key)

特定の URL 文字列内にある指定したクエリ パラメーターの値を返します。クエリ パラメーターはキーで定義されます。

PARSE_URL_QUERY('http://www.tableau.com?page=1&cat=4', 'page') = '1'

XPATH_BOOLEAN(XML string, XPath expression string)

XPath 式がノードに一致した場合、または true に評価された場合に true を返します。

XPATH_BOOLEAN('<values> <value id="0">1</value><value id="1">5</value>', 'values/value[@id="1"] = 5') = true

XPATH_DOUBLE(XML string, XPath expression string)

XPath 式の浮動小数点値を返します。

XPATH_DOUBLE('<values><value>1.0</value><value>5.5</value> </values>', 'sum(value/*)') = 6.5

XPATH_FLOAT(XML string, XPath expression string)

XPath 式の浮動小数点値を返します。

XPATH_FLOAT('<values><value>1.0</value><value>5.5</value> </values>','sum(value/*)') = 6.5

XPATH_INT(XML string, XPath expression string)

XPath 式の数値を返します。または、XPath 式が数字に評価できない場合はゼロを返します。

XPATH_INT('<values><value>1</value><value>5</value> </values>','sum(value/*)') = 6

XPATH_LONG(XML string, XPath expression string)

XPath 式の数値を返します。または、XPath 式が数字に評価できない場合はゼロを返します。

XPATH_LONG('<values><value>1</value><value>5</value> </values>','sum(value/*)') = 6

XPATH_SHORT(XML string, XPath expression string)

XPath 式の数値を返します。または、XPath 式が数字に評価できない場合はゼロを返します。

XPATH_SHORT('<values><value>1</value><value>5</value> </values>','sum(value/*)') = 6

XPATH_STRING(XML string, XPath expression string)

最初に一致したノードのテキストを返します。

XPATH_STRING('<sites ><url domain="org">http://www.w3.org</url> <url domain="com">http://www.tableau.com</url></sites>', 'sites/url[@domain="com"]') = 'http://www.tableau.com'

Google BigQuery 固有の関数

DOMAIN(string_url)

URL 文字列が指定された場合に、ドメインを文字列として返します。

DOMAIN('http://www.google.com:80/index.html') = 'google.com'

GROUP_CONCAT(expression)

各レコードの値をコンマで区切られた 1 つの文字列に連結します。この機能は、文字列に対して SUM() を実行するのと同じです。

GROUP_CONCAT(Region) = "Central,East,West"

HOST(string_url)

URL 文字列が指定された場合に、ホスト名を文字列として返します。

HOST('http://www.google.com:80/index.html') = 'www.google.com:80'

LOG2(number)

数値の対数 (底 2) を返します。

LOG2(16) = '4.00'

LTRIM_THIS(string, string)

最初の string から、2 つ目の string を先頭から削除した文字列を返します。

LTRIM_THIS('[-Sales-]','[-') = 'Sales-]'

RTRIM_THIS(string, string)

最初の string から、2 つ目の string を末尾から削除した文字列を返します。

RTRIM_THIS('[-Market-]','-]') = '[-Market'

TIMESTAMP_TO_USEC(expression)

TIMESTAMP データ型を UNIX タイムスタンプ (ミリ秒単位) に変換します。

TIMESTAMP_TO_USEC(#2012-10-01 01:02:03#)=1349053323000000

USEC_TO_TIMESTAMP(expression)

UNIX タイムスタンプ (ミリ秒単位) を TIMESTAMP データ型に変換します。

USEC_TO_TIMESTAMP(1349053323000000) = #2012-10-01 01:02:03#

TLD(string_url)

URL 文字列が指定された場合に、URL 内のトップ レベル ドメインと国/地域ドメイン (ある場合) を返します。

TLD('http://www.google.com:80/index.html') = '.com'

TLD('http://www.google.co.uk:80/index.html') = '.co.uk'



関数についてより詳しく知りたいですか?

関数のトピック(新しいウィンドウでリンクが開く)をご覧ください。

関連項目

Tableau 関数 (アルファベット順)(新しいウィンドウでリンクが開く)

ありがとうございます!