日別や項目別、場所別などデータ分析の切り口となる「ディメンション」に階層構造を持たせることができることが分かったため、ここでその内容について述べる。
階層構造をもつディメンションを作成すると、以下のページの「階層のすべてのディメンションメンバーでドリルアップおよびドリルダウンを実行する」に書かれているように、ディメンションの粒度を動的に変更することができる。
https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/buildmanual_multidimensional_drilldown.htm
なお、上述の「Tableau」とは、SSAS(SQL Server Analysis Services)プロジェクトのデータを読み取って、必要なデータを取り出したり、ドラッグ＆ドロップによる直感的な操作だけでデータを見やすい形に表現できたりするツールのことをいう。
例えば以下のsales2テーブルのデータの場合、「sale_date」の年月が「sale_ym」に設定されるため、この2つのディメンション間に階層構造をもたせることができる。
「sale_date」「sale_ym」の2つのディメンションの階層構造を図示すると、以下のようになる。
また、「sale_date」「sale_ym」の2つのディメンションのデータを表示すると、以下のようになる。
なお、具体的な階層構造をもつディメンションの作成方法については、下記記事を参照のこと。
階層構造をもつディメンションを作成してみた(2)今回も引き続き、日別や項目別、場所別などデータ分析の切り口となる「ディメンション」の階層構造について述べる。今回は、階層構造をもつディメ...
