ボード ディメンション、メジャー、またはセットで個々のビューまたはデータソース全体をフィルタリングする機能を提供します。さらに、これらのフィルターのほとんどは、ユーザーとエンドユーザーの手に渡って変更することができます。これは、データ内のストーリーを見つけるための強力な戦術です。
これは、特定の組織のデータサイクルで非常に重要な目的を果たすため、ほとんどの場合、非常に重要なモジュールになります。 。
このブログでは、Tableauのフィルターの概要を説明し、次のトピックについて説明します。
Tableauにフィルターが必要なのはなぜですか？
BIツールのフィルタリング機能は、効率化のためにデータのサイズを最小化する、基になるデータをクリーンアップする、無関係なディメンションメンバーを削除する、分析する対象のメジャーまたは日付範囲を設定するなど、さまざまな目的に役立ちます。これらのフィルターを使用して実際のドリルダウンや集計機能を実行する前に、データを整理して簡略化することもできます。
Tableauのフィルターとはどういう意味ですか？
フィルタリングは、結果セットから特定の評価または品質の範囲を排除する方法です。シーンフィルタリングのハイライトにより、フィールドの評価を利用する基本的な状況と、推進されたカウントまたは設定ベースのチャネルの両方が可能になります。
フィルタの種類と操作の順序 
基本的に6種類のフィルターがあり、操作の順序によって次のようになります。
- 抽出フィルター
- データソースフィルター
- コンテキストフィルター
- ディメンションフィルター
- メジャーフィルター
- テーブル計算フィルター
抽出フィルター
JavaのMVCとは
データを読み込むときに、データを抽出することを選択できます。これにより、データがワークブックにどのように表示されるかのスナップショットが保存され、最終的にTableauがデータソースにクエリを実行する回数が減ります。 Tableauに入力されるデータのサイズをさらに縮小するために、抽出にフィルターを適用できます。これは、特定のディメンションまたは測定のいずれかによって行うことができます。
＆spadesパフォーマンスを向上させるために使用できるヒントは、ダッシュボードを使い終わったら、抽出して 未使用のフィールドをすべて非表示 、ブックで使用されていないすべての列を除外します。
データソースフィルター
データソースフィルターは、Tableauに送られるデータの量を減らし、視聴者に表示されるデータを制限します。特定のアクセス権があれば、ビューアは基になるすべてのデータを表示できるため、データソースで行われていない場合は、データソースフィルタを使用して機密データを制御できます。注意すべき重要なことの1つは、抽出フィルターとデータソースフィルターがリンクされていないことです。したがって、ライブ接続に戻しても、データソースフィルターはそのまま残ります。
コンテキストフィルター
Tableauのすべてのフィルターは、他のフィルターに関係なく、データのすべての行に適用されます。
たとえば、パフォーマンス上の理由（特定のカテゴリを除外して上位Xを表示する）のため、または他のフィルタの前に1つのフィルタを適用する必要がある場合、 修繕 フィルター処理が必要なビュー内の関数。これをコンテキストフィルターにすると、最初に処理されるようになります。コンテキストフィルターはビューに制限されていますが、すべて同じデータソースを使用する、またはすべて関連データソースを使用する、選択したシートに適用できます。コンテキストフィルターはパフォーマンスを向上させることができますが、データを十分に削減しない場合（ルールは1/10以上）、それらを計算するコストが高すぎて有益ではありません。
ディメンションフィルター
ディメンション、グループ、ビン、セットなどの非集計フィルター（青い錠剤）の別名。これらは、[フィルター]ペインでドラッグするか、特定のディメンションを右クリックして選択することで適用されます。 フィルタを表示 。
ハイライトされたものだけを表示するか、チェックマークを付けるかを選択できます 除外する 代わりに、選択したディメンションが除外されます。これは取り消し線で示されます。ディメンションが多数ある場合は検索できますが、必ずクリックしてください すべて または 無し やりたいことに応じて、すべてを選択/選択解除します。
ポップアップするフィルターダイアログには、次の3つのタブがあります。 ワイルドカード 、 状態 、および 上 。ここでは、特定の測定値または特定の条件でトップ10（またはパラメーター）を表示するかどうかを選択できます。フィルタは、ピルを右クリックしていつでも編集できます。 フィルタの編集 。
フィルターの測定
集約フィルターは、[フィルター]ペインに表示される順序に関係なく、非集約フィルターの後に適用されます。ドラッグすると、Tableauから尋ねられます どうやって フィルタリングする–つまり、使用する集計（ 和 、 平均 、 中央値 、 標準偏差 など）2番目のステップでは、次の4つのオプションが提供されます。 値の範囲 、 少なくとも 、 せいぜい そして 特別 。フィルタリングする番号をドラッグするか入力するかを選択できます。 特別 あなたが含めたい場合です ヌル 値かどうか。
テーブル計算フィルター
テーブル計算は、最後に適用されたフィルターであり、ビューが作成された後にフィルターを適用します。したがって、基になるデータをフィルタリングせずにビューをフィルタリングする場合は、テーブル計算フィルターが最適です。たとえば、参照線を表示していて、クイックフィルタを使用するときにこれを変更したくない場合です。
大学院卒業証書と修士号
Tableauでフィルターを実装する方法は？
1.ビューで選択して、データポイントを保持または除外します
個々のデータポイント（マーク）、またはビューからのデータポイントの選択をフィルタリングできます。たとえば、外れ値のある散布図がある場合は、それらをビューから除外して、残りのデータに集中できるようにすることができます。
ビューからマークをフィルタリングするには、単一のマーク（データポイント）を選択するか、ビューをクリックしてドラッグし、複数のマークを選択します。表示されるツールチップで、次のことができます。
- 選択する保持のみ選択したマークのみをビューに保持します。
- 選択する除外する選択したマークをビューから削除します。
＆spadesこれらのフィルタリングオプションは、 ワイルドカードマッチ フィルタは同じフィールドにすでに指定されています。
2.ヘッダーを使用してデータをフィルタリングする
ヘッダーを選択して、ビューからそれらをフィルタリングすることもできます。ビューからデータの行または列全体をフィルタリングするには、ビューのヘッダーを選択します。表示されるツールチップで、次を選択します。除外するまたは保持のみ選択したデータ。
階層の一部であるテーブルヘッダーを選択すると、次のレベルのヘッダーもすべて選択されます。
3.フィールドを[フィルター]シェルフに直接ドラッグしてフィルターします
フィルタを作成するもう1つの方法は、フィールドをデータペインから[フィルタ]シェルフに直接ドラッグすることです。
Tableau Desktopで、[フィルター]シェルフにフィールドを追加すると、[フィルター]ダイアログボックスが開き、フィルターを定義できます。 [フィルター]ダイアログボックスは、カテゴリデータ（ディメンション）、定量データ（メジャー）、または日付フィールドのいずれをフィルタリングするかによって異なります。
4.クイックフィルター/フィルターカード
フィルタカードモードを選択することにより、ビューでのフィルタカードの外観と相互作用を制御できます。フィルタカードモードを選択するには、ビューで、フィルタカードのドロップダウンメニューをクリックし、リストからモードを選択します。
フィルタがディメンションにあるかメジャーにあるかに応じて、オプションのリストに表示されるフィルタカードモードのタイプ。
寸法については、次のフィルターモードから選択できます。
- 単一値（リスト）
- 単一値（ドロップダウン）
- 単一値（スライダー）
- 複数の値（リスト）
- 複数の値（ドロップダウン）
- 複数の値（カスタムリスト）
- ワイルドカードマッチ
メジャーの場合、次のフィルターモードから選択できます。
- 値/日付の範囲
- 少なくとも/開始日
- 最大/終了日
- 今を基準に
- 閲覧期間
＆spades一般的なフィルターオプションとフィルターモードに加えて、ワークシート、ダッシュボード、またはTableauDesktopでさらにWebに公開するときにフィルターを表示する方法を制御します。
Pythonでデータ型を見つける方法
皆さんが今、について公正な考えを持っていることを願っています 表のフィルター このブログから。 Tableau全体をよりよく理解するために、リストにあるさまざまな有益なブログを確認できます。あなたも見ることができます 当社のウェブサイトで。