Tableauデータ分析 実践から活用まで
他著：小野 泰輔
他著：黒木 賢一
他著：長野 克也
内容紹介
既刊書『Tableauデータ分析～入門から実践まで～』（2017年3月）に、現場のノウハウを満載した続編が登場！ 日本の分析力が更にアップします！
第1章「6つのつまずき解決法から紐解くTableau操作の基本コンセプト」は、ありがちなつまずきのケースを取り上げ、その解決法を通じて、Tableauを使うにあたって知っておくべきコンセプトを理解できます。
第2章「徹底解説！ 複数のデータの取り扱い方法」は、「ユニオン」や「結合（ジョイン）」「データブレンド」「クロスデータベース結合」など、複数のデータを組み合わせるTableauの機能を整理し、正確に集計を行う方法を説明しています。また、2018年4月に発表されたデータの準備ツール「Tableau Prep」にも触れています。
第3章「表計算を使いこなして高度な分析を行おう」は、Tableauのビュー上でいったん数字を集計したあとで変換を行う「表計算」機能について説明します。この機能を使うと、累計や合計に対する割合、ランクなどが簡単に表示できます。
第4章「LOD表現でTableau活用の幅を広げよう」は、初心者にとっての難関であるLOD（Level of Details、詳細レベル）表現について説明します。「なぜLOD表現が必要なのか」「裏ではどのように動いているのか」「フィルターとの関係はどうなるのか」「どのような利用例があるのか」など、LOD表現を根本から理解できます。
第5章「設定を使いこなして思い通りのデザイン表現を行おう」は、基本的な書式設定から、ツールヒントや注釈といった補助的な情報の付加の方法や、色の設定までを解説します。
第6章「Tableauの動作が遅いときのパフォーマンスチューニング」は、ダッシュボードのパフォーマンス向上などについて解説します。既刊書『Tableauデータ分析～入門から実践まで～』の読者アンケートでも要望のあった内容です。
第7章「もっと活用したい！ Pythonとの連携」は、TableauとPythonを使った機械学習や、SDKを使ったTableau抽出ファイルの自動作成機能の実装、Web Data Connectorを使った政府統計データの取得などを解説。「こんな使い道もあるのか！」と、更に広がるTableau利用の可能性が感じられます。
目次
第1章 6つのつまずき解決法から紐解くTableau操作の基本コンセプト
1-1 はじめに マスターすべき7つのこと
1-2 ケース① 「メジャーネーム」と「メジャーバリュー」というフィールドが勝手に配置された！（データの「縦持ち」と「横持ち」）
1-3 ケース② 二重軸の同期ができない！（データ型）
1-4 ケース③ 「非集計と集計は混ぜられない」と言われた！（集計と非集計）
1-5 ケース④ 違う詳細レベルを混ぜての計算ができない！（詳細レベル）
1-6 ケース⑤ フィルターの選択肢を絞りたい！〔フィルターのかかり方（Order of Operations）〕
1-7 ケース⑥ 色を個別に設定したいのだが、グラデーションしか選べない！（連続と不連続）
1-8 まとめ
第2章 徹底解説！ 複数のデータの取り扱い方法
2-1 フローチャート
2-2 ユニオン
2-3 データブレンド
2-4 結合
2-5 クロスデータベース結合
2-6 補足説明：Tableau Prepの利用
第3章 表計算を使いこなして高度な分析を行おう
3-1 表計算とは
3-2 表計算の仕組み
3-3 表計算関数
3-4 表計算関数の検算
3-5 表計算における「計算フィールド」と「メジャーのペイン」の使い分け
第4章 LOD表現でTableau活用の幅を広げよう
4-1 LODとは
4-2 LOD表現の種類と記述ルール
4-3 裏でどのような計算がされているのか
4-4 LOD表現とフィルターの関係
4-5 理解を深めるための利用例
第5章 設定を使いこなして思い通りのデザイン表現を行おう
5-1 書式設定
5-2 ツールヒント
5-3 色での表現
5-4 マークの「ラベル」
5-5 注釈
5-6 キャプション
5-7 アナリティクスペイン
5-8 日付表示形式
5-9 各ビュータイプでの表示設定の変更
第6章 Tableauの動作が遅いときのパフォーマンスチューニング
6-1 ボトルネックを特定する
6-2 性能改善に向けた対処を行う
第7章 もっと活用したい！ Pythonとの連携
7-1 TableauとPythonによる機械学習
7-2 TableauをAPIで操ろう
