Data、Qlikなどがありますが、それらをご利用の方はディメンションとメジャーはなじみ深いかと思います。ない方たち向けに、まとめてみました。ディメンションとメジャー。どちらも、データセットの中に存在する属性か、計算した結果取得した派生属性のいずれかです。ディメンションもメジャーもデータセットに含まれるデータ属性ではあるのですが、以下の役割を期待して、こういった呼び方をします。ディメンション...データをグループ化、分離、フィルタリングする、分析の切り口としての属性メジャー...分析の対象とする測定可能な数値属性あえて簡略化して、分析のための問いを、穴埋め文章化するとしたら、以下のようになります。(ディメンション)における(メジャー)の値を知りたい実は各種チャートは、それぞれ必要なディメンション、メジャーの数が決まっています。代表的なチャートについて、以下にまとめます。1ディメンションが時系列なら時系列を表現するチャートになります。メジャーは、データ属性に含まれている数値のみならず、数量×価格や、一人あたり価格など、複数のデータ属性から新たに導き出されたデータ属性を扱うこともできます。SQL文でデータベースのテーブルからデータを取得する際のSELECT文は、ディメンションへの操作を行っているといえます。BY句でディメンションをグループ化し、WHERE句でディメンションを分離、フィルターしています。Tableauの場合は、データを読み込んだ後、データ属性を自動的にディメンジョンかメジャーに分類します。ユーザーが列と行にそれぞれのデータ属性を指定すると、表示可能な複数のチャートが選択され、切り替えていきながら検討することができます。Insightsの場合はこの逆で、チャートのタイプを決めてから、それに合うように集計結果を出す(データ属性を選択する)というやり方を採用しています。Resultsは「人をモチベートする定性的目標」と「主となる定量的指標」の組み合わせという意味で、データ分析のディメンションとメジャーの関係に似ていると言えるかもしれません。Results的だ、といえるのかもしれません。Articleオンライン3時間タイプの講習を開始しました。様々なお支払い方法に対応しました。