Tableauにおける「移動平均」

Tableauにおける「平均」のすべて(その1)」では、

  • ピルのメジャーによる平均(レコード数による平均)
  • 売上の発生した月数による平均
  • 取引継続月数による平均

などの作り方を見てきました。この記事では、移動平均という簡易表計算を使った平均の作り方を紹介します。

移動平均とは、複数のデータポイントを平均し、指標のトレンドを見るものです。日々の変動が激しい場合に、大きなトレンド(どのくらい急に、あるいは緩やかに増減しているのか?)を確認するのに適しています。

そのため、現実の世界では株価の変動や、コンバージョン率、直帰率の変動などを確認するのに向いています。

以下はあるサイトの日別のコンバージョン率(上段)と、「当日を含む過去7日のコンバージョン率の移動平均」を折れ線グラフで表したものです。移動平均の方が緩やかに変動しており、トレンドを現すのに適しているということがご理解いただけると思います。

Tableauで移動平均を取り出す

では実際にSmall Data Verification(=小さいデータを使った計算式の検証)を進めてゆきましょう。利用するデータは(その1)と同じです。レコード数はわずかに15行。かなり小さい、単純なデータと言えるでしょう。

現状データは以下のように確認できます。A社は毎月売上が発生しているので問題なさそうですが、B社には取引の発生していない月があるので、うまく移動平均を取り出すことはできるでしょうか?移動平均は、「当月の月も含む過去3ヶ月の平均」とします。つまり、2018年3月の移動平均は、2018年1月、2月、3月の売上合計を3で割った値が入ってほしい。という前提です。

簡易表計算の「移動平均」を利用して、計算の方向を「表(下)」に設定しています。
操作方法はこちらの動画をご確認ください。

完成した移動平均は以下です。

Tableauで移動平均を取り出す – ZN関数の利用

思ったとおり、B社のデータのない期間については移動平均が欠損しています。取引開始前の2018年2月以前は構いませんが、6月、7月、8月は「0」と認識させたいです。

そこで、ZN関数を使ってみましょう。この関数はデータが値を持っていればその値を、NULLであった場合には0を取り出す関数です。

残念ながら結論から言うと、ZN関数はワークしませんでした。このデータでは、B社の6月、7月、8月はNULLなのではなく、データ自体が存在しないためです。「NULL」と「存在しない」はTableauでは異なった状態と認識され、ZN関数は「存在しない」場合には機能しないことが分かりました。

Tableauで移動平均を取り出す – プレースホルダー用データのJOIN

では、どうしたら良いでしょうか?それを示すのが、以下の、別ファイルを「プレスホルダー」として、利用する方法です。

手順の解説は以下の通りです。

  1. エクセルで「年月」と「取引先」の2列のデータを用意します。値としては、年月は2018年1月から12月、取引先はA社とB社。ヘッダーが1行、データ部分で12×2=24、24行のデータとなります。(この表を「年月表」として用意しました)
  2. Tableau Desktopのtwbxファイルの「データソース」タブをクリックし、既存のデータに「年月表」をJOINします。
  3. JOINの際の結合条件としては、「右外部結合」プレースホルダーとして「年月表」を使いたいので、年月表の全行を使いたいからです。また、結合条件として、「年月」と「取引先」の2つを指定します。
  4. Vizに移動し、「年月表」の「年月」と「取引先」をシェルフに入れます。
  5. 「ZN売上(万円)」という新しい計算式をZN([売上(万円)])で作成します。
  6. 「ZN売上(万円)」をVizに使うと、B社の、1月、2月、6月、7月、8月が0で表示されているのが確認出来ます。
  7. 「ZN売上(万円)」を簡易表計算の移動平均で表示し、計算の方向が「表(下)」になっていることを確認します。
  8. やりかかった「当月を含む3ヶ月の移動平均」を取り出すことができました。

動画も用意しましたので、こちらも合わせて参照してください。

計算がうまく行っているかはクロスタブ表で確認しましたが、もちろん、折れ線グラフでも表現できます。

まとめ

如何でしたでしょうか?

移動平均は、データが欠損している場合にはうまく取り出せないので、プレースホルダーとして別ファイルを利用し、値をNULLとして取り出した上でZN関数を利用して「0」に読み替えてあげることによって、うまく移動平均を取り出せる。ということを学んでいただけたのではないかと思います。

また、JOINについても、今回はどうしても右外部結合でなければいけない事例ですので、JOINの結合方法についても理解を深めていただけたのではないかと思います。

その3では割り算による平均についてお話を進めてゆきましょう。

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木田和廣

早稲田大学政治経済学部卒。取締役副社長。カスタマーサクセス室室長。チーフ・エバンジェリスト。

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