Tableau Conference 2016 at Austin [レポート]調査データを可視化する 2.0 – Data Revelations #data16

DI部の川崎です。

このエントリではTableau Conference 2016@Austinのセッション「Visualizing Survey Data 2.0 -- Data Revelations」で取り上げられたテクニックのうち「Double Pivot」と呼ばれる手法を紹介をします。

スピーカーのSteve Wexler氏は、TableauのZen Masterであり、2011年の「Iron Viz Championship」の優勝者でもあります。

彼のブログ「Data Revelations」( http://www.datarevelations.com/ )は、調査データの可視化の分野で主導的な役割を果たしています。

セッションの紹介文は下記の通りです。

Since presenting two years ago there have been some huge strides in ways to explore, derive, picture, and share key survey data insights. In this Tableau Zen Master session, we'll look at cutting edge approaches including the amazing double pivot. See how one major polling organization is pivoting both the question and the demographic data to see survey results broken down by all possible demographic combinations: - Too few survey responses: See an elegant approach to what happens when filter settings result in too few responses - The divergent lollipop chart: See this and other new approaches to showing displaying sentiment - Performance vs. satisfaction: Show if an organization is under or over-performing in servicing its customers - Personalization: Explore different techniques for showing an individual survey respondent how his/her responses compare with peers We'll also explore the latest techniques for getting your survey data "just so" so you can do amazing things with Tableau.

アジェンダ

• データを「その通り」に扱う
• ダブル・ピボット
• 「センチメント（感情）」の見せ方
• 「重要性 vs. 満足度」
• パーソナライゼーション
• フィルタした結果が小さな数だった場合どうすればよいか
• Survey 3.0

セッションビデオ・スライド

本セッションの録画版とスライドは、下記のサイトで公開されています。（※登録必要ですが無料で利用・アクセス可能）

http://tclive.tableau.com/Library/Video?vCode=BRK51151

セッションのリソースの在り処

• 本セッションで紹介した手法は、すべてSteveのブログの過去の記事に掲載されているとのことです。

調査票の回答データの可視化の例

• 「はい」「いいえ」「わからない」方式の質問の可視化の例

• 「当てはまるものすべてを選択してください」方式の可視化の例

• リッカート尺度（５段階、１０段階の選択肢など）の可視化の例

「Double Pivot」のテクニック

• ここでは、典型的な調査票の回答データに適用できるテクニック「ダブル・ピボット」を紹介します。
• 回答データを変形していきます（下記は変形前：１回答あたり１行の形式）

• デモグラフィック属性（性別、居住地域、世代）を追加します

• 質問のメタデータなどを追加します

• 「Double Pivot」では、デモグラフィック属性ごとに１行のレコードを持つ形式を使います。（性別、居住地域、世代の３属性であれば３行）

• データの変形に使えるツールは？
  • Tableau自身のピボット機能
  • Alteryxデザイナー
  • Excelで動作するTableauアドイン
  • 作業をしてくれる友人！

• Alteryxでの処理の例

• デモ！

• 「Demographic」のシート

• 「Question Helper」のシート

• Tableauで回答データと「Demographic」「Question Helper」の３つをJOINし、一旦データを抽出しファイルに保存します。

• 抽出したデータを、改めてTableauで開きます。
• Steveは「以前は下記のようにでもグラフィック属性ごとにワークシートを作成していました。」と言います。
• まず性別のワークシートを作成し、その後ワークシートを複製して、性別ディメンションを世代ディメンションに差し替えて、世代のチャートを作成し、、、（とても煩雑な作業）

• 「Double Pivot」 を使うと、１つのワークシートで完結します！
• 「Demographic」ディメンション、「DemLabel」ディメンションを追加し、

• 「RespID」をCNTD（count distinct）で集計すると、性別、世代、居住地域のワークシートが完成！

最後に

この記事では、Tableau Conferece 2016のセッション「調査データを可視化する 2.0 - Data Revelations」をご紹介しました。Tableauのゼンマスターのセッションということで、目からウロコのテクニックが満載でした。この記事ではその一部をご紹介しましたが、興味を持たれた方はぜひ録画版のビデオと、彼のブログ「Data Revelations」をご覧になっていただけたらと思います！