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～KTUG番外編～ Tableau Visionaryに学ぶ Tableau曲線講座 2024.11.21(THU) Yuta Sakai(さかぴー) Powered by OT

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はじめに 難易度は高めです！ 今日の資料は後日公開します！ アーカイブも残す予定です！ 復習にお役立てください

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今日使うデータ サンプル スーパーストア.xls デンシフィ ケーション.xlsx #1 #2 https://bit.ly/tabcurve

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自己紹介 Name Yuta Sakai(さかぴー) Job データ活用のご支援 Tableau歴 ８年くらい ：@unbosoms

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Tableauが趣味です https://public.tableau.com/app/profile/yuta1985/vizzes

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Tableauが趣味です https://public.tableau.com/app/profile/yuta1985/vizzes

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No content

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今日のゴール BEFORE 曲線表現って 難しそう 😢 AFTER 曲線表現 作れそう!! 💪

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1 曲線表現とは

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今日扱う曲線表現の種類 Radial Curvy 点と点を曲線を用いて 滑らかにつなぐ表現 データを円形に 配置する表現

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他にも色々りますが今日はやりません Arc Diagram Chord Diagram … 他にも色々 (出展) Marc Reid – Chord Diagram Template https://public.tableau.com/app/profile/marc.reid/viz/ChordDiagramTemplate_15936900385 200/ChordDiagramBarCharts

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2 曲線表現の使いどころ

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周期を表現する • 1年の周期を表現する • 何度もめぐる12ヶ月や365日、 時間等を表す場合はRadial表現 だと自然と理解ができる • 左図は石炭火力発電の全体に占 める割合の週単位の推移 https://public.tableau.com/app/profile/yuta1985/viz/MoM_Week32/ dashboard_colorsize

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大量の要素を一目で把握する • 左図はDark Webで出回ってい る100種類以上ある商品の価格 を表現 • 縦や横に並べると多くの画面 領域が必要になるが円形だと スッキリまとまる https://public.tableau.com/app/profile/yuta1985/viz/MoM2021w38 DarkWebPriceIndex2021-Radialver_/Dashboard2

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要素のつながりをキレイに表現 • バンプチャートとの相性がとて も良い • 要素が多くなるとゴチャゴチャ しがちなバンプチャートがすっ きりする https://public.tableau.com/app/profile/yuta1985/viz/mom_2020w01 _ver_2/Dashboard

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下のチャートどっちの方が わかりやすいですか？ 必ずしも効果的ではない場合もある Radialは通常のチャートに 比べて比較が難しくなる https://public.tableau.com/app/profile/yuta1985/viz/Makeove rMonday_2019_w04_Energy_Use_ver3/Dashboard

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3 曲線表現の基本

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押さえるべきポイント データ デンシフィケーション 曲線を作る関数たち sin/cos/sigmoid

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押さえるべきポイント データ デンシフィケーション 曲線を作る関数たち sin/cos/sigmoid

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データデンシフィケーションとは デンシフィケーション＝高密度化 マーク数(点の数)を意図的に増やすテクニック Tableauは点と点を 直線で結ぶことしか できない 曲線を描くには たくさん点を打って 細かくつなぐ必要がある 100個点を 打って曲線を表現

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データデンシフィケーションのイメージ 月 売上 1月 100 2月 200 0 50 100 150 200 0 1 2 3 4 5 6 7 0 1月 1月 1月 1月 1月 1月 1月 1月 2月 0 50 100 150 200 1月 2月 1行を 複数行に 曲線になる 点を計算 月 ID 売上 Y 1月 0 100 100 1月 1 100 101.1 1月 2 100 104.7 1月 3 100 118.2 1月 4 100 150.0 1月 5 100 181.8 1月 6 100 195.3 1月 7 100 198.9 2月 0 200 200 … たった8個の点でも 曲線っぽくなる

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データデンシフィケーションのやり方 binを使う方法 リレーションを使う方法 月 売上 1月 100 2月 200 id 0 1 月 売上 id 1月 100 0 1月 100 1 2月 200 0 2月 200 1 1=1 idのbinを作り binサイズを0.01に すると101の点を 作ることができる ※難しいので今日は扱わない 月 売上 1月 100 2月 200 Id 0 … 100 1=1 月 売上 id 1月 100 0 1月 100 … 1月 100 100 2月 200 0 2月 200 … 2月 200 100 リレーション 結合

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押さえるべきポイント データ デンシフィケーション 曲線を作る関数たち sin/cos/sigmoid

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曲線を作る関数 sin/cos x y Θ=60° sin Θ =√3/2 cos Θ =1/2 半径1の円の円周上の点のx,y座標を cos/sin/Θで表す • Θが角度 • cos Θが x 座標 • sin Θが y 座標

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曲線を作る関数 sin/cos x y Θ=60° sin Θ =√3/2 cos Θ =1/2 Tableauで使う場合は角度を ラジアンに変換する必要がある 注意

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曲線を作る関数 sigmoid x y 1 6 -6 0～1の範囲で曲線を描く関数 Tableauの曲線表現でよく使われる xが-6～6の範囲のときにほぼ0～1 になるので-6～6で使うことが多い ※ニューラルネットワークの活性化関数として 使われることもあるけれどそれはまた別の話… 0 ※図は厳密なSigmoid関数を表していません （雰囲気で描いてます） 0.5 数式はこちら Tableauだとこう書く ※Tableauの解説記事では x を T で表すことが多いです

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4 曲線表現ハンズオン

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お品書き 01 Radial #1 02 Radial #2 03 Sigmoid

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02 Radial#2 補足

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02 Radial#2 補足 次の点までの点を データデンシフィケーションで 埋める

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03 Sigmoid 補足 Id T 0 100 -6 6

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03 Sigmoid 補足 ←②現在の値の分を底上げしている ←①次の値と現在の値との差分の分 持ち上げている Sigmoidは「0～1」の値をとるので 差分を掛けると「0～差分」の値を取る ② ①