計算メジャーとは

この記事では、計算済みメジャーと、それらを使用してデータセット クエリを変更せずに計算を実行する方法について説明します。

概要

AI/BI ダッシュボードでは、ビジュアライゼーションは データ タブで定義されたデータセットに基づいています。 計算済みメジャーは、元のデータセットを変更せずに新しいデータ フィールドを作成および視覚化する方法を提供します。 たとえば、アイテム、地域、価格、およびコストのデータを含む売上データセットで、各地域の利益率を計算して視覚化することができます。

次の表は、開始データセットの例を示しています。

項目	リージョン	料金	コスト
リンゴ	米国	30	15
リンゴ	カナダ	20	10
オレンジ	米国	20	15
オレンジ	カナダ	15	10

メジャーを計算しない場合、利益率を追加するには、追加の証拠金列を含む新しいデータセットを作成する必要があります。 次の表に、結果のデータセットを示します。

リージョン	余地
米国	0.40
カナダ	0.43

このアプローチは機能しますが、新しいデータセットは静的であり、1 つの視覚化しかサポートしない場合があります。 元のデータセットに適用されたフィルターは、追加の手動調整を行わない限り、新しいデータセットに影響を与えません。 代わりに計算済みメジャーを使用すると、元のデータセットを保持し、利益率を動的にコンピュートする式を定義できます。

次の数式の例では、集計された価格とコストの値に基づいて利益率を計算します。

(SUM(Price) - SUM(Cost)) / SUM(Price)

結果として得られる計算済みメジャーは、ダッシュボードの視覚化で使用できます。 キャンバス上のウィジェットを使用してデータセットにフィルターを適用すると、計算されたメジャーを使用するグラフは、フィルターされたデータを反映するように自動的に更新されます。

計算メジャーの作成

この例では、 samples.nyctaxi.trips データセットに基づいて計算メジャーを作成します。 AI/BI ダッシュボードの操作方法に関する一般的な知識を前提としています。 AI/BI ダッシュボードの作成に慣れていない場合は、「 ダッシュボードの作成 」を参照して開始してください。

1. データ タブで、次のステートメントを使用してデータセットを作成します。

SQL

SELECT * FROM samples.nyctaxi.trips

1. データセットの名前を Taxicab data に変更します。

2. 計算済みメジャー をクリックします。

   

3. 画面の右側に 計算済みメジャーの作成 パネルが開きます。 名前 テキストフィールドに Cost per mile と入力します。

4. (オプション) 説明 テキスト フィールドに「運賃額と移動距離を使用してマイルあたりのコストを計算します」と入力します。

5. 式 フィールドに「try_divide(SUM(fare_amount), SUM(trip_distance))」と入力します。

6. 作成 をクリックします。

結果パネルの [スキーマ ] タブをクリックして、計算されたメジャーとそれに関連するコメントを表示します。 計算されたメジャーは [メジャー ] セクションに一覧表示され、 fx でマークされます。 計算メジャーに関連付けられた値は、ビジュアライゼーションで GROUP BY を設定するときに動的に計算されます。 結果テーブルに値は表示されません。

視覚化での計算メジャーの使用

以前に作成した Cost per milile メジャーをビジュアライゼーションで使用できます。

1. キャンバス をクリックします。次に、新しい視覚化ウィジェットをキャンバスに配置します。
2. 視覚化構成パネルを使用して、次のように設定を編集します。

   • データセット： Taxicab data

   • 視覚化： 棒

   • X軸:

     • フィールド: dropoff_zip
     • スケールタイプ: Categorical
     • 変換： None

   • Y軸:

     • マイルあたりのコスト

注記

計算済みメジャーは、テーブルの視覚化では使用できません。

次の図はグラフを示しています。

計算済みメジャーを含むビジュアライゼーションは、適用されたフィルターに基づいて動的に更新されます。 たとえば、 pickup_zip のフィルターをキャンバスに追加し、フィルター値を選択すると、ビジュアライゼーションが更新され、選択したフィルター値から発生した旅行のマイルあたりのコスト メトリクスのみが表示されます。 結果の棒グラフには、それに応じてフィルタリングされたデータが反映されます。

計算メジャーの編集

メジャーを編集するには:

1. データ タブをクリックし、編集するメジャーに関連付けられているデータセットをクリックします。
2. 結果パネルの スキーマ タブをクリックします。
3. [ メジャー ] セクションは、フィールドの一覧の下に表示されます。 編集するメジャーの右側にある ケバブメニューをクリックします。 次に、[ 編集 ] をクリックします。
4. 計算済みメジャーの編集 パネルで、編集するテキストフィールドを更新します。次に、 更新 をクリックします。

計算メジャーの削除

メジャーを削除するには:

1. データ タブをクリックし、編集するメジャーに関連付けられているデータセットをクリックします。
2. 結果パネルの スキーマ タブをクリックします。
3. [ メジャー ] セクションは、フィールドの一覧の下に表示されます。 編集するメジャーの右側にある ケバブメニューをクリックします。 次に、[ 削除 ] をクリックします。
4. 表示される 削除 ダイアログで 削除 をクリックします。

制限

計算済みメジャーを使用するには、次の条件が満たされている必要があります。

• SQL 式の結果を集計する必要があります。
• 式で使用される列は、同じデータセットに属している必要があります。
• 式には、外部テーブルまたはデータソースへの呼び出しを含めることはできません。

サポートされている関数

次の表に、サポートされている関数を示します。 サポートされていない関数を使用しようとすると、エラーが発生します。

集計関数

すべての計算済みメジャーは集計する必要があります。 次の集計操作がサポートされています。

集計	説明
avg(expr) または mean(expr)	計算された平均を列または式で返します
count(*)	グループ内の行数を返します
count(DISTINCT expr)	グループ内のユニークな行の数を返します
sum(expr)	列または式の値の合計を返します
max(expr)	列または式の最大値を返します
min(expr)	列または式の最小値を返します
percentile(expr, percentage [,frequency])	グループ内の指定されたパーセンテージでの expr の正確なパーセンタイル値を返します
first(expr[,ignoreNull])	グループの最初の expr の値を返します
last(expr[,ignoreNull])	グループの最後の expr の値を返します

算術演算

式は、次の算術演算と組み合わせることができます。

式	説明
expr1 + expr2	expr1 と expr2 の合計を返します。
expr1 - expr2	expr1から expr2 を減算したときの差を返します。
multiplier * multiplicand	2 つの式の製品を返します。
dividend/divisor	配当を除数で除算した結果を返します。
- expr	式の否定された値を返します。
+ expr	式の値を返します。
try_add(expr1, expr2)	2 つの値を加算します。 エラーが発生した場合は、 NULLを返します。
try_subtract(expr1, expr2)	expr1から expr2 を減算します。エラーが発生した場合は、 NULLを返します。
try_multiply(乗数、乗算)	2 つの数値を乗算します。 エラーが発生した場合は、 NULLを返します。
try_divide(dividend, divisor)	配当を除数で割ります。 エラーが発生した場合は、 NULLを返します。