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Free Trialではじめる SAP Data Warehouse Cloud: Vol5. ストーリーの作成
はじめに
本ブログでは、SAP Data Warehouse Cloud ( 以下DWC ) の Free Trial 環境を使用して「データをロードして可視化する」までの一連の操作を体験していただきます。
今回のシリーズではDWCの下記の利用ステップについて解説していきたいと思います。
5. ストーリー(レポート)の作成
今回は「5. ストーリー(レポート)の作成」をご紹介します。
データ可視化(ストーリー作成)を行う
レポートを「ストーリー」と呼ぶあたりが少しオシャレなところです。
SAC Free Trialの画面で操作します。画面左上のメニューをクリックし、「ストーリー」を選択します。
次の画面で「キャンパス」をクリックし、次の画面で「データ追加」をクリックした後、データベースのアイコンを選択します。
「ライブデータに接続」項目配下の「SAP Data Warehouse Cloud」を選択し、前回のBlogで設定したDWCとの接続名「DWCFT」を選択した後、DWC で作成したスペース(Sales#1)とビュー「受注明細 – グローバル (V_Orders)」を選択します。
再度、ストーリーの作成画面に遷移しますので、「チャート」アイコンをクリックします。
※ 今回はシンプルな画面を作るためにパネルを1つだけにします。下記の図の通り、もう一方のパネルを削除してください。
まずは「地域ごとの売上のパイチャート」を作成したいと思います。
右側に表示された設定画面から、「＋メジャーの追加」をクリックして「売上」を選択します。
次に「＋ディメンションの追加」をクリックして、「地域」をチェックします。
次にチャートの種類で「円(パイチャート)」を選択します。
次に売上が高い順にソートするために、パイチャートの右上の「・・・」を選択し、「ソート」 > 「売上」 > 「高い順」を指定します。
勢いにのって、別の軸で集計したチャートを追加してみましょう。
「国ごとの売上のバーチャート(棒グラフ)」を作成します。
画面上のメニューボタンから「チャート」のアイコンをクリックします。基本操作は先ほどと同様です。
右側に表示された設定画面から、棒グラフのアイコンを選択し、「＋メジャーの追加」をクリックして「売上」を選択します。
次に「＋ディメンションの追加」をクリックして、「国」をチェックします。
先ほどと同様に、売上が高い順にソートするために、棒グラフの右上の「・・・」を選択し、「ソート」 > 「売上」 > 「高い順」を指定します。
もう慣れたものですね。さらに身体に操作を染み込ませるためにチャートをどんどん追加していきましょう。
【製品ごとの売上】
・グラフの形式 : 棒グラフ
・メジャー : 売上
・ディメンション : 国、製品 ※2つ列を選択
【製品カテゴリーごとの売上】
・グラフの形式 : パイチャート
・メジャー : 売上
・ディメンション : 製品カテゴリー
【製品カテゴリー、製品ごとの売上】
・グラフの形式 : 棒グラフ
・メジャー : 売上
・ディメンション : 製品カテゴリー、製品 ※2つ列を選択
・色 : 「売上」を選択 (オプション)
チャートの追加設定
このままでも簡単なダッシュボードが出来上がりますが、追加でチャート間の連携を設定します。
あるチャートからデータを選定すると、別のチャートがその選定されたデータ項目に基づいてフィルタリングされるための設定です。
例えば、「地域ごとの売上」パイチャートから「Asia PAC」などの任意の地域を選択すると「国ごとの売上」チャートのデータが「Asia PAC」の条件で絞り込まれます。
※ もうここまでで頭がパンクしそうな方は次のステップはスキップしていただても結構です。
「地域ごとの売上」チャートを選択し、「・・・」から「リンク付き分析」を選択、表示された設定画面で「このページの全ウィジェット」と「データポイントの選択に応じてフィルタ」をチェックして「適用」ボタンをクリックします。
最後に、画面上部の「保存」ボタンをクリックし、ストーリー名を入力します。今回は「受注レポート」とします。
※ メニューで「保存」ボタンが表示されていない場合は、画面上部の追加の「・・・」を開き「保存」を選択します。
レポートとして参照専用とする時は、画面右上の「ビュー」ボタンを選択し、編集作業を行う場合は「編集」ボタンを選択します。
色々なチャートを調べてみる
「ツールは習うより慣れろ」と誰が言ったかわかりませんがその通りです。
色々なチャートを選択してどのようなチャートがあるのか、その設定項目は何なのか、色々と試してみてください。
また、データ分析手法を学ぶと「このデータ分析をする時には、このチャートが最適」という推奨事項があります。興味のある方は雑誌や書籍なども確認しながら、データ分析の知見を高めていくのも良いと思います ( ちなみに私も勉強中です ) 。
ありがとうございました !!