データセット作成のポイント

CRM Analyticsを学ぶ

公開日: 2023.06.22

この記事で学べること
この記事のゴール
データセット作成時のポイント３点
データセット項目とデータ型の関係性を理解しよう
データセットの行と列の考え方をマスターしよう
データセット１行の粒度を意識しよう
まとめ

この記事で学べること

データセットを作成する時のポイント３点

この記事のゴール

データセットの型を理解する
データセットの行と列の考え方を理解する

データセット作成時のポイント３点

データ作成を実践いただきました皆様に、データ作成時のポイント３つをご紹介していきます。

データセット項目のデータ型とグラフの関係性を理解しよう
データセットの行と列の考え方をマスターしよう
データセット１行の粒度を意識しよう

データセット項目とデータ型の関係性を理解しよう

データセットの項目には大きく以下の「型」があります。

ディメンション：テキスト型やカテゴリの項目
日付　：日付形式の項目
基準　：数値の項目

上記「型」によって、グラフでのデータの使い方が変わってきます。

ディメンションと日付項目：グラフの「軸」に利用ができます。
基準項目：値の集計結果などをグラフの「本体（Body）」に利用ができます。

そのためグラフの「軸」として利用したい項目は「ディメンション」または「日付」で項目を持つようにしましょう。

例：各時間ごとの問い合わせ数をグラフで分析したいという場合
この場合、営業時間が9時〜17時とすると、問い合わせがあった時間の9~17をグラフの軸にして、時間ごとに件数を積み上げてグラフを出力したいことが想定できます。
問い合わせの時間項目に9~17の数字が入っている場合、自動で「基準」として判断されるため、グラフの「軸」として利用したい場合、取り合わせの時間項目は「ディメンション」項目としてデータを持つ必要があります。

補足：項目の値をディメンションに変更する方法

レシピで、「変換」のノードを追加します。型を変換したい列を選び、数値から「テキスト」を指定し「適用」することで、データの型を変換することができます。

データセットの行と列の考え方をマスターしよう

CRM Analyticsの基本的な考え方として、基準項目（数値項目）の集計は「列」単位で行います。つまり縦方向に集計します。

この集計は、ディメンションの「列」を利用し、グルーピングや分割が可能です。（グラフの軸として集計を分割できるイメージです。）

そのため、下記図のデータセットAのように横に各月の売上項目を持つのではなく、データセットBのように売上は1つの項目にまとめたほうが、グラフを作成しやすくなります。このように同じ括りのデータ値は同じ列でまとめ、列の値が変わる場合は行を変えてデータを作成しましょう。

わかりやすい考え方としては、作りたいグラフを「〇〇〇ごとの△△△」と言語化して列を考える方法です。

〇〇〇ごとの ：〇〇〇を格納するディメンションまたは日付の列を作成します。また、〇〇〇の値が変わるごとに行を分けます。
△△△ ：△△△を格納する基準の列を作成します。

例えば、担当ごと、年月ごと、予実ごとに金額のグラフを出したい場合、「担当」列、「年月」列、「予実」列、「金額」列を作るといった形で考えると、項目と行の考え方がわかりやすくなります。

データセット１行の粒度を意識しよう

ここまでで、CRM Analyticsの基本のグラフの表現としてデータセットの「列」を指定し、行ごとに集計・絞り込みを行うイメージを持っていただけたのではないでしょうか。

このように、行ごとにデータを表示・集計するため、見たい値は行で値を持つか、行を集計して算出できる必要があることがわかります。データセットの一行はダッシュボードで見たい「一番細かい粒度」で持つようにしましょう。

まとめ

こちらの記事では、データセット作成のポイントをご紹介しました。

グラフでは、列の型がディメンション・日付はグラフの「軸」に、基準は「集計結果」に使われる。
CRM Analyticsの基本は、基準列を指定し縦方向に行が集計される。
グラフの軸にしたい（グルーピング・分割したい）値は1つの列にまとめる。
データセットの１行の粒感はダッシュボードで一番細かく見たい単位で作成する。

それではダッシュボードの作成へ進みましょう。

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