Customer Journey Analyticsオブジェクトは「データ」ペインで使用でき、Power BIデスクトップで選択したテーブルから取得されます。 例えば、public.cc_data_view と指定します。 テーブルの名前は、Customer Journey Analyticsのデータビューに対して定義した外部 ID と同じです。 例えば、タイトルC&C - Data View と 外部 IDcc_data_view のデータビューなどです。

Dimension
Customer Journey AnalyticsからのDimensionは ​ コンポーネント ID で識別されます。 ​ コンポーネント ID は、Customer Journey Analyticsデータビューで定義されます。 例えば、Customer Journey Analyticsのディメンション 製品名 には、Power BIデスクトップのディメンションの名前である ​ コンポーネント ID​ product_name が含まれています。
日、週、月 など、Customer Journey Analyticsの日付範囲ディメンションは、daterangeday、daterangeweek、daterangemonth などの形式で使用できます。

指標
Customer Journey Analyticsの指標は、​ コンポーネント ID で識別されます。 ​ コンポーネント ID は、Customer Journey Analyticsデータビューで定義されます。 例えば、Customer Journey Analyticsの 購入売上高 指標には、Power BIデスクトップ内の指標の名前である ​ コンポーネント ID​ purchase_revenue があります。 ∑ は指標を示します。 任意のビジュアライゼーションで指標を使用すると、指標の名前が 合計 指標​ ​に変更されます。

フィルター
Customer Journey Analyticsで定義したフィルターは、「filterName」フィールドの一部として使用できます。 Power BI デスクトップで filterName フィールドを使用する場合、使用するフィルターを指定できます。

計算指標
Customer Journey Analyticsで定義した計算指標は、計算指標に対して定義した ​ 外部 ID によって識別されます。 例えば、計算指標 Product Name （Count Distinct） は External ID product_name_count_distinct を持ち、Power BIデスクトップでは​ cm_product_name_count_distinct ​t と表示されます。

日付範囲
Customer Journey Analyticsで定義した日付範囲は、「daterangeName」フィールドの一部として使用できます。 daterangeName フィールドを使用する場合は、使用する日付範囲を指定できます。

カスタム変換
Power BIデスクトップは、 データ分析式（DAX）を使用したカスタム変換機能を提供します。 例えば、単一ディメンションのランク付けのユースケースを製品名の小文字で実行するとします。

1. レポート表示で、棒グラフ ビジュアライゼーションを選択します。

2. データ・ペインで product_name を選択します。

3. ツールバーの「新しい列」を選択します。

4. 式エディターで、product_name_lower = LOWER('public.cc_data_view[product_name]) のように product_name_lower という名前の新しい列を定義します。
   {modal="regular"}

5. データ・ペインでは、product_name 列ではなく、新しい product_name_lower 列を選択します。

6. テーブルビジュアライゼーションの から「テーブルとしてレポート」を選択します。

   Power BIデスクトップは次のようになります。
   {modal="regular"}

カスタム変換の結果、SQL クエリが更新されます。 以下の SQL の例で、lower 関数の使用を参照してください。

select "_"."product_name_lower",
    "_"."a0",
    "_"."a1"
from
(
    select "rows"."product_name_lower" as "product_name_lower",
        sum("rows"."purchases") as "a0",
        sum("rows"."purchase_revenue") as "a1"
    from
    (
        select "_"."daterange" as "daterange",
            "_"."product_name" as "product_name",
            "_"."purchase_revenue" as "purchase_revenue",
            "_"."purchases" as "purchases",
            lower("_"."product_name") as "product_name_lower"
        from
        (
            select "_"."daterange",
                "_"."product_name",
                "_"."purchase_revenue",
                "_"."purchases"
            from
            (
                select "daterange",
                    "product_name",
                    "purchase_revenue",
                    "purchases"
                from "public"."cc_data_view" "$Table"
            ) "_"
            where ("_"."daterange" < date '2024-01-01' and "_"."daterange" >= date '2023-01-01') and ("_"."product_name" in ('4G Cellular Trail Camera', '4K Wildlife Trail Camera', 'Wireless Trail Camera', '8-Person Cabin Tent', '20MP No-Glow Trail Camera', 'HD Wildlife Camera', '4-Season Mountaineering Tent', 'Trail Camera', '16MP Trail Camera with Solar Panel', '10-Person Family Tent'))
        ) "_"
    ) "rows"
    group by "product_name_lower"
) "_"
where not "_"."a0" is null or not "_"."a1" is null
limit 1000001

Customer Journey Analytics オブジェクトは、シートで作業する際に データ のサイド バーで使用できます。 およびは、Tableau の データソース ページの一部として選択したテーブルから取得されます。 例えば、cc_data_view と指定します。 テーブルの名前は、Customer Journey Analyticsのデータビューに対して定義した外部 ID と同じです。 例えば、タイトルC&C - Data View と 外部 IDcc_data_view のデータビューなどです。

Dimension
Customer Journey AnalyticsからのDimensionは ​ コンポーネント名 ​ で識別されます。 ​ コンポーネント名 ​ は、Customer Journey Analyticsデータビューで定義されます。 例えば、Customer Journey Analyticsのディメンション Product Name には、Tableau のディメンションの名前である ​ コンポーネント名 ​ Product Name が含まれています。 すべてのディメンションは、Abc で識別されます。
日、週、月 など、Customer Journey Analyticsの日付範囲ディメンションは、Daterangeday、Daterangeweek、Daterangemonth などの形式で使用できます。 日付範囲ディメンションを使用する場合、ドロップダウンメニューから日付または時間の適切な定義を選択して、その日付範囲ディメンションに適用する必要があります。 例えば、Year、Quarter、Month、Day などです。

指標
Customer Journey Analyticsの指標は、​ コンポーネント名 ​ で識別されます。 ​ コンポーネント名 ​ は、Customer Journey Analyticsデータビューで定義されます。 例えば、Customer Journey Analyticsの 購入売上高 指標には、Tableau の指標の名前である ​ コンポーネント名 ​ 購入売上高 があります。 すべての指標は、# によって識別されます。 任意のビジュアライゼーションで指標を使用すると、指標の名前が Sum （metric） に変更されます。

フィルター
Customer Journey Analyticsで定義したフィルターは、「フィルター名 フィールドの一部として使用できます。 Tableau で「フィルター名」フィールドを使用する場合、使用するフィルターを指定できます。

計算指標
Customer Journey Analyticsで定義した計算指標は、計算指標に対して定義した ​ タイトル ​ によって識別されます。 例えば、計算指標 製品名（Count Distinct） は ​ タイトル ​​ 製品名（Count Distinct） を持ち、Tableau では Cm 製品名の Count Distinct と表示されます。

日付範囲
Customer Journey Analyticsで定義した日付範囲は、「Daterange Name」フィールドの一部として使用できます。 Daterange Name フィールドを使用する場合は、使用する日付範囲を指定できます。

カスタム変換
Tableau Desktop は、 計算フィールドを使用したカスタム変換機能を提供します。 例えば、単一ディメンションのランク付けのユースケースを製品名の小文字で実行するとします。

1. メインメニューから 分析/計算フィールドを作成 を選択します。

   1. 関数 LOWER([Product Name]) を使用して 小文字の製品名 を定義します。

      {modal="regular"}

   2. OK を選択します。

2. データ シートを選択します。

   1. テーブル から 小文字の製品名 をドラッグし、行 の横のフィールドにエントリをドロップします。
   2. 製品名 を 行 から削除します。

3. ダッシュボード 1 ビューを選択します。

Tableau Desktop は次のようになります。

{modal="regular"}

カスタム変換の結果、SQL クエリが更新されます。 以下の SQL の例で、LOWER 関数の使用を参照してください。

SELECT LOWER(CAST(CAST("cc_data_view"."product_name" AS TEXT) AS TEXT)) AS "Calculation_1562467608097775616",
  SUM("cc_data_view"."purchase_revenue") AS "sum:purchase_revenue:ok",
  SUM("cc_data_view"."purchases") AS "sum:purchases:ok"
FROM "public"."cc_data_view" "cc_data_view"
WHERE (("cc_data_view"."daterange" >= (DATE '2023-01-01')) AND ("cc_data_view"."daterange" <= (DATE '2023-12-31')))
GROUP BY 1
HAVING ((SUM("cc_data_view"."purchase_revenue") >= 999999.99999998999) AND (SUM("cc_data_view"."purchase_revenue") <= 2000000.00000002))

比較

ほとんどのCustomer Journey Analyticsビジュアライゼーションでは、Power BIデスクトップは同等のエクスペリエンスを提供します。 以下の表を参照してください。

table 0-row-3 1-row-3 2-row-3 3-row-3 4-row-3 5-row-3 6-row-3 7-row-3 8-row-3 9-row-3 10-row-3 11-row-3 12-row-3 13-row-3 14-row-3 15-row-3 16-row-3 17-row-3 18-row-3 19-row-3 20-row-3 21-row-3 22-row-3 23-row-3 1-align-center 5-align-center 9-align-center 13-align-center 17-align-center 21-align-center 25-align-center 29-align-center 33-align-center 37-align-center 41-align-center 45-align-center 49-align-center 53-align-center 57-align-center 61-align-center 65-align-center 69-align-center 73-align-center 77-align-center 81-align-center 85-align-center 89-align-center 93-align-center
アイコン	Customer Journey Analyticsビジュアライゼーション	Power BIデスクトップビジュアライゼーション
	面グラフ	面グラフ、積み重ね面グラフ、100% 面グラフ
	棒グラフ	集合縦棒グラフ
	積み重ね棒グラフ	積み重ね柱状グラフおよび 100% 積み重ね柱状グラフ
	ブレット
	コホートテーブル
	コンボ	折れ線グラフおよび積み重ね柱状グラフおよび折れ線グラフおよび集合柱状グラフ
	ドーナツ	ドーナツグラフ
	フォールアウト	ファネル。
	フロー	分解ツリー？
	フリーフォームテーブル	Table および Matrix
	ヒストグラム
	横棒グラフ	集合棒グラフ
	積み重ね横棒グラフ	積み重ね棒グラフおよび 100% 積み重ね棒グラフ
	ジャーニー キャンバス	分解ツリー
	主要指標の概要
	折れ線グラフ	折れ線グラフ
	散布図	散布図
	セクションヘッダー	テキストボックス
	変更の概要	カード
	数値の概要	カード
	テキスト	テキストボックス
	ツリーマップ	ツリーマップ
	ベン図

ドリルダウン

Power BIでは、特定のビジュアライゼーションの詳細を調べる ドリルモードをサポートしています。 次の例では、製品カテゴリの購入売上高を分析します。 製品カテゴリを表すバーのコンテキストメニューから、「ドリルダウン」を選択できます。

{modal="regular"}

ドリルダウンすると、選択した製品カテゴリ内の製品の購入売上高でビジュアライゼーションが更新されます。

{modal="regular"}

ドリルダウンすると、WHERE 句を使用する次の SQL クエリが生成されます。

select "_"."product_category" as "c25",
    "_"."product_name" as "c26",
    "_"."a0" as "a0"
from
(
    select "_"."product_category",
        "_"."product_name",
        "_"."a0"
    from
    (
        select "_"."product_category",
            "_"."product_name",
            "_"."a0"
        from
        (
            select "rows"."product_category" as "product_category",
                "rows"."product_name" as "product_name",
                sum("rows"."purchase_revenue") as "a0"
            from
            (
                select "_"."product_category",
                    "_"."product_name",
                    "_"."purchase_revenue"
                from "public"."cc_data_view" "_"
                where ("_"."daterange" >= date '2023-01-01' and "_"."product_category" = 'Fishing') and "_"."daterange" < date '2024-01-01'
            ) "rows"
            group by "product_category",
                "product_name"
        ) "_"
        where not "_"."a0" is null
    ) "_"
) "_"
order by "_"."product_category",
        "_"."product_name"
limit 1001

比較

ほとんどのCustomer Journey Analyticsビジュアライゼーションでは、Tableau は同等のエクスペリエンスを提供します。 以下の表を参照してください。

table 0-row-3 1-row-3 2-row-3 3-row-3 4-row-3 5-row-3 6-row-3 7-row-3 8-row-3 9-row-3 10-row-3 11-row-3 12-row-3 13-row-3 14-row-3 15-row-3 16-row-3 17-row-3 18-row-3 19-row-3 20-row-3 21-row-3 22-row-3 23-row-3 1-align-center 5-align-center 9-align-center 13-align-center 17-align-center 21-align-center 25-align-center 29-align-center 33-align-center 37-align-center 41-align-center 45-align-center 49-align-center 53-align-center 57-align-center 61-align-center 65-align-center 69-align-center 73-align-center 77-align-center 81-align-center 85-align-center 89-align-center 93-align-center
アイコン	Customer Journey Analyticsビジュアライゼーション	Power BIデスクトップビジュアライゼーション
	面グラフ	面グラフ
	棒グラフ	棒グラフ
	積み重ね棒グラフ
	ブレット	ブレットグラフ
	コホートテーブル
	コンボ	複合グラフ
	ドーナツ
	フォールアウト
	フロー
	フリーフォームテーブル	テキスト テーブル
	ヒストグラム	ヒストグラム
	横棒グラフ	棒グラフ
	積み重ね横棒グラフ	棒グラフ
	ジャーニー キャンバス
	主要指標の概要
	折れ線グラフ	折れ線グラフ
	散布図	散布図
	セクションヘッダー
	変更の概要
	数値の概要
	テキスト
	ツリーマップ	ツリーマップ
	ベン図

ドリルダウン

Tableau は ドリルモードから 階層までサポートしています。 次の例では、テーブル 内の 製品名 フィールドを選択して階層を作成し、製品カテゴリ の上にドラッグします。 次に、製品カテゴリを表すバーのコンテキストメニューから、「+ ドリルダウン」を選択します。

{modal="regular"}

ドリルダウンすると、選択した製品カテゴリ内の製品の購入売上高でビジュアライゼーションが更新されます。

{modal="regular"}

ドリルダウンの結果、GROUP BY 句を使用する次の SQL 問合せが生成されます。

SELECT CAST("cc_data_view"."product_category" AS TEXT) AS "product_category",
  CAST("cc_data_view"."product_name" AS TEXT) AS "product_name",
  SUM("cc_data_view"."purchase_revenue") AS "sum:purchase_revenue:ok"
FROM "public"."cc_data_view" "cc_data_view"
WHERE (("cc_data_view"."daterange" >= (TIMESTAMP '2023-01-01 00:00:00.000')) AND ("cc_data_view"."daterange" < (TIMESTAMP '2024-01-01 00:00:00.000')))
GROUP BY 1,
  2

クエリでは、選択した製品カテゴリに結果が制限 されません。選択した製品カテゴリが表示されるのはビジュアライゼーションのみです。

{modal="regular"}

または、あるビジュアルが別のビジュアルでの選択の結果であるドリルダウン・ダッシュボードを作成することもできます。 次の例では、製品カテゴリ ビジュアライゼーションをフィルターとして使用して、製品名 テーブルを更新しています。 このビジュアライゼーションフィルターはクライアント専用であり、追加の SQL クエリは生成されません。

{modal="regular"}

• Power BIデスクトップの高度な日付範囲フィルタリングは排他的です。 終了日には、レポートする日付の後の日付を選択する必要があります。 例えば、「次の日付以降1/1/2023次の日付以前1/2/2023 です。

• 接続を作成すると、Power BIデスクトップはデフォルトで インポート されます。 必ず 直接クエリ を使用してください。

• Power BIデスクトップは、Power Query を使用してデータ変換を公開します。 Power Query は主にインポート型接続で動作するので、日付や文字列関数などの多くの変換を適用すると、インポート型接続に切り替える必要があるというエラーがスローされます。 クエリ時にデータを変換する必要がある場合は、Power BIが変換自体を行う必要がないように、派生ディメンションと指標を使用する必要があります。

• Power BIデスクトップが日時型の列の処理方法を認識できないので、*daterange hour ​や​ daterangeminute ​などの​**daterange ***​X ディメンションはサポートされていません。

• 既定では、Power BI デスクトップは、より多くのクエリ サービス セッションを使用して複数の接続を確立しようとします。 プロジェクトのPower BI設定に移動し、並列クエリを無効にします。

• Power BIデスクトップは、クライアントサイドのすべての並べ替えと制限を行います。 また、Power BIデスクトップには、結び付けられた値を含む上位 X フィルタリング用の異なるセマンティクスもあります。 そのため、Analysis Workspaceで行うのと同じ並べ替えと制限を作成することはできません。

• 2024 年 10 月リリースの以前のバージョンのPower BIデスクトップでは、PostgreSQL データソースが破損しています。 この記事で説明されているバージョンを使用してください。

• Tableau Desktop の日付範囲フィルタリングは排他的です。 終了日には、レポートする日付の後の日付を選択する必要があります。

• 既定では、シートの行に Daterangemonth のような日付または日時次元を追加すると、Tableau Desktop はフィールドを YEAR （） 関数でラップします。 目的のデータを取得するには、そのディメンションを選択し、ドロップダウンメニューから、使用する日付関数を選択する必要があります。 例えば、Daterangemonth を使用しようとする場合は、年 を 月 に変更します。

• Tableau Desktop では、結果を上位 X に制限することは明確ではありません。 結果を明示的に制限するか、計算フィールドと INDEX （） 関数を使用することができます。 上位 X フィルターをディメンションに追加すると、サポートされていない内部結合を使用して複雑な SQL が生成されます。