ドキュメント Customer Journey Analytics Customer Journey Analytics ガイド

複数ディメンションのランキング

最終更新日： 2026年4月13日

トピック：
Data Views

作成対象：

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このユースケースでは、2023年の製品カテゴリ内の製品名の購入収益と購入を示すテーブルを表示します。さらに、いくつかのビジュアライゼーションを使用して、各製品カテゴリ内の製品カテゴリの分布と製品名の貢献度の両方を示します。

Customer Journey Analytics

使用例の複数のDimension ランク パネルの例：

Customer Journey Analytics複数のDimension ランク付けパネル

BI ツール

note prerequisites
PREREQUISITES
接続が成功したことを検証し、データビューを一覧表示でき、このユースケースを試すBI ツールにデータビューを使用していることを確認します。

tabs

Power BI デスクトップ

日付範囲がすべてのビジュアライゼーションに適用されるようにするには、daterangedayをData ペインからドラッグ&ドロップして、このページのフィルターに追加します。
1. このページの フィルター から daterangeday is （All） を選択します。
2. 相対日付を フィルタータイプ として選択します。
3. 値が過去 1暦年 の場合、フィルターを 項目を表示するように定義します。
4. 「フィルターを適用」を選択します。
データ ペインで、次の操作を行います。
1. datarangedayを選択します。
2. product_categoryを選択します。
3. product_nameを選択します。
4. sum purchase_revenueを選択
5. 購入額の合計を選択
縦棒グラフを表に変更するには、表が選択されていることを確認し、ビジュアライゼーション ペインから マトリックス を選択します。
- 列から product_name をドラッグし、ビジュアライゼーションペインの行に product_categor yの下にフィールドをドロップします。
テーブル内に表示される製品の数を制限するには、フィルター ペインで product_name is （All） を選択します。
1. 「高度なフィルタリング」を選択します。
2. フィルターの種類 上位N 項目を表示 上位 15 を値で選択します。
3. 購入をデータ ペインから データフィールドをここに追加 にドラッグします。
4. 「フィルターを適用」を選択します。
読みやすさを向上させるには、上部メニューから表示を選択し、ページビュー > 実際のサイズを選択して、テーブルのビジュアライゼーションのサイズを変更します。
テーブル内の各カテゴリを分類するには、製品カテゴリレベルで + を選択します。 Power BI デスクトップは以下のようになります。
上部メニューから ホーム を選択し、新規ビジュアルを選択します。レポートに新しいビジュアルが追加されます。
データ ペインで、次の操作を行います。
1. product_categoryを選択します。
2. product_nameを選択します。
3. purchase_revenueを選択します。
ビジュアルを変更するには、棒グラフを選択し、ビジュアライゼーション ペインから ツリーマップ を選択します。
product_categoryが Category の下に表示され、product_nameがビジュアライゼーション ペインの Details の下に表示されていることを確認します。

Power BI デスクトップは以下のようになります。
上部メニューから ホーム を選択し、新規ビジュアルを選択します。レポートに新しいビジュアルが追加されます。
データ ペインで、次の操作を行います。
1. product_categoryを選択します。
2. purchase_revenueを選択します。
3. 購入を選択します。
ビジュアライゼーション ペインで、次の操作を行います。
1. ビジュアライゼーションを変更するには、折れ線グラフと積み上げ棒グラフを選択します。
2. sum_of_purchasesを 列y軸 から 行y軸 にドラッグします。
レポートで、個々のビジュアライゼーションを切り替えます。

Power BI デスクトップは以下のようになります。

Tableau Desktop

下部の「シート 1」タブを選択して、データソースから切り替えます。 シート 1 ビューで：
1. Data ペインのTables リストからDaterange エントリをドラッグし、エントリをFilters シェルフにドロップします。
2. フィルターフィールド [Daterange] ダイアログで、日付の範囲を選択し、次>を選択します。
3. フィルター[Daterange] ダイアログで、相対日付を選択し、年を選択し、前年を指定します。適用と OK を選択します。
  
  Tableau デスクトップは以下のようになります。
4. 製品カテゴリをドラッグし、列の横にドロップします。
5. 購入収益をドラッグし、行の横にドロップします。値が SUM （購入収益） に変更されます。
6. 購入をドラッグして、行の横にドロップします。値が SUM （Purchases） に変更されます。
7. SUM （Purchases）を選択し、ドロップダウンメニューから デュアル軸 を選択します。
8. Marksの SUM （Purchases） を選択し、ドロップダウンメニューから Line を選択します。
9. Marksの SUM （Purchase Revenue） を選択し、ドロップダウンメニューから Bar を選択します。
10. フィット メニューから ビュー全体 を選択します。
11. グラフで「購入収益」タイトルを選択し、購入収益が昇順になっていることを確認します。
  
  Tableau デスクトップは以下のようになります。
現在のシート 1 シートの名前をCategoryに変更します。
新しいワークシートを選択して新しいシートを作成し、名前をDataに変更します。
1. Data ペインのTables リストからDaterange エントリをドラッグし、エントリをFilters シェルフにドロップします。
2. フィルターフィールド [Daterange] ダイアログで、日付の範囲を選択し、次>を選択します。
3. フィルター[Daterange] ダイアログで、相対日付を選択し、年を選択し、前年を指定します。適用と OK を選択します。
4. 購入収益をデータ ペインから列にドラッグします。値が SUM （購入収益） に変更されます。
5. 購入をデータ ペインから列へ、購入収益の横にドラッグします。値が SUM （Purchases） に変更されます。
6. 製品カテゴリをデータ ペインから行にドラッグします。
7. 製品名をデータ ペインから行、次に 製品カテゴリ にドラッグします。
8. 2つの横棒を表に変更するには、自分を表示から テキストテーブル を選択します。
9. 製品数を制限するには、測定値で「購入」を選択します。ドロップダウンメニューから、フィルターを選択します。
10. フィルター[購入] ダイアログで、少なくともを選択し、7000と入力します。適用と OK を選択します。
11. 「Fit Width」ドロップダウンメニューから「Fit Width」を選択します。
  
  Tableau デスクトップは以下のようになります。
新しいワークシートを選択して新しいシートを作成し、名前を ツリーマップ に変更します。
1. Data ペインのTables リストからDaterange エントリをドラッグし、エントリをFilters シェルフにドロップします。
2. フィルターフィールド [Daterange] ダイアログで、日付の範囲を選択し、次>を選択します。
3. フィルター[Daterange] ダイアログで、相対日付を選択し、年を選択し、前年を指定します。適用と OK を選択します。
4. 購入収益をデータ ペインから行にドラッグします。値が SUM （購入収益） に変更されます。
5. 購入をデータ ペインから行へ、購入収益の横にドラッグします。値が SUM （Purchases） に変更されます。
6. 製品カテゴリをデータ ペインから列にドラッグします。
7. 製品名をデータ ペインから列にドラッグします。
8. 2つの縦棒グラフをツリーマップに変更するには、自分を表示から ツリーマップ を選択します。
9. 製品数を制限するには、測定値で「購入」を選択します。ドロップダウンメニューから、フィルターを選択します。
10. フィルター[購入] ダイアログで、少なくともを選択し、7000と入力します。適用と OK を選択します。
11. 「フィット」ドロップダウンメニューから「フィット幅」を選択します。
  
  Tableau デスクトップは以下のようになります。
「新しいダッシュボード」タブボタン（下部）を選択して、新しいダッシュボード 1 ビューを作成します。 ダッシュボード 1 ビューで、次の操作を行います。
1. カテゴリー シートをシート シェルフからダッシュボード 1 ビューにドラッグ&ドロップします。このビューには、シートをここにドロップします。
2. ダッシュボード 1 ビューのカテゴリー シートの下にある シート 棚からツリーマップ シートをドラッグ&ドロップします。
3. ダッシュボード 1 ビューのツリーマップ シートの下にあるシート シェルフからデータ シートをドラッグ&ドロップします。
4. ビュー内の各シートのサイズを変更します。
ダッシュボード 1 ビューは次のようになります。

Looker

LookerのExplore インターフェイスで、クリーンな設定が行われていることを確認します。そうでない場合は、 フィールドとフィルターの削除を選択します。
「フィルター」の下の「+ フィルター」を選択します。
フィルターを追加 ダイアログ：
1. ‣ Cc データビューを選択
2. フィールドのリストから、}‣ Daterange Date、次に Daterange Date を選択します。
Cc データビューの日付変更日 フィルターをが範囲 2023/01/01 から（前） 2024/01/01に指定します。
左側のパネルの‣ Cc データビュー セクションから：
1. 製品カテゴリを選択します。
2. 製品名を選択します。
左側のパネルの‣カスタムフィールド セクションから：
1. 「+ Add」ドロップダウンメニューから「Custom Measure」を選択します。
2. カスタムメジャーを作成 ダイアログで、次の操作を行います。
  1. フィールドから購入収益を選択して ドロップダウンメニューを測定します。
  2. 「Measure type」ドロップダウンメニューから「Sum」を選択します。
  3. 名前のカスタムフィールド名を入力してください。例：Sum of Purchase Revenue。
  4. 「フィールドの詳細」タブを選択します。
  5. 形式ドロップダウンメニューから 小数点 を選択し、0が 小数点 に入力されていることを確認します。
  6. 「保存」を選択します。
3. 「+ Add」ドロップダウンメニューから「Custom Measure」をもう一度選択します。 カスタム測定を作成ダイアログで、次の操作を行います。
  1. フィールドから購入を選択して ドロップダウンメニューを測定します。
  2. 「Measure type」ドロップダウンメニューから「Sum」を選択します。
  3. 名前のカスタムフィールド名を入力してください。例：Sum of Purchases。
  4. 「フィールドの詳細」タブを選択します。
  5. 形式ドロップダウンメニューから 小数点 を選択し、0が 小数点 に入力されていることを確認します。
  6. 「保存」を選択します。
4. 両方のフィールドがデータビューに自動的に追加されます。
フィルター セクションで、+ フィルターを選択します。 フィルターを追加 ダイアログで。 ‣カスタムフィールドを選択してから、購入収益を選択します。
「は>」を選択し、800000と入力して結果を制限します。
実行を選択します。
行のビジュアライゼーションを表示するには、‣ ビジュアライゼーションを選択します。
ビジュアライゼーションの編集を選択して、ビジュアライゼーションを更新します。ポップアップダイアログで以下を行います。
1. 「プロット」タブを選択します。
2. 下にスクロールして、チャート設定の編集を選択します。
3. 以下のスクリーンショットのように、グラフ設定（上書き）のJSONを変更し、プレビューを選択します。
4. 「適用」を選択します。
5. の横にある CrossSize75 を選択して、ポップアップダイアログを非表示にします

次のようなビジュアライゼーションと表が表示されます。

Looker結果の日次トレンド

Jupyter Notebook

新しいセルに次のステートメントを入力します。

code language-none

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data = %sql SELECT product_category AS `Product Category`, product_name AS `Product Name`, SUM(purchase_revenue) AS `Purchase Revenue`, SUM(purchases) AS `Purchases` \
            FROM cc_data_view \
            WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2024-01-01' \
            GROUP BY 1, 2 \
            ORDER BY `Purchase Revenue` DESC \
            LIMIT 10;
df = data.DataFrame()
df = df.groupby(['Product Category', 'Product Name'], as_index=False).sum()
plt.figure(figsize=(8, 8))
sns.scatterplot(x='Product Category', y='Product Name', size='Purchase Revenue', sizes=(10, 200), hue='Purchases', palette='husl', data=df)
plt.show()
display(data)

セルを実行します。以下のスクリーンショットのような出力が表示されます。

RStudio

新しいチャンクに次のコードブロックを入力します。

code language-r

## Multiple dimensions ranked
df <- dv %>%
   filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2024-01-01") %>%
   group_by(product_category, product_name) %>%
   summarise(purchase_revenue = sum(purchase_revenue), purchases = sum(purchases), .groups = "keep") %>%
   arrange(desc(purchase_revenue), .by_group = FALSE)
print(df)

チャンクを実行します。以下のスクリーンショットのような出力が表示されます。

recommendation-more-help

analytics-platform-help-main