Oracle® Fusion Middleware

Oracle Data Visualizationユーザーズ・ガイド

E70032-01(原本部品番号:E57762-02)

2015年12月

Oracle Fusion Middleware Oracle Data Visualizationユーザーズ・ガイド

E70032-01

Copyright © 2015, Oracle and/or its affiliates All rights reserved.

原本著者: Suzanne Gill

原本協力著者: Rosie Harvey、Christine Jacobs

原本協力者: Oracle Business Intelligence development, product management, and quality assurance teams

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目次

タイトルおよび著作権情報

はじめに

- 対象読者

- 関連リソース

- 表記規則

1 Oracle Data Visualizationスタート・ガイド

- Oracle Data Visualizationについて

- Visual Analyzerについて

- Visual Analyzerへのアクセス

- ホーム・ページについて

- Visual Analyzerのコンテンツの検索

2 コンテンツの検索

- コンテンツを検索するための一般的なワークフロー

- データ・ソースの選択

- 可視化へのデータ要素の追加

- ドロップ・ターゲットへのデータ要素の追加

- 可視化ドロップ・ターゲットへのデータ要素の追加

- 空白のキャンバスへのデータ要素の追加

- キャンバス・レイアウトの調整

- 可視化タイプの変更

- 可視化プロパティの調整

- 編集を元に戻すおよびやり直し

- 可視化編集を元に戻す

- 可視化コンテンツのリフレッシュ

- フィルタを使用したデータの検索

- フィルタについて

- フィルタ・タイプについて

- 自動的に適用されるフィルタについて

- フィルタの作成

- 範囲フィルタの適用

- リスト・フィルタの適用

- 日付フィルタの適用

- 式フィルタの作成

- その他の方法によるデータの検索

- 式の作成について

- 計算済データ要素の作成

- 可視化間の相互作用方法の指定

3 独自のデータの追加

- 外部ソースからのデータの追加の一般的なワークフロー

- 独自のデータの追加について

- 外部ソースの特性について

- 外部ソースからのデータの追加

- 追加したデータの融合

- 追加したデータのリフレッシュ

- 追加したデータの詳細の更新

- 追加したデータの共有の制御

- 追加したデータの除去

- 追加したデータの削除

- データ・ファイルの管理

A 式エディタのリファレンス

- SQL演算子

- 条件式

- 関数

- 集計関数

- カレンダ関数

- 変換関数

- 表示関数

- 評価関数

- 算術関数

- 文字列関数

- システム関数

- 時系列関数

- 定数

- 型

はじめに

内容は次のとおりです。

Oracle Data Visualizationの使用方法を理解し、データを検索および分析します。

- 対象読者

- 関連リソース

- 表記規則

対象読者

『Oracle Data Visualizationユーザーズ・ガイド』は、Oracle Data Visualizationを使用して分析用のデータのアップロードとブレンド、可視化内のデータの探索を行い、お気に入りのプロジェクトを操作するビジネス・ユーザーを対象としています。

関連リソース

関連するOracle Business Intelligenceのドキュメントのリストは、Oracle Business Intelligenceのドキュメント・ライブラリを参照してください。

また、次の内容も参照してください。

- Oracle Business Intelligenceに関連するオンライン・トレーニングのリソースについては、Oracle Learning Libraryを参照してください。

- 製品情報センターに関するサポート・ノート(記事ID: 1267009.1)をMy Oracle Support(https://support.oracle.com)でアクセスしてください。

表記規則

このマニュアルでは次の表記規則を使用します。

規則

意味

太字

太字は、操作に関連するGraphical User Interface要素、または本文中で定義されている用語および用語集に記載されている用語を示します。

イタリック

イタリックは、ユーザーが特定の値を指定するプレースホルダ変数を示します。

固定幅フォント

固定幅フォントは、段落内のコマンド、URL、サンプル内のコード、画面に表示されるテキスト、または入力するテキストを示します。

1 Oracle Data Visualizationスタート・ガイド

ここでは、Oracle Data Visualizationの開始方法について説明します。

内容は次のとおりです。

- Oracle Data Visualizationについて

- Visual Analyzerについて

- Visual Analyzerへのアクセス

- ホーム・ページについて

- Visual Analyzerのコンテンツの検索

Oracle Data Visualizationについて

Oracle Data Visualizationを使用すると、データを素早く検索し、データの持つ意味を発見することが簡単になります。Oracle Business Intelligenceリポジトリ内のデータおよびリポジトリの外のデータの分析を助けるツールや、使いやすい可視化ツール、データ管理ツールが付属しています。

Visual Analyzerについて

Visual Analyzerは、Oracle Data Visualizationの主要なデータ可視化ツールです。

Visual Analyzerへのアクセス

Oracle Business Intelligenceのホーム・ページから、Visual Analyzerにアクセスできます。

ホーム・ページから、複数の方法でVisual Analyzerにアクセスできます。

- 「作成」リストで、「Visual Analyzerプロジェクト」をクリックして、新しいキャンバスに進みます。

- サムネイルで、Visual Analyzerプロジェクトを1つクリックします。

注意:
Visual Analyzerのホーム・ページから、アプリケーションを起動することもできます。詳細は、「ホーム・ページについて」を参照してください。

ホーム・ページについて

組織でOracle Visual Analyzerがすでに購入されている場合、ホーム・ページがOracle Business Intelligence Classic、Visual Analyzer、Oracle Business Intelligence Academy、Oracle Business Intelligence Administrationコンソールへのアクセス・ポイントです。

ホーム・ページでは、データ要素などの既存のアイテムを検索でき、また、検索語を使用して即時にデータの可視化を生成できます。

Visual Analyzerのコンテンツの検索

Visual Analyzerにより、プロジェクトで使用するコンテンツをすばやく簡単に検索できます。「検索」フィールドに文字を入力すると、Visual Analyzerによって自動的に検索が開始されます。

たとえば、「データ要素」ペインの「検索」フィールドを使用して、「売上」を含むすべてのデータ要素を検索できます。Visual Analyzerにより、プロジェクトに関連したデータ・ソースに含まれる一致する結果が戻されます。

また、「データ・ソース」ペインの「検索」フィールドでは、アップロードしたデータ・ソース・ファイルに含まれるデータ・ソース名および列名を検索し、「可視化」ペインでは、可視化タイプを名前で検索できます。

Visual Analyzerのホーム・ページでの検索の詳細は、「ホーム・ページについて」を参照してください。

2 コンテンツの検索

ここでは、コンテンツを検索する方法について説明します。

内容は次のとおりです。

- コンテンツを検索するための一般的なワークフロー

- データ・ソースの選択

- 可視化へのデータ要素の追加

- キャンバス・レイアウトの調整

- 可視化タイプの変更

- 可視化プロパティの調整

- 編集を元に戻すおよびやり直し

- 可視化編集を元に戻す

- 可視化コンテンツのリフレッシュ

- フィルタを使用したデータの検索

- その他の方法によるデータの検索

- 式の作成について

- 計算済データ要素の作成

- 可視化間の相互作用方法の指定

コンテンツを検索するための一般的なワークフロー

コンテンツを検索する一般的なタスクは、次のとおりです。

タスク

説明

参照先

データソースの選択

プロジェクトのサブジェクト領域または外部データ・ソースを選択します。

データ・ソースの選択

データ要素の追加

選択したデータ・ソースから可視化にデータ要素を追加します。

可視化へのデータ要素の追加

キャンバス・レイアウトの調整

可視化を追加、削除および再配置します。

キャンバス・レイアウトの調整

コンテンツのフィルタ

可視化に表示されるコンテンツを整理します。

フィルタを使用したデータの検索

可視化相互作用プロパティを設定します

可視化を同期する方法を指定します。

可視化間の相互作用方法の指定

データ・ソースの選択

プロジェクトのデータの検索を開始する前に、その情報のソースを選択する必要があります。たとえば、地域別の製品売上を検索する場合は、Sample Salesサブジェクト領域をデータ・ソースとして選択できます。サブジェクト領域、またはExcelスプレッドシートなどのアップロード・データをデータ・ソースとして選択できます。

プロジェクト内のデータ・ソースを選択するには:

1. 「ソースの追加」ダイアログで、サブジェクト領域や保存済ファイルを選択するか、可視化するメジャーおよび属性を含むファイルをアップロードします。新規プロジェクトを作成すると、このダイアログが自動的に開きます。
「外部ソースからのデータの追加」も参照してください。

2. プロジェクトに追加をクリックします。

注意:
既存のプロジェクトにデータ・ソースを追加するには、「データ・ソース」ペインをクリックし、「データ・ソースの追加」リンクをクリックします。

可視化へのデータ要素の追加

ここでは、可視化にデータ要素を追加する方法について説明します。

内容は次のとおりです。

- ドロップ・ターゲットへのデータ要素の追加

- 可視化ドロップ・ターゲットへのデータ要素の追加

- 空白のキャンバスへのデータ要素の追加

ドロップ・ターゲットへのデータ要素の追加

プロジェクトのデータ・ソースを選択した後、メジャーや属性などのデータ要素を可視化に追加し始めることができます。

注意:
「検索」ペインのオンとオフを切り替えるには、プロジェクト・ツールバーの「検索」ボタンをクリックします。

ドロップ・ターゲットにデータ要素を追加する方法には、次のようなものがあります。

- 「データ要素」ペインから1つ以上のデータ要素をドラッグ・アンド・ドロップして「探索」ペインにターゲットをドロップするか、「データ要素」ペインのデータ要素をダブルクリックして、追加します。

データ要素は自動的に「探索」ペインの最善のドロップ・ターゲットに配置され、可視化レイアウトを最適化するために可視化タイプが変更される場合もあります。

注意:
[Ctrl]キーを押すと、複数のデータ要素を一度に選択できます。

- データ要素を「データ要素」ペインからドラッグして、「検索」ペインにすでに存在するデータ要素の上にドロップすると、ペインのデータ要素を置換できます。

- 「検索」ペイン内にすでにあるデータ要素をドラッグして、ペインの別のデータ要素の上にドロップすれば、ペインのデータ要素を入れ替えることができます。

- データ要素トークンの「X」をクリックすれば、「検索」ペインからデータ要素を削除できます。

注意:
「色」ドロップ・ターゲットに属性を追加すると、個別の色がキャンバスに表示されますが、そのドロップ・ターゲットにメジャーを追加すると、1つの色の影のみが表示されます。これらの同じアクションを「ピボット」の可視化で実行すると、結果はヒート・マップになります。
「値」ドロップ・ターゲットに複数のメジャーを追加すると、ほとんどの可視化で各メジャーが個別の色で表示されます。

可視化ドロップ・ターゲットへのデータ要素の追加

可視化ドロップ・ターゲットを使用すると、コンテンツの検索に最適な場所にデータ要素を配置しやすくなります。

可視化ドロップ・ターゲットにデータ要素を追加するには

- データ要素を(特定のドロップ・ターゲットではなく)可視化にドラッグ・アンド・ドロップすると、可視化の推奨ドロップ・ターゲットの回りに青いアウトラインが表示されます。可視化にデータ要素をドロップすると、最善のドロップ・ターゲットに自動的に移動します。

また、有効なドロップ・ターゲットの上にデータ要素を合わせると、データ要素の横に緑のプラス・アイコンも表示されます。

注意:
データ要素をドラッグ・アンド・ドロップする場所がよくわからない場合は、特定のドロップ・ターゲットではなく、可視化の任意の場所にデータ要素をドラッグ・アンド・ドロップします。キャンバスの最善のドロップ・ターゲットにデータ要素が自動的に追加されます。

可視化のドロップ・ターゲットにデータ要素をドロップするか、可視化の外にカーソルを移動すると、ドロップ・ターゲットは表示されなくなります。

- 可視化にドロップ・ターゲットを再び表示するには、可視化ツールバーの「割当ての表示」をクリックします。この操作を使用して、作業中に可視化ドロップ・ターゲットを固定しておくこともできます。

データ要素の追加、除去または移動の詳細は、「ドロップ・ターゲットへのデータ要素の追加」を参照してください。

空白のキャンバスへのデータ要素の追加

「データ要素」ペインから空白のキャンバスにデータ要素を直接追加できます。

空白のキャンバスにデータ要素を追加するには

1つ以上のデータ要素を、空白のキャンバスに、またはキャンバス内の可視化間にドラッグします。可視化が自動的に作成され、最善の可視化タイプおよびレイアウトが選択されます。たとえば、時間属性、製品属性および売上メジャーを空白のキャンバスに追加すると、最善の場所にデータ要素が配置され、「折れ線」の可視化タイプが選択されます。

注意:
キャンバスに可視化がすでにある場合は、可視化の間でデータ要素をドラッグ・アンド・ドロップできます。

キャンバス・レイアウトの調整

キャンバスの可視化のルック・アンド・フィールを調整して、可視化をさらに魅力的な表示にできます。たとえば、可視化を作成して、キャンバスにコピーできます。次に、複製した可視化のデータ要素を変更して、可視化タイプを変更し、サイズ変更します。

キャンバス・レイアウトを調整するには

- キャンバスに可視化を追加するには、「可視化」アイコンをクリックして、「可視化」ペインからキャンバスに可視化タイプをドラッグ・アンド・ドロップします。または、プロジェクト・ツールバーの「可視化の追加」をクリックすることもできます。次に、1つの可視化または連続した複数の可視化の隣りに、新規可視化を配置できます。

- キャンバスから可視化を削除するには、可視化を右クリックして、「可視化の削除」を選択します。

- キャンバスの可視化を再配置するには、移動先の場所(可視化の間のスペース)に可視化をドラッグ・アンド・ドロップします。ターゲット・ドロップ領域は青色で強調表示されています。

- 可視化のサイズを変更するには、カーソルでエッジをドラッグしてサイズを設定します。

- キャンバスの可視化をコピーするには、可視化を右クリックして、「可視化のコピー」を選択します。

- コピーした可視化をキャンバスに貼り付けるには、キャンバスを右クリックして、「可視化の貼付け」を選択します。

可視化タイプの変更

可視化タイプを変更して、検索するデータのグラフ表示を最大化できます。

選択したデータ要素に基づいて、可視化タイプが自動的に選択されます。ただし、このようになるのは、キャンバスの空白領域にデータ要素をドラッグして、新規可視化を作成した場合のみです。可視化が作成されると、そこに追加のデータ要素をドラッグしても、可視化タイプは自動的に変わりません。
可視化タイプを変更するには:

1. キャンバスで可視化を選択して、可視化ツールバーで「可視化タイプの変更」をクリックします。

注意:
「可視化」ペインからキャンバスに可視化をドラッグして新規可視化をキャンバスに追加することもできます。

2. ビュー選択ダイアログで、可視化タイプを選択します。たとえば、「棒」から「積上げ棒」に可視化タイプを変更します。

注意:
任意の可視化タイプを選択できますが、青で表示される可視化タイプが、選択したデータ要素およびキャンバス内の配置に基づいて薦められている可視化タイプです。

可視化タイプを変更すると、一致するドロップ・ターゲット名にデータ要素が移動されます。新規可視化タイプと等価のドロップ・ターゲットが存在しない場合、未使用のラベルが付いたドロップ・ターゲットにデータ要素が移動されます。その後、希望するドロップ・ターゲットに移動できます。

可視化プロパティの調整

デフォルトの選択でほとんどの状況が処理可能なため、通常、可視化プロパティを変更する必要はありません。凡例の非表示や軸レベルの変更などの調整は必要になる場合があります。

可視化のプロパティを調整するには:

1. アクティブな可視化ツールバーで、「アクション」をクリックし、「プロパティ」を選択して「プロパティ」ダイアログを表示します。

2. 「一般」タブで、タイトルの書式設定を指定するオプションを選択して、可視化の凡例を配置します。

3. ダイアログの「軸」タブをクリックします。

4. 「軸」タブで、軸ラベルのタイトル、開始値および終了値に関するオプションを選択します。

5. ダイアログの「値」タブをクリックします。

6. 「値」タブで、適切なオプションを選択して、可視化での値の処理方法を指定します。

フィールド

説明

集計メソッド

自動、合計、平均などの、可視化のデータの集計メソッドを指定します。

数値書式

自動、パーセント、通貨などの、可視化の数値書式設定を指定します。

7. ダイアログの「分析」タブをクリックします。

8. 「分析」タブで、「追加」をクリックし、参照線の追加を選択して、可視化に含まれるメジャーの最小値または最大値を表示する参照線および帯を設定します。「トレンド線の追加」を選択することもできます。

9. ダイアログのエッジ・ラベル・タブをクリックします。

10. エッジ・ラベル・タブで、可視化のデータ要素を展開し、「合計の表示」を「オン」に設定して行や列の合計を可視化に表示するか、「オフ」に設定して非表示にします。

編集を元に戻すおよびやり直し

最後のアクションをすばやく元に戻した後、やり直すことができます。たとえば、選択した可視化タイプが気に入らない場合、別のタイプを試したり、ドリルの前にいた場所に戻ることができます。これらのオプションは、別の可視化を試みる場合に特に便利です。

可視化編集を元に戻したりやり直すには

プロジェクト・ツールバーの最後の編集を元に戻すまたは最後の編集のやり直しボタンをクリックします。

注意:
[Ctrl] + [Z]キーを押して編集を元に戻し、[Ctrl] + [Y]キーを使用して編集をやり直すこともできます。

可視化編集を元に戻す

プロジェクトで行った編集を簡単に取り消すことができます。たとえば、データ要素を可視化の別のドロップ・ターゲットに移動して、その変更が気に入らない場合、変更を簡単に元に戻すことができます。

最後に保存してからプロジェクトに加えた編集を元に戻すには

プロジェクト・ツールバーの「キャンバス設定」をクリックして、「元に戻す」を選択します。

可視化コンテンツのリフレッシュ

より新しいデータセットをプロジェクトで検索できるかどうかを確認するには、データ・ソースのデータおよびメタデータをリフレッシュできます。

プロジェクトに表示されたデータおよびメタデータをリフレッシュするには:

- プロジェクト・ツールバーの「キャンバス設定」をクリックして、「データのリフレッシュ」を選択します。
このアクションでは、データ・キャッシュがクリアされ、問合せが再実行されて、データ・ソースから最新データが取得されてキャンバスに表示されます。

- プロジェクト・ツールバーの「キャンバス設定」をクリックして、「メタデータとレポートのリフレッシュ」を選択します。
このアクションによりデータがリフレッシュされ、作業開始後に変更されたいずれかのプロジェクト・メタデータもリフレッシュされます。たとえば、プロジェクトで使用されているサブジェクト・エリアに、列を追加するとします。このメニューを使用して、新しい列をプロジェクトに表示します。

フィルタを使用したデータの検索

ここでは、フィルタを使用してコンテンツを検索する方法について説明します。

内容は次のとおりです。

- フィルタについて

- フィルタ・タイプについて

- 自動的に適用されるフィルタについて

- フィルタの作成

- 範囲フィルタの適用

- リスト・フィルタの適用

- 日付フィルタの適用

- 式フィルタの作成

フィルタについて

フィルタを使用すると、可視化で表示されるデータの量を減らすことができます。フィルタはキャンバスのすべての可視化の対象とするデータセットを決定します。

フィルタ・バーに複数のフィルタがある場合は、フィルタを別の配置にドラッグして並べ替えることができます。

可視化がマスター詳細関係と接続されている場合は、マスター可視化のデータをクリックすれば、詳細可視化をフィルタできます。

注意:
キャンバス上部のフィルタ・バーのフィルタで、キャンバスのすべての可視化をフィルタします。「可視化の同期」をオフにすると、各可視化の上にフィルタ・バーが追加されます。この小さなフィルタ・バーはその可視化のみに適用されます。詳細は、「可視化間の相互作用方法の指定」を参照してください。

フィルタ・タイプについて

「範囲」、「リスト」、「日付」および「式」などの、様々なタイプのフィルタを適用できます。フィルタ・タイプは、フィルタするデータのタイプに基づいて自動的に割り当てられます。

コンテンツの検索に使用できるフィルタ・タイプは次のとおりです。

- 範囲フィルタは、メジャーであるデータ要素に適用されます。範囲フィルタは、$100,000から$500,000の売上のように連続した値の範囲にデータを制限します。範囲フィルタのヒストグラム・スライダを使用して、対話形式で範囲を調整すれば、値の分布と範囲との関連性を理解できます。「範囲フィルタの適用」を参照してください。

- リスト・フィルタは、日付タイプ以外のディメンションであるすべてのデータ要素に適用されます。リスト・フィルタは、データ要素の不連続なメンバーを選択する場合にデータを制限します。「リスト・フィルタの適用」を参照してください。

- 日付フィルタでは、カレンダ・コントロールを使用して時間または日付の選択を調整します。1つの連続的な日付範囲を選択します。「日付フィルタの適用を参照してください。

- 式フィルタでは、複数のデータ要素にまたがる拡張フィルタリングを設定できます。「式フィルタの作成」を参照してください。

自動的に適用されるフィルタについて

追加するリスト・フィルタには、自動適用オプションがデフォルトで設定されます。

「自動適用フィルタ」がオン(選択済)の場合は、フィルタで選択した内容が選択処理中に直接適用されます。「自動適用フィルタ」がオフ(未選択)の場合、フィルタで選択する内容は、「リスト・フィルタ」パネルの右下の「適用」ボタンをクリックするまでキャンバスに適用されません。

フィルタ・バーの右上にマウス・カーソルをあわせて、「アクション」アイコンをクリックし、「自動適用フィルタ」を選択すれば、リスト・フィルタの自動適用をオフにできます。

フィルタの作成

フィルタは明示的に作成されますが、ドリルや可視化など、その他のアクションの結果として暗黙的に作成することもできます。

プロジェクトにフィルタを追加するには、次のようにします。

- 「データ要素」ペインからデータ要素をフィルタ・バーにドラッグします。

- 「データ要素」ペインからデータ要素を右クリックして、「フィルタの作成」を選択します。

- 「検索」ペインからデータ要素をフィルタ・バーにドラッグします。

- オプションで、「式フィルタの作成」の説明に従って式フィルタを追加します。

注意:
マスター詳細関係の一部である可視化を操作する場合は、マスター可視化でのデータの選択内容によって、キャンバスの他のすべての可視化にフィルタが適用されます。マスター詳細関係および可視化の同期の詳細は、「可視化間の相互作用方法の指定」を参照してください。

範囲フィルタの適用

可視化に範囲フィルタを追加した後、含まれる選択内容を変更できます。

範囲フィルタを使用するには、次の手順を実行します。

1. フィルタ・バーで、フィルタをクリックして「範囲」リストを表示します。

2. 「範囲」リストで、「別」をクリックして「選択項目」リストを表示します。
キャンバスでフィルタ処理されるすべてのメンバーは、名前の横にチェック・マークが表示されます。

3. 必要に応じて、「選択項目」リストで、選択内容のリストから削除する選択済メンバーについてメンバーをクリックします。
選択されていたメンバーの横に表示されたチェック・マークが消えます。

4. 必要に応じて、「選択項目」リストで、選択内容のリストに追加する非選択済メンバーについてメンバーをクリックします。
選択したメンバーの横にチェック・マークが表示されます。

5. 必要に応じて、ヒストグラムのスライダを移動してフィルタ処理する範囲を設定します。デフォルトの範囲は最小から最大ですが、スライダを移動すると、「開始」フィールドと「終了」フィールドが設定する範囲に適合します。

6. フィルタ以外の場所をクリックして、フィルタ・パネルを閉じます。

リスト・フィルタの適用

リスト・フィルタを可視化に追加すると、それに含まれる選択済メンバーを変更できるようになります。

リスト・フィルタを使用するには:

1. フィルタ・バーで、フィルタをクリックして「選択項目」リストを表示します。

2. オプションで、「選択項目」リストの左側の「検索」フィールドを使用して、フィルタに追加するメンバーを検索します。

3. メンバーのリストを下にスクロールして(または検索結果から)、「選択項目」リストに追加するメンバーを1回クリックします。

4. オプションで、「選択項目」リストにさらにメンバーを追加します。

5. オプションで、「選択項目」リストで、選択内容のリストから削除するメンバーをクリックして、メンバーをキャンバスからフィルタで除外できます。

6. オプションで、「選択項目」リストで、メンバーの横の目のアイコンをクリックすれば、メンバーをキャンバスからフィルタで除外しても選択内容のリストからは削除されません。

7. オプションで、「選択項目」リストで、上部にあるアクション・アイコンをクリックし、「選択項目を除外する」を選択すると、選択項目のリストからこれらのメンバーを除外できます。

8. オプションで、フィルタ・パネルの下部にある「すべて追加」または「すべて削除」をクリックして、「選択項目」リストに対して一度にすべてのメンバーを追加または削除できます。

9. フィルタ以外の場所をクリックして、フィルタ・パネルを閉じます。

10. オプションで、一度にフィルタの選択内容をクリアするまたはすべてのフィルタを除去するには、フィルタ・バーを右クリックして、「フィルタ選択項目のクリア」または「すべてのフィルタの除去」を選択します。

11. オプションで、単一のフィルタを除去するには、フィルタ・バーを右クリックして、「フィルタの除去」を選択します。

日付フィルタの適用

可視化に日付フィルタを追加すると、それに含まれる選択内容を変更できます。

日付フィルタを使用するには:

1. フィルタ・バーでフィルタをクリックしてカレンダ日付リストを表示します。

2. 「開始」カレンダで、フィルタする範囲が始まる日付を選択します。
「前」矢印と「次」矢印を使用して、時間を前後に移動するか、ドロップダウン・リストを使用して月や年を変更します。

3. 「終了」カレンダで、フィルタする範囲が終わる日付を選択します。

4. オプションで、最初からやり直して新しい日付を選択するには、フィルタ内で、「アクション」アイコンをクリックして、「フィルタ選択項目のクリア」を選択します。

5. フィルタ以外の場所をクリックして、フィルタ・パネルを閉じます。

式フィルタの作成

フリー・フォーム・フィルタが必要な場合は、式を作成できます。式フィルタは、1つ以上のデータ要素を参照できる式の形式でフィルタを指定できるフィルタの特別なタイプです。たとえば、次のような式フィルタを作成できます。"Sample Sales"."Base Facts"."Revenue" — "Sample Sales"."Base Facts"."Target Revenue"。このフィルタを適用すると、売上目標をアーカイブしなかったアイテムのみが表示されます。

式ビルダーを使用して式を作成します。データ要素をドラッグ・アンド・ドロップし、適用する演算子を選択します。適用する前に、式は有効化されます。

属性またはメジャーの式フィルタを作成するには:

1. フィルタ・バーの「アクション」アイコンをクリックして、「式フィルタの追加」を選択します。

2. 「式フィルタ」パネルで式を作成します。詳細は、「式の作成について」を参照してください。

3. 「ラベル」フィールドに式の名前を入力します。

4. オプションで、「検証」をクリックして、構文が正しいかどうかを確認します。

5. 必要に応じて、エラーを修正します。

6. 「適用」をクリックします。キャンバスの可視化に式が適用されます。

7. フィルタ・パネル以外の場所をクリックすると、キャンバスに結果が表示されます。

式ビルダーを使用して計算を作成できますが、これは式フィルタの作成とは異なります。計算の作成の詳細は、「計算済データ要素の作成」を参照してください。

その他の方法によるデータの検索

可視化にフィルタを追加するときにデータの特定の側面にフォーカスを絞り込むこともできますが、データを調査するために他の様々な分析アクション(ドリル、ソート、選択など)を実行できます。このトピックで説明されている分析アクションを実行すると、自動的にフィルタが適用されます。

可視化のコンテンツを右クリックするときに実行できるいくつかの分析アクションを示します。

- 製品名のアルファベット順など、可視化の属性をソートするには、「ソート」を使用します。

- データ要素にドリルするには、「ドリル」を使用します。四半期内の週にドリルするなど、データ要素内の階層をドリルできます。複数のデータ要素を使用して非同期にドリルすることもできます。たとえば、ピボット表の列である2つの異なる年メンバーを選択し、そのメンバーにドリルして詳細を表示できます。

- 可視化内の特定の属性に直接ドリルするには、[属性名]へのドリルを使用します。

- 選択済メンバーのみを保持し、可視化およびリンクされた可視化から他のすべてのメンバーを削除するには、選択項目を保持を使用します。たとえば、特定の販売担当者によって生成された販売のみを保持できます。

- 可視化およびリンクされた可視化から選択済メンバーを除去するには、「選択済の除去」を使用します。たとえば、選択から東部地域と西部地域を削除できます。

- 最小値、最大値など、可視化に表示されている重要なファクトを強調表示するために参照線を追加するには、参照線または帯の追加を使用します。たとえば、最大売上額の可視化に参照線を追加できます。最小および最大売上額が売上軸のどこに位置するかをより明確に示すために、参照帯を追加することもできます。

注意:
可視化に参照帯を追加するには、右クリックして参照線の追加を選択し、「プロパティ」ダイアログを表示します。「分析」タブの「メソッド」フィールドで、「線」を帯に切り替えます。

式の作成について

式フィルタまたは計算で使用する式を作成できます。式フィルタと計算の両方に対して式ビルダーを使用します。式フィルタに対して作成する式はブール(つまり、trueまたはfalseに評価される式)である必要があります。計算用に作成する式にはこのような制限はありません。

注意:
式フィルタと計算の両方に対して式を作成しますが、最終結果は異なります。計算は、可視化に追加できる新規データ要素です。一方、式フィルタは、フィルタ・バーに表示されるのみで、データ要素として可視化に追加されることはありません。式フィルタは計算から作成されますが、計算は式フィルタから作成することはできません。詳細は、「計算済データ要素の作成」および「式フィルタの作成」を参照してください。

式は様々な方法で作成できます。

- 式ビルダーにテキストと関数を直接タイプして入力できます。

- 「データ要素」ペインからデータ要素を追加(ドラッグ・アンド・ドロップまたはダブルクリック)できます。

- 関数パネルから関数を追加(ドラッグ・アンド・ドロップまたはダブルクリック)できます。

式要素の詳細は、「式エディタのリファレンス」を参照してください。

計算済データ要素の作成

「計算の追加」ダイアログを使用して、新規データ要素(通常はメジャー)を作成し、可視化に追加できます。たとえば、「Profit」という新しいメジャーを作成できます。この新しいデータ要素には、「Revenue」および「Discount Amount」メジャーが関係している可能性があります。

計算を追加するには:

1. 次の2つの方法のどちらかで「計算の追加」ダイアログを起動します。

- 「データ要素」ペーンの下部にある「計算の追加」をクリックします。

- 「データ要素」ウィンドウで「マイ計算」フォルダを右クリックし、「計算の追加」を選択します。

2. 式ビルダーで、式を作成します。「式の作成について」を参照してください。
たとえば、「profit」という新しいメジャーを作成するために、次の式を作成します: "Sample Sales"."Base Facts"."Revenue"-"Sample Sales"."Base Facts"."Discount Amount"。

3. オプションで、「検証」をクリックします。

4. 「表示」 フィールドで、データ要素名を入力します。

5. 「保存」をクリックします。
新規データ要素が作成され、他のデータ要素の場合と同様に可視化で使用できます。たとえば、可視化ドロップ・ターゲットやフィルタで使用できます。

可視化間の相互作用方法の指定

可視化間の相互作用方法を指定できます。多くの場合、こうした相互作用はマスター詳細関係を伴います。

可視化の同期設定を使用して、キャンバス上の可視化の相互作用の方法を指定します。デフォルトでは、可視化は自動同期化にリンクされています。可視化の同期をオフにすれば、自動同期化に対する可視化のリンクを解除できます。

- 可視化の同期がオンの(選択されている)場合:

フィルタを作成するすべてのフィルタおよびアクション(「ドリル」、「選択済の保持」、「選択済の除去」)は、キャンバスのすべての可視化に適用されます。たとえば、複数の可視化がキャンバスにある場合に、1つの可視化にドリルインすると、対応するフィルタがフィルタ・バーに追加され、キャンバス内のすべての可視化に影響を与えます。

- 可視化の同期がオフの(選択されていない)場合:

- 「ドリル」または「選択済の保持」などの分析アクションは、アクションを適用した可視化のみに影響を与えます。このモードでは、各可視化の上の小さなフィルタ・バーにフィルタが表示されます。

- すべての可視化のコンテキスト・メニューから利用できる「マスターとして使用」,という追加オプションがあります。特定の可視化に対して「マスターとして使用」をオンにすると、それがキャンバスのマスター可視化になります。つまり、マスターでデータを選択すると、キャンバスの他のすべての可視化にフィルタが適用されます。

注意:
キャンバスごとに指定できるマスター可視化は、ゼロまたは1つです。

可視化がマスターとして設定されると、その名前の前に青いMの丸印が表示されます。

3 独自のデータの追加

ここでは、独自のデータを分析および検索する方法について説明します。

内容は次のとおりです。

- 外部ソースからのデータの追加の一般的なワークフロー

- 独自のデータの追加について

- 外部ソースの特性について

- 外部ソースからのデータの追加

- 追加したデータの融合

- 追加したデータのリフレッシュ

- 追加したデータの詳細の更新

- 追加したデータの共有の制御

- 追加したデータの除去

- 追加したデータの削除

- データ・ファイルの管理

外部ソースからのデータの追加の一般的なワークフロー

次に、外部ソースからのデータの追加の一般的なワークフローを示します。

タスク

説明

参照先

データの追加

外部ソースからデータを追加します。

外部ソースからのデータの追加

データの融合

外部ソースからのデータを既存のサブジェクト領域と融合します。

追加したデータの融合

データのリフレッシュ

外部ソースが更新されたことがわかっているときにデータをリフレッシュします。

追加したデータのリフレッシュ

外部ソースの共有の管理

追加したデータにどのユーザーがアクセスできるかを指定します。

追加したデータの共有の制御

データの除去

追加したデータを除去します。

追加したデータの除去

独自のデータの追加について

外部ソースからデータを簡単に追加できます。独自のデータの追加は「マッシュアップ」と呼ばれることもあります。

次の方法でデータを追加できます。

- 独自のデータを追加し、独立して分析します。
Visual Analyzer上の既存のデータ・モデルにデータを追加せずに、外部ソースからそのデータのみに基づいたプロジェクトを作成できます。

- 既存のサブジェクト領域に対する拡張機能として、独自のデータを追加します。
既存のサブジェクト領域に関連する外部ソースから、Visual Analyzerにデータをロードできます。Visual Analyzerにおいて外部の行およびサブジェクト領域行を適切に照合できるよう、共通の値を持つ列を識別する必要があります。通常は合計または平均が計算されるメジャー - 列が表に含まれる場合はファクトを追加し、表にメジャーが含まれない場合はディメンションを拡張できます。

注意:
複数の外部ソースをサブジェクト領域と照合することはできますが、外部ソースを別の外部ソースと照合することはできません。

製品、ブランド、販売員など、販売に関するデータを含むサブジェクト領域があるとします。サブジェクト領域にはない「ターゲット売上」売上高を含むスプレッドシート・ファイルがあります。スプレッドシートのターゲット売上値を含むサブジェクト領域から製品およびブランドの値を結合する可視化を作成します。データを追加するときに、スプレッドシートの製品およびブランド列をサブジェクト領域の列と照合し、ターゲット売上をメジャーとして追加します。一致により、スプレッドシートとサブジェクト領域が関連付けられます。この3つの列をキャンバスにドラッグすると、Visual Analyzerではこのデータが1つの統合システムの一部であるかのように扱われます。

プロジェクトにデータを追加する場合、プロジェクトは追加された列の名前およびデータ型を使用して、データの融合について最良の方法を推測します。その推測が適切でない場合、手動で調整できます。データ・モデリングは明示的ではなく暗黙的です。システムはユーザーに対しては機能しませんが、必要に応じて手動で調整できます。詳細は、「追加したデータの融合」を参照してください。

外部データ・ファイルを混在させる場合、Oracle Business Intelligenceで変更を加えていなくても、導入する列はデータ・モデルの一部であるかのように機能します。追加したデータは、Oracle Business Intelligence内に名前別に保存されます。データをプロジェクトに追加し、他のユーザーと共有できます。領域を保持する必要がある場合、データを削除できます。詳細は、「追加したデータの削除」を参照してください。

外部ソースの特性について

追加するデータ・ソースにはある種の特性が必要です。

データは、(Microsoft Office Open XMLワークブック・ファイルを示す)XLSX拡張子を持つMicrosoft Excelスプレッドシート・ファイルから取得され、最大サイズは50MBである必要があります。

注意:
Microsoft Excelファイルをデータ・ソースとしてアップロードする前に、データ指向方式で構造化する必要があります。これには、ディメンション属性のnull値の回避および集計行の削除が含まれます。また、1つのディメンションのすべての値が1つの列に置かれていることを確認してください。たとえば、1月に対して1つの列、2月に対して別の列、などの列を含めないでください。

データ・ソースは、属性を追加することでディメンションを拡張するか、またはメジャーおよびオプション属性を追加することでファクトを拡張します。外部データ・ソースに階層を定義することはできません。

属性を追加することで、ディメンションを拡張するソースには様々な基準が適用されます。

- 一致項目は1つのディメンションに対してのみ作成されます。

- 一致列の値のセットは、外部データ・ソースで一意である必要があります。たとえば、データ・ソースの郵便番号が一致する場合、外部ソースの郵便番号は一意である必要があります。

- 一致項目は1つの列または複合列にあります。1列の一致の例は、「製品キー」と「製品キー」の一致です。複合列の場合の例は、「会社」と「会社」、「ビジネス・ユニット」と「ビジネス・ユニット」の一致です。

- その他の列はすべて、属性である必要があります。

メジャーを追加するソースには様々な基準が適用されます。

- 一致項目は1つ以上のディメンションの間で作成されます。

- 一致列の値のセットは、外部データ・ソースで一意である必要はありません。たとえば、データ・ソースが、日付、顧客および製品が一致する売上のセットの場合、同じ日に1人の顧客に対して複数の製品の売上を設定できます。

- 一致項目は1つの列または複合列にあります。1列の一致の例は、「製品キー」と「製品キー」の一致です。複合列の場合の例は、「会社」と「会社」、「ビジネス・ユニット」と「ビジネス・ユニット」の一致です。

- メジャーを追加するデータ・ソースには属性を含めることができます。 これらの属性は外部メジャーとともにのみ使用可能であり、可視化のキュレートされたメジャーとともに使用することはできません。たとえば、新規事業の売上高を含むソースを追加する場合、これらの新規事業の売上は既存の時間ディメンションと一致させることのみ可能です。外部データには、この新規事業で販売された製品に関する情報も含まれます。 既存事業の売上と新規事業の売上を時間ごとに表示できますが、古い事業の収益を新規事業の製品で表示する、または新規事業の収益を古い事業の製品で表示することはできません。 新規事業の収益は、時間および新規事業の製品で表示されます。

プロジェクトまたは分析を保存する場合、そのプロジェクトまたは分析と使用される外部ソースの間で権限が同期されます。プロジェクトまたは分析を他のユーザーと共有する場合、外部ソースもその同じユーザーと共有されます。

データ・ソースと一致しない列をサブジェクト領域と混在させる影響に注意してください。たとえば、Product属性とOrders属性を含むサブジェクトがあるとします。データ・ソースの売上メジャーを使用して、その2つの属性を含むピボット表を作成します。売上メジャーを含むデータ・ソースには、サブジェクト領域のProduct属性と一致する「Product」列が含まれますが、データ・ソースには「Orders」列は含まれません。Orders属性のピボット表には売上データは表示されません。

外部ソースからのデータの追加

直接、独自の外部ソースをデータ・モデルを変更せずに本番レポート環境に導入できます。Visual Analyzerは、自動的に外部データをキュレートされた企業データに一致させます。

データを追加して既存のサブジェクト領域と融合することも、サブジェクト領域がない新規プロジェクトを作成して、外部ソースからのデータを含めることもできます。プロジェクトには、1つ以上の外部サブジェクト領域が指定された1つのサブジェクト領域を含めることも、1つの外部サブジェクト領域を含めることもできます。サブジェクト領域と外部サブジェクト領域には、別々の明確なアイコンが「データ・ソース」ペインに表示されるため区別しやすくなっています。詳細は、「外部ソースの特性について」を参照してください。

外部ソースからデータを追加するには:

1. Visual Analyzerで、プロジェクトを開く、またはプロジェクトを作成します。

2. 「データ・ソース」ペインで、「データ・ソースの追加」を選択します。

「データ・ソース」ペインの下部にある「データ・ソースの追加」リンクをクリックするか、ペインの任意の場所を右クリックして、「データ・ソースの追加」オプションを表示することもできます。

3. ソースの追加ダイアログで、「データ・ファイル」タブ(ファイルが保存済ストレージにある場合)を選択するか、「ファイルのアップロード」(ファイルがローカルに保存されている場合)をクリックします。

注意:
保存済ファイルを追加するように選択し、プロジェクトにサブジェクト領域がすでにある場合は、デフォルトですでに接続されている保存済ファイル・リストが表示されます。接続されていないソースを選択して追加することもできます。

4. 適切なファイルを選択し、「プロジェクトに追加」をクリックして、「ソースの追加」ダイアログを表示します。
「データ・ファイル」タブで保存済ファイルを選択した場合は、外部データ・ソースがプロジェクトに追加され、残りのステップをスキップできます。

5. 「ファイルのアップロード」ダイアログで、「ファイルの選択」をクリックし、ローカルに保存されているファイルを選択します。

6. ファイルに複数のシートが含まれている場合は、ロードするデータがあるシートを選択します。

7. 初めてソースをアップロードする場合は、ソース名および説明を編集してよりわかりやすいものにします。

8. データのサンプルを表示します。Visual Analyzerは、自動的に外部ソース内の列をデータ・モデル内の適切なアイテムに一致させます。メジャーや属性として列が追加される方法、またはサブジェクト領域の既存の列と照合される方法に注目してください。

9. 列を除外するには、列名にカーソルを合せてチェック・マークをクリックします。

注意:
使用不可で赤い情報記号マークが付いている列は無効であり、除外されます。記号にマウス・カーソルを合わせると、列が無効である理由がわかります。一般的に、列名に不正な文字(先頭の空白、後続のスペース、特殊文字)が含まれている、または列名が重複している場合に、発生します。

10. プロジェクトに追加をクリックし、データ・アソシエーションを受け入れます。データ・アソシエーションの手動編集の詳細は、「追加したデータの融合」を参照してください。

データ・モデルが拡張されて、追加したソースからのデータが含まれるようになります。

注意:
既存のサブジェクト領域とは独立して新規データセットをロードできます。つまり、Visual Analyzerのほとんどすべてのデータを分析できます。プロジェクト・ツールバーで「新規プロジェクト」をクリックします。ソースの追加ダイアログで、保存済ストレージから既存のファイルを選択するか、ローカル・ディスクからファイルをアップロードします。

追加したデータの融合

サブジェクト領域からのデータを含むプロジェクトがあり、データがそのサブジェクト領域を拡張する場合があります。この場合、プロジェクトにデータを追加した後、外部ソースからのデータをサブジェクト領域と融合できます。

たとえば、サブジェクト領域の属性を拡張する新しいディメンション、またはサブジェクト領域にすでに存在するメジャーとともに使用できる新しいファクトが外部ソースに含まれているとします。外部データからデータを追加すると、システムは追加されたデータに照合するデータを検索します。自動的に、共通の名前を共有し、サブジェクト領域内の属性と互換性のあるデータを持つ外部ディメンションを照合します。サブジェクト領域への外部ソースからのデータの融合を微調整することもできます。

追加したデータを融合するには:

1. 「外部ソースからのデータの追加」の説明に従い、データを追加します。

2. 「データ・ソース」ペインで、「ソース・ダイアグラム」をクリックします。

3. 外部ソースとサブジェクト領域を接続する線の横の数字をクリックして、「ソースの接続」ダイアログを表示します。

注意:
明示的にまったく一致しないアイテムが、システムにより照合されます。たとえば、Customer.Person_NameがEmployee.Nameと一致し、Employee.NameがSpouse.Given_Nameと一致します。図には、Customer.Person_NameとSpouse.Given_Nameの間の一致が示されます。つまり、CustomerとSpouseは、Employeeが付随していなくても、別のプロジェクトで使用できます。

4. ソースの接続ダイアログで、必要な変更を加えます。

a. 列の照合を変更するには、各列の名前をクリックして、外部データ・ソースから、またはサブジェクト領域.から別の列を選択します。

注意:
列が同じ名前で同じデータ型の場合、それらを一致する可能性があるものとして認識します。これをカスタマイズして、名前が同じでなくても明示的に選択して、1つの列が別の列と一致するように指定できます。選択できるのは、データ型が一致する列のみです。

b. 「別の照合の追加」をクリックして、外部ソースおよびサブジェクト領域から照合する列を選択します。

c. 初めてアップロードするメジャーの場合は、合計や平均などの集計タイプを指定します。
集計タイプの詳細は、「ファクト表のメジャーへの集計の指定」を参照してください。

d. 一致を削除するには、「X」をクリックします。

5. 「OK」をクリックして、外部ソースからの一致をサーバーのデータ・モデルに保存します。

追加したデータのリフレッシュ

データを追加した後にデータが変更された場合、ソースからデータをリフレッシュする必要があります。

以前に追加したデータをリフレッシュするには、新しいスプレッドシート・ファイルに元のファイルと同じ名前のシートが含まれていることを確認する必要があります。また、シートにはすでにサブジェクト領域と一致する同じ列が含まれている必要があります。

データ・ソースに新しいデータを追加し、そのデータ・ソースを既存のデータ・ソースと同じ名前に変更する場合、以前に追加したデータを完全に置換できます。既存のデータを上書きし、シート名または列が一致するかどうかは関係ないことを確認するように指示されます。

追加したデータをリフレッシュする手順は、次のとおりです。

1. 「データ・ソース」ペインまたは「サブジェクト領域」ペインで、リフレッシュするデータを右クリックします。

2. 「データのリロード」を選択します。

3. ダイアログで、新しいデータを含むソースを選択し、「開く」をクリックします。

4. リフレッシュするデータを確認し、「OK」をクリックします。

元のデータが新しいデータで上書きされます。可視化がリフレッシュされると、新しいデータはプロジェクトまたは分析の可視化に表示されます。

追加したデータの詳細の更新

データを追加した後、データのプロパティを検査して、説明や集計などの詳細を更新できます。

1. 「データ・ソース」ペインで、データを右クリックして、「検査」を選択します。

2. プロパティを検査し、必要に応じてデータの説明を更新します。

3. 「列」領域で、必要に応じて、列をメジャーや属性に変更するかどうかを指定します。メジャーの場合は、合計や平均などの集計タイプを指定します。
集計タイプの詳細は、「ファクト表のメジャーへの集計の指定」を参照してください。

4. 他のユーザーがデータを共有できるかどうかを指定するには、「追加したデータの共有の制御」を参照してください。

5. 「OK」をクリックして、変更をデータ・モデルに保存します。

追加したデータの共有の制御

データを追加した後は、データをアップロードした所有者のユーザーのみにデータが表示されます。所有者または適切な権限を持つ他のユーザーは、そのデータを、サーバー環境にアクセスできる他のユーザーがプロジェクトに即座に含めることができる共有リソースとして指定できます。外部データを共有できるユーザーを管理します。

外部データの共有を管理するには:

1. 「データ・ソース」ペインで、外部データ・ソースを右クリックして、「検査」を選択します。

2. 「権限」タブで、ユーザーまたはロールをダブルクリックしてアクセス権を付与します。
次の中から適切なアクセス・レベルを選択します: フル・コントロール、変更、読取り、アクセスなし。

3. 「権限」タブで、ユーザーまたはロールの横の「X」をクリックして、管理対象の権限の選択項目から削除します。

追加したデータの除去

外部ソースから追加したデータを除去できます。

データを除去すると、プロジェクトまたは分析から除去されます。このデータの除去は、「追加したデータの削除」で説明されているデータの削除とは異なります。
追加したデータを除去するには:

1. Visual Analyzerの「データ・ソース」ペインまたは「Oracle Business Intelligence」の「サブジェクト領域」ペインで、除去するデータを右クリックします。

2. 「プロジェクトから除去」または「分析から除去」を選択して、データ・ソース・リストからデータを除去します。

追加したデータの削除

スペースを解放する必要がある場合は、追加したデータを削除できます

削除すると、外部ソースが永続的に除去されます。 外部ソースのみを削除できます。プロジェクトまたは分析に含めたサブジェクト領域は削除できません。

このデータの削除は、「追加したデータの除去」で説明されているデータの除去とは異なります。

追加したデータを削除するには:

1. Visual Analyzerの「データ・ソース」ペインまたは「Oracle Business Intelligence」の「サブジェクト領域」ペインで、除去するデータを右クリックします。

2. 「削除」をクリックして、ストレージからデータを消去します。

注意:
データ・ソース・ページから外部データ・ソースを削除することもできます。詳細は、「データ・ファイルの管理」を参照してください。

データ・ファイルの管理

プロジェクトおよび分析のファイル・ベース・ソースを表示および削除できます。データ・ソース・ページを使用して、データ・ファイル内のプロパティおよび列の表示、集計タイプなどの列プロパティの変更、アップロード済データ・ソースに関する権限の設定および不要となったデータ・ファイルの削除を実行できます。またこのページでは、データセット割当ての追跡に役立つインジケータがページの下部に表示されます。

データ・ファイルを表示および管理するには

1. ホームページで、「データ・ソース」をクリックします。

2. データ・ソース・ページで、データ・ファイルをクリックして選択します。

3. 「アクション」をクリックし、「検査」を選択します。

4. データ・ファイル内の列を確認します。「データ・ソース」ダイアログの「概要」タブで、データ・ファイルの説明および列プロパティを変更できます。たとえば、「Product Number」列では、「集計」タイプを「最小」に変更できます。

5. オプションで、列をメジャーまたは属性のどちらとして処理するかを変更します。列がデータ・モデル内のメジャーまたは属性と一致する場合、列の処理方法は変更できません。一致の削除の詳細は、「追加したデータの融合」を参照してください。

6. 「OK」をクリックします。

注意:
「フル・コントロール」権限を持っている場合、他のユーザーに権限を付与し、データ・ファイルを削除できます。ただし、レポートのデータ・ソースであるデータ・ファイルは削除しないよう注意してください。「追加したデータの削除」を参照してください。

A 式エディタのリファレンス

ここでは、式エディタで使用できる式要素について説明します。

内容は次のとおりです。

- SQL演算子

- 条件式

- 関数

- 定数

- 型

SQL演算子

SQL演算子を使用して、式間の比較を指定します。

様々なタイプのSQL演算子を使用できます。

演算子

説明

BETWEEN

値が2つの境界値の間(境界値は含まない)にあるかどうかを判断します。次に例を示します。

"COSTS"."UNIT_COST" BETWEEN 100.0 AND 5000.0

条件を否定する場合は、BETWEENの前にNOTを付けることができます。

IN

値が値のセット内に存在するかどうかを判断します。次に例を示します。

"COSTS"."UNIT_COST" IN(200, 600, 'A')

IS NULL

値がnullかどうかを判断します。次に例を示します。

"PRODUCTS"."PROD_NAME" IS NULL

LIKE

値が文字列のすべてまたは一部と一致するかどうかを判断します。通常、ワイルドカード文字とともに使用して、ゼロ文字以上の任意の文字列(%)に一致するか、任意の単一の文字(_)と一致することを示します。次に例を示します。

"PRODUCTS"."PROD_NAME" LIKE 'prod%'

条件式

条件式を使用して、値を変換する式を作成します。

ここで説明する条件式は、ある形式から別の形式に値を変換する式を作成するための構築ブロックです。

注意:

- CASE文では、ANDの優先度がORよりも高くなります

- 文字列は一重引用符で囲む必要があります。

式

例

説明

CASE (If)

CASE

WHEN score-par < 0 THEN 'Under Par'

WHEN score-par = 0 THEN 'Par'

WHEN score-par = 1 THEN 'Bogey'

WHEN score-par = 2 THEN 'Double Bogey'

ELSE 'Triple Bogey or Worse'

END

各WHEN条件を評価し、条件を満たす場合は対応するTHEN式の値が割り当てられます。

一致するWHEN条件がない場合は、ELSE式に指定されているデフォルト値が割り当てられます。ELSE式が指定されていない場合は、ELSE NULLが自動的に追加されます。

CASE (Switch)

CASE Score-par

WHEN -5 THEN 'Birdie on Par 6'

WHEN -4 THEN 'Must be Tiger'

WHEN -3 THEN 'Three under par'

WHEN -2 THEN 'Two under par'

WHEN -1 THEN 'Birdie'

WHEN 0 THEN 'Par'

WHEN 1 THEN 'Bogey'

WHEN 2 THEN 'Double Bogey'

ELSE 'Triple Bogey or Worse'

END

CASE (Lookup)とも呼ばれます。最初の式の値が確認され、次にWHEN式が評価されます。最初の式がいずれかのWHEN式と一致する場合は、対応するTHEN式の値が割り当てられます。

どのWHEN式とも値が一致しない場合は、ELSE式に指定されているデフォルト値が割り当てられます。ELSE式が指定されていない場合は、ELSE NULLが自動的に追加されます。

最初の式が複数のWHEN句の式と一致する場合は、最初に一致した式のみが割り当てられます。

関数

式で使用できる関数には様々なタイプがあります。

内容は次のとおりです。

- 集計関数

- カレンダ関数

- 変換関数

- 表示関数

- 評価関数

- 算術関数

- 文字列関数

- システム関数

- 時系列関数

集計関数

集計関数は、複数の値に対して操作を実行しサマリー結果を作成します。

関数

例

説明

Avg

Avg(Sales)

数値のセットの平均(平均値)を計算します。

Bin

Bin(UnitPrice BY ProductName)

データ値を含むディメンション、ファクト表またはメジャーからのいずれかの数値属性を取り出し、それらを不連続な数のbinに置きます。この関数は、新しいディメンション属性として扱われ、集計、フィルタ、ドリルなどで使用されます。

Count

Count(Products)

null以外の値を含む項目の数を判別します。

First

First(Sales)

式引数のnull以外の最初の戻り値を選択します。First関数は、明示的に定義されたディメンションで指定される最も詳細なレベルで動作します。

Last

Last(Sales)

式のnull以外の最後の戻り値を選択します。

Max

Max(Revenue)

数値式引数に一致する行の最大値(最も高い数値)を計算します。

Median

Median(Sales)

数値式引数に一致する行のメジアン(中央)値を計算します。偶数行がある場合、メジアンは2つの中央行の平均です。通常、この関数はdouble値を返します。

Min

Min(Revenue)

数値式引数に一致する行の最小値(最も低い数値)を計算します。

StdDev

StdDev(Sales) StdDev(DISTINCT Sales)

値のセットの標準偏差を返します。通常、戻り型はdoubleです。

StdDev_Pop

StdDev_Pop(Sales) StdDev_Pop(DISTINCT Sales)

母分散と標準偏差の計算式を使用して、値のセットの標準偏差を返します。

Sum

Sum(Revenue)

数値式引数に一致するすべての値を加算して得られる合計を計算します。

カレンダ関数

カレンダ関数は、暦年に基づいてデータ型DATEおよびDATETIMEのデータを操作します。

関数

例

説明

Current_Date

Current_Date

現在の日付を戻します。

Current_Time

Current_Time(3)

たとえば、HH:MM:SS.SSSなど、指定された精度の桁数で現在の時刻を返します。

引数の指定がない場合は、デフォルトの精度を返します。

Current_TimeStamp

Current_TimeStamp(3)

指定された精度の桁数で現在の日付/タイムスタンプを返します。

DayName

DayName(Order_Date)

指定された日付式について、どの曜日かを示す名前を返します。

DayOfMonth

DayOfMonth(Order_Date)

指定された日付式について、1か月のうちのどの日付かを示す数値を返します。

DayOfWeek

DayOfWeek(Order_Date)

指定された日付式について、どの曜日かを示す1から7の数値を返します。たとえば、1は常に日曜に対応し、2は月曜に対応し、同様の要領で7を返す土曜まであります。

DayOfYear

DayOfYear(Order_Date)

指定された日付式について、年の通算日に対応する数字(1から366)を返します。

Day_Of_Quarter

Day_Of_Quarter(Order_Date)

指定された日付式について、四半期の通算日に対応する数字(1から92)を返します。

Hour

Hour(Order_Time)

指定された時刻式について、時に対応する数字(0から23)を返します。たとえば、0は午前12時に対応し、23は午後11時に対応します。

Minute

Minute(Order_Time)

指定された時刻式について、分に対応する数字(0から59)を返します。

Month

Month(Order_Time)

指定された日付式について、月に対応する数字(1から12)を返します。

MonthName

MonthName(Order_Time)

指定された日付式について、月の名前を返します。

Month_Of_Quarter

Month_Of_Quarter(Order_Date)

指定された日付式について、四半期の通算月に対応する数字(1から3)を返します。

Now

Now()

現在のタイムスタンプを返します。Now関数はCurrent_Timestamp関数と等価です。

Quater_Of_Year

Quarter_Of_Year(Order_Date)

指定された日付式について、年の四半期に対応する数字(1から4)を返します。

Second

Second(Order_Time)

指定された時刻式について、秒に対応する数字(0から59)を返します。

TimeStampAdd

TimeStampAdd(SQL_TSI_MONTH, 12,Time."Order Date")

指定された間隔の数をタイムスタンプに加算して、単一のタイムスタンプを返します。

間隔のオプションは、SQL_TSI_SECOND、SQL_TSI_MINUTE、SQL_TSI_HOUR、SQL_TSI_DAY、SQL_TSI_WEEK、SQL_TSI_MONTH、SQL_TSI_QUARTER、SQL_TSI_YEARです。

TimeStampDiff

TimeStampDiff(SQL_TSI_MONTH, Time."Order Date",CURRENT_DATE)

2つのタイムスタンプ間の指定された間隔の合計数を返します。

TimeStampAddと同じ間隔を使用します。

Week_Of_Quarter

Week_Of_Quarter(Order_Date)

指定された日付式について、四半期の通算週に対応する数字(1から13)を返します。

Week_Of_Year

Week_Of_Year(Order_Date)

指定された日付式について、年の通算週に対応する数字(1から53)を返します。

Year

Year(Order_Date)

指定された日付式の年を返します。

変換関数

変換関数は、ある形式から別の形式に値を変換します。

関数

例

説明

Cast

Cast(hiredate AS CHAR(40)) FROM employee

式またはnullリテラルのデータ型を別のデータ型に変更します。たとえば、customer_name (CharまたはVarcharのデータ型)またはbirthdate(日時リテラル)をキャストできます。

日付データ型に変更する場合は、Castを使用します。ToDateは使用しないでください。

IfNull

IfNull(Sales, 0)

ある式がnull値と評価されるかどうかをテストし、評価された場合は、指定された値をその式に割り当てます。

IndexCol

SELECT IndexCol(VALUEOF (NQ_SESSION.GEOGRAPHY_LEVEL), Country, State, City), Revenue FROM Sales

外部情報を使用して、サインイン・ユーザーが表示するのに適切な列を戻します。

NullIf

SELECT e.last_name, NULLIF(e.job_id, j.job_id) "Old Job ID" FROM employees e, job_history j WHERE e.employee_id = j.employee_id ORDER BY last_name, "Old Job ID";

2つの式を比較します。同じである場合は、NULLを戻します。それらが等しくない場合、最初の式が戻されます。最初の式には、リテラルのNULLを指定できません。

To_DateTime

SELECT To_DateTime ('2009-03-0301:01:00', 'yyyy-mm-dd hh:mi:ss') FROM sales

日時書式の文字列リテラルを日時データ型に変換します。

表示関数

表示関数は、問合せの結果セットを操作します。

関数

例

説明

BottomN

BottomN(Sales, 10)

最低から最高にランク付けされた式のn番目に下位の値を返します。

Filter

Filter(Sales USING Product = 'widgit')

特定の事前集計済フィルタを使用して式を計算します。

Mavg

Mavg(Sales, 10)

現在の行を含めて、結果セットのデータの最後のn行の移動平均を計算します。

Msum

SELECT Month, Revenue, Msum(Revenue, 3) as 3_MO_SUM FROM Sales

現在の行を含めて、データの最後のn行の移動合計を計算します。

最初の行の合計は、最初の行の数値式と同じです。2番目の行の合計は、最初の2つの行のデータ合計を取得することで計算され、同様に続いて実行されます。n番目の行に到達すると、合計は最後のn行のデータに基づいて計算されます。

NTile

Ntile(Sales, 100)

ユーザー指定範囲内での値のランクを決定します。範囲内のランクを示す整数が返されます。この例では、1から100までの範囲(最低がsale = 1で最高がsale = 100)を示しています。

Percentile

Percentile(Sales)

数値式引数に一致する各値のパーセント・ランクを計算します。パーセンタイル・ランクの範囲は、0(1番目のパーセンタイル)から1(100番目のパーセンタイル)です。

Rank

Rank(Sales)

数値式引数に一致する各値のランクを計算します。最も高い数にはランク1が割り当てられ、次に続くランクには2、3、4などの連続した整数が割り当てられます。ある値が等しい場合、同じランクが割り当てられます(例: 1、1、1、4、5、5、7...)。

Rcount

SELECT month, profit, Rcount(profit) FROM sales WHERE profit > 200

入力として一連のレコードを取得して、見つかったレコード数をカウントします。

Rmax

SELECT month, profit, Rmax(profit) FROM sales

入力として一連のレコードを取得して、そこまでに処理されたレコードに基づいて最大値を表示します。指定するデータ型はソートできるデータ型である必要があります。

Rmin

SELECT month, profit, Rmin(profit) FROM sales

入力として一連のレコードを取得して、そこまでに処理されたレコードに基づいて最小値を表示します。指定するデータ型はソートできるデータ型である必要があります。

Rsum

SELECT month, revenue, Rsum(revenue) as RUNNING_SUM FROM sales

そこまでに処理されたレコードに基づいて累計を計算します。

最初の行の合計は、最初の行の数値式と同じです。2番目の行の合計は、最初の2つの行のデータ合計を取得することで計算され、同様に続いて実行されます。

TopN

TopN(Sales, 10)

最高から最低にランク付けされた式のn番目に上位の値を返します。

評価関数

評価関数は、式を渡して高度な計算を取得するために使用できるデータベース関数です。

埋込みデータベース関数には、1つ以上の列が必要になる場合があります。これらの列は、関数内で%1 ... %Nによって参照されます。実際の列は、関数の後にリストする必要があります。

関数

例

説明

Evaluate

SELECT EVALUATE('instr(%1, %2)', address, 'Foster City') FROM employees

パラメータとして(オプションで)参照列を使用する、指定されたデータベース関数をデータベースに渡して評価します。

Evaluate_Aggr

EVALUATE_AGGR('REGR_SLOPE(%1, %2)', sales.quantity, market.marketkey)

パラメータとして(オプションで)参照列を使用する、指定されたデータベース関数をデータベースに渡して評価します。この関数は、GROUP BY句を使用する集計関数を対象としています。

算術関数

ここで説明する算術関数では、数学的な操作を実行します。

関数

例

説明

Abs

Abs(Profit)

数値式の絶対値を計算します。

Acos

Acos(1)

数値式のアークコサインを計算します。

Asin

Asin(1)

数値式のアークサインを計算します。

Atan

Atan(1)

数値式のアークタンジェントを計算します。

Atan2

Atan2(1, 2)

y/xのアーク・タンジェントを計算します。ここでyは最初の数値式、xは2番目の数値式です。

Ceiling

Ceiling(Profit)

整数以外の数値式を最も近い整数に切り上げます。数式が整数に評価される場合、CEILING関数はその整数を返します。

Cos

Cos(1)

数値式のコサインを計算します。

Cot

Cot(1)

数値式のコタンジェントを計算します。

Degrees

Degrees(1)

式をラジアンから次数に変換します。

Exp

Exp(4)

値を指定された値でべき乗します。

ExtractBit

Int ExtractBit(1, 5)

整数内の特定の位置にあるビットを取得します。そのビットに対応する0か1の整数が返されます。

Floor

Floor(Profit)

整数以外の数値式を最も近い整数に切り下げます。数式が整数に評価される場合、FLOOR関数はその整数を返します。

Log

Log(1)

式の自然対数を計算します。

Log10

Log10(1)

式の十進法の対数を計算します。

Mod

Mod(10, 3)

最初の数値式を2番目の数値式で除算し、商の剰余を返します。

Pi

Pi()

PIの定数値を戻します。

Power

Power(Profit, 2)

最初の数値式を使用して、これを2番目の数値式で指定された累乗にします。

Radians

Radians(30)

式を次数からラジアンに変換します。

Rand

Rand()

0から1の擬似乱数を返します。

RandFromSeed

Rand(2)

シード値に基づいた擬似乱数を返します。特定のシード値に対して、乱数の同一のセットが生成されます。

Round

Round(2.166000, 2)

数値式をn桁の精度で丸めます。

Sign

Sign(Profit)

この関数では、次のように値が返されます。

- 数値式が正数に評価される場合は、1

- 数値式が負数に評価される場合は、-1

- 数値式がゼロに評価される場合は、0

Sin

Sin(1)

数値式のサインを計算します。

Sqrt

Sqrt(7)

数値式引数の平方根を計算します。数式は、負数でない数値に評価される必要があります。

Tan

Tan(1)

数値式のタンジェントを計算します。

Truncate

Truncate(45.12345, 2)

小数部分を切り捨て、小数点から指定した数の桁数を返します。

文字列関数

文字列関数は様々な文字操作を実行します。これらは文字列に対して動作します。

関数

例

説明

Ascii

Ascii('a')

シングル・キャラクタ文字列を、0から255までの対応するASCIIコードに変換します。文字式が複数の文字に評価される場合は、式の最初の文字に対応するASCIIコードが返されます。

Bit_Length

Bit_Length('abcdef')

指定した文字列の長さをビット単位で返します。各Unicode文字の長さは2バイトです(16ビットに相当)。

Char

Char(35)

0から255の間の数値を対応するASCIIコードの文字値に変換します。

Char_Length

Char_Length(Customer_Name)

指定した文字列の長さを文字数で返します。先頭と末尾の空白は、文字列の長さとして計算されません。

Concat

SELECT DISTINCT Concat ('abc', 'def') FROM employee

2つの文字列を連結します。

Insert

SELECT Insert('123456', 2, 3, 'abcd') FROM table

指定した文字列を別の文字列の指定した場所に挿入します。

Left

SELECT Left('123456', 3) FROM table

文字列の左側から、指定された文字数を返します。

Length

Length(Customer_Name)

指定した文字列の長さを文字数で返します。末尾の空白文字を除いた長さが返されます。

Locate

Locate('d' 'abcdef')

別の文字列での文字列の数値位置を返します。文字列が検索される文字列で見つからない場合、関数は値0を返します。

LocateN

Locate('d' 'abcdef', 3)

Locateと同様に、別の文字列での文字列の数値位置を返します。LocateNには、検索の開始位置を指定できる整数の引数が含まれます。

Lower

Lower(Customer_Name)

文字列を小文字に変換します。

Octet_Length

Octet_Length('abcdef')

指定した文字列のバイト数を返します。

Position

Position('d', 'abcdef')

文字式でのstrExpr1の数値位置を返します。strExpr1が見つからない場合、関数は0を返します。

Repeat

Repeat('abc', 4)

指定した式をn回繰り返します。

Replace

Replace('abcd1234', '123', 'zz')

指定した文字式の1つ以上の文字を、別の1つ以上の文字で置換します。

Right

SELECT Right('123456', 3) FROM table

文字列の右側から、指定した数の文字を返します。

Space

Space(2)

空白を挿入します。

Substring

Substring('abcdef' FROM 2)

固定文字数から元の文字列の新しい文字列を作成します。

SubstringN

Substring('abcdef' FROM 2 FOR 3)

Substringと同様に、固定文字数から元の文字列の新しい文字列を作成します。

SubstringNには、新しい文字列の長さを文字数で指定できる整数の引数が含まれます。

TrimBoth

Trim(BOTH '_' FROM '_abcdef_')

文字列から指定した先頭および末尾の文字列を削除します。

TrimLeading

Trim(LEADING '_' FROM '_abcdef')

文字列から指定した先頭の文字列を削除します。

TrimTrailing

Trim(TRAILING '_' FROM 'abcdef_')

文字列から指定した末尾の文字列を削除します。

Upper

Upper(Customer_Name)

文字列を大文字に変換します。

システム関数

USERシステム関数は、セッションに関連する値を返します。

サインインしたユーザーのユーザー名を返します。

時系列関数

時系列関数は、時間ディメンションを操作する集計関数です。

時間ディメンションのメンバーは、関数のレベル以下である必要があります。そのため、特定のレベル以下のメンバーを一意に識別する1つ以上の列を問合せに投影する必要があります。

関数

例

説明

Ago

SELECT Year_ID, Ago(sales, year, 1)

現在の時間から過去の指定された期間までメジャーの集計値を計算します。たとえば、AGOを使用すると、現四半期の各月の売上および対応する1つ前の四半期の売上を生成できます。

Periodrolling

SELECT Month_ID, Periodrolling (monthly_sales, -1, 1)

x単位の時間から始まり、現在の時刻からy単位の時間で終わる期間のメジャーの合計を計算します。たとえば、PERIODROLLINGを使用して、現在の四半期前の四半期で始まり、現在の四半期後の四半期で終わる期間の売上を計算できます。

ToDate

SELECT Year_ID, Month_ID, ToDate (sales, year)

指定された期間の最初から現在の表示時刻までのメジャーを集計します。たとえば、この関数を使用すると、過去1年間の売上を計算できます。

定数

式で定数を使用できます。

使用可能な定数は、Date、TimeおよびTimestampです。

定数

例

説明

Date

DATE [2014-04-09]

特定の日付を挿入します。

Time

TIME [12:00:00]

特定の時間を挿入します。

TimeStamp

TIMESTAMP [2014-04-09 12:00:00]

特定のタイムスタンプを挿入します。

型

式では、CHAR、INT、NUMERICなどのデータ型を使用できます。

たとえば、式またはnullリテラルのデータ型を別のデータ型に変更するCAST式を作成する場合は、型を使用します。

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