Oracle® Fusion Middleware

Oracle Data Visualizationユーザーズ・ガイド

12c (12.2.1.2.0)

E82971-01(原本部品番号:E77716-01)

2016年10月

Oracle Fusion Middleware Oracle Data Visualizationユーザーズ・ガイド、12c (12.2.1.2.0)

E82971-01

Copyright © 2015, 2016, Oracle and/or its affiliates  All rights reserved.

原本主著者: Stefanie Rhone

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

- ドキュメントのアクセシビリティについて

- 関連リソース

- 表記規則

Oracle Data Visualizationユーザー向けの新機能

- Oracle BI EE 12c(12.2.1)の新機能

- Oracle BI EE 12c(12.2.1.1)の新機能

- Oracle BI EE 12c(12.2.1.2)の新機能

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

- 可視化でのデータのソート

- 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

- 色の使用

- プロジェクトへの色の適用

- 可視化の色の設定

- 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

- フィルタとフィルタ・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

- フィルタ・パネルの移動

- 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

- ストーリの作成

- インサイトの取得

- ストーリの形成

- ストーリの共有

- オーサリングなしでのデータの検索

- 相互作用の使用のみによるデータの調査

- 合理化されたコンテンツの表示

- モバイル・デバイスでのデータの検索

- タブレットで表示される内容

- 携帯電話で表示される内容

3 独自のデータの追加

- データ・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

- データ・ソースについて

- データ・ソースとしてのスプレッドシートの追加について

- Oracle Applicationsデータ・ソースへの接続

- Oracle Applicationsの接続の作成

- Oracle Applicationsの接続からのデータ・ソースの構成

- Oracle Applicationsの接続の編集

- Oracle Applicationsの接続の削除

- データベース・データ・ソースへの接続

- データベース接続の作成

- データベースからのデータ・ソースの構成

- データベース接続の編集

- データベース接続の削除

- データ・ソースからのデータの追加

- ファイル・ベースのデータの追加

- Oracle Applicationsのデータの追加

- データベースのデータの追加

- アップロード済データ・ソースの変更

- 追加したデータの融合

- データ・ブレンドの変更

- 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

- データ・ソースの削除

- データ・ソースの管理

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

- 分析関数

- 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。

ドキュメントのアクセシビリティについて

Oracleのアクセシビリティへの取り組みについては、Oracle Accessibility ProgramのWebサイト(http://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=docacc)にアクセスしてください。

Oracleサポートへのアクセス

サポートを購入したオラクル社のお客様は、My Oracle Supportを介して電子的なサポートにアクセスできます。詳細は、http://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=info、聴覚に障害があるお客様はhttp://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=trsを参照してください。

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。

Oracle Data Visualizationユーザー向けの新機能

アプリケーションに加えられた最新の機能について説明します。

ここでは、次のトピックについて説明します。

- Oracle BI EE 12c(12.2.1)の新機能

- Oracle BI EE 12c(12.2.1.1)の新機能

- Oracle BI EE 12c(12.2.1.2)の新機能

Oracle BI EE 12c(12.2.1)の新機能

このトピックでは、Oracle Data Visualizationの新機能について説明します。新しい機能は次のとおりです。

- Oracle Applicationsのデータの可視化

- アップロード済データ・ソースの変更

- 機能強化された新しい可視化タイプの使用

- 色スキームのカスタマイズ

- プロジェクトのフィルタ・パネルの移動

- データ・ラングリング — アップロード後のデータ・ソースの更新

- 読取り専用での他のユーザーとのレポートの共有

- データ視覚化を表示する新しい方法

Oracle Applicationsのデータの可視化

既存のOracleアプリケーションの分析および論理SQL文をプロジェクトのデータ・ソースとして使用できます。Oracle Applicationsのデータ・ソースへの接続を参照してください。

アップロード済データ・ソースの変更

アップロードされたデータ・ソースを変更できます(列の編集、プロジェクトで使用する新しい列の作成を含む)。アップロード済データ・ソースの変更を参照してください。

機能強化された新しい可視化タイプの使用

ドーナッツ・グラフを使用してデータを可視化し、トレンド線を使用してデータ系列を表示します。タイル、イメージおよびテキスト・ボックスのURLやインサイトにリンクし、Chrome for WindowsまたはAndroidを使用して説明を記述することもできます。可視化プロパティの調整を参照してください。

色スキームのカスタマイズ

カスタム色パレットを作成し、特定の方法でデータ要素に色を適用します。色の使用を参照してください。

プロジェクトのフィルタ・パネルの移動

フィルタ・パネルをデタッチおよび再添付して、可視化でデータを探索するためのキャンバスの領域を増やします。フィルタ・パネルの移動を参照してください。

データ・ラングリング — アップロード後のデータ・ソースの更新

既存のデータ・ソースを更新します(列の編集、プロジェクトで使用する新しい列の作成を含む)。アップロード済データ・ソースの変更を参照してください。

読取り専用での他のユーザーとのレポートの共有

他のユーザーにレポートへの制限されたアクセスを付与します。データの漏洩を心配することなく、他のユーザーが可視化を表示および操作できるようにします。相互作用の使用のみによるデータの調査を参照してください。

データ視覚化を表示する新しい方法

次の可視化が追加されました。

ドーナッツ・グラフ – 円グラフに似ています

タイル・ビュー – パフォーマンス・タイルにはデータの洗練された分析が表示されます

テキスト・ボックス – テキストを使用してデータに注釈を加えます

可視化タイプの変更を参照してください。

Oracle BI EE 12c(12.2.1.1)の新機能

このトピックでは、Oracle Data Visualizationの新機能について説明します。新しい機能は次のとおりです。

- データベースのデータの可視化

- アップロードするデータ・ファイルのサイズ

- データ・ブレンドの変更

データベースのデータの可視化

データベースのデータをプロジェクトのデータ・ソースとして使用できます。データベース・データ・ソースへの接続を参照してください。

アップロードするデータ・ファイルのサイズ

最大50 MBのサイズのデータ・ファイルをアップロードできるようになりました。データ・ソースとしてのスプレッドシートの追加についてを参照してください。

データ・ブレンドの変更

システムが2つのデータ・ソースからのデータを自動的に融合する方法を変更できます。データ・ブレンドの変更を参照してください。

Oracle BI EE 12c(12.2.1.2)の新機能

このリリースでは、Oracle Data Visualizationの新機能はありません。

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。

Video

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

- 可視化でのデータのソート

- 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

- 色の使用

- 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

- ストーリの作成

- オーサリングなしでのデータの検索

- モバイル・デバイスでのデータの検索

コンテンツを検索するための一般的なワークフロー

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

プロジェクトでデータの検索を開始する前に、その情報のデータ・ソースを選択する必要があります。サブジェクト領域、Oracle Applications、データベースまたはアップロード済データ・ファイルをデータ・ソースとして選択できます。

たとえば、地域別の製品売上を検索する場合は、Sample Sales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. 「データ・ソースの追加」ダイアログで、可視化するデータが含まれている対象となるサブジェクト領域またはデータ・ソースを選択します。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。
詳細は、「データ・ソースからのデータの追加」を参照してください。

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、「データ要素」ペインで右クリックし、「データ・ソースの追加」リンクをクリックします。複数のデータ・ソースをプロジェクトに追加する場合は、それらを照合する必要があります。システムによってそれらが自動的に照合される場合もありますが、「ソース・ダイアグラム」オプションを使用して手動で照合する必要がある場合もあります。データ・ソースを照合しない場合、追加したデータ・ソースは「データ要素」ペインに表示されませんが、「データ・ソース」ペインには表示されます。データ・ソースを照合する方法の詳細は、追加したデータの融合を参照してください。

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。

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。

- 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。

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。

可視化でのデータのソート

可視化において大量のデータを使用しており、データの表示を最適化するためにソートが必要になる場合があります。

可視化においてデータをソートするには:

1. 「探索」ペインで、ソートするデータ要素をクリックします。

2. 「ソート」を選択します。

3. 「AからZ」や「低から高」などのソート・オプションを選択します。使用可能なソート・オプションは、ソートしているデータ要素に基づきます。

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。

タイプや目的で可視化タイプを検索することもできます。たとえば、円グラフやドーナツ・グラフなどの割合の比較に使用する可視化タイプを検索できます。

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、軸ラベルの変更またはURLリンクの追加などの調整は必要になる場合があります。

可視化プロパティを調整するには:

- アクティブな可視化ツールバーで、「メニュー」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。

編集できるプロパティは、処理している可視化のタイプに応じて異なります。

- 可視化プロパティを調整する:

「プロパティ」タブ

説明

分析

可視化に含まれているメジャーの最小値や最大値で表示する、参照線、トレンド線および範囲を追加します。

軸

横値軸ラベルと縦値軸ラベル、および軸開始値と軸終了値を設定します。

エッジ・ラベル

行合計や列合計を表示や非表示にし、ラベル・テキストを折返します。

一般

タイトルを書式設定し、凡例を配置して説明をカスタマイズします。

アクション

タイル、イメージおよびテキスト・ボックスの可視化に関するインサイトへのURLまたはリンクを追加します。
WindowsやAndroid向けのChromeを使用している場合は、「説明」テキスト・フィールドに、音声での説明の記録に使用できる「音声入力」ボタン(マイクロホン)が表示されます。

スタイル

テキストの可視化のための背景色と境界色を設定します。

値

合計や平均などの集計メソッド、およびパーセントや通貨などの数値書式設定を含めた、データ値表示オプションを指定します。

色の使用

ここでは、プロジェクト内と可視化での色の使用について説明します。

内容は次のとおりです。

- プロジェクトへの色の適用

- 可視化の色の設定

プロジェクトへの色の適用

色を使用して、キャンバス上で可視化をよりダイナミックに表示できます。たとえば、一連のメジャー(「Sales」と「Costs」)や一連の属性値(「2015」と「2016」)に色を付けることができます。

可視化には、メジャーや属性セットを含むことができる、色ドロップ・ターゲットもあります。メジャーに色を付ける場合は、連続する色設定が使用され、メジャーの色の明るさはメジャー値に基づきます。属性に色を付ける場合は、系列の色設定が使用され、系列内の各属性値に1色が割り当てられます。デフォルトでは、色は現在のパレットに基づいて自動で割り当てられますが、系列色はカスタマイズすることもできます。

プロジェクトに色を適用するには:

- プロジェクト全体に色を適用するには、ツールバーの「キャンバス設定」ボタンをクリックしてから、「プロジェクト・プロパティ」を選択します。使用する色系列を選択するか、新しいカスタム色パレットを作成します。

色は連続で適用され、各メジャーに固有の色が付けられます。各メジャーに1色が割り当てられ、その色割当は、ユーザーがそのプロジェクトで作業している間は維持されます。

- 高コントラストな連続する色設定を適用するには、プロジェクト・ツールバーで「キャンバス設定」をクリックし、「プロジェクト・プロパティ」を選択してから、「自動」リンクをクリックし、「高コントラスト」を選択します。

高コントラストにより、人間の視覚に基づく最適な色描写が可能になります。たとえば、メジャーを使用して、基本色より明るい影や暗い影でデータ・ポイントに色を付けることができます。

- カスタム・パレットを作成するには、プロジェクト・ツールバーで「キャンバス設定」をクリックし、「プロジェクト・プロパティ」を選択してから、「デフォルト」リンクをクリックし、「パレットの追加」を選択します。「パレットの追加」ダイアログで、パレットを設定し、それをアクティブ化します。

- すべての色をプロジェクトのデフォルトにリセットするには、プロジェクト・ツールバーの「キャンバス設定」をクリックしてから、「色のリセット」を選択します。これにより、それまでに行ったすべての色管理変更がオーバーライドされます。

注意:
プロジェクト・ツールバーの「元に戻す」ボタンと「やり直し」ボタンを使用して、前に戻ることや先に進んで色を付けることもできます。詳細は、編集を元に戻すおよびやり直しを参照してください。

可視化の色の設定

キャンバス内の特定の可視化に色を使用できます。系列色設定およびデータ・ポイント色設定は、プロジェクト内のすべての可視化にわたり共有されます。そのため、1つの可視化において系列色やデータ・ポイント色を変更した場合、これは他の可視化での色に影響する可能性があります。

可視化での色を設定するには:

- 可視化での属性とメジャーへの色割当を管理するには、可視化を右クリックしてから、「色」、「色割当の管理」の順に選択します。

次に、系列色をリセットするか、別の色パレットを系列で選択できます。「系列色のリセット」をクリックした場合は、可視化が再度レンダリングされ、可視化での現在のデータ要素色のみがリセットされます。

- 特定の可視化において属性とメジャーに対する系列色およびデータ・ポイント色のオーバーライドをリセットするには、可視化を右クリックしてから、「色」、「可視化色のリセット」の順に選択します。

注意:
プロジェクト内のすべての可視化に対して系列色およびデータ・ポイント色のオーバーライドをリセットすることもできます。プロジェクトへの色の適用を参照してください。

- 可視化においてデータ・ポイントで色を設定するには、可視化を右クリックしてから、「色」、「データ・ポイント(HomeView)」の順に選択します。これはホーム・ビュー値であり、色はその可視化での系列に適用されます。

注意:
色管理ツールは、タイル以外のすべての可視化タイプに適用されます。

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。

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。

プロジェクトを最後に保存した後に行っ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、「保存済に戻す」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

- フィルタ・パネルの移動

- 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

フィルタにより、可視化において表示されるデータの量を減らし、キャンバス内のすべての可視化に対してデータ・セットを決定します。

様々なフィルタ設定を使用して、簡単にデータ・フィルタ要素を検索できます。リスト・フィルタの場合は、大/小文字を区別した検索、およびパターン(ワイルドカード)検索を使用できます。パターン一致検索では、*文字と?文字を使用します。「\*」を使用すると、テキスト内の*文字が検索されます。

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。

フィルタとフィルタ・タイプについて

フィルタにより、ビジュアライゼーション、キャンバスおよびプロジェクトに表示されるデータの量が減ります。使用できるフィルタのタイプには、「範囲」、「リスト」、「日付」および「式」があります。

フィルタ・タイプは、フィルタとして選択したデータ要素に基づいて自動的に決定されます。

- 範囲フィルタは、数値データ型であり「集計ルール」が「なし」以外に設定されているデータ要素に対して生成されます。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。あるいは、連続する値の範囲を(含むのではなく)除外する範囲フィルタを作成できます。こうした排他的フィルタでは、2つの連続しない範囲(例: $100,000未満または$500,000超の売上)にデータが限定されます。「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、テキスト・データ型および集計不可の数値データ型であるデータ要素に適用されます。「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するか、指定範囲内の日付を除外するための日付範囲フィルタを使用できます。「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、SQL式を使用してより複雑なフィルタを定義できます。「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

デフォルトでは、フィルタ・バーおよびフィルタ・ドロップ・ターゲットのフィルタは自動的に適用されます。ただし、フィルタを手動で適用する場合は、この動作をオフにすることができます。

「自動適用フィルタ」が選択されている場合は、フィルタ・バーまたはフィルタ・ドロップ・ターゲットで選択した内容がビジュアライゼーションにすぐに適用されます。「自動適用フィルタ」がオフ(未選択)の場合、フィルタ・バーまたはフィルタ・ドロップで選択する内容は、「リスト・フィルタ」パネルの「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。

自動適用をオフにするには、フィルタ・バーに移動し、「アクション」をクリックしてから、「自動適用フィルタ」を選択します。

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。

- 「フィルタ」バーで、「フィルタの追加」(プラス記号)をクリックしてデータ要素ダイアログを表示してから、データ要素をクリックしてそれを追加します。

- 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。

フィルタ・パネルの移動

フィルタ・バーからキャンバスの別の位置にフィルタ・パネルを移動できます。

フィルタ・バー内のフィルタを展開すると、フィルタ処理しているビジュアライゼーションの表示が遮られる場合があります。パネルを移動することで、フィルタ・セレクタを縮小して再度開くことなく、フィルタ値を容易に指定できます。

- フィルタ・バーからフィルタ・パネルをデタッチするには、カーソルをハサミに変わるまでフィルタ・パネルの上部にあわせてから、フィルタ・パネルをクリックしてパネルをデタッチし、キャンバス上の別の場所にそれをドラッグします。

- パネルをフィルタ・バーに再添付するには、パネル再添付アイコンをクリックします。

範囲フィルタの適用

範囲フィルタは、数値データ型であり「集計ルール」が「なし」以外に設定されているデータ要素に対して使用されます。

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。あるいは、連続する値の範囲を(含むのではなく)除外する範囲フィルタを作成できます。こうした排他的フィルタでは、2つの連続しない範囲(例: $100,000未満または$500,000超の売上)にデータが限定されます。

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。
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. フィルタの外側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・フィルタは、テキスト・データ型および集計不可の数値データ型であるデータ要素に適用されます。リスト・フィルタを追加した後で、それに含まれたり除外されている選択済メンバーを変更できます。

リスト・フィルタを使用するには:

1. 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. 含めるメンバーを見つけてクリックし、「選択項目」リストに追加します。含めるメンバーを見つけるには、次の2つの方法があります:

- メンバーのリストをスクロールします。

- メンバーを検索します。検索にはワイルドカード(*および?)を使用できます。

4. オプションにより、「選択項目」リストで、メンバーをクリックしてリストから除去できます。

5. オプションにより、「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、メンバーをフィルタで除外しても選択リストからは除去されません。

6. オプションで、「選択項目」リスト内で上部のアクション・アイコンをクリックし、「選択項目を除外する」を選択して選択リストのメンバーを除外できます。

7. 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。

8. フィルタ・パネルの外側をクリックして閉じます。

9. 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。

10. 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

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するか、指定範囲内の日付を除外するための日付範囲フィルタを使用できます。

日付フィルタを使用するには:

1. 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」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

式フィルタでは、SQL式を使用してより複雑なフィルタを定義できます。式フィルタでは、ゼロ個以上のデータ要素を参照できます。

たとえば、"Sample Sales"."Base Facts"."Revenue" < "Sample Sales"."Base Facts"."Target Revenue"という式フィルタを作成できます。このフィルタを適用すると、売上目標が達成され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。データ要素を式ビルダーにドラッグ・アンド・ドロップして、適用する演算子を選択できます。適用する前に、式は有効化されます。

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」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. 「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. 式フィルタが有効である場合は、「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。

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。表ビューを操作している場合、システムは常に左側の列を最初にソートします。特定の値が左側の列に表示されている場合、中央の列をソートできないことがあります。たとえば、左側の列が「Product」で、中央の列が「Product Type」である場合、「Product Type」列はソートできません。この問題を回避するには、列の位置を入れ替えてソートを再試行します。

- 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。詳細は、可視化プロパティの調整を参照してください。

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。可視化の同期の選択を解除すると、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。

ストーリの作成

ここでは、インサイトの取得、それらのストーリへのグループ化、および他のユーザーとの共有の方法について説明します。

内容は次のとおりです。

- インサイトの取得

- ストーリの形成

- ストーリの共有

インサイトの取得

可視化においてデータを掘り下げて調べる場合は、インサイト内で主要情報を取得できます。インサイトは、他のユーザーとそれらを共有する準備が整うまでに、必要に応じて何度でも変更して洗練させることができます。

インサイトは、可視化において表示される情報のスナップショットを取ることができ、データを使用しながら理解できた瞬間を思い出すために役立ちます。インサイトはストーリの形で共有できますが、そのようにする必要性はありません。それらは、理解できた瞬間の単なる個人用リストとして残し、ことによっては、後でそのリストに戻って、さらに調査することができます。複数のインサイトを1つのストーリに結合することや、それらを可視化にリンクさせることができます。可視化へのインサイトのリンクの詳細は、可視化プロパティの調整を参照してください。

注意:
インサイトでは、データのスナップショットは作成できません。特定の時点でのプロジェクト定義のスナップショットのみが作成されます。自分以外のユーザーが同じインサイトを表示したが、そのユーザーがそのデータに対して異なる権限を持っている場合は、そのユーザーには自分とは異なる結果が表示される場合があります。

インサイトを作成するには:

1. 次のいずれかのアクションを実行します。

a. プロジェクトで「インサイト」タブをクリックして「インサイト」ペインを表示し、「インサイトの追加」をクリックします。

b. キャンバス・ツールバーで「ストーリ・ナビゲータ」をクリックし、「ストーリ・ナビゲータ」ペインで「インサイトの追加」をクリックします。

注意:
キーボードで[Ctrl]キーを押しながら[I]キーを押して、インサイトをすばやく作成することもできます。

2. 「インサイト」テキスト・ボックスで、下向き矢印をクリックし、「編集」を選択します。

3. 「説明」フィールドに、その時点で可視化に表示されているデータについて、認識していることを説明するテキストを入力します。

4. インサイトの追加を続行して、データの調査についてのストーリを作成します。
ストーリは「ストーリ・ナビゲータ」ペインで作成され、各インサイトが青い円として表示されます。

注意:
インサイトに塗りつぶされた三角形がある場合、それがプロジェクトの現在の状態と一致することを示します。そのインサイトから移動した場合、その三角形は輪郭のみになります。これは、ストーリを作成したり、移動している場合に役立ちます。これと同様の塗りつぶしや輪郭の扱いが、ストーリ・ナビゲータでの現在のステップを表す円にも適用されます。

ストーリの変更と共有の詳細は、ストーリの形成およびストーリの共有を参照してください。

ストーリの形成

ストーリ内でインサイトの作成を開始した後、そのストーリのルック・アンド・フィールを洗練させることができます。たとえば、別のインサイトを含めることや、インサイト・タイトルを非表示にすることができます。

注意:
1つのプロジェクト内に1つのストーリのみを含むことができます。

ストーリを形成するには:

1. キャンバス・ツールバーで、「ストーリ・ナビゲータ」をクリックします。

2. 「ストーリ・ナビゲータ」ペインで、「メニュー」をクリックします。

3. 次のような方法でストーリを形成します。

- インサイトを編集します。

- インサイトを含めるか除外します。

- インサイトのタイトルや説明を表示または非表示します。

- 「インサイト」ペイン上のインサイトを目的の位置にドラッグ・アンド・ドロップすることで、ストーリ内のインサイトを再配置します。濃い青の線は、インサイトの配置先となる場所を示します。

- キャンバス上の可視化間でインサイトをドラッグ・アンド・ドロップします。

注意:
トレンド線の追加、チャート・タイプの変更、またはテキスト可視化の追加など、インサイトのキャンバス・コンテンツを変更できます。表示しているインサイトに変更を加えると、くさび形(「インサイト」ペイン内)またはドット(ストーリ・ナビゲータ内)が輪郭のみになります。「更新」を選択した場合は、その変更内容でインサイトが更新され、くさび形またはドットが再度青色に塗りつぶされます。

ストーリの共有

ストーリを保存したら、プロジェクトURLを使用してそれを他のユーザーと共有できます。

ユーザーがストーリを表示するのに最も適した方法は、プレゼンテーション・モードでの表示です。パラメータreportMode = presentationをプロジェクトURLに追加してから、電子メールやインスタント・メッセージなどでそのURLを直接他のユーザーと共有することで、プロジェクトをすべてのユーザーに対して表示専用に設定できます。プレゼンテーション・モードの詳細は、合理化されたコンテンツの表示を参照してください。

注意:
プロジェクト作成者がストーリ・ナビゲータを起動してからプレゼンテーション・モードに移った場合、プロジェクト作成者にはストーリ・ナビゲータのみが表示されます。

オーサリングなしでのデータの検索

ここでは、作成者が作成者以外にデータを壊されることを心配する必要なくプロジェクト内の他のユーザーとやり取りできる方法について説明します。

内容は次のとおりです。

- 相互作用の使用のみによるデータの調査

- 合理化されたコンテンツの表示

相互作用の使用のみによるデータの調査

プロジェクトのコンテンツ作成者は、プロジェクトの整合性を保ちながら、表示専用ユーザーとプロジェクト上でやり取りできます。表示専用ユーザーには、不要なオーサリング・コンテンツ・コントロールが表示されることなく、プロジェクト・データの最適化されたビューが表示されます。

表示専用ユーザーは、プロジェクトの作成、データの変更、可視化の編集またはキャンバス・レイアウトの変更などのオーサリング・タスクは実行できないため、プロジェクト・コンテンツを調査している間にそのようなコントロールが表示されることはありません。

ただし、表示専用ユーザーには次のことができます:

- 可視化において制約なくデータをフィルタできます。詳細は、フィルタを使用したデータの検索を参照してください。

- データ要素のソートとドリルなど、プロジェクト作成者から提供されたデータを掘り下げて調べるために、分析関数を実行できます。詳細は、その他の方法によるデータの検索を参照してください。

- プロジェクトにおいて元に戻すアクションとやり直しアクションを実行できます。詳細は、編集を元に戻すおよびやり直しを参照してください。

注意:
表示専用ユーザーは、より簡潔なモードでプロジェクトを見るために、プレゼンテーション・モードを使用することもできます。このモードでは、ヘッダーはなく、既存のフィルタ選択項目を開いて編集することのみが可能なフィルタ・バー・コントロールがあります。プレゼンテーション・モードの詳細は、合理化されたコンテンツの表示を参照してください。

合理化されたコンテンツの表示

プレゼンテーション・モードを使用すると、できるかぎり最も合理化した方法で(つまり、キャンバス・ツールバーまたはオーサリング・オプションなしで)プロジェクトを探索および表示できます。

プレゼンテーション・モードでは、コンテンツを作成する必要のない他のユーザーとこのビューを簡単に共有することもできます。

プレゼンテーション・モードでコンテンツを表示するには:

- キャンバス・ツールバーで「プレゼンテーション・モード」をクリックします。

プレゼンテーション・モードでは、表示専用ユーザーは、現在のフィルタ選択項目の非表示、オープンおよび編集と、ストーリ、インサイトおよびディスカッションの検索が可能ですが、何も変更することはできません。表示専用ユーザーは、プレゼンテーション・モードをオンまたはオフに切り替え可能です。

ヒント:
プレゼンテーション・モードを起動する前にフィルタ・バーを縮小して、可視化表示用のキャンバス領域を最大化します。

- 相互作用モードに戻るには、「プレゼンテーション・モード」をクリックします。
相互作用モードの詳細は、相互作用の使用のみによるデータの調査を参照してください。

モバイル・デバイスでのデータの検索

デスクで、および移動中にデータを探索します。Android、WindowsまたはAppleオペレーティング・システムを使用したモバイル・デバイスを使用できます。

内容は次のとおりです。

- タブレットで表示される内容

- 携帯電話で表示される内容

タブレットで表示される内容

ここでは、タブレットでデータを検索する場合の、プロジェクト内で表示される内容の違いについて説明します。

- プロジェクト内で使用する既存データソースの検索と使用のみが可能です。データ・ソースの選択の詳細は、データ・ソースの選択を参照してください。

- プロジェクトを作成するには、ホーム・ページで、キャンバス上の「データの追加」をタップして「探索」ペインを表示します。

「探索」ペインで、「自動追加」をタップしてデータ要素を選択します。このアクションにより、選択したデータ要素が自動的に配置され、キャンバス上で最良の可視化タイプが選択されます。

データ要素の追加の詳細は、可視化へのデータ要素の追加を参照してください。

可視化タイプの詳細は、可視化タイプの変更を参照してください。

- フィルタを作成するには、「フィルタ」をタップして「フィルタ」ペインを表示し、データ要素をフィルタに追加します。

フィルタの作成の詳細は、フィルタを使用したデータの検索を参照してください。

携帯電話で表示される内容

ここでは、携帯電話でデータを検索する場合のプロジェクトの違いについて説明します。

- プロジェクト内で使用する既存データソースの検索と使用のみが可能です。データ・ソースの選択の詳細は、データ・ソースの選択を参照してください。

- プロジェクトを作成するには、ホーム・ページで、モバイル・スライダをタップしてから「VAプロジェクト」を選択します。

「探索」ペインで、「自動追加」をタップしてデータ要素を選択します。このアクションにより、選択したデータ要素が自動的に配置され、キャンバス上で最良の可視化タイプが選択されます。

- プロジェクトで、キャンバス上に複数の可視化が含まれている場合は、サマリー・ビュー内でそれぞれが同じサイズで表示されます。

- 可視化には、含まれているすべてのメジャーの集計値を表示できます。この表示値を設定するには、可視化のプロパティをタップして、集計するメジャー、あるいは値の表示または非表示を設定するメジャーを選択します。

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。

Video

内容は次のとおりです。

- データ・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

- データ・ソースについて

- データ・ソースとしてのスプレッドシートの追加について

- Oracleアプリケーション・データ・ソースへの接続

- データベース・データ・ソースへの接続

- データ・ソースからのデータの追加

- アップロード済データ・ソースの変更

- 追加したデータの融合

- データ・ブレンドの変更

- 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・ソースの管理

データ・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、データ・ソースからのデータの追加の一般的なタスクを示します。

タスク

説明

参照先

接続の追加

使用するデータ・ソースがOracle Applicationsまたはデータベースである場合は、接続を作成します。

Oracle Applicationsデータ・ソースへの接続

データベース・データ・ソースへの接続

データ・ソースの作成

スプレッドシートなどのファイルからデータをアップロードします。データがまだキャッシュされていない場合は、Oracle Applicationsおよびデータベースからデータを取得します。

Oracle Applicationsまたはデータベースからデータ・ソースを作成するには、新しい接続を作成するか、既存の接続を使用する必要があります。

データベースからのデータ・ソースの構成

データの融合

あるデータ・ソースのデータを別のデータ・ソースのデータと融合します。

追加したデータの融合

データ・ブレンドの変更

データのリフレッシュ

新しいデータが使用可能になったときに、ファイルのデータをリフレッシュします。または、データが陳腐化している場合は、Oracle Applicationsおよびデータベースのキャッシュをリフレッシュします。

追加したデータのリフレッシュ

アップロードされたデータの拡張

データ・ソースに新しい列を追加します。

アップロード済データ・ソースの変更

データ・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

データの削除

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

データ・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。

- 単一のソース(スプレッドシートなど)のみを分析するために、そのソースからデータを追加します。または、1つのソースを他のソースと組み合せて、分析のスコープを広げます。

- 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データ・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。

- Oracleアプリケーション・データ・ソースからデータを追加します。詳細は、Oracle Applicationsのデータ・ソースへの接続を参照してください。

- データベースからデータを追加します。詳細は、データベース・データ・ソースへの接続を参照してください。

注意:
複数のデータ・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、データ・ソースを別のデータ・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・モデルはワークフローの一部として作成されるため、明示的に作成する必要はありません。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。

Microsoft Excelのスプレッドシート・ファイルを融合すると、Oracle Business Intelligenceで変更を行っていなくても、取り込んだ列がデータ・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。

データ・ソースについて

データ・ソースは任意の表形式のデータです。データ・ソースのデータは、ファイルをロードするか、結果を返すサービス(たとえば、別のOracle Business Intelligenceシステムまたはデータベース)に問合せを送信すると提供されます。

データ・ソースには次の列を含めることができます。

- 別のソースの照合する列で見つかった値が含まれている照合する列。これにより、このソースが別のソースに関連付けられます(たとえば、顧客IDまたは製品ID)。

- 個別に必要とされ、集計されないテキスト、日付または数値が含まれている属性の列(たとえば、年、カテゴリ国、タイプまたは名前)。

- 集計される値が含まれているメジャーの列(たとえば、売上または走行距離)。

1つのデータ・ソースのみを分析するか、データ・ソースに含まれている内容に応じて、複数のデータ・ソースを一緒に分析できます。

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

サブジェクト領域とデータ・ソースの結合

サブジェクト領域は、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。

サブジェクト領域では、多くの場合階層化されているディメンション、およびディメンションの属性に対して分析できる複雑な計算を持つ一連のメジャーに属性が編成されます。たとえば、現在の四半期と数年前の同じ四半期の顧客層ごとの純売上メジャーです。

外部ソース(Excelファイルなど)のデータを使用すると、サブジェクト領域に新しい情報が追加されます。たとえば、顧客の郵便番号区域または信用リスク情報に関する人口統計情報を購入し、そのデータをデータ・ウェアハウスまたは既存のサブジェクト領域に追加する前に、分析に使用する場合があります。

外部ソースをスタンドアロンとして使用することは、外部ソースのデータがサブジェクト領域から独立して使用されることを意味します。単一のファイルのみの場合、または複数のファイルが一緒に使用される場合があり、どちらの場合もサブジェクト領域は関係しません。

外部データ・ソースの属性をサブジェクト領域に追加することによってディメンションを拡張する場合は、次の条件に留意してください。

- 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。

外部データ・ソースのメジャーをサブジェクト領域に追加する場合は、次の条件に留意してください。

- 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。新規事業の売上を時間別および新規事業の製品別に表示することはできます。

メジャーのないソースの使用

メジャーのないソースを使用する場合は、次の事項に留意してください。

表にメジャーがない場合は、ディメンションとして扱われます。ディメンションを拡張する場合は、次の条件に留意してください。

- 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。

ディメンション表は、他のディメンションと照合するか、メジャーを持つ表と照合できます。たとえば、顧客の属性を持つ表は、人口統計の属性を持つ表と照合できます(両方のディメンションに一意の顧客キー列および人口統計キー列がある場合)。

メジャーのあるソースの使用

メジャーのあるソースを使用する場合は、次の事項に留意してください。

- 表に1つ以上のメジャーがある場合は、属性があってもディメンションではありません。XLSXファイルについてすでに説明したルール(行1列1で始まるなど)の他に考慮事項はほとんどありません。スプレッドシートを使用する場合は、スプレッドシートが適切に構造化されている必要があります。詳細は、データ・ソースとしてのスプレッドシートの追加についてを参照してください。

- メジャーがある表は、メジャー、ディメンションまたはその両方を使用して、他の表と照合できます。

- メジャーを使用して他の表と照合される表は、同じ粒度である必要はありません。たとえば、日次売上の表に「Quarter」列も含まれている場合、日次売上の表は四半期ごとの売上の表と照合できます。

照合の使用

複数のソースを一緒に使用する場合は、少なくとも1つの一致する列が各ソースに存在している必要があります。照合の要件は次のとおりです。

- ソースに共通の値が含まれている(たとえば、Customer IdまたはProduct ID)。

- 照合は同じデータ型で行う必要がある(たとえば、数値と数値、日付と日付、またはテキストとテキスト)。

データ・ソースとしてのスプレッドシートの追加について

データ・ソース・ファイルは、拡張子がXLSX (Microsoft Office Open XMLワークブック・ファイルを示す)のMicrosoft Excelスプレッドシート・ファイルから取得される、最大サイズが50 MBのファイルである必要があります。

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。Excel表に関する次のルールに留意してください。

- 表はExcelファイルの行1および列1から始まっている必要があります。

- 表は通常のレイアウトである必要があります。ギャップやインライン見出しがないようにしてください。インライン見出しの例としては、印刷されたレポートの各ページに繰り返し表示される見出しがあります。

- 行1には表の列名が含まれている必要があります。たとえば、顧客名、顧客姓、年、製品名、購入金額などです。この例では、次のようになります。

- 列1は顧客名です。

- 列2は顧客姓です。

- 列3は年の値です。

- 列4は製品名です。

- 列5は各顧客が該当する製品を購入した金額です。

- 行1の名前は一意である必要があります。年の値を保持する列が2つある場合は、片方または両方の列名に他の言葉を加えて一意にする必要があります。たとえば、Year Leaseという名前の列が2つある場合は、それらの列をYear Lease StartsおよびYear Lease Expiresに名前変更できます。

- 行2以降は表のデータであり、列名を含めることはできません。

- 列のデータは、一緒に処理されることが多いため、同じ種類である必要があります。たとえば、購入金額は、合計または平均を求めることができるように、数値(またはnull)のみである必要があります。姓と名は連結する必要がある場合があるのでテキストである必要があり、日付は月、四半期または年に分割する必要がある場合があります。

- データは同じ粒度である必要があります。表に集計とそれらの集計の詳細の両方が含まれていないようにしてください。たとえば、顧客、製品および年の粒度の1つの売上表があり、年別顧客別の各製品の購入金額の合計が含まれているとします。この場合、請求レベルの詳細または日次サマリーを同じ表に含めると、購入金額の合計が正しく計算されなくなります。請求レベル、日次レベル、および月次レベルで分析する必要がある場合は、次のいずれかを行うことができます。

- 請求の詳細(請求番号、請求日、顧客、製品および金額)の表を使用します。これらは日、月または四半期にロールアップできます。

- 各粒度(請求、日、月、四半期および年)に1つずつの複数の表を使用します。

Oracle Applicationsデータ・ソースへの接続

このトピックでは、Oracle Applicationsデータ・ソースへの接続と使用のプロセスについて説明します。

内容は次のとおりです。

- Oracle Applicationsの接続の作成

- Oracleアプリケーション接続からのデータ・ソースの構成

- Oracle Applicationsの接続の編集

- Oracle Applicationsの接続の削除

Oracle Applicationsの接続の作成

Oracle Applicationsへの接続を作成し、それらの接続をプロジェクトでソース・データに使用できます。

Oracle Applications接続を作成するには:

1. 次のいずれかのアクションを使用して、「新規接続の追加」ダイアログを起動します。

- データ・ソース・ページで、「接続」、「接続の追加」の順にクリックします。

- プロジェクトの「データ・ソース」ペインで、「データ・ソースの追加」リンクをクリックし、「新規ソースの作成」、Oracle Applicationsからの順に選択します。

- プロジェクトの「データ要素」ペインで任意の場所を右クリックして、「データ・ソースの追加」を選択します。

2. 「新規接続の追加」ダイアログで、接続名、カタログURL、ユーザー名およびパスワードを入力します。

注意:
HttpとHttpsのURLがサポートされています。接続名は一意である必要があり、特殊文字を含めることはできません。

注意:
Oracle Applicationsを開き、プロジェクトのデータ・ソースとして使用する分析が含まれているカタログ・フォルダを表示し、ブラウザのURL (/analyticsの後ろに文字列がある場合はそれを削除します)を「新規接続」ダイアログにコピーすることで、接続のURLを取得できます。たとえば、http://www.example.com:9704/analyticsです。

3. 「保存」をクリックします。
これで、接続からのデータ・ソースの作成を開始できるようになりました。詳細は、Oracleアプリケーション接続からのデータ・ソースの構成を参照してください。

注意:
接続はユーザー(作成者)にのみ表示されますが、作成者はその接続のデータ・ソースを作成して共有できます。

Oracle Applicationsの接続からのデータ・ソースの構成

Oracle Applicationsの接続を作成した後は、プロジェクトでの使用のために、それらの接続のデータ・ソースの作成を開始できます。

Oracle Applicationsの接続からデータ・ソースを作成するには:

1. 次のいずれかのアクションを使用して、「分析の選択」ダイアログを起動します。

- データ・ソース・ページで、「データ・ソースの追加」、Oracle Applicationsからの順にクリックします。

- プロジェクトの「データ・ソース」ペインで、「データ・ソースの追加」リンクをクリックし、「新規ソースの作成」、Oracle Applicationsからの順に選択します。

- プロジェクトの「データ要素」ペインを右クリックし、「データ・ソースの追加」、「新規ソースの作成」、Oracle Applicationsからの順に選択します。

注意:
Oracle Applications接続のデータ・ソースを作成する前に、Oracle Applications接続を作成する必要があります。詳細は、接続の作成を参照してください。

2. 接続のドロップダウン・リストから、使用するOracle Applications接続を選択します。

3. 次のいずれかのアクションを実行します。

- 「分析」タブで、カタログ・フォルダを参照し、使用する分析を検索して選択します。選択した接続からの分析が含まれているカタログ・フォルダのみが表示されます。データ・ソースのデータには、選択した分析に含まれているフィルタまたは選択ステップが反映されます。

- 「論理SQL」をクリックして「論理SQL文」ボックスを表示します。通常、ユーザーはOracle Applicationsカタログ内でSQL文を作成してから、それをここにコピーして貼付けます。

注意:
前に戻って異なる分析を選択するか論理SQLをもう一度見る必要がある場合は、ダイアログの下部にある「戻る」ボタンをクリックします。たとえば、前に戻って、余分な0の列を論理SQL文から削除できます。

4. 「OK」をクリックします。

5. データをプレビューするか、列の特性を更新するか、データ・ソースから列を除去してから、「データ・ソースの追加」をクリックします。

データ・ソースのキャッシュ済コピーが作成され、必要に応じて、そのデータ・ソースからデータとメタデータをリフレッシュできます。

Oracle Applicationsの接続の編集

Oracle Applicationsの接続を編集する必要がある場合があります。たとえば、Oracle Applicationsの資格証明またはURLが変更になった場合などです。

Oracle Applicationsの接続を編集するには:

1. データ・ソース・ページで、「接続」をクリックします。

2. 編集する接続の右側で、「オプション」をクリックしてから「編集」を選択します。

3. 「接続の編集」ダイアログで、接続詳細を編集してから「保存」をクリックします。

注意:
これらの接続について、現在のパスワードを表示することはできません。パスワードを変更する必要がある場合は、新しいパスワードを入力する必要があります。

Oracle Applicationsの接続の削除

Oracle Applicationsの接続を削除する必要がある場合があります。たとえば、テストのためにOracle Applicationsに一時的に接続し、テストが完了した後で接続を削除できます。

Oracle Applicationsの接続を削除するには:

1. データ・ソース・ページで、「接続」をクリックします。

2. 削除する接続の右側にある「オプション」をクリックしてから「削除」を選択します。

3. 「OK」をクリックします。

注意:
接続にデータ・ソースが含まれている場合は、接続を削除する前にそれらのデータ・ソースを削除する必要があります。Oracle Applications接続は、それらを作成したユーザーにのみ表示されますが(接続は共有されない)、ユーザーがそれらの接続を使用してデータ・ソースを作成し、それらのデータ・ソースを別のユーザーと共有することはできます。

データベース・データ・ソースへの接続

このトピックでは、データベースに接続する手順およびデータベースをデータ・ソースとして使用する手順について説明します。

内容は次のとおりです。

- データベース接続の作成

- データベースからのデータ・ソースの構成

- データベース接続の編集

- データベース接続の削除

データベース接続の作成

データベースへの接続を作成し、それらの接続をプロジェクトでソース・データに使用できます。

データベース接続を作成するには、次の手順に従います。

1. 次のいずれかのアクションを使用して、「新規接続の追加」ダイアログを起動します。

- 「データ・ソース」ページで、「接続」、「接続の追加」、データベースからの順にクリックします。

- プロジェクトの「データ・ソース」ペインで、「データ・ソースの追加」リンクをクリックし、「新規ソースの作成」、データベースからの順に選択します。

- プロジェクトの「データ要素」ペインを右クリックし、「データ・ソースの追加」、「新規ソースの作成」、データベースからの順に選択します。

2. 「新規接続の追加」ダイアログで、接続名を入力して「データベース・タイプ」をクリックし、サポートされているデータベースのリストを表示します。必要な接続情報(ホスト、ポートなど)を入力します。

3. 「保存」をクリックします。
これで、接続からのデータ・ソースの作成を開始できるようになりました。詳細は、データベースからのデータ・ソースの構成を参照してください。

データベースからのデータ・ソースの構成

データベース接続を作成した後は、プロジェクトでの使用のために、それらの接続のデータ・ソースの作成を開始できます。

データベース接続からデータ・ソースを作成するには:

1. 次のいずれかのアクションを使用して、「表の選択」ダイアログを起動します。

- 「データ・ソース」ページで、「データ・ソースの追加」をクリックして、データベースからをクリックします。

- プロジェクトの「データ・ソース」ペインで、「データ・ソースの追加」リンクをクリックし、「新規データ・ソースの作成」、データベースからの順に選択します。

- プロジェクトの「データ要素」ペインを右クリックし、「データ・ソースの追加」、「新規データ・ソースの作成」、データベースからの順に選択します。

注意:
データベース接続のデータ・ソースを作成する前に、データベース接続を作成する必要があります。詳細は、データベース接続の作成を参照してください。

2. 接続のドロップダウン・リストから、使用するデータベース接続を選択します。

3. 次のいずれかのアクションを実行します。

- 「表」タブで、使用するデータベースを参照して検索し、選択します。「OK」をクリックして、表を選択します。選択した表は、ライブ接続として扱われますが、システムは表をロードしません。プロジェクトでこの表の列を使用すると、システムが必要なデータをフェッチするためにデータベースの問合せを発行します。

- 「論理SQL」をクリックして「論理SQL文」ボックスを表示します。特定の一連の列を選択するためのSQL文を入力します。仮想表を作成するためにSQL文を入力して実行した場合、結果はキャッシュにロードされます。SQL文によってできるかぎり最もコンパクトな結果セットが生成されるようにしてください。そうしないと、仮想表がキャッシュするには大きくなりすぎる場合があります。たとえば、City、State、Month、YearおよびRevenueをフェッチする場合は、SQL文でCity、State、Month、Year、Sum(Revenue)を選択する必要があります。

注意:
前に戻って異なるデータベースを選択するか論理SQLをもう一度見る必要がある場合は、ダイアログの下部にある「戻る」ボタンをクリックします。

4. 「OK」をクリックします。

5. データをプレビューするか、データ・ソースから列を除去してから、「プロジェクトに追加」をクリックします。

データ・ソースのキャッシュ済コピーが作成され、必要に応じて、そのデータ・ソースからデータとメタデータをリフレッシュできます。

データベース接続の編集

データベース接続を編集する必要がある場合があります。

データベース接続を編集するには:

1. データ・ソース・ページで、「接続」をクリックします。

2. 編集する接続の上にマウスを置きます。強調表示された接続の右にある「オプション」をクリックして「編集」を選択します。

3. 「接続の編集」ダイアログで、接続詳細を編集してから「保存」をクリックします。

注意:
接続の現在のパスワード、サービス名または論理SQLを表示することはできません。これらを変更する必要がある場合は、新しい接続を入力する必要があります。

データベース接続の削除

データベース接続の削除が必要な場合があります。

データベース接続を削除するには、次の手順に従います。

1. 「データ・ソース」で「接続」をクリックします。

2. 削除する接続の上にマウスを置きます。強調表示された接続の右にある「オプション」をクリックして「削除」を選択します。

3. 「OK」をクリックします。

注意:
接続にデータ・ソースが含まれている場合は、接続を削除する前にそれらのデータ・ソースを削除する必要があります。

データ・ソースからのデータの追加

このトピックではプロジェクトへのデータの追加について説明します。

内容は次のとおりです。

- ファイル・ベースのデータの追加

- Oracleアプリケーション・データの追加

- データベースのデータの追加

ファイル・ベースのデータの追加

アップロードされたデータ・ソース・ファイル(.xlsxなど)を使用して、プロジェクトで可視化を作成します。

ファイル・ベースのデータをプロジェクトにアップロードするには:

1. ホーム・ページの「作成」セクションで、「プロジェクト」をクリックします。

注意:
「データ・ソース」ページを使用してデータ・ファイルをアップロードすることもできます。詳細は、「データ・ソースの管理」を参照してください。

2. 「データ・ソースの追加」ダイアログで、既存のデータ・セットを選択するか、「新規ソースの作成」をクリックして新しいファイルをアップロードします。

3. 新しいデータ・ファイルをアップロードする場合は、「ファイル」を選択して、ローカルに格納されているデータ・ファイルを検索して選択します。または、データ・ファイルをローカル・ドライブからドラッグして、ダイアログにドロップすることもできます。

4. 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。

5. 初めてデータ・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。

6. 必要に応じて、列タイプを調整します。列タイプは、次のようにアプリケーションによって自動的に割り当てられます。

- 小数が含まれる列は、メジャー・タイプとしてインポートされます。

- 主キー(通常は整数)は、属性タイプとしてインポートされます。

- 年齢、地域コード、製品コードなどの整数は、属性タイプとしてインポートされます。ただし、場合によっては、整数の列が属性ではなくメジャーになることもあります(数量や従業員数など)。このような場合は、列タイプを「属性」に変更する必要があります。

7. 列を除外するには、列名にカーソルをあわせてチェック・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。一般的に、列名が重複しているか、列名に不正な文字(先頭の空白、後続のスペース、または特殊文字)が含まれている場合に発生します。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。

8. 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。

Oracle Applicationsのデータの追加

Oracle Applicationsのデータをプロジェクトに追加できます。

Oracle Applicationsのデータをプロジェクトに追加するには:

1. ホーム・ページの「作成」セクションで、「VAプロジェクト」をクリックします。

2. 「データ・ソースの追加」ダイアログで、「新規ソースの作成」をクリックします。

3. 使用するデータ・ソースを選択します。

4. 使用する分析を選択するか、論理SQL文を入力します。詳細は、接続からのデータ・ソースの構成を参照してください。

5. データをプレビューし、必要に応じて調整します。

6. 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。

注意:
Oracle Applications接続を作成してから、そのデータをプロジェクトに追加する必要があります。詳細は、Oracleアプリケーション・データ・ソースへの接続を参照してください。

データベースのデータの追加

データベースのデータをプロジェクトに追加できます。

データベースのデータをプロジェクトに追加するには:

1. ホーム・ページの「作成」セクションで、「VAプロジェクト」をクリックします。

2. 「データ・ソースの追加」ダイアログで、既存のデータベース・データ・ソースを選択するか、「新規ソースの作成」をクリックします。

3. 使用する接続を選択します。

4. 使用するデータベースおよび表を選択するか、論理SQL文を入力します。詳細は、データベースからのデータ・ソースの構成を参照してください。

5. データを確認し、必要に応じて列を除外します。

6. 必要に応じて、データベース表の問合せモードを変更します。通常、データベース表は大きくてキャッシュへのコピーは推奨されないため、デフォルトは「ライブ」です。表が小さい場合、「自動」を選択すると、データがキャッシュにコピーされます(可能な場合)。「自動」を選択した場合は、データが古くなったらリフレッシュする必要があります。

7. 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。

注意:
そのデータをプロジェクトに追加する前に、データベース接続を作成する必要があります。詳細は、データベース接続の作成を参照してください。

アップロード済データ・ソースの変更

プロジェクト内のデータをさらにキュレートするのに役立つようアップロード済データ・セットを変更できます。これは、「データ・ラングリング」と呼ばれることもあります。

データ・セットの新しい列の作成、列の編集および列の非表示と表示が可能です。列の編集オプションは、列のデータ型(日付、文字列または数値)に応じて異なります。これらのオプションは、選択したデータ・セットについて現在の列を編集するか新規列を作成する、論理SQL関数を起動することで機能を果たします。

たとえば、「Population」列(数値データ型)に対して「テキストに変換」オプションを選択できます。このオプションでは、「Population」列の式を使用し、それを論理SQL関数でラップしてデータをテキストに変換し、新しく変換されたデータ・テキスト列をデータ・セットに追加します。元の「Population」列は変更されません。

データ・セットの変更は、「ダーティ・データ」が原因でデータ・ソース間で結合を実行できない場合に非常に役立ちます。列グループを作成するか、独自の論理SQL文を構築して、データの修正が基本的に可能な新しい列を作成できます。

アップロード済データ・セットを変更するには:

1. プロジェクト・ツールバーで、「ステージ」をクリックします。

2. プロジェクト内に複数のアップロード済データ・セットがある場合は、使用する1つを選択します。選択したデータ・セットの最初の100レコードのみが表示されます。

3. 使用する列の「オプション」をクリックしてから、オプションを選択します。

- 「連結」では、2つの列を取り、それらを連結して新規列が作成されます。

- 「列の編集」では現在の列を編集でき、別の列を作成して元の列を非表示にすることなく、ソース列を再フォーマットするために使用できます。

- 「非表示」では、「データ要素」ペイン内、およびキャンバス上の可視化において、列が非表示になります。非表示の列を表示する必要がある場合は、ページ・ヘッダーで「非表示列」(ゴースト・アイコン)をクリックします。その後、個別の列の非表示を解除するか、一度にすべてを表示できます。

- 「グループ」では、独自のカスタム・グループを作成できます。たとえば、「States」をカスタムの「Regions」にグループ化できます。または、小、中および大を示すグループに金額を分類できます。

- 「置換」では、列内の語句の断片を置換して、入力した文字列で新規列を作成できます。

- 「分割」では、特定の列値を複数の部分に分割できます。たとえば、「Name」という列を姓と名に分割できます。

- 「大文字」では、値がすべて大文字の列が作成され、「小文字」オプションでは、値がすべて小文字の新規列が作成されます。

データ・ラングリングでは、データ・セットの元の列は変更されません。かわりに、重複した列が作成されます。

4. 変更を保存します。

注意:
この方法でデータ・セットを編集すると、そのデータ・セットを使用するすべてのプロジェクトに影響します。そのため、たとえば、ユーザーが変更したデータ・セットを使用するプロジェクトを別ユーザーが所有しており、ユーザーがデータ・セットを変更した後にその別ユーザーがそのプロジェクトを開いた場合、その別ユーザーには、そのデータ・セットが変更されたことを示すメッセージがプロジェクト内で表示されます。

追加したデータの融合

2つのサブジェクト領域を追加したプロジェクトがある場合があります。1つのサブジェクト領域のデータを他方のサブジェクト領域に融合できます。

たとえば、サブジェクト領域Aの属性を拡張した新しいディメンションがサブジェクト領域Bに含まれていることがあります。または、サブジェクト領域A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サブジェクト領域Bに含まれていることがあります。
複数のサブジェクト領域をプロジェクトに追加すると、システムは追加されたデータと一致するものを見つけようとします。自動的に、共通の名前を共有し、既存のサブジェクト領域内の属性と互換性のあるデータ型を持つ外部ディメンションを照合します。

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。

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。

データ・ブレンドの変更

プロジェクトに属性と値の両方を含む2つのデータ・ソースのデータが含まれていて、1つのソースに他方のソースに存在しない一致する値がある場合は、ユーザーが使用するデータの行がシステムによって除外されることがあります。

そのような場合は、データ・ブレンドで他のソースより優先されるソースを指定する必要があります。
たとえば、次の行が含まれている2つのデータ・ソース(ソースAおよびソースB)があるとします。ソースAにはIN-8が含まれておらず、ソースBにはIN-7が含まれていません。

次の結果は、ソースAに「すべての行」データ・ブレンド・オプション、およびソースBに「一致した行」データ・ブレンド・オプションが選択された場合を表示しています。ソースBにはIN-7が存在しないため、結果にはnullのRepとnullのBonusが含まれています。

次の結果は、ソースAに「一致した行」データ・ブレンド・オプション、およびソースBに「すべての行」データ・ブレンド・オプションが選択された場合を表示しています。ソースAにはIN-8が存在しないため、結果にはnullのDateとnullのRevenueが含まれています。

ソースAの可視化には属性としてDate、およびソースBには属性としてRepが含まれており、照合する列はInv#です。ディメンションのルールでは、一致する列も使用する場合を除き、これらの属性は他方の表のメジャーとともに使用できません。

ブレンド表には属性とメジャーの両方を含む2つの設定があります。これらは可視化に使用される列に基づいて、各可視化に別々に設定されます。設定は「すべての行」および「一致した行」であり、これらは可視化されるデータを返すときにシステムがソースのどの行を使用するかを指定します。

システムは次のルールに従ってデータ・ブレンドを自動割当てします。

- 可視化内に照合する列がある場合、照合する列があるソースは「すべての行」に設定されます。

- 可視化内に属性がある場合、そのソースは「すべての行」に設定され、他方のソースは「一致した行」に設定されます。

- 可視化内に複数の属性があり、そのすべてが同じソースにある場合、そのソースは「すべての行」に設定され、他方のソースは「一致した行」に設定されます。

- 複数のソースに属性がある場合、プロジェクトの要素パネルに最初にリストされるソースが「すべての行」に設定され、他方のソースは「一致した行」に設定されます。

データ・ブレンドを変更するには:

1. キャンバスで可視化を選択し、可視化ツールバーで「メニュー」をクリックして「プロパティ」をクリックします。

2. 「プロパティ」ダイアログで、「データ・セット」をクリックします。

3. 「データ・セット」タブで、「自動」リンクをクリックして「カスタム」を選択し、システムによる融合の判断を表示します。

4. 必要に応じて、融合の設定を調整します。

- 少なくとも1つのソースに「すべての行」を割り当てる必要があります。

- 両方のソースが「すべての行」である場合、システムはそれらの表が完全に同じディメンションであると想定します。

- 両方のソースに「一致した行」を割り当てることはできません。

追加したデータのリフレッシュ

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

注意:

データ・ソースをリフレッシュするかわりに、既存のデータ・ソースと同じ名前の新しいデータ・ソースをロードすることで、データ・ソースを置換できます。ただし、データ・ソースを置換すると破壊的な影響がある場合があるためお薦めしません。次の結果を理解している場合にのみ、データ・ソースを置換してください。

- データ・ソースを置き換えると、新しいデータ・ソースに一部の古い列名およびデータ型が存在しない場合、既存のデータ・ソースを使用するプロジェクトが使用不能になります。

- データ・ラングリング(つまり、変更された列および新しい列がデータ・ステージで追加された)は失われ、そのデータ・ソースを使用するプロジェクトは使用不能になる可能性があります。

すべてのソース・タイプ(データベース、ファイルおよびOracle Applications)からデータをリフレッシュできます。

データベース

データベースの場合は、SQL文が再実行されてデータがリフレッシュされます。

Excel

Microsoft Excelファイル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。

Oracle Applications

Oracle Applicationsデータ・ソースのデータとメタデータはリロードできますが、Oracle Applicationsデータ・ソースで論理SQLが使用されている場合、データのリロードではその文が再実行されるのみとなり、新規列やリフレッシュ済データはプロジェクトにプルされません。そのデータ・ソースを使用する既存プロジェクトに影響しないように、新規列は非表示としてプロジェクトに追加されます。新規列をプロジェクトで使用できるようにするには、リフレッシュ後にデータ・ソース内でそれらの非表示を解除する必要があります。この動作は、ファイル・ベースのデータ・ソースの場合と同じです。

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、次のようにします。

2. 「オプション」メニューをクリックし、「データのリロード」を選択します。「データのリロード」ダイアログが表示されます。

3. スプレッドシートをリロードする場合に、ファイルが同じ場所にないか削除されている場合は、データ・ソースにリロードする新規ファイルを見つけて選択するように求めるプロンプトが「データのリロード」ダイアログに表示されます。

4. データが正常にリロードされたことが、「データのリロード」ダイアログに表示されます。「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から「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. 必要に応じて、データベース表の問合せモードを変更します。通常、データベース表は大きくてキャッシュへのコピーは推奨されないため、デフォルトは「ライブ」です。表が小さい場合、「自動」を選択すると、データがキャッシュにコピーされます(可能な場合)。「自動」を選択した場合は、データが古くなったらリフレッシュする必要があります。

4. 「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。

5. 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。

6. 「OK」をクリックして、変更を保存します。

注意:
データ・ソース・ページでデータ・ソースを検査することもできます。詳細は、「データ・ソースの管理」を参照してください。

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、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。

データ・ソースの削除

システムの領域を開放する必要がある場合は、データ・ソースを削除できます。

削除すると、外部ソースが永続的に除去され、このデータ・ソースを使用するプロジェクトが使用不能になります。 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。

データソースを削除する手順は次のとおりです。

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」を選択して、ストレージからデータを除去し、データ・ソースを削除します。

データ・ソースの管理

「データ・ソース」ページを使用すると、プロジェクトおよび分析に使用可能なすべてのデータ・ソースを表示できます。これには、自分でアップロードしたデータ・ファイル、および他のユーザーから共有されているデータ・ファイルが含まれます。

「データ・ソース」ページを使用すると、データ・ソースのプロパティの検査、集計タイプなどの列プロパティの変更、および権限の設定を行ったり、不要となったデータ・セットを削除して領域を開放したりできます。空き容量をすばやく確認できるように、サービス全体のデータ・ストレージ割当ておよび領域の使用状況に関する情報も表示されます。
データ・ソースを管理するには:

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、管理するデータ・ソースの右にある「オプション」をクリックします。ドロップダウン・リストに表示されるオプションは、データ・ソース・タイプによって異なります。
Oracleアプリケーション接続に基づいているデータ・ソースは、接続名によって示されます。詳細は、Oracleアプリケーション・データ・ソースへの接続を参照してください。

3. オプションで、「検査」オプションを使用してデータ・ソース列を確認し、データ・ソース・プロパティを変更します。たとえば、アップロード済データ・ソースの場合は、「Product Number」列の集計タイプを「最小」に変更できます。

4. オプションで、データ・ソース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や属性とすでに一致している場合は、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。

5. 必要に応じて、データベース表の問合せモードを変更します。通常、データベース表は大きくてキャッシュへのコピーは推奨されないため、デフォルトは「ライブ」です。表が小さい場合、「自動」を選択すると、データがキャッシュにコピーされます(可能な場合)。「自動」を選択した場合は、データが古くなったらリフレッシュする必要があります。

注意:
「フル・コントロール」権限がある場合は、他のユーザーへの権限の付与とアップロード済データ・セットの削除が可能ですが、レポート用のデータ・ソースとなっているデータ・ファイルを削除しないよう注意してください。詳細は、「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

- 分析関数

- 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選択し、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。

分析関数

分析関数では、トレンド線やクラスタなどのモデルを使用してデータを調査できます。

関数

例

説明

Trendline

TRENDLINE(revenue, (calendar_year, calendar_quarter, calendar_month) BY (product), 'LINEAR', 'VALUE')

線形または指数モデルに適合させて、適合した値またはモデルを返します。numeric_exprはトレンドのY値を表し、系列(時間列)はX値を表します。

Cluster

CLUSTER((product, company), (billed_quantity, revenue), 'clusterName', 'algorithm=k-means;numClusters=%1;maxIter=%2;useRandomSeed=FALSE;enablePartitioning=TRUE', 5, 10)

K平均法または階層的クラスタリングを使用する1つ以上の入力式に基づいてレコード・セットをグループに集めます。

Outlier

OUTLIER((product, company), (billed_quantity, revenue), 'isOutlier', 'algorithm=mvoutlier')

この関数は、K平均法、階層的クラスタリングまたは多変量外れ値検出アリゴリズムを使用する1つ以上の入力式に基づいて、レコードを外れ値として分類します。

Regr

REGR(revenue, (discount_amount), (product_type, brand), 'fitted', '')

線形モデルに適合させて、適合した値またはモデルを返します。この関数は、2つのメジャーに線形曲線を適合するために使用できます。

Evaluate_Script

EVALUATE_SCRIPT('filerepo://obiee.Outliers.xml', 'isOutlier', 'algorithm=mvoutlier;id=%1;arg1=%2;arg2=%3;useRandomSeed=False;', customer_number, expected_revenue, customer_age)

1つ以上の列またはリテラル式を入力として渡して、script_file_pathに指定されたRスクリプトを実行します。関数の出力はoutput_column_nameによって決まります。

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。n乗されるeを計算します。ここでeは自然対数の底です。

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。

Forecast

FORECAST(numeric_expr, ([series]), output_column_name, options, [runtime_binded_options])

指数平滑法またはARMIAを使用して、seriesに対して指定されたメジャーの時系列モデルを作成し、numPeriodsで指定された期間セットの予測を出力します。

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。