まずはDivvyの顧客を分析していきます。誰がDivvyの自転車を使っているのかを把握することで、サービスが顧客のニーズにどのように応えているかについて示唆が得られます。こうした分析は、商品の在庫バランスを最適化する運用上の示唆や、季節による変動の把握にもつながります。さらに、顧客満足度やエンゲージメント向上の機会を見つけるための材料にもなります。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
フィールドをディメンションとメジャーに整理するベストプラクティスや、トレンド分析に向けて日時フィールドを設定する方法を学びます。同時に、Calculated Fields、クイックテーブル計算、ハイライトアクションを使ってビジュアライゼーションの質を高め、見えにくいインサイトを引き出します。
この章では、Divvyのユーザーについてさらに理解を深めます。ユーザーを知ることは、エンゲージメントを継続的に成功へ導くうえで重要な情報になります。そのために、棒グラフ、KPIチャート、可変幅のヒストグラムを作成します。さらに、ビジュアライゼーションにフィルターを追加して、追加のインサイトを得ます。
現在の演習
地図をさらに掘り下げ、レイヤーや密度で地理データを強化します。ツールチップをカスタマイズし、より多くの情報を埋め込む方法を学びます。さらに、Quick Table Calculationsについて理解を深め、ビジュアライゼーションに適用します。
グループ、セット、パラメーターでTableauの道具箱を広げましょう。ラッソ選択やCalculated Fieldsを使ってグループを作成します。さらに、Parametersを使って、ユーザーがビジュアライゼーションに動的に変更を入力できるようにします。最後に、Setsを作成し、外部の天気データソースと結果を比較します。