GAデータの結合処理を可能にする!Tableau Prepの活用方法

GAデータの結合処理を可能に!Tableau Prepの活用方法

Tableauのコネクタを利用すれば、Googleアナリティクス(以下GA)から簡単にウェブアクセスデータを取得できるため、分析の幅が広がります。その分析手法および注意点については以下記事をご参考ください。

ただし、GAコネクタを使う際、他のデータとはブレンドのみ行えるため、分析内容によって、データソースの処理は難しいです。ただしGAコネクタを使う際は他のデータとはブレンドのみ行えるため、分析内容によって、データソースの処理が難しくなります。なお、Tableau PrepとOnline(Server)を活用すれば、その制限を突破できるようになりました。

本記事は1つの分析事例を使って、そのやり方について紹介します。

結合処理可能な前提条件

GAデータの結合処理を可能にするには、いくつか前提条件があります。

・Tableau Prepが利用可能

・Tableau Online/Serverが利用可能

・Tableau Online/Serverへデータソースのパブリッシュ権限あり

結合処理が必要な分析内容

例えば下記のような分析はデータのブレンドではうまく処理できません。

弊社HPではたくさんの記事が公開されて、各記事に複数の関連タグが紐付けられています。「関連タグ間の人気(ページビュー数)を比較、ならびに月ごとの変化を分析したい」とします。

【図1 – 記事関連タグ】

分析に利用するデータ

上記分析をするために、下記二つのデータソースを利用します。
➀記事ごとのページビュー数(月別)
データソース:Google アナリティクス
ディメンション:ページタイトル、ページ、月(年間)
指標:ページビュー数

【図2 – データソース➀】

②各記事の関連タグマスター
データソース:Googleスプレッドシート
ディメンション:ページタイトル、ページ、関連タグ
(※1つのページに対して、複数関連タグあります)

【図3 – データソース②】

なぜ結合処理は必要?

データソース➀とデータソース②をブレンドすると、下記のように、関連タグ間ページビュー数の比較は可能です。ただし、月(年間)はアスタリスクになってしまい、月ごとの変化は分析できません。

なぜかというと、関連タグマスター(②)をプライマリーとして、GAデータ(➀)から月(年間)を参照する際、1つのページに対して、複数の年月がマッチされるからです。

すなわち、粒度が異なるデータソースをまとめて分析したい場合はブレンドではなく、結合処理が必要です。

【図4 – ブレンド処理結果】

結合処理を実現する手順

Tableau DesktopではGAデータの結合処理が不可能ですが、Tableau Prepなら可能です。ただし、Tableau PrepにはまだGAコネクタがないため、Tableau Prepから参照できるように、GAデータをTableau Online/Serverにパブリッシュして、オンラインデータソース化する前処理は必要です。

まとめると、主に下記三つのステップがあります。

  <1>Tableau DesktopでGAデータを取得する

  <2>Tableau Online/ServerにGAデータをデータソースとしてパブリッシュする

  <3>Tableau Prepから<2>のデータソースを引用し、結合処理を行う

【図5 – 結合処理フロー】

<1>Tableau DesktopでGAデータを取得する

Tableau Desktopで今回の分析で利用したいGAデータをコネクタから取得します。

【図6 – GAデータを取得】

<2>Tableau Online/ServerにGAデータをパブリッシュする

Tableau PrepではGAコネクタがないため、GAデータをPrepで参照可能なTableauオンラインデータソースに変換します。

(※更新アクセスを許可にして、更新スケジュールを設定すると、自動更新されます)

【図7 – データパブリッシュ】

<3>Tableau Prepで結合処理を行う

Tableau Prepから手順<2>でパブリッシュしたGAデータ、スプレッドシートにある関連タグのマスターデータを引用し、結合処理を行います。

【図8 prep処理】

結合処理結果

その結果、GAデータと関連タグマスターは結合され、月(年間)は表示されるようになりました。

【図9】

また、月ごとの変化を折れ線グラフで分析可能になったため、最近人気急上昇のタグ(例えばITP、GA4など)を把握できるようになりました。

【図10】

まとめ

本記事ではGAコネクタから取得するウェブアクセスデータと他データソースの結合処理方法について紹介しました。なお、結合のみならず、同じ考え方でGAデータ間のユニオン処理なども可能となりました。ぜひいろいろ試して活用できればと思います。

プリンシプルが提供するTableauコンサルティングサービス

https://www.principle-c.com/service/visualze-by-tableau/


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