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公開：2024-08-13

Looker Studioのディメンションと指標の基礎知識や活用方法を解説

text: XEXEQ編集部

Looker Studioのディメンションと指標の基礎知識

「Looker Studioのディメンションと指標の基礎知識」に関して、以下2つを簡単に解説していきます。

1. ディメンションと指標の定義と役割
2. 効果的なデータ分析の手法

ディメンションと指標の定義と役割

Looker Studioにおけるディメンションと指標は、データ分析の基盤となる重要な要素です。ディメンションはデータを分類するための軸となり、指標はその軸に沿って測定される数値を表します。これらの要素を適切に活用することで、ビジネスデータの多角的な分析が可能になります。

• ディメンション：日付、地域、製品カテゴリーなど
• 指標：売上高、顧客数、コンバージョン率など

• ディメンションによるデータのグループ化
• 指標による数値データの集計と比較
• ディメンションと指標の組み合わせによる深い洞察

ディメンションと指標を効果的に組み合わせることで、時系列分析や地域別パフォーマンス比較など、多様な角度からデータを解釈できます。これにより、ビジネス戦略の立案や意思決定の精度向上につながる valuable な情報を導き出すことが可能となります。

効果的なデータ分析の手法

Looker Studioを活用した効果的なデータ分析には、適切なディメンションと指標の選択が不可欠です。分析の目的に応じて、関連性の高いディメンションと指標を組み合わせることで、より意味のある洞察を得ることができます。以下の表は、一般的な分析目的とそれに対応するディメンション・指標の例を示しています。

効果的なデータ分析を行うためには、単一のディメンションや指標だけでなく、複数の要素を組み合わせて多角的な視点を持つことが重要です。また、時系列データの傾向分析やセグメント間の比較など、様々な分析テクニックを駆使することで、より深い洞察を得ることができます。

Looker Studioで活用するディメンションと指標の設定方法

「Looker Studioで活用するディメンションと指標の設定方法」に関して、以下2つを簡単に解説していきます。

1. データソースの接続とフィールドの設定
2. カスタムフィールドの作成と活用

データソースの接続とフィールドの設定

Looker Studioでディメンションと指標を活用するためには、まずデータソースの接続が必要です。Google Analytics、Google スプレッドシート、BigQueryなど、様々なソースからデータを取り込むことができます。接続が完了したら、各フィールドがディメンションか指標かを適切に設定する必要があります。

• データソースの選択と認証
• スキーマの確認とフィールドタイプの設定
• ディメンションとしての日付、カテゴリーフィールドの設定
• 指標として数値フィールドの設定
• 集計方法（合計、平均、カウントなど）の選択

フィールドの設定が完了したら、レポートエディタでこれらのディメンションと指標を使用してチャートやテーブルを作成できます。適切な設定により、データの視覚化や分析が効率的に行えるようになり、ビジネスインサイトの抽出が容易になります。

カスタムフィールドの作成と活用

Looker Studioでは、既存のフィールドを組み合わせてカスタムフィールドを作成することができます。これにより、より高度な分析や特定のビジネスニーズに合わせたデータ表現が可能になります。以下の表は、一般的なカスタムフィールドの例とその作成方法を示しています。

カスタムフィールドを活用することで、ビジネス特有のKPIや複雑な計算を含む指標を簡単に作成し、レポートに組み込むことができます。これにより、標準的なレポートでは得られない洞察を導き出し、データドリブンな意思決定をサポートすることが可能になります。

ディメンションと指標を用いた高度なLooker Studioの分析テクニック

「ディメンションと指標を用いた高度なLooker Studioの分析テクニック」に関して、以下2つを簡単に解説していきます。

1. 複数のディメンションを組み合わせた分析
2. 条件付き書式とパラメータの活用

複数のディメンションを組み合わせた分析

Looker Studioでは、複数のディメンションを組み合わせることで、より深い洞察を得ることができます。例えば、「製品カテゴリー」と「地域」を組み合わせることで、各地域での製品パフォーマンスを詳細に分析できます。これにより、地域ごとの商品戦略の最適化や在庫管理の効率化につながります。

• クロスタブ分析：行と列に異なるディメンションを配置
• ピボットテーブル：複数のディメンションでデータを階層化
• 散布図：2つのディメンションを軸に、指標をポイントで表現
• ヒートマップ：色の濃淡で複数ディメンション間の関係を可視化
• ツリーマップ：階層構造を持つデータの全体像と詳細を同時に表現

複数のディメンションを効果的に組み合わせることで、データの多面的な分析が可能になります。例えば、時系列データに地域ディメンションを加えることで、各地域の経時変化を追跡したり、顧客セグメントと製品カテゴリーを組み合わせることで、ターゲット顧客層ごとの人気商品を特定したりできます。

条件付き書式とパラメータの活用

Looker Studioの高度な分析テクニックには、条件付き書式とパラメータの活用が含まれます。条件付き書式を使用することで、データの値に応じて視覚的な強調表示を行い、重要な傾向や異常値を即座に識別できます。一方、パラメータを活用することで、ユーザーが動的にレポートの内容を変更できるようになり、インタラクティブな分析が可能になります。

これらの高度なテクニックを駆使することで、Looker Studioのレポートはより洞察に富み、ユーザーフレンドリーなものになります。例えば、売上データに条件付き書式を適用し、同時にユーザーがパラメータで時間範囲を調整できるようにすることで、特定期間の業績変動を視覚的に把握しやすくなります。これにより、データに基づいた迅速な意思決定が可能になるのです。

参考サイト

1. Google. https://blog.google/intl/ja-jp/

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