Looker Studioのディメンションを追加する方法や活用術を解説

text: XEXEQ編集部

Looker Studioのディメンションを追加する方法

「Looker Studioのディメンションを追加する方法」に関して、以下2つを簡単に解説していきます。

Looker Studioでディメンションを追加する際は、まずデータソースの設定画面を開く必要があります。データソース画面では、既存のフィールドリストが表示され、新しいディメンションを追加するオプションが提供されます。

新しいディメンションを追加することで、データの分析や可視化の幅が広がります。例えば、日付フィールドから曜日や月を抽出するディメンションを作成すれば、時系列での傾向分析がより詳細に行えるようになります。

Looker Studioでディメンションを追加する際は、いくつかの重要な点に注意する必要があります。適切なデータ型の選択やアグリゲーション方法の設定は、正確な分析結果を得るために欠かせません。

注意点	説明	活用法
データ型の選択	追加するディメンションの性質に合わせて適切なデータ型を選択	数値型、文字列型、日付型など、分析目的に応じて適切に設定
計算式の正確性	複雑な計算式を使用する場合は、論理的な誤りがないか確認	テストデータを用いて計算結果を検証し、正確性を担保
パフォーマンスへの影響	過度に複雑な計算式はレポートの読み込み速度に影響する可能性あり	必要最小限の計算にとどめ、パフォーマンスとのバランスを取る

追加したディメンションを効果的に活用することで、データの多角的な分析が可能になります。例えば、顧客セグメントを新たなディメンションとして追加すれば、セグメント別の売上傾向や行動パターンの違いを詳細に把握できるようになります。

「Looker Studioにおけるディメンション追加のメリット」に関して、以下2つを簡単に解説していきます。

Looker Studioでディメンションを追加することで、データ分析の深さと柔軟性が大幅に向上します。既存のデータセットに新たな切り口を加えることで、これまで見えなかった洞察を得られる可能性が高まります。

例えば、eコマースデータにおいて、購買頻度や平均購入金額などのカスタムディメンションを追加することで、顧客のライフタイムバリューを多角的に分析できるようになります。これにより、マーケティング戦略の立案や顧客サービスの改善に直結する洞察を得ることが可能になります。

ディメンションの追加は、Looker Studioでのレポーティング作業の効率化と品質向上にも大きく貢献します。適切なディメンションを設定することで、データの可視化や分析結果の表現がより直感的かつ正確になります。

メリット	説明	具体例
レポート作成時間の短縮	必要なデータ加工が事前に完了しているため、レポート作成が迅速に	月次売上レポートの作成時間が半減
データの一貫性確保	同じディメンションを複数のレポートで使用することで、分析の一貫性が向上	全部門で統一された顧客セグメント定義の使用
インタラクティブ性の向上	追加されたディメンションを使ってフィルタリングやドリルダウンが可能に	地域別売上から都市別、店舗別へのドリルダウン

さらに、適切なディメンションを追加することで、レポートの受け手にとっても理解しやすい形でデータを提示できるようになります。例えば、複雑な数値データを、意味のあるカテゴリーや評価区分に変換することで、経営陣や非技術者でも直感的にデータの意味を把握できるようになります。

「効果的なディメンション追加のポイント」に関して、以下2つを簡単に解説していきます。

Looker Studioでディメンションを追加する際は、ビジネス目標との整合性を確保することが極めて重要です。単にデータを細分化するだけでなく、その分析が具体的なビジネス課題の解決や意思決定の支援にどう貢献するかを常に意識する必要があります。

例えば、顧客満足度向上が主要な経営課題である場合、顧客のフィードバックデータから感情分析のディメンションを追加することで、製品やサービスの改善ポイントを特定しやすくなります。このように、ビジネス目標に直結するディメンションを優先的に追加することで、データ分析の価値を最大化できます。

効果的なディメンション追加のためには、データの品質と整合性を維持することが不可欠です。新たなディメンションを追加する際は、既存のデータ構造との整合性を十分に検討し、データの信頼性を損なわないよう注意する必要があります。

ポイント	説明	実践方法
データ型の適切な選択	追加するディメンションの性質に合わせて正しいデータ型を選択	数値、文字列、日付など、データの特性に応じて適切に設定
NULL値の処理	欠損値や無効なデータの扱いを明確に定義	デフォルト値の設定や条件付き計算式の使用
命名規則の統一	ディメンション名やラベルに一貫性のある命名規則を適用	プレフィックスやサフィックスの活用、カテゴリ別の命名ルール策定