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公開：2024-08-18

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。

1. ディメンション追加の基本ステップ
2. 追加時の注意点と活用法

ディメンション追加の基本ステップ

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。

• データソース画面を開く
• 「フィールドを追加」ボタンをクリック
• ディメンション名と計算式を入力
• データ型とアグリゲーションを選択
• 「保存」をクリックして適用

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。

追加時の注意点と活用法

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。

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

「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。

1. データ分析の深化と柔軟性向上
2. レポーティングの効率化と品質改善

データ分析の深化と柔軟性向上

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。

• 複数の視点からのデータ解釈が可能に
• カスタムディメンションによる独自の分析軸の作成
• 時系列データの詳細な分解（年、四半期、月、週など）
• 地理情報の細分化（国、地域、都市など）
• 顧客セグメントの詳細な分類と分析

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。

レポーティングの効率化と品質改善

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。

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

「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。

1. ビジネス目標との整合性確保
2. データの品質と整合性の維持

ビジネス目標との整合性確保

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。

• KPIとの関連性を明確化
• 部門横断的な分析ニーズの把握
• 長期的なデータ戦略との整合性確認
• ステークホルダーとの合意形成
• ROIを考慮したディメンション選定

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。

データの品質と整合性の維持

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。

データの品質と整合性を維持することで、分析結果の信頼性が向上し、より正確な意思決定が可能になります。例えば、売上データに地域ディメンションを追加する際、地域コードと地域名の対応関係を厳密に管理することで、地域別分析の精度と一貫性が保証されます。

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