はじめに

Qlik Senseでは、取り込んだ複数テーブルに同名の項目が含まれる場合、これらをキー項目としてテーブルを自動的に関連付けてデータモデルを作成します。それに加えて、Qlik Senseにはよりインテリジェントな機能が搭載されており、データのプロファイリングを実行してテーブル関連付けの推奨を行ってくれます。

この機能により、例えば以下の様に2つのテーブルがそれぞれ「取引先コード」と「取引先ID」という異なる名称でキー列が定義されていた場合でも類似するデータがどの程度含まれているか判別し、マッチ度が高い列の組み合わせ(以下の場合では99%がマッチ)として推奨を提示してくれます。

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また逆に、同名の列項目であってもこれらに含まれるデータが異なる場合、警告が表示されて関連性の関連付けを解除するように推奨を表示してくれます。この機能により、データ分析の前段階で必要なデータ準備をより効率的に行うことが可能となります。ここでは、このデータプロファイリングの機能を使ったデータの取り込み方法をご説明します。

事前の準備

このエントリでは、「10分で試すQLIK SENSEでデータ分析」の手順に従ってQlik Sense Desktopのインストールとアプリの作成(「売上分析」アプリ)が完了していることを前提に作業を進めます。もし作業をまだ実施されていなければ、以下のリンク先の手順に従って作業を実施して下さい。

>>「10分で試すQLIK SENSEでデータ分析」

また、今回は新たな「取引先データ」をデータプロファイリングの機能を使ってアプリに取り込みます。以下からデータをダウンロードして下さい。

>>「取引先データダウンロード」

データプロファイリングを利用したデータの取り込み

アプリを開き、左上のナビゲーションから「データモデルビューア」を開きます。

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「商品マスタ」、「売上明細」などのテーブルがこのアプリに含まれていることが確認します。ここではこのデータモデルに「取引マスタ」を追加します。

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ダウンロードした「取引先マスタ.xlsx」をQlik Sense Desktopの画面上にドラッグ&ドロップします。

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「データの準備」をクリックします。

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データマネージャーの画面が表示され、取引先マスタが青色の「追加保留中」のステータスとなっていることが確認できます。画面下の「関連付け」をクリックします。

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「関連付け」の画面ではテーブル間の現在の関連付けや推奨が表示されます。下矢印のボタンを押してそれぞれのテーブル間の関連付けの確認を行っていきます。

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「商品マスタ – 取引マスタ」のページまで下矢印のボタンを押して進みます。推奨事項を確認すると、「商品マスタ」の「取引先コード」と「取引先マスタ」の「取引先ID」は項目名称は異なりますが、プロファイリングにより100%のマッチとなっており、関連付けを行うキーとしての推奨に表示されています。これらの紐付を行うために「取引先コード 取引先ID」をクリックします。

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「取引先コード」と「取引先ID」のいずれの名前を残すかを選択します。ここでは「取引先コード」を選択し「完了」をクリックします。

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「データのロード」をクリックします。

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左上のナビゲーションから「データモデルビューア」を開きます。

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データモデルに「取引先マスタ」が追加され、「取引先コード」のキーで正しく関連付けがなされていることを確認します。

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まとめ

プロファイリングにより、異なる名称でキー列が定義されていた場合でも類似するデータがどの程度含まれているか判別され、マッチ度が高い列の組み合わせとして推奨が提示されます。今回はこのデータプロファイリングの機能を使ったデータの取り込み方法をご説明しました。