こんにちは。エクスチュアの大吉です。
Tableauを扱う際、つまづくポイントがいくつかあります。
その1つがLOD（Level of Detail）です。
LODは、Tableauを使う上で避けて通れない概念です。
にもかかわらず、多くの人がここで一度は手を止めてしまいます。
今回はそんなLODをみなさんが好きになってくれるように丁寧に解説していきます。
本記事ではLODの概念や必要性に触れていきます。
是非最後まで読んでみてください。
1. そもそも「LOD（粒度）」とは何か
LODは Level of Detail の略で、日本語にすると「詳細レベル」や「粒度」と訳されます。
少し堅く、身構えちゃう言葉ですが、意味はとてもシンプルです。
「どの単位でデータを見ているか」
たとえば、、、
- 日別で見る
- 店舗別で見る
- 顧客別で見る
これらはすべて「粒度の違い」です。
Tableauでは重要なポイントがあります。
それは、ビューにも粒度があり、計算にも粒度があるということです。
多くの場合、この2つは自然に一致します。
だから普段は意識せずに使えているのですが、LODはこの「当たり前」を意図的に崩す仕組みなです。
2. 通常の集計はどう決まるのか（LODなしの世界）
LODを理解するためには、まず「LODがない世界」を知る必要があります。
Tableauでは、SUMやAVGなどの集計は、
ビューに置かれているディメンションの組み合わせ
によって自動的に決まります。
これはSQLでいうところのGROUP BYにかなり近い考え方です。
たとえば、、、
- 行「売上」
- 列に「カテゴリ」
を置けば、「カテゴリ単位の売上合計」になります。
ここで重要なのは、
集計の粒度は、ユーザーが明示しなくてもビューが決めてくれる
という点です。
LODを使わない限り、計算は常に「今見えている粒度」に従います。
3. なぜ通常の集計では足りなくなるのか
では、なぜLODが必要になるのでしょうか。
それは、見たい粒度と、計算したい粒度がズレる瞬間があるからです。
たとえば、、、
「都道府県別の顧客毎の売上を見ながら”顧客ごとの合計売上”を一緒に表示したい」
このとき、
ビューの粒度：都道府県と顧客
欲しい計算の粒度：顧客のみ
となります。
通常の集計では、ビューの粒度（都道府県と顧客）に引っ張られてしまい、「顧客のみ」を正しく出すことができません。
ここで初めて、
粒度を明示的に指定する必要
が生まれます。
それを可能にするのがLODです。
4. LODの基本構文と考え方
LODの計算式を見ると、最初は少し身構えてしまいます。
{ FIXED [顧客] : SUM([売上]) }
ですが、やっていることは意外と単純です。
この式を日本語にすると、
「顧客単位で、売上を合計して」
と言っているだけです。
ポイントは、LODは計算式というより「宣言」に近いということです。
- どの粒度で
- 何を計算するのか
これをTableauに伝えているだけなのです。
例えば下の図では、
蔭山陸さんは複数の都道府県で売上がありますが、FIXEDでは「顧客名のみで集計する」としています。
蔭山さんのすべての売上が合計され（251,959円）、売上の確認できるすべての都道府県に表示されています。
5. LODを理解するための思考フレーム
LODを使うときは、次の4つを順番に考えるようにしています。
1. 今のビューの粒度は何か
2. 本当に欲しい計算の粒度は何か
3. この2つは一致しているか
4. 一致していなければLODを使う
この手順を踏めば、「なんとなくLODを書く」ことは減っていきます。
LODはセンスではなく、手順で理解できる機能です。
まとめ
いかがだったでしょうか。
LODは、Tableauを使っていると「急に分からなくなる」代表的なポイントです。
式自体は書けているのに、なぜその数値になるのか説明できない——
多くの人が同じところでつまずきます。
それは理解力の問題ではなく、ビューの粒度と計算の粒度を同時に考えるという、Tableau特有の考え方に慣れていないだけです。
LODは難しい機能というより、「本当はどの単位で計算したいのか」を自分に問い直すための仕組みだと考えると、少し見え方が変わります。
この記事ではLOD全体の考え方に絞って紹介しましたが、
具体的なFIXED / INCLUDE / EXCLUDE それぞれの使いどころについては、
今後、別の記事で順番に触れていく予定です。
まずは
「ビューの粒度と計算の粒度は違うことがある」
この感覚を持ち帰ってもらえれば十分だと思います。
LODに少しでも苦手意識が和らいだなら、嬉しく思います。
次回以降の記事ではFIXED、INCLUDE、EXCLUDEについてそれぞれ触れていきます。
是非そちらも合わせて読んでみてください。
