目次
こちらの記事ではGoogle スプレッドシートと BigQuery のそれぞれを活用したケーススタディを掲載しています
Looker Studio の用途
- BI(ビジネスインテリジェンス)
- IT 担当者(エンジニア)の力を借りずに様々なソースから分析
Looker Studio ができること
- 直感的な操作でレポートを作成できる
- 作成したレポートを共有できる
- さまざまなチャートやグラフを利用できる
Looker Studio の料金
クリエイターやレポートの閲覧者は、Looker Studio を料金なしでご利用いただけます。
Looker Enterprise Pro にアップグレードする 企業のお客様は、チーム コンテンツ管理を含むサポートと拡張管理機能を利用できます。
https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja
ケーススタディ1: 日本郵便株式会社の住所の郵便番号CSVファイルから都道府県ごとの郵便番号件数を見る
STEP1: データを用意する
CSVファイルを手に入れる
データはこちらで手に入ります
https://www.post.japanpost.jp/zipcode/download.html
CSVファイルの1行目にヘッダーを追記する
STEP2: Google スプレッドシートをソースにした空のレポートを作成する
STEP3: 用意したデータをソースにした表の設定で「ディメンション」に都道府県を指定する
STEP4: 好みのグラフに切り替える
Summary
ケーススタディ1から北海道から兵庫県は郵便番号が多いことがわかります
お手もとにあるデータを可視化するだけで新たな気づきがあるかもしれません
ケーススタディ2: 内閣府の人口総数：総務省『国勢調査』(※平成27年1月22日更新)CSVファイルから市町村別に過去最高人口数を見る
STEP1: データを用意する
CSVファイルを手に入れる
データはこちらで手に入ります
https://www5.cao.go.jp/keizai-shimon/kaigi/special/future/keizai-jinkou_data.html
CSVファイルの文字コードをUTF-8に変換する
iconvを使って変換します(Windowsはすいません！調べてください！!)
https://www.gnu.org/savannah-checkouts/gnu/libiconv/documentation/libiconv-1.17/iconv.1.html
iconv -f SJIS -t UTF-8 file01.csv > file01_new.csvCSVファイルに書かれている説明文を消す
1~7行目はこのCSVファイルの説明文になっていますので、ヘッダーとデータ本体のみが残るように消してください
[消した後のイメージ]
CSVファイルのヘッダーを英語に翻訳する
[イメージ]
BigQuery のデータセットを用意する
[イメージ]
用意したCSVファイルからテーブルを作成する
こちらからCSVファイルをアップロードしてテーブルを作成してください
Looker Studio で使いやすくすためにUnPivotする
こちらの結果から新しいテーブルを作成しておいてください
STEP2: BigQuery をソースにした空のレポートを作成する
STEP3: UnPivotしたテーブルをソースにした表の設定で「指標」にvalueを指定する
- 指標の赤枠部分をクリックすることで、指標の切り替えや算出したい数字の設定ができます
- 「並べ替え」で数字は降順にしておきましょう
STEP4: 好みのグラフに切り替える
Summary
ケーススタディ2から過去の神奈川県 横浜市の人口がずば抜けてすごいことがわかります
政府が公開したデータを可視化するだけでもインパクトがあるので、業務のデータを可視化すればより大きな発見があるかもしれません
さいごに
「STEP1: データを用意する」だけ細々とした項目を書かせていただきましたが、 Looker Studio の画面操作を簡単にするための手順でありながら Looker Studio を活用するコツの1つでもあります
Looker Studio を利用するのに必ずしもIT 担当者(エンジニア)を常に必要としませんが、上記のようにデータを整備するなどBIを推進する段階では必要になるでしょう。
さらに組織全体で分析基盤を強化し、効率的にデータ活用するならLookerの導入を検討してみてください。grasysならデータ活用サイクルをフルマネージドでカバーしていますので、ぜひご気軽にご相談ください。
