📅 STEP 16: 日付関数とタイムシリーズ分析

時間の流れを可視化！日付データを自在に操る日付関数をマスター

📋 このステップで学ぶこと

日付データの重要性と活用方法
基本的な日付関数（YEAR、MONTH、DAY）
日付の計算（DATEADD、DATEDIFF）
前年比の計算方法
移動平均の算出
四半期・週次の集計
タイムシリーズ分析のベストプラクティス

前提： STEP 14-15で計算フィールドと集計関数を理解していること

📍 1. 日付データとタイムシリーズ分析

日付データの重要性

日付は、ビジネスデータで最も重要なディメンションの1つです。売上の推移、季節性の発見、トレンドの分析など、多くの分析で日付が基準となります。

📊 日付データでできること

推移の可視化：売上の月次推移、週次推移
前年比較：昨年同月と比較して成長率を算出
季節性の発見：夏に売上が増える商品を特定
トレンド分析：移動平均で長期的な傾向を把握
予測：過去のデータから未来を予測

Tableauの日付階層

Tableauは日付フィールドを自動的に階層化します。これにより、年→四半期→月→週→日と、自由にドリルダウンできます。

📅 日付フィールドの自動階層

年 (Year)
└─ 四半期 (Quarter)
    └─ 月 (Month)
        └─ 週 (Week)
            └─ 日 (Day)
    

使い方：
1. 日付フィールドを列または行にドラッグ
2. 自動的に「年」レベルで集計される
3. +ボタンをクリックで下の階層にドリルダウン
4. または、日付を右クリック→任意の階層を選択

💡 連続 vs 離散（超重要！）

Tableauの日付には2つの表現方法があります：

種類	色	特徴と用途
連続	緑色	時間の流れを表現、折れ線グラフに適している
離散	青色	カテゴリとして扱う、棒グラフに適している

日付を右クリック→「連続」または「離散」を選択して切り替えられます。

📆 2. 基本的な日付関数

【準備】サンプルデータを作成しよう

タイムシリーズ分析の練習用に、2年分のデータを用意します。

📝 サンプルデータ（sales_timeseries.xlsx）

2023年1月〜2024年12月の2年分のデータを作成してください（合計100行以上推奨）。

日付	店舗名	商品カテゴリ	売上
2023/01/05	渋谷店	家電	120000
2023/01/12	新宿店	衣料品	15000
2024/01/05	渋谷店	家電	150000
2024/01/12	新宿店	衣料品	18000

ファイル名「sales_timeseries.xlsx」で保存してください。
ポイント：前年比を計算するため、2年分のデータが必要です。

YEAR、MONTH、DAY関数

最も基本的な日付関数です。日付から年・月・日を個別に取り出せます。

📊 日付抽出関数

関数	計算式	例（2024/03/15の場合）
YEAR	YEAR([日付])	2024
MONTH	MONTH([日付])	3
DAY	DAY([日付])	15

📝 組み合わせ例：年月ラベルの作成

名前：年月
計算式：

STR(YEAR([日付])) + “/” + STR(MONTH([日付]))
    

例：2024/03/15 → “2024/3”

DATEPART関数（汎用的な抽出）

DATEPART関数は、任意の日付要素を抽出できる万能関数です。

📊 DATEPARTで抽出できる要素

datepart	意味	値の範囲
‘year’	年	2023, 2024, …
‘quarter’	四半期	1〜4
‘month’	月	1〜12
‘week’	週	1〜53
‘weekday’	曜日	1=日曜〜7=土曜
‘day’	日	1〜31

📝 曜日名を表示する計算フィールド

名前：曜日名
計算式：

CASE DATEPART(‘weekday’, [日付])
    WHEN 1 THEN “日曜日”
    WHEN 2 THEN “月曜日”
    WHEN 3 THEN “火曜日”
    WHEN 4 THEN “水曜日”
    WHEN 5 THEN “木曜日”
    WHEN 6 THEN “金曜日”
    WHEN 7 THEN “土曜日”
END
    

例：2024/03/15（金曜日）→ “金曜日”

🔢 3. 日付の計算（DATEADD、DATEDIFF）

DATEADD関数（日付の加算・減算）

日付に対して、指定した期間を足したり引いたりできます。

📅 DATEADD関数の構文

DATEADD(‘datepart’, interval, [日付])
    

datepart：‘year’, ‘month’, ‘day’, ‘week’ など
interval：加える数（負の数で減算）

📊 DATEADD関数の使用例

用途	計算式	結果（2024/03/15の場合）
1年後	DATEADD(‘year’, 1, [日付])	2025/03/15
3ヶ月前	DATEADD(‘month’, -3, [日付])	2023/12/15
7日後	DATEADD(‘day’, 7, [日付])	2024/03/22
納期計算	DATEADD(‘day’, 14, [注文日])	注文日から14日後

DATEDIFF関数（日付間の差分）

2つの日付の間の期間を計算できます。

📅 DATEDIFF関数の構文

DATEDIFF(‘datepart’, [開始日], [終了日])
    

📊 DATEDIFF関数の使用例

用途	計算式
配送日数	DATEDIFF(‘day’, [注文日], [配送日])
年齢計算	DATEDIFF(‘year’, [生年月日], TODAY())
データ鮮度	DATEDIFF(‘day’, MAX([日付]), TODAY())

TODAY、NOW関数

現在の日付・時刻を取得する関数です。

📅 現在日時を取得する関数

関数	説明	例
TODAY()	今日の日付（時刻なし）	2024/03/15
NOW()	現在の日時	2024/03/15 14:30:25

📝 実用例：期限ステータスの判定

名前：期限ステータス
計算式：

IF [期限日] < TODAY() THEN "期限切れ"
ELSEIF DATEDIFF('day', TODAY(), [期限日]) <= 7 THEN "まもなく"
ELSE "余裕あり"
END
    

📊 4. 前年比の計算

前年比とは

前年比（YoY: Year over Year）は、昨年の同時期と比較して、どれだけ成長・減少したかを示す指標です。ビジネス分析で最も重要な指標の1つです。

📈 前年比の計算式

前年比(%) = (今年の売上 – 昨年の売上) / 昨年の売上 × 100
    

例：今年1月の売上が120万円、昨年1月が100万円の場合
前年比 = (120 – 100) / 100 × 100 = +20%（20%成長）

【実践】クイック表計算で前年比を計算

Tableauではクイック表計算を使うと、簡単に前年比を計算できます。

📊 クイック表計算で前年比を追加する手順

「日付」を列シェルフにドラッグ（連続、月を選択）
「売上」を行シェルフにドラッグ
行シェルフのSUM(売上)を右クリック
「クイック表計算」→「前年比成長率」を選択
自動的に前年比が計算される！

⚠️ 注意：前年のデータが必要

前年比を計算するには、少なくとも2年分のデータが必要です。
例えば、2024年1月のデータしかない場合、2023年1月のデータがないため前年比は計算できません（NULLになります）。

📊 前月比・前週比の計算

同様の手順で、前月比や前週比も計算できます：

メジャーを右クリック
「クイック表計算」→「前期比成長率」
表計算の編集で期間を調整

📈 5. 移動平均の算出

移動平均とは

移動平均（Moving Average）は、一定期間の平均を計算しながら時間を移動させていく手法です。日々の変動を平滑化して、長期的なトレンドを把握できます。

📊 移動平均の例（3日移動平均）

日付	売上	3日移動平均	計算方法
1/1	100	–	データ不足
1/2	120	–	データ不足
1/3	110	110	(100+120+110)/3
1/4	130	120	(120+110+130)/3
1/5	140	127	(110+130+140)/3

日々の変動を平滑化して、トレンドが見やすくなります。

【実践】クイック表計算で移動平均を作成

Tableauでは、クイック表計算で簡単に移動平均を追加できます。

📊 移動平均の作成手順

「日付」を列シェルフにドラッグ（連続、日を選択）
「売上」を行シェルフにドラッグ
行シェルフのSUM(売上)を右クリック
「クイック表計算」→「移動平均」を選択
表計算の編集で設定を調整：
- 前の値：6（7日移動平均なら6）
- 次の値：0
- 集計：平均

💡 移動平均の期間の使い分け

期間	用途
3日移動平均	短期トレンド、日々の変動を少し平滑化
7日移動平均	週次トレンド、曜日の影響を除去
30日移動平均	月次トレンド、中期的な傾向
90日移動平均	四半期トレンド、長期的な傾向

📅 6. 四半期・週次の集計

四半期集計

Tableauの組み込み機能を使えば、四半期別の集計も簡単です。

📊 四半期別売上を表示する方法

「日付」を列シェルフにドラッグ
日付を右クリック →「四半期」を選択
「売上」を行シェルフにドラッグ
四半期別の売上が表示される

📝 四半期ラベルの計算フィールド

名前：四半期ラベル
計算式：

STR(YEAR([日付])) + ” Q” + STR(DATEPART(‘quarter’, [日付]))
    

例：2024/03/15 → “2024 Q1”

営業日のカウント

平日（月〜金）のみをカウントする計算フィールドも作成できます。

📝 営業日フラグの計算フィールド

名前：営業日フラグ
計算式：

IF DATEPART(‘weekday’, [日付]) >= 2 AND 
   DATEPART(‘weekday’, [日付]) <= 6 
THEN 1 
ELSE 0 
END
    

解説：weekday=1は日曜、2=月曜〜6=金曜、7=土曜
月〜金（2〜6）なら1、土日なら0を返す

📊 7. タイムシリーズ分析のベストプラクティス

✅ やるべきこと（Do）

ルール	理由
連続日付を使う	折れ線グラフには緑色（連続）の日付で時間の流れを表現
適切な粒度を選ぶ	長期分析は月次、短期分析は日次
移動平均で平滑化	ノイズの多いデータはトレンド化して見やすく
前年比を表示	季節性を除外して成長率を可視化

❌ 避けるべきこと（Don’t）

避けること	理由
離散日付で折れ線	時間の連続性が見えにくい
粒度が不適切	10年分を日次で見るのは多すぎる
異なる期間の比較	31日の月と28日の月を単純比較しない

💡 季節性の扱い方

多くのビジネスデータには季節性があります：

アパレル：春夏秋冬で売上変動
飲食：週末・平日、ランチ・ディナーで変動
旅行：長期休暇（GW、夏休み、年末年始）で変動

対策：前年同月比（YoY）で比較すれば、季節性の影響を除外できます！

📝 STEP 16 のまとめ

✅ このステップで学んだこと

日付の重要性：ビジネス分析の基礎となるディメンション
日付抽出：YEAR、MONTH、DAY、DATEPART、DATENAME
日付計算：DATEADD（加減算）、DATEDIFF（差分）
現在日時：TODAY()、NOW()
前年比：クイック表計算で簡単に算出
移動平均：トレンドの把握に有効
四半期・週次：組み込み階層で簡単に集計
連続 vs 離散：グラフの種類で使い分け

💡 最重要ポイント

日付関数はタイムシリーズ分析の要です。特に前年比（YoY）と移動平均の2つを使いこなせば、売上の成長性とトレンドを正確に把握できます。Tableauのクイック表計算を活用すれば、複雑な計算も簡単に実装できます。連続日付（緑色）を使って、時間の流れを美しく可視化しましょう！

🎯 次のステップの準備

次のSTEP 17では、「LOD表現（Level of Detail）の完全理解」を学びます。LOD表現を使うと、異なる粒度での計算が可能になり、より高度な分析ができるようになります！

📝 理解度チェック

問題 1 基礎

Tableauで日付フィールドが「連続」の場合と「離散」の場合、それぞれどのような色で表示されますか？

【解答】

連続：緑色、離散：青色です。

連続は時間の流れを表現し、折れ線グラフに適しています。離散はカテゴリとして扱い、棒グラフに適しています。日付を右クリックすれば切り替えられます。

問題 2 基礎

DATEADD(‘month’, -3, [日付]) は何を計算しますか？

【解答】

日付の3ヶ月前を計算します。

例えば、[日付]が2024/03/15の場合、結果は2023/12/15になります。
interval（第2引数）に負の数を指定すると、過去の日付が計算されます。

問題 3 応用

前年比（YoY）を計算するために必要なデータ条件は何ですか？また、クイック表計算でどのように設定しますか？

【解答】

必要なデータ条件：少なくとも2年分のデータが必要です。
例えば、2024年1月の前年比を計算するには、2023年1月のデータが必要です。前年のデータがない月はNULL（空白）になります。

クイック表計算の設定：
1. メジャー（売上など）を右クリック
2. 「クイック表計算」→「前年比成長率」を選択
3. 自動的に前年比が計算される

問題 4 応用

7日移動平均を計算する際、「前の値」の設定はいくつにしますか？その理由も説明してください。

【解答】

「前の値」は6に設定します（「次の値」は0）。

理由：7日移動平均は「今日を含めて過去7日間」の平均です。今日（0）を含めて、6日前までの値を使うので、前の値=6となります。

合計日数 = 前の値(6) + 今日(1) = 7日間

🎯 実践演習

演習 1 基礎

「年」「月」「曜日名」という3つの計算フィールドを作成してください。そして、月別の売上推移を折れ線グラフで表示してください。

【計算フィールド】

名前：年、計算式：YEAR([日付])
名前：月、計算式：MONTH([日付])
名前：曜日名、計算式：DATENAME('weekday', [日付])

【折れ線グラフ】

「日付」を列シェルフにドラッグ
右クリック →「月」を選択 →「連続」を選択
「売上」を行シェルフにドラッグ
マークカードで「折れ線」を選択

結果：月別の売上推移が連続した折れ線グラフで表示される

演習 2 応用

月別の売上推移グラフに、前年比成長率を追加してください。売上は棒グラフ、前年比は折れ線グラフで二重軸表示にしてください。

【手順】

「日付」を列シェルフにドラッグ（連続、月）
「売上」を行シェルフにドラッグ
「売上」をもう一度行シェルフにドラッグ
2つ目のSUM(売上)を右クリック →「クイック表計算」→「前年比成長率」
2つ目のSUM(売上)を右クリック →「二重軸」
マークカードで：
- SUM(売上)：棒グラフ
- SUM(売上)（前年比）：折れ線

結果：売上（棒）と前年比成長率（折れ線）が重なって表示される

演習 3 発展

日次の売上推移グラフを作成し、7日移動平均を重ねて表示してください。実際の売上は薄い灰色の折れ線、移動平均は太い青色の折れ線にしてください。

【手順】

「日付」を列シェルフにドラッグ（連続、日）
「売上」を行シェルフにドラッグ
「売上」をもう一度行シェルフにドラッグ
2つ目のSUM(売上)を右クリック →「二重軸」
2つ目のSUM(売上)を右クリック →「クイック表計算」→「移動平均」
表計算の編集：前の値=6、次の値=0、集計=平均
マークカードで：
- SUM(売上)：折れ線、灰色(#CCCCCC)、細い線
- SUM(売上)（移動平均）：折れ線、青色、太い線
右軸を右クリック →「軸の同期」

結果：日次の変動と7日移動平均のトレンドが同時に見える

❓ よくある質問

Q1: 連続と離散の違いがよくわかりません。

連続（緑色）は時間の流れ、離散（青色）はカテゴリです。

折れ線グラフで月次推移を見たいなら連続、棒グラフで各月を比較したいなら離散を使います。連続は軸が途切れず、離散は各項目が独立しています。日付を右クリックすれば切り替えられます。

Q2: 前年比が計算できません（NULLになります）。

前年のデータが存在しない可能性があります。

例えば2024年1月のデータしかない場合、2023年1月のデータがないため前年比は計算できません。少なくとも2年分のデータを用意してください。また、クイック表計算の「相対」設定が「年」になっているか確認しましょう。

Q3: 移動平均が期待と違う値になります。

「前の値」の設定を確認してください。

7日移動平均なら、前の値=6、次の値=0です（今日を含めて7日間）。また、集計方法が「平均」になっているか確認しましょう。「合計」になっていると移動合計になってしまいます。

Q4: 四半期を4月始まり（会計年度）にしたいです。

計算フィールドでカスタム四半期を作成してください。

デフォルトは1月始まり（1-3月=Q1）ですが、会計年度（4月始まり）にしたい場合は、Tableauの「カレンダー設定」で会計年度の開始月を変更する方法があります。メニュー →「データ」→「日付のプロパティ」から設定できます。

Q5: 営業日（平日）だけで集計したいです。

営業日フラグを作成してフィルターしてください。

DATEPART(‘weekday’, [日付])で曜日番号を取得し、月〜金（2〜6）なら1、それ以外は0のフラグを作ります。このフラグで1のみをフィルターすれば、平日だけのデータになります。祝日も除外したい場合は、祝日マスタと結合する必要があります。

Q6: 日付が「1899/12/31」など変な値になります。

データ型が日付ではなく数値になっている可能性があります。

Excelから読み込んだ際、日付列が数値として認識されることがあります。データペインで該当フィールドを右クリック →「データ型の変更」→「日付」を選択してください。または、元のExcelファイルで列の書式を「日付」に設定してから再読み込みしましょう。

📝

学習メモ

BIツール入門 - Step 16

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