データのスライス

データをスライスする場合は、ビジュアライゼーションのさまざまなプロパティを指定します。たとえば、X 軸の異なるカテゴリ上でデータをスライスしたり、異なる色や形状を割り当てることでデータをスライスしたりすることができます。使用できるスライス プロパティは、ビジュアライゼーションのタイプによって異なります。このようなプロパティを使用してデータをスライスするたびに、データはさらに小さな部分へと分割され、その表現にはより多くのマーカーが使用されます。

次の図は、データ スライスをクロス テーブルと呼ばれるビジュアライゼーションでどのように表現できるかを示したものです。年による分割はありません。クロス テーブルのセルの値はすべての年を含むスライス上で集計されています。

次の例は、データテーブル内の売上データをいくつかのスライス方法を使用した散布図で視覚化したものです。

マーカーはすべての年のすべての果物の売上合計を表します。	マーカーは果物の種類ごとの売上合計を表します。	マーカーは年ごとの売上合計を表します。

実際には、スライスの選択に応じて簡単なカスタム演算式が生成されます。散布図の X 軸セレクタを右クリックし、[カスタム演算式] を選択すると、それぞれの [カスタム演算式] ダイアログには演算式<>、<[Fruit]>、および <[Year]> が自動的に設定されます。

同様に、Y 軸セレクタを右クリックし、[カスタム演算式] を選択すると、ダイアログには Sum([Sales]) が自動的に表示されます。Sum などの集計は、事前定義されたカスタム演算式です。

上の散布図では、データのスライスに X 軸プロパティが使用されています。ただし、データのスライスには、以下に示す色、図形、トレリスなど、他の軸プロパティも使用できます。

このようにデータはさまざまな方法でスライスできます。スライスは、計算の基本となるものです。

マーカー

マーカーは、上記の散布図の「記号」やクロス テーブル セルなどのように、データをどのようにスライスしたかを表現するグラフィカル オブジェクトです。マーカーは、ビジュアライゼーションの設定方法に応じて、データテーブルのすべてのローから単一のローまで、すべてを表現することができます。ほとんどの場合、マーカーの値は集計の結果 (たとえば前の例で示した売上合計など) を表します。

カスタム演算式

カスタム演算式は事前定義された集計と同じように実行され、ビジュアライゼーションの各マーカー上で評価されます。ただし演算式では、OVER ステートメントを使用することによって現在のスライスの外部からデータも取り込むことができます。