---
title: Qlik Senseで着地見込みの計算式を使ったチャート作成
description: BIツール「Qlik Sense（クリックセンス）」を使って着地見込みを表示する方法をお調べですか？この記事はQlik Senseを使って着地見込みの計算式を使ってチャート表示する方法について解説します。
image: https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E5%AE%8C%E6%88%902_b.png
---

![INSIGHT LAB_文字のみ_WHT](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF_WHT.png?width=400&height=110&name=INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF_WHT.png)

![INSIGHT LAB_文字のみ](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF.png?width=400&height=110&name=INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF.png)

[![お問い合わせ](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/5935783/05d8fcf3-00c8-4e60-8e06-b8d3c3d9a908.png)](https://hubspot-cta-redirect-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/5935783/05d8fcf3-00c8-4e60-8e06-b8d3c3d9a908)

<https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/chart/landing-prospect#tmpmodule_1597987991880346>

- [Qlik Senseとは](https://service.insight-lab.co.jp/Qlik)
- [Qlik Senseナレッジ](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense)
- [セミナー](https://event.insight-lab.co.jp/qlik-seminar)
- [Qlik Sense道場](https://service.insight-lab.co.jp/data-analytics-dojo/training_course)
- [お役立ち資料](https://download.insight-lab.co.jp/qliksense/download)

###### 7 分で読むことができます。

# [Qlik Senseで着地見込みの計算式を使ったチャート作成](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/chart/landing-prospect)

 2018年10月29日

- [Tweet](https://twitter.com/share)

## Qlik Senseで着地見込みの計算式を使ったチャートを作成する

 

### 着地見込みとは？

Qlik Senseを売上金額の集計に使うようなケースでは、着地見込みが計算できればより便利です。

着地見込みとは月途中の時点で月末の売上がいくらになるかを計算して出された値のことです。

 

### 今月の実績から着地見込みを計算する

一般的に、着地見込みは次の数式で計算することができます。

> **着地見込み　＝　当日までの売上　÷　当日までの経過日数　×　当月の合計日数**

 

「当日までの経過日数」「当月の合計日数」は土日祝日を含めるかどうかで変動しますが、基本は上の考え方で計算します。

 

### サンプルデータ

今回はサンプルデータとして以下のようなファイルを用意いたしました。

**①購買データ**

**②稼働日カレンダー**

稼働日カレンダーは土日祝日を対象外にする場合に使用するカレンダーで、2017年～2022年までの祝日データを含んでいます。

 

(祝日データは2018年1月現在のもので、今後変更される可能性があります)

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E5%85%83%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF2%E7%A8%AE-1.png?width=793&height=353&name=%E5%85%83%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF2%E7%A8%AE-1.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E5%85%83%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF2%E7%A8%AE-1.png)

[**サンプルデータはこちらからダウンロード**](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/%E7%9D%80%E5%9C%B0%E8%A6%8B%E8%BE%BC%E3%81%BF%E3%82%B5%E3%83%B3%E3%83%97%E3%83%AB%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF.zip)

では、はじめましょう！

 

### データの取り込み

Qlik Senseを立ち上げて新規アプリを作成し、データ ロード エディタで【購買データ】【稼働日カレンダー】を取り込みます。

 

まずはダウンロードしたデータへの接続を作成します。

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E6%8E%A5%E7%B6%9A%E3%82%92%E4%BD%9C%E6%88%90.png?width=1060&height=641&name=%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E6%8E%A5%E7%B6%9A%E3%82%92%E4%BD%9C%E6%88%90.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E6%8E%A5%E7%B6%9A%E3%82%92%E4%BD%9C%E6%88%90.png)

 

ファイルが保存されているフォルダを選び、接続に名前をつけて「作成」をクリックします。

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E6%8E%A5%E7%B6%9A%E3%81%AB%E5%90%8D%E5%89%8D%E3%82%92%E3%81%A4%E3%81%91%E3%82%8B.png?width=583&height=608&name=%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E6%8E%A5%E7%B6%9A%E3%81%AB%E5%90%8D%E5%89%8D%E3%82%92%E3%81%A4%E3%81%91%E3%82%8B.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E6%8E%A5%E7%B6%9A%E3%81%AB%E5%90%8D%E5%89%8D%E3%82%92%E3%81%A4%E3%81%91%E3%82%8B.png)

 

取り込みスクリプトは以下のようにします。

①購買データ

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E8%B3%BC%E8%B2%B7%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%8F%96%E8%BE%BC%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%97%E3%83%88.png?width=568&height=139&name=%E8%B3%BC%E8%B2%B7%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%8F%96%E8%BE%BC%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%97%E3%83%88.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E8%B3%BC%E8%B2%B7%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%8F%96%E8%BE%BC%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%97%E3%83%88.png)

LOAD  
伝票番号,  
購入日時 as 年月日,  
性別,  
購入金額,  
商品コード  
FROM \[lib://データフォルダ/購買データ.csv\]  
(txt, codepage is 932, embedded labels, delimiter is ',', msq);

②稼働日カレンダー

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E7%A8%BC%E5%83%8D%E6%97%A5%E3%82%AB%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%80%E3%83%BC%E5%8F%96%E8%BE%BC%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%97%E3%83%88.png?width=578&height=156&name=%E7%A8%BC%E5%83%8D%E6%97%A5%E3%82%AB%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%80%E3%83%BC%E5%8F%96%E8%BE%BC%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%97%E3%83%88.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E7%A8%BC%E5%83%8D%E6%97%A5%E3%82%AB%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%80%E3%83%BC%E5%8F%96%E8%BE%BC%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%97%E3%83%88.png)

LOAD  
年月日,  
Date(MakeDate(Year(年月日),Month(年月日),1),'YYYY/MM') as 年月,  
Day(年月日) as 日,  
曜日,  
祝日,  
If(休日=1,1,0) as 休日  
FROM \[lib://データフォルダ/稼働日カレンダー.csv\]  
(txt, utf8, embedded labels, delimiter is ',', msq);

入力できたらデータのロードを行います。

 

 

### 着地見込みチャートの作成

ロードが終了したらチャートと数式の作成をしましょう。

シート編集画面に移り、棒グラフをシートにドラッグ＆ドロップします。

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E6%A3%92%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95%E4%BD%9C%E6%88%90_b.png?width=1047&height=642&name=%E6%A3%92%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95%E4%BD%9C%E6%88%90_b.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E6%A3%92%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95%E4%BD%9C%E6%88%90_b.png)

 

 

チャートの軸は「年月」に設定します。

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E3%83%81%E3%83%A3%E3%83%BC%E3%83%88%E8%BB%B8_b.png?width=529&height=362&name=%E3%83%81%E3%83%A3%E3%83%BC%E3%83%88%E8%BB%B8_b.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E3%83%81%E3%83%A3%E3%83%BC%E3%83%88%E8%BB%B8_b.png)

 

 

メジャーは「当日までの売上」「着地見込み」の2種類を作成します。

それぞれ以下の数式を入力します。

 

 

①購入金額実績(当日までの売上)

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E8%B3%BC%E5%85%A5%E9%87%91%E9%A1%8D.png?width=162&height=24&name=%E8%B3%BC%E5%85%A5%E9%87%91%E9%A1%8D.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E8%B3%BC%E5%85%A5%E9%87%91%E9%A1%8D.png)

```
<span style="color: #6a8fde;">Sum</span>(<span style="color: #cc9900;">購入金額</span>)
```

 

 

②着地見込み

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E7%9D%80%E5%9C%B0%E8%A6%8B%E8%BE%BC%E3%81%BF%E6%95%B0%E5%BC%8F_b-1.png?width=634&height=276&name=%E7%9D%80%E5%9C%B0%E8%A6%8B%E8%BE%BC%E3%81%BF%E6%95%B0%E5%BC%8F_b-1.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E7%9D%80%E5%9C%B0%E8%A6%8B%E8%BE%BC%E3%81%BF%E6%95%B0%E5%BC%8F_b-1.png)

```
<span style="color: #6a8fde;">Sum</span>(<span style="color: #cc9900;">購入金額</span>) / <span style="color: #6a8fde;">Max</span>({&lt;<span style="color: #cc9900;">購入金額</span>={"&gt;0"}&gt;}日) * <span style="color: #6a8fde;">Day</span>(<span style="color: #6a8fde;">MonthEnd</span>(<span style="color: #6a8fde;">Max</span>(<span style="color: #cc9900;">年月日</span>)))
```

 

 

それぞれの年月で購入履歴のある最後の日を経過日数とみなし、合計日数との割合を計算することで着地見込みを集計します。

当月の合計日数はMonthEnd()関数で月末を取得し、その日を合計日数とします。

この数式では過去の年月の売上と着地見込みは同じ金額になります。

ここまで作成するとチャートは以下のようになっているはずです。

 

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E5%AE%8C%E6%88%901_b.png?width=1049&height=550&name=%E5%AE%8C%E6%88%901_b.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E5%AE%8C%E6%88%901_b.png)

着地見込みのチャートが作成できました。

以上のチャートで計算されているのは**土日祝日を含めた着地見込み**です。

<http://qliksense-i-ways.com/qliksense/?p=2793>続いて、**土日祝日を稼働日に含めずに着地見込みを計算**してみましょう。

 

 

 

### 土日祝日を集計対象外にする

ここまでの記事では、月途中の購入金額から月末の着地見込みを集計しましたが、今回は着地見込みの集計時に土日祝日を除外したチャートを作成してみましょう。

 

以下の図はこれまで作成した着地見込みのチャートです。

このチャートを組み替えて土日祝日を除外する仕組みを作ります。

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E5%89%8D%E6%8F%90_b.png?width=1051&height=544&name=%E5%89%8D%E6%8F%90_b.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E5%89%8D%E6%8F%90_b.png)

 

こちらが前回作成した土日祝日を考慮しない着地見込みの数式です。

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E7%9D%80%E5%9C%B0%E8%A6%8B%E8%BE%BC%E3%81%BF%E6%95%B0%E5%BC%8F_b-1.png?width=634&height=276&name=%E7%9D%80%E5%9C%B0%E8%A6%8B%E8%BE%BC%E3%81%BF%E6%95%B0%E5%BC%8F_b-1.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E7%9D%80%E5%9C%B0%E8%A6%8B%E8%BE%BC%E3%81%BF%E6%95%B0%E5%BC%8F_b-1.png)

```
<span style="color: #6a8fde;">Sum</span>(<span style="color: #cc9900;">購入金額</span>) / <span style="color: #6a8fde;">Max</span>({&lt;<span style="color: #cc9900;">購入金額</span>={"&gt;0"}&gt;}<span style="color: #cc9900;">日</span>) * <span style="color: #6a8fde;">Day</span>(<span style="color: #6a8fde;">MonthEnd</span>(<span style="color: #6a8fde;">Max</span>(<span style="color: #cc9900;">年月日</span>)))
```

 

上の数式の「当日までの経過日数」「当月の合計日数」から土日祝日を引いた日数で計算する必要があります。

これをQlik Senseの数式で表現するためにはそれぞれ「土日祝日ではない日数をカウントする」という方法で集計しましょう。

 

チャートにメジャーを追加し、以下の数式を入力しましょう。

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E5%9C%9F%E6%97%A5%E7%A5%9D%E6%97%A5%E9%99%A4%E5%A4%96%E3%81%AE%E6%95%B0%E5%BC%8F.png?width=759&height=129&name=%E5%9C%9F%E6%97%A5%E7%A5%9D%E6%97%A5%E9%99%A4%E5%A4%96%E3%81%AE%E6%95%B0%E5%BC%8F.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E5%9C%9F%E6%97%A5%E7%A5%9D%E6%97%A5%E9%99%A4%E5%A4%96%E3%81%AE%E6%95%B0%E5%BC%8F.png)

```
<span style="color: #6a8fde;">Sum</span>(<span style="color: #cc9900;">購入金額</span>) / <span style="color: #6a8fde;">Count</span>({&lt;<span style="color: #cc9900;">購入金額</span>={"&gt;0"},<span style="color: #cc9900;">休日</span>={"0"}&gt;}<span style="color: #cc9900;">年月日</span>) * <span style="color: #6a8fde;">Count</span>({&lt;<span style="color: #cc9900;">休日</span>={"0"}&gt;}<span style="color: #cc9900;">年月日</span>)
```

 

 

数式中の「**休日={"0"}**」という記述によって**土日祝日ではない年月日**のみを数え上げることで稼働日のみを集計しました。

メジャーを追加するとチャートはこのようになります。

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E5%AE%8C%E6%88%902_b.png?width=1035&height=520&name=%E5%AE%8C%E6%88%902_b.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E5%AE%8C%E6%88%902_b.png)

 

休日を除外しているかどうかで値が変わっていることがわかります。

どのような計算方法を採用したいのかを考えてどちらのメジャーを使用するか選びましょう。

 

BIツール「Qlik Sense」で、着地見込みを計算するチャートの作成方法は以上です。

いかがでしたでしょうか。

弊社では、Qlik Senseの導入実績がございます。

以下のボタンからダウンロードできますので、是非ダウンロードして御覧ください。

[![導入事例](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/5935783/7fca2533-4903-4104-993c-d2213c6ee4ff.png)](https://hubspot-cta-redirect-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/5935783/7fca2533-4903-4104-993c-d2213c6ee4ff)

###### Topics: [チャート（Chart）](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/チャートchart)

![Deck](https://via.placeholder.com/100x100.jpg/e0e7ee)

#### Written by [Deck](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/author/deck)

BIスペシャリスト

###### [Previous Post](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/chart/-waterfall-chart)

[![ウォーターフォールグラフの特徴・Qlik Senseでの作成方法](https://cdn2.hubspot.net/hubfs/507386/CLEAN-images/gfx/feat-img-temp.jpg)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/chart/-waterfall-chart)

###### [ウォーターフォールグラフ（チャート）の特徴・Qlik Senseでの作成方法](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/chart/-waterfall-chart)

###### [Next Post](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/function/public-holiday-calculation-networkdays)

[![休日・祝日を考慮した日数を計算する方法](https://cdn2.hubspot.net/hubfs/507386/CLEAN-images/gfx/feat-img-temp.jpg)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/function/public-holiday-calculation-networkdays)

###### [Qlik Senseで休日・祝日を考慮した日数を計算する【networkdays】](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/function/public-holiday-calculation-networkdays)

[![採用サイトバナー](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/%E6%8E%A1%E7%94%A8%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%83%88%E3%83%90%E3%83%8A%E3%83%BC.jpg?width=1080&name=%E6%8E%A1%E7%94%A8%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%83%88%E3%83%90%E3%83%8A%E3%83%BC.jpg "採用サイトバナー")](https://insight-lab.recruitment.jp/)

[![Qlik_No1_2022](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Qlik_No1_2022.jpg?width=1080&name=Qlik_No1_2022.jpg "Qlik_No1_2022")](https://sites.ziftsolutions.com/qlik.ziftsolutions.com/8a99831c811bc58a01811f34046a2026)

[![QSナレッジ事例バナー](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/QS%E3%83%8A%E3%83%AC%E3%83%83%E3%82%B8%E4%BA%8B%E4%BE%8B%E3%83%90%E3%83%8A%E3%83%BC.png?width=400&height=200&name=QS%E3%83%8A%E3%83%AC%E3%83%83%E3%82%B8%E4%BA%8B%E4%BE%8B%E3%83%90%E3%83%8A%E3%83%BC.png "QSナレッジ事例バナー")](https://download.insight-lab.co.jp/ja/bi/case-studies/style-bread)

[![DXバナー](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/DX%E3%83%90%E3%83%8A%E3%83%BC.jpg "DXバナー")](https://event.insight-lab.co.jp/dx-seminar_20210317)

[![Qlikseminar](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Qlikseminar.png "Qlikseminar")](https://event.insight-lab.co.jp/qlik-seminar)

[![qs_trial](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/qs_trial.png "qs_trial")](https://sites.ziftsolutions.com/qlik.ziftsolutions.com/8a9982f7813a9dae01813b70d81d6a60)

[![Qllikseminar](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Qllikseminar.png "Qllikseminar")](https://solution.insight-lab.co.jp/data-analytics-dojo)

[![Vizlibナレッジ](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Vizlib%E3%83%8A%E3%83%AC%E3%83%83%E3%82%B8.png?width=1024&height=446&name=Vizlib%E3%83%8A%E3%83%AC%E3%83%83%E3%82%B8.png "Vizlibナレッジ")](https://knowledge.insight-lab.co.jp/vizlib)

[![Vizlibセミナー](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Vizlib%E3%82%BB%E3%83%9F%E3%83%8A%E3%83%BC.png "Vizlibセミナー")](https://event.insight-lab.co.jp/vizlib-seminar)

[![qv_knowledge](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/qv_knowledge.png "qv_knowledge")](https://iw-qlikview.com/)

[![book_kawaii](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/book_kawaii.png "book_kawaii")](https://www.amazon.co.jp/%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%94%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%AB%E3%81%8B%E3%82%8F%E3%81%84%E3%81%84%E3%82%92%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%95%E3%81%9B%E3%81%9F%E3%82%89%E4%BD%95%E3%81%8C%E8%B5%B7%E3%81%8D%E3%81%9F%E3%81%8B-%E3%81%A0%E3%82%8C%E3%82%82%E6%95%99%E3%81%88%E3%81%A6%E3%81%8F%E3%82%8C%E3%81%AA%E3%81%8B%E3%81%A3%E3%81%9F%E3%83%93%E3%83%83%E3%82%B0%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%88%86%E6%9E%90%E3%81%AE%E3%83%8E%E3%82%A6%E3%83%8F%E3%82%A6-%E9%81%A0%E5%B1%B1-%E5%8A%9F/dp/4478106525/ref=tmm_pap_swatch_0?_encoding=UTF8&qid=&sr=)

[![Snowflake_バナー](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Snowflake_%E3%83%90%E3%83%8A%E3%83%BC.png "Snowflake_バナー")](https://solution.insight-lab.co.jp/snowflake)

### 新着記事

### タグ別の記事

- [Qlik (35)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/qlik)
- [Qlik Sense (32)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/qlik-sense)
- [チャート（Chart） (27)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/チャートchart)
- [QlikSense (25)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/qliksense)
- [お知らせ (24)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/お知らせ)
- [Qlik Cloud (21)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/qlik-cloud)
- [初心者 (14)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/beginner)
- [Qlik Sense Saas (11)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/qlik-sense-saas)
- [Script (11)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/script)
- [ゼロから学ぶQlik Senseのデータ分析 (11)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/ゼロから学ぶqlik-senseのデータ分析)
- [関数 (10)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/function)
- [script（スクリプト） (7)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/scriptスクリプト)
- [データ整形 (7)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/data_prep)
- [Qlik Sense Cloud (6)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/qlik-sense-cloud)
- [Qlik Sense Server (6)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/qlik-sense-server)
- [BIツール (5)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/biツール)
- [お役立ち資料 (5)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/whitepaper)
- [エクステンション（Extension） (5)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/エクステンションextension)
- [AWS (4)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/aws)
- [Qlik Application Automation (4)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/qlik-application-automation)
- [QlikView (4)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/qlikview)
- [Server (4)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/server)
- [Vizlib (4)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/vizlib)
- [データ構造 (4)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e38387e383bce382bfe6a78be980a0)
- [Qlik Answers (3)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/qlik-answers)
- [Qlik Automate (3)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/qlik-automate)
- [Qlik Web Connector (3)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/qlik-web-connector)
- [snowflake (3)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/snowflake)
- [セミナー (3)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e382bbe3839fe3838ae383bc)
- [ホワイトペーパー (3)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e3839be383afe382a4e38388e3839ae38)
- [ライトテーブル (3)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/ライトテーブル)
- [新機能の紹介 (3)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/新機能の紹介)
- [AutoML (2)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/automl)
- [Automation Anywhere 導入マニュアル (2)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/introduction)
- [Column関数 (2)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/column関数)
- [Extension (2)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/extension)
- [Qlik Data Transfer (2)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/qlik-data-transfer)
- [Slack (2)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/slack)
- [まとめ記事 (2)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/まとめ記事)
- [アクション (2)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/action)
- [カレンダー (2)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e382abe383ace383b3e38380e383bc)
- [ブックマーク (2)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/ブックマーク)
- [マップ分析 (2)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e3839ee38383e38397e58886e69e90)
- [最新機能 (2)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/最新機能)
- [関数 (2)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e996a2e695b0)
- [AIエージェント (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/aiエージェント)
- [API連携 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/api連携)
- [Amazon Comprehend (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/amazon-comprehend)
- [ApplyMap (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/applymap)
- [Apps (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/apps)
- [Connector (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/connector)
- [Dashboard (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/dashboard)
- [Distinct (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/distinct)
- [Elastic IP アドレス (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/elastic-ip-e382a2e38389e383ace382b9)
- [Github (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/github)
- [Loadscript（ロードスクリプト） (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/loadscriptロードスクリプト)
- [QMC (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/qmc)
- [QVDファイル (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/qvde38395e382a1e382a4e383ab)
- [Qlik Analytics Migration Tool (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/qlik-analytics-migration-tool)
- [Qlik DataMarket (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/qlik-datamarket)
- [Qlik Dev Hub (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/qlik-dev-hub)
- [Qlik Sense September 2017 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/qlik-sense-september-2017)
- [Qlik Sense ハブ (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/qlik-sense-e3838fe38396)
- [Round関数 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/round関数)
- [Set分析 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/sete58886e69e90)
- [Set演算子 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/set演算子)
- [Streams (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/streams)
- [api (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/api)
- [dashboardbundle (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/dashboardbundle)
- [etl (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/etl)
- [qlik sense May 2021 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/qlik-sense-may-2021)
- [qvfファイル (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/qvfe38395e382a1e382a4e383ab)
- [window (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/window)
- [アイコン画像 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e382a2e382a4e382b3e383b3e794bbe58)
- [インスタンス（instance） (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/インスタンスinstance)
- [ウォーターフォールグラフ（チャート） (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/ウォーターフォールグラフチャート)
- [エリアレイヤー (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e382a8e383aae382a2e383ace382a4e38)
- [カスタムバナーメッセージ (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/カスタムバナーメッセージ)
- [キーペア（key-pairs） (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/キーペアkey-pairs)
- [スタイル設定 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/スタイル設定)
- [セキュリティグループ (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e382bbe382ade383a5e383aae38386e38)
- [テーブルの結合 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/テーブルの結合)
- [テーブルの関連付け (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/テーブルの関連付け)
- [テーブル結合 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/テーブル結合)
- [デシル分析 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/デシル分析)
- [データマネージャー (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/data_manager)
- [データ収集 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e38387e383bce382bfe58f8ee99b86)
- [データ準備 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/data-source)
- [データ確認 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e38387e383bce382bfe7a2bae8aa8d)
- [ドリルダウン分析 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e38389e383aae383abe38380e382a6e38)
- [ビッグデータ (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/ビッグデータ)
- [ポイントレイヤー (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e3839de382a4e383b3e38388e383ace38)
- [マッピング (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e3839ee38383e38394e383b3e382b0)
- [ユーザーアカウント (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e383a6e383bce382b6e383bce382a2e38)
- [レイアウトコンテナ (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/レイアウトコンテナ)
- [レポート自動化 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e383ace3839de383bce38388e887aae58)
- [上級者 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/上級者)
- [事例 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/事例)
- [共有 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e585b1e69c89)
- [動画再生 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/動画再生)
- [変数 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/variable)
- [導入事例 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/case-studies)
- [帯グラフ (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e5b8afe382b0e383a9e38395)
- [数値書式 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e695b0e580a4e69bb8e5bc8f)
- [棒グラフ (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e6a392e382b0e383a9e38395)
- [機械学習 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/機械学習)
- [正規表現 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/正規表現)
- [演算実行条件 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e6bc94e7ae97e5ae9fe8a18ce69da1e4b)
- [生成AI (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/生成ai)
- [画像 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/画像)
- [移行 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/移行)
- [資格 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e8b387e6a0bc)
- [選択条件 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e981b8e68a9ee69da1e4bbb6)
- [配色 (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/e9858de889b2)
- [関数TIPS (1)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/tag/functiontips)

全て表示

##### 運営会社

運営会社

- [会社概要](https://www.insight-lab.co.jp/about/company.html)
- [サイト運用責任者](https://twitter.com/Kajiwara81)
- [お問い合わせ](https://contact.insight-lab.co.jp/main)

##### メニュー

メニュー

- Qlik Senseとは
- [Qlik Senseナレッジ](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense)
- [セミナー](https://event.insight-lab.co.jp/qlik-seminar)
- Qlik Sense道場
- [お役立ち資料](https://download.insight-lab.co.jp/qliksense/download)

[![INSIGHT LAB_文字のみ_WHT-1](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF_WHT-1.png?width=200&height=55&name=INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF_WHT-1.png "INSIGHT LAB_文字のみ_WHT-1")](https://www.insight-lab.co.jp/)

- [プライバシーポリシー](https://www.insight-lab.co.jp/privacy.html)

Copyright © 2020 INSIGHT LAB, Inc.

<https://twitter.com/INSIGHTLAB_INC><https://www.youtube.com/@insightlab2105>