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title: Qlik SenseのDual値【文字列でも数値でもあるデータ】
description: BIツール「Qlik Sense（クリックセンス）」のDualの使い方についてお探しですか？この記事ではQlik SenseのDualの使い方について手順に沿って解説します。
image: https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/Mapping%E3%81%AE%E4%BD%9C%E6%88%90_b-1.png
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# [Qlik SenseのDual値【文字列でも数値でもあるデータ】](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/dual)

 2017年7月15日

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## Qlik senseのDual値：文字列なのにSumで集計できる！？

こんにちは。Deckです。

今回はQlik Senseの特徴的な機能である**Dual**を解説します。

Dualとは「**画面上では文字列だけど、数値としても計算できる**」データのことです。

一見しただけではわかりにくいかもしれませんが、使いこなせると非常に便利な機能です。

サンプルを参考に、Dualとはどんなものか見てみましょう。

まず、以下のような生活習慣のアンケートデータを考えます。

 

**朝食を食べる頻度はどのくらいですか？**

| 数値 | 回答1 |
| --- | --- |
| 1 | 毎朝食べる |
| 2 | ときどき食べる |
| 3 | ほとんど食べない |

 

**1食にどのくらいの量を食べますか？**

| 数値 | 回答2 |
| --- | --- |
| 1 | 腹八分目まで食べる |
| 2 | 満腹になるまで食べる |

 

**週にどのくらい運動をしますか？**

| 数値 | 回答3 |
| --- | --- |
| 1 | 週に数回以上 |
| 2 | 週に1～2回 |
| 3 | ほとんど運動しない |

 

ここでは回答1～3を足し合わせて肥満リスクを計算するとしましょう。

たとえば、**「朝はほとんど食べない(3)」+「1食は腹八分目まで食べる(1)」+「週に1～2回運動する(2)」**という人は**3 + 1 + 2 = 肥満リスク6 **のように計算します。

Dualには「文字列だけど、数値として計算もできる」性質があるので上のようなデータもとてもわかりやすく集計できますよ！

 

### サンプルデータ

[**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/Dual%E3%82%B5%E3%83%B3%E3%83%97%E3%83%AB%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF.zip)

zipファイルには「アンケートデータ」+「アンケートの回答と数値の対応データ」が入っています。

 

### アンケートデータの集計

新規アプリを作成し、データ ロード エディタを開きます。

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%89%E3%82%A8%E3%83%87%E3%82%A3%E3%82%BF%E3%82%92%E9%96%8B%E3%81%8F_b.png?width=1161&height=858&name=%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%89%E3%82%A8%E3%83%87%E3%82%A3%E3%82%BF%E3%82%92%E9%96%8B%E3%81%8F_b.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%89%E3%82%A8%E3%83%87%E3%82%A3%E3%82%BF%E3%82%92%E9%96%8B%E3%81%8F_b.png)

 

データ接続を作成します。

「接続の新規作成」→「フォルダ」をクリックします。

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E6%8E%A5%E7%B6%9A%E3%81%AE%E6%96%B0%E8%A6%8F%E4%BD%9C%E6%88%90_b-1.png?width=544&height=333&name=%E6%8E%A5%E7%B6%9A%E3%81%AE%E6%96%B0%E8%A6%8F%E4%BD%9C%E6%88%90_b-1.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E6%8E%A5%E7%B6%9A%E3%81%AE%E6%96%B0%E8%A6%8F%E4%BD%9C%E6%88%90_b-1.png)

 

データが保存されているフォルダに移動して接続に名前を入力し、「作成」をクリックします。

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E6%8E%A5%E7%B6%9A%E3%81%AB%E5%90%8D%E5%89%8D%E3%82%92%E4%BB%98%E3%81%91%E3%82%8B_b.png?width=562&height=586&name=%E6%8E%A5%E7%B6%9A%E3%81%AB%E5%90%8D%E5%89%8D%E3%82%92%E4%BB%98%E3%81%91%E3%82%8B_b.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E6%8E%A5%E7%B6%9A%E3%81%AB%E5%90%8D%E5%89%8D%E3%82%92%E4%BB%98%E3%81%91%E3%82%8B_b.png)

 

作成された接続から「データの選択」ボタンをクリックします。

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E9%81%B8%E6%8A%9E_b-4.png?width=252&height=238&name=%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E9%81%B8%E6%8A%9E_b-4.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E9%81%B8%E6%8A%9E_b-4.png)

ファイルを読み込みます。

**対応表1・対応表2・対応表3・アンケートデータの順**で追加を行ってください。

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E9%81%B8%E6%8A%9E.png?width=565&height=569&name=%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E9%81%B8%E6%8A%9E.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E9%81%B8%E6%8A%9E.png)

 

データの追加を繰り返して回答と数値の対応表、アンケートデータのスクリプトを追加します。

 

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E8%87%AA%E5%8B%95%E7%94%9F%E6%88%90%E3%81%AE%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%97%E3%83%88%EF%BC%94%E3%81%A4.png?width=1161&height=858&name=%E8%87%AA%E5%8B%95%E7%94%9F%E6%88%90%E3%81%AE%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%97%E3%83%88%EF%BC%94%E3%81%A4.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E8%87%AA%E5%8B%95%E7%94%9F%E6%88%90%E3%81%AE%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%97%E3%83%88%EF%BC%94%E3%81%A4.png)

 

数値と回答を変換するため、対応表をマッピングテーブルとして取り込みます。

マッピングテーブルについては、以下記事を参照して下さい。

[【スクリプト】Mappingで文字列の変換規則を設定](https://knowledge.insight-lab.co.jp/qliksense/script/mapping-applymap)

 

スクリプトを以下のように編集します。

- テーブル名を「**朝食を食べる頻度\_Mapping**」「**一食の量\_Mapping**」「**運動\_Mapping**」に設定
- LOAD文の前に**Mappingを追加**

 

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/Mapping%E3%81%AE%E4%BD%9C%E6%88%90_b-1.png?width=427&height=358&name=Mapping%E3%81%AE%E4%BD%9C%E6%88%90_b-1.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/Mapping%E3%81%AE%E4%BD%9C%E6%88%90_b-1.png)

 

アンケートデータの読み込みスクリプトを以下のように編集します。

 

> LOAD  
> 回答者,  
> Dual(ApplyMap('朝食を食べる頻度\_Mapping',回答1),回答1) as 回答1,  
> Dual(ApplyMap('一食の量\_Mapping',回答2),回答2) as 回答2,  
> Dual(ApplyMap('運動\_Mapping',回答3),回答3) as 回答3

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E3%82%A2%E3%83%B3%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%ABDual.png?width=586&height=123&name=%E3%82%A2%E3%83%B3%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%ABDual.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E3%82%A2%E3%83%B3%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%ABDual.png)

以上でスクリプトの準備が完了しました。

データをロードし、シートの編集画面に移りましょう。

 

### 集計テーブルの作成

シートの編集画面からテーブルを作成します。

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E3%83%86%E3%83%BC%E3%83%96%E3%83%AB%E3%82%92%E4%BD%9C%E6%88%90.png?width=1161&height=858&name=%E3%83%86%E3%83%BC%E3%83%96%E3%83%AB%E3%82%92%E4%BD%9C%E6%88%90.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E3%83%86%E3%83%BC%E3%83%96%E3%83%AB%E3%82%92%E4%BD%9C%E6%88%90.png)

 

軸に「回答者」、「回答1」、「回答2」、「回答3」を追加します。

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E8%BB%B8%E3%81%AE%E8%BF%BD%E5%8A%A0-2.png?width=1161&height=858&name=%E8%BB%B8%E3%81%AE%E8%BF%BD%E5%8A%A0-2.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E8%BB%B8%E3%81%AE%E8%BF%BD%E5%8A%A0-2.png)

 

メジャーとして「肥満リスク」を追加します。  
数式は「Sum(回答1+回答2+回答3)」とし、ラベルは「肥満リスク」とします。  
集計関数は「なし」に設定しておきましょう。

[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E3%83%A1%E3%82%B8%E3%83%A3%E3%83%BC%E3%81%AE%E8%BF%BD%E5%8A%A0-1.png?width=253&height=714&name=%E3%83%A1%E3%82%B8%E3%83%A3%E3%83%BC%E3%81%AE%E8%BF%BD%E5%8A%A0-1.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E3%83%A1%E3%82%B8%E3%83%A3%E3%83%BC%E3%81%AE%E8%BF%BD%E5%8A%A0-1.png)

### 完成

アンケートデータの集計テーブルが完成しました。  
**「回答1～3」は文字列**として表示され、**「肥満リスク」は数値**として集計されています！  
[![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/%E5%AE%8C%E6%88%90-4.png?width=620&height=343&name=%E5%AE%8C%E6%88%90-4.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/%E5%AE%8C%E6%88%90-4.png)

このように、「数値と文字列の両方の性質を持つ」データはDualを使ってQlik Senseに読み込ませると便利に集計が行えますね！

 

この記事は、以上です。

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