--- title: 【Sisenseはじめの一歩：データモデリング編-2】Data Designerでデータモデルを編集する description: Sisenseをこれから初めて触る方向けに全7回の記事でお届けする【Sisenseはじめの一歩】の第3回です。今回のテーマは「Data Designerでデータモデルを編集する」です。 image: https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/15cfd0ba91111d106cdc681135ab5832-4.png --- ![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=400&height=110&name=INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF_WHT-1.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/a4a0266e-14ad-4388-b83f-681a6f35b8a7.png)](https://hubspot-cta-redirect-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/5935783/a4a0266e-14ad-4388-b83f-681a6f35b8a7) - [Sisenseとは](https://service.insight-lab.co.jp/sisense) - [Sisenseナレッジ](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense) - [セミナー](https://event.insight-lab.co.jp/sisense-seminar) - [トレーニング](https://service.insight-lab.co.jp/data-analytics-dojo/training_course) - [お役立ち資料](https://download.insight-lab.co.jp/sisense/download) ###### 3 分で読むことができます。 # [【Sisenseはじめの一歩：データモデリング編-2】Data Designerでデータモデルを編集する](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/introduction/elasticube-manager) 執筆者 [Turtle](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/author/turtle) 更新日時 2020年10月16日 ###### Topics: [Sisense はじめの一歩](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/tag/sisense-はじめの一歩) ![【Sisenseはじめの一歩：データモデリング編-2】Data Designerでデータモデルを編集する](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/15cfd0ba91111d106cdc681135ab5832-4.png) 目次 この記事は、【Sisenseはじめの一歩】の第３回の記事です。 目次は[こちら](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/introduction/table-of-contents)。 こんにちは、Sato-Gです。 「Sisenseはじめの一歩」第2回では、ElastiCubeをWeb Data Designerで作成した。今回は、前回の内容を復習しつつ、カスタムフィールドを作成しデータモデルを完成させたいと思う。   ## データの追加 ElastiCubeのメニューから + データ を選択し、CSVを指定する。 [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/3ac78a209ec96ac09ebeda638a62397b-1024x476-2.png?width=1024&height=476&name=3ac78a209ec96ac09ebeda638a62397b-1024x476-2.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/3ac78a209ec96ac09ebeda638a62397b-2.png) まだ取り込んでいない「顧客.csv」「地域.csv」の２つのCSVファイルを追加する。まずは「顧客.csv」。 [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/781f50cff8bb0f3cc7f0b1c35a98810b-1024x473-2.png?width=1024&height=473&name=781f50cff8bb0f3cc7f0b1c35a98810b-1024x473-2.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/781f50cff8bb0f3cc7f0b1c35a98810b-2.png) ファイルを選択すると、下記のような画面が表示される。前回の復習として、簡単な説明を再度載せておく。 ・Culture:　　国固有の表記に対応（おそらくここはデフォルトで問題ない、JapaneseにするとGMT +9:00の表示になって紛らわしかった） ・Text Qualifier：　テキストのダブルクォート括りなどの設定 ・First Row Contains Field Names：　１行目をフィールド名とするかの設定 ・Delimiter：　区切り文字の設定（今回はCSVなのでカンマ区切り） ・Ignore…：　読み込まない行の設定（Ignore First Rowsの場合は何行目から読み込むかを設定できる） [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/6f4e572be7eb6f1ddc88b4a5f65fd28b-1024x468-2.png?width=1024&height=468&name=6f4e572be7eb6f1ddc88b4a5f65fd28b-1024x468-2.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/6f4e572be7eb6f1ddc88b4a5f65fd28b-2.png) 設定が完了し、\[完了\]ボタンをクリックすると、「顧客.csv」テーブルが追加される。 さらに「地域.csv」データも「顧客.csv」と同様に設定を行い、追加する。 [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/9c5a6a34fc45b6230ed23bf4ee37a4b7-1024x470-2.png?width=1024&height=470&name=9c5a6a34fc45b6230ed23bf4ee37a4b7-1024x470-2.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/9c5a6a34fc45b6230ed23bf4ee37a4b7-2.png) 「ビルド」アイコンをクリックし、「すべて置き換え」に設定してビルドを実行する。 [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/f0f9d747f1d6a9e4ca9d2a2b239ba70e-1024x467-2.png?width=1024&height=467&name=f0f9d747f1d6a9e4ca9d2a2b239ba70e-1024x467-2.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/f0f9d747f1d6a9e4ca9d2a2b239ba70e-2.png) ## データモデルの編集 **・テーブル名の変更** まず、テーブル名を変更する。テーブル名の右をクリックすると、上部にメニューアイコンが現れる。「名前の変更」を選択してテーブル名を変更する。 [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/d089b09a65905d778a8f8fc2ae05ccb9-300x249-2.png?width=330&height=274&name=d089b09a65905d778a8f8fc2ae05ccb9-300x249-2.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/d089b09a65905d778a8f8fc2ae05ccb9-2.png) 「顧客.csv」→「Dim\_顧客」 「地域.csv」→「Dim\_地域」 **・リレーションシップの設定** 「Dim\_顧客」テーブルを選択し、「Fact\_売上」テーブルにドラッグし、両テーブルの「顧客ID」をキーにしてリレーションを設定する。 [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/26f3e4ce739cc0ec7844a316e04b59de-1-1024x433-2.png?width=1024&height=433&name=26f3e4ce739cc0ec7844a316e04b59de-1-1024x433-2.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/26f3e4ce739cc0ec7844a316e04b59de-1-2.png) もし誤って繋いでしまった時は、下記のように繋いだ線をクリックすると「エンピツ」アイコンと「ゴミ箱」アイコンが出てくるので、クリックして編集・削除し、再度結合し直す。 [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/d30e5b979ead6c5ac1747526849a043c-2.png?width=853&height=354&name=d30e5b979ead6c5ac1747526849a043c-2.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/d30e5b979ead6c5ac1747526849a043c-2.png) これで、取り込むデータ全てのデータモデルが一旦完成した。ファクトテーブルである「Fact\_売上」を中心し、３系統のディメンションが繋がるスタースキーマモデルになっている。 [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/15cfd0ba91111d106cdc681135ab5832-4.png?width=907&height=492&name=15cfd0ba91111d106cdc681135ab5832-4.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/15cfd0ba91111d106cdc681135ab5832-4.png) ## カスタムフィールド **・「粗利」の追加** [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/326015067ece7c4519f48ccd4de633a1-1024x469-2.png?width=1024&height=469&name=326015067ece7c4519f48ccd4de633a1-1024x469-2.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/326015067ece7c4519f48ccd4de633a1-2.png) Sisenseでは、テーブル内に「カスタムフィールド」という、計算式で作成するフィールドを作成することができる。 テーブルの右をクリックしてメニューを表示し、「カスタム列を追加」をクリックすると自動で数式エディタが開く。 [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/4b7a3a565645d843d71de5fc7d978ed8-1024x471-2.png?width=1024&height=471&name=4b7a3a565645d843d71de5fc7d978ed8-1024x471-2.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/4b7a3a565645d843d71de5fc7d978ed8-2.png) タイトルを「粗利」に変更し、左側の「フィールド」からフィールドを選択しながら、\[売上金額\] - \[原価\]と入力する。数式のチェックは自動で行われ、エラーがなければ左下に「解析に成功しました」と表示される。 右上の「プレビュー」ボタンで結果をプレビューする。 [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/b6ca911eaf5267b3ce66217727e4c255-1024x471-2.png?width=1024&height=471&name=b6ca911eaf5267b3ce66217727e4c255-1024x471-2.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/b6ca911eaf5267b3ce66217727e4c255-2.png) エディタの下にプレビューが表示される。ここでは「粗利」というフィールドが追加され、「売上金額」から「原価」を引いた金額が正しく表示されていることを確認できる。 **・「購入時年齢」の追加** 「Dim\_顧客」テーブルには「生年月日」フィールドがあるため、年齢を求めることができるが、いつを基準に年齢を計算すればよいだろうか？現在の年齢という視点もあるだろうが、顧客にとっては売上があった時点で年齢が異なるため、売上日と生年月日から「購入時年齢」を求めたい。 [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/8b0c7d9c0351864739cb922d1030cd76-1-1024x471-2.png?width=1024&height=471&name=8b0c7d9c0351864739cb922d1030cd76-1-1024x471-2.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/8b0c7d9c0351864739cb922d1030cd76-1-2.png) 「Fact\_売上」に上と同じ方法で「購入時年齢」というカスタムフィールドを追加する。 数式では YearDiff(\[売上日\], Lookup(\[Dim\_顧客\],\[生年月日\],\[顧客ID\],\[顧客ID\])) と入力する。 YearDiffとLookupという２つの関数が使われているが、関数の使い方はそれぞれ以下のとおりである。 *YearDiff(end,start)* startからendまで何年かを求める。ここでは生年月日から売上日までの年数を算出する。 *LOOKUP(remote\_table,remote\_result\_column,current\_match\_column, remote\_match\_column)* ExcelのVLOOKUP関数のようにキーフィールドを使用して別テーブルから参照したい値を取得する。ここではDim\_顧客テーブルから、顧客IDをキーとして、生年月日を取得するよう設定している。顧客IDが２つ指定されているが、最初の顧客IDはFact\_売上の顧客IDで、後の顧客IDはDim\_顧客の顧客IDである。 数式の結果は下記のようにプレビューされる。 [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/5bef0a327c65faedc84e912ad287cfad-1024x471-2.png?width=1024&height=471&name=5bef0a327c65faedc84e912ad287cfad-1024x471-2.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/5bef0a327c65faedc84e912ad287cfad-2.png) 最後に「ビルド」を行い、以下のように完成すればOK。 [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/becee191c2d75280d416f1af074801af-1024x470-2.png?width=1024&height=470&name=becee191c2d75280d416f1af074801af-1024x470-2.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/becee191c2d75280d416f1af074801af-2.png) ## まとめ 第2回、第3回と簡単なデータモデリングをご紹介してきた。ここで使用したデータは非常に扱いやすいデータにしてあるので、実際の場面ではこう簡単にはいかない。もっと数式を使用してカスタムフィールドを作成したり、SQLを使用してカスタムテーブルを作成する必要も出てくるだろう。ただ、Sisenseは複雑なデータモデルでも比較的簡単に構成できることは、ご覧いただいた通りだ。 次回は、いよいよダッシュボードの作成をご紹介したいと思っているので、乞うご期待。 Sisenseを体験してみませんか？ INSIGHT LABではSisense紹介セミナーを定期開催しています。Sisenseの製品紹介や他BI製品との比較だけでなく、デモンストレーションを通してSisenseのシンプルな操作性やプレゼンテーション機能を体感いただけます。 [![詳細はこちら](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/5935783/ff8d86bf-1184-4d92-8926-6a31a20de4b0.png)](https://hubspot-cta-redirect-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/5935783/ff8d86bf-1184-4d92-8926-6a31a20de4b0) - [Tweet](https://twitter.com/share) ![Turtle](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Sunflower.jpg) #### 執筆者 [Turtle](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/author/turtle) 可視化領域を中心とした業務に従事しています。 ###### [前の投稿](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/introduction/datamodeling1) [![【Sisenseはじめの一歩：データモデリング編-1】Data Designerでデータモデルを作ってみる](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/14_relation1-1024x510-Oct-07-2020-03-17-29-74-AM.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/introduction/datamodeling1) ###### [【Sisenseはじめの一歩：データモデリング編-1】Data Designerでデータモデルを作ってみる](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/introduction/datamodeling1) ###### [次の投稿](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/introduction/dashboard01) [![【Sisenseはじめの一歩：ダッシュボード編-1】単純な棒グラフを作成してみる](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/18_bar_chart-1024x537-Oct-07-2020-03-13-39-31-AM.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/introduction/dashboard01) ###### [【Sisenseはじめの一歩：ダッシュボード編-1】単純な棒グラフを作成してみる](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/introduction/dashboard01) RECOMMEND こちらの記事も人気です。 ###### 4 分で読むことができます。 #### [【Sisense Administaration】無料のSSL証明書"Let's Encrypt"でSSL化してみる](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/administration/ssl_lets_encrypt) ###### 2020年 10月 16日 ###### 8 分で読むことができます。 #### [【API連携】Spotify音楽データの分析①【Sisense】](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/information/spotify_music_data_1) ###### 2020年 10月 16日 ###### 2 分で読むことができます。 #### [【Sisense Widget】折れ線グラフを階段状に表示する](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/widget/step_line_chart) ###### 2020年 10月 16日 ###### 3 分で読むことができます。 #### [【Sisense Widget】Radar Chartを使ってポケモンの種族値を表示してみた](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/widget/radarchart) ###### 2020年 10月 16日 ###### 3 分で読むことができます。 #### [【Sisense Formula】CASE関数を使って条件分岐する](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/formula/case) ###### 2020年 10月 16日 ###### 3 分で読むことができます。 #### [【Sisense Widget】折れ線グラフにおける欠落値の対処法](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/widget/line-graph) ###### 2020年 10月 16日 ##### 運営会社 運営会社 - [会社概要](https://www.insight-lab.co.jp/about/company.html) - [お問い合わせ](https://contact.insight-lab.co.jp/main) ##### メニュー メニュー - Sisenseとは - [Sisenseナレッジ](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense) - [セミナー](https://event.insight-lab.co.jp/sisense-seminar) - [お役立ち資料](https://download.insight-lab.co.jp/sisense/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.