Looker Studio では、グラフに 1 つ以上のフィールドのデータが表示されます。これらのフィールドは、そのグラフに添付されているデータソースから提供されるディメンションと指標です。データがどのように表示されるかは、グラフの種類とスタイルによって異なります。
この記事の内容:グラフによるデータの表示
表では、データは行と列に表示されます。Google アナリティクスのデータソースに基づく次の表もその一例です。
| ブラウザ | セッション数 | 平均セッション継続時間 | 直帰率 |
|---|---|---|---|
| Google Chrome | 3,340 | 00:03:35 | 22.90% |
| Safari | 209 | 00:02:33 | 15.79% |
| Firefox | 202 | 00:02:20 | 19.80% |
| Internet Explorer | 64 | 00:02:21 | 17.19% |
| Edge | 37 | 00:05:37 | 16.22% |
| … |
デカルトグラフでは、通常、ディメンションが水平（X）軸に沿って配置され、指標の値によって垂直（Y）軸の位置が決まります。期間グラフでは、期間ディメンションが X 軸となり、内訳ディメンションがデータ系列となります。
円グラフでは、ディメンションによってセグメントの数が定義され、指標によって各セグメントの大きさが決定されます。
マップチャートでは、地理情報（国コード、緯度、経度、Google 広告 の基準 ID など）を含むディメンションを使用して、地図上にデータを表示します。指標の相対的な値によって、チャートの色の濃さが決まります。この例では、ウェブサイト セッションの大部分が米国で発生したことがわかります。
詳しくは、Looker Studioで使用できるグラフのリファレンスをご覧ください。
内訳ディメンションを使用してデータをグループ化する
多くのグラフでは、複数のディメンションを使ってデータをグループ化できます。グラフに追加するディメンションごとに、データがさらに細かくグループ分けされます。グラフに最初に追加されるディメンションがプライマリ ディメンションとなり、あとから追加されるディメンションは「内訳ディメンション」と呼ばれます。内訳ディメンションを使うと、データをさらに細かく分類したり、サブカテゴリー化したりすることができます。
たとえば、次の表では、プライマリ ディメンションは「国」、内訳ディメンションは「年」になっています。表の指標は、まず国別に、次に年別に集計されます（グループ化がメトリック計算にどのように影響するかについて詳しくは、下記をご覧ください）。
| 国 | 年 | 人口 | インターネット ユーザー | インターネットの利用率 |
|---|---|---|---|---|
| アイスランド | 2013 年 | 323,764 人 | 312,583 人 | 96.55% |
| アイスランド | 2012 年 | 320,716 人 | 308,560 人 | 96.21% |
| バミューダ | 2013 年 | 65,001 人 | 61,945 人 | 95.30% |
| ノルウェー | 2013 年 | 5,079,623 人 | 4,828,354 人 | 95.05% |
| アイスランド | 2011 年 | 319,014 人 | 302,488 人 |
94.82% |
| … |
表形式で表示された多次元データは理解しにくい場合があります。この積み上げ横棒グラフなど、視覚化タイプのグラフを使用すると、複雑なデータも理解しやすくなります。
指標の計算
Looker Studio では、指標の計算には基本的に次の 2 つの方法が使用されます。
サマリー合計として計算する
指標は、スコアカード チャートを使用して、データセット内の列全体（フィールド）の統計情報の概要として表示できます。
以下の例では、Google アナリティクスから取得した簡素化されたデータを示しています。ここで「Avg. Time on Site（平均サイト滞在時間）」指標は、ユーザーが新規かリピーターかどうかなどの諸要素にかかわらず、あらゆるユーザーを対象としてまとめられています。各ユーザーのアクセス開始時刻と終了時刻の差と、各セッション時間を 3 回分合計して平均したものを使用してサイト滞在時間を計算します。
1 つ以上のディメンションとの関連
指標の値は、選択したディメンションにより限定されます。他のグラフの種類はすべて、このカテゴリに分類されます。
次の例の棒グラフでは、「Avg. Time On Site（サイトの平均滞在時間）」指標と「User Type（ユーザータイプ）」ディメンションを組み合わせています。このように視覚化することで、リピーターと新規ユーザーに対する指標を分析できます。この場合、リクエストされたディメンションによって計算が変わります。
グラフに複数のディメンションを追加すると、データのビューが絞り込まれます。たとえば、ウェブサイトの滞在時間を分析するために、「ユーザータイプ」ディメンションと「言語」ディメンションを表で使用するとします。この場合、新規ユーザーとリピーターは同じように計算されますが、その結果は言語ごとに集計されます。表は次のようになります。
| ユーザータイプ | 言語 | 平均セッション継続時間 |
|---|---|---|
| リピーター | zh-tw | 00:04:54 |
| 新規ユーザー | zh-tw | 00:04:02 |
| リピーター | en-us | 00:03:51 |
| 新規ユーザー | en-us | 00:03:45 |
| リピーター | en-gb | 00:03:33 |
| … |