Tableauのコネクタを利用すれば、Googleアナリティクス（以下GA）から簡単にウェブアクセスデータを取得できるため、分析の幅が広がります。
その分析手法および注意点については以下記事をご参考ください。
ただしGAコネクタを使う際は他のデータとはブレンドのみ行えるため、分析内容によっては、データソースの処理が難しくなります。なお、Tableau PrepとOnline（Server）を活用すれば、その制限を突破できるようになりました。
本記事は1つの分析事例を使って、そのやり方について紹介します。
記事の内容
- 結合処理に必要な前提条件
- 結合処理が必要となる分析内容
- 結合処理の手順
結合処理に必要な前提条件
GAデータの結合処理を可能にするには、下記の前提条件があります。
- Tableau Prepが利用可能
- Tableau Online/Serverが利用可能
- Tableau Online/Serverへデータソースのパブリッシュ権限あり
結合処理が必要となる分析内容
例えば下記のような分析は、データのブレンドではうまく処理できないため、結合処理が必要です。
例）ブログ記事へのアクセスをタグごとに分析
対象：弊社HPのブログ記事（各記事に複数の関連タグ設定あり）
分析内容：関連タグ間のページビュー数、月ごとの変化
分析に利用するデータ
上記分析をするために、下記二つのデータソースを利用します。
データソース➀ 記事ごとのページビュー数（月別）
- データソース：Google アナリティクス
- ディメンション：ページタイトル、ページ、月（年間）
- 指標：ページビュー数
データソース② 各記事の関連タグマスター
- データソース：Googleスプレッドシート
- ディメンション：ページタイトル、ページ、関連タグ
（※1つのページに対して、複数関連タグあります）
なぜ結合処理は必要？
データソース➀とデータソース②をブレンドすると、下記のように、関連タグ間ページビュー数の比較は可能です。ただし、月（年間）の値はアスタリスクとなってしまい、月ごとの変化は分析できません。
なぜかというと、関連タグマスター（②）をプライマリーとして、GAデータ（➀）から月（年間）を参照する際、1つのページに対して複数の年月がマッチされるからです。すなわち、粒度が異なるデータソースをまとめて分析したい場合はブレンドではなく、結合処理が必要です。
結合処理の手順
Tableau DesktopではGAデータの結合処理が不可能ですが、Tableau Prepなら可能です。
ただし、Tableau PrepにはまだGAコネクタがないため、Tableau Prepから参照できるように、GAデータをTableau Online/Serverにパブリッシュして、オンラインデータソース化する前処理は必要です。
まとめると、下記三つのステップがあります。
- 手順1. Tableau DesktopでGAデータを取得する
- 手順2. Tableau Online/ServerにGAデータをデータソースとしてパブリッシュする
- 手順3. Tableau Prepから 手順2 のデータソースを引用し、結合処理を行う
手順1. Tableau DesktopでGAデータを取得する
Tableau Desktopを使い、今回の分析で利用したいGAデータをコネクタから取得します。
手順2. Tableau Online/ServerにGAデータをパブリッシュ
Tableau PrepではGAコネクタがないため、GAデータをPrepで参照可能なTableauオンラインデータソースに変換します。(※更新アクセスを許可にして、更新スケジュールを設定すると、自動更新されます）
手順3. Tableau Prepで結合処理
Tableau Prepから 手順2 でパブリッシュしたGAデータ、スプレッドシートにある関連タグのマスターデータを引用し、結合処理を行います。
結合処理の結果
結合処理の結果、GAデータと関連タグマスターは結合され、月（年間）は表示されるようになりました。
また、月ごとの変化を折れ線グラフで分析可能になったため、最近人気急上昇のタグ（例えばITP、GA4など）を把握できるようになりました。
まとめ
本記事ではGAコネクタから取得するウェブアクセスデータと他データソースの結合処理方法について紹介しました。
なお、結合のみならず、同じ考え方でGAデータ間のユニオン処理なども可能となりました。ぜひいろいろ試して活用できればと思います。
