データを表示する際には、再集計が必要となる場合があります。この記事では、再集計の概念と、データ統合を使用してデータポータルで再集計を行う方法をご説明します。
再集計の一例として、平均の平均 を計算することが挙げられます。たとえば、以下のような株価変動の表があるとします。
| セクター | ティッカー | 価格変動 |
| テクノロジー | GOOG | +6 |
| テクノロジー | AAPL | +5 |
| テクノロジー | MSFT | -3 |
| テクノロジー | NFLX | -1 |
| エネルギー | E1 | +2 |
| エネルギー | E2 | +10 |
| エネルギー | E3 | -3 |
| 金融 | F1 | -6 |
このデータの価格変動の平均は、単純な集計で求めることができます。
| 価格変動の平均 |
| 1.25 |
すべての部門の平均価格変動を計算するには、部門 ディメンションでこのテーブルをグループ化します。
| セクター | 価格変動の平均 |
| テクノロジー | 1.75 |
| エネルギー | 3 |
| 金融 | -6 |
このデータを再集計するには、もう一度平均を適用するなど、別の集計関数を適用します。
| 価格変動の平均の平均 |
| -0.42 |
データポータルでの再集計
データポータルで指標を再集計するには、データの統合を使用します。すでに一度集計されたフィールドのタイプが「自動」に設定されている場合、別の集計関数は適用できず、フィールド タイプを変更することもできませんが、統合を使用すれば再集計が可能になります。
たとえば、データポータルで部門ごとの株価の平均変動を特定するには、同じデータソースをそれ自体と結合する統合構成を作成します。「部門 」を結合キーとして使用し、以下の例に示すように、左右のデータソースの両方に「平均価格変動 」の指標を含めます。
![[データの統合] パネルで、[Stock Data - Sheet1] データソースがそれ自体と統合され、[Sector] が結合キーとして使用され、[Price Change] が選択された指標として使用されています。](https://docs.cloud.google.com/static/data-studio/images/reaggregation-40-2019-10-04.png?hl=ja)
セクター 
平均価格変動
この統合データソースでは、以前に集計した「価格変動 」フィールドに新しい集計を適用できます。
統合によるデータの分割
データを統合すると、統合構成で選択した列から新しいテーブルが作成されます。新しいテーブルの指標は、集計されていない数値として扱われます。
価格変動 が集計された指標ではなくなったため、新しい集計関数を適用できるようになりました。以下の表は、以前に集計された数値を使用して新しい指標である AVG( 価格変動 ) を作成した結果を示しています。
[Price Change]
この新しい指標は、数値 1.75、3 、-6 を再集計し、その平均である -0.42 を表示します。
統合を使用して比率列を作成する
統合のもう 1 つの用途は、すでに集計された数値で比率の指標を作成することです。ある指標を別の指標で割る比率列を作成するとします。
この例では、2 つの異なるデータソースが由来の 2 つのフィールドである、クリック数とインプレッション数を使用します。
| ウェブサイト | クリック数 |
| google.com | 300 |
| facebook.com | 400 |
| twitter.com | 200 |
| ウェブサイト | インプレッション数 |
| google.com | 2000 |
| facebook.com | 2500 |
| twitter.com | 2000 |
これらの 2 つのデータソースを統合することで、クリック数÷インプレッション数 の計算フィールドを含む比率列を作成できます。
| ウェブサイト | クリック数 | インプレッション数 | クリック数÷インプレッション数 |
| google.com | 300 | 2000 | 0.15 |
| facebook.com | 400 | 2500 | 0.16 |
| twitter.com | 200 | 2000 | 0.1 |
| 総計 | 900 | 6500 | 0.41 |
クリック数÷インプレッション数 の行のうち、比率列である SUM( Clicks / Impressions )SUM( クリック数÷インプレッション数 ) の合計を表示する総計行のみ、情報が正しく表示されません。これは、各行 [0.15、0.16、0.1] についてクリック数÷インプレッション数 が計算された後、SUM 関数が適用されるために発生します[0.15 + 0.16 + 0.1 = 0.41]。
正しい結果は 900/6500 = 0.14 です。式 SUM( Clicks ) / SUM( Impressions ). を使用して、比率列の値を計算することで、正しい値を算出できます。
| ウェブサイト | クリック数 | インプレッション数 | SUM(クリック数) ÷ SUM(インプレッション数) |
| google.com | 300 | 2000 | 0.15 |
| facebook.com | 400 | 2500 | 0.16 |
| twitter.com | 200 | 2000 | 0.1 |
| 総計 | 900 | 6500 | 0.14 |
この場合、総計行には SUM( SUM( Clicks ) / SUM( Impressions ) ) が表示されます。SUM( Clicks ) [900] を SUM( Impressions ) [6500] で割ると 0.14 になります。SUM 関数が再度適用されます。結果は 0.14 のままです。