始める前に
- ラボでは、Google Cloud プロジェクトとリソースを一定の時間利用します
- ラボには時間制限があり、一時停止機能はありません。ラボを終了した場合は、最初からやり直す必要があります。
- 画面左上の [ラボを開始] をクリックして開始します
Create a custom measure
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Use the table calculations
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Looker では、開発者以外のユーザーもアドホック フィールドを作成して活用し、高度なデータ分析を行うことができます。具体的には、カスタム メジャーやカスタム ディメンション、表計算を作成したり、カスタム グループを使用したりして、特定の条件に合わせてデータを絞り込みます。
通常のフィールドは、開発権限を持ち LookML を理解している開発者でなければ作成できませんが、アドホック フィールドを使用すると、開発者でなくても新しいフィールドを作成できます。これにより、ユーザーは自身の必要に応じて柔軟にデータを探索できます。
このラボでは、次の方法について学びます。
こちらの説明をお読みください。ラボの時間は制限されており、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。
このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく、実際のクラウド環境を使ってご自身でラボのアクティビティを行うことができます。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。
このラボを完了するためには、下記が必要です。
準備ができたら、[ラボを開始] をクリックします。
[ラボの詳細] ペインに、このラボで使用する一時的な認証情報が表示されます。
ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるポップアップでお支払い方法を選択してください。
[ラボの詳細] ペインに表示されているラボの認証情報を確認してください(このラボの Looker インスタンスにログインする際に使用します)。
[Open Looker] をクリックします。
提供されたユーザー名とパスワードを、[Email] フィールドと [Password] フィールドに入力します。
ユーザー名:
パスワード:
[Log In] をクリックします。
正常にログインすると、このラボで使用する Looker インスタンスが表示されます。
このセクションでは、既存のディメンションに基づいてカスタム メジャーを作成します。
まず、Looker のユーザー インターフェースの左下にある切り替えボタンをクリックして、Development Mode に切り替えます。
[Explore] タブをクリックし、[E-Commerce Training] > [Order Items] を選択します。
[Inventory Items] セクションを開きます。
[Cost] ディメンションの横にある「More」アイコン()をクリックして、追加できるカスタム フィールドを確認します。
[Aggregate] > [Average] カスタム フィールドを選択して、注文アイテムのコストの平均を計算するメジャーを作成します。
選択したディメンションの種類(数値、テキスト、日付など)に応じて、関数の候補が表示されます。[count] を選択すると、生成された SQL で count distinct が実行されます。新しいフィールドは自動的にクエリに追加されます。
[Custom Fields] セクションを開いて、新しいフィールドを表示します。
他のフィールドと同じく、カスタム フィールドの名前を選択して、クエリに追加したりクエリから削除したりできます。また、フィールドにカーソルを合わせると、使用可能な他のオプションが表示されます。たとえば、「Filter by field」アイコンをクリックすると、クエリ内でそのフィールドをフィルタとして使用できます。
作成時にカスタム メジャーの形式やフィルタを定義するには、[Custom Fields] セクションの [+ Add] ボタンをクリックします。
[Custom Fields] セクションを開きます。
[+ Add] をクリックし、[Custom Measure] を選択します。
[Field to measure] を [Inventory Items] の [Cost] に設定します。
[Measure type] を [Average] に設定します。
[Name] を「Average of Cost」に設定します。
[Field details] タブで次の値を設定します。
Format]: [U.S. Dollars]Decimals]: 2
[Group] カスタムフィールド タイプを使用すると、Looker 式で論理関数を使用したり、SQL パラメータや type: case フィールドで CASE WHEN ロジックを記述したりせずに、ディメンションやカスタム ディメンションのアドホックなカスタム グループを作成できます。
これは、特定の条件と一致する値に固定のラベルやカテゴリ名を割り当てる場合に便利です。例えば、特定の州や国を地域ごとにまとめたり、注文コストをカテゴリ別にグループ化したりすることができます。
この時点で [Custom Fields] セクションに、[Average of Cost] というカスタム フィールドが 2 つ表示されているはずです。そのうち下のフィールドだけを選択し、クエリに追加します。
[Inventory Items] セクションを開き、[Product Name] ディメンションを選択してクエリに追加します。
[Users] セクションを開き、[Country] ディメンションの「Filter by field」アイコンを選択して、プルダウンを [is equal to] に設定し、値として「USA」を入力します。
次に、[Users] セクションの [State] の横にある「More」アイコン()をクリックし、[Group] を選択します。
[Group By State] ダイアログで、[Add group name] に「Pacific Northwest」と入力します。
[is any value] 入力ボックスをクリックし、[Oregon]、[Idaho]、[Washington] をそれぞれリストに追加します。
[Group remaining values] チェックボックスをオンにして、[Save] をクリックします。
State Groups] カスタム フィールドを選択して Explore に追加し、ページ右上の [Run] をクリックします。結果として、さまざまな商品名の平均費用が「Pacific Northwest」と「Other」でグループ化されたビューが表示されます。
さまざまな商品名の平均費用が Pacific Northwest と Other のグループ別に表示されています。ここで、平均費用が 200 ドル(USD)を超える商品のみを表示するとします。
現在のビューをさらに絞り込むには、次の操作を行います。
Average of Cost] の「Filter by field」アイコンを選択します。プルダウンで [is greater than] を設定し、値として「200」を入力します。
ページ右上の [Run] ボタンをクリックしてクエリを再実行し、結果を確認します。
平均費用が 200 米ドルを超える商品のみに絞り込まれたビューが表示されます。
[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。
今度は、前のセクションのビューで、各アイテムの注文数を把握してみましょう。さらに分析を進めるには、[Order Count](注文数)を追加し、[% of Column](列の割合)のクイック計算を使用します。これにより、このラボで作成した [State Groups] カスタム フィールド別に、商品の人気度を把握できます。
[Order Items] セクションで、[Order Count] をクリックしてビューに追加します。
データビューで、[Order Count] 列の設定アイコン()をクリックします。
[Calculations] > [% of column] をクリックします。
Order Count の割合を示す新しい表計算列が Explore に入力されます。
[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。
このラボでは、LookML の基本的な用語と概念を定義し、把握する方法を学びました。次に、LookML の主な構造と階層を理解し、整理する方法を学んだ後、ビューを作成してディメンションとメジャーを追加し、そのビューを既存の Explore に結合する手順を体験しました。
Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。
マニュアルの最終更新日: 2022 年 7 月 25 日
ラボの最終テスト日: 2022 年 4 月 20 日
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