Tableau移動平均のガイド

1. 移動平均とは？（Tableauでの位置づけ）

移動平均（Moving Average）は、直近N期間の平均で折れ線の“ガタつき”をならし、傾向（トレンド）を読みやすくする手法です。
似ている概念にランニング平均（累積平均 / Running Average）がありますが、こちらは開始から現在までの平均で、期間が進むほど新しい値の影響が薄まります。短期の動きを見たいときは「移動平均」、長期の安定度合いを見たいときは「ランニング平均」が向きます。

典型用途

  • EC/アプリ：日次売上・CVRの7日移動平均

  • 製造：不良率の月次移動平均（季節要因を平滑化）

  • コンタクトセンター：着信数・一次解決率の週次移動平均

2. まずは最短ルート：クイックテーブル計算で作る

前提

  • 列（Columns）：注文日 → 月（連続）

  • 行（Rows）：売上（SUM([売上])）

  • マーク：線（Line）

手順（3ヶ月後方移動平均の例）

  1. 表示中の折れ線を右クリック → 「クイックテーブル計算」→「移動平均」

  2. マークカードの**「売上」ピル右の▽→「表計算を編集…」**

  3. 「計算の種類」：移動平均

  4. 「前」= 2 / 「後」= 0（= 直近3ヶ月の後方移動平均）

  5. **「次元を指定」で日付（注文日）にチェック、計算の方向を表（横）**に設定

  6. 必要に応じて**「パーティション」**にカテゴリ・地域などを設定（部門ごとに別計算）

中心移動平均（例：13ヶ月）にしたい場合

  • 「前」= 6 / 「後」= 6（奇数期間推奨。偶数期間は曲線が半期ぶんズレるため注意）

3. 一段深く：計算式で“実務用”の移動平均を作る

クイック計算は速い反面、細かい制御（期間可変、欠損処理、中心化の奇数推奨など）がしづらい。実務では計算フィールド＋パラメータで作ると拡張性が高く、ダッシュボード化もスムーズです。

3-1. 期間をパラメータ化（後方N期間）

  1. パラメータを作成

    • 名前：移動平均_期間

    • データ型：整数 / 既定値：7（日次なら7、月次なら3や13が定番）

  2. 計算フィールド「移動平均（後方N）」を作成

// 直近N期間の後方移動平均（NULLをそのまま保持）
WINDOW_AVG(
SUM([売上]),
-[移動平均_期間] + 1, 0
)

  1. Compute Using（計算の方向）を日付に設定し、カテゴリや地域でパーティション。

NULLの扱い
先頭N-1期間は値が足りずNULLになります。早期期間も平均を出したい場合は、平均分母が不足しない条件で出す式に変更します。

3-2. “データが揃ったときだけ表示”する安全版

IF WINDOW_COUNT(
SUM([売上]),
-[移動平均_期間] + 1, 0
) = [移動平均_期間] THEN
WINDOW_AVG(SUM([売上]), -[移動平均_期間] + 1, 0)
END

こうすると先頭N-1期間の見かけ上の過小評価を避け、意思決定の誤読を防げます。

3-3. 中心移動平均（位相ずれを抑える）

WINDOW_AVG(
SUM([売上]),
-INT(([移動平均_期間] - 1) / 2),
INT(([移動平均_期間] - 1) / 2)
)

  • 奇数期間が推奨（7、13など）。偶数期間は中心が定義しづらく、線が半期間ぶん遅れる印象になります。

3-4. ランニング平均（比較用）

RUNNING_AVG(SUM([売上]))

  • 長期傾向の把握に有効。ただし直近変動に鈍感になります。

4. フィルターと順序の落とし穴（Order of Operations）

Tableauは表計算が最後に評価されます。
たとえば「直近12ヶ月だけを表示」する通常フィルターを先にかけると、移動平均の計算に必要な過去データが落ちて先頭側が低く歪みます。

解決策1：表計算フィルターで絞る

「最後に」絞ることで過去データを保持し、正しい平均を出せます。

LAST() < 12 // 末尾12カ月を表示（降順/昇順の向きに注意）

  • この計算フィールドをフィルターに置き、Trueだけ表示。

解決策2：コンテキスト化で順序を調整

相対日付などをコンテキストフィルターにすると、他のフィルター順序を調整しやすくなります。
ただし「計算に必要なデータは残す」という原則を守って設定してください。

5. 欠損値・日付の穴（Data Densification）への対処

  • 日粒度で土日や祝日が欠損すると、ウィンドウ内の実データ数が減り平均が偏ることがあります。

  • 軸の右クリック → 「欠損値を表示」（Show Missing Values）で日付行を密化し、NULLとして存在させると平均の算出意図が明確になります。

  • ただしNULLを0埋め（ZN）すると平均が過小化します。集計ロジックと意図（休業日は売上が0？未観測？）を決め、式側でWINDOW_COUNTによる分母管理を行うのが安全です。

6. 原系列と移動平均を重ねる（読みやすい視覚設計）

  1. 行棚のSUM([売上])をCtrl+ドラッグで複製

  2. 一方を**移動平均（計算式またはクイック計算）**に変更

  3. 片方を右クリック → 「二重軸」→「軸の同期」

  4. マーク：原系列=細線 / 移動平均=太線・不透明度高め

  5. 凡例で名称を**「原系列」「移動平均（7日）」**のようにリネーム

比較を誤らせないため、軸は必ず同期。系列の色・線種は明確に。

7. 応用①：指数移動平均（EMA）をTableauで

EMAは直近ほど重みを大きくする平滑化。急な変化に追随性があり、異常検知や短期トレンドの把握に向きます。

準備

  • パラメータ EMA_α（小数 / 0.05〜0.3推奨、既定値0.2）

  • 計算フィールド「EMA（売上）」：

IF FIRST() = 0 THEN
SUM([売上]) // 初期値：最初の行は実測値
ELSE
// 公式：EMA_t = EMA_{t-1} + α * (X_t - EMA_{t-1})
PREVIOUS_VALUE(0) + [EMA_α] * ( SUM([売上]) - PREVIOUS_VALUE(0) )
END

  • Compute Usingは日付。カテゴリ等はパーティションに。

αの解釈

  • 大きい（0.3〜0.5）：敏感（ノイズも拾いやすい）

  • 小さい（0.05〜0.2）：滑らか（反応は遅い）

8. 応用②：ユーザーが期間を変えられるUI

  • 移動平均_期間をパラメータコントロールとして表示

  • トグル用パラメータを追加（移動平均の種類："SMA" / "中心SMA" / "EMA"）

  • CASE式で分岐して1本の計算にまとめる：

CASE [移動平均の種類]
WHEN "SMA" THEN
WINDOW_AVG(SUM([売上]), -[移動平均_期間]+1, 0)
WHEN "中心SMA" THEN
WINDOW_AVG(SUM([売上]),
-INT(([移動平均_期間]-1)/2),
INT(([移動平均_期間]-1)/2))
WHEN "EMA" THEN
PREVIOUS_VALUE(0) + [EMA_α] * ( SUM([売上]) - PREVIOUS_VALUE(0) )
END

  • ダッシュボードに**スライダー（期間）とラジオ（種類）**を置けば、非エンジニアでも自在に分析。

9. 実務での期間選定ガイド

  • 日次：7日（週次周期を平滑）／14・28日（週期×倍数）

  • 週次：4週（おおよそ1ヶ月）／13週（四半期）

  • 月次：3ヶ月（短期）／6ヶ月（季節性を半期で）／13ヶ月（強推奨：奇数で中心化）

  • 中心移動平均は季節性の強い系列（小売・需要・トラフィック）で効果大。意思決定の位相ズレを抑えます。

10. 部門別に同時計算（パーティション設計）

  • 計算の編集 → 特定の次元で、日付=アドレス指定、カテゴリ/地域=パーティション

  • これにより部門ごとに独立した移動平均が出ます（部門間の混線を防止）。

11. よくある“ハマりどころ”と対策

  1. 値が思ったより低い

    • 先頭側でデータが足りず分母が小さい／ゼロ埋めで過小化。
      → WINDOW_COUNTで分母を保証する式に切替。

  2. 動かすと線がズレる

    • 計算の方向が未設定。
      → 「表（横）」や「ペイン（横）」で日付方向を明示。

  3. 部門を追加したら突然変わった

    • パーティションが増えたことで計算範囲が分割された。
      → 「特定の次元」で区切り方を再確認。

  4. 12ヶ月だけ出したら平均が崩れた

    • フィルターが先に適用され、過去データが落ちた。
      → LAST()などの表計算フィルターで最後に絞る。

  5. NULLが混ざり不均一

    • 欠損日の扱いが未定義。
      → 欠損値表示＋NULLのまま平均 or WINDOW_COUNTで完全ウィンドウ時のみ表示。

12. KPIでの読み方（意思決定につなげる）

  • 原系列 × 移動平均の乖離に注目：

    • 原系列が移動平均を上抜け：上昇局面の初動

    • 下抜け：減速のシグナル

  • EMAは初動の検出に強い。アラート条件に

    • 例：SUM([売上]) < [EMA（売上）]*0.9 で急減アラート

13. パフォーマンス最適化

  • 大量データでは下ごしらえ（事前集計）を検討：

    • FIXED LOD で日次→月次の中間テーブルを作る

    • 抽出（Extract）＋列型の最適化

  • 不要な表計算の重複を避ける：

    • 同じウィンドウを複数回使う場合は計算フィールドを共通化

14. そのまま使えるスニペット集（コピペ可）

直近N期間の後方SMA（完全ウィンドウのみ）

IF WINDOW_COUNT(SUM([値]), -[N]+1, 0) = [N] THEN
WINDOW_AVG(SUM([値]), -[N]+1, 0)
END

中心SMA（奇数N推奨）

WINDOW_AVG(SUM([値]), -INT(([N]-1)/2), INT(([N]-1)/2))

ランニング平均

RUNNING_AVG(SUM([値]))

指数移動平均（EMA, αパラメータ）

IF FIRST() = 0 THEN
SUM([値])
ELSE
PREVIOUS_VALUE(0) + [α] * ( SUM([値]) - PREVIOUS_VALUE(0) )
END

末尾12期間だけ表示（表計算フィルター）

LAST() < 12

15. まとめ

  • クイックテーブル計算でまず動かし、計算式で実務用に強化

  • 期間はパラメータで操作できるようにし、中心化は奇数が基本

  • フィルター順序と欠損値の扱いを決めてから共有

  • 目的は“線をきれいにする”ではなく、意思決定の初動を早めること。
    移動平均は作って終わりではなく、アラート・コメント・アクションまで設計して初めて価値になります。

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