きっかけはこの辺のツイート↓
よくPythonとかRを使ってデータの可視化をしましたみたいな記事を見かけるけど、9割くらいはTableau使うと5分もかからないようなものがほとんどなので、ビジネスとしてやってるなら上司にお願いして買ってしまった方がよいよ。
— Takashi Kaneda (@kndt84) 2018年9月8日
今のところデータ可視化だけはちまちまコード書くよりもTableauのような有償可視化ツールを使った方が早いように見える。もしくは誰かが頑張ってC++かJavaでゴリゴリ高速で動く同様のOSS可視化フレームワーク作るかだけど、開発する人のメリットあまり大きくなさそう
— TJO (@TJO_datasci) 2018年9月8日
少し興味を持って調べてみるとアカデミックライセンスは無償とのこと．
それならと気軽にインストールして試しに使ってみることにしました．
インストールしたのはTableau Desktop本体と，データ前処理ソフトのTableau Prepの2つです．
インストーラは前者が370MBで後者が450MBほど．まあそんなもんですよね．
とりあえず私がよく使用する気象データ・室温データ・空調消費電力データなどをぶっこんでみました．
使い方については他にも記事がいろいろあるので割愛しますが
使ってみた感想を一言で言うなら，「データの可視化がExcelよりも早くできる」という感じです．
私の用途ではそこまで膨大なデータを取り扱うわけではありませんでしたので，こんな感想になってしまいました．
Excelって意外と優秀で，そこまで膨大なデータでなければ意外と分析に使える可視化はそこまで大変ではないです．
一方データ量が増えたりそもそもデータがDBに入っていたりすると取得の手間があるので，
その点データへのアクセスのしやすさとスケールへの対応力としては，Tableauも十分利用価値があると思います．
それから，少し詳しい分析や補間，複数データの繰り返し処理をしようとすると
Tableauでは手が出ない領域となってしまうのでPythonやRなどが必要になってきます．
要は使い所に応じて使い分けましょうね，という感じですね．
このあたりはTakashi Kandaさんのツイートにぶら下がってるところでも言及されています．
>PythonとRはもちろん使えた方が良い
>のですが、わりと簡単な可視化は
>Tableau使った方が効率が良い
Tableauを導入する場合，経営者層や総務部門などへの導入が効果的なんじゃないかと感じます．
Pythonなどのプログラミング知識がない人でも効率的に大規模データを取扱い分析できるツールであるためです．
開発部門や情シ部門でも企画系の方には有用でしょう．導入コスト(年間ライセンス費，学習コスト)がかかりますが，
ソフトの機能に対しては安いと思います．
個人的にはもう少し画像出力が豊富だと良いなあと思ってしまいました．
まあスクショして貼れば良い用途ならそれで良いので，これも使い分けですかね．
将来的に分析できる内容も充実してくると更に良いと思います．
