問96

A. 抽出（Extract）の作成と共有 - 抽出は、データソースから⼀部またはすべてのデータをTableau Desktopのローカル環境に保存し、パフォーマンスを向上させるための機能です。抽出を作成し共有す ることは、データの準備段階としては重要ですが、特定の製品カテゴリに関⼼を持つ可能性の⾼い顧 客セグメントを特定する直接的な分析機能ではありません。 B. グループ化とセットの作成 - 正解です。グループ化を使⽤すると、類似したディメンションのメン バーをまとめることができ、セットを使⽤すると、特定の条件に基づいてデータのサブセットを定義 できます。顧客の購買履歴データに対してこれらの機能を活⽤することで、特定の製品カテゴリの購 ⼊頻度や購⼊⾦額などの属性に基づいて顧客をセグメント化し、関⼼を持つ可能性の⾼いグループを 特定することができます。 C. 予測（Forecasting）機能の適⽤ - 予測機能は、時系列データに基づいて将来の値を予測するために 使⽤されます。顧客の購買履歴データに適⽤することで、将来の売上予測などは可能になりますが、 現時点での顧客セグメントの特定には直接的な関連はありません。 D. パラメータを使⽤したインタラクティブなフィルターの作成 - パラメータを使⽤すると、ユーザー が動的にフィルターの条件を変更できるインタラクティブなフィルターを作成できます。これはデー タ探索には役⽴ちますが、特定の製品カテゴリに関⼼を持つ可能性の⾼い顧客セグメントを⾃動的に 特定する機能ではありません。分析の柔軟性は⾼まりますが、セグメントの定義⾃体は別の分析⼿法 が必要です。