説明
正しい答えに到達するまで、次の手順に従ってください。
1) まず、「日付」を「列」シェルフにドラッグし、「利益」を「行」シェルフにドラッグします。この 2 年間 (2012 年から 2013 年) の連続する 2 か月を確認する必要があるため、連続した日付を扱う必要があることがわかります。
[列] シェルフの [日付] をクリックして、連続した月に変換します。

2) ここで、[行] シェルフの [利益] ピルをクリックし、クイック表計算に移動して、[パーセントの差] を選択します。

3) 最後に、「マークラベルを表示」アイコンをクリックします。

4) ついに私たちの見解が得られました。明らかに、10 か月間にはマイナスのパーセントの差があります。

説明
Tableau の日付は、Datepart (青) であるか Datevalue (緑) であるかによって動作が異なります。これは、軸の表示/動作方法、および折れ線グラフなどのビジュアライゼーションの表示方法に影響します。
違いは本質的に、Datevalue がどのように動作するかというメジャーではなく、Datepart がディメンションのように動作することに要約されます。これは、Datepart がビュー上で個別のカテゴリのように動作するのに対し、Datevalue は連続的な数値のように動作することを意味します。
Datepart は個別であり、ディメンション フィルターと同じように動作します。すべての日付がフィルターで使用されている場合、個々の日付は選択/除外できる日付部分になります。これは日付の各レベルでも同じで、日付部分の月がフィルターに配置されている場合、1 月から 12 月までがフィルター内のチェック可能なオプションになります。これは、他のディメンション フィルターと同様に、条件と上位/下位フィルターを datepart フィルターに適用できることも意味します。
フィルターに配置された日付値は、メジャー フィルターと同様に動作します。最小日付と最大日付を設定でき、過去 3 か月または過去 3 年のみを表示するなどの選択ができる相対日付オプションもあります。

説明
Tableau Data Extract (TDE) は、Tableau がローカルに保存するデータのスナップショットです。少数のフィールドのみが必要な非常に大規模なデータセットに適しています。ローカル データ ソースではなく独自のデータベース エンジンにクエリを実行するため、パフォーマンスが最適化されます。
データの抽出を作成するときに、フィルターを使用したりその他の制限を構成したりすることで、データの総量を減らすことができます。抽出を作成した後、元のデータのデータで抽出を更新できます。データを更新するときは、抽出内のすべてのコンテンツを置き換える完全リフレッシュを実行するか、前回のリフレッシュ以降に新しい行のみを追加する増分リフレッシュを実行するかを選択できます。
抽出にはいくつかの理由があります。
1) 大規模なデータ セットのサポート: 数十億行のデータを含む抽出を作成できます。
2) 迅速な作成: 大規模なデータ セットを操作している場合は、元のデータを操作するよりも抽出の作成と操作の方が高速になる可能性があります。
3) パフォーマンスの向上に貢献する: 抽出データ ソースを使用するビューを操作すると、通常、元のデータへの接続に基づいてビューを操作する場合よりもパフォーマンスが向上します。
4) 追加機能のサポート: 抽出を使用すると、Count Distinct を計算する機能など、元のデータでは利用できないかサポートされていない Tableau 機能を利用できます。
5) データへのオフライン アクセスを提供する: 元のデータが利用できない場合でも、抽出を使用してデータをローカルに保存して操作できるようになります。たとえば、旅行しているとき。

説明
もちろん！例として、以下を参照してください。
1) スーパーストアのサンプル データを使用して、各カテゴリの売上を示す棒グラフをプロットしてみましょう。

3 つのマークがあることに注目してください。棒グラフの各棒はマークと呼ばれます。同様に、散布図の各点も マーク であり、すべてのチャートで同様に続きます。
1 行 x 3 列ということは、y 軸 (売上高) には 1 つのマーク (単一の連続軸) しかないのに対し、x 軸には 3 つの異なるマーク (テクノロジー、家具、事務用品) があることを意味します。
2) 次に、ビューにサブカテゴリも追加しましょう (別のディメンション)。

マークの数、つまりバーの数が増加していることに注目してください。
また、1 行 17 列になっていることに注目してください。単純に、1 行 = 売上高 (y 軸) であり、x 軸には 17 の異なる列 (つまり、製品のサブカテゴリ!!) があるためです。

説明
画像をエクスポートする場合は、次のオプションを使用できます。

注: 画像をエクスポートするのではなくコピーすると、画像は TIFF ファイル形式でクリップボードにコピーされます。ただし、画像をエクスポートする場合は使用できません。