Position列を作成するには、FIRST()関数を使用する必要があります。FIRST()関数は、現在の行からパーティションの最初の行までの行数を返します。例えば、パーティションの最初の行は0を返し、2番目の行は-1を返します。この質問では、パーティションはSegmentフィールドで定義され、テーブルはSalesフィールドで降順にソートされています。したがって、Position列には、各セグメントの最初の行からの各行のオフセットが、売上ランキングに基づいて表示されます。参考資料：
* Tableau 認定データアナリスト試験準備ガイド、11 ページの「計算フィールドの作成」セクション
* Tableau ヘルプ: FIRST 関数

データソースフィルターに配置するブール型計算フィールドを作成するには、USERNAME() = [Tableau_user] という式を使用します。この式は、現在のTableauユーザー名がTableau_userフィールドの値と一致する場合はTRUEを返し、一致しない場合はFALSEを返します。この式をデータソースフィルターとして使用するには、「フィルター」シェルフにドラッグし、メニューからTRUEを選択します。これにより、データがフィルターされ、特定のTableauユーザーに関連する行のみが表示されます。
他のオプションはこのシナリオには適していません。NAME([Tableau_user]) は Tableau では有効な関数ではありません。
ISFULLNAME([Tableau_user]) = USERNAME() は Tableau では有効な式ではありません。'S' + STR([Sales]
/1000)はブール式ではなく、売上高を1000単位に変換する文字列式で、
「S」。参考資料: https://help.tableau.com/current/pro/desktop/en-us/filtering_datasource.htm https://help.
tableau.com/current/pro/desktop/en-us/functions_functions_logical.htm#USERNAME https://help.tableau.
com/current/pro/desktop/en-us/calculations_calculatedfields.htm
Tableauでは、USERNAME()関数は現在ログインしているユーザーのユーザー名を返します。ログインしているTableauユーザーに関連するデータのみを表示するフィルターを作成するには、ブール値の計算フィールドを作成し、現在のユーザー名とデータセットのTableau_User_Nameフィールドにリストされているユーザー名を比較します。したがって、このフィルターの正しい式はUSERNAME() = [Tableau_USER_NAME]です。これは、Tableau_User_Nameが現在のユーザーのユーザー名と一致する行に対してtrueを返します。

.hyperファイルは、データソースからのデータのスナップショットを含む抽出ファイルです。ダッシュボードやワークブックのパフォーマンスと移植性を向上させるために使用できる、圧縮および最適化されたファイル形式です。.twbファイルは、データ自体ではなく、視覚化と接続情報を含むワークブックファイルです。.csvファイルは、プレーンテキストデータを含むカンマ区切り値ファイルです。.mdbファイルは、テーブル、クエリ、フォーム、その他のオブジェクトを含むMicrosoft Accessデータベースファイルです。参考資料：https://help.
tableau.com/current/pro/desktop/en-us/save_savework_packagedworkbooks.htm https://help.tableau.com
/current/pro/desktop/en-us/extracting_data.htm https://help.tableau.com/current/pro/desktop/en-us
/examples_csv.htm https://support.microsoft.com/en-us/office/introduction-to-access-database-files-9f9a0f8c-
9a3c-4a0b-8e6c-6d1f1f7c2b7e
Tableau において、.hyper ファイルは Hyper データベース エンジンによって作成される抽出ファイルです。このファイルには Tableau に取り込まれたデータのスナップショットが含まれており、データソースへのライブ接続を必要とせずにデータ分析を実行するために使用されます。

Tableau では、RANK 関数は、ランク付け対象のフィールドの値に基づいて、データのパーティション内の各行にランクを割り当てます。基になるデータまたはパーティションが変更されるたびに、ランクが再計算されることを理解することが重要です。
このシナリオでは、総合ランクは売上高に基づいて算出されますが、ランクは（おそらく）カテゴリー内の売上高に基づいています。[総合ランク] - 1 という条件でフィルタリングする場合、総合ランクが 2 のサブカテゴリーを除外することになります。
データを見ると：
※家具の総合ランクは8であり、フィルター条件（[総合ランク] - 1）を満たしていません。
したがって、そのランクは変わりません。
* テーブルの総合ランクは3です。総合ランク2のサブカテゴリー（この場合は椅子）が削除されると、テーブルの総合ランクは上がります。ただし、テーブルは家具カテゴリー内ではトップランクであるため、カテゴリー内でのランクは1のままです。
* 椅子の総合ランクは2で、フィルター条件に該当するため、表示から除外されます。椅子はフィルターで除外されているため、ランクの変化を判断できません。
* アクセサリーの総合ランクは5です。総合ランクがより高いサブカテゴリ（1～4）が削除された場合、テクノロジーカテゴリ内のアクセサリーのランクが変動する可能性があります。現在、アクセサリーは同カテゴリ内で3位です。スマートフォン（総合ランク1）が削除されると、アクセサリーのランクが上昇する可能性があります。
* コピー機の総合ランクは6ですが、フィルター条件を満たしていません。そのため、ランクは変更されません。
* マシンの総合ランクは 4 です。電話 (総合ランク 1) を削除すると、マシンは総合ランクが上がり、テクノロジー カテゴリ内でもランクが上がる可能性があり、ランクが 2 から 1 に変わります。
* 携帯電話の総合ランクは 1 ですが、総合ランク 2 というフィルター条件を満たしていません。
したがって、そのランクは変わりません。
※本棚の総合ランクは7ですが、フィルター条件を満たしていません。そのため、ランクは変更されません。
この分析に基づくと、総合ランク2のサブカテゴリー（椅子）が削除されると、テーブル、アクセサリー、機械のランク値が変わります。これらのカテゴリーは、それぞれのカテゴリー内で総合ランクが上がるためです。ただし、テーブルは総合ランクが上がりますが、家具カテゴリー内では既にトップに位置しているため、順位は変わりません。アクセサリーと機械のランク変更は、総合ランクとテクノロジーカテゴリー内で上位にランクされている携帯電話が削除されたためです。