一般的なベスト プラクティスとして、円グラフには 2 ～ 5 個のカテゴリを含める必要があります。それ以上になると、目で区別するのが難しくなります。これはよくある質問であり、Tableau の eLearning モジュールでも説明されています。
円グラフの作成方法をご覧ください:

もちろんです！例として、以下をご覧ください。
1) サンプル スーパーストアのデータを使用して、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。棒グラフの各バーはマークと呼ばれます。同様に、散布図の各ポイントもマークであり、すべてのグラフで同様に扱われます。
1 行 3 列は、明らかに Y 軸 (売上) には 1 つのマーク (1 つの連続軸) しかありませんが、X 軸には 3 つの異なるマーク (テクノロジー、家具、および事務用品) があることを意味します。
2) 次に、ビューにサブカテゴリ (別のディメンション) も追加します。

マークの数、つまりバーの数が増えていることに注意してください。
また、行が 1 つ、列が 17 個あることにも注意してください。1 行 = 売上 (y 軸)、x 軸に 17 個の異なる列 (つまり、製品サブ カテゴリ) があるためです。

メジャーに使用できるさまざまな集計によって、個々の値の収集方法が決まります。個々の値は、追加 (SUM)、平均 (AVG)、または個々の行の値から最大値 (MAX) または最小値 (MIN) に設定できます。
利用可能な集計の完全なリストについては、「Tableau の定義済み集計のリスト」を参照してください。
詳細レベルはビュー内のディメンションによって決まります。詳細レベルの概念については、「ディメンションがビューの詳細レベルに与える影響」を参照してください。
データを分解すると、ビューで独立して、または従属的に使用する可能性があるメジャーを分析するのに役立ちます。たとえば、参加者の年齢を 1 つの軸にした製品満足度調査の結果を分析するとします。年齢フィールドを集計して参加者の平均年齢を決定したり、データを分解して参加者が製品に最も満足した年齢を決定したりできます。
データを散布図として表示する場合、データの分解が役立ちます。例: 散布図、集計、粒度を参照してください。

ダッシュボードを作成するときに、デバイス プレビュー セクションで次のオプションを使用できます。

はい、ブレンドの性質上、ブレンドを扱う際には、公式ドキュメントに記載されている次のような条件に留意する必要があります。


計算の処理方法が若干異なることに加えて、セカンダリ データ ソースにはいくつかの制限があります。
セカンダリ データ ソースのフィールドで並べ替えることができない場合があり、アクション フィルターはブレンドされたデータでは期待どおりに動作しない場合があります。詳細については、「その他のデータ ブレンドの問題」を参照してください。