- この記事でわかること
- 結論：線がつながらないのは「データが無い」か「分割されている」か
- まず確認：一発で切り分けるチェックリスト
- 原因1：日付が不連続になっている（青）→連続（緑）にする
- 原因2：その日付の「データ行が存在しない」（欠損）→“欠損を埋める”発想が必要
- 原因3：カレンダーテーブルが無い → “日付の土台”を作る
- 原因4：色/詳細/パスのどれかで「線が分割」されている
- 原因5：フィルター（期間/条件/TopN）が線を切っている
- 原因6：粒度が細かすぎる（例：日次×店舗×商品）→まず粒度を揃える
- 原因7：NULLや0の扱いで“点が出ていない”
- 現場目線の注意点（落とし穴）
- つまずいたときの最短手順
- 次に読む
この記事でわかること
- Tableauで線（折れ線）がつながらない原因を最短で切り分ける方法
- 日付・欠損・粒度など、よくある7原因と直し方
- “二度とハマらない”ための チェックリストと実務の注意点
結論：線がつながらないのは「データが無い」か「分割されている」か
Tableauで線が途切れるときは、原因はだいたいこの2つです。
- その日付（軸）のデータ行が存在しない（＝欠損で点がない）
- 何かの次元で線が分割されている（色/詳細/フィルター/粒度）
まずは、下のチェックリストで“犯人”を特定しましょう。
イメージです。
まず確認：一発で切り分けるチェックリスト
| 現状 | 可能性が高い原因 | 最短の対処 |
|---|---|---|
| 特定の期間だけ線が「プツッ」と切れる | その日付の行が存在しない（欠損） | 「欠損値を表示」or カレンダーテーブルで補完 |
| 日付を変えたら線が急に切れる/繋がる | 日付の不連続/連続の設定 | 日付を「連続（緑）」へ |
| 線がいくつにも分かれる/途切れる | 色/詳細に余計な次元が入っている | マークカード（色/詳細）を整理 |
| あるカテゴリだけ線が切れる | フィルター・TopN・条件抽出 | フィルター条件を見直す |
| 点はあるのに線が引かれない | マークが「線」になっていない | マークタイプを「線」に |
| 月次では繋がるのに日次だと切れる | 粒度が細かすぎて欠損が目立つ | 粒度を上げる（週/月）or 補完 |
| 同じ日付が複数行でぐちゃつく | 粒度（ディメンション）が揃ってない | 集計粒度を揃える（LOD/集計） |
原因1：日付が不連続になっている（青）→連続（緑）にする
直し方
- 列（Columns）の 日付ピルの色を確認
- 青＝不連続
- 緑＝連続
- 日付ピルを右クリック → 「連続」 を選択（緑にする）
コツ：時系列の折れ線は、まず「連続日付」にしてから調整するのが安全です。
原因2：その日付の「データ行が存在しない」（欠損）→“欠損を埋める”発想が必要
Tableauは基本、データが存在しない日付は点が描かれません。点が無いので線も途切れます。
直し方
- 軸（日付）を右クリック → 「欠損値を表示（Show Missing Values）」
※効く/効かないがあります。効かない場合は、そもそもデータにその日付が無い＝原因3の“カレンダー補完”が必要です。
原因3：カレンダーテーブルが無い → “日付の土台”を作る
「日次の売上」などでは“売上が0の日”がデータに存在しないことが多いです。
この場合、日付だけを全期間分持つテーブル（カレンダーテーブル）を用意して結合すると安定します。
直し方
- カレンダーテーブル：2025/01/01〜2025/12/31 のように日付が連続で並ぶ
- それに売上テーブルを LEFT JOIN（日付で結合）
- 売上が無い日はNULLになるので、ZN([売上]) 等で0扱いにする
SQLで作れるならSQLで。難しければExcelで日付一覧を作るだけでもOKです。
原因4：色/詳細/パスのどれかで「線が分割」されている
線がつながらない原因として非常に多いのがこれです。
マークカードに余計な次元が入ると、Tableauは「別の線」として描きます。
チェック場所
- マークカードの
- 色（Color）
- 詳細（Detail）
- パス（Path：入れているなら要注意）
直し方
- いったん 色/詳細を全部外す → 線が繋がるか確認
- 繋がったら、必要な次元を 1つずつ戻す
原因5：フィルター（期間/条件/TopN）が線を切っている
例えば、「直近30日」や「売上>0だけ」などの条件で、点が間引かれて線が途切れます。
直し方
- フィルターを一時的に外して挙動を確認
- 期間フィルタはできれば
- “データソース側”で切るより
- Tableau側で 相対日付（Relative Date） にすると検証しやすいです
原因6：粒度が細かすぎる（例：日次×店舗×商品）→まず粒度を揃える
「日付」以外の次元が多いほど、欠損が増え、線が切れやすくなります。
直し方
- まずは粒度を上げる：日次→週次/月次（検証用）
- それでも必要なら
- 集計粒度を先に作る（SQLで集計、またはLODで固定）
実務では「どの粒度で報告するか」を先に決めないと、可視化が壊れがちです。
原因7：NULLや0の扱いで“点が出ていない”
売上がNULLのままだと、線が途切れやすいです（特に欠損が多いデータで顕在化）。
直し方
- ZN([売上]) を使ってNULL→0扱い
- ただし、0扱いが意味的に正しいかは注意（後述）
現場目線の注意点（落とし穴）
注意1：NULLを全部0にすると「本当はデータが無い」ことを隠す
欠損を0扱いにすると、分析上の意味が変わります。
「売上0」なのか「計測されていない」なのかは、用途に応じて分けましょう。
注意2：粒度が揃ってないまま可視化すると、原因切り分けが不可能になる
“つながらない”の前に、定義（粒度・指標）が揃っているかが本質です。
迷ったら、まずは 日付×1指標だけの最小構成で動作確認がおすすめです。
つまずいたときの最短手順
- 日付が連続（緑）か
- マークが「線」か
- 色/詳細を外しても切れるか（分割の切り分け）
- 欠損値を表示できるか
- カレンダーテーブル（または日付補完）が必要か
- フィルターで点を消していないか
- NULL/0の扱いは適切か
次に読む
Tableauの全体手順（データ接続〜ダッシュボード） → 【ステップ3】Tableau入門｜ダッシュボードの作り方と基本手順（初心者向け）
学習の全体像（どこを学べばいいか） → 社会人のデータ分析ロードマップ｜Excel→SQL→BI→Pythonで半年〜1年の全体像
実務で事故るポイントまとめ → データ分析の落とし穴7選｜数字が合わない原因と対策（実務チェックリスト）
