diff --git a/i18n/ja/code.json b/i18n/ja/code.json
index 7a8527a1..b8a428eb 100644
--- a/i18n/ja/code.json
+++ b/i18n/ja/code.json
@@ -365,11 +365,11 @@
"description": "The ARIA label for the sidebar navigation"
},
"homepage.feature.user.title": {
- "message": "User Documentation",
+ "message": "ユーザー ドキュメント",
"description": "The title of the User Docs feature on the homepage"
},
"homepage.feature.user": {
- "message": "Explore user-friendly guides and resources tailored for end-users to make the most of data analytics.",
+ "message": "データ分析を最大限に活用できるように、エンドユーザー向けにカスタマイズされたユーザーフレンドリーなガイドとリソース。",
"description": "The words used to describe the user section on the homepage"
},
"theme.docs.DocCard.categoryDescription.plurals": {
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/category-charts.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/category-charts.md
index c2c2f556..f395bc0a 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/category-charts.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/category-charts.md
@@ -1,66 +1,48 @@
---
-title: How to Use Category Charts for Visualization
-_description: Find out how to use category charts for making your visualizations truly remarkable.
+title: 表示形式にカテゴリ チャートを使用する方法
+_description: カテゴリ チャートを使用して表示形式を向上させる方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Category Charts
+# カテゴリ チャート
-These charts are used to associate categories with quantitative
-information.
+これらのチャートを使用して、カテゴリを定量的情報に関連付けます。
-You can select any of the chart icons displayed in the Visualizations
-options menu as long as it is suitable for your data. Reveal will select
-the first numeric columns in the dataset and attempts to match the
-selected chart type data series requirements.
+データに適している限り、表示形式オプション メニューに表示されたチャート アイコンをどれでも選択できます。Reveal はデータセットの最初の数字の列を選択し、選択したチャート タイプのデータ系列の要件と一致させようと試みます。
+
-For instance, in a Column Chart, all numeric columns are added to the
-chart. The automatic selection of columns done by Reveal can be modified
-in the Chart Settings configuration.
-## Chart Trendlines
+たとえば、柱状チャートでは、すべての数値列がチャートに追加されます。Reveal の列の自動選択は、チャートの設定の構成で変更できます。
+
+## チャートの近似曲線
-Chart settings enable the display of trend lines, which are lines that
-are painted across a chart, based on an algorithm. Trendlines are a very
-simple, yet powerful tool to help you determine trends in datasets, and
-define thresholds for taking action. The supported algorithms are Linear
-Fit, Quadratic Fit, Cubic Fit, Quartic Fit, Logarithmic Fit, Exponential
-Fit, Power Law Fit, Simple Average, Exponential Average, Modified
-Average, Cumulative Average, Weighted Average.
+チャートの設定で近似曲線の表示を有効にできます。このラインはアルゴリズムに基づいてチャートにラインを表示します。近似曲線でデータセットの傾向を把握し、意思決定のためのしきい値を定義できます。サポートされるトレンド ラインは、二次フィット、キュービック フィット、四次フィット、対数フィット、指数フィト、べき乗フィット、単純平均、指数平均、修正平均、累加平均、加重平均です。
-## Percentage Distribution
+## パーセンテージの配分
-You can also configure this feature for the *stacked series charts*. It
-will override the 0-100 default scale and allow you to visualize the
-percentage distribution of the values in the chart.
+積層型シリーズ チャートにもこの機能を構成できます。0-100 のデフォルト スケールを上書きして、チャートで値のパーセンテージ配分を表示形式できます。
-## Start Position and Slice Labels
+## 開始位置とスライス ラベル
-For *Pie* and *Doughnut* charts, you can configure the start position
-for the chart to rotate the slices and change the order in which your
-data is presented.
+**円チャート**および**ドーナツ型チャート**でチャートのスライスを回転する開始位置を構成し、データの表示順序を変更できます。
-For *Funnel*, *Pie*, and *Doughnut* charts, you can configure slice
-labels in order for the visualization to display values, percentages, or
-both at the same time.
+**ファンネル**、**円チャート**、および**ドーナツ型**チャート、値やパーセンテージ、またはその両方を同時に表示するスライス ラベルを構成できます。
-## Enabling Pie and Doughnut Charts Legends to Show Elements with Value 0
+## 値 0 の要素を表示するために円チャートおよびドーナツ チャートの凡例を有効化
-The pie and doughnut visualization legends give you the option to see
-all the data in the field selected for *Label*, including elements with
-value zero.
+円およびドーナツ チャートの表示形式の凡例には、**[ラベル]** に選択されたフィールドのすべてのデータ (値 0 の要素を含む) を表示するオプションがあります。
-To enable this setting, go to *Settings* in the Visualization editor and
-select *Show Values of 0 in Legend*, as shown in the screenshot below:
+この設定を有効にするには、以下の画像のように、表示形式エディターの **[設定]** に移動し、**[0 (ゼロ) 値を凡例に表示]** を選択します。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/choropleth-map.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/choropleth-map.md
index 02ad42e6..dec67d74 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/choropleth-map.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/choropleth-map.md
@@ -1,102 +1,104 @@
---
-title: How to Use Choropleth maps for Visualization
-_description: Find out how to use Choropleth maps to depict statistical data in geographical areas.
+title: 表示形式に階級区分図を使用する方法
+_description: 階級区分図を使用して地理的データを表示する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Choropleth Maps
+# 階級区分図
-Choropleth maps are widespread thematic maps meant to depict statistical data in divided geographical areas or regions. Each area on the map is filled with a uniform color in relation to a data variable.
-Further in this topic, areas on the map are also called *regions* or *shapes*.
+階級区分図は、分割された地理的領域または地域の統計データを表すことを目的とした広範なテーマ別のマップです。マップの各領域は、データ変数に関連して均一な色で塗りつぶされます。
+このトピックでは、マップの領域を「図形」とも呼びます。
-In Reveal, the map type displayed for the choropleth is a standard political map, i.e. the individual shapes in the map can be continents, countries, states, counties, political unions, etc.
+Reveal では、階級区分図に表示されるマップ タイプは一般的な政治マップです。つまり、マップ内の個々の図形は大陸、国、州、郡、政治組合などです。
-The map supports the three different coloring schemes listed below.
+マップは以下の 3 つの異なる配色をサポートします。
- * The *Single color* scheme styles all shapes containing data with the same color. Shapes with no data are greyed out.
+ * **単色**は、データを含むすべての図形を同じ色でスタイル設定します。データのない図形はグレーアウトされます。
- * The *Range of values* scheme styles the shapes using one of seven colors, where colors progressing light to dark represent data values from low to high.
+ * **値範囲**は、7 色のいずれかを使用して図形をスタイル設定します。明るい色から暗い色は、低から高へのデータ値を表します。
- * The *Map Color* scheme assigns a theme color to each unique identifier in the *Map Color* field. With this scheme, the shape ends up being styled based on the identifier with the highest/lowest value for that shape - see [this example](#using-the-map-color-to-create-a-multi-color-choropleth-map).
+ * **マップ カラー**は、[マップ カラー] フィールドの一意の識別子にテーマの色を割り当てます。この配色では、図形はその図形の最高値/最低値を持つ識別子に基づいてスタイル設定されます。[この例](#マップ-カラーを使用したマルチカラー階級区分図の作成)を参照してください。
-Find how to set the color of your map in the [Choropleth Map Settings](settings-choropleth-map.md) topic.
+マップ カラーを設定する方法については、[階級区分図の設定](settings-choropleth-map.md)トピックを参照してください。
-The choropleth map in Reveal also allows you to [drill down](#drilling-up-and-down-hierarchy-levels) through your hierarchical data.
+Reveal の階級区分図では、階層データを[ドリル ダウン](#階層レベルのドリル-アップとドリル-ダウン)することもできます。
-## Using the Choropleth Map Visualization
+## 階級区分図の表示形式の使用
-Typically, choropleth maps are used to present in a digestible manner public reporting, statistical analysis, and any other information, for which boundaries are important. The choropleths are great for displaying densities (ratios) of quantities, making comparisons of regions, examining trends, discovering patterns and anomalies. For example, you can use the choropleth to find regions on the US map with higher obesity rates, or show how homicide percentage vary across Europe.
+通常、階級区分図は、公開レポート、統計分析、および境界が重要なその他の情報をわかりやすく表示するために使用されます。階級区分図は、数量の密度 (比率) の表示、領域の比較、トレンドの確認、パターンおよび異常の検出に最適です。たとえば、階級区分図を使用して米国のマップで肥満率の高い地域を検索したり、ヨーロッパ全体での殺人率を表示したりできます。
-Be careful how you use your data with a choropleth map. Sometimes you will want to compare regions that are too different in terms of magnitude. Then, it's best to present your data as *rates/ratio* (percentage) and not in raw counts (numbers) to make the insight realistic.
+階級区分図でのデータの使用方法に注意してください。大きさであまりにも異なる領域を比較したい場合があります。データをデータ点数 (数値) ではなく、**レート/比率** (パーセンテージ) で表示することをお勧めします。
-If, for example, you compare traffic deaths in different countries only by raw counts, you will receive misleading results due to the population factor. More densely populated countries like China would always be colored in darker colors because of bigger raw counts.
+たとえば、異なる国の交通死を生の数のみで比較した場合、人口により誤解を与える結果が得られます。データ点数が大きいため、中国など人口密度の高い国は常に暗い色で表示されます。
-Below, you can see a map, showing traffic deaths per 100 000 population in Eastern Asia. Here, you can make realistic conclusions about the driving culture of Asian countries, avoiding the chance to be deluded by the population of bigger countries.
+以下は、東アジアの人口 10 万人あたりの交通死を示すマップです。ここでは、大国の人口に惑わされることなく、アジア諸国の運転文化について現実的な結論を出すことができます。
-Your choice of data for the choropleth map visualization highly depends on the insight you want to provide. If you aim to present the spread of a contagious disease through a region, then the use of raw counts may be more appropriate.
+階級区分図の表示形式のためのデータ選択は、提供したい情報に依存します。地域全体で伝染病の広がりを示したい場合、データ点数を使用することが適切です。
-## Data Requirements for Location Data
+## 場所データのデータ要件
-Reveal has a great variety of predefined maps available for your choropleth visualizations. The minimum information required to provide in your data set is:
+Reveal には、階級区分図の表示形式に使用できるさまざまな定義済みマップがあります。データセットで提供するために必要な最低限の情報は以下のとおりです。
- - Quantitative data (values) for a given location.
+ - 特定の場所の定量データ (値)。
- - Location names.
+ - 場所名。
-*Location names* column in your data set has to match the actual geographic units on the selected map. For example, if you choose the USA map, you need to provide a column in your data set containing state names.
+データセットの**場所名**列は、選択したマップの実際の地理単位と一致する必要があります。たとえば、米国マップを選択した場合、データセットに州の名前を含む列を提供する必要があります。
-To have your location column recognized by Reveal, provide the locations' full names or official 2- or 3-letter abbreviations. Be consistent with the format you provide and don't mix full names and abbreviations.
+Reveal に場所の列を認識させるには、場所の完全名または公式の 2 文字または 3 文字の略語を入力します。完全名と略語を混在させないでください。
-Find more specific information about the Location format and requirements in [How to prepare Your Data for a Choropleth Map](location-data-requirements.md).
+場所の形式および要件の詳細については、[階級区分図のデータを準備する方。法場所のデータ要件](location-data-requirements.md)を参照してください。
-## Creating a Choropleth Map
+## 階級区分図の作成
-In the example below, we will use a choropleth map to analyse the results of the last presidential elections (2016) in the United States.
+以下の例では、階級区分図を使用して、米国での最後の大統領選挙 (2016 年) の結果を分析します。
-To follow this walkthrough, download the 2016 November General Election spreadsheet, upload it to a cloud provider and follow the steps below.
+このチュートリアルを実行するには、2016 November General Election スプレッドシートをダウンロードし、クラウド プロバイダーにアップロードして以下の手順を実行します。
-1. Connect to the cloud provider where you uploaded the spreadsheet.
+1. スプレッドシートをアップロードしたクラウド プロバイダーに接続します。
-2. In the visualization editor, select the *Choropleth Map* visualization:
+2. 表示形式エディターで、**階級区分図**の表示形式を選択します。
-3. In the *Choropleth Data* section, select the US States map from the *Map* dropdown menu. An outline of the United States map will be displayed on the screen.
+3. **[階級区分図データ]** セクションで、**[マップ]** ドロップダウン メニューから [アメリカ合衆国の州] マップを選択します。米国のマップのアウトラインが画面に表示されます。
-4. In the *Location* placeholder, drop the *State* or *State Abv* filed. Both of them contain a list of the US states' names.
+4. **[場所]** プレースホルダーに **State** または **State Abv** フィールドをドロップします。両方とも米国の州のリストを含みます。
-5. For *Values*, select the field containing the quantitative data you want to map. For this example, we will use the *Total Votes (%)*, containing the voting rates in every state.
+5. **[値]** で、マップする定量データを含むフィールドを選択します。この例では、すべての州の投票率を含む **Total Votes (%)** を使用します。
-6. Format the *Value* field to show percentage. Select the *Total Votes (%)* under *Value* ⇒ *Formatting* ⇒ *Type* ⇒ *Percent*.
+6. **[値]** フィールドを書式設定してパーセンテージを表示します。**[値]** ⇒ **[書式設定]** ⇒ **[タイプ]** ⇒ **[パーセント]** で **Total Votes (%)** を選択します。
-7. You can add a filter when you choose a field in the *Data Filters* placeholder. *(Optional)*
+7. **[データ フィルタ]ー** プレースホルダーでフィールドを選択すると、フィルターを追加できます **(オプション)**。
-As a result, you can see the USA map, divided into states. The larger the percent of voters in a state, the more intensive the blue color of the state is.
+その結果、州ごとに分割された USA マップが表示されます。州の有権者の割合が大きいほど、その州の青色が強くなります。
-## Using the Map Color to Create a Multi-Color Choropleth Map
+## マップ カラーを使用したマルチカラー階級区分図の作成
-You can alternatively set the *Map Color* property to control the color of each area on the map. This is useful to reflect things like which candidate or party had the most/least votes in an area.
+代わりに、**[マップ カラー]** プロパティを設定して、マップの各領域の色を制御できます。これは、領域内でどの候補者または政党が上位/下位票を獲得したかなどを反映するのに役立ちます。
-In the example above, Donald Trump, Hilary Clinton, and "Other" are compared by votes in the 2016 elections. States are colored differently, depending on who won the most votes in the elections.
-To change the coloring condition, go to:
+上記の例では、Donald Trump、Hillary Clinton、および Other が 2016 年の投票で比較されています。州の色は、選挙で誰が最も多く投票されたかによって異なります。
-*Settings* ⇒ *Color based on* ⇒ *Lowest Value*.
+色付け条件を変更するには:
+**[設定]** ⇒ **[カラーの基準値]** ⇒ **[最高値]**。
-## Drilling Up and Down Hierarchy Levels
-You can drill up and down your choropleth map areas to dynamically uncover hierarchy levels of your location data.
+## 階層レベルのドリル アップとドリル ダウン
-To enable the drill down option, you need to add more than one data field in the *Location* placeholder to create subordinate levels. Adding counties under the US states as a new hierarchy level, for example, will allow you to see the big picture at state level and also explore finer details at county level.
+階級区分図領域をドリル アップおよびドリル ダウンして、場所データの階層レベルを動的に検出できます。
-Hovering over a shape on the map will highlight it, and a tooltip will appear (see below). Click on the *Drill down* option to reveal the map for the next location hierarchy level.
+ドリル ダウン オプションを有効にするには、**[場所]** プレースホルダーで複数のデータ フィールドを追加して下位レベルを作成する必要があります。たとえば、新しい階層レベルとして米国の州の下に郡を追加すると、州レベルで全体像を表示し、郡レベルで詳細を調査することもできます。
+
+マップ上の図形をホバーすると強調表示され、ツールチップが表示されます (以下を参照)。[ドリル ダウン] オプションをクリックして、次の場所階層レベルのマップを表示します。
:::note
-**Available Maps:** You can drill down into maps only if the map for the subordinate level is available. Find the available maps under *Map* in the *Choropleth Data* section.
+**利用可能なマップ:** 下位レベルのマップが使用可能な場合のみ、マップにドリル ダウンできます。**[階級区分図データ]** セクションの **[マップ]** で使用可能なマップを検索します。
:::
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/combo-charts.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/combo-charts.md
index 7298f68e..3f416cbc 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/combo-charts.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/combo-charts.md
@@ -1,66 +1,55 @@
---
-title: How to Create and Use Combo Charts
-_description: Find out how to use Combo Charts for your visualizations in Reveal.
+title: 複合チャートを作成して使用する方法
+_description: Reveal で表示形式に複合チャートを使用する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Combo Charts
+# 複合チャート
-This type of chart combines two or more chart types in one single chart.
+1 つのチャートに複数の種類のチャートを組み合わせたチャートです。
-Regular charts usually have one X-axis and one Y-axis. Combo charts can
-have two Y-axis, allowing you to display two different types of data
-points in the same chart.
+通常のチャートには、X 軸と Y 軸が 1 つづつ必要です。複合チャートには 2 つの Y 軸があり、同じチャートに 2 種類のデータ ポイントを表示できます。
-E.g., as shown above, a combo chart can display countries' total
-population as well as the young population to show the relationship
-between them.
+たとえば、上記のように、複合チャートは国の総人口および若い人口を表示して、それらの間の関係を示すことができます。
-After selecting your data source and the *Combo* visualization, by
-default you start with a column chart and a line chart combined. As
-shown in the first image, you need to configure the label and values for
-both charts.
+データ ソースと**複合**の表示形式を選択した後、デフォルトでは、柱状チャートと折れ線チャートを組み合わせて開始します。最初の画像のように、両方のチャートの [ラベル] と [値] を構成する必要があります。
-## Settings for Combo Charts
+## 複合チャートの設定
-In *Settings* you can:
+[設定] では:
- - **Choose the Style**.
+ - **スタイルを選択できます。**
- You can enable the Title, Legend or choose the Start Color.
+ タイトルまたは凡例を有効にするか、開始色を選択できます。
- - **Enable the Automatic Label Rotation**
+ - **自動的なラベル回転を有効にできます。**
- - **Adjust the Zoom Level**
+ - **ズーム レベルを調整できます。**
- - **Change the visualization type for one or both charts**.
+ - **一方または両方のチャートの表示形式タイプを変更できます**。
- You can choose between seven available types (Column, Stacked
- Column, Area, Line, Step Area, Step Line, and Spline Area).
+ 7 つの使用可能なタイプ (柱状、積層型柱状、エリア、折れ線、ステップ エリア、ステップ折れ線、スプライン エリア) から選択できます。
- - **Choose between Linear scale or Logarithmic**.
+ - **リニア スケールまたは対数を選択できます**。
- With Logarithmic, the scale for your values will be calculated with
- a non-linear scale which takes magnitude into account instead of the
- usual linear scale.
+ 対数の場合、値のスケールは通常のリニア スケールを使用する代わりに大きさを使用するリニア スケール以外で計算されます。
- - **Set up the minimum and maximum values for your charts**.
+ - **チャートの最小値および最大値を設定できます。**
- Minimum is set to 0 by default and maximum is calculated
- automatically depending on your values.
+ デフォルトで最小は 0 に設定され、最大値は使用されるデータによって設定されます。
- - **Choose to share the left axis for both charts**.
+ - **両方のチャートの左軸を共有することを選択できます**。
- A left and right axis are used by default.
+ デフォルトでは、左軸と右軸が使用されます。
- - **Switch the chart on top**.
+ - **上のチャートを切り替えることができます**。
- Reveal applies opacity to the chart displayed behind, to make it
- visually more transparent.
+ Reveal は、背面に表示されるチャートに不透明度を適用し、より透明にします。
-- **[Connect this visualization to another dashboard or a URL](../dashboard-linking.md)**
+- **[この表示形式を別のダッシュボードまたは URL に接続できます](../dashboard-linking.md)。**
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/financial-charts.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/financial-charts.md
index f792448d..dc7b8df1 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/financial-charts.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/financial-charts.md
@@ -1,17 +1,16 @@
---
-title: How to Create and Use Financial Charts
-_description: Find out how to use Financial Charts for your visualizations in Reveal.
+title: 財務チャートを作成して使用する方法
+_description: Reveal で表示形式に財務チャートを使用する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Financial Charts
+# 財務チャート
-Financial charts are used to describe stock price movements during a
-full day (open and close values, and the highest and lowest values).
+財務チャートは、終日の株価の動き (始値と終値、最高値と最低値) を表すために使用されます。
-The color for each of the candle or OHLC sections is meant to represent
-whether the closing price is below or above its starting value.
+各ロウソクまたは OHLC セクションの色は、終値が開始値を下回っているか上回っているかを表すためのものです。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/gauge-charts.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/gauge-charts.md
index 5b80f0ad..1b9b9920 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/gauge-charts.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/gauge-charts.md
@@ -1,81 +1,53 @@
---
-title: How to Create and Use Gauge Charts
-_description: Find out how to use Gauge Charts for your visualizations in Reveal.
+title: ゲージ チャートを作成して使用する方法
+_description: Reveal で表示形式にゲージ チャートを使用する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Gauge Charts
+# ゲージ チャート
-The Gauge chart displays a single value, or a list of values, comparing
-them with range thresholds. The gauge also allows for conditional
-formatting of the different ranges. In Reveal, you can use the following gauge charts: [Linear](#linear-gauge), [Circular](#circular-gauge), [Text](#text-gauge), [KPI](kpi-gauge.md) and [Bullet Graph](#bullet-graph) gauges.
+ゲージ チャートは単一値を表示します。または、それらを範囲しきい値と比較した値のリストを表示します。ゲージはまた、他の範囲の条件付き書式設定を可能にします。Reveal では、次のゲージ チャートを使用できます: [リニア](#リニア-ゲージ)、[円型](#円型ゲージ)、[テキスト](#テキスト-ゲージ)、[KPI](kpi-gauge.md)、[ブレット グラフ](#ブレット-グラフ)。
-## Linear Gauge
+## リニア ゲージ
-The Linear gauge displays a label, the value of which is taken from the
-**Label** placeholder configuration, and a value that comes from the
-configured **Value** placeholder. The value is charted as a rectangle, and
-is also displayed in a numeric format within its bounds or next to it. This gauge type is suitable for comparing the values of different rows side by side.
+リニア ゲージは、ラベル、**[ラベル]** のプレースホルダーの設定から取得された値、および設定 **[値]** のプレースホルダーの値が表示されます。値は、四角形としてチャート化され、バンド内または隣りに数値形式で表示されます。このゲージ タイプは、行の値を並べて比較することに適しています。
-## Circular Gauge
+## 円形ゲージ
-The Circular Gauge displays the band's minimum and maximum thresholds, and
-the current value. It also paints the background with the color of the
-current range.
+円形ゲージは、バンドの最大および最小のしきい値、および現在の値を表示します。現在の範囲の色で背景も塗りつぶします。
-## Text Gauge
+## テキスト ゲージ
-The Text Gauge displays the Value column data in a large font. This
-flavor is suitable for very high priority metrics. By default, the gauge
-will visualize the data from the Value column for the first data row
-unless any filters are applied so that the chosen data row is different.
+テキスト ゲージは、大きなフォントで Value 列データを表示します。このタイプは、非常に優先度の高いメトリックに適しています。デフォルトでは、いずれかのフィルターが適用されていない限り、選択データ行が異なるようにゲージは最初のデータ行の値列のデータを表示します。
-## Bullet Graph
+## ブレット グラフ
-The Bullet is very similar to a Linear gauge. It displays a label from
-the **Label** placeholder and a value from the **Value** placeholder. The
-value is charted as a horizontal line, and it is also displayed on the
-right in a numeric format.
+ブレット グラフ ゲージは、リニア ゲージに似ていて、**[ラベル]** のプレースホルダーからラベルを表示し、**[値]** のプレースホルダーから値を表示します。値は水平線でチャート化され、数字形式で右側にも表示されます。
-The Bullet Graph adds a new visual indicator to the Linear gauge, a
-vertical mark that is based on a target value from the **Target**
-placeholder. This new indicator is retrieved from a numeric column,
-meaning that **you need two numeric columns and a text column to configure this chart**.
+ブレット グラフは新しいビジュアル インジケーターをリニア ゲージに追加します。**[ターゲット]** プレースホルダーの目標値をベースにした垂直マークです。これは新しいインジケーターで数値列から取得されます。**このチャートを構成するには 2 つの数値列とテキスト列が必要です**。
-The Bullet is useful for comparing values side by side, while also
-evaluating the performance from the value (horizontal line) against the
-target value (vertical mark).
+このブレット は、値を左右に並べて比較する際に便利です。また、目標値 (垂直マーク) に対する値 (水平線) からパフォーマンスを評価できます。
-## Bands Configuration
+## バンドの構成
-All gauge types have a common band range configuration, which you can find in the **Settings** section of the *Visualizations Editor*. The configuration dialog allows you to set **Limits**. These values are automatically set as the lowest and
- highest values in the dataset for the specified value column, but
- can also be overridden manually with constant values.
+すべてのゲージ タイプには共通のバンド範囲構成があり、これは表示形式エディターの **[設定]** セクションにあります。構成ダイアログでは、**制限**を設定できます: これらの値は自動的に指定された値の列のデータセット内の最大値/最小値として設定されますが、定数値を使用して手動でオーバーライドすることができます。
-While setting the band configuration, you need to establish two
- thresholds to split the range in three spaces. The thresholds can be
- defined as percentage or constant values. Additionally, the
- definition of the color to associate to each band is configured
- here. By default, the upper band is colored green, the middle
- yellow, and the lower in red.
+バンド構成を設定する際、範囲を 3 つのスペースに分割するために 2 つのしきい値を設定する必要があります。しきい値は、パーセンテージとして定義または定数値として定義することができます。また、ここに各バンドに関連付ける色を定義する必要があります。デフォルトでは上部のバンドは緑、中央は黄、下部は赤です。
-**Band Configurations are based on your original data**, *not on the
-formatting applied through Reveal*. In the circular gauge above, the
-original data is expressed in percentages, even though the visualization
-was formatted to display a number. Therefore, the selected **Value Comparison Type** is **Percentage**, and the ranges are defined as
-percentages and not numbers.
+バンド構成は、Reveal を通じて適用された書式ではなく、**元のデータに基づいています**。上の円型ゲージでは、表示形式が数値を表示するように書式設定されていても、元のデータはパーセンテージで表されています。したがって、選択された **[値比較タイプ]** は **[パーセンテージ]** であり、範囲は数値ではなくパーセンテージとして定義されます。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/grid-chart.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/grid-chart.md
index c8aab10f..a6ee8ea3 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/grid-chart.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/grid-chart.md
@@ -1,49 +1,37 @@
---
-title: How to Create and Use Grid Charts in Visualizations Editor
-_description: Find out how to use Grid Charts for your visualizations in Reveal.
+title: 表示形式エディターでグリッド チャートを作成して使用する方法
+_description: Reveal で表示形式にグリッド チャートを使用する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Grid Chart
+# グリッド チャート
-## Working With the Grid Chart in the Visualization Editor
+## 表示形式エディターでグリッド チャートを操作する
-The grid chart is a visualization option for displaying data, which presents the information in a matrix. You can **resize a column's width** by selecting the grid header, which will highlight the whole column. Drag the side left or right to modify the column's width.
+グリッド チャートは、データを表示するための １つの表示形式オプションであり、情報を行列で表示します。グリッド ヘッダーを選択すると列全体が強調表示され、**列の幅を変更できます**。列幅を変更するには右または左へスライドさせます。
-You can adjust the size of your font by going to the **Settings**
-section and choosing a different size. The default one is *Small*. The
-*Medium* size will increase the size by 2px, whereas *Large* will
-increase it by 4px.
+**[設定]** で [フォント サイズ] を変更できます。デフォルト サイズは **[小]** です。**[中]** サイズでは 2px 大きくなり、**[大]** サイズは 4px 大きくなります。
-You can also set the first column to be in a fixed position by checking
-the *Fix First Column* option under **Settings**. This is particularly
-useful when working with many columns.
+先頭列を固定配置に設定するには、**[設定]** の下の **[最初の固定列]** オプションをチェックします。これは、特に多くの列を処理する場合に便利です。
:::note
-The grid chart is suitable in a dashboard when the number of rows and columns is less than 10. When you're dealing with small amounts of data, the preferred approach may be to "just show the numbers".
+行数および列が 10 より小さい場合、グリッド チャートはダッシュボードに適しています。少量のデータを扱っている場合、数字だけを表示するのが適切な方法となる場合があります。
:::
-## Column Sorting in Dashboard View Mode
+## ダッシュボード ビュー モードで列を並べ替える
-The grid chart allows you to change the sorting of your columns
-(ascending or descending) in *Dashboard View mode*. You can do so by selecting the
-arrows icon next to the column name.
+**ダッシュボード ビュー モード**でグリッド チャートの列の並べ替え (昇順や降順) を変更できます。列名の横にある矢印ボタンを選択して変更できます。
-You can apply more than one sorting criteria. Then, you will see small number
-icons appearing next to the existing column headers. The direction of the
-arrow will help you determine whether you applied ascending or
-descending sorting.
+複数の並べ替え条件を適用できます。次に、既存の列ヘッダーの横に小さな番号が表示されます。矢印の方向は、昇順または降順のどちらの並べ替えを適用したかを判断するのに役立ちます。
-You can also choose to remove any existing sorting options you have
-entered with the *None* or *Clear All* options. If any other sorting
-options remain, the order in which they will be applied will be
-determined by the number next to the column header.
+並べ替えオプションは、**[すべてクリア]** または **[なし]** で削除できます。他に削除されていない並べ替えオプションがある場合、順序は列ヘッダーの横の番号によって決定されます。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/image-chart.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/image-chart.md
index 85c880fa..7b551d08 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/image-chart.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/image-chart.md
@@ -1,11 +1,7 @@
-# Image Chart
+# 画像チャート
-The image chart displays information in an embedded browser by making a request to a URL and displaying the results. It works **only with the first row in the data set** and **displays the contents of the column set as URL** in the data editor.
+画像チャートは URL へリクエストして、埋め込みブラウザーに情報と結果を表示します。**データセットの最初の行でのみ**動作し、データ エディター上で **URL として列のコンテンツを表示します**。
-This chart is a very versatile visualization option which can be used to
-display images, HTML pages or even text content. If the URL Field
-setting is configured to a text column, it will display the text. If
-it's a valid URL, it will retrieve the contents of that URL and
-display the page.
+このチャートは、画像、HTML ページ、あるいはテキスト コンテンツを表示するために使用できる、非常に汎用な表示形式オプションです。[URL] フィールドの設定がテキスト列に設定されている場合、テキストを表示します。その URL が有効である場合、その URL のコンテンツを取得しページを表示します。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/kpi-gauge.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/kpi-gauge.md
index 325d093c..47a935a6 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/kpi-gauge.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/kpi-gauge.md
@@ -1,32 +1,27 @@
---
-title: How to Create KPI Gauge in Visualizations Editor
-_description: Find out how to use KPI Gauge for your visualizations in Reveal.
+title: 表示形式エディターで KPI ゲージを作成する方法
+_description: Reveal で表示形式に KPI ゲージを使用する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# KPI Gauge
+# KPI ゲージ
-Key Performance Indicators (KPIs) is a measurable value that demonstrates how effectively a company is achieving key business objectives. The indicators vary depending on the specific needs of the viewer, but they always provide
-information over metrics important for the organization, such as the
-progress towards goals and over-time trends.
+KPI (Key Performance Indicator: キー パフォーマンス インジケーター) は、企業が主要なビジネス目標をどれだけ効果的に達成しているかを示す測定可能な値です。KPI は個別のニーズによって変化し、目標に対する進捗や時間軸での傾向など、組織の重要なメトリックスに関する情報を提供します。
-Similarly to the [Text Gauge](gauge-charts.md#text-gauge), the KPI Gauge
-displays the Value column in a large font. However, the value in the KPI
-is also evaluated against the same value for a previous time period.
+[テキスト ゲージ](gauge-charts.md#テキスト-ゲージ) と同様に、KPI ゲージは [値] 列を大きなフォントで表示します。ただし、KPI の値は、前の期間の同じ値に対しても評価されます。
-You can also have multiple KPI's in one visualization if you add a
-Category.
+カテゴリを追加すると、1 つの表示形式に複数の KPI を含めることもできます。
-## Indicator Settings
+## インジケーター設定
-The KPI gauge has similar settings to the [sparkline](sparkline-charts.md)
-visualization, through which you can configure:
+KPI ゲージには[スパークライン](sparkline-charts.md)表示形式と同様の設定があり、それを使用して構成できます:
- - **Time Period**: the time period you will use to compare both values.
- - **Show difference as**: whether you will display the difference as a value, percentage, or both value and percentage.
- - **When value increases**: the color for the difference indicator.
+ - **[期間]**: 両方の値を比較するために使用する期間。
+ - **[差異の表示]**: 差異を [値]、[パーセンテージ]、または [値とパーセンテージ] の両方として表示するかどうか。
+ - **[値の増加を表す色]**: 差異インジケータの色。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/location-data-requirements.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/location-data-requirements.md
index 7e45b443..2617a178 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/location-data-requirements.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/location-data-requirements.md
@@ -1,29 +1,30 @@
---
-title: Preparing Your Data for Location Data Requirements
-_description: In using Choropleth maps for Visualization, learn how to follow location data requirements.
+title: 位置データ要件のためのデータを準備する方法
+_description: 階級区分図を表示形式に使用する場合、位置データの要件に従う方法を説明します。
+_language: ja
---
-# How to prepare Your Data for a Choropleth Map. Location Data Requirements
+# 階級区分図のデータを準備する方法場所のデータ要件
-*Location names* column in your data set has to match the actual geographic units on the selected map. If for example, the column contains name of countries, but you want to use the USA states map, you will see the "*There is no data to display*" error on the screen. Find more about this error in [Troubleshooting Errors](#troubleshooting-the-choropleth-map) below.
+データセットの**場所名**列は、選択したマップの実際の地理単位と一致する必要があります。たとえば、列に国の名前が含まれているが、アメリカ合衆国の州のマップを使用する場合、[表示するデータはありません。] というエラーが画面に表示されます。このエラーの詳細については、以下の[エラーのトラブルシューティング](#エラーのトラブルシューティング)を参照してください。
-## Location Formats
-To have your location column recognized by Reveal, provide one of the following formats:
+## 場所の形式
+場所列を Reveal に認識させるには、以下のいずれかの形式を指定します。
- - *Names* of countries and their subdivisions (provinces, states, departments, regions, etc.) - comply with the official spelling in English or another supported language. Find more information about supported languages in [My Data Source Is Not in English](#my-data-source-is-not-in-english) below.
+ - 国の**名前**およびその下位区分 (省、州、部、地域など) - 英語またはサポートされる他の言語の公式スペルに準拠します。サポートされる言語の詳細については、以下の[データ ソースが英語ではありません](#データ-ソースが英語ではありません)を参照してください。
- - *Three-letter country codes* defined by [ISO 3166-1 alpha-3](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_3166-1_alpha-3) standard
+ - [ISO 3166-1 alpha-3 (英語)](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_3166-1_alpha-3) 規格で定義される **3 文字の国コード**。
- - [*Two-letter US state abbreviations*](https://pe.usps.com/text/pub28/28apb.htm) established by USPS
+ - USPS によって確立された [**2 文字の米国州の略語 (英語)**](https://pe.usps.com/text/pub28/28apb.htm)。
- - *[County name, state name] format* e.g., *Seneca, New York*. You can use this format for USA maps, which include counties.
+ - 「郡名、州名」の形式 (*Seneca、New York* など)。この形式は、郡を含む米国のマップに使用できます。
- - *[County name, state abbreviation] format* e.g., *Seneca, NY*. This is another format recognized for USA maps, which include counties.
+ - 「郡名、州の略語」の形式 (*Seneca、NY* など)。これは、郡を含む米国のマップで認識されるもう 1 つの形式です。
-Be consistent with the format you provide. Do not mix full names and codes in the same column. However, there is an exception for some ***very commonly used country abbreviations***. Below, you will find a list of abbreviated country names that you can mix with countries' full names in your location column and still have them recognized by Reveal.
+指定した形式と一致している必要があります。同じ列に完全名とコードを使用しないでください。ただし、**一般的に使用される国の略語**には例外があります。以下は、場所の列で国の完全名と組み合わせることができ、それらを Analytics で認識できるようにする省略された国名のリストです。
-| Country Full Name | Accepted Abbreviation |
+| 国の完全名 | 略語 |
|--------------------------|-----------------------|
| United States | USA |
| United Kingdom | UK |
@@ -47,50 +48,50 @@ Be consistent with the format you provide. Do not mix full names and codes in th
| Equatorial Guinea | Eq. Guinea |
-## Troubleshooting Errors
+## エラーのトラブルシューティング
-The Choropleth map was designed to find any match that is available. This way, you'll see a map with partial results doesn't look right, but it will be working regardless.
-For example, when using the US States map, Reveal will show the states that match the map and the other states will be greyed out.
+階級区分図は、使用可能な一致を検索するように設計されています。このように、部分的な結果のマップが正しく表示されませんが、動作します。
+たとえば、米国の州のマップを使用する場合、Reveal はマップに一致する州を表示し、その他の州はグレーアウトされます。
-### Troubleshooting the Choropleth Map
+### 階級区分図のトラブルシューティング
-If you are getting the *"There is no data to display"* error, this means the predefined map wasn't matched to any of your information. Try the suggestions below to troubleshoot this issue.
+**[表示するデータはありません]** というエラーが表示される場合、定義済みのマップが提供された情報と一致していません。この問題をトラブルシューティングするには、以下の手順をお試しください。
-1. *Check the Visualization Editor*
+1. **表示形式エディターの確認**
- - You might have assigned the wrong fields in the *Location* placeholder. Check if the *Location* field contains geographic units - continents, countries, states, etc.
+ - **[場所]** プレースホルダーで誤ったフィールドを割り当てた可能性があります。**[場所]** フィールドに大陸、国、州などの地理単位が含まれているかどうかを確認します。
- - Your field in the *Value* placeholder may not contain information for the selected locations. If you have added an additional category in the *Map Color* placeholder (see [this example](choropleth-map.md#using-the-map-color-to-create-a-multi-color-choropleth-map)), then your *Value* field must contain information for this category. For example, there must be information about votes for each candidate, if you compare candidate votes by state.
+ - **[値]** プレースホルダーのフィールドに、選択した場所の情報が含まれていない場合があります。[マップ カラー] プレースホルダーでカテゴリを追加した場合 ([この例](choropleth-map.md#マップ-カラーを使用したマルチカラー階級区分図の作成)を参照)、[値] フィールドにこのカテゴリの情報を含める必要があります。たとえば、州ごとに候補者の投票を比較する場合、各候補者の投票に関する情報が必要です。
- - Also, please confirm that you selected the right *MAP* in the map selector.
+ - また、**[マップ]** セレクターで正しいマップを選択したことを確認してください。
- - If you receive the error when *drilling down*, make sure the *MAP* selector contains the map for the level you want to drill down to. For example, currently Swiss cantons are not available in the maps selector and this means you can't drill down into Switzerland even if you have the necessary information in your data source.
+ - ドリル ダウン時にエラーが発生した場合は、**[マップ]** セレクターにドリル ダウンするレベルのマップが含まれていることを確認してください。たとえば、現在スイスの州は [マップ] セレクターで使用できないため、データ ソースに必要な情報がある場合でもスイスにドリル ダウンできません。
-2. *Check your Data Source*. Your data source might be empty or with no location data at all. If not empty, try searching for misspellings or odd punctuation. Check whether you are using the right [location format](#location-formats). If your data source contents are not written in the English language, please go to the [My data source is not in English](#my-data-source-is-not-in-english) section.
+2. **データ ソースの確認**。データ ソースが空であるか、あるいは場所のデータがない場合があります。空でない場合は、つづりの間違いや奇妙な句読点を検索してみてください。正しい[場所の形式](#場所の形式)を使用しているかどうかを確認します。データ ソースの内容が英語で記載されていない場合は、[データ ソースが英語ではありません](#データ-ソースが英語ではありません)セクションに移動してください。
-If you are getting an outcome, but it's not exactly what you were expecting, please go through the entire Choropleth map documentation, including this topic, the [Choropleth Maps](choropleth-map.md), and [Working with the Choropleth Map Settings](settings-choropleth-map.md) topic.
+期待どおりの結果が得られなかった場合は、このトピックを含む、[「階級区分図」](choropleth-map.md)および[「階級区分図設定の操作」](settings-choropleth-map.md)トピック全体を参照してください。
-### General Troubleshooting Tips
+### 一般的なトラブルシューティングのヒント
-- *Isolate the issue.* If possible, try to isolate your problem. For example, if you can’t use a specific location, try with another different location or even a different data source. When trying to isolate your issue, make only small changes at a time.
+- **問題の特定**できる限り問題を特定します。たとえば、特定の場所を使用できない場合は、別の場所または別のデータ ソースを使用してみてください。問題を特定するには、一度に多くの設定を変更するのではなく、特定の設定を変更して結果を観察します。
-- *Remember/write down the steps you made.* Once you start troubleshooting, it is really helpful to remember what you have already done. When asking for support, things get much easier if you know exactly which steps you made in the past.
+- **実行した手順を記録**トラブルシューティングを開始したら、実際に行った手順を記録しておきます。実行した手順を記録し、再現できることにより、問題の特定を効率的に行うことができます。
-## My Data Source Is Not In English
+## データ ソースが英語にならない
-Reveal doesn't recognize the language of your data source automatically.
-If your data source information is written in another language, you need to specify it by:
+Reveal はデータ ソースの言語を自動的に認識しません。
+データ ソース情報が他の言語で記述されている場合、以下のように指定する必要があります。
-1. Opening the *Settings* and clicking/tapping on **Data is written in**.
-2. Selecting a language from the dropdown menu.
+1. **[設定]** を開き、**[データの言語]** をクリックまたはタップします。
+2. ドロップダウン メニューから言語を選択します。
:::note
-Currently, the Choropleth Map in Reveal supports English and Japanese.
+現在、Reveal の階級区分図は英語と日本語をサポートします。
:::
-If location information in your data source is written in a different language, you have to translate it outside of Reveal.
+データ ソースの場所情報が異なる言語で記述されている場合、Reveal 以外で翻訳する必要があります。
-### Using a Japanese Data Source with the Japan Map
+### 日本のマップで日本語のデータ ソースを使用
-If you want to use a data source in Japanese to display the Japan map and have all Japanese prefectures mapped, you need to provide the location data in the format shown in [this table](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%83%BD%E9%81%93%E5%BA%9C%E7%9C%8C#%E4%BA%94%E5%8D%81%E9%9F%B3%E9%A0%86%E3%83%BB%E5%9F%BA%E7%A4%8E%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF).
+日本語のデータ ソースを使用して日本のマップを表示し、すべての日本の都道府県をマップしたい場合は、[この表](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%83%BD%E9%81%93%E5%BA%9C%E7%9C%8C#%E4%BA%94%E5%8D%81%E9%9F%B3%E9%A0%86%E3%83%BB%E5%9F%BA%E7%A4%8E%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF)の形式とおりに位場所のデータを提供する必要があります。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/pivot-table.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/pivot-table.md
index 306f9626..dca786ad 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/pivot-table.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/pivot-table.md
@@ -1,35 +1,25 @@
---
-title: How to Create Pivot Table Visualization
-_description: Find out how to create and use Pivot Table visualization in Reveal.
+title: ピボット テーブルの表示形式を作成する方法
+_description: Reveal でピボット テーブルの表示形式を作成して使用する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Pivot Table
+# ピボット テーブル
-The Pivot Table visualization allows users to aggregate information by
-dropping fields in the corresponding placeholders of the *Data*
-sections.
+ピボット テーブルの表示形式により、ユーザーは、**データ** セクションの対応するプレースホルダーにフィールドをドロップすることで情報を集約できます。
-When a field is added to the rows, columns, or values data editor
-placeholders, selecting the field displays the summarized settings of
-that field:
+行、列、または値のデータ エディターのプレースホルダーにフィールドが追加されているときに、フィールドを選択すると、そのフィールドの要約された設定が表示されます。
- - For the fields in the **Values** placeholder, this means the ability
- to configure the summarization function used (average, count, sum,
- etc.).
+ - **[値]** プレースホルダー内のフィールドでは、使用される要約関数 (average、count、sum など) を構成できます。
- - For date fields dropped in the **Rows** placeholder, it means the
- ability to choose the level of detail in the summarization (day,
- month, year).
+ - **[行]** のプレースホルダーに日付フィールドをドロップすると、要約の詳細レベル (年、月、日) を選択できます。
-## What is a Pivot Table?
+## ピボット テーブルの概要
-A Pivot Table is a data summarization tool, which among other functions
-allows you to automatically count, average and total the data stored in
-a table like format, typically grouped by values. For instance if you
-have the following table:
+ピボット テーブルは、データ集計ツールです。このツールは、通常値によってグループ化された、表のような形式で保存されたデータを自動的に集計し、平均し、合計することを可能にします。たとえば、以下のテーブルがあるとします。
| Salesman | Region | Product | OrderID | OrderTotal |
@@ -40,7 +30,7 @@ have the following table:
| DAVID D. | China | ProductZ | 1004 | 10 |
| JORGE E. | Australia | ProductY | 1005 | 5 |
-And you need to do the following type of analysis:
+以下の解析のタイプを実行します。
| | Americas | EMEA | China | Australia | Total |
| -------- | -------- | ---- | ----- | --------- | ----- |
@@ -48,11 +38,8 @@ And you need to do the following type of analysis:
| PRODUCTY | 20 | | | 5 | 25 |
| PRODUCTZ | | | 10 | | 10 |
-You can achieve it by using a Pivot Table where:
+ピボット テーブルを使用して実行できます。
- - The *Product* field is dragged and dropped in the **Rows**
- placeholder so that all products are listed as rows.
+ - *Product* フィールドを **[行]** プレースホルダーにドラッグアンドドロップし、すべての製品を行として表示します。
- - The *Region* field is dragged and dropped in the **Columns**
- placeholder so that columns are created in a dynamic table for every
- value in the *Region* field.
+ - *Region* フィールドを **[列]** プレースホルダーにドラッグアンドドロップし、*Region* フィールドの各値に動的なテーブルの列を作成します。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/radial-charts.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/radial-charts.md
index 4eb5b3d9..0e5252a1 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/radial-charts.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/radial-charts.md
@@ -1,23 +1,17 @@
---
-title: How to Create Radial Charts Visualization
-_description: Find out how to create and use Radial Charts visualization in Reveal.
+title: ラジアル チャートの表示形式を作成する方法
+_description: Reveal でラジアル チャートの表示形式を作成して使用する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Radial Charts
+# ラジアル チャート
-Like [Category](../chart-types/category-charts.md) charts, Radial charts are simply representations of
-information in a coordinate system.
+[カテゴリ](../chart-types/category-charts.md) チャートと同様に、ラジアル チャートは情報を座標上に表現したものです。
-## Chart Trendlines for Radial Charts
+## ラジアル チャートのチャート 近似曲線
-Chart settings enable the display of trend lines which are lines that
-are painted across a chart, based on an algorithm. Trendlines are a very
-simple, yet, powerful tool to help you determine trends in datasets and
-define thresholds for taking action. The supported algorithms are Linear
-Fit, Quadratic Fit, Cubic Fit, Quartic Fit, Logarithmic Fit, Exponential
-Fit, Power Law Fit, Simple Average, Exponential Average, Modified
-Average, Cumulative Average, Weighted Average.
+チャートの [設定] で [チャートの近似曲線] の表示を有効にできます。これは、アルゴリズムに基づいてチャートに表示されるラインです。近似曲線でデータセットの傾向を把握し、意思決定のためのしきい値を定義できます。サポートされる近似曲線は、[線形]、[二次多項式]、[三次多項式]、[四次多項式]、[対数]、[指数]、[べき乗]、[単純平均]、[指数平均]、[修正平均]、[累加平均]、[加重平均] です。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/scatter-bubble-charts.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/scatter-bubble-charts.md
index ab513a3d..1e81cc9d 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/scatter-bubble-charts.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/scatter-bubble-charts.md
@@ -1,115 +1,89 @@
---
-title: How to Create Scatter and Bubble Charts Visualization
-_description: Find out how to create and use Scatter and Bubble Charts visualization in Reveal.
+title: 散布図・バブル チャートの表示形式を作成する方法
+_description: Reveal で散布図・バブル チャートの表示形式を作成して使用する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Scatter and Bubble Charts
+# 散布図・バブル チャート
-## What are Scatter Charts Used for?
+## 散布図とは?
-Scatter charts are used to represent the relationship between two quantitative measures by plotting data points along the X (horizontal) and Y (vertical) axes. They are particularly useful for demonstrating patterns in large datasets.
+散布図は、X (水平) 軸と Y (垂直) 軸に沿ってデータ ポイントをプロットすることにより、2 つの定量的計測間の関係を表すために使用されます。データに大量の値のセットが含まれている場合に、パターンを示すのに特に役立ちます。
-## What are Bubble Charts Used for?
+## バブル チャートとは?
-A bubble chart is a variation of a scatter chart in which the data points are replaced with bubbles. Like scatter charts, bubble charts represent the relationship between two quantitative measures as well as a third quantitative measure represented by the size of the bubble.
+バブル チャートは散布図のバリエーションで、データ ポイントがバブルに置き換えられます。散布図と同様に、バブル チャートは、2 つの定量的計測と、バブルのサイズで表される 3 番目の定量的計測間の関係を表します。
-## Creating a Scatter Chart
+## 散布図チャートを作成する方法
-In the example above, the scatter chart visualization shows the
-relationship between the quantity of *New Sales* and the *Revenue* made
-by each particular *Employee*.
+上記の例では、散布図の表示形式は、特定の各**従業員**によって産み出された**新規販売**の数量と**収益**の関係を示しています。
-To create a scatter chart:
+散布図を作成するには:
-1. Select the *Scatter* visualization in the *Change Visualization*
- menu:
+1. **[チャート タイプ]** メニューで **[散布図]** の表示形式を選択します。
-2. Choose numerical fields for the *X axis* and *Y axis*, which will
- determine the location of the data points.
+2. **[X 軸]** と **[Y 軸]** の数値フィールドを選択して、データ ポイントの位置を決定します。
-3. Select a categorical value for your *Label*.
+3. **[ラベル]** のカテゴリ値を選択します。
-Every data point has its own **tooltip**, which shows up when you click
-on it:
+すべてのデータ ポイントには独自の**ツールチップ**があり、クリックすると表示されます。
-In this example, the tooltip gives information about a particular
-employee the data point represents, as well as quantitative data for
-them included in the chart.
+この例では、ツールチップは、データ ポイントが表す特定の従業員に関する情報と、チャートに含まれるそれらの量的なデータを提供します。
-## Creating a Bubble Chart
+## バブル チャートを作成する方法
-To create a basic bubble chart, using only one color, you will need to:
+1 つの色だけを使用して基本的なバブル チャートを作成するには、次の操作が必要です。
-1. Select *Bubble* chart from the list of *Chart Types*.
+1. **[チャート タイプ]** のリストから **[バブル]** チャートを選択します。
-2. Choose numerical fields for your *X axis* and *Y axis*.
+2. **[X 軸]** と **[Y 軸]** の数値フィールドを選択します。
- In the example above the location of the bubbles is determined by
- the correlation between the *Number of Inpatients* field and their
- *Length of Stay* in the hospital.
+ 上記の例では、バブルの位置は、*Number of Inpatients* と *Length of Stay* の長さとの相関関係によって決定されます。
-3. Select a categorical value for *Label*.
+3. **[ラベル]** のカテゴリ値を選択します。
- Each bubble in the shown chart represents a *Division*, such as
- Neurology, Cardiology, Surgery, etc.
+ 示されているチャートの各バブルは、神経科、心臓科、外科などの**部門**を表しています。
-4. Choose a numerical field for *Bubble Radius*.
+4. **バブル半径**の数値フィールドを選択します。
- You can see from the example that the size of each bubble depends on
- the sum of *Treatment Costs* in each *Division*. A legend on top of
- the chart shows the minimum and maximum value of the *Bubble Radius*
- field in the chart.
+ 例から、各バブルのサイズは各 *Division* の *Treatment Costs* の合計に依存することがわかります。チャート上部の凡例は、チャートの**バブル半径**フィールドの最小値と最大値を示しています。
-Clicking on the bubbles will also provide you with *tooltips* showing
-specific data for every particular bubble. If you have overlapping
-elements in your chart, click/tap on the smaller bubble to show its tooltip.
+バブルをクリックすると、各バブルの特定のデータを示す**ツールチップ**も表示されます。チャートで要素が重複している場合は、小さいバブルをクリックまたはタップしてツールチップを表示します。
-## Adding the Color Category to Scatter and Bubble Charts
+## 散布図とバブル チャートへの色分類の追加
-You can add a categorical field to the scatter or bubble chart. It will
-color the bubbles or scatter points in different colors depending on the
-values in this field.
+[カテゴリ] フィールドを散布図またはバブル チャートに追加できます。このフィールドの値に応じて、バブルまたは散布ポイントに異なる色が付けられます。
-In the example above, the *Date* field is applied to the *Color* box.
-Adding the color category assigns different colors to the bubbles,
-depending on whether the numerical information for a division refers to
-*2017*, *2018* or *2019*.
+上記の例では、*Date* フィールドがカラーボックスに適用されています。色分類を追加すると、部門の数値情報が *2017*、*2018*、*2019* のいずれを参照しているかに応じて、バブルに異なる色が割り当てられます。
-This has also resulted in displaying more bubbles in the bubble chart
-visualization.
+これにより、バブル チャートの表示形式でより多くのバブルが表示されるようになりました。
-## Settings for Scatter and Bubble Charts
+## 散布図とバブル チャートの設定
-In *Settings* you can:
+**[設定]**:
- - **Change the Style of your visualization.**
+ - **表示形式のスタイルを変更する**。
- You can select whether you want to show a *Title* or *Legend* for
- your visualization. Choosing a *Start Color* will define the color of the data points/bubbles. When more than one color is needed due to the use of the *Color Category*, colors are applied sequentially starting at the *Start Color*.
+ 表示形式の **[タイトル]** または **[凡例]** を表示するかどうかを選択できます。**[開始色]** を選択すると、データ ポイント/バブルの色が定義されます。色分類を使用するために複数の色が必要な場合、**[開始色]** から順番に適用されます。
- - **Choose between *Linear* and *Logarithmic* scale for the X and Y axis**.
+ - **[X 軸] と [Y 軸] の [リニア] スケールまたは [対数] スケールのいずれかを選択する**。
- With Logarithmic, the scale for your values will be calculated with
- a non-linear scale which takes magnitude into account instead of the
- usual linear scale.
+ 対数の場合、値のスケールは通常のリニア スケールを使用する代わりに大きさを使用するリニア スケール以外で計算されます。
- As a general rule, scatter charts are a better choice than line
- charts, when you want to use a logarithmic scale on the X-axis,
- since the horizontal axis of a scatter chart is always a value axis.
+ X 軸に対数スケールを使用する場合、散布図の水平軸は常に値軸であるため、一般的に、散布図は折れ線チャートよりも適切な選択です。
- - **Set up the minimum and maximum values for your charts.**
+ - **チャートの [最小値] および [最大値] を設定できる**。
- Minimum is set to 0 by default and maximum is calculated
- automatically depending on your values.
+ デフォルトで [最小値] は 0 に設定され、[最大値] は使用されるデータによって設定されます。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/scatter-map.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/scatter-map.md
index 8ffbbcd4..9226ed56 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/scatter-map.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/scatter-map.md
@@ -1,72 +1,72 @@
---
-title: How to Create Scatter Maps Visualization
-_description: Find out how to create and use Scatter Maps visualization in Reveal.
+title: 散布マップの表示形式を作成する方法
+_description: Reveal で散布マップの表示形式を作成して使用する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Scatter Maps
+# 散布マップ
-This map displays scattered markers in a geographic area by using geo-coordinates. The visual distribution of markers can help in identifying density and spatial patterns within your data. By adding size and/or color you can reveal more information about your data relative to other points.
+このマップは、地理座標を使用して地理領域に散布マーカーを表示します。マーカーの視覚的な分布は、データ内の密度および空間パターンを識別するのに役立ちます。サイズや色を追加すると、他のポイントと比較してデータに関する詳細情報を表示できます。
-Scatter maps give you the possibility to connect to a number of map services, which will not only create a more realistic background for your maps, but will also allow you to delve into details. In some scenarios, like when presenting a real estate market analysis, the ability to show neighborhoods and streets on your map will add more value to your work.
+散布マップを使用すると、複数のマップ サービスに接続して、マップの背景をよりリアルにするだけでなく、詳細を調べることもできます。不動産市場分析を表示する場合など、一部のシナリオでは、マップに近所や通りを表示する機能が追加されます。
-## Using Scatter Maps
+## 散布マップの使用
-The information below will help you choose the best scatter map configuration depending on your needs.
+以下の情報は、必要に応じて最適な散布マップの構成を選択する際に役立ちます。
-### What are Basic Dot Maps Used for?
+### 基本ドット マップとは?
-The most basic scatter maps in Reveal consist of uniform color dots plotted over a chosen area.
+Reveal の最も基本的な散布マップは、選択した領域に均一な色のドットをプロットしたものです。
-Dot maps are a great way to visualize the geographical distribution of an entity and can reveal patterns when the dots cluster on the map. One dot represents one entity so every single object is depicted on the map using the geo-location in the data set.
+ドット マップは、エンティティの地理的分布を表示する優れた方法で、ドットがマップ上でクラスター化するときにパターンを明らかにできます。1 つのドットは 1 つのエンティティを表すため、各オブジェクトはデータセットの地理位置情報を使用してマップに表示されます。
-One-to-many dot maps are not supported in Reveal. This means, one dot cannot represent more than one object (e.g. 1 dot = 1000 people), so you cannot use the scatter dot maps to create population density maps, for example.
+1 対多のドット マップは Reveal ではサポートされません。つまり、1 つのドットが複数のオブジェクトを表すことはできないため (1 ドット = 1000 人)、散布ドット マップを使用して人口密度マップなどを作成することはできません。
-### What are Bubble Maps Used for?
+### バブル マップとは?
-Adding the size category to your basic scatter map is how bubble maps are created. They are great for
-comparing quantitative data in different locations.
+基本散布マップにサイズ カテゴリを追加すると、バブル マップが作成されます。異なる場所の定量データの比較に最適です。
-Bubbles size indicates the value of a particular variable being compared. To achieve the comparison effect, it would be best if your data set contains a large variety of values for the compared variable. Otherwise, bubbles on the map will appear similar by size (see example below).
+バブルのサイズは、比較される特定の変数の値を示します。比較効果を得るには、データセットに比較変数のさまざまな値が含まれていることが最適です。それ以外の場合、マップのバブルはサイズが同じように表示されます (以下の例を参照)。
-Unless you aim to identify and focus on **outliers** (like in the screenshot above), you may need to reconsider your choice of visualization.
+上記のスクリーンショットのように**外れ値**を特定してフォーカスしない限り、表示形式の選択を再検討する必要があります。
-Bubbles are not bound to the exact location defined by the latitude and longitude data. Their location is approximate, but the bubbles must appear in the area, for which they carry information. For example, if you want to make a report about the most dangerous neighborhoods across all the US, you will most probably not need the exact location of each crime reported. You will just need to plot the bubbles, sized according to the aggregated crime data, in the correct neighborhoods.
+バブルは、緯度と経度のデータで定義された正確な場所にバインドされていません。それらの場所は概算ですが、バブルは情報を伝達する領域に表示される必要があります。たとえば、米国全土で最も危険な領域に関するレポートを作成する場合、ほとんどの場合、報告された各犯罪の正確な場所は必要ありません。集計された犯罪データに基づいてサイズ設定されたバブルを正しい領域にプロットする必要があります。
:::note
-A potential issue you need to take into account is that overly large bubbles can spread over more than one area. In this case, adding location data to the [bubble tooltip](#bubble-maps) text can help your audience identify the area where the oversize bubble belongs.
+考慮する必要がある潜在的な問題は、過度に大きいバブルが複数の領域に広がる可能性があることです。この場合、[バブル ツールチップ](#バブル-マップ)のテキストに場所データを追加すると、オーバーサイズのバブルが属する領域をユーザーが識別しやすくなります。
:::
-### What are Colored Scatter Maps Used for?
+### 色付き散布マップとは?
-Color makes maps easier to perceive and gives you the opportunity to add one more variable to your analysis.
+色を使用すると、マップがわかりやすくなり、分析に変数を追加できます。
-Simple dot maps colored by category are good for drawing attention to clusters and areas where the distribution of an object is really high. For example, you can quickly identify the states with the most airports if the airports in different states are colored differently (see below).
+カテゴリ別に色分けされたシンプルなドット マップは、オブジェクトの分布が多いクラスターや領域に注意を引くのに適しています。たとえば、異なる州の空港の色が異なる場合、最も多くの空港がある州をすばやく識別できます (以下を参照)。
-Dot maps colored by value will help you provide insight while avoiding the risk of overlapping large bubbles. If, for example, you aim to make the tendency of the aging population in Europe evident with one look, create a dot map colored by the medium population age and style the color to show low, medium and high average age:
+値で色分けされたドット マップは、大きなバブルが重なり合うリスクを回避しながらインサイトを提供します。たとえば、ヨーロッパの高齢人口の傾向を一目で確認したい場合は、人口の中年の色でドット マップを作成し、低、中、高の平均年齢を示す色を設定します。
-However, if you aim to show the correlation between two values for individual locations, your purpose will be served by presenting one value with size and the other - with color. Taking the previous example, you can color the dots by population age and size them by GDP of the country to show the correlation between prosperity and higher life expectancy.
+ただし、個々の場所の 2 つの値の相関関係を表示する場合は、一方の値をサイズで、もう一方の値を色で表示します。前の例を使用すると、人口の年齢別にドットに色を付け、国の国内総生産に基づいてサイズを設定して、国の豊かさと平均余命の相関関係を示すことができます。
-## Scatter Maps Zoom
+## 散布マップのズーム
-Scatter maps allow you to zoom in and focus on an area, where the markers are more densely plotted, or such that is not part of the _Map_ dropdown (e.g. the Balkan Peninsula). You can even save the zoomed area and keep this view in the dashboard.
+散布マップを使用すると、マーカーがより密にプロットされている領域、または [マップ] ドロップダウンの一部ではない領域 (バルカン半島など) にズームインしてフォーカスできます。ズーム領域を保存し、このビューをダッシュボードに保持することもできます。
-When the map is maximized, you can zoom in and out in *Dashboard View mode* or in the *Visualization Editor* too.
+マップが最大化される場合、**ダッシュボード ビュー モード**または**表示形式エディター**でもズームインおよびズームアウトできます。
-When maximized, the scatter map displays a zoom control that allows you to better adjust the zoom level and reset it when needed.
+散布マップを最大化すると、ズーム コントロールが表示され、ズーム レベルをより適切に調整し、必要に応じてリセットできます。
-As shown above, there are a couple of buttons displayed at the bottom right of the map. The _Reset Zoom_ button will reset the map zoom to the zoom-level the map was saved the last time.
+上記のように、マップの右下にいくつかのボタンが表示されます。[ズームのリセット] ボタンをクリックすると、マップのズームが最後に保存されたときのズーム レベルにリセットされます。
-Zooming also allows you to change the clear shapes Reveal uses as a map background. At a chosen zoom level, you can replace the grey areas with detailed real maps, called *image tiles* provided by one of the following map services:
+ズームを使用すると、Reveal がマップの背景として使用するクリアな図形を変更することもできます。選択したズーム レベルで、グレーの領域を、以下のいずれかのマップ サービスで提供される**画像タイル**と呼ばれる詳細な実際のマップで置き換えることができます。
* *Bing*
* *Esri*
@@ -75,78 +75,77 @@ Zooming also allows you to change the clear shapes Reveal uses as a map backgrou
-## Creating a Scatter Map
+## 散布マップの作成
-The Scatter Map in Reveal provides you with a variety of opportunities for your geographical analysis based on the data you choose to display.
+Reveal の散布マップは、表示するデータに基づいて地理分析のさまざまな機会を提供します。
+### 場所のデータ要件
-### Location Data Requirements
+散布マップの表示形式は、地理座標を使用してデータをプロットします。各データ ポイントには、緯度と経度の値を表示する必要があります。Reveal で受け入れられる形式は次のとおりです:
-The ScatterMap visualization plots the data using geo-coordinates. Each data point requires a latitude and longitude value to be displayed. The accepted format by Reveal is:
-
-* **Two different columns** for latitude and longitude respectively.
-* **Latitude/Longitude** in Decimal Degrees format, for example: -46.896388, 168.126111
+* 緯度と経度にそれぞれ **2 つの異なる列**。
+* **緯度/経度** (10 進角形式)、例: -46.896388、168.126111
:::note
-**Unaccepted formats**: Latitude/Longitude formats, containing minutes and seconds symbols, such as *46° 53.783333'*, and formats containing suffixes *- 46° 53' 47'' South, 168° 7' 34'' E*, are not accepted.
+**受け入れられない形式**: *46° 53.783333'* などの分と秒の記号を含む緯度/経度形式、およびサフィックスを含む形式 (*- 46° 53' 47'' South, 168° 7' 34'' E*) は受け入れられません。
:::
-The ***"There is no data to display."*** message may appear in the Visualization Editor, even if your latitude and longitude data is correct and is in the accepted format. This can happen if the geographic coordinates are plotted outside the bounds of the selected map.
+**[表示するデータはありません。]** メッセージは、緯度と経度のデータが正しく、受け入れられた形式であっても、表示形式エディターに表示される場合があります。これは、地理座標が選択したマップの境界の外側にプロットされている場合に発生する可能性があります。
-### Basic Dot Maps
+### 基本的なドット マップ
-You can create dot maps by using only the *Latitude* and *Longitude* data from your data set. If your data source does not contain these fields, you can add them from another data source.
+データセットの**緯度**と**経度**のデータのみを使用して、ドット マップを作成できます。データ ソースにこれらのフィールドが含まれていない場合は、別のデータ ソースから追加できます。
-You also need to choose one of the predefined maps from the *Map* dropdown in the _Scatter Map Data_ section.
+また、[散布マップデータ] セクションの [マップ] ドロップダウンから事前定義されたマップの 1 つを選択する必要があります。
-Additionally, the optional Label placeholder can be populated to replace the default tooltip text of latitude and longitude with the associated Label-field value in the data. In the screenshot above, the dots are located on the map based on the airports' addresses, but you can also use the airports' names for the tooltip text.
+さらに、オプションのラベル プレースホルダーにデータを入力して、緯度と経度のデフォルトのツールチップ テキストをデータ内の関連するラベル フィールド値に置き換えることができます。上のスクリーンショットでは、ドットは空港の住所に基づいて地図上に配置されていますが、ツールチップ テキストに空港の名前を使用することもできます。
-Because of the conceptual simplicity of this map, you can only choose whether to show *title* and set the *color* of the dots in the _Settings_ section.
+このマップの概念は単純であるため、タイトルを表示するかどうかを選択し、[設定] セクションでドットの色を設定することしかできません。
-### Bubble Maps
+### バブル マップ
-You can also create a scatter map with variable-sized markers or bubbles.
+可変サイズのマーカーまたはバブルを使用して散布マップを作成することもできます。
-Bubble maps are created by using the same data as simple dot maps. Plus, you need to drop a numeric field in the _Bubble Radius_ placeholder.
+バブル マップは、基本的なドット マップと同じデータを使用して作成されます。さらに、[バブル半径] プレースホルダーに数値フィールドをドロップする必要があります。
-The tooltip of a bubble includes two parts:
+バブルのツールチップには、次の 2 つの部分があります:
-* A bolded title - uses data coming from the field in *Label*.
-* Content - consists of the name and value of the field in *Bubble Radius*.
+* 太字のタイトル - [ラベル] のフィールドからのデータを使用します。
+* コンテンツ - [バブル半径] のフィールドの名前と値で構成されます。
-The **bubble tooltips** are used to help your audience read the map. It gives a better idea of what their size stands for and provides the exact value. It can help avoiding the misinterpretation that the bubble is an actual area on the map.
+**バブル ツールチップ**は、対象ユーザーが地図を読むのに役立ちます。これにより、バブル サイズが何を表しているのかがわかり、正確な値が得られます。バブルがマップ上の実際の領域であるという誤解を避けるのに役立ちます。
-### Adding Color to Scatter Maps
+### 散布マップに色を追加
-The scatter map allows you to visualize a third variable indicated by color. Adding color is an option for both dot and bubble maps.
+散布マップを使用すると、色で示される追加の 3 番目の変数を表示できます。色の追加は、ドット マップとバブル マップの両方のオプションです。
-Color on the map can be determined by:
+マップ上の色は、次の方法で決定できます:
-* *Value* - it's best to use a numeric data field. If you drop a text field, your data will be automatically aggregated and Reveal will take _Count of Rows_ to determine the color.
+* **値** - 数値データ フィールドを使用するのが最適です。テキスト フィールドをドロップすると、データが自動的に集計され、Reveal は**行数**を使用して色を決定します。
-* *Category* - a text field is expected. However, if you provide a numeric field, the values in it will be processed as text, i.e. no aggregation will be applied, and a separate color will be created for each individual value.
+* **カテゴリ** - テキスト フィールドが必要です。ただし、数値フィールドを指定すると、その値はテキストとして処理されます。つまり、集計は適用されず、個々の値ごとに個別の色が作成されます。
-### Configuring Style Settings
+### スタイル設定の構成
-Style settings for _Scatter Maps_ include showing/hiding visualizations' *Title* and *Legend* as well as configuring color and type of the markers on the map.
+**散布マップ**のスタイル設定には、表示形式の**タイトル**と**凡例**の表示/非表示、およびマップ上のマーカーの色とタイプの構成が含まれます。
-Color settings depend on the scatter map type.
+色の設定は、散布マップの種類によって異なります。
-For **basic dot and bubble maps** using uniform colored markers, you can select a color from the 10-color palette in _Start Color_.
+均一な色のマーカーを使用する**基本的なドットおよびバブル マップ**の場合、**[開始色]** の 10 色パレットから色を選択できます。
-For **scatter maps colored by category** you can choose to _Use different markers_. If you enable this function, Reveal will automatically create a unique marker for each category by using combinations between colors and symbols such as squares, triangles, dots, stars, octagons, etc.
+**カテゴリ別の色の散布マップ**の場合、**[別のマーカーの使用]** を選択できます。この機能を有効にすると、Reveal は、正方形、三角形、ドット、星、八角形などの色と記号の組み合わせを使用して、カテゴリごとに一意のマーカーを自動的に作成します。
-For **scatter maps colored by value** you can configure the coloring scheme. You will see three options in the _Color as_ dropdown:
+**値別の色の散布マップ**の場合、カラー スキームを構成できます。**[カラー バリエーション]** ドロップダウンに 3 つのオプションが表示されます。
-* _Single Color_ - styles all markers on the map with the same color.
-* _Range of Values_ - styles the marker using one of seven colors, where colors progressing light to dark represent data values from low to high. You can also choose the _Start Color_, which will determine the color in the middle of the seven shades.
-* _Conditional Formatting_ - this scheme allows you to establish styling rules per ranges of data - upper, middle, and lower. Depending on the nature of the information, low values might be a good or bad signal, so you have the flexibility to configure the styling in a way that makes the most sense in your situation.
+* **[単色]** - マップ上のすべてのマーカーを同じ色でスタイルを設定します。
+* **[値範囲]** - 7 色のいずれかを使用してマーカーのスタイルを設定します。明るい色から暗い色に進む色は、データ値を低いものから高いものへと表します。**[開始色]** を選択することもできます。これにより、7 つの色合いの中央の色が決まります。
+* **[条件付き書式]** - このスキームを使用すると、最大 3 つの範囲 (上、中、下) までのデータ範囲ごとにスタイリング ルールを確立できます。低い値が適しているかどうかは情報の性質によります。Reveal には状況に応じて最も理にかなった方法でスタイルを設定できる柔軟性があります。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/settings-choropleth-map.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/settings-choropleth-map.md
index c7b9b74b..4af004e6 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/settings-choropleth-map.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/settings-choropleth-map.md
@@ -1,46 +1,47 @@
---
-title: How to Work with a Choropleth map Setting
-_description: Master the Choropleth map with the tips and tricks provided on this page.
+title: 階級区分図設定を使用する方法
+_description: このページで提供されるヒントで階級区分図を最大限に活用します。
+_language: ja
---
-# Working With the Choropleth Map Settings
+# 階級区分図設定の操作
-In the *Settings* section of the Choropleth map visualization you can configure the following:
+階級区分図表示形式の [設定] セクションでは、以下を設定できます:
- - *Show Title* - choose whether to show the visualization’s title
+ - **[タイトルの表示]** - 表示形式のタイトルを表示するかどうかを選択します。
- - *Show Legend* - choose whether to show the color scale range above the map
+ - **[凡例の表示]** - マップの上にカラー スケール範囲を表示するかどうかを選択します。
- - *Color* - select which color to be picked as a base of the color scheme. Areas with average data values will be filled with this color. In contrast, regions on the map with lower and higher data values will be displayed in lighter and darker shades, respectively.
+ - **[カラー]** - 配色のベースとして選択する色を選択します。平均データ値の領域はこの色で塗りつぶされます。対照的に、データ値が低いマップ領域は明るい色で表示され、高いデータ領域は暗い色で表示されます。
- - *Color as* - here you can choose between:
+ - **[カラー バリエーション]** - 以下から選択できます:
- * *Range of Values* - use a range of seven colors as a color scheme and fill the regions depending on the data value;
- * *Single Color* - use one color to display all regions that contain data. Regions, where information is missing, are grey.
+ * **[値範囲]** - 7 色の範囲を配色として使用し、データ値に基づいて領域を塗りつぶします。
+ * **[単色]** - 単一の色を使用して、データを含むすべての領域を表示します。情報のない領域は灰色です。
:::note
-If you have added a field in the *Map Color* placeholder, then the *Color as* in the *Settings* will change to *Color based on*. Find more about using the Map Color to create choropleth maps [here](choropleth-map.md#using-the-map-color-to-create-a-multi-color-choropleth-map).
+**[マップ カラー]** プレースホルダーにフィールドを追加した場合、[カラー バリエーション] の設定は **[次に基づいた色]** 設定に変更されます。マップ カラーを使用した階級区分図の作成の詳細については、[こちら](choropleth-map.md#マップ-カラーを使用したマルチカラー階級区分図の作成)を参照してください。
:::
- - *Show labels* - IF the selected map supports labels, you can choose whether to put them on *all* regions, only on regions that contain information (*Only when has value*), or turn them off (*None*).
+ - **[ラベルの表示]** - 選択したマップがラベルをサポートする場合、ラベルを **[すべて]** の領域に配置するか、情報を含む領域のみに配置するか **[値がある場合のみ]**、オフにするか **[なし]** を選択できます。
- - *Labels are* - You can use labels to indicate the geographical names (abbreviated) of the regions by selecting *Location Abbreviation*. Alternatively, your labels can show *Values* for each area. Value labels can be displayed on the map as numbers, percent, or currency, depending on what formatting you chose for your *Value* field.
+ - **[現在のラベル]** - **[場所の略語]** を選択して、ラベルを使用して地域の地名 (省略) を示すことができます。または、ラベルに各領域の **[値]** を表示できます。値ラベルは、**[値]** フィールドに選択した書式設定に基づいて、数値、パーセント、または通貨としてマップに表示できます。
- - *[Connect this visualization to another dashboard or a URL](../dashboard-linking.md)* - If you want to provide more details on the information displayed in the visualization, you can connect the visualization in the dashboard with other dashboards or URLs.
+ - **[この表示形式を別のダッシュボードまたは URL に接続](../dashboard-linking.md)** - 表示形式に表示される情報についてさらに詳細を提供したい場合は、ダッシュボードの表示形式を他のダッシュボードまたは URL に接続できます。
-## Localization Settings
+## ローカライズ設定
-Currently, you can provide your dataset in English and Japanese.
+現在、データセットは英語と日本語で提供できます。
-When your location data is in Japanese, Reveal translates it in English to connect it to the desired map.
+場所データが日本語の場合、Reveal はそれを英語に翻訳して目的のマップに接続します。
-If you use a Japanese dataset in Reveal, and your Language and Regional settings are not set to Japanese, then you need to use the *Data is written in* setting to help Reveal recognize the language of your dataset by switching to Japanese (*ja*):
+Reveal で日本語のデータセットを使用し、言語および地域設定が日本語に設定されていない場合、Reveal が日本語 (*ja*) に切り替えてデータセットの言語を認識するために **[データの言語]** 設定を使用する必要があります。
-### Language of Labels
+### ラベルの言語
-The language of labels on the choropleth map is defined by the language and regional settings configured in your OS and/or browser. So if you are running Reveal on a machine with its locale/language set to a language Reveal supports, the app will attempt to localize the labels to that language. This has nothing to do with the *Data is written in* setting.
+階級区分図のラベルの言語は、OS またはブラウザーで構成された言語と地域の設定によって定義されます。ロケール/言語を Reveal がサポートする言語に設定したマシンで Reveal を実行している場合、アプリはラベルをその言語にローカライズしようとします。これは **[データの言語]** 設定とは関係ありません。
-If a Japanese employee's machine, for example, is set to use their native language (Japanese), but the data given to them is in English, Reveal will still display the labels in Japanese. Then, if they share the dashboard with a German contractor, the German will see the labels in the language their machine is set to use.
+たとえば、日本人の従業員のマシンが母国語 (日本語) を使用するように設定されていて、そのデータが英語の場合、Reveal はラベルを日本語で表示します。ダッシュボードをドイツの投稿者と共有した場合、ドイツ語のラベルはマシンで使用する言語で表示されます。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/sparkline-charts.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/sparkline-charts.md
index 02116e20..993104c7 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/sparkline-charts.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/sparkline-charts.md
@@ -1,40 +1,33 @@
---
-title: How to Create Sparkline Charts Visualization
-_description: Find out how to create and use Sparkline Charts visualization in Reveal.
+title: スパークライン チャートの表示形式を作成する方法
+_description: Reveal でスパークライン チャートの表示形式を作成して使用する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Sparkline Charts
+# スパークライン チャート
-Sparkline charts are small charts plotted within a grid chart, without
-any axes, labels or other chart elements. They are meant to represent
-trends and their progression in a given date range.
+スパークライン チャートは、軸、ラベル、またはその他のチャート要素なしでグリッド チャート内にプロットされる小さなチャートで、指定された日付範囲のトレンドとその進行を表します。
-The first column remains fixed in the Visualization Editor, allowing
-you to scroll through the different columns in your information.
+最初の列は表示形式エディターで固定されたままで、情報内の別の列をスクロールできます。
-## Advanced Sparkline Settings
+## スパークラインの詳細設定
-If you access the **Settings** section of the visualizations editor, you
-will be able to modify several settings, including:
+表示形式エディターの **[設定]** セクションにアクセスすると、以下のいくつかの設定を変更できます。
- - **Alignment** for texts, numbers, and dates.
+ - テキスト、数値、および日付の**配置**。
- - **Font sizes** for your grid elements.
+ - グリッド要素の**フォント サイズ**。
- - The **type of chart** for your sparkline: line or area charts.
+ - スパークラインの**チャート タイプ**: 折れ線チャートまたはエリア チャート。
- - The **Aggregation** for your dates.
+ - 日付の**集計**。
- - The **number of values** you want to include in the sparkline chart
- within the grid.
+ - グリッド内のスパークライン チャートに含める**値の数**。
- - The **information you want to include in your sparkline columns**,
- including the last two values and the difference between them. In
- addition, you can also choose whether you want to **represent a
- positive difference in green or red**.
+ - **スパークライン列に含める情報** (最後の 2 つの値やその差など)。さらに、**正の差異を緑または赤で表す**かどうかも選択できます。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/text-box.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/text-box.md
index 73dd9dd6..3c19f96a 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/text-box.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/text-box.md
@@ -1,54 +1,49 @@
-# Text Box Visualization
+# テキスト ボックス表示形式
-Text Box visualizations, as their name suggests, consist of a text body
-and an optional title. They are not connected to a data source. A common
-scenario for using a Text Box is adding a text summary to your report.
+テキスト ボックスの表示形式は、その名前が示すように、テキスト本文とオプションのタイトルで構成されます。データ ソースに接続されていません。テキスト ボックスを使用する一般的なシナリオは、レポートにテキストの概要を追加することです。
-## Adding a Text Box to Your Dashboard
+## ダッシュボードにテキスト ボックスを追加
-To add a Text Box to an existing dashboard, you need to:
+テキスト ボックスを既存のダッシュボードに追加する方法:
-1. Open the dashboard in *Edit mode*.
+1. ダッシュボードを**編集モード**で開きます。
-2. Click/Tap the arrow on the right of the *+ Visualization* split button and choose **Text Box**.
+2. **[+ 表示形式]** の分割ボタンの右にある矢印をクリックまたはタップして、**[テキスト ボックス]** を選択します。
:::note
-When adding a Text box visualization to an existing dashboard, it appears **at the bottom of your dashboard**. You can move it by dragging it.
+テキスト ボックス表示形式を既存のダッシュボードに追加すると、**ダッシュボードの下部**に表示されます。ドラッグすると移動できます。
:::
-## Creating a Text Box as a First Visualization in a Dashboard
+## ダッシュボードで最初の表示形式としてテキスト ボックスを作成する方法
-Sometimes you may want to start your dashboard by creating a Text Box
-visualization, showing a summary or brief introduction. To access the
-Text Box creation menu, follow the steps below:
+概要または簡単な紹介を表示するテキスト ボックス表示形式を作成してダッシュボードを開始することもできます。テキスト ボックスの作成メニューにアクセスするには、以下の手順を実行します。
-1. Click/Tap the **+ Dashboard** button in the top right corner of the initial screen.
+1. 初期画面の右上にある **[+ ダッシュボード]** ボタンをクリックまたはタップします。
-2. The *New Visualization* dialog opens and prompts you to select a data source. Click/tap on the **X** to close the dialog.
+2. **[新しい表示形式]** ダイアログが開き、データ ソースを選択するように求められます。**[X]** をクリックまたはタップして、ダイアログを閉じます。
-3. Click/tap on the *arrow* of the *+ Visualization* split button and select *Text Box*.
+3. **[+ 表示形式]** の分割ボタンにある**矢印**をクリックまたはタップして、**[テキスト ボックス]** を選択します。
-## Working With the Text Box Visualization
+## テキスト ボックス表示形式の作業
-After choosing to add a new Text Box visualization, the following empty
-form appears:
+新しいテキスト ボックス表示形式を追加すると、以下の空のフォームが表示されます。
-In this dialog you can:
+このダイアログでは:
- - Choose between *Small*, *Medium* and *Large* *Text Size*.
+ - **小**、**中**、**大**のテキスト サイズを選択できます。
- - Select the alignment of the text (next to *Text Size*).
+ - テキストの配置 (**[テキスト サイズ]** の隣) を選択できます。
- - Write your own text in the text body (the *Enter text* box).
+ - テキスト本文 (**[テキストの入力]** ボックス) に独自のテキストを記述できます。
- - Add a *Title*. (optional)
+ - **タイトル**を追加できます。(オプション)
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/text-view.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/text-view.md
index 23887e4f..6284fcc8 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/text-view.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/text-view.md
@@ -1,20 +1,15 @@
---
-title: How to Create Text View Visualization
-_description: Find out how to create and use Text View visualization in Reveal.
+title: テキスト ビューの表示形式を作成する方法
+_description: Reveal でテキスト ビューの表示形式を作成して使用する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Text View
+# テキスト ビュー
-The Text View displays information that follows a key-value pattern,
-such as the employee record shown below. It does so by displaying
-only the first row of data paired with the column's label. In order to
-display a specific row, it's possible to apply filters to make sure
-that's the only row displayed, so it's the one picked up by the Text
-View. This approach is suitable when you want to help the viewer digest the attributes of a single entity easily. Examples include product
-specifications, a person's contact information, etc.
+テキスト ビューは、以下に表示する従業員のレコード情報などのキー値のパターンに従った情報が表示されます。これは、列ラベルとペアになったデータの最初の行のみを表示します。特定の行を表示するためには、フィルターを適用することが可能でテキスト ビューによって選択されます。閲覧者が簡単に単一エンティティの属性を簡単に理解したい場合に適しています。例として、製品の仕様や個人の連絡先情報などがあります。
-The *Text View* supports *conditional formatting*.
+**テキスト ビュー**は**条件付き書式**をサポートします。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/time-series-charts.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/time-series-charts.md
index c3a04882..58d73b63 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/time-series-charts.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/time-series-charts.md
@@ -1,64 +1,56 @@
---
-title: How to Create Time Series Chart Visualization
-_description: Find out how to create and use Time Series Chart visualization in Reveal.
+title: 時系列チャートの表示形式を作成する方法
+_description: Reveal で時系列チャートの表示形式を作成して使用する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Time Series Charts
+# 時系列チャート
-A Time Series chart is used to display data points indexed in time order. It is commonly used to detect trends at a glance, allowing an easy observation of development over time.
+時系列チャートは、時系列でインデックス付けされたデータ ポイントを表示するために使用されます。傾向を一目で検出するために一般的に使用され、時間の経過に伴う開発を簡単に観察できます。
-Very similar to a conventional line chart, the Time Series chart always has a time-based horizontal axis (x-axis).
+従来の折れ線チャートと非常によく似ていますが、時系列チャートには常に時間ベースの水平軸 (x 軸) があります。
-## Chart Trendlines
+## チャートの近似曲線
-Chart settings enable the display of trend lines, which are lines that
-are painted across a chart, based on an algorithm. Trendlines are a very
-simple, yet powerful tool to help you determine trends in datasets, and
-define thresholds for taking action. The supported algorithms are Linear
-Fit, Quadratic Fit, Cubic Fit, Quartic Fit, Logarithmic Fit, Exponential
-Fit, Power Law Fit, Simple Average, Exponential Average, Modified
-Average, Cumulative Average, Weighted Average.
+チャートの設定で近似曲線の表示を有効にできます。このラインはアルゴリズムに基づいてチャートにラインを表示します。近似曲線でデータセットの傾向を把握し、意思決定のためのしきい値を定義できます。サポートされるトレンド ラインは、二次フィット、キュービック フィット、四次フィット、対数フィット、指数フィト、べき乗フィット、単純平均、指数平均、修正平均、累加平均、加重平均です。
-## Settings for Time Series Charts
+## 時系列チャートの設定
-In *Settings* you can:
+[設定] では:
-- **Hide elements displayed by default**.
- You can choose to hide the title, legend, and tooltip totals (only available when you have categories). You can also choose the starting color and to show or hide different *Axis*.
+- **デフォルトで表示される要素を非表示にすることができます**。
+ タイトル、凡例、およびツールチップの合計を非表示にすることを選択できます (カテゴリがある場合にのみ使用可能)。また、開始色を選択して、異なる**軸**を表示または非表示にすることもできます。
-- **Display Trendlines**.
- Chart settings enable you to display trendlines, choosing among different supported algorithms as described in the previous section.
+- **近似曲線を表示できます**。
+ チャート設定を使用すると、前のセクションで説明したように、サポートされているさまざまなアルゴリズムから選択して、近似曲線を表示できます。
-- **Sync Axis to the Visible Range**.
+- **軸を表示範囲に同期できます**。
-- **Show the Automatic Label Rotation**.
+- **自動的なラベル回転を表示できます**。
-- **Adjust the Zoom Level**.
+- **ズーム レベルを調整できます**。
-- **Choose between Linear scale or Logarithmic**.
- With Logarithmic, the scale for your values will be calculated with a non-linear scale which takes magnitude into account instead of the usual linear scale.
+- **リニア スケールまたは対数を選択できます。**
+ 対数の場合、値のスケールは通常のリニア スケールを使用する代わりに大きさを使用するリニア スケール以外で計算されます。
-- **Setup the minimum and maximum values for your charts**.
- Minimum is set to 0 by default and maximum is calculated
- automatically depending on your values.
+- **チャートの最小値および最大値を設定できます。**
+ デフォルトで最小は 0 に設定され、最大値は使用されるデータによって設定されます。
-- **Choose Compact Labels**.
- With this setting you avoid redundant label information when you zoom your chart.
+- **コンパクトなラベルを選択できます**。
+ この設定を使用すると、チャートをズームするときに冗長なラベル情報を回避できます。
-- [Connect this visualization to another dashboard or a URL](../dashboard-linking.md).
+- [この表示形式を別のダッシュボードまたは URL に接続します](../dashboard-linking.md)
-## Zooming and Panning
+## ズームとパンニング
-When the Time Series chart is maximized, you can zoom in and out. This allows you to focus on a specific time interval and is a clear scenario where using the Compact Labels setting makes sense.
+時系列チャートが最大化されると、ズームインおよびズームアウトできます。これにより特定の時間間隔に焦点を合わせることができ、コンパクトなラベル設定を使用することが理にかなっている明確なシナリオです。
-## Statistical Functions
+## 統計関数
-Reveal provides you with three types of advanced
-predictive analysis. These are *[Time series forecast](../statistical-functions.md#time-series-forecast)*, *[Linear regression](../statistical-functions.md#linear-regression)* and *[Detect outliers](../statistical-functions.md#detect-outliers)*. You can use them to make predictions, recognize and evaluate trends, or discover outliers
-in your data series.
+Reveal は 3 種類の高度な予測分析を提供します。これらは、[時系列予測](../statistical-functions.md#時系列予測)、[線形回帰](../statistical-functions.md#線形回帰)、および[外れ値の検出](../statistical-functions.md#外れ値の検出)です。それらを使用して、データ シリーズで予測を行い、傾向を認識して評価し、外れ値を検出できます。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/treemap-charts.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/treemap-charts.md
index ce668b9b..475d837c 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/treemap-charts.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/chart-types/treemap-charts.md
@@ -1,85 +1,86 @@
---
-title: How to Create Treemap Visualization
-_description: Learn how to create and use Treemap Visualization in Reveal.
+title: ツリーマップの表示形式を作成する方法
+_description: Reveal でツリーマップの表示形式を作成して使用する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Treemaps in Reveal
+# Reveal のツリーマップ
-The Treemap visualization is used to display hierarchical data as a set of nested rectangles. Rectangles of each level are of different sizes and colors.
+ツリーマップ表示形式は、階層データをネストされた四角形のセットとして表示するために使用されます。各レベルの四角形は、サイズと色が異なります。
-Each characteristic of the building tiles (rectangles) has a role in the data analysis:
+タイル (四角形) の各特性は、データ分析で役割を果たします。
- * **Color** - shows the categories by which the treemap visualization is divided. Fields data, used to define this characteristic, can be numerical (*123*), string (*ABC*), or date.
- * **Size** - shows the value for each category. Fields data, used to determine size, can only be numerical (*123*).
- * **Label** - shows the category and value for each rectangle in the visualization (i.e. [without hierarchical data](#treemap-visualizations-without-hierarchical-data)). When you have a [treemap visualization with hierarchical data](#treemap-visualizations-with-hierarchical-data), there is an additional label showing the category and value for the current level.
+ * **色** - ツリーマップ表示形式で分割されるカテゴリを示します。この特性を定義するために使用されるフィールド データは、数値 (*123*)、文字列 (*ABC*)、または日付です。
+ * **サイズ** - 各カテゴリの値を示します。サイズを決定するために使用されるフィールド データは、数値 (*123*) のみです。
+ * **ラベル** - 表示形式の各四角形のカテゴリと値を表示します ([つまり、階層データがない場合](#階層データなしのツリーマップ表示形式))。[階層データを含むツリーマップ表示形式](#階層データのツリーマップ表示形式)がある場合、現在のレベルのカテゴリと値を示す追加のラベルがあります。
-## Treemap Visualizations Without Hierarchical Data
+## 階層データなしのツリーマップ表示形式
-You can create a **visualization without hierarchical data** like the one shown below:
+以下に示すような**階層データなしの表示形式**を作成できます:
-You can use treemaps with no hierarchies to show patterns and part-to-whole relations in an attractive and clear way.
+階層のないツリーマップを使用して、パターンおよび一部と全体の関係を魅力的で明確な方法で表示できます。
-The visualization above displays *New Seats* by *Product*. To build this visualization, you need to do the following:
+上記の表示形式は、*Product* ごとの *New Seats* を表示します。この表示形式を構成するには、次のことを行う必要があります:
-1. In the *New Visualization* dialog, choose *Sample Data*.
+1. **[新しい表示形式]** ダイアログで、**[サンプル データ]** を選択します。
-2. In the *Visualization Editor* choose the **Treemap visualization**.
+2. **表示形式エディター**で、**ツリーマップ表示形式**を選択します。
-3. In the *Treemap Data section* drop *Product* in **Label**, and *New Seats* in **Value**.
+3. ツリーマップ データ セクションで、**[ラベル]**に *Product* を、**[値]**に *New Seats* をドロップします。
-Note that the *data dropped in Label* (*Product*) determines the **color** and tiles the visualization in five different rectangles.
+**[ラベル]** (*Product*) にドロップされたデータは**色**を決定し、5 つの異なる四角形に表示形式を並べます。
-The biggest tile indicates the largest *New Seats* value. Rectangles are *arranged in size from top left (biggest) to right bottom.*
+最大のタイルは、最大の *New Seats* 値を示します。四角形は、**左上 (最大) から右下にサイズで配置されます**。
-*The label at the left bottom* of each rectangle shows rounded approximate value for each product. To see exact values, click/tap on a tile to show tooltips (see the screenshot below).
+各四角形の**左下のラベル**には、各製品の概算値が丸めて表示されています。正確な値を表示するには、タイルをクリックまたはタップしてツールチップを表示します (スクリーンショットを参照)。
-## Treemap Visualizations With Hierarchical Data
+## 階層データのツリーマップ表示形式
-Handling hierarchical data is the treemap's initial purpose. You can have only one value metric, but unlimited different categories, organized into hierarchy.
+階層データの処理は、ツリーマップの当初の目的です。階層に構成できる値のメトリックは 1 つだけですが、カテゴリは無制限です。
-In the example above, the treemap is split into five big rectangles (branches of the treemap), determined by the *Product* category. Each of them *contains smaller rectangles*, determined by the next category level - *Territory*. Lower levels are not presented.
+上記の例では、ツリーマップは、*Product* カテゴリによって決定される 5 つの大きな四角形 (ツリーマップのブランチ) に分割されています。各ブランチには、次のカテゴリ レベル - *Territory* によって決定された**小さな四角形が含まれています**。下位レベルは表示されません。
-You may notice *two kinds of labels* in the example above:
+上記の例では、**2 種類のラベル**があることに気づくかもしれません。
-- For the big rectangles, top left - show information about total new sales of each product.
-- For the smaller rectangles, bottom left - show how much of each product is sold in a particular country.
+- 左上の大きな四角形の場合 - 各製品の合計新規販売に関する情報を示します。
+- 左下の小さな四角形の場合 - 特定の国で販売されている各製品の量を示します。
-Information about the color and size characteristics of the tiles is similar to what was said about the [Treemaps without hierarchies](#treemap-visualizations-without-hierarchical-data).
+タイルの色とサイズの特性に関する情報は、[階層なしのツリーマップ](#ツリーマップ階層データなしのツリーマップ表示形式)について述べたものと同様です。
-### Drilling Up and Down Hierarchy Levels
+### 階層レベルのドリル アップとドリル ダウン
-You can drill up and down the treemap visualization to navigate between different hierarchy levels. To do this, *click on a big rectangle* area (irregardless of the tiles it contains). In the tooltip, select *Drill Down/Up to*.
+ツリーマップ表示形式をドリル アップおよびドリル ダウンして、異なる階層レベル間を移動できます。これを行うには、**大きな四角形の領域をクリックします** (含まれるタイルに関係なく)。ツールチップで、**[ドリル ダウン/アップ]** を選択します。
-### Treemap Levels Specifics
+### ツリーマップ レベルの詳細
-When you reach the bottom of the hierarchy (the last field dropped in *Label*), your visualization will look exactly like the [flat treemaps](#treemap-visualizations-without-hierarchical-data).
+階層の最下部 (**ラベル**にドロップされた最後のフィールド) に到達すると、表示形式は[フラット ツリーマップ](#階層データなしのツリーマップ表示形式)のようになります。
-The *totals label* over the top of the treemap visualization (on the left) changes at every level. The *Totals* reflect the changes in the *Value* field for each hierarchy level in *Label* (compare totals in the previous examples). In the example above, the totals label shows all new sales of product B in Japan.
+ツリーマップ表示形式の上部 (左側) にある**合計ラベル**は、すべてのレベルで変化します。*Totals* は、**[ラベル]** の各階層レベルの **[値]** フィールドの変更を反映しています (前の例の合計を比較してください)。上の例の合計ラベルには、日本での製品 B のすべての新規販売が表示されます。
-Use the *breadcrumbs in the title* to identify the current level, which is displayed. You can also click/tap on them to navigate (instead of drilling up).
+**タイトルのパンくずリスト**を使用して、表示されている現在のレベルを識別します。それらをクリックまたはタップして移動することもできます (ドリル アップの代わりに)。
-## Working With the Visualization Editor Settings
+## 表示形式エディター設定の操作
-In the *Settings* section of the Treemap visualization, you can configure the following:
+ツリーマップ表示形式の **[設定]** セクションでは、以下を設定できます:
-- **Show Title** - choose whether to show the visualization's title
-- **Show Values** - choose whether to show **labels**, displaying information about categories and values for rectangles at different levels
-- **Start Color** - choose a start color from a 10-color palette. Reveal will use your choice to adjust a color scheme.
-- **Links** - connect the visualization to a dashboard or URL. For more information, please refer to the [Linking Dashboards](../dashboard-linking.md) topic.
+- **タイトルの表示** - 表示形式のタイトルを表示するかどうかを選択します。
+- **値の表示** - カテゴリに関する情報を表示する**ラベル**とさまざまなレベルの四角形の値を表示するかどうかを選択します。
+- **開始色** - 10 色のパレットから開始色を選択します。Reveal は選択に基づいて配色を調整します。
+- **リンク** - 表示形式をダッシュボードまたは URL に接続します。詳細は、[ダッシュボード リンク](../dashboard-linking.md)をご覧ください。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-export-excel.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-export-excel.md
index 6f46e74c..8cf6c940 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-export-excel.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-export-excel.md
@@ -1,40 +1,29 @@
-# Exporting Excel
+# Excel エクスポート
-Reveal allows you to export the data used for your dashboards to the
-**Excel format**. Data for every visualization in your dashboard will be
-on a separate sheet in the Excel file.
+Reveal では、ダッシュボードに使用されるデータを **Excel 形式**にエクスポートできます。ダッシュボードの各表示形式のデータは、Excel ファイルの別のシートにあります。
:::note
-**Export to Excel limitations**. You can export to Excel only **dashboards using table data**, i.e. data sources organizing information into rows and columns (spreadsheets, CSV files, databases). If your dashboard uses images, HTML, etc. to visualize data, Reveal will not be able to export the information to the Excel format.
+**Excel へのエクスポートの制限**。**テーブル データ**、つまり情報を行と列に整理したデータ ソース (スプレッドシート、CSV ファイル、データベース) を使用して、Excel のみのダッシュボードにエクスポートできます。ダッシュボードが画像や HTML などを使用してデータを表示する場合、Reveal は情報を Excel 形式にエクスポートできません。
:::
-1. Go to the overflow menu in the upper right-hand corner of the
- dashboard and select **Export**.
+1. ダッシュボードの右上隅にあるオーバーフロー メニューに移動し、**[エクスポート]** を選択します。
-2. The following dialog will open up:
+2. 次のダイアログが開きます。
-This *Export Dashboard* dialog allows you to **select** and **rename**
-the data sheets to be included in your Excel file. Every data sheet
-contains the data for a particular visualization in the dashboard you
-export. You can also **include the visualizations** in your Excel
-document.
+この **[ダッシュボード エクスポート]** ダイアログでは、Excel ファイルに含めるデータ シートを**選択**して**名前を変更**できます。各データ シートには、エクスポートするダッシュボードの特定の表示形式のデータが含まれています。Excel ドキュメントに**表示形式を含める**こともできます。
-The *Include Visualization* setting gives you the following options:
+**[表示形式をむ]** 設定には、次のオプションがあります:
-- **Include** - include a dashboard's visualizations on the same sheet
- as the data for this visualization;
+- **[含む]** - この表示形式のデータと同じシートにダッシュボードの表示形式を含めます。
-- **On Different Sheets** - include visualizations and their
- corresponding data on separate sheets;
+- **[別のシート上]** - 別のシートに表示形式とそれに対応するデータを含めます。
-- **Don't Include** - include only the visualizations' data in the
- Excel sheets.
+- **[含めない]** - Excel シートに表示形式のデータのみを含めます。
:::note
-**Supported visualizations**. The following chart visualizations can be **directly included** in the Excel sheets: Column, Line, Bar, Area, StackedColumn, StackedArea, StackedBar, Pie, Doughnut, Funnel, Composite, Scatter, Bubble, Sparklines.
-
-The following visualizations are **converted** to similar types before being included in the Excel sheet: Spline and StepLine ⇒ Line; SplineArea and StepArea ⇒ Area.
+**サポートされている表示形式**。次のチャートの表示形式は、Excel シートに**直接含める**ことができます: 柱状、折れ線、棒、エリア、積層型柱状、積層型エリア、円、ドーナツ型、ファンネル、複合、散布図、バブル、スパークライン。
+次の表示形式は、Excel シートに含まれる前に類似のタイプに**変換されます**: スプラインとステップ折れ線 ⇒ 折れ線; スプライン エリアとステップ エリア ⇒ エリア。
:::
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-export-image.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-export-image.md
index e6634e0e..c8edb7cf 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-export-image.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-export-image.md
@@ -1,58 +1,46 @@
-# Exporting Dashboards as Images
+# ダッシュボードを画像としてエクスポート
-Reveal allows you to export a screen capture of your entire dashboard or
-individual visualizations from your dashboard. The files delivered to
-your local space / mobile device are in the **PNG format**.
+Reveal では、ダッシュボード全体のスクリーン キャプチャまたは個別の表示形式をエクスポートすることができます。
+ローカル スペース/モバイル デバイスに配信されるファイルは **PNG 形式**です。
-## Exporting an Entire Dashboard as an Image
+## ダッシュボード全体を画像としてエクスポート
-To export an image of your entire dashboard:
-
-1. Go to the overflow menu in the upper right-hand corner of the
- dashboard and select **Export**.
+ダッシュボード全体の画像をエクスポートするには:
+1. ダッシュボードの右上隅にあるオーバーフロー メニューに移動し、**[エクスポート]** を選択します。
-2. Click/tap on **Image**.
+2. **[画像]** をクリックまたはタップします。
-3. In the *Export Image* dialog choose the **Export Image** blue button.
+3. **[画像をエクスポート]** ダイアログで、**[画像をエクスポート]** の青いボタンを選択します。
-You can choose the **Copy to clipboard** option to paste the image quickly
-wherever you need without downloading it first.
+**[クリップボードへコピー]** オプションを選択すると、ダウンロードすることなく、クリップボードに画像を取り込むことができます。
-## Exporting Individual Visualizations as Images
+## 個別の表示形式を画像としてエクスポート
-To export an image of a particular visualization:
+ダッシュボード全体の画像をエクスポートするには:
-1. In dashboard *View mode* **maximize** the selected visualization by
- clicking/tapping the arrow in its upper right-hand corner.
+1. ダッシュボードの**ビュー モード**で、右上隅の矢印をクリックまたはタップして、選択した表示形式を**最大化します**。
-2. Select **Export** and then **Image** in the overflow menu.
-
-3. Select the **Export Image** blue button.
+2. **[エクスポート]** を選択し、オーバーフロー メニューで **[画像]** を選択します。
-## Annotating Images
+3. **[画像をエクスポート]** の青いボタンを選択します。
-In the *Export Image* menu you can add annotations to your dashboards in
-case you want to include notes or highlight specific areas with
-different shapes. To **access the annotation section**, select the
-pencil icon in the *Export Image* dialog.
+## 注釈画像
+特定の場所に異なる図形のメモやハイライトを含む必要がある場合、**[画像をエクスポート]** メニューでダッシュボードに注釈を追加できます。**注釈セクションにアクセスする**には、**[画像をエクスポート]** ダイアログで鉛筆アイコンを選択します。
-In the Annotation menu, you will see a top toolbar with many options
-such as adding shapes and freestyle annotations.
+注釈メニューの上部ツールバーには、形状の追加やフリースタイルの注釈など、多くのオプションがあります。
-The text option allows you to add text on top of the image. It provides
-options to customize the text, such as background colors, font weight,
-font size, and font color.
+テキストのオプションでは画像の上にテキストを追加できます。背景色、フォントの太さ、フォント サイズ、フォント カラーなど、テキストをカスタマイズするオプションを提供します。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-export-pdf.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-export-pdf.md
index 607f05e2..45137ce5 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-export-pdf.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-export-pdf.md
@@ -1,48 +1,37 @@
-# Exporting Dashboards as PDF Documents
+# ダッシュボードを PDF 文書としてエクスポート
-Reveal allows you to export your dashboard as a PDF document. Every
-visualization that is part of this dashboard will be displayed on a
-separate page of the document.
+Reveal では、ダッシュボードを PDF 文書としてエクスポートできます。各表示形式は、ドキュメントの個別のページに表示されます。
-To export a dashboard as a PDF document, go to dashboard *View mode* and
-select: the overflow menu ⇒ *Export* ⇒ *PDF*. The *Export Dashboard*
-dialog will open, allowing you to edit your document and annotate
-specific pages, so that you can tailor it to your needs.
+ダッシュボードを PDF 文書としてエクスポートするには、ダッシュボード **ビュー モード**に移動して、オーバーフロー メニューから **[エクスポート]** ⇒ **PDF** を選択します。**[ダッシュボード エクスポート]** ダイアログが開き、PDF 文書をニーズに合わせるため、編集して特定のページに注釈を付けることができます。
-## Export Settings
+## エクスポート設定
-In the *Export Dashboard* dialog you can manage the following settings:
+**[ダッシュボード エクスポート]** ダイアログでは、次の設定を管理できます:
-1. Change the **main title** of your PDF document. The default title is
- your dashboard's title.
+1. PDF 文書の**主タイトル**を変更します。デフォルトのタイトルは、ダッシュボードのタイトルです。
-2. Change the **page's title** and add a subtitle in the *Enter Title*
- text box (the second box). The default slide's title is the title of
- the visualization displayed on the page.
+2. **ページのタイトル**を変更し、**[タイトルの入力]** テキスト ボックス (2 番目のボックス) にサブタイトルを追加します。デフォルトのスライドのタイトルは、ページに表示される表示形式のタイトルです。
-3. Manage **Branding** settings options allows you to choose:
+3. **[ブランディング]** 設定オプションの管理では、以下を選択できます。
- 1. *Author*'s and their *Company*'s name - displayed in the header
- panel of the document's pages;
+ 1. **[作成者]** とその **[会社名]** - PDF 文書のページのヘッダー パネルに表示されます。
- 2. company's *logo* displayed in the footer and *color* (the main
- color of the PDF document) - here you can choose one of the
- following options:
+ 2. **[カラー]** (PDF 文書のメイン カラー) とフッターで表示される会社の **[ロゴ]** - ここでは、次のオプションのいずれかを選択できます:
- **Reveal**
- - **User's organization/workspace** - your organization and all of
- your workspaces having their branding (logo and color) set up are
- displayed as options.
+ - **ユーザーの組織/ワークスペース** - 組織とすべてのワークスペースのブランディング (ロゴと色) が設定しているオプションとして表示されます。
+
+ - **カスタム** - 色を選択し、選択した**ロゴ**画像をアップロードします。
- - **Custom** - select a color and upload a *logo* image of your choice.
:::note
-**Requirements for logo images**. The image you upload for a logo must be no bigger than **5 MB** and one of the following formats: JPG, JPEG, PNG, GIF.
+**ロゴ画像の要件**。ロゴとしてアップロードする画像は、**5 MB** 以下で、JPG、JPEG、PNG、GIF のいずれかの形式である必要があります。
:::
-4. Choose between *Landscape* and *Portrait* **document orientation**.
-5. You can **manage your document pages** by selecting a page from the list to modify its title, annotate or delete it (by removing the tick icon in the upper right corner).
+4. **横方向**または**縦方向**の**ドキュメントの向き**を選択します。
+
+5. リストからページを選択してタイトルを変更し、注釈を付け、あるいは右上角のチェック アイコンを除いてドキュメントを削除することで、**ドキュメント ページを管理できます**。
-6. **Annotate** the selected page by clicking/tapping the *pencil* icon. For more information about **annotation settings**, please refer to [Annotating images](dashboard-export-image.md#annotating-images) in the *Exporting Dashboards as Images* topic.
+6. **鉛筆アイコン**をクリックまたはタップして、選択したページに**注釈**を付けます。**注釈設定**の詳細については、「ダッシュボードを画像としてエクスポート」 トピックの[注釈画像](dashboard-export-image.md#注釈画像)セクションを参照してください。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-export-powerpoint.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-export-powerpoint.md
index 21b196e1..91bbe76f 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-export-powerpoint.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-export-powerpoint.md
@@ -1,62 +1,45 @@
-# Exporting Dashboards as PowerPoint Presentations
+# ダッシュボードを PowerPoint 形式としてエクスポート
-Reveal allows you to export your dashboard as a PowerPoint presentation.
-Every visualization that is part of this dashboard will be displayed on
-a separate slide of the presentation.
+Reveal では、ダッシュボードを PowerPoint 形式でエクスポートできます。各表示形式は、プレゼンテーションの個別のスライドに表示されます。
-All the elements of the presentation are editable so that you can tailor
-it to your needs.
+プレゼンテーションのすべての要素は編集可能であるため、ニーズに合わせて調整できます。
-To export a dashboard as a PowerPoint presentation, you need to:
+ダッシュボードを PowerPoint プレゼンテーションとしてエクスポートするには、次のことを行う必要があります:
-1. Go to the dashboard *View mode* and click/tap on the overflow menu.
+1. ダッシュボード **ビュー モード**に移動し、オーバーフロー メニューをクリックまたはタップします。
-2. Choose **Export** and then click/tap on **PowerPoint**.
+2. **[エクスポート]** を選択し、**[PowerPoint]** をクリックまたはタップします。
-3. The *Export Dashboard* dialog will open, allowing you to set up your
-presentation and annotate specific slides.
+3. **[ダッシュボード エクスポート]** ダイアログが開き、プレゼンテーションを設定して特定のスライドに注釈を付けることができます。
-## Export Settings
+## エクスポート設定
-In the *Export Dashboard* dialog you can manage the following settings:
+**[ダッシュボード エクスポート]** ダイアログでは、次の設定を管理できます:
-1. Change the **main title** of your PowerPoint presentation. The
- default title is your dashboard's title.
+1. PowerPoint の**主タイトル**を変更します。デフォルトのタイトルは、ダッシュボードのタイトルです。
-2. Change the **slide's title**. You can also add a description in the **Add Description** box (the second box). The default slide's title is the title of
- the visualization displayed on the slide.
+2. **スライドのタイトル**を変更します。**[説明の追加]** ボックス (2 番目) に説明を追加することもできます。デフォルトのスライドのタイトルは、スライドに表示される表示形式のタイトルです。
-3. Manage **Branding** settings options allows you to choose:
+3. **[ブランディング]** 設定オプションの管理では、以下を選択できます。
- 1. *Author*'s and their *Company*'s name - displayed in the header
- panel of the slide;
+ 1. **[作成者]** とその **[会社名]** - スライドのヘッダー パネルに表示されます;
- 2. Company's *logo* displayed in the footer and *color* (the main
- color of the PowerPoint presentation) - here you can choose one
- of the following options:
+ 2. **[カラー]** (PowerPoint のメイン カラー) とフッターで表示される会社の **[ロゴ]** - ここでは、次のオプションのいずれかを選択できます:
- **Reveal**
- - **User's organization/workspace** - your organization and all of
- your workspaces having their branding (logo and color) set up are
- displayed as options.
+ - **ユーザーの組織/ワークスペース** - 組織とすべてのワークスペースのブランディング (ロゴと色) が設定しているオプションとして表示されます。
- - **Custom** - select a color and upload a *logo* image of
- your choice.
+ - **カスタム** - 色を選択し、選択した*ロゴ*画像をアップロードします。
:::note
-**Requirements for logo images**. The image you upload for a logo must be no bigger than **5
- MB** and one of the following formats: JPG, JPEG, PNG, GIF.
+**ロゴ画像の要件**。ロゴとしてアップロードする画像は、**5 MB** 以下で、JPG、JPEG、PNG、GIF のいずれかの形式である必要があります。
:::
-4. You can **manage your PowerPoint slides** by selecting a slide from
- the list to modify its title, annotate or delete it (by removing the
- tick icon in the upper right corner).
+4. リストからページを選択してタイトルを変更し、注釈を付け、あるいは右上角のチェック アイコンを除いてドキュメントを削除することで、**PowerPoint のスライドを管理**できます。
-5. **Annotate** the selected slide by clicking/tapping the *pencil*
- icon. For more information about **annotation settings**, please
- refer to [Annotating images](dashboard-export-image.md#annotating-images) in the *Exporting Dashboards as Images* topic.
+5. **鉛筆アイコン**をクリックまたはタップして、選択したスライドに**注釈**を付けます。**注釈設定**の詳細については、「ダッシュボードを画像としてエクスポート」 トピックの[注釈画像」](dashboard-export-image.md#注釈画像)セクションを参照してください。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-export.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-export.md
index 5ec6f763..84d51bb4 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-export.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-export.md
@@ -1,29 +1,21 @@
-# Export Dashboards
+# ダッシュボードのエクスポート
-The information displayed in dashboards will change over time as the
-data changes in the data source, but there will be scenarios where you
-can benefit from sharing a snapshot of the data at that specific moment
-in time. For instance, to highlight an unexpected value that may provide
-some business insight and requires attention right away.
+ダッシュボードに表示される情報は、データ ソースの変更に伴って更新されますが、ある時点のデータのスナップショットを共有することもできます。たとえば、予期しない値を強調表示したビジネス インサイトを提供し、注意を促します。
-In order to **access the export feature**, select the overflow button in
-the top right-hand corner and click/tap *Export*.
+**エクスポート機能にアクセスする**には、右上隅にあるオーバーフロー ボタンを選択し、**[エクスポート]** をクリックまたはタップします。
-## Export Format
+## エクスポート形式
-You can easily export dashboards by using the available Export options.
+ダッシュボードは、以下のオプションを使用して簡単にエクスポートできます。
- - [**Export Image**](dashboard-export-image.md) - export a screen capture of the entire
- dashboard or individual visualizations.
+ - [**画像のエクスポート**](dashboard-export-image.md) - ダッシュボード全体または個別の表示形式のスクリーン キャプチャをエクスポートします。
- - [**Export PowerPoint**](dashboard-export-powerpoint.md) - export your
- dashboard as a PowerPoint presentation.
+ - [**PowerPoint のエクスポート**](dashboard-export-powerpoint.md) - ダッシュボードを PowerPoint プレゼンテーションとしてエクスポートします。
- - [**Export PDF**](dashboard-export-pdf.md) - export your dashboard as a PDF
- document.
+ - [**PDF のエクスポート**](dashboard-export-pdf.md) - ダッシュボードを PDF ドキュメントとしてエクスポートします。
- - [**Export Excel**](dashboard-export-excel.md) - you can export the data used for your dashboards to the **Excel format** and choose if you want to also export the visualization to your spreadsheet.
+ - [**Excel のエクスポート**](dashboard-export-excel.md) - ダッシュボードに使用されているデータを **Excel 形式**でエクスポートし、表示形式もスプレッドシートにエクスポートするかどうかを選択できます。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-linking.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-linking.md
index 1259da32..d0327359 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-linking.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/dashboard-linking.md
@@ -1,101 +1,98 @@
-# Linking Dashboards
+# ダッシュボード リンク
-Reveal supports dashboard linking which allows you to connect the visualizations in a dashboard with other dashboards or URLs. Imagine you want to provide more details on the information displayed in a visualization - you can use a whole new dashboard to do so. This can be very useful in Company dashboards, for example, where you will be able to establish top-down analysis paths, where you go from a high level overview of the reality of a business to more detailed views with the specifics.
+Reveal はダッシュボード リンクをサポートしており、ダッシュボード内の表示形式を他のダッシュボードまたは URL に接続できます。表示形式により詳細な情報を表示したい場合、新しいダッシュボードを使用して目的を達成できます。この機能はトップダウン分析パスでとても役立ちます。ビジネスのハイレベルな概要から特定の詳細情報まで簡単にナビゲーションができます。
-Let's take a Company dashboard (see below) which provides key performance indicators for each area of interest in the company. Once you've opened the dashboard, you will notice the **link symbol** on one or more visualizations.
+Company ダッシュボード (以下を参照) を見てみましょう。このダッシュボードは、各エリアの KPI (キー パフォーマンス インジケーター) を提供します。ダッシュボードを開くと、1 つ以上の表示形式に**リンク記号**が表示されます。
-By clicking/tapping the link symbol, you can open:
+リンク記号をクリックまたはタップすると、以下を開くことができます:
-* **Another dashboard** (shown in the screenshot below), which gives more specific information related to the visualization or a value in it.
-* **A URL**, which will enable extensibility scenarios such as interacting with third-party web applications as part of the dashboard navigation.
+* **別のダッシュボード** (以下のスクリーンショットを参照)。表示形式またはその中の値に関連するより具体的な情報を提供します。
+* ダッシュボード ナビゲーションの一部としてサードパーティ ウェブ アプリケーションとのインタラクションなど拡張性を有効にする **URL**。
-## Adding a Link
+## リンクを追加
-To configure a link, go to the **Settings** section of the *Visualizations Editor* and click/tap the *+* in **Links**. Alternatively, you can choose **Connect this visualization to another dashboard or a URL**.
+リンクを構成するには、表示形式エディターの **[設定]** セクションに移動し、**[リンク]** の **[+]** をクリックまたはタップします。または、**[表示形式を他のダッシュボードまたは URL に接続]** を選択することもできます。
-The added link will appear as a symbol on the visualization it is configured for when the dashboard is in *View Mode*.
+追加されたリンクは、ダッシュボードが**ビュー モード**の場合、構成されている表示形式にリンク記号として表示されます。
-### Linking to Another Dashboard
+### 別のダッシュボードへのリンク
-Linking to another dashboard gives you the ability to jump from a specific point in one dashboard to another dashboard. This point can be a visualization or a specific value in a visualization, depending on the link trigger you chose (see more [below](#choosing-a-trigger)).
+別のダッシュボードにリンクすると、あるダッシュボードの特定のポイントから別のダッシュボードに移動することができます。このポイントは、選択したリンク トリガーに応じて、表示形式または表示形式の特定の値になります (以下を参照)。
-To link your dashboard to another dashboard you need to perform the steps below.
+ダッシュボードを別のダッシュボードにリンクするには、以下の手順を実行する必要があります。
-1. **Prepare** the dashboard you are linking to. Carefully consider the relation between the two dashboards.
+1. リンク先のダッシュボードを**準備します**。2 つのダッシュボードの関係を注意深く検討してください。
- **Adding filters** in advance to the dashboard you are linking to as well as the main dashboard will allow you to connect the two dashboards by a common field. This field will play a role as a filter in the second dashboard and a measured category in the first dashboard.
+ メイン ダッシュボードと同じように、リンク先のダッシュボードに予め**フィルターの追加**をしておくと、共通のフィールドでこの 2 つのダッシュボードを接続できます。このフィールドは、2 番目のダッシュボードではフィルターとして、最初のダッシュボードでは測定されたカテゴリとしてのロールを果たします。
-2. After preparing the dashboard you are linking to, open the main dashboard where you want to add the link. Select the visualization on which you want the link symbol to appear and open it in the *Visualization Editor*.
+2. リンク先のダッシュボードを準備してから、リンクを追加するダッシュボードを開きます。リンク記号を表示する表示形式を選択し、**表示形式エディター**で開きます。
-3. Go to **Settings** and select the **+** in *Links* to open the **New Link** dialog:
+3. **[設定]** に移動し、**[リンク]** の **[+]** を選択して、**[新しいリンク]** ダイアログが開きます。
- Here you will need to configure two parameters:
+ ここでは、2 つのパラメーターを構成する必要があります:
- * The **Dashboard** that will be opened when the link symbol is clicked.
+ * リンク記号をクリックすると開く**ダッシュボード**。
- * The **Link Name** which is the title the users will see if they select the grid row or chart element.
+ * グリッド行またはチャート要素を選択した場合にユーザーに表示されるタイトルである**リンク名**。
- If you have added **dashboard filters** to the target dashboard, then you will also need to connect the dashboard filters to their corresponding fields in the dataset of the visualization you are adding a link to (see below). Click **Done** and go back.
+ ターゲット ダッシュボードにダッシュボード フィルターを追加した場合は、リンクを追加する表示形式のデータセット内の対応するフィールドにダッシュボード フィルターを接続する必要もあります (以下を参照)。**[完了]** をクリックして戻ります。
-4. Select the **Create Link** blue button.
+4. **[リンクの作成]** 青いボタンを選択します。
-The link to the dashboard will appear under *Links* in the *Visualization Editor*. You will notice that the *Trigger* setting has also appeared. See below for more information on [choosing your trigger](#choosing-a-trigger).
+ダッシュボードへのリンクは、**表示形式エディター**の **[リンク]** の下に表示されます。別の設定も表示されます - [トリガー]。[トリガーの選択](#トリガーの選択)の詳細については、以下を参照してください。
-### Adding a URL
+### URL の追加
-Adding a URL is another option in the *New Link* dialog. It enables you to open the configured URL in your device’s browser.
+URL の追加は、[新しいリンク] ダイアログのもう 1 つのオプションです。設定した URL をデバイスのブラウザで開くことができます。
-There are two parameters that you need to define:
+2 つのパラメーターを定義する必要があります:
- - The **URL** the visualization will point to. You will be redirected to it once the link symbol is selected.
+ - 表示形式が指す **[URL]**。リンク記号が選択されると、そこにリダイレクトされます。
- - The **Link Name**, which is the title the users will see if they select the grid row or chart element.
+ - グリッド行またはチャート要素を選択した場合にユーザーに表示されるタイトルである **[リンク名]**。
-For URLs, you can also include **Variables** which will dynamically
-construct the URL the user will be linked to based on the values in your
-visualization fields. For example, let’s take a look at the following
-visualization link:
+URL の場合は、**変数**を含めることもできます。これにより、表示形式フィールドの値に基づいて、ユーザーにリンクされる URL が動的に作成されます。たとえば、以下の表示形式リンクを見てみましょう。
-The URL has been set to `http://www.en.wikipedia.org/wiki`, and in this case we selected the *variable* **CampaignID**. Therefore, users who select
-the **Navigate to Wiki** link in the visualization will be redirected to:
+URL は `http://www.en.wikipedia.org/wiki` に設定されており、この場合は **CampaignID** 変数を選択しました。したがって、表示形式で **Navigate to Wiki** (Wiki へ移動) リンクを選択したユーザーは次のように表示されます:
+
`http://www.en.wikipedia.org/wiki/[CampaignID].htm`
-Where `[CampaignID]` will vary depending on the values.
+`[CampaignID]` は値によって異なります。
-:::info **Testing the Example.**
-To test how adding variables work, use the **Marketing Dashboard**. Choose a *Conversions by Campaign* visualization in it which contains the *CampaignID* data field and add the URL as shown in the screenshot. Save the visualization and in *Dashboard Edit* mode click on different parts of the funnel visualization to see how the URL you are redirected to changes.
+:::info **例のテスト**
+変数の追加がどのように機能するかをテストするには、**Marketing Dashboard** を使用します。*CampaignID* データ フィールドを含む *Conversions by Campaign* 表示形式を選択し、スクリーンショットに示すように URL を追加します。表示形式を保存し、ダッシュボード編集モードで、ファネル表示形式のさまざまな部分をクリックして、リダイレクト先の URL がどのように変更されるかを確認します。
:::
-## Choosing a Trigger
+## トリガーの選択
-After adding your first link to the visualization, the *Trigger* appears under *Links* in *Settings*. Here you can choose between *Value is Selected* and *Visualization is Maximized* as trigger options.
-You can add as many links to a visualization as you want, but they will all have the same trigger enabled.
+表示形式に最初のリンクを追加すると、[設定] の [リンク] の下に [トリガー] が表示されます。ここでは、トリガー オプションとして [値は選択されました] と [表示形式が最大化されました] のどちらかを選択できます。
+表示形式には必要な数のリンクを追加できますが、それらはすべて同じトリガーが有効になります。
-### Value is Selected Trigger
+### [値は選択されました] トリガー
-If you choose this option a tooltip with the link symbol appears whenever a data item of a chart, such as columns, bar, pie slices, etc. is clicked/tapped. In the grid chart the link symbol appears in the last column on the right (see below).
+このオプションを選択すると、柱状、棒、円スライスなどのチャートのデータ項目がクリックまたはタップされるたびに、リンク記号の付いたツールチップが表示されます。グリッド チャートでは、リンク記号が右側の最後の列に表示されます (以下を参照)。
-If you have added a dashboard filter with the *EmployeeName* to the target dashboard, then clicking the link symbol in the grid, as shown in the screenshot above, will open another dashboard filtered by the *EmployeeName* field with the *Joan Baez* value pre-selected. This way, in the target dashboard, you will see only the analysis for the value you selected.
+*EmployeeName* を使用してダッシュボード フィルターをターゲット ダッシュボードに追加した場合、上のスクリーンショットに示すように、グリッド内のリンク記号をクリックすると、*Joan Baez* 値が事前に選択された *EmployeeName* フィールドでフィルターされた別のダッシュボードが開きます。このように、ターゲット ダッシュボードには、選択した値の分析のみが表示されます。
-If a URL is linked to the selected value, then clicking/tapping the link symbol will open the URL you have added. To take the best advantage of this feature, you can also add the field to the URL as a [variable](#adding-a-url).
+選択した値に URL がリンクされている場合は、リンク記号をクリックまたはタップすると、追加した URL が開きます。この機能を最大限に活用するために、フィールドを[変数](#url-の追加)として URL に追加することもできます。
-### Visualization is Maximized Trigger
+### [表示形式が最大化されました] トリガー
-If you choose this option a link symbol will appear in the upper right corner of the visualization in *Dashboard View* mode. So instead of maximizing the visualization, selecting the link symbol in the upper right corner will open another dashboard or the URL you have linked to.
+このオプションを選択すると、**ダッシュボード編集**モードで表示形式の右上隅にリンク記号が表示されます。したがって、表示形式を最大化する代わりに、右上隅のリンク記号を選択すると、別のダッシュボードまたはリンク先の URL が開きます。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/adhoc-hierarchies.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/adhoc-hierarchies.md
index 6491d071..043735df 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/adhoc-hierarchies.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/adhoc-hierarchies.md
@@ -1,48 +1,39 @@
---
-title: Reveal Ad-hoc Hierarchies – Add, Create and Analyze Faster
-_description: Create new hierarchies in Reveal and analyze your data in charts, gauges, and grid views.
+title: Reveal アドホック階層 – 追加、作成、分析の高速化
+_description: Reveal で新しい階層を作成し、チャート、ゲージ、グリッド ビューでデータを分析します。
+_language: ja
---
-# Ad-Hoc Hierarchies
+# アドホック階層
-While Reveal creates hierarchies for Year-Month-Date date fields
-automatically, this does not happen for other types of fields. Ad-hoc
-hierarchies allow users to analyze the data in charts, gauges, and grid
-views, allowing users to create new hierarchies with the fields located
-in the **Rows** placeholder of the data editor.
+Reveal は年月日の日付フィールドの階層を自動的に作成しますが、他のタイプのフィールドでは発生しません。アドホック階層により、ユーザーはチャート、ゲージ、およびグリッドビューでデータを分析でき、データエディターの **[行]** プレースホルダーにあるフィールドを使用して新しい階層を作成できます。
-This feature applies to plain data sources (for example, SQL tables,
-Excel spreadsheets or CSV files) and not to multidimensional data
-sources like Analysis Services. For those cases, the hierarchies are
-defined on the server side, and Reveal supports the *expand* and *drill*
-operations.
+
+この機能は、Analysis Services などの多次元データ ソースではなく、プレーン データ ソース (SQLテーブル、Excelスプレッドシート、CSVファイルなど) に適用されます。これらの場合、階層はサーバー側で定義され、Reveal は**展開**および**ドリル**操作をサポートします。
:::note
-Ad-hoc hierarchies are **not supported** in *Text*, *Circular*, *Image*, *Grid* and *Text View* charts.
+アドホック階層は、テキスト、円形、画像、グリッド、テキスト ビュー チャートでは**サポートされていません**。
:::
-## Enabling Ad-Hoc Hierarchies
+## アドホック階層の有効化
-To enable ad-hoc hierarchies, just drag and drop a field in the **Add Hierarchy** section of the *Rows* placeholder in the data editor. When you do this, the structure and behavior of the data table will change.
+アドホック階層を有効にするには、データ エディターの **[行]** プレースホルダーの *[階層の追加]* にフィールドをドラッグアンドドロップします。これを設定するとデータ テーブルの構成および動作が変わります。
-As seen in the screenshot above, a single column will replace multiple
-columns. In the example presented in the screenshot, you not only can
-drill up and down, but you can also expand each *Department* to show the
-*Office*.
-## Supported Visualizations
+上記のスクリーンショットのように、単一の列が複数の列を置き換えます。スクリーンショットに示されている例では、ドリルアップおよびドリルダウンできるだけでなく、各部署を展開してオフィサーを表示することもできます。
+
+## サポートされている可視化
-Ad-hoc hierarchies can be added to all visualizations ***except*** for
-the following ones:
+アドホック階層は、**以下のものを除く**すべての表示形式に追加できます。
- - Circular Gauges
+ - 円形ゲージ
- - Grid Charts
+ - グリッド チャート
- - Text Gauges
+ - テキスト ゲージ
- - Text Views
+ - テキスト ビュー
- - Image Charts
+ - 画像チャート
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/aggregation.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/aggregation.md
index 8e93ea15..30bd2908 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/aggregation.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/aggregation.md
@@ -1,117 +1,100 @@
---
-title: How to Use Aggregation Calculated Fields in Reveal
-_description: Learn how to use Aggregation formulas with different variants and tricks.
+title: Reveal で集計計算フィールドを使用する方法
+_description: 集計数式を使用するさまざまなヒントとコツを説明します。
+_language: ja
---
-# Aggregation Calculated Fields
+# 集計計算フィールド
-Aggregation formulas are useful for you to work with your original data
-source in order to dissect its values, often re-organizing, or simply
-summarizing the information contained in it. You can also use them to
-calculate different values you are focused on (`average`, for example),
-find top and bottom values (`max` and `min`), etc. **All formulas are**,
-therefore, **meant to be used with numerical fields only**.
+集計式は、値の分析、再編成、含まれる情報の要約など、元のデータ ソースを使用して作業する場合に便利です。異なる値 (`average` など) の計算や最大 (`max`) / 最小 (`min`) の検索に使用することも可能です。そのため、**すべての数式**は**数値フィールドのみで使用します**。
-In Reveal, aggregation calculated fields include:
+Reveal では、集計計算フィールドに以下が含まれます。
-- **Standard functions**: for information on each one, click the corresponding hyperlink under "Function Name."
+- **標準関数**: 各情報は、「関数名」の下の対応するハイパーリンクをクリックします。
-- **Standard functions with if conditions**: [this section](#calculated-fields-with-if-conditions) contains a detailed explanation of what an *if condition* is (including [nested if conditions](#sample-with-nested-if-conditions)) and how you need to structure
- it.
+- **if 文を含む標準関数**: [このセクション](#if-文のある計算フィールド)は、if 文 ([ネスト if 文](#ネスト-if-文のサンプル)を含む) の詳細および構成方法について説明します。
:::note
-*All samples included in the table below were created with the
-HR Dataset 2016
-spreadsheet.*
+以下の表のすべてのサンプルは HR Dataset 2016 スプレッドシートで作成されました。
:::
-## Aggregation functions
+## 集計関数
-| Function Name and Description | Function Syntax | Sample |
+| 関数名と説明 | 関数の構文 | サンプル |
|-------------------------------|-----------------|--------|
-| **average**: The `average` aggregation will return a number, which will be calculated from the average value of all rows in your selected `expression`. | `average({expression})` | `average([Wage])` |
-| **averageif**: Using a regular function with an if-condition means that the results you get need to meet certain criteria, which will be defined within your condition. | `averageif({expression},{if-condition})` | `averageif([Wage],[OfficeId]=1)` |
-| **count**: The `count` aggregation will return a number, which is the number of rows in your data source. There are no additional arguments required. | `count()` | `count()` |
-| **countif**: Using a regular function with an if-condition means that the results you get need to meet certain criteria, which will be defined within your condition. | `countif({if-condition})` | `countif([OfficeId]=1)` |
-| **max**: The `max` aggregation will return a number, which is the highest number in your selected `expression`. | `max({expression})` | `max([Wage])` |
-| **maxif**: Using a regular function with an if-condition means that the results you get need to meet certain criteria, which will be defined within your condition. | `maxif({expression},{if-condition})` | `maxif([Wage],[OfficeId]=1)` |
-| **min**: The `min` aggregation will return a number, which is the lowest number in your selected `expression`. | `min({expression})` | `min([Wage])` |
-| **minif**: Using a regular function with an if-condition means that the results you get need to meet certain criteria, which will be defined within your condition. | `minif({expression},{if-condition})` | `minif([Wage],[OfficeId]=1)` |
-| **sum**: The `sum` aggregation will return a number, which is calculated as the sum of all rows in your selected `expression`. | `sum({expression})` | `sum([Wage])` |
-| **sumif**: Using a regular function with an if-condition means that the results you get need to meet certain criteria, which will be defined within your condition. | `sumif({expression},{if-condition})` | `sumif([Wage],[OfficeId]=1)` |
+| **average**: `average` 集計は、選択した `expression` のすべての行の平均値で計算される数値を返します。 | `average({expression})` | `average([Wage])` |
+| **averageif**: if-condition のある正則関数を使用する場合、結果が条件内で定義される特定の条件を満たす必要があります。 | `averageif({expression},{if-condition})` | `averageif([Wage],[OfficeId]=1)` |
+| **count**: `count` 集計は、データ ソースの行数である数値を返します。 | `count()` | `count()` |
+| **countif**: if-condition のある正則関数を使用する場合、結果が条件内で定義される特定の条件を満たす必要があります。 | `countif({if-condition})` | `countif([OfficeId]=1)` |
+| **max**: `max` 集計は、選択した `expression` の最大値となる数値を返します。 | `max({expression})` | `max([Wage])` |
+| **maxif**: if-condition のある正則関数を使用する場合、結果が条件内で定義される特定の条件を満たす必要があります。 | `maxif({expression},{if-condition})` | `maxif([Wage],[OfficeId]=1)` |
+| **min**: `min` 集計は、選択した `expression` の最小値となる数値を返します。 | `min({expression})` | `min([Wage])` |
+| **minif**: if-condition のある正則関数を使用する場合、結果が条件内で定義される特定の条件を満たす必要があります。 | `minif({expression},{if-condition})` | `minif([Wage],[OfficeId]=1)` |
+| **sum**: `sum` 集計は、選択した `expression` のすべての行の合計として算出された数値を返します。 | `sum({expression})` | `sum([Wage])` |
+| **sumif**: if-condition のある正則関数を使用する場合、結果が条件内で定義される特定の条件を満たす必要があります。 | `sumif({expression},{if-condition})` | `sumif([Wage],[OfficeId]=1)` |
-## Calculated Fields with IF Conditions
+## IF 文のある計算フィールド
-Using a regular function (which needs an `expression`) with an
-`if-condition` means that the results you get need to meet certain
-criteria, which will be defined within your condition.
+`if-condition` のある正則関数 (`expression` が必要) を使用する場合、結果が条件内で定義される特定の条件を満たす必要があります。
-### Syntax
+### 構文
-By default, you will see the following structure when you select any of
-the functions with the "IF" suffix.
+デフォルトでは、IF サフィックスのある関数を選択した際に以下の構成が表示されます。
`XXXXXXIF({expression},{if-condition})`
-There are two arguments that you will need to configure:
+2 つの引数を定義する必要があります。
-- `expression`: choose one of the fields in your data source.
+- `expression`: データ ソースのフィールドの 1 つを選択します。
-- `if-condition`: the if condition will require that you perform a
- logical test. The `if-condition` requires a `logical test`, which is
- the condition your expression needs to meet for the aggregation to
- be calculated.
+- `if-condition`: if 条件は論理テストの実行が必要です。`if-condition` の `logical test` は、集計を計算するための式に必要な条件です。
-### Basic Samples
+### 基本サンプル
-For example, let's take a look at the example in the table above:
+たとえば、上記の表の例です。
`averageif([Wage],[OfficeId]=1)`
-For clarification purposes, we will separate the function according to
-the terms we defined above:
+より明確にするために関数を上記で定義した用語に基づいて区別します。
-| Function Name | Expression | IF Condition |
+| 関数名 | 式 | IF 文 |
| :------------: | :--------: | :-----------: |
| averageif (…) | [Wage] | [OfficeId]=1 |
-A non-numerical example could be the following:
+以下は数値以外の場合の例です。
`sumif([Wage],[Department]="Development")`
-Where:
+説明:
-| Function Name | Expression | IF Condition |
+| 関数名 | 式 | IF 文 |
| :------------: | :--------: | :-----------: |
| sumif (…) | [Wage] | [OfficeId]=1 |
-### Sample with Nested IF conditions
+### ネスト IF 文のサンプル
-You can use nested if conditions by preceding them with a logical
-operator (AND, OR).
+論理演算子 (AND、OR) を前に使用してネスト IF 文を使用できます。
-The following is one example with only two if conditions, but you can
-include as many as necessary:
+以下は if 文が 2 つある例ですが、if 文を使用する際の上限はありません。
`maxif([Wage], and([OfficeId]=1, [Department]="Development"))`
-Where:
+説明:
-| Function Name | Expression | Logical Operator |
+| 関数名 | 式 | 論理演算子 |
|:----------:| :--------: | :--------------: |
| maxif (…) | [Wage] | and |
-And the `if-condition` statements are:
+`if-condition` のステートメント:
-| First Logical Test | Value if true | Value if false |
+| 最初の論理テスト | true の場合の値 | false の場合の値 |
| :----------------: | :-----------: | :------------: |
| [OfficeId]=1 | 1 | 0 |
-| Second Logical Test | Value if true | Value if false |
+| 2 番目の論理テスト | true の場合の値 | false の場合の値 |
| :------------------------: | :-----------: | :------------: |
| [Department]="Development" | 1 | 0 |
-Because the logical operator is `and`, both conditions need to be true
-for the `maxif` aggregation to be carried out.
\ No newline at end of file
+論理演算子が `and` であるため、実行する `maxif` 集計の両方の条件が true である必要があります。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/date.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/date.md
index 9590602b..f9af6b07 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/date.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/date.md
@@ -1,101 +1,92 @@
---
-title: How to Use Date Calculated Fields in Reveal
-_description: Learn how to use Date Calculated Fields to output different date and time information.
+title: Reveal で日付計算フィールドを使用する方法
+_description: 日付計算フィールドを使用してさまざまな日時情報を出力する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Date Calculated Fields
+# 日付計算フィールド
-Date formulas can be used to output different date and time information
-in your widget.
+日付数式は、ウィジェットでさまざまな日付と時刻の情報を出力するために使用できます。
:::note
-*Your calculated field will show the information you include
-in the formula, overwriting of the formatting you have set for Date and
-Time.*
+計算フィールドに数式に含まれる情報が表示されます。日付と時刻に設定した書式をオーバーライトします。
:::
-## Date functions:
+## 日付関数
-| Function Name | Syntax and Sample |
+| 関数名 | 構文とサンプル |
|---------------|-------------------|
-| date | **Syntax**: `date({year},{month},{day},{hour},{minute},{second})`
**Sample**: `date(1971,11,08,12,59,08)` |
-| datevalue | **Syntax**: `datevalue({date},{format},{locale})`
**Sample**: `datevalue("23/05/2015","dd/mm/yyyy","en")` |
-| day | **Syntax**: `day({date})`
**Sample**: `day(date(1971,11,08,01,22,44))` |
-| formatdate | **Syntax**: `formatdate({date},{format},{locale})`
**Sample**: `formatdate(date(1971,11,08,01,22,44),"dd/mm/yyyy","en")` |
-| fquarter | **Syntax**: `fquarter({date},{number})`
**Sample**: `fquarter(date(2017,12,1,12,33,48),4)` |
-| fyear | **Syntax**: `fyear({date},{number})`
**Sample**: `fyear(date(2017,12,1,12,33,48),2)` |
-| hour | **Syntax**: `hour({date})`
**Sample**: `hour(date(2017,12,1,12,33,48))` |
-| millisecond | **Syntax**: `millisecond({time})`
**Sample**: `millisecond(time(11,29,48,799))` |
-| minute | **Syntax**: `minute({date})`
**Sample**: `minute(date(2017,12,1,12,33,48))` |
-| month | **Syntax**: `month({date})`
**Sample**: `month(date(2017,12,1,12,33,48))` |
-| monthname | **Syntax**: `monthname({date},{locale})`
**Sample**: `monthname(date(2017,12,1,12,33,48),"en")` |
-| monthshortname | **Syntax**: `monthshortname({date},{locale})`
**Sample**: `monthshortname(date(2017,12,1,12,33,48),"en")` |
-| now | **Syntax**: `now()`
**Sample**: `now()` |
-| quarter | **Syntax**: `quarter({date})`
**Sample**: `quarter(date(2017,12,1,12,33,48))` |
-| second | **Syntax**: `second({date})`
**Sample**: `second(date(2017,12,1,12,33,48))` |
-| time | **Syntax**: `time({hour},{minute},{second},{millisecond})`
**Sample**: `time(11,08,08,11)` |
-| today | **Syntax**: `today()`
**Sample**: `today()` |
-| weekday | **Syntax**: `weekday({date})`
**Sample**: `weekday(date(2017,12,1,12,33,48))` |
-| weeknum | **Syntax**: `weeknum({date})`
**Sample**: `weeknum(date(2017,12,1,12,33,48))` |
-| year | **Syntax**: `year({date})`
**Sample**: `year(date(2017,12,1,12,33,48))` |
-| semester | **Syntax**: `semester({datetime})`
**Sample**: `semester(datetime(1))` |
-| fsemester | **Syntax**: `fsemester({date}, {number})`
**Sample**: `fsemester(date(2015,11,1,11,33,48),1)` |
-| applytimezone | **Syntax**: `applytimezone({date}, {timezone})`
**Sample**: `applytimezone(date(2015,12,1,10,33,38), ([Timezone]/24))` |
-| currenttimezone | **Syntax**: `currenttimezone()`
**Sample**: `currenttimezone()` |
-| datetimefromunixts | **Syntax**: `datetimefromunixts ({miliseconds})`
**Sample**: `datetimefromunixts(0.001)` |
+| date | **構文**: `date({year},{month},{day},{hour},{minute},{second})`
**サンプル**: `date(1971,11,08,12,59,08)` |
+| datevalue | **構文**: `datevalue({date},{format},{locale})`
**サンプル**: `datevalue("23/05/2015","dd/mm/yyyy","en")` |
+| day | **構文**: `day({date})`
**サンプル**: `day(date(1971,11,08,01,22,44))` |
+| formatdate | **構文**: `formatdate({date},{format},{locale})`
**サンプル**: `formatdate(date(1971,11,08,01,22,44),"dd/mm/yyyy","en")` |
+| fquarter | **構文**: `fquarter({date},{number})`
**サンプル**: `fquarter(date(2017,12,1,12,33,48),4)` |
+| fyear | **構文**: `fyear({date},{number})`
**サンプル**: `fyear(date(2017,12,1,12,33,48),2)` |
+| hour | **構文**: `hour({date})`
**サンプル**: `hour(date(2017,12,1,12,33,48))` |
+| millisecond | **構文**: `millisecond({time})`
**サンプル**: `millisecond(time(11,29,48,799))` |
+| minute | **構文**: `minute({date})`
**サンプル**: `minute(date(2017,12,1,12,33,48))` |
+| month | **構文**: `month({date})`
**サンプル**: `month(date(2017,12,1,12,33,48))` |
+| monthname | **構文**: `monthname({date},{locale})`
**サンプル**: `monthname(date(2017,12,1,12,33,48),"en")` |
+| monthshortname | **構文**: `monthshortname({date},{locale})`
**サンプル**: `monthshortname(date(2017,12,1,12,33,48),"en")` |
+| now | **構文**: `now()`
**サンプル**: `now()` |
+| quarter | **構文**: `quarter({date})`
**サンプル**: `quarter(date(2017,12,1,12,33,48))` |
+| second | **構文**: `second({date})`
**サンプル**: `second(date(2017,12,1,12,33,48))` |
+| time | **構文**: `time({hour},{minute},{second},{millisecond})`
**サンプル**: `time(11,08,08,11)` |
+| today | **構文**: `today()`
**サンプル**: `today()` |
+| weekday | **構文**: `weekday({date})`
**サンプル**: `weekday(date(2017,12,1,12,33,48))` |
+| weeknum | **構文**: `weeknum({date})`
**サンプル**: `weeknum(date(2017,12,1,12,33,48))` |
+| year | **構文**: `year({date})`
**サンプル**: `year(date(2017,12,1,12,33,48))` |
+| semester | **構文**: `semester({datetime})`
**サンプル**: `semester(datetime(1))` |
+| fsemester | **構文**: `fsemester({date}, {number})`
**サンプル**: `fsemester(date(2015,11,1,11,33,48),1)` |
+| applytimezone | **構文**: `applytimezone({date}, {timezone})`
**サンプル**: `applytimezone(date(2015,12,1,10,33,38), ([Timezone]/24))` |
+| currenttimezone | **構文**: `currenttimezone()`
**サンプル**: `currenttimezone()` |
+| datetimefromunixts | **構文**: `datetimefromunixts ({miliseconds})`
**サンプル**: `datetimefromunixts(0.001)` |
## Date
-When you use `date`, Reveal will return a date set to the values you
-include in your formula.
+`date` を使用する場合、Reveal は日付セットを数式に含まれる値へ返します。
-### Syntax
+### 構文
-By default, you will see the following structure when you select date:
+デフォルトで、date を選択した際に以下の構成が表示されます。
`date({year},{month},{day},{hour},{minute},{second})`
-All values, including `month`, need to be expressed with numerical
-values.
+すべての値 (`month` を含む) は、数値で表す必要があります。
-### Samples
+### サンプル
-A formula with the following structure will return "08-Nov-1971 12:59":
+次の構造の数式は 08-Nov-1971 12:59 を返します。
-| Function Name | Year | Month | Day | Hour | Minute | Second |
+| 関数名 | Year | Month | Day | Hour | Minute | Second |
| :-----------: | :--: | :---: | :-: | :--: | :----: | :----: |
| date (…) | 1971 | 11 | 08 | 12 | 59 | 08 |
-A formula with the following structure, however, will return
-"09-Nov-1971 03:59", because the value in "hour" exceeds 24 hours. Make
-sure you respect the order of the elements in the formula:
+次の構造の数式は、「hour」 の値が 24 時を超えているため 「09-Nov-1971 03:59」 を返します。数式の要素の順序は変更しないでください。
-| Function Name | Year | Month | Day | Hour | Minute | Second |
+| 関数名 | Year | Month | Day | Hour | Minute | Second |
| :-----------: | :--: | :---: | :-: | :----: | :----: | :----: |
| date (…) | 1971 | 11 | 08 | **27** | 59 | 08 |
## Time
-When you use time, Reveal will return a time set to the values you
-include in your formula.
+time を使用する場合、Reveal は数式に含まれる値に設定した時刻を返します。
-### Syntax
+### 構文
-By default, you will see the following structure when you select time:
+デフォルトで、time を選択した際に以下の構成が表示されます。
`time({hour},{minute},{second},{millisecond})`
-### Samples
+### サンプル
-A formula with the following structure will return "11:08:08":
+次の構造の数式は 11:08:08 を返します。
-| Function Name | Hour | Minute | Second | Millisecond |
+| 関数名 | Hour | Minute | Second | Millisecond |
| :-----------: | :--: | :----: | :----: | :---------: |
| time (…) | 11 | 08 | 08 | 11 |
-The millisecond parameter will not be included in your calculated field.
-However, you can include time within a different formula (millisecond)
-to display only that value.
+ミリ秒パラメーターは、計算フィールドに含まれません。ただし、異なる数式 (millisecond) 内の time に含まれる、値のみを表示することができます。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/information.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/information.md
index 18311281..efbef488 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/information.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/information.md
@@ -1,36 +1,36 @@
---
-title: How to Use Information Calculated Fields in Reveal
-_description: Learn how to utilize and test the value of a selected field through Information Calculated Fields.
+title: Reveal で情報計算フィールドを使用する方法
+_description: 情報計算フィールドで選択したフィールドの値を使用してテストする方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Information Calculated Fields
+# 情報計算フィールド
-Information calculated fields are meant to be used to test the value of
-a selected field. They are particularly useful with large spreadsheets because you can check what type of information you are working with before performing a second calculation.
+情報計算フィールドは、指定したフィールドの値のテストに使用します。サイズの大きいスプレッドシートの場合、2 回目の計算を実行する前に作業する情報のタイプを確認できるため、大変便利です。
-## Information functions:
+## 情報関数:
-| **Function Name** | **Syntax and Sample** |
+| **関数名** | **構文とサンプル** |
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------|
-| **empty**: `empty` can be used to insert a column with empty cells. There are no arguments to configure. | **Syntax**: `empty()`
**Sample**: `empty()` |
-| [**isempty**](#isempty): `isempty` evaluates the specified `expression`, and checks if any row in your data source has empty values. | **Syntax**: `isempty({value})`
**Sample**:`isempty([ResignedDate])` |
+| **empty**: `empty` は、空のセルを含む列を挿入するために使用できます。構成する引数はありません。 | **構文**: `empty()`
**サンプル**: `empty()` |
+| [**isempty**](#isempty): `isempty` は指定した `expression` を評価してデータ ソースの各行の値が空かどうかをチェックします。 | **構文**: `isempty({value})`
**サンプル**:`isempty([ResignedDate])` |
-## isempty
+## isempty
-Unlike empty, isempty will check the field you select and check every
-row in your datasheet. If there are no values in a row, the output will
-be 1; if there are values, you will see 0.
+empty とは異なり、isempty は選択したフィールドおよびデータシートの各行を確認します。
-### Sample
+行に値がない場合、出力は 1 です。値がある場合、0 が出力されます。
-| Function Name | Syntax | Sample |
+### サンプル
+
+| 関数名 | 構文 | サンプル |
| :-----------: | :----------------: | :-----------------------: |
| isempty | `isempty({value})` | `isempty([ResignedDate])` |
-Let's look at four lines in the HR Dataset 2016 spreadsheet.
+HR Dataset 2016 スプレッドシートの 4 行について確認します。
| EmployeeID | FullName | … | Resigned Date | … | Calculated Field |
| :--------: | :---------------: | :--: | :-------------: | :--: | :--------------: |
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/logic.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/logic.md
index 83489c6f..9b626ce4 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/logic.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/logic.md
@@ -1,195 +1,166 @@
-# Logic Calculated Fields
+# 論理計算フィールド
-Logic calculated fields can be used to compare two or more values in
-your data source. They always return "0" or "1", depending on the
-logical test you submit your values to.
+論理計算フィールドは、データ ソースの 2 つ以上の値の比較に使用できます。値を送信した論理テストに基づいて常に 0 または 1 を返します。
-In Reveal, logic calculated fields include:
+Reveal では、論理計算フィールドは次のとおりです。
- - **Functions with no arguments**: `true()` and `false()`, which
- return 1 and 0 respectively.
+ - **引数のない関数**: それぞれ 1 と 0 を返す `true()` および `false()`。
- - **Complex functions with logical tests**. For detailed information
- on each function, click the corresponding link in the table below.
+ - **論理テストのある複素関数**: 各関数の詳細な情報は、以下の表にあるリンクをクリックしてください
:::note
-*All samples included in the table below were created with the
-HR Dataset 2016
-spreadsheet.*
+*以下の表のすべてのサンプルは HR Dataset 2016 スプレッドシートで作成されました。*
:::
-## Logic functions:
+## ロジック関数:
-| **Function Name** | **Syntax and Sample** |
+| **関数名** | **構文とサンプル** |
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------|
-| [**and**](#and-and-or): `and` runs two logical tests. If the logical test is true, it returns 1. If one or both are false, it returns 0. | **Syntax**: `and({logical1},{logical2})`
**Sample**: `and([BirthDate]>date(1983, 07, 15, 04, 06, 55),[Department]="CPA")` |
-| [**false**](#true-and-false): `false` returns 0, the logical value of false. | **Syntax**: `false()`
**Sample**: `false()` |
-| [**if**](#if): `if` runs a logical test. If the logical test is true, it returns 1. If the logical test is false, it returns 0. | **Syntax**: `if({logical test},{value if true},{value if false})`
**Sample**: `if([BirthDate]<(1971,04,15,4,06,55),1,0)` |
-| [**not**](#not): `not` runs a logical test. If the logical test is false, it returns 1. If the logical test is true, it returns 0. | **Syntax**: `not({logical})`
**Sample**: `not([OfficeId]>=3)` |
-| [**or**](#and-and-or): `or` runs two logical tests (if statements). If either one of the logical tests is true, it returns 1. If both are false, it returns 0. | **Syntax**: `or({logical1},{logical2})`
**Sample**: `or(if([Office]="London,UK",1,0),if([BirthDate]**Sample**: `true()` |
+| [**and**](#and-と-or): `and` は 2 つの論理テストを実行します。論理テストは true の場合、1 を返します。1 つまた 2 つは false の場合、0 を返します。 | **構文**: `and({logical1},{logical2})`
**サンプル**: `and([BirthDate]>date(1983, 07, 15, 04, 06, 55),[Department]="CPA")` |
+| [**false**](#true-と-false): `false` は論理値の false である 0 を返します。 | **構文**: `false()`
**サンプル**: `false()` |
+| [**if**](#if): `if` は論理テストを実行します。論理テストは true の場合、1 を返します。論理テストは false の場合、0 を返します。 | **構文**: `if({logical test},{value if true},{value if false})`
**サンプル**: `if([BirthDate]<(1971,04,15,4,06,55),1,0)` |
+| [**not**](#not): `not` は論理テストを実行します。論理テストは false の場合、1 を返します。論理テストは true の場合、0 を返します。 | **構文**: `not({logical})`
**サンプル**: `not([OfficeId]>=3)` |
+| [**or**](#and-と-or): `or` は 2 つの論理テストを実行します (if ステートメント)。論理テスト の 1 つのいずれか true の場合、1 を返します。両方が false の場合、0 を返します。 | **構文**: `or({logical1},{logical2})`
**サンプル**: `or(if([Office]="London,UK",1,0),if([BirthDate]**サンプル**: `true()` |
## If
-With the if function, you can find results that meet certain criteria
-defined in a logical test. There are three arguments for you to
-configure:
+If 関数で論理テストで定義した特定の条件を満たす結果を見つけることができます。3 つの引数で構文されます。
- - A `logical test`: the condition your expression needs to meet for
- the average to be calculated.
+ - `logical test`: 平均を計算するための式に必要な条件。
- - A `value if true`: a value the function will output if the logical
- test is true.
+ - `value if true` 論理テストが true の場合に関数がアウトプットする値。
- - A `value if false`: a value the function will output if the logical
- test is false.
+ - `value if false`: 論理テストが false の場合に関数がアウトプットする値。
-### Basic Samples
+### 基本サンプル
-Let's take a look at the example in the table above:
+たとえば、上記の表の例です。
`if([BirthDate]date(1992,09,15,4,06,55)`
- `[Department]="Development"`
-Because the logical operator is `and`, both conditions need to be true
-for the `maxif` aggregation to be carried out.
+論理演算子が `and` であるため、実行する `maxif` 集計の両方の条件が true である必要があります。
-## And and Or
+## And と Or
-The `and` and `or` functions allow you to build nested if conditions by
-declaring two logical tests that must be applied. Both and and or have
-the same syntax:
+`and` および `or` 関数は、適用する必要のある 2 つの論理テストを宣言してネスト if 条件を構築できます。and および or に同じ構文があります。
-| Function Name | Logical Test 1 | Logical Test 2 | Output |
+| 関数名 | 論理テスト 1 | 論理テスト 2 | 出力 |
| :-----------: | :------------: | :------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: |
-| **and** (…) | `logical1` | `logical2` | **If both conditions are met, returns 1**. **If only one or none** of the conditions are met, **returns 0**. |
-| **or** (…) | `logical1` | `logical2` | If **either both or only one of the conditions is met, returns 1**. **If none** of the conditions are met, **returns 0**. |
+| **and** (…) | `logical1` | `logical2` | **両方の条件が満たされる場合、1 を返します**。 **条件の 1 つのみを満たす**場合、または **条件が満たされない**場合、**0 を返します**。 |
+| **or** (…) | `logical1` | `logical2` | **両方の条件、または条件の1 つのみを満たす場合、1 を返します**。**条件が満たされない**場合、**0 を返します**。 |
-### Samples
+### サンプル
-Let's take a look at the following *and* and *or* samples:
+以下は *and* および *or* サンプルの例です。
- `and([BirthDate]>date(1983,07,15,04,06,55), [Department]="CPA")`
- `or([Office]="London,UK",[BirthDate]date(1983,07,15,04,06,55)` | `[Department]="CPA"` | 1 and 0, depending on the row. |
-| `or (…)` | `[Office]="London,UK"` | `[BirthDate]date(1983,07,15,04,06,55)` | `[Department]="CPA"` | 行に基づいた 1 および 0。 |
+| `or (…)` | `[Office]="London,UK"` | `[BirthDate]date(1981,07,15,4,06,05) | [Department]="CPA" | [Wage]>150000 |
| | | | [Office]="Tokyo,Japan" |
-You can also combine the and/or functions with the
-[isempty](information.md#isempty)
-calculated fields to get the same results:
+and/or 関数を [isempty](information.md#isempty) 計算フィールドと組み合わせて同じ結果を取得することも可能です。
-| Function Name | Logical Test 1 | Logical Test 2 | Logical Test 3 | Logical Test 4 |
+| 関数名 | 論理テス 1 | 論理テス 2 | 論理テス 3 | 論理テス 4 |
| :-----------: | :------------: | :------------: | :-------------: | :-----------------------: |
-| `and (…)` | Same as above | Same as above | `[OfficeId]>=3` | `ISEMPTY([ResignedDate])` |
+| `and (…)` | 同上 | 同上 | `[OfficeId]>=3` | `ISEMPTY([ResignedDate])` |
-Because the syntax can be hard to follow with additional arguments, you
-can nest additional conditions to group your logical tests. The result
-will not be affected, but make sure that the second and is clearly
-defined.
+構文が追加の引数によって複雑になるため、追加の条件をネストして論理テストをグループ化できます。結果に影響はありませんが、2 つ目の and を明確に定義する必要があります。
`and([BirthDate]>date(1981,07,15,4,06,05),[Department]="CPA",[OfficeId]>=3,ISEMPTY([ResignedDate]))`
- - Logical Test 1: `[BirthDate]>date(1983,07,15,4,06,55)`
+ - 論理テス 1: `[BirthDate]>date(1983,07,15,4,06,55)`
- - Logical Test 2: `[Department]="CPA"`
+ - 論理テス 2: `[Department]="CPA"`
- - Logical Test 3: `[OfficeId]>=3`
+ - 論理テス 3: `[OfficeId]>=3`
- - Logical Test 4: `ISEMPTY([ResignedDate])`
+ - 論理テス 4: `ISEMPTY([ResignedDate])`
-### Simplifying Complex Calculated Fields
+### 複雑な計算フィールドの簡素化
-While formulas like the one in the sample above can be useful if you
-need to get results based on multiple if conditions, their syntax can be
-hard to follow. You can create separate calculated fields and combine
-them in a single one to simplify them. For example, let's take a look at
-the mentioned calculated field:
+複数の if 条件に基づいた結果が必要な場合は、上記のサンプルの数式などが便利ですが、構文は複雑になります。個別の計算フィールドを作成して 1 つの数式に結合することにより簡素化できます。たとえば、以下の計算フィールドがあります。
`and([BirthDate]>date(1981,07,15,4,06,05),[Department]="CPA",[OfficeId]>=3,ISEMPTY([ResignedDate]))`
-There are four IF conditions:
+4 つの if 条件があります。
- `[BirthDate]>date(1983,07,15,4,06,55)`
@@ -199,94 +170,77 @@ There are four IF conditions:
- `ISEMPTY([ResignedDate])`
-We can create a calculated field for each if condition with a clear
-enough name:
+各 IF 条件の計算フィールドをわかりやすい名前で作成できます。
-| IF Statements | New Calculated Field Name | Calculated Formula |
+| IF ステートメント | 新しい計算フィールド | 計算済の数式 |
| :------------: | :--------------------------------: | :------------------------------------: |
-| IF Statement 1 | Employees Born after July 15, 1981 | `[BirthDate]>date(1981,07,15,4,06,05)` |
-| IF Statement 2 | CPA Employees | `[Department]="CPA"` |
-| IF Statement 3 | JP, UY and BG Employees | `[OfficeId]>=3` |
-| IF Statement 4 | Current Employees | `ISEMPTY([ResignedDate])` |
+| IF ステートメント 1 | Employees Born after July 15, 1981 | `[BirthDate]>date(1981,07,15,4,06,05)` |
+| IF ステートメント 2 | CPA Employees | `[Department]="CPA"` |
+| IF ステートメント 3 | JP, UY and BG Employees | `[OfficeId]>=3` |
+| IF ステートメント 4 | Current Employees | `ISEMPTY([ResignedDate])` |
-If we combine these new statements in a new calculated field:
+これらの新しいステートメントを新しい計算フィールドに結合します。
-`and([Employees Born after 1981],[CPA Employees],[JP, UY and BG
-Employees],[Current Employees])`
+`and([Employees Born after 1981],[CPA Employees],[JP, UY and BG Employees],[Current Employees])`
## Not
-Using the not function, you can verify whether a logical test is true or
-not. By default, you will see the following structure when you tap not:
+Not 関数を使用して、論理テストが true かどうかを確認できます。デフォルトでは、Not をタップすると以下の構造が表示されます。
`not(logical)`
-### Samples
+### サンプル
-| Function Name | Logical Test |
+| 関数名 | 論理テス |
| :-----------: | :--------------: |
| `not (…)` | `[OfficeId]>=3)` |
-Where
+説明:
-| Expression | Operator 1 | Operator 2 | Criteria Argument |
+| 式 | 演算子 1 | 演算子 2 | 条件の引数 |
| :----------: | :--------: | :--------: | :---------------: |
| `[OfficeId]` | `>` | `=` | `3` |
-### Combining not with and/or
+### Not を and/or と組み合わせる
-You can also use not to get the opposite result of `and`/`or` calculated
-fields.
+Not を使用して `and`/`or` 計算フィールドで反対の結果を取得できます。
-The following and calculated field will return "1" only for EmployeeId
-66 ("Zerbe Johansen"), because only in his case are both if statements
-true at the same time. All other rows return "0".
+以下の and 計算フィールドは、両方の if 条件が同時に true の EmployeeId 66 (Zerbe Johansen) のみに 1 を返します。すべての他の行は 0 を返します。
-| Function Name | Logical Test 1 | Logical Test 2 |
+| 関数名 | 論理テスト 1 | 論理テスト 2 |
| :-----------: | :------------------: | :------------------------------------: |
| `and (…)` | `[Department]="CPA"` | `[BirthDate]>date(1992,09,15,4,06,55)` |
-By adding a `not` before the calculated field, you can get the opposite
-results:
+`not` を計算フィールドの前に追加することにより、反対の結果を取得できます。
-| not | and | Logical Test 1 | Logical Test 2 |
+| not | and | 論理テスト 1 | 論理テスト 2 |
| :--------: | :--------: | :------------------: | :------------------------------------: |
| `not (…)` | `and (…)` | `[Department]="CPA"` | `[BirthDate]>date(1992,09,15,4,06,55)` |
-All rows that previously returned "0" will now do "1", and all "1" will
-be "0".
+以前 0 を返したすべての行は 1 を返し、すべての 1 は 0 になります。
-## True and False
+## True と False
-The `true` and false functions are used without arguments, which means
-that there is no logical test applied; that is, **there is no expression
-or particular statement you are running the logical test against**.
+`true` と false 関数が引数なしで使用されます。つまり論理テストが適用されていないため、**論理テストを実行する式や特定のステートメントがありません**。
-They are particularly useful to be used in combination with other
-logical calculated fields; for example, if. Let's take a look at the
-general if syntax:
+これらを if などの他の論理計算フィールドと組み合わせて使用すると便利です。以下は一般的な if 構文の例です。
-| Function Name | Argument 1 | Argument 2 | Argument 3 |
+| 関数名 | 引数 1 | 引数 2 | 引数 3 |
| :-----------: | :------------: | :-------------: | :--------------: |
| **if** (…) | `logical test` | `value if true` | `value if false` |
-Let's replace this formula with if example at the start of this section
-(`if([BirthDate]HR Dataset 2016** spreadsheet.
+以下の表のすべてのサンプルは **HR Dataset 2016 スプレッドシートで作成されました。**
:::
-## Lookup and Reference functions
+## 検索/行列関数
-| **Function Name** | **Syntax and Sample** |
+| **関数名** | **構文とサンプル** |
|-------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------|
-| [**previous**](#previous): `previous` allows you to get a result with the value of the field you choose as your `expression`. | **Syntax**: `previous({expression},{first value})`
**Sample**: `previous([Wage],1)` |
-| **row**: `row` returns the number of the current row for every row in your data source. | **Syntax**: `row()`
**Sample**: `row()` |
+| [**previous**](#previous): `previous` は、`expression` として選択したフィールドの値で結果を取得できます。 | **構文**: `previous({expression},{first value})`
**サンプル**: `previous([Wage],1)` |
+| **row**: `row` は、データ ソース内のすべての行の現在の行の番号を返します。 | **構文**: `row()`
**サンプル**: `row()` |
## Previous
-The previous calculated field allows you to get a result with the value
-of the field you choose as your `expression`. There are two arguments
-for you to configure:
+前の計算フィールドでは、`expression` で選択したフィールドの値で結果を取得できます。引数を 2 つ設定します。
- - `expression`: one of the fields in your data source.
+ - `expression`: データ ソースのフィールドの 1 つ。
- - `first value`: the value for your first row, which will be empty by
- default.
+ - `first value`: デフォルトで空の最初の行の値。
-### Sample
+### サンプル
-The following is an extract of the HR Dataset 2016 "Employees"
-sheet.
+以下は、HR Dataset 2016 の「Employees」シートを抽出したものです。
| EMPLOYEEID | FULLNAME | DEPARTMENT | OFFICE | WAGE |
| ---------- | ----------------- | ----------- | ------------------------- | -------- |
@@ -46,11 +41,11 @@ sheet.
| 3.00 | Zimmermann Miller | Development | Cranbury, New Jersey, USA | 73768.00 |
| 4.00 | Zurcher Reid | Development | Sofia, Bulgaria | 36018.00 |
-Let's add the following calculated field:
+以下の計算フィールドを追加します。
`previous([Wage],1)`
-The results of the calculated field will be:
+以下は計算フィールドの結果です。
| EMPLOYEEID | FULLNAME | DEPARTMENT | OFFICE | WAGE | previous Field |
| ---------- | ----------------- | ----------- | ------------------------- | ------------ | -------------- |
@@ -59,6 +54,4 @@ The results of the calculated field will be:
| 3.00 | Zimmermann Miller | Development | Cranbury, New Jersey, USA | **73768.00** | **76865.00** |
| 4.00 | Zurcher Reid | Development | Sofia, Bulgaria | 36018.00 | **73768.00** |
-As seen in the table, the second row returns the `[WAGE]` value for the
-second row, and fills the first cell of the column with `1`, as set in
-your formula.
+表に示すように、2 つ目の行は 2 つ目の行に `[WAGE]` 値を返します。関数で設定したとおり列の最初のセルを `1` で埋めます。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/math.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/math.md
index f6ad4df6..aaf2d275 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/math.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/math.md
@@ -1,28 +1,26 @@
---
-title: How to use Math Calculated Fields
-_description: Learn how to use Math Calculated Fields to perfection your dashboards.
+title: 数学計算フィールドを使用する方法
+_description: 数学計算フィールドを使用してダッシュボードを完成させる方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Math Calculated Fields
+# 数学計算フィールド
-All functions in the Math category will be useful for you to perform
-calculations on the fly. Certain functions, like the `rand` and the
-`randbetween` functions, are particularly useful to randomize the order
-of the rows in your data source.
+Math カテゴリのすべての関数はオンザフライで計算を実行する際に大変便利です。`rand` や `randbetween` 関数などの特定の関数は、データ ソースの行の順序をランダム化する場合に便利です。
-## Math functions
+## 数学関数
-| **Function Name** | **Syntax and Sample** |
+| **関数名** | **構文とサンプル** |
|-------------------|-------------------------------------------------------------------------------|
-| **abs**: `abs` returns the absolute value (the number without the sign) for a number you enter. | **Syntax**: `abs({number})`
**Sample**: `abs(-3)` |
-| **exp**: `exp` returns e (Euler's Number) raised to a value you enter. | **Syntax**: `exp({number})`
**Sample**: `exp(8)` |
-| **log**: `log` returns the logarithm of a number to the base that you specify in the arguments. If no base is entered, the base is assumed to be "10". | **Syntax**: `log({number},{logbase})`
**Sample**: `log(10,4)` |
-| **log10**: `log10` returns the logarithm of a number to the base 10. | **Syntax**: `log10({number})`
**Sample**: `log10(1500)` |
-| **mod**: `mod` returns the remainder, or fractional part, of a division between two numbers. | **Syntax**: `mod({number},{divisor})`
**Sample**: `mod(5,3)` |
-| **rand**: `rand` returns Real numbers larger than 0 and smaller than 1. The function takes no arguments but can be used with mathematical operators for further modifications. | **Syntax**: `rand()`
**Sample**: `rand()` |
-| **randbetween**: `randbetween` returns integer numbers within a specified range. | **Syntax**: `randbetween({bottom},{top})`
**Sample**: `randbetween(0,9878654)` |
-| **sign**: `sign` determines and returns the sign of a number. | **Syntax**: `sign({number})`
**Sample**: `sign(-1564)` |
-| **sqrt**: `sqrt` returns the square root of a specified number. | **Syntax**: `sqrt({number})`
**Sample**: `sqrt(427716)` |
-| **trunc**: `trunc` returns the integer part of a number, excluding any decimals. | **Syntax**: `trunc({number})`
**Sample**: `trunc(65787.24657)` |
+| **abs**: `abs` 関数は入力した数値の絶対値 (記号なしの数値) を返します。 | **構文**: `abs({number})`
**サンプル**: `abs(-3)` |
+| **exp**: `exp` 関数は e (Euler の数値) を入力した値で乗した値を返します。 | **構文**: `exp({number})`
**サンプル**: `exp(8)` |
+| **log**: `log` 関数は関数で指定された数を底とする数値の対数を返します。底が入力されていない場合、分析は対数の底が 10 であると仮定します。 | **構文**: `log({number},{logbase})`
**サンプル**: `log(10,4)` |
+| **log10**: `log10` 関数は数値の対数を返します。ただし、底は常に 10 に設定されます。 | **構文**: `log10({number})`
**サンプル**: `log10(1500)` |
+| **mod**: `mod` 関数は 2 つの数値を除算した場合の剰余または少数部を返します。 | **構文**: `mod({number},{divisor})`
**サンプル**: `mod(5,3)` |
+| **rand**: `rand` 関数は 0 より大きく 1 未満の 実数を返します。関数に引数は必要ありません。引数を設定する必要はありませんが、乱数をさらに変更するための数学演算子を含むことができます。 | **構文**: `rand()`
**サンプル**: `rand()` |
+| **randbetween**: `randbetween` 関数は指定した範囲内の整数を返します。 | **構文**: `randbetween({bottom},{top})`
**サンプル**: `randbetween(0,9878654)` |
+| **sign**: `sign` 関数は数値の符号を決定して返します。 | **構文**: `sign({number})`
**サンプル**: `sign(-1564)` |
+| **sqrt**: `sqrt` 関数は指定した数値の平方根を返します。 | **構文**: `sqrt({number})`
**サンプル**: `sqrt(427716)` |
+| **trunc**: `trunc` 関数は数値の整数部分 (小数以外) を返します。 | **構文**: `trunc({number})`
**サンプル**: `trunc(65787.24657)` |
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/overview.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/overview.md
index 9a12d86d..7b573609 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/overview.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/overview.md
@@ -1,194 +1,163 @@
---
-title: How to use Calculated Fields
-_description: Learn how to use Calculated fields and all their types to create a more precise data visualization.
+title: 計算フィールドを使用する方法
+_description: 計算フィールドとそのすべてのタイプを使用して、より正確なデータ可視化を作成する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Calculated Fields
+# 集計フィールド
-Reveal allows you to define new fields in the data set, named calculated
-fields. These fields are created by using expressions (formulas). An
-expression can be a combination of existing field(s), constant values
-and:
+Reveal では、計算フィールドというフィールドをデータセットに定義することができます。フィールドは、式 (数式) を使用して作成されます。式は、既存のフィールド、定数値、および以下の組み合わせにすることができます。
- - [predefined functions](#using-the-predefined-reveal-functions) and/or
+ - [定義済み関数](#reveal-定義済み関数の使用)
- - [simple math calculations and other functions that are not predefined](#creating-calculated-fields-without-using-the-predefined-functions).
+ - [単純な数学関数および定義されていない他の関数](#定義済み関数を使用せず計算フィールドを作成)。
-There are two types of calculated fields:
+以下の 2 種類の計算フィールドがあります。
- - [pre-calculated](#pre-calculated-fields) (also called "calculated")
+ - [事前計算](#事前計算フィールド) (計算済み)
- - [post-calculated](#post-calculated-fields)
+ - [事後計算](#事後計算フィールド)。
-## Pre-Calculated Fields
+## 事前計算フィールド
-Pre-calculated fields are evaluated before executing data editor
-aggregations. This means in order to apply a certain formula, Reveal will go through every record in your field's dataset once or several times. Because of this, pre-calculation is likely to be underperforming in terms of speed when working with large datasets.
+事前計算フィールドは、データ エディターの集計を実行する前に評価されます。つまり、特定の数式を適用するために、Reveal はフィールドのデータセット内のすべてのレコードを 1 回または複数回調べます。そのため、大規模なデータセットを使用する場合、事前計算のパフォーマンスが低下する可能性があります。
-To add a new pre-calculated field, click/tap the **+ button** in the
-*Fields* panel and choose **Calculated Field**:
+新しい計算フィールドを追加するには、**[フィールド]** パネルの **[+]** ボタンをクリックまたはタップし、**[集計フィールド]** を選択します。
-The *New Calculated Field* screen will open:
+[計算フィールドの作成] 画面が開きます。
-Here you will need to:
+以下の手順を実行します。
-1. Assign a name to your new pre-calculated field.
+1. 新しい計算フィールドに名前を割り当てます。
-2. Enter a *Formula* (expression). In the *Fields* section you will
- find a list of all the existing fields to choose from. You can use
- one or more fields to create the formula by clicking on the selected
- field or typing its name in square brackets. Choose one of the
- predefined functions listed in the *Functions* section or use a
- simple math calculation (as shown above).
+2. 数式 (式) を入力します。[フィールド] セクションで、すべての既存のフィールドのリストがら選択できます。1 つ以上のフィールドを使用して (選択したフィールドをクリックまたは角括弧で名前を入力) 数式を作成できます。[関数] セクションにリストされている定義済み関数のいずれかを選択して、または単純な数学計算を使用します (上記に表示)。
-The new pre-calculated field will show up at the bottom of your *Fields*
-list:
+新しい計算フィールドは、フィールド リストの下部に表示されます。
-In the example above, the new calculated field is used with a grid
-visualization where no aggregation is being applied on the data fields.
-Pre-calculated fields can also be used with *Pivot Grids*. In this case,
-aggregation (e.g. summarization) will be applied to the already
-calculated records in the pre-calculated field.
+上記の例では、集計がデータ フィールドに適用されていないグリッドの可視化で新しい計算フィールドが使用されます。事前計算フィールドは、**ピボット グリッド**でも使用できます。この場合、計算は事前計算フィールドで集計されたレコードに適用されます。
-## Post-Calculated Fields
-Post-calculated fields can be created when working with *Pivot tables*
-and other visualizations, which execute an aggregation on the data
-fields in the *Data Editor*. Post-calculated fields are always built by
-applying a formula on already summarized values.
+## 事後計算フィールド
-To create a post calculated field you will need to:
+**データ エディター**でデータ フィールドの集計を実行する**ピボット テーブル**やその他の表示形式を使用する場合、事後計算フィールドを作成できます。事後計算フィールドは、すでに集計された値に数式を適用することによって常に作成されます。
-1. Create a visualization (or a *Pivot table*) by adding fields from
- your data source in the *Data editor*.
+事後計算フィールドを作成する手順:
+
+1. **データ エディター**でデータ ソースからフィールドを追加して、表示形式 (または**ピボット テーブル**) を作成します。
-2. Click/tap the *F(x)* button next to *Values* to open the *New
- Calculated Field* screen:
+
+2. **[値]** の横にある **[F(x)]** ボタンをクリック/タップして、**[計算フィールドの作成]** 画面を開きます。
-3. Give a name to your new calculated field and apply a formula to the
- summarized value(s). Pay attention that the list of *Values*
- includes the data fields you used in your visualization after they
- have been aggregated (*Sum of Spend*, *Sum of Budget*, not: *Spend*,
- *Budget*).
-
-If you need to use other fields from your data source, that are not
-included in the *Data Editor*, you can add them by clicking/tapping on
-the *+* button next to *Values*. Since post-calculated fields are
-created only by using aggregated values, you will first need to select
-an aggregation from the dropdown list to be executed on the data field.
+
+3. 計算フィールドに名前を付け、集計値に数式を適用します。注: **値**のリストには、集計後に表示形式で使用したデータ フィールドが含まれています (*Spend*、*Budget* ではなく、*Sum of Spend*、*Sum of Budget*)。
+
+**データ エディター**に含まれていないデータ ソースの他のフィールドを使用する場合は、**[値]** の横の **[+]** ボタンをクリックまたはタップして追加できます。事後計算フィールドは集計値のみで作成されるため、最初にデータ フィールドで実行する集計をドロップダウン リストから選択する必要があります。
-You can also skip *step 1*, create your post-calculated fields first or
-use only post-calculated fields in your visualization.
-
-Post-calculation tends to perform better than pre-calculation when
-working with large datasets.
-
-
-## Using the Predefined Reveal Functions
-
-For both pre-calculated and post-calculated fields, you can use one of
-the available functions within Reveal:
-
- - [**Aggregation**](aggregation.md):
- [average](aggregation.md#aggregation-functions),
- [averageif](aggregation.md#aggregation-functions),
- [count](aggregation.md#aggregation-functions),
- [countif](aggregation.md#aggregation-functions),
- [max](aggregation.md#aggregation-functions),
- [maxif](aggregation.md#aggregation-functions),
- [min](aggregation.md#aggregation-functions),
- [minif](aggregation.md#aggregation-functions).
-
- - [**Date**](date.md):
- [date](date.md#date-functions),
- [datevalue](date.md#date-functions),
- [day](date.md#date-functions),
- [formatdate](date.md#date-functions),
- [fquarter](date.md#date-functions),
- [semester](date.md#date-functions),
- [fsemester](date.md#date-functions),
- [fyear](date.md#date-functions),
- [hour](date.md#date-functions),
- [millisecond](date.md#date-functions),
- [minute](date.md#date-functions),
- [month](date.md#date-functions),
- [monthname](date.md#date-functions),
- [monthshortname](date.md#date-functions),
- [applytimezone](date.md#date-functions),
- [currenttimezone](date.md#date-functions),
- [datetimefromunixts](date.md#date-functions),
- [now](date.md#date-functions),
- [quarter](date.md#date-functions),
- [second](date.md#date-functions),
- [time](date.md#date-functions),
- [today](date.md#date-functions),
- [weekday](date.md#date-functions),
- [weeknum](date.md#date-functions),
- [year](date.md#date-functions).
-
- - [**Information**](information.md):
- [empty](information.md#information-functions),
+
+**手順 1** をスキップして、最初に事後計算フィールドを作成するか、表示形式で事後計算フィールドのみを使用することもできます。
+
+大規模なデータセットを使用する場合、事後計算は事前計算よりパフォーマンスが向上します。
+
+
+## Reveal 定義済み関数の使用
+
+事前計算フィールドと事後計算フィールドの両方で、Reveal で使用可能な機能のいずれかを使用できます。
+
+ - [**集計**](aggregation.md):
+ [average](aggregation.md#aggregation-functions)、
+ [averageif](aggregation.md#aggregation-functions)、
+ [count](aggregation.md#aggregation-functions)、
+ [countif](aggregation.md#aggregation-functions)、
+ [max](aggregation.md#aggregation-functions)、
+ [maxif](aggregation.md#aggregation-functions)、
+ [min](aggregation.md#aggregation-functions)、
+ [minif](aggregation.md#aggregation-functions)。
+
+ - [**日付**](date.md):
+ [date](date.md#date-functions)、
+ [datevalue](date.md#date-functions)、
+ [day](date.md#date-functions)、
+ [formatdate](date.md#date-functions)、
+ [fquarter](date.md#date-functions)、
+ [semester](date.md#date-functions)、
+ [fsemester](date.md#date-functions)、
+ [fyear](date.md#date-functions)、
+ [hour](date.md#date-functions)、
+ [millisecond](date.md#date-functions)、
+ [minute](date.md#date-functions)、
+ [month](date.md#date-functions)、
+ [monthname](date.md#date-functions)、
+ [monthshortname](date.md#date-functions)、
+ [applytimezone](date.md#date-functions)、
+ [currenttimezone](date.md#date-functions)、
+ [datetimefromunixts](date.md#date-functions)、
+ [now](date.md#date-functions)、
+ [quarter](date.md#date-functions)、
+ [second](date.md#date-functions)、
+ [time](date.md#date-functions)、
+ [today](date.md#date-functions)、
+ [weekday](date.md#date-functions)、
+ [weeknum](date.md#date-functions)、
+ [year](date.md#date-functions)。
+
+ - [**情報**](information.md):
+ [empty](information.md#information-functions)、
[isempty](information.md#information-functions).
- - [**Logic**](logic.md):
- [and](logic.md#logic-functions),
- [false](logic.md#logic-functions),
- [if](logic.md#logic-functions),
- [not](logic.md#logic-functions),
- [or](logic.md#logic-functions),
- [true](logic.md#logic-functions).
+ - [**論理**](logic.md):
+ [and](logic.md#logic-functions)、
+ [false](logic.md#logic-functions)、
+ [if](logic.md#logic-functions)、
+ [not](logic.md#logic-functions)、
+ [or](logic.md#logic-functions)、
+ [true](logic.md#logic-functions)。
- - [**Lookup & Reference**](lookup-reference.md):
- [previous](lookup-reference.md#lookup-and-reference-functions),
+ - [**検索/行列**](lookup-reference.md):
+ [previous](lookup-reference.md#lookup-and-reference-functions)、
[row](lookup-reference.md#lookup-and-reference-functions).
- - [**Math**](math.md):
- [abs](math.md#math-functions),
- [exp](math.md#math-functions),
- [log](math.md#math-functions),
- [log10](math.md#math-functions),
- [mod](math.md#math-functions),
- [rand](math.md#math-functions),
- [randbetween](math.md#math-functions),
- [sign](math.md#math-functions),
- [sqrt](math.md#math-functions),
- [trunc](math.md#math-functions).
-
- - [**String**](string.md):
- [concatenate](string.md#string-functions),
- [find](string.md#string-functions),
- [len](string.md#string-functions),
- [lower](string.md#string-functions),
- [mid](string.md#string-functions),
- [replace](string.md#string-functions),
- [sortinterval](string.md#string-functions),
- [trim](string.md#string-functions),
- [upper](string.md#string-functions).
+ - [**数学**](math.md):
+ [abs](math.md#math-functions)、
+ [exp](math.md#math-functions)、
+ [log](math.md#math-functions)、
+ [log10](math.md#math-functions)、
+ [mod](math.md#math-functions)、
+ [rand](math.md#math-functions)、
+ [randbetween](math.md#math-functions)、
+ [sign](math.md#math-functions)、
+ [sqrt](math.md#math-functions)、
+ [trunc](math.md#math-functions)。
+
+ - [**文字列**](string.md):
+ [concatenate](string.md#string-functions)、
+ [find](string.md#string-functions)、
+ [len](string.md#string-functions)、
+ [lower](string.md#string-functions)、
+ [mid](string.md#string-functions)、
+ [replace](string.md#string-functions)、
+ [sortinterval](string.md#string-functions)、
+ [trim](string.md#string-functions)、
+ [upper](string.md#string-functions)。
:::note
-**Limitations to IF Conditions**. IF conditions have known limitations when included in aggregation functions in pre-calculated fields. The need to go through every record that many times, trying to check an IF condition within an aggregation formula causes underperformance issues, hence it's not supported.
-:::
+**IF 条件の制限**。事前計算のフィールドの集計関数に含まれる場合、IF 条件には既知の制限があります。計算式内の IF 条件を確認するためにすべてのレコードを複数回調べる必要があり、パフォーマンスが低下する問題が発生するため、サポートされていません。:::
-## Creating Calculated Fields without using the predefined functions
+## 定義済み関数を使用せず計算フィールドを作成
-You can also create Calculated Fields without using any of the
-predefined functions; for instance, for simple math calculations like
-subtractions, divisions, additions or multiplications. In [this table](samples.md), you will find some examples that do
-not use the predefined functions.
+定義済み関数を使用せずに計算フィールドを作成することもできます。たとえば、減算、除算、加算、乗算などの単純な数学計算用。[こちらの表](samples.md)には、定義済み関数を使用しない例があります。
-## What to consider when using the Reveal functions
+## Reveal の関数を使用する際に注意すること
- - **Text strings should be included between quotation marks**.
- Examples include locale ("en") and date formats ("dd/mm/yyyy").
+ - テキスト文字列は引用符で囲む必要があります。例えば、ロケール ("en") および日付書式 ("dd/mm/yyyy")。
- - **Fields included in your formula should be included between square brackets**. Examples include [Wage], [BirthDate] and [EmployeeID] for the HR Dataset.
+ - 数式に含まれるフィールドは角括弧で囲む必要があります。たとえば、HR データセットの [Wage]、[BirthDate]、[EmployeeID] などです。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/samples.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/samples.md
index af24acbb..228af085 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/samples.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/samples.md
@@ -1,15 +1,16 @@
---
-title: Tips, Samples and Useful Cases for Calculated Fields
-_description: Check out some useful tips and samples, as well as useful cases you can use in Reveal data visualization.
+title: 計算フィールドのヒント、サンプル、および便利なケース
+_description: Reveal のデータ可視化で役立つヒントやサンプルを紹介します。
+_language: ja
---
-# Samples, Tips, and Useful Cases
-## Basic Sample Expressions
+# サンプル、ヒント、および便利なケース
+## ベーシックなサンプル式
-The following are a set of calculated field sample expressions.
+以下は計算フィールドのサンプル式のセットです。
-| Function Name | Sample Dataset to Test Function | Expression | Sample Output |
+| 関数名 | 関数をテストするためのサンプル データセット | 式 | サンプル出力 |
| -------------------------- |----------------------------------------| ----------------------------------------------------------------- | -------------------------------------- |
| **Opposite Value** | HR Dataset | \-[Wage] | \-36,542.00 (for Joan Baez) |
| **Age** | HR Dataset | (today()-[BirthDate])/365 | 50.13 (for Joan Baez) |
@@ -19,49 +20,41 @@ The following are a set of calculated field sample expressions.
| **Deviation from Avg** | HR Dataset | [Wage]-average([Wage]) | \-50476.71 (for Joan Baez) |
-## Converting Unix TimeStamps to Usable Dates
+## Unix 更新日時を使用可能な日付へ変換
-Unix times, defined in the seconds elapsed since January 1st, 1970
-("Epoch" time) are particularly useful because they represent all
-timezones at once. You can import data sources with unix timestamps and
-convert them into usable dates with the [`date`](date.md)
-formula.
+1970 年 1 月 1 日後の秒によって定義される Unix 時間 (Epoch 時間) はすべてのタイムゾーンを一度に表すために便利です。Unix 更新日時を持つデータ ソースをインポートする場合、[`date`](date.md) 数式を使用して利用可能な日付に変換できます。
`((([Unix Time Stamp]/60)/60)/24)+DATE(1970,1,1)+([Timezone]/24)`
-Where:
+説明:
- - **Original Field**: [Unix Time Stamp]
+ - **オリジナルのフィールド**: [Unix Time Stamp]
- - **Convert to Minutes**: /60
+ - **分に変換**: /60
- - **Convert to Hours**: /60
+ - **時に変換**: /60
- - **Convert to Day**: /24
+ - **日に変換**: /24
- - **Adding Epoch Time**: +DATE(1970,1,1)
+ - **Epoch 時間の追加**: +DATE(1970,1,1)
- - **Adding Timezone**: +([Timezone]/24)
+ - **タイムゾーンの追加**: +([Timezone]/24)
-The timezone can be entered as a number, or you can use one of your
-fields with a number. In either case, it must be GMT time.
+タイムゾーンを数値として入力するか、数値を持つフィールドを使用できます。GMT 時間が必要です。
-## YoY Analysis: Comparing Revenue Figures for a 2-Year Period
+## YoY 解析: 売上を 2 年期間の比較
-You can create calculated fields, for example, to carry out a simple YOY
-analysis.
+計算フィールドを簡易な YOY 解析を実行するために作成できます。
-Let's take a look at the following dashboard, which has the different
-divisions for a company and the revenue they represented during two
-different years.
+以下のダッシュボードを参照します。会社の事業部および 2 年間の売上を表示します。
-You can compare the two figures by using the following calculated field.
-The "-1" is used to subtract the total difference for the year.
+
+以下の計算フィールドを使用して 2 つの数値を比較できます。「-1」 は年の違いを減算します。
`([Revenue 2017]/[Revenue 2016])-1`
-You can then either keep the number, or [format it as a percentage](../field-settings.md#numeric-fields).
+数値を使用するか、[パーセンテージとして書式](../field-settings.md#数値フィールド)設定できます。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/string.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/string.md
index 90b18dfe..85e47ac8 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/string.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/calculated/string.md
@@ -1,92 +1,87 @@
---
-title: How to use String Calculated Fields
-_description: Learn how to use String Calculated Fields to create a more precise data visualization.
+title: 文字列計算フィールドを使用する方法
+_description: 文字列計算フィールドを使用して、より正確なデータ可視化を作成する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# String Calculated Fields
+# 文字列計算フィールド
-String calculated fields, except for `sortinterval`, allow you to edit
-texts to get different results.
+文字列計算フィールド (`sortinterval` 以外) はテキストを編集でき、さまざまな結果を取得することができます。
:::note
-**Remember to always include strings between quotation marks (" ").**
+**文字列の間に引用符 (" ") を常に含めてください。**
:::
-## String functions
+## 文字列関数
-| **Function Name** | **Syntax and Sample** |
+| **関数名** | **構文とサンプル** |
|-------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| **concatenate**: `concatenate` allows you to join multiple strings of `text` to form a phrase. Spaces are not automatically included, so make sure you include them in your text arguments if necessary. | **Syntax**: `concatenate()`
**Sample**: `concatenate("Getting started", " with", " the", " Reveal", " application")` |
-| **find**: `find` returns the starting position (`number`) of a first string of `text` in a second string if `text` as specified in your arguments. | **Syntax**: `find({find text},{within text},{start number})`
**Sample**: `find("with","Getting Started with Reveal visualizations",3)` |
-| **len**: `len` returns the number of characters in the string of `text` you enter. | **Syntax**: `len({text})`
**Sample**: `len("Getting Started with Reveal")` |
-| **lower**: `lower` converts all upper case characters in a given `text` string to lower case. | **Syntax**: `lower({text})`
**Sample**: `lower("Getting Started with Reveal")` |
-| **mid**: `mid` returns a substring (`length`) of the specified string of `text` according to what you configure in your arguments. | **Syntax**: `mid({text},{start},{length})`
**Sample**: `mid("Getting Started with Reveal",9,12)` |
-| **replace**: `replace` replaces a given string of `text` with a different `text` as specified in your arguments. | **Syntax**: `replace({text},{old text},{new text})`
**Sample**: `replace("Getting Started with Reveal","Getting Started","Creating Visualizations with")` |
-| **sortinterval**: `sortinterval` returns a value in a(n) interval(s) according to what is configured in the arguments. The string is returned with format `NN [from,to]` | **Syntax**: `sortinterval()`
**Sample 1**: `sortinterval(33,140)`**Sample 2**: `sortinterval([Wage],150000)`**Sample 3**: `sortinterval([Wage],50000,80000,110000,140000)` |
-| **trim**: `trim` returns the same string of `text` you enter; however, it will remove any leading or trailing whitespaces, and will only keep the spaces between words. | **Syntax**: `trim({text})`
**Sample**: `trim(" Getting Started with Reveal ")` |
-| **upper**: `upper` converts all lower case characters in a given `text` string to upper case. | **Syntax**: `upper({text})`
**Sample**: `upper("Caution: Hot. Do not touch")` |
+| **concatenate**: `concatenate` は、複数の文字列 `text` を結合して句を構成できます。スペースは自動的には含まれません。必要な場合は、テキスト引数に含む必要があります。 | **構文**: `concatenate()`
**サンプル**: `concatenate("Getting started", " with", " the", " Reveal", " application")` |
+| **find**: `find` は、引数で指定した `text` の場合、2 つ目の文字列内の `text` の 1 つ目 の文字列の開始位置 (`number`) を返します。 | **構文**: `find({find text},{within text},{start number})`
**サンプル**: `find("with","Getting Started with Reveal visualizations",3)` |
+| **len**: `len` は入力した `text` 文字列のすべて大文字を小文字へ変換します。 | **構文**: `len({text})`
**サンプル**: `len("Getting Started with Reveal")` |
+| **lower**: `lower` は指定した `text` 文字列のすべて大文字を小文字へ変換します。 | **構文**: `lower({text})`
**サンプル**: `lower("Getting Started with Reveal")` |
+| **mid**: `mid` は引数で指定したことに基づいて指定した文字列 `text` の部分文字列 `length` を返します。 | **構文**: `mid({text},{start},{length})`
**サンプル**: `mid("Getting Started with Reveal",9,12)` |
+| **replace**: `replace` は、指定した文字列 `text` を、引数で指定した別の `text` に置き換えます。 | **構文**: `replace({text},{old text},{new text})`
**サンプル**: `replace("Getting Started with Reveal","Getting Started","Creating Visualizations with")` |
+| **sortinterval**: `sortinterval` は、関数で設定された間隔で値を返します。`NN [from,to]` の書式として文字列が返されます。| **構文**: `sortinterval()`
**サンプル 1**: `sortinterval(33,140)`**サンプル 2**: `sortinterval([Wage],150000)`**サンプル 3**: `sortinterval([Wage],50000,80000,110000,140000)` |
+| **trim**: `trim` は、入力した `text` と同じ文字列を返しますが、先行または後続の空白を削除し、単語間の空白のみ保持します。 | **構文**: `trim({text})`
**サンプル**: `trim(" Getting Started with Reveal ")` |
+| **upper**: `upper` は指定した `text` 文字列のすべて大文字を小文字へ変換します。 | **構文**: `upper({text})`
**サンプル**: `upper("Caution: Hot. Do not touch")` |
## Find
-The find function returns the starting position of a first string in a
-second string as specified in your arguments.
+find 関数は、引数で指定した 1 つ目と 2 つ目の文字列の開始位置を返します。
-### Syntax
+### 構文
-There are three arguments you need to configure:
+引数を 3 つ設定する必要があります。
- - `find text`: the text you want to find.
+ - `find text`: 検索するテキスト。
- - `within text`: the text in which you want to carry out the search.
+ - `within text`: 検索を実行するテキスト。
- - `start number`: the character from which you want to start looking.
+ - `start number`: 検索を開始する文字。
-### Sample
+### サンプル
-Let's take a look at the sample included in the table above:
+以下は上記の表のサンプルです。
-| Function Name | Find Text | Within Text | Start Number | Output |
+| 関数名 | Find Text | Within Text | Start Number | 出力 |
| :-----------: | :-------: | :--------------------------------------------: | :----------: | :----: |
| find(…) | `"with"` | `"Getting Started with Reveal visualizations"` | `3` | 15 |
-The search will start in the first `t` of `Getting`. The resulting 15 is
-the character number where the `w` in `with` is located.
+検索は `Getting` の 最初の `t` で開始します。結果の 15 は `with` の `w` が位置する文字番号です。
| C. 1 | C. 2 | C. 3 | C. 4 | C. 5 | C. 6 | C. 7 | C. 8 | C. 9 | C. 10 | C. 11 | C. 12 | C. 13 | C. 14 | C. 15 |
| :---: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: |
| **t** | t | i | n | g | | S | t | a | r | t | e | d | | **w** |
-If `with` were repeated more than once in the phrase, the calculated
-field will return the character of the **first occurrence of the word**.
+`with` が句で複数回繰り返される場合、計算フィールドは**単語の最初の発生**の文字を返します。
## Mid
-The mid calculated field returns a substring of the specified string
-according to what you configure in your arguments.
+mid 計算フィールドは関数の構成に基づいて指定した文字列の一部を返します。
-### Syntax
+### 構文
-There are three parameters for you to configure:
+3 つのパラメーターを構成します。
- - `text`: the text you want to select the string from.
+ - `text`: 文字列を選択するテキスト。
- - `start`: the character where you want to start your new substring.
+ - `start`: 新しい部分文字列を開始する文字。
- - `length`: the length of your substring.
+ - `length`: 部分文字列の長さ。
-### Sample
+### サンプル
-Let's take a look at the sample included in the table above:
+以下は上記の表のサンプルです。
-| Function Name | Text | Start | Length | Output |
+| 関数名 | Text | Start | Length | 出力 |
| :-----------: | :-----------------------------: | :---: | :----: | :----------: |
| mid(…) | `"Getting Started with Reveal"` | `9` | `12` | Started with |
-The output is `Started with` because of what is in the text string
-starting at character 9 and lasting 12 characters:
+テキスト文字列の開始が文字 9 で始まり、12 文字であるため、出力は `Started with` です。
| C. 9 | C. 10 | C. 11 | C. 12 | C. 13 | C. 14 | C. 15 | C. 16 | C. 17 | C. 18 | C. 19 | C. 20 |
| :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: |
@@ -95,30 +90,29 @@ starting at character 9 and lasting 12 characters:
## Replace
-The replace function replaces a given string with a different one as
-specified in your arguments.
+Replace 関数は文字列を関数で指定した他の文字列と置き換えます。
-### Syntax
+### 構文
-There are three arguments for you to configure:
+3 つの引数で構文されます。
- - `text`: the original, complete, string of text.
+ - `text`: 元の完全な文字列テキスト。
- - `old text`: the string you want to replace.
+ - `old text`: 置き換えられるテキスト。
- - `new text`: the text you want to replace your old string with.
+ - `new text`: 古いテキストを置き換えるテキスト。
-### Sample
+### サンプル
-Let's look at the following sample:
+以下はサンプルです。
- | Function Name |
+ 関数名 |
Text |
Old Text |
New Text |
- Output |
+ 出力 |
replace(…) |
@@ -130,37 +124,30 @@ Let's look at the following sample:
-Note that the old text got replaced both times; **make sure you consider
-that the term will be changed every time it appears before you change
-it**.
+古いテキストはいずれの場合も置き換えられます。**変更する前に用語が表示されるたびに変更されることを考慮してください**。
## Sortinterval
-The sortinterval function returns a value in a(n) interval(s) according
-to what is configured in the arguments.
+sortinterval 関数は、関数で設定された間隔で値を返します。
-### Syntax
+### 構文
-The format for the returned string will be `NN [from, to]`.
+返却文字列の書式は `NN [from, to]` です。
-### Samples
+### サンプル
-Let's look at one of the samples in the table above:
+以下は上記の表のサンプルです。
-| Function Name | Number | Interval |
+| 関数名 | 数値 | 間隔 |
| :--------------: | :------: | :------: |
| sortinterval(…) | `[Wage]` | `150000` |
-In this case, the `Wage` is being compared against one value, and
-classified in two different categories: higher than 150K and lower than
+この場合、`Wage` を 1 つの値に対して比較し、2 つのカテゴリ (150K より大きい、150K 未満) に分類します。
150K.
-In the following example, however, `Wage` is compared against four
-different values, and is classified into five different categories:
-lower than 50K, between 50K and 80K, between 80K and 110K, between 110K
-and 140K, and higher than 140K.
+以下の例は、`Wage` が 4 つの異なる値に対して比較し、5 つのカテゴリ (50000 未満、50000 から 80000、80000 から 110000、110000 から 140000、140000 より大きい) に分類します。
-| Function Name | Number | Interval 1 | Interval 2 | Interval 3 | Interval 4 |
+| 関数名 | 数値 | 間隔 1 | 間隔 2 | 間隔 3 | 間隔 4 |
| :--------------: | :------: | :--------: | :--------: | :--------: | :--------: |
| sortinterval(…) | `[Wage]` | `50000` | `80000` | `110000` | `140000` |
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/conditional-formatting.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/conditional-formatting.md
index d50daac5..24860c2a 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/conditional-formatting.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/conditional-formatting.md
@@ -1,62 +1,47 @@
---
-title: How to use Conditional Formatting
-_description: Learn how to use Conditional Formatting in Reveal to achieve more precise data visualizations.
+title: 条件付き書式を使用する方法
+_description: Reveal で条件付き書式を使用して、データをより正確に可視化する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Conditional Formatting
+# 条件付き書式
-Conditional formatting allows you to provide different formatting of a
-cell (or rows for [Text Views](../chart-types/text-view.md)) depending on the values found
-in a numeric column. For instance, values in the lower 50% range of a
-grid can be colored with a red adorner to signal very low values.
+条件付き書式を使用して数値列の値に応じて、セル (または[テキス トビュー](../chart-types/text-view.md)の行) に異なる書式を設定できます。たとえば、グリッドの下位 50% 範囲内の値は、非常に低い値を通知する赤色のアドナーで色を付けることができます。
-The conditional formatting configuration allows you to establish styling
-rules per ranges of data up to three ranges (typically used for styling,
-upper, middle, and lower ranges). Depending on the nature of the
-information, low values might be a good or bad signal, so you have the
-flexibility to configure the styling in the way that makes the most
-sense in your situation.
+
+条件付き書式の設定では、データの範囲ごとに、3 つまでの範囲に (一般的には、中央上部、下部範囲スタイル設定に使用) スタイル規則を設定することができます。低い値が適しているかどうかは情報の性質によります。状況に応じて最も理にかなった方法でスタイルを設定できる柔軟性があります。
-## Enabling Conditional Formatting
-To enable conditional formatting on a numeric column, select field in
-the Data Editor to prompt the **Field Settings** dialog. The conditional
-formatting configuration is the last option in the settings, and is
-disabled by default.
+## 条件付き書式設定の有効化
+
+数値列で条件付き書式を有効にするには、**[フィールドの設定]** ダイアログボックスを表示するためにデータ エディターのフィールドを選択します。条件付き書式は、設定の最後のオプションであり、デフォルトでは無効になっています。
- - **Limits**: these values are automatically set as the lowest and
- highest values in the dataset for the specified column, but can also
- be overridden manually with constant values.
- - **Data Ranges**: the three ranges you will use to style your data.
- For all ranges, you can select one of the pre-defined indicators and
- colors in the dropdown.
+ - **制限**: これらの値は自動的に指定された値の列のデータセット内の最高値/最低値として設定されますが、一定の値を使用して手動でオーバーライドすることができます。
+
+ - **データ範囲**: データのスタイル設定に使用する 3 つの範囲。すべての範囲にはドロップダウンで定義済みのインジケーターと色のいずれかを選択できます。
- - **Value comparison type**: whether you want the ranges to be
- percentages or numbers.
+ - **値比較タイプ**: 範囲をパーセンテージまたは数値にします。
- - **When value is ≥**: the formatting for values greater than the
- number you enter.
+ - **値は ≥ の場合**: 入力した数値より大きい値の書式。
- - **When value is ≥ and \<**: this is a fixed range that depends
- on the values you enter in the first and third range.
+ - **値は ≥ の場合および \<**: 最初と 3 番目の範囲に入力する値に依存する固定範囲です。
- - **When value is \<**: the formatting for values less than the
- number you enter.
+ - **値は \< の場合**: 入力した数値より小さい値の書式設定。
-## Supported Visualizations
+## サポートされている表示形式
-Conditional formatting can be applied to the following visualizations:
+条件付き書式は、以下の表示形式に適用できます。
- - [Grid Chart](../chart-types/grid-chart.md)
+ - [グリッド チャート](../chart-types/grid-chart.md)
- - [Pivot Chart](../chart-types/pivot-table.md)
+ - [ピボット チャート](../chart-types/pivot-table.md)
- - [Text View](../chart-types/text-view.md)
+ - [テキスト ビュー](../chart-types/text-view.md)
:::note
-[KPI](../chart-types/kpi-gauge.md), [Linear](../chart-types/gauge-charts.md#linear-gauge), [Circular](../chart-types/gauge-charts.md#circular-gauge), [Text](../chart-types/gauge-charts.md#text-gauge), and [Bullet Graph](../chart-types/gauge-charts.md#bullet-graph) gauges support conditional formatting in the form of [**visualization band range configurations**](../chart-types/gauge-charts.md#bands-configuration).
+[KPI](../chart-types/kpi-gauge.md)、[リニア](../chart-types/gauge-charts.md#リニア-ゲージ)、[円形](../chart-types/gauge-charts.md#円形ゲージ)、[テキスト](../chart-types/gauge-charts.md#テキスト-ゲージ)、および[ブレット グラフ](../chart-types/gauge-charts.md#ブレット-グラフ) ゲージは、[**表示形式バンドの範囲の構成**](../chart-types/gauge-charts.md#バンドの構成)で条件付き書式をサポートします。
:::
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/field-filters-rules.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/field-filters-rules.md
index d7d9d3a8..6f007c0d 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/field-filters-rules.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/field-filters-rules.md
@@ -1,124 +1,106 @@
---
-title: How to apply Field Filters and Rules to Dataset
-_description: Learn how to apply filters or rules to your dataset in Reveal while creating visualizations.
+title: フィールド フィルターとルールをデータセットに適用する方法
+_description: 表示形式の作成中に Reveal のデータセットにフィルターまたはルールを適用する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Field Filters and Rules
+# フィールド フィルターとルール
-You can also apply filters or rules to the fields in your dataset. In
-order to do so, you will need to add a field to the **Data Filters**
-placeholder in the lower section of the data editor. Then, select a field
-from the dropdown menu to access the *Data Filter* window.
+データセットのフィールドにもフィルターとルールを適用できます。そのためには、データ エディターの下部にある**データ フィルター** プレースホルダーにフィールドを追加する必要があります。次に、ドロップダウン メニューからフィールドを選択して、**データ フィルター** ウィンドウにアクセスします。
-## Filter Empty Values
+## 空値をフィルター
-Reveal provides the ability to filter rows in the dataset that have null
-or empty values on a specific column by enabling the filter empty values
-configuration setting on a specific column.
+Reveal は特定の列で空値のフィルター構成の設定を有効にすることによって、特定の列に null、または空の値を持つデータ セット内の行をフィルタリングする機能を提供します。
-## Select Values
+## 値の選択
-This type of filter supports the definition of the set of values to
-display for a specific field. To enable it, drag and drop a field to the
-**Data Filters** placeholder.
+このタイプのフィルターは、特定のフィールドに表示する値セットの定義をサポートします。これを有効にするには、フィールドを **[データ フィルター]** プレースホルダーにドラッグアンドドロップします。
-In the *Field Settings* dialog, you will see the option to **Select
-Values**. This displays the list of possible values for a column, and
-allows you to select only the items you want to remain in the dataset.
-Rows with values excluded by the filter aren't displayed in the
-visualization.
+**[フィールド設定]** ダイアログに、**[値の選択]** オプションが表示されます。列に使用可能な値のリストを表示し、データセット内に残したい項目のみを選択できます。フィルターによって除外された値を持つ行は表示形式に表示されません。
-## Filter by Rule
+## ルールでフィルタリング
-The **Filter by Rule** option enables the definition of more complex
-rules. The available rule options change depending on the field type.
+**[ルールでフィルタリング]** オプションを使用すると、より複雑なルールを定義できます。使用可能なルール オプションは、フィールド タイプによって異なります。
-### Rules for Date Fields
+### 日付フィールドのルール
-Date fields include rules designed to support time-based scenarios,
-changing the data range and filtering the information displayed in the
-visualization.
+日付フィールドには、時間ベースのシナリオ、日付範囲の変更、表示形式に表示される情報のフィルタリングをサポートするように設計されたルールが含まれています。
-- **Custom Date Range**
+- **カスタム日付範囲**
-- **Last Week, Month, or Year**
+- **先週、先月、または去年**
-- **Month to Date**
+- **過去 1 か月**
-- **Next Month, Quarter, or Year**
+- **来月、来四半期、または来年**
-- **Previous Month, Quarter, or Year**
+- **先月、先四半期、または去年**
-- **Quarter to Date**
+- **日付までの四半期**
-- **This Month, Quarter, or Year**
+- **今月、今四半期、または今年**
-- **Today**
+- **今日**
-- **Year to Date**
+- **過去 1 年間**
-- **Yesterday**
+- **昨日**
-By default, when Filter by Rule is enabled on a numeric field, it is set
-to **"None"**.
+デフォルトでは、ルールによるフィルターが数値フィールドで有効になっている場合、**[なし]** に設定されます。
-### Rules for Numeric Fields
+### 数値フィールドのルール
-Numeric fields (such as integers, decimals, and currencies) support the
-following rules:
+整数、小数、通貨などの数値型のフィールドは、次のルール タイプをサポートしています。
-- **Above Average**
+- **平均より上**
-- **Above Equals Value**
+- **以上**
-- **Above Value**
+- **値より大きい**
-- **Below Average**
+- **平均より下**
-- **Below Equals Value**
+- **以下**
-- **Below Value**
+- **値より小さい**
-- **Bottom Items**
+- **下位の項目**
-- **Bottom Percent**
+- **下位の割合**
-- **Top Items**
+- **上位の項目**
-- **Top Percent**
+- **上位の割合**
-By default, when Filter by Rule is enabled on a numeric field, it is set
-to **"None"**.
+デフォルトでは、ルールによるフィルターが数値フィールドで有効になっている場合、**[なし]** に設定されます。
-### Rules for String Fields
+### 文字列フィールドのルール
-Text columns support the following type of rules:
+テキスト列は、次のルール タイプをサポートしています。
-- **Contains**
+- **含む**
-- **Ends With**
+- **で終わる**
-- **Is Equal**
+- **等しい**
-- **Not Contains**
+- **含まない**
-- **Not Equals**
+- **等しくない**
-- **Starts With**
+- **～で始まる**
-Similarly, these rules also take one parameter: the value of the **'starts
-with'**, or **'equals'** that the rule is going to use to evaluate, and is
-entered in a text box in the same position.
+同様に、これらのルールは 1 つのパラメーターである、ルールが評価で使用する**開始値**または**等しい値**を取得し、同じ位置にあるテキストボックスに入力されます。
-## Filtering Fields in Values
+## 値のフィールドのフィルタリング
-You can filter your *Values* by [aggreggation](./calculated/aggregation.md). Then this value will appear with the same aggregation in the list of fields in the **Data Filters** placeholder.
+[集計](./calculated/aggregation.md)で**値**をフィルタリングできます。次に、この値は **[データ フィルター]** プレースホルダーのフィールドのリストに同じ集計で表示されます。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/field-settings.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/field-settings.md
index 33fe2456..c94243c9 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/field-settings.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/field-settings.md
@@ -1,110 +1,78 @@
---
-title: How to Use Field Settings in Reveal
-_description: Learn how to apply field settings for sorting, filtering, and aggregating data.
+title: Reveal でフィールド設定を使用する方法
+_description: データの並べ替え、フィルタリング、集計にフィールド設定を適用する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Field Settings
+# フィールド設定
-This section describes the different options for applying
-transformations to datasets, such as sorting, filtering, and aggregating
-data.
+このセクションでは、並べ替え、フィルター処理、データの集計などデータセットへの変換を適用するためのさまざまなオプションについて説明します。
-In order to apply formatting or filter to your data, you must select the
-specific field you want to modify in the corresponding placeholder
-(*Category*, *Columns*, *Label*, *Rows* and *Values*). There are three
-types of fields, each of which has their own formatting and filter
-options:
-- [Date Fields](#date-fields)
-- [Numeric Fields](#numeric-fields)
-- [String Fields](#string-fields)
+データにフォーマットまたはフィルターを適用するには、対応するプレースホルダー (**カテゴリ**、**列**、**ラベル**、**行**、および**値**) で変更する特定のフィールドを選択する必要があります。フィールドには 3 つのタイプがあり、それぞれに独自のフォーマットおよびフィルター オプションがあります:
+
+- [日付フィールド](#日付フィールド)
+- [数値フィールド](#数値フィールド)
+- [文字列フィールド](#文字列フィールド)
:::note
-All fields dropped in the **Values** placeholder of the data editor will be formatted as numbers.
+データ エディターの**値**プレースホルダーにドロップされたすべてのフィールドは、数値としてフォーマットされます。
:::
-## Date Fields
+## 日付フィールド
- - **Label renaming**: rename your fields for display purposes only.
- Fields are always referenced by their original name in calculated
- field expressions. Once renamed, erase the label completely to go
- back to the original value.
- - **Fiscal year initial month**: if your 12-month period is not the
- same as a calendar year, you can use Fiscal Years and select the
- initial month for your period.
+ - **ラベル名の変更**: 表示のみを目的としてフィールド名を変更します。フィールドは常に計算フィールド式で元の名前によって参照されます。名前を変更すると、ラベルを完全に消去し元の値に戻ります。
+
+ - **年度の最初の月**: 12 か月の期間が暦年と同じでない場合は、会計年度を使用して、期間の最初の月を選択できます。
- - **Sorting**: sort your dates in either ascending or descending
- order.
+ - **並べ替え**: 日付を昇順または降順で並べ替えます。
- - **Date Format**: select from a predefined list of date and time
- formats to display your date/time values.
+ - **日付書式**: 日付と時刻書式の定義済みリストから選択して、日付/時刻の値を表示します。
-### Date Fields Hierarchies
+### 日付フィールド階層
-Date Fields aggregation is displayed as a hierarchical list in the Fields section. You can find Year, Quarter, Month, Day, and Minutes, depending on the level of granularity of your Date field.
+日付フィールドの集計は、[フィールド] セクションに階層リストとして表示されます。日付フィールドの精度に応じて、[年]、[四半期]、[月]、[日]、および [分] を見つけることができます。
-When you drag and drop a Date field in the Pivot Editor, all the hierarchy is automatically displayed (see below).
+ピボット エディターに日付フィールドをドラッグアンドドロップすると、すべての階層が自動的に表示されます (以下を参照)。
-In addition, dragging a specific hierarchy level will show data for that level only, as shown below.
+さらに、特定の階層レベルをドラッグすると、以下に示すように、そのレベルのデータのみが表示されます。
-## Numeric Fields
+## 数値フィールド
- - **Label renaming**: rename your fields for display purposes only.
- Fields are always referenced by their original name in calculated
- field expressions. Once renamed, erase the label completely to go
- back to the original value.
- - **Aggregation**: configure how you want your numbers to be processed
- by Reveal (sum, count, average, etc.).
+ - **ラベル名の変更**: 表示のみを目的としてフィールド名を変更します。フィールドは常に計算フィールド式で元の名前によって参照されます。名前を変更すると、ラベルを完全に消去し元の値に戻ります。
- - **Sorting**: sort your numbers in either ascending or descending
- order.
+ - **集計**: 数値を Reveal で処理する方法 (合計、カウント、平均) を構成します。
- - **Is Visible**: choose whether the data in this field will be used
- in the current visualization.
+ - **並べ替え**: 数値を昇順または降順で並べ替えます。
- - **Type**: define whether your number should be formatted as
- percentage, currency, or a simple number. If you select
- **Currency**, you will have the option to choose the type of
- currency (dollar, euro, pounds, and yens).
+ - **表示状態**: このフィールドのデータを現在の表示形式で使用するかどうかを選択します。
- - **Fraction digits**: select the number of decimal places you want to
- display.
+ - **タイプ**: 数値の形式をパーセンテージ、通貨、または単純な数値のいずれにするかを定義します。**[通貨]** を選択すると、通貨の種類 (ドル、ユーロ、ポンド、円) を選択するオプションが表示されます。
- - **Negative Numbers**: select between enclosing negative numbers in
- parentheses or prefixing with the minus (-) sign.
+ - **分数桁**: 表示する小数点以下の桁数を選択します。
- - **Large Numbers Formatting**: display M for millions and K for
- thousands within the visualization preview in the central pane.
+ - **負の数**: 括弧内に負の数を囲む、またはマイナス (-) を頭に付けるかどうかを選択します。
- - **1000 Separator**: configure whether or not to display the
- thousands separator.
+ - **大きな数値の書式設定**: 中央のペインの表示形式プレビューに 100 万 を M、千を K で表示します。
- - [**Conditional Formatting**](conditional-formatting.md): when enabled,
- this allows you to provide different formats to each of your cells
- depending on their values. For instance, values in the lower 50%
- range of a field can be colored with a red adorner to signal a
- problem. You can establish styling rules up to three ranges
- (typically used for upper, middle, and lower ranges), but you can
- customize your limits, type of comparison, colors, and indicator
- symbols.
+ - **桁区切り**: 桁区切り記号を表示するかどうかを選択します。
+ - [**条件付き書式**](conditional-formatting.md): これを有効にすると、値に基づいて各セルに異なるフォーマットを提供できます。たとえば、フィールドの下位 50% 範囲内の値は、問題を通知する赤色のアドナーで色を付けることができます。3 つまでの範囲に (一般的には、上部、中央、そして下部の範囲に使用) スタイル規則を設定することができますが制限、比較のタイプ、色、およびインジケーター シンボルをカスタマイズできます。
-## String Fields
+
+## 文字列フィールド
- - **Label renaming**: rename your fields for display purposes only.
- Fields are always referenced by their original name in calculated
- field expressions. Once renamed, erase the label completely to go
- back to the original value.
- - **Sorting**: sort your dates in either ascending or descending
- order.
+ - **ラベル名の変更**: 表示のみを目的としてフィールド名を変更します。フィールドは常に計算フィールド式で元の名前によって参照されます。名前を変更すると、ラベルを完全に消去し元の値に戻ります。
+
+ - **並べ替え**: 日付を昇順または降順で並べ替えます。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/overview.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/overview.md
index aa03991e..56d981dc 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/overview.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/overview.md
@@ -1,27 +1,25 @@
---
-title: How to use Fields in Reveal
-_description: Learn to options to easily apply transformations to the fields in your dataset.
+title: Reveal でフィールドを使用する方法
+_description: データセットのフィールドに変換を簡単に適用するオプションについて説明します。
+_language: ja
---
-# Fields
+# フィールド
-This section describes the different options for applying transformations to the fields in your dataset. By applying filters, you can optimize the information in your fields for your business analysis. Remove any unnecessary noise, highlight the most valuable aspects and summarize information in many useful ways.
+このセクションでは、データセットのフィールドに変換を適用するためのさまざまなオプションについて説明します。フィルターを適用することにより、フィールドの情報をビジネス分析用に最適化できます。必要のないノイズを削除し、最も重要なアスペクトを強調表示して、さまざまな方法で情報を要約します。
-## Topics Overview
-There are several field settings and filtering options:
+## トピックの概要
- - Settings for [date](field-settings.md#date-fields),
- [numeric](field-settings.md#numeric-fields), and
- [string](field-settings.md#string-fields) fields, including label
- renaming, aggregation, sorting, formatting, and [conditional formatting](conditional-formatting.md).
+いくつかのフィールド設定とフィルタリング オプションがあります。
- - Filters for [empty values](field-filters-rules.md#filter-empty-values).
+ - ラベルの名前変更、集計、並べ替え、書式、[条件付き書式](conditional-formatting.md)を含む[日付](field-settings.md#日付フィールド)、[数値](field-settings.md#数値フィールド)および[文字列](field-settings.md#文字列フィールド)フィールドの設定。
- - Filters to [select specific values](field-filters-rules.md#select-values).
+ - [空値](field-filters-rules.md#空値をフィルター)のフィルター。
- - Filters by [Rule](field-filters-rules.md#filter-by-rule).
+ - [特定の値を選択する](field-filters-rules.md#値の選択)ためのフィルター。
-Field settings and rules are accessible through the [visualizations editor](../visualization-editor.md), which is displayed automatically when a
-dataset is added to the dashboard canvas.
+ - [ルール](field-filters-rules.md#ルールでフィルタリング)でフィルター。
+
+データセットがダッシュボード キャンバスに追加されると自動的に表示される[表示形式エディター](../visualization-editor.md)を介して、フィールド設定とルールにアクセスできます。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/sort-by-field.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/sort-by-field.md
index cf45f3de..1a6b25db 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/sort-by-field.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/fields/sort-by-field.md
@@ -1,65 +1,55 @@
---
-title: How to Sort by Field in Reveal
-_description: Learn how to change the display of data in a visualization to further precise how it looks.
+title: Reveal のフィールドで並べ替える方法
+_description: 表示形式のデータの表示を変更して外観を変更する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Sort by Field
+# 並べ替えフィールド
-Reveal allows you to change how the data in a visualization is displayed by sorting the data in ascending or descending order. In addition, it is
-also possible to further control how a visualization looks with sorting by selected fields in your original data source.
+Reveal では、データを昇順または降順に並べ替えることで、表示形式のデータの表示方法を変更できます。さらに、元のデータ ソースで選択したフィールドで並べ替えることで、表示形式の外観をさらに制御することもできます。
-## Enabling Sort by Field
+## 並べ替えフィールドを有効にする
-The *Sort by field* option is part of the fields settings, but is hidden by default. To enable it:
+**[並べ替えフィールド]** オプションはフィールド設定の一部ですが、デフォルトでは非表示になっています。有効にする方法:
-1. Select a field under the *Label* placeholder.
-2. In *Field Settings*, choose *Ascending* or *Descending* for *Sorting*.
-3. *Sort by field* shows under the *Sorting* setting. You can choose a field from the dropdown on the right (as shown above).
+1. **[ラベル]** プレースホルダーからフィールドを選択します。
+2. **[フィールド設定]**で、**[並べ替え]** に **[昇順]** または **[降順]** を選択します。
+3. **[並べ替え条件]** は、**[並べ替え]** 設定の下に表示されます。右側のドロップダウンからフィールドを選択できます (上記を参照)。
-For more practical information, take a look at the following examples
-that showcase this functionality:
+より実用的な情報については、この機能を示す次の例をご覧ください。
-- [Enabling Sort by Field](#enabling-sort-by-field)
-- [Ordering Support Cases by Priority](#ordering-support-cases-by-priority)
-- [Ordering String Dates in Chronological Order](#ordering-string-dates-in-chronological-order)
+- [並べ替えフィールドを有効にする](#並べ替えフィールドを有効にする )
+- [サポート ケースを優先順位で順序](#サポート-ケースを優先順位で順序)
+- [文字列日付を時系列で並べ替え](#文字列日付を時系列で順序)
-## Ordering Support Cases by Priority
+## サポート ケースを優先順位で順序
-There are scenarios where you would like to order a field by using business logic instead of ordering it alphabetically.
-For example, the following is a visualization, which displays new support cases an ascending order.
+フィールドをアルファベット順に並べ替えるのではなく、ビジネス ロジックを使用して並べ替えたいシナリオがあります。たとえば、以下は、新しいサポート ケースを昇順で表示する表示形式です。
-The *Priority* field is a text field, so it's ordered A-Z by default. However, if we use business logic, *Priority* values should be ordered as follows: *Low* - *Normal* - *High*. To achieve this, you should have a *Priority Level* column in your data set showing the numeric representation of the priority status (see below).
+
+*Priority* フィールドはテキスト フィールドであるため、デフォルトでは A-Z の順序になっています。ただし、ビジネス ロジックを使用する場合、*Priority*値は次のように並べ替える必要があります: *Low* - *Normal* - *High*。これを実現するには、データセットに優先度ステータスの数値表現を示す *Priority Level* 列が必要です (以下を参照)。
-Organize the information in your chart by priority level without actually
-dragging and dropping *Priority Level* field into the data editor by using the
-*Sort By* field option.
+
+[並べ替え条件] フィールド オプションを使用して、*Priority Level* フィールドをデータ エディタに実際にドラッグアンドドロップせずに、チャート内の情報を優先度レベル別に整理します。
-## Ordering String Dates in Chronological Order
+## 文字列日付を時系列で順序
-Let's take a look at the following visualization, where we have plotted
-the cash and accounts receivable influxes for a company in a [stacked column chart](../tutorials-stacked-charts.md#creating-a-stacked-chart).
+次の表示形式を見てみましょう。ここでは、[積層型柱状チャート](../tutorials-stacked-charts.md#積層型チャートの作成)で企業の現金と売掛金の増加をプロットしています。
-The values have been ordered by **Month Name** (a string field).
-However, the months have been sorted in alphabetical order by default,
-so the resulting visualization is not particularly useful for analysis.
-You can, however, change how the **Month Name** is displayed by changing
-its formatting and choosing to order the information by **Month of
-Year**. You might not necessarily want to display the 1-12 numbers in
-the Y axis (**Month of Year**), but you still want that order to
-prevail. Select the **Month Name** field in the label placeholder of the
-data editor, and select your desired sorting.
+値は、**Month Name** (文字列フィールド) で並べ替えされています。ただし、月はデフォルトでアルファベット順に並べ替えされているため、結果の表示形式は分析には適しません。
+
+ただし、書式を変更し、**Month of Year** の順に情報を並べ替えることで、**Month Name** の表示方法を変更できます。Y 軸 (**Month of Year**) に 1-12 の数値を表示する必要はないかもしれませんが、それでもその順序を優先する必要があります。データ エディターのラベル プレースホルダーで **Month Name** フィールドを選択し、目的の並べ替えを選択します。
-Once done, select **Update Field**. Your information will now be ordered
-in chronological order.
+この後、**[フィールドの更新]** を選択します。情報は時系列順に並べ替えられます。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-connecting.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-connecting.md
index cc0f0621..60ed8b34 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-connecting.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-connecting.md
@@ -1,80 +1,53 @@
---
-title: How to Connect Dashboard Filters to a Visualization
-_description: Learn how bring the data in your visualization to a dashboard filter in Reveal.
+title: ダッシュボード フィルターを表示形式に接続する方法
+_description: 表示形式のデータを Reveal のダッシュボード フィルターに追加する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Connecting Dashboard Filters to a Visualization
+# ダッシュボード フィルターを表示形式に接続
-Binding the data in a visualization to a dashboard filter can be done in
-two ways:
+可視化したデータをダッシュボード フィルターにバインドする 2 つの方法があります。
- - **As part of the Dashboard Filter configuration** (as shown above).
- This allows you to centrally configure binding between a dashboard
- filter and all visualizations in the dashboard.
+ - ダッシュボード フィルター構成の一部として接続 (上記参照)これにより、ダッシュボード フィルターとダッシュボードのすべての表示形式間のバインド構成が可能です。
- - **Through the Visualization Editor** (as shown below) so that you can bind an
- individual visualization, even after the dashboard filter has been
- created.
+ - **表示形式エディター**を使用して (以下を参照)、ダッシュボード フィルターが作成された後でも、個々の表示形式をバインドできます。
-In both cases, binding is defined by adding rules that link a field in
-the dashboard filter dataset with a corresponding field in the
-visualization's dataset ([**field binding**](#field-binding)). You can
-always remove a visualization's binding by selecting **Disconnect** in the
-Visualization Editor or the Dashboard Filter menu.
+いずれの場合もダッシュボード フィルター データセットのフィールドへリンクするルールを追加してバインドが定義されます。 ([**フィールドのバインド**](#field-binding))表示形式エディターまたは [ダッシュボード フィルター] メニューで **[切断]** を選択すると、表示形式のバインドをいつでも削除できます。
-## Field Binding
+## フィールドのバインド
-Field binding allows you to configure a join relationship between the
-dashboard filter dataset schema and the visualization's schema. To do
-this, select the **Dashboard Filter** you want to use and then
-**Connect**.
+フィールドのバインでは、ダッシュボード フィルターのデータセット スキーマ、および表示形式のスキーマ間の結合関係を構成することができます。使用するダッシュボード フィルターを選択して接続します。
-In the dialog above, you will need to configure:
+上記のダイアログで以下を構成する必要があります。
- - **Visualization**: this represents the column in the visualization's
- dataset that will be used as key to join with the dashboard filter
- dataset. For example, *Office*, *EmployeeID*, *ProductID*, etc.
+ - **表示形式**: ダッシュボード フィルターのデータセットと結合するためのキーとして使用される表示形式データセット内の列を表します。たとえば、*Office*、*EmployeeID*、*ProductID* など
- - **Operators**: the join operators to use, which can be one of the
- following:
+ - **演算子**: 結合演算子は、以下のいずれかを使用します。
- - **Is Equal**: requires that both the field value and the
- dashboard filter selection be exactly the same.
+ - **等しい**: フィールド値とダッシュボード フィルター選択の両方が等しい必要があります。
- - **Contains**: meant to be used with string fields, it returns a
- match that is enabled when the field value contains the
- dashboard filter selection. For instance, Visualization=`FRANCE`
- CONTAINS Filter=`FRA`.
+ - **含む**: 文字列フィールドで使用されることを意図し、フィールドの値にダッシュボード フィルター選択が含まれている場合に有効になる一致を返します。たとえば、表示形式 = `FRANCE` **含む** フィルター = `FRA`。
- - **Between**: this is only meant to be used with Date Range
- dashboard filters.
+ - **範囲**: 日付範囲ダッシュボード フィルターでのみ使用します。
- - **Filter**: the specific dashboard filter from the dashboard filters
- list that will be joined.
+ - **フィルター**: 結合されるダッシュボード フィルターの特定のダッシュボード フィルター。
-## Parameters Binding
+## パラメーター バインド
-For data sources with parameters (REST, OData
-and Stored Procedures in MS SQL Server) you
-might need to connect the dashboard filter to a parameter, so when you
-change the filter data for the visualization, it will be refreshed with
-the selected value in the connected parameter.
+パラメーター (REST、OData、および MS SQL Server ストアド プロシージャー) を使用するデータ ソースの場合、ダッシュボード フィルターをパラメーターに接続する必要があります。そのため、可視化のフィルター データを変更すると、接続されたパラメーターで選択した値で更新されます。
-To connect a dashboard filter to a parameter, follow the procedure in
-[Field Binding](#field-binding). You will find your data source
-parameters at the bottom of the *Vizualization*'s drop-down list in the
-*Edit Filter Connection* dialog:
+ダッシュボード フィルターをパラメーターに接続するには、フィールド バインドの手順に従います。データ ソース パラメーターは、[フィルター接続の編集] ダイアログの表示形式 ドロップダウン リストの下部にあります。
:::note
-**Date Filters**: You can bind only dashboard filters to parameters. Date filter binding to parameters is not supported.
+**日付フィルター**: ダッシュボード フィルターのみをパラメーターにバインドできます。パラメーターへの日付フィルターのバインドはサポートされていません。
:::
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-dashboard-properties.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-dashboard-properties.md
index 464e42c4..ceb6e480 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-dashboard-properties.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-dashboard-properties.md
@@ -1,128 +1,98 @@
---
-title: How to Use Dashboard Filters Properties
-_description: Learn how to quickly apply and use Dashboard filters properties to achieve maximum effect for your visualization.
+title: ダッシュボード フィルターのプロパティを使用する方法
+_description: ダッシュボード フィルター プロパティをすばやく適用して使用し、表示形式の効果を最大限に高める方法について説明します。
+_language: ja
---
-# Dashboard Filters and Their Properties
+# ダッシュボード フィルターとそのプロパティ
-## Accessing Dashboard Filter Properties
+## ダッシュボード フィルター プロパティにアクセスする
-In order to add a new dashboard filter:
+新しいダッシュボード フィルターを追加するには:
-1. Go to the *Dashboard editor* and select *Add Filter* ⇒ *Add
- Dashboard Filter*.
+1. ダッシュボード エディターに移動し、[フィルターの追加] ⇒ **[ダッシュボード フィルターの追加]** を選択します。
-2. The *Dashboard Filter* menu will open. By default, the selected data
- source will be the data source used in your first visualization. You
- can configure or change it using the overflow menu next to the data
- source's name.
+2. ダッシュボード フィルター メニューが開きます。デフォルトで、選択されたデータ ソースは、はじめての表示形式で使用されるデータ ソースになります。変更するには、データ ソース名の横にあるオーバーフロー ボタンを選択します。
-3. Choose which dataset to use as a dashboard filter and click/tap on
- *Select Data*.
+3. ダッシュボード フィルターとして使用するデータセットを選択し、**[データの選択]** をクリック/タップします。
-## Filter Settings Overview
+## フィルター設定の概要
-You will be able to change the following settings for the filter:
+フィルターの以下の設定を変更できます:
-- **Title:** The title for the dashboard filter, which will be displayed right under the dashboard title. By default, this is the name of the field that will be used as a filter.
+- **タイトル:** ダッシュボードのタイトルのすぐ下に表示される、ダッシュボード ィルターのタイトル。デフォルトで、これはフィルターとして使用されるフィールド名です。
-- [**Displayed Field/Element:**](#displayed-field) The field in your dataset, which will be used as a dashboard filter.
+- [**表示されるフィールド/要素:**](#表示フィールド) ダッシュボード フィルターとして使用されるデータセット内のフィールド。
-- **Selection:** This setting allows you to configure: [Multiple Selection](#multiple-selection) (more than one value can be selected at a time) and/or [Required Selection](#required-selection) (at least one value must always be selected).
+- **選択:** この設定では、以下を構成できます。[複数選択](#複数選択) (一度に複数の値を選択できます) および/または[必須選択](#必須選択) (少なくとも 1 つの値を常に選択する必要があります)。
-- [**Data Filters:**](#data-filters) This setting allows you to apply any field filters and rules to the data source used for the dashboard filter.
+- [**データ フィルター:**](#データ-フィルター) この設定により、ダッシュボード フィルターに使用されるデータ ソースにフィールド フィルターとルールを適用できます。
-- [**Connected Visualizations:**](filters-connecting.md) Whether your dashboard will be connected to any visualization or not.
+- [**接続された表示形式:**](filters-connecting.md) ダッシュボードを表示形式に接続するかどうか。
-## Displayed Field
+## 表示フィールド
:::note
-For dashboard filters using data from *Microsoft Analysis Services* and *Google Analytics*, this setting is named **Displayed Element**.
+**Microsoft Analysis Services** および **Google アナリティクス**のデータを使用するダッシュボード フィルターの場合、この設定の名前は **[表示する要素]** です。
:::
-The *Displayed Field/Element* setting specifies the dataset field that will be used to display
-the values in the *Dashboard Filters*. Listed values will not be repeated
-even if they appear multiple times in the original dataset.
+**表示するフィールド/要素**設定は、ダッシュボード フィルターの値を表示するために使用されるデータセット フィールドを指定します。リスト値は、元のデータセットで複数回表示された場合も繰り返されません。
-You can change the displayed column in *Edit mode* by selecting the *Edit* button in the overflow menu next to the dashboard filter name.
+ダッシュボード フィルター名の隣りのオーバーフロー メニューで [編集] ボタンをクリックして、編集モードで表示列を変更できます。
-## Multiple Selection
+## 複数選択
-Reveal supports the selection of multiple dashboard filter values
-simultaneously. This is meant to enable side by side comparison between different elements in a collection. For instance, in the *HR Dashboard* dashboard you can compare the hires and absences over time of different
-offices by enabling multiple selection.
+Reveal は、複数のダッシュボード フィルター値の同時選択をサポートしています。これにより、コレクション内で要素を並べて比較できます。たとえば、[HR ダッシュボード] で複数の選択を有効にすることで、さまざまなオフィスの雇用や欠勤を比較することができます。
-In order to **enable "Multiple Selection"**, you must switch the
-dashboard to *Edit* mode ⇒ choose *Edit* from the overflow menu of a
-dashboard filter ⇒ *Selection* ⇒ tick *Multiple Selection* checkbox.
+**[複数選択] を有効する**には、ダッシュボードを編集モードに替える必要があります。⇒ ダッシュボード フィルターのオーバーフロー ニューから **[編集]** を選択 ⇒ **[選択]** ⇒ **[複数選択]** チェックボックスをオンにします。
-## Required Selection
+## 必須選択
-Dashboard filters can be configured to require a selected option or not.
-By default, selections are not required. Making selections optional
-allows the user to uncheck all dashboard filter values, which removes
-the filter from the performed query. The query retrieves all data from
-the data source, and *No Selection* is displayed in the dashboard
-filters row.
+ダッシュボード フィルターで選択オプションを必須または無効にできます。デフォルトでは、選択は不要です。選択オプションで、ユーザーがすべてのダッシュボード フィルター値を解除することができ、実行したクエリからフィルターを削除します。クエリはデータ ソースのすべてのデータを取得し、ダッシュボード フィルター行に「選択なし」と表示されます。
-In order to **enable "Required Selection"**, you must switch the
-dashboard to *Edit* mode ⇒ choose *Edit* from the overflow menu of a
-dashboard filter ⇒ *Selection* ⇒ tick *Required Selection* checkbox.
+**[必須選択] を有効する**には、ダッシュボードを編集モードに替える必要があります。⇒ ダッシュボード フィルターのオーバーフロー ニューから **[編集]** を選択 ⇒ **[選択]** ⇒ **[必須選択]** チェックボックスをオンにします。
-## Data Filters
+## データ フィルター
-You can also apply filters to the fields in the dataset displayed in the
-Dashboard Filter. This allows you to filter out null or empty values on
-a specific field (empty values filter). You can also select specific values, or add
-rules to your field in order to change the
-options depending on the field type. For more information, visit the
-**field filters and rules** section.
+ダッシュボード フィルターに表示されるデータセットのフィールドにフィルターを適用することもできます。これにより、特定のフィールドの null または空の値をフィルター アウトできます(空の値のフィルター)。特定の値を選択するか、フィールド タイプに応じてオプションを変更するためにフィールドにルールを追加することもできます。詳細は、**フィールド フィルターとルール**をご覧ください。
-For example, if you use the *Fullname* field to filter the data in
-your *HR Dashboard*, the *Dashboard filter* will show a list of all
-employees in all offices of the company:
+たとえば、**Fullname** フィールドを使用して **HR ダッシュボード**のデータをフィルタリングする場合、**ダッシュボード フィルター**は会社のすべてのオフィスの従業員リストを表示します。
-If you want your filter list to contain only employees working in a particular office, e.g.
-*London, UK*, apply a data filter as shown below.
+フィルター リストに特定のオフィス (*London, UK* など) で働く従業員のみを含める場合は、以下に示すようにデータ フィルターを適用します。
-### Applying a data filter to your dashboard filter
+### ダッシュボード フィルターにデータ フィルターを適用
-To apply field filters and rules to the data source used as a dashboard
-filter and have the dashboard filter show only the employees in the
-*London, UK* office (as in the example above), follow these steps:
+ダッシュボード フィルターとして使用されるデータ ソースにフィールド フィルターとルールを適用し、ダッシュボード フィルターに (上記の例のように) *London, UK* オフィスの従業員のみを表示するには、次の手順に従います。
-1. Go to *Data Filters* in Dashboard Filter settings.
+1. ダッシュボード フィルター設定の**データ フィルター**に移動します。
-2. Select *Employee name* for the *Displayed Field* property.
+2. **表示フィールド**プロパティで **Employee name** を選択します。
-3. Click/tap on *Select a Field* and choose *Office* from the list.
+3. [フィールドを選択] をクリックまたはタップして、リストから [オフィス] を選択します。
-4. In the following dialog, select the filter type you want to apply
- (choose *Select Values* for the purposes of this example):
+4. 次のダイアログで、適用するフィルター タイプを選択します (この例では、**[値の選択]** を選択します)。
-5. Choose *London, UK* from the list and click/tap on the *Create Filter*
- button.
-## Next Steps
+5. リストから *London, UK* を選択し、[フィルターの作成] ボタンをクリックまたはタップします。
-Now that you have already created your dashboard filter, you will need
-to **connect it to the visualizations** you want to apply filtering to.
-To learn more about this, please read [Connecting Dashboard Filters to a Visualization](filters-connecting.md).
+## 次の手順
+
+ダッシュボード フィルターを作成したので、フィルターを適用する**表示形式に接続する**必要があります。詳細は、[ダッシュボード フィルターを表示形式に接続](filters-connecting.md)をご覧ください。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-dashboard.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-dashboard.md
index b0fb4381..8e887004 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-dashboard.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-dashboard.md
@@ -1,41 +1,33 @@
---
-title: How to Add and Use Dashboard Filters
-_description: Learn how to use Dashboard edit mode to add new dashboard filters in Reveal.
+title: ダッシュボード フィルターを追加して使用する方法
+_description: ダッシュボード編集モードを使用して Reveal に新しいダッシュボード フィルターを追加する方法について説明します。
+_language: ja
---
-# Dashboard Filters
+# ダッシュボード フィルター
-The dashboard filters dataset is defined by entering *Dashboard edit*
-mode. To add a new dataset, just select the *Add Filter* button.
+ダッシュボード フィルター データセットは、**ダッシュボード編集**モードを開始することによって定義されます。新しいデータセットを追加するには、**[フィルターの追加]** のボタン を選択します。
-This will result in the display of a list with the possible dashboard
-filters to be applied. You can choose between:
+これにより、適用される可能性のあるダッシュボード フィルターのリストが表示されます。以下から選択できます:
- - **Adding a Dashboard Filter**. This option will allow you to choose
- information from a data source, after which you can bind your filter
- to each of the visualizations in the dashboard.
+ - **ダッシュボード フィルターの追加**このオプションを使用すると、データ ソースから情報を選択できます。その後、ダッシュボードの各表示形式にフィルターをバインドできます。
- - **Adding a Date Filter**. This option will allow you to choose a
- fixed range or customize it to show only a specific date range.
+ - **日付フィルターの追加**このオプションは、固定範囲の選択や指定した日付範囲のみ表示するようカスタマイズできます。
-To remove a dataset from the dashboard filters list, just select the
-overflow button next to the dashboard filter and select **Delete**.
+ダッシュボード フィルター リストからデータセットを削除するには、ダッシュボード フィルターの横にあるオーバーフロー ボタンを選択し、**[削除]** を選択します。
-## Dashboard Filters and the Visualization Editor
+## ダッシュボード フィルターと表示形式エディター
-Once there is at least one Dashboard Filter or Date filter defined in the Dashboard
-Editor, you will be able to bind the data in that Dashboard Filter or the Date filter to a
-visualization by selecting **Connect** under the filter's name.
+ダッシュボード エディターに 1 つ以上のダッシュボード フィルターまたは日付フィルターが定義されている場合、フィルター名の下部にある **[接続]** をクリックするとダッシュボード フィルターまたは日付フィルターのデータを表示形式にバインドします。
-Alternatively, you can connect the data in the *Date filter* dialog or in the *Dashboard filter* dialog.
+日付フィルター ダイアログまたはダッシュボード フィルター ダイアログでデータを接続することもできます。
-For more information on the binding functionality, please refer to
-[Connecting Dashboard Filters to a Visualization](filters-connecting.md).
+バインド機能の詳細については、[「ダッシュボード フィルターを表示形式に接続」](filters-connecting.md)トピックを参照してください。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-date-range.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-date-range.md
index 1309c3d4..1c649439 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-date-range.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-date-range.md
@@ -1,25 +1,15 @@
-# Date Range Dashboard Filter
+# 日付範囲グローバル フィルター
-Reveal supports enabling a range of dates as dashboard filters to bind
-your data to. This enables time-based analysis scenarios, changing one
-date range and filtering the whole dashboard. In order to enable the
-date range in the dashboard filters section, you will need to select the
-**Add Date Filter** option in the **Add Filter** menu.
+Reveal は、データをダッシュボード フィルターにバインドする際のさまざまな日付範囲の設定をサポートしています。これにより、時間ベースの分析シナリオ、単一日付範囲の変更、ダッシュボード全体のフィルタリングが可能になります。ダッシュボード フィルター セクションで日付範囲を有効にするには、**[フィルターの追加]** メニューで **[日付フィルターを追加]** を選択します。
-Once the date dashboard filter is enabled, it becomes available for use
-in the [visualization binding](filters-connecting.md)
-expressions.
+日付のダッシュボード フィルターを有効にすると、[表示形式バインディング式](filters-connecting.md)で使用できるようになります。
-## Using Custom Date Ranges
+## カスタム日付範囲の使用
-Reveal offers a variety of pre-set date ranges (including Last 30, 7, or
-365 days, among others) but you might want to define your range to see
-data within a specific date range. Selecting the
-**Custom Date Range** in the *Date Filter* dropdown to see a calendar with
-personalized day, month and age options.
+Reveal では、さまざまな事前設定された日付範囲 (特に、過去 30 日、7 日、または 365 日を含む) を提供していますが、特定の日付範囲内のデータを表示するように範囲を定義することもできます。**[日付フィルター]** ドロップダウンで **[カスタム日付範囲]** を選択すると、パーソナライズされた日、月、および時代のオプションを含むカレンダーが表示されます。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-overview.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-overview.md
index 275a3364..0fd5eb05 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-overview.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-overview.md
@@ -1,43 +1,33 @@
---
-title: Filters in Reveal – All You Need to Know
-_description: Learn all about dashboard filters, add datasets and make each visualization unique in Reveal.
+title: Reveal のフィルター – 必要な情報
+_description: ダッシュボード フィルターのすべてを学び、データセットを追加して、各表示形式を Reveal で一意にします。
+_language: ja
---
-# Filters
+# フィルター
-Dashboard filters allow you to slice the contents of visualizations in a
-dashboard all at once. When you add datasets to the dashboard filters
-collection, they will remain in context for all dashboard visualization
-to be bound to. Dynamic filtering applies to all connected
-visualizations, as the filter selection changes.
+ダッシュボード フィルターを使用すると、ダッシュボードの全ての表示形式のコンテンツを一度にフィルター適用できます。データセットをダッシュボード フィルター コレクションに追加すると、すべてのダッシュボード表示形式にバインドされるフィルター設定が維持されます。動的なフィルターは、フィルターの選択が変更されると、接続されているすべての表示形式に適用されます。
-For instance, a dataset with the list of locations around the world can
-be added to enable binding all visualizations of a dashboard. In this
-scenario, the contents of each visualization can be filtered by location
-by the user browsing the information in that dashboard.
+たとえば、世界中の場所のリストを含むデータセットを追加して、ダッシュボードのすべての表示形式をバインドできます。このシナリオでは、各ダッシュボードの情報を参照するユーザーが場所ごとに各表示形式のコンテンツをフィルタリングできます。
-Reveal also supports activating a Date Range as a Dashboard Filter,
-which enables the filtering of all visualizations by a specific period
-of time.
+Reveal は、日付範囲をダッシュボード フィルターとして有効にすることもサポートします。これにより、特定の期間ですべての表示形式をフィルタリングできます。
-The following sections will cover:
+このセクションは以下のトピックを説明します:
- - [Dashboard Filters](filters-dashboard.md) in both the *Dashboard* and
- the *Visualization editor*
+ - **ダッシュボード**と**表示形式エディター**の両方の[ダッシュボード フィルター](filters-dashboard.md)
- - [Dashboard Filter configurable properties](filters-dashboard-properties.md), including:
+ - [ダッシュボード フィルターの構成可能なプロパティ](filters-dashboard-properties.md):
- - [Displayed Field](filters-dashboard-properties.md#displayed-field)
+ - [表示フィールド](filters-dashboard-properties.md#di表示フィールド)
- - [Multiple Selection](filters-dashboard-properties.md#multiple-selection)
+ - [複数選択](filters-dashboard-properties.md#複数選択)
- - [Required Selection](filters-dashboard-properties.md#required-selection)
+ - [必須選択](filters-dashboard-properties.md#必須選択)
- - [Data Filters](filters-dashboard-properties.md#data-filters)
+ - [データ フィルター](filters-dashboard-properties.md#データ-フィルター)
- - [Dashboard Filters and their connections to visualizations](filters-connecting.md), also
- referred to as visualization binding
+ - [ダッシュボード フィルターと表示形式への接続](filters-connecting.md) (表示形式バインディングとも呼ばれます)
- - [Visualization Quick Filters](filters-visualization.md)
+ - [表示形式のクイック フィルター](filters-visualization.md)
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-visualization.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-visualization.md
index 04e19ead..194a58be 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-visualization.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/filters-visualization.md
@@ -1,52 +1,36 @@
---
-title: How to Apply Visualization Quick Filters
-_description: Learn how to apply quick visualization filters to dynamically filter your visualization content.
+title: 表示形式のクイック フィルターを適用する方法
+_description: 表示形式のクイック フィルターを適用して表示形式コンテンツを動的にフィルターする方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Visualization Quick Filters
+# 表示形式のクイック フィルター
-At a visualization level, you can also apply "quick" filters, which
-allow you to dynamically filter the visualization contents as the quick
-filter selection changes. These become part of the dashboard definition
-and can't be modified by consumers of the dashboard.
+表示形式レベルでは、「クイック」フィルターを適用することもできます。これにより、クイック フィルターの選択が変更されたときに表示形式コンテンツを動的にフィルターできます。これらは、ダッシュボード定義の一部となり、ダッシュボードのユーザーが変更することはできません。
-In order to define a quick filter, select the **Add a Visualization Filter** button on top of your visualization in the Visualization
-Editor:
+クイック フィルターを定義するには、表示形式エディターで表示形式の上にある **[表示形式フィルターの追加]** ボタンを選択します。
-The filter options displayed in the Visualization Filters area depend on
-the data type of the field. There are three different filter dialogs:
-text, numeric and date fields. Once created, the quick filter will be
-displayed on top of your visualization in the Visualization Editor.
+フィルター オプションは、フィールドのデータ タイプに応じて表示形式フィルター エリアで表示されます。テキスト、数値、日付の 3 つのフィルター ダイアログがあります。作成されたクイック フィルターは、表示形式エディターの表示形式の上に表示されます。
-When the visualization is maximized in Dashboard View mode, you will see
-it under the visualization's title.
+ダッシュボード ビュー モードで表示形式を最大化すると、表示形式のタイトルの下に表示されます。
-As with [Dashboard Filters](filters-dashboard.md), this enables a dynamic
-filtering of the visualization contents as the quick filter selection
-changes.
+[ダッシュボード フィルター](filters-dashboard.md)同様に、簡易フィルター セクションが変更されると表示形式コンテンツの動的なフィルターが有効になります。
-## Cascading Filters
+## フィルターのカスケード
-The list of possible values displayed to select from in Quick Filters
-will be filtered based on previous Quick Filter selections. Fields on
-the left take precedence and determine the list of possible values on
-filters to the right.
+クイック フィルターで表示される選択可能な値のリストは、以前のクイック フィルター選択に基づいてフィルターされます。左側のフィールドが優先され、右側のフィルターに表示される選択可能な値のリストを決定します。
-For instance, in the example below, the *Office* filter was created
-first, and the *Fullname* filter was created after that one. After
-selecting all Office, the *County*
-list was the following:
+たとえば、以下の例では、*Office* フィルターが最初に作成され、*Fullname* フィルターがその後に作成されました。すべての Office を選択すると、*County* のリストは次のようになります。
-However, if you select Office at **Cranbury, New Jersey, USA** and **Montevideo, Uruguay** instead, the list of
-*County* will be a different one.
+ただし、**Cranbury, New Jersey, USA** と **Montevideo, Uruguay** のオフィスを選択した場合は、*County* のリストは異なります。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/index.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/index.md
index 3f050707..90747ad5 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/index.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/index.md
@@ -3,26 +3,26 @@ displayed_sidebar: userSideBar
hide_table_of_contents: true
---
-# Welcome to the Reveal User Documentation!
+# Reveal ユーザー ドキュメントへようこそ!
-Explore the comprehensive user guide for Reveal, a modern business intelligence (BI) solution that empowers users to create, analyze, and share interactive data visualizations with ease. Whether you're getting started with building your first dashboard, customizing complex visualizations, or applying advanced data filters, this guide will help you make the most of Reveal's capabilities.
+Reveal は、インタラクティブな表示形式を簡単に作成、分析、共有できるモダンなビジネス インテリジェンス (BI) ソリューションです。この包括的なユーザーガイドでは、最初のダッシュボードの作成から複雑な表示形式のカスタマイズ、高度なデータ フィルターの適用に至るまで、Reveal の機能を最大限に活用するための情報を提供します。
-## What You Will Find in This Documentation
+## このドキュメントの内容
-### [Dashboards](dashboard-export.md)
-Gain insights into creating and managing your dashboards. Learn how to link dashboards, export them to various formats (PDF, Excel, Image, PowerPoint), and maximize their potential for your business needs.
+### [ダッシュボード](dashboard-export.md)
+ダッシュボードの作成と管理に関する洞察を得ます。ダッシュボードをリンクする方法や、PDF、Excel、画像、PowerPoint などの形式でエクスポートする方法を理解し、ビジネスニーズに合わせてその可能性を最大限に引き出しましょう。
-### [Visualizations](visualizations-overview.md)
-Dive into the world of data visualizations. From understanding the visualization editor to exploring specific chart types like choropleth maps, combo charts, and scatter maps, Reveal offers versatile options to represent your data.
+### [表示形式](visualizations-overview.md)
+データ表示形式の世界に飛び込んでみましょう。表示形式エディターの理解から、階級区分図、複合チャート、散布マップなどの特定のチャート タイプの探索まで、Reveal はデータを表現するための多彩なオプションを提供します。
-### [Fields and Data Manipulation](fields/overview.md)
-Learn how to work with field settings, create ad-hoc hierarchies, apply conditional formatting, and manage field filters and rules. Get detailed information on calculated fields for more advanced data handling.
+### [フィールドとデータ操作](fields/overview.md)
+フィールド設定の操作方法、アドホック階層の作成、条件付き書式の適用、フィールド フィルターやルールの管理方法について説明します。高度なデータ処理のための計算フィールドについての詳細情報も得られます。
-### [Filters](filters-overview.md)
-Understand how to apply and customize filters to refine your data. This includes connecting filters across dashboards, managing filter properties, and using specialized filters like date range and visualization filters.
+### [フィルター](filters-overview.md)
+フィルターを適用およびカスタマイズしてデータを絞り込む方法を理解します。ダッシュボード間でのフィルター接続、フィルターのプロパティ管理、日付範囲フィルターや表示形式フィルターなどの特殊なフィルターの使用方法が含まれます。
-### [Tutorials](tutorials-overview.md)
-Step-by-step tutorials to help you create and master specific chart types and advanced features. Whether you're building candlestick charts, KPI gauges, or sparkline charts, these guides provide practical instructions.
+### [チュートリアル](tutorials-overview.md)
+特定のチャート タイプと高度な機能を作成し、習得するためのステップバイステップのチュートリアルです。ローソク足チャート、KPI ゲージ、スパークライン チャートを作成する方法など、実用的な手順を提供します。
-Reveal is here to transform your data into actionable insights. Use this documentation as your roadmap to master data visualization and business intelligence with Reveal.
+Reveal は、データを実用的な洞察に変えるお手伝いをします。このドキュメントを活用して、Reveal を使ったデータ表示形式とビジネス インテリジェンスをマスターしましょう。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/reusing-visualizations.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/reusing-visualizations.md
index 01e7f93c..61b77180 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/reusing-visualizations.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/reusing-visualizations.md
@@ -1,38 +1,29 @@
---
-title: How to Reuse Visualizations in Reveal
-_description: See how easy and quick you can reuse visualization and speed up dashboard creation.
+title: Reveal で表示形式を再利用する方法
+_description: 表示形式を再利用し、ダッシュボードの作成を高速化できます。
+_language: ja
---
-# Reusing Visualizations
+# 表示形式の再利用
-Speed up the creation of dashboards by reusing visualizations. To do that, you just
-need to *copy & paste* any visualization you want.
+表示形式を再利用してダッシュボードの作成をスピード アップできます。それを行うには、必要な表示形式を**コピーし貼り付ける**だけです。
-## Duplicating Visualizations
+## 表示形式の複製
-Create an exact copy of the original visualization within one dashboard.
-Sometimes, you need to duplicate an already customized visualization and
-then tweak the duplicate's data set. For example, the charts below show
-*Hires Over Time* for all offices and a specific one separately.
+ダッシュボード内で元の表示形式と同じものを作成します。既にカスタマイズした表示形式を複製して、複製したデータ セットを調整します。たとえば、以下のチャートはすべてのオフィスの**雇用**を示し、特定のものを別に表示します。
-## Copying and Pasting a Visualization
+## 表示形式のコピーと貼り付け
-You can copy & paste any visualization within a dashboard or even across
-dashboards. Note that you can create new dashboards by mashing up
-visualizations from other dashboards.
+ダッシュボード内、またはダッシュボード間の任意の表示形式をコピーし貼り付けることができます。注: 他のダッシュボードの表示形式を使用して新しいダッシュボードを作成できます。
-## What to Consider
+## 考慮点
-Your new visualization will have **the same title** as the original
-visualization.
+新しい表示形式は元の表示形式と**同じ名前**になります。
-You can select *Rename* from the overflow menu of a visualization in Dashboard Edit mode. You can also change the title in the [Visualization Editor](visualization-editor.md) using the
-*pencil icon*.
+ダッシュボード編集モードの表示形式のオーバーフロー メニューから **[名前の変更]** を選択できます。鉛筆アイコンを使用して、[表示形式エディター](visualization-editor.md)でタイトルを変更することもできます。
-Also, if your original visualization had any **data in the Data Editor**,
-the new visualization will also have it. You will need to remove the
-fields from the Data Editor, if necessary.
+元の表示形式に**データ エディターのデータ**がある場合、新しい表示形式にもこのデータが使用されます。必要に応じて、データ エディターからフィールドを削除します。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/statistical-functions.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/statistical-functions.md
index c1bdb36f..bc9781b8 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/statistical-functions.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/statistical-functions.md
@@ -1,151 +1,101 @@
---
-title: How to Use Statistical Functions
-_description: Learn how to use the Statistical function to receive more insights from your visualizations.
+title: 統計関数を使用する方法
+_description: 統計関数を使用して表示形式からより多くの洞察を得る方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Statistical Functions in Reveal
+# Reveal の統計関数
-Reveal's Statistical functions allow you to receive more insight from
-your visualizations. They provide you with three types of advanced
-predictive analysis. You can use the [*Time series forecast*](#time-series-forecast), [*Linear regression*](#linear-regression) and [*Detect outliers*](#detect-outliers)
-to make predictions, recognize and evaluate trends, or discover outliers
-in your data series.
+Reveal の統計関数を使用すると、表示形式からより多くの気付きを得ることができます。3 種類の高度な予測分析を提供します。[**時系列予測**](#時系列予測)、[**線形回帰**](#線形回帰)、および[**外れ値の検出**](#外れ値の検出)を使用して、データ シリーズで予測を行い、傾向を認識して評価し、外れ値を検出できます。
-## Accessing Statistical Functions
+## 統計関数へのアクセス
-To apply one of the three *statistical functions* to your visualization
-you need to:
+3 つの**統計関数**の 1 つを表示形式に適用するには、以下を行う必要があります。
-1. Open your dashboard in *Dashboard view mode*.
+1. **ダッシュボードのビュー モード**でダッシュボードを開きます。
-2. **Maximize** a visualization (by clicking the *arrow* icon in its
- top right corner).
+2. 表示形式を**最大化します** (右上隅の**矢印**アイコンをクリックします)。
-3. Click/tap the icon, which appears in the top right section of the
- screen (see below).
+3. 画面の右上に表示されるアイコンをクリックまたはタップします (以下を参照)。
:::note
-**Enabling/Disabling Functions**: You can have only one of the three functions enabled for a visualization at the same time. Click the enabled function again to turn it off or select another function from the list to switch to.
+**関数の有効/無効**: 表示形式に 3 つの関数のうち有効にできるのは 1 つのみです。有効な関数を再度クリックして無効にするか、あるいはリストから別の関数を選択して切り替えます。
:::
-## Statistical Functions Types
-The table below explains what every function is used for, the algorithm
-the function uses, and for which visualizations the function can be
-enabled.
+## 統計関数タイプ
-| **Function** | **Algorithm** | **What is it used for?** | **Which visualizations support it?** |
+以下の表は、すべての関数の用途、関数が使用するアルゴリズム、および関数を有効にできる表示形式について説明します。
+
+| **関数** | **アルゴリズム** | **使用方法** | **それをサポートする表示形式 it?** |
| ----------------------- | ------------------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| Time series forecasting | Exponential smoothing | To make a forecast of the data, for a given data series. Users can select a time range in the future. | Category charts: Area, Bar, Column, Line, Spline, Spline Area, Step Area, Step Line |
-| Linear regression | Linear regression | To evaluate a trend by finding the linear relationship between two variables. The algorithm calculates a line, close to most of the points in the chart to show the on-going trend. | Category charts: Area, Bar, Column, Line, Spline, Spline Area, Step Area, Step Line |
-| Detect outliers | Interquartile range rule | To detect data that stands out from the rest because of random factors. | Category charts: Area, Column, Line, Spline, Spline Area, Step Area, Step Line; Scatter chart |
+| 時系列予測 | 指数平滑法 | 特定のデータ系列について、データの予測を行うこと。ーザーは将来の時間範囲を選択できます。 | カテゴリ チャート: エリア、棒、柱状、折れ線、スプライン、スプライン エリア、ステップ エリア、ステップ折れ線 |
+| 線形回帰 | 線形回帰 | 2 つの変数間の線形関係を見つけることによって傾向を評価すること。アルゴリズムは、チャートのほとんどのポイントに近い線を計算して、進行中の傾向を示します。 | カテゴリ チャート: エリア、棒、柱状、折れ線、スプライン、スプライン エリア、ステップ エリア、ステップ折れ線 |
+| 外れ値の検出 | 四分位範囲ルール | ランダム要因のために他のデータから際立っているデータを検出するため。 | カテゴリ チャート: エリア、柱状、折れ線、スプライン、スプライン エリア、ステップ エリア、ステップ折れ線; 散布図 |
-### Time series forecast
+### 時系列予測
-The *Time series forecast* function is used to provide prediction of the
-data for a given data series. In the example below, the function is used
-to provide a forecast of the sales of two products for the next 12
-months.
+**時系列予測**関数は、特定のデータ シリーズのデータを予測するために使用します。以下の例では、関数が次の 12 か月間の 2 つの製品の売上予測を提供するために使用されています。
-To achieve the forecast shown above, perform the following steps:
+上記の予測を実現するには、以下の手順を実行します。
-1. Select *Time series forecast* from the *Statistical Functions* menu.
+1. **[統計関数]** メニューから **[時系列予測]** を選択します。
-2. The following settings dialog opens:
+2. 以下の設定ダイアログが開きます。
- Here you need to configure *Season length* and *Periods to
- Forecast*.
+ ここで、**季節の長さ**と**期間予測**を構成する必要があります。
- * ***Season Length*** - select **the number of days, months or
- years** in a season for your visualization. The time unit for
- the season length is determined based on whether your *Date*
- field is measured in days, month or years.
+ * **季節の長さ** - 表示形式のために季節の**日数、月数、年数**を選択します。季節の長さの時間単位は、**[日付]** フィールドが日、月、または年のいずれで測定されるかに基づいて決定されます。
- In time series data, **a season is a specific regular interval at which variations occur**. The Exponential smoothing algorithm
- in Reveal computes an evolving trend and uses a seasonal
- adjustment to equate it.
+ 時系列データでは、**季節が変動が発生する特定の定期的な間隔です**。Reveal の指数平滑法アルゴリズムは、進化トレンドを計算し、季節調整を使用してそれを等しくします。
- For example, the sales of ski accessories varies within a year -
- they may reach their peak in November and December and decrease
- significantly in April. This tendency will repeat the next year.
- That means the season length for this example is 12 months.
+ たとえば、スキー用品の販売は 1 年以内に変動します - 11 月と 12 月にピークに達し、4月に大幅に減少する場合があります。この傾向は来年も繰り返されます。つまり、この例の季節の長さは 12 か月です。
- * **Periods to Forecast** - select **the number of days, months or years**, for which you want your data predicted. The time unit for the periods is determined based on whether your *Date* field is measured in days, month or years.
+ * **予測期間** - データを予測する**日、月、または年**を選択します。期間の長さの時間単位は、[日付] フィールドが日、月、または年のいずれで測定されるかに基づいて決定されます。
:::note
-**Minimum data available for the Time series function**: Your visualization must contain a minimum of two seasons of data, otherwise you won't be able to use the Time series function. This means that if your season length is 12 months, you should have data for at least 24 months, if it is 6 months - data for at least 12, etc.
+**時系列関数で使用可能な最小データ**: 表示形式には 2 つの季節以上のデータが含まれている必要があります。含まれていない場合、時系列関数を使用できません。つまり、季節の期間が 12 か月の場合は少なくとも 24 か月、6 か月の場合は 12 か月以上のデータが必要です。
:::
-The forecast is visualized by a line and a shaded area around it. The
-line displays the prediction and the **shaded area** shows the range in
-which the future dataset is expected to fall in.
+予測は線とその周りの網掛け領域で可視化されます。線は予測を表示し、**網掛け領域**は将来のデータセットが入ると予想される範囲を示します。
-If you check the **visualization's underlying data** after the
-application of the Time series function, you will notice the forecasted
-values are highlighted in yellow (see below).
+時系列関数を適用した後に**表示形式の基になるデータ**を確認すると、予測値が黄色で強調表示されます (以下を参照)。
:::note
-**The Time series function is available only for charts over time**: If your visualization does not contain a *Date* field, you will receive an error when you try using the Time series function.
+**時系列関数は時系列のチャートでのみ使用できます。**: 表示形式に日付フィールドが含まれていない場合、時系列関数を使用しようとするとエラーが表示されます。
:::
-### Linear regression
+### 線形回帰
-The Linear regression is a statistical model, attempting to show the
-relationship between two variables with a linear equation. The
-regression analysis results in graphing a line over your visualization,
-which **aims to evaluate an on-going tendency**. The line is calculated
-to go close to most of the points in the dataset, fitting the overall
-shape of the data.
+線形回帰は、2 つの変数間の関係を線形方程式で示すための統計モデルです。回帰分析の結果、表示形式の上に折れ線グラフが作成され、**進行中の傾向を評価します**。線はデータセット内のほとんどのポイントに近づくように計算され、データの全体形状に適合します。
-The *Linear regression* function also allows you to include a **linear
-forecast of the data for a selected period of time**. After selecting
-the *Linear regression* function from the *Statistical functions* menu,
-you will see the following dialog:
+**線形回帰**関数では、**選択した期間のデータの線形予測**を含めることもできます。**[統計関数]** メニューから **[線形回帰]** 関数を選択すると、以下のダイアログが表示されます。
-For *Periods to forecast* select **the number of days, months or
-years**, for which you want your data predicted. The time unit for the
-periods is determined based on whether your *Date* field is measured in
-days, month or years.
+**予測期間**には、データを予測する**日、月、または年**を選択します。期間の長さの時間単位は、**日付**フィールドが日、月、または年のいずれで測定されるかに基づいて決定されます。
-Below you can see the *Linear regression* function applied to a
-visualization, where the line is extended for 6 months to show a
-prediction based on the observed tendency:
+以下は、**線形回帰**関数を表示形式に適用します。この場合、観測された傾向に基づいた予測を示すために線が 6 か月間延長されます。
-The line rendered across the visualization above shows the extent to
-which changes in the sales (variable placed on the y-axis), can be
-attributed to time (or other variable, placed on the x-axis). The linear
-relationship between sales and time data determines the line, which
-makes the tendency of sales slowly going down more visible.
+上記の表示形式で描画される線は、売上 (Y 軸に配置された変数) の変化が時間 (または X 軸に配置された他の変数) に起因する範囲を示します。売上データと時間データの間の線形関係が折れ線を決定します。これにより、売上が徐々に低下する傾向がより明確になります。
-If you check the **visualization's underlying data** after the
-application of the Linear regression, you will notice the forecasted
-values are highlighted in yellow (as shown in the last screenshot of the
-[Time series forecast](#time-series-forecast)).
+線形回帰を適用した後に**表示形式の基本データ**を確認すると、[時系列予測](#時系列予測)の最後のスクリーンショットに示すように、予測値が黄色で強調表示されます。
-### Detect outliers
+### 外れ値の検出
-Outliers are extreme values that deviate from other observations on
-data. The *Detect outliers* function shows points that deviate
-considerably from the average values of the rest of the points in the
-data series.
+外れ値は、データの他の観測値から逸脱する極値です。**外れ値の検出**関数は、データ シリーズの残りのポイントの平均値から大幅に逸脱されたポイントを表示します。
-In the example above, the detected data points lay far from the rest of
-the distribution and show a sudden rise in sales in a particular moment,
-which diverges significantly from the overall pattern of sales.
+上記の例では、検出されたデータ ポイントは分配の残りの部分から離れて位置し、特定の瞬間に売上の急上昇を示します。これは、売上の全体的なパターンとは大幅に異なります。
-If you check the **visualization's underlying data** after the
-application of the Detect outliers function, you will notice the data
-detected as outlier is highlighted in yellow.
+外れ値の検出関数を適用した後に**表示形式の基になるデータ**を確認すると、外れ値として検出されたデータが黄色で強調表示されます。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-candlestick.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-candlestick.md
index 20e1bbba..b72399f1 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-candlestick.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-candlestick.md
@@ -1,103 +1,87 @@
---
-title: How to Create Candlestick Visualizations in Reveal
-_description: Get familiar the specifics of creating a Candlestick chart visualization for your data.
+title: Reveal でローソク足の表示形式を作成する方法
+_description: データのローソク足チャートの表示形式を作成する方法を説明します。
+_language: ja
---
-## Creating Candlestick Visualizations
+## ローソク足表示形式を作成
-In this tutorial, you will learn how to create a *Candlestick chart* visualization using a sample spreadsheet.
+このチュートリアルは、サンプル スプレッドシートを使用して**ローソク足**の表示形式を作成する方法を説明します。
-## Key Concepts
+## 重要なコンセプト
-Like [OHLC](tutorials-ohlc.md) Charts, Candlestick charts are meant to
-show the opening, high, low and closing prices for any financial data.
-They are particularly useful for financial scenarios and stock movement
-analysis. This chart displays numerical values in vertical axes, with
-the two horizontal lines in each vertical axis representing the *Open*
-and *Close* values.
+[OHLC](tutorials-ohlc.md) チャートとローソク足チャートは各財務データの始値、高値、安値、終値を表します。財務シナリオと株の変動の分析のために役立ちます。このチャートは各垂直軸に**始値**および**終値**を表す 2 つの水平線で数値を垂直軸に表します。
-Candlestick charts, therefore, require:
+そのため、ローソク足チャートには以下の項目が必要になります。
- - **One field to be dropped into the *Label*** placeholder of the data
- editor, generally related to dates.
+ - **通常日付に関連する日付エディターの **[ラベル]** プレースホルダーにドロップする 1 つのフィールド。
- - **Four different fields** in the *Open*, *High*, *Low* and *Close*
- categories of the data editor.
+ - *Open*、*High*、*Low* および *Close* の **4 つの異なるフィールド** データ エディターのカテゴリ。
-There are also different options to add further information to your
-chart:
+チャートに追加情報を表示するためのオプションが複数あります。
- - **Axis Configuration**: the axis configuration lets you configure
- the minimum and maximum values for your charts. The minimum value is
- set to 0 by default and the maximum calculated automatically
- depending on your values.
+ - **軸の構成**: 軸の構成でチャートの最大値と最小値を構成できます。デフォルトで最小値は 0 に設定され、最大値は使用されるデータによって設定されます。
- - **Logarithmic Axis Configuration**: if you check the "Logarithmic"
- checkbox, the scale for your values will be calculated with a
- non-linear scale which takes magnitude into account instead of the
- usual linear scale.
+ - **対数軸構成**: [対数] ボックスをチェックする場合、値のスケールは通常のリニア スケールを使用する代わりに大きさを使用するリニア スケール以外で計算されます。
-## Sample Data Source
+## サンプル データ ソース
-For this tutorial, you will use the *OHLC and Candlestick* sheet in the Reveal Visualization Tutorials .
+このチュートリアルでは、Reveal Visualization Tutorials の「OHLC and Candlestick」シートを使用します。
-## Creating a Candlestick Chart
+## ローソク足チャートを作成する方法
-1. Choose **Edit** in overflow menu.
+1. オーバーフロー メニューで **[編集]** を選択します。
-2. Select the **+ Visualization** button in the top right-hand corner.
+2. 右上隅にある **[+ 表示形式]** ボタンを選択します。
-3. Select your data source from the list of data sources.
+3. データ ソースのリストからデータ ソースを選択します。
-4. Choose the **OHLC and Candlestick** sheet.
-
+4. **OHLC and Candlestick** シートを選択します。
+
-
-5. Open the *Visualization Picker* and select the **Candlestick** visualization. By default, the visualization type will be set to *Column*.
- 
-6. Drag and drop the *Date* field into *Label* and the *Open*, *High*, *Low* and *Close* fields in their corresponding placeholder.
- 
+5. **表示形式ピッカー**を開き、**ローソク足**の表示形式を選択します。デフォルトで、表示形式のタイプは**柱状**に設定されています。
+
+ 
+
+6. *Date* フィールドを **[ラベル]** にドラッグアンドドロップし、*Open*、*High*、*Low* および *Close* フィールドを対応するプレースホルダーにドラッグアンドドロップします。
+
+ 
-## Changing your Axis Configuration
+## 軸の構成の変更
-Like [gauge bounds](tutorials-gauge.md#adding-bounds-to-your-gauge), chart axis
-configuration allows you to set the lowest and highest values in your
-chart. You can use this feature to include or exclude specific data.
+[ゲージの範囲](tutorials-gauge.md#ゲージの化でしきい値を追加する方法)と同様に、チャート軸構成でチャート (範囲) の最小値と最大値を設定できます。この機能を使用して、特定のデータ含有や除外ができます。
-In order to access the axis configuration menu:
+以下は軸構成のメニューへアクセスするための手順です。
| | | |
| ------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------- |
-| 1\. **Access the Settings Menu** | ![Navigating to Settings]({require("./images/tutorials-settings.png").default})
| Go to the **Settings** section in the Visualization Editor. |
-| 2\. **Navigate to the Axis Bounds section** | ![Navigating to Axis Bounds]({require("./images/axis-bounds-candlestick.png").default})
| The settings you will change will be the **Axis Bounds**. |
+| 1\. **設定メニューにアクセスする** | | 表示形式エディターの **[設定]** セクションに移動します。 |
+| 2\. **軸範囲セクションに移動する** | | 変更する設定は **[軸範囲]** です。 |
-Depending on whether you want to set the minimum or maximum value (or
-both), you will need to access one of the following options:
+最大値または最小値 (または両方) のどれを設定するかに基づいて、以下のオプションの 1 つへアクセスする必要があります。
-### Changing the Minimum Bound
+### 最小境界値を変更します。
-The default value is set to *Auto*. In order to set a different bound, enter the value you want the chart to start with.
+デフォルト値は「自動」に設定されています。境界値を変更する場合は、チャートの開始値を入力してください。
-### Changing the Maximum Bound
+### 最大境界値を変更します。
-For Maximum bounds, the default will be set to *Automatic* so that
-Reveal uses your original data. In order to set a different one, enter
-the value you want for the chart's top limit.
+最大境界値の場合、Reveal が元のデータを使用するためにデフォルトの値は **[自動]** に設定されます。別の値を設定するには、チャートの上限値を入力します。
-## Setting your Axis Configuration as Logarithmic
+## 軸を対数軸として設定
| | | |
| -------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------- |
-| 1\. **Access the Settings Menu** | | Go to the **Settings** section of the Visualization Editor. |
-| 2\. **Change the Axis to Logarithmic** | ![Accessing Axis configuration]({require("./images/axis-logarithmic-candlestick.png").default})
| Open the **Axis** dropdown and select **Logarithmic**. |
+| 1\. **設定メニューにアクセスする** | | 表示形式エディターの **[設定]** セクションに移動します。 |
+| 2\. **軸を対数に変更する** | | **[軸]** ドロップダウンを開き、**[対数]** を選択します。 |
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-gauge.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-gauge.md
index 8e6a17d2..cbba21bc 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-gauge.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-gauge.md
@@ -1,169 +1,157 @@
---
-title: How to Create Gauge Visualizations in Reveal
-_description: A quick tutorial on creating all types of Gauge visualizations using a sample spreadsheet.
+title: Reveal でゲージで表示形式を作成する方法
+_description: ンプルス プレッドシートを使用してゲージ チャートの表示形式を作成する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Creating Gauge Visualizations
+# ゲージで表示形式を作成する方法
-In this tutorial, you will learn how to create *Gauge* visualizations
-using a sample spreadsheet.
+このチュートリアルは、サンプル スプレッドシートを使用して**ゲージ**の表示形式を作成する方法を説明します。
-## Key Concepts
+## 重要なコンセプト
-There are two different layouts to choose from when using gauge charts:
+ゲージ チャートは、2 つのレイアウトから選択できます。
- - **Bounds Configuration**. The bounds configuration for gauges covers
- the lowest and highest possible values in your gauges. It is usually
- set to the lowest value in your data source by default, but you can
- change it to exclude specific data.
+ - **しきい値の構成**。ゲージのしきい値の構成ではゲージの最大値と最小値を設定できます。デフォルトで最小値に設定されますが、特定のデータを除外するために変更できます。
- - **Bands Configuration**. The bands configuration allows you to
- establish three different ranges for your information (Higher than,
- between, and Less than). You can override the default values with
- ranges tailored to your data source.
+ - **バンド構成**。バンドの構成は 3 つの範囲を設定できます (より大きい、中間、より小さい) です。データ ソースに基づく範囲でデフォルトの値を上書きします。
-## Sample Data Source
+## サンプル データ ソース
-For this tutorial, you will use the *Gauge Views* sheet in the Reveal Visualization Tutorials.
+このチュートリアルでは、Reveal Visualization Tutorials の「Gauge Views」シートを使用します。
-## Creating a Linear Gauge
+## リニア ゲージを作成する方法
-1. Choose **Edit** in overflow menu.
+1. オーバーフロー メニューで **[編集]** を選択します。
-2. Select the **+ Visualization** button in the top right-hand corner.
+2. 右上隅にある **[+ 表示形式]** ボタンを選択します。
-3. Select your data source from the list of data sources.
+3. データ ソースのリストからデータ ソースを選択します。
-4. Choose the **Gauge Views** sheet.
+4. **Gauge Views** シートを選択します。
-5. Open the *Visualization Picker* and select the **Linear** visualization. By default, the visualization type will be set to *Column*.
+5. **表示形式ピッカー**を開き、**リニア**表示形式を選択します。デフォルトで、表示形式のタイプは**柱状**に設定されています。
-6. This linear gauge, for example, will display *Life expectancy* per *Country*. Drag and drop the *Country Name* field to **Label** and one of the *Year* fields into **Value**.
+6. たとえば、このリニア ゲージは国別で平均寿命を表します。*Country Name* フィールドを **[ラベル]** へ、年フィールドの 1 つを **[値]** へドラッグアンドドロップします。
-## Creating a Circular Gauge
+## 円形ゲージを作成する方法
-1. Choose **Edit** in overflow menu.
+1. オーバーフロー メニューで **[編集]** を選択します。
-2. Select the **+ Visualization** button in the top right-hand corner.
+2. 右上隅にある **[+ 表示形式]** ボタンを選択します。
-3. Select your data source from the list of data sources.
+3. データ ソースのリストからデータ ソースを選択します。
-4. Choose the **Gauge Views** sheet.
+4. **Gauge Views** シートを選択します。
-5. Open the *Visualization Picker* and select the **Circular** visualization. By default, the visualization type will be set to *Column*.
+5. **表示形式ピッカー**を開き、**円型**表示形式を選択します。デフォルトで、表示形式のタイプは**柱状**に設定されています。
-6. This linear gauge, for example, will display *Life expectancy* per *Country*. Drag and drop the *Country Name* field to **Label** and one of the *Year* fields into **Value**.
+6. たとえば、このリニア ゲージは国別で平均寿命を表します。*Country Name* フィールドを **[ラベル]** へ、年フィールドの 1 つを **[値]** へドラッグアンドドロップします。
-Circular Gauges are particularly useful to show average values as well
-as sum of values. In order to change the aggregation for the field
-displayed in Values:
+円形ゲージは、特に平均値と値の合計の表示に適しています。[値] に表示されるフィールドの集計を変更する手順:
| | | |
| -------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
-| 1\. **Access Field Settings for your Value** |  | Select the field in **Value** to access |
-| 2\. **Choose a different Aggregation** |  | Expand the **Aggregation** dropdown and select a different option (for example, Average). |
+| 1\. **[値] のフィールド設定にアクセスする** |  | **[値]** のフィールドを選択してアクセスします。 |
+| 2\. **別の集計を選択する** |  | **[集計]** のドロップダウンを展開し、別のオプションを選択します (平均値など)。 |
-## Creating a Text Gauge
+## テキスト ゲージを作成する方法
-1. Choose **Edit** in overflow menu.
+1. オーバーフロー メニューで **[編集]** を選択します。
-2. Select the **+ Visualization** button in the top right-hand corner.
+2. 右上隅にある **[+ 表示形式]** ボタンを選択します。
-3. Select your data source from the list of data sources.
+3. データ ソースのリストからデータ ソースを選択します。
-4. Choose the **Gauge Views** sheet.
+4. **Gauge Views** シートを選択します。
-5. Open the *Visualization Picker* and select the **Text** visualization. By default, the visualization type will be set to *Column*.
+5. **表示形式ピッカー**を開き、**テキスト**の表示形式を選択します。デフォルトで、表示形式のタイプは**柱状**に設定されています。
-6. This text gauge, for example, will display life expectancy per Country. Drag and drop one of the year fields into **Values**, and then the *Country Name* field into **Data Filters**. Then, select the specific country you want by selecting the field.
+6. 例えば、このテキスト ゲージは国別平均寿命を表します。年フィールドの 1 つを **[値]** にドラッグアンドドロップし、*Country Name* フィールドを **[データ フィルター]** にドラッグアンドドロップします。次に、フィールドを選択して、必要な特定の国を選択します。
-The text gauge sample above utilizes the average aggregation.
+上記の [テキスト ゲージのサンプル] は平均値の集計を使用します。
-## Creating a Bullet Graph
+## ブレット グラフを作成する方法
-1. Choose **Edit** in overflow menu.
+1. オーバーフロー メニューで **[編集]** を選択します。
-2. Select the **+ Visualization** button in the top right-hand corner.
+2. 右上隅にある **[+ 表示形式]** ボタンを選択します。
-3. Select your data source from the list of data sources.
+3. データ ソースのリストからデータ ソースを選択します。
-4. Choose the **Gauge Views** sheet.
+4. **Gauge Views** シートを選択します。
-5. Open the *Visualization Picker* and select the **Bullet Graph** visualization. By default, the visualization type will be set to *Column*.
+5. **表示形式ピッカー**を開き、**ブレット グラフ**を選択します。デフォルトで、表示形式のタイプは**柱状**に設定されています。
-6. This bullet graph, for example, will display life expectancy per Country. Drag and drop the *Country Name* field to **Label**, one of the years into **Values** and another *Year* into **Target**.
+6. 例えば、このブレット グラフ は国別平均寿命を表します。*Country Name* フィールドを **[ラベル]** へ、年フィールドの 1 つを **[値]** へ、別の年フィールドを **[ターゲット]** へドラッグアンドドロップします。
-## Adding Bounds to your Gauge
+## ゲージの化でしきい値を追加する方法
-Bounds allow you to set the lowest and highest values in your gauges. As
-mentioned in [Key Concepts](#key-concepts), you can change it to exclude
-specific data. In order to do this:
+しきい値を使用すると、ゲージの最小値と最大値を設定できます。[重要なコンセプト](#重要なコンセプト)で述べたように、特定のデータを除外するように変更できます。以下は作業手順です。
| | | |
| ---------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| 1\. **Change Settings** |  | Go to the **Settings** section of the Visualization Editor. |
-| 2\. **Change the Default selection in Limits** |  | Depending on whether you want to set the minimum or maximum value (or both), enter the value you want the chart to start or end with. |
+| 1\. **設定を変更する** |  | 表示形式エディターの **[設定]** セクションに移動します。 |
+| 2\. **制限のデフォルトの選択を変更する** |  | 最大値または最小値 (または両方) 値を設定するかどうかに基づいて、チャートの開始値または終了値を入力します。 |
-## Changing Band Colors
+## バンドの色の変更
-The colors for the three different ranges (Higher than, Lower than and
-Between) can be changed between the predefined colors. In order to do
-so:
+以下は、バンド ([より大きい]、[中間] および [より小さい]) の色を変更するための手順です。
| | | |
| ---------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------ |
-| 1\. **Change Settings** |  | Go to the **Settings** section of the Visualization Editor. |
-| 2\. **Access the Colors dropdown** |  | Expand the dropdown of the range for which you want to change the color. Select one of Reveal's three predefined colors for your band color.|
+| 1\. **設定を変更する** |  | 表示形式エディターの **[設定]** セクションに移動します。 |
+| 2\. **色のドロップダウンを表示する** |  | 色を変更する範囲のドロップダウンを展開します。バンドの色として、Reveal の 3 つの事前定義された色のいずれかを選択します。|
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-image.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-image.md
index f7074720..18f74a9b 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-image.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-image.md
@@ -1,49 +1,47 @@
---
-title: How to Create an Image Chart in Reveal
-_description: A quick tutorial on creating an Image Chart visualization using a sample spreadsheet.
+title: Reveal で画像チャートを作成する方法
+_description: サンプルス プレッドシートを使用して画像チャートの表示形式を作成する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Creating an Image Chart
+# 画像チャートを作成する方法
-In this tutorial you will learn how to create an *Image* visualization
-using a sample spreadsheet.
+このチュートリアルでは、サンプル スプレッドシートを使用して**画像**の表示形式を作成する方法を説明します。
-## Key Concepts
+## 重要なコンセプト
-As mentioned in the Data Visualization section, the Image Chart displays information in an embedded browser by making
-a request to a URL and displaying the results. The data source,
-therefore, will need to:
+[表示形式] セクションに述べたように、画像チャートは URL へ要求を送信して、埋め込みのブラウザーで結果を表示します。したがって、データ ソースに以下の項目が必要です:
- - Include a link to a web resource to be displayed in the widget.
+ - ウィジェットに表示されるウェブ リソースへのリンク。
- - Include it **in the first row of the data set**.
+ - リンクを**データセットの最初の行**に含みます。
-## Sample Data Source
+## サンプル データ ソース
-For this tutorial, you will use the *Image Chart* sheet in the Reveal Visualization Tutorials.
+このチュートリアルでは、Reveal Visualization Tutorials の「Image Chart」シートを使用します。
- 1. Choose **Edit** in overflow menu.
+ 1. オーバーフロー メニューで **[編集]** を選択します。
- 2. Select the **+ Visualization** button in the top right-hand corner.
+ 2. 右上隅にある **[+ 表示形式]** ボタンを選択します。
- 3. Select your data source from the list of data sources.
+ 3. データ ソースのリストからデータ ソースを選択します。
- 4. Once the data source is configured, select the *Image View* sheet.
+ 4. データ ソースを設定したら、*Image View* シートを選択します。
- 5. By default, the visualization type will be set to **Column**. Select the **Image** option.
+ 5. デフォルトで、表示形式のタイプは**柱状**に設定されています。**[画像]** オプションを選択します。
- 6. Drag any of the available fields into **URL**.
+ 6. 使用可能なフィールドのいずれかを **[URL]** にドラッグします。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-kpi-gauge.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-kpi-gauge.md
index 5c06ca13..e429e365 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-kpi-gauge.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-kpi-gauge.md
@@ -1,110 +1,105 @@
---
-title: How to Create KPI Gauges Charts in Reveal
-_description: A quick tutorial on creating an a KPI gauge visualization using a sample spreadsheet.
+title: Reveal で KPI ゲージ チャートを作成する方法
+_description: サンプルス プレッドシートを使用して KPI ゲージの表示形式を作成する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Creating KPI Gauges
+# KPI ゲージを作成
+
+このチュートリアルでは、サンプル スプレッドシートを使用して KPI ゲージの表示形式を作成する方法を説明します。
-In this tutorial, you will learn how to a KPI gauge visualization using
-a sample spreadsheet.
| | |
|:---:|:---:|
-| 
[KPI Gauge](#creating-a-kpi-gauge) | 
[Multiple KPI Gauges](#creating-multiple-kpi-gauges-in-one-visualization) |
-| 
[Month-over-Month KPI Gauge](#changing-the-date-comparison-type) | 
[KPI Gauge with Value and Percentage differences](#changing-the-difference-labels-for-the-kpi-gauge) |
-| 
[KPI Gauge with a green marker when the value decreased](#changing-the-color-of-the-difference-marker) | |
+| 
[KPI ゲージ](#kpi-ゲージの作成) | 
[複数の KPI ゲージ](#1-つの表示形式で複数の-kpi-ゲージを作成する方法) |
+| 
[月ごとの KPI ゲージ](#日付比較タイプの変更) | 
[値とパーセンテージの違いがある KPI ゲージ](#kpi-ゲージの差分ラベルの変更) |
+| 
[値が減少したときに緑色のマーカーが付いた KPI ゲージ](#差分マーカーの色の変更) | |
-## Key Concepts
+## 重要なコンセプト
-KPI gauges are meant to display performances and their variation within
-a given time period. To create them, you will need:
+KPI ゲージは、特定の期間内のパフォーマンスとその変動を表示するためのものです。作成するには、次のものが必要です:
- - **One field** to be dropped into the **Date** placeholder of the
- data editor.
+ - データエディターの **[日付]** プレースホルダーにドロップする **1 つのフィールド**。
- - **One field** to be dropped into **Value**.
+ - **[値]** にドロップする **1 つのフィールド**。
-## Sample Data Source
+## サンプル データ ソース
-For this tutorial, you will use the "KPI View" sheet in the Reveal Visualization Tutorials.
+このチュートリアルでは、Reveal Visualization Tutorials の「KPI View」シートを使用します。
-## Creating a KPI Gauge
+## KPI ゲージの作成
-1. Choose **Edit** in overflow menu.
+1. オーバーフロー メニューで **[編集]** を選択します。
-2. Select the **+ Visualization** button in the top right-hand corner.
+2. 右上隅にある **[+ 表示形式]** ボタンを選択します。
-3. Select your data source from the list of data sources.
+3. データ ソースのリストからデータ ソースを選択します。
-4. Choose the **KPI View** sheet.
-
+4. **KPI View** シートを選択します。
+
-
-5. Open the *Visualization Picker* and select the **KPI vs Time** visualization. By default, the visualization type will be set to *Column*.
+
+5. **表示形式ピッカー**を開き、**KPI vs Time** を選択します。デフォルトで、表示形式のタイプは**柱状**に設定されています。
-6. Drag and drop the *Date* field into *Date* and the *Sales* field into *Value*.
- 
+6. *Date* フィールドを [日付] に、*Sales* フィールドを [値] に、*State* フィールドを [カテゴリ] にドラッグアンドドロップします。
-## Creating Multiple KPI Gauges in one Visualization
+ 
-In order to create more than one KPI in one visualization, you will need
-to add a field to the **category** placeholder of the data editor.
+## 1 つの表示形式で複数の KPI ゲージを作成する方法
-1. Choose **Edit** in overflow menu.
+1 つの表示形式で複数の KPI を作成するには、データ エディターの**カテゴリ** プレースホルダーにフィールドを追加する必要があります。
- 
+1. オーバーフロー メニューで **[編集]** を選択します。
-2. Select the **+ Visualization** button in the top right-hand corner.
+ 
- 
+2. 右上隅にある **[+ 表示形式]** ボタンを選択します。
-3. Select your data source from the list of data sources.
+ 
- 
+3. データ ソースのリストからデータ ソースを選択します。
+
+ 
-4. Choose the **KPI View** sheet.
+4. **KPI View** シートを選択します。
-5. Open the *Visualization Picker* and select the **KPI vs Time** visualization. By default, the visualization type will be set to *Column*.
+5. **表示形式ピッカー**を開き、**KPI vs Time** を選択します。デフォルトで、表示形式のタイプは**柱状**に設定されています。
-6. Drag and drop the *Date* field into *Date*, the *Sales* field into *Value* and the *State* field into *Category*.
+6. *Date* フィールドを [日付] に、*Sales* フィールドを [値] に、*State* フィールドを [カテゴリ] にドラッグアンドドロップします。
-## Changing the Date Comparison Type
+## 日付比較タイプの変更
-By default, the date type for your KPI Gauge will be Year-over-Year. You
-can change this by modifying the "Type" field. In order to do so:
+デフォルトでは、KPI ゲージの日付タイプは前年比になります。[タイプ] フィールドを変更することでこれを変更できます。以下は変更手順です。
| | | |
| -------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| 1\. **Access the Settings Menu** |  | Go to the **Settings** section of the Visualization Editor. |
-| 2\. **Change the Type** |  | By default, the date type will be set to **Year vs previous Year**. Select the dropdown next to **Time Period**, and change the selection to **Month vs previous Month**. |
+| 1\. **設定メニューにアクセスする** |  | 表示形式エディターの **[設定]** セクションに移動します。 |
+| 2\. **タイプを変更する** |  | デフォルトでは、日付のタイプは **[今年と前年]** に設定されます。**[期間]** の横にあるドロップダウンを選択し、選択を **[今月と先月]** に変更します。 |
-## Changing the Difference Labels for the KPI Gauge
+## KPI ゲージの差分ラベルの変更
| | | |
| -------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| 1\. **Access the Settings Menu** |  | Go to the **Settings** section of the Visualization Editor. |
-| 2\. **Change the Type** |  | By default, the difference label will be set to **Percentage**. Select the dropdown next to **Show difference as**, and change the selection to **Value and Percentage**. |
+| 1\. **設定メニューにアクセスする** |  | 表示形式エディターの **[設定]** セクションに移動します。 |
+| 2\. **タイプを変更する** |  | デフォルトで、差分ラベルは**パーセンテージ**に設定されています。 **[差異の表示]** の横のドロップダウンを選択し、選択を **[値とパーセンテージ]** に変更します。 |
-## Changing the Color of the Difference Marker
+## 差分マーカーの色の変更
-The color for the marker in the KPI gauge will be set to green for
-positive values and red for negative values by default. There might be
-some cases, however, when you want to represent a decrease as a positive
-occurrence. In order to change this:
+デフォルトでは、KPI ゲージのマーカーの色は、正の値の場合は緑、負の値の場合は赤に設定されます。ただし、減少をプラスとして表現したい場合もあります。以下は設定方法です。
| | | |
| -------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| 1\. **Access the Settings Menu** |  | Go to the **Settings** section of the Visualization Editor. |
-| 2\. **Change the Type** |  | By default, the color of the marker will be set to **green**. Select the dropdown next to **When value increases**, and change the selection to **red**. |
+| 1\. **設定メニューにアクセスする** |  | 表示形式エディターの **[設定]** セクションに移動します。 |
+| 2\. **タイプを変更する** |  | デフォルトでは、マーカーの色は緑に設定されます。**[値の増加を表す色]** の横のドロップダウンを選択し、選択を **[赤色]** に変更します。 |
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-ohlc.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-ohlc.md
index f8d83afc..11475bd3 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-ohlc.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-ohlc.md
@@ -1,108 +1,88 @@
---
-title: How to Create OHLC Visualizations in Reveal
-_description: A quick tutorial on creating OHLC visualizations using a sample spreadsheet.
+title: Reveal で OHLC の表示形式を作成する方法
+_description: サンプルス プレッドシートを使用して OHLC の表示形式を作成する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Creating OHLC Visualizations
+# OHLC チャートを作成する方法
-In this tutorial, you will learn how to create a OHLC chart visualization using
-a sample spreadsheet.
+このチュートリアルは、サンプル スプレッドシートを使用して OHLC チャートを作成する方法を説明します。
-## Key Concepts
+## 重要なコンセプト
-Like Candlestick Charts, OHLC charts are meant to show the opening,
-high, low and closing prices for any financial data. They are
-particularly useful for financial scenarios and stock movement analysis.
-This chart displays numerical values in vertical axes with the two
-horizontal lines in each vertical axis representing the *Open* and
-*Close* values.
+OHLC チャートとローソク足チャートは各財務データの始値、高値、安値、終値を表します。財務シナリオと株の変動の分析のために役立ちます。このチャートは各垂直軸に**始値**および**終値**を表す 2 つの水平線で数値を垂直軸に表します。
-OHLC charts, therefore, require:
+そのため、OHLC チャートには以下の項目が必要になります。
- - One field to be dropped into the **Label** placeholder of the data
- editor, generally related to dates.
+ - 通常日付に関連する日付エディターの **[ラベル]** プレースホルダーにドロップする 1 つのフィールド。
- - Four different fields in the *Open*, *High*, *Low* and *Close*
- categories of the data editor.
+ - データ エディターの [始値]、[高値]、[安値]、および [終値] カテゴリの **4 つの異なるフィールド**。
-There are also different options to add further information to your
-chart:
+チャートに追加情報を表示するためのオプションが複数あります。
- - **Axis Configuration**: the axis configuration lets you configure
- the minimum and maximum values for your charts. The minimum value is
- set to 0 by default and the maximum calculated automatically
- depending on your values.
+ - **軸の構成**: 軸の構成でチャートの最大値と最小値を構成できます。デフォルトで最小値は 0 に設定され、最大値は使用されるデータによって設定されます。
- - **Logarithmic Axis Configuration**: if you check the *Logarithmic*
- checkbox, the scale for your values will be calculated with a
- non-linear scale which takes magnitude into account instead of the
- usual linear scale.
+ - **対数軸構成**: [対数] ボックスをチェックする場合、値のスケールは通常のリニア スケールを使用する代わりに大きさを使用するリニア スケール以外で計算されます。
-## Sample Data Source
+## サンプル データ ソース
-For this tutorial, you will use the *OHLC and Candlestick* sheet in the Reveal Visualization Tutorials.
+このチュートリアルでは、Reveal Visualization Tutorials の「OHLC and Candlestick」シートを使用します。
-## Creating a OHLC Chart
+## OHLC チャートを作成する方法
-1. Choose **Edit** in overflow menu.
+1. オーバーフロー メニューで **[編集]** を選択します。
- 2. Select the **+ Visualization** button in the top right-hand corner.
+ 2. 右上隅にある **[+ 表示形式]** ボタンを選択します。
- 3. Select your data source from the list of data sources.
+ 3. データ ソースのリストからデータ ソースを選択します。
- 4. Once the data source is configured, select the **OHLC and Candlestick** sheet.
+ 4. データ ソースを設定したら、**OHLC and Candlestick** シートを選択します。
- 5. Open the *Visualization Picker* and select **OHLC**. By default, the visualization type will be set to **Column**.
+ 5. **表示形式ピッカー**を開き、**OHLC** を選択します。デフォルトで、表示形式のタイプは**柱状**に設定されています。
- 6. Drag and drop the *Day* field into **Label** and the *Open*, *High*, *Low* and *Close* fields in their corresponding placeholder.
+ 6. *Day* フィールドを **[ラベル]** にドラッグアンドドロップし、*Open*、*High*、*Low* および *Close* フィールドを対応するプレースホルダーにドラッグアンドドロップします。
-## Changing your Axis Configuration
+## 軸の構成の変更
-Like [Gauge bounds](tutorials-gauge.md#adding-bounds-to-your-gauge), chart axis
-configuration allows you to set the lowest and highest values in your
-chart. You can use this feature to include or exclude specific data.
+[ゲージの範囲](tutorials-gauge.md#ゲージ表示形式に範囲を追加する方法)と同様に、チャート軸構成でチャート (範囲) の最小値と最大値を設定できます。この機能を使用して、特定のデータ含有や除外ができます。
-In order to access the axis configuration menu:
+以下は軸構成のメニューへアクセスするための手順です。
| | | |
| ------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------- |
-| 1\. **Access the Settings Menu** |  | Go to the **Settings** section of the Visualization Editor. |
-| 2\. **Navigate to the Axis Bounds section** |  | The settings you will change will be the **Axis Bounds**. |
+| 1\. **設定メニューにアクセスする** |  | 表示形式エディターの **[設定]** セクションに移動します。 |
+| 2\. **軸範囲セクションに移動する** |  | 変更する設定は**軸範囲**です。 |
-Depending on whether you want to set the minimum or maximum value (or
-both), you will need to access one of the following options:
+最大値または最小値 (または両方) のどれを設定するかに基づいて、以下のオプションの 1 つへアクセスする必要があります。
-### Changing the Minimum Bound
+### 最小境界値を変更します。
-The default value is set to *0*. In order to set a different bound,
-enter the value you want the chart to start with.
+デフォルトの値は *0* です。境界値を変更する場合は、チャートの開始値を入力してください。
-### Changing the Maximum Bound
+### 最大境界値を変更します。
-For Maximum bounds, the default will be set to *Automatic* so that
-Reveal uses your original data. In order to set a different one, enter
-the value you want for the chart's top limit.
+最大境界値の場合、Reveal が元のデータを使用するためにデフォルトの値は **[自動]** に設定されます。別の値を設定するには、チャートの上限値を入力します。
-## Setting your Axis Configuration as Logarithmic
+## 軸を対数軸として設定
| | | |
| -------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------- |
-| 1\. **Access the Settings Menu** |  | Go to the **Settings** section of the Visualization Editor. |
-| 2\. **Change the Axis to Logarithmic** |  | Open the **Axis** dropdown and select **Logarithmic**. |
+| 1\. **設定メニューにアクセスする** |  | 表示形式エディターの **[設定]** セクションに移動します。 |
+| 2\. **軸を対数に変更する** |  | **[軸]** ドロップダウンを開き、**[対数]** を選択します。 |
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-overview.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-overview.md
index 7d9c66bc..df968142 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-overview.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-overview.md
@@ -1,13 +1,11 @@
-# Visualization Tutorials
+# 表示形式のチュートリアル
-Within this section, you will find basic, step-by-step tutorials for the
-Reveal visualizations. All sections use the Data Visualizations data
-source, which you can download using this link.
+このセクションでは、Reveal の表示形式の作成手順を説明します。すべてのセクションで、このリンクを使用してダウンロードできる Data Visualizations データ ソースを使用しています。
| | | | | |
|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
-| 
[Area](tutorials-simple-charts.md) | 
[Bar](tutorials-simple-charts.md) | 
[Bullet Graph](tutorials-gauge.md#creating-a-bullet-graph) | 
[Candlestick](tutorials-candlestick.md) | 
[Circular](tutorials-gauge.md#creating-a-circular-gauge) |
-| 
[Column](tutorials-simple-charts.md) | 
[Doughnut](tutorials-simple-charts.md) | 
[Funnel](tutorials-simple-charts.md) | 
[Image](tutorials-image.md) | 
[KPI](tutorials-kpi-gauge.md) |
-| 
[Line](tutorials-simple-charts.md) | 
[Linear](tutorials-gauge.md#creating-a-linear-gauge) | 
[OHLC](tutorials-ohlc.md) | 
[Pie](tutorials-simple-charts.md) | 
[Radial](tutorials-simple-charts.md) |
-| 
[Sparkline](tutorials-sparkline-charts.md) | 
[Spline](tutorials-simple-charts.md) | 
[Spline with Area](tutorials-simple-charts.md) | 
[Stacked Area](tutorials-stacked-charts.md) | 
[Stacked Bar](tutorials-stacked-charts.md) |
-| 
[Stacked Column](tutorials-stacked-charts.md) | 
[Step Area](tutorials-simple-charts.md) | 
[Step Line](tutorials-simple-charts.md) | 
[Text](tutorials-gauge.md#creating-a-text-gauge) | 
[Text View](tutorials-text-view.md) |
+| 
[エリア](tutorials-simple-charts.md) | 
[棒](tutorials-simple-charts.md) | 
[ブレット グラフ](tutorials-gauge.md#ブレット-グラフを作成する方法) | 
[ロウソク足](tutorials-candlestick.md) | 
[円型](tutorials-gauge.md#円型ゲージを作成する方法) |
+| 
[柱状](tutorials-simple-charts.md) | 
[ドーナツ型](tutorials-simple-charts.md) | 
[ファンネル](tutorials-simple-charts.md) | 
[画像](tutorials-image.md) | 
[KPI](tutorials-kpi-gauge.md) |
+| 
[折れ線](tutorials-simple-charts.md) | 
[リニア](tutorials-gauge.md#リニア-ゲージを作成する方法) | 
[OHLC](tutorials-ohlc.md) | 
[円](tutorials-simple-charts.md) | 
[ラジアル](tutorials-simple-charts.md) |
+| 
[スパークライン](tutorials-sparkline-charts.md) | 
[スプライン](tutorials-simple-charts.md) | 
[スプライン エリア](tutorials-simple-charts.md) | 
[積層型エリア](tutorials-stacked-charts.md) | 
[積層型棒](tutorials-stacked-charts.md) |
+| 
[積層型柱状](tutorials-stacked-charts.md) | 
[ステップ エリア](tutorials-simple-charts.md) | 
[ステップ折れ線](tutorials-simple-charts.md) | 
[テキスト](tutorials-gauge.md#テキスト-ゲージを作成する方法) | 
[テキスト ビュー](tutorials-text-view.md) |
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-simple-charts.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-simple-charts.md
index 7a366777..80096eec 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-simple-charts.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-simple-charts.md
@@ -1,12 +1,12 @@
---
-title: How to Create Simple-Series Charts Visualization in Reveal
-_description: A quick tutorial on creating a Simple-Series visualization using a sample spreadsheet.
+title: Reveal でシンプル シリーズのチャートの表示形式を作成する方法
+_description: サンプルス プレッドシートを使用してシンプル シリーズの表示形式を作成する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Creating Simple-Series Charts
+# シンプル シリーズのチャートを作成する方法
-In this tutorial, you will learn how to create *Simple-Series* charts
-visualizations using a sample spreadsheet.
+このチュートリアルは、サンプル スプレッドシートを使用して**シンプル シリーズ** チャートの表示形式を作成する方法を説明します。
@@ -14,106 +14,86 @@ visualizations using a sample spreadsheet.
-## Key Concepts
+## 重要なコンセプト
-When working with charts, you can add extra information on top of the
-data you want to display. This comes in the form of:
+チャートを使用する時、表示される情報とともに追加の情報も追加できます。これは以下の機能で追加できます。
- - **Chart Trendlines**, which will display as lines across your chart.
- These are particularly useful when you want to display the
- relationship between your variables or the overall direction your
- information is taking. There are several algorithms, also known as
- regressions, which you can apply to your charts; you can select them
- within the *Chart Trendline* dropdown.
+ - チャートに折れ線で表示する**チャート近似曲線**。変数間の関係や情報全体の方向性を表す場合に役立ちます。チャートに回帰と呼ばれるいくつかのアルゴリズムを適用できます。回帰は **[チャートの近似曲線]** から選択できます。
- - **Axis Configuration**: the axis configuration lets you configure
- the minimum and maximum values for your charts. The minimum value is
- set to 0 by default and the maximum calculated automatically
- depending on your values.
+ - **軸の構成**: 軸の構成でチャートの最大値と最小値を構成できます。デフォルトで最小値は 0 に設定され、最大値は使用されるデータによって設定されます。
- - *Logarithmic Axis Configuration*: if you check the *Logarithmic*
- checkbox, the scale for your values will be calculated with a
- non-linear scale which takes magnitude into account instead of
- the usual linear scale.
+ - **対数軸構成**: [対数] ボックスをチェックする場合、値のスケールは通常のリニア スケールを使用する代わりに大きさを使用するリニア スケール以外で計算されます。
- - **Start Position**: for Doughnut and Pie charts, you can configure
- the start position for the chart to rotate the slices and change the
- order in which your data is presented.
+ - **開始位置**: 円チャートおよびドーナツ型チャートでチャートのスライスを回転する開始位置を構成し、データの表示順序を変更できます。
- - **Slice Labels**: for Doughnut, Funnel and Pie Charts, you can
- change the slice labels to display values, percentages or both at
- the same time.
+ - **スライス ラベル**: ドーナツ型、ファンネル、および円チャートでは、値やパーセンテージ、またはその両方を同時に表示するスライス ラベルを構成できます。
-## Sample Data Source
+## サンプル データ ソース
-For this tutorial, you will use the *Simple Series Charts* sheet in the Reveal Visualization Tutorials.
+このチュートリアルでは、Reveal Visualization Tutorials の「Simple Series Charts」シートを使用します。
-## Creating your Chart
+## チャートの作成
-1. Choose **Edit** in overflow menu.
+1. オーバーフロー メニューで **[編集]** を選択します。
- 
+ 
-2. Select the **+ Visualization** button in the top right-hand corner.
+2. 右上隅にある **[+ 表示形式]** ボタンを選択します。
- 
+ 
-3. Select your data source from the list of data sources.
+3. データ ソースのリストからデータ ソースを選択します。
- 
+ 
-4. Choose the **Simple Series Charts** sheet.
+4. **Simple Series Charts** シートを選択します。
-5. Open the *Visualization Picker* and select any of the **chart** visualizations. By default, the visualization type will be set to *Column*.
+5. **表示形式ピッカー**を開き、**カテゴリ**の下にある**チャート**表示形式のいずれかを選択します。デフォルトで、表示形式のタイプは**柱状**に設定されています。
-6. The charts in the table above, for example, display the population for a select list of countries. Drag and drop the *Country Name* field to **Label** and the *Population* field into **Values**.
+6. たとえば、上の表のチャートには、選択した国のリストの人口が表示されます。*Country Name* フィールドを **[ラベル]** へ、*Population* フィールドを **[値]** へドラッグアンドドロップします。
+
-## Adding a Trendline to your Chart
+## チャートに近似曲線を追加する
-You can add a chart trendline to display the relationship between your
-chart variables or to display the overall direction of your
-information. In order to do this:
+情報全体の方向性またチャートの変数の関係を表すためにチャート 近似曲線を追加できます。以下は作業手順です。
| | | |
| ----------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- |
-| 1\. **Change Settings** |  | Go to the **Settings** section of the Visualization Editor. |
-| 2\. **Access the Chart Trendlines** |  | Expand the Chart Trendline dropdown by selecting the down arrow to select one of Reveal's predefined trendlines. |
+| 1\. **設定を変更する** |  | 表示形式エディターの **[設定]** セクションに移動します。 |
+| 2\. **チャートの近似曲線にアクセスする** |  | 下向き矢印を選択して [チャートの近似曲線] ドロップダウンを展開し、Reveal の定義済み近似曲線のいずれかを選択します。 |
-## Changing your Axis Configuration
+## 軸の構成の変更
-Similarly to the [Gauge bounds](tutorials-gauge.md#adding-bounds-to-your-gauge), the
-chart axis configuration allows you to set the lowest and highest values
-in your chart. You can use this feature to include or exclude specific
-data.
+[ゲージの範囲](tutorials-gauge.md#ゲージ表示形式に範囲を追加する方法)と同様に、チャート軸構成でチャートの最小と最大値を設定できます。この機能を使用して、特定のデータ含有や除外ができます。
| | | |
| -------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| 1\. **Change Settings** |  | Go to the **Settings** section of the Visualization Editor. |
-| 2\. **Access the Axis Bounds section** |  | Navigate to *Axis Bounds*. Depending on whether you want to set the minimum or maximum value (or both), enter the value you want the chart to start or end with. |
+| 1\. **設定を変更する** |  | 表示形式エディターの **[設定]** セクションに移動します。 |
+| 2\. **範囲の設定にアクセスする** |  | [軸範囲] に移動します。最大値または最小値 (または両方) 値を設定するかどうかに基づいて、チャートの開始値または終了値を入力します。 |
-## Setting your Axis Configuration as Logarithmic
+## 軸を対数軸として設定
| | | |
| ----------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------- |
-| 1\. **Change Settings** |  | Go to the **Settings** section of the Visualization Editor. |
-| 2\. **Access the Axis option** |  | Expand the Axis dropdown by selecting the down arrow and select *Logarithmic*. |
+| 1\. **設定を変更する** |  | 表示形式エディターの **[設定]** セクションに移動します。 |
+| 2\. **軸オプションにアクセスする** |  | 下矢印を選択して [軸] ドロップダウンを展開し、[対数] を選択します。 |
-## Changing the Start Position for Doughnut and Pie Charts
+## ドーナツ型と円チャートの開始位置の変更
| | | |
| ------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
-| 1\. **Change Settings** |  | Go to the **Settings** section of the Visualization Editor. |
-| 2\. **Access the Start Position section** |  | Expand the *Start Position* dropdown by selecting the down arrow. Select one of Reveal's predefined start positions for your chart (0°, 90°, 180° or 270°). |
+| 1\. **設定を変更する** |  | 表示形式エディターの **[設定]** セクションに移動します。 |
+| 2\. **開始位置セクションにアクセスする** |  | 下矢印を選択して、[開始位置] ドロップダウンを展開します。チャートに対して、Reveal の事前定義された開始位置 (0°、90°、180°、または 270°) のいずれかを選択します。 |
-## Changing the Slice Labels for Doughnut, Funnel and Pie Charts
+## ドーナツ型、ファンネルと円チャートのスライスのラベルの変更
| | | |
| ---------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
-| 1\. **Change Settings** |  | Go to the **Settings** section of the Visualization Editor. |
-| 2\. **Access the Slice Label section** |  | Expand the Slice Labels dropdown by selecting the down arrow. Select one of Reveal's predefined labeling options (*Percentage*, *Value* or *Value and Percentage*). |
+| 1\. **設定を変更する** |  | 表示形式エディターの **[設定]** セクションに移動します。 |
+| 2\. **スライス ラベルのセクションにアクセスする** |  | 下矢印を選択して、スライス ラベル ドロップダウンを展開します。Reveal の事前定義されたラベル付けオプション (パーセント、値、または値とパーセント) のいずれかを選択します。 |
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-sparkline-charts.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-sparkline-charts.md
index 8aec19aa..bbf12b13 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-sparkline-charts.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-sparkline-charts.md
@@ -1,114 +1,98 @@
---
-title: How to Create Sparkline Charts Visualization in Reveal
-_description: A quick tutorial on creating Sparkline Charts visualization using a sample spreadsheet.
+title: Reveal でスパークライン チャートの表示形式を作成する方法
+_description: サンプル スプレッドシートを使用してスパークライン チャートの表示形式を作成する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Creating Sparkline Charts
+# スパークライン チャートの作成
-In this tutorial, you will learn how to create *Sparkline* charts visualizations
-using a sample spreadsheet.
+このチュートリアルは、サンプル スプレッドシートを使用してスパークライン チャートの表示形式を作成する方法を説明します。
-## Key Concepts
+## 重要なコンセプト
-Sparkline charts are meant to display trends and their progression in a
-given date range. They are particular useful, like OHLC and Candlestick
-charts, for financial scenarios and stock movement analysis. Sparklines
-display line charts within a grid cell and require:
+スパークライン チャートは、指定した日付範囲のトレンドとその進行を表示します。OHLC チャートやローソク足チャートなど、ファイナンシャル シナリオと株の変動の分析のために役立ちます。スパークラインは、グリッドセル内に折れ線チャートを表示します。
- - **One field** to be dropped in the **Date** placeholder of the
- data editor.
+ - データ エディターの **[日付]** プレースホルダーにドロップする**フィールド**。
- - **One field** to be dropped in **Value**.
+ - **[値]** にドロップする**フィールド**。
- - **One field** to be dropped into **Category**.
+ - **[カテゴリ]** にドロップする**フィールド**。
-When working with Sparkline charts, you can add, modify, or remove
-information on top of the data you want to display. This comes in the
-form of:
+スパークライン チャートを使用する時、表示するデータに対して情報を追加、変更または削除できます。これは以下の機能で追加できます。
- - The **chart type** for your sparkline, which can either be a
- **Line** or **Area** chart.
+ - スパークラインの**チャート タイプ**は、**折れ線**または**エリア** チャートのいずれかを選択できます。
- - The **aggregation** for the dates in your chart.
+ - チャートの日付**集計**。
- - The **number of values** displayed within that same chart.
+ - 同じチャート内に表示される**値の数**。
- - The explicit information you want to include in your sparkline's
- grid, including whether or not you want to include the **last two
- months in your data and the difference between them**.
+ - データに**過去 2 か月を含めるかどうか、またそれらの差異など**、スパークラインのグリッドに含める明示的な情報。
:::note
-Sparkline chart displays trends and their progression in the last 12 months by default. You can ajust the date range by using the [Sparkline Chart date range settings](#changing-the-date-aggregation).
+スパークライン チャートには、デフォルトで過去 12 か月間の傾向とその進行状況が表示されます。[スパークライン チャートの日付範囲設定](#日付集計の変更)を使用して日付範囲を調整できます。
:::
-## Sample Data Source
+## サンプル データ ソース
-For this tutorial, you will use the *Sparkline Charts* sheet
-in the Reveal Visualization Tutorials.
+このチュートリアルでは、Reveal Visualization Tutorials の「Sparkline Charts」シートを使用します。
-## Creating a Sparkline Chart
+## スパークライン チャートの作成
-1. Choose **Edit** in overflow menu.
+1. オーバーフロー メニューで **[編集]** を選択します。
- 
+ 
-2. Select the **+ Visualization** button in the top right-hand corner.
+2. 右上隅にある **[+ 表示形式]** ボタンを選択します。
- 
+ 
-3. Select your data source from the list of data sources.
+3. データ ソースのリストからデータ ソースを選択します。
- 
+ 
-4. Select the **Sparkline Charts** sheet.
+4. **Sparkline Charts** シートを選択します。
-5. Open the *Visualization Picker* and select the **Sparkline Chart**. By default, the visualization type will be set to **Column**.
- 
+5. **表示形式ピッカー**を開き、**スパークライン チャート**を選択します。デフォルトで、表示形式のタイプは**柱状**に設定されています。
+
+ 
-6. Drag and drop the *Date* field into **Date**, *Offer* into **Value** and *Stocks* into **Category**.
+6. *Date* フィールドを **[日付]** に、*Offer* フィールドを **[値]** に、*Stocks* を **[カテゴリ]** にドラッグアンドドロップします。
- 
+ 
-## Changing the Chart Type for the Sparkline
+## スパークラインのチャート タイプを変更する方法
-You may want to change the type of chart you want to use for your
-sparkline chart. In order to do this:
+スパークライン チャートに使用するチャートのタイプを変更できます。以下は作業手順です。
| | | |
| -------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------- |
-| 1\. **Access the Settings Menu** |  | Go to the **Settings** section of the Visualization Editor. |
-| 2\. **Change the Chart Type** |  | By default, the chart type will be set to line. Set it to **Area**. |
+| 1\. **設定メニューにアクセスする** |  | 表示形式エディターの **[設定]** セクションに移動します。 |
+| 2\. **チャート タイプを変更する** |  | デフォルトで、チャート タイプは [折れ線] に設定されています。[エリア] に設定します。 |
-## Changing the Date Aggregation
+## 日付集計の変更
-By default, the aggregation for your information will be **12 months**.
-You can change this by modifying the *Show Last* settings. In order to
-do so:
+デフォルトでは、情報の集計は **12 ヶ月**です。**[表示: 過去]** 設定で変更できます。以下は変更手順です。
| | | |
| -------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| 1\. **Access the Settings Menu** |  | Go to the **Settings** section of the Visualization Editor. |
-| 2\. **Change the Aggregation** |  | By default, the *Show Last* setting will be set to **Months**. Select the dropdown next to *Months* and change the selection to either *Years* or *Days*. |
+| 1\. **設定メニューにアクセスする** |  | 表示形式エディターの **[設定]** セクションに移動します。 |
+| 2\. **Change the Aggregation** |  | デフォルトで、[表示: 過去] 設定は **[月]** に設定されます。[月] の横のドロップダウンを選択し、[年] または [日] に変更します。 |
-You can also choose to display more or less data by changing the number
-next to the date's aggregation.
+日付の集計の隣にある数値を変更して、表示するデータを増減できます。
-## Modifying the amount of columns in the Sparkline
+## スパークラインの列数を変更する方法
-In Reveal, the amount of columns in the visualization is defined by
-whether or not you want to display the last two months and the
-difference between them. By default, these will be enabled. In order to
-remove them:
+Reveal で、表示形式の列数は、過去 2 か月とそれらの差を表示するかどうかによって定義されます。デフォルトで有効になります。以下は削除方法です。
| | | |
| ------------------------------------ | ---------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| 1\. **Access the Settings Menu** |  | Go to the **Settings** section of the Visualization Editor. |
-| 2\. **Change the Displayed Columns** |  | **Uncheck the "Show columns for last two values" or "Show column with difference" boxes** if you do not want to display either of them in the Sparkline. |
+| 1\. **設定メニューにアクセスする** |  | 表示形式エディターの **[設定]** セクションに移動します。 |
+| 2\. **Change the Displayed Columns** |  | どちらもスパークラインに表示しない場合は、**[最後の 2 つの値の列を表示] または [差異のある列を表示] ボックスをオフにします**。 |
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-stacked-charts.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-stacked-charts.md
index e3a1a333..d2d41443 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-stacked-charts.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-stacked-charts.md
@@ -1,91 +1,77 @@
---
-title: How to Create Stacked Chart Visualization in Reveal
-_description: A quick tutorial on creating Stacked Chart visualization using a sample spreadsheet.
+title: Reveal で積層型チャートの表示形式を作成する方法
+_description: サンプルス プレッドシートを使用して積層型チャートの表示形式を作成する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Creating Stacked Chart Visualizations
+# 積層型チャートを作成する方法
-In this tutorial, you will learn how to create *Stacked* chart
-visualizations using a sample spreadsheet.
+このチュートリアルはサンプル スプレッドシートを使用し**積層型**チャートを作成する方法を説明します。
-## Key Concepts
+## 重要なコンセプト
-There are three different layouts to choose from when using stacked
-charts: [Area](#creating-a-stacked-chart),
-[Column](#creating-a-stacked-chart) and [Bar](#creating-a-stacked-chart).
+積層型チャートは、3 つのレイアウトから選択できます - [エリア](#積層型チャートの作成)、[柱状](#積層型チャートの作成)および[棒](#積層型チャートの作成)。
-You can also configure the following settings:
+以下の項目も設定できます。
- - **Axis Configuration**: the axis configuration lets you configure
- the minimum and maximum values for your charts. The minimum value is
- set to 0 by default and the maximum calculated automatically
- depending on your values.
+ - **軸の構成**: 軸の構成でチャートの最大値と最小値を構成できます。デフォルトで最小値は 0 に設定され、最大値は使用されるデータによって設定されます。
- - **Logarithmic Axis Configuration**: if you check the
- *Logarithmic* checkbox, the scale for your values will be
- calculated with a non-linear scale which takes magnitude into
- account instead of the usual linear scale.
+ - **対数軸構成**: [対数] ボックスをチェックする場合、値のスケールは通常のリニア スケールを使用する代わりに大きさを使用するリニア スケール以外で計算されます。
-## Sample Data Source
+## サンプル データ ソース
-For this tutorial, you will use the *Stacked Charts* sheet in the
-Reveal Visualization Tutorials.
+このチュートリアルでは、Reveal Visualization Tutorials の *Stacked Charts* シートを使用します。
-## Creating a Stacked Chart
+## 積層型チャートの作成
-1. Choose **Edit** in overflow menu.
+1. オーバーフロー メニューで **[編集]** を選択します。
-2. Select the **+ Visualization** button in the top right-hand corner.
+2. 右上隅にある **[+ 表示形式]** ボタンを選択します。
-3. Select your data source from the list of data sources.
+3. データ ソースのリストからデータ ソースを選択します。
-4. Choose the **Stacked Charts** sheet.
+4. **Stacked Charts** シートを選択します。
-5. Open the *Visualization Picker* and select any of the **stacked** visualizations. By default, the visualization type will be set to *Column*.
+5. **表示形式ピッカー**を開き、**積層型**表示形式のいずれかを選択します。デフォルトで、表示形式のタイプは**柱状**に設定されています。
-6. Stacked charts require two or more fields to be dragged and dropped into the **Values** placeholder of the data editor. In this case, the *1960*, *2003*, *2008* and *2010* fields have been dropped into **Values** and *Country Name* in **Label**.
-
+6. 積層型チャートでは、データ エディターの **[値]** プレースホルダーに 2 つ以上のフィールドをドラッグ アンド ドロップする必要があります。今の例で、*1960*、*2003*、*2008* と *2010* を **[値]** へ、*Country Name* を **[ラベル]** へドラッグアンドドロップします。
+
-## Changing your Axis Configuration
+## 軸の構成の変更
-Similarly to the [Gauge bounds](tutorials-gauge.md#adding-bounds-to-your-gauge), the
-chart axis configuration allows you to set the lowest and highest values
-in your chart. You can use this feature to include or exclude specific
-data.
+[ゲージの範囲](tutorials-gauge.md#ゲージ表示形式に範囲を追加する方法)と同様に、チャート軸構成でチャートの最小と最大値を設定できます。この機能を使用して、特定のデータ含有や除外ができます。
| | | |
| -------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| 1\. **Change Settings** |  | Go to the **Settings** section of the Visualization Editor. |
-| 2\. **Access the Axis Bounds section** |  | Navigate to Axis Bounds. Depending on whether you want to set the minimum or maximum value (or both), enter the value you want the chart to start or end with. |
+| 1\. **設定を変更する** |  | 表示形式エディターの **[設定]** セクションに移動します。 |
+| 2\. **範囲の設定にアクセスする** |  | [軸範囲] に移動します。最大値または最小値 (または両方) 値を設定するかどうかに基づいて、チャートの開始値または終了値を入力します。 |
-## Setting your Axis Configuration as Logarithmic
+## 軸を対数軸として設定
| | | |
| ----------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------- |
-| 1\. **Change Settings** |  | Go to the **Settings** section of the Visualization Editor. |
-| 2\. **Access the Axis option** |  | Expand the Axis dropdown by selecting the down arrow. Then select *Logarithmic*.|
+| 1\. **設定を変更する** |  | 表示形式エディターの **[設定]** セクションに移動します。 |
+| 2\. **軸のオプションにアクセスする** |  | 下矢印を選択して、軸ドロップダウンを展開します。次に、[対数] を選択します。|
-## Enabling Percentage Distribution
+## パーセンテージの配分を有効します。
-For stacked charts, you can configure the Percentage Distribution. It
-allows you to switch between values and percentage distribution scales
-for those types of charts. In order to do this:
+積層型チャートにパーセンテージの配分も構成できます。このタイプのチャートに値とパーセンテージの配分スケールを切り替えます。以下は作業手順です。
| | | |
| -------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
-| 1\. **Change Settings** |  | Go to the **Settings** section of the Visualization Editor. |
-| 2\. **Enable Percentage Distribution** |  | Enable the percentage distribution setting by checking the *Percentage Distribution* box. |
+| 1\. **設定を変更する** |  | 表示形式エディターの **[設定]** セクションに移動します。 |
+| 2\. **パーセンテージの配分を有効にする** |  | [パーセンテージの配分] ボックスをチェックして、パーセンテージの配分設定を有効にします。 |
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-text-view.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-text-view.md
index 70ca0ebe..6979c430 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-text-view.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/tutorials-text-view.md
@@ -1,70 +1,69 @@
---
-title: How to Create a Text View Visualization in Reveal
-_description: A quick tutorial on creating a Text View visualization using a sample spreadsheet.
+title: Reveal でテキスト ビューの表示形式を作成する方法
+_description: サンプルス プレッドシートを使用してテキスト ビューの表示形式を作成する方法を説明します。
+_language: ja
---
-# Creating a Text View
+# テキスト ビューを作成する方法
-In this tutorial you will learn how to create a *Text View* visualization
-using a sample spreadsheet.
+このチュートリアルはサンプル スプレッドシートを使用し**テキスト ビュー**を作成する方法を説明します。
-## Key Concepts
+## 重要なコンセプト
-Text views display information in a key-value pattern, but **they only
-display the first row of data paired with a column's label**. You can,
-however, add filters to make sure Reveal displays the row you need.
+テキストビューではキーと値のパターンで情報が表示されますが、**列のラベルとペアになっているデータの最初の行のみが表示されます**。ただし、フィルターを追加して、必要な行が Reveal 表示されるようにすることができます。
-## Sample Data Source
+## サンプル データ ソース
-For this tutorial, you will use the *Simple Series Charts* sheet in the Reveal Visualization Tutorials.
+このチュートリアルでは、Reveal Visualization Tutorials の「Simple Series Charts」シートを使用します。
-## Creating a Text View
+## テキスト ビューを作成する方法
- 1. Choose **Edit** in overflow menu.
+ 1. オーバーフロー メニューで **[編集]** を選択します。
-2. Select the **+ Visualization** button in the top right-hand corner.
+2. 右上隅にある **[+ 表示形式]** ボタンを選択します。
-3. Select your data source from the list of data sources.
+3. データ ソースのリストからデータ ソースを選択します。
-4. Choose the **Simple Series Charts** sheet.
+4. **Simple Series Charts** シートを選択します。
-5. Open the *Visualization Picker* and select the **Text View** visualization. By default, the visualization type will be set to *Column*.
+5. **表示形式ピッカー**を開き、**テキスト ビュー**を選択します。デフォルトで、表示形式のタイプは**柱状**に設定されています。
-6. The above text view, for example, displays the Population, Life expectancy and Fertility rate for a specific country. Drag and drop *Country Name*, *Population*, *Life Expectancy* and *Fertility Rate* into **Columns**.
+6. たとえば、上記のテキスト ビューには、特定の国の人口、平均余命および出生率が表示されます。*Country Name*、*Population*、*Life Expectancy*、*Fertility Rate* を [列] にドラッグアンドドロップします。
- And you will get the result:
+ 以下は結果です。
-## Changing the Selected Row
+## 選択された行を変更する
-Text View displays the first row of the sheet by default. You can add a
-filter to your data in order to change this. For example, let's make the
-text view display row 9 (Bosnia and Herzegovina).
+デフォルトで、テキスト ビューはシートの最初の行を表示されます。これを変更するためにフィルターを適用できます。たとえば、テキスト ビューに行 9 (ボスニア・ヘルツェゴビナ) を表示させます。
-1. Drag and drop the *Country Name* field into **Data Filters**.
+1. *Country Name* フィールドを **[データ フィルター]** にドラッグ アンド ドロップします。
- 
-2. Select *Filter Type* to enable the dropdown menu and then choose **Select Values**.
+ 
+
+2. [フィルター タイプ] を選択してドロップダウン メニューを有効にし、**[値の選択]** を選択します。
- 
-3. By default, all values will be selected. Uncheck the *All* box and select only **Bosnia and Herzegovina**. Then, select **Create Filter**.
+ 
+
+3. デフォルトでは、すべての値が選択済です。**[すべて]** ボックスのチェックを外し、**Bosnia and Herzegovina** のみを選択します。次に、**[フィルターの作成]** を選択します。
- And you will see the data updated:
+ 更新されたデータが表示されます:
+
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/visualization-editor.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/visualization-editor.md
index 6b65f25b..09f5a10c 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/visualization-editor.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/visualization-editor.md
@@ -1,62 +1,62 @@
---
-title: How to Use the Visualizations Editor
-_description: Find out how to create and edit your visualizations and use a great variety of options.
+title: 表示形式エディターの使用方法
+_description: 表示形式を作成および編集し、さまざまなオプションを使用する方法をご覧ください。
+_language: ja
---
-# Visualization Editor
+# 表示形式エディター
-The *Visualization Editor* is where you create and edit your visualizations in Reveal. Here you will find the data from your dataset aggregated and prepared for use as well as great variety of visualizations to build with it.
+**表示形式エディター**は、Reveal で表示形式を作成および編集する場所です。ここでは、データセットからのデータが集約されて使用できるように準備されているほか、それを使用して構築するためのさまざまな表示形式が表示されます。
-## How Do You Create a Visualization?
+## 表示形式の作成方法
-Visualizations are the building blocks of your dashboard. So, when you start creating a visualization, you can choose between two alternative starting points:
+表示形式は、ダッシュボードの基本要素です。したがって、表示形式の作成を開始するときに、開始点には ２ つの選択肢があります。
-* Start with **creating a new dashboard** where the new visualization will be your first and/or only visualization. To do this, click/tap on the **+ Visualization** blue button.
+* **新しいダッシュボードを作成する**ことから始めます。このダッシュボードでは、新しい表示形式が最初または唯一の表示形式になります。これを行うには、青い **[+ 表示形式]** ボタンをクリックまたはタップします。
-* Start by **adding a new visualization** to an already existing dashboard. To do this, select the overflow button in the top right-hand corner, click/tap on the *Edit* and click/tap on the **+ Visualization** blue button.
+* 既存のダッシュボードに**新しい表示形式を追加する**ことから始めます。これを行うには、右上隅のオーバーフロー ボタンを選択し、**[編集]** をクリックまたはタップして、**[+ 表示形式]** の青いボタンをクリックまたはタップします。
-After that, you will be prompted to add a new or select an existing data source.
+その後、新しいデータ ソースを追加するか、既存のデータ ソースを選択するように求められます。
-With the data source selected and configured, you will be navigated to the [Visualization Editor](visualization-editor.md), where you can start creating your visualization.
+データ ソースを選択して構成すると、[表示形式エディター](visualization-editor.md)に移動し、表示形式の作成を開始できます。
-The *Visualization editor* will help you get the most desired view using your data.
+表示形式エディターは、データを使用して最も望ましいビューを作成するのに役立ちます。
-## Accessing the Visualization Editor
+## 表示形式エディターにアクセスする
-You can access the Visualization editor in two ways:
+表示形式エディターには、次の 2 つの方法でアクセスできます。
-***1. In the visualization creation process***
+**1. 表示形式作成プロセス**
-Once you have selected and configured your data source, the *Visualization editor* will open automatically.
+データ ソースを選択して設定すると、**表示形式エディター**が自動的に開きます。
-***2. In the dashboard editing process***
+**2. ダッシュボード編集プロセス**
-After opening a chosen dashboard and entering *Dashboard Edit mode*, you will be able to **access the Visualization editor** by selecting **Edit** from a visualization's overflow button. Alternatively, you can click/tap on the pencil icon, next to the overflow menu.
+選択したダッシュボードを開き、**ダッシュボード編集**モードに入ると、表示形式のオーバーフロー ボタンから **[編集]** を選択して、**表示形式エディターにアクセス**できます。または、オーバーフロー メニューの横にある鉛筆アイコンをクリックまたはタップすることもできます。
-## Visualization Editor Overview
+## 表示形式エディターの概要
-Below, you will find a list of all sections of the *Editor* with their capabilities.
+以下は、**エディター**のすべてのセクションとその機能のリストです。
-1. **Data Section** - this section contains two panels:
- 1. **Fields** - All of the available fields within your data source will appear on the left panel. Each field has an indicator that informs the users what field type each field is: *Date*, *Value*, *Text*. A search bar appears when the available fields are more than ten.
- The *plus* icon in this panel allows you to either blend data sources or calculate a field. The *brain* icon allows you to use fields from a BigQuery or Azure *machine learning model* for your visualization. Keep in mind that the BigQuery machine learning model can work only with BigQuery data sources.
- 2. **Visualization Fields** - Here is where you will drag and drop, or click the *+* mark to see the available fields and select those you want to use for the visualization you are creating.
+1. **[データ] セクション** - このセクションには 2 つのパネルがあります。
+ 1. **[フィールド]** - データ ソース内で使用可能なすべてのフィールドが左側のパネルに表示されます。各フィールドには、フィールド タイプ (**日付**、**値**、**テキスト**) をユーザーに通知するインジケーターがあります。使用可能なフィールドが 10 を超えると、検索バーが表示されます。このパネルの **[+]** アイコンを使用すると、データ ソースをブレンドするか、フィールドを計算することができます。**脳**アイコンを使用すると、BigQuery または Azure の**機械学習モデル**のフィールドを表示形式に使用できます。BigQuery 機械学習モデルは、BigQuery データ ソースでのみ機能することにご注意ください。
+ 2. **表示形式フィールド** - ここでフィールドをドラッグアンドドロップするか、**[+]** マークをクリックして使用可能なフィールドから作成する表示形式に使用するフィールドを選択します。
-2. **Settings Section** - This section allows you to customize what you want to show. Each visualization comes with its own settings. At the bottom of the *Settings* section you will see the option for links. This is a powerful feature, that takes drill down to a whole new level. Read more in the [Dashboard Linking](dashboard-linking.md) topic.
+2. **[設定] セクション** - このセクションでは、表示する内容をカスタマイズできます。各表示形式には独自の設定があります。 **[設定]** セクションの下部に、リンクのオプションが表示されます。これは、ドリル ダウンを全く新しいレベルに到達させる強力な機能です。詳細については、[ダッシュボード リンク](dashboard-linking.md) トピックをご覧ください。
-3. **Visualization Picker** - Here you can choose your desired visualization and preview the final result. As you switch between the different chart types in the dropdown menu, you will notice the visualization fields section change. The fields for each visualization are different, but they change automatically so you only need to fill them in.
+3. **表示形式ピッカー** - ここで目的の表示形式を選択して、最終結果をプレビューできます。ドロップダウン メニューでさまざまなチャート タイプを切り替えると、表示形式フィールドのセクションが変更されます。各表示形式のフィールドは異なりますが、入力するだけで自動的に変更されます。
-4. **Visualization Workspace** - Here is where you will be able to see the visualization you are creating or editing as you drag and drop fields. The visualization won't populate until you have all the necessary fields needed to create that chart type.
+4. **表示形式のワークスペース** - フィールドをドラッグアンドドロップしながら作成または編集している表示形式を確認できます。そのチャート タイプを作成するために必要なすべてのフィールドが揃うまで、表示形式は入力されません。
-5. **Data Source** - The data source that you are currently working with will be displayed here. With a click, you can change between the different sheets, tables or views within your source or change your connection to a new source entirely without having to leave the editor.
+5. **データ ソース** - 現在使用しているデータ ソースがここに表示されます。クリックによってデータ ソース内のシート、テーブル、またはビューを変更し、またエディターを離れることなく、接続を新しいデータ ソースへ完全に変更できます。
-Among other things, you will be able to:
-- **Sort** & **filter** data.
-- **Aggregate data** in the data editor.
-- **Search**, **Visualize** & **format** data.
+特に、次のことが可能になります。
+- データの**並べ替え**と**フィルター**
+- データ エディターの**集計データ**。
+- データの**検索**、**視覚化**、および**書式設定**。
-After you're done building the visualization, select the *check* icon to return to the *Dashboard Editor*. In the Dashboard Editor, you can control the layout, size, and location of the visualizations in a dashboard by simply dragging visualizations and their borders. When you are ready formatting and styling your dashboard, click/tap on the *check* icon again to save your dashboard.
\ No newline at end of file
+表示形式の作成を完了したら、**チェック** アイコンを選択して**ダッシュボード エディター**に戻ります。ダッシュボード エディターでは、表示形式をドラッグしてレイアウト、サイズ、配置を操作できます。ダッシュボードの書式設定とスタイル設定の準備ができたら、**チェック** アイコンをもう一度クリックまたはタップしてダッシュボードを保存します。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/visualizations-overview.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/visualizations-overview.md
index d736c2a6..3f493333 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/visualizations-overview.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/user/visualizations-overview.md
@@ -1,50 +1,51 @@
---
-title: Data Visualizations in Reveal – All You Need to Know
-_description: An overview of how data visualizations work in Reveal and how to customize them.
+title: Reveal の表示形式 – 必要な知識
+_description: Reveal でのデータ表示形式の仕組みとカスタマイズ方法の概要です。
+_language: ja
---
-# Data Visualizations
+# データ表示形式
-Reveal helps you get the most insight possible out of business data by providing a variety of visualizations.
+Reveal は、さまざまな表示形式を提供することにより、ビジネス データから可能な限り多くの気付きを得るのに役立ちます。
-## What is a Visualization?
+## 表示形式の概要
-For users to get the most insight possible out of business data, Reveal provides several options to customize the way information is visualized. These are called "visualizations". Any dashboard is composed of one or more visualizations.
+ビジネス データを理解するために Reveal は情報の表示形式をカスタマイズする複数のオプションを提供します。これらは表示形式といいます。すべてのダッシュボードは 1 つ以上の表示形式で構成されます。
-The dashboard shown below contains a wide variety of visualizations, all of which analyze different aspects of Sales.
+以下に示すダッシュボードには、セールスのさまざまな側面を分析する多様な表示形式が含まれています。
-## Choosing the Right Visualization Type
+## 適切な表示形式タイプの選択
-In choosing the best chart type you need to look at your data and answer the questions that will help you find out what story you are trying to tell with your visualization.
+最適なチャート タイプを選択するには、データを確認し、表示形式で伝えようとしているストーリーを見つけるのに役立つ質問に答える必要があります。
-Are you trying to compare data, show data distribution or present it as a part to a whole breakdown? Are you doing a trend analysis of your financial, marketing or sales data, need a date/time axis? Are you looking at relationships between data? Or you just want to show KPIs and gauges, which are really easy to read and tell a quick story? Is it important to plot your data on a map?
+データを比較することか、データの分布を示すことあるいはデータを全体の一部分として提示しようとしていますか? 財務、マーケティング、または販売データのトレンド分析を行っていますか? 日付/時刻軸が必要ですか? データ間の関係を調べていますか? または、読みやすく、簡単なストーリーを伝える KPI とゲージを表示したいだけですか? データを地図上にプロットすることは重要ですか?
-Answer what you want to show with your data and use the table below to choose the most suitable chart.
+データを通じて何を表示したいかについて回答し、以下の表を使用して最適なチャートを選択してください。
| | | | | | | | | | | |
|:------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------:|
-| Compare Data | 
[Bar](chart-types/category-charts.md) | 
[Column](chart-types/category-charts.md) | 
[Area](chart-types/category-charts.md) | 
[Spline](chart-types/category-charts.md) | 
[Combo](chart-types/combo-charts.md) | 
[Circular Gauge](chart-types/gauge-charts.md#circular-gauge) | 
[Spline Area](chart-types/category-charts.md) | 
[OHLC](chart-types/financial-charts.md) | 
[Candlestick](chart-types/financial-charts.md) | 
[Time Series](chart-types/time-series-charts.md) |
-| Part to Whole | 
[Stacked Column](chart-types/category-charts.md) | 
[Stacked Bar](chart-types/category-charts.md) | 
[Stacked Area](chart-types/category-charts.md) | 
[Pie](chart-types/category-charts.md) | 
[Doughnut](chart-types/category-charts.md) | 
[Funnel](chart-types/category-charts.md) | 
[Treemap](chart-types/treemap-charts.md) | | | |
-| Data Distribution | 
[Step Area](chart-types/category-charts.md) | 
[Stacked Column](chart-types/category-charts.md) | 
[Scatter](chart-types/scatter-bubble-charts.md) | 
[Bubble](chart-types/scatter-bubble-charts.md) | | | | | | |
-| Data Trend Analysis | 
[Line](chart-types/category-charts.md) | 
[Spline](chart-types/category-charts.md) | 
[Combo](chart-types/combo-charts.md) | 
[OHLC](chart-types/financial-charts.md) | 
[Candlestick](chart-types/financial-charts.md) | 
[Radial](chart-types/radial-charts.md) | 
[Time Series](chart-types/time-series-charts.md) | | | |
-| Data Relationships | 
[Scatter](chart-types/scatter-bubble-charts.md) | 
[Bubble](chart-types/scatter-bubble-charts.md) | 
[Line](chart-types/category-charts.md) | | | | | | | |
-| KPIs and Gauges | 
[Bullet Graph](chart-types/gauge-charts.md#bullet-graph) | 
[Linear](chart-types/gauge-charts.md#linear-gauge) | 
[Text](chart-types/gauge-charts.md#text-gauge) | 
[KPI](chart-types/kpi-gauge.md) | 
[Circular](chart-types/gauge-charts.md#circular-gauge) | | | | | |
-| Geospatial Data | 
[Choropleth Map](chart-types/choropleth-map.md) | 
[Scatter Map](chart-types/scatter-map.md) | | | | | | | | |
+| データの比較 | 
[棒](chart-types/category-charts.md) | 
[柱状](chart-types/category-charts.md) | 
[エリア](chart-types/category-charts.md) | 
[スプライン](chart-types/category-charts.md) | 
[複合](chart-types/combo-charts.md) | 
[円型](chart-types/gauge-charts.md#円形ゲージ) | 
[スプライン エリア](chart-types/category-charts.md) | 
[OHLC](chart-types/financial-charts.md) | 
[ロウソク足](chart-types/financial-charts.md) | 
[時系列](chart-types/time-series-charts.md) |
+| 部分から全体 | 
[積層型柱状](chart-types/category-charts.md) | 
[積層型棒](chart-types/category-charts.md) | 
[積層型エリア](chart-types/category-charts.md) | 
[円](chart-types/category-charts.md) | 
[ドーナツ型](chart-types/category-charts.md) | 
[ファンネル](chart-types/category-charts.md) | 
[ツリーマップ](chart-types/treemap-charts.md) | | | |
+| データ分布 | 
[ステップ エリア](chart-types/category-charts.md) | 
[積層型柱状](chart-types/category-charts.md) | 
[散布図](chart-types/scatter-bubble-charts.md) | 
[バブル](chart-types/scatter-bubble-charts.md) | | | | | | |
+| データ トレンド分析 | 
[折れ線](chart-types/category-charts.md) | 
[スプライン](chart-types/category-charts.md) | 
[複合](chart-types/combo-charts.md) | 
[OHLC](chart-types/financial-charts.md) | 
[ロウソク足](chart-types/financial-charts.md) | 
[ラジアル](chart-types/radial-charts.md) | 
[時系列](chart-types/time-series-charts.md) | | | |
+| データの関係 | 
[散布図](chart-types/scatter-bubble-charts.md) | 
[バブル](chart-types/scatter-bubble-charts.md) | 
[折れ線](chart-types/category-charts.md) | | | | | | | |
+| KPI とゲージ | 
[ブレット グラフ](chart-types/gauge-charts.md#ブレット-グラフ) | 
[リニア](chart-types/gauge-charts.md#リニア-ゲージ) | 
[テキスト](chart-types/gauge-charts.md#テキスト-ゲージ) | 
[KPI](chart-types/kpi-gauge.md) | 
[円型](chart-types/gauge-charts.md#円形ゲージ) | | | | | |
+| 地理的データ | 
[階級区分図](chart-types/choropleth-map.md) | 
[散布マップ](chart-types/scatter-map.md) | | | | | | | | |
-If you need more information about how to use each of these visualizations, use the hyperlinks in the table.
+これらの各表示形式の使用方法に関する詳細が必要な場合は、表のハイパーリンクを使用してください。
-## Visualization Tutorials
+## 表示形式チュートリアル
-Within this section, you will find basic, step-by-step tutorials for the Reveal visualizations. All sections use the Data Visualizations data source, which you can download using this link.
+このセクションでは、Reveal の表示形式の作成手順を説明します。すべてのセクションで、このリンクを使用してダウンロードできる Data Visualizations データ ソースを使用しています。
| | | | | |
|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
-| 
[Area](tutorials-simple-charts.md) | 
[Bar](tutorials-simple-charts.md) | 
[Bullet Graph](tutorials-gauge.md#creating-a-bullet-graph) | 
[Candlestick](tutorials-candlestick.md) | 
[Circular](tutorials-gauge.md#creating-a-circular-gauge) |
-| 
[Column](tutorials-simple-charts.md) | 
[Doughnut](tutorials-simple-charts.md) | 
[Funnel](tutorials-simple-charts.md) | 
[Image](tutorials-image.md) | 
[KPI](tutorials-kpi-gauge.md) |
-| 
[Line](tutorials-simple-charts.md) | 
[Linear](tutorials-gauge.md#creating-a-linear-gauge) | 
[OHLC](tutorials-ohlc.md) | 
[Pie](tutorials-simple-charts.md) | 
[Radial](tutorials-simple-charts.md) |
-| 
[Sparkline](tutorials-sparkline-charts.md) | 
[Spline](tutorials-simple-charts.md) | 
[Spline with Area](tutorials-simple-charts.md) | 
[Stacked Area](tutorials-stacked-charts.md) | 
[Stacked Bar](tutorials-stacked-charts.md) |
-| 
[Stacked Column](tutorials-stacked-charts.md) | 
[Step Area](tutorials-simple-charts.md) | 
[Step Line](tutorials-simple-charts.md) | 
[Text](tutorials-gauge.md#creating-a-text-gauge) | 
[Text View](tutorials-text-view.md) |
\ No newline at end of file
+| 
[エリア](tutorials-simple-charts.md) | 
[棒](tutorials-simple-charts.md) | 
[ブレット グラフ](tutorials-gauge.md#ブレット-グラフを作成する方法) | 
[ローソク足](tutorials-candlestick.md) | 
[円型](tutorials-gauge.md#円形ゲージを作成する方法) |
+| 
[柱状](tutorials-simple-charts.md) | 
[ドーナツ型](tutorials-simple-charts.md) | 
[ファンネル](tutorials-simple-charts.md) | 
[画像](tutorials-image.md) | 
[KPI](tutorials-kpi-gauge.md) |
+| 
[折れ線](tutorials-simple-charts.md) | 
[リニア](tutorials-gauge.md#リニア-ゲージを作成する方法) | 
[OHLC](tutorials-ohlc.md) | 
[円](tutorials-simple-charts.md) | 
[ラジアル](tutorials-simple-charts.md) |
+| 
[スパークライン](tutorials-sparkline-charts.md) | 
[スプライン](tutorials-simple-charts.md) | 
[スプライン エリア](tutorials-simple-charts.md) | 
[積層型エリア](tutorials-stacked-charts.md) | 
[積層型棒](tutorials-stacked-charts.md) |
+| 
[積層型柱状](tutorials-stacked-charts.md) | 
[ステップ エリア](tutorials-simple-charts.md) | 
[ステップ折れ線](tutorials-simple-charts.md) | 
[テキスト](tutorials-gauge.md#テキスト-ゲージを作成する方法) | 
[テキスト ビュー](tutorials-text-view.md) |
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/web/release-notes.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/web/release-notes.md
index 5fa327f1..258ce45b 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/web/release-notes.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/web/release-notes.md
@@ -175,7 +175,7 @@ function addSelValueToFilter(fieldName, valueIdx) {
}
```
- (ベータ版) 同じ表示形式内でフィルタリングされたデータを比較できます。シリーズのツールチップには、選択した値でフィルタリングするオプションが含まれます。表示形式の残りの部分には、フィルタリングされた値と元の値を簡単に比較できるように、両方の値が表示されます。現在、次のチャート タイプがサポートされています: 縦棒、棒、折れ線、時系列、エリア、ステップ エリア、スプライン、積層型縦棒、積層型エリア、積層型棒。この機能を有効にするには、RevealView で `highlightedFilteringEnabled` を `true` に設定します。
-- (ベータ版) トレンドライン、ラベル、ズームなどにすばやくアクセスするための表示形式ツールバーが追加されました。この機能を有効にするには、`$.ig.RevealSdkSettings` で `enableNewToolbar` を `true` に設定します。
+- (ベータ版) 近似曲線、ラベル、ズームなどにすばやくアクセスするための表示形式ツールバーが追加されました。この機能を有効にするには、`$.ig.RevealSdkSettings` で `enableNewToolbar` を `true` に設定します。
- SQL ベースのデータ ソースに対しクライアント側でカスタム クエリを提供できる機能を削除しました。
- RVGoogleAnalyticsDataSource と RVGoogleAnalyticsDataSourceItem は、Google がこのコネクタの API を 2024 年 7 月 1 日に廃止する予定であるため、削除されました。
- RevealView に `onDashboardChanged` イベントを追加しました。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/web/user-context.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/web/user-context.md
index b04d6af8..da3ed0b7 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/web/user-context.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/web/user-context.md
@@ -7,7 +7,7 @@ import TabItem from '@theme/TabItem';
Reveal では、ユーザー コンテキストは、アプリケーションの認証されたユーザーの ID と、特定のユーザーのコンテキストでサーバー リクエストを実行するために必要なその他の重要な情報を含めることができるオブジェクトです。ユーザー コンテキストは、`IRVDashboardProvider`、`IRVAuthenticationProvider`、`IRVDataSourceProvider` などの Reveal SDK プロバイダーで使用して、ユーザーが持つアクセス許可を制限または定義できます。
-Reveal SDK 内のユーザー コンテキストは、`IRVUserContextProvider` インターフェイスと `RVUserContext` オブジェクトによって表されます。`RVUserContext` は `IRVUserContext` のデフォルト実装であり、現在のユーザーのユーザー ID を保存する機能と、 Reveal SDK の他の領域 (前述の `IRVObjectFilter`、`IRVDashboardProvider`、`IRVDataSourceProvider` など) で使用できるリクエストに関連する追加のプロパティを取得して保存する機能を提供します。
+Reveal SDK 内のユーザー コンテキストは、`IRVUserContextProvider` インターフェイスと `RVUserContext` オブジェクトによって表されます。`RVUserContext` は `IRVUserContext` のデフォルト実装であり、現在のユーザーのユーザー ID を保存する機能と、Reveal SDK の他の領域 (前述の `IRVObjectFilter`、`IRVDashboardProvider`、`IRVDataSourceProvider` など) で使用できるリクエストに関連する追加のプロパティを取得して保存する機能を提供します。
`UserContextProvider` を実装するには、次の手順に従います:
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/wpf/formatting-data.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/wpf/formatting-data.md
index 83dff4a7..33feeaed 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/wpf/formatting-data.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/wpf/formatting-data.md
@@ -76,7 +76,7 @@ public class UpMediaFormattingService : RVBaseFormattingService
-ダッシュボードの他のビジュアライゼーションを見ると、数値データの書式が変更されていないことがわかります。書式設定はチャートによって制御されるため、フィールドの書式設定を変更するには、フィールドの書式設定を変更する必要があります。[ローカライズ サービス](localizing-dashboards.md)を使用することで、これを実行できます。
+ダッシュボードの他の表示形式を見ると、数値データの書式が変更されていないことがわかります。書式設定はチャートによって制御されるため、フィールドの書式設定を変更するには、フィールドの書式設定を変更する必要があります。[ローカライズ サービス](localizing-dashboards.md)を使用することで、これを実行できます。
diff --git a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/wpf/release-notes.md b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/wpf/release-notes.md
index cb1adbb2..2134fa93 100644
--- a/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/wpf/release-notes.md
+++ b/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/wpf/release-notes.md
@@ -115,7 +115,7 @@ async Task AddSelValueToFilter(string fieldName, int valueIdx)
}
```
- (ベータ版) 同じ表示形式内でフィルタリングされたデータを比較できます。シリーズのツールチップには、選択した値でフィルタリングするオプションが含まれます。表示形式の残りの部分には、フィルタリングされた値と元の値を簡単に比較できるように、両方の値が表示されます。現在、次のチャート タイプがサポートされています: 縦棒、棒、折れ線、時系列、エリア、ステップ エリア、スプライン、積層型縦棒、積層型エリア、積層型棒。この機能を有効にするには、RevealView で `HighlightedFilteringEnabled` を `true` に設定します。
-- (ベータ版) トレンドライン、ラベル、ズームなどにすばやくアクセスするための表示形式ツールバーが追加されました。この機能を有効にするには、RevealSdkSettings で `EnableNewToolbar` を `true` に設定します。
+- (ベータ版) 近似曲線、ラベル、ズームなどにすばやくアクセスするための表示形式ツールバーが追加されました。この機能を有効にするには、RevealSdkSettings で `EnableNewToolbar` を `true` に設定します。
- SQL ベースのデータ ソースに対しクライアント側でカスタム クエリを提供できる機能を削除しました。
- RVGoogleAnalyticsDataSource と RVGoogleAnalyticsDataSourceItem は、Google がこのコネクタの API を 2024 年 7 月 1 日に廃止する予定であるため、削除されました。
- RevealView に `DashboardChanged` イベントを追加しました。