メジャーとディメンション

メジャー（Measure）とディメンション（Dimension）は、データ分析やBI（ビジネスインテリジェンス）ツールにおいて、データを整理し、分析するための最も基本的な二つの構成要素です。

これは、あなたがデータを「何を数えるか・計算するか」と「何で切り分けるか」に分ける考え方だと理解してください。

📊 メジャー（Measure）とディメンション（Dimension）の解説

メジャーは、「計算したいもの」「集計したい数値」を指します。KPI（重要業績評価指標）や分析の結果となる数値です。

項目	例	特徴
定義	集計される数値。データに対して算術演算（合計、平均、最大、最小など）が適用される要素。	常に計算が必要です。そのままでは意味がなく、集計されて初めて価値を持ちます。
具体的な例	* 売上高 (合計) * 顧客数 (件数) * 利益率 (計算式) * 在庫量 (現在値) * 平均単価 (平均)	セマンティックレイヤーでは、これらのメジャーに「売上高 = 注文金額の合計」といった厳密な定義（ビジネスロジック）を与えます。

ディメンションは、**「分析の切り口」「属性」「分類」**を指します。メジャーを集計・分類するために使われる要素です。

項目	例	特徴
定義	分類・グルーピングに使われる属性。それ自体は集計されないことが多い。	計算の基盤であり、メジャーの数値にコンテキスト（文脈）を与えます。
具体的な例	* 日付 (年、月、日) * 地域 (国、都市) * 顧客名 (氏名、ID) * 製品カテゴリ (衣料品、食品) * 担当営業 (氏名)	「どの地域で」「いつ」「どの製品の」売上高を見るか、という分析軸を決定します。

この二つの要素の関係を、レストランの売上データで考えると分かりやすいです。