●データを理解して可視化・分析を自由自在に
データ活用がもてはやされる中、データの可視化や分析、
BIを実現するツールが各社からリリースされています。
Microsoft Power BIもその中の1つです。
これらのツールは、使い始めたものの、すぐにつまずいて
先に進めないという話がとても多く聞こえてきます。
その理由は、ツールの使い方が難しいのではなく、
「そもそもデータとは?」がわかっていないことです。
本書は、Power BIを使う上で必須となるデータ知識の入門書です。
「どのように考える必要があるのか?」
「どうすればうまくいくようになるのか?」を中心に解説します。
データを理解して、BIを実現することで、
その先にあるデータ活用から予測までを実現可能にするための
第一歩を提供します。
■主な対象読者
・データを生かして仕事をしたいと思っている方
・データの可視化や活用をツールで行いたいと思っている方
・Power BIを使い始めたが、うまくいかない方
・これからのIT業界についていきたい方
■著者
清水 優吾“Power BI 王子”
株式会社セカンドファクトリー CTO、シニアテクニカルアーキテクト
Micorosft MVP for Data Platform - Power BI(2017年~)
■目次
第1章 BIのススメ
第2章 データとは何か?
第3章 BIとは何か?
第4章 Power BIとは何か?
第5章 Power BIを使用する際の最初の一歩
第6章 BIに必要なこと
第7章 How-toを見たら考えることが大事
第8章 Appendix ── おまけ
本書は、Power BIを使う上で必須となるデータ知識の入門書です。データを理解して、BIを実現することで、その先にあるデータ活用から予測までを実現可能にするための第一歩を提供します。
Power BIを使う上で必須となるデータ知識の基礎からしっかりと解説。豊富な図表が理解を助けます。
操作の手順を画像で丁寧に解説。複雑な動作も迷うことなく進めることができます。
押さえておきたいことを「column」で補足解説しています。プラスαの知識が身につきます。
第1章 BIのススメ
1 今こそBIを
2 BIが何の略かは知っていても、訳は知らない
3 私がBIを始めた理由
データの重要性に気付いた
60歳以降もできることを考えた
4 IT業界のトレンド
DXに必要なこと
DXとBI
5 IoT、機械学習、AIとBIの関係
第2章 データとは何か?
1 データの種類
構造化データ
非構造化データ
半構造化データ
データの種類分け
2 BIのデータとは?
データの変換
第3章 BIとは何か?
1 日常にあるBI
天気予報
交通機関の電光掲示場
2 BIとしての共通事項
興味・関心
ひと目でわかるということ
ネクストアクションがある
3 Businessとは何か?
4 経営手法としてのBI
BIのループ
現場担当によるネクストアクションが必要
ダッシュボード
リアルタイム性
5 BIのパターン
決まったタイミングで見るデータ ―― 分析目的のレポート
リアルタイムで見るデータ ―― リアルタイムダッシュボード
6 違う切り口のパターン
エンタープライズBI
セルフサービスBI
二者択一ではなくハイブリッド
7 よくある失敗例
BIは文化
BIの成功の要素
8 現場の方へ ―― ボトムアップで文化を浸透させる方法
第4章 Power BIとは何か?
1 Power BIの歴史
2 スイートサービスの内容
Power BI Desktop
Power BI Service
Power BI mobile
Power BI dataflows
3 ライセンス/費用
4 想定ユーザー
ユーザーライセンス
ワークスペースキャパシティ
Per Userライセンス
4 想定ユーザー
コンシューマー(ビジネスユーザー)
デザイナーおよび開発者
管理者
5 現実世界のユーザー像
3つのどの役割であっても、グラフが読めるコンシューマーであれ!
第5章 Power BIを使用する際の最初の一歩
1 レポート作成までの流れ
2 最初のレポートを作ってみよう
Power BI Desctopのインストール
キャンバス
サンプルデータの読み込み
ナビゲーター
Power Queryエディター
不要な列を削除
列の型を変更
表記ゆれの変形
列名の変更
特定の値を除外
取得したデータの結果
ビジュアルの作成
3 Power BI Desktopがデータを取得する仕組みを見てみよう
データソースを見る
4 もうひとつ作ってみよう
データソースへの影響
使わない列を非表示にする
データモデル
階層の作成
テーブル名の変更
メジャーの作成
5 レポート作成するときに押さえておくべきこと
第6章 BIに必要なこと
1 データソース
2 データ準備
データの読み込み
列の選択
クエリ名の変更
列の選択と削除
値の確認
ディメンションとファクトを分ける
条件列の作成
クエリの依存関係
3 モデリングと可視化
日付テーブルの作成
CALENDAR関数
日付テーブルとしてマークする
データ型を日付に変更
リレーションの作成
列を非表示に
計算列とメジャー
計算列を追加
メジャーを作成
グラフの動きを確認
ビジュアルとDAX Query
累計のメジャー
移動平均
対象範囲の日付を取得
平均値を求める
増加率を求める
後片付け
集約と調整
カスタムビジュアルの利用
色の調整
ディメンション列名の変更
Power Queryを確認
4 レポートができたら発行してみる
Power BI Serviceのアカウント(Power BI Pro)
Power BI Serviceでワークスペースを作る
レポートの発行
レポートの共有
フィードバック
第7章 How-toを見たら考えることが大事
1 練習ではできたのに本番ではできない!?
2 作業の実行とレシピの創造を混同していないか?
3 データを料理する実例
どの情報をデータとして保存するか
テーブルの数
4 BIではデータの料理が繰り返し必要
5 スタースキーマを理解しないとモデリングはもちろんデータ準備も難しくなる
6 データ準備とモデリングは何度も繰り返す
7 覚えること < 考えること
8 BIはどうしても概念的だが、現実との行き来がモノをいう
第8章 Appendix──おまけ
1 タイムインテリジェンスとは
PREVIOUSMONTH関数
COUNTROWS
CALCULATE関数
ISINSCOPE関数
2 レポートキャンバスは分割して使うべし
Data Stories Gallery
ビジュアルを分割
背景画像を指定
3 Tooltip――ツールヒント
ツールヒントを設定
4 どうしてもDAXが複雑になってしまう方へ――データモデリングのコツはExcel脳からの脱却
表の中で計算したい
再利用できないメジャー
表であってデータではない
適切なデータモデリング
スタースキーマにする
ディメンションとして使用するクエリを追加
リレーションシップを作成
メジャーを作成
スマートマルチプル
5 接続モードについて ―― インポートとDirectQuery
インポート
Power Query
ライブ接続
インポートモードとの違い
DirectQueryに関する注意事項
6 Q&Aからビジュアルを作成する
Q&Aビジュアル
7 テキストボックスの便利な使い方
質問を入力
8 条件付き書式
色の設定
メジャーを作成する方法
タイトルで条件付き書式を使う
テーブルに条件式書式を使う
カスタムを設定するメジャー
9 Power BIに関する最新情報の追い方
Power Platform Weeklyのレポート
Microsoftの年次イベント
Release wave
docs
Learn
SQL BI
Youtubeチャンネル
Twitter
Power BI 勉強会
JapanPBUG
Go Extreme さん
2021-10-08
BIのススメ:今こそBIを IT業界のトレンド Iot・機械学習・AIとBIの関係 データとは何か:構造化 非構造化 半構造化 データの種類分け データの変換 BIとは何か:BIのパターン よくある失敗例 Power BIとは何か:スイートサービス ライセンス・費用 現実世界のユーザー像 Power BIを使用する際の最初の一歩:Power BI Desktop BIに必要なこと:データ索子 データ準備 モデリングと可視化 How-toを見たら考えることが大事 タイムインテリジェンス レポートキャンバス