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Microsoft Power BI入門 BI使いになる!Excel脳からの脱却

清水 優吾(著)

商品番号
170530
販売状態
発売中
納品形態
宅配便にてお届け
発売日
2021年09月15日
出荷開始日
2021年09月14日
ISBN
9784798170534
判型
A5
ページ数
324
キーワード
データベース  Microsoft  IoT  DX

2,728円(税込)(本体2,480円+税10%)
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ここから始めるデータとの賢い付き合い方

●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

データの構造を理解して可視化・分析を自由自在に
こんな人におすすめ!

Microsoft Power BIを使う上で必須となるデータ知識の入門書

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。

図表が豊富で理解しやすい

図表が豊富で理解しやすい

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。

実際に手を動かして学ぶ!分かりやすい操作手順で進めやすい

実際に手を動かして学ぶ!分かりやすい操作手順で進めやすい

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。

プラスαの知識が身につく

プラスαの知識が身につく

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

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感想・レビュー

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

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