Microsoft Power BI入門 第2版 発売予定

第1章　BIとは
1　BIとは何か？
2　日常業務で溜まるデータをネクストアクションに生かす
3　BIは企業にとって必要なもの
　　DXが完了するとすべてがデータになる
　　今月あといくら使えるの？
　　BIは組織のすべての人にとって羅針盤
　　BIの目的
4　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
5　BIの全体像
　　データ収集
　　データ準備
　　データモデリング
　　ビジュアライゼーション（可視化）
　　レポートとして保存
　　レポートを共有
6　Excelとの違い
7　まとめ

第2章　Power BIとは？
1　Power BIを構成するもの
　　Power BI Desktop
　　Power BI service
　　Power BI Mobile
2　Power BIの主要なコンテンツ
　　ライセンス
　　容量（キャパシティ）
　　ワークスペース
　　レポート（Reports）
　　Power BIで使う2つの言語（Power QueryとDAX）
　　セマンティックモデル（Semantic Model）
　　データフロー（Dataflows）
　　アプリ（Apps）
3　関連製品
　　Microsoft Fabricとの関係
　　Microsoft Excelとの関係
　　Microsoft Power Platformとの関係

第3章　レポートを作成してみよう
1　Power BI Desktopのインストール
　　インストーラ版
　　ストア版
2　Power BI Desktopの設定
　　まずはサインイン
　　次はオプション
3　サンプルデータを読み込む
　　チュートリアルを開始する
　　サンプルデータの読み込み
　　保存したファイルを読み込む
4　グラフによる可視化をする
5　まとめ

第4章　データ準備をやってみよう
1　目指すべき形、それはスタースキーマ
2　スタースキーマとは
　　ディメンションテーブル
　　ファクトテーブル
　　リレーションシップ（ディメンション：ファクト＝1：多）
　　リレーションシップ（クロスフィルターの方向）
3　目指すゴールがわかったのでデータ準備開始
4　読み込んだ最初のクエリをOriginalとする
5　読み込んだデータで必ず最初にやること
　　列名の確認＆列数の確認
　　列のデータ型の確認
　　不要な列を削除
　　不要な行を削除
6　値の変換
7　ファクトテーブルとディメンションテーブルを作る
　　ファクトテーブルの元になるクエリを作る
　　ディメンションテーブルの元になるクエリを作る
　　ファクトの文字列をディメンションのキーに置き換える
　　不要なクエリは読み込みを無効にする
　　最後は［閉じて適用］
8　データを読み込んだら要確認
　　レポートビューで確認すること
　　データビューで確認すること
　　モデルビューで確認すること
9　まとめ

第5章　データモデリングをやってみよう
1　データモデリングで最初に考えること
2　リレーションシップで紐付けに使用した列は非表示に
3　リレーションシップの働きを確認する
4　なぜメジャーを作るのか？
　　暗黙的なメジャーと明示的なメジャー
　　イテレーター関数について
　　メジャーを作成する ― Total SalesとTotal Profit
　　DAX式のマナー（コーディングルールまたはフォーマット）
　　DAXで表現できる2つのもの ― DAXクエリとDAX式
　　メジャーを作成する理由
5　日付テーブルは絶対作る
6　日付テーブルに必要な列を追加する
7　日付テーブルを作ったら忘れずにやるべきこと
8　まとめ

第6章　ビジュアライズをやってみよう
1　BIの目的の確認
2　レポート→ページ→ビジュアル
3　カード
4　折れ線グラフ
5　複数の行カード
6　フィールドパラメータ
7　スライサーで年を指定
　　前年の売上を集計するメジャー
8　散布図
9　新しいカード
10　まとめ

第7章　Power BI serviceに発行してみよう
1　Power BI serviceの役割
2　ワークスペース
　　ワークスペースを事前に作成する
　　ワークスペースの設定
3　Power BI DesktopからPower BI serviceへ発行する
　　レポート発行後にやるべき設定
　　データソースを自分のPCからクラウドに移動する
　　（参考）SharePointフォルダーコネクタを使用する場合
　　Power BI serviceへ再発行
4　まとめ

第8章　データの流れを見直してみよう
1　気付いていない課題
2　データの流れから利点を理解する
3　既存のPower Queryをデータフローに移行してみる
4　作成したデータフローを呼び出すように変更する
5　データフローで準備済みのデータがあることの意味
6　まとめ

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