Power Queryの基礎 3_クエリ化

前回はPower Queryを使う前の各種設定について話をしました。いよいよPower Queryを実際に使ってみるのですが、今回は以下のテーマについて簡単に見ていくことにします。なお、ExcelのPower Queryを使ったほうが解説しやすいので、基本的にExcelベースで話を進めていきたいと思います。

DAX Studioによるデータのエクスポート

ExcelやPower BIからデータをCSVやText形式に出力する方法を解説します。

概念図

Power QueryでExcelのワークシートに出力したものを別途Excelファイルに貼り付け、CSVとして保存する方法よりも柔軟性が高く、かつ、以下のようなメリットがあります。

• データボリュームが100万行以上の場合でも出力できる
• 複数のテーブルを一括で出力できる
• 基データがExcelである場合に比べ、Power Queryでの処理速度が約7倍も早くなる

Power Queryの基礎 2_設定編

前回に続き、Power Query（パワークエリ）の基礎について話をします。記事に出ているExcelはOffice 365バージョンですが、必要に応じでExcel 2016のスクリーンショットも載せています。なお、OSはWindowsとなりますので、Macユーザーの方は以下のリンクをご参考ください。

Power Queryのインストール確認

Power QueryはExcel 2016以降であればExcelに標準搭載されていますが、Excel 2010（Microsoft Office 2010 Professional Plus）やExcel 2013まではアドインとしてダウンロードする必要があり、ご自身の使用バージョンがこれらに当たる場合は下記サイトよりダウンロードしてください。

Excelのバージョン確認

Power Queryを設定する前にとても重要なことの1つに、現在使用されているExcelのバージョンチェックがあります。以下手順となります。
※ Office 365のExcelを前提

Power Queryの基礎 1_特徴

少し前にPower Query（パワークエリ）で簡単にWeb上のデータを抽出できるデモをやりましたが、今回から基礎について見ていきたいと思います。

Power Queryの特徴

Power Queryの基本的な特徴は以下の通りです。

• Excelに搭載されたデータ加工機能（※BIツールであるPower BIも同じ）
• Excelの通常作業と同じ操作感覚
• ユーザーインターフェース（UI）操作でデータ処理の殆どを完結可能
• 使えば使う程、その”凄さ” に感動を覚える（簡単・パワフル・深い）
• データ抽出・加工（ETL）の“デファクト・スタンダード”（使えないと仕事にならない！）

データアナリストが作る新型コロナ（COVID-19）BIレポート

世界が新型コロナの影響を受ける中、情報共有の一環としてPower BIで新型コロナ（COVID-19）のBI*1レポートを作成してみました。BIレポートの作成にはPower Query及びDAX / Data Modelの知識が必要ですが、これら全てを駆使して出来上がったものが下記の埋め込みレポートです。ちなみに、レポートは作成後も見た目、指標、使い勝手などを随時調整していますが、大まかな枠組み（80%程度）は3日で仕上げています。 

*1:BI = Business Intelligence略。BIツールを用いて、大量データの分析やその結果を可視化することで経営上の意思決定を迅速にサポートする手法

DAX / Data Modelのデモ

DAX / Data Model*1のデモを今回の記事にしますが、そもそもなぜ、Power QueryやDAX / Data Modelを習得するのでしょうか？このスキルはMicrosoft社が開発したテクノロジーですが、これらを習得することは、

*1:DAX / Data Model: Data Analysis eXpressionの略で、データ分析用言語。Data Model: データセットをリレーションで定義付けしたもので、この作業の後にDAXを記載する

Power Query -いきなりデモ

前回は「Power Queryについて」について紹介しましたが、今回は更に詳細に見ていきます。本来は基礎から解説していくのが定石ですが、本ブログでは可能な限り実務的な情報を発信していきたいと思いますので、実用的な使い方から先に紹介したいと思います。触ったことがない方でも簡単にできますので、ぜひ手順に従ってやってみてください。

DAX / Data Modelについて

本ブログのメインコンテンツの1つは「Power Queryについて」の記事にて図説したDAX / Data Model（データモデル）です。念のため、もう一度画像をアップロードしておきますが、見てお分かりの通り、データの加工を担当するPower Queryを前工程とするならば、DAX / Data ModelはBIツールを使ってデータ分析を可能にする後工程に当たります。

Power Queryについて

Power Query（パワークエリ）*1とDAX / Data Model（データモデル）*2の両方について解説していくと書きましたが、この2つのテクノロジーは似て異なるものです。何より重要なのは、紹介していく順番ですが、殆どの方は最初にPower Queryから学んでいくことになると思います。

*1:データの取得・変換機能

*2:DAX: Data Analysis eXpressionの略で、データ分析用言語。Data Model: データセットをリレーションで定義付けしたもので、この作業の後にDAXを記載する

Power QueryとDAX / Data Modelのブログ

はじめまして、マーシャルと言います。

初めてブログを書くことになったわけですが、このブログのテーマについて少しお話をしたいと思います。その前に簡単な自己紹介ですが、私自身はデータ・アナリストであり、日常的にデータ分析を行う仕事をしています。金融機関や事業会社向けレポートの作成を得意としており、そのキャリアの延長線上に本ブログのテーマについて触れてみようと決意しました。

ネット上には本ブログのテーマに関する多くの情報がありますが、殆ど英語だったり、日本語の場合でも最新のテクノロジーの紹介やツールの使用法に留まる内容が多いので、本ブログではそれを更に掘り下げたところ（例: レポート作成時の考え方や実務的な目線での評価、紹介する内容におけるベストプラクティス等）までカバーしていきたいと考えています。