Data Model / DAXの基礎 2_ルールいろいろ①

Data ModelとDAXはPower Queryと違い、密接に関連するため、Data Model / DAXとして記載していくことにします。DAX*1に関する具体例に入る前に、まずはDAXを記述する上で留意すべき点(言い換えれば、基礎に関するベストプラクティス)について紹介をしたいと思います。

*1:Data Analysis eXpression, Power BIの言語

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Data Model / DAXの基礎 1_DAXとは

本ブログのもう一つのトピックはData Model / DAXとなりますが、まずはDAXとは何かについて解説をします。下図の通り、MicrosoftテクノロジーのBIツールであるExcelとPower BIは、使いこなすためには前工程(Power Query)と後工程(Data Model / DAX)を習得する必要があります。

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Power Queryの応用_ファイル名を[Data]列のTableの中に挿入

以前の記事でCSVの結合に際してBinary.Combineを使った場合、ファイル名を抽出できないと記載しました。

marshal115.hatenablog.com

一方で、Binary.Combineではなく、Csv.Documentを使用すれば、最終的にデータを展開(結合)する前に、ファイル名をデータ列の[Table]内に挿入することができるようになります。今回はこれのやり方について説明します。

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CSVとExcelの違い

ビジネスユーザーが自分で分析を行う際に使用するデータのうち、最も一般的なものがCSV(テキストファイル)やExcelとなります。今回はこの2つのデータの違いについて見ていきます。両者はどちらもExcelから開くことが可能であり、特にCSVは取り扱いに注意が必要なファイルとなります。

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Power BIとは

本ブログはPower Query及びData Model / DAXを紹介するものですが、これらのテクノロジーを活用するためにはクライアント(ツール)が必要となります。いわゆるBIツールがこれに当たりますが、Power BI DesktopやExcelを使うことになります。今回はPower BI Desktop(以降「Power BI」)の特徴及びBI業界等について紹介していきたいと思います。

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Power Queryの基礎 10_ピボット化・ピボットの解除

Power Queryの中で、最も強力な機能の1つがPivotの解除である。名前から結果をイメージしにくいですが、簡単に言えば、

横に伸びているデータを縦にまとめる

あるいは専門用語でいえば、

データの正規化

となります。

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Power Queryの関数言語について

Power QueryはExcelで使われる関数と同じように、全ての処理は関数が関わってきます。これらの関数はM言語と呼ばれ、UIを使って実行するとExcelのマクロのように自動的に記録されていきます。Power Queryの初心者であればM言語を特に気にする必要はないですが、データ処理をより高度に効率化させるためにはPower Queryの関数について知っておく必要があります。

今回はこのPower Queryで使用される関数について、個別紹介ではなく、最も基本的な操作等について紹介したいと思います。

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