前回は「ステップレベルエラー」のうち、列が見つからないエラー及びFormula.Firewallに関するエラー、それらの対処法（列のデータ型のダイナミック指定等）について見ていきました。 marshal115.hatenablog.com 今回は「セルレベルエラー」について見ていき…

前回の記事では「ソースデータエラー」について話をしました。今回はその続きとなります。 marshal115.hatenablog.com

Power Queryを使用していると、エラーによく遭遇したりします。初心者のうち、エラーが発生すると対処に困るものですが、エラーの種類について知っていれば冷静に対処できますので、事例を交えて対処法について記載してみようと思います。なお、頻出エラーに…

今回は今まで何回も外部企業向けにPower BIによるBI導入をしてきた経験について話してみたいと思います。前提条件として以下数項目を念頭に入れて読んで頂ければと思います。 記事の内容は個人の備忘録的なもの セルフサービスBI*1寄りの構築である 構築に関…

Power BIを使う場合、DAX*1を用いて計算列*2や計算テーブル*3の構築、あるいはメジャーを算出します。メジャーは定義済計算式であり、[売上高]や[粗利益率]等の指標を算出できます。DAXはデータモデルにおけるビジネス用の数式を算出するものですが、その中…

少し時間が空きましたが、前回はPower BIが簡単にレポートを作れる一方で、気を付けないと間違った結果に結びつくことを説明しました。今回はいよいよDAXの役割について紹介していきます。

Power BIやExcel Power Pivotを勉強する人が最初に遭遇する難関がDAX*1です。私はよく冗談でDAXのことを D（どう） A（あがいても） X（無理 ×） と表現していますが、基礎が分からないままPower BIでメジャー*2を乱発して作ってしまうと、底なし沼に落ちて…

歴史というと、実は学生の時に殆ど興味がなかった分野だったのですが、今思えば自分が歴史よりも現在・将来について興味があったのが原因だったのかもしれません。ただし、例外として自分が今最も活用しているテクノロジーについての歴史は面白くて堪りませ…

このブログはMSテクノロジーを中心に紹介していくのですが、たまに普通の日記も書いていきます。とはいえ、データ及びBI関連の話ですが、今回は主にBI活用の現状や学ぶ環境等について話をしていきます。かなりの部分で自分自身のアナリストとしての経験が入…

Power BIは非常にパワフルな分析ツールです。ETL*1からモデリング*2が完了し、適切なメジャー*3を記述した後、Power BI Desktopにて自由にチャートやテーブルを配置し、分析業務を開始することが可能となります（下図）。 *1:Extract, Transform, Loadの略。…

Excelユーザーで普通にデータ集計を行い、ピボットテーブルを作って分析を行う人は特に"データ型"に付け使う必要はないでしょう。今迄であれば、"データ型"はAccessやデータベース等を扱うヘビーユーザー、あるいはDBA*1等の専門家が取り扱うトピックでした…

前回はデータの基礎に関して、データの概念及びきれいなデータ vs きたないデータ等について見ていきました。BIを活用するためにはデータについてしっかり押さえておく必要があり、今回はその続きについて見ていきたいと思います。

本ブログはBIテクノロジーに関する紹介ですが、そもそもテクノロジーを学ぶ目的の1つがデータを有効活用することにあります。 テクノロジー × データ = 意思決定 というのがキーワードですが、今回は”データ”についていろいろ考えてみたいと思います。

Power BIの差別化要素の最終回は、SaaS型BIソリューションになります。SaaSとは、Software as a Serviceの略で、インターネット経由でサービスとして提供・利用する形態のことを言います。分かりやすい例でいえば、NetflixやHulu等のオンラインストリーミン…

Power BIを使いこなすためには、Power Query及びData Model / DAXといった知識が必要不可欠となります。Power BIに限らず、どのBIツールを使うにしても、学習コストが発生するため、数か月あるいは数年という単位で常に学び続けることは珍しくありません。こ…

Power BIの差別化要素の1つに、同じMicrosoftの製品やサービスとのシナジー（連携）が挙げられます。例えば、「Excelで分析機能」（下記記事参照）が最も分かりやすい例で、Power BIのモデリング済のデータセット（データモデル）にExcelを繋げてPivotテーブ…

BIツールはデータソースにアクセスして、データをクエリする（必要な形に変更して結果を表示させること）のですが、Power BIはDAX*1を用いて、Excel Power PivotはMDX*2を用いていることが特徴です。 *1:Data Analysis eXpressionの略。Power BIのネイティブ…

DAX*1はPower BIのネイティブ言語となります。Power BIを活用する上で必ず使用するものでおり、特徴はExcelで使用される通常の関数に類似した名称でありながら、それらよりも高度なことを実現できることにあります。背景にはDAXは元々Excel Power Pivot用に…

Power BIの差別化要素その5はDAX言語を使って、簡単に時系列分析を行うことが可能になることです。時系列を扱うDAXはタイム・インテリジェンス関数（Time Intelligence）と言い、Power BIやExcel Powe Pivotを活用する場合で最も頻度の高い使用関数となりま…

Power BIの差別化要素その4は、「Excelで分析」機能となります。その名の通り、Power BIで構築済のデータモデルをデータセットとして、定義済メジャー*1やリレーションシップを活用し、Excelで通常のPivotテーブルでは実現できないような計算を行うことがで…

Power BIの差別化要素その3は、ETL機能*1（Power Query）となります。本ブログのメイントピックですので、ブログの検索窓で「Power Query」をして頂くと殆どの記事とマッチすると思います。Power Queryの醍醐味については活用している本人が最も知っており、…

Power BIの差別化要素その2は、モデリング機能となります。実は、BIツールのテクノロジーはそれぞれ異なることから、モデリングについての比較は料金体系（コスト）やビジュアル（グラフ）の良し悪しと比較すると、殆ど言及されていないのが現状です。しかし…

前回(4/15の記事)はPower BIについて、基礎的なこと（特徴・業界等）を紹介しました。今回はもう少し具体的に差別化要因について見ていきたいと思います。Power BIが他社BIツールと差別化できている領域は以下の通りです。

前回の続きで、今回はネーミングロジックについて話をしていきます。DAXを実際に記述する前に抑えておきたい必読コンテンツとなります。 前回記事は以下より marshal115.hatenablog.com

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…

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…

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…

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…

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 …

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。