2023-11-08

Power BIの教科書 P.2 テーブル同士の結合

このページを読むと、テーブルの結合について理解できます。

1. リレーションシップとは

２つ以上のテーブルをPower BIに読み込ませて、それらを関連づけて分析したい場合に使う機能のことをリレーションシップと言います。

例えば、'売上テーブル'「製品コード別の売上テーブル」と'製品マスタテーブル'「製品コード別の製品名テーブル」を１つの分析に用いたい場合などはリレーションシップによって２つのテーブルを関連づける必要があります。

'売上テーブル'

製品コード, 売上

A001,　　　200円

'製品マスタテーブル'

製品コード,製品名

A001,　　　鉛筆

→リレーションシップを使えば、２つのテーブルを１つのテーブルとして分析可能！

'結合テーブル'

製品コード, 製品名, 売上

A001,　　,鉛筆,　　200円

2. リレーションシップには、３つの種類があります。

リレーションシップには種類があります。一見難しく思えるかもしれませんが、鍵となる思考法は"自分が分析しようとしているデータはなに別のなんのデータか"を意識することです。

これさえ考えていればわかりやすくなります。

たとえば先ほどの'売上テーブル'は、製品コード別の金額のデータですね。

なに別のデータと、なに別のデータを結合しようとしているかによってリレーションシップの種類が変わってきます。

1 対 1 のリレーションシップ

テーブル内の各レコードが、別のテーブル内の 1 つのレコードにのみ関連付けられることを意味します。

製品コード別の売上と、製品コード別の製品名は、それぞれ同じ製品コードが一つずつしか出てこないので製品コードを１対１で結合できます。

1 対多のリレーションシップ

1 つのテーブル内の 1 つのレコードが、別のテーブル内の 0 個、1 個、または複数のレコードに関連付けられることを意味します。

製品コード別日時別の売上と製品コード別の製品名の場合を考えてみましょう。

製品コード別日時別というのは、下記のように製品コードが複数出てきます。

製品コード, 日時, 売上

A001, 2023年1月,100円,

A001, 2023年2月,100円

日時別なのでA001は何回も出てきます。これは「多」と言えますね。

一方で製品コード別の製品名は、製品コードが1つしか出てこないので「1」です。

よって、この2つのテーブルでリレーションシップを組む場合は１対多となります。

多対多のリレーションシップ

1 つのテーブル内の 0 個、1 個、または複数のレコードが、別のテーブル内の 0 個、1 個、または複数のレコードに関連付けられることを意味します。

もうお分かりのことと思いますが、製品コードが複数出てくるテーブル同士を結合する場合に「多対多」を使います。

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2023-11-02

Power BIの教科書 P.1 データを読み込ませる

このページを読むと、分析したい元データをPower BIに読み込ませることができるようになります。

1. データソースの接続への接続

データソースとは、分析したい元データ（分析者の中ではよく、Raw Data / ローデータと呼びます）のことです。

Excelをデータソースとしたい場合はExcelをPower BIに読み込ませます。

もっとよく使われる方法は以下の通りです。

①まずはPower BI Desktop を起動します。

②「ホーム」タブから「データ取得」をクリックします。

③データソースを選択します。

データソースにはExcel ファイルの他にも、SQL Server、CSV ファイル、Web サービスなどが選べます。

この方法を行うと、データは自動で読み込まれてPower BIが分析しやすい形式に変換されます（これを抽出するといいます）。

2. インポートモードを使うメリットとデメリット

さきほどご紹介した方法は「インポートモード」と呼ばれます。

インポートモードでは、「抽出ファイル」が自動で生成されることになります。

抽出ファイルが作成されると以下のメリットがあります。

・計算時間が短い（最適な形にすでに変換されているため）

・データソースの場所を変えたり消去しても分析できる（抽出ファイルがPower BIファイル内にセットで保存されるため）

一方で、デメリットも存在します。

・ローデータを書き換えた場合や、ローデータのレコードが変更されても、抽出し直さなければPower BIには反映されない（データソースへの接続がライブではないため）

また頻繁にローデータにレコードが追加される場合などは他の接続方法が適する場合もあります。

次に、他の接続方法をご紹介します。

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3. データソースへの接続方法は３つ

インポートモードで抽出ファイルを作成する以外に、「Direct Queryモード」でデータソースにライブ接続することもできます。

Direct Queryモードを使うメリット、デメリットはインポートモードと真逆です。

常にデータソースに接続し直すため、抽出ファイルを持っている場合に比べて計算に時間がかかります。

一方で、データソースが頻繁に更新された場合でも都度繋ぎ直すためそのデータが分析に反映されます。

また、もう１つの方法はインポートモードとDirect Query モードを組み合わせた複合モードになります。こちらはビギナー段階から使うことはあまりありませので、追ってご紹介します。

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2023-11-01

【Power BI入門】無料版では他人とどこまで共有できる？

Power BI 入門

Power BI Desktopは基本的にほとんどの機能が無料で使えます。

利用可能なライセンスオプションはユーザーのニーズに合わせて異なりますが、分析機能に関しては基本的には無料版ですべての機能を使うことが可能です。

無料と有料の大きな違いは、分析した結果を他人と共有できるかどうかです。

ここでは、無償アカウントでどこまで他人と共有が可能なのかを詳しく解説します。

Power BI Free (無料版):

このライセンスは無料で利用できます。
Power BI Desktopを使用してレポートを作成できます。
レポートを作成したら、Power BI Serviceに公開および共有できますが、制限があります。たとえば、データの更新が制約されたり、高度なセキュリティ機能が利用できない場合があります。

無料アカウントのユーザー同士でも、Power BIレポートを共有することは可能です。

レポートを共有するには主に以下の３つの方法があります。

・作成者がレポートを指定サーバーにアップし、閲覧者はブラウザで見る

・作成者が共有フォルダにPBIXファイルを置き、閲覧者はブラウザで見る

・作成者が共有フォルダにPBIXファイルを置き、閲覧者はPower BI Desktopで見る

このうち、無料アカウントでも共有できる方法は、３つ目の「作成者が共有フォルダにPBIXファイルを置き、閲覧者はPower BI Desktopで見る」です。

ブラウザで見ることがきないため、やや面倒ではありますが会社の方針でPROユーザーになれない場合などはこの方法を使うと良いでしょう。

また、共有フォルダと記載しましたが、メールなどで相手にPBIXファイルを添付して送っても問題ありません。

ちなみに１つ目の「作成者がレポートを指定サーバーにアップし、閲覧者はブラウザで見る」に関しては、作成者が有償アカウントであれば、閲覧ユーザーは無料アカウントでも問題ありません。

しかし、２つ目の「作成者が共有フォルダにPBIXファイルを置き、閲覧者はブラウザで見る」に関しては、作成者、閲覧者ともに有償アカウントでなければならないのでご注意ください。

いかがでしたでしょうか。

もし、共有方法などでお困りのことがございましたらお気軽にコメントをいただけると幸いです。コメントいただいた質問に関してはなるべく記事で取り上げていきたいと思います。

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2023-10-31

【Power BI 入門】Power BI Proのメリットは？

Power BI 入門

これはMac Book Pro

Mac BookとPower BIのProの意味合いは全く違います。。

Power BIは、Microsoftアカウントに紐づきます。

無料と有料の大きな違いは、分析した結果を他人と共有できるかどうかです。

Premiumは開発者向けと言っても過言ではないので、入門者にとっては無料版かProのどちらであるかが重要です。

Power BI Free (無料版):

Power BI Pro:

Power BI Proは、個人ユーザー向けの有料サブスクリプションベースのライセンスです。
Power BI Desktopで作成したレポートをPower BI Serviceに公開し、他のユーザーと共有できます。これには、データの定期的な更新や高度な協力機能が含まれます。

Premiumライセンスは２つに分かれています。

Power BI Premium Per User (PPU):

Power BI Premium Per Userは、Power BI Proと同等の機能を提供するライセンスですが、一部のエンタープライズ向けの機能も含まれています。
Power BI Premiumにアクセスする権利が含まれ、高度なデータセキュリティなどの機能が利用可能です。これは、個人ユーザー向けに設計されています。

Power BI Premium:

Power BI Premiumはエンタープライズ向けのライセンスで、専用のハードウェアリソースを備えた独自の環境を提供します。
大規模な組織や多くのユーザー向けに設計されており、高度なスケーラビリティとセキュリティを提供します。

ライセンスの選択は、組織の規模、データの量、セキュリティ要件、予算、および使用ケースによって異なります。

大企業にお勤めの方は、まず自分がどのライセンスなのかを確認する必要があります。

個人ユーザーや小規模なプロジェクトにはPower BI FreeまたはProが適しているかもしれませんが、大規模な企業ではPower BI Premiumを検討することが一般的です。ライセンスを選択する際には、ニーズと予算を慎重に考慮することが重要です。

当ブログでは、具体的に無料の範囲でどの程度まで共有できるのかも紹介していく予定です。

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2023-10-30

【Power BI 入門】DAX関数とは、計算の指示を与える言語である

1. DAX関数（ダックスかんすう）は、SUMとか、IFとかのことです。

DAXの基本的な関数は、エクセルと似た感覚で使うことができます。

SUM: 列内の値の合計を計算します。
AVERAGE: 列内の値の平均を計算します。
MAX: 列内の最大値を返します。
MIN: 列内の最小値を返します。
COUNT: 列内の値の数を数えます。

2. 厳密には、ExcelのSUM()とPower BIのSUM()は異なります。

エクセルでは自由に好きな範囲で使えるのに対し、Power BIはデータベース操作としての合計値を出す関数です。

具体的な違いを示します。

集計対象のデータ範囲:

ExcelのSUM関数: ExcelのSUM関数は通常、ワークシート内のセル範囲を対象として合計を計算します。セル範囲内の値を合計することができます。
DAXのSUM関数: DAXのSUM関数は、データモデル内のテーブル列（または列の式）に対して合計を計算します。データモデルには、異なるデータソースからのデータが結合されたテーブルが含まれており、それらのテーブルの列に対して集計を実行できます。

フィルタリングとコンテキスト:

ExcelのSUM関数: ExcelのSUM関数は、通常のセル範囲内での値の合計を計算し、セル内の値に対するフィルタリングやコンテキストを考慮しません。
DAXのSUM関数: DAXのSUM関数は、フィルタリングやコンテキストを考慮して計算を行います。これは、DAXの強力な特徴であり、特定の条件やフィルターに合致するデータのみを合計することができます。

関数の使い方:

ExcelのSUM関数: ExcelのSUM関数は、セル範囲内の値を合計するために以下のように使用します：=SUM(A1:A10)。セルの範囲を指定します。
DAXのSUM関数: DAXのSUM関数は、データモデル内のテーブル列に対して使用します。例えば、DAXのSUM関数を使用してデータモデル内のテーブル列の合計を計算する場合、次のようになります：SUM('Sales'[SalesAmount])。
要するに、ExcelのSUM関数はワークシート内のセル範囲の合計を計算するのに対して、DAXのSUM関数はデータモデル内のテーブル列に対する高度なデータ分析と集計を行うために使用されます。 DAXのSUM関数は、フィルタリングやコンテキストを効果的に利用して、より高度なデータ分析を実行するのに適しています。