【Power BI 超入門】5分でわかる、Power BI基本の操作
Power BIの基本は、４STEP です。
Power BIは定量的データの視覚化と分析のための強力なツールです。今回は、Power BIの基本操作を4つのステップで説明します。
ステップ1: データのインポート
まずはPower BIを起動し、データに接続（インポート）することから始めます。
Power BIは、Excelなどのデータを読み込むと、データ分析に適したテーブルとしてPower BIファイルに取り込みます。ライブ接続ではないので、Excelのデータを変更した場合は都度、更新をする必要があります
"ホーム"タブから、データをインポートするデータソースを選択します。例えば、Excelファイル、データベース、Webデータ、テキストファイルなどです。
データソースを選択し、必要なデータをインポートします。データの前処理や変換が必要な場合、Power Query Editorを使用して行います。
ステップ2: データのモデリング
インポートしたデータをPower BIで解析できるようにデータモデリング（加工）をします。綺麗なデータソースの場合はこの工程が不要の場合もあります。
具体的には、縦型のデータベースに整えることを行います。
横持ちデータも、「ピボットの解除」という機能を使えば簡単に縦持ちデータにすることができます。
その他、テーブルや関係を設定し、データを結合したりフィルタリングしたりすることで、データを整理します。
データモデル内で計算列や計算テーブルを作成して、新しいデータを生成することができます。
例えば、「単品価格」と「数量」というそれぞれの列が存在するデータの場合、計算テーブルを使って新しい列として「売上数量」という列を作ることができたりします。
新しい列は、
売上数量：単品価格*数量 とするだけで完成です。
アスタリスク（*）は、掛け算という意味です。
ステップ3: レポートの作成
"レポート"タブに移動し、ビジュアライゼーション用のキャンバスを作成します。
データモデルからデータを引っ張ってきて、グラフ、表、カードなどのビジュアル要素を配置します。
ビジュアル要素をカスタマイズし、データを可視化します。データのトレンドやパターンを分析します。
Power BIの使い方も大切ですが、分析スキル（何が問題で、何を解決するために、どのように分析するか）が問われるステップになります。
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ステップ4: レポートの発行と共有
分析者として、相手見せたいレポートが完成したら、ファイルを保存します。
"ファイル"タブから、レポートをPower BI Serviceにアップロードして共有します。Power BI Serviceを使用すると、他のユーザーと共有、埋め込み、スケジュールされた更新などが可能です。
レポートを共有するためのリンクや埋め込みコードを取得し、他のユーザーと共有します。
これらのステップを経て、Power BIを使用してデータを視覚化し、洞察を得ることができます。ツールのさまざまな機能を活用して、カスタムダッシュボードやレポートを作成できます。
以上がPower BIの大まかなフローになります。
より詳しい解説も今後当ブログにて発信していきます。今感じている課題など、リクエストがあればいつでもお知らせください！
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なぜ、データドリブンなのか
1. データドリブンとは
データ・・・定量的な情報を
ドリブン・・・判断材料にする
と言うことです。
反対語は、「感覚ドリブン」です。
仮定よりも結果が重要なビジネスを感覚ではなくちゃんとデータを使ったエビデンスに基づいて意思決定しましょうと言う意味になります。
「〜ドリブン」は、ここ10年くらいのトレンドワードとも言えます。
日本のビジネスをデータドリブンに導いたのはとある書籍がスタートと言われています。
「統計学は最強の学問である / 西内啓さん」
こちらをすでに読まれた方は多いと思います。
実は医療業界ではデータドリブンが当たり前に行われています。命を預かる大切な仕事なのに「これかな？」って感覚で決められてしまっては患者からしたら溜まったもんじゃないですよね。
この考え方をビジネスに応用させたのが西内さんです。彼は医師免許を持っています。
ビジネスだって意思決定にエビデンスを持って行えば失敗が減る（＝より効率が上がる）というのは納得です。
データドリブンの重要性に気づいた会社は次々とデータ分析人材を雇い、Power BIをはじめとしたビジネスインテリジェンスを経営の軸に置いています。
いまやデータドリブンマーケティングやデータドリブン経営などは当たり前になってきています。
その分、データ分析人材需要も常に高い状態であるため、BIツールを使った経験のある方は転職市場で価値が高いとされています。
例えば営業会社では、「すごく売れる営業マン」vs「まあまあ売れるけど分析スキルを持つ営業マン」だと、以前は前者でしたが昨今は後者が主に本社スタッフとして必要とされています。
転職情報サイトに無料登録すれば求人情報を詳しく見ることができます。データ分析でどのような仕事が望まれているのかまずはイメージをつけてみるのも大切です。転職する気がなくても覗くだけが良いと言う場合は下記の大手サイトが良いです。
転職、求人情報ならリクルートの転職サイト
【リクナビNEXT】 
また、Power BIが使えることは転職のみならずクラウドワークス 
での需要もかなりあります。
今回は以上ですが、いかがでしたでしょうか。
データドリブンはプライベートに持ちこないようにしましょう笑
私生活において「それってエビデンスあるの？」なんて言ったら、気をつけないと嫌われちゃいますよ！
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【Power BI 入門】分析をマスターするにはどこでどのように学ぶべきか、最短は２ツールの併用
1. 初めての場合は、書籍と実践動画を組み合わせることがお勧めです。
まず、初心者がスタートダッシュするのに一番大切なことは、”データベースの基本”を理解していることが重要です。
確かに、合計や平均を出すだけならドラッグ&ドロップで出せてしまうかも知れません。しかし、合計をする対象となるデータがどんな構造をしているか？を理解している場合としていない場合で、その後のデータ分析力向上に大きく関わってきます。
一見遠回りに感じるかも知れませんが、まずは”データベースの基本”を理解し、次に”Power BIの基本操作”を知ることが重要です。
5分でわかる、Power BI基本の操作
基礎知識は書籍（おすすめ：図解まるわかり データベースのしくみ [ 坂上 幸大 ]）などでも勉強できますが、当ブログをはじめとするwebサイトに載っている情報くらいでも問題ありません。
データベースが何か？（具体的には、縦持ちデータの意味とメリット）を理解できていればPower BIを本格的に使い始める段階になります。
この段階では、YouTubeにもたくさん動画がありますが、現時点（2023年末）では学習効率の良さとしてはUdemyを超えるものは存在していません。
Udemyは、大手教育動画（e-learning）配信会社です。
＜世界の利用者実績 ※2023年8月現在 世界全体での数＞
受講者数：6400万人以上（日本国内140万人以上）
講師数：75000人以上
講座数：21万以上
ここに数多くのPower BI講座があり、比較的低コストで基礎から実践まで多くのことを学ぶことができます。
そして、これらの動画学習ツールと組み合わせたいのが超基本のベーシックBOOKです。
そのタイトルは、できるPower BI データ集計・分析・可視化ノウハウが身に付く本 [ 奥田理恵 ]です。
こちらは一から読むのではなく、常に手元に置いておき、分からない基本操作などを調べるのに非常に役立ちます。
この本が不要だと感じるようになればPowerBI中級者になったと思ってよいでしょう！
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2. 勤務先から勉強代として経費計上できるのであれば、外部セミナーにいくこともお勧めします。
外部セミナーは対面がお勧めです。
オンラインであれば、正直動画とクオリティに差がないと考えています。動画に比べたオンラインセミナーのメリットは”個別に相談できること”ですが、初心者の段階での質問はだいたい書籍などにも載っていることが多いので、大きなメリットとまでは言いづらいのが本音です。
また一番のメリットは、データ分析の仲間とコネクションが持てるようになることです。スキルアップは1日そこらの知識では得られにくいので、やはり前述の動画+書籍学習が必要になります。
3. 初心者でも、データベースの基本&操作の基本を知れば誰でも扱えるようになります。
高度分析は別として、合計、平均などの算出は初心者からでも簡単にできます。
冒頭でお伝えした通り、初心者がスタートダッシュするには、”データベースの基本”を理解していることが重要です。確かに、合計や平均を出すだけならドラッグ&ドロップで出せてしまうかも知れません。しかし、合計をする対象となるデータがどんな構造をしているか？を理解している場合としていない場合で、その後のデータ分析力向上に大きく関わってきます。
一見遠回りに感じるかも知れませんが、まずは”データベースの基本”を理解し、次に”Power BIの基本操作”を知ることが重要です。
学習方法について分からないこと、取り上げてほしい要望などがあればいつでもお気軽にお知らせください！
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【Power BI 超入門】３つのライセンス（無償版・Pro・Premium）の違いをざっくりと
Power BIは、Microsoftアカウントに紐づきます。
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。
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):
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。
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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【Power BI 超入門】5分でわかる、データベースの基本
1. Power BIを理解するには、少しだけデータベースの知識が必要です。
データベースとは、情報を整理して保存する仕組みのことです。データベースが整っていると、情報を効率的に探したり、整理したりするのに役立ちます。Power BIはデータベースに接続し、情報を取り出してきて、きれいに見やすい形に整えて、グラフや表などで表示できます。
データベースの知識は、情報をPower BIに取り込む際に、データをどのように整理し、整形するかを理解するのにとても役立ちます。データベースの専門家である必要はありませんが、最低限の知識を身につけておくと良いでしょう。
2. Excelはに慣れている人ほどデータベースが理解しにくい？
Excel職人ほど、データベースの理解に悩む方がいます。
Excelに慣れている方は、好きなセルとセルを計算したり、行も列も関係なく計算したりしていると思います。
同じ文字が出てくると違和感を感じませんか？？
例えば以下はれっきとしたデータベースです。
| 商品 | エリア | 価格 |
| りんご | 東京都 | ¥350,000.00 |
| りんご | 神奈川県 | ¥30,000.00 |
| りんご | 千葉県 | ¥2,000,000.00 |
| みかん | 東京都 | ¥20,000.00 |
| みかん | 神奈川県 | ¥2,300,000.00 |
| みかん | 千葉県 | ¥4,000,000.00 |
なぜ、わざわざ「りんご」を３回も記載しておかなければならないのか・・・と初めてデータベースを学んだときは思いました。
Excelならこっちの方がわかりやすい！
| りんご | みかん | |
| 東京都 | ¥350,000.00 | ¥20,000.00 |
| 神奈川県 | ¥30,000.00 | ¥2,300,000.00 |
| 千葉県 | ¥2,000,000.00 | ¥4,000,000.00 |
エクセルはそのものを誰かに見せることがあるので、人間思考の見やすさが大事です。
一方で、データベースはPower BIによって分析しやすいかどうかが大事になってきます。
例えば商品別の合計売上を知りたい場合、Power BIは以下のように集計します。行（横一列）はレコードと呼ばれるように、一つの情報としてまとまっています。
そこで、商品別の集計がなされる際は、同じ商品の名前が入っている行の価格を合計します。
このような考え方のため、横はレコード単位に、縦に情報が並んでいるという状態が必要になります。
3. ”なに”別の”なん”のデータなのか、を意識しましょう。
上記の例では、”商品”別の”エリア”別の”価格”です。
この”なに”別の”なん”のデータかを意識すると、Power BIでの分析が非常に楽になります。
突然ですが、問題です。
次のデータは、”なに”別の”なん”のデータでしょうか？？
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日付 |
顧客名 |
価格 |
原価 |
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2023/01/01 |
田中さん |
200 |
100 |
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2023/01/01 |
山下さん |
150 |
50 |
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2023/01/02 |
山本さん |
300 |
200 |
正解は、"日付"別の"顧客名"別の"価格"と"原価"です。
いかがでしたか？
何のデータかというと、価格と原価のデータですよね。このように、”なんの”の部分は主に数値的なデータが入ります。この数値データのことをメジャー（値）と呼ばれます。
一方、"何別"の方は、Power BIではカテゴリと呼ばれます（Tableauでは、ディメンションと呼ばれるなど、BIによって若干の言い方の違いがあります）。
"カテゴリごとのメジャー"という意味が理解できたならば、Power BIを扱えるようになるために、ぐっと一段スキルアップしています！
Excelに慣れている方ほど、一読してほしい本がありますのでご参考になさってださい。
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データベースの基本については、今後もアップしていきたいと思います。
「ここが分からない、分かりづらい」などございましたら遠慮なくコメントください！
【Power BI 超入門】BI（ビジネスインテリジェンス）ってどう言う意味？
1. BI（Business intelilgence）とは、データを分析するソフトの総称です。
インテリジェンスって言われても、名前ではピンときませんよね。。。
BIは、データを分析するソフトの総称だと思ってください。
Power BIは、Microsoft社が提供しているソフトの商品名です。
実はBIはいろんな会社が提供しており、とてもおもしろいです。他にもTableau、DOMO、Qlik、SAP、IBMなど、非常に多くの種類が存在しています。
シェアトップはPower BI、第二位はTableauで、この２つでBI市場の50%前後を占めるシェア（2023年末時点）となっています。
多くの企業がPower BIまたはTableauを導入しているということなので、この２つを身につけている方の転職市場価値は非常に高くなっています。
BIの例
・Power BI(Microsoft社)
・Tableau(Sales Force社)
・モーションボード（ウイングアーク1st）
まず、初心者がスタートダッシュするのに一番大切なことは、”データベースの基本”を理解していることが重要です。
確かに、合計や平均を出すだけならドラッグ&ドロップで出せてしまうかも知れません。しかし、合計をする対象となるデータがどんな構造をしているか？を理解している場合としていない場合で、その後のデータ分析力向上に大きく関わってきます。
一見遠回りに感じるかも知れませんが、まずは”データベースの基本”を理解し、次に”Power BIの基本操作”を知ることが重要です。
2. BIツールは、もう古いのか？AIがBIを変える可能性は十分あり得ると考えています。
自動化と人工知能（AI）の台頭: BIツールはますますAIと機械学習を活用しており、データ分析の自動化を推進しています。これにより、ユーザーはより迅速に洞察を得ることができます。
データの可視化とストーリーテリング:
現代のBIツールは、データを効果的にビジュアライズし、ストーリーテリングに活用する能力を提供しています。これにより、データからストーリーを紡ぎ出し、他の利害関係者に分かりやすく伝えることができます。
クラウドベースのBI:
クラウドベースのBIプラットフォームが人気を集めており、データをクラウド上で処理および保存することで、アクセス、共有、スケーリングが容易になりました。
具体的には、以下のようなトレンドがあります。
統合分析:
BIツールは、さまざまなデータソースを統合し、シームレスに分析できる能力を提供します。これにより、異なるデータソースからのデータを組み合わせて包括的な洞察を得ることができます。
モバイルBI:
モバイルデバイスでのBIアクセスが一般的になり、ユーザーはどこからでもデータにアクセスし、インサイトを得ることができます。
リアルタイム分析: リアルタイムデータ処理により、ビジネスプロセスのリアルタイム監視や迅速な意思決定が可能になりました。
データセキュリティ:
データセキュリティはBIツールの中でも重要なテーマであり、高度なセキュリティ機能が組み込まれています。データの保護とプライバシーに対する懸念も取り組まれています。
ノンテクニカルユーザーフレンドリー:
BIツールはますますノンテクニカルユーザー向けに設計され、データ分析と可視化を専門的なスキルがない人々にもアクセス可能にしています。
3. Power BIの学び方
初めてBIツールを学ばれるのでしたら私のおすすめは、書籍と動画実践を組み合わせることです。
書籍はこちらの１冊あれば基礎は十分網羅できます。
できるPower BI データ集計・分析・可視化ノウハウが身に付く本 [ 奥田理恵 ]
動画は、聴きながら手を動かせるものをお勧めします。
YouTubeにも紹介動画がたくさんありますが、現時点（2023年末）ではUdemyを超えるものは存在していません。
あなたのデータドリブンな意思決定により、少しでも世の中がよくなりますように。
【Power BI 超入門】Excelとの本質的な違いとは？
1. Exccelは、表計算ソフトです。
データ分析というとExcelを思い浮かべるかもしれません。
数値や文字を好きなセルに配置し、計算することができます。
また加工も得意で、数値を変更しようと思えばセルをダブルクリック（または「F2」）で簡単に変えられますよね。
これは、一つのノートに鉛筆と消しゴムで計算していくイメージです。
好きなとことに文字を書いても、数値を書いても良いですし、ページ（Sheet）を跨いであらゆるセル同士の数値を足し算したり割り算したりすることが可能です。
しかし、あくまでノートなので大量の数値データの集計には適さないことがお分かりいただけると思います。
実際にExcel 2016以降 (64ビット版)であっても最大行数は2,147,483,647 行までであり、これを超えると保管すらできませんし、そもそも一般的な家庭用PCだとかなり動作が遅くなってしまい作業ができません。
そして、実はExcel Desktop版は有料です。
Desktopアプリとして使用したい場合は購入する必要があります。楽天市場にも正式ストアから販売されています。価格は変動するようです。
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データを分析するということは、ノートに暗算したいのではなく、大量データを即時に集計して結果を表示させたいと言うことです。
そこで登場するのが分析ツールであるPower BIになります。
2. Power BIは分析ソフトです。
ExcelもPower BIもMicrosoft社が提供しているソフトウェアです。
Power BIは、分析をすることに特化しています。
エクセルはデータをそのまま書き込んでいたのに対し、Power BIを使って分析をするには、「データソース」が別途必要になります。
データソースとは、分析の元となるデータのことで、エクセルの表ファイルなどもデータソースになります。
表を読み込んで→表に対して計算を命令して→結果をグラフなどで整えるというのがオーソドックスな使い方になります。
3. ExcelとPower BIの違い
まとめると、以下の違いがあります。
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機能/特性 |
Power BI |
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分類 |
データ分析、可視化ソフト |
表計算ソフト |
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得意なこと |
大きなデータの分析、可視化 |
小さなデータの分析、加工 |
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必要なデータ |
別途データソースが必要 |
エクセル自身がデータになる |
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データベースの知識 |
ある程度は必要。 |
なくても可能だが、あるとよりアドバイスな分析ができる |
細かい違いは以下の通りです。
| 機能/特性 | Power BI | Excel |
|---|---|---|
| データの視覚化 | 強力で多彩な視覚化ツールを提供。ダッシュボードやリアルタイムの更新が可能。 | 基本的なグラフやチャートが利用可能。視覚化に関して制約あり。 |
| データソース | 多くのデータソースに接続可能。 | 主にスプレッドシートやデータベースと連携。 |
| データ統合 | 異なるデータソースからデータを統合できる。 | データを統合する機能が制限的。 |
| 自動更新 | リアルタイムデータの更新やスケジュールによるデータの自動更新が可能。 | 自動更新ができるが、Power BIほど柔軟ではない。 |
| ダッシュボード | ダッシュボードの作成が可能で、複数の視覚化要素を一つの場所に統合。 | シートやグラフの連結を使用してダッシュボードを模倣できるが、制限あり。 |
| データの分析 | フィルタリング、ソート、集計など高度なデータ分析機能を提供。 | 基本的なデータ分析機能が提供されているが、Power BIほど高度ではない。 |
| 共有 | Power BIサービスを使用してデータをオンラインで共有できる。 | ファイルを送付することでデータを共有する。 |
| カスタムスクリプト | カスタムスクリプトやDAX（Data Analysis Expressions）を使用して高度な計算が可能。 | VBA（Visual Basic for Applications）を使用してカスタムスクリプトを実行可能。 |
| ユーザビリティ | ビジネス向けの直感的なユーザビリティを提供。 | 一般的にユーザーフレンドリーだが、高度な機能には学習曲線がある。 |
| ライセンス | Power BI Desktopは無料。Power BI ProおよびPower BI Premiumにはライセンスが必要。 | ExcelはMicrosoft Officeパッケージの一部であり、ライセンスが必要。 |
ExcelとBIには明確に考え方が異なります。
Excelに慣れている人ほど実はBIへの移行に苦労することが多く見受けられます。そんな方は、まずはデータベースの考え方を知ることが近道です！
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