【続】Microsoft Power BI Desktop - 入門講座 ~Power Query Editor編~

Power BI Desktop、入門編は受講した。もっと知りたいけど、どこから広げていけば...それなら費用対効果抜群のPower Query Editorがおススメ。分析、データの視覚化のための下準備の時間をぐっと短縮できます!

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【続】Microsoft Power BI Desktop - 入門講座 ~Power Query Editor編~
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May 2024
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What you will learn

Power Query Editorを使った基本的なデータ加工

Power Query Editorを使った、分析、ビジュアリゼーション前の下準備

Power Query Editorを使った基本的なデータクレンジング

Power Query Editorを使わない基本的なデータ加工

Why take this course?

了解しました。以下のステップで、ExcelのPower Query Editorを使用してデータを結合し、加工する方法を説明します。まずは、2017年と2018年の売上データが別の表に分かれていると仮定し、これらを1つの表に結合する例を示します。 ### ステップ 1: Power Query Editorの開く - Excelで新しいワークブックを開きます。 - A2017やB2018といったデータが別々のシートにあると仮定します。 - Power Query Editorにデータをインポートするために、「データ」タブから「GET & TRANSFORM DATA」->「FROM OTHER SOURCES」->「FROM TABLE/RANGE」を選択します。 - 各データの範囲を指定してインポートします。 ### ステップ 2: データの結合 - Power Query Editorが開いたら、左側のペインで「Home」タブにある「Merge Queries」のアイコンをクリックします。 - 「Merge Queries」ダイアログボックスで、結合する2つのデータを選択します(A2017とB2018)。 - 「OK」をクリックすると、Joinの種類を選択する画面が表示されます。ここでは、共通の列(例えば、日付や商品コードなど)に基づいて外部結合(outer join)または内部結合(inner join)を行います。 - 結果を確認し、必要に応じて「Add Column」や「Remove Rows」などの操作を行います。 ### ステップ 3: 結果の形式の整える - Power Query Editorで結合されたデータを確認し、必要に応じて追加のステップ(フィルタリング、計算など)を適用します。 - 結果が満足できるかどうかチェックし、「Close & Load」ボタンをクリックしてワークブックにデータをロードします。 ### ステップ 4: 結果の検証 - ワークブックにデータがロードされたら、表格ビューでデータが正しく結合されているか確認します。 - 必要に応じて、追加のデータ処理や視覚化を行います。 ### 関連テクニック - Power Query Editorでのデータ結合は、「Merge Queries」機能だけでなく、「Unpivot Columns」(列の展開)、「Remove Columns」(列の削除)、「Custom Column」(カスタム列の追加)など、多岐にわたるデータ加工が可能です。 - Power Queryの高度な機能を利用することで、より複雑なデータ処理や変換を行うことができます。 ### 練習問題 1. 2017年と2018年の売上データを結合した後、月ごとに集計して、増減率を計算するようにPower Query Editorを設定してみませんか? 2. あるカテゴリの商品の売上金額が10万円以上になったものをフィルタリングし、それらのデータだけを新しいシートにエクスポートする手順を試してみませんか? これらのステップと練習問題は、Power Query Editorの基本的な操作から始めて、徐々に複雑なデータ変換へと拡張することができます。ExcelのPower Queryを使うことで、効率的で強力なデータ処理を実現できます。

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Our review

このフィードバックやレビューに基づいて、Power Queryの使用方法に関する講座を提供する際には、以下のようなポイントを考慮して設計することが重要です: 1. **理解の順序**: Power BIを前 Provisionまで使っている人に対して、Power Queryの基本から始めることが有益です。データの加工ができるようになることで、後の分析やビジュアライゼーション作成に貢献します。 2. **実践的な体験**: 理論だけではなく、実際のデータセットを使ってPower Queryの各機能を実践することで、理解が深まりやすいことが確認されました。 3. **前提知識の假設**: 講座は、ある程度のデータ処理やPower BIに関する知識がある人に向けて设計されるべきです。初心者であっても、基本的なExcel操作があれば取り組むことができます。 4. **視覚的な理解**: Power Query Editorのインターフェースやコマンドの使い方を視覚的に学ぶ機会を提供し、理解を深めるための資料や例問題を充実させることが望ましいです。 5. **実用性の強調**: Power Queryを使って、日々更新されるデータを扱う方法を学ぶことで、Power BIの活用度を高めることができます。 6. **講義の実践性**: 短時間で理解しやすいように、問題を解決しようとする形で講義を行うことで、学習者がアクティブに参加しやすくなります。 7. **カリキュラムの充実**: 単なっつきはなく、複数の問題を解くことで学習者が自身の理解を深め、より実務に適したスキルを身につけることができます。 これらのポイントを踏まえて、Power Queryに関する講座を提供することで、学習者がデータの加工能力を向上させ、Power BIをより効果的なツールとして活用することが可能になります。フィードバックに基づいて講座内容を継続的に改善し、学習者のニーズに合わせた最適な学習体験を提供することが求められます。

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5/8/2019
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11/7/2019
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