【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!

4.43 (1734 reviews)
Udemy
platform
日本語
language
Financial Modeling & Ana
category
6,662
students
2 hours
content
Aug 2022
last update
$74.99
regular price

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

Description

【続編制作決定!!】

Power BI Desktop、興味はあるけど、どこから手を付けてよいかわからない。そんなみなさんのために作ったPower BI Desktop入門編、大好評をいただきました。このコースは、さらにスキルアップをしたい!という声にお応えした続編になります。


【Power Query Editorってナンダ!?】

今回深堀するのは、Power Query Editorです。Power Query Editorとは、データ取得の時に編集ボタンを押したり、ホームタブのクエリの編集を押した時に出てくる、そう、アレです。

このPower Query Editor、ハッキリ言って、地味です。Power BIがよくフィーチャーする、うっとりするようなビジュアライゼーションと比べて、ひたすらExcel表のようなインターフェースが続きます。


【Why Power Query Editor?】

今回、第二弾としてこの地味なPower Query Editorを選んだのには理由があります。このPower Query Editorこそ、使いこなせばデータ分析やビジュアライゼーションを始める前の下準備の時間を大幅に短縮できるからです。これまで、Power BIにデータを取り込む前に行っていた、Excel上のデータ加工を、すべてPower Query Editor上で、すばやく、そして正確に行えます。

そして、何より、この加工ステップを、Power Query Editorは勝手に記録してくれます。ですので、たとえ新しいデータが更新された時でも、同じステップを適用して、分析しやすいように加工をしてくれます。イチから下準備を再度することはありません。

地味にすごい!そんな控えめで頑張り屋さんのPower Query Editorを少しでも多くの人に知っていただきたいと思い、私はこのコースを作りました。


【コース構成ってどうよ?】

このコースは4つのパートに分かれています。

  1. 表の中身をいじる

  2. 表自体をいじる

  3. 関連テクニック

  4. 練習問題

まず、表の中身をいじる、では、もとデータの表の中で、データの変換を行ったり、新たに列を追加したりする方法を紹介します。

表自体をいじる、では、これまでExcelのVlookup関数でやってたような、別の表のデータをもってくる他、例えば2017年、2018年と年単位で分かれている売上の表を1つの表に結合する、といったやり方を紹介します。

関連テクニックでは、データ加工に関連した、主に、Power Query Editor外で行うデータ加工テクニックを紹介します。

最後の練習問題では、これまで学習したことの定着と、力試しのために、課題にチャレンジしていただきます。


【サクッとをQuickにスキルを身に着けて、現場にGOしてもらう講座】

このコースは、Quick & GOを目指してデザインしました。みなさん、忙しいです。何時間もあるコースを、じっくり腰を据えて何度も受講する、そんなことはできません。2時間以下にまとめたコースを、サクッとQuickに受講いただくことで、Power Query Editorでは、こういうことができる、というのを知っていただくこうすることで、本当に使う場面になった時に、WebやYouTubeで、何をキーワードにして調べてたらよいか分かりますし、該当レクチャーをスポット的にみていただくこともできます。そのために、レクチャーをテーマごとに短い動画で分割しています。

もちろん、実際に手を動かしながら受講をすすめることに勝る学習はありません。ですので、このコースでは、コース中で使っているデータサンプルを提供し、コースをみながら、実際に同じ作業を行えるようにもしています。


【NO RISK HIGH RETURN】

このコース、30日間返金保証がついています。Power BI Desktop自体も無料ですので、みなさんは全くリスクなしにPower BI Desktopの世界に飛び込めます。


【この波に乗り遅れるな!】

Power BI Desktop、はじめて使った時に、その性能に驚き、このBig Wave、のるしかないっしょ!と感じました。今回、Power Query Editorをフィーチャーした続編を作りながら、その思いはますます強くなりました。みなさんにも、その思いを共有できたら、こんなにうれしいことはないです。

それではコースでお会いしましょう!

Screenshots

【続】Microsoft Power BI Desktop - 入門講座 ~Power Query Editor編~ - Screenshot_01【続】Microsoft Power BI Desktop - 入門講座 ~Power Query Editor編~ - Screenshot_02【続】Microsoft Power BI Desktop - 入門講座 ~Power Query Editor編~ - Screenshot_03【続】Microsoft Power BI Desktop - 入門講座 ~Power Query Editor編~ - Screenshot_04

Content

表の中身をいじる ― データ加工基本編

表の中身をいじるーイントロ 【データサンプルはここでダウンロード】
パワークエリエディターの基本画面紹介
列と行の削除
テキストデータの変換、結合、抽出、置換
数字データの統計、標準、カスタム列
日付データの加工
条件列の使い方
行列の入れ替え
補足―クエリ名を変えていなかったら

表自体をいじる ― 表を加工編

表自体をいじるイントロ
グループ化
クエリのマージ
クエリの追加

関連テクニック ― Power Query Editor外で行うデータ加工

関連テクニックイントロ
データソースの設定
クエリのリフレッシュ
クエリエディター外で行う書式設定
クエリエディター外で行う階層設定
Power BIで作った表をcsv形式でエクスポートする方法

Power Query Editor 練習問題

データ加工練習問題イントロ
データ加工練習問題解説

THANK YOU!

THANK YOU!

Q & Aより

列のピボット解除:こんな表形式はどう加工したら....?

Reviews

酒徳哲
July 10, 2022
2時間で終わる講座だがかなり実践的。 この講座を受講すれば、これまでExcelでやっていた、手動でデータを編集したり職人芸的なExcel関数を書いたり、を激減させることができる。 基本編が少し長い印象だがPower Query Editorの操作方法の独特さを考えると多少は仕方ないところか。 最初に練習問題解説を視聴してつまりどういうことができるようになるのか、を確認するとモチベーションを高く保てるかも。
y
May 7, 2022
マスカワ先生の講義を多く受講しており、各講義満足していますが、特にこの講義は、受講してよかったと感じています。他の先生の講義ではあまり詳しく扱われていないように思いますが、この講義でQueryEditorを理解したことで、PowerBIが格段に扱いやすくなったと感じています。
ホッシー
May 4, 2022
システムのデータを取得して分析することを考えるとPowerQueryでデータ加工する知識は必須であると感じる。本講座で入門としてPowerQueryを使用していくために必要な情報は得られたため、自分で操作しながら慣れていきたい。
西村和也
May 4, 2022
初めてPowerQueryをまじめに勉強しましたが、講師の方が どのような手順で取り込んだデータを変更し どのような視点で加工を行うべきか丁寧に説明なさっています。 そのため、全く難しさは無く明快なステップで講義が進んでいます。
石元
April 9, 2022
例題を元に手を動かして使用方法が学べるので、わかりやすい。 話すスピードもちょうどいいです。 編集作業でできることがわかる一方で可能ではあるが実務の分析では必要ないなどのコメントもあり、今後実務で使用するうえで参考になる。
たま
October 5, 2021
Power BI Desktopの入門編を経て、Power Queryに関してより理解を深めたいと思い、本講座を受講しました。入門編と同様に講義と実践で構成されているので、受講途中でつまづくこともなく、最後までスムーズに学習できました。有用な情報をわかりやすくまとめていただきありがとうございました。
遠藤祐輔
August 29, 2021
Power Query Editorを用いたデータクレンジングの要点が簡潔に説明されていると思います。実際の現場にありそうな演習用のデータでハンズオンをしながら動画を視聴することで、Power Query Editorを簡単に使い始めることができました。 データのクレンジングに時間と気力を奪われていたので、Power Query Editorを活用して効率化を図りたいと思います。
Tomomasa
June 26, 2021
独学では知り得なかった[列のピボット解除][列のピボット]の使い方を、手順を追って理解することができました。これでExcelデータの整形作業の幅を拡げられると思います。又、最後のQ&Aの説明で、クエリをコピーしてペーストする方法も初めて知りました。大きなボーナスを頂きました。有難うございました。
三宅
May 30, 2021
DB形式のXlsなんて分析対象になることなんて稀で、実際にはPowerQueryを使いこなさないと業務では使い物にならないのが現実。 そのような中、PowerQueryにフォーカスした本講座は有益。 以下のことは知らなかった。 ・ヴィジュアル画面でViewを選んで…を選択→データのエクスポート。 ・レポートの更新対象を変更できる 以下は気づき。 変換は値の置換ぐらいしか使っていなかったが、 変換を活用することで、変換ステップの削減が可能かもしれない。 といったように、 Microsoft Power BI - Power BI Desktop入門講座 の次に受講するのはコレで決まり!!
佐藤博明
May 5, 2021
課題の中で、行の削除をするときに迷ってしまった。列の削除は、エクセルと同じように列を選択して、削除、というアクションになるが、行の削除は、エクセルで言えば、フィルタをかけただけで、削除、というアクションはない。ということが分かった。忘れないように記載しておきたい。
Jun
April 5, 2021
「Power BI Desktop入門講座」を受講完了しまして、レベルアップのため、続けてこちらの講座を受講しました。いつもの軽妙なトークで楽しく学べました。以前よりグラフ用Excelファイルづくり(新規データの行追加や層別のための列追加)が面倒だと思っていたので、この講座で教えて頂いた機能で効率化できそうです。また「やりがちだが、やってはいけない/やらなくていいこと」も教えて頂き、こういったことも地味に役に立ちそうです。ただ、残念なのが、バージョンが異なるためだと思いますが、ユーザインターフェースが動画と私のPCで異なっていてとまどってしまったことです。一番の大きな違いがPower Queryエディターに入るのが「クエリの編集」はなく「データの変換」だというところです。他にもいくつか違いがありました。
Hoshizaki
January 26, 2021
Power Pivotを使用する前準備として、Power Queryを使うと複数ファイル読み込み、データ変換によるテーブルデータ作成の一連の操作を自動で記録してくれて、元ファイルに更新があっても再利用して最新化できるなど、すごく便利に使えることが理解できました。
MIKA
January 7, 2021
2年前から業務で使用しており、ほとんど自己流で作成していたので、できる限りExcelでまとめてから取り込んでいましたが、クエリの編集がこんなに使えるようになっているとは驚きました。 知らなかった機能などもあり、とても参考になりました。
水島
December 24, 2020
this cource was match for me from the aspects of data analysis. in audit, the information gained from the financail data is important as well for understanding and putting togerther the conclusion.
Ayami
March 3, 2020
自己流で勉強しながら使っていたので、よく使う機能について、その違いの理解があやふやだったり、使いこなせていないと感じている部分が多々ありました。 このコースでは、利用者の視点でそれぞれの機能をどのように使えばよいか、複数のやり方がある場合はその違いなど、一つ一つ丁寧に説明されているので、不安に感じていた部分を含め、新たな気づきがたくさんあり、大変参考になります。

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5/8/2019
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11/7/2019
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