Power Query における数値変換

Power BI におけるデータ準備

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

データをクリーンアップすべき理由

  • 不正確なデータのコスト = $3.1兆
  • 1-10-100ルール
    • 認証段階：$1
    • クリーンアップの段階：$10
    • 何もしなければ$100

ハーバード・ビジネス・レビューのロゴ

1 https://hbr.org/2016/09/bad-data-costs-the-u-s-3-trillion-per-year
Power BI におけるデータ準備

クリーンな数値データとは？

  • 欠損値 / エラー / 外れ値をなくす
  • 数学的変換が適用される（該当する場合）：
    • 絶対値
    • 対数（自然対数 / 常用対数）
    • スカラー値 を掛ける / 足す
  • データは適切な桁数に丸められる
Power BI におけるデータ準備

日付列

  • 日付（と時刻）は、Power Query では別のデータ型と見なされる
  • 日付列には特殊な変換を適用できる:
    • 年、四半期、月、週、日を抽出する
    • 年度、四半期、月、週の開始／終了
    • 年齢の抽出
    • その他

Power Query の日付変換オプションを示すスクリーンショット

Power BI におけるデータ準備

練習しましょう！

Power BI におけるデータ準備

Preparing Video For Download...