データの再成形と集計

Power BI におけるデータ変換

Khaled Choucri

Strategic Analyst - Trilogy

データ形状の理解

  • ロング型データ構造
    • 1列目に値が繰り返し登場
    • 数値列は通常1つ
    • コンピュータが解釈しやすい

ロング型データ。カテゴリ列が2つ（Team, Variable）、数値列が1つ（Value）。

  • ワイド型データ構造
    • 1列目は一意の値
    • 数値列が複数
    • 人間には読みやすい

ワイド型データ。カテゴリ列が1つ（Team）、数値列が3つ（Points, Assists, Rebounds）。

1 データは異なる形状で表現できます
Power BI におけるデータ変換

データ形状の変換

2つのデータセット（ロング型とワイド型）。ロング→ワイドは「ピボット」、ワイド→ロングは「アンピボット」と矢印で示す。

  • ロングからワイドへはピボットします
  • ワイドからロングへはアンピボットします
Power BI におけるデータ変換

データ形状の変換

  • 転置は行と列を入れ替えます

表: 最初は曜日が1列目、他列は北・南・東・西の売上。転置後は1列目が北・南・東・西、他列は曜日別売上。

Power BI におけるデータ変換

GROUP BY による集計

  • グループ化はデータの粒度を変更します
  • 粒度（グループ）を決めたら、次のような集計を適用します:
    • 合計
    • 平均
    • 中央値
    • 最小 / 最大
    • 件数
    • カスタム集計

2つの表。1つはグループ化されていない日次売上データ、もう1つは日次をグループ化して集計した週ごとの合計と平均売上。

Power BI におけるデータ変換

演習に進みましょう！

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