Power BI で効果的なレポートを作成する
Microsoft Fabric によるデータ取り込みとセマンティック モデル
Alex Kuntz
Head of Cloud Curriculum, DataCamp
セマンティック モデルの理解
- 論理的データ表現: 複雑なデータを直感的に分析できる形に簡素化
自動作成: Lakehouse/Warehouse 作成時に自動生成
Lakehouse:
Warehouse:
モデル内のリレーションシップを理解する
- リレーションシップの構築: 対応する列を接続し、複数テーブルのデータを統合
リレーションシップのカーディナリティ
カーディナリティ: テーブル間の関連の型を定義
- 1 対多 (1:*) 1 件が別テーブルの多くに関連
- 1 対 1 (1:1) 各レコードが相互に一意に対応
- 多対多 (:) 両テーブルで複数の対応関係
- 1 対多 (1:*) 1 件が別テーブルの多くに関連
Power BI レポートのビジュアル
DAX 入門
- DAX 言語: Power BI の数式言語
- カスタム計算: 合計・平均などを作成
- 複雑な計算: 複数テーブルをまたいで動作
- 用途: メジャーと計算列の作成
メジャー
- フィルター コンテキスト: レポートのフィルターやスライサーに基づき計算
- データを保持しない: ビジュアル表示時に都度計算
- 列は表示されない: 結果はビジュアルに表示、データ表にはなし
計算列
- 行コンテキスト: データモデルの各行で計算
- 新規フィールドを追加: テーブルに恒久的な列を作成
- 静的値: 一度計算し、テーブルに直接表示
