【Power BI】学研まんがの分析をアップデート(66冊→81冊)

はじめに

以前投稿していた記事に、@k_maki さんがコメントをつけてくださっていました。

散布図ですが、以下のメジャーを作成して、散布図ビジュアルの「サイズ」に設定すれば、すべてのバブルチャートで利用できるはずです。

count = COUNTROWS('学研まんが_notion_20230814')

散布図ビジュアルのX軸、Y軸に設定した列に応じて、データポイント毎にフィルター コンテキストが生成されるため、このメジャーはそのフィルター コンテキストで絞られた行の数を数えています。メジャーがフィルター コンテキストに応じて動的に値を計算することが観察できるかと思います。

手前みそですが、フィルター コンテキストについては↓で解説していますので、ぜひ読んでみてください。
https://qiita.com/k_maki/items/f3d9b91a7546b1dd35d5

作成してから放置していたので、コメントいただいたところと、それ以外に気づいたところをアップデートしてみました。

アップデート箇所

メジャー

評点の組み合わせについて、[総合・特化]、[総合・実用]…といったペアごとにメジャーを作っていました。いわゆる力技。

総合・特化 =
COUNTX('学研まんが_notion_20230814',
CONCATENATE([総合], [特化]))

総合・実用 =
COUNTX('学研まんが_notion_20230814',
CONCATENATE([総合], [実用]))

これらを、ひとつのメジャーで置き換えられるとのこと。

count = COUNTROWS('学研まんが_notion_20230814')

散布図ビジュアルの各交点はX軸・Y軸に評点項目を持っているので、それらをフィルターコンテキストとして、合致するレコードをカウントしてくれる、という流れです。メジャー内にベタ書きしなくても、ビジュアルが持っている情報を使えるわけですね。

なお、上記で'学研まんが_notion_20230814'となっている箇所はクエリ名です。前回はCSVファイル名をクエリ名としてそのまま使っていたので、クエリ名を汎用的な'学研まんがimport'に変更しました。(メジャー内のクエリ名も連動して変更されます)

count = COUNTROWS('学研まんがimport')

このメジャーを、各散布図のサイズとして利用してみると、

同じ「count」のメジャーによって、散布図の軸項目のバブルサイズが表現できていることがわかります。10ペア分のメジャーがひとつのメジャーにまとまったので、メンテナンスもしやすくなりました。

@k_maki さん、コメントありがとうございました！

データソース(パラメーター)

この分析のデータソースは、NotionからダウンロードしてPCローカルに保存したCSVファイルを利用しています。今回のように、データが増えてCSVファイルを更新する時のことを考える必要があります。

ファイルパスをPower Queryのパラメーターに格納するように修正しました。

クエリでは、ファイルパスが記載されていた箇所を、パラメーター名(source_csv)に書き換えています。

今後CSVファイルを新しいファイルに差し替えるときは、パラメーターの「現在の値」を更新する形になります。クエリのステップに触ることなく、データソースのファイルパスを更新できるようになりました。

あるいは、CSVファイルを必ず同じファイル名にするとかでもいけますね。

ヒストグラム

評点同士の組み合わせではなく、評点単体での傾向を把握しやすくするために、ヒストグラムを並べたページを追加しました。

4をつけがちな[特化]と[淡々]、まんべんなく分散している[実用]、1と5に偏っている[現実]、と各項目の特徴が明確になりました。

Power BIにおけるヒストグラムは、新しいグループでビンを作って、縦棒グラフで表現します。ただ、今回はそもそも値が5段階しかないので、ビンを作るまでもなくそのままグラフにしています。

※バー同士のスキマが気になる場合は、カスタムビジュアルもあるようです。

81冊分に更新したレポート

（前回の画像 ↓ ）

[総合・実用]の正の相関がさらに高まりました。前回の時点では存在しなかった総合1・実用1に、「地デジのひみつ」が加わったりしてますね。

一方、[総合・淡々]、[総合・現実]の負の相関も強くなっています。やっぱりファンタジーな妖精が出てくる(現実の評点が低い)方が印象に残る(総合の評点が高い)んですよねー。

おわりに

フィルターコンテキストの理解がまだまだ不十分。コメントで紹介いただいた投稿や『Power BI入門』を読み返して、基礎の理解を深めねばと思いました。

とはいえ、未熟者なりにアウトプットをしていたことで、コメントをいただいたり、振り返りをする機会につながったりしました。継続的に学びを深めるには、やはりアウトプットは強力な方法になりますね。

Power BIに限らず、自分の過去の投稿を見てると、イケてない点だらけで恥ずかしくなることもあります。まあ、それだけ自分が成長したということで、成長に伴う痛みなのかなと思って、引き続きアウトプットに励みたいと思います。