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Microsoft Power BIAdvent Calendar 2022

Day 22
@DEmodoriGatsuO(Gatsuo De'modori)

ExcelからPower BIへ！とりあえずやってみてドヤろう！

Last updated at Posted at 2022-12-21

はじめに

DX、市民開発、BI（ビジネスインテリジェンス）
もはや五月蠅いほど、こういったワードを聞くようになった世の中です。

このような中でPower BIが超お勧めなので紹介させてください！

ターゲット

  • Excelに強い方！
  • vlookup関数なら負けない！ユーザーズ！

Why Power BI??

端的に述べると超初心者Welcomeツールだからです！
Microsoft StoreもといMicrosoftのページで無料でダウンロード可能！

アドベントカレンダーで既に紹介されているかと思いますが、とにかく入りやすいんです！
まずカッコいいレポート作ってみませんか？？

小声
BIはとにかく映えるんでウケが半端じゃないです！

ということでやってみよ～！！

ダミーデータをUserLocal様のサービスをもじって作りました。
とりあえず 「一人事担当がPower BIさわったら、え？あたし凄すぎぃ」 なラノベ風な感じで記事を書いてみます。

使いたい方はご自由にどうぞ

公開データをもとに人事データダッシュボードを作る！

私のターゲットはバックオフィス、事務部門で虎視眈々と出世の機会を狙っている方々です！
こんな感じでやると映える！ といった私見でお伝えします！

データセットを作る

  1. まずはPower BI Desktopを開きましょう
    image.png

    「データを取得」からローカルのExcelファイルを選択します。
    image.png

    • 様々なデータに対応しています。ローカルのデータでなく、クラウド上の自動で更新されるデータであれば、BIのダッシュボードも自動で更新されていきます。
    • 今回はExcelで実施してみましょう

  2. Downloadフォルダの「data.xlsx」が対象です。
    image.png

    • データのソースは「テーブル」か「ワークシート」か自由に選択できます
    • データを読み込むと、 Power Query Editor が立ち上がり、データの整形が可能です。

  3. Power Query Editorで進められたステップに注目する
    image.png

    • よく見ると既に「適用したステップ」が見受けられますね。
    • Queryで適用されたアクションは下記のとおりです。
    Step 概要 説明
    ソース データの読み込み先を選択 どこのデータを参照しているか
    ナビゲーション 読み込んだデータの参照先を指定 複数のデータの中で何を参照するか
    昇格されたヘッダー数 ヘッダーを指定 読み込んだデータの一行目をヘッダーとして指定する
    変更された型 データ型の設定 各列のデータ型をここで指定します

  4. とりあえずこちらのデータを閉じて適用してみる
    image.png

閉じて適用をクリックするとデータが、Power BI上の要素として指定することが出来ました。

image.png

ダッシュボードをデザインするうえで

BIを作る！といっても

  • [デザイン] どのようなレポートがカッコいいのか
  • [内容] どのようなインサイトを得たいのか

さっと思いつくのは難しいと思います。何もないところから上記をイメージして作ることは確かに難しい。

例を見てみる

まずは楽しく学んでいく上で、Microsoftが出しているサンプルを一度見てみることを提案します
上記のlearnのページからサンプルをダウンロードしてみることが可能です。

  • 人工知能のサンプル
  • COVID-19 US サンプル
  • Power BI リリース計画レポート
  • お客様の収益性のサンプル
  • IT 支払い分析のサンプル
  • 人事のサンプル
  • 営業案件の分析のサンプル
  • 調達の分析のサンプル
  • 小売りの分析のサンプル
  • 売上およびマーケティングのサンプル
    • 売上およびマーケティングのサンプル テンプレート アプリ
  • サプライヤー クオリティ分析のサンプル
  • 財務サンプル ブックのダウンロード

人事のサンプルをダウンロードして見てみます。

人事のサンプルを見てみる

  • MicrosoftのPower BI Sample
    image.png

早速カッコいい画面が出てきました。
こうした出来上がったデータは

  • デザインのアイディア
  • どういった分析が有用なのか
  • データのリレーションズはどうなのか
    そういったことを自分のペースで確認することができます。

上記のレポートは、日付(月)に応じた「新規採用者数」「退職者数」の分析されています。

さてこの画面を参考に実際にレポートを作ってみます。

1. テキストボックスでタイトルを入れてみる

image.png
手始めにそれらしくタイトルを入れてみます。位置やサイズ、フォントといったプロパティは、サンプルと同一にしてみましょう。

2. 従業員数をカードで表現する

  • 視覚化で実現できるグラフ📊は多様です。
    image.png

  • カードはコチラのアイコンになります。
    image.png

  • プロパティを修正しながら作っていく

    • 文字の大きさ、タイトル名、丸み、サイズを変えて、ビジュアルを組み立てていきます。
      image.png

カードはスライサーと組み合わせると、ダイナミックに数字が表現される、Coolなビジュアルです。

3. 性別の円グラフを挿入する

  • Sampleを参考に作っていきます
  1. Sampleの情報を深堀するとレポート全体のテーマが指定されています。
    1. 合わせてみましょう。リボンの [表示] からテーマ設定ができます。
      クラシックに設定

image.png

それらしさが、Power Upしました！

4. 年齢別構成比を円グラフで表現してみる

  • 円グラフで「年齢構成比」をだしてみましょう
    image.png

  • ここで大切なのは 年齢層ってどうやって表現するんだろう？ということです。
    サンプルを見てみましょう。
    image.png

  • AgeGroupとEmployeeという二つのテーブルを組み合わせて表現されています。
    ここで リレーションシップ の考えが登場してきます。
    image.png

[Employee]というテーブルで年齢層を当て込み、[AgeGroup]というマスタで順序や定義付けをしているようです。
「1対n」の関係を作ると、ビジュアルを作った際の「名前」や「凡例の順序」などが、マスタとなるテーブルで定義することが可能です。
image.png

上記を参考に[AgeGroup]テーブルを作ってみましょう。こちらについては、Excelといった他の媒体からデータを読み込むのではなく、直接Power BI Desktop上で入力して作成してみます。

4. Power BI Desktopで直接テーブルを作ってみる

ex)

AgeGroupID AgeGroup
1 <30
2 30-39
3 40-49
4 50-59
5 60+

テーブルの作成は、[データの入力]で実行することが出来ます。
image.png

直接入力で作った例です。Excelから直接データをペーストして作ることもできるので 静的なデータテーブルは、
こうした形でテーブルを作るとラクになります。
image.png

5. [data]テーブルに[AgeGroupID列]を作る

さて、ここで[data]テーブルと[AgeGroup]テーブルを紐づけるには[data]テーブルにも[AgeGroup]列が必要になります。
Power Query Editorでつくることもできますが、DAX関数にも触れてみましょう。

Data Analysis Expressions (DAX) は Analysis Services、Power BI、および Excel の Power Pivot で使用される数式表現言語です。 DAX の数式には、表形式データ モデルの関連テーブルと列のデータで高度な計算やクエリを実行するための関数、演算子、値が含まれます。

image.png

[データ]の[新しい列]より、Excelの関数に似通った方法で計算列を作成することができます。

警告
奥が深い列でExcel関数イコールではないのでご注意ください

IF関数のネストですが、AgeGroupIDを求める計算式のサンプルはこちらです。

AgeGroupID = IF(data[Age] < 30, 1 ,
                IF(data[Age] <= 39, 2, 
                    IF(data[Age] <= 49, 3,
                        IF(data[Age] <= 59, 4, 5)
                    )
                )
            )

このように関数を設定し、列を作成することができます。
出来上がったID列でリレーションシップを組んでみましょう。

image.png

ドラッグアンドドロップでリレーションシップを構築します。

この状態でビジュアルを作ってみます。
image.png
image.png

年齢層別にデータはできましたが順序が、どうやら人数の多い順に定義されています。
これを修正するためには、[AgeGroup]テーブルで、下記の作業が必要です。

AgeGroupの並び順をAgeGroupID順に設定する

image.png

このマスタにより、年齢層の並び順が定義できます。
逆にこれをしないと、文字列での並び順で評価されるため、欲する見方でグラフを見ることができません。

image.png

こうした[元データ]と[マスタ]の関係を紡いでいくことがPower BIでは非常に重要になります。

組み方を考えるコツはVlookup関数でイメージしていただければわかりやすいかと思います。

[検索キーとなる元データ]から[一意のIDに対する文字列を返す]

必要なことは1対Nの関係を丁寧に紡いでいくことです。
これにより、DBにちりばめられたデータをつないでインサイトを得ることができます。

マスタを細分化していくことは少し大変ですが正確なビジュアル、欲しいインサイトを得るためには必要なプロセスです。
是非頑張って進めてみましょう。

さて、この記事は導入編という立ち位置で考えていますので、残りの部分は割愛します。
ひとまずあるデータで作ってみたダッシュボードは下記のとおりです。

最終的に作ってみたPower BI Dashboardがこちら

image.png

とりあえずビジュアル📊を詰めてみた結果です。
「どういったインサイトを得たいのか」 によってダッシュボードの作り方は変わってきます。
このデータでは従業員の分布くらいの要素しか分析ができません。

しかしPower BIはとにかく簡単に映えます。
目的に対し、Excelで培ったノウハウをさらに活かすうえで強力なツールです。

Vlookup関数というキーワードから始めてみるBIということで、作成してみましたが、興味のある方は書籍やUdemyから是非Power BIについて学んでみていただければ幸いです。

おすすめの学習法

Viva! Power BI!!
素晴らしいデータ分析ライフを！では！

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