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どうも私です。褒められそうなので、記事を書きます。
Excelをアップデートしましょう。関数は目が疲れるので。
Power QueryとPower Pivotの基本
概要
Power QueryとPower Pivotは、Excelに組み込まれた強力なデータ分析ツールです。
Power Queryはデータのインポート、クレンジング、変換を簡単に行うことができ、Power Pivotは複雑なデータモデリングや高速な計算を実現します。これらのツールを使うことで、従来の分析方法と比較して効率的で柔軟なデータ分析が可能となります。
従来の分析方法とPower QueryとPower Pivotを使った場合の比較
| 項目 | 従来の分析方法 | Power QueryとPower Pivotを使った場合 |
|---|---|---|
| データの取り込み | 手動でコピー＆ペーストやCSVファイルのインポート | 自動化されたデータソース接続とデータクエリ |
| データクレンジング | 複雑な関数や手作業での修正が必要 | クエリエディターを使った簡単で自動化されたデータクレンジング |
| データ変換 | 多数の関数やピボットテーブルを駆使して手作業で行う | Power Queryの直感的な操作で簡単にデータ変換を実行 |
| データモデリング | 複数のテーブルをVLOOKUPなどで関連付ける必要がある | Power Pivotでリレーショナルデータモデルを構築して効率的に分析 |
| 計算パフォーマンス | 大量のデータに対して計算が遅くなることがある | Power Pivotの高速な計算エンジンで大量のデータもスムーズに処理 |
| データ分析の柔軟性 | 分析の途中で変更が難しい場合がある | Power QueryとPower Pivotの組み合わせで容易に分析内容を変更 |
| 自動更新 | データの更新が手動で行われることが多い | データリフレッシュの自動化で常に最新の情報を分析することが可能 |
Power QueryとPower Pivotを活用することで、従来の分析方法に比べてデータ分析の効率性や柔軟性が向上し、より高度なデータ分析が可能となります。これらのツールは、データ分析を行うビジネスアナリストやデータサイエンティストにとって非常に有益なスキルとなります。今後のデータドリブンなビジネス環境において、Power QueryとPower Pivotの活用はますます重要となるでしょう。
Power PivotにDAX関数を活用した分析
概要
Power Pivotは、Excelのアドインで、高度なデータ分析やデータモデリングを行うことができます。Power Pivotでは、DAX（Data Analysis Expressions）という専用の関数言語を使用して計算や分析が行われます。この記事では、DAX関数の概要と、従来のVBAと比較したメリットについて紹介します。
VBAと比較したメリット
1. よりシンプルな構文
DAX関数は、Excelの標準関数に似たシンプルな構文を持っており、VBAよりも簡単に理解できます。
また、DAX関数はDAXで作成した、計算式をそのまま使用できる為、手軽に高度な分析が行えます。
2. 高速な計算パフォーマンス
Power Pivotは、列指向のインメモリデータベース技術を採用しており、大量のデータを効率的に処理することができます。これにより、VBAよりも高速な計算パフォーマンスが実現されています。
3. データモデリングの柔軟性
Power Pivotでは、複数のテーブル間のリレーションシップを定義することができます。VBAでの複雑なVLOOKUPやINDEX-MATCH関数を使ったデータ結合が不要となり、より柔軟なデータモデリングが可能となります。
4. タイムインテリジェンス関数
DAX関数には、タイムインテリジェンス関数と呼ばれる、日付や時間に関する分析を容易に行うための専用の関数が用意されています。これらの関数を使用することで、VBAでの複雑な日付計算や期間比較が簡単に実行できます。
Power Queryを使ったデータクレンジング
概要
Power Queryは、ExcelやPower BIで利用できるデータ抽出、変換、クレンジングツールです。データクレンジングは、データ分析の前段階で必要な作業であり、データの品質を向上させることが目的です。この記事では、Power Queryを使ったデータクレンジングの方法と具体的なユースケースを紹介します。
具体的なユースケース
1. 列の削除・名前変更
データセットには、分析に不要な列が含まれていることがよくあります。Power Queryでは、不要な列を簡単に削除できます。また、列名がわかりにくい場合は、列名を変更して分析がしやすくします。
例：
不要な列の削除：右クリック → Remove
列名の変更：右クリック → Rename
2. データ型の変換
データ型が異なると、正確な計算や分析ができないことがあります。Power Queryでは、列のデータ型を簡単に変換できます。
例：
データ型の変換：右クリック → Change Type → 適切なデータ型を選択
graphql
3. 空白や不要な文字の削除
データに空白や不要な文字が含まれていると、分析結果に誤差が生じる可能性があります。Power Queryでは、空白や不要な文字を簡単に削除できます。
空白の削除：右クリック → Transform → Trim
不要な文字の削除：右クリック → Replace Values → 置換前と置換後の値を入力
4. 条件付き列の作成
特定の条件に基づいて新しい列を作成することが、データクレンジングの一部として必要な場合があります。Power Queryでは、条件付き列を簡単に作成できます。
例：
条件付き列の作成：Add Column → Conditional Column → 条件を入力
まとめ
Power QueryとPower Pivotは、データ分析をスムーズに進めるための便利なツールです。これらを使うと、データの取り込みや整理、変換、モデリングなどが楽になり、分析のスピードも上がります。これらのツールを使いこなせば、仕事の効率アップや、もっとすごい分析ができるようになって、ビジネスにもっと価値をもたらすことができるようになります。