はじめに

こんにちは！
記事をご覧いただきありがとうございます。
本記事では、Power BIにExcelデータを取り込んだ後に行うPower Queryエディターでのデータ加工について、実際のステップをベストプラクティスを交えて紹介します。
ぜひ最後までご覧ください！

目次

Power Queryエディターとは？
加工前に確認しておくべきこと
Power Queryで行った加工ステップ
ベストプラクティス
最後に

Power Queryエディターとは？

Power Queryエディターは、Power BIに取り込んだデータを「使いやすく整えるための前処理エディタ」です。クリック操作だけでフィルターや並べ替え、データ型の変更、結合などができ、データ加工の重要な役割を果たします。

加工前に確認しておくべきこと

データ構造の標準化

ファイルに「ヘッダーが何行目にあるか」を把握する
データの範囲に余白や不要な注釈が含まれていないかを確認

欲しいアウトプットをイメージする

どの単位で集計したいか（例：月次・商品別など）
データの粒度と整合しているか
主キーは存在するか

Power Queryで行った加工ステップ

ここからは、実際に私が行った加工処理とその目的を、ステップ順に紹介します。

【Step 1】不要な行・列を削除

最初にノイズとなる説明行や空行を削除
1行目をヘッダーとして使用は不要行を削除した後に適用する

【Step 2】データ型の明示的な変換

必要に応じて「日付」「数値」「テキスト」などを手動で設定
自動で設定された型を鵜吞みにせず確認する

【Step 3】前の値で空欄を埋める

階層構造のデータなどで、カテゴリ名が一度だけ書かれている場合に使用
データが「1セルにしか書かれていないカテゴリ名」を繰り返すことでピボットしやすくなる

【Step 4】カラムの分割・整理

1列に「年月＋商品名」などが混在していた場合区切り記号で分割する
余計な列が多い場合は「列の削除」→「列の並べ替え」で構造を整える

【Step 5】クレンジング

空白や改行が混ざっていたら整形する
"￥", "%" など不要な記号は「値の置換」で消す
フィルタやグループ化で「意図しない値」が混じるのを防ぐため、見えない空白にも注意する

ベストプラクティス

ステップに名前（コメント）を付けることで、何をしているかすぐ分かる
ステップを細かく分けることで後から修正しやすい
「ファイル構造は変わるかもしれない」と想定して、柔軟な加工にする

最後に

Power Queryエディターでの操作は、Power BIでのデータ分析において非常に重要なステップです。Excel のデータを取り込むだけでは終わらず、「加工して使える形にする」ことで可視化がスタートします。今後も工夫しながらデータ加工をしていきたいと思います。
最後までお読みいただきありがとうございました！