はじめに
Power BI Desktopを使って、ちょっとした業務データの分析基盤を作りました。
その過程で調べたこと、Tipsなどを忘れないうちに記録しておきます。
資料
公式
自習書
2017年4月に更新されてさらに充実してました！
DAX
メジャー、計算列、テーブルを作る際に使われる言語です。
M言語
Power BI DesktopでのETL処理で使われている言語です。
メニューにない変換をさせたい時に書くことになりました。
- Power Query M Reference
- Power Query 関数非公式リファレンス - artfulplace.net
- M言語 Power Query Formula Language ~ Road to Cloud Office
その他ブログとか
- Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team Blog
- Road to Cloud Office
- MukkuMuku備忘
- 【PowerBIメモ】初心者が見るべき情報まとめ - Qiita
Tips
日付（カレンダー）テーブルを作りたい
以前はデータを自分で生成していましたが、関数一発で作れます。そう、DAXなら。
- [Power BI] DAX入門(2) カレンダーテーブルの作成 – Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team Blog
- MukkuMuku備忘: Power BI - 24 - Power BI Desktop と 日付テーブル
文字列の月を1月～12月の順序で並べたい
これやらないと、10月、11月、12月、1月、、、って並びます。
メージャーと計算列の違いがよく分からない
フォルダ内のCSVファイルを結合して分析したい
データソースにフォルダを選ぶと結合してくれます。
データ取得のクエリ内でファイル名が取得されるので、ファイル名を引数の代わりに使ったりしました。
ファイル名を込み入ったルールで一括で変換したい
ファイル名をパラメータにつかったので、約1,000個ファイルのリネームに迫られました。
Excel便利です。
社内ネットワーク上のファイル、DBでデータ分析したい
クラウドやサーバーを考えずに済むので、とにかく手軽に分析ができるようになって便利です。
オンプレミス データ ゲートウェイのインストールが失敗するがログ見ても原因不明
時間がないのであきらめてPCを初期化しました。
すんなりインストールできました。
勉強会
勉強会があるなんて知らなかった。
まとめ
Power BIは安価でよくできたサービスだなと思いました。
特に、Power BI Desktopが素晴らしいです。
これが無料で配布されていることが信じられないほど高機能です。
特筆すべきはETL機能の能力。
あんまりきれいなデータじゃなかったので、スクリプトを書く必要があるかなと思っていましたが、Power BI Desktopだけで対応可能でした。
メニューにない変換もM言語で処理ができる柔軟性が素晴らしい。
そして、オンプレミス データ ゲートウェイ。
データのアップロードをする必要もありません。
これだけの環境を1,000円/ユーザーで提供しているBIサービスは他にはないのではないでしょうか。