適用対象: 
Power BI Desktop Power BI サービス
このチュートリアルでは、組み込みの Power BI サンプル セマンティック モデルから始めて、分解ツリーを含むレポートを作成します。 分解ツリーは、アドホック探索と根本原因分析のための対話型ビジュアルです。 また、人工知能 (AI) の視覚化でもあります。 特定の条件に基づいてドリルダウンする次のカテゴリ、つまり "ディメンション" を検出するように要求できます。 詳細については、Power BI で分解ツリー ビジュアルを作成して表示するに関する記事をご覧ください。
このチュートリアルでは、次の操作方法について説明します。
- Power BI ライセンスを持っていない場合に、サインアップする。
- 小売りの分析のサンプルをインポートし、Power BI サービスに追加する。
- 分解ツリーを作成する。
- 編集モードの分解ツリーで、データに関する根本原因分析を編集モードで行う。
- レポートを保存し、読み取りビューで根本原因分析を続行する。
このチュートリアルで組み込みサンプルとそのシナリオに慣れるには、「Power BI の小売りの分析のサンプル: 使ってみる」を参照してください。
前提条件
Power BI Desktop 内でサンプルを調べるために Power BI ライセンスは不要です。 Power BI サービスのサンプルを探索し、それをマイ ワークスペースで保存するために必要なのは Fabric の無料ライセンスのみです。
Power BI の .pbix ファイルを開くには、Power BI Desktop を入手する必要があります。 ダウンロードは無料です。
Power BI サービスにサンプルをインポートする
Power BI サービス (
app.powerbi.com) を開き、左側のナビゲーションの [詳細] を選びます。[ラーニング センター] ページの [サンプル レポート] で、[小売りの分析のサンプル] が表示されるまでスクロールします。
サンプルを選択します。 閲覧モードで開きます。
Power BI によって組み込みのサンプルがインポートされ、新しいダッシュボード、レポート、セマンティック モデルが現在のワークスペースに追加されます。
セマンティック モデルからレポートを作成する
セマンティック モデルを探索するには、いくつかのオプションがあります。 このチュートリアルでは、独自のレポートを最初から作成してセマンティック モデルを探索します。
[その他のオプション (...)]>[レポートの作成] を選択します。
![[レポートの作成] メニュー項目を示すスクリーンショット。](media/sample-tutorial-connect-to-the-samples/power-bi-chart-icon4.png)
セマンティック モデルがレポート編集モードで開きます。
分解ツリーを作成する
アドホック分析のために、レポートに "分解" ツリーを追加してみましょう。
Power BI Desktop を開き、小売りの分析のサンプルを読み込みます。 このサンプルは、「オリジナルの Power BI サンプル ファイルをダウンロードする」から入手できます。
[レポート] アイコンを選択して、[レポート] ビューを開きます。 [視覚化] ペインから [分解ツリー] アイコンを選択します。
![[分解ツリー] が選択されている [視覚化] ペインを示すスクリーンショット。](media/sample-tutorial-decomp-tree/retail-visualizations-decomp-tree.png)
端をドラッグして、ページ全体に広げます。 分解ツリーの幅を広げることができます。
分解ツリーは、1 つの値を複数のカテゴリ、つまり "ディメンション" で分析します。 [Sales](売上)>[This Year Sales](今年の売上) を展開し、[値] を選択します。 Power BI により、[分析] ボックスに値が追加されます。
![分解ツリーの [分析] ボックスに追加された This Year Sales の値を示すスクリーンショット。](media/sample-tutorial-decomp-tree/retail-decomp-analyze-sales-desktop.png)
次に、ディメンション フィールドを選択し、[説明] ボックスに追加します。 必要なだけ任意の順序で追加します。 分解ツリーでは、これらを使用することも、任意の順序で使用することもできます。 次のものが追加されました。
- 地区マネージャー
- カテゴリ
- FamilyName
- Segment
- チェーン
- PostalCode
- ストアの種類
- Territory
![[説明] ボックスに追加されたフィールドを示すスクリーンショット。](media/sample-tutorial-decomp-tree/retail-decomp-explain-desktop.png)
![分解ツリーの [分析] ボックスに追加された This Year Sales の値を示すスクリーンショット。](media/sample-tutorial-decomp-tree/retail-decomp-analyze-sales-desktop.png#lightbox)
分解ツリーでの分析
次に、アドホック分析について確認します。
[This Year Sales](今年の売上) の横にあるプラス記号を選択し、[High value](高値) を選択します。 つまり、Power BI は人工知能を使って [説明] ボックス内のさまざまなカテゴリをすべて分析し、1 つを選択してドリルダウンし、分析対象のメジャーの最高値を取得します。
![分析用に選択された [High value] を示すスクリーンショット。](media/sample-tutorial-decomp-tree/retail-decomp-select-high-value-desktop.png)
Power BI によって [Store type](店舗の種類) が選択されます。
![Power BI によって選択された [Store Type] を示すスクリーンショット。](media/sample-tutorial-decomp-tree/retail-decomp-store-type.png)
このように見える分解ツリーが表示されるまで [High value](高値) を選択したままにします。
または、他の値を自分で選択し、最終的な内容を確認します。
見出しの [X] を選択すると、レベルを削除できます。
レポートを保存します。 これで、レポートを表示するすべてのユーザーが分解ツリーを操作できるようになりました。このとき、最初の [This Year Sales](今年の売上) から開始し、独自のパスを選択します。
「Power BI で分解ツリー ビジュアルを作成して表示する」で分解ツリーで実行できるその他のすべてについて説明します。
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他にわからないことがある場合は、 Power BI コミュニティを利用してください。