Microsoft Power BI を使用して動的レポートを開発する

Microsoft Excel、リレーショナル データベース、NoSQL データ ストアなど、さまざまなデータ ソースからデータを取得する方法について説明します。 また、データの取得中にパフォーマンスを向上させる方法についても説明します。

Power Query には、分析のためにデータのクリーンと準備を行うのに役立つ専用の非常に多くの機能があります。 複雑なモデルを簡素化する方法、データ型を変更する方法、オブジェクトの名前を変更する方法、およびデータをピボットする方法について学習します。 また、より詳細な分析のために、どの列に重要なデータがあるかを知るために、列をプロファイルする方法についても学習します。

Power BI で複雑なセマンティック モデルを作成するプロセスは簡単です。 データが複数のトランザクション システムから生成される場合、あっという間に数十ものテーブルを処理しなければならなくなることがあります。 優れたセマンティック モデルを構築するには、無秩序な状態を簡略化する必要があります。 スター スキーマは、セマンティック モデルを簡略化する 1 つの方法です。このモジュールでは、その用語と実装について学習します。 適切なデータ粒度を選択することが Power BI レポートのパフォーマンスと使いやすさにとって重要である理由についても学習します。 最後の点として、Power BI セマンティック モデルのパフォーマンス向上について学習します。

このモジュールでは、暗黙的なメジャーと明示的なメジャーを使用する方法について説明します。 まず、単一の列またはテーブルを集計する単純なメジャーを作成します。 次に、モデル内の他のメジャーに基づいて、より複雑なメジャーを作成します。 さらに、計算列とメジャーの似ている点と異なる点について学習します。

このモジュールを終了すると、計算テーブルと計算列をセマンティック モデルに追加できるようになります。 また、計算列の数式を評価するために使用される行コンテキストを説明することもできます。 Power Query を使用してテーブルに列を追加できるため、Power Query のカスタム列ではなく計算列を作成することが最適な場合についても学習します。

Power BI には 30 を超えるコア ビジュアルが含まれているため、初心者の場合は適切なビジュアルを選択するのが難しいことがあります。 このモジュールでは、デザインとレポート レイアウトの要件を満たすために最適なビジュアルの種類を選択する方法について説明します。

Microsoft Power BI レポートのフィルター処理には多くの手法を使用できるため、レポート フィルター処理は複雑なトピックです。 しかし、複雑であるがゆえに制御を行って、要件と期待を満たすレポートをデザインすることができます。 フィルター処理手法の中にはデザイン時に適用されるものと、(読み取りビューでの) レポートの消費時に関連するものがあります。 重要なのは、レポート コンシューマーが関心のあるデータ ポイントに直感的に絞り込めるようにレポートをデザインすることです。

Power BI サービス内を移動する方法、ワークスペースおよび関連項目を作成して管理する方法、レポートをユーザーに配布する方法について説明します。

Microsoft Power BI では、1 つのセマンティック モデルだけで多くのレポートを作成できます。 セマンティック モデルの更新をスケジュールし、接続エラーを解決すると、管理オーバーヘッドをさらに削減できます。