Microsoft Power BI を使用したデータの準備およびビジュアル化

Power BI、Power BI のレポート パーツとフロー、および説得力のあるインタラクティブなレポートについて説明します。

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。 さらに、データを取得する際の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、分析用にデータをクリーンアップして準備するのに役立つ専用の機能が数多く用意されています。 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、およびピボットデータを使用する方法について説明します。 さらに、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説明します。

セマンティック モデルは、複雑なデータを直感的な構造に整理し、データのビジュアル化を強化して、効率的で情報に富んだレポートを作成することにより、より適切な意思決定を可能にします。

一貫したレポート構造、対話型のオブジェクト、フィルタリングを使用して、視覚的に魅力的で理解しやすい効果的な Power BI レポートを設計します。

Power BI の Copilot により、Power BI を使用してセマンティック モデルとレポートを開発する際の生産性が向上します。 Copilot を使用すると、自然な言語を使用してデータを操作し、情報を取得できます。

Microsoft Fabric が 1 つのプラットフォームでエンタープライズの分析ニーズを満たす方法をご覧ください。 Microsoft Fabric の概要とその仕組み、分析ニーズに合わせてどのように使用できるかについて説明します。