Power BI を使用したデータのモデリング
データ モデリングでは、準備されたデータを構成および整形し、Data Analysis Expressions (DAX) を使用して必要なリレーションシップと計算を含むセマンティック モデルを設計します。 このプロセスにより、正確な分析が保証され、明確でインパクトのある Power BI レポートを作成できるようになります。
このラーニング パスは、Microsoft 認定: データ アナリスト アソシエイト認定資格を受ける準備をする上で役に立ちます。
前提条件
このラーニング パスを開始する前に、Power BI Desktop アプリケーションに精通している必要があります。 さらに、テーブル、リレーションシップ、計算などのデータ分析の概念と用語に関する基本的な理解も必要です。
実績コード
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このラーニング パス内のモジュール
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。
Data Analysis Expressions (DAX) は、Power BI の数式言語であり、レポートやセマンティック モデル内で計算を作成したり、ロジックを追加したり、データ分析を強化したりできます。
DAX 計算を Power BI セマンティック モデルに追加すると、データ モデル内でカスタム ロジックを定義し、より詳細な分析とデータに基づくビジネス上の意思決定が可能になります。
DAX のフィルター コンテキストを変更すると、Power BI セマンティック モデルで計算によってデータを評価する方法を制御できます。 計算に含まれるデータを正確に選択することで、より深い分析情報を取得し、レポートの分析をカスタマイズできます。
Power BI の DAX タイム インテリジェンス関数を使用すると、ユーザーはさまざまな期間にわたってデータを分析および比較することができ、時間の経過に伴う傾向、成長、パフォーマンスに関する情報あふれたレポートを作成できます。
Power BI での計算は、データ分析をエンリッチするために必要です。 ビジュアル計算により、複雑な数式が簡略化され、パフォーマンスが向上し、メンテナンスが軽減されます。
パフォーマンスの最適化 (パフォーマンス チューニングとも呼ばれます) では、セマンティック モデルの現在の状態を変更して、より効率的に実行可能にする必要があります。 基本的に、セマンティック モデルが最適化されると、パフォーマンスが向上します。