Power BI でデータをモデル化する

初級
データ アナリスト
Power BI

Power BI のデータ モデルとは何か、どのようなデータ読み込み手法を使用するか、必要な分析情報を得るためにどのようにデータ モデルを構築するかについて説明します。

前提条件

このラーニング パスの前提条件はありません。

このラーニング パス内のモジュール

このモジュールでは、Power BI Desktop モデルの構造、スター スキーマの設計の基本、分析クエリ、およびレポートの視覚化の構成について学習します。 このモジュールは、モデル設計の最適化とモデルへの計算の追加について学習できる強固な基礎を提供します。

モデル フレームワーク、その利点と制限、Power BI データ モデルの最適化に役立つ機能について説明します。

Power BI で複雑なデータ 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 システムから入ってくる場合、処理しなければならないテーブルは、あっという間に数十個になる可能性があります。 優れたデータ モデルの構築とは、混乱したものを簡潔にすることです。 スター スキーマは、データ モデルを簡潔にするための 1 つの方法であり、このモジュールでその用語と実装について説明します。 また、Power BI レポートのパフォーマンスと使いやすさを向上させるために、適切なデータの粒度を選択することが重要である理由についても説明します。 最後に、Power BI のデータ モデルを使用してパフォーマンスを向上させる方法について説明します。

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データ 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。