Microsoft Power BI入門 BI使いになる!Excel脳からの脱却(清水 優吾)|翔泳社の本
  1. ホーム >
  2. 書籍 >
  3. Microsoft Power BI入門 BI使いになる!Excel脳からの脱却

Microsoft Power BI入門 BI使いになる!Excel脳からの脱却


形式:
書籍
発売日:
ISBN:
9784798170534
定価:
2,728(本体2,480円+税10%)
仕様:
A5・324ページ
カテゴリ:
パソコンソフト
キーワード:
#OS・アプリケーション,#ビジネスIT,#グラフィックソフト・ツール,#Web・アプリ開発
紙の書籍

ここから始めるデータとの賢い付き合い方

●データを理解して可視化・分析を自由自在に

データ活用がもてはやされる中、データの可視化や分析、
BIを実現するツールが各社からリリースされています。
Microsoft Power BIもその中の1つです。

これらのツールは、使い始めたものの、すぐにつまずいて
先に進めないという話がとても多く聞こえてきます。
その理由は、ツールの使い方が難しいのではなく、
「そもそもデータとは?」がわかっていないことです。

本書は、Power BIを使う上で必須となるデータ知識の入門書です。
「どのように考える必要があるのか?」
「どうすればうまくいくようになるのか?」を中心に解説します。
データを理解して、BIを実現することで、
その先にあるデータ活用から予測までを実現可能にするための
第一歩を提供します。

■主な対象読者
・データを生かして仕事をしたいと思っている方
・データの可視化や活用をツールで行いたいと思っている方
・Power BIを使い始めたが、うまくいかない方
・これからのIT業界についていきたい方

■著者
清水 優吾“Power BI 王子”
株式会社セカンドファクトリー CTO、シニアテクニカルアーキテクト
Micorosft MVP for Data Platform - Power BI(2017年~)

■目次
第1章 BIのススメ
第2章 データとは何か?
第3章 BIとは何か?
第4章 Power BIとは何か?
第5章 Power BIを使用する際の最初の一歩
第6章 BIに必要なこと
第7章 How-toを見たら考えることが大事
第8章 Appendix ── おまけ

データの構造を理解して可視化・分析を自由自在に
こんな人におすすめ!

Microsoft Power BIを使う上で必須となるデータ知識の入門書

本書は、Power BIを使う上で必須となるデータ知識の入門書です。データを理解して、BIを実現することで、その先にあるデータ活用から予測までを実現可能にするための第一歩を提供します。

図表が豊富で理解しやすい

図表が豊富で理解しやすい

Power BIを使う上で必須となるデータ知識の基礎からしっかりと解説。豊富な図表が理解を助けます。

実際に手を動かして学ぶ!分かりやすい操作手順で進めやすい

実際に手を動かして学ぶ!分かりやすい操作手順で進めやすい

操作の手順を画像で丁寧に解説。複雑な動作も迷うことなく進めることができます。

プラスαの知識が身につく

プラスαの知識が身につく

押さえておきたいことを「column」で補足解説しています。プラスαの知識が身につきます。

第1章 BIのススメ
1 今こそBIを
2 BIが何の略かは知っていても、訳は知らない
3 私がBIを始めた理由
  データの重要性に気付いた
  60歳以降もできることを考えた
4 IT業界のトレンド
  DXに必要なこと
  DXとBI
5 IoT、機械学習、AIとBIの関係

第2章 データとは何か?
1 データの種類
  構造化データ
  非構造化データ
  半構造化データ
  データの種類分け
2 BIのデータとは?
  データの変換

第3章 BIとは何か?
1 日常にあるBI
  天気予報
  交通機関の電光掲示場
2 BIとしての共通事項
  興味・関心
  ひと目でわかるということ
  ネクストアクションがある
3 Businessとは何か?
4 経営手法としてのBI
  BIのループ
  現場担当によるネクストアクションが必要
  ダッシュボード
  リアルタイム性
5 BIのパターン
  決まったタイミングで見るデータ ―― 分析目的のレポート
  リアルタイムで見るデータ ―― リアルタイムダッシュボード
6 違う切り口のパターン
  エンタープライズBI
  セルフサービスBI
  二者択一ではなくハイブリッド
7 よくある失敗例
  BIは文化
  BIの成功の要素
8 現場の方へ ―― ボトムアップで文化を浸透させる方法

第4章 Power BIとは何か?
1 Power BIの歴史
2 スイートサービスの内容
  Power BI Desktop
  Power BI Service
  Power BI mobile
  Power BI dataflows
3 ライセンス/費用
4 想定ユーザー
  ユーザーライセンス
  ワークスペースキャパシティ
  Per Userライセンス
4 想定ユーザー
  コンシューマー(ビジネスユーザー)
  デザイナーおよび開発者
  管理者
5 現実世界のユーザー像
  3つのどの役割であっても、グラフが読めるコンシューマーであれ!

第5章 Power BIを使用する際の最初の一歩
1 レポート作成までの流れ
2 最初のレポートを作ってみよう
  Power BI Desctopのインストール
  キャンバス
  サンプルデータの読み込み
  ナビゲーター
  Power Queryエディター
  不要な列を削除
  列の型を変更
  表記ゆれの変形
  列名の変更
  特定の値を除外
  取得したデータの結果
  ビジュアルの作成
3 Power BI Desktopがデータを取得する仕組みを見てみよう
  データソースを見る
4 もうひとつ作ってみよう
  データソースへの影響
  使わない列を非表示にする
  データモデル
  階層の作成
  テーブル名の変更
  メジャーの作成
5 レポート作成するときに押さえておくべきこと

第6章 BIに必要なこと
1 データソース
2 データ準備
  データの読み込み
  列の選択
  クエリ名の変更
  列の選択と削除
  値の確認
  ディメンションとファクトを分ける
  条件列の作成
  クエリの依存関係
3 モデリングと可視化
  日付テーブルの作成
  CALENDAR関数
  日付テーブルとしてマークする
  データ型を日付に変更
  リレーションの作成
  列を非表示に
  計算列とメジャー
  計算列を追加
  メジャーを作成
  グラフの動きを確認
  ビジュアルとDAX Query
  累計のメジャー
  移動平均
  対象範囲の日付を取得
  平均値を求める
  増加率を求める
  後片付け
  集約と調整
  カスタムビジュアルの利用
  色の調整
  ディメンション列名の変更
  Power Queryを確認
4 レポートができたら発行してみる
  Power BI Serviceのアカウント(Power BI Pro)
  Power BI Serviceでワークスペースを作る
  レポートの発行
  レポートの共有
  フィードバック

第7章 How-toを見たら考えることが大事
1 練習ではできたのに本番ではできない!?
2 作業の実行とレシピの創造を混同していないか?
3 データを料理する実例
  どの情報をデータとして保存するか
  テーブルの数
4 BIではデータの料理が繰り返し必要
5 スタースキーマを理解しないとモデリングはもちろんデータ準備も難しくなる
6 データ準備とモデリングは何度も繰り返す
7 覚えること < 考えること
8 BIはどうしても概念的だが、現実との行き来がモノをいう

第8章 Appendix──おまけ
1 タイムインテリジェンスとは
  PREVIOUSMONTH関数
  COUNTROWS
  CALCULATE関数
  ISINSCOPE関数
2 レポートキャンバスは分割して使うべし
  Data Stories Gallery
  ビジュアルを分割
  背景画像を指定
3 Tooltip――ツールヒント
  ツールヒントを設定
4 どうしてもDAXが複雑になってしまう方へ――データモデリングのコツはExcel脳からの脱却
  表の中で計算したい
  再利用できないメジャー
  表であってデータではない
  適切なデータモデリング
  スタースキーマにする
  ディメンションとして使用するクエリを追加
  リレーションシップを作成
  メジャーを作成
  スマートマルチプル
5 接続モードについて ―― インポートとDirectQuery
  インポート
  Power Query
  ライブ接続
  インポートモードとの違い
  DirectQueryに関する注意事項
6 Q&Aからビジュアルを作成する
  Q&Aビジュアル
7 テキストボックスの便利な使い方
  質問を入力
8 条件付き書式
  色の設定
  メジャーを作成する方法
  タイトルで条件付き書式を使う
  テーブルに条件式書式を使う
  カスタムを設定するメジャー
9 Power BIに関する最新情報の追い方
  Power Platform Weeklyのレポート
  Microsoftの年次イベント
  Release wave
  docs
  Learn
  SQL BI
  Youtubeチャンネル
  Twitter
  Power BI 勉強会
  JapanPBUG

会員特典はこちら

お問い合わせ

内容についてのお問い合わせは、正誤表、追加情報をご確認後に、お送りいただくようお願いいたします。

正誤表、追加情報に掲載されていない書籍内容へのお問い合わせや
その他書籍に関するお問い合わせは、書籍のお問い合わせフォームからお送りください。

利用許諾に関するお問い合わせ

本書の書影(表紙画像)をご利用になりたい場合は書影許諾申請フォームから申請をお願いいたします。
書影(表紙画像)以外のご利用については、こちらからお問い合わせください。

追加情報はありません。

ご購入いただいた書籍の種類を選択してください。

書籍の刷数を選択してください。

刷数は奥付(書籍の最終ページ)に記載されています。

現在表示されている正誤表の対象書籍

書籍の種類:

書籍の刷数:

本書に誤りまたは不十分な記述がありました。下記のとおり訂正し、お詫び申し上げます。

対象の書籍は正誤表がありません。

最終更新日:2023年06月20日
発生刷 ページ数 書籍改訂刷 電子書籍訂正 内容 登録日
1刷 0-viii
目次 第5章の5の項目
2刷
5 行コンテキストとフィルターコンテキスト…118  テーブルビジュアルを追加…118  行コンテキスト(Row Context)…120  フィルターコンテキスト…121  各コンテキストの他の動きを試してみる…122  売上合計とカテゴリーごとの合計値を年別に表示…125
5 フィルターコンテキストとCALCULATE関数…118  テーブルビジュアルを追加…118  フィルターコンテキスト(Filter Context)…120  フィルターコンテキストをCALCULATE関数で変更する…121  メジャーの他の動きを試してみる…122  売上合計とカテゴリーごとの合計値を年別に表示…125

※リフローEPUBの場合、ページ数の記載はありません。
2021.12.28
1刷 045
「▶マルチデバイス」下から5行目のURL
2刷
まとめると、ブラウザでPower BI Service(https://app.microsoft.com)
まとめると、ブラウザでPower BI Service(https://app.powerbi.com)

※リフローEPUBの場合、図4.6の下にある小見出し「▶マルチデバイス」の2つ目の段落が該当箇所になります。
2021.12.28
1刷 077
図5.24内の(1)
3刷

(画像クリックで拡大)

(画像クリックで拡大)
2022.01.04
1刷 080
「▶保存とファイル名」の「マイクロソフト公式チュートリアル」のURL
2刷
https://docs.microsoft.com/ja-jp/power-bi/create-reports/desktopexcel-stunning-report
https://docs.microsoft.com/ja-jp/power-bi/create-reports/desktop-excel-stunning-report

「desktop」と「excel」の間に「-」を追加します。


※リフローEPUBの場合、図5.27の下にあるcolumnの下にある小見出し「▶保存とファイル名」の「マイクロソフト公式チュートリアル」のURLが該当箇所になります。
2021.12.28
1刷 085
コードの下 本文2行目
2刷
その引数にFile.Contens()という
その引数にFIle.Contents()という

※リフローEPUBの場合、図5.31の下にある小見出し「▶FinancialSample.xlsx」のコードの下、最初の段落が該当箇所になります。
2021.10.15
1刷 118
見出し
2刷
5 行コンテキストとフィルターコンテキスト
5 フィルターコンテキストとCALCULATE関数

※リフローEPUBの場合、第5章の5つ目の見出しが該当箇所になります。

※紙の本の場合、上記の修正に伴い、p119、121、123、125の柱も同様に修正します。リフローEPUBでは柱はありません。
2021.12.28
1刷 120
「行コンテキスト(Row Context)」の見出し、本文1行目、本文6~8行目、本文下から2行目
2刷
・見出し コンテキスト(Row Context) ・本文1行目 これは、コンテキスト(Row Context) ・本文6~8行目 指定されると、現在行が決まるため、どの範囲の値を集計するのかが決まります。つまり、行コンテキストとは「現在行」だということができます。 ・本文下から2行目 これをコンテキスト
・見出し フィルターコンテキスト(Filter Context) ・本文1行目 これは、フィルターコンテキスト(Filter Context) ・本文6~8行目 指定されると、どの範囲の値を集計するのかが決まります。つまり、表示する対象データが決まることでその範囲が決まるわけです。 ・本文下から2行目 これをフィルターコンテキスト

※リフローEPUBの場合の該当箇所は以下のとおりです。
・見出し:第5章「5 フィルターコンテキストとCALCULATE関数」の2つ目の小見出し(図5.60の下にある見出し)
・本文1行目:上記見出しにおける最初の段落
・本文6~8行目:上記見出しにおける2つ目の段落
・本文下から2行目:上記見出しにおける4つ目の段落
2021.12.28
1刷 121
本文2~3行目、「フィルターコンテキスト」の見出し、本文1行目、本文5行目
2刷
・本文2~3行目 イメージとしては、現在行を表す行コンテキストが各行でフィルターとして ・「フィルターコンテキスト」の見出し フィルターコンテキスト ・「フィルターコンテキスト」の本文1行目 では次にフィルターコンテキストを試してみましょう。 ・「フィルターコンテキスト」の本文5行目 これは先ほど説明した1行目の行コンテキスト
・本文2~3行目 イメージとしては、テーブルに指定された各カテゴリーがフィルターとして ・「フィルターコンテキスト」の見出し フィルターコンテキストをCALCULATE関数で変更する ・「フィルターコンテキスト」の本文1行目 では次にフィルターコンテキストをCALCULATE関数で変更してみましょう。 ・「フィルターコンテキスト」の本文5行目 これは先ほど説明したフィルターコンテキスト

※リフローEPUBの場合の該当箇所は以下のとおりです。

・本文2~3行目:第5章の「5 行コンテキストとフィルターコンテキスト」(修正後の見出しは「5 フィルターコンテキストとCALCULATE関数」)の2つ目の小見出し「行コンテキスト(Row Xontext))」(修正後の見出しは「フィルターコンテキスト(Filter Context))の4つ目の段落

・「フィルターコンテキスト」の見出し:第5章の「5 行コンテキストとフィルターコンテキスト」(修正後の見出しは「5 フィルターコンテキストとCALCULATE関数」)の3つ目の小見出し

・「フィルターコンテキスト」の本文1行目:上記見出しの最初の段落
・「フィルターコンテキスト」の本文5行目:上記見出しの2つ目の段落
2021.12.28
1刷 122
URLの下の本文1~3行目、および「各コンテキストの他の動きを試してみる」の見出し
2刷
・URLの下の本文1~3行目 現在行の行コンテキストがフィルターコンテキストとして動作して、各Categoryの値が ・「各コンテキストの他の動きを試してみる」の見出し 各コンテキストの他の動きを試してみる
・URLの下の本文1~3行目 [Category]がフィルターコンテキストとして動作して、値が ・「各コンテキストの他の動きを試してみる」の見出し メジャーの他の動きを試してみる

※リフローEPUBの場合、図5.61の下にある箇条書きURLのすぐ下にある段落、および、その段落の次に記載されている見出しが該当箇所になります。
2021.12.28
1刷 126
表5.10の下の本文6~7行目
2刷
必要があります。行コンテキストとフィルターコンテキストはとても難しい概念
必要があります。フィルターコンテキストはとても難しい概念

※リフローEPUBの場合、表5.10の下、2つ目の段落が該当箇所になります。
2021.12.28
1刷 131
●CSVが取得できる
5刷
https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/data/130001_tokyo_covid19_patients.csv
https://data.stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/130001_tokyo_covid19_patients_9e4b6290e76826a41c5e34ac575ec04f.csv

132ページ下から3行目のURLも同様に修正します。

※リフローEPUBの場合、図6.1の下、3つめのURL、図6.2のすぐ下の段落のURLが該当箇所になります。
2023.03.23
1刷 132
下から3~2行目
3刷
(https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/data/130001tokyocovid19_patients.csv)
(https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/data/130001_tokyo_covid19_patients.csv)

※リフローEPUBの場合、図6.2のすぐ下の段落が該当箇所になります。

本書3刷で上記の通り修正しましたが、現在はアクセスできなくなっております。
お手数をおかけいたしますが、以下のURLから
データを取得していただきますようお願いいたします。

https://data.stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/130001_tokyo_covid19_patients_9e4b6290e76826a41c5e34ac575ec04f.csv


(2023.03.23更新)
2021.12.15
1刷 132
ページ最下部
5刷
以下の文章を追加します。 ※参考:「Power BI 入門」の第6章で CSV がダウンロードできないという方へ(https://qiita.com/yugoes1021/items/2bd43d73632e650cb85c

※リフローEPUBの場合、図6.3のすぐ上に文言を追加しています。
2023.06.20
1刷 170
5~6行目
2刷
Power BIではそういったほかのを参照して計算するのは
Power BIではそういったほかのを参照して計算するのは

※リフローEPUBの場合、第6章の「3 モデリングと可視化」の8つ目の小見出し「計算列を追加」の最後の段落が該当箇所になります。
2021.10.15
1刷 212
「レポートの確認」上から2行目
3刷
図6.79の枠で囲った
図6.78の枠で囲った

※リフローEPUBの場合、図6.78のすぐ下の段落が該当箇所になります。
2022.01.07

感想・レビュー

Go Extreme さん

2021-10-08

BIのススメ:今こそBIを IT業界のトレンド Iot・機械学習・AIとBIの関係 データとは何か:構造化 非構造化 半構造化 データの種類分け データの変換 BIとは何か:BIのパターン よくある失敗例 Power BIとは何か:スイートサービス ライセンス・費用 現実世界のユーザー像 Power BIを使用する際の最初の一歩:Power BI Desktop BIに必要なこと:データ索子 データ準備 モデリングと可視化 How-toを見たら考えることが大事 タイムインテリジェンス レポートキャンバス