清水 優吾 著
                                                                            
●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
 
   
  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。
 
            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。
 
            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。
 
            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
        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。
      
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。
            書籍の種類:紙書籍
          
書籍の刷数:全刷
 
              書籍によっては表記が異なる場合がございます
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。
| ページ数 | 内容 | 書籍修正刷 | 電子書籍訂正 | 発生刷 | 登録日 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0-viii 目次 第5章の5の項目 | 
 | 2刷 | 済 | 1刷 | 2021.12.28 | ||||||
| 045 「▶マルチデバイス」下から5行目のURL | 
 | 2刷 | 済 | 1刷 | 2021.12.28 | ||||||
| 077 図5.24内の(1) | 
 | 3刷 | 済 | 1刷 | 2022.01.04 | ||||||
| 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 | 済 | 1刷 | 2021.12.28 | ||||||
| 085 コードの下 本文2行目 | 
 | 2刷 | 済 | 1刷 | 2021.10.15 | ||||||
| 118 見出し | 
 | 2刷 | 済 | 1刷 | 2021.12.28 | ||||||
| 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 | 済 | 1刷 | 2021.12.28 | ||||||
| 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 | 済 | 1刷 | 2021.12.28 | ||||||
| 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 | 済 | 1刷 | 2021.12.28 | ||||||
| 126 表5.10の下の本文6~7行目 | 
 | 2刷 | 済 | 1刷 | 2021.12.28 | ||||||
| 132 ページ最下部 | 
 | 5刷 | 済 | 1刷 | 2023.06.20 | ||||||
| 170 5~6行目 | 
 | 2刷 | 済 | 1刷 | 2021.10.15 | ||||||
| 212 「レポートの確認」上から2行目 | 
 | 3刷 | 済 | 1刷 | 2022.01.07 | 
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