【続】Microsoft Power BI Desktop - 入門講座 ～Data Visualization編～

このレクチャーでは、円グラフとドーナツグラフの説明をします。

ではさっそく作っていきましょう。

円グラフ視覚化のこちらです。

こちらで円グラフを出します。

そして、少し大きくして、まず、値。今回は売り上げを見ていきます。

そして、この凡例というところに地域。

これを入れていきます。

こうすることで、この円グラフが地域別に分かれました。

ですので、円グラフを作る時に入れるべき項目は、この値と凡例になります。

ビジュアルを作ったらすること3つですね。

まずはタイトル。タイトルを「地域別売り上げ」というふうにしておきます。

書式の全般です。こうしてこのコースで何度も出てくると、うんざりするかもしれませんが、どこで変えられるか嫌でも覚えちゃうかと思います。

そして、字を大きく。こちらで大きくできます。

次に、データラベルなんですが、この円グラフでは、データラベルは詳細ラベルという名前になってますので、詳細ラベルの方を開きます。円グラフでは、すでにデフォルトでオンです。

また、書式の項目を見ていただくと、前のセクションで散々みましたテーブルや、マトリクスとは入力項目数が少ないのに気づかれた方いらっしゃるかも知れません。Power BIではビジュアルに合わせて入力項目や、項目名が異なります。また、たまにアップデートにより変化が出ます。

この辺りがPower BIでビジュアルを作っていく上で、手が止まっちゃう原因の一つですね。ポイントは、だいたいこのビジュアルではこういうことができるハズって知っておけば、多少画面が変わったりは、配置や名前が変わってもこの辺にあるかな？ってあたりをつけられるようになります。

さて、詳細ラベルに戻ります。

そして、まずはテキストを大きくします。

で、このラベル。円グラフ独特の書式として、「ラベルの内容」ということで幾つかどういったことをラベルで表示するか選べます。

例えば今は、データの値と割合です。

これをデータ、とするとデータ値だけです。

全体に対する割合というのもあります。

みなさんの用途に合わせて選んでいただければと思います。この時、意外と必ずしもこの全体に対する割合、パーセンテージってマストではないです。というのも円グラフ自体がパッと見で、割合を見せるものです。ですので、ああ、ほぼ独占だな、とか６割だなと分かれば、それで実は役目を果たしていることが多いです。例えば、このちっこい項目について、これが１%なのか、５%なのか、細かい話は別にどうだっていいってこともあります。

ここでは、カテゴリーと全体に対する割合こちらの方をしておけば、分かりやすいかなと思います。で、カテゴリーが入れば、凡例みなくてもいいでので、凡例をオフにします。凡例は場所をどうしてもとってしまいますので、詳細ラベルでカテゴリーを出し、こちらの凡例をオフにするのが、おススメです。

はい、これでタイトル、データラベル、そして字大きくすることができました。

では、今、凡例というところに「地域」を入れています。

その下に「詳細」というのがあります。

今回のデータでは、この地域を更に分割した国名というデータがあります。

この国名を入れると、この円グラフの中で既に切り取っていた域別のくくりの中に、さらに国名で分割してくれます。

あと、こういう見せ方もあります。

この詳細というところに「国名」を入れるのではなくて、凡例のところに、「地域」の下に、そのまま入れてしまいます。

そうすると一見すると「国名」見えてこないんです。でも、この下向き２つ矢印「階層内の次のレベルに移動」これを押しますと、アメリカ、ドイツ、イギリス、フランス、カナダということで、「地域」の一つ下の国名で分割ということもできます。

元に戻したかったら、このドリルアップというところを押すと元に戻れます。

今回の場合だと、この下向き２つ矢印の「階層内の次のレベルに移動」と下向き二股矢印の「階層内で1つレベル下を全て展開します」

これは、できることほとんど一緒ですね。

この2つの違いは、今回の場合は、この詳細ラベルです。この北米という、上の階層のカテゴリーが付くか付かないかの違いだけですね。

１つ下に展開ではついています。

でも、こちらにすると、もうそのまま国名が入ってくる、このような違いがあります。

一度、ドリルアップで元に戻ります。

あと、面白いのが、今、地域の下に国名を入れてますよ。

そうすると、このドリルダウンが使えるようになるんです。

ドリルダウンをオンにして、例えば北米をクリックします。

そうすると北米の中で下の階層。

北米の中には、アメリカとカナダがあるんですが、それらが出てくるような形になります。

もとに戻して、今度はヨーロッパをやってみましょう。ヨーロッパをクリックすると、ヨーロッパの中だけでの明細が出てくると、このような使い方ができます。

で、またもう元に戻したいということであれば、ドリルモードもう一度クリックするとオフになります。

そうするともう一度クリックしてもですね。特に何もおきません。

では、円グラフを見てきましたので、次にドーナツグラフの説明をしたいと思います。

ドーナツグラフ。

これも一言で言っちゃうと、この円グラフの中に穴が開いただけ、もうそれだけなんです。

もうそれ以上でも、それ以下でもないというただのデザイン上の違いという一言に尽きます。でも、ちょっと円グラフよりも洗練されていると感じるのは私だけでしょうか？個人的には、同じ情報を少ないインクで表示しているから洗練されているように見えるのかなぁと思います。

ただ、それだとちょっと元も子もないので、せっかく空いている穴を利用する方法を紹介します。

カードビジュアルを作ります。こちらをクリックしてここに売り上げを入れていきます。

そして、この書式、「吹き出し」を展開します。そして、ラベルをオフにします。すると、売上、というのが消えます。さらに「値」こちらでテキストを大きくします。同じく値の横配置で真ん中におきます。

カードの中にうっすらと枠線あります。書式の「カード」で枠線をオフにします。

そして、ちょっと大きさを整えて、カードをこのドーナツの真ん中に入れたいんですが、普通にやると被っちゃうんです。

今は、ドーナツグラフの背景は塗りつぶしなっているので、この背景を設定をオフにします。今度はドーナツグラフをクリック。書式、全般、効果。背景をオフにします。すると背景が透明になります。こうすると、ドーナツグラフをカードの上にかぶせると、ドーナツの真ん中で売上が表示できるようになります。

こうすると、ドーナツグラフ単体では全体に対する割合が見れますが、全体は幾らなんだっていうのはまぁ見れない訳です。でも、カードで売り上げを示しましたので、全体で、8BILLIONあるんだなと。そして、その割合をこのドーナツグラフで示しているんだな、ということがわかります。

ドーナツなり円グラフは割合はパッと見で、割合は分かれど、規模感は分かりません。その規模感をこのカードで補完しています。

クロスフィルタリングは効いていますので、北米の部分をクリックすると、ここは６BILLION、そしてオセアニアは、241ミリオンなんだということが分かります。

クロスフィルタリングによって値が変わるので、今クリックしているところは幾らなんだということがわかるわけです。なんで、この数字が売上って分かるの？と言えば、ドーナツグラフのタイトルがあるからです。

このような形で、ドーナツグラフの、この真ん中の隙間の有効利用ができます。

後、ご紹介したいのが円グラフドーナツグラフともに全体に対する割合を示すことができるという特徴があります。

この特徴と、クロスフィルタリングを使ったビジュアルの例を紹介したいと思います。

例えば、こちらで積み上げ、横棒グラフを選択します。

そして、売上を持ってきます。

今回ですね。

こちらの地域を入れていきます。

また、ビジュアルできましたので、ささっといつもの書式を整えます。まずタイトル。

タイトルを大きく、これは「地域別売り上げ」という名前にします。

テキストサイズを大きくしていきます。

こちらの各項目名が小さいですので、こちらも大きくしていきます。

はい。

あとはデータラベルですね。

データラベルをオン。

データラベルもいい加減小さいですので大きくしていきます。

はい。

こちらの方で横棒グラフの用意ができました。

今、この地域別売り上げ、横棒グラフ、こちらも地域別売り上げで円グラフになっています。

この時、こちらの円グラフの方をクリックして、項目から地域を消して国名だけにします。

そして、このタイトルの方も「国別売り上げ」というふうにしておきます。

今、北米地域別売り上げの北米をクリックするとクロスフィルタリングが効いて、この円グラフもフィルターがかかったような状態になってるんですが、今強調という形でクリックした地域別売り上げの対象部分がハイライトされるような形になっています。

これだと、はっきり言ってまあ、あんまり役には立ちそうにありませんですので、リボンの書式で、書式相互作用を編集。

で、この地域別売り上げ（横棒）をクリックすると、地域別売上に対して国別売り上げのビジュアルがどのように動くかということが設定できます。

今強調表示になってますので、こちらをフィルターにします。

そして、また書式の相互作用編集、これを再度クリックすることで編集のアイコンが消えます。

こうすることで、北米と今クリックすると、国別売り上げが北米でフィルターされた状態で、さらにその国別の内訳が出るんですね。

ヨーロッパとクリックするとヨーロッパの1ビリオンの内の内訳がドーナツグラフとして出てきます。

オセアニアはオーストラリアしかありませんので、オーストラリア1国が出ます。

こうすることによって、地域別売上の横棒グラフで量の差が見ることができます。

そして、気になった地域をクリックすることで、各地域の内訳が国別でこちらのドーナツグラフで表示される、こういうビジュアルを作ることができます。

これ実務でうれしいのが、フィルターだけの話で言えば、おんなじことが、実はこの地域別売り上げの横棒グラフをスライサーに切り替えることで、再現できます。

でもスライサーだと、単にこうフィルターをビジュアル化しただけですので、もうこれ以上の機能はないんです。

でも、ctrl + zで戻します。スライサーではなく、横棒グラフにすることで、地域別売り上げの大きさ、各地域の大きさもを出すことができますし、クリックすることでスライサーとしての機能も果たせるとうマルチな使い方ができます。ポイントは、クロスフィルタリング機能を使って、ビジュアルにスライサーの役割も持たせる、ということです。これ、実務でやる時、なかなかこういう使い方が自然にできるものではありません。ですので、みなさんが例えばプレゼンなんかをする時にさりげなく使っているところを見せて、見ている人にさりげなくこういう使い方ができるんだ、という啓蒙活動をするのがいいのかなぁと思います。

以上、円グラフとドーナツグラフの紹介でした。

このレクチャーではツリーマップの紹介をします。

ツリーマップの方、円グラフとドーナツグラフかなり似てますので、このまま説明を続けていきます。

今、国別売り上げの方のドーナツグラフですね。

ドーナツクラブの中にカードのビジュアルがありますので、これを一度消してしまいます。

そして説明のために、少しこの国別売り上げのドーナツグラフを小さくします。

横グラフを消します。

左にドーナツグラフを残しつつ、右にスペースを作った感じですね。

新しく、今回説明するツリーマップを作っていきます。このアイコンをクリック。

先程、ドーナツ譜を作った時と同じように「値」に売上を入れて、そして「グループ」に国名を入れていきます。

では、ビジュアルの方が出来てきましたので、書式の設定をします。

書式、いつもの3つの書式設定です。

まず、データラベルをオンにします。

後、字が小さいので字を大きくテキストサイズ大きくです。

そしてカテゴリーラベル。ツリーマップにおいて、カテゴリーラベルとはこの各項目、この場合だとアメリカです。

これらの国名のを示しますので、こちらも大きくします。

最後タイトルですね。書式の全般。

タイトルを「国別売り上げ」という風にします。

タイトルテキストを変えましたので、こちらもまたテキストサイズを大きくしていきます。

はい、これでビジュアルの方用意ができました。

ツリーマップ、

なかなか聞きなれない名前かと思うんですが、本質的には円グラフとドーナツグラフ。

同じくです。

全体に対してその構成比をビジュアル化するものなんですね。

ですので、今見ている左のドーナツグラフと右のツリーマップ同じものを示しています。

ある会社の売り上げを国別に分けた時に、どこが一番大きいかとか少ないかとかです。

どのような構成になっているのかを視覚化しています。

このツリーマップも円グラフドーナツグラフと同じくこちらの「グループ」の方に行って、この国名上に、「地域」を入れます。

そうすると、このような形になります。

そして、この「階層内の次のレベルに移動」で一つ下の国名が出せるとこれも同じですね。

先程の円グラフと同じです。

同じ要領でこちらのアイコン（下向き二股矢印）こちらのアイコンを押すことで、今設定した地域の下の階層である国名レベルでデータが見れます。

こちらのドリルアップで元に戻せます。

あと、このドリルダウンも使えます。

ドリルダウンをオンにして、例えば北米をクリックすると、北米の中の国々であるアメリカとカナダが見れます。

また、戻って、そしてヨーロッパ。ヨーロッパを構成する国々の内訳が見れます。また戻ります。

そして、再度ドリルダウンをクリックすると、ドリルダウンのモードがオフになりますので、同じように、またクリックしても、何も起こらないという訳なんです。

後、こちら今、このグループの中に地域と国名を入れてますが、国名をこの「詳細」ここにいれてみましょう。ドラッグアンドドロップで、こちらもこの詳細に国名を入れると、北米、ヨーロッパ、オセアニアで区切られた中に、さらに詳細で国ごとにまた区切りを入れてくれると、ここら辺は円グラフドーナツグラフと全く同じです。

ここまででツリーマップの方の説明をしました。

ここからは、ツリーマップと円グラフとドーナツグラフ、本質的に同じということで、どう使い分けるのかといったポイントでお話ししたいと思います。

まず、この円グラフとドーナツグラフに対して、ツリーマップの違いはスペースです。

（ボックスがドーナツ、ツリーマップ同じ大きさになるように設定）

今、両方のビジュアルの有効範囲について、ほぼ同じスペースをとっています。

このドーナツグラフの方が圧倒的に余白が大きいです。

一方で、このツリーマップの方はスペースギリギリまで、ビジュアルが入っています。

ですので、こちらのツリーマップの方がスペースを有効活用しているかなと言えます。

あとですね。

よく言われるのが円グラフとドーナツグラフでは表示する項目数について、

項目数が多くなっていくと、なかなか見づらくなってくる。

一方で、この同じ項目数を示していても、

ツリーマップの方は項目数が多くなっていても、それでもまあすっきりと各項目を表示しているという風に言われています。

ですので、もし項目数が多くなってくると、このツリーマップの方が見やすいと言えます。

これまで紹介した円グラフドーナツグラフをツリーマップそれぞれメリット、デメリットがありますので、皆さんが表示しようとする内容に合わせて使い分けていけばいいかなと思います。

あと、最後にこれは実務の中でですね。

私が直面した問題なんですが、確かにこのツリーマップ見やすくていいんですが、一つ最大の欠点というのは、このツリーマップは、円グラフ、ドーナツグラフに比べて知名度が全然低いというのがあります。

これは結構見落としがちなんですが、POWER BIを使っていて、ツリーマップでビジュアルを作っていくと、自分が作っているので、何を作っているのかっていうのは分かるんです。

また、このツリーマップ自体が円グラフとドーナツグラフと本質的には一緒だとみなさんは知っているので、普通にプレゼンや、打ち合わせの中で使います。

でも、一方で、参加者やプレゼンを聞く人は、このツリーマップに慣れていない、ということが多々ありました。

初めて見るグラフを見ると、どんなに分かりやすいグラフで、そのグラフ自体の見方を処理する時間というのが必要なんです。

私なんかは、ドヤ顔でこのツリーマップを見せながら、色々説明すると。

でも、それを聞いている人は、その説明を聞きつつ、このツリーマップ自体がどんなグラフなのかというのを解析というか理解する時間が必要だったんです。ですので、なかなか伝えようとすることが、伝わらないということがありました。

Power BIやライバルのTableauといった、BIソフトを使っていくと、いろんなグラフが簡単にできます。すると、いろいろ使いたくなります。

しかし、ひとつ観点として持っておいたほうがいいかなと思うのが、そのグラフ自体知名度があるのか？ぱっと見せたときにですね。そのグラフ自体を理解してもらえるのかというのを常に考えておいたほうがいいかなと思います。

私の場合、そういう失敗をしてしまったので、日々のレポートの中でちょっとずつ、このツリーマップの方を使って説明をして、素地を作っておきました。その後、打ち合わせであったり、プレゼンの中でツリーマップを使っていくという風に、段階を経て実戦投入していきました。

以上、ツリーマップの説明でした。

このレクチャーでは、マップの使い方の紹介をします。

視覚化のこちら（Azure Map）です。

こちらを使っていきます。

マップを選択して少し大きくします。

こちらの方に、地図上にグラフを示すようなビジュアルを作るわけなのですが、まず下準備として今回使うこちらの「国名」。

これは、地図情報ですので、パワーBIに対してこれはどういった地図情報なのか、というのを教えておく必要があるんです。

その時は国名をクリックした上でこの「列ツール」ですね。

データカテゴリー。これが今、未分類という風になっています。

ほとんどのデータは未分類なんですが、地図情報に関しては、どういった地図情報に当てはまるのか選択する必要があります。

どういった地図情報って、地図情報ってなんでも一緒じゃない？と思うかも知れません。展開してみましょう。

住所をであれば住所を入れますし、市町村名であれば市町村。そういった違いです。同じ地図情報でも、具体的な住所と、単なる都道府県名って違いますよね。今回の場合は国名ですので、この国/地域が該当します。

あと、他を見ていくと都道府県であったり、郵便番号もありますね。

あらためて、今回は国地域ですので、国地域を選択します。

そうすると、ご覧のように、

このデータの横に、今までなかったんですが、この国名の横に地球のアイコンが出てきます。

これによって、Power BIがこの国名を地図情報として認識したと分かります。

こちらの国名をこのビジュアルに入れていきます。

なお、この動画を撮っているのは2026年1月ですが、こちらのマップ（地球儀）でも、同じように地図によるビジュアルできるんですが、画面上部にこのビジュアルはなくなるので、マップのアップグレードをして、とでてきます。そしてアップグレードすると、こちら（Azure Map）と同じものがでてきます。ここでは、Azure Mapの方で説明します。

そうすると、もう既にですね。

何かしらのビジュアルが発生しました。

地図上に今、この国ごとにデータがあるところ、その部分にこのバブルを付けてくれてるんです。

実際、これただ、単にそれぞれの国でデータがあるよ、というのしかわからない訳なのですが、POWER BI。まだ馴染みのない会社さんとかだと、これを見るだけでおぉ！という風になるんです。

なかなか地図上にグラフを示すというのは、ウェブサイトなんかでは、見るかもしれませんが、日々のレポートの中で、これをやるというのは、これまで難しかったのでできませんでした。

でも、これからはPOWER BIで簡単にできます。

では、まずさらに進めていく前に、このビジュアルのフォーマットをだけ整えておきたいと思います。

タイトル、データラベル、そして字を大きく。

データラベルデータは今回ありません。あと字を大きくですが、もう十分に大きいと思いますね。

では、タイトル。タイトルの部分は、こちらの全般です。タイトル、ここで名前を変えてきます。

今回の場合だと、タイトルを「国別売り上げ」とします。

国別売り上げとタイトルを入れたところで、今度はこのテキストサイズを大きくしておきます。

はい、こちらの方で書式の用意ができました。

まず、地図ってことでテンションあがるのが、こちら右上にRoadというのがあります。こちら展開すると、いくつかの選択肢があります。これはなにかというと地図の形式を選べます。Satelliteってやると御覧の感じ。Nightってやると、夜の感じです。これ何に使うのかよく分かりませんがこういう設定も地図ではできます。私はRoadにしたいと思います。

では今。

このデータが入ってるところにバブルがあるだけだと有益な情報にはなりませんので、バブルの大きさで売り上げのサイズを示していきたいと思います。

その場合は、この売り上げをこちらのサイズに入れていきます。

そうするとこのバブルの大きさが、それぞれ売り上げの大きさを示すような、そのような形に変わるんです。

ですので、これをぱっと見た時に世界中でビジネスがあると。

ただその中でもこのアメリカが圧倒的に大きいんだなというのがわかるわけです。

ヨーロッパに関しても、3カ国で商売を展開してるんだなあと。

オセアニア地域ではオーストラリアで行っているということがパッとわかるんですね。

そして、このバブルの上にカーソルをホバーさせると、その売上のデータも見ることができます。

こうした吹き出し、ヒントの中には、今、売上しか入ってません。このヒントの部分に、利益と、受注数量を出したいと思います。その場合は、このヒントの部分に、利益と受注数量を入れると、ヒントに情報が追加されます。

受注数量が今ちょっとコンマが入ってませんので、すぐコンマを入れてしまいます。

受注数量をクリックしてこちらの列ツール。そしてコンマです。

改めてホバーさせるとヒントの中に情報が追加されています。

そして、今、この各バブルが商売の大きさを示していると。そして、ここを見ていただくと、凡例というのがあります。

この凡例により、このバブルをあたかも、円グラフのようにつかって、どういった商品セグメントで構成されているのか。

そういった情報もこちらに加えることができるんですね。

では、商品セグメントを凡例に入れます。

そうするとそれぞれのバブルが円グラフのような形になりました。

今はそれぞれバブルの大きさは売り上げの大きさをそのまま示します。

さらにですね。凡例で商品セグメントを入れることで、それぞれのバブルが円グラフのような形になりました。

こうして、売上の大きさに加えて、その売り上げがどういった構成になっているか、これもパッと見てわかるわけです。

今見ている場合だと、この商品セグメントの電動スクーターですね。

電動スクーターがそれぞれの国で圧倒的に大きいというのがパッと見でわかるようになりました。

さて、今、こうして、世界地図が出ていて、それぞれの国でバブルがあると、こちらカーソルで捕まえて地図を移動させたり、スクロールにより、さらにズームすることで、それぞれの国をハイライトすることもできるんです。

ただ、これをいちいち手で動かしてやるのも大変だということで、このマップにスライサーをつけるテクニックを紹介したいと思います。

テクニックといっても、ただ、単にスライサーをつけるだけなんです。

スライサーをつけて今回の場合だと、国名の上のカテゴリーとして地域というのがあります。

スライサーに、「地域」を入れていきます。

そうすると、このような形でスライサーに選択肢が出てきて、地域をそれぞれ選ぶことができるんです。

そうすると、北米を見たいであったり、ヨーロッパを見たいってクリックすると、地図がググっと動いて、選択した地域をハイライトしてくれます。これでいちいちカーソルで動かさなくても、各地域に特化した見せ方が簡単にできます。

さらに、こうしてのスライサーを使った時。その書式で紹介したいのが、スライサーの設定にあるスタイルです。デフォルトは、こちらのバーティカルリストということで、御覧のような縦書きです。

これをタイル、としてみましょう。すると、横に広がります。

このタイルは、スペースを取るので、普段はなかなか使いづらいかなと思うのですが、このマップと組み合わせると、マップ自体もビジュアルを前面に押し出したようなものですので、このスライサーもせっかくだったらこのような見た目の方が、カッコ良いかと思います。横幅を地図と合わせると、地図と一体感でますし。

こちらのスライサーは、もう少し書式の方を変えていきます。

まず、左上に「地域」とありますが、もうこのビジュアルの上にあって、それぞれオセアニア、北米ヨーロッパとあればこれは地域だと分かります。

ですので、書式で、スライサーヘッダーはオフにしてしまいます。

そして、中の項目のそれぞれの文字この項目の文字は、少し大きくした方がいいかなと思いますので、「値」でテキストサイズで大きくしていきます。

あと、今、スライサーの設定にて、選択範囲のコントロール。

こちらの方で全て選択オプションがオフになっていますのでオンにします。

こうすることによって、全て選択を選択しますと、全体が見れると、そしてそれぞれの地域をフィーチャーしたければそれぞれ選択していく、という使い方ができます。

スライサーを組み合わせることでかなり洗練された地図グラフができますえね。

以上、マップビジュアルの紹介でした。

レクチャーでは折れ線グラフを見ていきます。

折れ線グラフは、この視覚化のこちらの方にあります。

こちらをクリックします。

そして、少しスペースを大きくして、今回はこちらの販売日とこの売上データを折れ線グラフに使って、見ていきます。

折れ線グラフを作っていくと、多くの人が戸惑うのがエックス軸この横軸ですね。

横軸に販売日を入れたはずなのに、なぜかこの年、四半期、月、日というのが勝手に出てくると、そして販売日というのは何年何月何日っていう日単位のデータなのに、何故か年単位で2016から2018と出てくる。

これ何でだろうという風に思われる方が多くいます。

これは、

POWER BIの TIMEINTELLIGENCEと言われる機能の一つで、POWER BIがそのデータが日付データと判断すると、自動でこういう、年、四半期、月、日に分けてくれるというものです。

これがどうも使いにくいという方はいらっしゃいます。

そうした時はこちらをクリックして販売日、こちらをクリックすることで、元データのような、日単位のデーターに戻すことができます。

こちらコントロールZでまた一つ前に戻ることができます。

まずはビジュアルができましたので、書式の方を設定していきたいと思います。

まず、このエックス軸ですね。

エックス軸の方でテキストサイズを大きく、次に、Y軸も字を大きくしていきます。

そして。

次にデータラベルですね。

データラベルもオンにして、こちらの方をテキストサイズを大きくします。

最後にタイトルですね。

タイトルを「売上の推移」という風にします。

「売上の推移」と入りましたので、次にはテキストサイズを大きくします。

こちらで書式の方の用意はできました。

折れ線グラフを使う時にぜひ使いこなしていただきたいのが、こちらの2つのアイコンですね。

この2つ。「この階層内の次のレベルに移動します」と、「階層内で1レベル下をすべて展開します」。

似たような感じなんですけれども、結果としてそれぞれ表す内容が違ってきますので注意が必要です。

まず、こちらの方（下向き二つ矢印）を押していきます。

今、年単位のデータですね。

こちらを押すと、クオーター、四半期単位で分けてくれるとでもですね。

この時点で戸惑う方いらっしゃると思います。

今まで見てきたのは、2016年から2018年のデータであるとでも、一つ下に展開したら4つのクオーターしか出ていない。

3年分のクオーターが出るはずじゃないのと思われるかと思います。

もう一つ下におりてみます。今度は1月から12月までのデータが出てくると同じくですね。

3年分のデータを見ているのに、何で1年分しか出てこないのかと思われるかと思います。

さらにおりて、日。日付でも同じですよね。

1日から31日までが出てくると。

一旦ドリルアップでもとに戻ります。

このアイコンでは、その一つレベルを降りた、クオーターであったり、月であったり、日付を、年に限らず集計しているんです。

ですので、（四半期にする）こちら今、見ているクオーター毎。

例えばこのクオーター3というのは、2016年から2018年のクオーター3を集計したデータなんです。

もう一つ下にいきます。

月毎も、今見ているこの8月というのは、2016年から2018年8月を集計したものなんです。

これ最初、私も何でこんなのが必要なんだろうというとに思ったんです。ただ、これがあることによって、年に共通した月ごとであったり、四半期毎のトレンドが見れる訳なんですね。（月単位にする）

例えばこの会社だと、この5月と8月にピークを迎えてるなと。その一方で、6月は谷を迎えるような会社なんだなということがわかるわけです。

もう一つレベルを下がると、こちらは日単位です。

１日から31日まで、各日で特徴的なトレンドがあるなということが見て取れます。

こうした年に共通した、クオーターごと、月ごと、日ごとのトレンドを見るのには、こちらのアイコンが便利です。

また、元に戻すために、ドリルアップで元に戻ります。

次にですね。

こちらの方、こちらの階層内で1レベル下を全て展開します。

こちらは皆さん馴染みがあるかと思います。

直感的に理解ができるかと思います。

こちらを押すと、それぞれの年が展開されます。

年、から1レベルを一つレベル落とすと、今、各年のクオーターごとが表示されています。2016年のクオーター4が終われば、2017年のクオーター1が始まるというような感じですね。

もう一つ落とすと月毎。こうした見え方は馴染みがあるかと思います。

月ごとのデータが出てきて、それぞれ2016年1月から始まって2018年の12月へと繋がっていきます。

ですので、POWER BIで折れ線グラフを出した時に、まずはこちら（下向き二つ矢印）の方で傾向を見ると。各クオーターであったり、各月について、年に共通したトレンドをこの「階層内の次のレベルに移動します」で見ます。

その後、分析だったり、ビジュアル化はこちらの「階層内で1レベル下を全て展開します。」

で行うような流れになるかなと思います。

では、次に凡例を加えていきたいと思います。

凡例って何かと言えば、今はこうして一本の線です。これを例えば、カテゴリだったり、セグメント毎に複数の線にできます。

凡例を加えるのは、こちら。こちらに分類したい項目を落とします。

商品カテゴリーを入れてみましょう。商品カテゴリーそれぞれの線が出てくる訳なんですね。

例えば、商品セグメントでやっぱり見たいなと思えば、商品セグメントを入れればいいです。

商品名もですね。入れようと思えば入れます。

Power BIに限った話ではないんですが、ご覧の通り折れ線グラフで凡例の数が多いと、はっきり言って何が何やらよく分かんないんですよね。

今見てるのは商品名ごとなんですが、ここから何かしらのトレンドが分かるかというと、そんなわけないです。

商品名が多いんだなぁという程度ですかね。

ですので、折れ線グラフでビジュアル化する時には、例えば、セグメントのように、凡例数の少ないもので見ていくというのがいいかなと思います。

実務の中では、結構、こういう商品名、こんな感じのごちゃごちゃした折れ線グラフを平気で出す人いっぱいいます。

ですので、これもいいのかなと思うかもしれませんが、見ている方はたまんないので、少なめでしていただければなと思いますでですね。

以上、凡例の説明です。

一度、この凡例の方をなくします。

もう一つ折れ線グラフを使われた時に使いこなしていただきたいもの。

こちらの「さらに分析をビジュアルに追加する」というところなんですね。

これまで横のフィールド等を書式というのはよく使ったんですが、この分析というのはあまり触れていませんでした。

この分析というのは、全てのビジュアルにあるわけではなくてあるやつとないやつがあります。

この折れ線グラフの分析というのは特に使えますので、ぜひご紹介したいなと思います。

こちらは分析通すと何とか線何とか線何とか線というような形で戦線線と書いてあって、最後に予測とあると基本的にですね。

補助線のようなものを入れてくれるんですね。

例えば、傾向線をオンとすると、この今見ている折れ線グラフのトレンドを示してくれるわけです。

これだと右肩上がりなんだなというのを、この傾向線で示してくれます。

折れ線グラフは、そのデータのトレンドを見るためのグラフと言われてますので、この傾向線が見ている人の理解をグッと助けてくれます。

あと、この傾向線の他に、例えばX軸、Y軸にあります、定数線。これは、自分で任意にどの値に対して線を引くかというのが決められるんですね。

例えば、この会社が毎月1億円を売り上げないといけないという目標を立てたとします。

そうした時には、売上はY軸ですので、Y軸の定数線に追加として、値に1億と入れると、1億の線を引いてくれるんです。

ですんで、こうして見ていくと、例えばこの月はそのノルマを下回っちゃったなということがすぐ分かるわけです。

さらにX軸の定数線。これ、今X軸は日付ですね。任意の日付に線が入ります。例えば、2016年7月1日と入れてみます。すると御覧のように縦に伸びる線が入ります。

例えば、何かイベントがあって、その前と後ろをわけたい時などはこの線が有効です。

あと、

この最大線、最小線というのはそのままですね。

この最小の値のところと最大の値のところに線を引いてくれます。使い方は、行の追加、として挙げると、御覧のように線が引かれます。

平均線もよく使うものかと思います。

売り上げの平均値に対して線を引っ張ってくれてます。

これ今見ていただいたとおり、線を引いていると、何か分かったような感じになってきますし、理解を確かに助けてくれるんですね。

ただ、やっぱりですね。

調子に乗りすぎて全部線をこう入れていくと、ごちゃごちゃしますですので、1本か2本ぐらいに抑えておいた方がいいかなと思います。そちらの方がむしろ注意が引けて、メッセージが伝えやすいです。

あと、こちらの補助線の他にもう一つ紹介したいものにこの予測というのがあります。

予測を説明するために、今引いた線をちょっと消してしまいます。

消すのは簡単でそれぞれの線で、このバッテンをクリックすることで消すことができます。

（つけた線を消す）

はい。

こちらの方では、補助線が全部消えました。

折れ線グラフの最後に、予測をみていきます。

予測の方は何ができるかというと、これまでの出しているデータ、これを加味した上で、Power BIが残りの何か月であったり、何年の値がどんな風になるかというのを予測を立ててくれるんです。

実際、やってみます。さらに分析をビジュアルに追加する、の下の方に「予測」とあります。

ちなみに、予測がない、という方、凡例に項目が入ってないでしょうか？たとえば、凡例にセグメントを入れます。そしたら、予測の項目がなくなりました。予測は線が一本じゃないとできません。ですので、凡例があると、グレイアウトじゃなくて項目自体がなくなってしまうので、注意です。改めまして、凡例を削除して、予測にいって、予測をオンにします。

すると、単位と予測の長さ、とありますね。

今あるデータのあと、いつまでを予測する？と聞かれています。12月でみてみましょう。

単位を月に。そして、予測の長さを12とします。これで12か月。ご想像のとおり、12年ならこの単位を年にします。

こちらの最後を無視というのは、今だと、最後のデータはこちらの2018年、12月のデータなんですが、こちらから始まって何カ月分のデータを無視するかというのが選べます。

これ、何でこんなことが必要なのかというと、例えば実務の中で、月が閉まる前にこうしたデータを作ると、そうした時に最後の月だけ中途半端なデータが入っているというような時があります。そういう時には、最後の1カ月を無視するとします。今回試しに１カ月無視という意味で、1と入れます。

信頼区間はちょっと置いておいてですね。

あと、季節性も後で説明します。

これで一旦適用通すとPOWERVRの方で残りの12カ月ですね。

この場合、最後の1カ月無視しましたので、こちらから12カ月分のデータをフォーキャストしてくれるというような形なんですね。

今、この色が付いている部分。

この色が付いている部分が上限下限の範囲です。

それでパワーとしてはこの月ですね。

この月に関しては、上限が5億3,000万で下限が1億2,000万の範囲で数字が収まるんじゃないかというふうに予測を立ててくれているわけですとです。

先程飛ばしました季節性。

過去データをみていただくと、1月から12月まででっこみ引っ込みあって、月によるトレンド、季節性がハッキリありますね。それを加味しようというのが、こちらです。

その季節性の周期がどういう風に起こっているかというのをここで設定します。

今単位は月ごとのデータで見ていますので、1年単位ということで12カ月12ポイントですね。

それで適用通すとこの予測の範囲もこれまでの1年分、それぞれの季節性を加味したようなこうジグザグしたようなフォーキャストになります。

あと、こちらの信頼区間というのがどれぐらいの確率でこの予測を当てるかというのが選べるわけなんです。

当然、この信頼区間を大きくすると適用すると、この範囲が広がる訳なんです。

そしてこれを小さくすると、例えば最初の75%とすると、もっとこの範囲が狭まります。

これ見た目では、広がったようには見えますが、こちらの単位が小さくなってますので、この予測の範囲が狭くなるわけなんです。

これは単純に、99として適用とした時にこの範囲が広まる。つまり、数字に幅を持たせれば持たせるほど、実績がフォーキャスト内に収まる可能性も高くなる、という理解で結構かなと思います。

以上、予測を紹介したわけですが、

ぶっちゃけた話、あまり実務では使わないかなと思います。というのが、これ予測して人に見せるというような状況になった時には、実務だと、普通は、これは何を根拠にこういう予測を出してるんだというのは、必ず聞かれるわけなんですね。

その時に、POWER BIが計算するとこうなりました。以上というわけにもなかなかいかないと思います。

ですので、この予測は、自分でいろいろと分析をする中で、今後どういう風になるのかな？というのをざっと見る時に使えばいいかなと思います。

以上、折れ線グラフの説明でした。

このレクチャーでは、面グラフ、積み上げ面グラフの説明をしていきます。

では、さっそく面グラフを作っていきます。

視覚化のこちらです。

こちら方をクリックします。

そして、今回も販売日をX軸。

売り上げをY軸に入れていきます。

ビジュアルができましたので、まずは書式設定をしましょう。

書式設定は、前のレクチャーで見てきた折れ線グラフと一緒です。

X軸のところでテキストサイズを大きくしていきます。

そして次にです。

Y軸です。

Y軸がこちらにありますので、Y軸もこのテキストサイズを大きくして見やすくします。

あとはこちらのデータラベルです。

オンにして、またテキストサイズを大きく。全般にいきまして、タイトルをクリックしてタイトルを「売り上げの推移／構成」としていきます。

タイトルは、前のレクチャーで見てきた折れ線グラフでは、単に売上の推移としました。

ここで売上の推移／構成としたのには訳があります。

その訳は後で説明します。

こちらの方もテキストサイズを大きくしていきます。

はい。

こちらで書式の用意ができましたです。

面グラフの説明に入っていきますが、こちらの「階層内の次のレベルに移動します」をクリックして、1月から12月までを表示させておきます。復習ですが、（矢印アイコンを示す）こちらのアイコンで展開した場合、今みている、1月から12月は、このデータの範囲である2016年から2018年まで、それぞれの年度の同じ月の合計でしたよね。

はい。では、ちょっとスペースをこのように下に持ってきて、上の方にスペースを設けたいと思います。

今は面グラフの方を作ってきた訳なんですが、これはパッと見、何かに似てるなぁと思われるかもしれません。

実際、面グラフの方をクリックしてCtrl + vで貼り付けします。

複製をして、ちょうどこの上の開けたスペースのところに入れていきます。

そして、これを前のレクチャーで見た折れ線グラフに変えていくと、ただこの塗りつぶしているところの部分がなくなるだけなんです。いったん、塗りつぶしをもとに戻します。ctrl + z です。

というわけで、面グラフは単に表示しているカテゴリが一つだけなら、折れ線グラフと全く変わらないです。

単に色が付いているか付いていないか、それだけの違いなんです。

さて、面グラフも、折れ線グラフと同様に凡例が入れられます。

それぞれのビジュアルの凡例に、国名を入れてみましょう。

やはり先ほど、1本の線で見てきたのと同じくです。

複数の線になったときも、基本的な表示は同じで、単に面グラフでは色が塗られている、というだけの違いなんです。

そうすると今ごらんになっていただいてもわかるかと思いますが、面グラフの方が、カラフルで見た目的に、きれいかもしれませんが、中のデータを見るという目的にはちょっと適さないなというふうに思われると思います。

同じような形ならば、色のないこちらの折れ線グラフの方がよっぽど見やすいです。

こうなってくると面グラフ1本の線だけだと、全く折れ線グラフと同じ。複数の線にしても、よっぽど面グラフよりも、折れ線グラフの方が見えやすいです。

そうなった時、、一体面グラフって何に使うんだ？という話になりそうです。

面グラフが本当に生きてくるのは、こちらの積み上げ面グラフにしたときなんです。

この下の面グラフをクリックして、この今の面グラフからこちらの積み上げ面グラフに変えていきます。

そうするとぱっと見で、かなり見やすくなったなという印象があります。

これ何を示してくれているかというと、各月の売り上げの推移に、さらにその売り上げを構成している各国の売上も示しています。

全体売上に対する、各国の構成比をビジュアルで表示してくれているわけです。

そして、積み上げ面グラフの、ここの一番上の線。

この一番上の線は何を示しているかというと、この折れ線グラフをクリックして凡例を消してしまいます。

そうすると、売り上げ全体の推移が見えているわけなんですが、この折れ線グラフのこの線です。

この線とこの積み上げ面グラフの一番上の線は一致しています。

ですので、もし折れ線グラフでこの売り上げの推移を見せたときには、確かに月ごとの推移は見えます。

でも、これだけだと、何がその売り上げを構成しているかというのはわからないわけです。

でも、こちらの積み上げ面グラフであれば、この上の線を見ることによって売り上げの推移もわかると、かつその売り上げを構成している、個々の要素をマンスリーで示してくれています。

そのような情報がふんだんに入ったグラフができるのが、こちらの積み上げ面グラフです。

実務を意識しつつまとめます。

折れ線グラフ、面グラフ、積み上げ面グラフ。この3つビジュアルがあった時、面グラフじゃないと表現できない、というものはほとんどなさそうです。折れ線グラフないし、積み上げ面グラフでカバーできます。

で、折れ線グラフと積み上げ面グラフの使い分けは、売り上げの全体的な推移を見せるのであれば、この折れ線グラフ。売上の推移とともに、かつそれを構成する要素もビジュアル化したいということであれば、こちらの積み上げ面グラフが使えます。

以上、面グラフ積み上げ面グラフの説明でした。

このレクチャーでは、縦棒グラフ、横棒グラフを見ていきます。

では、早速、POWER BIでビジュアルの方を作っていきます。

まずは縦棒グラフです。

縦棒グラフをクリックして、こちらの方にまずは地域とです。

そして売り上げを入れていきます。

はい、もう早速です。

ビジュアルの方ができてきています。

書式の方を整えていきます。

こちらです。

書式でX軸こちらの方でテキストサイズを大きく、そしてY軸です。

Y軸で。

こちらでテキストを大きくし、後はこちらのデータラベルです。

データラベルをオンにしてデータラベルも大きくしていきます。

最後にタイトル。

タイトルのところで「地域別国別売り上げ」というふうに名前を変えます。

タイトルが入りました。

あとはテキストサイズを大きくすれば、書式の方の設定は終わりです。

今、縦棒グラフを作った時、「地域」を入れたんですが、この地域の下の概念として「国」があります。

その「国」を、この「地域」の下に入れます。

そうするとぱっと見は特に何も起こらないんですが、こちら「階層内の次のレベルに移動します」をクリック。

そして、「階層内で1レベル下を全て展開します」

この2つ使えるようになるんです。

まずは、こちら（下向き二つ矢印）をクリックすると、次の階層である国名が出てきます。

そして、また、このドリルアップで戻ります。

今回のこの棒グラフの場合、

こちらも（下向き二つ）こちらも（下向き二股）やってることは同じです。

ただ、唯一の違いはこちらの方（下向き二股）でドリルダウンをすると、この北米、アメリカ北米カナダということで、その上位の概念のラベルが付く訳なんです。

上位の概念の項目がつきます。

こちらの方（下向き二つ矢印）で見てみると、ただ単にアメリカ、カナダ、フランスと国名だけがつきます。さきほどのように、地域名はでてないです。この違いです。

もう一度、ドリルアップで戻ります。

あと、こちらドリルモード。オンにすることで、例えば北米をクリックすると、北米の中だけでこのグラフが展開してくれます。

また、ドリルアップで、戻って、ヨーロッパも同じです。

このように、こちらのX軸に、階層構造をとったデータを入れておくことで、ご覧のようにドリルアップやダウンが簡単にできるようになります。

では、こちらでドリルモードをもう一度クリックすると、ドリルモードがオフになります。

一旦こちらの国名を削除します。

そして、次に見ていきたいのはこの凡例です。

凡例のところに、商品カテゴリーを入れます。

そうすると、地域の中で、商品カテゴリーの棒グラフが御覧のように出てきます。

パッと見で、この競技用スクーターが圧倒的に多いな、ということが分かります。

実務でも、こういうことありますよね。売上の主力があって、それが圧倒的に多いと。

私はこんなことを実務でしています、というのをちょっと紹介します。

御覧のような形で、ある項目が突出して大きいと他の項目の動きって、かすんじゃって、ほとんど分からないんです。

ですので、私はこういった時には、こちらの、このビジュアルのフィルターで、商品カテゴリーを開いて、

今圧倒的に大きい、競技用スクーターを除いてしまいます。

そうすると、今度は、クルーズ用スクーターが圧倒的に大きいんだなと分かります。

やっぱりこういう風に大きいものがあると他が目立たないんです。

そうすると、クルーズ用スクーターを除いてしまいます。

ここまでくると、まだおっきいものがあると、そうした時にジャージが非常に大きいプレゼンスがあるんだなということが分かるわけなんです。

そして、次に何げに大きいのが手袋ですと。全体で見ると、クルーズ用スクーターと競技用スクーターが圧倒的に大きいので、その他の項目がどんな動きをしているか、どんな構成をとっているかいうのはほとんど見えないんです。

そういった時に、今やったように、フィルターでそういったおっきい項目を除いていくと、この小さな項目だけでの動きが見えてきます。

こうして、普段はあまり気に掛けない小さい項目がどんな動きをしているのか見えてきて、新たな展開を見せてくれたりします。

大きな項目に隠れていながら、実は意外と急成長しているものがあったりすることが、分かりますので、もし大きな項目があったら、それ以外を見てみるというのをやってみてはいかがでしょうか。

では、フィルターをクリアします。そして、凡例の商品カテゴリーを削除します。

売上だけがY軸に入ってるんですが、今度はこの利益も、入れてみましょう。

利益を売上の下に入れると、売上と利益を両方併記してくれるんです。

こうすることによって、一つのグラフで各地域での売上と利益を同時に表示してくれます。

こうしてみると、北米の利益っていうのは、ヨーロッパであったり、オセアニアの売り上げよりもに大きいんだな、というのを見ることができます。

また、この状態でです。

先程入れていた国名を地域の下に入れます。

そして、「次のレベルに移動します」とすると、各国での売り上げと利益を示してくれます。

また、このドリルアップで戻ります。

こちらの棒グラフでぜひ使っていただきたいなと思うのがこちらの「さらにビジュアルを分析に追加する」です。

こちらでは、いろいろと線がつけられます。

例えばこのY軸の定数線は決められた値を入れることができるんです。

例えば、今この会社が、40億という値を何か一つの目標としているということであれば、「行の追加」として、定数線で40億の線を引いて、ここに対してこれは行ってるな、

とか、これは言ってないな、というような話ができるわけです。

後は、平均線もよく使いますよね。こちらも「行の追加」で線が引けます。

平均は幾つなんだと、という線を引いてくれます。

ただ、今、この場合だと、売上だけじゃなくて、売上と利益のデータが入った平均となっています。これは殆ど意味がないと思いますので、利益は消してしまいます。

で、このビジュアルが変われば、新しいビジュアルに合わせて、平均線は自動的に変わります。

ただ、定数線は、定数というくらいですので、変わらないんです。定数線は消します。バッテンで消せます。

次に、最小線、最大線もこちらで引けます。

さて、折れ線グラフのレクチャーでも紹介したんですが、個人的に、この「さらに分析をビジュアルに追加する」が好きです。思わず、いろんな線を入れてしまうという癖があります。

しかしながら、1本2本であれば、見ている人の理解を助けるんですが、何本も補助線入れちゃって、多すぎると、もう何が何だか分かんないということになります。注意して使っていただきたいと思います。

ここまでで縦棒グラフを詳しく見ていきました。

次に、横棒グラフを説明するんですが、横棒グラフと縦棒グラフ、ぶっちゃけて言うと、ただ単に縦か横かそれだけなんです。

では、横棒グラフにすると、先程縦に並んでいたものが横になるとただこれだけです。

これまで説明してきた、ドリルダウンのやり方であったりとか、

X軸を階層状にすると、一つレベル下に展開できるようになりますよ、というのは全部一緒なんです。

ですので、縦棒グラフ、横棒グラフ、プレゼンであったりとか、打ち合わせをする時に、他のビジュアルとの兼ね合い等で、縦グラフ、横棒グラフを使い分けていけばいいかなと思います。

（説明のために、地域/国名で階層を作り、下向き二股で展開する）

ただ、一つ言われているのが、今、このオセアニア/オーストラリアというのは、他の項目に比べてちょっと長めの項目ですよね。

こういった長めの項目がある時は、横棒グラフがいいと言われています。というのが、こちらを縦棒グラフにした時に、このような形でスペースの関係上、二行になってしまいます。

まだこちらの方は、マシなんですが、説明のためにわざと、縦棒のまま、横幅を短くしてみます。

すると、範囲が狭まってくると、スペースの関係上、エックス軸の項目が斜め書きになってしまうんです。

こちらをさらに狭めると最後には縦書きになってしまうんです。

こうなるとちょっと分かりにくい、ということで、こちらを横棒グラフに変えてあげると、横書きになって、項目が読みやすいと言われています。項目名が長めのときは横棒グラフを使うのが良いと一般的には言われています。

以上、縦棒グラフ、横棒グラフの説明でした。

このレクチャーでは積み上げ棒グラフの説明をしていきます。

レクチャーは、前のレクチャーの棒グラフの説明から続けていきます。

今、ご覧のように棒グラフを見ているわけです。

こちらの方をです。

この隣にある積み上げ、棒グラフにしていきます。

ちょっとこれらの基準線に注意しつつみていただきたいです。切り替えました。

単に変えただけだと、特に先程見てきた棒グラフと何も変わらないです。

ただ、さきほどまであった基準線がなくなりました。これは後で、また触れます。

積み上げ棒グラフが活きてくるのが、凡例に値が入った時です。

例えば今、軸に地域と国名が入っています。

この国名を、凡例のところに入れていきます。

そうすると、今、北米、ヨーロッパ、オセアニアとそれぞれの地域を棒グラフで表していると。

その全体像を見つつ、かつその中の構成要素も見えてくると、これが積み上げ棒グラフの強みです。

単にこの値の大小を見せるだけではなく、さらに、その中の構成要素がどういったものがどういった分量で入っているかというのも見せてくれるんです。

こうしてみてみると、北米の中では圧倒的にアメリカが大きいなというのがわかります。

そして、ヨーロッパでは、3つの国があって、特に何かが圧倒的に大きいというわけではないんだなと。

そしてオセアニアという地域にはオーストラリアが一つしかないということがパッと見てわかるわけなんです。

こうしてみた中で、棒グラフと積み上げ棒グラフでは、この積み上げ棒グラフの方が、より情報を詰め込むことができると言えます。

ちなみに、積み上げ棒グラフも、基本的には棒グラフと書式は一緒なんです。ただ、一つ大きく違うのは、こちらの「さらに分析をビジュアルに追加する」

通常の棒グラフの方は、こちらの分析に、平均であったりとか、最大値、最小値といろいろありました。ですので、あんまり線追加しない方がいいですよ、なんていいました。

しかし、この積み上げ棒グラフの場合はこの定数線と誤差範囲というものだけなんです。

こうしたこともあり、このレクチャーの冒頭に、積み上げ棒グラフに切り替えた途端にこうした補助線がなくなったわけです。

後、この積み上げ棒グラフでよくやるのが、売上の推移を構成比と一緒にみることです。

今、X軸を地域でとっています。

これを販売日に入れ替えます。

そして、この凡例。今、国名が入ってますが、こちらを削除して、この地域をここに入れていきます。

そうすると、X軸が年単位の時系列になるんです。

で、こうして見ていくと、2016年から2018年までの成長の過程が見えるわけです。

積み上げではなく、通常の棒グラフだと、全体像しか見えないので、まあ成長したんだな、ということがわかるんですが、では何がドライバーとなって、成長したのかっていうのはわからないんです。

でも、積み上げ棒グラフであれば、ぱっと見で、

ああ、北米が成長のドライバーになってるんだなあというのがすぐにわかります。

あと、地味ながらも、ヨーロッパも着実に伸ばしているということもわかりますね。

オセアニアは、どうやらです。2017年から本格的に伸び始めたということもわかります。

今、こちら凡例を地域で見てるわけなんですが、例えばこれを商品カテゴリーに変えてみます。今度は、カテゴリー別です。

すると、どのカテゴリーが伸びてきているのか見えてきます。さっきは地域で今度はカテゴリです。

圧倒的にこの競技用スクーターです。あと、次にはこのクルーズ用スクーター。で、こうして見ると、2016年にクルーズ用スクーターっていうのは見当たらない感じですよね。

ですので、2017年から始めたクルーズ用スクーターというのは一気に爆発したんだなというのが見て取れます。

先程の棒グラフと同じく、この積み上げ棒グラフの方も、今まで見てきた横形式の他に、縦の形式もあります。

横に切り替えてみます。

当たり前ですが、縦が横になっただけです。

ですので、こちらも、先程の棒グラフと同じく、レポートのデザインであったり、他のビジュアルとの兼ね合いで縦横を変えていけばいいかなと思います。

後は棒グラフと同じく、項目名が長ければ、横棒グラフの方がいいと言われているのは、通常の棒グラフと同じです。

以上、積み上げ棒グラフの説明でした。

このレクチャーでは100%を積み上げ棒グラフの説明をします。

説明の方は、

前のレクチャーで見てきた積み上げ棒グラフの説明から続けていきます。

今、ご覧いただいているのは積み上げ棒グラフです。

これを、この100%積み上げ横棒グラフに切り替えます。

そうするとまず特徴的なのはもう、棒の長さは全部同じになるんです。

全部同じになって、それぞれの年の売り上げの構成要素をパーセンテージで見せてくれるんです。

ですので、この100%積み上げ棒グラフというのはもう数の大小は関係なく、あくまでその構成要素にスポットライトをあてたグラフができるようなものになります。

人によっては、ドーナツグラフを伸ばしたもの、という言い方をする人もいます。

こうして見ていくと、2016年はこの競技用スクーターが圧倒的というか競技用スクーターだけです。

売り上げは、2017年になった途端に、クルーズ用スクーターが新たに出てきたと。

登場した年に40%シェアを占めたと。そして2018年になると、またはこの競技用スクーターの方が盛り返して、今の構成要素になっているということが分かります。

一旦、横棒グラフに戻します。横棒グラフと対比させると、横棒は、

数量は分かるものの、中の構成要素がどのように推移しいしたかというのは、ざっくりとしか分からないんです。

しかし、こちらを100%積み上げ横棒グラフにすることではっきり、このシェアの推移が数字で見て取れます。

後、この100%を積み上げ横棒グラフも、これまで見てきた棒グラフと同じく、これを縦にすると（100%縦棒に切り替え）、縦横が切り替わっただけで見ているものは同じです。

この100%の積み上げ棒グラフ、この棒グラフだけを、

実務の中でこれだけを見せるってことはなかなかないと思います。

やるんであれば、ちょっとこの100%積み上げ棒グラフを右横に寄せますね。

ビジュアルをコピーします。

ビジュアルがアクティブな状態でctrl + c, そして、 ctrl + vです。

こちらで複製します。

コピペで作ってこっちは、この積み上げ、縦棒グラフに切り替えます。（左に配置）

例えば、（左）1枚目のプレゼンで2016年から2018年まで成長していますと、その推移はご覧のような形で競技用スクーターが圧倒的ですと。

そして、2枚目のスライドに入った時に、今度は売上の構成要素にスポットライトをあてて、見ていきましょうと。

そうした時にはこのクルーズ用スクーターの方が2017年からもう40%も急にシェアを伸ばして、2018年では少し落としましたが、それでも重要なシェアを占めています、というような話ができるんです。

で、1枚目に戻っても、やはりこの成長の影には、このクルーズ用スクーターへの参入があったからです、というような話もできるわけです。

さきほどもちょっとふれましたが、

100%積み上げ棒グラフに非常に似たものとして円グラフがあります。

例えば、左の縦棒グラフをドーナツグラフにして、そして販売日を除いてしまいます。

左がドーナツグラフ。まあ、円グラフでも同じです。そして、右が100%積み上げを棒グラフですと。

両方とも比率を見せるこれらのビジュアル。使い分けのポイントは単独なのか比較なのか？です。

今、右側の100%積み上げであれば、年度毎の構成比って視点を横にスライドさせれば見やすいですよね。

一方円グラフ。たまに実務でみますが、こうした円グラフを、横の積み上げ棒グラフのように、2016年、2017年、2018年って円がいくつも並んでいても、なかなか分かりにくいです。

ちょっと、やってみましょうか。円グラフをコピペして、３つ作って、上に置きます。そして、フィルターで2016年、2017年、2018年とします。

同じものを上は円グラフ。下は100%積み上げ棒グラフで見せています。

どちらが、構成比の推移が見やすいか？と言えば、やっぱり100％積み上げ棒グラフの方ですよね。

こっちの円グラフというか、ドーナツグラフですが、こちらこれみて推移を追うのはなかなかしんどいです。

ですので、円グラフと100%を積み上げ棒グラフ使い分けは、構成比を比較するのか？それとも単独なのか？で判断すると良いでしょう。

以上、100%積み上げ棒グラフの説明でした。

レクチャーでは散布図の説明をします。

散布図は、個人的には大好きなビジュアルです。

では、早速作っていきましょう。

こちらにある散布図アイコンをを選択して、少し大きくしていきます。

散布図というのはあるデータと、また別のデータの相関関係を見せてくれる。

そのような図になります。

ここでは、最もオーソドックスな売り上げと利益の関係を示すような、そのような散布図をつくっていきます。

では、まずX軸に売り上げを入れていきます。

そして利益です。

利益を今度はY軸に置いていきます。

これだけだと、

ただ、単にビジュアルの中心にぽつんと一つ点が打たれるだけなんですが、この凡例の方に

商品カテゴリーを入れていきます。

これで散布図の方ができ上がってきました。

ここで書式の方を整えていきます。

X軸を開いて、字を大きくしていきます。

次にY軸もこちらでテキストサイズを大きくしていきます。

次に散布図の場合に、特にやっておいた方がいいなと思うのがカテゴリーラベルです。

今、凡例って出てて、色によってカテゴリー分けてますが、ハッキリいってこれで分かる人はいないでしょう。

ですので、こちらのカテゴリーラベルをオンにします。

中はちっちゃいですので、テキストラベルを大きくします。

こうなると、この凡例要らないので、書式でオフにします。

後はタイトルです。

こちらのタイトルを今回は「売り上げと利益の関係」というタイトルにします。

では、こちらの方もテキストサイズを大きくしてタイトルの方を大きくします。

では、書式の設定の方が終わりました。

今見ているこのビジュアルです。

この散布図で何が見えているかというと、この各カテゴリーの売り上げと利益の関係が見えているんです。

例えば、この競技をスクーターであれば売上も大きいし、そして利益も大きいと。

で、次に続くのがクルーズ用スクーターで、売り上げはこのぐらいで利益もこのくらいと。

散布図を作ったときに見ていただきたいのが、プロットされているものが、右肩上がりになっているかどうかというのを見ていただきたいんです。

これ理想なのが売り上げが上がれば上がるほど利益が上がるという形です。

あるべき姿というわけです。

これ当たり前のように見えるかもしれません。でも、実際、皆さんも自分の会社でつくっていただくと驚くかもしれません。基本的には、右肩上がりになっているかと思うんですが、たまに、ここら辺に（売上が大きいのに利益が少ない）プロットがあるようなカテゴリーがあるんです。

そういったカテゴリーが問題なのが売り上げが上がっている割には利益がとれていないとというわけで、何か問題があるというわけなんです。

あと逆に、この辺り（売上小さいが利益大きい）売り上げは少ないものの、利益はいいとということはかなり利益率のいいおいしい商品だということが言えるわけなんです。

あと、こちらの散布図は、今、凡例を商品カテゴリーにしますが、これを例えば商品名とすると、商品別に売り上げと利益の関係が見えてきます。

あと、この散布図でぜひ使っていただきたいのがこの「ビジュアルに分析を追加する」です。

この傾向線というのがあって、この傾向線をオンとすると、今表示しているビジュアルについて、傾向を示す線を出してくれます。

今回の場合だと、商品名の売り上げと利益の傾向を示す線が出てくるんです。

今回の場合だと、きれいに右肩上がりになっています。

ですので、先ほど説明してきたように、

例えば、こちらの方（傾向線より下）に何かしら商品が入っていると、売り上げは高いのに利益がとれていないと何かしらの問題があるというのがわかりますし、

この線より上にあるということは、売り上げはそんなに行ってないのに利益はとれているとかなりいいパフォーマンスをしている商品だというのが、

この線を境に語ることができるわけなんです。

すごく便利です。良い、悪い、というのを他の商品と対比させつつ、見せることができますので。

後、私が

実務の中で使うのは、このX軸の定数線とY軸の定数線です。

例えばです。

今売り上げのこの10億の部分に線を入れていきます。

そしてY軸です。

Y軸の方は、4億のところに線を入れていきます。

このように定数線をX軸とY軸に、引くことで散布図を4つに分けることができます。

こうすると、例えば打ち合わせであったり、プレゼンをするときに、

4つのグループのうち、右上のこの部分にあるこの部分にある商品たちは売上も高いし、利益も大きいと今後、この会社を牽引していく商品はこれらですと。

ですので、こちらの方は大事に育てていきましょうと、こちらの左下にある、

こちらのグループの商品は売上も低いですが、利益も低いとですので、なるべくここを育てて、例えばこちらの中のですね、いくつかの商品をピックアップして、投資を増やして、なるべくこっちの方に行くようにドライブしていきましょうと。

で、仮に右下の方のスペースに入っているような商品があれば、これは売り上げは高いくせに利益は低いと。なので、何かしら問題があります、何かアクションを取りましょう、というような話もできるんです。

あと、左上のこちらのグループ。

もしこちらのグループに何かしらの商品があれば、これは売り上げは低いものの、利益はかなり取れてますと。なので、これはおいしい商品です。

このような商品を今後も作っていきましょう。なぜこんなにおいしいのか深堀して、横展開してみましょう、というような話ができるかもしれません。

こういった形で説得力のあるグループ分けができる、定数線はかなり使えるかなと思います。

以上、散布図の説明でした。

このレクチャーでは、バブルチャートの説明をしていきます。

バブルチャートの説明をしていく上で、前のレクチャーで見てきた散布図の説明の続きから見ていきます

というのがバブルチャートは、実はこの視覚化の中にバブルチャートというビジュアルがあるわけではなくて、あくまでこの散布図の一部なんです。

ですので、この散布図で使ったデーターを引き続き使って、

バブルチャートの説明をしていきます。

説明の前に、まずはこの分析で引いた傾向線と、XとYの定数線を消していきます。

はい。では、バブルチャートをつくっていきます。

つくるといっても、

このフィールドのところに行って、この「サイズ」に「受注数量」を入れてみていただければなと思います。

はい、これで、今までこうプロットが

同じ大きさだったのが、この受注数量によって大きさが変わってきました。

これまでプロットと呼んでいましたが、バブルチャートでは大きさが変わってきますので、それぞれをバブルと呼びます。

このバブルの大きさで受注数量を示しています。

バブルが大きければ、受注数量が大きいということなんです。

でこうして見ていくと、今までこの上位グループ3つ。

同じ大きさのプロットだったんですが、バブルにしてみるとだいぶ、意味合いが変わってくるかなと思います。

例えばです。

この一番おっきいバブルこのバブルはレーサーFタイプ。

これは、他のこのクルーズAタイプであったり、レーサーBタイプと比べてバブルが大きい。

つまり数を量で稼いで

この上位グループに食い込んでいるという訳なんです。

で、逆に言えばこちらのレーサーBタイプとクルーズAタイプというのは、恐らく単価が高い為に、受注数量が

そこまで多くなくても、この上位グループに入れるという感じなんです。

あと、例えば、このクルーズAタイプとこちらのレーサーEタイプ。バブルの大きさ的には同じくらいかなと。

ホバーさせて、数量を確認すると、Eタイプがこっちが5793。

そしてAタイプの方は5097、むしろこのAタイプの方が少ないです。

でも少ない販売数量が少ないながらも、これだけ売上と利益に、差をつけてるということは、恐らくこのクルーズAタイプというのは、かなり単価も高く、かり利益を犠牲にすることなく販売して、利益もかなりとれてるような商品だなということが推測できます。

一方で、レーサーEタイプの方は、これは単価低く、それに伴い、利益も少ないんだな、というようなことが推測される訳です

後、散布図と

このバブルチャートに共通したことなんですが、切り口を変えて分析すると、面白い発見があります。

その場合には、このスライサーが使えます。ちょっとスペースを作って、スライサーを入れます。

スライサーに、国名を入れていきます。

今回、このスライサーの書式設定は割愛さしていただきます。

で、その上でこのアメリカでフィルター設定すると、アメリカだけのバブルチャートができるんです。で、アメリカだとレーサーBタイプが一番売上も利益も大きいんだなと。

で、レーサーFタイプはバブルがおっきいですので、数で売上利益を稼いでいるんだなということが分かります。

で、次にイギリスを見ていくと、今度はクルーズAタイプというのがトップだとで、このトップの2つは大体同じようなバブルの大きさですので、数量は同じなんだな、ということが分かります。

で、オーストラリアだともうダントツクルーズAタイプなんだなというような形で、

各国スライスしていくことで、色々と見えてくる情報が出てきます。

では、一旦、国名のスライサーを消します。

今度は、少し上にスペースを作りまして、横長なスライサーを用意します。今度は、このスライサーにこの販売日というのを入れていきます。

で、この販売日を入れると、このスライサーの間隔を

指定することで、この期間の間での売り上げと利益の関係、そしてその時の数量はということを、

かなり直感的に、このボールを自在に動かしながら

見ることができます。

後、最後に紹介したいのが再生軸というものです。

キャンバスめいっぱいに、ビジュアルをもってきたいですので、スライサーを削除して、ビジュアルを伸ばします。

この再生軸なんですが、

私、最初に見た時はかなり驚きました。

こんなことができるんだな、という風にPower BIって本当に凄いなと思いました。

では、こちらの販売日をこの再生軸に入れていきます。

そうするとご覧のような形で日付が出てきますでです。

まずはこちらの再生ボタンがありますので、再生を押してしまいます。

で、今、

何を見ているかというと、

それぞれ1日ごとに、その時のバブルチャートを示してくれてる訳なんです。

で、こちらはもう1日ごとに再生していますので、例えばちょっと先も見たいなということであれば、このカーソルを先に持っていくことで、

バブルチャートを早送りできます。

そして、また再生させるとアニメーションが続く訳なんです。

そしてこれがすごいのがです。

例えば一旦ちょっと一時停止をして、なんでもいいのでバブルをクリックしていただけますでしょうか？

このクルーズタイプの商品がたどったルートというのを示してくれるわけなんです。

で、バブルをホバーさせるとその日の売上も確認できます。

2月3日にクルーズウェイタイプは1日で880万円の売り上げを上げたんだなというのが見ることができるわけです。

もう一度、何もないところをクリックすると、そのルートは消えます。

でも、また他のバブルをクリックしても、同じくルートが出ます。消すには何もないところで再度クリックです。

また、再生を押すと再生を再開できます。

最初見たときは、こんなことができるのか、すごいなと思って、

私も同僚に見せたりして自慢しました。

ただ、ぶっちゃけた話をすると、じゃあ実際、これ実務でどう使えるのかというのはなかなか疑問が残るところなんです。

今のところ、私自身も私の同僚も、プレゼンや打ち合わせで再生軸を使ったビジュアルで、これにより説得力がました、とか、うまいなぁと思ったことは残念ながら一度もないです

とはいえ、この再生軸を除いて、バブルチャートというのは売上と利益という２軸に加えて、さらに受注数量といった3つのデーターを一つのグラフに示す、

かなり強力なツールです。

ぜひ使ってみていただきたいと思います。

以上、バブルチャートの説明でした。