
このコースの流れを説明します
ダウンロードするファイルを紹介します
このコースで扱うデータの解説をします
電動スクーターを扱う会社
アメリカを中心に、ヨーロッパ、オーストラリアにも事業を展開
売上データは2016年から2年分
前半は、Power Pivotにより、バラバラのデータを1つにまとめます
Power Pivotのリレーション機能を知っているだけでも、LOOKUPによる手間やミス回避により生産性がアップ
このコースの流れの説明を続けます
後半では、Power BIによりビジュアル化します
まずはPower PivotをPower BIに取り込みます
その後、Power BIによるビジュアル化の方法を説明します
代表的なビジュアルの説明をした後、それらを1つにまとめてダッシュボードを作ります
Power BIなら、インタラクティブなビジュアリゼーションが簡単にできるため、生産性がアップ
エクセルにデータを取り込む方法を見ていきます
新規のエクセルファイルを作成します
product_master.xlsxを取り込みます
Power Query Editorの基本画面について説明します
データ取り込みをした際の注意点を説明します
いきなり取り込みせず、データの変換でまずは中身の確認をします
Power Query Editorが開いたら、2つのことを習慣づけます
データ型の確認
マスター番号は敢えてテキストに
クエリの名前を確認
エクセルにデータを読み込む方法を見ていきます
前のレクチャーで取り込んだ 、product_master.xlsxを読み込みます
閉じて次に読み込むを選択します
閉じて読み込むとの違いを説明します
もし間違えて、閉じて読み込むとした場合の対処方法を説明します
Power Query Editorの起動方法を説明します
この場合、Power Query Editorに戻っても、もう閉じて次に読み込むを選択できません
この時は;
データ/クエリと接続によりクエリと接続ウィンドウを開く
対象クエリで右クリック。読み込み先...をクリック
接続の作成のみ。このデータをデータモデルに追加する、にチェック
territory_master.xlsxを取り込みます
複数シートがある場合の対処方法を説明します
データの変換を選択します
データ型とクエリ名を確認します
Power Query Editor上でデータの加工をします
1行目を削除
1行目をヘッダーとして使用
閉じて次に読み込むをクリックします
接続の作成のみ。このデータをデータモデルに追加する、にチェック
sales_data_2016-2017.xlsxを取り込み、加工をします
データ型、クエリ名の確認
データテーブルには、マスター番号が多い傾向にあるので、テキスト型にする旨注意
数字系データ型、10進数と整数の違いを説明します
10進数ー小数点以下あり
整数ー小数点以下なし
受注数量と単価をかけて、売上を示す列を追加します
列の追加、カスタム列を使用
追加された列のデータ型の確認を忘れず
データを読み込みます
閉じて次に読み込む
接続の作成のみ。このデータをデータモデルに追加する、にチェック
VLOOKUP、XLOOKUPを使うことなく取り込んだデータを結合する方法を見ていきます
売上データと地域マスターを結合します
データ/データツール/リレーションシップ/リレーションシップの管理を使います
テーブルを選択する際は、データテーブルの方を先に選択する旨注意してください。逆にするとエラーになります
(参考)Power Pivotタブの管理/ダイアグラムビューによって、接続をビジュアルで確認します
売上データと商品マスターを結合します
データ/データツール/リレーションシップ/リレーションシップの管理を使います
わざと商品マスターを先に選択し、エラーメッセージを見てみます
(参考)Power Pivotタブの管理/ダイアグラムビューによって、接続をビジュアルで確認します
(参考)Power Pivotタブの管理/ダイアグラムビューを使って、データの結合をします
ダイアグラムビューでは、どちらからでも結合できることを確認します
結合後は、リレーションシップの管理画面/編集からも、結合されていることを確認します
この編集にて、リレーションシップを切断できることを確認します
こうしてデータを結合することをデータモデルを組む、と言います
前のセクションで結合したデータ、データモデルを使ってピボットテーブルを組みます
挿入/ピボットテーブル/このブックのデータモデルを使用する
このコースでは、データモデルを使って組んだピボットテーブルをPower Pivotと呼びます
Power Pivotの際におススメのフィールドセクションを紹介します
行に地域マスターの地域番号と地域、値に売上データの値を入れ、出てきた値を元データのエクセルと照合します
(参考)Power Pivotタブを使って、ピボットテーブルに表示される項目を減らします
Power Pivotタブより、管理/ダイアグラムビュー、非表示にしたい項目を選んだ上で、右クリック/クライアントツールで非表示を選択
ピボットテーブルにて、非表示になった旨を確認します
もう一度再表示したい場合は、再度右クリックし、表示を選択します
もし、取り込んだデータの更新があった場合にどうなるか?を見てみます
説明のために、売上データ_2016-1017にありえない数字で1行加え、取り込んだデータがどうなっているか?を確認します
データ、すべて更新により最新のデータを取り込むようにします
もし、取り込んだデータの元データを変えたい場合の方法を説明します
元ファイルを変える場合
このレクチャーのダウンロードにある、sales_data_2016-2018.xlsxをダウンロードします
Power Query Editorを起動し、ホーム/データソースの設定で元データを変更します
閉じて読み込み、データが更新された旨を確認します
更新データに沿った名前にクエリを変更します
クエリの変更を行った場合にどんな不具合がでるか?確認します
これまで作成したPower PivotをPower BIにアップロードする方法を見ていきます
これまで作ったエクセルファイルを一旦閉じます
その上でPower BIを起動します
起動後にログインを促されますが、ログインは無用です
Power BIの画面の説明の前に、まずはPower PivotをPower BIにインポートします
ファイル/インポートをクリックし、作成したPower Pivotファイルを選択します
Power BIのファイルを保存します。Power BIファイルの拡張子はpbixです
Power Pivotのデータがインポートされたことを確認します
レポートビューにて、フィールドにピボットテーブルで表示された項目が出ていることを確認します
データビューにて、Power Query Editorで取り込み、加工されたデータが入っていることを確認します
モデルビューにて、Power Pivotで見た、リレーションシップのイメージが出ていることを確認します
Power BIの画面を見ていきます
画面の説明をします
ファイル/ホーム/表示/モデリング/ヘルプ リボン
レポート/データ/モデル ビュー
フィルタ―/視覚化/フィールド ウィンドウ
Power BIで棒グラフを作ってみます
ビジュアルを出すための2つの方法
視覚化から
値フィールドから
売上にコンマをつけます
フィールドで、コンマをつけたい項目をクリックします
メジャーツール/書式設定/コンマをクリックします
軸に国名を入れ、国ごとの売上を出します
ビジュアルを作ったらやりたいこと3つを説明します
字を大きく
タイトルを入れる
データラベルを入れる
棒グラフのビジュアル化をさらに見ていきます
軸を国名から地域に変えてみます
軸に国名を足します
国名を足したことで、階層に関するオプションが表示されたのを確認します
各オプションを試してみます
次のレベルに移動
次のレベルに展開
ドリルダウン
地域を切り口としたスライサーを足します(項目少ない)
選択範囲のコントロール
選択のオプションを確認します
全般/横にした場合にどのように見えるか確認します
選択項目が多い時は縦、少ない時は横がおススメ
商品名を切り口にしたスライサーを足します(項目多い)
項目で字を大きくします
選択範囲のコントロール
選択のオプションを確認します
一覧/ドロップダウンによりどのようにスペースが節約できるかみてみます
円グラフを作ってみます
ページをコピーすることで、既存のビジュアルを流用します
複製したページの棒グラフを選択した上で、視覚化ウィンドウで円グラフをクリックします
棒グラフで設定した字を大きくするといった書式がそのまま残り、棒グラフが円グラフに変わります
階層に関するオプションがまだ有効であることを確認します
円グラフにおいて、ドリルダウンがどのように作用するか見てみます
円グラフのラベルの様々な種類を試してみます
書式/詳細ラベル/ラベルスタイル
必要なデータを表示することで、不要となった凡例を削除します
スライサーが有効であることを確認します
折れ線グラフを作ってみます
新しいページを作ります
視覚化より折れ線グラフを選び、売上を値に、販売日を軸に入れます
ビジュアルを作ったらやりたいこと3つをします
字を大きく
タイトルを入れる
データラベルを入れる
軸に入れた販売日をPower BIが自動で日付の階層化してくれたことを確認します
階層化をしない場合は、軸の販売日を選択し、販売日をチェックします
折れ線グラフにおいては、階層に関するオプションがどのように作用するか見てみます
次のレベルに移動
次のレベルに展開
ドリルダウン
販売日を使ってスライサーを作成します
日付に特有なスライサー形式を紹介します
これまで作ったビジュアルを一つのページにまとめ、クロスフィルタ―機能を見てみます
棒グラフのページを複製します
複製したページに、円グラフと折れ線グラフをコピー&ペーストし、1つのページに棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフをまとめます
商品名のフィルターを削除します
円グラフの凡例を国名からカラーに変えます
各ビジュアルの項目をクリックし、各ビジュアルが相互に作用し合っているのを確認します
書式/相互作用を編集によりクロスフィルタ―の相互作用を編集します
フィルタ―
強調表示
なし
Power BIによるダッシュボード作成を見ていきます
ダッシュボードとはどんなモノか?まずは完成形を見てみます
下記の情報が入っているダッシュボードを作ります
何を示すダッシュボードなのか?をタイトルで示す
ダッシュボードをスタイリッシュに見せる壁紙が入っている
地域別、国別の売上を棒グラフで示す
売上推移を折れ線グラフで示す
各国の売上規模を地図上で示す
販売されているカラーの割合をツリーマップで示す
見たいデータの期間を選べるスライサーを入れる
完成のイメージがついたところで、ダッシュボードの作成を開始します。
円グラフをツリーマップに変えます
書式/データの色より項目名にあった色を選択します
書式/データラベル、カテゴリーラベルにより字の大きさを調整します
地図グラフを作成します
視覚化よりマップを選択します
場所に国名を入れます
念のため、モデリングにて、国名のデータカテゴリを国、地域にしておきます
サイズに売上を入れます
書式の設定をします
タイトルを外します
バブルを大きくします
マップスタイルを航空写真にします
データの色を変えます
もしマップが国名を認識しない場合には、Power Query Editorで国名を変えてみるとうまくいくことがあります
Power Query Editorにより、「アメリカ」を「アメリカ合衆国」に変換します
スライサーを作成します
既存のクロスフィルタ―のページにあるものをコピー&ペーストで、ダッシュボードページにもってきます
ダッシュボードのタイトルを作成します
ホーム/テキストボックスを選択します
テキストボックスにダッシュボードのタイトルを入れます
タイトルの横にアイコンを入れます
ダッシュボードに壁紙を挿入します
レポート中のブランク部分をクリックします
書式/壁紙/イメージの追加をします
各ビジュアルの背景の透過性を調整します
壁紙が悪目立ちしないように透過性を調整します
各ビジュアルの配置を整えて、ダッシュボードを仕上げます
配置にやりやすくするために、表示の機能を使います
リボンの中から表示
枠線の表示
描画オブジェクトをグリッドにスナップ
オブジェクトをロック
用途に合わせて、リボンの中から書式にて、相互作用を編集します
完成したダッシュボードをいじってみます
ダッシュボードを見やすくするために、フィルター/視覚化/フィールドウィンドウを閉じます
各国で人気のカラーの売上推移を見てみます
クロスフィルタ―を使う際、ctlを押しながら別のビジュアルをクリックすることで、複数の項目を選択できます
【生産性向上のヒントはどこに?】
データ分析について、生産性向上のヒントを探していませんか?最近よく聞くBIツール。実際にどう仕事に活かすのかイメージがつかない。そんなお悩みありませんか?このコースは、そんなみなさんのために作りました。
【実務でよくあるシチュエーション】
突然ですが、実務でこんなシチュエーションありませんか?
バラバラのデータをキレイに加工した上で、一つにまとめる
そのまとめたデータでピボットテーブルを組んで分析する
さらにこうして出したデータをグラフでビジュアル化する
このコースでは、こうした一連の流れを手を動かしながら一緒に体験します。
【ではどうやって生産性を向上させるか?】
これをご覧のみなさんは、常に生産性向上のヒントを探されていると思います。このコースでは、そのヒントをエクセルのショートカット、他の人が見たら何をやっているのかさっぱり分からない複雑な関数、そして習得までに時間がかかり過ぎるVBAやマクロに求めません。
生産性向上のために、このコースではMicrosoftが提供する最新のBIツールであるPower Pivot、Power BIを使います。
こうしたBIツールがどう実務で使われるのか?みなさんは実際の操作を通じて体験できます。
【実際に使うところだけを解説。だから早い!使える!】
あくまで目の前の仕事を片付ける、という観点でこのコースをデザインしました。ですので、ぶ厚い解説書や、専門家にありがちな、今は関係のない機能までイチイチ全部説明して、みなさんをうんざりさせることはありません。
【生産性向上のための学習が、非効率なら意味がない】
一連の仕事を通じて、各プロセスで使う機能を体系的に説明していきます。ですので、独学やYouTube学習にありがちな、バラバラのトピックがどう一つにまとまるのか?全体像が見えず、途方にくれることもありません。
【Power Pivot/Power BIやってみませんか?】
みなさんの生産性向上のヒントを最新のBIツール:Power BI、Power Pivotとともにみつけてみませんか?それではコースでお会いしましょう!