【続】Microsoft Power BI Desktop - 入門講座 ～Power Query Editor編～

このセクションでは、表の中身をいじるから見ていきます。

このレクチャーのダウンロードセクションには、このコース全体で使うデータのサンプルを置いてあります。

ぜひダウンロードして、実際に手を動かしながら、受講を進めていっていただきたいと思います。

それでは始めていきましょう。

このレクチャーでは、POWERクエリーエディターの基本画面について見ていきます。

このレクチャーは見ていただくだけでOKです。

私は説明の便宜上、既にデータを読み込んだファイルにて説明していきます。

（Power BIを開いた状態から）

では、POWERクエリエディター起動するためには、こちらのクエリの編集、こちらの方をしていきます。

Power Query Editorが開きました。

このコースでは、POWERクエリエディターのことをPOWERクエリエディターと呼んだり、クエリエディターと呼んだりしてます。

（プロパティがないなら、４つのウィンドウに分かれる）

で、このPOWERクエリエディタ大きく分けて12345、5つのウインドウに分かれています。

まず、1つ目のウィンドウのこのリボンの部分ですね。

加工を行うためのいろいろなアイコンがあるんですが、よく使うのはこのホームと変換と列の追加。

この3つですね。

で、ここで気を付けたいのが変換と列の追加の違いです。

変換というのは、既存のこの列を選択して加工を加える列。

その列はそのまま残して、その中の値を変える何かしらの加工を加えるというのが変換です。

そして、列の追加というのは、既存の列プラス新しい列を追加する。

そうした違いがあります。

で、少しややこしいのはこの変換を見ていただいて、こちらのテキストの列数値の列日付と時刻の列このアイコンとですね。

そして列の追加このテキストからというところ、数値から、というところ、日付と時刻から、というところ、これアイコンが全く一緒なんですね。

ですので、よく私もやってしまうんですが、変換のつもりで列の追加をしてしまったりとか、列の追加をするつもりで逆に変換をしてしまったり、よくありますので、まず加工するときにこれは変換なのか。

それとも列の追加なのかというのは気をつけていただきたいと思います。

次に見ていくのはこちらのクエリーです。

このクエリというのは、パワーBIで加工する元データそれぞれのデータの名前のことを言います。

このコースではクエリと呼んだり、データテーブルと呼んだり、単純に表なんて呼んだりもします。

そして、こちらのクエリーをそれぞれ選択していくと、このプレビュー画面の方にその選択したクエリーの内容が表わされます。

ここで注意していただきたいのは、このクエリはEXCELであったり、CSVであったり、元データを取り込むと、その元データのそのままの名前が出てくるんですね。

例えば、よくあるのがEXCELを取り込んだ時に、EXCELのワークシートの名前がそのままこのクエリーの最初の名前になります。

その時に、例えば元データがシート1というワークシート名になっていて、それがそのままここに入ってくるんですね。

そうしたときにシート1とだけ見ても、なかなか内容が分かりにくいというのがあります。

（今はない。直接クエリで書き換え）

それを修正できるのが、こちらのプロパティの名前ですね。

こちらの方で取り込んだデータの名前クエリーの名前を変えることができます。

こちらの方で、自分の分かりやすい風に変えておくことで、後の値の分析をやりやすくします。

もしくは、Power BIに限らず、ベストプラクティスとしては、元データのエクセルにて、ワークシート名は、その中身を示すものにしておく、のがいいですね。

そして、こちらの適用したステップ。

この適用したステップでは、クエリエディターで加えたこのステップをPOWERPIが勝手に記録してくれるわけなんですね。

これ、何でこういうことをしてくれるかというと、また次回データを開き直した時に、POWERPIが全くおんなじ加工をしてくれるんです。

ですので、例えば元データのところに新しいデータが追加になったとなった時に、わざわざ今回行った加工というのをもう一度1からやり直す必要は全くなくて、次回以降はPOWERPIが勝手に加工を行ってくれるというわけです。

そして、ここで一つ覚えていただきたいのは、この適用したステップですね。

例えば今、後ほどこの詳細は行うので、ここを見ていただくだけで結構なんですが、例えばここに列を追加しましたと（列の追加/インデックス列）。そして、この列の追加がまあ間違いだったといった時にEXCELであればctrl + z に相当するもので、一つ前のステップに戻りたいという時は、この適用したステップのこのバッテンですね。

一番最後に行ったステップに対してバッテンを押すと元に戻ることができます。ステップを取り消した、というイメージ。

あと、この適用したステップデフォルトの名前がPOWER BIによって付けられるんですが、これがちょっと何か分かりにくいなと思えば、右クリック

で名前の変更。

こちらで自分の分かりやすいような名前に変えることができます。

あと、こちらの適用したステップのこのギアのアイコンですね。

このギアのアイコンを押すと、そのステップで行ったさまざまな加工のパラメーターが表示されます。

例えば、ここの場合だと、今フィルターをした訳なんですが、こういうフィルターをかけました。

でもこれNULLじゃなくて、また別のものにしたいということであれば、こちらでもできます。

ですので、もし何かマイナーなチェンジを行いたいなとなったときには、このギアのアイコンを開いてみることで少し数値を変えるとかですね、

フィルターのフィルターアウトするものインするものを変えたいということであれば、このギアのアイコンでできることがあります。

そして、クエリエディターでさまざまな加工を行って、もうこの加工でオーケーということであれば、こちらのファイル、そしてこの閉じて適用です

ね。

ここで閉じて適用を押せば、今回行った加工がPOWERPIの方に反映されていきます。

以上、POWERクエリエディターの基本画面の紹介でした。

このレクチャーでは、クエリエディターによる列と行の削除について見ていきます。

今回使うファイルはこのプロダクトルックアップです。

では、早速Power BIにこのデータを取り込んでいきます。

Power BIを選択してホームデータを取得ですねで、今回使うのはEXCELですので、EXCEL、そしてPRODUCTルックアップを選択します。

ナビゲーターというウィンドウが開きました。

こちらで今回取り込みたいファイルを選択します。

このプロダクトルックアップこちらを取り込みたいわけなので選択して、

読み込みと編集という2つの選択肢があります。

読み込み通すとPOWERPIにいきなりデータが取り込まれます。

こちら加工する必要がないとわかっていても、習慣付けたほうがいいなと思うのは、1度この編集を押すことですね。

ですので、一旦編集を押します。

編集を押すことを習慣づけた方がいいと言ったのは、2つのことをチェックするのを習慣づけた方がいいと思うからです。

一つはこのクエリーですね。

このクエリの名前。

このクエリの名前は、名前をダブルクリックすることで、自由に変えられるわけなんですが、こちらが自分がわかりやすいような名前になっているかというの

を確認するのがいいかなと思います。

このクエリーの名前、1度パワーBAに取り込まれると、この名前が一番上に来てこの中に入っている。

これらのヘッダーのデータが表示されるわけなんですが、この一番上の名前が例えばEXCELのワークシートの名前がですね。

シート１とかデータとか何のデータのことか分からないというような名前がそのままこのプロパティに入ってきて、そして加工することなくPOWER BIに取り込むとシート1だったり、データというのがそのままこのクエリーの名前に出てくるんですね。

そうすると後でいろいろビジュアライゼーションをするときに、あのデータってどこにあるんだっけというときに手がかりになりません。

また、あとで見ていて、わかりにくいというのがあるので、こちらの名前は自分が後で見てわかりやすいような名前にしておくということを習慣づけた方がいいかなと思います。

一つ提案なのは、ルックアップするようなデータについては、オシリにハイフンなり、アンダーバーをつけて、ルックアップ、とつけておくと一目瞭然ですね。

そうすることで、後で見た時にああ、これはプロダクトのルックアップテーブルなんだなというのがすぐ分かるので、加工していても必要なデーターを見つけやすいです。

もう一つ習慣づけた方がいいと思うのが、このヘッダーのデータタイプですね。

このデータタイプが適したものが入ってるか、というのをざっと見ておくといいでしょう。

今回のプロダクトルックアップには、数字のデータがテキストのデーターしか入っていきません。

しかし、内容によってはこの日付であったり、時刻のデーターが入るようなデータもあるかなと思うんですね。

そうした時に、たまにこのデータタイプが日付であるはずなのに、テキストになってると。

もしくは数字になってるということがたまにありますので、

この段階で必要なデータタイプになっているかというのを確認しておきましょう。

今回ざっと見ておくと、こうしたテキストのデータにはテキストに。

なってますし。

あと、こうした数字ですね。

数字も10進数であったり、この数字のデータになっているので、問題ないかなと思います。

では、クエリーの名前とあとデータタイプを確認したところで、今回の本題であるフォームの中にある。

この列の選択、行の削除にあります、この4つのアイコンを見ていきます。

では、まずこの1つ目の列の選択ですね。

この列の選択には、列の選択と列の移動という2つの選択肢があります。

列の移動これは別の削除ではなくて、単に選択した列に移動ができる。

こうした機能があるわけなんです。

これは今回の場合だと列の数が少ないので、このスクロールバーで移動するので十分足りてるんですが、もしもこの列の数がものすごく多いと。

そうした時にはこの列の選択の列の移動で選択した部分にすぐに移動できるというのが便利かなと思います。

次に、この列の選択の列の選択。

これを押すと維持する列を選択しますということでアンチェックした部分、これを削除することができるんですね。

ですので、逆を言えばチェックした部分は残しますよと。ですので、こうしてこれらの商品セグメント商品名と売価。

これが要らないよということであれば、アンチェックをしてOK落とすと削除ができます。実際に消してみましょう。

冒頭にも少し触れましたが、このクエリエディターでデータを加工していく中で、もしも削除してしまったであったり、何かしらの加工をしてしまって、やっぱり間違えた、といった時。

EXCELであればctrl + z で一つ前のステップに戻れますよね。POWER BIの場合はこの適用したステップに今行ったステップがこちら記録されています。

このバッテンの部分をクリックすると、一つ前のステップに戻ることができます。ここも実際にやってみましょう。さきほど削除した列が復活しました。

では、今列の選択と列に移動を見てきましたので、次に列の削除を見ていきます。

これはですね。

この商品番号を選択して、列の削除の列の削除と選択すると、もう名前の通り選択した部分を削除してくれます。ステップ消して、復活させますね。

そして、もう一つ列の削除のほかの列の削除、こちらを選択するとどうなるか実際にやってみます。

すると選択したもの以外を削除してくれるんですね。

こちらはまあぱっと見は似てるんですが、かなりやってることは違うなとで、このほかの列の削除が便利なのが、例えば列がすごく多いと。

でも、実際に使う列は少ししかないといった時には、例えば選択SHIFTをすると複数いきなり選べます。

もしくは選択をしてコントロールをしながら、また別のものを押せば、飛び飛びでも選択ができます。

残したい列を選択した上で、列の削除で他の列の削除とすることで必要なものだけを残すようなことが簡単にできます。

では、次にこの後の保持ですね。

この後の保持は、上位の行を保持、下位の行の保持といった部分で選択した行以外を削除するというような機能になる訳なんですね。

ただ、なかなかこの行だけを一部だけ残して後を削除するというのはなかなか考えにくいので、こちらをはどんな時に使うのかというのはなかなか

想定しづらい機能になります。

では、次にこの行の削除ですね。

この行の削除上位の行の削除、下位の行の削除。

こちらの部分はよく使うかなと思います。

取り込んだデーターの中にヘッダーの上位の行の削除であれば、ヘッダーよりも上に例えばタイトルであったり、日付であったりといった不要な行が入っていれば、そちらを削除できます。

上位の行の削除を選択して削りたい行数を入れてですね。

そしてOKを押せば削除することができます。

この行の削除の下位の行の削除。

これはたまにですね。

例えば、取り込んだデータに一番お尻に合計行が入っていると、そういった時にこれで削除することができます。

後、よく使うのがこの空白行の削除とエラーの削除ですね。

空白行の削除であれば何かしら例えばこう選択した商品カテゴリーの中で空白が入っているような行があるとで、それは不要だということであれば、この空白行の削除で削除できます。

もしくはこのエラーの行エラーの削除は取り込んだデータ元々のデーターに例えば数式が入っていて、そちらでもエラーが出ていると。そうすると取り込んだデータにもエラーというのが表示されるんですね。

そうした時にこのエラーは要らないようということであれば、エラーの削除を押すことでそうした行を削除できます。

では、今回、実際に削除したい列はこの「旧売価（円単価）」という列なんですね。

こちらを削除したいと、そうした時に方法を幾つかあるので、ご紹介すると一番簡単なのは右クリックですね。

右クリックで削除これで削除できます。

もしくは先程見てきた選択をした上で、こちらの。

列の削除で削除もできます。

またはちょっと今回の場合だと回りくどいやり方ですが、列の選択で列の選択。

そして残したくないこの9倍下をアンチェックしてOK。

これでもう削除することができます。

では、必要な加工ができましたので、このホームの閉じて適用。

こちらを押すことで、データがPOWERPIに取り込まれます。

これで、パワーBAにこのプロダクトルックアップが読み込まれました。

以上、クエリエディターによる列と行の削除の方法でした。

このレクチャーでは、テキストデーターの変換結合抽出置換の方法を見てきます。

今回使うファイルはこのcutomer lookupです。

こちらを早速、POWER BIに読み込んでいきます。

こちらのデータを取得EXCEL。

そして今回のカスタマールックアップですね。

ナビゲーターが開きました。

今回使うのはこのパーソナルインフォメーションというやつですね。

こちらの方ですので、こちらにチェックをつけて読み込みではなく、まず編集です。

POWERクエリエディターの方が開きました。

エディターが開いたらですね。

まずやること2つありました。

1つ目は、このクエリの名前ですね。

こちらを自分の使いやすいような名前にしておくと、今回だと下のEXCELのワークシートの名前がパーソナルインフォメーションかっこ1という名前だったんですね。

これだと、ちょっとこの後にビジュアライゼーション等々をする時にですね。

この名前だと中にどんなデータが入っているか、分かりにくいと思いますので、こちらをcustomer lookupという風にしておきます。

前回のレクチャーで行った部分でもプロダクトルックアップという風になってますので、プロダクトルックアップカスタマールックアップとあることで、

このクエリには何の情報が入ってるんだろうというのがすぐわかるかなと思います。

そして、次に行うことはこのヘッダーですね。

ヘッダーのこのデータタイプがきちんとしたデータタイプになっているかを確認します。今回カスタマールックアップということで注意したいのが生年月日です。

この生年月日日付のデーターが入ってますが、こちらがちゃんと日付になっているか。

このカレンダーのアイコンは日付のデーターということでちゃんとなっているということが分かります。

あとはほとんどテキストのデータですね。

ですので、これでよろしいかなと思います。

では、クエリーの名前とヘッダーのデータタイプを確認したところで、テキストデーターの加工に入っていきます。

このレクチャーでは、変換、結合、抽出、置換の４つです。

その中で、まず、最初にやりたいのは変換です。

今はこの。

姓のローマ字、名のローマ字というこのふたつの列。中身では、アルファベットが全て大文字になってるんですね。こちらを最初の1文字目だけを大文字、そして残りを小文字にしたいそういったニーズがあるとします。

その時は変えたい列を選択してこの変換ですね。

こちらの変換で書式。

そして、「各単語の先頭文字を大文字にする」。

これで先頭文字だけ大文字になります。

名前でも同じくやっていきます。

ここでちょっと補足です。

今、この変換の部分で書式で、姓について、先頭文字を大文字にするということで変換をさせました。

これが変換じゃなくて、列の追加とした上で、同じく書式というのがあるので、同じこの各単語の先頭文字を大文字にしたらどうなるか見てみましょう。

これをするとどうなるかというと、新しい列ができてしまうんですね。

オリジナルであるこの全ての文字が大文字の列は残したまま。

またもう一つ新しい列ができて、そこに、最初１文字だけ大文字の名前列ができてしまいます。

前のレクチャーでも触れた通り、こういう失敗、個人的にもよくあります。

ただ、これもこの適用したステップで、直前のステップを削除すれば元に戻せますので、ご安心くださいで、

では改めまして、名の列を選択。

変換。

書式。

各単語の先頭文字を大文字にする、こちらの方で変換ができました。

以上は、変換です。変換、結合、抽出、置換のうち、

次に結合を見ていきます。

結合する上で今用意したこのローマ字の名前姓と名こちらを一つの列に結合したいと、そういったニーズがあった時には、この結合したい2つの列を選択して、今回は新しい列を加えたいと思いますので、列の追加、そしてこの列のマージ、こちらを押していきます。

そうすると区切り記号というのを選択するウィンドウが出てきます。

この区切り記号は何かというと、この一つの列と2つ目の列。

この列の間に何か入れますか？ということを聞かれてるんですね。

例えばなしにしたままだと、このマツダカホさん。

これこのまま続けて表示されるような形になります。

それだと見にくいのでこの場合だとスペースを入れてオーケー。

こうすると新しい列が追加されて、この2つの列が結合されています。

新しくできた列の名前は、フルネーム括弧ローマ字としておきます。

はい。

もう一つですね。

こちらの姓と名、カタカナのものがありますので、こちらを選択します。

そして、同じく列の追加で列のマージ。

今回は区切り記号に例えば試しにこのカスタムですね。

カスタムを入れると、自分の好きな区切り文字を入れることができます。

このような感じで横棒を入れたとします。

そして、オーケーこうすると、結合済みにこの横棒が入った形で、片仮名の名前が結合されました。

こちらの名前をフルネーム（カタカナ）

としておきます。

では、結合を見てきたところで、次に抽出を見ていきます。変換、結合、抽出、置換の３つ目ですね。

抽出というのは、列の中のあるデーターのみを抜き出して一つの列であったり、抜き出した形で変換するというような作業ができます。

普通ですね抽出する時は新しい列を追加するのが一般的かなと思います。

今回、例えばメールアドレスがあって、こちらのアットマークより以前のユーザー名だけを抜き出したいとそういうニーズがあったとします。

その時には、このメールアドレスを選択して変換をしてしまうと、この列自体を変えてしまって、メールアドレスのデーターが残りません。ですので、

そこで普通はこの列の追加を押して、そしてこの三角の部分をクリックします。

今回の場合だと区切り、記号の前のテキストこちらをしますで、区切り記号というのは、その記号より前を抽出する。

そのきっかけとなる部分は何かというのを選択します。

今回の場合だとアットマークになります。

アットマークより以前を抽出するということになります。

そして、OKとすと、アットマークより以前のユーザー名が新しい列として追加されました。

こちらをユーザー名としておきます。

次に、同じくこのメールアドレスでの加工抽出を行うわけなんですが、次にやりたいのがこのアットマークとこのドットの間にあるドメイン名。

これを抜きたいと、そうしたときに使えるのが同じく抽出のこの区切り記号の間のテキストですね。

今回だとアットマークとドットの間ですで、それでこちらにATと入れてドットと入れてOKとすると、メールアドレスのアットマークとドットの

間に入っていたドメインネームが取れました。

こちらをドメイン名というふうに名前を変えておきます。

最後に置換を見ていきます。いよいよ、このレクチャーのテーマ、変換、結合、抽出、置換の最後です。

置換。置き換えですね。

この列の中のデーターのある一部分を、他のデーターに置き換えるというようなことができます。

例えばですね。

こちらの性別、今エフフィメール女性ですね。

そしてエムメール男性というような形で、FとMで性別を表現しています。

例えば、これをFを女性。Mを男性。というふうに置き換えがしたいと、そして別に今回はこの性別のFとMというのを残す必要はなくて、変換をすればいいというようなニーズがあったとします。

その時は、この列の追加ではなく、変換をして今性別を選択しています。

その上でこの値の置換ですね。で値の置換を押して検索する値。

F。

そして置換後が女性、そしてOKとします。

そうすると、エフが女性に置き換わりました。

同じく置換、そしてM、そして男性、そしてオーケーですね。

そうするとエムが男性に置き換わりました。

もう一つついでにですね。

先程フルネーム片仮名という形でこの横棒でつないだと横棒ではなくてスペースにしたいとといった時も、こちらを選択して変換の方の。

値の置換ですね。

値の置換をします。

そして、横棒を全角スペースにします。

そしてOK。

通すことで、横棒が全角スペースに置換されました。

これでも行いたい加工はすべて済みましたので、ホームの閉じて適用。

こちらでPOWER BIの方にデータを再度読み込ませます。

こちらで新しく、またカスタマールックアップというのが読み込まれました。

以上テキストデーターの変換、結合、抽出、置換の方法でした。

このレクチャーでは、数字データの加工、統計、標準カスタム列を見ていきます。

今回使うのは、すでにもう取り込んでいるこのプロダクトルックアップ、こちらの方に加工を加えていきたいと思います。

もうすでに取り込みの方は終わってますので、クエリーの編集をしてクエリエディターの方を起動させます。

今回、加工を加えるのはこのプロダクトルックアップですので、プロダクトルックアップを選択します。

そして、今回見ていくのは、この変換と列の追加それぞれにあるこの数値の列という部分ですね。

列の追加にも同じようなアイコンがあって、数値から、というようなものがあります。

これらを見ていきます。

では、まず変換の方でこの統計というのを見ていきます。統計というとなんか大それたことのように聞こえます。でも、この統計何ができるかというと、選択した列に対して、いろいろと計算の方をしてくれて、その値を返してくれるんですね。で、別にその計算を使うわけではなくチェックのために計算してみる、っていう意味合いが強いです。

では、こちらの売価括弧円単価をクリックして統計を押します。

そうすると合計、最小値、最大値、中央、平均といった値が出てきます。

例えば、この売価の平均値は幾らなんだろうということが知りたければ、この平均を押すと平均値を返してくれます。

こちらで確認すれば、この適用したステップの計算された平均こちらをクリックして元に戻します。基本的にこの使い方です。こうして出した平均を何かPower BIでその後のデータ加工に使うってことはないです。

今、同じく原価で。

変換。

統計の。

例えば、最大値通すと原価で一番高いものはいくらかというのを返してくれます。

また、元に戻すためには適用したステップでこちらのバッテンをクリックします。

このような形で数値に対して平均や最大値等々を出してくれるんですが、これ例えばテキストの列こちらの方を選択して、同じく変換で統計

とやるとこの値のカウントだったり、個別の値のカウントというのが選択できるんですね。

これによって、例えば個別の値のカウントとすると、商品カテゴリーの中に固有のデーターは幾つあるのかというのを返してくれます。

ここだと9つと出てきますので、商品カテゴリーには9つのカテゴリーがあるんだということが分かります。

また、こちらの方でばってんをクリックして元に戻します。

以上がこちら変換の方にある統計でした。

見てきた通り、変換の中にある統計というのは、あくまでスポットチェック的に既存の列に対してその値その合計であったりとかですね。

最大値最小値平均は何なのかというのを確認できるような機能になります。

では、次に見ていくのは、変換の、この標準を見ていきます。

この標準は、実際に列に対して変換を加えたり、もしくは列の追加ができます。

こちらは何ができるかというと、例えば既存の列に対してある値を加算したり掛けたり、引いたり、もしくは割ったりということができるんです。

例えば、今売価円単価を選択して標準そしてこの乗算。

掛け算を行います。

例えば、今円単価が満額の売価であると、例えば09を掛けることで10%オフの単価を出したい。

そういうニーズがあるときには、ここの標準が使えます。

そしてオーケーとします。

そうすると、今見てきた売価円単価の方が09掛けの値になりました。

今、私はこちらの変換の部分で標準を押しましたので、もともとの既存の列の方が09形になってしまいました。

こうすると、元の単価というのがどこにもなくなってしまうんですね。

ですので、今回の場合は変換ではなくて、列の追加の方が正しいやり方でした。まあ、間違ってもですね。

こちらの適用したステップで一度ステップを戻れば元に戻りますので、また売価を選択して今度は列の追加、そして標準の乗算09とする

ことで、09掛け10パーセントオフの売価の円単価ができました。

こちらの方を名前を売価（割引後）というふうにしておきます。

では、次に見ていきたいのはこちらの丸めですね。

この丸めというのは、列の追加にも変換にも入っています。

この丸めというのは、名前的にちょっとわかりにくいんですが、基本的にはただ切り上げ切り捨て四捨五入ができます。こういう処理を英語ではroundingというので、日本語で丸め、ってなんだかカワイイ日本語になったんだと思います。

さて、売価（円単価）をみてください。

こちら、円なのに、小数点以下が入っているですので、こちらの方を変換で丸め、そして四捨五入をすると。

そしたら小数点以下の桁数を聞かれますので、0としてOK。

そうすると四捨五入して小数点以下がないような形で値を返してくれます。

今はクエリエディターで丸めを使って四捨五入をした訳なんですが、実はレポートビューにもですね。

このモデリングタブの中に、こうした書式設定で小数点以下を調整できる部分があるんですね。

ここでレポートビューのところで調整するのとクエリー。エディターで調整するのと何が違うのかそう思われた方もいらっしゃるかと思います。

これ違いはですね。

クエリエディターで四捨五入すると、もうレポートビューに取り込んだ時に、もう小数点以下のデーターは存在しなくなるんですね。

一方でレポートビューで、こちらの書式設定で小数点以下を変更するというのは、単に見た目を整えるだけで、実際はその値は残っています。

せっかくですので、実際に確認してみます。

値クエリエディターに戻って、今売価（円単価）の方は四捨五入を行ないました。

そして原価この円単価の方はまだ小数点はついています。

この状態で一度ホームの、閉じて適用。

こちらでPOWER BIの方に再度データーが読み込まれました。

こちらの。

テーブルでですね。

商品名と。

今度売価（円単価）ですね。

こちら四捨五入を行ったもの。

そして原価（円単価）こちらは四捨五入に行わなかったものをテーブルに入れてきます。

少し字が小さすぎて分かりにくいので、ズームしますね

今、こうして見ていただくと、売価の円単価のところには、小数点以下の数字が0になっています。

これもクエリーエディターのところで既に四捨五入を行っているので、レポートビューに取り込んだときにはもうこれ以下の数字というのはないんです。

一方で、この減価円単価の方は四捨五入を行ってませんので、まだ小数点以下の数字は残っています。

こちらは原価円単価を選択して、そしてこの書式のですね。

この自動この小数点以下の桁数を調節するところで、0としてENTERを押すと、一旦この減価円単価は小数点以下がなくなるんですね。

でも、もう一度この書式設定同じところで桁数を上げると、小数点以下の数字は復活します。というのがただ単に見えていなかっただけなので、値自体は消えていません。

ただ、こちら売価（円単価）の方はご覧の通り。

小数点以下はもう数字がなくなっています。

ですので、まとめるとクエリエディターの方で小数点以下に対して切り上げだったり切り下げだったり、四捨五入を行うと、もうこのレポートビューに取り込んだ時には既にデータがなくなっています。

一方で、このレポートビュー上の書式設定で小数点の調整というのはあくまで見た目の問題ですので、小数点以下のデータは残ります。

その違いがあります。

では、また、クエリエディターの方に戻っていきます。

先程途中で終わっていたこちらの原価の円単価とあと割引後の売価ですね。

こちらの方を変換で。

丸め、同じくを四捨五入の方をしておきます。

こちらは0ですね。

そしてOKをします。

最後にご紹介したいのが、この列の追加にあるカスタム列ですね。

こちらの方を紹介します。

カスタム列は何ができるかというと、既存の列同士を足したり、引いたり割ったりかけたりという計算をして新しい列ができるんですね。

例えば、今、この売価と原価こちらを使って売価から原価を引くことで単価あたりの利益を出したいとします。

その時に、まずこちらの方で新しい列名、これを利益かっこ円単価としてカスタム列の式ということで使用できる列というのがこちらに出て

ますので、売価をまず選択します。

そして引き算。

引くのは原価ですね。

原価を引きますので、原価をクリックします。

こちらの方でOKとすると、利益（円単価）という新しい列が追加されます。

以上で行いたい加工の方はすべて済みましたので、こちらの方でホームを押してとじて適用。

Power BIに再度データーの方を取り込んでいきます。

では、もう先程見てきたこのテーブルの方は不要ですので、1度選択してデリートで消してしまいます。

以上数字データの加工、統計、標準、そしてカスタム列の紹介でした。

このレクチャーでは、日付けデーターの加工方法を見ていきます。

今回使用するファイルはこちらのDATEルックアップです。

早速、POWERPIにデータを取り込んでいきます。

ナビゲーターウィンドウが開きました。

今回加工するのはこちらを「シート1」ですね。

こちらの方にデーターが入ってますので、チェックをして読み込みではなく編集の方をします。

クエリエディターが開きました。

エディターが開いたらすること、2つありました。

一つは、こちらの列のデータタイプがきちんとなっているか。

今回はDATEということで日付データなので、このカレンダーのアイコンが出てますので、まあ、きちんとなってるということがすぐ分かります。

もう一つはこのクエリの名前ですね。

今はもともとのデフォルトの「シート1と」いうのが入ってます。

これだと分かりにくいので、名前をこちら名前をダブルクリックして変えます。

「Date-Lookup」という風に変えます。

こうすることで、もう既に読み込んでいるプロダクトロックアップをカスタマールックアップと整合性がつくような形で、データが何のデーターが入ってるかというのが見やすいかなと思います。

日付データの加工ということで、今回見ていくのは、この変換と列の追加それぞれにある。

この3つのアイコンですね。

変換の場合は、日付と時刻の列、そして列の追加の場合は、日付と時刻からこの3つのアイコンを見ていきます。

まずご紹介したいのがこの変換にある。

この日付、そしてこの最も遅いと最も早いです。

これ何ができるかというと、日付のデータの列を選択した状態で、この日付、そして最も速い通すとその期間で最も古い日付を返してくれるんですね。

この場合だと、2016年の1月1日、そしてこちらで確認すれば適用したステップで元に戻します。

もう一度見ていきます。

変換の日付、そして最も遅い、そうすると最新の日付最後の日付ですね。

こちらを返してくれて、今回の場合は2018年12月31日だということが分かります。

このスポットチェックを行うことで、今から見ていくデータが、2016年1月1日から2018年12月31日までの期間を扱うものなんだなということを確認することができます。

また、適用したステップで元に戻します。

こちら感覚的には、前のレクチャーで見てきたこの変換にあるこちらの統計。

この統計だとその列に対して合計だったり、平均であったり、最も大きい最も小さいというのを見ることができました。

そのようなイメージで日付けでも最も速い最も遅いを見れるのが、こちらの日付けの最も速い最も遅いです。

では、実際に次にこのDATEの列からですね。

日付データーを抽出をしていくわけなんですが、覚えておいていただきたいのは、この日付データを加工する時に使うのは、常に列の追加だということを覚えておいていただきたいと思います。

というのが、例えばdateを選択して変換。

そしてこの日付で御年でこちらねんとありまして、これを押すと、この今選択している列の中から年を抜き取ってくれるんですね。

ただ、こちらで今変換の状態でこの年と押すと、元のデータが全て年に置き換わってしまうんです。

そうするともうこれ以上加工ができないし、分析する時にそもそも元の日付データがなくなってしまう。

そういう状態になってしまいます。

ですので、日付データーの加工の際はこの変換を使うことはほとんどなくてですね。

常にこの列の追加だということを覚えておいていただきたいと思います。

では、列の追加を選択したところで、この日付の例えば年ですね。

先程行った年をすると、このDATEの中から年を抜いてきます。

同じように日付で月、例えば月の名前ですね。

月の名前を選択すると月を抜いてくれます。

もう一つ。

では、この日を選択することで日が出てきます。

あと、曜日の方も追加したいと思います。

デートの日付。

そして同じく火の曜日。

ですね。

このような形でレポートビューでいろいろと分析をしていく中で、最初からこの日付データの切り口を増やしておくということで分析する際にも、その分析する切り口がそのまま増えるというような形になります。

もう一つ紹介したいのは、このDATEを選択して、日付週の中に週の開始日というのがあるんですね。

こちらを選択します。

この週の開始日というのは何かというと1週間がありまして、その1週間の始めの日はいつだというのを返してくれます。

これは会社によってはですね。

週の開始日単位で物事を見ていくような会社もありますので、便利かなと思います。

ただですね。

今、デフォルトで出したこの週の開始日というのは、これ日曜日が出てるんですね。

確認してみると、今ちょっとこのクエリーを小さくしています。

そうすると下のデーターに対して、その曜日がこちらですね。

そして日曜日、この1月3日は日曜日、そして旧週の開始日も1月3日ということで日曜日という風になってます。

こちらでもそうですね。

1月10日日曜日で1月10日という風になっていまして、最初にPOWER BIが返す。

デフォルトで返す週の開始日というのは日曜日になっています。

ただ、会社さんによってはですね。

週の開始日は月曜日だという会社もあるかと思います。

その場合は、こちらの週の開始日を選択して、この上にあるこの数式バーを少しいじるんですね。

そして、もしこの今、数式バーが見えていないということであれば、この表示のこのレイアウトの数式はですね。

こちらにチェックを入れていただくことで、数式バーが出てくるかと思います。

もしかしたら今こういう状態かもしれません。

数式はチェックすると数式バーが出てきます。

each Date.StartOfWeek([Date],1)

これを出した上で、週の開始日を選択してこのDATEというのがあるんですが、こちらを。

クリックして、[Date]の後に、カンマして、「1」とします。

そしてENTER。

そうすると週の開始日が今ですね。

こちら1月4日月曜日で1月4日という形で先ほどは日曜日だったんですが、今のこの加工カンマと1を加えることで、週の開始日を月曜日にすることができます。

そして、よくやってしまうあるあるを一つ紹介したいのが私、これ本当によくやってしまいます。

このデータを選択して、例えば列の追加で日を出してるつもりが何かの拍子で、この週の開始日であったりとか、同じような形式の日付データ、こういう年、スラ、月、スラ、日の形式。

日付データーの列を選択して、間違って週の開始日から、出してしまおうということを本当によくやってしまいます。

というのが今回今見ているのは、この週の開始日と元々のDATEのこの2つしかないんですが、色々とこの列の追加で日付データをこう出していくと、一見すると全部同じように見えるんですね。

そして今やったみたいに週の開始日を選択して日を出したとで、これ一見してみると、この元々の本当のこのデータから出した。

この日と、この週の開始日から出した日、もう一見しても何の見分けがこうできないですので、列の追加を行う際は、元の日付データを選択しているかというのを注意していただきたいと思います。

では、こちら（週の開始日から抽出した日）の方は消してしまいます。

最後にもう一度だけダメ押しで注意なのが、この日付データーの加工は常に列の追加で行おうということだけ注意してください。

では、これで行ないたい加工は全て済みましたので、このホームで閉じて適用。

POWER BIに再度データーを取り込んでいきます。

これでこのデートルックアップというのがPOWER BIの方に追加されました。

以上、日付データの加工方法でした。

このレクチャーでは、条件列の使い方を見ていきます。

このレクチャーで使用するのは、こちらの2016-Sales-DataというEXCELです。

では、早速、POWER BIにこちらのデータを読み込んでいきます。

ナビゲーターが開きました。

今回使用するのはこちらの。

2016セールスデータですのでチェックを入れます。

そして、いきなり読み込みではなく、まずは編集です。

クエリエディターが開きました。

クエリエディターが開いたらすること、2つありました。

1つ目は、こちらのクエリーの名前を確認ですね。

今回はに2026-Sale-Dataということで、売り上げのデータが入っています。

このデータは特にルックアップするものではありませんので、このままの名前でOKです。

このようにしておくことで、このクエリーはデータ、セールスデータが入っていると、そしてその他のテーブルクエリですねにはルックアップが入っているということで区別ができます。

次に確認したいのがヘッダーのデータタイプです。

今回は数字が入っていまして、あとこの販売日ですね。

販売日もカレンダーになってますので、日付データということで認識していますのでOKです。

では、このレクチャーの本題である条件列を見ていきます。

条件列は、この「列の追加」のタブの中にありまして、この全般の中のこの条件列こちらを使っていきます。

この条件列は何かというと、いろいろな条件を設定して、その設定した条件に合う値を新しい列として、返すというようなことができるんですね。

実際にやってみます。

今回のデーターの中には、この受注数量というのがありまして、こちらが。

まあ一つからですね。

最大で39個までの受注があると1口当たりですので、今回やりたいのは1からこの受注数量に対して1から4までの1から4個までの受注を小口の受注とする。

そして5から9まで。の受注を中口の受注ですと。

それ以上の10以上の受注に対しては大口の受注だというようなことを示す列を一つ加えたい。

そのようなときに使えるのがこの条件列です。さっそくやってみます。

この受注数量をクリックした上で、列の追加条件列こちらをします。

そうすると条件列の追加というウィンドウが開きました。

まず、新しい列名ということで追加する列名の名前を決めます。

今回は「受注タイプ」という名前にします。

そして、ここで条件を設定していく訳ですね。

そして注意したいのが、まず間違ったやり方をまず最初にやっています。

例えば、受注数量で次の値に等しい。

今やりたいのは、1から4個の受注を小口。

そして5から9までを中口としたいわけなんですね。

例えば、この時に指定の値次の値以上、まず1以上の受注数量の場合は小口、そしてこちらでルールの追加、そして受注数量、同じくそして。

まあ、やってしまいがちなのが次の値以上ということで、1以上は1以上。

4以下は小口で5以上から9までが中口ですので、こちらで次の値以上で5、そして中口とします。

そして、あとルールを追加していくんですが、こちらは今間違ったやり方ですので、ルールの追加はしません。

こちらの方で一度OKの方を押してみます。

そうすると受注タイプという新しい列ができました。

こちら開いてみると小口しかないんですね。

でも、実際は受注数量は例えば14の場合、こちらの場合は先ほど5以上という形では中口としましたので、中口となるはずが小口という風になっています。

こちらは感覚的にやると、やはり小さいものから大きいものへと条件を加えてしまいがちです。しかし、Power BIは頭から条件に当てはめていきます。ですので、このやり方だと今のように最初の条件で全てがはまってしまって思ったような結果が出てこないということになります。

（ステップを削除）ですので、1度こちらは削除します。

正しいやり方は列の追加で条件列ですね。

こちらで新しい名前を受注タイプとします。

この場合、条件を大きい値からいろいろ決めていくのが正しいやり方です。

ですので、受注数量を次の値より以上、今回のバイヤーと10口以上は大口。

そしてルールの追加受注数量で、今度は5以上の値次の値以上。

5以上の場合を注口、そしてルールの追加で同じく受注数量ですね。

次の値以上、そして1以上の場合、この場合を小口とすることで、このPOWER BIIは頭から条件を選んでいきます。

ですので、まず1つ目の受注数量を見た時に10以上かをPower BIが判断して10以上であれば、大口で10以上でなければ次のこの2段目の条件に入っていきます。

そして、5以上であるかを見て中口。

もし5以上でなければ、さらに下に降って受注数量が1以上であるかで、1以上であれば小口というような形で頭から見ていきますので、もしこのような。

例えば今回やったような1以上4以下は小口、5以上9以下は中口、10以上は大口というような条件を加えるときは、この値の大きいものから条件を加えていくと思ったような条件が組めます。

後ですね。

それ以外の場合というのがありまして、この上記の条件以外に当てはまるもの。

今回、受注数量はマイナスというのはありませんので、今設定している条件で全てはまります。

ただ、こちらまあ、ベストプラクティスとしては念のためにこちらでその他というふうに加えておくと、必ず何かしらの条件にはまります。

こちらでOKとします。

そうすると、この受注タイプを見ていくと、14の場合、先程と違って14。

この場合は10以上ですので、大口そして1から4までですねは小口となっています。

一応、ちょっと確認をして。

例えば中口ですね。

（フィルターで中口を出す）中口を選択すると、中口の中は5以上9以下の値が入っています。

このような形で条件列により色々な条件を設定して新しい列を追加することができます。

最後。もし、

今、このフィルターを一度外して、この条件を今1以上4以下を小口という風にしたと。

ただ、この小口というのを小口注文にしたいであったり、やっぱり1から5までを小口にしたいとか、色々変更したいなという時にわざわざこの追加された条件列を1度消して新しく作るという必要はありません。

こちらのギアのアイコンですね。

こちらをクリックすると、先程の条件列の追加というウィンドウが出ますので、こちらで新しい列名名前を変えたりですね。

後、この条件受注数量の次の値以上、この条件を変えたり、出力の名前を書いたりといった変更ができます。

今回の場合は、特に変更は加えませんので、キャンセルをします。

以上が今回行ないたい加工でしたので、こちらの方でHOME。

そして閉じて適用。

これでPOWER BIに再度データーを読み込ませます。

こちらの方で、新しくこの2016-Sales-DataがPOWER BIの方に再度読み込まれました。

以上、条件列の使い方でした。

このレクチャーでは行列の入れ替えについて見ていきます。

今回使用するファイルは、このPivot-Unpivot-demoというEXCELファイルです。

早速、POWER BIにデータを取り込んでいきます。

ナビゲーターが開きました。

いま、ピボットピボットdemoというこのデータとこの完成版というデーター2つあるんですが、今回使うのはこちらの方、デモの方ですので、こちらにチェックを入れて、読み込みではなく、編集を押します。

POWER BIにデーターが読み込まれました。

通常だとクエリの名前をチェックしたりとかですね。

あとデータタイプをチェックするんですが、今回はデモンストレーションということで割愛さしていただきます。

まず、行列の入れ替えということで完成版のイメージをつけていただきたいので、こちらのエクセル、元エクセルですね。今回取り込んだこちらをみてみます。

このような形で年があって、それぞれの年のセールスとプロフィットがこう出ているわけですね。

このデータはこのままだとPOWER BIでいろいろと分析することができないんです。

こういう形式ではなくて、こちらを加工して行列を入れ替えて、この今、完成版で示してるような列ごとにYear、トータルセールス、トータルプロフィットという形でこう一致してデーターを並べたいと、このような加工をわざわざEXCEL上で行うのではなくて、POWER BI上で行いたいというのが今回の主旨です。

1度POWERVIAへの方に戻りますではですね。

少し。ウインドウを広くします。

まず行いたいのはこの1行目ですね。

1行目こちらをまずはヘッダーとして設定してしまいます。

で、今はこちらの2016、2017、2018、2019が今列としてそれぞれ認識されています。

こちらをまず行にしたいと、その時はこの列から行にしたい部分を選択します。

そして、変換で今回はこの列のピボット解除を押します。

この列のピボット解除を押すと、列が行に変換されます。

こちらを押します。

今、これで元々列であった2016、2017、2018というのが行に変わりました。

これでだいぶ完成版のイメージに近づきましたが、まだこちらのトータルセールスとトータルプロフィットというのが後になっています。

今度はこちらを。

この列をですね。

後にしたいとその時は。

この列から行に変えたい列を選択して今度は、「列のピボット」を押します。

先ほどは「列のピボット解除」でした。

今回はこの列のピボットを押します。

そうすると列のピボットというウィンドウが開いて、このような形で値列というのが「属性」か「値」というのを選べます。これは何かというと（現在のヘッダーを示す）これらです。

これ何を聞かれてるかというと、トータルセールスとかトータルプロフィット、今これらを列にしようとしているわけですが、これらの行が列になった時に、その下に取る値は、何を取るかというのが聞かれてるんですね。

今は属性自身はこのままこれで一つの列でOKです。ですので、今回、このトータルセールスプロフィットが列に来た時に取る値というのは、こちら（ヘッダーを示す）「値」と入っている列ですので、こちらを選択します。

そしてOKとすると、先程まで行であったトータルセールストータルフィットが列になりました。

後はこちらの方で属性というヘッダータイトルをYEARに変えれば、こちらの方でやりたかった行列の入れ替えができました。

以上がこの変換の列のピボットピボット解除を使用した行列の入れ替えです。

1度こちらを元に戻します。ステップを削除します。はい。また最初の状態に戻りました。

もう一つ行列の入れ替え方法を紹介します。

この入れ替え変換のタブにある入れ替えですね。

これ英語版のPOWER BIを使うと、トランスポーズという風に表示がなっています。

このトランスポーズというのは、そのままエクセルの方でご存知の方もいらっしゃるかと思うんですが、トランスポーズ関数というのがあって、トランスポーズ関数は正に行列の入れ替えができます。

それと全く同じことがこちらの方でできる訳です。

その場合は、まず行列を入れ替える部分ですね。

この場合は、もう列を全部選択してこの入れ替え。

を押すと、もう行列が一気に変更されました。

あと、やるのはこの1行目こちらを。

ホーム1行目ヘッダーとして使用。

そして（年が入っている列）「Year」と変えることでやりたかった。

いや、トータルセールストータル。

プロフィットで列を組むことができました。

なお、今回行ったこの変換の列のピボット列のピボット解除なんですが、この選択して列のピボット解除によって行が列になるのか、もしくは列が行になるのかというのは、なかなかこの列のピボット解除、列のピボットと言われても分からないというのが普通だと思います。

またですね。

なかなかこう列のものが行になったらどうなるか、行のものが列になったらどうなるか、これもなかなか想像しづらいです。

ベストプラクティスとしては、まずはもう実際に押してみるというのがあるかと思います。

たとえこれで出てきた結果が、自分が思うような結果でなければ適用したステップで一つ前のステップを消せば元に戻りますので、列のピボット、列のピボット解除、もしくはトランスポーズで悩んだ時はとりあえずやってみるというのを覚えておいていただければと思います。

なお、今回使用したピボットピボットでもというのは使いませんので、クエリを消してしまいます。

右クリックで削除。削除します。

そしてホームで閉じて適用。

こちらの方で元に戻りました。以上、行列の入れ替え方法でした。

（主旨・クエリの名前を変える前、変えた後のbefore afterを見せる。変えてないバージョンを用意必要）

このレクチャーでは、これまでのレクチャーの補足をしたいと思います。

これまでレクチャーを続けてきた中で、データを取り込んだ時に編集をして、その時2つ確認してました。

一つはクエリの名前が使いやすい名前なのか、そしてもう一つはデータタイプでした。

ここで見ていきたいのは、もしクエリーの名前を見やすい名前に変えていなかったらどうなっていたかというのを見ていきたいと思います。

今まではルックアップテーブルはルックアップという風に名前を変えてきました。

そして、売上データのような形で、データのものはルックアップとつけずにそのままセールスデータという風にしてきました。

これらをもしやっていなかったら、デフォルトのままであったらどうなっていたかというのがこちらの方になります。（beforeをあd素）

元々、PRODUCTルックアップであったり、このデータというのは名前がきちんとなっていたので、そのままで結構なんですが、例えばこのパーソナルインフォメーションとかですね。

さらに悪いのこのシート1だと、パッと見で何が入っているかっていうのはなかなかわからないんですね。

ですので、いちいち例えば視覚化ビジュアライゼーションしたいなと思った時に、あのデータが欲しいといった時にどこにあるかこのようにして開い

て見つけないといけないということで、なかなか効率が悪いです。

ですので、習慣としてデータを取り込んだ時は、クエリーの名前が自分が使いやすいようになっているか、そしてデータタイプの確認ということをしていただきたいと思います。

以上補足でした。