Power BI でのデータのモデル化

中級
データ アナリスト
Power BI

Power BI の成功は、優れたデータ モデルから始まります。 このモジュールでは、直感的で高パフォーマンス、そして保守しやすいデータ モデルを設計する方法を学習します。 DAX 言語を使用してメジャーを作成する方法について学習します。 これらのメジャーは、さまざまな分析ソリューションを作成するのに役立ちます。 また、Power Query でのデータ取得タスクでパフォーマンスを向上させる方法についても学習します。

このラーニング パスは、「Microsoft Certified: Data Analyst Associate 認定資格」を準備するのに役立ちます。

前提条件

なし

このラーニング パス内のモジュール

Power BI で複雑なデータ モデルを作成するプロセスは簡単です。 データが複数のトランザクション システムから入ってくる場合、処理しなければならないテーブルは、あっという間に数十個になる可能性があります。 優れたデータ モデルの構築とは、混乱したものを簡潔にすることです。 スター スキーマは、データ モデルを簡潔にするための 1 つの方法であり、このモジュールでその用語と実装について説明します。 また、Power BI レポートのパフォーマンスと使いやすさを向上させるために、適切なデータの粒度を選択することが重要である理由についても説明します。 最後に、Power BI のデータ モデルを使用してパフォーマンスを向上させる方法について説明します。

Data Analysis Expressions (DAX) は、計算列、メジャー、およびカスタム テーブルを作成するために Microsoft Power BI 全体で使用されるプログラミング言語です。 関数、演算子、および定数を集めたもので、これらを数式または式の中で使用して、1 つまたは複数の値を計算して返すことができます。 DAX を使用すると、計算とデータ分析に関する多数の問題を解決できます。これは、既にモデル内に存在しているデータから新しい情報を作成するのに役立ちます。

Data Analysis eXpression (DAX) 言語は Power BI の重要な機能です。 計算列、計算テーブル、メジャーを作成するために使用します。 このモジュールでは、DAX を使用して一般的な分析の問題を解決する方法を示します。 最も一般的な DAX 関数の 1 つである CALCULATE について、およびそれを使用して Power BI の既定の動作をオーバーライドする方法について説明します。