Power BIは効率的なデータ分析とレポート作成のための重要なツールですが、それを「より速く、より良く」使うには、多くの人が見落としがちないくつかの小さなテクニックが必要です。
この記事では、Power BI を活用して業務をプロフェッショナルなレベルに引き上げるために知っておくべき重要なヒントをご紹介します。
1. フィールドとテーブルには明確な名前を付けてください。
フィールド（列）やテーブルの名前付けはしばしば見落とされがちで、多くの人が Column1、 Table1 、次のような問題が発生します。
- 実際のデータを常に確認しなければならないため、仕事を続けるのが難しい。
- DAX数式を書くときは、混乱しやすいことがあります。
- 他の人に仕事を任せるのは難しい。なぜなら、彼らは内容を理解していないからだ。
売上金額、注文日、顧客名などの項目に明確な名前を付けることで、情報をすぐに理解できるだけでなく、レポートの見栄えもよりプロフェッショナルなものになります。
追加のヒント:プロジェクト全体でアンダースコア ( _ ) やキャメルケースを使用するなど、一貫した命名規則を使用してください。例: employeeStartDate、orderDetails。
2. 重複クエリの代わりに参照クエリを使用する。
Power Queryでデータを準備する際、多くの人がデータのコピーを作成するために「クエリの複製」機能を使用します。しかし、この方法ではシステムがすべてのデータを再度コピーする必要があるため、不要なメモリ消費が発生します。
より良いアプローチは 参照クエリを 。参照クエリは、元のデータを直接参照する新しいクエリを作成し、結果として次のようになります。
- メモリを節約します。
- データ更新の負担を軽減する。
- ソースデータが変更された場合でも、簡単に更新できます。
使用方法：目的のクエリを右クリックし、「参照」を選択します。
3. Power Queryでデータ型を正しく設定します。
Power Queryで正しいデータ型を指定することは、多くの人が見落としがちな重要な手順です。システムにデータ型を推測させると、次のような問題が発生する可能性があります。
- 数式を入力したらエラーが発生しました。
- データ接続エラー。
- 数値がテキストとして表示されるなど、データが誤った形式で表示される。
データ型は適切に指定する必要があります。例えば、次のようになります。
- 小数点
- 日付
- コードまたはカテゴリ ➔ テキスト
上記の問題点を軽減するだけでなく、データモデルをより小さく、より高速にする効果もあります。
4. スター型スキーマを使用してデータモデルを構築する。
Power BI を高速かつ安定的に動作させるには、データモデルの設計が重要です。推奨されるモデルは スター型スキーマ 、これは以下のことを意味します。
- 中央にはファクトテーブル（売上、取引などの主要データ）があります。
- ディメンションテーブル（顧客、製品、日付などの参照データ）に囲まれています。
スター型スキーマを使用する利点は以下のとおりです。
- データ処理速度を向上させる。
- モデルを単純化する。
- DAX数式を簡単かつ簡潔に記述するのに役立ちます。
- 関係性のループや曖昧さの問題が発生する可能性を低減する。
最初からデータモデルを整理しておくことで、長期的には膨大な時間を節約できます。
5. 可能な限り、計算列を作成する代わりにメジャーを使用してください。
Power BI では、計算データを作成する方法が 2 つあります。
- 計算列：計算されてテーブルに保存される新しい列。
- 測定方法：動的な計算式。実際の列は追加されません。
選択肢がある場合は、 「測定」 より頻繁に使用してください。理由は以下のとおりです。
- .pbixファイルのサイズを大きくしないでください。
- 必要なものだけを処理することで、処理速度を向上させることができます。
- データ更新の負担を軽減する。
計算列の作成は、データが関係性の構築やレポートのフィルターとして必要な場合など、絶対に必要な場合にのみ行うべきです。
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