データ分析の第１歩

データ分析の第１歩 ~データ取り込みの基礎知識➊~（Day1）

はじめに

Power BI Desktopは、ビジュアライゼーションとレポート作成のための強力なツールです。しかし、使い方が分からない、使い始めるための適切なデータが手元にない、といった理由でPower BIの活用に踏み出せない方も多いかもしれません。本ブログでは、サンプルデータを提供し、Power BIを使用したレポートやダッシュボードの構築方法を連載形式で解説していきます。

---GOALのイメージ---

ダッシュボードを完成させるまでのプロセスを、複数回にわたるハンズオン形式のブログでわかりやすく説明します。

概要（目的・背景）

Power BI Desktopを始めるうえでも「データ取り込み」は基本であり、レポートの質を決める重要な歩々です。この記事では、CSVファイルを取り込む際の「データの取り込み・加工」について解説します。

読み手（誰に向けた記事か？）

この記事は、下記のような読者を想定しています。
・Power BI 初学者：初めてPower BI Desktopを使う方やコンピューターの使い方やビジネス分析に興味を持つ方
・ビジネスユーザー: 自分でデータを解析したいが、BIツールまでは経験が足りない方

ブログの目標設定（具体的な目標）

本ブログは、サンプルのデータを使ってハンズオンを行いながら、目標をクリアします。実際に動作確認を行いながら、Power BIの使い方を習得しましょう。この記事の目標は以下の通りです。
・CSVファイルのデータ取り込みを理解すること
・Power Queryの基本操作と加工の仕方を覚えること
・Power QueryとDAXの概略を理解すること

方法（アプローチ・使用技術）

Power BI Desktopを使ったデータ加工機能について

取り込み用のCSVファイルは、Power BI DesktopのPower Queryという機能を使用してインポートされます。取り込みの際には、データの加工（絞り込みや変換など）を行い、Power BI Desktop内のテーブル（データを保存する帳票）として取り込まれます。取り込まれたテーブルデータは、DAXを使用して集計を行います。本記事では、上記の流れのうち、「➋CSVファイルの取り込み・加工」に焦点を当て、ハンズオン形式で理解を深めていきます。

本記事で取り扱うCSVファイル

ハンズオンは、コーヒーショップの販売情報からPower BI ダッシュボードを作成するシナリオです。
本記事では、まず以下の3ファイルを取り扱います。
・ProductMaster.csv・・・商品情報
・StoreMaster.csv・・・店舗情報
・Weather_Report.csv・・・2022年4月~2023年3月の天気情報

添付ファイルの構成
（Cドライブにtempフォルダを作成して、以下のファイル・フォルダを展開していただきます。）
C:.
├─Items
│      ProductMaster.csv
│
├─Stores
│      StoreMaster.csv
│
├─Weather
│      Weather_Report.csv
│
└─Sales
│      1001_202204.csv
│      ・・・（店舗No_yyyyMM.csv形式）

次回、以下のファイルを取り扱います。お楽しみに。
・店舗の商品売上情報（1年分※約27,000行）

資材の配置

1.任意の階層にフォルダを作成します。
下図では、Cドライブ直下に「temp」フォルダを作成しています。

2.「temp」フォルダ内に本記事の添付した3フォルダを配置してください。

3.各フォルダの中身は以下のようになっています。

・「Items」フォルダ

・「Stores」フォルダ

・「Weather」フォルダ

商品情報の取り込み

1.PCの検索ウィンドウから「Power BI Desktop」を検索して、Power BI Desktopを起動します。
※ウィンドウズマークの検索バーにて検索しています。

2.Power BI起動後、画面中央の「空のレポート」ボタンを押下する。

3.「ホーム」タブから「データの取得」ボタンを押下。

4.「テキスト/CSV」を選択する。

5.「ProductMaster.csv」ファイルを選択する。

6.「データの変換」ボタンを押下する。

7.Power Query エディターが起動します。（画面左上に明記されています）
取り込まれたCSVファイルは、上位数百行のデータをもとに、「データ型」が自動判別されて設定されます。
※各赤枠で記載されている箇所です。赤枠の設定が下図と同じであることを確認してください。

列名データ型
Item No.整数値
Item Categoryテキスト型
Nameテキスト型
Selling Price整数値
Cost Price整数値

簡単なマークと説明

マーク説明
ABCテキスト型（ドリンク、コーヒーのような英字/カナ文字/漢字のようなデータです）
123整数値（例：1）
1.2小数値と整数を含む数値（例：1.25）

詳細は以下のリンクを参照ください。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/power-bi/connect-data/desktop-data-types

Niwa
Niwa

★注意点１★
データ型は凡そ正しい設定がされます。まれに、「上位数百行」から自動判別されるため、誤った「データ型」が設定されることがあります。例）csvファイルにて、1行目から900行目まで"0"が登録されていることにより、データ型を「整数」に設定されます。1000行目から0.05が出現したとき、データ型が「整数」の場合は「0.05」ではなく、「0」が登録されます。

★注意点２★
データ型が異なる値が登録されると、エラーになることがあります。（整数値型の列に、テキスト型のデータが登録されるなど。）もし、エラーになる場合は、csvファイルをExcelで開いて、誤ったデータが登録されていないか確認してください。

8.「閉じて適用」ボタンを押下する。

9.画面右側の一覧に「ProductMaster」が表示されていること。

ここまでの「商品情報の取り込み作業」より、基本的なCSVファイルの取り込み方法を学びました。

店舗情報の取り込み

1.「ホーム」タブから、「テキスト/CSV」を選択する。

2.「StoreMaster.csv」を選択して、「開く」ボタンを押下する。

3.「データの変換」ボタンを押下する。

4.赤枠のデータ型が下図と同じであることを確認してください。

列名データ型
Store No.整数値
Eriaテキスト型
Nameテキスト型

5.次にPowerQueryのデータ加工を行います。
Eria列は、カンマ区切りで地域を登録しています。（Tokyo,Shinjyuku-ku→東京と新宿区）
カンマを区切り文字として、列を分割します。
まず、Eria列を選択します。

6.「変換」タブから「列の分割」ボタンを押下する。

7.「区切り記号による分割」を選択する。

8.「区切り記号を選択するか入力してください」にて、「カンマ」が選択されていることを確認して、「OK」ボタンを押下してください。

9.Eria列がカンマを区切り記号として、2列に分割されたことを確認する。

10.分割後もテキスト型であることを確認する。

11.「閉じて適用」ボタンを押下する。

12.画面右側の一覧に「StoreMaster」が表示されていること。

ここまでの「店舗情報の取り込み作業」より、PowerQueryの「列の分割」方法を学びました。

天気情報の取り込み

1.「ホーム」タブから、「テキスト/CSV」を選択する。

2.「Weather_Report.csv」を選択して、「開く」ボタンを押下する。

3.「データの変換」ボタンを押下する。

4.赤枠のデータ型が下図と同じであることを確認してください。

列名データ型
年月日日付型
曜日テキスト型
平均気温10進数（小数値と整数を含む数値）
最高気温10進数（小数値と整数を含む数値）
最低気温10進数（小数値と整数を含む数値）
平均湿度整数型
天気概況テキスト型
地点テキスト型

5.「閉じて適用」ボタンを押下する。

6.画面右側の一覧に「Weather_Report」が表示されていること。

「商品情報の取り込み作業」と同じ手順です。復習も兼ねてCSVの取り込みを方法を学びました。

結果（成果と評価）

この記事の作成を通じて得た学びは以下の通りです。
・操作性を理解する重要性
基本的なデータ取り込み手順を学ぶことにより、業務で利用するCSVファイルをPower BIへ取り込むことができるようになります。
・Power Queryの汎用性
データの加工・変換作業において、視覚的な操作を理解することによって、Power BIを業務活用することにむけて大きな助けとなります。

まとめ（結論と今後の展望）

Power BI Desktopでのデータ取り込みは、Power Queryを用いることによって効率的に行えます。手法を理解することで、より迅速かつ効果的なレポート作成が可能になります。次回の記事では、商品売上情報を使って、複数ファイルを一括で取り込む方法をご紹介します。

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