Power BI - 作業の開始ガイド
要約: データは日々増大し、データを即時決定に役立つ分析結果に変えていく、セルフサービス ビジネス インテリジェンスのニーズも高まっています。 しかし、このような分析結果を引き出すために必要なツールは、データと同じように扱いが難しい場合がほとんどです。 Microsoft Power BI for Office 365 はたくさんの新しい機能とサービスのコレクションです。組み合わせて使用すると、データのビジュアル化、発見の共有、新しい直観的な方法での共同作業が可能になります。 Power BI は、既に持っている Excel の知識を基にして、貴重でありながら、ときに扱いにくい、拡大を続けるデータの世界を理解し、活用するのに役立ちます。
概要
「Power BI 作業の開始ガイド」へようこそ。 このガイドでは、Power BI に含まれているセルフサービス ビジネス インテリジェンス (BI) 機能と Excel の BI で活用できる機能について詳しく説明します。 このガイドで説明している多数の新機能とアドインを備えた Excel は、慣れ親しんだ環境で、強力な BI コンテンツを作成し共有できます。Excel は、Power BI for Office 365 に含まれていません。 Excel を使って優れたコンテンツやレポートを作成してから、Power BI for Office 365 を使用して、対話形式での共有、共同作業、データ管理における成果を向上できます。
新機能はそれぞれがそれ自体で強力ですが、Power BI の真価は、その機能が連携する方法にあり、また取得する分析結果を安全かつ対話形式で共有する方法にあります。
Power BI をスムーズに始められるように、このガイドには 2 つのメイン セクションに加えて、概要とまとめがあります。
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概要 (今ご覧になっているセクションです)
早く先に進みたい場合は、 この作業の開始ガイドの Excel でのセルフサービス BI セクションまでスキップして今すぐ開始できます。
このガイドのまとめセクションには、次の箇条書きにある各リンクを含む、すべての種類のリンクが記載されています。 今すぐ使用したい場合のため、開始方法を簡単に説明します。
最後に、Power BI および Excel の機能は常に更新され、追加されています。 最新情報を提供するため、このガイドの最後のセクションでは、最近リリースされた更新について説明します。 最新情報に更新されているかどうか、頻繁にご確認ください。
では、詳細はさておき、さまざまな役割にいる人たちがどのように Excel と Power BI を使用できるか説明し、次に役に立つ各機能を簡単に見てみましょう。 このセクションの最後に、このガイドで Excel と Power BI を利用する登場人物を簡単にご紹介します。
Power BI の対象ユーザーは誰ですか?
セルフサービス BI 機能が必要なすべての Excel ユーザーは、Power BI が非常に役立つと思うことでしょう。 Excel とのシームレスなやり取りにより、Power BI には、すぐにアクセスでき、レポートの作成者や Excel パワー ユーザーが既に使用しているソフトウェアとサービスに直観的に接続します。
このガイドの焦点はユーザー、またはレポートの作成者に当てられていますが、さまざまな役割を担う他の人たちも Power BI の機能からメリットを得られます。 その役割は、レポートの作成者/ユーザー、データ責任者や IT プロフェッショナル、そしてレポート利用者という 3 つのカテゴリに分類される傾向があります。 順番に見てみましょう。
データ分析者、データまたは BI コンサルタント、または主流の Excel ユーザーなどのレポートの作成者の場合、Power BI の共有、共同作業、検索機能を頻繁かつ広範囲に使用することでしょう。 対話型レポートの配信やブックの共有など、共同作業をサポートするオンライン サービスは重要な中心的ワークスペースであり、情報の中心です。
データ科学者、データ管理者、または IT プロフェッショナルなどのデータ責任者は、Power BI のオンライン サービス機能により、データ リソースに具体的で安全にアクセスできるようになります。 データ フィードやクエリを認定し、これらのアイテムを識別して差別化して、検印を与えることができます。 社内および公共のデータ フィードの識別、選択、安全な配信の有効化など、一部のセルフサービス BI ツールのオンライン サービス関連要素も重要です。 このカテゴリに該当する場合は、組織に Power BI を導入する方法を示している、「Power BI プロビジョニング ガイド」をご覧ください。
熱心な学生から CEO まで、レポート利用者は、安全に共同作業や共有を行い、Power BI を使ってレポートを表示して、よりスマートで、分析力のある鋭敏な決定を下すことができます。 これには、Office 365 に付属している、特に共同 BI 用に設計された、オンライン ハブの利用が含まれます。
Power BI にはどのような機能が含まれていますか?
Excel、そして Power BI に含まれている機能やサービスを見てみましょう。
Excel でのセルフサービス BI
これらの機能は、慣れ親しんだ Excel の環境の一部であり、その機能をあらゆる優れたデータ固有の機能に拡張します。 Excel を使用して公開して Power BI for Office 365 で共有できるコンテンツ (ブック、データ モデル、視覚エフェクトなど) を作成できます。Excel は別製品であり、Power BI for Office 365 には含まれていません。 Excel のこれらの BI 機能は、以前から利用できたものや新しいものがありますが、現在ではそれぞれが Excel に統合されています。 これらのクライアント ツールは次のとおりです。
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Power Query – 公共および企業のデータ ソースからデータを容易に検索し、接続します。 これには、新しいデータ検索機能や、引き続き Excel で分析できるように、複数のデータ ソースから容易にデータを変換し結合する機能が含まれます。
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Power Pivot – リレーションシップ、カスタム メジャー、階層、KPI などを作成することにより、Excel のデータとともに洗練されたデータ モデルを常に作成します。 Power Pivot モデルはメモリ内で実行するので、ユーザーは、数億行のデータを非常に優れた速度で分析できます。
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Power View – Excel でデータを調査し、視覚的なプレゼンテーションを支援する対話式のグラフを使用して、レポートや分析ビューを容易に作成します。
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Power Map – Excel での 3D マップ体験で、地理空間的データを調査したり操作できます。
Power BI for Office 365
分析や視覚エフェクトは、共有するとさらに効果を発揮します。 Power BI の優れた点は、目にした人が誰でも分析を利用でき、レポートをセキュリティで保護し、世界中のどこからでもアクセスできることです。
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Power BI サイト – これは、共同作業で Power BI を使用する環境の中心です。 チームの Power BI サイトをすばやく作成し、レポートを共有し、表示します。 大きなブックの表示もサポートされているので (最大 250 MB)、ユーザーはブラウザーから大きなブックを表示し、操作できます。
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データ管理 – Excel で優れたクエリを作成したとき、他の人と共有し、可用性を管理して、どれほど使われているかを確認できます。 Power BI のデータ管理機能を使用すると、自分のクエリ作成の才能を共有するだけではなく、他のクエリも容易に見つけられます。 Excel から共同作業し、オンラインで共有します。 強力です。
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Power BI for Windows – モバイル デバイスのリッチで効果的なアプリから Power BI サイトに投稿された最新レポートを確認します。
ストーリーが役に立ちます
新しいことを学ぶときは、ストーリーが役に立つことがあります。 自分のビジネス上の課題や機会に対応するために、Excel と Power BI を利用する方法を予想できます。
このガイドでは、アンナ (アナリスト、つまりレポートの作成者) がオンライン Contoso ネットワークのために株式の出来高に関するレポートの作成を見ていきます。 このガイドでは、データの発見、マッシュアップ、レポート作成から始まり、投稿とハイライト、共同作業、共有を行って、セルフサービス BI プロジェクトの進展を確認していきます。
この過程で、アンナは Excel Power BI の機能を実行します。 また、今まで試したことがない方法でデータを視覚化することで、2009 年の不況の間に特定の株式のサブセットに関して、興味深い、そして予期しないことも学んでいきます。 では、ストーリーに入って、アンナは Power BI を使って何ができるかを見てみましょう。 また、ご自分の Excel ブックでも自由に確かめてください。
Excel でのセルフサービス BI
Excel 2013 のセルフサービス BI 機能は、データの発見と視覚化を容易にします。 4 つの機能である Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map は、シームレスに連動します。
Power Query を使用すると、クラウド全体で公共と個人両方のデータを検索できます。 Power Query を使用すると、Excel に取り込まなくても、複数のデータ ソースを使用して、データのフィルター処理、形成、結合、付加ができます。 データの中を見て、希望どおりに形成し、Power Pivot のデータ モデルに直接送信できます。 そのときも、必要なデータセットだけが得られるように、Power Pivot で新しい計算やフィールドを作成できます。
Power View は、データ モデルを使用して、データを活かします。 レポートを作成し、他の人がレポート要素を選んで、レポートを操作し、詳細を表示して、視覚エフェクトを簡単に変更することができます。
このすべてが、ゼロからどのようにできあがるかを示すため、アンナがレポートを作成する様子を見てみましょう。
Power Query
アンナは空白の Excel 2013 ブックから開始し、[Power Query] タブに移動します。 Power Query を使用すると、ユーザーはあらゆる種類の異なるソースやタイプのデータを検索、組み合わせ、絞り込み、形成、ダウンロードすることができます。 [Power Query] タブで、アンナは検索を開始します。
[オンライン検索] ウィンドウが表示されます。 株式市場の優れた代表例と思われる S&P 500 の検索から開始します。 リスト、および関連付けられているデータが見つけられれば、興味深く典型的なレポートが作成できると考えています。
アンナは、[オンライン検索] ウィンドウにあらゆる種類の結果が表示されて、驚きます。 オンライン検索の最初の結果は、Wikipedia の Web ページから得られた S&P 500 のコンポーネントのリストです。
その最初の検索結果にポインターを重ねると、そのデータ ソースに関する情報が表示されます。 入力した検索条件が強調表示されています。
うまく行くようです。 ポップアップ情報ウィンドウの一番下にある [ワークシートに追加] を選んで、データを Excel にダウンロードできるようにします。
次に、S&P 500 のリストに対してマッシュアップするデータが必要です。 数年前の不況の頃の日々の株式データを見つけ、Power Query に読み込んで形成して表示したいと思います。
データが存在するフォルダーにクエリを指定します。
注: この作業の開始ガイドで使われているサンプル データをダウンロードして、ガイドを読みながらご自分でもステップを確かめることができます。(NYSE および NASDAQ データ)。 このガイドで使われている 2 つのファイルはそれぞれ 45 MB ほどありますので、ダウンロードするファイルが大きいことにご注意ください。
次に、Power Query には、[クエリ エディター] ウィンドウが表示され、そのフォルダーで利用できるすべてのデータ ソースが表示されます。 [コンテンツ] 列の右側にある下向きの二重の矢印をクリックすれば、そのフォルダーからすべてのデータを読み込めます。 今のところ、一度に 1 つの Excel ブックを手に入れることにします。
クエリの既定の名前は、右側にある [クエリの設定] ウィンドウに表示されているように、[クエリ1] ですが、データに合うように、[NYSE 2009 – 日次] に変更します。 名前を変更しておくと、このクエリを他のデータ ソースと使用されたときやこのクエリを他の人たちと共有されたときに便利です。
データ セットは大きく、合わせると 80 MB を超えるので、まだブックにダウンロードしないことにします。 列を確認して、データをフィルター処理して形成する方法を決めてから、使用するサブセットだけをダウンロードする予定です。 [設定の読み込み] で、[ワークシートへの読み込み] チェック ボックスをオフにして、次に [データ モデルに読み込む] をオフにします。
Power Query では、データ ソース、この場合は Excel ファイル、をバイナリで表現することにご注意ください。 アンナはそのデータの詳細にドリルダウンしたいので、[バイナリ] を右クリックし、[ドリルダウン] を選びます ([バイナリ] という単語をクリックまたはタップしてもデータにドリルダウンできます)。
Excel に Excel ブックの詳細が表示されます。 この場合は、テーブルが含まれています。
次に、[テーブル] をクリック (またはタップ) して、もう一度ドリルダウンします。 目的のデータがありました。 しかし、列見出しがフィールドの見出しとして表示されるのではなく、先頭行に表示されています。
了解しました。 リボンから [先頭の行を見出しとして使用] をクリックすると、Power Query は最初の行をヘッダーとして使います。
これですべて大丈夫なようです。 リボンの [クエリ] セクションで [適用して閉じる] をクリックします。
Excel では、クエリは [ブック クエリ] ウィンドウで利用できます。 クエリを作成するとき、[クエリ エディター] ウィンドウの [設定の読み込み] セクションでチェック ボックスをすべてオフにしたので、読み込みが無効な状態で [NYSE 2009 – 日次] クエリが [ブック クエリ] ウィンドウに表示されます。
アンナは日々の株式データ、および S&P 500 データを入手したので、データを結合できます。 データを結合して、アンナは必要なデータのみを取り込みます。 この場合、S&P 500 に含まれている銘柄記号に対する日々の株価情報データのみが必要です。
そのため、アンナは Power Query を使用してデータを結合します。
Power Query では、ブックで利用できるクエリから、プライマリ テーブルと、どの列が一致する列かを選べます。 この場合、一致する列はティッカー シンボルなので、S&P 500 テーブルから [ティッカー シンボル] 列を選び、NYSE テーブルから [ティッカー シンボル] を選びます。
[OK] をクリックすると、データの各セットについてデータのプライバシー設定を指定するように求めるメッセージが表示されます。 必要な項目を選び、[保存] をクリックします。
クエリの名前を [結合1] から [SP500 – NYSE 結合] に変更します。 [クエリ エディター] ウィンドウで、アンナは必要に応じてデータを形成できます。 たとえば、SEC レポート ファイリングを説明している列は必要ないので、削除します。
S&P 500 データが結合されたテーブルが、展開可能な列として表示され、利用可能な列の最後に表示されます。 [新しい列] ヘッダーの右側にある双方向矢印をクリックすると、[NYSE 2009 – 日次] のすべての列が結合表示され、含めることができます。
次に、NASDAQ ブックからデータを取得します。 必要なすべてのデータが 1 つの Excel ブックにあるので、フォルダーではなくファイルからデータを取得できます。 Excel の [Power Query] リボンから、[外部データの取り込み]、[ファイルから]、[Excel から] の順に選びます。 [NASDAQ_2009_日次] ブックを選び、[開く] をクリックします。 Excel に [ナビゲーター ] ウィンドウが表示され、[NASDAQ_2009] ワークシートにマウス ポインターを合わせると、コンテンツのプレビューが表示されます。
ワークシートを選び、[ナビゲーター] ウィンドウの一番下から [クエリの編集] をクリックします。 [クエリ エディター] ウィンドウが表示されます。 Excel に取り込む前にデータを形成したいので、アンナはもう一度 [設定の読み込み] チェック ボックスをオフにします。
この時点では、NASDAQ データをマッシュアップするために必要なステップは、NYSE データで実行したのと類似しています。[先頭の行を見出しとして使用] を選び、クエリの名前を変更して、[適用して閉じる] をクリックします。
この時点で、S&P 500 を NYSE データと結合するクエリがあり、S&P 500 を NASDAQ データと結合するもう 1 つのクエリがあります。 しかし、このすべてを同じデータセットにしたいと思っています。 この 2 つのクエリを付加したいので、[テーブル ツール] の [クエリ] ツール バーで [付加] を選びます。
プライマリ テーブルと、データを付加するテーブルを選べるウィンドウが表示されます。 最初からクエリに名前を付けていたので、付加するクエリを決めるのは容易です。
[クエリ エディター] ウィンドウが表示され、このクエリも名前を変更して、[NYSE – NASDAQ – SP500 追加] とすることにしました ([クエリ エディター] ウィンドウのタイトルは、新しい名前を入力し、[クエリの設定] の [名前] ボックスをクリックして終了すると、更新されます)。 [クエリ エディター] は、クエリ、結合、付加などすべての Power Query のクエリで一貫したインターフェイスです。
これが探していたデータの最終結果です。つまり、不要な列を削除し、S&P 500 の銘柄のデータのみを含むようにフィルター処理した、NYSE と NASDAQ の日々のデータのセットです。 データをワークシートに読み込む準備ができたので、[ワークシートへの読み込み] チェック ボックスを確認します。 データ モデルへの追加する前に行う変更がいくつかあるので、チェック ボックスをオフのままにしておきます。
[クエリ エディター] リボンで [適用して閉じる] をクリックすると、データが Excel に取り込まれます。 データが Excel に取り込まれた状態で、各列のデータ型が正しいことを確認します。 たとえば、アンナは [日付] 列を [日付] データ型に設定します。 いくつかの列の名前も変更し、列のそれぞれのから接頭辞「新しい列.」 を削除して、読みやすくします。
完了したら、リボンで [Power Pivot] タブを選び、[テーブル]、[データ モデルへの追加] の順に選ぶと、形成され、フィルター処理され、結合されたデータがデータ モデルに読み込まれ、Power BI の次の機能、Power Pivot を利用することになります。
Power Query のまとめ: Power Query を使用すると、組織全体とインターネット全体で、データを検索できます。 必要なデータを見つけたら、さまざまなソースの異なるデータ セットを形成、フィルター処理、結合、付加のすべてをデータを Excel に取り込まずに実行できます。 必要に応じて、クエリが形成され、フィルター処理された後、Excel のワークシート、データ モデル、または両方にダウンロードできます。
次の画像が示すように、Power Query を使用してアクセスできるさまざまな種類のデータ ソースがあります。 データベースから外部データを取得できます。
CSV ファイルやテキスト ファイルなど、さまざまなファイルから外部データを取得できます。
また、その他のさまざまなデータ ソースからも外部データを取得できます。
形成され、書式設定され、正しく結合された、必要なデータセットのみが得られたら、その完成したデータセットを作成したクエリを保存して、他の人たちと共有できます。 アンナが [Power BI for Office 365] セクションでどのようにするかを見てみましょう。
Power Query について詳しくは、以下のリンクを確認してください。
PowerPivot
Power Pivot を使用して、さまざまなデータ ソースから、正確にニーズに合うようにモデリングされ、構築され、必要なだけ元のソースから更新できる独自のデータ モデルを作成します。 アンナは、Excel の強力なセルフサービス データ モデリング機能である、Power Pivot にデータを読み込みました。 Power Pivot を使用すると、Excel 内部で多数のテーブルとリレーションシップを作成し管理できます。
アンナは、付加された S&P 500 NYSE および NASDAQ の日々のデータをデータ モデルに読み込みましたが、ベース S&P 500 テーブルも読み込みたいと思っています。 これは簡単に実行できます。 S&P 500 リストを読み込んだ Excel ワークシートのタブを選び、ツール バーの [Power Pivot] タブで [データ モデルへの追加] を選びます。
アンナがテーブルをデータ モデルへの追加したとき、別のウィンドウで Power Pivot が開き、モデルに追加したテーブルが表示されます。 [Power Pivot] ツール バーから [管理] アイコンを選んで、[Power Pivot] ウィンドウを開くこともできます。
Power Pivot で、Excel での表示と同様に、データ モデルにあるテーブルがタブで表示されます。 アンナは SP 500 に追加したテーブルの名前を変更することに決め、タブをダブルクリックして新しい名前を入力します。
アンナは、モデルにあるデータに目を通して、年次業績評価という重要なパースペクティブが欠けていることに気付きます。 価格など、最初の日のデータと最後の日のデータを取り上げ、違いに目を向けます。 これは、非常に簡単に、すばやく行うことができます。
すべての日々のデータを結合し付加した、クエリが既にあります。NYSE – NASDAQ – SP500 追加と名前を付けたクエリです。 さらにデータ、つまり、最初の日と最後の日のみを抽出した、同じクエリの別のバージョンが必要です。 Excel に戻り、クエリを確認します。
Power Pivot と Excel の切り替えは、Excel ウィンドウを選ぶのと同じようにシンプルです。 [Power Pivot] ウィンドウを閉じる必要はありません。
Excel に戻り、アンナは [ブック クエリ] ウィンドウを閉じていることがわかります。 [Power Query]、[クエリの管理]、[ブック] の順に選び、もう一度ウィンドウを表示します。 もう一度 [ブック] リボン ボタンを選ぶと、[ブック クエリ] ウィンドウが閉じることに気付きますが、表示したいので、もう一度 [ブック] ボタンをクリックします。
アンナは [ブック クエリ] ウィンドウでクエリを見つけ、[テーブル ツール] で [クエリ] タブに移動して、[複製] を選びます。 これによりアンナは、作成したクエリで結合された NYSE と NASDAQ データの付加を開始し、年の最初と最後の取引日のみを含めるようにフィルター処理します。
複製されたクエリは [ブック クエリ] ウィンドウの一番下に、[NYSE – NASDAQ – SP500 追加 (2)] として表示されます。 そのクエリにマウス ポインターを合わせると、データのプレビューがあるフライ アウトが表示されます。 フライ アウトの一番下から [クエリの編集] を選びます。
クエリ ウィンドウが表示され、そこから、最初の取引日のみを含むように [新しい列.日付] フィールドを制約できます。 [新しい列.日付] フィールドに移動すると、フィールドのデータ型が [日付] 形式ではありません。
この修正は簡単で、クエリ エディターで完了できます。 アンナは、[新しい列.日付] 列を選び、リボンの [変換] セクションにある [データ型:] ドロップダウンの [日付] を選びます。
データ型を [日付] に設定された状態で、アンナは、年の最初の取引日のみを含めるようにその列の日付をフィルター処理できます。
最後の取引日も選ぼうとして、考えます。 必要な計算を得るには、最初と最後の取引日のデータが、モデル内の 1 つのレコード、または行にある必要があります。 大丈夫です。このクエリを作成し、最初の日のデータを取得し、クエリを複製して最後の日のデータを取得し、両方のクエリのデータを 1 つのテーブルに結合します。 ご自分の Excel ブックで確かめていた場合のため、そのステップをご説明しましょう。
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[新しい列.日付] から取引の最初の日 (2009/1/2) のみを選び、[OK] をクリックします。
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同じくクエリ エディターで、接頭辞新しい列. が表示される各列から接頭辞を削除します。 これによりフィールドが読みやすくなります。 列を右クリックし、表示されたメニューから [名前の変更...] を選びます。
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以下の列を削除します (アンナには必要ありません)。有価証券報告書、上場日、銘柄_記号 (複製です)、銘柄_損_益_ドル、銘柄_損_益_パーセント、売上_高、株式_数。
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クエリ [最初の取引日] の名前を変更し、[ワークシートへの読み込み] チェック ボックスをオフにします。
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リボンから [適用して閉じる] を選びます。 クエリが [ブック クエリ] ウィンドウに表示されます。
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[ブック クエリ] ウィンドウで [最初の取引日] クエリを右クリックし、[複製] を選びます。 複製されたクエリが [ブック クエリ] ウィンドウに追加され、[最初の取引日 (2)] というタイトルが付けられます。 確認するために [ブック クエリ] ウィンドウを下にスクロールする必要がある場合があります。
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[最初の取引日 (2)] を右クリックし、表示されたメニューから [クエリの編集] を選びます。
次のいくつかのステップは注意が必要ですが、Power Query の柔軟性と深い機能を示しています。 また、Power Query の非常に優れた機能、およびクエリの形成やフィルター処理のステップを管理する方法を示しています。
アンナが [最初の取引日 (2)] に [クエリの編集] を選ぶと、次の画面が表示されます。 [日付] フィールド、および [クエリの設定] ウィンドウの [適用したステップ] セクションにご注意ください。ここでは、最後に入力された内容 (削除した列) が選ばれています。
アンナが前記のいずれかのステップを選ぶと、クエリのデータが自動的にクエリ形成処理のその時点の形 (適用されたフィルター処理がない状態) に戻ります。 たとえば、[ソース] ([適用したステップ] で最初に適用されたステップ) を選ぶと、データはそのステップがクエリに適用されたときの状態に戻ります。
列名が元に戻り、接頭辞新しい列. があることに注意して ください。 また、日付フィールドが標準データ型に戻り、(判別は困難ですが) 日付フィールドに適用されたフィルター処理がないため、現在、すべての取引日がデータ セットにあります。
[適用したステップ] ([名前を変更した列] ステップ) の 4 番目のステップを選んだとき、データはデータ形成処理のそのステップまで形成されて表示されます。 その時点では、残っている変更は使用しない列の削除のみです。
アンナはこのクエリに 1 つの変更を加え、年の最初の取引日ではなく、年の最後の取引日に結果をフィルター処理したいと思います。 以下のステップに従い、中断したところから開始します。
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[クエリの設定] ウィンドウの [適用したステップ] セクションで、[フィルター処理した行] エントリの右側にある歯車アイコンをクリックします。 次のウィンドウが表示されます。
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[2009/1/2] が表示されているフィールドでドロップダウン矢印を選び、最後のエントリ [2009/12/31] を選びます。 [OK] をクリックします。
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[適用したステップ] ([削除した列] ステップ) の最後のアイテムを選びます。
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クエリの名前を [最終取引日] に変更します。
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[適用して閉じる] を選びます。
次に、アンナはこれら 2 つのクエリを結合します。 そのステップは次のとおりです。
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リボンの [Power Query] タブから [結合] を選びます。
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[結合] ウィンドウが表示されます。 結合するテーブルとして、[最初の取引日] クエリと [最終取引日] クエリを選び、一致する列として [ティッカー シンボル] を選びます。 [OK] を選びます。
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前と同様に、クエリの末尾にある [新しい列] というタイトルの列の下に、結合されたクエリの列がテーブルとして表示されます。 外側を向いている双方向矢印アイコンをクリックして、テーブルを個々の列に展開します。
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クエリの名前を [SP500 年データ] に変更します。
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[データ モデルに読み込む] の横にあるチェック ボックスをオンにして、[適用して閉じる] を選びます。
完了したとき、最初の日と最後の日の終値データが記載されたデータ モデルに新しいテーブルができています。 データ モデルにあるテーブルには不要な列や名前を変更したい列がいくつかあります。 すべて Power Pivot から実行できます。
Power Pivot から、以下の変更を行います。
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列 [日付] という名前を [初日の日付] に変更し、列 [新しい列.日付] を [最終日の日付] に変更します。
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[株式_価格_終了] という名前を [初日の終値] に変更し、[新しい列.株式_価格_終了] を [最終日の終値] に変更します。
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[GICS セクター] と [GICS 下位業種分類] という列名から [GICS] を削除します。
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次の列は重複しているので削除します (Power Query でも実行できます)。[キー]、[新しい列.ティッカー シンボル ]、[新しい列.会社]、[新しい列.GICS セクター]、[新しい列.GICS 下位業種分類]、[新しい列.本社住所]、[新しい列.キー]、[新しい列.交換]
このように列の名前を変更しておくと、後でデータからレポートを作成する際に便利です。
計算の作成
これでデータ モデル内に年次データを用意できたので、アンナは銘柄ごとの利益全体を金額とパーセントで計算できます。 PowerPivot では、どのテーブルでも新しい列を作成できます。その列で、さまざまな関数を実行する数式を使えます。 これらの計算を一般的に、計算フィールドと呼びます。
Power Pivot の計算フィールドでは、Data Analysis Expressions (DAX) 式を使います。 DAX 式は Excel の数式によく似ていて、PowerPivot とピボットテーブルで機能します。 Excel で数式を作成することに慣れている人なら、DAX を簡単に使えるでしょう。
アンナが作成する最初の式は、年間の損益を金額 (ドル) で計算するものです。 まず、[列の追加] でセルを選んで、DAX 数式バーに式を入力します。 入力し始めると、PowerPivot によって、データ モデル内のテーブルとフィールドに基づいて、式の候補が表示されます。
式を全部入力すると、テーブルの各行に計算結果が表示されます。 アンナはその年の利益率など、いくつかの列を追加して、それぞれに適切なデータ型と書式を適用します。 これはアンナが作成した計算です。かっこ内に式を示しています。
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損益 – ドル (=[最終日の終値]-[初日の終値])
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損益 – パーセンテージ (=([最終日の終値]-[初日の終値])/[初日の終値])
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個別銘柄 (=RANKX('SP500 年次データ',[損益 - ドル],))
アンナは、新しい列に加えて、たとえば集計の計算などができる計算フィールドを作成したいと思いました。 これは、PowerPivot の計算領域でセルを選んで行います。この領域は、テーブル データとタブの間にあるセルの集まりです。 計算フィールドは、計算領域のどのセルにでもコピーできます。
アンナは次の計算フィールドを作成しました。 ユーザーがブックで同じ操作を行い、同じ列名を使う場合は、単純にこれらの各計算フィールドをコピーして計算領域のセルに張り付けることができます。
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損益合計 - ドル:=SUM([損益 - ドル])
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平均利益 - ドル:=AVERAGE([損益 - ドル])
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平均利益 - パーセンテージ:=AVERAGE([損益 - ドル])
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最高銘柄 - ドル:=MAX([損益 - ドル])
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最低銘柄 - ドル:=MIN([損益 - ドル])
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最高銘柄 - パーセンテージ:=MAX([損益 - パーセント])
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最低銘柄 - パーセンテージ:=MIN([損益 - パーセント])
リレーションシップの作成
PowerPivot では、テーブル間のリレーションシップを定義できます。 リレーションシップとは、各テーブル内で類似または同じデータを持つ 1 つの列に基づいて、複数のテーブル間で接続を作成することです。 リレーションシップを使って、互いに関係のあるテーブルから取り出したデータを含むレポートを作成できます。
アンナはティッカー シンボルを基に、SP 500 テーブルと、データ モデル内にある他の 2 つのテーブルのそれぞれとのリレーションシップを作成します。 これは、PowerPivot のダイアグラム ビューで、ドラッグ アンド ドロップするだけで実行できます。 PowerPivot の [ホーム] リボンの [表示] セクションから、[ダイアグラム ビュー] を選びます。
リレーションシップを作成するには、リレーションシップの作成先となるテーブルの対応するフィールドまで、主テーブルのフィールドをドラッグします。 複数のテーブルが線で接続され、リレーションシップを表します。 リレーションシップのフィールドを強調表示する線を選ぶことができます。
アンナは、"SP500 年次データ" テーブルの [ティッカー シンボル] フィールドを SP500 テーブルの [ティッカー シンボル] フィールドにドラッグして、リレーションシップを作成しました。 彼女はこのダイアグラム ビューで他のテーブルの名前を確認しました。 かなり長い名前です。NYSE___NASDAQ___SP500_追加 になっています。 この名前を変更することにします。ダイアグラム ビューですぐに実行できます。 テーブルの名前をダブルクリックして、新しい名前を「SP500 日次データ」のように入力しました。
"SP500 日次データ" の [ティッカー シンボル] フィールドをSP 500 テーブルの [ティッカー シンボル] フィールドにドラッグして、別のリレーションシップを作成しました。 テーブル間のリレーションシップを表す線を選ぶと、リレーションシップが強調表示されます。 PowerPivot のダイアグラム ビューは、次の画面のようになります。
階層の作成
PowerPivot 内で、階層とは論理的な上下のリレーションシップを共有するデータのグループのことです。 たとえば、地理的な階層は、県、郡、市町村などです。県の階層は郡より上にあり (また県には多くの郡が含まれ)、郡は市より上にあり (また郡には多くの市町村が含まれ) ます。
PowerPivot で階層を使うと、データまでドリルダウンできるレポートを作成できます。
アンナは、セクターと下位業種分類を階層として参照する方針を決定し、ユーザーが特定のセクターにドリルダウンできるレポートを作成すると興味深いレポートが得られるだろうと考えました。 PowerPivot で階層を作成するには、いくつかの方法があります。アンナはダイアグラム ビューで階層を作成することにしました。
"SP500 年次データ" テーブルに階層を作成するために、ダイアグラム ビューでテーブルを右クリックすると、階層を作成するためのメニューが表示されます。
ここで、 アンナは SP 500 テーブルの [セクター] と [下位業種分類] の前に GICS という文字列が残っていることに気が付きました。 階層の作成先は SP 500 テーブルではなく "SP500 年次データ" テーブルですが、この点を修正したいと考えています。 さらに確認すると、"SP500 日次データ" テーブルでも、フィールド名の前にこの文字列が付いています。 この修正も、ダイアグラム ビュー内で実行できます。 SP 500 テーブルの [GICS セクター] フィールドをダブルクリックして、GICS を削除します。 他の 3 つのフィールドでも同じようにします。
これで、階層を作成する準備ができました。 [SP500 年次データ] を選んで、その階層に [セクターと下位業種分類] という名前を付け、SP500 年次データ テーブルの [セクター] フィールドと [下位業種分類] フィールドを含めます。 フィールドを配置した順序に従って、階層が作成されます。
リレーションシップと階層を作成したので、アンナはレポートの作成を始める準備ができました。 アンナはレポートで多くの便利な視覚エフェクトを使って、動的で魅力的なレポートにしたいと思っています。 そして、対話操作型にしたいと思っています。その結果、アンナがそのレポートを投稿した後、同僚が有意義で興味深い方法でそのデータを確認して分析できるようになります。 これらすべてを実行できるようにするセルフサービス BI 機能が、Power View です。
PowerPivot のまとめ: PowerPivot では、Excel の一部である強力なデータ モデルをカスタマイズし、計算と階層を使って拡張し、管理することができます。 PowerPivot は Power Query や Excel の他の機能とシームレスに連携して自動的に動作するので、ユーザーは自分のカスタム データベース (データ モデル) を Excel の慣れた環境で管理し、計算と階層を使って拡張することができます。 PowerPivot には、Power Query のデータに加えて、モデルに追加しようとする他のさまざまなデータを含めることができます。 また、PowerPivot のデータ モデル全体 (テーブル、列、計算、階層、さらにすべてのカスタマイズを含む) が、Power View にレポート対象の要素として表示されます。
PowerPivot と DAX について詳しくは、次のリンクをご覧ください。
Power View
Power View では、数回クリックするだけで、対話操作型の魅力的で意義深いビジュアル効果を作成できます。 Power View ではさまざまな種類のビジュアル化が可能で、Power View で作成したレポートは、他のユーザーと簡単に共有でき、レポート利用者が対話操作で分析することができます。
Excel で新しい Power View レポートを作成するために、アンナは Excel の [挿入] リボンの [レポート] セクションにある [Power View] ボタンを選びました。 新しいワークシート タブが作成されます。
[Power View] タブは、Power View レポートがアクティブなワークシートのときにだけリボンに表示されます。 新しい Power View レポートのシートが作成されたので、リボンに [Power View] タブが表示され、アンナはレポートを作成する準備ができました。
メモ: Power Query で [ブックに読み込む] チェック ボックスがオンになっていると、ブックに読み込んだ 1 つのクエリごとに、1 つのテーブルが [Power View フィールド] ウィンドウに追加されます。 Power View によって、すべてのデータ モデルとブックのテーブルが、[Power View フィールド] に含められます。 Power Query に戻って [ブックに読み込む] チェック ボックスをオフにすれば、そのテーブルをブックと [Power View フィールド] から削除できます。
アンナは最初のレポートで、セクターごとの運用実績を表示し、取引所ごとにセクターを比較したいと思いました。 アンナはまず、[Power View フィールド] ウィンドウの [SP500 年次データ] テーブルで、下矢印をクリックして利用できるフィールドを表示しました。
非常に多くの フィールドがありますが、その多くは今回のレポートの作成に必要ないものです。 アンナは自分で PowerPivot 内に作成した計算フィールドだけに注目していたようです。 使用できるフィールドが多すぎて混乱しそうです。視覚エフェクトにフィールドを追加するたびに、目的のフィールドをこの中から探すのも大変です。
いくつかの列、つまりフィールドを非表示にすることにしましょう。そうすれば、PowerView でレポートを作成するときにそれらのフィールドはテーブルに表示されません。 [PowerPivot] リボンから [管理] ボタンを選んで、PowerPivot を起動します。 [SP500 年次データ] を記録しているテーブルを選んで、非表示にする列を右クリックし、[クライアント ツールに非表示] を選びます。
そのテーブルにもデータ モデルにも、基になるデータは残っていますが、Power View などのクライアント ツールではそれらのフィールドは非表示になります。 レポートの作成に必要のないいくつかの列を非表示にします。 クライアント ツールで非表示にした列は、PowerPivot では淡色表示になります。 計算フィールド領域内の計算を非表示にすることもできます。 PowerPivot の管理ウィンドウでフィールドの表示と非表示を切り替えるには、リボンから [ホーム]、[表示]、[非表示項目の表示] の順に選びます。
アンナは [SP500 年次データ] テーブルの次のフィールドを非表示にしました。
-
初日の日付
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初日の終値
-
最終日の日付
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最終日の終値
-
個別銘柄
-
最高銘柄と最低銘柄の計算 (それぞれ 4 つ)
アンナが Excel に戻ると、データ モデルが変更されたことを示す通知が表示されました。 この通知は、フィールドを非表示にしたり、新しい計算を作成したり、カスタム列を削除したりして、データ モデルを変更すると必ず表示されます。
アンナはこれを見て安心しました。適切なデータ セットと計算フィールドを作成したと思っていますが、データ モデルの変更とカスタマイズを続けることができるからです。 レポートを作成するときに、どのようなカスタマイズを実行することもできます。Excel の表示によって、データ モデルとレポートが同期され、最新であることがわかりました。
[OK] をクリックして、[SP500 年次データ] テーブルで使用できるフィールドの一覧を確認します。 アンナは、フィールド数が少ない方がずっと管理しやすいと思っています。
非表示にしたフィールドが必要になったら、PowerPivot に戻って同じ手順で簡単に非表示を解除できます。 PowerPivot で非表示の列または計算を選ぶと、右クリックで表示されるメニューが [クライアント ツールに表示] に変わっています。
アンナは次の各レポートを作成するときに、レポートをより簡単に作成したり、より効果的にしたり、レポートの利用者に対する魅力を高めたりする Power View の使い方を学んでいきます。
1 回目のレポート - セクター
アンナは最初のレポートの作成を開始するために、[Power View フィールド] ウィンドウの [損益 – ドル] フィールドをレポート キャンバスにドラッグします。 表が作成されました。 次に、[セクター] フィールドを、作成したばかりのテーブルにドラッグします。 Power View には、以下のような表が作成されます。
Power View では利益額が自動的に表示されます。 アンナは、少なくともこのレポートでセクターごとの平均利益がわかればさらに興味深いレポートになるだろうと考えました。そこで、自動表示されるフィールドの代わりに平均のフィールドを追加します。 このフィールドを横棒グラフで表示する方が良いと思ったので、テーブルを選んだ後、リボンから、[デザイン]、[視覚エフェクトの切り替え]、[横棒グラフ]、[積み上げ横棒] の順に選びます。
かなり改善されました。 ただし、すべての棒が同じ色なので、セクターごとに色を変えたいと思います。
積み上げ横棒グラフの凡例を変更する必要があります。 セクターごとに違う色を使いたいと考えているので、視覚エフェクトの横棒グラフを選び、[セクター] フィールドを今度は [Power View フィールド] の [凡例] セクションにドラッグします。 これで、さらに改善されました。
各横棒の左にセクター名が付いているので、視覚エフェクトそのものの凡例を表示する必要はありません。 選んだグラフでその凡例を削除するために、[レイアウト]、[ラベル]、[凡例] の順にクリックして、[なし] を選びます。
横棒グラフの色を付けるために引き続き凡例で [セクター] を使っていますが、視覚エフェクトには凡例自体は表示されなくなりました。 これで希望どおりになりました。
少し先に進んでみましょう。 アンナはこのレポートのグラフ作成のこつをつかんできました。各セクターを強調し、その年の平均や年間の実績を示すいくつかの便利なグラフをレポート ページで作成しました。 アンナはこのレポート ページにとても満足しています。レポートのタイトルをセクターごとの運用実績としました。 ブックのタブを明確にするために、タブの名前もセクターごとの運用実績に変更しました。
このページを最初に表示すると、すべてのセクターがそれぞれの視覚エフェクトで表示されます。 処理に多少の時間がかかりますが、しばらく待つと、次の画面のようになります。
横棒グラフで 1 つのセクターをクリックまたはタップすると、そのセクターだけを表示するようにレポート全体が変化し、各視覚エフェクトでそのセクターの実績が表示されます。 これは生活必需品セクターです。
折れ線グラフの色も、横棒グラフで選んだセクターと同じ色になっていることにご注意ください。 これは、アンナが各折れ線グラフの凡例として、同じフィールド、つまり [セクター] を選んだからです。
横棒グラフから情報技術セクターを選ぶと、このようになります。
もう 1 つ、エネルギー セクターを選んでみましょう。 右上のグラフはこのセクターの流通証券について毎日の取引金額を表したものですが、NASDAQ のグラフが表示されていません。 なぜでしょうか。 アンナが少し調べてみると、エネルギー セクターには NASDAQ で取引される銘柄がないことがわかりました。そのため、Power View では視覚エフェクトのグラフから自動的に削除されていました。 NASDAQ でエネルギー銘柄が取引されていないのは、 興味深い結果です。
このレポートを表示するどのユーザーも、アンナと同じようにセクターを選ぶことができ、アンナが目にしたのと同じように、レポートにはフィルター処理された結果が表示されます。 これは優れたプレゼンテーション ツールになる、とアンナは考えています。
このレポート ページは完了とすることにしました。 次のレポート、次の視覚エフェクト、次のインサイトに進みましょう。
2 番目のレポート - 生活必需品
アンナは 1 つのセクターを詳しく観察することを希望しています。 このレポートの形式は先ほどの同じようなものにしますが、[セクター] 階層の 1 つ下の [下位業種分類] に進みます。 アンナは [セクター] 階層から [下位業種分類] フィールドをレポート キャンバスにドラッグしました。 階層を作成するときに、レポート作成の目的で階層の各レベルを個別に使用できるようにしておくと良いでしょう。
たとえば、この 2 番目のレポートでアンナは、[下位業種分類] フィールドをキャンバスにドラッグしました。 開始方法としては良かったのですが、この方法では表示される下位業種分類が多すぎます。 実際、アンナが表示したいのは生活必需品セクターのみです。
次の画面をご覧ください。Power View ではテーブルにスクロール バーが用意されているので、アンナはテーブルの残りのデータも表示できます。 また、Power View に [フィルター] ウィンドウがあります。 この [フィルター] ウィンドウを使って、選んだ [テーブル] または [ビュー] の全体 (Power View レポート全体) にフィルターを設定できます。
アンナはレポート全体に生活必需品セクターのデータのみを含めることを希望しているので、[セクター] を [フィルター] ウィンドウの [ビュー] セクションにドラッグしました。 次に、[セクター] の横の下矢印をクリックして、[生活必需品] を選びました。
また少し先に進んでみましょう。 アンナはさらにいくつかの視覚エフェクトを含むグラフを作成し、生活必需品セグメントの下位業種分類の運用実績を分析するレポートが完成しました。 Excel の [Power View] タブは、[生活必需品] という名前にしました。 最初のレポートと同じように、横棒グラフで下位業種分類のいずれかを選ぶと、レポートの他の視覚エフェクトがフィルター処理されます。
他の下位業種分類も選んで、グラフが意図したとおりになるかを確認します。 大丈夫です。思いどおりに表示されます。
このレポートはこれで十分です。 次のレポートに進みます。
3 番目のレポート - 下位業種分類の運用実績
アンナは生活必需品レポートにはとても満足していますが、セクターごとに個別の Power View レポートを作成することを希望しています。 すべてのセクターとそれぞれの下位業種分類を 1 つのレポートにまとめる方法を検討しています。
ここでスライサーの出番です。 Power View のスライサーは、Excel のスライサーに似ています。スライサーはすべての視覚エフェクトを一度にフィルター処理します。 スライサーを作成するために、スライスしようとするデータを含むフィールドをドラッグします。アンナは、"SP500 年次データ" テーブルの [セクター] フィールドをキャンバスにドラッグしました。 そのフィールドに基づいた Power View テーブルが作成されました。 そのテーブルを選んで、リボンから [デザイン]、[スライサー]、[スライサー] の順に選びます。
アンナはいくつかの視覚エフェクトを含むグラフを作成しました。下位業種分類を表す横棒グラフでは、レポート利用者がセクターの次にいずれかの下位業種分類を選ぶと、その運用実績がグラフ表示されるようにしました。 レポート作成が終わった後、下位業種分類の運用実績という名前を付けました。次の画面のようになりました。
レポート利用者がこのレポートを対話操作するとき、左上のスライサーから [セクター] を選び、次に左下の横棒グラフから [下位業種分類] を選ぶと、日次折れ線グラフにその下位業種分類の運用実績が表示されます。 たとえば、次の画面では [医療] セクターとその下位業種分類である [健康管理の流通およびサービス] が選ばれています。
このレポートは良くできたとアンナは思っています。 ただし、同僚は特定のセクターをドリルダウンしてその数字を調べ、他のセクターと比較したいと思うでしょう。 セクターごとの平均利益額と平均利益率を並べて比べたいと思う可能性もあります。 アンナは別の Power View レポートを作成することにして、作業を開始しました。
4 番目のレポート - セクターの比較
このレポートでは、PowerPivot で作成した階層を利用します。 新しい Power View レポートを作成します。今回は、[PowerPivot]、[挿入]、[レポート] の順に選びます。 "SP500 年次データ" テーブルの [セクター] 階層をキャンバスにドラッグします。
[Power View フィールド] の [凡例] 領域で [セクター] の次に [平均利益 - ドル] を追加した後、積み上げ横棒グラフの視覚エフェクトを変更します。 その結果、次の図のようになります。
[平均利益 – パーセント] に対して同様のグラフを作成し、横に並べます。 この [Power View] タブとレポートに セクターの比較 という名前を付けて、レポートのタイトルは ドリルダウンしたセクターの比較 としました。 アンナはグラフの各横棒に数値を表示すると、視覚エフェクトが改善されると思いました。 [レイアウト]、[ラベル]、[データ ラベル] の順に移動して、[表示] を選びます。
両方のレポートにデータ ラベルを追加します。 Power View レポートは次のようになります。
他のレポートと同じように、セクターのいずれかを選ぶとグラフが同期した状態になります。 データ ポイントの上にマウス ポインターを置くと、このようにバナーが示され、そのデータ ポイントの情報が表示されます。
このグラフの最も興味深い点は、階層データにドリルダウンできることです。 アンナは階層を作成して視覚エフェクトに含めたので、アンナとレポートの他の利用者も、いずれかのセクターをダブルクリックすればその下位業種分類の詳しい情報にドリルダウンできます。
アンナが金融セクターをドリルダウンして店舗用不動産投資信託を見ていると、サブプライム ローンと不動産価値の低下によって全体的に落ち込んでいる中で、この不動産業 (金融セクターのうち少なくとも 3 つの下位業種分類) は、他の分類より成長率が良いことに気が付きました。
この発見はアンナにとって、興味深く、予想外のことでした。
ドリルアップ、つまり階層の上位レベルに戻るときは、視覚エフェクトの右上にある [ドリルアップ] アイコンをクリックします。
アンナはこの視覚エフェクトの組み合わせが気に入っていますが、 このくらいで作業を終了して、最後のレポートに進むことにしました。
最後のレポート - 個別銘柄
アンナのレポートに不足している 1 つの視点は、個別銘柄の実績です。 S&P 500 のすべての銘柄を表示する代わりに、セクター内での実績を基に銘柄を選ぶと興味深い結果になるでしょう。
今回は、完成したレポートに注目し、アンナが何を実行したかを確認します。 これは、医療セクターを選んだところです。
ここでは、金融が選ばれています。
次の画面では、素材セクターが表示されています。
アンナは、キャンバスの左下にあるような散布図を使い、平均利益額を基準にして各バブルのサイズを決定し、各セクターの平均利益額と平均利益率をビジュアル化しています。 横棒グラフで各セクターを選ぶと、そのセクターに対応するデータがレポートのグラフに表示されます。 右の折れ線グラフでは、選んだ銘柄の実績が良好だったかどうかがわかります。
アンナは他の視覚エフェクトを作成できた可能性もありますが、初めてでこれら 5 つのレポートは上出来です。 アンナは次に、同僚にレポートを見せて、意見を聞きたいと思っています。 これらのブックを配置し、結果を同僚と共有し、共同作業をする場所は、アンナの所属するチームの Power BI サイトです。
Power View のまとめ: Power View を使えば、対話操作できる、使いやすく魅力的なセルフサービスのビジュアル化を利用できます。 Power View によってデータ モデルが能動的に操作できるようになり、クエリがビジュアルな分析と答えに変化します。 Power View で使える一連のビジュアル化ツールとフィルター機能により、想像力と実験を拡大すると、可能性が無限に広がります。
Power View について詳しくは、次のリンクをご覧ください。
Power Map
Excel に最近追加された機能です。位置データをビジュアル化して、強力で魅力的な 3D マップに変換する、地球規模で時間軸も示す Excel のマッピング機能です。 Power Map を使うと、連続した時間の経過も含め、ビジュアル化した位置ベースのレポートを作成することができ、データを視覚的に把握して、これまでにないインサイトを得ることができます。
アンナは株式とセクターのデータセットについての基本的な位置情報を持っていますが、それらだけを単純にビジュアル化しても、人を引き付けるような Power Map の視覚エフェクトは作成できないと思っています。 アンナは Bing でクイック検索し、他のユーザーが Power Map をどのように使っているかを調べてみました。 そして、特に興味を引かれた視覚エフェクトが 4 つあります。
1 番目の Power Map による視覚エフェクトは、1900 年から 2008 年までの米国内の発電所を示したものです。
2 番目は、テキサス州ダラス近郊の電力消費をビジュアル化したものです。
3 番目の Power Map の視覚エフェクトは、シカゴでの麻薬関連の逮捕数を示すものです。
最後の視覚エフェクトは、実はアンナにも何を表しているかよくわからないのですが、しばらく目を離すことができなかったほどすばらしいものです。
このような Power Map によるビジュアル化を目にすると、アンナにはいろいろなアイデアがわいてきます。 人口統計や経済や雇用のデータを、株式データと結び付けたらどうでしょうか。 アンナは興味深いシナリオをいくつか思いつきましたが、これは次回のお楽しみとしましょう。
とりあえず、作成したブックを公開して、それに対するフィードバックを待つことにします。
Power Map のまとめ: Excel の Power Map 機能を使うと、マップにまったく新しい意味が生まれます。 Power Map の 3D モデリング機能と対話操作により、データ全体を空中からヘリコプターで見るように 3D のデータを制御でき、まったく新しいレベルの双方向性がもたらされます。
対話型の操作以外にも、Power Map ではズーム、パン、高度を活用して、すばらしいデータ体験ができます。 データ ポイントを選んだり、データを空中や間近から見たりでき、どのデータ ポイントを選んでも情報が表示されます。 また、情報を強調するメモをマップ上に作成し、分析とインサイトを 3D のビジュアルで表示することができます。
Power Map について詳しくは、次のリンクをご覧ください。
まとめ: Excel 2013 のセルフサービス BI 機能
Excel にあるさまざまなセルフサービス BI 機能を使って、データを検索して、好みに合わせてデータの編成とフィルター処理を行い、モデル化とビジュアル化を実行することができます。 Excel 機能の最大の利点の 1 つは、機能を簡単に統合できることです。基本となるデータ モデルがあれば、Power Query を使ってデータを増やしたり、PowerPivot で新しい計算を加えてインサイトや分析を強化したり、Power View で好みに合わせてビジュアル化したりできます。
Power BI for Office 365
共有する目的でレポートを作成すれば、優れたクエリや新しいインサイトを用意できます。 Power BI を活用して、Excel のブックを安全に保管し、必要なユーザーはオフィスや外出先でそのブックを表示することができます。
このセクションでは、ブックを共有するための Power BI サイトの使い方、Power Query で作成したクエリの共有と管理の方法、クエリとデータ ソース使用を監視して管理するデータ管理機能、外出先でブックにアクセスするための Power BI アプリについて学習します。
Power BI サイト
Power BI サイトでは、コラボレーションのハブをすぐに作成して、ブックを共有できます。 サイトは簡単に作成でき、ユーザーは Power BI for Office 365 のすべてのオンライン サービスを利用できるようになります。
アンナの所属するチームには、既に Power BI サイトがあります。 アンナのレポートは完成したので、チームのサイトにブックを投稿する準備ができています。
ブックのためのビジュアルなホーム
アンナのチームが使っている Power BI サイトには、既に一連のブックが投稿されていて、そのサイトにアクセスするとそれらのブックを表示できます。 アンナはチームの Power BI サイトに移動しました。 そして、左のウィンドウで [Power BI] をクリックして、チームの Power BI サイトの中を閲覧します。
この結果、アンナはチームの Power BI サイトに移動します。そこには表示、共有、変更できる多くのフォルダーとファイルがあります。 アンナはまだ自分のどのレポートもおすすめしていないため、[機能済みレポート] セクションは空白です。 すぐにこの作業を実行する予定です。
アンナは自分のブックを [ネットワーク ピッチ – 金融] フォルダーにアップロードしたいので、Power BI サイトでそのフォルダーを選んで移動します。
自分のブックをアップロードするために、アンナは [追加]、[ファイルのアップロード] を順にクリックします。
[ドキュメントの追加] で、[参照...] を使用して、ブックの場所を指定します。
ファイルをサイトに追加している間、回転している時計が付いた画像が表示され (次の画面では確認しにくいのですが、サイトでは実際に回転しています)、アップロードが進行中であることを表します。
ドキュメントをアップロードすると、ブックを最後に保存したときにアクティブだったシートの小さい画像 (サムネイルと呼ばれる) 付きでサイトに表示されます。
アンナは、自分のチーム サイトの最上位フォルダーにブックを配置することにしました。 [. . . をブックのサムネイルの下部から選び、[削除] を選びます。
Contoso ネットワーク チーム サイトを選ぶと、チーム サイトに戻ります。
アンナが実行したように Power BI サイト内でブックを追加するか、SharePoint に直接ブックを追加する方法のどちらかで、Power BI サイトにブックが表示されます。 アンナは自分のブックを SharePoint チーム サイトにドラッグして、[ドキュメント] に追加します。
アンナの Contoso ネットワーク チーム サイトで利用できるドキュメントに、そのブックが追加されます。
アンナが自分の Power BI サイトに戻ったところ、ブックはサイトにありますが、サムネイル画像が表示されていません。 SharePoint からブックを追加したことが原因です。ここでは、Power BI でそのブックを有効にする必要があります。 アンナは [. . . をブックから選びます。新しいメニュー項目 [有効化] が表示されます。
Power BI でブックを [有効化] と、サムネイルが表示され、Power BI の大きいブック機能を反映するために最大ブック サイズが増加し、Power BI サイトから Excel Online を使ってブックを表示できるようになります。
ブックを有効にするには 1 分ほどかかります。作業が完了すると、サムネイルが表示されます。
アンナはレポートを作成する方法がわかってとてもうれしくなりました。 サイトでこのブックをおすすめし、Power BI サイトの最上位に表示したいと思っています。 現在、ブックは有効になっています。 . . をサムネイルで選ぶと、追加のオプションを含むメニューが表示されます。 また、このメニュー項目からブックをお気に入りに追加することもできます。方法については、このガイドで詳しく説明します。
ブックは現在、Power BI サイトの最上位でおすすめされています (最初に表示されていた一連のブックの中に引き続き表示されています)。 また、[. . . メニューが変化し、追加のオプションが表示されます。
現在、アンナのブックは Power BI サイトで有効になっていて、アンナと同僚が Excel でそのブックを操作したり、アンナが自分の Excel Online でそのブックを手軽に開いたりすることができます。
ブックがチームの Power BI サイトで利用できる状態で、アンナはそのブックを他のユーザーと共有し、共同作業をすることができます。 アンナのファイルは大きくありませんが、数人の同僚は非常に大きい Excel ブックを使用しています。 Power BI では、大きいブックはユーザーの Power BI サイトに配置されます。
大きいブック – 250 MB 以下
Power BI サイトを使用してブックを保存して共有する場合は、Power BI サイト上のブックが最大 250 MB に拡大できるという別の利点もあります。
Power BI を使用していないサイトでは、ブックは最大 10 MB です。 Power BI の大きいブック機能について詳しくは、大きいブックの表示のサポート ページをご覧ください。
クエリの共有とデータの管理
Power BI では簡単にクエリを共有できます。
アンナが S&P 500 のデータを Web で検索したときのことを思い出してください。 フィルターの適用、編成、一連の Web データと社内データの結合を順に実行しました。 一連のデータの検出、マッシュアップ、フィルターの結果、カスタマイズした役立つデータを選ぶことができました。 Power Query と Power BI for Office 365 を使用すると、アンナは簡単にクエリを共有し、それらのクエリがどのように使われているかを確認できます。
Power Query の共有
Power Query には、共有機能が組み込まれています。 Excel で、共有するクエリが含まれているブックを開きます。 自分が既にサインインしていることを確認し (サインインしている場合は、リボンのボタンを選んで [サインアウト] することもできます)、[Power Query]、[クエリの管理]、[ブック] の順に選ばれていることを確認して、ブックのクエリを表示できます。
クエリを共有するために、アンナは [ブック クエリ] ウィンドウにあるクエリの上にマウスを置き、プレビュー ウィンドウで [共有] を選びます。
クエリに名前を付けるためのウィンドウが表示されます。説明を入力し、クエリを共有するためのアクセス許可を設定し、ドキュメントの URL を指定します。 ローカル データがあり、クエリの共有先となる他のユーザーがそのデータを利用できない可能性があることが警告されます。 クエリのプレビューが表示されるように、アンナはデータの最初の数行をアップロードする方法を選ぶこともできます。 共有するクエリの名前を少し変更し、クエリの内容をよりわかりやすくしてから、説明を入力します。
[コピーの共有] を選ぶと、クエリが公開されます。 クエリが正しく公開されていることを確認したいと考えているので、Excel を終了せずに、ここで共有クエリを表示します。 この作業を実行するのは簡単です。[Power Query]、[クエリの管理]、[共有] の順に選ぶと、[共有クエリ] ウィンドウが表示されます。 ここで、共有したばかりのクエリが表示されます。
同じ手順で、残りのクエリを共有することもできます。
クエリとデータの管理
Power Query からクエリを共有した後、誰がクエリにアクセスしているか、頻度はどれぐらいか、誰がその作業を実行できるようにする必要があるかを追跡できます。 データを管理するには、いずれかの Power BI サイトで [自分の Power BI] を選びます。
次の画面のように、[自分の Power BI] ポータルが新しいブラウザー タブで表示されます。 お気に入りレポートとしてタグを付けたレポートが表示されます ([. . . メニューが、これまでと同様に使用できます)。また、Power BI に関連付けられているデータも表示されます。
アンナがデータを選ぶと、[利用状況分析]、[マイ クエリ]、[データ ソース] に関する詳細ページを含むページが表示されます。 Power BI ライセンスのあるすべてのユーザーが、自分独自の個人用 [自分の Power BI] ページへのアクセス権を割り当てられています。 次の画像は、[利用状況分析] ページを示しています。
[マイ クエリ] ページで、共有クエリと、各クエリに関する情報が表示されます。
[名前] または [説明] のようないずれかの列をクリックして、クエリを並べ替えることができます。 クエリ名の横にある [. . . を選び、クエリに関する追加情報を示します。
追加情報ウィンドウから [分析] を選ぶと、[分析] ページが表示され、選んだクエリに関する詳細情報が示されます。 名前の横にあるチェック ボックスをオンにして、グラフに含めるクエリを選ぶことができます。 また、利用状況統計の範囲を、[過去 1 日間] または [過去 30 日間] のどちらかに設定することもできます。
[データ ソース] ページで、データ ソースのリストが表示されます。
これらのデータ ソースは、Power BI for Office 365 の一部として IT 部門によって管理されます。 IT 部門はデータへのアクセスを管理し、データ ソースを検索に利用できるようにし、セルフサービス BI データを利用可能、検索可能、保護された状態に保つことができます。
Power BI の Q&A (質問および回答)
Q&A (質問および回答) を使用して、日常的な言葉 (自然言語) でデータに関する質問を入力し、答えを得ることができます。 これは、ユーザーとデータの間で交わされる会話のようなものだと考えられます。答えは、グラフ、マップ、Power BI のその他の視覚エフェクトという形で返されます。 アンナは Q&A 機能に興味を持ち、Power BI で利用できる Q&A のサンプル データのいくつかを見ることにしました。 アンナが目にしたものを確認してみましょう。
Power BI for Office 365 に最初にオンライン接続し、自分の Power BI サイトに移動したときに、サンプル データをインストールするかどうかを選ぶことができます。 サンプル データをインストールした場合は、次の画面が表示され、質問の [確認] を行うためのリンクが利用できます。
[確認] を選ぶと、次の画面が表示され、質問を入力できます。
入力を開始すると、質問の候補が Q&A によって表示され、入力を続けると答えの選択肢が順に絞り込まれます。 たとえば、アンナが「水泳で最も多くの金メダルを獲得したのは誰ですか」と入力すると、Q&A によって次の答えが表示されます。
アンナはフェンシングに興味があります。そのため、2008 年のオリンピックのフェンシング競技で最も多くのメダルを獲得したのが誰なのか知りたいと考えています。 了解しました。 アンナが「2008 年にフェンシングでメダル獲得数が最も多かったのはどの国ですか」と入力すると、答えを示すグラフが Q&A によって表示されます。 答えを棒グラフの形で表示するには、次の画面に表示されているように、[表示数を増やす]、[棒グラフ] の順にクリックします。
オリンピックのサンプル以外に、Q&A 機能と共に小売業の売上高サンプルも用意されています。
右上隅の [他のサンプルの表示] を選び、メイン画面から [小売] サンプルを選ぶと、Q&A がユーザーの質問に答える準備ができます。
アンナは、このサンプル セット内で最大の売上に寄与したのかどの従業員なのか、という点に興味があります。 「各種類のアルコールで最大の売上を記録したのはどの従業員ですか」と入力すると、Q&A によって次の視覚エフェクトが作成されます。 入力を続けると、Q&A によって候補が提案されます。提案された質問を単純にクリックして、その質問を選ぶこともできます。
答えが出ました。Jerome Chau はかなり腕利きの売り手です。 いえ、少し時間をかけて考えましょう。この男性は、長時間働いている可能性があります。 代わりに、「最も長い時間にわたって働いているのはどの従業員ですか」と入力して答えを見つけましょう。
答えが出ました。Jerome はかなりの長時間労働ですが、最長ではありません。 興味深い結果です。
アンナは、この販売店で最も多く売れているのはどの種類の飲料なのか知りたいと考えています。 「最も売れている飲料カテゴリはどれですか」と入力して [横棒グラフ] を選ぶと、Q&A によって次の視覚エフェクトが表示されます。
アンナが入力した質問の下に、Q&A が視覚エフェクトを生成するために使用したクエリが斜体で表示されていることにご注意ください。
リキュールの売上が最大のようです。
Q&A 機能に対して、あらゆる種類の質問を問い合わせ、あらゆる種類の視覚エフェクトを作成することができます。 データと会話して、答えを得るという操作が、どのようなものなのか確認するために、Q&A を試してください。
Power BI アプリをあらゆる場所で活用する
Power BI を使用すると、外出中のユーザーとブックを共有できます。 Windows 用 Power BI モバイル アプリでは、モバイル デバイス上のレポートの対話操作を簡単に親しみやすい方法で実行できます。 Power BI モバイル アプリの使用方法は、Excel Online を使ってレポートの表示や対話操作を実行する場合に似ています。
デリックは、アンナが投稿したブックを表示したいと考えています。 デリックは会議の会場にいて、タブレットを使用しています。 Windows ストアにアクセスし、Power BI を検索します。 見つかった Power BI モバイル アプリをインストールします。
モバイル アプリで、デリックは自分の所属するチーム サイトに移動します。
ブックをタップすると、S&P 500 社の年間データ ワークシートの最初のページが表示されます。 上部のアプリ バーでは、アクティブなシートが強調表示され、ブック内で利用できる他のシートのサムネイルも表示されます。 下部のアプリ バーには、デリックがアクティブなシートを自分の [お気に入り] に追加するためのオプションがあります。
シートをタップすると、アプリ バーが縮小表示されます。
ただし、デリックが実際に希望しているのは、アンナが作成したレポートを入手することです。 アプリ バー内にあるいずれかのレポートの画像をタップすると、そのレポートにアクセスできます。 たとえば、アプリ バー内にある 2 番目のシートをタップするだけです。
または、画面の右端にある矢印をタップして、次のシートに移動することもできます。
デリックは最後のシートである個別銘柄レポートに移動する方針を決定します。次のものが表示されます。
モバイル アプリで、レポートを対話操作することもできます。 Excel 内の Power View in Excel を使う場合と同様に、データ要素をタップすると、その要素がグラフに変換されます。 セクター レポートを選び、棒グラフ内の消費者の自由裁量を選びます。
意外なことに、アンナはメールの中で、世界経済が下降中の状況でも金融セクターはまずまずの業績を達成していると説明しています。 デリックが棒グラフ内の [金融] をタップすると、対話操作に対応した視覚エフェクトが変化し、Power BI によって次の画面が表示されます。
Excel を使用する場合と同様に、視覚エフェクトをフィルターすることもできます。 画面の右上にあるフィルター アイコンをタップします。
また、どのアクティブな視覚エフェクトでも、フィルター アイコンをタップすると、[フィルター] ウィンドウが表示されます。
[フィルター] ウィンドウが表示されます。 いずれかのフィールドをタップしてフィルターを変更し、変更結果を使用してレポートを更新することができます。
たとえば、デリックは [平均価格] をタップして、上限と下限を調整し、最も興味深い方法、役に立つ方法、または行動を促す方法でレポートのデータを表示することもできます。
Windows 用 Power BI モバイル アプリを使用すると、世界のどこからでも Power BI サイト上のブックにアクセスできるようになります。
まとめ
Excel と Power BI for Office 365 を使用すると、一連の機能を入手して、セルフサービス BI をわかりやすく、共同作業がしやすく、総合的な形にすることができます。 Excel の機能や親しみやすさを、Power BI for Office 365 の共同作業やクラウドベースのインフラストラクチャと組み合わせると、到達範囲を広げ、検索、分析、視覚エフェクトによってデータの影響力を高めることができます。 ユーザーと組織の役に立ちます。
機能のまとめ
Excel と Power BI for Office 365 を組み合わせると、機能が統合され、連携させて簡単に使用することができ、Excel 内のセルフサービス BI、また Power BI for Office 365 という 2 つの幅広いカテゴリに分類することができます。
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Excel 内のセルフサービス BI – Power Query を使用して、世界中のデータの検索、編成、フィルターを実行します。Power Pivot 内でカスタム データ モデルを作成します。Power View 内でデータの視覚エフェクトと対話操作を実行します。その後、Power Map を使用して、すべてのデータが世界のどこで生成されたか、またすべてのデータにどのような意味があるかを表示することができます。
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Power BI for Office 365 – PowerBI サイトを使用して、レポートとチームを収集し、編成します。Power Query を使用して作成したクエリを共有し、適切に編成したデータ セットとフィルターを他のユーザーが活用できるようにします。[自分の Power BI] を使用して、共有クエリの使用頻度と、誰が使用しているかを表示します。Q&A を使用して、データに関する質問を問い合わせ、答えを入手します。Windows 用 Power BI モバイル アプリを使用して、外出中も含め、誰でもどこでもレポートを入手することができます。
IT 部門の役に立つ Power BI の他の機能もあります。 たとえば、プロビジョニング操作 (Office 365 上で Power BI を動作させる) が非常に簡単になります。 IT 部門は、社内データをクラウドに接続し、ユーザーのデータ検出操作とマッシュアップ操作をシームレスに統合することもできます。 また、IT 部門は (ユーザーが検索によって見つけた優れたデータ ソースへのアクセスを許可することを含め) エンタープライズ データ ソースへのアクセスを管理し、クエリを認定して IT 部門が承認した証拠を付与し、すべてのクエリが正常に動作するかどうかを確認することができます。 これは、セルフサービス BI であり、サポート インフラストラクチャ、共同作業による共有、配布操作が利用できます。
IT 部門を対象とする Power BI について詳しくは、「Power BI プロビジョニング ガイド」をご覧ください。
よりよい組み合わせ
Excel と Power BI の機能は、それぞれ単独でも興味深いものです。 それらの機能を組み合わせると、単純な合計を上回る相乗効果を発揮できます。
Excel 内のセルフサービス BI で利用できる機能は、シームレスに連携し、ユーザーのデータ検索能力とマッシュアップ能力を強化し、高品質の視覚エフェクトと、対話操作できる分析結果を作り上げます。
Power BI for Office 365 の機能によって、共同作業環境で Excel の内容をより深く考察できます。レポートの検索、共有、クエリ、使用が簡単になることに加えて、ユビキタスも実現されます。どこにいても、どのデバイスを使用していても、すべてのデータを使用し、検索し、共有することができます。 これこそクラウドの威力であり、すべてのデータがユーザーの力になります。
次の作業
次は何を実行しますか。 BI をお試しいただき、その活用方法をご覧ください。
使用方法は本当に簡単です。 上のリンクのいずれかをクリックし、Excel と Power BI を組み合わせて使用を始めてください。
詳細情報と取り組み強化にかかわるリンク
詳細情報を確認してください。次のリンクは、Power BI についてのさまざまな情報を紹介します。
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Power BI のメイン サイト – Power BI Web サイトにアクセス
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技術的な詳細の確認 – Power BI についてのラーニングとサポート Web ページにアクセス
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Power BI フォーラムをご活用ください。他のユーザーの使い方、意見、発見を確認してみましょう。
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取り組みの強化 – テクノロジ採用パートナーになる方法の確認
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Power BI ブログの参照 – Power BI についての優れた記事を掲載している Power BI ブログ
Microsoft では、Excel と Power BI for Office 365 の機能を継続的に向上させています。 Excel のセルフサービス BI 機能、または Power BI for Office 365 に新しい特長や機能を追加するときは、こちらに情報を投稿して、一般に公開します。
ありがとうございます
皆様がこのガイドを楽しくご覧になり、活用していただけることを願っております。 ご意見やご要望をお持ちの場合は、 ぜひお聞きしたいと思います。 Microsoft の目標は、Excel のセルフサービス BI 機能と Power BI for Office 365 について皆様が理解できるようにすることです。それらがどのように動作するか、どうすれば機能を最大限活用できるかなど、ユーザーの皆様の成功に役立つ情報を提供する観点で取り組みます。
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皆様の成功を楽しみにしています。 セルフサービス BI を活用して、新しい分析結果を生み出し、データをいっそうアクセスしやすくし、ユーザーの皆様と組織がこれまでにないほどの力を発揮できることを願っております。
敬具
Power BI チーム
