前編では、Microsoft Fabricのワークスペースの作成からSQLの実行までを紹介しましたが、後編である今回はPower BIの作成までを紹介します。 前編のブログ Microsoft Fabricを利用してPower BIで表を作成する【前編】 - JBS Tech Blog SQL分析エンドポイントでの加工 ビジュアルクエリの利用 グループ化の設定 設定内容の確認 データの可視化　Power BIの利用 抽出・加工結果の可視化 グラフの作成 レポートの保存 終わりに SQL分析エンドポイントでの加工 前回は、レイクハウス内でSQL分析エンドポイントに切替え、作成したproductsテーブルからSQLを利用して100件を表示しました。 今回はSQLではなく、画面上で操作するだけで抽出・加工ができる「ビジュアルクエリ」を利用して必要なデータの抽出・加工を行います。 ビジュアルクエリ

Power BI Desktopを使用してランキングを作成する方法を記載します。 今回は顧客別に売上合計額を計算し、売上の高い順にランク付けをするテーブルを例に解説をしていきます。 データソースの前提 ランキング作成方法 前提条件 売上合計列を作成する 顧客単位の売上合計額列を作成する。 顧客別のランキングを作成する。 トラブルシューティング 顧客単位の売上合計額列を作成しない場合のランキング動作 売上合計列を挟まず顧客別売上合計列を作成する おわりに データソースの前提 以下のような、顧客名と月ごとの売上が記載された表を、Microsoft Lists上に作成しています。 本記事では、この表をベースにランキングを作成します。 ランキング作成方法 前提条件 この後ご紹介する手順は、Power BI Desktop上にデータソースを取り込み、視覚化のテーブルに出力したときに以下のような状態に

Microsoft Fabricとは、データ移動からデータ サイエンス、リアルタイム分析、ビジネス インテリジェンスまでのすべてをカバーする企業向けのオールインワン分析ソリューションです。 今回は、試用版のMicrosoft Fabric（以降Fabric）を利用して、Fabricに取り込んだデータをPower BIで表示する方法を前編・後編に分けて紹介します。 本記事では、まず前編として、データの取り込みからSQLの実行までを説明します。 ※ Fabricの試用版を利用するには、以下のリンクから手順を確認してください。 始める | Microsoft Fabric ワークスペースの作成 データの取り込み レイクハウスの作成 ファイルのアップロード ファイルのテーブル化 SQL分析エンドポイントの利用 SQLの実行 補足：LakehouseとSQL分析エンドポイント 終わりに ワークスペー

Power BI Desktopを使用して、列名が年月で構成されるデータソースに対して開始月や終了月でフィルターする方法について記載します。 日付列を含むデータソースの場合は、スライサーなどのビジュアルを選択して開始月や終了月の範囲を指定するだけで事足りますが、列名で日付が構成されているデータソースについては一工夫が必要になります。 データソースの前提 開始月をフィルタする方法 新しい列の作成 スライサーの作成 動作テスト 終了月をフィルターする方法 おわりに データソースの前提 今回サンプルとして使用するのは、エンジニアの予定稼働を記録したデータソースです。 以下の条件があります。 年月が列で表現されている 開始月と終了月の間の月は必ず稼働する 例えば、4月から6月まで稼働する案件がある場合、5月の予定稼働が空白になることはない 開始月をフィルタする方法 新しい列の作成 開始月を定義した

Power BIの「ツールヒント」とは、グラフの任意の部分にカーソルを合わせたときに表示される視覚的なレポートヒントです。 実は、この「ツールヒント」に表示される内容を柔軟に変更する事が可能です。 例えば、テーブルビジュアルの各セルごとの値をより大きく表示したり、各セルに関するグラフを表示したり、各セルに関する複数のグラフを表示させることも可能です。 今回はPower BI Desktopで「ツールヒント」で表示する内容を変更する方法について紹介します。 「ツールヒント」とは 「ツールヒント」の変更手順 ツールヒント画面の作成 グラフとツールヒントの連携 動作確認 まとめ 「ツールヒント」とは Power BIの「ツールヒント」は、例えば、以下のような「テーブル」ビジュアルを使用したときに「製品名」列の「A」という部分にカーソルを合わせると表示される、黒い吹き出し部分の事です。 「テーブル

Power BIの「マップ」ビジュアルを使うと、市区町村別の人口などを地図上に可視化する事が出来ます。 便利な機能ですが、利用にあたっては注意点もあります。本記事では、「マップ」ビジュアルの注意点を紹介します。 「マップ」ビジュアルの概要 「マップ」ビジュアルはマッピングの視覚エフェクトです。 Power BI Desktopの「マップ」ビジュアルアイコン この「マップ」ビジュアルを利用すると、地域別の値（市区町村別の人口など）を可視化することが可能です。 東京23区別の人口を「マップ」ビジュアルで可視化した画面 そのため、場所を表すデータと値を表すデータさえあれば「マップ」ビジュアルを使用することが可能です。 今回は例として、東京23区別の人口を「マップ」ビジュアルを使用して表現します。 東京都区部 - Wikipedia 「マップ」ビジュアルの利用方法 前提として、Power BI D

はじめに 方法 Power BI内での操作 Power Apps内での操作 注意点 Power BIでダッシュボードにピン留めする際の注意点 ビジュアル単位でダッシュボードにピン留めする方法 Power Appsで「Power BIタイル」から「タイル」を選択できない場合の表示方法 モバイル端末での使用するキャンバスアプリを利用している際の注意点 Power BIレポートとPower Appsキャンバスアプリの型の問題 Power BIレポートのキャンバス型の編集方法 最後に はじめに Power Appsでは、標準で用意されたコントロールを利用して、簡単にPower BIで作成したレポート（ダッシュボード、タイル）をPower Apps内に表示させることが出来ます。 今回はその方法の紹介と、コントロールを使用してPower BIレポートを表示させる際の注意点について紹介したいと思います。

はじめに Microsoft Learn Catalog APIへのクエリを考える Microsoft Learn Catalog APIへ接続して値を取得する Power Query エディターで必要な列を整理するポイント クエリ内でユニークになる値を決める certifications.uidの様な「uid」が書かれた列を活用する 列を展開した後の列名は適宜修正する Power Query エディターで必要な列を整理する 認定資格で必要な列を整理する 認定資格で必要な列を整理する クエリをマージし、認定資格とラーニングパスの対応表を作る リレーションを確認する データカテゴリの設定を行う レポートを作成する おわりに はじめに 業務の一環でMicrosoft認定資格の取得推進にも関わっています。 Microsoft認定資格で各試験のサイトに行くと、図のように関連するMicrosoft

はじめに これらの記事の続きです。 blog.jbs.co.jp blog.jbs.co.jp ここまでで「Google Analyticsから必要なデータを読み込んで記事ごとのページビューをPower BIで表示」までは出来ました。 ただ、Google Analyticsには投稿者の情報がなく、このままだと「自分の記事のアクセス数を知る」というのが簡単にはできません。 この部分を、社内データと結合することで解決したいと思います。 どんな社内データがあるか？ このように、記事タイトル、投稿者、公開日、URLを紐づけたデータがあります。 このために用意したわけではなく、こちらの記事で紹介している、記事レビューの仕組みの中で作っているものです。 blog.jbs.co.jp これをそのままデータとして利用します。 Power BIで社内のExcelデータを読み込む まず、先ほどの社内データ（S

はじめに こちらの続きです。 blog.jbs.co.jp データを読み込んだところまでは良かったものの、不要なデータも多く含まれていたので、これを整理していきたいと思います。 記事以外を除外する 記事以外にアーカイブやトップページなども含まれているので、これを除外していきたいと思います。 記事のURLは「/entry/」ではじまるので、これを利用します。 テキストフィルターで、「/entry/」で始まる行でフィルタするのですが、なぜか、これだとdraft（/draft/entry/...）が残ってしまいます。 仕方がないので、「entry」ではじまり、かつ「draft」を含まないものでフィルタをします。 これで、/entryではじまる記事だけになりました。 トラッキング用のパラメーターを除外する が、このままだと、記事URLの末尾に?xxxxxxxというトラッキング用のパラメーターが付い

はじめに JBS Tech Blogのアクセス数などは、Google Analyticsを使って分析をしています。 この情報と、手元で管理している情報をベースに、Power BIを使って投稿者に記事アクセス数をPower BIで共有する仕組みを作ってみました。 なお、本記事はユニバーサル アナリティクスに基づいて書いています。Google アナリティクス 4での記事ではないのでご注意ください。*1 なぜわざわざPower BIを用意するのか？ 今回、「投稿者が自分の記事のアクセス数を把握できるようにする」というのが目的でした。 Google Analyticsのレポートをそのまま公開する、という方法も考えなくはなかったのですが、次の理由から見送りました。 Google アカウントの管理が必要 自分の記事のアクセス数把握のみの目的だと情報が多すぎて使いにくい Google Analytics

はじめに データの準備 URLの文字列をハイパーリンクとして設定する Power BI Desktopでの設定 Power BI サービスに発効後のハイパーリンク ハイパーリンク設定時のポイント ブログのタイトルにハイパーリンクを設定する Power BI Desktopでの設定 Power BI サービスに発効後のハイパーリンク ブログのタイトルにハイパーリンクを設定する際の注意点 おわりに はじめに JBS Tech Blogのアクセス数は下記記事の様にPower BIで可視化しているのですが、記事の名前やURLにハイパーリンクを設定して、ブログの記事を参照できるようにしたら便利なのでは、と考えました。 blog.jbs.co.jp 該当する技術情報を元に、どこまで出来るのか、実際に操作してみることにしました。 docs.microsoft.com データの準備 検証のため、ごく簡単な