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メジャーをイイ感じに記述できるようになりたいなと勉強始めたところならスタート地点から考えた方がいい。理解を深めるのが大変だって思ったらスタート地点から考えなおしたがいい。DAX 難しいって言ってるひとの多くは基本をないがしろにしがちで How-to ばかりに注目しているような気がするのである。なぜ、原理原則に近いところから始めずに、難しいところから勉強を始めるのか。ほんと不思議なのだ。 ベストプラクティスや基礎をよく理解しようぜ お仕事上で様々なレポートを見せていただいたり、どうしたらイイ感じになるのかなどサポートしていて思うことは、メジャーの記述に問題があることが多いようなのだ。勉強不足であるだけならもっと勉強をしたらよいのでは?で済むのだけど、多くの場合で同じ過ちをしているんだよね。問題があるコードってとても強い既視感があるんだよね😏なぜかなぁ🙄もしかして コピペ？🤩 How-t

2018年末 Power Query についてお話しなどする機会があった。そこで話した内容とは、Power Query はほどほどに賢く想像しているような動作をしていないかもですよってこと。Excel ユーザーやこれからPower Query を使うのかなぁと考えられる層なので、Power Query エディターの使い方や Tips ではなかった。わりとそもそも的な内容。 "適用したステップ" の順番で処理されているのか？ 速やかに処理が終えるような工夫がされていると考えておけば十分かもしれない。だけど、適用するステップの順番で処理されているとは限らない。 Power Query エディター でデータの変換や加工を進めていくとき、Power Query エディターはその処理を "適用したステップ" として残していく。UIでの操作をしていくと、都度、"適用したステップ" として追加や挿入をし

なお、"情報を渡す" となる組み合わせであっても、データソースが対応していなければならないので必ず最適化されるということではない。クエリの最適化が期待できるだけであって、Power Query は可能であれば最適化を試みるというスタイルなのです。 Power BI Desktop データ セット設定 / Data source settings などから Power BI Service 設定 / Settings → データセット / Datasets → データ ソースの資格情報 / Data source credentials から Power BI dataflows Power BI データフローには プライバシー レベルを無視する設定がある。 データ ソースのプライバシー レベルが確認できない状態だと、どうするの？ってなる。 データ ソースのプライバシー レベルが設定されてい

2020-07-04 Japan Power Platform Day Summer '20 というオンラインのコミュニティイベントがありまして、小一時間ほど Power BI についてお話したので、まとめというか補足というかスライドを公開しないのでその代わりみたいなものです。 Power Platform Day Summer '20 - Become a CITIZEN DEVELOPER いくつかのトピックに絞ってお話してみたのだけど、今回は初心者向けにしようかなと思って、"最後の Power BI Desktop の学び 101" というタイトルにしてみた。"最後の" というのは特別重要な意味はないのだけど、コミュニティイベントでいつまでの初心者向けの話をしていても私のレベルが上がっていかないので、最後にしようかなと思っただけ。で、どんな話をしようとしたかというと、 Power B

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おススメのツールです。 Power BI Desktop でのモデリング機能を使って メジャー や テーブル を作成するなど データの集計に必要な準備を行います。ただ、最終アウトプットに必要とされるメジャーがどのようなものになるか試行錯誤が必要でなんどもやり直したりして結構面倒なんですよね。そんなとき DAX Studio を使っています。 DAX Studio 表形式モードの SQL Server Analysis Service (SSAS) をサポートしますので、 Power BI Desktop の データモデル Excel PowerPivot モデル Azure Analysis Services も接続することができる。更新情報などは、DAX Studio - SQLBI 何ができるのか データモデルに接続し、DAXクエリを書き、そして実行するすることができる。実行計画やトレ

Excel で柔軟なデータの収集やデータマッシュアップが実現する Power Query ですが、使い始めるまでの情報をまとめてみます。 Power Query for Excel のエディション あまり取り上げられる内容ではないが、Power Query for Excel には2つのエディションが存在していて、エンタープライズ向け機能などがサポートされているかどうかの違いがある。 導入先のOffice 環境によって振り分けられるので任意に選択することはできない。 Power Query Premium すべての機能 / データソースへの接続をサポート Office 365 ProPlus / Office Professional Plus などエンタープライズ向け Office 上位エディション Power Query Public コンシューマ向け Office すべて と エンタ

Power BI Desktop や Excel のクエリ エディター では JSON形式で記述されたデータの解析が簡単にできるようになっています。ここでは Office 365 監査ログ(csv)を 手早くExcel テーブルに変換してみます。ポイントは JSON形式の AuditData 列 をパースすることです。また、Office 365 監査ログの AuditData 列は、提供されているサービスごとで取得できるフィールド(列)は異なります。なので、ログを取得したいサービス別にエクスポートすることは解決策をシンプルにする方法ではありますが、依然、AuditData 列から必要な値を参照するための "列の分割" では困難というかスマートではないなぁと思うのです。 第20回 Office 365 勉強会 のLTでちょっとだけ触れましたがその補足です。 Office 365 監査ログ 監

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