分析の概要
分析には、データ マイニング、ビッグ データ分析、機械学習、AI、予測分析など、新たな業界の手法が含まれています。 この用語は、予測機能を備え、ビジネス上の問題を解決するために使用できる分析の技術的な側面を表現するために使用される用語です。
分析によって、生データを広範な情報のコレクションに変換し、行動データやパターンを識別および分析するためにデータをカテゴリ化することができます。 組織はこの情報を使用して、業務の現在の状態を分析することができ、"what-if" の質問を投げかけることによって今後の行動および傾向を予測することができます。 さらに、分析は、不正行為の検出、画像認識、センチメント分析、従業員全体の全般的な生産性向上にも役立ち、多くの場合に、煩雑な手動プロセスを置き換えることができます。
売上が最近急に伸びた原因を特定するように従業員に依頼するシナリオを考えてみましょう。 従業員は苦労して各売上を探し出し、顧客に聞き取り、営業担当者と話し、市場の動向を調べなければならないこともあります。 そうする代わりに、Microsoft Power BI の主要なインフルエンサーの視覚化を使用して高度な分析を使用することができ、おそらくずっと速く答えが得られます。 視覚化の品質は与えたデータと同等にしかならないため、引き続きデータを収集して整理する必要があります。 しかし、実際の分析を行うことができ、少なくとも優れた出発点を与えてくれます。
高度な分析により、組織はビジネス上の意思決定をより適切に行うことができ、手作業を削減して、行動可能な意味のある結果を導くことができるようになります。
従来、データ分析は、エンジニアが実行していた複雑なタスクでした。 現在、データ分析は利用しやすくなり、すべてのチームを越えて、組織内の多くのユーザーが理解できるようになっています。 Power BI は、アクションにつながる分析情報をデータから迅速に取得するための優れたツールです。 これにより、データの視覚化およびメトリックをレポートおよびダッシュボードに作成できるため、ユーザーはデータ分析情報を概要レベルで分析し、これらの分析情報から詳細情報にドリルダウンすることができます。
このモジュールのシナリオでは、あなたはデータ アナリストとして Tailwind Traders に勤務しているとします。 重要なビジネス上の意思決定を支援するために、組織全体で使用されるレポートとダッシュボードを作成する業務を与えられました。 たとえば、製品チームは他の製品ほど売れていない特定の製品があるかどうかに関心を持ち、販売チームは次年度の売上予測に注目し、ウェアハウス チームは世界中の倉庫と配送場所の業績に関する大まかな内訳を知りたいと考えています。 これらの各チームのために、概要レベルの分析情報と、高度な分析機能を使用して開発された視覚化を表示する固有のレポートおよびダッシュボードを作成して共有する必要があります。
このタスクを実行するには、Power BI に固有の機能が役立ちます。 クイック分析情報を作成し、レポートやダッシュボードで組織内のさまざまなチームと共有することができます。 Power BI の高度な分析機能により、カテゴリや傾向を特定したり、時間の経過と共にデータがどのように変化するかを確認したりするほか、さらに多くのことが可能になります。 この情報から予測セマンティック モデルを作成できるため、組織がより信頼性の高いビジネス上の意思決定を行い、計画を作成して予測を行うために役立ちます。
このモジュールでは、Power BI の高度な分析機能の概要を説明します。 このモジュールを完了すると、次のことができるようになります。
統計の要約を調査します。
Power BI 視覚化で外れ値を識別します。
分析するデータのグループ化とビン分割を行います。
クラスタリング手法を適用します。
時系列分析を実行します。
分析機能を使用します。
高度な分析のカスタム ビジュアルを使用します。
クイック分析情報を確認します。
AI 分析情報を適用します。