Microsoft Power BI を使用してレポートを開発する

Power BI、Power BI の構成要素とフロー、説得力のある対話型レポートの作成方法について学習します。

Microsoft Excel、リレーショナル データベース、NoSQL データ ストアなど、さまざまなデータ ソースからデータを取得する方法について説明します。 また、データの取得中にパフォーマンスを向上させる方法についても説明します。

Power Query には、分析のためにデータのクリーンと準備を行うのに役立つ専用の非常に多くの機能があります。 複雑なモデルを簡素化する方法、データ型を変更する方法、オブジェクトの名前を変更する方法、およびデータをピボットする方法について学習します。 また、より詳細な分析のために、どの列に重要なデータがあるかを知るために、列をプロファイルする方法についても学習します。

Power BI で複雑なセマンティック モデルを作成するプロセスは簡単です。 データが複数のトランザクション システムから生成される場合、あっという間に数十ものテーブルを処理しなければならなくなることがあります。 優れたセマンティック モデルを構築するには、無秩序な状態を簡略化する必要があります。 スター スキーマは、セマンティック モデルを簡略化する 1 つの方法です。このモジュールでは、その用語と実装について学習します。 適切なデータ粒度を選択することが Power BI レポートのパフォーマンスと使いやすさにとって重要である理由についても学習します。 最後の点として、Power BI セマンティック モデルのパフォーマンス向上について学習します。

Power BI には 30 を超えるコア ビジュアルが含まれているため、初心者の場合は適切なビジュアルを選択するのが難しいことがあります。 このモジュールでは、デザインとレポート レイアウトの要件を満たすために最適なビジュアルの種類を選択する方法について説明します。

Copilot for Power BI は、生成 AI を使用してデータの可視化とレポートの作成を簡略化し、Power BI をより洞察に富み、アクセスしやすいものにします。

Microsoft Fabric を使用して 1 つのプラットフォームで企業の分析ニーズを満たす方法について説明します。 Microsoft Fabric とそのしくみについて学習し、分析ニーズに対して使用する方法を特定します。