ここから実際にツール、データ、サービスのリレーションをPowerBIで表現するために調整していきます。紆余曲折を経て、こんなモデルに!(経過を見たい方は、是非勉強会にご参加を!)グラフ型データモデルは新しめのデータモデルですが、これまで特にグラフ型が最適だと思われるようなデータの設計をしてこなかったので、深い理解を得られていなかったってのが正直なところです。したらあったかもしれないけど気づけていなかった?今回は、可視化のために利用するという観点からのお話の組み立ててで、技術紹介とはまた違う形でグラフ型データモデルを理解できたように思います。(そっちかよ)ももももちろんPowerBIによる可視化についてもとても興味深い内容でしたよ!というのも、可視化するためのデータソースって基本的に行列で構成されたデータが基本なんですよね。そもそもなんでそんなことを?(さっきの「暇なんですか?」の真意)と思ったら、なるほどCDataさんの接続できるサービスやデータを可視化したり、情報整理するのに必要なんですね!それはモチベーション高いです。今回技術的に一番腹落ちが良かったセッションでした。あとで桑島さんに根掘り葉掘り聞いてみよう。2018勉強会ではあまり見かけないディスカッション形式!まずは山手線から始まります。どんな話かなーと思ったら、簡単なデータも見せ方次第でかっこよく見えるよ!というプレゼンテーション指南!確かに!そこからは、質問者さんからの質問にPowerBI王子とかがたさん、山田さん、小林さんなどサポーターの方々で回答していくスタイルに。質問も出にくい国内の勉強会としては珍しくみなさん活発に質問が飛び交い、大変興味深い内容でした。個々の細かい内容は割愛しますが、実際の事例の紹介や、本来そこってこだわるべきじゃないよね?というようなアドバイス的なもの、普段のセッションではなかなか聞けない裏話もあり、これまた他のセッションに勝るとも劣らぬ良コンテンツでした。これは会場に来ないと絶対に損!なぜなら資料の共有がないから!次回のPowerBI勉強会の申し込み開始時間は正座して待ちましょう。LTLTもなかなかに盛り上がりました。以下の三名の方のLT。佐々木さんデータの前処理について。Excelでダメなデータをどう直し有効利用するかという非常に有益なLT。神がかり的なExcel操作が印象的でした。KeitaExcel井谷さん可視化系は優秀なPowerBIに任せよう。Studioの比較など。データソースの扱いでGoogleは不便らしい。その点、PowerBIはデータソースの扱いでかなり使いやすいらしい。Designerを利用する。Designerなら、限界を超えて、データの向こう側を見ることが可能に!PowerBIのビジュアライズを強力に補完するお話でした。さいごに今回も刺激的な内容がたくさんで大変参考になる勉強会でした。PowerBIの勉強をするということだけではなく、セッションの構成方法や勉強会そのものをよりよくしていくための手法など、とても参考になりました。次回の東京開催は未定ですが、名古屋での開催は7月にってことで予定されています。SharePoint勉強会の第28回開催が来る6月9日(土)、13:00~名古屋/伏見のSCSK様であります。shinya1件のコメントこんにちは。データ大好き榊原です。先日こんなエントリーがありました。「コンサルタントだった頃学んだ「議論がうまい人」とそうでない人の5つの差異」(http://blog.tinect.jp/?p=45811)この中で、「2.議論のうまい人は、「事実」からスタートする」は非常に重要と考えておりまして、いろんな人と話をするときに結果を求めないただの雑談の中で「で、ソースは?」とついつい口をはさみ嫌われるのが常態化しております。2018年は寛容に生きたいと思います。データ扱うならば、やはりその筋の方と相まみえないとということで今日はこちらに寄稿しております。2017」(https://qiita.com/advent-calendar/2017/power-bi)名古屋でようやくPowerBI勉強会です!永らく名古屋の勉強会の閑散さを嘆いておりますが、名古屋でやってほしい勉強会の一つ「PowerBI勉強会」をようやく名古屋でも開催できることになりました。勉強会」(https://powerbi.connpass.com/)誘致に関して尽力いただいた名古屋主催:I社のY氏、本当にありがとうございます。開催にあたりご快諾いただいた「PowerBI勉強会主催」のK氏、またS氏には厚く御礼申し上げます。気になる開催日ですが、現在の予定では以下の通りです。情報は追って上記勉強会サイトにて行います。東京の開催では毎回多くの受講者を集め、前回の第6回では105名の定員に対して117名の応募という人気・白熱ぶりです。どんなところ?ということで、初の地方開催である名古屋はどんなところなのか、さっそくPowerBIを使ってビジュアライズしてみようと思います。利用したのは名古屋市の提供するオープンデータ。このデータから、名古屋についてみてみましょう。おっと?一筋縄にはいかない?市町村の提供するデータなので、フォーマットは整っているものとしてまずは何もせずに取り込んでみました。だめですね・・・(ある程度は予測済み)PowerBIでビジュアライズするにあたり、前段階としてデータを整頓するという作業がどうしても必要になってきます。今回はそこのところを対応しつつ、名古屋の紹介をしたいと思います。元データをExcelで開くとこんな感じです。結果から言うと、以下の編集を施しました。取り込むデータはこんな感じになっており、データの注釈が1~2行目に記載されています。これはPowerBIに取り込む際に邪魔になるので、削除します。列情報が正しく取り込めない元データを削除する。部分的に正しくシリアル値に変換してくれていましたが、そもそも年度別でフォーマットそのものが異なる箇所があったので、置換しました。「-」を「/」に置換し、フォーマットを統一しました。年度により、年齢分布の丸め方が異なっていたので、2004年以前のデータ、それから2017年も10、11月のデータを削除しました。いったところからも長寿化の傾向が見られますね。2017年10月から分類が増えてる!!!「4.軸ラベルの付与」グラフの軸にしたいデータが正規化されたデータではなく、年齢ごとの分類情報なので、そのまま取り込んだだけではきれいにソートしてくれません。試してはみたのですが元データのままではうまくソートができなかったため、やむなくラベルにNoを振ることになりました。(なんかいい方法ないですかね?)頭の数値でソートされるため・・・0~10~15~20~100~105~というような、よくあるダメなソート状態になってしまう。PowerBIに落とすとこんな感じに・・・こりゃあかん。いうことで、やむなく01~項番を振ります。それっぽくなりました。(さらに元データから総数をフィルタし、2017年9月でフィルタした後、階層別の降順でソートしています)やっとで名古屋の紹介ということで出来上がったのがこちら。人口推移を表示しています。年齢別の構成比からは戦前~戦中世代の男女構成比に偏りがあるなーとか、ベビーブーマー強ェ!とかわかると思います。私が興味深かったのは、年配で男女構成比がずいぶん偏っているにもかかわらず、2017年9月の男女構成比がほぼ50:50になっているところ。なんらか自然の力が働いていいるんでしょうか。今回は紙面の都合上ここまでですが、機会があれば、この身近な名古屋のオープンデータを使ってPowerBIの勉強ができたらと思います。今回の場合は、データの整頓に30分ほど苦戦した後うまく取り込めたら、グラフの表示部分についてはほんの数秒でできてしまっています。ご存知の通り、この辺のビジュアライズ化の容易さががPowerBIのとてもいいところなんですが、元データがしっかり成形されていればいけないよ・・・というお話でした。