はじめに
Power BI 改訂版で年度1月始まり、デフォルトのカレンダーテーブルを使えば、クイックメジャーを使えることを解説した。
ここでは、クイックメジャーの機能を項目順に解説していく。
前提としてはデータがあることが条件となる。
カテゴリごとの集計
カテゴリごとの平均
OKを押す
この計算のメジャーは次のようになっている。
図表は次のようになる。


クイックメジャーであっても、こちらの意図しないことが多いので、メジャーに手を加える必要がある。
カテゴリごとの差異
分散(つまりデータの散らばり具合ということ)を計算するようだが、実際にやってみると次の表のようになる。
分散の平方根が標準偏差というものであり、これが現実の値を示す。実際の計算をしてみると、40,083,931となり(小数点以下は切り捨て)散らばり具合が4千万円ということである。
しかし、これが欲しい数字だろうか。本当に正確な値だろうか。
統計でいう分散とは、たとえばイベントでいえば
(イベントの各データー平均値)を2乗して加える
という計算になるが、
ここでやったことは
(イベントの総合計ー平均値)を2乗し、それぞれの項目も同様の計算をして加えた
だけであって、本来の分散の計算ではない。
しかも売上の合計ではなく、分類ごとの売上の平均をもってきたとしても、上手くいかない。
分類ごとの売上の差異というのならば、たとえば平均値との差などが欲しいところである。(これになんの意味があるのかはわからないが……)
実際に計算をしてみると次の表のようになる。
メジャーは
平均との差異=SUM('fマスタData'[売上])-[分類平均]
(分類平均とは上でやった分類ごとの平均の売上のこと)
グラフを分類平均と重ね合わせると次のようになる。
最大値・最小値・加重平均
最大値はたんにイベントの数値がでてくるだけであり、最小値は0であり、加重平均に至ってはここでは無意味である。
フィルター
フィルターされた値
Ctrlキーをおしながら、イベントとレギュラーを選択してみる。
今度は売り上げの合計の代わりに、分類平均でやってみる。
フィルターされた値との差異


計算結果は
分類の合計ーイベントの売上の合計=102,590,830
になる。


この計算結果は
分類の合計ー(イベントとレギュラーの売上の合計)=48770140
となる。


この計算結果は
分類平均の合計ー(イベントとレギュラーの分類平均の合計)=-10533654
となる。
フィルターされた値に対する差異の比率


この計算結果は
{分類の合計ー(イベントとレギュラーの売上の合計を足す)}÷(イベントとレギュラーの売上の合計を足す)×100=27.84%
となる。
初めての顧客からの売上高はこのデータからはでないので割愛する。
タイムインテリジェンス
年度累計
この結果、グラフは以下のようになる。
四半期累計
グラフは次のようになる。


月度累計
グラフは次のようになる。


前年比の変化


前四半期比の変化




月ごとの変化




移動平均










合計
この3種類のクイックメジャーのうち、もっとも使用頻度が高い累計のみを扱う。残りの二つは割愛する。
累計
これをCtrl+C、Ctrl+Vでもうひとつ作り、折れ線グラフを選択するとグラフは次のようになる。
そこで、分類の売上に対する累積値に細工をする。
テーブルの分類の売上に対する累積値にカーソルを合わせると、▼が左隅に小さく出てくる。これをクリックして▲に変更して、グラフを描くと次のようになる。
これで累計が売上の合計とともに示させることになったが、次のようにグラフを変えてもパレート図にならないことに注意して欲しい。
累計はいいにしても、やはりダッシュボード 作り方 Power BI編 part2 で行ったパレート図を使った方がいい。
カテゴリの合計(フィルターが適用されている)
残りの二つは割愛するとしたのだが、興味のある人はテーブルだけ作ったので見て欲しい。


数学演算・テキスト
この2つはグラフと関係ないので割愛する。
終わりにあたって
グラフ化をするにあたって、Power BIのクイックメジャーで使い物になるのはタイムインテリジェンスだけだと思った方がいいだろう。
他の機能も説明したが、グラフと直結したものは少なそうである。
グラフ化は全体像を見るのにとても便利な道具である。Excelにせよ、Power BIにせよ、グラフの作成は簡単である。
しかし、ベースとなるデータがキチンとならされていないと、どんなグラフも意味のないものになってしまう。
たとえば、販売個数が多ければ当然売上も多くなるわけだが、それを他の商品と比較する場合、商品単価が違うので一概に売り上げだけでどの商品がいいか悪いかを決めることはできない。
グラフを作成するデータに細心の注意を払って欲しい。
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