Power BI で DAX タイム インテリジェンス関数を使用する

ラボのストーリー

このラボでは、タイム インテリジェンスを含む DAX 式を使用してメジャーを作成します。

このラボでは、次の方法について説明します。

  • さまざまなタイム インテリジェンス関数を使用して、日付に関係する特定のフィルター コンテキストを操作する。

このラボには約 15 分かかります。

作業の開始

この演習を完了するには、まず Web ブラウザーを開き、次の URL を入力して zip ファイルをダウンロードします。

https://github.com/MicrosoftLearning/PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/raw/Main/Allfiles/Labs/06-use-dax-time-intelligence/06-time-intelligence.zip

ファイルを C:\Users\Student\Downloads\06-time-intelligence フォルダーに展開します。

06-Starter-Sales Analysis.pbix ファイルを開きます。

注:ファイルが読み込まれると、サインイン ダイアログが表示されることがあります。[キャンセル] を選択してサインイン ダイアログを閉じます。他のすべての情報ウィンドウを閉じます。変更の適用を求めるメッセージが表示されたら、[後で適用] を選択します。

YTD メジャーを作成する

このタスクでは、タイム インテリジェンス関数を使用して、売上の年度累計 (YTD) メジャーを作成します。

  1. Power BI Desktop のレポート ビューの [ページ 2] で、行にグループ化された年と月を含むさまざまなメジャーを表示するマトリックスの視覚エフェクトに注目します。

  2. 次の式に基づいて、Sales テーブルにメジャーを追加します。小数点以下 0 桁に書式設定します。

     Sales YTD =
 TOTALYTD(
     SUM(Sales[Sales]),
     'Date'[Date],
     "6-30"
 )

    TOTALYTD 関数では、指定した日付列に対して式 (この場合は Sales 列の合計) が評価されます。日付列は、日付テーブルとしてマークされている日付テーブルに属している必要があります。

    “この関数には、年度の最後の日付を表す、省略可能な 3 番目の引数を指定することもできます。この日付を指定しない場合は、12 月 31 日が年度の最後の日付になります。Adventure Works では、6 月が年度の最後の月なので、”6-30” が使用されます。

  3. マトリックスの視覚エフェクトに Sales フィールドと Sales YTD メジャーを追加します。

  4. 年内の売上の値が累積されていることがわかります。

    画像 1

TOTALYTD 関数によって、フィルター操作 (具体的には、時間フィルター操作) が実行されます。たとえば、2017 年 9 月 (会計年度の 3 番目の月) の YTD 売上を計算する場合は、Date テーブルのすべてのフィルターが削除され、年度の開始日 (2017 年 7 月 1 日) に始まりコンテキスト内の日付期間の最後の日付 (2017 年 9 月 30 日) まで続く日付の新しいフィルターに置き換えられます。

一般的な時間フィルター操作をサポートするために、多くのタイム インテリジェンス関数を DAX で使用できます。__

YoY 成長メジャーを作成する

このタスクでは、変数を使用して売上の YoY 成長メジャーを作成します。

変数は、数式を簡略化するのに役立ち、数式内でロジックを複数回使用する場合の効率が向上します。 変数は一意の名前で宣言されます。その後、メジャー式を RETURN キーワードの後の出力にする必要があります。 他のコーディング言語の変数とは異なり、DAX 変数は単一の数式内でのみ使用できます。_

  1. 次の式に基づいて、Sales テーブルに別のメジャーを追加します。

     Sales YoY Growth =
 VAR SalesPriorYear =
     CALCULATE(
         SUM(Sales[Sales]),
         PARALLELPERIOD(
             'Date'[Date],
             -12,
             MONTH
         )
     )
 RETURN
     SalesPriorYear

    SalesPriorYear 変数には、変更されたコンテキストで Sales 列の合計を計算する式が割り当てられます。__ このコンテキストでは、PARALLELPERIOD 関数を使用して、フィルター コンテキストの各日付から 12 か月前に戻します。

  2. マトリックスの視覚エフェクトに Sales YoY Growth メジャーを追加します。

  3. 新しいメジャーは、最初の 12 か月間は BLANK を返します (会計年度の 2017 年以前には売上が記録されていないため)。

  4. “2018 年 7 月” に対する Sales YoY Growth メジャーの値が、”2017 年 7 月” の sales の値であることに注目してください。__

    画像 2

    これで数式の “難しい部分” をテストできたので、成長の結果を計算する最終的な数式で、メジャーを上書きすることができます。__

  5. メジャーを完成させるには、次の数式で Sales YoY Growth を上書きして、小数点以下 2 桁のパーセンテージとして書式設定します。

     Sales YoY Growth =
 VAR SalesPriorYear =
     CALCULATE(
         SUM(Sales[Sales]),
         PARALLELPERIOD(
             'Date'[Date],
             -12,
             MONTH
         )
     )
 RETURN
     DIVIDE(
         (SUM(Sales[Sales]) - SalesPriorYear),
         SalesPriorYear
     )

  6. この数式の RETURN 句では、変数が 2 回参照されていることに注目してください。

  7. “2018 年 7 月” の YoY 成長が 392.83% であることを確認します。__

    図 3

    YoY 成長率メジャーは、前年の同じ期間の売上がほぼ 400% (つまり、4 倍) 増加していることを示します。__

  8. モデル ビューで、2 つの新しいメジャーを Time Intelligence という名前の表示フォルダーに配置します。

    画像 4

  9. Power BI Desktop ファイルを保存します。

ラボが完了しました

このラボでは必要ありませんが、Power BI レポートを保存することもできます。 次の演習では、事前に作成されたスターター ファイルを使用します。

  1. 左上隅の [ファイル] メニューに移動し、[名前を付けて保存] を選択します。
  2. [このデバイスを参照する] を選択します。
  3. ファイルを保存するフォルダーを選択し、わかりやすい名前を付けます。
  4. [保存] ボタンを選択して、レポートを .pbix ファイルとして保存します。
  5. 保留中のクエリの変更について適用を求めるダイアログ ボックスが表示された場合は、[適用] を選択します。
  6. Power BI Desktop を閉じます。