Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
このチュートリアルでは、Power Query エディター内で使用できる機能について説明します。LuckyTemplatesでのデータ開発スキルを向上させるために、これらの機能にアクセスして最大限に活用する方法を学習します。また、これらのパワー クエリ機能がデータレポートをより効率的に作成するのにどのように役立つかについても学習します。
目次
高度な Power Query エディターとその機能
1 つ目の機能は、[詳細エディター] ウィンドウです。ウィンドウを開くには、[ホーム] タブのリボンで [詳細エディタ] をクリックします。
その後、高度なエディターウィンドウが画面に表示されます。
Power Query M 関数リファレンス
左上隅にクエリ名が表示されます。その反対側に、表示オプションと疑問符があります。疑問符をクリックすると、標準ブラウザーのPower Query M 関数リファレンスに移動します。
使用可能なM 関数を調べたり、これらの関数がどのように機能するかを調べたい場合は、それらをコピーして [詳細エディター] ウィンドウに貼り付けます。
表示オプションにアクセスして設定するには、 [表示オプション]の横にあるドロップダウン ボタンをクリックします。[行番号を表示] を選択すると、構文の行番号を表示できます。
構文ペインは次のようになります。
ユーザー インターフェイスによって生成されるMコードは1 行で記述されます。したがって、コード全体を表示したい場合は、頻繁に上下にスクロールする必要があります。ただし、 [表示オプション] で[ワードラップを有効にする]を選択すると、スクロールせずにコード全体を表示できます。
コードが複数行に分割されると、7 行目でコードが自動的にインデントされることがわかります。
構文ペインを拡大または縮小するには、Ctrl + Shiftキーを押したまま– または +を押します。デフォルトのズームを使用する場合は、Ctrl + 0を押します。これらのズーム オプションは、クエリ エディターのプレビュー ペインでも使用できます。
データ プレビュー セクションの機能
次に説明する機能はデータ プロファイルです。[表示] タブに移動すると、使用可能なすべての列プロファイル オプションが含まれる[データ プレビュー]セクションが表示されます。
データセット全体をスキャンするようにステータス バーの設定を変更しない限り、列プロファイリングは上位 1000 行に対してのみ実行されます。これを行うとパフォーマンスに影響を与える可能性があるため、常に確認して、完了したら必ず上位 1000 行に戻すようにしてください。
列ヘッダーのすぐ下にある緑色の線の上にマウスを移動すると、 Valid、Error、およびEmpty の値の数を示すプレビューが表示されます。
プレビュー内の値の合計数は 1000 であることがわかります。ただし、データセット全体をスキャンすると状況は変わります。これを行うには、ステータス バーに移動し、データセットをスキャンするように設定を変更します。
その後、もう一度緑色の線の上にマウスを置くと、値の合計数が 5226 に変化していることがわかります。
プレビューの右下には、データのオプションを含むメニューを開く省略記号があります。
[データ プレビュー]セクションで[列の品質]を有効にすると、各列の有効な値、エラー値、空の値のプレビューがパーセンテージで表示されます。
同じセクションで列の分布を有効にすると、個別の一意の値の数が表示されます。データに一貫性があるかどうか、またデータが均等に分散されているかどうかを判断するのに役立ちます。
グラフの上にマウスを置くと、メニューにアクセスするための省略記号付きのプレビューが表示されます。
[列プロファイル]オプションを使用すると、列の統計と値の分布を確認でき、データ型に応じて詳細が表示されます。選択されたサンプル列は日付型です。
さまざまなデータ型のコンテキスト メニュー
[値の分布]セクションの省略記号を使用すると、設定によってグループを変更できます。[月] を選択すると、グラフが[月の分布]に変わることがわかります。
テキスト タイプの列を選択すると、省略記号内のグループ化の設定も変更されます。
数値型の列の場合、グループ化にも異なる設定があります。
列プロファイリングを上位 1000 行に戻すように設定してください。
クエリ依存関係機能
次の機能は、クエリ依存関係ビューです。
[表示] タブに移動して [クエリの依存関係] を選択すると、あるクエリから次のクエリへのデータの流れが表示されます。
クエリをクリックすると、関連するすべてのクエリが強調表示されます。これにより、すべてのクエリの読み込み先を確認できるため、フロー周辺のエラーを追跡しやすくなります。
「レイアウト」オプションをクリックすると、個人の好みに応じてさまざまな表示オプションを切り替えることができます。
Power Query では、依存関係のあるクエリを削除することはできません。[クエリ] ペインでSupplierQuality を削除すると、Record1 と ListVendors という 2 つの依存関係があるため削除できないという通知が表示されます。
クエリを削除するには 2 つの方法があります。1 つ目は、 SupplierQuality を削除する前に依存関係を削除することです。2 つ目は、依存関係のデータ ソースを変更して、SupplierQuality に依存しないようにすることです。
LuckyTemplates で Power Query を使用した組み合わせ分析
LuckyTemplates アンピボット列 – Power Query チュートリアル
結論
Power Query エディター内の機能は、魅力的な LuckyTemplates レポートの作成を支援するために作成されています。これらは、レポートまたはダッシュボードで使用できる追加のデータと情報を提供します。また、クエリのフローを監視し、クエリが相互にどのように関連しているかを示すのにも役立ちます。
メリッサ
Python における Self とは: 実際の例
R の .rds ファイルからオブジェクトを保存および読み込む方法を学習します。このブログでは、R から LuckyTemplates にオブジェクトをインポートする方法についても説明します。
この DAX コーディング言語チュートリアルでは、GENERATE 関数の使用方法とメジャー タイトルを動的に変更する方法を学びます。
このチュートリアルでは、マルチスレッド動的ビジュアル手法を使用して、レポート内の動的データ視覚化から洞察を作成する方法について説明します。
この記事では、フィルター コンテキストについて説明します。フィルター コンテキストは、LuckyTemplates ユーザーが最初に学習する必要がある主要なトピックの 1 つです。
LuckyTemplates Apps オンライン サービスが、さまざまなソースから生成されたさまざまなレポートや分析情報の管理にどのように役立つかを示したいと思います。
LuckyTemplates でのメジャー分岐や DAX 数式の結合などの手法を使用して、利益率の変化を計算する方法を学びます。
このチュートリアルでは、データ キャッシュの具体化のアイデアと、それが結果を提供する際の DAX のパフォーマンスにどのように影響するかについて説明します。
これまで Excel を使用している場合は、ビジネス レポートのニーズに合わせて LuckyTemplates の使用を開始するのに最適な時期です。
LuckyTemplates ゲートウェイとは何ですか? 知っておくべきことすべて