仕事効率化 データ分析者学者向け:変数とは何か?名義・順序・間隔・比例尺度について基本から解説 変数には尺度という考え方があるのをご存じですか?今回は変数の尺度について基本から解説します。変数はその性質に応じて「名義尺度」「順序尺度」「間隔尺度」「比例尺度」に分けることができます。この4つの尺度をもうすこし大まかに「質的変数」「量的変数」にわけることができます。 ※別の分け方として「離散変数」「連続変数」という分け方もありますがここでは「質的変数」「量的変数」で解説をします。 2023.03.25 2023.03.26 仕事効率化
仕事効率化 データ分析初学者向け:伝わるグラフの選び方を基本から解説~データを可視化しよう~ データ分析において、グラフの選び方は非常に重要です。グラフを正しく選択し、適切に解釈することで、データから得られる情報やインサイトを明確に表現することができます。しかし、グラフを誤って選択すると、データの解釈が誤解を招く可能性があります。この記事では、データ分析におけるグラフの選び方を基本から解説します。 2023.03.12 2023.06.09 仕事効率化
仕事効率化 データ分析初学者向け:データ分析に関する書籍の紹介「データ分析力を育てる教室」 データ分析は、現代社会においてますます重要なスキルとなっています。そんな中、データ分析初心者にオススメしたいのが、「データ分析力を育てる教室」という本です。この本には数式やプログラミング言語は一切出てきません。「どうすれば、データ分析を通じて価値を生み出せるか?を教えてくれる本」です。早速紹介していきましょう。 2023.03.06 2023.03.25 仕事効率化
Web Power BI:フィルター関数を基本から解説 今回はPower BIでよく使うDAX関数の1つであるFilter関数を基本から解説します。Fileter関数はフィルター関数群の1つです。これらを使用すると動的な計算を作成できます。非常に強力なツールとなるので、まずは基本としてFilter関数を押さえることにしましょう。 2023.01.09 2023.06.09 Web仕事効率化
仕事効率化 Power BI:Calculate関数を使って前年差異を計算する方法を基本から解説 今回はDAX関数の中でもとても重要な関数となるCalculate関数について解説します。Calculate関数の基本を確認した後は実際によく使われる利用シーンとして、前年データと比較をおこない「前年差異」を計算する方法をみていきましょう。 2023.01.08 仕事効率化
仕事効率化 Power BI:DAXの変数について基本から解説 今回はDAXの中で変数を扱う方法について基本から解説します。新しいメジャーを追加するときに、定義式の中で変数を使用したくなるケースがあります。複雑な式では変数を使うことによって、読みやすさも向上しますし、場合によってはパフォーマンスも向上します。早速見ていきましょう。 2023.01.07 2023.06.09 仕事効率化
仕事効率化 Power BI:複数の列でリレーション設定する方法を基本から解説 今回は複数の列をキーとしてリレーションシップ設定する方法を基本から解説します。データの集計をしているときに、1つのキーではリレーション設定ができないケースが出てきます。そんなときに複数の列を組み合わせてキーとする方法が有効です。さっそくみていきましょう。 2023.01.04 2023.01.07 仕事効率化
仕事効率化 Power BI:多対多リレーションシップについて基本から解説 今回は「多対多」のリレーションシップの設定について基本から解説します。「多対多」のリレーション設定の方法は2つあります。1つは「多対多カーディナリティのリレーションシップを使う」方法、もう一つは「中間テーブルを介して設定する」方法です。順にみていきましょう。 2023.01.03 2023.01.06 仕事効率化
Python Python初学者向け:VS Codeでコーディングしているときに関数の定義を確認する方法 今回はVS Codeでコードを書いているときに、関数やクラスの定義を確認したかったり、変数を宣言している箇所を知りたいことがありますよね。そんなときに便利なのがショートカットをご紹介します。直接、定義や変数宣言している箇所に移動したり、あるいは挿し込み表示することができます。 2023.01.02 Python
仕事効率化 Power BI:カレンダーテーブルに列を追加する方法を基本から解説 今回は作成した中間テーブルに新しい列を加える方法をご紹介します。複数のテーブルの情報を中間テーブルに集約して集計しようとした場合に、中間テーブルに新しい列を追加したくなることがあります。たとえば、日付のテーブルを作っていた際に月単位や会計年度単位での集計をするような場合です。今回はカレンダー手ぶるに月や年、会計年度の列を加える方法を基本から解説します。 2023.01.01 2023.01.06 仕事効率化
仕事効率化 Power BI:カレンダーテーブルを作る方法を基本から解説 今回はカレンダーテーブルの作り方を紹介します。前回、中間テーブルを作ってリレーションシップの設定をする方法を紹介しました。その中で中間テーブルを作る方法を紹介していますが、カレンダーのテーブルを作る場合には、専用の関数を使うとより簡単に作ることができます。基本から見ていきましょう。 2022.12.30 2023.01.06 仕事効率化
仕事効率化 Power BI:中間テーブルを使ってリレーションシップを設定する方法を基本から解説 異なるテーブル間で共通の項目がある場合、リレーションシップを設定しておくと便利です。リレーションシップを設定する方法は中間テーブルを使う場合と、多対多カーディナリティのリレーションシップを組む方法があります。今回は中間テーブルを使う方法を基本からご紹介します。 2022.12.24 2023.01.06 仕事効率化
仕事効率化 Power BI:DAX関数の基本を解説 今回はDAX関数について基本から解説することにしましょう。Power BIで新しいデータ項目を追加する際にはDAX関数を使うことが多いでしょう。まずばDAX関数の特徴やExcel関数との違いを整理することで、しっかり理解すれば難しくはありません。 2022.12.12 2023.01.06 仕事効率化
仕事効率化 Power BI:3つのデータ項目の追加方法を基本から解説 Power BIを使っているとデータ項目を追加したくなることがありますね。普段あまり意識していないかもしれませんが、Power BIにはデータ項目を追加する方法が複数存在します。今回はデータ項目を追加する方法を整理していくことにしましょう。 2022.12.11 2023.01.07 仕事効率化
EXCEL EXCEL:パワークエリーで複数のシートのデータを結合する方法を基本から解説 今回はEXCELのファイルの複数のシートに分かれているデータを取り込んで一つにまとめる方法を基本から解説します。このような処理もパワークエリを使うと非常に簡単にできます。本当に便利になりましたね。では、早速取り掛かっていきましょう。 2022.11.26 EXCEL
Python Python初学者向け:文字列の一部を置き換える方法を基本から解説 ▶ Python初学者向けにデータ分析に関する記事を書いています はじめに 今回はデータフレームのある特定の列の文字列データを置き換える方法を基本から解説します。値を丸ごと置き換える場合はreplace()メソッドを使います。単語ではなく、... 2022.11.24 2023.01.29 Python
Python Python初学者向け:行と列が入れ替わったデータを読み込む方法を基本から解説 ▶ Python初学者向けにデータ分析に関する記事を書いています はじめに 今回はもらったデータが行・列が入れ替わっていた場合の対処方法を基本から解説します。手元のデータが行・列が逆なんだよなぁ、といった経験はないですか?そのまま不通に読み... 2022.11.19 Python
Python Python初学者向け:pandas⇔SQLiteのデータのやりとりを基本から解説 データベースと聞くと難しそう?と思いませんか?これまでSQLiteにデータベースやテーブルを作成する方法を紹介してきましたが、pandasで処理したデータフレームをそのままSQLiteに渡すこともできます。これだとデータベースのハードルもぐんとさがるのではないでしょうか?今回はPythonとSQLiteのデータのやりとりについて基本から解説します。 2022.11.13 Python
EXCEL EXCEL:ピボットテーブルで値フィールドに文字列を表示させる方法を基本から解説 通常、ピボットテーブルは集計なので合計や個数などの数値データとなります。ただ、値がテキストデータであるときにそのまま表示させたいことはないですか?今回はピボットテーブルに文字列をそのまま表示させる方法を基本から解説します。 2022.11.07 EXCEL
EXCEL EXCEL:ピボットテーブルで累計を計算する方法を基本から解説します 今回はピボットテーブルを使った集計時に「累計」の列を加える方法を基本から解説します。ピボットテーブルでは累計の計算も簡単にできます。でも、やり方を知らないとなかなか難しいですよね。 基本から確認していきましょう。また、集計の途中でレポートの整形なども解説します。 2022.11.06 EXCEL