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BIアーティファクトPowerQuery（12）-PQ作成時間ディメンションテーブル（1）



Bi Artifact Power Query Pq Create Time Dimension Table



BIアーティファクトPowerQuery（12）-PQ作成時間ディメンションテーブル

PowerQueryはデータモデルをサポートしています。さまざまなデータをデータモデルに追加してから、管理関係を確立し、その後の分析を実行できます。データウェアハウスのスターデータモデルに関連付けられる場合があります。ここで一般的に使用される2つのテーブルは、ディメンションテーブルとファクトテーブルです。ディメンションテーブルはディメンション属性のコレクションであり、問​​題を分析するためのウィンドウです。ファクトテーブルはデータウェアハウス構造の中央テーブルであり、ファクトをディメンションテーブルに接続する数値メジャーとキーが含まれています。詳細については、関連情報を参照してください。



ディメンションテーブルは概念的に非常に抽象的です。例を見てみましょう。 Excelワークシートの販売データを次の図に示します。

次の図に示すように、ピボットテーブルを作成し、スライサーを追加します。スライサーは、時間ディメンションのさまざまなレベル（日、月、四半期、年）に従ってスライスして、データのフィルタリングを完了することができます。



グループデータ分析中にデータをより多くのレベルで集計する必要がある場合は、データモデルのデータテーブルを使用して時間ディメンションテーブルに関連付けることをお勧めします。時間ディメンションテーブルは実際には複雑ではありません。次の図に、一般的な時間ディメンションテーブルを示します。

Excelのヘビーユーザーの場合、数式を使用してこのような時間ディメンションテーブルを作成することは、それほど高度である必要はありません。基本的には、日付関数+文字列関数で十分です。今回は斜めに進み、Power Queryを使用して時間ディメンションテーブルを作成し、実際の戦闘でのPQナレッジポイントをさらに学習します。

もちろん、上の図の日付シーケンスの場合は、ワークシートからPQにインポートできます。 PQで実装されているため、すべてPQエディターで実装します。



ステップ1：[データ]タブを順番にクリック=> [新しいクエリ] => [他のソースから] => [空白のクエリ]

手順2：[PQ]ダイアログボックスの数式編集ボックスに入力= #date(2018,1,1) Enterキーを押します。

次の図に示すように、入力した日付がウィンドウに表示されます。

次の図に示すように、[AdvancedEditor]を開いてPQ式を表示します。

以降の参照を容易にするために、PQ式を次のように変更します。

let FirstDate = #date(2018,1,1) in FirstDate

時間ディメンションテーブルに期間内の複数の日付を入力するにはどうすればよいですか？開始日が決まったので、PQ式を編集して期限を入力します。

ステップ3：[Advanced Editor]を開いて、PQ式を変更し、期日を追加します。

let FirstDate = #date(2018,1,1), LastDate = #date(2019,12,31) in LastDate

結果を下図に示します。

ステップ4：[Advanced Editor]を開いて、PQ式を変更し、日付系列のリストを生成します。

let FirstDate = #date(2018,1,1), LastDate = #date(2019,12,31), CalDates = {Number.From(FirstDate) .. Number.From(LastDate)} in CalDates

結果は下図のようになります。リストで日付の値を確認することは難しくありませんが、PQのリストは型変換できないため、最初にテーブルに変換する必要があります。

ステップ5：[変換]タブの[テーブルへ]ボタンをクリックして、列見出しをテーブルに変換します。

ステップ6：ポップアップダイアログボックスで、デフォルトのオプションを保持し、[OK]ボタンをクリックして変換を完了します。

ステップ7：変換の結果は次の図のようになります。 [データ型] >> [日付]をクリックして、最初の列を日付形式に変換します。

ついに私たちの日付シリーズを見ました。

つづく...