Power BIでおすすめのグラフやチャート


Power BIには「AppSourcce」と言われるサードパーティ製のビジュアルもレポートに追加できる点で拡張性が高いツールであり、これら第三者提供品を含めればグラフの種類は結構あります。

自分用のレポートならどんなグラフを使ってもいいかと思うのですが、展開を目的としたレポートの場合使い方が分からない場合もあるので、あまり突飛なものは使わず結局「王道」のグラフに落ち着いています。本記事では、Power BIで表現できるグラフの中でもよく使うものを幾つか紹介したいと思います。

 

Power BIでよく使うグラフのビジュアル

これまで作った横展開用のレポートの中で使ったグラフを幾つか紹介します。

1.折れ線・棒グラフ

折れ線棒グラフは、折れ線グラフと棒グラフの複合グラフです。上図のように売上金額と販売個数といった2つの指標の傾向を時系列で追いたい場合に使います。

当然折れ線グラフと棒グラフを別々のグラフとして分けてもいいのですが、それだと分析に深みが出てきずらいです。例えば売上金額全体としては大きく伸びていて好調に見えるが販売個数は上昇していない場合、少数の大型案件が全体の売上を引っ張っただけの可能性があります。そうした場合は他の商品の販売戦略を見直す必要があるかもしれませんので必ずしも事業全体が好調とは言えないかもしれないです。

全体の時系列でのトレンドをバランスよく分析する点で有効でしょう。

【利用したビジュアル】

 

2.円グラフ

何らかの情報の構成比率を見る上で便利なのが円グラフです。

特にPower BIはダイナミック分析が可能なので、円グラフの中で見たい指標を選択するとレポート全体が選択した指標にフィルタリングされ、深堀りしていけます。全体像とその中身を見つつ、特に強調したい指標でフィルタリングもできる点で有効です。

【利用したビジュアル】

 

3.面グラフ

面グラフは、折れ線グラフと軸との間の面積部を色塗りしたグラフです。当該年度の累積の売上金額を時系列で分析したい場合に利用します。

上図のように複数の指標を面グラフに表現することで、昨年との実績差を可視化することが可能です。

【利用したビジュアル】

 

4.散布図グラフ

散布図グラフは、複数のデータの間にある相関関係を見つけるのに有効なグラフです。

ビジネスシーンでも事業全体を顧客、部門、商品、地域、担当社員別などで分けて良し悪しを分析することはあると思うのですが、そうしたパフォーマンス分析でよく使います。

上図はメジャーなIT企業をX軸;売上成長率、Y軸:利益率の2軸で分析しています。4象限あるうちの右上が良パフォーマンスで、左下にいくほど低くなります。

こうして事業全体をパフォーマンス別でグループに分けする用途としても利用可能です。

Power BIには他にも色々グラフツールがありますが、今回はその中でも利用率の高いグラフを紹介しました。

後は実践あるのみだと思うので、皆さんも試してみてはいかがでしょうか。

 

以上。

 

 

◆Power BIを学習しよう!!

これからPower BIを学習しようと考えている人向けに学習方法を学習の流れで簡単にまとめてみました。参考にしてみて下さい。

 

●Power BIの概要を理解しよう!

Power BIという言葉を初めて知った人向けにPower BIの概要、全体像、構成、機能についてまとめた入門記事・動画を作ってみました。まずはここからです!

Power BIとは(初級編)

 

▷動画版

 

●Power BIの使い方まとめ(初級編)

Power BI初心者向けに、Power BIの学習方法をステップbyステップで紹介しています。

Power BIを学習しよう!と思った方は参考にしてみて下さい。

Power BIの使い方大全(初級編)

 

●DAX関数の使い方まとめ

Power BIをやる上では避けては通れないDAX関数を色々とまとめたのがこちらのページです。

政府統計の人口データを、様々なDAX関数を使って計算してみました。

Power BI DAXの使い方(初級12本)

 

●細かい使い方は動画で学習する

Power BIは様々な機能があり、定期的に更新もされます。

Power BIの細かい機能や使い方、気になった最新の機能アップデート情報等はYou Tubeに動画上げているので、こちらを参考にしてみて下さい。

You Tube:『Zou Channel

 

 

 

◆Power BIの次はこれ!

Power BIを突き詰めていくと、Power BI単体ではデータ分析用のエンジンが足りなくなり、やがて壁にぶち当たります。

Power BIはデータ=事実を可視化するのは強いですが、可視化の次は「予測や分類といった判断精度の向上」が求められるので、それを形にする人工知能の知識が必要になってくるわけです。

またPower BIは人手がレポートを作りますが、実はもう少し先の未来では人工知能がレポートを開発する時代が来ると言われていて、実際にその現実を目の当たりにすることもあります。

その焦りから自分も、独学ですが最近は人工知能の開発に進んでいます。

AidemyのAI講座なんかは、未経験者を対象に短期間でAIの知識を学べるプログラムになっているので、今直ぐにではないですが、もう少し未来を見据えている人は参考にしてみて下さい。

 

AidemyのAI講座を見てみる

 

 

 

 

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