Power BIで標準偏差を計算する方法

データ分析を行う際、データのばらつきを見るために標準偏差を使うことは結構あるかと思います。

標準偏差のオフィシャルの公式は下記の通り少々難解なものなのですが、Excelと同じくPower BIでもDAX関数1つで算出出来てしまいます。

利用するデータ

今回は分析用に作成した下図のような、とある企業の売上実績データを使いたいと思います。

データベース名は「Sales Data」で、このデータの中の「売上金額」の列の標準偏差を計算していこうと思います。

※なおこのデータを使ったレポートに関しては「Power BIのテンプレート集」にありますので参考にされてください。

実は標準偏差を求めるためのDAX関数は、STDEV.PとSTDEV.Sの2つあります。

これはExcelでも同じで、その違いや使い方については既に解説が結構あるので割愛させていただきますが、基本的にビジネスの世界では引数として「母集団」を使う（使える）ことが多いと思うのでSTDEV.Pを使います。※引数が標本の場合はSTDEV.Sを使います。

で、DAX関数の方ですが、STDEV.P（列名）と記述していきますので、実際にはこんな感じになります。

標準偏差 =

STDEV.P(‘Sales Data'[売上金額])

計算結果をPower BIで確認してみるとこの通り計算できています。

基本的には以上で標準偏差は計算できますが、Power BIの場合、別途「STDEVX.P」を使うことで、標準偏差を求めたい列を一度DAX関数で計算し、その結果の標準偏差を求めることも可能です。

例えば上記のSTDEV.Pを使った例では、既に合計値として計算された「売上金額」の標準偏差を求めましたが、STDEVX.Pを使えば「個数×単価」で売上金額を計算した結果の標準偏差を求めることも可能です。

DAX関数としては、STDEVX.P（’データベース名’, 計算式）なので、実際にはこんな感じです。

標準偏差(X) =

STDEVX.P(‘Sales Data’,’Sales Data'[単価]*’Sales Data'[個数])

計算結果は、下記の通り同じ値となります。

以上です。。

Power BIを中心にデータのビジネスへの活用方法やノウハウを伝えております。
データに基づいてビジネスを可視化したり、データ分析基盤作りの支援をしています。

Power BIを活用したデータ分析ダッシュボードの構築・運用支援を行ってます。
経営分析やコスト分析など、業務に合わせた最適なダッシュボード設計から、導入後の活用サポートまで幅広く対応してますので、ご興味をお持ちの方はご相談ください。

ココナラでもご依頼を承っております。
>>>ココナラはこちら

業務や分析目的に合わせたデータセットの整備、提供を行っております。
データの前処理やクレンジング、外部のデータ（人口データ・天気データ・日付データ・緯度経度）等、データ分析で活用できる形式にてご提供いたします。
「効率的に分析できる環境を整えたい」といった課題をお持ちであれば、ご相談ください。