Power BIで複数データを組み合わせ！リッチなレポートを作成する方法

2025年9月3日 2025年8月25日

さくBiz管理者

これまでの記事では、売上データや商品データといった単一データを対象に分析してきました。
しかし実務では、複数のデータを組み合わせて初めて意味のある分析ができるケースが多いものです。

例えば、

・売上データにカレンダーを組み合わせて、年度・四半期別の分析
・商品データにWeb上の画像URLを紐づけて、ビジュアル的に商品を確認
・顧客データを加えて、地域別や顧客属性別の売上分析

Power BIは、こうした「データのつなぎ合わせ」が非常に得意なツールです。

Power BIでは、外部ファイルやデータベースからの取り込みだけでなく、データを直接入力することも可能です。

例えば、
・商品ごとの画像URL
・Webサイトへのリンク
・担当者名や部署などの補足情報

これらを売上データに結びつければ、レポートがより分かりやすく、説得力のあるものになります。

売上データに含まれる「購入日」を分析する際、単純な日付集計だけでは不十分なことがあります。そこで役立つのがカレンダーデータの作成です。

カレンダーデータには以下のような列を持たせると便利です。
・年度
・四半期
・月・週・曜日
これを売上データと関連付けることで、
「年度別売上推移」
「四半期ごとの成長率」
「曜日別の販売動向」
といった多様な切り口での分析が可能になります。

複数のデータを組み合わせるためには、**リレーション（関係性）**を設定します。

例えば：
・売上データの「商品コード」と、商品マスタの「商品コード」を結ぶ
・売上データの「購入日」と、カレンダーデータの「日付」を結ぶ
このようにキー項目を基にリレーションを設定すると、Power BIが自動的に関連データを組み合わせて集計してくれます。

これにより、
・商品画像を含めた売上一覧
・年度・四半期別の売上推移
・顧客属性ごとの購買傾向
といった複合的なレポートが実現できます。

・単一データでは見えなかった切り口を発見できる
・補足情報を加えることで、説得力のあるレポートが作成可能
・カレンダーデータを活用すれば、時系列分析が格段に充実
・リレーションを設定することで、複数データを効率的に結合

つまり、Power BIを「単なる可視化ツール」から「本格的な分析基盤」へと進化させられます。

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