Power BI × Pythonで売上予測！スクリプト活用で広がるデータ分析

2025年9月5日 2025年8月25日

さくBiz管理者

これまでの記事では、Power BIで売上や利益率を可視化し、多角的に分析する方法を紹介してきました。
しかし、経営判断に役立つのは「これまでの実績」だけでなく「これからどうなるか」という未来の視点です。

例えば：
・来月の売上を予測して在庫計画を立てる
・繁忙期を見越して人員を配置する
・中長期の売上トレンドを把握して投資判断を行う

こうしたニーズに応えるのが、Power BI × Python による予測分析です。

Power BIでは、Pythonスクリプトを直接実行できます。まずは環境を整えましょう。

・Pythonをインストール（Anacondaなどのディストリビューションが便利）
・Power BI Desktopの「オプション」からPythonスクリプトの実行環境を設定
・必要なライブラリを導入（例：pandas、matplotlib、prophet など）

これでPower BI上でPythonを使えるようになります。

Facebook社が開発したProphetは、時系列データの予測に強いライブラリです。シンプルなコードで高精度な予測が可能で、ビジネスデータの分析に最適です。

Prophetを使えば、売上データから以下のような予測ができます。
・今後数か月の売上推移
・季節性やトレンドを反映した予測曲線
・信頼区間を含む予測値

たとえば、売上データを「日付」と「売上金額」で準備し、Prophetでモデルを作成すると、未来の売上を見通すグラフが生成されます。

Pythonスクリプトの実行結果は、そのままPower BIのデータセットとして取り込めます。

これにより：
・予測値と実績値を並べて比較
・予測トレンドを折れ線グラフで表示
・信頼区間を含む予測をビジュアルで表現
が可能になります。

つまり、Pythonで生成したデータをPower BIのダッシュボードに組み込み、他の指標やフィルターと組み合わせて分析できるのです。

これにより、中小企業でも専門的なデータサイエンスをノーコード感覚で取り入れられるようになります。

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