ビジネスパーソンが簡単にデータの収集、変換、可視化、リアルタイム分析を行うことができるのがMicrosoft Power BIです。Excel初心者でもすぐできる手軽さで、本格的なBI（Business Intelligence）ツールとして利用できることから、非常に高い人気を誇っています。本書では、Power BI初心者でも現場ですぐに利用できるように、「基本編」「リファレンス編」「ハンズオン編」の3 部構成で解説します。＜Part 1：基本編＞Power BI の基礎知識、インストール・設定と使い方、データ分析に必要なデータモデリング、データクレンジング、視覚化について、基礎からわかりやすく解説します。＜Part 2：リファレンス編＞データ分析・可視化の実現の仕方が目的別にわかる「ビジュアルリファレンス」、Power BI 上のデータ集計に役立つDAXの基本と使い方を解説した「DAXリファレンス」、Power BIで作成したレポートの活用、運用がわかる「レポート管理・運用リファレンス」で、実践的な利用方法を解説します。＜Part 3：ハンズオン編＞前章までで学んだ知識を活用して、「契約分析レポート」の作成を行うハンズオンです。データの取得、加工、リレーションシップの構築、可視化、Power BI Service への発行、共有までの一連の流れを学ぶことができます。本書の内容は、ライセンスがない方でも試用版ライセンスで一定期間、無料で試すことができます。 この本の読者の方々へ 監修者の言葉 本書の活用の仕方 #Part 1　基本編 ##Chapter1　Power BI入門 ###1-1　Power BIでできること ###1-2　Power BIで利用できるサービス ###1-3　Power BIで分析できるさまざまなデータ ####Column　Microsoft Fabricとは ##Chapter2　セルフサービスBI開発環境の準備 ###2-1　Power BIのセルフサービスBI開発の始め方 ###2-2　サインアップが必要なサービス ####Microsoft 365開発者プログラム ####Power BIライセンス ###2-3　Microsoft 365開発者プログラムのサインアップ ###2-4　二段階認証の使用を無効化する ###2-5　Power BI Desktopをセットアップする ####ダウンロード ####サインイン ###2-6　Power BI Serviceをセットアップする ####ワークスペースの作成 ###2-7　Dataverseをセットアップする ##Chapter3　Power BIの基本 ###3-1　セルフサービスBI開発の基本的な流れ ###3-2　データモデリング ####データモデリングとは ####スタースキーマとは ####ファクトテーブルとディメンションテーブル ####データのインポート ####リレーションシップ ####DAX ####Power Queryを使ったデータモデリング ###3-3　Power BI Desktopの画面構成 ###3-4　視覚化 ####ビジュアルの追加とデータの割り当て ####フィルターの追加 ####プロパティ設定 ###3-5　レポートの発行 ###3-6　Power BI Serviceの画面構成 #Part 2　リファレンス編 ##Chapter4　ビジュアルリファレンス ####目的別ビジュアルの早見表 ####Column　カスタムビジュアルでビジュアルを拡張する ####サンプルデータを読み込む ###4-1　データの時系列変化を表示する ####折れ線グラフ ####Column　折れ線グラフのビジュアル設定 ####折れ線グラフおよび積み上げ縦棒グラフ ####集合横棒グラフ、集合縦棒グラフ ####ウォーターフォール図 ###4-2　データの構成比を表示する ####円グラフ ####ドーナツグラフ ####Column　ビジュアルのテーマを変更してみよう ####ツリーマップ ####ファネル ####100%積み上げ横棒グラフ、100%積み上げ縦棒グラフ ###4-3 　データの構成推移を表示する ####面グラフ ####積み上げ面グラフ ####リボングラフ ###4-4　データを地域別に表示する ####Column　Power BIでマップと塗り分け地図ビジュアルを使用できるようにする ####マップ ####塗り分け地図 ###4-5　データの相関関係を表示する ####散布図 ####分解ツリー ####主要なインフルエンサー ###4-6　データを一覧する／カードで表示する ####カード ####複数の行カード ####KPI ####テーブル ####マトリックス ####Column　ドリルダウン、ドリルアップを使ってデータ分析を強化する ###4-7　データの絞り込み、要約、問い合わせを行う ####スライサー ####スマート説明 ####Q&A ##Chapter5　DAXリファレンス ###5-1　計算列とメジャー ####サンプルデータを読み込む ###5-2　計算列の基本 ####2列を使用して乗算する計算列の作成 ####Column　DAXで使用できる演算子 ####関数を使った計算列の作成 ####Column　DAXでよく使用される関数 ####条件式を使った条件付きの計算列の作成 ###5-3　メジャーの基本 ####合計を計算するメジャーの作成 ####関数を使ったメジャーの作成 ####フィルターを使ったメジャーの作成 ###5-4　データ分析に使用する標準期間（日付テーブル）を作成する ####Column　日付テーブルとしてマークする ##Chapter6　レポートの管理、運用 ###6-1　レポートの保管場所（ワークスペース）を作成する ####ワークスペースの作成と管理 ###6-2　ワークスペースのアクセスを管理する ###6-3　Power BI Serviceへレポートを発行する ###6-4　レポートをさまざまな方法で共有する ####リンクのコピー ####PowerPointへの共有 ###6-5　レポートのデータ取得スケジュールを管理する ####Power BI Serviceのデータセットでデータ取得のスケジュールを設定し、データの自動更新を行う ####Power BI Serviceのデータセットでデータの手動更新を行う ###6-6　レポート運用状況を通知する ####レポートを購読し、更新があった場合に通知する ####データセットの更新失敗時に通知する ####指標とする数値が一定の範囲を超過した場合にアラートを通知する ####メール通知機能の動作をテストする #Part 3　ハンズオン編 ##Chapter7　契約分析BIレポートを作成してみよう ####Power BIレポート開発ハンズオンの流れ ###7-1　Power BI Desktopでデータソースからデータを取得する ####正しいデータ型で読み込まれているかPower Queryで確認する ####Column　Power Queryでデータを加工する ####データ分類を指定する ###7-2　Power BI Desktopでスタースキーマを構成する（リレーションシップの設定） ####日付テーブルを作成する ###7-3　Power BI Desktopでデータを可視化し、レポートを発行する ####1. レポートのページの名称設定と背景画像を設定する ####2. 概要レポートの作成 ####3. 影響分析レポートの作成 ####4. 分解分析レポートの作成 ####各ビジュアルの動きを確認する ####Column　クロスフィルターの調整方法 #Appendix付録 ##Appendix1　Dataverseを活用しよう ###A1-1　Dataverseとは ####Dataverseの始め方 ###A1-2　データソースの準備（Dataverseテーブル作成） ###A1-3　リレーションシップを構成する ###A1-4　Power BI DesktopでDataverseに接続する ###A1-5　まとめ ##Appendix2　Microsoft Fabric──AI時代のデータ分析ソリューション ###A2-1　Microsoft Fabric ####Microsoft Fabricの登場 ####Microsoft Fabricの特徴 索引

本書はデータ視覚化の重要性と技術を解説しており、単なるグラフ作成にとどまらず、データの意味を明確にし、オーディエンスに興味を持たせることを目的としています。筆者は日本人女性唯一のTableau ZEN MASTERであり、実践的なノウハウや事例を通じて、データ視覚化の基礎からプロフェッショナルなテクニックまでを紹介しています。主要な章では、視覚化の基本概念、プロっぽく見せるコツ、適切なチャートの選択、実際のダッシュボード作成事例、組織内でのデータ視覚化の浸透方法について詳しく説明しています。

本書『SalesTech大全』は、営業組織や営業パーソンが現代の変化に適応し、生き残るために必要なセールステックを網羅的に解説しています。技術の進歩により購買プロセスが変化する中、営業活動の効率化を図るためには、適切なテクノロジーの活用が不可欠です。著者は、営業環境の変化や最新のセールステックを紹介し、自社に合ったテクノロジーを見極める重要性を強調しています。全8章を通じて、営業の未来に向けた実践的な知識を提供しています。

この本は「デザイン＝楽しい」をテーマに、デザイナーの思考プロセスを豊富なビジュアルで解説します。内容は、編集とデザインの関係、デザイナーの必須ツール、デザインの基本要素（文字、言葉、色、写真、グラフ）などを扱っています。著者は株式会社コンセントのアートディレクター・デザイナーの筒井美希氏です。

本書は、理解しやすいコードを書くための方法を紹介しています。具体的には、名前の付け方やコメントの書き方、制御フローや論理式の単純化、コードの再構成、テストの書き方などについて、楽しいイラストを交えて説明しています。著者はボズウェルとフォシェで、須藤功平氏による日本語版解説も収録されています。

Power BIのインストールからビジュアルデータの変換、分析機能の紹介まで丁寧に解説しています。 日々蓄積されていくデータを、どのように活用すればよいか、お困りではないですか？そんなとき、Microsoftから提供されている、Power BIを活用してみてはいかがでしょうか。Power BIは、単なる数値の羅列であるデータを、簡単な操作でグラフやチャートなどのビジュアルデータに変換することができます。また、分析機能も備わっているため、データの分析を始めてみたい方に最適なツールです。本書では、Power BIのインストールからビジュアルデータの変換、分析機能の紹介まで丁寧に解説しています。ぜひ、本書を活用しビジュアル分析の世界に飛び出してみてください。セールスポイント●Power BIの使い方を丁寧に解説！Microsoftから無償で提供されている、ビジュアル分析ツールであるPower BI。本書では、Power BIとExcelの違い、Power BIのインストールや基本操作から紹介しているので、初めてビジュアル分析に挑戦する方でも取り組みやすい構成になっています。●データをビジュアル化できる！！すぐに使える学習データを用意。簡単なクリック操作で、データのビジュアル化を体験することができます。様々なグラフを作成することで、効果的にデータをビジュアル化する方法を習得できます。●データを分析できる！！Power BIに用意されている分析機能を紹介。ドリル機能、クロスフィルター機能、スライサー機能などを使うことで、作成したビジュアルデータを様々な角度から分析、業務に活かすことができます。 本書をご利用いただく前に CHAPTER 1 Power BIの基本を押さえよう SECTION 01 Power BI とは SECTION 02 Power BI を構成するツール SECTION 03 Power BI のライセンス CHAPTER 2 Power BIを導入しよう SECTION 04 Power BI サービスを開始する SECTION 05 Power BI サービスでサインイン／サインアウトする SECTION 06 Power BI Desktop をインストールする SECTION 07 Power BI Desktop でサインイン／サインアウトする CHAPTER 3 基本操作を覚えよう SECTION 08 Power BI で使用するコンテンツ SECTION 09 Power BI で行う作業の流れ SECTION 10 Power BI Desktop の画面構成 SECTION 11 Power BI Desktop の基本操作 SECTION 12 Power BI Desktop のファイルを保存する／読み込む SECTION 13 Power BI サービスの画面構成 SECTION 14 Power BI サービスの基本操作 CHAPTER 4 データを取得・加工しよう SECTION 15 データの取得・加工でできること SECTION 16 データを取得する SECTION 17 Power Query エディターの基本操作 SECTION 18 複数のデータを結合する SECTION 19 必要な行のみ取得する SECTION 20 1 行目を列名にする SECTION 21 データ型や書式を整える SECTION 22 不要な行や列を削除する SECTION 23 列を追加する SECTION 24 列を分割する SECTION 25 簡単な数式で列を追加する SECTION 26 テーブルのリレーションシップを確認する CHAPTER 5 データをビジュアルで可視化しよう SECTION 27 縦棒グラフを作成する SECTION 28 横棒グラフを作成する SECTION 29 折れ線グラフを作成する SECTION 30 縦棒グラフと折れ線グラフをあわせて作成する SECTION 31 面グラフを作成する SECTION 32 円グラフを作成する SECTION 33 カードやテーブルを作成する SECTION 34 リボングラフを作成する SECTION 35 ツリーマップを作成する SECTION 36 PDF へエクスポートする CHAPTER 6 ビジュアルで分析しよう SECTION 37 ドリル機能で階層を掘り下げる SECTION 38 クロスフィルターで特定のデータを見やすくする SECTION 39 スライサーで特定のデータを抽出する SECTION 40 平均線で分析する SECTION 41 中央値線で分析する SECTION 42 定数線・最大値線・最小値線で分析する SECTION 43 スモールマルチプルで複数グラフを同時に作る SECTION 44 スパークラインで数値を可視化する CHAPTER 7 レポートをダッシュボードにまとめよう SECTION 45 レポートをPower BI サービスに発行する SECTION 46 ダッシュボードを作成する SECTION 47 Power BI サービスの便利な使い方 索引

本書は、AI・データ分析プロジェクトの成功には技術知識だけでなく「ビジネス力」が重要であることを強調しています。データサイエンティストのキャリアや業界の概要から始まり、プロジェクトの立ち上げ、実行、評価、収益化までのノウハウを網羅。具体的には、課題設定、案件獲得、データ分析手法の検討、レポーティングなどのプロセスを解説し、実務に役立つ情報を提供しています。著者は業界の専門家で、実践的な知識を基にした内容となっています。

本書は、データサイエンスの基本概念から実際のビジネス活用事例までを豊富な図やイラストを用いて解説し、初心者でも理解しやすい内容になっています。データサイエンスの重要性が増す中、数学的な専門用語を避けながら、機械学習や先端テクノロジーとの関連も紹介。ビジネスパーソンや学生にとって、データサイエンスを学ぶための入門書として最適です。

You're intelligent, right? So you've already figured out that Business Intelligence can be pretty valuable in making the right decisions about your business. But you've heard at least a dozen definitions of what it is, and heard of at least that many BI tools. Where do you start? Business Intelligence For Dummies makes BI understandable! It takes you step by step through the technologies and the alphabet soup, so you can choose the right technology and implement a successful BI environment. You'll see how the applications and technologies work together to access, analyze, and present data that you can use to make better decisions about your products, customers, competitors, and more. You'll find out how to:* Understand the principles and practical elements of BI* Determine what your business needs* Compare different approaches to BI* Build a solid BI architecture and roadmap* Design, develop, and deploy your BI plan* Relate BI to data warehousing, ERP, CRM, and e-commerce* Analyze emerging trends and developing BI tools to see what else may be useful Whether you're the business owner or the person charged with developing and implementing a BI strategy, checking out Business Intelligence For Dummies is a good business decision. Introduction. Part I: Introduction and Basics. Chapter 1: Understanding Business Intelligence. Chapter 2: Fitting BI with Other Technology Disciplines. Chapter 3: Meeting the BI Challenge. Part II: Business Intelligence User Models. Chapter 4: Basic Reporting and Querying. Chapter 5: OLAP: Online Analytical Processing. Chapter 6: Dashboards and Briefing Books. Chapter 7: Advanced / Emerging BI Technologies. Part III: The BI Lifecycle. Chapter 8: The BI Big Picture. Chapter 9: Human Factors in BI Implementations. Chapter 10: Taking a Closer Look at BI Strategy. Chapter 11: Building a Solid BI Architecture and Roadmap. Part IV: Implementing BI. Chapter 12: Building the BI Project Plan. Chapter 13: Collecting User Requirements. Chapter 14: BI Design and Development. Chapter 15: The Day After: Maintenance and Enhancement. Part V: BI and Technology. Chapter 16: BI Target Databases: Data Warehouses, Marts, and Stores. Chapter 17: BI Products and Vendors. Part VI: The Part of Tens. Chapter 18: Ten Keys to BI Success. Chapter 19: Ten BI Risks (and How to Overcome Them). Chapter 20: Ten Keys to Gathering Good BI Requirements. Chapter 21: Ten Secrets to a Successful BI Deployment. Chapter 22: Ten Secrets to a Healthy BI Environment. Chapter 23: Ten Signs That Your BI Environment Is at Risk. Index.

本書は、Pythonのデータ処理ライブラリ「pandas」の実践的な使用法を約100のレシピ形式で紹介するもので、データ分析や科学計算に役立つ内容が含まれています。各レシピは手順や解説が整然とまとめられており、データ構造の基本から可視化技術まで幅広くカバーしています。著者はデータサイエンティストのTheo Petrouで、教育やデータ分析に関する豊富な経験を持っています。読者はデータサイエンスに興味のあるすべての人を対象としています。

この書籍は、データ分析の基礎から応用までを学べる内容で、データ可視化や統計手法、仮説検定、重回帰分析など、一生使えるスキルを身につけることができます。著者はデータサイエンティストとしての豊富な経験を持ち、実務に役立つ知識を提供しています。目次にはデータ分析の全体像や具体的な手法が紹介されています。

『Data Visualization: A Practical Introduction』の日本語訳が刊行され、全世界のRユーザーに支持されている。この本は、データ可視化の基本を初心者でも理解できるように解説しており、ggplotやtidyverseの知識がなくても実践的に学べる内容となっている。データの見せ方や可視化の手順に加え、実践的なスキルを提供。著者はデューク大学の教授であり、さまざまな専門家が推薦している。目次にはデータの整形や地図描画など、多岐にわたるテーマが含まれている。

本書は、データサイエンスにおけるコンペティション、特にKaggleに焦点を当て、実践的なデータ分析手法やテクニックを紹介しています。分析コンペに参加することで得られるスキルは、実務でも役立つため、特徴量の作成やモデルの評価、チューニングなどの具体的な内容が含まれています。著者たちは、データサイエンスの専門家であり、実績を持つKaggleの競技者です。この本は、コンペに挑戦したい人や実務でのモデル精度向上を目指す人にとって有益な情報源となるでしょう。

本書は、数理モデルの多様な手法を解説し、データ分析における選択と理解を促進する入門書です。機械学習や統計モデルなど、自然科学と人文社会科学の手法を網羅し、初学者がデータ分析の全体像を把握できるように設計されています。特に、モデリング手法の選択や誤解しやすい点について丁寧に説明し、大学一年生でも理解できるレベルでありながら、より進んだ読者にも楽しめる内容となっています。著者は東京大学の特任講師で、幅広い分野での数理的解析に取り組んでいます。

本書は、ビジネスにおけるデータ活用の重要性を背景に、因果分析の手法である「因果推論」と「因果探索」を学ぶための実践的なガイドです。因果推論は施策の効果を推定する手法であり、因果探索はデータから因果関係を明らかにする方法です。読者はPythonや機械学習ライブラリを用いて実際にプログラムを実装しながら、これらの手法を習得できます。内容は因果推論の基本から機械学習の応用、さらに因果探索の実装まで多岐にわたります。

本書は、欠測データの解析における多重代入法の実用的な手法を解説しています。従来の書籍では理論中心でしたが、本書では具体的な応用事例や手順を示し、社会科学の分析手法（t検定、重回帰分析、ロジスティック回帰分析など）における欠測データ処理を詳述しています。Rコードと実データを用いて、読者が実際に手順を再現しながら学ぶことができるようになっています。著者は、統計科学や不完全データ処理法の専門家です。