クイック メジャーの提案
クイック メジャーの提案は、テンプレートを使用したり、DAX をゼロから記述したりするのではなく、自然言語を使用して DAX メジャーを作成することを支援します。
この機能を使用すると、次のような一般的な DAX メジャー シナリオの作成をすぐに開始できます。
- 集計列 (省略可能なフィルター)
- 行のカウント (省略可能なフィルター)
- カテゴリごとの集計
- 数学演算
- 選択した値
- If Condition
- テキスト操作
- タイム インテリジェンス
- 相対時間でフィルター処理された値
- 最多値/最少値
- 上位 N 個のフィルター処理された値
- カテゴリの上位 N 個の値
- 情報関数
メジャーの提案を有効にする
この機能を有効にするには、まず Power BI Desktop の [オプション] メニューに移動して、[クイック メジャーの提案] のプレビュー スイッチをオンにする必要があります。
この機能を有効にしたら、リボンの [ホーム] タブまたは [モデリング] タブからクイック メジャーを起動し、[提案] を選択することで、クイック メジャーの提案にアクセスできます。
ここでは、作成するメジャーを記述し、[生成] をクリックする (または Enter キーを押す) と、DAX メジャーの提案を取得できます。
DAX の提案を常に検証して、ニーズを満たしていることを確認する必要があります。 提案されたメジャーに問題がなければ、[追加] ボタンをクリックして、そのメジャーをモデルに自動的に追加できます。
自然言語の例
この機能を説明するために、サポートされている各メジャー シナリオの自然言語の例をいくつか紹介します。
集計列
列に集計を適用して、1 つの値を返します。 サポートされている集計には、合計、カウント、個別のカウント、個別のカウント (空白を除外)、平均、最小、最大、中央値、分散、標準偏差が含まれます。
例:
- 売上の合計の表示
- 売上合計の取得
- 製品のカウント
- 製品の数
- 一意のユーザー数
- ユーザーの個別の数 (空白を除外)
- 一意のユーザー数を取得し、空白を除外する
- 最大価格
- 年齢の中央値
オプション フィルター
集計列の場合は、1 つ以上のフィルター条件を指定することもできます。 複数のフィルター条件がある場合は、フィルターの論理積 (&& または AND) または論理和 (|| または OR) を指定できます。
例 :
- ロンドンの顧客数
- 2022 年の総販売台数
- Product が Word で Region が North である売上の計算
- Product が Word であるか Region が North である売上
- Product が Word && Region が North でフィルター処理された売上
- Product が Word || Region が North である売上
行数
指定されたテーブル内のレコード数をカウントします。 テーブルが 1 つしかない場合は、テーブルを指定する必要はありません。
例:
- 売上テーブルのレコード数
- 売上テーブルのカウント
- 売上テーブルの行数
- 売上テーブルの行のカウント
オプション フィルター
行数の場合は、1 つ以上のフィルター条件を指定することもできます。 複数のフィルター条件がある場合は、フィルターの論理積 (&& または AND) または論理和 (|| または OR) を指定できます。
例 :
- Product が Word で Region が North である売上テーブルの行のカウント
- Product が Word であるか Region が North である売上テーブルのカウント
- Product が Word && Region が North でフィルター処理された売上テーブルのレコードのカウント
- Product が Word || Region が North の売上テーブルの行数の取得
カテゴリごとの集計
カテゴリ内の個別の値ごとにメジャーを計算し、結果を集計して 1 つの値を返します。 サポートされている集計には、平均、加重平均、最小、最大、分散が含まれます。
例:
- 店舗あたりの平均売上
- 優先度で重み付けされたカテゴリごとの平均スコア
- 製品あたりの最小スコア
- ストアあたりの最大ユニット数
数学演算
数値列、メジャー、または集計列を使用して数学演算を実行します。 テーブル内の列をまたがるシナリオでは、1 つの値を返すために、平均 (AVERAGEX) または合計 (SUMX) のいずれかを行うことができます。
例:
- 売上 - 売上原価
- 売上から売上原価を引く
- 売上を目標収益で割って 100 を掛ける
- 売上/目標収益 * 100
- EU 売上 + JP 売上 + NA 売上
- Sales テーブルの各行について、Price * Units を計算し、結果を合計する
- Sales テーブルの各行について、Price * Units を合計する
- Sales テーブルの各行について、Price * Discount を計算し、その平均を取得する
- Sales テーブルで、Price * Discount の平均を取得する
選択した値
列の選択した値を取得します。 通常、これは、メジャーが空白以外の値を返すように、単一選択スライサーまたはフィルターとペアになっている場合に使用されます。
例:
- 選択されている製品
- どの製品が選択されているか
- 製品の選択された値
If Condition
条件に基づいて値を返します。 文字列値を返す場合は、二重引用符を使用する必要があります。 条件では、=、==、<>、<、>、<=、>= の比較演算子を使用できます。
例:
- 売上 > 10,000 の場合は "高い売上" を返し、それ以外の場合は "低い売上" を返す
- 売上が 10,000 を超えている場合は "高い売上" と表示され、それ以外の場合は "低い売上" と表示されます
- 製品の選択した値が空白の場合は "製品が選択されていません" と表示され、それ以外の場合は選択した製品が表示される
- 選択した製品 = Power BI の場合は "PBI" が表示され、それ以外の場合は "その他" が表示される
テキスト操作
列、メジャー、または集計列を使用してテキスト操作を実行します。 テーブル内の列をまたがるシナリオでは、1 つの値を返すために結果をマージ (CONCATENATEX) します。
例 :
- "選択した製品は" & 選択されている製品
- "選択した製品は" が選択されている製品と連結されて表示されます
- Header_measure & " - " & Subheader_measure
- Geography Dim テーブルの各行について、State & "、" & City を連結し、結果を結合してください
- Geography Dim テーブルの各行について、State & "、" & City を取得し、マージしてください
タイム インテリジェンス
これらのタイム インテリジェンス シナリオでは、適切にマークされた日付テーブルまたは自動日付/時刻階層を使用する必要があります。 YTD シナリオでは、"会計" または "会計カレンダー" を指定して、会計カレンダー (6 月 30 日終了) に基づいて計算を行うことができます。
例:
- YTD 売上
- 売上年度 YTD
- 売上年度累計の取得
- 売上 MTD
- 四半期累計売上
- 米国およびカナダの YTD 売上
- 前年度からの売上の変化
- 売上の前年比の変化
- 売上の前月比の変化
- 売上の前四半期比の変化率
- 前年の同期の売上
- 前月の同期の売上
- 28 日移動平均売上
- 28 日移動平均売上
相対時間でフィルター処理された値
メジャーまたは集計列を過去 N 時間/日/月/年にフィルター処理する、相対時間フィルターを適用します。
例:
- 過去 4 時間の一意のユーザー
- 過去 5 日間の一意のユーザー
- 過去 6 か月間の売上合計
- 過去 2 年間の売上合計
最多値/最少値
指定した列の出現回数が最も多い値または最も少ない値を返します。
例:
- Product で最も多い値
- Product でどの値が最も多いか
- Product で最も多い値
- Product でどの値が最も少ないか
- Product で最も少ない値
上位 N 個のフィルター処理された値
同じメジャーまたは集計列に基づいて上位 N 個のカテゴリ値にフィルター処理されるメジャーまたは集計列を計算します。
例:
- 上位 3 製品の売上合計
- 上位 3 製品にフィルター処理された売上の合計
- 上位 5 人の学生の平均スコア
- 上位 5 人の学生にフィルター処理された平均スコア
カテゴリの上位 N 個の値
メジャーまたは集計列に基づいて、列内の上位 N 値の連結リストを取得します。
例:
- 売上合計が最も多い上位 3 製品
- 売上別の上位 3 製品
- 売上の上位 3 製品
情報関数
現在の日付/時刻、現在のユーザーのメール、ドメイン、ユーザー名などのシステム情報またはユーザー情報を返します。
例:
- 今日の日付
- Now
- 現在のユーザーのメールを返す
- 現在のドメイン名とユーザー名を返す
- 現在のユーザーのドメイン ログインを返す
制限と考慮事項
- クイック メジャーの提案は、DAX の学習に代わるものではありません。 この機能によって提供される提案は、メジャーの作成を迅速に行うために役立ちます。ただし、DAX の提案は間違っているか、意図と異なっている可能性があるため、検証する必要があります。
- この機能は、LiveConnect データ モデルではサポートされていません。
- この機能では、現在米国のデータセンター (米国東部と米国西部) にのみデプロイされている機械学習モデルが利用されています。 データが米国以外にある場合、テナント管理者が [ユーザー データが地域から離れることを許可] テナント設定を有効にしない限り、この機能は既定で無効になります。
フィードバック
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