コース概要

導入

  • Power BIの概要とデータ分析における役割
  • Power BIとSAP、AIツールの統合について理解する
  • ビジネスインテリジェンスにPower BIを使用する主な利点
  • 実際のユースケースとアプリケーションを探索する

意思決定のためのデータ分析の基本

  • データ分析の導入
  • 関連するビジネスデータの特定
  • データ解釈と分析
  • 問題解決のためにデータ分析を適用する
  • データ駆動の論理展開を行う

Power BIのインストールと設定

  • Power BI Desktopのダウンロードとインストール
  • Power BI Serviceのセットアップとライセンスオプションの理解
  • 初期ワークスペースとユーザー設定の構成
  • クラウドおよびオンプレミスのデータソースにPower BIを接続する

データ接続とインポート

  • 一般的なデータソース(Excel、SQL、Webなど)への接続
  • SAP Business OneとのPower BIの接続
  • データをPower BIにインポートする
  • Power Queryを使用したデータクリーニングと変換

Power BIでのデータモデリング

  • 基本的なデータモデリング概念
  • テーブル間のリレーションシップの作成と管理
  • Power BIモデルに測定値を追加する
  • 計算列とテーブルの作成
  • DAX(Data Analysis Expressions)の導入
  • ChatGPT/Copilotを使用したDAXフォーミュラの書き方
  • AIを活用して効率的なデータモデルを作成する(ChatGPT)

ビジュアライゼーションとダッシュボードの作成

  • Power BIでのビジュアライゼーションの種類
  • チャート、テーブル、対話型レポートの作成
  • Power BIでレポートフィルタを適用する
  • Copilotを使用した効率的なダッシュボード作成
  • ビジュアライゼーションとダッシュボードレイアウトのカスタマイズ
  • データストーリーテリングのベストプラクティス

ダッシュボードの公開と共有

  • レポートをPower BI Serviceに公開する
  • 異なる形式やWeb共有へのダッシュボードエクスポート

ベストプラクティスと最適化

  • データモデルとビジュアライゼーションの最適化
  • 一般的なパフォーマンス問題の解決
  • レポートの更新とメンテナンス
  • Power BIでのワークスペースと意味論的モデルの管理
  • 「Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate」試験の準備ヒント

まとめと次のステップ

要求

  • ビジネスインテリジェンス概念の基本的な理解
  • Excelの熟练性
  • データベースとテーブル構造へのなじみ

対象者

  • SAPとの統合を求めるビジネスインテリジェンス専門家
  • AIによる洞察強化を目指すデータアナリスト
  • 組織でのデータ駆動戦略の最適化を担う意思決定者
 24 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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