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(続編)2つの表にてどの行が追加、削除されている? ⇒どの列が変更になっている?

前回の続きで、パワークエリを使用してだけでなくについても、の変更もあわせて変更箇所を特定できるようにしたいと思います

ポイント

2つの表を結合するのは前回と一緒です

今回はピボット解除を行い、複合キーを作ったうえで結合を行います

使うデータ

Before、Afterの2つの表を用意するのですが、キー(りんご、みかん・・)を行単位で作成し、列は月単位で作成します

最後は2つの表でどこが変わったかを明確にできるようにクエリを作成します

ピボット解除&複合キー作成

BefoerとAfter、それぞれのクエリはピボット解除を行い、縦横並びを縦縦並びに変えます

その後、「列のマージ」を使用して、複合キーを作成します

この複合キーを使用して、BeforeとAfterの2つの表を結合(マージ)します

マージ処理

ポイントでも前述したように、2つの表を複合キーを使用してマージ処理します

マージ種類は通常でいけば、完全結合がよいです

「完全外部」の結合であればAfterの表にて追加・削除されたものが全て網羅できます

但し、こちらは用途にあわせて6つの結合種類を使いわければよいかと思います

各種調整

判定列の追加

マージ後は、条件列を使用して〇×を判定する列を追加することができます

複合キーの分解

マージ後は複合キーを分解して必要な情報だけ抜きだすこともできます

複合キーの分解は「抽出」の「区切り記号の後のテキスト」を使用し、複合キーから「月」を抜き出します

そうすると、BeforeとAfterの比較が行いやすくなります

<まとめ>

今回はマージを更に有効活用して、行だけでなく、変更があった列と値を特定できるようにしました

ポイントはピボット解除と複合キーの作成により、2つの表を比較しやすい形で結合することです

ぜひ有効活用してみてください

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これまで受けてきた質問と回答~Power BIレッスン日記~

Power BIはエクセルと比べると歴史が浅く、まだ知見が溜まりきっていません

私自身のためにもこれまで受けてきた質問と回答についてまとめていきます

スライサー文字列検索

質問

通常のスライサーにて文字列で検索すると、いちいち表示されたものをクリック・指定するのがとても大変です

回答

「その他のビジュアルの取得」から文字列検索用のスライサーを追加します

「Text Filter」が文字列検索用のスライサーです

「Text Filter」で文字列検索が行えます

複数のグラフの軸の範囲を常に同じにしたい

質問

複数のグラフを同じ基準で比較できるように、データの中身が変更になっても最大値と最小値を’常に’グラフ間で同じ基準にて設定できるようにしたい

回答

下の画像の関数マークから「変数」のような設定の仕方が可能です

適したフィールドの最小値や最大値で設定することができます

場合によっては、専用のテーブルを作成して「フィールドの最小値x1.3」などの調整も可能です

グラフのデータラベルの表示

質問

データラベルが重なり合って表示されません

回答

この場合はグラフを縦に延ばせば、表示されますが、常にこの方法を行うわけにはいきません

この場合は文字の向きを縦にする方法もあります

ビジュアルの書式設定の「データラベル」⇒「オプション」から設定は変えられます

取り込んだデータが表示されない

質問

複数シートから構成されるファイルのデータを取り込んでも、一部のシートのデータが「データ管理画面」に表示されない

ただ、エディタ画面には表示される

回答

この場合には、エクセルファイル内で事前にテーブル化を行っておくことをおすすめします

yyyyMM形式のカレンダーテーブルでの活用

質問

201901などの形式しかデータにない時があります

この場合は、そのままではカレンダーテーブルとリレーションが作成できません

回答

一番簡単なのは、データの変換(パワークエリエディタ)画面にて年と月の列に一旦分け、#date関数によりyyyy/MM/01に変える方法です

・年⇒列の追加タブ⇒抽出⇒最初の文字

・月⇒列の追加タブ⇒抽出⇒範囲

その後、カスタム列作成画面で#date関数を使い、「2019/01/01」に変えます

 ⇒#date(年,月,1)

*データ形式は日付形式

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2つの表にてどの行が追加、削除されている?~結合の6種類~

2つの表の間でどの行が追加されているのか?削除されているのか?を適時確認・集計できるととても便利です

受注のキャンセルデータの管理やミスの発見など、2つの表の適時確認・集計の活用の場はかなり広いです

Power Query結合(マージ)には6種類が用意されていますので、それぞれを使い分けるとかなりの集計上手になれます!

アイコン

結合サンプル 67.09 KB 1 downloads

...

今回使用するデータ

今回は1から始まる連番で管理された2つの表を使用します

結合(マージ)

結合の種類は下の画像の赤色の箇所で選択・指定できます

左外部

左の表の全てと、右の表にて左の行と一致する行を結合します

左外部

右外部

右の表の全てと、左の表にて右の行と一致する行を結合します

右外部

完全外部

一致する一致しないに関わらず、2つの表に存在する行を網羅します

右の表で追加された行や削除された行が一目でわかるようになります

完全外部

内部

2つの表の間で一致する行のみ結合します

内部

左反

左の表から右の行と一致しないものを抽出します

右の表にて削除された行が一目でわかるようになります

左反

右反

右の表から左の表の行と一致しないものを抽出します

右の表で追加された行が一目でわかります

右反

<まとめ>

Power Queryの結合にて一つ問題になるのは、表現がわかりにくいことです

「最初の行」とは左にある表、「2番目の行」とは右にある表と置き換えればわかりやすいと思います

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複数グループ内で値違いの箇所を見つける~グループ化の応用~

先日ある方から大量の商品データの中から、価格違いの設定が起こっているところを見つけたいという依頼がありました

またルールがあり、同じ素材/同グループであれば販売する色種類が違っていても同じ価格で設定しなければいけないということでした

もちろん、目でみて判断することもできますが、大量データがある場合にはとても困難です

こういった場合はPower Queryグループ化機能で簡単に価格違いが起こっているグループを見つけることができます

今回は次のデータを使って解説を行いたいと思います

ある商品を価格設定するときに、地区内では同じ価格設定にしなければならないものとします

こちらのデータから価格違いが起こっている地区を見つけます

ポイント

Power Queryのグループ化機能では、グループ化の方法として「最小」「最大」がありますので、こちらを活用します

グループ化の適用

解説はPower Queryエディターからはじめさせて頂きます

ちなみに、上の画像では元のエクセルデータにフィルを適用していますので空欄が埋まっています

上記の画像の状態からまずグループ化をクリックします

デフォルトでは「基本」設定になっていますが、今回は「詳細設定」を指定します

こうすることで、「集計の追加」ボタンにより、グループ化の集計方法を「最小」に加えて「最大」も指定することができます

グループ化を実際に適用すると下の画像のような状態になります

グループ内にもし価格違いがあると、上の画像の黄色の箇所のように「最小:1400<>最大:1500」となります

条件列の作成

ここからは条件列を作成して、最小と最大が違うときは「X」そうでなければ「」という表示をする列を作成します

条件列は次のように設定します

価格違いがあるグループと明細リストの抽出

上の条件列を作成すると下の画像のような状態になっています

もちろん、「×」の箇所だけフィルターをすれば、グループ内で価格違いが起こっている箇所は分かります

ただ、下の画像のように店舗と価格もリストにしたいとします

目で元のデータをフィルターする方法もありますが、M関数を使い、自動的にフィルターする方法もあります

まずは下の画像の状態で、適用したステップを「myList」とするところから解説を始めたいと思います

後でこちらの「myList」を参照します

次に

関数マーク/fx*をクリックしたステップを追加した後に、元の「フィルした状態/下方向へコピー済みステップ」を参照します

*参照ステップの記事を参照

これで、グループ化を行う前の状態に戻りました

ここから「地区」列がmyListに含まれるかどうかを判定する列を「カスタム列」作成画面で作成します

List.Contains関数を使うことで、地区の列の値が「myList」ステップの地区列に含まれるかどうかを判定できます

ここから「TRUE」のみをフィルターすればリストは完成です

<まとめ>

今回は、グループ化機能の最小と最大をうまく組み合わせて、グループ内の違う価格設定を発見する方法を紹介しました

ピボットテーブルでも同じことができます

ピボットテーブルの場合には分散や標準偏差を出す方法もあります

グループ内で価格にバラツキがある場合には、分散や標準偏差が0以外になります

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【パワークエリ・チャレンジ】行ではなく、列方向でフィルター・置き換えを行う方法

【列方向ではフィルターは行えないと思っていませんか?実は3クリックをプラスすれば可能です】

Power Queryエディタ画面にて、空欄だけの列は処理したくない・と思ったことはありませんか?

実は「ヘッダーの上げ下げ」と「行列の入れ替え」を組み合わせれば可能です

上記のGIF画像では、空欄になっている「」「」の列をフィルターしています

ポイント

一番重要なのは2回にわたる「行列の入れ替え」です

行列を入れ替えれば、列方向のデータを行方向に変換できます

フィルター処理をした後は再度、行列を入れ替えます

処理の実際

行列を入れ替える前にまずは「ヘッダー行」を下げておきます

ヘッダー行を下げておくことで、見出しも2回にわたる行列入れ替え操作の対象となります

行列を入れ替えた後にフィルター処理により空欄行を除きます

フィルター処理をした後は、再度行列を入れ替えます

そのままだと、ヘッダーに本来配置されるべき列名が反映されていません

ですので、1行目をヘッダーに上げます

そうすれば完成です

<まとめ>

一見、列方向ではフィルター処理ができないように思えますが「行列入れ替え」処理を組み合わせれば実は簡単です

列フィルターが行えるだけで特殊なデータ整理が行えるようになります

今回紹介したのは空欄のフィルタでしたが、列名の置き換えなども一括で行えます

ぜひ実際に手を動かして試してみてください

最後に、ヘッダーの上げ下げを組み合わせることだけは忘れないようにしましょう!

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フィルターを一発で解除するボタンを配置する~ブックマーク機能活用~

【ブックマーク機能を活用してダッシュボードを楽々操作!】

Power BIのブックマーク機能というのがあるのをご存じでしょうか?

Power BIでのブックマークの意味合いは、日常的に使っているブックマークとは似ているようで違います

「記録しておき、再現する」という点は一緒だという点だけは意識しておいてください

このブックマーク機能を使えば、面倒なスライサーの解除作業などはクリック一つで解決できるようになります

基本的なブックマーク活用の流れとしては、1.ボタンの用意2.操作/状態の記録3.用意したボタンへの記録内容の選択・割り当てになります

ボタンイメージの用意

Power BIの挿入タブには様々なボタンが用意されています

今回はイメージから事前用意した画像を使用します

今回用意したのは次の「×マーク」です

操作/状態の記録

ここから、スライサー等でフィルターが行われていない状態を保存(ブックマーク)します

下の画像の通り、フィルターが一切かかっていないことを確認します

フィルターの状況を確認したら、表示タブにある「ブックマーク」をクリックします

ブックマークの欄がでたら「追加」ボタンをクリックします

そうすると、記録内容が追加されます

追加された記録内容は後で「選択・割り当て」が行いやすいように名前をつけます

上の画像の「・・・」をクリックすると、名前が変更できるようになります

今回は「Filter Clear」という名前にします

用意したボタンへの記録内容の選択・割り当て

フィルターが解除された状態を「Filter Clear」に記録したので、今度は、「×マーク」に「Filter Clear」に選択・割り当てます

ページに配置した×マークをクリックすると上の画像のように「アクション」が選択できるようになります

アクションを「オン」にし、型を「ブックマーク」に指定します

その後「ブックマーク」の右に△マークをクリックすると、先ほど記録した「Filter Clear」を選択・割り当てできるようになります

×マークに「Filter Clear」を選択・割り当てをしたら、Ctrlキーを押しながら×マークをクリックすると、フィルターが解除されるようになります

<まとめ>

今回はPower BIのブックマーク機能を活用してフィルターを解除する方法を解説しました

フィルター解除の設定の流れは次の通りとなります

1.ボタンの用意

2.操作/状態の記録 ⇒ブックマーク機能

3.用意したボタンへの記録内容の選択・割り当て ⇒アクションで割り当て

Power BIではエクセルと違い、ボタンによる設定できる操作は充実しています

ボタン周りの操作についてはまた別な記事で解説していきたいと思います

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分解ツリーの利用により、一見複雑な階層ごとの数字をシンプルに魅せる

【分解ツリーのボタンを活用して、階層別の数字を段階的に見せるようにしましょう!】

Power BIの分解ツリーをご存じでしょうか?

このビジュアルを使えば、セル結合が入った表を凝視しなくても階層別に数字を理解できます

上のGIF画像では売上金額を、地域ブロック別⇒都道府県別という風に階層化しながら数字を表示していっています

他の言い方をすると、究極のドリルダウンとも言えます!

今回はこの分解ツリーの作成方法を解説します

データの準備

分解ツリーで使用するデータは当然、リレーションを通じて階層化されていなければなりません

前述のGIF画像で使用したデータは次の画像の通り「地域ブロック都道府県客先」というデータ構造になっています

*<:個数小<個数大

分解ツリーの作成

分解ツリーは「視覚化欄」のこちらのボタンから作成できます

分解ツリーにて設定するフィールドは「分析」と「説明」の2種類になります

分析とは分解するもの、説明とは階層の種類と割り切って理解をしてみてください

前述のGIF画像にある分解ツリーでは、説明欄に必要な階層分のフィールドを設定しています

ツリーの書式調整

他のビジュアル/グラフと違い、書式の調整が少し勝手が違うと感じるかもしれません

例えば、数字のフォントの大きさを変える場合には「データラベル」にて調整します

<まとめ>

今回はボタンでツリーを足すことができる、分解ツリーをご紹介しました

設定において、少し日本語の意味合いが違うと感じるかもしれません

この点は割り切って理解する必要があるかもしれません

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分布図の作成及びグループ化~データを見やすく分解する

ピボットテーブルグループ化機能を使うと、数字が見やすくなるため重宝しておりますが、Power BIでも同じようなことが行えます

今回は、Power BIにおけるグループ化機能を量/ヒストグラムと質に分けて解説します

分布の把握は数字分析の基本なので、分析を行う必要のある方には特に有用な情報だと思います

量によるグループ化

今回は下の画像のデータからヒストグラムを作成したいと思います

売上金額の範囲区分を一定の金額で設定し、レコード数(行数)747件の件数を範囲区分別に縦棒グラフで表示します

まず、レポート画面のフィールド欄で「売上金額」上で右クリックします

すると「新しいグループ」という表示が見えますので、こちらをクリックします

「新しいグループ」をクリックした後は、次の画像の画面が開きます

ピンのタイプはデフォルトで「ピンのサイズ」になっていますが、こちらは「ピンの数」に変更します

ここで「ピンの数」とは縦棒の数になります

OKボタンを押すと、新たなフィールドができます

こちらをX軸に配置し、Y軸に売上金額のカウントを配置します

すると、縦棒グラフがヒストグラムとなります

ヒストグラムのデータ区分の範囲はピンのサイズとなります

ちなみにY軸を合計に変えるとデータ範囲別に合計金額を表示することができます

質によるグループ化

こちらのグループ化はレポート管理画面の一つ下のデータ管理画面で行います

下の画像がグループ化を行うデータです

まず、グループ化の対象になる「都道府県」の列を選択します

すると上のタブが「列ツール」に切り替わり、「データグループ」が表示されます

ここで「データグループ」の▼マークをクリックすると次の画面が表示されます

「新しいデータグループ」をクリックすると表示が次のように切り替わります

ここでグループ化するものは、Ctrlキーを押しながら選択し、グループ化をクリックします

この選択、グループ化の処理によりグループ化が実施されます

仮に、この状態のまま画面右下のOKボタンを次のような列ができます

ですので、列名およびグループ名はOKボタンを押す前に修正しておきます

<まとめ>

今回は量と質の双方の観点からグループ化を行う方法を解説しました

Power BIではグループ化により、分析可視化だけでなく、分析作業も行えます

ヒストグラムについては、X軸の範囲が良く見えない点について不便に感じる方もいらっしゃると思います

その場合には、「その他のビジュアルの取得」から「histogramのアプリ」を探す方法もあります

ヒストグラム/histogramは複数種類がありますので、ぜひ試してみてください

上の画像の「Histogram Chart」ならばX軸も下の画像のように明確に表示されます

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Power Queryならではのタイムテーブル活用方法

Power BIやPower Pivotではタイムテーブルの活用が欠かせません。ただPower Queryでもタイムターブルの作成と活用を行うことができます。今回の記事ではPower Queryならではのタイムテーブルの活用方法を紹介します

タイムテーブルを活用することで、集計作業で必ず必要になる「前期比での対比」「四半期単位への変換」などを簡単に行えるようになります

ボタンのワンクリック、もしくはたった1行の簡単なコード入力だけで、連続した日付が網羅されたカレンダーテーブルを作成できるのは本当に便利です

Power Queryでも空のクエリから1行のコードを入力するだけで、全く同じようにカレンダーテーブルを作成できます

今回は作成したカレンダーテーブルを活用して、担当者のスケジュール表を作成してみましょう

ポイント

別テーブル作成

カレンダーテーブルを作成するのはもちろんですが、カレンダーテーブルとは別に担当者テーブルを作成してマージします

担当者テーブルを作成する時には、マージする際のキーにする列「」を作成するのもポイントです

もちろんカレンダーテーブル側にも同じ内容のキー列を準備しておく必要があります

ピボット

カレンダーテーブルは当然、下の画像のように縦方向で作成されます

こちらはピボット処理によりに方向を変えます

上の画像の各日付の列には空欄が入力されています

この点については詳細を後述します

カレンダーテーブルの作成

Power Queryのカレンダーテーブルは、空のクエリから波括弧:{}と複数のM関数を組み合わせて作成します

・波括弧:{}⇒..と組み合わせて連続データを作成

#date関数⇒日付データを作成

Number.From⇒数字データを作成

上記の3つを組み合わせてカレンダーリストを作成します

= {Number.From(#date(2022,4,1))..Number.From(#date(2022,4,30))}

リストを作成したらテーブルに変換します

更に日付形式に変換します

担当者クエリの作成

こちらはポイントで前述したように、キー列を設定したうえで作成します

担当者の人数が少なければ、Power Queryエディタ上からの入力も可能です

カレンダーテーブルのピボット処理

前述のカレンダーテーブルには、ピボット処理(縦⇒横)の前に2つの列を追加しておきます

キー列の追加

カスタム列・作成画面にて担当者クエリで作成したキー列と同じ内容の列を作成します

空欄列の追加

こちらの追加処理はとても重要な処理です

この空欄列は、連続日付データをピボット()に並べ替えた際に表の中身となり、スケジュール表の入力欄になるものです

空欄の作成はキー列と同じくカスタム列・作成画面で行います

ピボット処理

ピボット処理は変換タブから行います

上記の「列のピボット」をクリックする前に、連続日付データがある列をカーソルで選択しておきます

「列のピボット」をクリックしたらダイアログボックスが表示されます

こちらで2つ指定します

・値列(表の中身)⇒空欄列

・詳細設定オプション⇒値の集計関数⇒集計しない

上記のピボット処理により、下の画像のような形になります

クエリのマージ

前述の2つのクエリをマージすると、担当者別スケジュール表が完成します

ただキーの列は削除しておきましょう

<まとめ>

今回はPower Queryならではのカレンダーテーブルの活用方法を解説しました

カレンダーテーブルは時系列のデータを集計する上でとても便利なものです

本来はPower Queryではカレンダーテーブルの機能はありませんが、M言語の簡単な仕組みを組み合わせれば簡単に作成することができます({}、..、#date、Number.From)

今回紹介した活用方法は「担当者スケジュール表」でしたが、他にも活用方法があるはずです

ぜひ、自分なりの活用方法を開発してみてください!

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KPIカードによる達成率・傾向の表示~様々なカスタマイズ可能~

【ダッシュボードにKPIカードを挿入して、数字にメリハリを付けよう】

数字を見る際に必ず必要なのは指標との対比です。Power BIのKPIカードを使えば、指標の達成率をわかりやすく示すことができます

KPIカード

Power BIのKPIカードを使おうと思っても、良く使い方や設定方法が分からない・・という方も多いと思います

「この折れ線はどのことなんだろう?」「%がでているけどなんの数字かな?」

こう思った方も読者の中にはいらっしゃると思います

今回は他のグラフとの対比や、デフォルト設定の場合とを比較しながら「KPIカードとは?」について解説したいと思います

ビジュアルのビルド(初期設定)

ビジュアルのビルドでは3つのフィールドを配置します

①値、②トレンド軸、③傾向

恐らく、この日本語ではどのフィールドを配置するかのイメージがわかないと思いますので、まずは①~③が何なのかを解説したいと思います

①の値と③の傾向は対比させる組み合わせです

言い方を変えると、①がうまくいっているかどうかを③と対比させます

記事の冒頭のKPIカードでは以下のように設定しています

では②のトレンド軸は何かというと、①が③に対してうまくいっているかどうかについて、時系列でいえば「何の軸をもって適切にいえるようにするか?」ということを設定する軸です

記事の冒頭のKPIカードでは月単位です

上の内容を折れ線グラフを参考にして解説してみます

①の値が上の折れ線グラフの「売上金額」、②が「会計年度 年月」、③が計画値です

上の折れ線グラフを見てもらうとわかるのですが、KPIカード内のグラフは上の折れ線グラフの「売上金額」と一緒です

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: image-129.png

但し、Y軸の最小値が売上金額の最小値になるように調整されているので、もしかしたら売上がのように見えるかもしれません

この点は要注意が必要です

ではKPIカードの中の「36,400」と「25,572」そしてカッコの中の「+10,828」などは何の数字なのか?③の傾向はどのように反映されているか?という点については次で解説します

ビジュアルの書式設定

吹き出しの値及び日付

ビジュアルの書式設定で「吹き出しの値」にあたるのが下の画像の箇所です

ではこの値が何かについては、テーブルと両方見るとよくわかると思います

つまり何らかのフィルター処理をしない限りはトレンド軸で設定した範囲の最終の値です

上の画像では「2022年3月」と表示されていますが、デフォルトでは表示されません

こちらのトレンド軸の最終を表示したい場合は下の箇所で調整します

ターゲットラベル

前述の③:傾向に設定した内容はこちらのターゲットラベルの「」「ゴールまでの距離」に反映されます

上の画像の「25,527」はトレンド軸の最終の傾向/計画の内容になります

デフォルトでは下の画像のように「計画」の文言は「目標」と設定されます

こちらはラベルの箇所で修正します

ゴールまでの距離

カッコの中は③の「傾向」で設定した内容と①の「値」で設定した内容の差異を絶対値、もしくは%が表示されています

上の画像のカッコの中はゴールまでの距離で調整します

デフォルトでは%/パーセントだけの表示になります

ですので、下の画像の「スタイル」の箇所で必要に応じて調整を行います

その他

アイコン

上記の黄色の箇所は必要に応じて「非表示」にすることもできます

こちらはアイコンの箇所でオフにします

トレンド軸

①値が対比対象の③傾向を上回っている場合には「グラフ」や「フォント」が上記画像の正しい色で指定した色で表示されます

逆に下回っている場合には正しくない色で表示されます

デフォルトの設定では正しくない色は緑、正しくない場合には赤になっています

こちらも必要に応じて調整が必要です

低い方が良い場合

数字は全般的に目標や計画を上回った方が適切だと判断されますが、経費などの場合は逆が適切になったりしますので、調整が必要な時があります

「逆の場合」の調整箇所は2か所あります

<まとめ>

今回はKPIカードを使用してダッシュボード内に「達成状況や傾向」を表示する方法を解説しました

非常に機能が豊富で、Power BI内の日本語の表示が分かりにくいので扱いにくい面もありますが、このKPIカードをダッシュボードに挿入すると、数字の中身が分かりやすくなります

但し、

このKPIカードを使う場合「この数字は何か?」「グラフは何を示しているか?」については、読み手に対して「補足」が何らかの形で必要かと思います

後、デフォルトの設定のままだと分かりにくいのでぜひ「日付/トレンド軸最終」や「ラベルの文言」は調整しておきましょう!

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