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M言語に慣れる_4回目~特殊テンプレート作成~

【M言語は難しくない!】今回はカスタム列の隠れた裏技を使用して、特殊なテンプレートを作成します。今回は次の画像のように、「1対多」の関係の結合を「コードを1つ追加する」だけでサクッと行います

この処理は、従来であればVBAなどを覚えないとできない処理でした

M言語の仕組みを使えば、カスタム列・作成画面にて本当にサクッと作成できます

M言語の魅力のうちの一つといってもいい処理かもしれませんね!

今回作成するテンプレート

次の画像のように「担当者名のリスト」と「勤務日のリスト」から、各担当者別の勤務表を作成します

勤務表

上の画像の右側/E列とF列の表のように、担当者1人に対して、複数の勤務日を結合します

勤務表は、最終的には勤務日の右に「勤務開始時刻」や「勤務終了時刻」などを追加して使用するイメージです

 解説は、シート上の「担当者名のリスト/」と「勤務日のリスト/」から次の2つのクエリを作成した上で、Power Queryエディタ(以降エディタ)で操作を開始するところからはじめます

・担当者名のリスト ➡ Namesクエリ

・勤務日のリスト ➡ TimeTable

次のファイルに含まれる演習用の元データは、クエリを作成する前の状態になっています

目次

今回のポイント

データ形式の事前調整

各行に日付テーブル作成

作成テーブルの展開

条件式の追加による調整

シートへの読み込み処理

<まとめ>

今回のポイント

今回の「カスタム列」では、前述の通り「1対多」の関係で結合を行います

次の画像のように「」ではなく「テーブル」を結合します

この「テーブル」を結合するの点が、今回の解説の最大のポイントになります

今回作成する内容とポイントを確認したところで、本格的な解説をはじめます

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M言語に慣れる_5回目~M関数を検索する方法~

【M言語は難しくない!】今回は使用方法に合ったM関数を、Power Queryエディタ(以降エディタ)上で検索する方法を紹介します

エクセル関数では、エクセルシート上で直接、関数を検索できます

実は、Power Queryでも同じような機能があります

エクセル関数と同じ様に検索した後に、そのまま使い回すことはできませんが、この機能を覚えておくととても便利です

目次

準備作業 / 空のクエリ作成

M関数一覧を取得

一覧をテーブル化

実際に検索してみる

<まとめ>

準備作業 / 空のクエリ作成

まずは準備として、空のクエリを作成します

「データタブ」➡「データの取得」の順でクリックします

次に「その他のデータソース」を選択し、「空のクエリ」をクリックします

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M言語に慣れる_6回目~3種類の括弧~

【M言語は難しくない】Power Queryを扱っていると、3種類の括弧が出てくるのが分かります。 「M言語が難解」と感じる理由の一つは、この3種類の括弧が組み合わせられて出てくるからです。

・丸括弧 / ()

・角括弧 / []

・波括弧 / {}

特に下の2つの括弧の[]{}は、初めて見たときは意味合いが全く不明です

実は、この2つの括弧M言語を使いこなすための重要な鍵です

M言語を学ぶ目的の一つは、行列単位での一括処理からの脱却です

シート上でセルを扱うように、Power Queryエディタ上でも1つの値を扱いたいのです

少し、シート上でのセル操作についてお話したいと思います

セル名は例えば「A8」であれば、Aは列名で8は行番号です

この列名と行番号を組み合わせれば、望みのセルにたどり着きます

実は角括弧:[]はシート上の列名に、そして波括弧:{}行番号に相当します

今回はこれらの括弧に、次の2つの方法を通じて慣れて頂くとともに、それぞれの意味合いを掴んて頂きたいと思います!

なお、解説は今回を1回目として、2回に分けて行います

・既存のクエリから角括弧 / []と波括弧 / {}を使い、1つの値を参照する ➡1回目

・空のクエリから3種類の括弧を使って、テーブルを作成する ➡2回目

この3つの括弧の意味合いを掴んだ時には、M言語への苦手意識が薄れているはずです!

目次

今回のポイント

括弧を使ってデータ参照

<まとめ>

今回のポイント

今回の解説にあたっては、そもそも、Power Queryとは何なのか?という点がとても重要です

エクセルはもともと表計算ソフトであり、データベースではありません

Power Queryは、エクセルをデータベースとして使用できるようにするツールです

ですので、エディタ内ではデータベースとして使用するための「データの構造化」が行われています

この構造化が「Power Queryは何か?」を理解するためのキーワードです

まずは、構造化には4種類の概念があることを常に頭に入れておきましょう!

①値

値の種類には、主に次のようなものがあります

・1/ 整数(数値)

・b / テキスト(文字列)

・2021/03/04(日付)

今回の解説で使用する値の概念は、もっと本源的なものです

例えば、1は数字ですが、データベース上は2つの型式になりうります

今回解説する値の概念に照らすと、1は整数でもない文字列でもない、ただの「1」です

②リスト

①の値が、列方向に順次並べられたものです

通常の列とは違います

その点は後で解説します

③レコード

行方向に、複数の②のリストを1行で組み合わせたものです

④テーブル

上の②と③を組み合わせたものです

これらの4つの概念を頭に入れたところで、本格的な解説をはじめます

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M言語に慣れる_7回目~空のクエリからテーブル作成~

【M言語はむずかしくない!】今回は、空のクエリから、3種類の括弧を使ってテーブルを作成します。テーブルを作成した後は、M関数も作成を行います!その際、M関数を使いやすくする方法についてもあわせて解説します!!

前回は2種類の括弧を使い、エディタ内で各種参照を行いました

角括弧 / [] ➡ リスト、列の抽出

波括弧 / {} ➡ レコードの抽出

前回で、M言語における2種類の括弧の役割がおぼろげながら見えてきたと思います

 今回、3種類の括弧を使ってテーブルを作成した後は、過去に紹介した方法とは別の方法でM関数を参照する方法についても解説します!

3種類の括弧に慣れると、M言語がグンと理解し易くなりますし、応用も効きます!

ぜひ、実際に手を動かして取り組んでみてください

まずは、空のクエリを作成するところから行います

なお、

他のクエリも後程参照したいので、演習を行う際には、既存クエリが存在するファイルを使用してください

目次

準備作業/空のクエリを作成

リスト作成

レコード作成

テーブル作成

M関数の用法を参照・作成/列名変更

<まとめ>

準備作業/空のクエリを作成

まずは空のクエリから作成します

「データタブ」➡「データの取得」の順でクリックします

その後、下の画像にて黄色に印をつけた箇所を上から順にクリックします

そして、下の画像にある「空のクエリ」をクリックします

するとエディタが開き、空のクエリが立ち上がります

リスト作成

リストは波括弧 / {}を使用して作成します

①値が1個

では、数式バーに={“a”}と入力してみます

リストができ、値がリストに1つ入りました

②値が2個

では、={1,2}と入力してみます

リストができ、値がリストに2つ入りました

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Power Queryのステップ数を減らす3つの工夫

 Power Queryの便利な点の一つは、「適用したステップ欄」に操作履歴が自動記録される点です

 ただ、後々のクエリの操作性を考えると「ステップ数」は少ない方がいいですよね?

今回は「ステップ数」を減らす工夫を3つ紹介します!

「変更された型」のステップを減らす

 こちらは、過去の記事でも同じような事を書いていますので、ぜひそちらもご参照ください

 Power Queryでは列のデータ型とヘッダーの自動検出により、「ソース」ステップの次に、必ず「変更された型」のステップが追加されます

 後、途中でステップを追加した際、下のGIF画像のように自動的に「変更された型」が自動追加されることもあります

 一方で、変換タブにはきちんと下の画像のように「変更された型/列のデータ型とヘッダーの自動検出」のステップを追加する機能があります

ですので、変更された型ステップは「自動追加」する必要は必ずしもありません

 クエリを読み込む前、もしくは必要になった箇所に「手動追加」すれば変更された型ステップは減らすことができます

 変更された型ステップの自動追加を止める処理は、エディタ内の下の画像の箇所から行います

 ファイルタブ➡オプションと設定 とクリックすると「クエリのオプション」がクリックできるようになります

 クエリのオプションが開いたら、下の画像のように「型の検出」から3つの選択行えるようになっています

 一番下の「非構造化ソースの列の型とヘッダーを検出しない」にチェックを入れると「変更された型」ステップの自動追加は行われないようになります

同じ処理をまとめて行う

仮に、下の画像のようなデータがあったとします

このデータ内で次のように4つの処理を行ったとします

①フィルター:部門の列で「東京」のみを選択

②列の名前変更:部門➡東京

③フィルター:受注金額の列で「150万以上」のみを選択

④列の名前変更:受注金額➡150万以上

すると、次の画像のように4つのステップが①~④の処理に応じて追加されます

4つのステップが追加された結果、エディタ内は次の画像のようになっています

では、前述の①~④の処理の順番を次のように変えてみます

1.フィルター:①と③

2.列の名前の変更:②と④

すると、ステップは4つでなく2つとなります

 このように、同じ種類の処理をまとめて行えば、ステップ数は減らすことができます

列名の変更

 エディタ内で処理を行った際に、自動的に名前が変更、もしくは追加されている時があります

 上のGIF画像では、列の分割処理を行った際に「部門.1」と「部門.2」という名前が自動的についています

この場合、数式バー内では新たに追加された「列名」は赤字になっています

 では、この追加された「部門.1」「部門.2」の列名を下の画像のようにそれぞれ「」「」に変更してみます

 すると、下の画像のように「名前が変更された列」が適用したステップ欄に追加されています

 このステップについては、数式バーで直接、前述赤字 部分を変更することで減らすことができます

 数式バーで名前を直接・変更すれば、下の画像のように「位置によって分割された列」のステップの後のステップは消えています

<まとめ>

今回は、ステップを減らす為の工夫を3つ解説しました

 特に、最初に紹介した「変更された型」のステップを減らすについては、すぐに削減効果が出ると思います

 後に紹介した2つの削減工夫については、「効率的なクエリ作成」を意識していけば、自ずと「ステップ数の削減」につながるものです

今回の記事を機に、「効率的なクエリ作成」をぜひ意識してみてください

長文に最後までお付き合い頂き誠にありがとうございました

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エディタからデータ入力してクエリ作成

 Power Queryというと、エクセルシート上に入力してあるデータをPower Queryエディタ(以降、エディタ)に読込んで使用するイメージが強いと思います

実は、エディタ上でデータ入力を行うこともできます

今回は、短い内容ですが「直接入力」する方法と「修正方法」を紹介します

データの直接入力

データを直接入力する作業は、ホームタブの次の画像の画面から行います

上の画像の「データの入力」をクリックすると次の画面が開きます

 通常のエクセルシートと違うのは、見出しの入力とデータの入力が明確に区別されているところです  

*下の画像の商品コードが見出し、下の10001がデータ

上の画像の右側にある「*マーク」をクリックすると新規に列が挿入されます

行の挿入についても同様です

 もし、行列のどちらかを削除したい場合には、該当する行列の上で右クリックすると次の画像が出て削除が行えます

入力が完了して、入力画面下のOKボタンを押せば、クエリが新たに作成されます

作成されたクエリは、通常のクエリと同じ様にエディタ画面左に表示されます

直接入力したデータの修正

 入力したデータを修正する際には、適用したステップの欄の「ソース」の右横にあるマークをクリックします

すると、下の画像のようにデータ修正画面が表示されます

<まとめ>

 今回は、エディタ画面から直接データ入力を行ってクエリを作成する方法を解説しました

使う機会は少ないとは思いますが、マージ用クエリとして新規に作成する場合で、データ入力量が少ない場合には有効なクエリ作成方法だと思います

ですので、覚えておいて損はないかと思います!

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【分析】Power Queryで手軽にABC分析

 

 ABC分析は「重点分析」とも言われ、分析手法の中でも最も基本的なものです。ところが、実際にエクセルでABC分析用の表作成を行おうとすると「データのバケツリレー」の手間を要します。データのバケツリレーは「列から列」へと続き、数式を細かく設定する手間もかかります。今回紹介する方法であれば、Power Queryエディタ画面(以降、エディタ)でシンプルに処理していけます!

以下が、通常のABC分析の表を作成するときの手順です

①重点管理する項目(金額など)を降順で並び替え

②①を累計で表示 ➡「=」から始まる数式を入力

③②を比率に変換➡ 事前に累計の値を算出 ➡累計の値で各行を割り算

④③をランク付け➡IF式を入力

もし、データの追加などがあったら、①~④の修正作業が必要です

もちろん、データ自体が変われば、①~④の更新処理が必要です

Power Queryであれば、一度、クエリを作成してしまえばデータ更新時に「ソース変更」「クエリの更新」をクリック処理をするだけで済みます

今回使用するデータと行いたいこと

使用データ

今回は、下の画像にある2つの列から構成されるデータを使用します

行いたいこと

前述の使用データの各行に、次の内容でランクを付けます

A ➡全体・販売個数の50%以下

B ➡ 全体・販売個数の80%以下

C ➡ 全体・販売個数の80%超

今回のポイント

今回使用する主な技術は、主に以下の1~3の内容です

1と2は過去に紹介した内容です

最後の3.List関数が今回の一番のポイントになります

1.並び替え/降順

まずは元データを降順で並び替えます

2.条件列の追加

「列の追加タブ」の「条件列」メニューでランク付けを行います

3.List関数

このList関数で累計値と比率を計算します

List関数は2種類使用します

まず1つ目は、List.Select関数です

リストから条件に沿う値を抽出し、リストを再作成します

書き方は次の通りです

List.Select(リスト,条件)

上の画像では、1~4の値からなるリストから、2超の値を抽出した上でリストを再作成しています

2つ目は、List.Sum関数です

こちらの関数は、直感的にも分かり易いと思います

List.Sum()の丸括弧の中に入れたリスト内の各値を合計します

但し、丸括弧の中に入るのはあくまでリストであり、列ではないことに注意しましょう!

では、今回のポイントを紹介したところで本格的な解説を始めます

尚、解説はエディタ内のみの内容になります

並び替え

まずは、エディタ内で販売個数を降順で並び替えます

累計値

算出ロジック

List関数を組み合わせて累計値を計算するのが、今回の記事の最大ポイントです

累計値を計算するロジックについては、次の画像を基にして解説します

通常のABC分析では、N行目のとN-1行目の累計値の合計を計算します

今回の記事では、上の画像のようにⅰ)N行目の値以上の値のリストを作成、ⅱ)ⅰのリストを合計、というⅰ)⇒ⅱ)の流れで行います

List.Select関数

まず、カスタム列・作成画面で「販売個数」列を挿入してA列を作成してみます

この処理だと下の画像のように、販売個数と同じ列ができるだけです

では、カスタム列・作成画面で前ステップ名(カスタム列を作成するステップの1つ前)を入れてみましょう

この段階では、前述の「降順に並び替えられたステップ」が前ステップです

下の画像が、前ステップ名を入れたカスタム列・作成画面の画像です

上の画像の内容でカスタム列を作成すると、次の画像のように各行にてリストが作成されます

このリストの中味は、一律に販売個数の列の内容です

この各行のリストから、前述のロジックの通り「各行の値以上」のリストを各行に再作成していきます

こちらのリストの再作成は、List.Select関数で行います

条件式は、一部、過去の記事で解説したカスタム関数の内容を使います

上の画像のように、「(x)=>」にてxを変数として宣言し、「x>=」を条件式とします

この内容でカスタム列を作成すると、行毎に作成されるリストの内容が変わっています

例えば、上の画像のように2番目の行であれば。2つの値しかリストの中にありません

では、前述の紹介したロジックの通りにリストが再作成できたので、List.Sumの解説に移ります

List.Sum関数

では、List.Select関数で作成したリストをList.Sum関数で合計し、累計を作成します

上の画像のようにカスタム列・作成画面に数式をセットしてOKボタンを押すと、累計の列がエディタ内に追加されます

比率

では、累計を計算したので「比率 =各行の累計値÷販売個数の合計値」 を計算します

販売個数の合計値の算出には、前述のList.Sum関数を使います

ちなみに、上の画像の「追加されたカスタム」とは前ステップ名です

ランク付け / 条件列

では、最後にランク付けを行います

ランク付けは「列のの追加タブ」にある「条件列」で行います

記事の冒頭にあったように、ランク付けの条件を「条件列の追加」画面に設定します

比率が0.5以下であれば ➡ A

比率が0.8以下であれば ➡ B

とします

上記の条件以外はCとして出力するようにします

この条件列を作成すれば、ABC用の表作成は完成です

<まとめ>

今回は、Power QueryでABC分析の表を作成しました

一番のポイントは、List関数を2つ組み合わせて「累計」の列を作成する点です

List関数の中には、常に「リスト」を指定します

M言語では、「リスト」と「」は明確に違います

今回の内容では、List関数の丸括弧の中は「ステップ名[列名]」で指定しました

この「ステップ名」を指定する場合があることを強く意識しておけば、後はそれ程難しい点はありません

 私は以前、企画の仕事をしている時にABC分析表を毎月作成しておりましたが、面倒で仕方ありませんでした

 今回、紹介したPower Queryの仕組みであれば、一度クエリを作成してしまえば、毎月ほぼ「ソース変更」「クエリ更新」をクリック処理で行うだけで済みます

分析で一番大事なのは、数字を解釈することです

 今回紹介した仕組みで、表作成を効率化して有意義な分析を行えるようにしていきましょう!

次回からはRFM分析の解説をはじめます!

https://analytic-vba.com/power-query/analysis/recency-group/
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【分析】RFM分析の「F」を集計する

RFM分析は顧客を3つの指標で分類して、顧客別に施策を講じる手法です

Recency  いつ?、Frequency  頻度?、Monetary  いくら?

今回は、上のFrequencyを顧客別に集計する方法を解説させて頂きます

 このFrequencyとは、データ内に出現する「顧客ID別の出現回数」のことです

まず何故、このFrequency/頻度を分析するかという話しをしたいと思います

 例として同期間内の注文頻度が10回で注文総額が10万円の顧客グループと、注文頻度が1回で注文総額が10万円の顧客グループを比較して考えて見ましょう

平均注文金額は前者が1万円であり、後者は10万円となります

両グループとも、同期間内の注文総額は一緒です

 ですが注文単価が違うことから、注文に含まれる商品の単価も注文の仕方も違う可能性が高いです

 加えて、後者は期間限定の「値引き商品」をまとめて購入している可能性も高いです

つまり「頻度」を抽出することにより、顧客の注文行動における特性を炙り出せるのです

今回の使用データと行いたいこと

今回の解説で使用するデータは、次の画像の注文データです

使用データ

注文データは、注文日が2021年1月から3月までの期間で集計されています

このデータから顧客ID別に、注文頻度を抽出します

例えば、上の画像にある顧客ID「C00564」の顧客ならば2回と抽出できるようにします

頻度の集計

解説は元データをPower Queryエディタで開くところからはじめます

こちらの集計処理は、過去の記事でも紹介したグループ化により一瞬で終了します

まずは「ホーム」タブの「グループ化」をクリックします

するとグループ化・画面が開くので、次の画像のように各項目を設定します

グループ化項目:顧客IDの列

新しい列名:頻度

操作:行数のカウント

この上記の設定により、顧客ID別にIDの登場頻度が集計されます

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: image-22.png

<まとめ>

 今回はRecency  いつ?、Frequency  頻度?、Monetary  いくら?の内、Frequencyを集計しました

グループ化の機能を使えば、簡単に頻度も集計できます

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: 頻度_画像.png

グループ化機能は分析を行う上では欠かせない機能です

実際に手を動かして実践的に活用できるようになりましょう

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M言語に慣れる_9回目~複数シートをコード1行で結合~

【M言語は難しくない】今回は、空のクエリM関数を1つ入力するだけで複数シートを一気に結合できるようにします!今回紹介するM関数を使いこなせば、面倒なシート間のデータのバケツリレーから抜け出すことができます

 Power Queryで複数シートを結合する方法として一般的に紹介されている方法では、次の画像の処理「クエリの追加」が必ず入ると思います

今回は、「クエリの追加」は使わず空クエリの数式バーに「=Excel.CurrentWorkbook()」を入力します

1つM関数を入力するだけで、ファイルに含まれるシート内のテーブルが全てエディタ内に反映されます

これで、シート間のバケツリレーの作業からは抜け出すことができます!

但し注意点もありますので、そちらもあわせてM関数/Excel.CurrenWorkBookの使用方法を解説します

目次

今回のポイント

今回使用するデータ

準備作業/空のクエリを作成

M関数の入力/Excel.CurrentWorkbook

読み込み処理

データの循環対策

シート追加テスト

<まとめ>

今回のポイント

今回はM関数を入力した後に、1点だけ注意点があります

それは、循環問題です

複数シートを1つにまとめた内容/クエリが、M関数に反映されてしまいます

ですので、クエリを更新すると読み込み行数が倍になります

対策として、適用したステップに1つのステップを追加します

今回使用するデータ

今回使用するデータには、シートが3つ含まれています

1シートが1か月分の出荷データになっています

各シートの内容は、事前に「シート名/Data_y年m月」をテーブル名にしてテーブル化してあります

次のファイルが今回、実際に使用するサンプルデータです

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M言語に慣れる_10回目~グループ毎に連番作成~

【M言語は難しくない】今回はデータをグループ化した際に、1から始まる連番をグループ毎に作成する方法について解説します。この処理の仕方を覚えると、エクセルの使い方の幅が広がります

コードの採番や顧客の2回目のリピート状況把握など、使いみちは沢山あります!

しかも知られざるグループ化機能を使えば、1つのM関数を入力するだけでできてしまいます

まさに魔法です

ぜひ、実際に手を動かしてこの魔法を体験してください!

目次

今回のポイント

今回の使用データ

グループ化の実施

M関数の入力

<まとめ>

今回のポイント

今回のポイントは2つあります

グループ化

グループ化する際に、よく選択される操作は「合計」などです

今回は「すべての行」という操作を選択します

 この「すべての行」を選択して操作を行うと、グループ毎テーブルが作成されます

M関数作成

連番は「列の追加」タブの「インデックス列」のメニューから、クリック操作で簡単に作成できます

 今回は、既存のメニューは使用せず、カスタム列の作成画面から「Table.AddIndexColumn」というM関数を使用して「連番」を作成します

 M関数で作成することで、ポイントの1点目で作成されたグループ毎のテーブルを、関数の引数として指定できるようになります

今回の使用データ

今回は下の画像にあるデータの「部門」列をグループ化します

グループ化した後は、グループ毎に連番を振ります

以下が実際に使用するサンプルデータです

グループ化の実施

解説は、前述のデータをテーブル化し、エディタを開いたところから行います

エディタを開いたらまずは、グループ化を行います

グループ化は「ホームタブ」の「グループ化」メニューから行います

次に開いた画面では、前述のように操作を「全ての行」で設定します

・グループ化対象列 ➡ 「部門」列

・新しい列名 ➡ 「部門列」

・操作 ➡ 「すべての行」

空欄のままでOKです

上の内容で指定してOKボタンをクリックすると、エディタ内では次の画像のように、テーブルがグループ別に作成されています

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