昨年、Udemyにて「Power Queryのメニューにはない裏技ができる！ M関数を学んで使えるようになる講座」をリリースしました。但し、多くの意見・指摘が寄せられたため今回、全面的に動画を撮り直しました

この機会に無料クーポンをこのブログ読者の皆さんにプレゼントしますので、ぜひレビュー投稿をお願い致します

頂いた意見・指摘

これまで多くの意見・厳しい御指摘が寄せられました

一方で、それだけこのテーマについては期待が高かったことを認識するとともに、期待を大きく裏切り大変申し訳ないことをしたと反省しております

これらの指摘・意見を参考にしてほぼすべての動画を撮り直しています

リニューアルポイント

動画の本数は以前と変わりませんが、動画は一から撮り直しました

動画によっては3倍の長さで撮り直しています

動画撮影にあたってはとにかく「間」を取りながら、動画のメリットをだせるように最新の注意を払いました

・作成するクエリの内容を丁寧に説明する

・前段でポイントとなる箇所を図で解説する

・操作動画は事前アナウンスをしながらゆっくりPC操作を行う

こちらがサンプル動画です

レビュー投稿をお願いします！

講座の内容としては他ではなかなか学べない「Power QueryのM言語、M関数を実践的に使うためのテクニック」が詰まった内容となっています

しかも、コードを一から書くわけではないのでそれほど難しくはありません

この講座が終了した時には、Power Queryの凄さや面白さを体感して頂ける内容だと自負しています

こちらが講座の無料クーポンとなります⇒お申込み

ぜひ、講座をご覧いただきレビュー投稿をお願いします

すぐにではないですが、頂いた意見は次に活かしていきます

尚、無料期間は突然終了する可能性がある点は予めご了承ください

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昨日、リリース済みのUdemy動画コース「Power Queryを極めたい人必見！！M関数講座」の無料勉強会を開催しました

参加して頂いた皆様には感謝の一言です！

今後の動画コースの内容、並びに、Power Queryの技術改善に多くの示唆を得ることができました！

今回の勉強会では2点「let式を使用した複数ステップの集約」「クエリの関数化」に絞ってお話させて頂きました

長いクエリの対策

Power Queryは便利なので、Power Queryに慣れてくるとどうしても適用したステップが長くなります

ステップが長くなると、後で見返してもどこがどうなっているのかわからなくなったりします

この点が、皆でPower Queryを共有して使う時にも問題となります

今回、日常的に業務でPower Queryを使用している参加者の皆さんと議論させて頂き「長いクエリ」への対策が必要なことがよく認識できました

そして「let式を使用した複数ステップの集約」の技術が長いクエリへの対策に役立つことも、参加者の皆さんに意見や感想をお聞きしてよく認識できました

下の画像のように、カスタム列作成画面でlet式を使用すれば複数ステップを１つのステップに集約することができます

しかも、コメントなども入れれば処理が複数ステップに分かれている場合よりもステップの意図がわかりやすくなります

let式の文法に慣れる必要がありますが、この方式を積極的に使えば、長くクエリをシンプルにわかりやすくできます

クエリの関数化

「販売単価の列」「生存原価の列」と「販売個数の列」を乗算し「利益を計算する列」を作成するなどのカステム関数はこのブログでも紹介しました

今回解説したのは、クエリ自体を関数化する方法です

通常のカスタム関数では各行にて１つの値（販売単価、製造原価、販売個数⇒利益）が出力されますが、クエリの関数化の場合には値の代わりにテーブルが算出されます

今回紹介したのは、ファイル内のテーブルを取得するクエリの関数化ですが、思った以上に使い道がありそうです

複数ファイルを取得するのは、フォルダ内の複数ファイルを取得する方法でも行えます

参加者からおききしたのですが、この方法だとクエリが重くなり、フォルダからファイルを幾つか抜き出すケースもあるそうです

確かにフォルダ内のファイル一括取得は便利ですが、日常業務では確かに頻発しそうな問題だと感じました

今回紹介したデータ取得するクエリの関数化ではフォルダ内のファイルを細分化して取得することができるので、クエリが重くなる可能性を低くできます

データ取得以外にもクエリの関数化の用途がありそうなので、今後も積極的に研究していきたいと思います

＜まとめ＞

今回は本当に貴重な意見をいくつもお聞きすることができました

今後もユーザーの方との交流しながら、自分自身のスキルアップを図っていきたいと思います

Udemyの動画も頂いた指摘を基にして修正を行っていきたいと思います

⇒Udemyの動画・詳細はこちらから

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