タグ別アーカイブ: M数式

M言語に慣れる_3回目~ダイナミックフィルタリング~

M言語は難しくない!】今回は、数式バーを編集して「ダイナミックフィルタリング」を行ってみましょう!。ここで言う「ダイナミックフィルタリング」とはフィルタリングの値を固定せず、元データの追加や修正に応じてフィルタリングの値を自動で変動させていくものです。

例えば、受注金額・全体の「最高値」などは毎月、変動していくはずです

 ダイナミックフィルタリングでは、例えば「全体最高値」の半額未満だった担当者のリストを、毎月自動で抽出を行えるようにします

 今回のダイナミックフィルタリングを行うにあたっては、M言語を一から作成するといったことはしません

 あくまで、Power Queryエディタ(以降エディタ)にて、既に数式バーに記録されているM言語を修正するだけです

マクロ作成で言えば、記録マクロ修正するような内容です

記録されているM言語を修正するだけでも、かなりの内容が行えることを肌で感じて頂ければ幸いです!

目次

今回のポイント

今回使用するデータと行いたいこと

演習1/受注金額1位の担当者を抽出

演習2/最高値の半分未満の担当者抽出

<まとめ>

今回のポイント

ステップ名変更

実は、エディタのステップ名は自分好みに修正していけます

今回の内容とは直接関係ないですが、ステップ名を変更していけると、後々、M言語の管理がとても楽になります

参照ステップ

 前々回、ステップをスキップして参照することで「参照ステップ」を作成しました

前々回は平均値を参照しましたが、今回は「最高値」を参照します

 クエリを更新する毎に、参照ステップの「最高値」も更新してフィルタリングの値とします

数式バーへの参照ステップ組み入れ

一度、数式バーにてダミー値でフィルタリングを行います

ダミーで設定をした箇所に、前述の参照ステップを組み入れます

今回使用するデータと行いたいこと

今回は次のデータを使用します

演習データ

担当者別に受注金額を管理する表です

 こちらの表の中味が変更になっても、「最高受注金額」の担当者や「最高受注金額の半分未満」の担当者のリストを自動で抽出できるようにします

演習の中で、こちらの表にデータを新たに追加したりします

今回のポイントと使用するデータを確認したところで、本格的な演習に入ります!

演習1/受注金額1位の担当者を抽出

ステップ名を変更

まず、表をテーブル化してエディタを開きます

表の上で次の画像のように右クリックし、「テーブルまたは範囲からデータを取得」をクリックします

エディタが開いたら、「今回のポイント」で前述したステップ名の変更を行います

下の画像の「変更された型」を「DATA」に変更しましょう

クエリ名を変更するのと同じ要領でステップ名も変更できます

「変更された型」の上でF2キーを押せば、下のGIF画像のようにステップ名を変更することができます

ステップ名を変更

なお、前ステップを参照する時に「#”前ステップ名”」と自動的に表示される時があります

この点は後述します

参照ステップを作成/全体最高値の算出

次に、受注金額の列を選択して「変換タブ」の「統計」から最大値をクリックします

すると上のGIF画像のように、受注金額の最大値が算出されます

ここでも、ステップ名は変更しましょう

この時点では、適用したステップの欄は次の画像のようになっています

最後のステップの「計算された最大」を「Cal-Max」に変更しておきましょう

さて、

ここから、「Cal-Max」を参照ステップとして確定する処理をします

確定処理のために、下の画像の数式マークをクリックします

すると、「Cal-Max」のステップが1つ繰り上がります

上のGIF画像のように「Cal-Maxステップ」の後に「カスタム列1」というステップができます

追加された「カスタム列1」ステップの数式バーは下の画像のように、最大値を算出してある前ステップを参照しています

なお、数式バーが「Cal-Max」ではなく「#”Cal-Max”」というステップ名になっています

こちらは、前述の「ステップ名の変更」でも少し触れましたが、ステップ名が空欄やーなどの記号で文字列が繋げられている場合、#”ステップ名”になります

この点は、必ず意識しておきましょう

「最高値」の担当者を抽出

この<受注金額が「最高値」の担当者を抽出>では主に、3つのことを行います

①前ステップをスキップ ➡ ②最高値をフィルタリング ➡ ③シートへの読込

上記の3つを通じ、前述の参照ステップを活用してダイナミックにフィルタリングを行えるようにします

①前ステップをスキップ

参照ステップを確定した段階では、エディタ内の表示は「Cal-Max」ステップで算出した「最高値」だけが表示されています

最終ステップの「カスタム1」ステップの数式バーの内容を、1つ前の「Cal-Max」をスキップした、「DATA」ステップの参照に変更します

これで、上のGIF画像のようにエディタの表示が、参照ステップを確定する前の表示に戻りました

②最高値をフィルタリング

では、記事の冒頭でも紹介したように、まずはダミー値で受注金額をフィルタリングします

受注金額をフィルタリングするには、まずは下の画像の▼マークをクリックします

それから、下の画像の黄色の箇所にダミーとして、表示されている金額の内の「どれか1つ」を入力します

すると、数式バーが次の画像のような表示になっているはずです

但し、上の画像の右側にある、緑色で自動記録された「50000」はあくまでダミーです

こちらの「50000」を参照ステップの内容に書き換えます

前述したように、#”ステップ名”にしないとエラーになりますので注意が必要です

これで、フィルタリングがダイナミックになったので、エクセルシートに読込みます

③シートへの読込

エクセルシートに読込む前に、担当者名以外の列は削除しておきます

下のGIFが、エクセルシートに読込んだ時の内容です

下の図の左、元データが降順で並んでいるので、受注金額が最高の担当者が正しく抽出されていることがよく分かると思います

では、元データに新たに「既存の最高値」を超える担当者/TESTを加えてみます

そして、エクセルシートに読込んだクエリを更新します

きちんとダイナミックフィルタリングができていることが、上のGIFで確認できました!

演習2/最高値の半分未満の担当者抽

こちらについては、演習1で作成したクエリを複製し、フィルタリング条件を変更するだけで完成です

クエリ複製

エディタ内で、演習1で作成したクエリの上で右クリックし、複製をクリックします

ちなみに、上の画像にあるように演習1のクエリは「Max-Member」というクエリ名で作成してあります

フィルタリング条件変更

前述のクエリの複製を行ったら、下の画像のようにクエリ名をF2キーで変更しておきましょう

クエリ名を変更したら、クエリを開き次の画像の「フィルターされた行」ステップをクリックします

こちらの数式バーにある、条件式の部分を変更します

演習2でフィルタリングに設定する条件は「最高値の半分未満」ですので、上の画像の赤丸部分を次の画像のように変更します

符号についても、変更を行うのがポイントです

シートに読み込み

フィルタリング条件を変更したところで、読込処理を行います

読込先は演習1の下にします

最高値は担当者/TESTの120,000なので、最高値の半分/60,000未満の担当者が正確に抽出されています

では、最高値を130,000に引き上げてみましょう!

そうすると、受注金額が60,000の担当者も抽出対象になるはずです

クエリを更新すると、下のGIFのように受注金額60,000の担当者があらたに抽出されています

これで、演習2で作成したクエリもダイナミックフィルタリングが行えていることを確認できました

<まとめ>

 今回は、前々回に解説した「参照ステップ」をフィルタリングに活用してダイナミックフィルタリングを行うクエリを2つ作成しました

演習1のクエリでは、「最高値」の担当者を自動で抽出できるようにしました

演習2のクエリでは、「最高値」の半額未満の担当者を自動で抽出できるようにしました

 2つのクエリともに、数式バーに記録されたM言語を編集するだけでフィルタリングをダイナミックなものにしました

 今回の解説を通じて、M言語を学習する効果の大きさを感じて頂けたら幸いです

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

次の回は、カスタム列・作成機能の裏技を使用して、特殊なテンプレートを作成します

参考までに今回解説したファイルの完成版を添付します

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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

データ形式の事前調整

前述の通り、解説はエディタ内に2つのクエリがある状態から開始します

・担当者名/列のリスト ➡ Namesクエリ・勤務日/列のリスト ➡ TimeTable

過去の記事で解説した通り、「データの構造化」が行われた結果、データ形式の変更が必要な箇所が1点でてきますので、まずはそちらを変更します

下の画像の勤務日を「時刻」から「日時」に変更します

データ形式の変更は、上の画像の左上の黄色の印から行えます

上のGIF画像のように、日付を指定した後は次の画面が開きます

「現在のものを変換」をクリックすれば、下のGIF画像のように型式変更が行われます

各行に日付テーブル作成

では、「Names」クエリをエディタ画面の左から開いてください

次に「列の追加タブ」から「カスタム列」をクリックしてください

カスタム列の作成画面が下の画像のように開いたら、「新しい列名」を「勤務日」と指定してください

ところで、上の画像の右に「使用できる列」の欄があります

こちらには「担当者名」しか使用できる列がありません

挿入したいのは、勤務日であり、しかも担当者1人につき「1対多」の関係で結合する必要があります

ここからはM言語の出番です

M言語を書くといっても、実は、下の画像のようにクエリ名を指定するだけです

しかも、クエリ名を途中まで入力したところで、「入力補助」機能が働きます

クエリ名を指定したら、カスタム列作成画面の右下にあるOKボタンをクリックします

すると、記事の冒頭の「今回のポイント」で紹介した、テーブル結合が行われた画面になります

作成テーブルの展開

ここからは、中級編で解説したテーブル結合時の「展開処理」と一緒です

勤務日の右上のマークをクリックすれば、TimeTableクエリの内容が展開します

実際に上の画像のマークをクリックすると、実際には、下のGIF画像のように展開内容を指定する画面が開きます

こちらの画面では、展開項目として「勤務日」を指定するのはもちろんのこと、「元の列名をプレフィックスとして使用します」のチェックは外しておきます

こちらのチェックを外しておかないと「元のクエリの列名」も入ってしまいます

「元の列名をプレフィックスとして使用します」 のチェックを外したところで、画面下のOKボタンを押します

条件式の追加による調整

前述のテーブル展開を行った状態だと、下の画像のように、厳密には担当者名と勤務日が「1対多」の関係になっていません

上の画像の黄色に印をつけた箇所が、空欄になっていないといけません

こちらについては、黄色の箇所が空欄になる条件列を挿入します

勤務日は「2021/03/01」~「2021/03/03」の並びを繰り返しています

ですので、条件列は次の2つの内容になります

・勤務日が「2021/03/01」 ➡ 担当者名

・勤務日が「2021/03/01」以外 ➡ null(空欄)

では、上の2つの内容を、実際の条件列・作成画面に反映させます

条件列は、「列の追加」タブから「条件列」をクリックして作成画面を開きます

開いた作成画面に、前述2つの内容を設定していきます

まずは勤務日が「2021/03/01」の時の内容です

条件部分の「値」は「2021/03/01」を手入力します

あるいは、カレンダーから日付を選択することもできます

上の画像右の出力の箇所は、「列名」を選択できように、下の画像の「列の選択」を指定するのを忘れないようにしてください

次は 勤務日が「2021/03/01」以外の時の内容です

2点の内容を設定してOKボタンを押すと、エディタ内に新たな列が追加されています

シートへの読み込み処理

エクセルシートに読込む際には元の担当者名の列は削除し、追加した条件列を一番左に移動しておきましょう!

また、上の画像の「勤務日.1」の列は列名を「勤務日」にし、データ形式も「任意」/下画面から「日付形式」/下画面に変更しておきましょう!

では、実際にエクセルシートに読み込み処理を行います

<まとめ>

 今回は、M言語を1つ入力するだけで特殊なテンプレートを作成する方法について解説を行いました

 カスタム列の作成画面にて、クエリ名/TimeTableを指定するだけで「1対多」の関係によるデータ結合が行えました

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: image-12.png

その後は、通常のデータ結合時と同じように結合内容を展開しました

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: Translate-TO-Table2.gif

今回は、上記の仕組みを使用して「担当者名」と「勤務日」のリストから勤務表を作成しましたが、他にも活用できる場面があるはずです

何より、M言語の威力を肌で感じて頂けたら幸いです

今回の解説は以上です!!

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

参考までに今回使用したファイルを添付します

次回は、M関数の参照機能について解説します

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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

括弧を使ってデータ参照

今回は、3つの列から構成される、次の画像のデータを解説に使用します

上の画像の表から括弧を使って、様々な参照作業を行うわけですが、まずは参照作業を行い易くします

ちなみに、この章では角括弧 / []波括弧 / {}による参照しか行いませんので予めご了承ください

 参照作業を行い易くする為に、下のGIF画像のように数式バーのマークをクリックし、数式バーの内容を前ステップ名で確定させてます

これで数式バーにて、前ステップ名の次に括弧をつなげていくだけで参照作業ができるようになります

角括弧 / []による参照

角括弧 / []の中には、基本的には列名のみが入ります(列名以外も入れるパターンは後述)

では、数式バーに次の内容を入力してみます

➡ = 変更された型[連番 / 1列目]

すると、次のGIF画像 のように、前述のデータの1列目が参照されます

下の画像の赤丸の箇所に注目してくみてください

リストとして出力されているのが良く分かります

 元の「列名」である「連番」の記載がどこにもなく、データ形式「整数」の表示もありません

変換タブでリスト変換した時と同じ画面になっています

前ステップの列の内容をそのまま参照する場合には、角括弧 / []を2重にして[[連番]]にします

波括弧 / {}による参照

波括弧 / {}の中には数字が入ります

波括弧 / {} に入れる最小の数字は0です

0から始まるのは、M言語が過去記事で紹介したように0をベースとしているからです

では、角括弧 / []と同じデータを使用して、波括弧 / {}の中に数字を入れてみましょう!

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: image-46.png

まずは波括弧 / {}に 0をいれてみます

➡ = 変更された型{0}

すると、1行目の「レコード」が参照されます

ちなみに上の画像は、レコードツールという表示になっています

次に、波括弧 / {}に 1をいれてみます

➡ = 変更された型{1}

こんどは2行目のレコードが参照されます

角括弧と波括弧の組み合わせによる参照

角括弧と波括弧の組み合わせでは、2種類の参照方法を紹介します

1つ目は、角括弧と波括弧を並列で組み合わせます

角括弧と波括弧の組み合わせにより、「1番目のレコード」の「連番列」の値を抽出します

= 変更された型{0} [連番]

こちらは画面上をみると、リストでもレコードでもなく、値が参照されているのがわかります

こちらは、ドリルダウンを行った時と同じ内容です

2つ目は、波括弧 / {}の中に角括弧 / []を入れます

角括弧 / []の中には、次の画像のように「列名=列の中味」を入れ、列の中味を通じてレコードを参照します

= 変更された型{[連番=1]}

すると、1行目のレコードが抽出されます

<まとめ>

 今回は、角括弧 / []と波括弧 / {}を使用して、エディタ内で参照作業を4つ行いました

1.角括弧 ➡リストを参照

2.波括弧➡レコードを参照

3.角括弧と波括弧の組み合わせ①➡値を参照

4.波括弧の中に角括弧を入力➡レコードを参照

 記事の冒頭で、Power Queryの「データ構造化」には4つの概念(値、リスト、レコード、テーブル)があると紹介しました

実際に手を動かして、上記の4つの作業を行ってみて、4つの概念について肌で感じて頂けると幸いです

 4つの概念を肌で感じた時には、Power Queryへの理解が一段と深まっているはずです

今回は、以上です

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

次回は、空のクエリから3種類の括弧を使用してリスト、レコード、そしてテーブルまで作成します

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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!

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