Summary  
This chapter covers techniques for handling missing or inconsistent data by filtering out nulls, imputing values using statistical measures (mean, median, mode), applying forward- and backward-fill methods, and replacing incorrect entries.  

General domain of usage  
Data preprocessing for analytics

Power Query を使用してデータセット内の**欠損データの処理**方法。欠損値は**不完全**または**不正確**な分析を引き起こす可能性があるため、効果的に対処することが重要。これらのギャップを特定し、**平均値**、**中央値**、**最頻値**による代入などの手法を用いて適切な値で置き換える方法を学習。また、データの一貫性を保つために**前方補完**や**後方補完**の方法を適用する方法も紹介。

Power BI で欠損データを処理する主な理由は何ですか？


Power Query で欠損値を置き換える方法はどれですか？

Power BIは、データアナリストやビジネスプロフェッショナルを目指す方にとって不可欠なツールです。生データを洞察に満ちたビジュアライゼーションやインタラクティブなダッシュボードへ変換し、さまざまなデータソースに接続し、意思決定のための説得力あるレポートを作成する方法を学びます。

Power BIの世界に飛び込み、確かな基礎を築きます。インストールとセットアップから、データソースの接続、最初のレポート作成まで、すべてを網羅します。

データのクリーニング、変換、複数のデータソースの結合など、基本的なデータ準備手法を学びます。欠損値の処理、データプロファイリング、さまざまなデータ操作方法にも取り組みます。


データモデリングの基本を習得し、データモデルの理解やリレーションシップの作成から、DAXの基礎まで学びます。さらに、メジャーや計算列の作成方法も学習します。


さまざまな可視化手法を学び、より良いインサイトのためにビジュアルをカスタマイズします。さらに、スライサー、フィルター、ドリルダウンやドリルスルー機能などの高度な機能を活用し、データ分析を強化します。


テーマの使用、レポートページの構成、Analyze機能や外れ値の特定などの高度な機能の活用によって、レポートの使いやすさとストーリーテリング力を向上させます。また、より深い洞察のためにグループ、ビン、クラスターも作成します。


欠損値の処理

1. Power BI で欠損データを処理する主な理由は何ですか？

2. Power Query で欠損値を置き換える方法はどれですか？