Summary  
This chapter covers automated data profiling techniques to compute summary statistics, value distributions, and data quality metrics in order to detect anomalies—such as missing values, misspellings, outliers, and duplicate rows—for subsequent cleaning and transformation.  

General domain of usage  
Data cleaning and transformation

Power Query の **カラムプロファイラー** を使用して、自転車データセットを評価し、潜在的なエラー、必要な変換、および全体的なデータ品質の問題を特定します。カラムプロファイラーは、**値の分布、データ品質、要約統計** などの詳細なインサイトを提供します。

これらの指標を確認することで、重複や欠損値などの問題を検出し、データの分布をより深く理解し、分析のためにデータセットをクリーンアップおよび準備するために必要な変換を判断できます。


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。


データプロファイリングとエクスプロレーション