【便利】SUMMARIZE関数で要約したテーブルの作成(DAX関数)

SUMMARIZE関数 DAXDAX関数
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膨大な生データから、要約テーブルを作成できるDAX関数であるサマライズ関数を紹介します。

【本記事で得られること】
・SUMMARIZE関数の使い方が分かる
・複数テーブルを一つにまとめて要約できる

SUMMARIZE関数は、数値計算した要約テーブルの作成や、複数データを統合した要約テーブルの作成などができる、超便利なDAX関数です。データ要約や集計に幅広く活用できるので、ぜひご参考ください!

SUMMARIZE関数の構文

SUMMARIZE関数の構文と、できることを解説します。

【SUMMARIZE関数 構文】
指定されたデータから新しい要約テーブルを作成できる
SUMMARIZE(<table>, <group_by_column1>, <group_by_column2>, …, <aggregate_expression1>, <aggregate_expression2>, …)

分かりにくいので、簡単に言い換えると、
=SUMMARIZE(①表, ②グループ化する列, ③列の名前, ④計算式)
要約したい元のデータテーブル
②グループ化する列:要約列、重複削除された項目で表示できる
③列の名前:任意の名前を””で囲む
④計算式:SUMやAVERAGEなど

※②③④は複数の列を繰り返し使用できる

▶(参照)Microsoft DAX関数 SUMMARIZE

◆できること、本日のゴール
今回は事例紹介として、元データである購入リストから「商品分類別の売上合計、売上平均の要約テーブル」、「月別の売上合計、売上平均の要約テーブル」の作成方法を解説します。

SUMMARIZE関数 要約 DAX関数

【結論】SUMMARIZE関数は、グループ化する列、列の名前、計算式を設定することで、要約テーブルを作成できる!

今回は複数の商品が入った購入データから、SUMMARIZE関数を使って要約テーブルを作成する方法を具体的に解説します。PowerBIやPowerQueryで活用頻度の高いDAX関数なので、ぜひマスターしてください!

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SUMMARIZE関数で要約テーブルの作成

それでは、SUMMARIZE関数で要約テーブルを作成していきましょう。

元データは、下記の商品名や商品分類、購入地域などが複数入った購入リストです。事例説明として、PowerBIに取り込み、要約テーブルを作成していきます。

PowerBI 取り込みデータ

▶(参考記事)PowerBIへのデータの取り込み

上司
上司

商品分類別の売上合計、売上平均のテーブルを作成して!

要約テーブルを作成したいので、PowerBIのデータビュー画面で「ホーム」→「新しいテーブル」からSUMMARIZE関数を使って、新しい要約テーブルを作成していきます。

PowerBI 新しいテーブル SUMMARIZE関数

=SUMMARIZE(①表, ②グループ化する列, ③列の名前, ④計算式)

サマライズ(商品分類) = SUMMARIZE(
    '購入リスト','購入リスト'[商品分類],
    "売上合計",SUM('購入リスト'[売上]),"売上平均",AVERAGE('購入リスト'[売上]))

①表:購入リスト
②グループ化する列:商品分類の列
③列の名前:”売上合計”
④計算式:SUM(売上列)
③’列の名前:”売上平均”
④’計算式:AVERAGE(売上列)

要約したい列、追加したい列の名前と計算式を指定すればOKです。

SUMMARIZE関数の構文に沿って、商品分類別の要約テーブルの作成ができました!

SUMMARIZE関数 DAX

▶(参考記事)DAXにてSUM、SUMX関数の使い方
▶(参考記事)DAXにてAVERAGE、AVERAGEX関数の使い方
▶(参考記事)メジャー、新しい列の違い、データ加工方法

基準の列は、要約された状態、つまり重複削除された状態になるので、簡単に集計表が作成できますね!

【結論】SUMMARIZE関数で任意の列や計算式を指定すれば要約テーブルが作成できる!

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複数のデータから要約テーブルの作成

次に、複数データを統合して要約テーブルを作成する方法を紹介します。

複数のデータテーブルから、一つの要約テーブルを作成するには、データがリレーションで連携してあることが前提条件です。リレーション設定がされていれば、先ほどと同様に簡単に要約テーブルを作成できます。

今回は先ほどの購入リストのデータと日付テーブルをリレーションで連携している状態を想定します。日付テーブルはカレンダー関数で作成しています。
▶(参考記事)カレンダー関数を用いて日付テーブルを一瞬で作成、テンプレあり

日付テーブル カレンダー関数 PowerBI DAX

この日付テーブルのDate(日付)列と、購入リストの日付列がリレーションで連携している状態です。
▶(参考記事)PowerBIのリレーション設定の方法

PowerBI リレーション データ連携
上司
上司

次は、”各月”の売上合計、売上平均の要約テーブルを作成して!

各月の情報は日付テーブルにしかないので、そちらから取得します。他の売上データは購入リストから取得します。つまり、複数のデータテーブルから一つの要約テーブルを作成していることになります。

先ほどと同様にSUMMARIZE関数でそれぞれ取得すればOKです。

=SUMMARIZE(①表, ②グループ化する列, ③列の名前, ④計算式)

サマライズ月 = SUMMARIZE(
    '購入リスト','日付テーブル'[年月_yy/MM],
    "売上合計",SUM('購入リスト'[売上]),"売上平均",AVERAGE('購入リスト'[売上]))

①表:購入リスト
②グループ化する列:日付テーブルの年月列
③列の名前:”売上合計”
④計算式:SUM(売上列)
③’列の名前:”売上平均”
④’計算式:AVERAGE(売上列)

②のみ日付テーブルの情報を取得し、他は購入リストのデータから取得しています。

複数テーブルを統合した、要約テーブルの作成ができました!

複数テーブル SUMMARIZE関数 DAX

【結論】リレーション設定をしておけば、SUMMARIZE関数で複数データを統合した要約テーブルの作成ができる!

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SUMMARIZE関数で要約テーブルの作成まとめ

今回紹介したSUMMARIZE関数についてのポイントは下記です。
・SUMMARIZE関数で列や計算式を指定すれば
 要約テーブルが簡単に作成できる!
・リレーション設定しておけば、SUMMARIZE関数で
 複数データを統合した要約テーブルの作成ができる!

SUMMARIZE関数を使った応用として、PowerBIでパレート図を作成する手順を解説しています。合わせてご参考ください!
▶(参考記事)PowerBIでパレートの作成、SUMMARIZE関数の応用

SUMMARIZE関数は、データ要約や集計に幅広く活用できるDAX関数なので、ぜひご参考ください!

下記でPowerBIの便利機能とDAX関数をまとめています!
▶PowerBIの便利機能、DAX関数まとめ

▶よく使うDAX関数まとめ

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