Microsoft Power BI 自習書シリーズ （HTML 版）
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6.10　DAX による実践的な計算式の追加

DAX（Data Analysis Expressions）は、前出のオープンデータで市町村別の人口を取得する際に、「[都道府県名] & [市町村名]」という文字列連結で利用したり、SQL Server からのデータ取得の際に、「[単価] * [数量]」という乗算（売上金額の計算）で利用したりしました。

DAX は、Power BI の以前のバージョンで提供されていた「PowerPivot」ツールに搭載されていた機能で、現在の Power BI では、Power BI Desktop での［データ ツール］として実装されています。

DAX と Power Query Formula Language は、文字列連結や乗算などであれば、どちらを利用しても大丈夫で、似たような機能になりますが、大きな違いは、DAX では、「メジャー」と呼ばれる計算式を定義できる点です。メジャーは、合計（SUM）や平均（AVG）、最大値（MAX）、最小値（MIN）、カウント（COUNT）、個別のカウント（DISTINCT COUNT）などで、さらに DAX の組み込み関数（CALCULATE や、PREVIOUSYEAR、DATEADD など）を利用することで、構成比率や、前年比、前年金額などを計算していくこともできます。

◆ メジャーの確認（暗黙的なメジャー）

これまで説明してきたグラフでは、自動的に「合計」が計算されているものを利用してきました。このように、合計が自動計算されるものは、（内部的には）暗黙的なメジャーが利用されています。これを確認してみましょう。

1．ここでは、SQL Server からの接続で利用した NorthwindJ データベースから取得したデータで試してみます。次のように［フィールド］ペインから［区分名］と［売上金額］を追加すると、自動的に売上金額の「合計」が計算されています。

2．自動的に計算されていることを確認するには、次のように［視覚化］ペインで［値］に配置した［売上金額］の［▼］ボタンをクリックします。

これが［合計］になっている場合は、自動的に合計が計算されるようになります。ここでは、平均（AVG）や最小（MIN）、最大（MAX）、カウント（個別）（DISTINCT COUNT）、カウント（COUNT）を選択することで、別の計算方法を選択することができます。

3．次に、［平均］を選択して、売上金額の平均が計算されることを確認してみましょう。

平均を選択すると、売上金額の平均が計算されることを確認できます。

◆ DAX でメジャーを作成（事前に平均などを計算しておく）

1．次に、DAX を利用して、メジャーを作成して、事前に売上金額の平均をしてみましょう。これを行うには、まず［データ］をクリックして、［データ ツール］を開きます。

データ ツールが開いたら、［フィールド］ペインで［受注明細］テーブルを選択します。

2．次に、［新しいメジャー］をクリックします。

これで、DAX 式が入力できるようになるので、平均を計算することができる AVERAGE 関数を利用するために、「AV」と入力します。これで、インテリセンス（入力補完）機能が働いて、AVERAGE 関数が選択候補に表示されるので、これを選択して、Tab キーを押下します。

3．次に、どの列を対象とするのか、テーブルと列の一覧が、「'テーブル名'[列名]」形式で表示されます。

ここでは、「'受注明細'[売上金額]」を選択します。DAX 式では、テーブル名は「'」（単一引用符）で囲んで、列名は [ ] で囲む決まりがあります。なお、DAX 式では「RELATED」という関数を利用すれば、（リレーションシップのある）別のテーブルの列を指定することもできます。

4．最後に「)」を入力して、引数を閉じれば、メジャーの作成が完了です。

5．メジャーの名前を変更するには、次のように「Measure =」の部分を変更したい名前に置き換えます。

6．変更後、［レポート］をクリックして、レポート デザイナーに戻って、［フィールド］ペインで［受注明細］テーブルを展開すると、作成した［売上金額平均］メジャーが表示されることを確認します。

これをテーブルに追加すると、平均が計算されていることを確認できます。

このように、DAX 式を利用して、メジャーを作成しておくことで、合計以外の計算（平均や最小、最大、カウント、個別のカウント）を事前に行っておけるようになるので、大変便利です。

7．このようなメジャーは、次のようにも利用できます（前出のメジャー リーガーの 2014年の投手成績の例）。

事前に、防御率（ERA）や奪三振（SO）、与四球（BB）に対する「平均」を計算するメジャーを作成しておくことで、最終行に、全選手の平均を表示しておけるようになります。

◆ DAX で構成比率

次に、各商品区分の構成比率（各商品の受注金額が全体の何％なのか）を計算してみましょう。

1．構成比率は、各商品区分の受注金額を「全体合計」で割り算すれば良いので、データ ツールを開いて、DAX 式を次のように記述します。

CALCULATE という関数を利用すると、第２引数に「ALL('商品区分'[区分名])」と指定することで、全体合計（商品区分全部の合計）を計算することができます。

また、作成した「構成比率」メジャーは、「0.166」のような形で 10進数形式の結果になるので、［書式］を［パーセンテージ］に変更しておくことで、「16.6%」のように表示できるようになります。。

2．次に、［レポート］をクリックして、レポート デザイナーに戻って、「構成比率」メジャーを追加してみます。

「構成比率」（各商品の受注金額が全体の何％なのか）が正しく計算できていることを確認できます。

◆ DAX で前年金額（PREVIOUSYEAR 関数）

次に、前年金額を計算してみましょう。

1．前年金額を取得するには、データ ツールを開いて、DAX 式を次のように記述します。

CALCULATE 関数では、第２引数に「PREVIOUSYEAR」関数を指定することで、前年のデータを取得することができます。なお、「PREVIOUSYEAR」関数の部分は、次のように「DATEADD」関数を利用しても同じ結果（1年前のデータ）を取得することができます。

2．設定後、［レポート］をクリックして、レポート デザイナーに戻って、「前年金額」メジャーを追加してみます。

［マトリックス］グラフを選択して、［行］に［区分名］、［列］に［日付］テーブルの［Year］列を配置して、［値］に［売上金額］と［前年金額］を配置することで、前年金額を確認することができます。

◆ DAX で商品分類を作成（文字列のワイルドカード検索を行う SEARCH 関数）

DAX では、SEARCH 関数を利用して、文字列検索（文字列のワイルドカード検索）を行うこともできます。

1．まずは、データ ツールを開いて、SEARCH 関数を利用してみましょう。ここでは、［商品］テーブルを選択してから、［新しいメジャー］ではなく、［新しい列］をクリックして、DAX 式を次のように記述します。

「商品名」列に「果汁」という文字が含まれるデータには「1」が返り、その他のデータの場合は「-1」が返ることを確認できます。

2．この SEARCH 関数を IF や OR と組み合わせて利用すると、次のように文字列で検索して、商品分類を作成できるようになります。

商品名に、「果汁」または「清涼」というキーワードが含まれている場合には「ジュース」に分類、「コーヒー」が含まれているなら「コーヒー」、「ビール」が含まれているなら「ビール」、「ワイン」が含まれているなら「ワイン」、それ以外のデータは「その他」に分類するようにしています。

3．DAX 式を記述したら、［レポート］をクリックして、レポート デザイナーに戻って、「分類」列を追加してみます。

分類ごとの売上金額の合計を計算できていることを確認できます。

このように、DAX（Data Analysis Expressions）式を利用することで、既存のメジャーをもとに計算を行ったり、関数処理を行ったり、IF や OR 演算を行ったりできるようになるので、大変便利です。

◆ DAX の参考情報

DAX の詳細については、以下の Power Pivot のヘルプ ページが参考になると思います。
http://msdn.microsoft.com/ja-jp/library/gg399181(v=sql.110).aspx