azure-recipe-user はじめに
この記事は株式会社ナレッジコミュニケーションが運営する クラウド AI by ナレコム Advent Calendar 2023 の17日目にあたる記事になります！
※【Forms × Power BI で始めるアンケート分析】アンケート作成編 の続きの記事となります。
以下のレポートを作成していきます。
全体の流れ
- アンケートの作成（前回）
- 回答の確認（前回）
- 回答データのインポート
- データモデル作成
- レポート作成
3. 回答データのインポート
「F23_週次アンケート.xlsx」をアプリで開きます。
「ファイル」を選択します。
「情報」→「パスのコピー」で URL を取得します。
Power BI Desktop を開いて、「データを取得」→「Web」を選択します。
コピーした URL を貼り付けて、
URL の “?” 以降を削除して「OK」を選択します。
回答データが記録されているテーブルを選択して「データの変換」をクリックします。
Power Query エディターが起動されます。
4. データモデル作成
4-1. Power Query エディター
まずはクエリ名を適切な名称に変更します。
次に、レポートで不要な列を削除します。
「開始時刻」と「最終変更時刻」を選択して右クリック → 「列の削除」を選択します。
また、「完了時刻」にはアンケートに回答した日付と時刻が格納されていますが、
今回のレポートでは時刻部分は使用しないので、日付部分のみ抽出します。
「完了時刻」を選択して「変換」→「日付」→「日付のみ」の順でクリックします。
いくつか列名が長すぎるものがあるので編集していきます。
ダブルクリックで列名編集モードになります。
キャプチャのように変更しました。
変更を適用して Power Query エディターを閉じます。
4-2. リレーションシップ
「新しいテーブル」→ 以下を入力してカレンダーテーブルを作成します。
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
カレンダー = VAR StartDate = "2022/12/01" VAR Today = UTCTODAY() + 9/24 VAR EndDate = Today VAR ThisFY = IF(MONTH(Today) > 3, YEAR(Today), YEAR(Today) - 1) VAR BaseCalendar = CALENDAR (StartDate,EndDate) RETURN ADDCOLUMNS( BaseCalendar, "年", FORMAT([Date], "yyyy年"), "月", FORMAT([Date], "MM月"), "週", FORMAT(WEEKNUM([Date], 2) - WEEKNUM((EOMONTH([Date], -1) + 1), 2) + 1, "0週") ) |
作成したテーブルを日付テーブルとしてマークします。
回答データとカレンダーテーブル間のリレーションシップを作成します。
これでデータの準備はおわりです。
5. レポート作成
5-1. 折れ線グラフ
まずはこちらの折れ線グラフから作成します。
週ごとの回答数、自己満足度の平均値、チームへの満足度の平均値を表しています。
以下の式で3つのメジャーを作成します。
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1 2 |
回答数 = COUNTROWS('週次アンケート') |
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1 2 |
自己満足度_平均 = AVERAGE('週次アンケート'[自己満足度]) |
|
1 2 |
チームへの満足度_平均 = AVERAGE('週次アンケート'[チームへの満足度]) |
折れ線グラフを追加して以下のように設定します。
- X 軸：「月」、「週」
- Y 軸：「自己満足度_平均」、「チームへの満足度_平均」
- 第 2 Y 軸：「回答数」
自己満足度平均とチームへの満足度平均の目安が分かるように Y 軸の定数線を追加します。
今回は 4 点としたいと思います。
書式設定で見た目を調整します。
5-2. カード
次に以下のカードを作成します。
カードをキャンバスに3つ追加して、それぞれのフィールドに「回答数」、「自己満足度_平均」、「チームへの満足度_平均」をセットします。
値の色を折れ線グラフで使った色に合わせます。
5-3. ドーナツグラフ
次に、「困りごとはあるか」に対する回答状況をドーナツグラフで可視化します。
ドーナツグラフをキャンバスに追加して以下のように設定します。
- 凡例：困りごと
- 値：回答数
同じ手順で「自身が週初めに設定した目標と比較して、実際に達成できた成果はどの程度ですか？」に対する回答状況を可視化します。
- 凡例：達成率
- 値：回答数
最後に日付範囲スライサーを作成して完成です。
おわりに
ナレッジコミュニケーションでは「Musubite」というエンジニア同士のカジュアルトークサービスを利用しています！この記事にあるような生成 AI 技術を使ったプロジェクトに携わるメンバーと直接話せるサービスですので興味がある方は是非利用を検討してください！
