Excel PowerPivot-機能

Power Pivotの最も重要で強力な機能は、そのデータベースであるデータモデルです。次の重要な機能は、xVelocityインメモリ分析エンジンです。これにより、大規模な複数のデータベースで数分で作業できるようになります。PowerPivotアドインには、さらに重要な機能がいくつかあります。

この章では、Power Pivotの機能の概要を説明します。これについては、後で詳しく説明します。

外部ソースからのデータのロード

2つの方法で外部ソースからデータモデルにデータをロードできます-

  • データをExcelにロードしてから、PowerPivotデータモデルを作成します。

  • Power Pivot DataModelにデータを直接ロードします。

2番目の方法は、Power Pivotがメモリ内のデータを効率的に処理するため、より効率的です。

詳細については、「PowerPivotへのデータのロード」の章を参照してください。

ExcelウィンドウとPowerPivotウィンドウ

Power Pivotの操作を開始すると、ExcelウィンドウとPowerPivotウィンドウの2つのウィンドウが同時に開きます。PowerPivotウィンドウを介して、データをデータモデルに直接ロードしたり、データビューとダイアグラムビューでデータを表示したり、テーブル間の関係を作成したり、関係を管理したり、PowerPivotTableやPowerPivotChartレポートを作成したりできます。

外部ソースからデータをインポートする場合、Excelテーブルにデータを含める必要はありません。ワークブックにExcelテーブルとしてデータがある場合は、それらをデータモデルに追加して、Excelテーブルにリンクされたデータモデルをデータモデルに作成できます。

Power Pivotウィンドウからピボットテーブルまたはピボットグラフを作成すると、Excelウィンドウに作成されます。ただし、データは引き続きデータモデルから管理されます。

ExcelウィンドウとPowerPivotウィンドウはいつでも簡単に切り替えることができます。

データ・モデル

データモデルは、PowerPivotの最も強力な機能です。さまざまなデータソースから取得されたデータは、データテーブルとしてデータモデルに保持されます。データテーブル間に関係を作成して、分析とレポートのためにテーブル内のデータを組み合わせることができます。

データモデルの詳細については、「データモデルについて」(Power Pivotデータベース)の章で学習します。

メモリの最適化

Power Pivot Data Modelは、xVelocityストレージを使用します。これは、データがメモリにロードされるときに高度に圧縮されるため、メモリに数億行を格納できます。

したがって、データをデータモデルに直接ロードする場合は、効率的な高度に圧縮された形式でロードすることになります。

コンパクトなファイルサイズ

データがデータモデルに直接ロードされる場合、Excelファイルを保存すると、ハードディスク上の占有スペースが非常に少なくなります。Excelのファイルサイズを比較できます。最初のファイルはExcelにデータを読み込んでからデータモデルを作成し、2番目のファイルは最初の手順をスキップしてデータモデルに直接データを読み込んでいます。2番目のものは最初のものより最大10分の1になります。

パワーピボットテーブル

PowerPivotウィンドウからPowerPivotTablesを作成できます。このように作成されたピボットテーブルは、データモデルのデータテーブルに基づいているため、関連するテーブルのデータを組み合わせて分析およびレポートを作成できます。

パワーピボットチャート

PowerPivotウィンドウからPowerPivotChartsを作成できます。このように作成されたピボットグラフは、データモデルのデータテーブルに基づいているため、関連するテーブルのデータを組み合わせて分析およびレポートを作成できます。Power PivotChartsには、Excel PivotChartsのすべての機能と、フィールドボタンなどの多くの機能があります。

PowerPivotTableとPowerPivotChartを組み合わせることもできます。

DAX言語

Power Pivotの強みは、データモデルで効果的に使用してデータテーブル内のデータの計算を実行できるDAX言語にあります。PowerPivotTablesとPowerPivotChartsで使用できる、DAXによって定義された計算列と計算フィールドを持つことができます。