テクニカル ドキュメントが便利になりました

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Microsoft Japan Business Intelligence Tech Sales Team 伊藤   https://docs.microsoft.com は、開発者と IT プロフェッショナル向けの Microsoft テクニカル ドキュメント、API リファレンス、コード サンプル、クイックスタート、チュートリアルのホームです。今まで製品ごとにバラバラに提供していた情報をこちらに統合しています。まだ https://powerbi.microsoft.com/ja-jp/ のリンクは変更されていませんが、Power BI のドキュメントもこちらで公開しています。他の製品でも同様ですが、今回は Power BI のドキュメントを使ってご紹介します。  

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SQL Server 2017 自習書、関連技術資料の公開

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 佐藤 秀和 SQL Server 2017 関連の技術資料が公開されましたので、皆様にお知らせいたします。 今回公開されました技術資料は、”自習書シリーズ” と ”Oracle から SQL Server への移行ガイド” の2種類となります。   ◆ 自習書 SQL Server 2017 自習書シリーズ No.1:SQL Server 2017 の新機能の概要 SQL Server 2017 自習書シリーズ No.2:SQL Server 2017 on Linux SQL Server 2017 自習書シリーズ No.3:SQL Server 2017 Machine Learning Services こちらの資料は、いつも自習書シリーズを執筆頂いている SQL Quality さんに、今回もご対応頂きました。いつも通り丁寧な内容で読みやすく解説して下さっています。SQL…

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[Power BI] Salesforce のデータ分析

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Microsoft Japan Business Intelligence Tech Sales Team 伊藤 Microsoft はかつてのように他社の製品・サービスを排除して Microsoft 帝国を築くのではなく、他社の製品・サービスと連携できるように開発をしており、それは Power BI においても例外ではありません。今回は Salesforce のデータを分析する方法についてご紹介します。分析方法は 3 種類あります。 コンテンツパック Power BI Desktop でインポート ソリューション テンプレート

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自動翻訳と機密情報 – Microsoft Translator

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 大林裕明 最近、Microsoft が提供する翻訳サービスの精度が向上してきていると思いませんか? これは翻訳に従来の辞書を使った統計的な翻訳からニューラルネットワークを利用するようになったためです。 ニューラルネットワークを使った翻訳については 日本マイクロソフト株式会社  CTO の榊原の下記ページをご覧ください。 Microsoft Translator がニューラル ネットワークによる翻訳の提供を開始 ニューラルネットワークを使った自動翻訳は Bing 翻訳だけでなく、Office 製品、Edgeなどででも使われるようになってきています。 皆さんは日常業務で社内にある英語のドキュメントを読む際に、便利なのでブラウザの翻訳機能や翻訳サイトを気軽に使っていませんか? 実は翻訳のために送ったデータは翻訳精度を上げるためなどの目的で再利用されることが利用規約に明記されています。

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[Power BI Query Tips] 取り込んだ Excel を加工する

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Microsoft Japan Business Intelligence Tech Sales Team 伊藤 前回は、同じフォーマットのシートを複数持つ Excel ブックを取り込む際の Tips をご紹介しましたが、今回はその続きで、不要な行や列を取り除き、分析しやすい形に整形する方法をご紹介します。 前回の手順で出来上がったファイルが こちら です。このファイルを開いて、[ホーム] → [クエリを編集] からクエリの編集を続けていきます。

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[Power BI Query Tips] Excel の複数シートを効率的に取り込む方法

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Microsoft Japan Business Intelligence Tech Sales Team 伊藤 Power BI Desktop はクエリ エディターで [クエリの追加] を使うことで、同じフォーマットの複数のデータ (クエリ) を結合することができます。データベース用語でいうところの UNION ALL や APPEND の処理です。 1 つの Excel ファイルから取り込む場合、シートごとに同じようなクエリを作って [クエリの追加] を行うのではなく、もっとスマートに結合できます。今回はその方法を日本政府観光局 (JNTO) のファイル http://www.jnto.go.jp/jpn/statistics/since2003_tourists.xlsx を使って説明します。

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Visual Studio 2017 で Python 環境を構成し、SQL Server 、 Azure Data Services(Azure SQL Database 、 Cognitive Services 等 ) にアクセスしてみよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 清水 みなさん、こんにちは。以前の投稿では、 Visual Studio 2015 で Python 環境を構成しましたが、今回は、 Visual Studio 2017 で Python 環境を構成し、 SQL Server  、 Azure Data Services(Azure SQL Database 、 Cognitive Services 等 ) にアクセスする際の手順、ポイントをお伝えします。

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HDInsight で Presto を動かしてみよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 高木 英朗   Presto とは? Presto は、Facebook 社が開発した人気のあるビッグデータ用の高速な分散 SQL クエリエンジンです。前回記事の「HDInsight のインタラクティブ Hive (LLAP) とは?」でご紹介した Hive on Tez + LLAP と同様に、インタラクティブなレスポンス速度が期待できるエンジンです。どちらも目的は同じですが、Presto の利用に慣れている方は、HDInsight 上でもスキルをそのまま生かすことができます。

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Docker で SQL Server 2017 を走らせよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 阪本 真悟   はじめに SQL Server 2017 から Windows 環境だけではなく、Linux 環境でも SQL Server のデータベースエンジンが動作するようになりました。これまで本ブログでも裏側のアーキテクチャや、Linux 環境での可用性構成(AlwaysOn 可用性グループ)、SQL Server に包含される ETL ツールである SQL Server Integration Services の Linux 対応についてご紹介してきました。   Linux 版 SQL Server は Docker コンテナにも対応しています。 SQL Server のような標準的なワークロードは Docker コンテナを活用することで高いポータビリティや柔軟性の恩恵を十分に得ることが出来ます。今回は Docker コンテナ環境での SQL Server 活用についてご紹介します。

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Power BI Desktop 2017年7月の更新

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 伊藤 Power BI には Power BI Service と Power BI Desktop があり、Power BI Desktop の今回 (2017年7月) の更新では次の機能が追加・強化されました。 ※ Power BI Report Server 用の Power BI Desktop には当てはまりません。(が、こちらも 更新版 が出ております。) レポート 新しいテーブルとマトリックスの視覚化の一般提供開始 視覚化におけるフィールド名の変更 カスタム ビジュアル ストアの統合 相対的なデータのフィルター 視覚化におけるレスポンシブ レイアウト (プレビュー) ウォーターフォール 図のオプション  – ブレイクダウン カスタム ビジュアルの更新 分析とモデリング クイック メジャー…

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日本航空様における Power BI 活用事例が公開されました

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 土井 日本航空様 における Power BI の活用事例が 日経ビジネスオンラインスペシャル – 働き方進化論 にて公開されましたので、ご案内致します。   Case Study 日本航空株式会社 現場の社員が分析ツールを駆使 需要予測で収益の最大化に挑む http://special.nikkeibp.co.jp/atclh/NBO/17/ms0629/

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はじめての Azure Data Lake ~ Azure Data Lake Analytics でデータを分析してみよう ( 後編 ) ~

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 清水 みなさん、こんにちは。先日の中編では、Visual Studio を用いて U-SQL をコーディング、実行する際の手順やポイントについてお伝えしましたが、いかがだったでしょうか ? 今回も引き続き U-SQL をコーディング、実行する際の手順やポイントについてお伝えします。  

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Power BI Desktop 2017年6月の更新

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 伊藤 Power BI には Power BI Service と Power BI Desktop があり、Power BI Desktop の今回 (2017年6月) の更新では次の機能が追加・強化されました。 ※ Power BI Report Server 用の Power BI Desktop には当てはまりません。 レポート 新しいテーブルとマトリックスにおけるデータ バー (プレビュー) 折れ線、面、複合グラフのマーカー アクセシビリティ レポート キーボード操作による Power BI レポートの利用とスクリーン リーダーのサポート アクセシビリティ レポートの作成 視覚化におけるフォント ファミリの設定 スライサーで画像を使用する際の横表示 複合グラフにおける書式設定の更新 Y 2 軸で…

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はじめての Azure Data Lake ~ Azure Data Lake に HDInsight(Hadoop、Storm、Spark 等 ) からアクセスしてみよう ~

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 清水 みなさん、こんにちは。前々回の記事と前回の記事では、Azure Data Lake Analytics を用いて分析を行う際の手順やポイント、Visual Studio を用いて U-SQL をコーディング、実行する際の手順やポイントについてお伝えしましたが、いかがだったでしょうか ? 今回は、 Azure における PaaS 版の Hadoop である HDInsight から  Azure Data Lake Store にアクセスする際の手順やポイントについてお伝えします。

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Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) のパフォーマンステストに関するホワイトペーパーが公開されました

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 北澤 この Blog の記事でも Azure SQL Data Warehouse とは などで何回かご紹介していますが、Azure 上で提供されている PaaS 型のデータウェアハウスサービスである Azure SQL Data Warehouse のホワイトペーパーが公開されました。

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Power BI Desktop 2017年5月の更新情報

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 伊藤   Power BI には Power BI Service と Power BI Desktop があり、Power BI Desktop の今回 (2017年5月) の更新では次の機能が追加・強化されました。 (今月は Power BI Premium の発表 がありてんやわんやで、Desktop の更新に関する情報の発信が遅くなってしまいました。すみません。。。)

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はじめての Azure Data Lake ~ Azure Data Lake Analytics でデータを分析してみよう ( 中編 ) ~

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 清水 みなさん、こんにちは。先日の前編では、 Azure Data Lake Analytics  の作成方法と U-SQL  スクリプトのコーディング、実行に用いるツールについてお伝えしましたが、いかがだったでしょうか ? 今回は Visual Studio を用いて U-SQL をコーディング、実行する際の手順やポイントについてお伝えします。

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Power BI Desktop 2017年4月の更新情報(データ接続とクエリ エディター)

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 伊藤 Power BI には Power BI Service と Power BI Desktop があり、Power BI Desktop の今回 (2017年4月) の更新では次の機能が追加・強化されました。前回は「レポート」と「分析」について紹介しましたので、今回はこの中から「データ接続」と「クエリ エディター」の Update を紹介します。

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Power BI Desktop 2017年4月の更新情報(レポートと分析)

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 伊藤   Power BI には Power BI Service と Power BI Desktop がありますが、Power BI Desktop の今回 (2017年4月) の更新では次の機能が追加・強化されました。 レポート 軸タイトルの変更 「マトリックスのプレビュー」強化:列のソート、列のサイズ変更、右端での折り返し 分析 「クイックメジャー (簡易測定)」と「値の表示方法」 (プレビュー) スペイン語での Q&A のサポート (プレビュー) データ接続 Power BI service 内のデータセットへの接続 (プレビュー) Redshift コネクタ:beta support と Power BI Service への発行 SAP HANA & BW コネクタ:パラメータ入力の強化…

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Power BI におけるデータ アクセス方法 まとめ (DirectQuery と ライブ接続の違い)

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 土井 Power BI にはデータ アクセスの方法が大きく 3 種類あります。 インポート DirectQuery ライブ接続 それぞれの使いわけや制限がいまいちわかりにくい、と相談を頂くケースが多いので、まとめてみます。 (ストリーミング データセット や REST API によるプッシュ型のデータセットについては本記事の対象外とします)

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