初めてBIを使って見よう見まねでデータ分析してみた！[PowerBI Desktopで訪日旅行者数データを操る]

# 本記事の概要
初めてBIに触れる筆者が、MicrosoftのPowerBI Desktopをダウンロードして、データをクレンジングし、ダッシュボードを作って分析するまでの一連の流れを実施しました。
「BIの使い方に少し慣れたら、**無料で本格的なデータ分析ができるようになるなんて素敵！** 世の中にもっと広めたい！！」という思いで、このブログを書いています。

取り組んだ内容は、下記のブログ3本の内容そのまま（ただしブログ3本目は一旦4章まで）です。約20年分の訪日外客数のデータを分析しました。作成者の@mimocihzさん、とてもわかりやすいご説明のブログをありがとうございます！おかげさまで、乗り越えられない壁もなく、無事に楽しく分析できました！
>日本政府観光局の訪日外客数データを使って Power BI Desktop でレポートを作成していく方法を「データクレンジング 編」と「データ可視化 基本編」「データ可視化 中級編」の３つに分けて記事を書きます

１．訪日外客数データで Power BI レポート作成（データクレンジング編）

https://qiita.com/mimocihz/items/e7a4742c099691caa33b


２．訪日外客数データで Power BI レポート作成（データ可視化 基本編）

https://qiita.com/mimocihz/items/c157e1b5e51fb0b58b6d

３．訪日外客数データで Power BI レポート作成（データ可視化 中級編）

https://qiita.com/mimocihz/items/93c1ae158385851b0186

そこで、データ分析の具体的な手順を知りたい方は、上記の記事をご参照ください。説明通りに操作してうまくいくことは、私が確かめました😊（2022年6月27日時点）

※ダッシュボード作成など、 **データ可視化の部分だけ体験してみたい方は、2の基本編からどうぞ！** 2のQiitaにて、1のステップを経て分析しやすく加工されたデータをGit Hubからダウンロードできます✨

本記事では、初学者が躓きやすそうなポイントや訪日外客数分析のSo What（分析するとわかること）にFocusしてまとめてみました！上記記事の＋αの理解に役立てば幸いです。

# 伝えたいこと①操作を間違えてもなんとかなる！

データをクレンジングしている時、Power Queryエディターで、
・消してはいけないデータの部分を誤って削除してしまった…！
・今実行した操作を元に戻したい…！
なのに
・Excelやパワポ、Wordで見る、いつもの「戻るボタン」が左上に見つからない！！
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2669905/9b6fbb6b-a43c-acf7-d7c4-e99bccdbf9e5.png)

Power Queryで一度行った作業を戻したい時には、画面右に表示される「適用したステップ一覧」でそれぞれの項目の×印を押します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2669905/8145a294-db78-20ce-ec0a-09145b554abe.png)

この基本的動作を知るだけで、失敗を恐れず、安心して作業が進められます✨（そんなことも知らなかったの？なんて言わないでくださいね🥺）


# 伝えたいこと②仮説を立てて、自分の発想で分析を進めるのが楽しい

データクレンジングが終わり、ダッシュボードも組み立て終わり、分析の段階で、五十音順で一番上に位置するアイルランドのデータをふと選択してみた時のこと。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2669905/e3576e5a-5df8-c127-d369-5852f05cb156.png)
2020年手前で、来日客数がずば抜けて飛び出ている！！

具体的にそれはどの月なのか、カーソルを当ててみると…
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2669905/58790762-2795-02be-20ff-f3e84ca9478e.png)

2019年10月でした（10月1日と表示されますが、10月分のことです）！

この時、アイルランドの人々はどうして急に日本に来たくなったのか…

日本に来る用事があったのか？招かれたのか？
…
皆さん、思い当たることはありますか？

…
…
…

コロナ前…東京オリンピック前…
あの一大イベントがありました…

…
…
…

そう！ラグビーワールドカップ！！！
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2669905/f8a0f012-3550-e12b-a6e2-594eaa295527.png)

選手の来日に合わせて、多くのサポーターの方も来日されたのですね。さすが強豪国！

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また、試しにシンガポールのデータを選択してみた時、
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2669905/88af8c89-929d-d2db-400f-ace3b6722b15.png)
これは周期性がありそうだ…！というギザギザ折れ線グラフになりました。

そんな時、月別でグラフ化したいなあ…と思ったら、それも簡単に作れます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2669905/4f53ef5b-760b-6612-7fc8-06e2f2719dc4.png)

折れ線グラフの下に置いてみました。
12月の来日客数が多いですね。シンガポールの人たちは年末に出国しやすいのかな？と予想を立てると、さらにデータ分析の可能性が広がります！

# 伝えたいこと③後先考えてデータをきれいにすることに慣れよう
ExcelやBIの操作に慣れていないと、データクレンジングってこんなに大変なのか～と、訪日旅行者数の生データのちょっとした加工に面食らってしまう人もいるかもしれません（ちなみに私はそうでした）。

ただ、今回見様見真似でやってみたことで、Excelで新規シートを作成したところに適当にコピペして行や列を削除して毎度なんとか分析を成立させていた昔の自分と比較すると、**データの接続**という概念を持つことができ、だいぶステップアップできたと思います。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2669905/0c555422-a332-157e-0e86-e750ab61693d.png)

# まとめ～データに命を吹き込むBIって素敵
これまで私はBIツールでデータを可視化✨することに憧れを持ちつつも、これまで使ったことはありませんでした…！

憧れを持ったきっかけは、BIを使った経験の無かった東京都庁の職員の方が、一から勉強をして、都税収入のダッシュボードを作って公開したというエピソードを知ったことです。詳細は下記のnoteで読めます↓

https://note.com/kouzoukaikaku/n/nf40c253d00d9

きちんと記録や保管がされていても、残念ながら活用されていないデータは、世の中に山ほどあります。
そんな可哀そうなデータを、人の発想次第で面白く活用させてくれるのがBIだと私は考えます✨

今回、これからPower BIを使うための基本スキルと成功体験・自信が手に入りました😃