雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 24 - ダッシュボード - ピボットグラフ（Pivot Chart）

　データをピボットテーブルで表示させるのは便利ですが、直感的にわかりやすくするにはグラフ化するのが一番です。ピボットグラフ（Pivot Chart)は、データを視覚化し、分析することができます。

　ワークシート上のセルの値を直接渡してグラフ化する方法もありますが、ピボットテーブルを使用したピボットグラフを使うと、大量なデータを使ってより柔軟なデータ管理、操作が可能です。

# ピボットグラフ(Pivot Chart)の作り方

　これまでやってきたことと合わせ、簡単なピボットグラフを作成してみます。

<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/9Q-mwXEtN4Y" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>

1. データテーブルの作成
1. データモデルに追加
1. 日付テーブルの作成
1. リレーションの作成
1. ピボットテーブルの作成
1. ピボットグラフの作成
1. フィルターの作成

# 複合グラフ(combination chart)の作り方

　前年同月比のメジャーを作成し、複合グラフに表示してみます。

<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/pNe2nd5yz4U" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>

　前年同月比のメジャーは、以下のように書いています。

```
YoY :=
DIVIDE(
    [TotalSales],
    CALCULATE(
        [TotalSales],
        SAMEPERIODLASTYEAR('予定表'[Date])
    )
)
````

 <img width="600" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/864075/3a4d8532-1e92-bad4-d703-fee2347bf678.png"/>

# 毎月の在庫数

　以下のような表があります。このデータにあるのは1種類の商品の在庫数だけですが、月末の在庫数をグラフ化してみます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/864075/1aa2211d-2896-0cf6-a6b9-4a29a3d97ee6.png)

　月ごとのコンテキストの中で、`LASTDATE` を使って最終日の在庫数を計算するDAXを書いています。

<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/FTqGx4ONTNA" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>

```
現在在庫数 := CALCULATE(
    SUM('在庫データ'[在庫数量]),
    LASTDATE(DateTable[Date])
)
```
<img width="600" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/864075/016d3d98-de45-bd92-4ae0-68498e3dcae0.png"/>

# 1,048,576行を超えるデータの読み込み

　Power QueryとPower Pivotを使えば、1,048,576行を超えるデータの処理も可能です。以下の動画では、5,000,000行のデータを処理しています。

<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/HouLUwu6b4I" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>

# 注意事項

　ピボットテーブルを使用してピボットグラフを作成する場合、以下のことを注意してください。

1. 基本となるピボットテーブルの変更がピボットグラフに影響する
    - ピボットテーブルに基づくピボットグラフは、ピボットテーブルの拡張です。ピボットテーブルを更新、フィールドの移動、フィールドの追加・削除、項目の表示・非表示、フィルタの適用を行うと、ピボットグラフに反映します。
1. ピボットテーブルのデータフィールドの配置が最適でない可能性があります。
    - Y軸 - ピボットテーブルの列領域に対応
    - X軸 - ピボットテーブルの行領域に対応

# コンテンツ
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 01 - ブック - 仕様と制限](https://qiita.com/spumoni/items/189004c01181c50a4821)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 02 - ブック - オプション](https://qiita.com/spumoni/items/75955db69cc34695de14)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 03 - ワークシート](https://qiita.com/spumoni/items/5408cae114034be528c4)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 04 - セル - 文字列型](https://qiita.com/spumoni/items/4ab1d7067418886c0582)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 05 - セル - 数値データ](https://qiita.com/spumoni/items/970b4b39a5a2185992ed)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 06 - セル - 日時データ](https://qiita.com/spumoni/items/9f270e181fbc45503759)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 07 -  リンクされたデータ型](https://qiita.com/spumoni/items/ed59d15753d992c3a630)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 08 - セル - 計算式・関数](https://qiita.com/spumoni/items/ae339c97627110e2134e)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 09 -  セル - 数値の書式設定](https://qiita.com/spumoni/items/1b3134d4b0284465976f)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 10 - セル - 日付と時刻の書式設定](https://qiita.com/spumoni/items/6eb602f69956a5e1502f)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 11 - セル - 条件付き書式](https://qiita.com/spumoni/items/04bd8e24284daef6f27a)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 12 - テーブル - テーブルの作成と入力規則](https://qiita.com/spumoni/items/f23beca01c5093c81c47)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 13 - テーブル - ソートとスライサー](https://qiita.com/spumoni/items/b66027008c2f9edb853f)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 14 - テーブル - 動的配列関数](https://qiita.com/spumoni/items/cc03e898f02b8c3017f7)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 15 - Power Query - エクセルのデータを読み込む](https://qiita.com/spumoni/items/fc38a4ae595b64af87f5)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 16 - Power Query - 変換](https://qiita.com/spumoni/items/100e0e3c6a5a59b03229)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 17 - Power Query - テーブルの結合](https://qiita.com/spumoni/items/debb9ea9b8692ca8fc8c)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 18 パワーピボット - データモデル](https://qiita.com/spumoni/items/08458978e86dc59f18ed)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 19 パワーピボット - 操作](https://qiita.com/spumoni/items/e7b3f245e87622e9bc79)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 20 パワーピボット - 日付テーブル](https://qiita.com/spumoni/items/340e0fcbc9cd10198112)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 21 DAX - コンテキストとイテレーター](https://qiita.com/spumoni/items/cddc7fa16341e20bafb8)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 22 DAX - CALCULATE](https://qiita.com/spumoni/items/e2218fece1ec01e177b0)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 23 DAX - タイムインテリジェンス](https://qiita.com/spumoni/items/6d8aeb9f80ecafb69c5a)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 24 - ダッシュボード - ピボットグラフ（Pivot Chart）](https://qiita.com/spumoni/items/ffb0d57a6272c2e5ad37)
- [雑・Excel入門試論 - 脱VLOOKUPの思考 25 - ダッシュボードの作成](https://qiita.com/spumoni/items/5e57ad587a343857e543)