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概要
PowerBIの中核をなすDAX（Data Analysis Expressions）とPowerQueryは、データ分析と整理のための強力なツールです。それぞれ独自の機能を持ち、効果的に使い分けることで、データ分析の効率と品質を大幅に向上させることができます。この記事では、DAXとPowerQueryの基本的な違いと、それらをいつ、どのように使い分けるべきかを解説します。

DAXの役割
DAXは、データ分析と計算を行うための式言語です。主に、既存のデータから新しい情報を導き出すために使用され、計算列や測定値、フィルター条件などの作成に利用されます。DAXは、データモデル内での複雑な計算や時間に基づく分析を実現します。

PowerQueryの役割
PowerQueryは、データの取得、変換、ロード（ETL）を容易にするためのインターフェイスと機能を提供します。さまざまなデータソースからのデータのインポート、クリーニング、変換、統合を行うことができ、データ分析の前処理段階で非常に重要な役割を果たします。

使い分けの基準
DAXとPowerQueryの使い分けは、主にデータ処理の段階に依存します。PowerQueryはデータの前処理、つまり分析の準備段階で最も有効です。一方、DAXはデータモデルが既に存在し、それに対して更に洞察を得たい場合や、特定のビジネスロジックを適用したい場合に最適です。

まとめ
DAXとPowerQueryは、それぞれ異なる段階のデータ処理に最適化されています。PowerQueryでデータをクリーンアップし、整形した後、DAXを使用して深い分析を行うことが、PowerBIを最大限に活用する鍵です。この使い分けを理解し、適切に応用することで、データ分析プロジェクトの効率と効果を大きく向上させることができます。