2026年版Excel Power Queryガイド：データアナリストのためのETL手法と面接対策
Excel Power Queryを使用したETLワークフローの完全ガイド。M言語の基礎、データ変換テクニック、クエリ折りたたみ、データアナリスト面接でよく出題される質問を解説します。
Data Analytics
DATA
データの価値連鎖全体をカバーする包括的なData Analyticsカリキュラムです。Google SheetsとSQLによるデータ操作から、Power BIとLooker Studioによるインタラクティブダッシュボードの作成、ELTツール（dbt、Zapier）による自動化、Python（Pandas、Scikit-Learn）による予測分析まで学びます。データソースの特定、ファネルの構築、顧客維持率の分析、分析からの具体的なアクションの提案方法を習得します。
学べること
Google Sheetsと高度な関数によるデータ操作
BigQueryによる高度なSQL: 分析クエリ、CTEs、window functions
マーケティング、営業、プロダクトチーム向けのデータモデリング
ELTツール: dbtによる変換、Zapierによる自動化
Google Tag Managerとトラッキングプランによるウェブトラッキング
データ抽出のためのAPIとwebhooks
Power BIとLooker Studio（Google Data Studio）によるデータ可視化
統計分析とABテスト
Python分析: Pandas、Plotly、Jupyter、Google Colab
応用Machine Learning: Scikit-Learnによるチャーン予測、顧客セグメンテーション
分析手法: KPI、セールスファネル、リテンション、コホート
エンドツーエンドプロジェクト: 問題特定から自動化ダッシュボードまで
マスターすべき重要トピック
この技術を理解し面接で成功するための最も重要な概念
1
Google Sheets: 高度な関数（VLOOKUP、INDEX/MATCH、ARRAYFORMULA）、ピボットテーブル、自動化
2
SQL: SELECT、JOIN、GROUP BY、HAVING、window functions（ROW_NUMBER、RANK、LAG/LEAD）、CTEs、サブクエリ
3
BigQuery: パーティショニング、クラスタリング、ネストされたクエリ、コスト最適化、UDFs
4
データモデリング: スタースキーマ、ファクトテーブルとディメンションテーブル、正規化、非正規化
5
KPIとメトリクス: CAC、LTV、MRR、ARR、チャーンレート、NPS、コンバージョンレート、ARPU
6
ファネルとコホート: コンバージョン分析、コホートリテンション、RFM分析
7
ELTとData Pipeline: Extract-Load-Transform、dbt（models、tests、sources）、オーケストレーション
8
Zapierと自動化: triggers、actions、マルチステップワークフロー、webhooks
9
Google Tag Manager: tags、triggers、variables、dataLayer、トラッキングプラン
10
Power BI: DAX、計算メジャー、リレーション、ビジュアライゼーション、フィルター、ドリルダウン
11
Looker Studio: データソース、計算フィールド、フィルター、パラメーター、ブレンディング
12
ビジュアライゼーション: 適切なチャートの選択、データストーリーテリング、デザイン原則（Tufte）
13
ABテスト: 仮説、サンプルサイズ、統計的有意性、p値、t検定
14
PythonとPandas: DataFrames、Series、groupby、merge、pivot_table、クレンジング
15
Plotly: インタラクティブチャート、subplots、アニメーション、ダッシュボード
16
Scikit-Learn: 回帰、分類、クラスタリング（K-Means）、train/test split、メトリクス
17
手法: 問題設定、ソース特定、クレンジング、分析、提案
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