Power BI での会計年度について

2023年7月6日2023年9月13日

今回は、Power BIで日本の暦に合わせた処理方法について、解説します。

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１．標準での日付

まずは、標準での日付の構造を知っておく必要がありますね。
といっても、日付なので難しいことはありません。

日付の列に対しては、データ取り込んだ際にPower BIが自動で「日付の階層」を作成します。
この階層は「年」「四半期」「月」「日」となりますが、「年」についはカレンダー通り、1月始まりです。

ですが、「年度」ごとに処理したいこともありますよね。むしろ、その方が多いですね。
また、四半期についても、1月から年が始まっているので、第１四半期は１〜３月となっています。年度の始まりは4月ですので、いきなり第２四半期から始まることとなってしまうので、四半期についても同時に変更したいですね。

２．データの準備

イメージとしては、カレンダーテーブルを用意して、年度処理したいデータとリレーションシップを結んであげる、という形になります。

用意するデータは、以下の画像です。
列として用意するのは、以下のそれぞれの項目です。

Date（日付）
Year（年）
Month（月）
Academic_Year（年度）
Quarter（四半期）
AcademicYear_Quarter

「Academic_Year」作成時には、以下の関数を使うと便利です。

=IF([@Month]<4, [@Year]-1, [@Year])

同様に、Quarterも作成しますが、IF関数でも可能ですが今回はXLOOKUP関数にします。
あらかじめ、画像のような２列をテーブルがに作成しておく必要がありますので、ご注意ください。

=XLOOKUP([@Month], I:I, J:J)

データの作成ができたら、I列とJ列のデータは不要ですので、削除してしまいます。

３．データの取り込み

２のステップで作成したデータを、Power BIに取り込みます。
取込時、私は「データの変換」で「月の名前」列を追加しましたが、この列の作成は必須ではありません。

４．リレーションシップの作成

最後に、インポートしたカレンダーテーブル「calendar」と分析対象データの日付型の列（ここでは「hiduke」としています）の間にリレーションシップを作成してあげます。

こうすることで、フィルターや分析時にAcademic_Year（年度）やQuarter（学期/四半期）が使えるようになります。
注意点は、calendarテーブルの「Date」を使ってしまうと標準の１月始まりのデータで分析することになってしまうので、常にAcademic_YearやQuarterを使うことがポイントです。