Azure認定資格 WEB問題集&徹底解説
DP-900:Microsoft Azure Data Fundamentals
問題文と選択肢
次のうち、Power BI のデータモデルの機能として当てはまらないものはどれか。
- 日付や製品カテゴリなどの列に階層構造を定義し、ドリルダウンによる分析を可能にする
- 複数のレポートから選んだビジュアルをダッシュボードにピン留めし、1 つの画面で一覧できるようにする
- 複数のテーブル間にリレーションシップを定義し、共通のキー列で結合して分析できるようにする
- メジャー(DAX 数式)や計算列を定義し、集計値や派生列を動的に算出する
A. 日付や製品カテゴリなどの列に階層構造を定義し、ドリルダウンによる分析を可能にする
階層の定義はデータモデルの機能です。たとえば日付テーブルに「年 → 月 → 日」、製品テーブルに「カテゴリ → 製品」の階層を定義しておくと、年別の売上からドリルダウンして月別の内訳を表示でき、モデルが各レベルの集計値をクエリ時に計算します。
Learn も Power BI Desktop のモデル ビューで階層を定義すると説明しており、セマンティック モデルはメジャー・リレーションシップ・階層を定義するものとされています。データモデルの機能に当てはまるため、本問の答え(当てはまらないもの)にはなりません。
B. 複数のレポートから選んだビジュアルをダッシュボードにピン留めし、1 つの画面で一覧できるようにする
正解です。複数のレポートから選んだビジュアルをピン留めして 1 つの画面に集めるのは、Power BI サービスのダッシュボードの機能です。Learn は、Power BI サービスで「関連するレポートを 1 つの使いやすい場所にまとめるダッシュボードとアプリを定義できる」と説明しています。
ダッシュボードは完成したレポートのビジュアルを表示・共有するための成果物であり、レポートの土台となるテーブル間の関係や計算を定義するデータモデル(セマンティック モデル)の機能ではありません。同じ Power BI の機能でも層が違う点を見抜けるかが問われています。
C. 複数のテーブル間にリレーションシップを定義し、共通のキー列で結合して分析できるようにする
リレーションシップの定義はデータモデルの中核となる機能です。Power BI Desktop のモデル ビューで、売上などのファクト テーブルと、製品・顧客・日付などのディメンション テーブルの間に共通のキー列でリレーションシップを作ると、スター スキーマとして複数のテーブルをまたいだ集計ができるようになります。
データモデルの機能に当てはまるため、本問の答えにはなりません。
D. メジャー(DAX 数式)や計算列を定義し、集計値や派生列を動的に算出する
メジャー(DAX 数式で定義する集計値。売上合計や前年比など)や計算列は、セマンティック モデルに定義する計算です。Learn はセマンティック モデルを、分析対象の数値(メジャー)と、それを集計する切り口(ディメンション)を定義するものとして説明しています。
メジャーはレポートで使われるたびに、選んだ切り口に応じて動的に再計算されます。データモデルの機能に当てはまるため、本問の答えにはなりません。
モデルは「つなぐ(リレーションシップ)・計算する(DAX)・掘る(階層)」。ピン留めはダッシュボードの仕事。
正解への思考ルート
問題文から要件を抽出し、選択肢の適否を判断するのがポイントです。| 要件 | 判断ポイント |
|---|---|
| データモデルの機能として当てはまらないものを選ぶ(否定形) | Power BI の機能かどうかではなく、データモデル(セマンティック モデル)で定義するものかで判定する →選択肢(A・B・C・D)は候補 |
| 列に階層を定義してドリルダウンを可能にする | 「年→月→日」のような階層はモデルで定義する →選択肢(A)を消す |
| テーブル間にリレーションシップを定義する | ファクトとディメンションを結ぶスター スキーマはモデルの中核 →選択肢(C)を消す |
| メジャー(DAX 数式)や計算列を定義する | 集計値や派生列はセマンティック モデルに定義する計算 →選択肢(D)を消す |
| ビジュアルをダッシュボードにピン留めして一覧する | ダッシュボードはPower BI サービスで作る表示・共有の成果物で、モデルの機能ではない →選択肢(B)が正解 |
ひっかけポイント
- 否定形の設問(当てはまらないもの)。選択肢 A・C・D はすべて正しい記述なので、「正しい説明を選ぶ」つもりで読むと誤答する
- ダッシュボードも Power BI の機能なので「Power BI の機能=データモデルの機能」と混同しがち。モデル(土台の定義)→ レポート(ビジュアル)→ ダッシュボード(ピン留めで集約)という層の違いで考える
- 「ドリルダウン」はレポート上の操作なのでモデルとは無関係に見えるが、ドリルダウンの経路となる階層はモデルで定義する
- レポートとダッシュボードの混同にも注意。レポートは複数ページで対話的に分析する成果物、ダッシュボードは複数のレポートから選んだビジュアルをピン留めした 1 画面で、Power BI サービスで作る
出題バリエーション
同じ知識が本番では条件を変えて出題されます。| 問題文がこう変わったら | 正解はこう変わる |
|---|---|
| 「売上を年→四半期→月と掘り下げて見たい。モデルで何を定義するか」 | 階層が正解。 |
| 「Power BI Desktop で作ったレポートを共有し、データの更新をスケジュールしたい」 | Power BI サービスへの発行が正解軸に。 |
| 「OneLake の Delta テーブルを、モデルにコピーせずインメモリの速度で分析したい」 | Direct Lake ストレージ モードが正解。 |
| 「ファクト テーブルの周りにディメンション テーブルを直接つないだ設計を何と呼ぶか」 | スター スキーマ(ディメンションがさらに別のテーブルに分かれるとスノーフレーク スキーマ)。 |
リファレンス
この問題を解くために必要な知識を扱う公式ドキュメントです。| 知識項目 | 公式ドキュメント |
|---|---|
| セマンティック モデルで定義するもの(メジャー・ディメンション・リレーションシップ・階層) | データ モデリングの主要概念について説明する - Training | Microsoft Learn |
| Power BI Desktop と Power BI サービスの役割、ダッシュボードとアプリ | Power BI のツールとワークフローを説明する - Training | Microsoft Learn |
次のうち、Power BI のデータモデルの機能として当てはまらないものはどれか。
- 日付や製品カテゴリなどの列に階層構造を定義し、ドリルダウンによる分析を可能にする
- 複数のレポートから選んだビジュアルをダッシュボードにピン留めし、1 つの画面で一覧できるようにする
- 複数のテーブル間にリレーションシップを定義し、共通のキー列で結合して分析できるようにする
- メジャー(DAX 数式)や計算列を定義し、集計値や派生列を動的に算出する
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