この章で紹介した 2 つの可視化（Decomposition Tree と Key Influencers）は、ターゲット変数を他の説明変数で分析するのに有用です。ただし、それぞれの違いと使いどころを理解しておくことが重要です。
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理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、時間ベースの変数についての理解を深め、曜日や時間差など、EDA（探索的データ分析）を使ってさらなる変数を抽出するさまざまな方法を学びます。Power BI を実際に操作しながら折れ線グラフを作成し、新しい指標を算出して、前期比の変化や移動平均など、データに潜むトレンドを明らかにしましょう。
Power BI における EDA の強力な機能の一つが、目標結果に最も影響を与える変数を特定できる点です。それを実現する Power BI のネイティブ可視化ツールが分解ツリーです。この章では、分解ツリーの概要、作成方法、そして目標結果を他の変数で説明するための解釈方法を学びます。
この章では、Power BI のネイティブツールであるキー インフルエンサー ビジュアルを作成します。このツールを使うと、特定の変数や観測値のセグメントに基づいて、目標結果がどのように変化するかを把握できます。
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