Power BI で始める Python 入門

Power BI での Python 利用に慣れてきたところで、次は重要なデータ処理ステップである欠損データの特定と代入（インピュテーション）に進みましょう。この章では、まず Python、次に Power BI を使ってデータセット内の欠損を特定します。そのうえで、代入手法を活用して欠損への対処を進めていきます。

この章では、Power BI 上で Seaborn パッケージを用いて、複数の Python ベースの可視化（ラインプロット、ペアプロット、ジョイントプロット）を作成します。さらに、これらの可視化をどのように解釈してデータから洞察を得るかも学びます。ここまでで、基本的なデータ処理ステップにおける Python と Power BI の主な違いを理解できているはずです。次のステップは、データを可視化することです。

この章では、変数間の関係の評価を続けます。今回は、相関係数を計算して定量的に評価します。まず Power BI、続いて Python での実施方法を学びます。最後に、Seaborn の可視化を活用して相関ヒートマップを作成します。コースを終えるころには、Power BI、Python、そしてデータ可視化のスキルが身についているはずです。お疲れさまでした。