【Power BI初級編】GoogleアナリティクスのデータをPower BIで可視化しよう

自社サイトのアクセス状況を把握したいと思っても、どこから手を付ければよいか迷うことは多いものです。

本記事では、オンラインサービスであるGoogleアナリティクスのデータをPower BIに取り込み、月別PVと累積PVを一画面で確認できるダッシュボードを作成する方法を解説します。

仮想ケース

まずはGoogleアナリティクスのデータをPower BIに取り込み、全体像をつかむためのダッシュボードを作成してみます。

完成イメージ

今回作成するのは、棒グラフと折れ線を組み合わせた複合グラフです。

棒グラフ（月別PV推移）

• 横軸：年月（閲覧日）
• 縦軸：閲覧数（PV）
• 目的：サイト全体が成長しているか、停滞しているかを把握する

折れ線（累積PV推移）

• 横軸：年月（閲覧日）
• 縦軸：累積閲覧数
• 目的：長期的な成長トレンドを把握する

単月と累積を一画面にすることで、直近の伸びと長期トレンドを同時に読み取ることができます。

データの取得（Googleアナリティクスから）

GA4から取得するデータは以下の3種類です。

• 日付（date）
• 閲覧数（screenPageViews）
• ページ情報（pagePath、sessionDefaultChannelGroup など）

データ取得の手順

1. 「ホーム」
   →「データを取得」
   →「詳細」をクリック
2. 「オンライン サービス」
   →「Googleアナリティクス」を選択
3. Googleアカウントでサインインし、
   対象のプロパティ（サイト）を選択する
4. 取得したい項目（date、screenPageViews など）にチェック
   →「データの変換」をクリック
5. クエリ名を「閲覧数」に変更して閉じる

データモデリング

Power BIで時系列分析を行うには、日付テーブルを別途作成し、閲覧数テーブルと接続するのがベストプラクティスです。

日付テーブルの作成

DAXで以下のテーブルを作成します。

Dates =
CALENDAR(
    MIN('閲覧数'[date]),
    MAX('閲覧数'[date])
)

日付テーブルを用意する理由は3つあります。

• 時系列分析の基準になる
• 累積計算が安定する
• 前年対比など、今後の拡張が容易になる

リレーションシップの設定

'Dates'のDate と'閲覧数'のdate をリレーションで接続します。

メジャーの作成

PVと累積PVの2つのメジャーを作成します。

PV（月別閲覧数）

PV =
SUM('閲覧数'[screenPageViews])

累積PV

累積PV =
CALCULATE(
    [PV],
    FILTER(
        ALL('Dates'[Date]),
        'Dates'[Date] <= MAX('Dates'[Date])
    )
)

ALL で一旦フィルターをリセットし、FILTER で「開始日から現在の月まで」に絞り直すことで、累積値を計算しています。

ビジュアル化

折れ線グラフおよび積み上げ縦棒グラフ

「折れ線グラフおよび積み上げ縦棒グラフ」を挿入し、以下のように設定します。

• X軸：「年」「月」「日」を選択（ドリルダウンで粒度を切り替え可能）
• 列のY軸：PV
• 線のY軸：累積PV

カード

あわせて、「カード」を追加して累積PVの合計を表示しておくと、一目で累積値を確認できます。

ダッシュボード

上記「折れ線グラフおよび積み上げ縦棒グラフ（複合グラフ）」および「カード」を重ねて表示します。

※「カード」が隠れてしまう場合は、
「複合グラフ」をクリックし「書式」→「背面へ移動」で
「複合グラフ」を「カード」の背面に配置します。

この分析でわかること

• サイトの月別PVは成長しているか、停滞しているか
• 直近の伸びはどの程度か
• 累積PVの傾きから、成長スピードが加速しているかどうか

まとめ

本記事では、GoogleアナリティクスのデータをPower BIで可視化し、サイト全体の動きを把握するための基礎を作りました。ポイントをまとめると次のとおりです。

• 指標はPVに絞ってシンプルに始める
• 日付テーブルを用意して時系列分析を安定させる
• メジャーで月別・累積の両方を定義する
• 複合グラフで単月と長期トレンドを一画面に収める

次回予告

次回は今回のデータを活用し、「記事ごとの閲覧数」と「投稿日からの経過日数での推移比較」を行い、どの記事がどのように伸びるのかを分析していきます。