変更要約: DP-600 第3章を深掘り（図ja化・比較表/シナリオ/FAQ/ひっかけ/深掘り段落を全節に追加）
3.2データの探索と分析
データを探索・分析する手段——DAX クエリ・T-SQL・KQL、Power BI のビジュアル探索、パフォーマンスのトラブルシュート（Performance Analyzer・DAX Studio）を理解します。
モデルを作ったら、クエリやビジュアルでデータを探索・分析します。用途に応じて DAX・T-SQL・KQL を使い分け、遅いときは原因を診断します。
3.2.1探索・分析とチューニング
- クエリ言語の使い分け：DAX（モデル）・T-SQL（SQL エンドポイント/Warehouse）・KQL（Real-Time）。
- ビジュアル探索：Power BI でグラフ/スライサー/ドリルダウンにより対話的に分析する。
- Performance Analyzer：レポートの各ビジュアルの所要時間を計測し、遅い箇所を特定する。
- DAX Studio など：DAX クエリの分析/最適化やストレージエンジン vs フォーミュラエンジンの切り分けを行う。
「モデルの計算/クエリ＝DAX」「SQL での分析＝T-SQL（SQL 分析エンドポイント）」「ストリーミング＝KQL」「ビジュアルの遅延診断＝Performance Analyzer」「DAX 最適化＝DAX Studio」 は DP-600 で頻出です。遅いレポートはまず Performance Analyzer で計測します。
パフォーマンス問題は、モデル設計（スタースキーマ/メジャー）、Delta の最適化（V-Order/OPTIMIZE）、ストレージモード（Direct Lake）の複合で改善します。
探索・分析はクエリ言語を用途で使い分けます：モデルの集計は DAX（EVALUATE で DAX クエリ）、Lakehouse/Warehouse の表形式分析は T-SQL（SQL 分析エンドポイント）、ストリーミング/ログは KQL（Real-Time Intelligence/Eventhouse）。アドホックには Power BI の ビジュアル探索（スライサー・ドリルダウン・「データの分析」AI）や クイックメジャー が便利。性能のトラブルシュートはまず Performance Analyzer で各ビジュアルの DAX クエリ時間/視覚の表示時間/その他 を計測し、遅い DAX は DAX Studio／Tabular Editor の ベストプラクティスアナライザー で分析、ストレージエンジン（VertiPaq・速い） vs フォーミュラエンジン（単一スレッド・遅くなりがち） の比率を見て改善します。Direct Lake の フォールバック が起きていないかも確認。根本対処は「スタースキーマ化」「メジャーの見直し（イテレーター/双方向の濫用を避ける）」「Delta の V-Order/OPTIMIZE」「不要列/高カーディナリティ列の削減」。"まず計測→原因（モデル/DAX/データレイアウト）特定→改善" の順序が鉄則です。
| やりたいこと | クエリ言語/ツール | 対象 |
|---|---|---|
| モデルの集計 | DAX | セマンティックモデル |
| 表形式の SQL 分析 | T-SQL | SQL 分析エンドポイント/Warehouse |
| ストリーミング/ログ | KQL | Real-Time（Eventhouse） |
| 遅延の診断 | Performance Analyzer / DAX Studio | レポート/DAX クエリ |
シナリオ： あるレポートのページが重い。原因を特定して直したい。→ まず Performance Analyzer で各ビジュアルの DAX クエリ時間を計測し、最も遅いビジュアルを特定。その DAX を DAX Studio で分析し、フォーミュラエンジン偏重やイテレーターの濫用を発見したらメジャーを書き換え、モデルをスター化、Delta を V-Order/OPTIMIZE して改善します。
FAQ： Q. DAX・T-SQL・KQL はどう使い分ける？ → A. モデルの集計は DAX、SQL での表分析は T-SQL（SQL 分析エンドポイント）、ストリーミング/ログは KQL。Q. 遅いレポートはまず何をする？ → A. Performance Analyzer で計測し、ボトルネック（どのビジュアル/DAX）を特定してから DAX Studio 等で深掘りします。
ひっかけ： 「リレーションシップを削除すればレポートは速くなる」は誤りです。リレーションを削るとモデルが機能しません。改善はスタースキーマ化・メジャー見直し・Delta 最適化・Direct Lake。また「ストリーミングデータの分析に DAX を使う」も誤り（リアルタイム/ログは KQL）。
3.2.2この節のまとめ
- 探索＝DAX/T-SQL/KQL＋ビジュアル
- 診断＝Performance Analyzer・DAX Studio
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理解度チェック
（軽い確認用）Q1. Power BI レポートで各ビジュアルの所要時間を計測し、遅い箇所を特定したい。何を使いますか？
Q2. ストリーミング/リアルタイムデータのクエリに用いる言語はどれですか？
Q3. 遅いレポートの改善に有効でないものはどれですか？