変更要約: PL-300 第1章を新規作成（ドメイン: データの準備）。データの取得と接続（ソース/共有セマンティックモデル・Import/DirectQuery/DirectLake・資格情報/プライバシー・パラメーター）、データのプロファイルとクレンジング（列の品質/分布/プロファイル・null/エラー/インポートエラー）、データの変換と読み込み（型/列/グループ化・ピボット解除・ファクト/ディメンション・マージ/追加・参照/複製・読み込み構成）。
1.2データのプロファイルとクレンジング
データプロファイル（列の品質・分布・統計）でデータを評価し、不整合・null・エラー値・インポートエラーを Power Query で解決する方法を理解します。
モデリングの前に、データの 状態を把握 して汚れを取り除きます。データプロファイル で問題を見つけ、Power Query で直すのが定石です。
1.2.1データプロファイル
Power Query エディターの 列の品質（有効/エラー/空の割合）、列の分布（個別/一意の数）、列のプロファイル（最小/最大/平均/個別件数などの統計）でデータを評価します。既定では先頭 1000 行を対象にするため、必要に応じて データセット全体に基づくプロファイル へ切り替えます。
1.2.2クレンジング（不整合・null・エラー）
不整合な表記は 値の置換 や 書式（トリム/クリーン/大文字小文字） で正規化します。null は フィル（上/下方向）・置換・該当行の削除で扱います。エラー値 は原因（型変換失敗など）を直すか エラーの削除/置換 で処理します。インポートエラー は型/区切り/エンコードの不一致が原因のことが多く、ソース設定やステップを見直して解決します。各操作は 適用したステップ として記録され、再現可能です。
決め手：「有効/エラー/空の割合を見たい」＝列の品質。「個別/一意の数」＝列の分布。「最小/最大/平均などの統計」＝列のプロファイル。「全データで評価」＝データセット全体に基づくプロファイルに切替。「null を埋める」＝フィル。「型変換失敗」＝エラーの削除/置換または型を見直す。
混同に注意：
①プロファイルの既定は先頭1000行＝全体評価には切替が必要。
②null とエラーは別物（null=値なし/エラー=評価失敗）。
③クレンジングは Power Query（取り込み時）で行い、DAX（モデル側）と役割を分ける。
④ステップ順序が結果を変える。
1.2.3この節のまとめ
- 列の品質/分布/プロファイルでデータを評価・全体評価は設定を切替
- 不整合は置換/書式・null はフィル・エラーは削除/置換または原因修正
- クレンジングは Power Query の適用したステップで再現可能に行う
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理解度チェック
（軽い確認用）Q1. 各列の有効値・エラー・空の割合をひと目で確認したい。Power Query のどの機能ですか？
Q2. 列の最小値・最大値・平均・個別件数などの統計を確認したい。どの機能ですか？
Q3. プロファイルが先頭 1000 行しか見ていない。データ全体で評価したい。最適な対応はどれですか？
Q4. 列に多数の null があり、直前の有効値で埋めたい。最適な操作はどれですか？
Q5. 型変換に失敗した行がエラー値になっている。レポートに不要なので除外したい。最適な操作はどれですか？