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）。
1.3データの変換と読み込み
列の型/作成、グループ化と集計、ピボット/ピボット解除、ファクト/ディメンションの作成、参照 vs 複製、マージ vs 追加、リレーションシップキー、クエリの読み込み構成を理解します。
きれいにしたデータを、分析しやすい形（スタースキーマ） へ整形して読み込みます。形を制する者がモデルを制します。
1.3.1型・列・集計・ピボット
各列に適切な データ型 を設定し、必要なら 列の作成/変換（分割/抽出/カスタム列）を行います。行のグループ化 で集計（合計/個数など）を作れます。ピボット解除（unpivot） は横持ちの列を縦持ちの属性/値に変換し、ピボット はその逆です。多くの分析では unpivot で縦持ちにする方が扱いやすくなります。半構造化データ（JSON/リスト/レコード）は展開してテーブル化します。
1.3.2ファクト/ディメンションと結合
分析用には ファクトテーブル（メジャーの元になる数値/イベント）と ディメンションテーブル（製品/日付/顧客などの説明属性）に分けた スタースキーマ が推奨です。テーブルの結合には2種類あり、マージ（merge） は列方向の結合（共通キーで別テーブルの列を取り込む＝SQL の JOIN 相当）、追加（append） は行方向の結合（同じ形のテーブルを縦に積む＝UNION 相当）です。リレーションシップを張るには両テーブルに 一意なキー が必要です。
1.3.3参照 vs 複製・読み込み構成
参照（reference） は元クエリの 結果を起点に 新クエリを作り、元の変更が下流に伝わる（ステージング/再利用に向く）。複製（duplicate） は 独立したコピー で以後は別々に変化します。中間クエリは 読み込みの無効化（Enable load を外す） でモデルに取り込まないようにし、不要なテーブルを増やさないようにします。
決め手：「別テーブルの列を共通キーで取り込む」＝マージ(JOIN)。「同形テーブルを縦に積む」＝追加(UNION)。「横持ち→縦持ち」＝ピボット解除(unpivot)。「数値/イベント」＝ファクト、「説明属性」＝ディメンション。「元の変更を伝える」＝参照、「独立コピー」＝複製。「中間クエリをモデルに入れない」＝読み込みの無効化。
混同に注意：
①マージ（列方向）と追加（行方向）を逆にしない。
②ピボットとピボット解除は逆操作。
③参照と複製の違い（依存あり/独立）。
④ファクトとディメンションを取り違えない。
⑤中間クエリは読み込み無効化しないとモデルが肥大化。
1.3.4この節のまとめ
- マージ=列方向(JOIN)/追加=行方向(UNION)・ピボット解除=横→縦
- ファクト(数値/イベント)とディメンション(説明属性)でスタースキーマ
- 参照=依存コピー/複製=独立コピー・中間クエリは読み込み無効化
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理解度チェック
（軽い確認用）Q1. 製品マスタの列を、共通の製品 ID をキーに売上テーブルへ取り込みたい。最適な操作はどれですか？
Q2. 同じ列構成の月次ファイルが 12 個ある。1 つのテーブルに縦に積みたい。最適な操作はどれですか？
Q3. 各月が個別の列になっている横持ちデータを、月と値の縦持ちに変換したい。最適な操作はどれですか？
Q4. 元クエリの変更を下流にも反映させたい中間ステージングを作りたい。最適なのはどれですか？
Q5. スタースキーマ設計で、売上金額や数量などの数値イベントを保持するテーブルはどれですか？