ExcelのPower Queryエディターを使って、Pythonで辞書化したXBRLファイルのJSONデータを取り込むことで、手軽にデータを整形し、Excel上での分析が可能になります。この手順により、複数年の有価証券報告書データを簡単に可視化し、財務指標の推移分析ができるようになります。
Power Queryとは？
Power Queryは、Excelに組み込まれているデータ取得・変換ツールで、さまざまなデータソースから情報を簡単にインポートし、整形、フィルタリング、結合などの処理を視覚的に行うことができます。Power Queryエディターを使うことで、複雑なデータ処理も直感的な操作で実施でき、コードを書く必要はありません。
前提条件
- Pythonで辞書化したJSONファイルが準備されていること
- XBRLデータに関する基本的な知識
ExcelのPower Queryエディターを使ってJSONファイルを取り込む
手順1: Power Queryエディターを開く
- Excelを起動し、「データ」タブをクリックします。
- 「データの取得」 > 「ファイルから」 > 「JSONから」 を選択します。
手順2: JSONファイルを選択
- Pythonで作成した
xbrl_data_2019_S100G3H5.jsonファイルを選択し、「インポート」をクリックします。 - ExcelのPower Queryエディターが自動的に起動し、JSONデータがインポートされます。
手順3: データの整形
「テーブルへ変換」をクリックします。データを展開し、必要な情報を列に変換します。たとえば、「Value」フィールドの「value」を選択して展開します。
手順4: フィルタリングとカスタマイズ
必要に応じて、5年間分のデータを対象にフィルタリングを行い、特定の項目に絞り込むことができます。ここではフィルタリングを行わず、すべて展開しています。
手順5: データをExcelに読み込む
**「閉じて読み込む」**をクリックしてデータをEXCELに読み込む。
今後やりたいこと
今後、ExcelのPower Queryエディターを使って取り込んだデータを活用し、さらなるデータ分析を行いたいと考えています。具体的には、次のようなことを実施する予定です。
- データの可視化: ピボットテーブルやグラフを使って、売上高や純利益の年度ごとの推移をグラフ化し、企業の業績や成長傾向を可視化します。
- 複数年にわたるトレンド分析: 5年間分のデータを用いて、各企業の財務指標の変化を比較し、長期的なパフォーマンスを分析します。
- カスタム指標の作成: Power Queryで取得したデータから新たな指標（例：利益率やROE）を計算し、企業の財務状況を評価するための独自の分析を行います。
この手順を実践することで、Power Queryエディターを活用したデータ整形や、Excelを使った高度なデータ分析が可能になります。今後も、これをベースにさらに深い分析を進めていきたいと考えています。
