概要

Power BIでは、棒グラフやテーブルの値（データポイント）をクリックすると、相互作用でレポートページ上の他のビジュアルにフィルターをかけることができます。
そこで、ビジュアルをクリックしたときにかかるフィルターが、メジャーにどのように働くかを図を使って考えてみます。

データモデルとレポート

私が作った架空の身長、体重のサンプルデータです。（今回、体重は使っていません）

データ

体重は使いませんでしたので、テーブル名をシンプルに身長表としてます。

身長表テーブル

性別 : 男性 = 1 、女性 = 2　
ビンのサイズ : 5 として身長フィールドをグループ化

genderテーブル

モデリング

genderテーブルの性別Keyと、身長表の性別でリレーションシップを貼ったシンプルなデータモデルです。

レポート

解説に使うレポートページです。

• 身長（ビン）及び性別による身長のカウント（積み上げ縦棒グラフ）
  • [軸] 身長のビングループ
  • [値]身長フィールド

→　以下、棒グラフと呼びます。

• 性別による集計（身長表テーブルのフィルターの影響を除く）

→　以下、テーブル➀と呼びます。

• 性別による集計

→　以下、テーブル➁と呼びます。

他のビジュアルは、今回は無視します。
では、本題に入ります。

ビジュアルのデータポイントを選ぶ

棒グラフの150～154までの範囲を選び、クリックしてみます。（↓図１）

そうすると相互作用により、他のビジュアルにフィルターがかかり、結果が変わります。（↓図２）
テーブル➁を見てます。データポイントをクリックすると、図１と比べ数値が変化しました。

テーブル➁には、以下のようなDAX式によって集計されています。（↓図３）

データポイントによるフィルターがかかっているからです。（↓図４）

データポイントによるフィルターによって、フィルターコンテキストが変更されました。（↓図５）
それを日本語で書くとこのようになります。

男性の平均身長は、「性別キーが1（男）で、性別が女」はひとりもいないので、集計結果がゼロになっている、というわけです。（↓図６）

まとめ

非常にシンプルかつ初歩的な内容ですが、フィルターコンテキストを理解する第一歩な内容だと思っています。
次回は、ALL、ALLEXCEPT、ALLSELECTEDによるフィルターコンテキストの動きを見ていきたいと思います。