Power BI入门教程

题记：这篇文章不仅是Power BI的入门教程，同时相对于Qlik Sense进行了简单比较。

最近把一个Qlik Sense的示例应用手动转成了Power BI的应用，把相关步骤和遇到的问题记录如下，权当作一个入门教程。

1，准备原始数据

由于Qlik Sense的示例应用只有一个单独的qvf文件，那么原始数据只有通过qvf来导出。此qvf中的数据模型如下图所示：

Qlik Sense并没有提供数据模型包含数据的完整导出功能，所以只能采用最麻烦和原始的方式，即：创建表格，在表格中添加某个数据表的所有字段，然后再利用可视化对象的导出功能导出数据为xlsx文件。通过这种方式，把所有表都导出。注：但在实际操作当中，未必所有表都导出，因为有些表可以在Power BI中生成（比如日期表DateParts），有些表在Power BI中也用不到（比如月份顺序表Month Sort Order）。

当然，如果你拿得到原始数据的文件或者数据库，那么就可以跳过这一步。

2，加载数据

这步比较简单，在Power BI中新建一个文档，通过“获取数据”-“Excel”来选择需要导入的xlsx文件。

选择文件之后，会显示“导航器”对话框。在这里选择需要导入的工作表（可以选择多个）。选择工作表之后，可以直接点“加载”，也可以点“编辑”来打开“查询编辑器”修改ETL脚本（当然在加载之后还是可以重新编辑脚本）。如果直接点“加载”之后，Power BI就会把选择的工作表中的数据加载进来，这个时候就可以在“数据”视图中预览其中的数据，右侧的“字段”边栏也会显示表及其包含的字段：

这个时候，你会发现表名称是xlsx文件中默认的Sheet1，修改表名称的最简单方式就是，在表名称上点右键选择“重命名”。另外，有些xlsx文件导入之后，数据可能会出现下面这种没有正常识别列名称的问题，这个时候就需要用到“查询编辑器”中的“提升的标题”（把第一行数据当作标题/列名）的功能：

“查询编辑器”是一个强大的UI操作界面，帮你自动生成Power Query的M语言脚本，可以通过“高级编辑器”来查看每个表的Power Query脚本。而Power Query的第一步就是通过“源”和“导航”脚本来实现Extract-Load的步骤。对于Power BI而言，Extract-Load可以实现的能力有：

• 从各类数据源中提取数据：各类文件、各类数据库、各类Azure的PaaS、各类联机服务和其他数据源（比如R脚本）

• 对数据源的配置进行设置

• 直接录入数据

3，转换和塑造数据

在加载数据的过程中或者之后，还可以继续利用“查询编辑器”来对加载的数据进行转换和塑造（即Transform）。所谓转换和塑造就是利用Power Query的M语言脚本来对数据的加载过程，进行额外处理。我大致把这个过程中Power BI能提供的能力整理了一下：

• 通用

• 列的管理：选择列、删除列

• 行的管理：保留行（前后、间隔、重复、错误）、删除行

• 排序：基于一个列或多个列进行升降序

• 合并数据：可以是合并数据（两个表提供不同的列），也可以是追加数据（两个表提供不同的行）

• 转换

• 表数据管理：对原始数据进行分组、提升第一行作为标题、行列颠倒、首尾行调换、对数据行计数

• 所有列的处理：重命名列名、数据类型的自动检测和手动修改、替换值、填充单元格（上下两个方向皆可）、透视列（正逆两个方向）、转换为列表（列表转回列）

• 文本列的处理：拆分（分隔符、字符数）、格式化（大小写、首字母大写、修整Trim、清除非打印字符、添加前后缀）、合并、提取（字符串长度、首子字符串、尾子字符串、选定范围子字符串）、分析（从xml和json字符串中提取出数据）

• 数值列的处理：聚合运算（求和、最大最小、中值、平均值、标准偏差、值计数、非重复计数）、标准运算（四则、整除、取模、除得百分比、乘得百分比）、科学运算（求绝对值、求幂、求指数、求对数、求阶乘）、三角函数运算、舍入（向上向下、自定义）、特征（奇偶、符号）

• 时间列的处理：日期的处理、时间的处理、持续时间的处理

• 结构化列的处理：扩展、聚合

• 添加计算列

• 常规：基于公式计算、基于自定义公式计算、基于条件判断计算、添加索引列、复制列

• 基于文本列添加：格式化后、合并后、提取后、分析后

• 基于数值列添加：聚合运算后、标准运算后、科学运算后、三角函数运算后、舍入后、提取特征后

• 基于时间列添加：日期处理后、时间处理后、持续时间处理后

从上面整理的内容来看，Power BI由于沿用了SQL Server和Excel中已经存在的Power Query，所以它的ETL功能还是非常强大的，并且几乎不用你手动编写ETL脚本即可完成复杂的ETL工作。

想对Power Query的功能有详细了解的，建议查看Excel的文档：https://support.office.com/zh-cn/article/%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%92%8C%E8%BD%AC%E6%8D%A2%E5%9C%A8-Excel-2016-%E4%B8%AD-881c63c6-37c5-4ca2-b616-59e18d75b4de?ui=zh-CN&rs=zh-CN&ad=CN

4，建模数据

在完成数据的ETL之后，需要的步骤就是对数据进行建模。一般而言，在导入数据之后，Power BI会根据字段的名称自动推断出表之间的关系的。比如下图就是导入示例数据之后自动构建的关系图：

建模的工作和ETL的工作是两个不同的步骤，虽然有些功能达到的效果是一样，但是背后实现的机理是不一样的。最明显的一个地方就是数据类型的修改，在查询编辑器中对数据类型进行修改会替换或产生新的ETL脚本，而在数据视图中修改数据类型不会影响ETL脚本。

Power BI支持的建模能力整理如下：

• 管理关系：可以通过关系视图来可视化的拖动连线，也可以通过“管理关系”对话框浏览、新建、自动检测、编辑和删除关系 。

• 关系：关系支持1:1、1：N、N：1，关系筛选支持单向和双向 。

• 公式计算：添加基于DAX表达式计算得到的度量值（度量值默认放到当前选中的表当中，也可以归到其他表中），添加基于DAX表达式计算得到的计算列，添加基于DAX表达式计算得到的表 。

• 排序：选择排序的列 。

• 格式设置：可以设置列的数据类型（小数、定点十进制数、整数、日期/时间、日期、时间、文本、布尔值、二进制），显示格式（各种货币格式、时间格式、百分比、小数位数、科学计数等） 。

• 属性设置：所属表（可以为度量值设置归属的表），数据分类（设置值的显示特征，比如地址、Url、条码，可以方便让可视化控件更好的处理内容），默认聚合方式（要不要求和等） 。

• 安全性：基于DAX表达式来设定什么角色可以查看什么数据，非常灵活的行级访问控制机制 。

• （编辑：安卓应用网_ASP源码网）

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