Power BI入门教程-白红宇

Power BI入门教程

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发布时间：2019-06-12

本文共 5121 字，大约阅读时间需要 17 分钟。

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：

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。

分组：这是什么鬼，我也还没有搞懂。有知道的朋友希望不吝赐教。

在建模的过程中，尤其和公式计算相关的东西都涉及到数据分析表达式（Data Analysis Expressions，DAX）的使用，详细的说明可以参考MSDN官方文档：

（updated 2016.12.20）更完整的文档在这里：

对于我的这个示例，我实际用到了如下几种建模能力：

日期数据的格式改变：把长格式的日期字符串修改为短的。

各种度量值的建立：我的度量值主要涉及一些求和、求平均、计数、变化率等。为了更好的管理度量值，我特意新建了一个名为DetialsMeaured的表，公式为：DetailsMesured = ALL(Details[EpisodeID])，然后把建立的各种度量值归到这个表当中。

百分比值的格式化：求变化率的度量值，可以把显示格式设置为百分比，那么在内置可视化控件中就直接显示为百分比，无需额外设置或者乘100（我使用了一个第三方控件，其无法识别百分比格式，只能在度量值上乘100）。

建立层级结构：为了支持数据的下钻显示，那么需要建立数据的层次结构，比如财年包含月份。要建立层次结构很简单，直接把一个字段拖动到另外一个字段下面Power BI就会自动创建一个新的层次结构列（包含了你刚刚操作的两个字段），接着可以继续拖入其他列到这个层次结构列下面，还可以拖动来进行排序。

建立日期表：很多分析都是和时间相关的，那么就需要有一张独立的日期表来为维度提供数据（包括年、财年、季度、月、日、天等）。原来的qvf中也存在这一个日期表，也是依靠脚本生成的，对于Power BI而言同样也可以通过脚本来生成一个日期表。生成日期表的脚本如下：

DateKey = ADDCOLUMNS(CALENDAR(FIRSTDATE(Details[EpisodeAdmissionDate]),LASTDATE(Details[EpisodeAdmissionDate])),"DateAsInt",FORMAT([Date],"YYYYMMDD"),"Year",YEAR([Date]),"Quarter",VALUE(FORMAT([Date],"Q")),"YearQuarter",FORMAT ( [Date],"YYYY" ) & "/Q" & FORMAT ( [Date],"Q" ),"Month",MONTH([Date]),"MonthName",FORMAT([Date],"mmm"),"Day",DAY([Date]),"WeekNum",WEEKNUM([Date]),"WeekDay",WEEKDAY([Date]),"WeekDayName",FORMAT([Date],"ddd"),"Fiscal Year",IF(MONTH([Date])>3,YEAR([Date]) +1,YEAR([Date])),"Fiscal Year Name",IF(MONTH([Date])>3,YEAR([Date]) & "-" & (YEAR([Date]) + 1),(YEAR([Date]) - 1) & "-" & YEAR([Date])))

把日期表添加到模型中后，就可以手动把日期表的Date字段和Details表中的EpisodeAdmissionDate字段建立其关系。最终的模型图如下：

日期表创建的更多详细介绍，可以参考这个博客文章：