大海:好吧,Power Query你学了那么多,Power Pivot也基本入门了,Power BI也可以同步开始学了,反正PQ和PP的知识除了操作上有一点点儿区别外,都是能在Power BI里直接用的。
小勤:嗯。所以我想现在同步来,边深入学习PQ和PP,边开始熟悉PBI的操作和基本用法。
大海:那咱们先用一个简单的例子来体会一下用PBI从数据接入到完成分析结果的过程吧。首先,桌面上双击这个图标打开Power BIDesktop软件(如果桌面上没有这个快捷键就到程序里找,如果程序里没找到的话说明你还没装?):
小勤:晕菜,打开软件谁不会啊!真啰嗦……
大海:做戏做全套嘛……呵呵。好了,接下来进入正题:
Step-01:数据获取
即要针对什么数据进行分析,就先接进来,数据的来源可以各种各样,比如日常的Excel 报表、业务系统的数据库、公开的网站数据等等……这个例子咱们先用Excel表里的数据。
选择数据所在的Excel工作簿:
选择需要参与分析的数据,并点击【编辑】。
大海:你看,这些功能熟悉吧?
小勤:这不是和Excel里的Power Query一模一样的吗?虽然披了个黑乎乎的马甲,但不就是那些功能嘛。
大海:就是!其实PBI里的数据整理过程就是使用PQ的过程。现在数据接进来了,可以做数据的整理了,比如这里面的雇员的姓和名是分开的,咱们把它合到一起。
Step-02:数据整理(清洗)
数据整理好后就可以【关闭并应用】了——在Excel里用PQ的时候是数据加载,把处理结果返回到Excel的工作表中,在PBI里实际就是把处理的结果存起来待用。
小勤:这么简单?!
大海:这不是只做个例子嘛……这个例子的数据很规范,所以要做的处理不多,你回头翻翻你那些用PQ处理过的乱七八糟的数据看看?
小勤:嗯。好多数据需要逆透视啊、分组啊、清理无用文本啊、分离转换啊等等……不过还好,学了PQ就不怕了。
大海:对的,所有的不规范的数据,首先考虑转换为规范的数据明细,这是进行后续数据分析的基础。数据整理好,咱们就可以进行数据建模了。
小勤:数据建模?好高深的样子啊。
大海:要精通数据建模的确需要学习很多数据分析方面的知识,但一般的业务应用的话,咱们可以先简单学这两样:构建表关系、构建分析维度和度量。
小勤:大概了解了,这部分其实就是Power Pivot里的知识?
大海:对的,其实就是Power Pivot里的内容,只是操作方法上可能有一点儿差别而已。我们来简单试一下:
Step-03:数据建模-构建表间关系
小勤:咦,这个怎么都已经建好了?
大海:对的,Power BI在构建数据表间关系是挺智能的,会根据数据的规律自动构建一些关系,比如这个例子里的2个表,实际在加载数据的时候就已经建好了,当然,有时候可能自动识别的关系是错的,那就自己手动先删除原来的关系,然后再将两个表之间匹配的字段拖拽一下。
小勤:嗯。多点点右键。呵呵。
大海:接下来咱们构建一个度量:订单明细数量(表里面那些地区、日期等等,都可以直接用作维度,不需要专门构建)
Step-04:数据建模-构建维度/度量
这里是在订单明细表里【新建度量值】,其实度量值可以建在模型里的任何一个表里,整个模型都可以调用的。甚至有的时候,因为度量值太多了,可以考虑建一张单独的空白表,里面专门放度量值,这根据实际需要或按照自己的喜好选择就行了。
构建度量的函数就是PowerPivot里的DAX函数。输入函数后就能出现可选的字段,选择好字段后按TAB键就能将字段名填入公式里面。整个公式输入完毕后回车,建好的度量值就出现在订单明细表里了。
大海:经过构建表间关系和度量值2步,一个简单的数据模型就建好了。接下来咱们就可以进行数据分析了。比如咱们按货主地区看一下销售数量的情况。
Step-05:数据分析(柱状图实现数据对比)
出现一个很小的空白图形,可以用鼠标放大一些(这些基本操作自己多动动鼠标尝试一下即可,跟其他Office软件的应用基本一致)。
将“货主地区”字段拖放到“轴”里,将“销售数量”拖放到“值”里:
结果出来了:
小勤:嗯。大概理解了。感觉操作很简单啊。
大海:对的。这个例子很简单,主要是用于体会一下用Power BI做数据分析的全过程。
小勤:大概了解了。整个过程基本就分为四块:数据获取、数据处理、数据建模和数据分析,对吧?
大海:对的。就是这么一个过程。
小勤:然后其中的获取和整理其实就是相当于用Power Query接入数据并进行各种各样的规范处理,建模就相当于用Power Pivot构建表间关系和写度量值。
大海:总结得不错。最后的数据分析其实就是最后按需要构建各种各样的图表了。
小勤:嗯。对了,我还没保存呢。
大海:保存就不用我教了吧。
小勤:……
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