Power BI 数据分析基础
目录
1、Power BI数据分析来了，您准备好了吗？
2、数据分析语言DAX（优雅简洁的数据分析语言）
3、Power BI数据源导入（数据表格准备）
4、数据分析之计算列（数据分析的辅助神器）
5、数据分析之度量值（数据分析的主力神器）
6、计算列与度量值区别（DAX公式写法选择）
7、计算列与度量值数据类型（规范数据类型）
8、运算符详解（DAX公式必会基础）
9、表、列、度量值的引用（规范公式编写规则）
10、DAX公式格式化与注释（让公式更具可读性）
11、条件分支函数IF（甄别是非的利器）
12、条件分支函数SWITCH（升级版IF函数）
13、多表关系设置（初识数据建模）
14、多表关系设置进阶（数据建模进阶）
15、变量的应用（加快数据处理的法宝）
1、Power BI数据分析来了，您准备好了吗？
（1）Power BI安装，可以下载安装，也可以在微软应用商店安装。
（2）Power Query-M语言，数据清洗。参考课程：《Power BI商业智能分析教程--数据清洗》
（3）Power Pivot-DAX语言，数据分析。
定义：又名超级数据透视表，PowerPivot是数据透视表的强大“后台”，存在于Excel和Power BI中，以结构化的方式来存储数据，利用计算公式，为报表和可视化图表提供丰富的分析维度和度量。
使用Power Pivot可以汇聚来自各种来源的数据，允许您执行强大的数据分析和创建复杂的数据模型。
作用：数据分析。
优点：更强大的数据分析能力，更强的性能处理。PowerPivot通过使用其内存中的引擎和高效的压缩算法，能以极高的性能处理大型数据集。
那什么是DAX呢？在Power Piovt中完成的所有数据分析都是使用的公式完成的。这种公式就叫DAX公式。
友情提示：
Power Pivot主要功能是做数据分析，千万不要混淆用做数据清洗。如需数据清洗，请先在Power Query中完成，然后再导入到Power Pivot做后续的数据处理。
2、数据分析语言DAX（优雅简洁的数据分析语言）
什么是DAX？DAX公式始终以等号(=)开头。在等号后，可提供计算为标量的任何表达式，也可提供能转换为标量的表达式。
一、编写DAX公式的位置：
（1）新建表
（2）新建列
（2）度量值
二、DAX公式的应用场景：
（1）DAX在Power BI中的应用
（2）DAX在Excel中的应用
3、Power BI数据源导入（数据表格准备）
一、从Power Query中加载表格
（1）导入文件
（2）手工输入
二、在Power BI中创建表格
（1）手工输入
（2）函数生成
4、数据分析之计算列（数据分析的辅助神器）
计算列，相当于给表格加添列，属于行上下文计算。计算列占用模型加载时间，计算结果占用内存。以下是计算列的几种应用场景：
（1）做聚合时的值（不推荐）
（2）做筛选器分类（推荐）
（3）在报表行、列中做筛选（推荐）
5、数据分析之度量值（数据分析的主力神器）
度量值，返回结果一定是个标量值（单值），而不能是列或者表格。度量有测量、计量之意。度量值会受环境影响，所写DAX公式会在不同计值环境中计量出不同结果。度量值只是在查询时才计算（消耗CUP），不占用内存与磁盘空间。下面学习一下度量值在不同报表形态下的运算：
（1）一维表中的度量值
（2）二维表中的度量值
（3）图表中的度量值
（4）切片器下的度量值
6、计算列与度量值区别（DAX公式写法选择）
如果其他人发送一条DAX公式给您？如何区分是计算列公式，还是度量值公式呢？这里约定俗成的方法是：
计算列公式：列名=DAX公式
度量值公式：度量值名:= DAX公式
在Excel中必须这样区分，但在Power BI中可以直接输入“=”开始。在Power BI中也可以通过图标区分，计算列用
表示，度量值用
表示。
有的数据分析需求使用计算列和度量值都能完成，但还有一些偏向设置。
适用于计算列的情况有：
（1）计算结果用于切片器、矩阵的行列区等具有筛选性质的场景。
（2）对文本或数字分类，比如“优良中差”等级分类，分数、业绩等数字的分类划分。
适用于度量值的情况有：
（1）做聚合运算
（2）能用度量值的尽量不用计算列（如单价*数量）
7、计算列与度量值数据类型（规范数据类型）
数据类型的确认是在对表做数据分析前非常重要的一项工作。在Power BI中的表格列和度量值都可以设置数据类型。
整数：DAX数据类型只有64位整数，所有整数值之间的内部计算都是使用64位整数。
十进制：十进制数总是以双精度浮点值的形式存储。
定点小数：定点小数分隔符的位置是固定的，小数分隔符右侧始终有四位数。
日期/时间：表示日期和时间值
日期：仅表示日期（没有时间部分）
时间：仅表示时间（没有日期部分）
文本：Unicode字符数据字符串。可以是字符串、数字或文本格式表示的日期。
True/False：为True或False 的布尔值。
二进制：二进制数据类型用于在数据模型中存储图像。DAX中无法使用。历史原因还暂时存在。
8、运算符详解（DAX公式必会基础）
在编写DAX公式时，运算符也是要必须掌握的，下表列出了常用运算符：
| 运算符类型 |
符号 |
用法 |
返回值 |
| 小括号 |
( ) |
改变计算优先级 |
不定 |
| 算术运算符 |
+ |
加 |
返回数字 |
| - |
减 |
||
| * |
乘 |
||
| / |
除 |
||
| 文本连接符 |
& |
文本连接符 |
返回文本 |
| 比较运算符 |
= |
等于 |
返回布尔值 |
| <> |
不等于 |
||
| > |
大于 |
||
| >= |
大于等于 |
||
| < |
小于 |
||
| <= |
小于等于 |
||
| 逻辑运算符 |
&& |
逻辑与 |
|
| || |
逻辑或 |
||
| IN |
包含判断 |
||
| NOT |
否定判断 |
9、表、列、度量值的引用（规范公式编写规则）
在编写DAX公式时，除了会使用各种运算符、函数、各种标量值之外，有需要引入表、列、度量值这3种重要的元素。
| 引用元素 |
建议写法 |
不建议写法 |
示例 |
| 引用表 |
'表名' |
=COUNTROWS('销售表') |
|
| 引用列 |
'表名'[列名] |
[列名] |
=SUM('销售表'[数量]) |
| 引用度量值 |
[度量值] |
'表名'[度量值] |
= SUMX('销售表','销售表'[数量]*[单价]) |
在上面的写法中，要关键区分引用列与度量值。原因如下：
（1）引用列时建议写带上表名的原因在于，在生产环境中，分析涉及到的表可能有多个，多个表之间可能有相同列名，如果不带上表名，可能无法识别。
（2）引用度量值时，如果带上表名，可能无法区分引用的是列，还是度量值。
两个温馨提示：
（1）在编写DAX公式时，如果要引用表、列，最好在函数的参数中编写，这样具过滤功能，可以将无关的引用对象排除。
（2）当编写的度量值比较多时，可以统一创建在一个表中。
10、DAX公式格式化与注释（让公式更具可读性）
比较简短的DAX公式可以写成一行，长的DAX公式也可以写成一行，可读性太差。需要格式化。最好的办法是格化成多行显示。换行使用ALT+ENTER键，格式化DAX公式最主要是格式化函数，的要求如下：
（1）函数名与左括在一行
（2）每个参数独占一行
（3）反括号占一行
（4）函数名与反括号对齐
（5）参数要缩进
比如对SUMX函数格式化：
DAX公式 =
SUMX(
'销售表',
'销售表'[数量]*'销售表'[单价]
)
格化式DAX公式只是第1步，如果希望可读性更强，加上注释更好。注释分为单行注释与多行注释。单行注释符号为“--”或者“//”；多行注释符号为“/*”开头，“*/”结束。
以下是单行注释各位置的写法：
DAX公式 =
//迭代聚合函数应用
--根据数量与单价计算金额
SUMX(
'销售表',--提供表格
'销售表'[数量]*'销售表'[单价] //金额计算
)
以下是多行注释各位置的写法：
DAX公式 =
/*多行注释第1行
多行注释第2行
……
*/
SUMX(
/*这是一个迭代器函数
这是求和函数
*/
'销售表',
/*提供求和的表
提供的为表格对象
*/
'销售表'[数量]*'销售表'[单价]
/*计算金额
提供数量与单价
*/
)
11、条件分支函数IF（甄别是非的利器）
IF函数相信已不再陌生，无论是在Excel中，还是在大多数编程语言中都有关于if的函数或者是语句，在DAX中同样也提供了if函数，主要是以下三种书写方法：
（1）IF两个参数写法
if2 =IF(7>1,"YES","NO")
（2）IF三个参数写法
（3）IF嵌套写法
12、条件分支函数SWITCH（升级版IF函数）
为什么说SWITCH函数是IF函数的升级版？原因在于写书方式更科学，从参数结构层面看起来更舒服。SWITCH函数的书写方式有以下两种：
第1种，根据不同的值返回不同结果。
SWITCH ( <表达式>, <值1>, <结果1>, [<值2>, <结果2>, … ], [<备选结果>] )
switch1 =
SWITCH("c",
"a",10,
"b",20,
"c",30,
100
)
第2种，根据不同的判断返回不同结果。
SWITCH ( True(), <判断1>, <结果1>, [<判断2>, <结果2>, … ], [<备选结果>] )
switch2 =
var Score=51
return
SWITCH(
TRUE(),
Score>=90,"优",
Score>=80,"良",
Score>=60,"中",
"差"
)
13、多表关系设置（初识数据建模）
在本课之前讲解的全是对单表的操作，从本节课开始，可能更多是多表之间的数据分析。在进行多表分析前，要将表与表之间建立关系。各表之间有了关联，也就具有数据传递性，这就是数据建模。
在下图中有“产品表”和“销售表”，我们以产品为连接键将这两表做关联，然后以“产品表”中的“类别”为依据对“销售表”中的“数量”求和。
最后汇总结果如下（以表格和图表两种方式呈现），接下来分析一下数据是如何完成传递的，又是如何执行的聚合计算的。
无论数据模型多复杂，最科学的关系联结方式是一对多（一端对多端）。因此，我们在建模时最好保持一对多的建模方式。
我们再从另外的角度谈谈这两个表，实际很多时候，我们称“销售表”为实事表，称“产品表”为维度表。
事实表：事实表是数据分析的核心表格，描述业务特定事件的数据。
维度表：就是分析事实表的角度，是从事实表中抽离出来的分析粒度。
14、多表关系设置进阶（数据建模进阶）
前面我们讲解的数据模型是比较简单。本课我们加大难度。如下图所示，分别准备了“类别表”、“产品表”、“部门表”、“员工表”、“销售表”。从整个数据模型在看，“销售表”是事实表，除此之外全是维度表。现在已经建立好关系。
对应各表的关联设置，数据从一端到多端做数据沿袭传递。
类别汇总平均销量和总数量，并分析是如何完成数据传递的。
15、变量的应用（加快数据处理的法宝）
变量，就是将数据存储在一段内存中，然后将这段内存贴个标签，这个标签就是变量。变量如果没有使用，是不会计算的，一旦被使用参与计算赋值后，就不会再重新计算。变量的值可以是单值、表格、列表。
使用变量有三个优点。
第1，代码可读性。使用变量，能让DAX公式看起来更优雅、简洁。可读性更强强。
第2，代码复用性。如果会多次使用一个公式，可以将其定义名变量。
第3，代码性能更高。DAX中的变量执行的是惰性计算。第1次计算出结果后，当再次调变量时，则不会再运算公式，而是直接使用第1次讲算的结果。
下面学习一下变量的书写方法，如下代码所示，定义方式是var…return… var后面是定义变量，可以定义多个。return后是返回结果，可以是变量名，也可以是DAX公式。
变量定义在独立行中，如下金额1度量值所示：
金额1: =
var price=AVERAGE('销售表'[单价])
var total=
SUMX(
'销售表',
'销售表'[数量]*price
)
return
total
求和1 =
var avgs=AVERAGE('销售表'[单价])
var sums=SUMX(
'销售表',
'销售表'[数量]*avgs
)
return
sums
变量定义在函数参数中，如下金额2度量值所示：
金额2: =
SUMX(
'销售表',
var price=AVERAGE('销售表'[单价])
var total='销售表'[数量]*price
return
total
)
求和2 =
SUMX(
'销售表',
var avgs=AVERAGE('销售表'[单价])
var moy='销售表'[数量]*avgs
return
moy
)