Power BI: 建模

本文强调了在Power BI中建模的重要性,指出建模是数据分析的基础,能够帮助确定所需表和关系,提高分析效率。文章讨论了维度表和事实表的区别,建议明确分析目标和用户群体,避免多对多关系,并采用星型模型以实现高效的数据处理和快速刷新。良好的建模可以优化存储、减少冗余,提升报告的可扩展性和分析速度。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

聊聊建模的那些事儿。

在这里插入图片描述

我们往往花了大量的时间学习DAX,花了大量的精力试图理解行上下文这些抽象的概念。甚至花更多心思绞尽脑汁的研究M语言。但实际上,往往忽略了一个非常重要的切入点,那就是建模。
很多时候,我们拿着若干数据表,着急进行数据清洗,然后简单的找几个表建立几个关系后,就开始上DAX分析了。各种函数运用,各种高技术难度的分析一大顿之后,发现达不到想要的分析效果。或者用DAX时,感觉无从下手。其实大概率是忽视了建模,这个从战略上宏观上把控、规划、构思整个数据分析体系的过程。建模搞好了,很大程度上用不了多么花里胡哨的DAX就能解决战斗。
讲DAX的资源若干,讲各种花里胡哨的可视化控件配置技巧的资源也不少。但能真正关注建模的少之又少。我想可能因为建模,大部分其实需要的是软技术。好像除了说说所谓的星型模型外就没啥好讲的了。但其实这里面有很多需要提前注意的细节。
我在学习powerbi初期的时候,在某网上买了一个从财务角度讲powerbi的,看完一遍后,我觉得能学到东西,但是很多概念依然模糊,一看就会,然后自己就是不会。所以转向在udemy上听英文的课程,明显感觉思路要比上一位大拿的更加清晰、系统。这个过程中模糊的概念逐渐明白了。其中一个最重要的点,就是永远先搞明白我们用powerbi搞分析报告是给谁看的,这一客户或者叫用户导向。
有给客户看的,有给领导老板看的,有给不同业务部门的同事看的,有给自己用的,甚至还有一些纯粹就是秀肌肉的,等等。不同的用户画像,意味着报告需要展示的角度有区别;意味着分析的维度、切入点是不尽相同的。所以,我在每次开发报告之前,一定要问自己:这个报告是给谁看的?要解决什么问题?必须清楚的回答这个问题,然后才开始下一步。这里我们往往就能找到并明确分析报告的目的,分析维度,需要的数据。这些事情,一定是建模开始的大前提。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

奋斗的大叔

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值