6、商业智能：Power BI 全面指南

商业智能：Power BI 全面指南

1. Power BI 基础要点

1.1 数据导入与模型简化

在使用 Power BI 时，数据导入和模型构建是关键的初始步骤。数据模型应聚焦于所考虑的业务挑战，仅导入必要的数据。与数据库中的实体关系模型不同，Power BI 更注重“简单性”，而非数据库中常见的“规范化”。例如，在一个汽车销售系统中，数据库可能有二十个表来描述，而在 Power BI 中，可能只需三个表。

为实现这种简单性，可采取以下步骤：
- 仅使用重要的表；
- 移除所有不必要的列（或使用简洁的 SQL 视图）；
- 使用简单的表名和列名；
- 若可能，在导入数据前进行数据操作。

建议使用规范化的数据方案，类似于星型架构。星型架构由事实表和相应的维度表组成，如销售表是事实表，包含销售产品标识符、销售日期、订单数量、销售价格和销售人员等列，而产品表和人员表则是对应的维度表。

1.2 表间关系

导入表后，了解它们之间的关系至关重要。以汽车销售为例，销售表依赖于车辆表和客户表。在分析销售和车辆的关系时，需明确车辆记录的含义。例如，一条车辆记录 [10, Volkswagen, Golf, petrol, £ 16,500] 代表一个具有固定价格的可用车辆类别，而非某一辆具体的汽车。这意味着车辆表中的一条记录可能对应销售表中的多条记录，这种关系称为一对多（1: ）。若方向改变，则为多对一（ :1）。应尽量避免多对多（.）关系，因为它具有歧义，可通过引入中间表来避免。一对一（1:1）关系表示一个表中的每条记录在关联表中都有一条对应的记录。