PowerBI教程一:Power BI入门

参考《「PowerBI星球」内容合集(2024版)》

一、Power BI简介

1.1 简介

  Power BI是微软推出的数据分析和可视化工具,可以从各种数据源中提取数据,并对数据进行整理分析,然后生成精美的图表,并且可以在电脑端和移动端与他人共享。其组成部分包括:

  1. Power BI Desktop:Windows 桌面应用程序,用于创建和设计报表,在本地处理数据,适合数据分析师和报表创建者。其功能包括:

    • 数据连接和转换:从多种数据源提取数据并进行清理和转换,使用功能强大的 Power Query 编辑器。
    • 数据建模:可创建复杂的模型关系、自定义计算、度量指标等。
    • 报表设计:提供丰富的可视化工具和布局功能,用于创建详细的交互式报表。
    • 发布:完成报表后可以发布到 Power BI 服务供共享和协作。
  2. Power BI 服务在线服务型软件 (SaaS),可以通过浏览器在线查看报表并交互,适合最终用户、业务决策者、管理层等。

    • 查看和共享:通过浏览器查看、分享已发布的报表和仪表板,与团队成员或组织内外的人员协作。
    • 实时仪表板:可以创建和查看实时数据仪表板,方便业务实时监控。
    • 协作和分发:支持创建工作区,团队可以在其中协作、管理报表,并打包为应用进行分发。
    • 自动更新:报表可以设定自动刷新,确保数据实时同步。
  3. Power BI 移动应用:适用于 Windows、iOS 和 Android 设备。
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  4. Power BI 报表生成器:用于创建分页报表,以便在 Power BI 服务中共享。

      分页报表是为打印或共享而设计的,它们通过格式化以适应页面,所以称之为“分页”,通常用于操作性报表或打印表单,如发票或脚本。

  5. Power BI 报表服务器:如果需要将报表保存在本地,可以在 Power BI Desktop 中创建报表后,将其在本地报表服务器中进行发布和共享。Power BI 报表服务器与云上的 Power BI 兼容,因此可以在就绪时转到云上。

一个常见的 Power BI 工作流包括:

  1. Power BI Desktop 中连接数据源并生成报表。
  2. 将报表发布到 Power BI 服务并共享。发布前,可以使用部署管道工具对其进行测试
  3. 业务用户可以在服务和移动设备上对报表进行查看和交互。
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  Power BI 服务最重要的功能之一就是能够控制共享方式,你可以创建工作区,与同事协作处理报表和仪表板。还可以将报表打包成应用分发,或共享语义模型,供他人创建个性化报表。

1.2 安装Power BI Desktop

1.2.1 下载安装

  PowerBI服务和移动端不过是PowerBI的分发共享功能而已,所以学习Power BI Desktop就行。WIN10系统用户可以从 Windows 应用商店获取 Power BI Desktop 的最新版本,也可以点击Microsoft Power BI Desktop下载EXE文件并安装所有受支持的语言。

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  安装完成,启动后会提示你注册登录,暂时不想注册直接关掉就行。Power BI Desktop 首次启动时,会显示“欢迎”屏幕。

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进去后界面如下:

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1.2.2 Power BI Desktop工作流
  1. 获取数据:Power BI可以获取web、本地文件、数据库等多种数据源的数据
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  2. 处理数据:点击功能区转换数据,启动内嵌的查询编辑器(Power Query)进行数据处理

  3. 数据建模:在各个表之间建立关联,这是数据可视化的基础。如果只有一个表,就没有必要经过这一步了。

  4. 数据可视化:系统默认自带的图表类型如下:
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    另外PowerBI还可以加载更多的自定义可视化包,目前已经有100多种自定义图表可供免费下载使用:
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1.2.3 版本查看与更新

点击帮助>关于,即可获得版本信息:

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  PowerBI Desktop更新频率非常高,几乎每个月都会发布更新。省事一点就在微软商店中安装的Power BI Desktop,默认就是最新的版本,且会跟随系统自动更新。如果你想自己把握更新节奏,可以自行下载安装包更新(毕竟每次下载安装也只需要几分钟即可完成)。

1.2.4 win7安装

  2021年3月以及之后的版本已经不再支持win7,如果你是win7的电脑,可以安装2021年3月之前的安装包,否则可能报错:
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1.2.5 语言设置

Power BI Desktop中已集成支持多种语言,安装时可以直接选择语言版本,安装后如果想调整界面的语言,也可以在选项>区域设置中调整应用程序语言:

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1.2.6 手机安装

在手机应用市场中搜索“Power BI”安装即可,支持Andriod和ios设备。

1.3 Power Query与Power Pivot

  微软的很多办公工具都是以Power开头,最熟悉的当然就是PowerPoint了,如果ppt可以直译为超级演示,Power BI文档中经常出现Power QueryPower Pivot分别就是超级查询和超级透视。

1.3.1 Power Query

  Excel作为日常办公软件在大数据时代明显有点扛不住,所以从Excel2010开始,推出了一个叫Power Query的插件,可以弥补Excel的不足,处理数据的能力边界大大提升。现在还在用Excel2010和2013的同学可以从微软官网下载powerquery插件使用。

  到了Excel2016,微软直接把PQ的功能嵌入进来,放在数据选项卡下:

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PowerBI中的也集成了PQ,专用于数据处理,所用的也都是M语言。

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1.3.2 Power Pivot

  接触过Excel的人肯定都知道数据透视表,英文名是Pivot TablePower Pivot功能要比数据透视表强大很多,所以PP被大家称为是数据建模。PP是PowerBI的灵魂,其用到的语言是DAX,以后会详细介绍。

在Excel中也可以使用PP,首先从选项里面把这个功能加载进来:

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然后Excel选项卡下就多了一个Power Pivot,界面如下:

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  Excel选项中加载项还有Power ViewPower Map,分别代表数据可视化和数据地图,这两项也已经内嵌到PowerBI中,且功能更加强大。Power Query,Power Pivot,Power view,Power Map等全部功能聚集到一起,就成了现在的Power BI。

二、Power BI入门:创建报表

数据源:百度网盘(提取码t6xt),本章报表分享

2.1 数据处理

在“开始”功能区,选择“获取数据”>“更多”,此时将显示“获取数据”窗口,其中显示了 Power BI Desktop 可连接到的多个类别。导入准备好的excel数据:

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  1. 直接加载。
  2. 转换数据后加载:选择“转换数据”,将会启动Power Query 编辑器,并显示以下窗口。
    为了分析的方便,需要把二维表转化为一维表,即把把三个产业结构的数据转化为一个字段。这个操作在Power BI里非常简单,只需要选中地区和年度列(按住“Shift”键可选择多个相邻的列,按住“Ctrl”键可选择非相邻列 ),右键单击,选择逆透视其他列:

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  把最后两列的名称重命名一下,点击关闭并应用,即可保存以上更改。所有的数据处理步骤,都显示在右侧应用步骤窗口,如果需要撤销某一步,点击此步骤左侧×号就行。

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如果需要再次编辑数据,选择功能区的转换数据就行。

2.2 创建视觉对象

  在 Power BI Desktop“报表”视图中,你可以生成可视化效果和报表。 “报表”视图包含7个主要区域:
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  1. 功能区:显示与报表和可视化效果相关联的常见任务。
  2. 画布区:可在其中创建和排列可视化效果。
  3. 页面选项卡区:选择或添加报表页。
  4. “筛选器”窗格:用于筛选数据
  5. “可视化效果”窗格:可在其中添加、更改或自定义可视化效果
  6. “格式”窗格:设计报表和可视化效果。
  7. “字段”窗格:它显示查询中的可用字段。 你可以将这些字段拖放到画布、“筛选器”窗格或“可视化效果”窗格,以创建或修改可视化效果 。
2.3.1 创建视觉对象

  把相应的字段拖进画布区,生成圆环图:

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2.3.2 调整格式

选定圆环图,点击格式窗格,在详细信息标签中设置金额数值及其百分比表示的格式:

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设置图例字段的格式:
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选定画布,选择格式窗格,还可以调整整个画布的格式,比如改成蓝色背景:

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进一步调整可视化对象的标题、图例字段和数据标签的文本格式:

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调整页面边距:

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最后添加一个数据表,简单调整格式:

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2.3.3 生成切片器

  下面把年度指标考虑进来,做一个切片器,通过点击年份的切片就可以控制另外两个图表的数据。选择切片器,字段选择年度。在切片器设置-样式中选择磁贴样式,拉成长方形置于画布顶端。切片器标头和值分别用于设置切片器标题格式和年度选项格式:

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  和刚才的年度切片器一样,再根据地区做一个各省市的切片器,然后在画布上拖拽调整对齐这几个图表的位置,并在上方写个标题,这套图表就完成了,我们来看一下效果:

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2.3.4 多页报表

  不同的视觉对象展示数据模型的不同方面,多个视觉对象集合称为“报表”(类似Excel中sheet的概念)。一个 Power BI Desktop 文件可以包含多个报表页面,下面是一个示例:

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  1. 添加新页面:直接点击页面右侧的+号,或在功能区的“主页”选项卡中选择“插入”“新页面”
  2. 页面重命名:在页面栏中双击该页面的名称,或右键单击它并选择“重命名页面”,然后键入新名称。
2.3.5 共享报表

共享Power BI Desktop 报表的方式有三种:

  1. .pbix报表文件
  2. 上传.pbix文件到Power BI 服务
  3. 发布到“Power BI”服务:
    从“主页”功能区选择“发布” 。系统会提示你选择要在 Power BI 服务中共享报表的位置。 例如,工作区、团队工作区等(需要 Power BI 帐户和Power BI Pro 许可证)。
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    当此发布过程完成时,你将看到以下对话框:
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  在 Power BI 中选择打开报表的链接时,报表将在 Power BI 站点中的“我的工作区”“报表”下打开 。你可以在 Power BI 服务中选择“编辑”来更改报表,选择“文件”“保存复制”保存更改的副本 。选择共享,可将报表发布到web,生成一串网址,其它人员点击此网址就可以随时随地、通过手机平板都可以查看这个报表了。有关创建、共享和修改仪表板的详细信息,请参阅共享仪表板

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三、实战案例:web数据处理

参考《数据分析实战案例,帮你全面认识 Power BI》

3.1 数据获取

  PowerBI的强大绝不仅是最后生成炫酷的可视化报告,她在第一步数据获取上就显示出了强大的威力,利用Power Query 的强大数据处理功能,几乎可以从任何来源、任何结构、任何形式上获取数据。
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  数据的获取上不仅支持微软自己的数据格式,比如Excel、SQL Server、Access等;还支持SAP、Oracle、MySQL、DB2等几乎能见到的所有类型的数据格式。不仅能能从本地获取数据,还能从网页抓取数据。先看一个高德地图发布的中国主要城市交通健康排行榜,网址为:https://trp.autonavi.com/diagnosis/index.do

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  下面就利用PowerBI提取该页面数据,并用她进行数据清洗和数据建模,然后制作一个类似的可视化分析报告。首先在PowerBI Desktop中,选择从web获取数据,并输入网址:

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选择匿名访问,在弹出的窗口中点击"使用示例添加表":

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先看一下前两名的城市分别是哪个,然后输入这两个城市名,并选择需要的数据,系统就会自动识别剩余的数据:
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3.2 数据清洗

3.2.1 分列

第一步从高德网站获取到的排行榜数据,都挤在一列,需要想办法把这些数据分开。
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3.2.1.1 按字符数分列

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3.2.1.2 从数字到非数字的转换分列

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3.2.1.3 对最后一列按位置分列

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到这里基本上就是我们需要的数据结构了,然后调整一下数据格式和字段标题,清洗完成。
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3.3 数据建模

  如果有多张数据表,就需要需要不同的表协同配合才能更好的使用。 建立表与表之间的逻辑关系,称为数据建模。一个良好的数据模型是数据分析的基础,也是一个良好的可视化报告的基础。

  1. 在排行榜表中增加一个城市健康类型,以便与其他表建立关系。
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  2. 为了实现动态配色,建立一个配色的度量值
配色 = IF(SELECTEDVALUE('健康分类表'[健康类型])="健康","#00BAFF","#AB7EFE")
  1. 简单的数据模型如下:
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3.4 数据可视化

高德的这个"交通健康榜",主要是一个城市分布地图和一个排行榜表格,我们用PowerBI的图表来模拟制作一下。地图可以使用China scatterMap,效果如下:

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表格比较简单,关键是格式的细节设置:

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左侧也可以根据高德的报告,添加个环形图和排名前三的城市:

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然后添加报告标题、刷新时间以及两个数量卡片图,差不多就做好了一个简易版的主要城市交通健康榜:

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这个报告也是可以根据高德数据进行刷新的,每次打开该文件,点击刷新,就是最新的实时报告。

四、Power BI资源

4.1 数据源

  1. 世界银行公开数据:在这里可以免费获取世界各国的发展数据,全面、权威且比较规范。
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  2. 联合国人口司数据集:主页中有个数据专区,含有各种人口相关的数据集
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  3. Kaggle数据集:Kaggle主要是为数据科学家提供机器学习竞赛、编写和分享代码的平台,里面的各种数据集十分丰富,总有你感兴趣的。
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  4. 大数据导航:数据包罗万象,各行业、各领域分门别类,总有你需要的
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  5. 数据模拟神器WebPlotDigitizer:如果你看到一个不错的图表,将其导进去,这个神器可以帮你模拟出一套数据(工具获取及用法详见:可视化演练:使用PowerBI复刻魔力象限图)。
  6. 抓取网页数据:用PowerBI可以抓一些不是很复杂的网页数据,详见《如何用PowerBI批量爬取网页数据》《Power BI抓取猫眼数据告诉你,哪部电影更受欢迎》

4.2 PowerBI学习网址

  1. 官方Power BI学习路线
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或者是微软 Power Bl 技术官方课程大全

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  1. Power BI 文档:内容详细,但是英文翻译成中文,内容看起来很别扭,罗里吧嗦。
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  2. 官方DAX文档:掌握DAX的语法,查找函数的用法
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  3. DAX Guide:SQLBI出品的DAX指南,相对于上面的官方DAX文档,它对DAX函数介绍的更加详细和深入,推荐两个结合使用。
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  4. 官方M文档:当你面对一些特殊的数据处理,需要参考PowerQuery的M公式时,打开这个网址即可查询每个M公式的用法。
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  5. 官方PowerBI博客:及时了解PowerBI的动态和资讯,每月PowerBI的功能更新,也都是第一时间在PowerBI博客中发布哦。
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  6. PowerBI中国社区:举行PowerBI可视化大赛。历届可视化大赛的作品集,可以带给你很多PowerBI报告制作和设计思路。
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  7. PowerBI全球社区:全世界的用户汇聚于此,包括各模块的问题和解答(你也可以在这里发布或者回答问题)、可视化报告库、主题库等资源。
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  8. Power BI Ideas:微软收集PowerBI用户诉求的地方

  9. Power BI 使用方案使用场景图:待补

4.3 Tools in Power Bl

《 Tools in Power Bl》介绍并对比了不同工具的作用,并给出了专门的下载链接:

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Power-BI款(BI)商业智能软件,是珠海奥威软件科技有限公司自主研发的软件产品,全称是:Power-BI决策分析系统。 课程简介 本课程在《Power BI 数据分析快速上手》基础上结合大量的实例,深入讲解PowerBI中看似难懂的各种概念、操作, 并结合行业中的典型案例贯穿了从初级的数据透视表工具、数据透视表选项、数据透视表的刷新、数据透视表中的排序,到中级的动 态数据透视表的创建、数据透视表函数 GETPIVOTDATA 的使用、在数据透视表中执行计算项、 可视化透视表切片器等技能点,再到高级部分的使用 SQL 语句导入外部数据源创建透视表、使用 Microsoft Query创建透视表、PowerPivot 与数据透视表、数据透视图,以及最终的页纸Dashboard 报告呈现, 都进行了详细的讲解。 本课程适合想提高 Power BI 的数据分析人员,特别是经常需要整理大量数据的相关人员。 课程目录 第1章:【Power BI 数据分析快速上手】Power BI概述、Power Map、Power Query初识 1. Power BI简介 2.Power BI组成部分 3.Power BI的DWT 4.Power BI的版权及费用 5.Power BI的安装及演示 6.Power BI四大护法 7.Power Map之静态地图 8.Power Map之动态地图 9.Power View之功能加载 10.Power View之高交互式可视化报表使用 11.Power Query之花样数据导入 12.Power Query之数据合并(横向合并) 13.Power Query之数据合并(纵向合并) 14.Power Query之M函数 第2章:【Power BI 数据分析快速上手】Power BIPower Pivot插件详解 15.Power Pivot之数据导入 16.Power Pivot之层次结构创建 17.Power Pivot之创建KPI 18.Power Pivot之DAX函数() 19.Power Pivot之DAX函数(二) 20.Power Pivot之多维数据模型的创建 第3章:【Power BI 数据分析快速上手】综合案例:Power BI之大气质量数据分析 21.案例分析_大气质量(城市信息准备工作) 22.大气质量(导入大气质量文件夹数据) 23.大气质量(处理数据) 24.大气质量(Power View界面) 25.大气质量(基于Power View界面)制作仪表板 26.大气质量(切片器样式处理) 27.大气质量(控件绑定) 28.大气质量(组合图实现) 29.大气质量(完成值联动) 30.大气质量(气泡地图制作) 第4章:Power BI Desktop 可视化应用实战 31.概念 32.运作方式 33.安装并运行 34.三种视图 35.查询编辑器 36.连接并调整数据 37.合并数据 38.创建图表 第5章:Power BI 实战:财务指标-杜邦分析仪 39.财务杜邦分析仪的概念 40.财务杜邦分析仪制作(1) 41.财务杜邦分析仪制作(2) 42.财务杜邦分析仪制作(3) 43.财务杜邦分析仪制作(4) 44.财务杜邦分析制作仪(5) 第6章:Power BI 实战:销售运营管理数据分析 45.销售漏斗关系 46.搭建多维数据模型 47.洞察风险 48.故事序章 49.故事展开 50.故事高潮 51.故事尾声 52.P0WER QUERY数据处理(1) 53.P0WER QUERY数据处理(2) 54. P0WER QUERY数据处理(3) 55.P0WER PIVOT数据处理(1) 56.P0WER PIVOT数据处理(2) 57.P0WER PIVOT数据处理(3) 58.作业
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