7、Power BI 全面解析：从数据建模到协作与数据刷新

Power BI 全面解析：从数据建模到协作与数据刷新

1. 构建数据模型

Power BI 是一款基于数据模型的报告工具，与部分不依赖数据模型的 BI 工具不同。数据模型具有以下关键特征：
- 表格存储有意义的数据 ：表格是数据的载体，其中的数据具有实际的业务含义。
- 加载数据的表格之间存在关系 ：这种关系有助于整合不同表格中的数据，挖掘更有价值的信息。
- 公式（也称为度量）应用业务规则 ：通过对原始数据进行提取、转换和加载，公式能够创造出有意义的业务洞察。

除了 Power BI，其他微软产品（如 Excel 的 Power Pivot 和企业级 BI 工具）也具备构建数据模型的功能。数据模型之所以重要，原因如下：
- 可重用性 ：用户可以采用公式化的方法解决报告需求或业务挑战，无需重新编写查询或重建数据集。
- 易于管理 ：业务用户在模型构建完成后能够自行管理数据，减少对数据库专家或技术人员的依赖。
- 自适应模型 ：可以用最少的代码构建逻辑模型，能够适应技术和业务需求的变化，包括使用度量（公式）和规则集。

在 Power BI 中，借助数据模型，需要跟踪的关系会在模型查看器中清晰地呈现出来。数据模型就像“再利用、减少浪费、回收利用”的理念一样，是一种可重用的资产，根据业务需求进行微调后，能显著减少开发工作并降低成本。

2. 数据分析

在与团队