7、Power BI 数据处理全攻略：查询、过滤、转换与自定义列

Power BI 数据处理全攻略：查询、过滤、转换与自定义列

1. Power BI Desktop 查询场景分析

在不同的场景下，Power BI Desktop 查询有着不同的适用性，以下是一些常见场景的分析：
| 场景 | 适用情况 |
| — | — |
| 单报告特定转换 | 若数据准备需求仅针对单个报告，且不会在其他报告中复用，使用 Power BI Desktop 查询更直接。 |
| 临时数据探索 | 在为特定报告探索和分析数据时，使用 Power BI Desktop 查询可进行更临时和交互式的数据探索。 |
| 轻量级转换 | 对于相对简单或轻量级的数据转换，不需要大量复用或协作时，Power BI Desktop 查询可能就足够了。 |
| 个人项目 | 处理个人项目或小规模报告任务时，使用 Power BI Desktop 查询提供了更独立的环境。 |

总的来说，数据流适用于需要跨多个报告或仪表板进行集中和可复用的数据准备逻辑的场景。如果协作和性能很重要，数据流可能是更好的选择。而 Power BI Desktop 查询更适合个人的、特定于报告的数据转换，尤其是在不需要大量复用或协作的场景中。最终的选择取决于具体的用例和需求。

2. 应用过滤器

精确且复杂的过滤条件应用一直是商业智能的核心，Power BI Desktop 在其查询、数据模型和可视化组件中支持丰富的过滤功能。在许多场景中，通过 Power Query Editor 和 M 函数在查询级别进行过滤是最佳选择，因为这可以减少导入和直接查询数据模型的工作量，并消除在多个报告或可视化中重新应用相同过滤逻辑的需要。