6、使用 Copilot 构建 Power App 及情感分析流程

使用 Copilot 构建 Power App 及情感分析流程

1. 构建 Power App
1.1 模型驱动的后端应用

为了让管理者能够审批员工的休假申请,我们需要配置一个新的模型驱动应用。目前,Copilot 暂不支持用于模型驱动应用的开发。以下是创建步骤:
1. 访问 Power Apps 制作门户(https://make.powerapps.com),展开“解决方案”,选择“休假申请”解决方案。
2. 点击“新建”,展开“应用”,选择“模型驱动应用”。
3. 输入应用名称,例如“休假后端应用”。
4. 展开“高级”下拉菜单,选择“使用自定义解决方案中的组件”,在“解决方案”下选择“休假申请”解决方案,然后点击“创建”。
5. 点击“返回”,回到“对象”页面。
6. 选择“站点地图”。
7. 选择“休假后端应用”的站点地图。
8. 点击“区域 1”标签,从菜单中点击“添加”,选择“组”。
9. 点击“添加”,然后点击“子区域”。
10. 在“属性”窗格中,在“类型”下选择“实体”。
11. 在“实体”下选择“休假表”。
12. 点击“保存并关闭”。
13. 在“对象”视图中,选择“站点地图”,点击“发布”。
14. 点击“应用”,然后点击“发布所有自定义项”。
15. 点击应用以打开它。
16. 从顶部菜单中选择“播放”。
17. 在应用上点击“新建”以添加新记录。
18. 填写记录。

通过以上步骤,模型驱动应用就创建完成了。下面是创建过程的 mermaid 流程图:

<think>嗯,用户想要成为数据分析师,需要学习Power BI,并且希望得到一份详细的学习资料,涵盖所有功能、注意事项,还要有正反面例子和详解。首先,我需要整理Power BI的主要功能模块,比如数据连接、数据清洗、建模、可视化、DAX、数据网关、协作这些方面。然后,每个部分要详细说明,确保覆盖全面。 接下来是注意事项,用户可能在实际操作中容易犯错的地方,比如数据清洗不彻底导致分析错误,或者DAX公式使用不当影响结果。需要举出正反面的例子来说明这些问题。比如正确的数据清洗步骤和忽略某些步骤导致的错误结果。 然后,学习路径部分可能需要推荐一些资源,比如官方文档、书籍、在线课程,以及实战项目。用户可能需要从基础到进阶的学习材料,加上实际案例来巩固知识。 用户可能没有明确说明的是他们的现有水平,但作为新手,可能需要从基础开始,逐步深入。同时,他们可能希望资料结构清晰,方便按步骤学习,避免遗漏重要内容。 需要确保例子具体,比如正面例子展示如何正确使用DAX计算销售增长率,反面例子则展示错误的分组导致的误导性图表。每个例子都要有详细解释,帮助用户理解问题所在。 还要注意提醒用户实际应用中的常见问题,比如数据刷新失败、权限设置不当等,这些可能是在工作中容易遇到的挑战,提前预警可以节省他们解决问题的时间。 最后,整理资源时可能需要分门别类,给出链接或书名,方便用户查找。同时,强调实战的重要性,建议他们多做项目来应用所学知识,提升技能。</think>以下是为您整理的Power BI系统性学习指南,包含核心功能、注意事项、正反案例及学习资源,助您高效掌握数据分析技能。 --- ### **一、Power BI 核心功能模块** #### **1. 数据连接与导入** - **支持数据源**:Excel/CSV/SQL Server/MySQL/Web API等 - **关键操作**:通过Power Query建立连接,设置自动刷新频率 - **案例**:电商销售数据整合(Excel订单表+MySQL用户表+API天气数据) #### **2. 数据清洗与转换** - **核心工具**:Power Query编辑器 - **常用操作**:缺失值处理、列拆分、逆透视、自定义列 - **正面案例**:清洗订单日期格式错误(`=Table.TransformColumnTypes`函数修正) - **反面案例**:忽略重复值导致销售统计虚高30% #### **3. 数据建模** - **核心概念**:星型模型/雪花模型、关系类型(1:1, 1:N) - **关键技能**:创建计算列 vs 度量值 - **案例**:零售业销售模型(事实表:订单,维度表:产品/客户/时间) #### **4. 可视化设计** - **经典图表**:堆积柱状图(品类销售对比)、折线图(时间趋势)、地图(区域分布) - **高级视觉对象**:分解树(销售归因分析)、关键影响者(用户行为挖掘) - **反面案例**:错误使用3D饼图导致比例认知偏差 #### **5. DAX语言** - **基础函数**:CALCULATE/FILTER/RELATED - **进阶模式**:时间智能(YTD/QoQ对比)、动态分组(SWITCH+SELECTEDVALUE) - **经典公式**:`销售增长率 = DIVIDE([本期销售]-[上期销售],[上期销售])` #### **6. 部署与协作** - **Power BI Service**:工作区管理/数据网关配置/行级权限控制 - **反面案例**:未设置增量刷新导致1GB数据集刷新超时 --- ### **二、关键注意事项** 1. **数据质量优先**:某银行因未处理负值交易记录导致财报错误 2. **性能优化**:超过500万行数据建议启用聚合表 3. **安全规范**:某医疗公司因共享包含患者信息的pbix文件被处罚 4. **版本控制**:使用Git管理DAX脚本和查询逻辑 --- ### **三、正反案例详解** #### **案例1:销售分析看板** - **正面设计**: - 层次结构:年→季度→月→日 - 交互设计:交叉筛选+工具提示 - DAX实现:动态TOP N产品筛选 - **反面典型**: - 错误:将SUM用于非累加型指标(如库存量) - 后果:月末库存显示为月内每日库存总和 #### **案例2:客户分群模型** - **正确方法**: ```DAX 客户价值分组 = SWITCH(TRUE(), [LTV] > 10000, "VIP", [LTV] > 5000, "高价值", "普通客户") ``` - **错误做法**:直接在Power Query硬编码分组规则,失去动态性 --- ### **四、学习路径规划** 1. **基础阶段(1-2周)** - 官方文档《Power BI入门指南》 - 微软Learn平台免费认证路径(PL-300) 2. **进阶提升(3-4周)** - 书籍:《The Definitive Guide to DAX》 - 实战:复刻Sample报表(零售/金融/制造业模板) 3. **实战项目** - 项目1:搭建销售预警系统(KPI红绿灯+邮件自动推送) - 项目2:创建动态What-If分析模型(价格弹性模拟) --- ### **五、精选学习资源** 1. **官方资源** - [Power BI文档中心](https://learn.microsoft.com/power-bi/) - [社区论坛](https://community.powerbi.com/) 2. **实战课程** - Udemy:Maven Analytics系列课程(含实战数据集) - Coursera:IBM数据分析专业认证 3. **模板库** - Microsoft AppSource:行业标准模板 - SQLBI:高级DAX案例库 --- ### **六、常见错误清单** - 数据模型未建立正确关系(导致多表计算错误) - 滥用CALCULATE导致性能问题 - 忽略数据沿袭(Data Lineage)造成安全漏洞 - 未优化视觉对象加载顺序影响用户体验 建议在学习过程中使用官方提供的`Contoso Sales`示例数据库进行练习,逐步构建完整的分析体系。持续关注Power BI每月更新日志,掌握最新功能如Copilot集成、Fabric功能升级等。
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