Power BI 是什么？微软数据可视化初学者指南

使用 Power BI Desktop 开始一个具体的行动：安装 Power BI Desktop 并加载一个小 数据集，以快速看到结果，因为您将在几分钟内验证数据连接、可视化和共享。

Power BI 提供了一个桌面创作工具、云服务和移动 应用，提供统一的体验。以下方法可以保持您的工作流程紧凑：连接到 数据集，制作可视化，并发布到服务中，以便团队成员可以在任何设备上查看仪表板。

通过设计与多样化的来源合作：数据集 来自 Excel、SQL Server 或云平台，可以连接到 Power BI。该平台提供了一个干净的界面，支持拖放可视化，提高了 体验 和 一致性，同时您可以构建一个可重用的数据模型。

要超越基础知识，使用 行动 例如在 Power Query 中进行数据整形、使用 DAX 创建度量，以及与 应用 如 Teams 的跨工具集成。此 行动 有助于 提升 协作并 探索 趋势，同时创建的数据模型可以共享以支持多个分析。

当您准备扩展时，设计仪表板以突出不同角色的关键指标，随着新数据的到来频繁更新可视化。使用治理实践，保持命名一致，并记录来源，以提高团队和项目中的一致性和 可扩展性。

连接数据源并在 Power BI 中加载数据

首先连接您的主要数据源：在主页上，点击“获取数据”，选择与您的源匹配的连接器，如果提示则登录，并加载初始表。此方法利用一页选项，为分析奠定基础，并帮助您快速创建跨页面和报告的洞察。

Power BI 支持一个庞大的目录，包括文件、数据库、在线服务和 API。这些来源映射到现实世界的工作流程，并允许您将单个数据片段组合成一个统一的模型，从而驱动引人入胜的分析和数据驱动的决策。您构建的页面可以包括来自多个来源的数据，包括媒体资产，以提供更丰富的洞察。

• 文件：Excel、CSV、JSON、XML
• 数据库：SQL Server、PostgreSQL、MySQL、Oracle
• 在线服务：SharePoint、Dynamics 365、Google Analytics、Azure 服务
• Web 和 API：OData 源、REST 端点、自定义连接器

加载结果流入一个干净的数据模型。使用 Power Query Editor 应用转换、移除重复项、重命名列、更改数据类型并创建计算列。转换包括整形、过滤、合并和数据透视，以确保分析的质量和一致性。创建的数据集成为探索洞察和比较不同来源指标的可靠工具。

1. 在导入和 DirectQuery 之间做出决定，然后配置数据刷新节奏，以平衡性能和新鲜度。大数据集受益于增量刷新和优化的查询。
2. 按源类型（文件、数据库、在线服务）标记和组织连接，以简化随时间推移的维护。包括元数据，如最后刷新、数据源和所有者。
3. 保护敏感数据：启用行级安全、管理凭据，并限制对敏感表或列的访问。审计谁查看或编辑数据集，以保持数字安全。
4. 优化模型：移除未使用的列、定义关系，并设置合适的数据类型，以确保干净的连接和快速可视化。
5. 利用地理空间字段创建地图和基于位置的洞察。使用适当的日期和时间设置来支持基于时间的分析和报告。

加载完成后，您将拥有一个具有质量、转换和治理的数据集。您可以跨来源比较数字，将数据组合到一个页面，并设计讲述连贯故事的可视化。结合仪表板，这些步骤提供了对媒体、销售和运营绩效和趋势的引人入胜的视图。

构建基本报告：添加可视化、过滤器和切片器

将您的数据加载到 Power BI 中，并创建一个基本报告，使用内置可视化显示跨类别的数字。添加一个按区域的销售柱状图、一个逐月总计的折线图，以及一个产品性能的矩阵。此创建为从不同角度查看 相同 数据提供了 坚实 的基础。

使用 过滤器 和 切片器 使报告互动化。添加日期过滤器和区域切片器以缩小结果，以及产品类别切片器以探索变化。切片器提供对可视化显示内容的快速控制，使用户可以在不离开页面的情况下看到单个更改的影响。

将可视化连接到数据源，并确保 最新 的连接。使用行级安全按角色定制数据，从而仅向授权角色显示敏感数字。如果您有 高级 容量，则可以将刷新推送到更广泛的受众并支持更大的数据集。此 技术 有助于在 某些 受众的查看体验中保持一致的可视化。

选择快速 转换 您数据的可视化；例如，KPI 卡用于关键数字、堆叠柱状图用于组成，以及带有行总计的表格。这些选择 提升 了紧凑、坚实报告的创建，使其易于共享和重用。使用高级功能启用更大的数据集和计划刷新，确保为利益相关者保持 相同 的可视化当前，并准备好 可视化 用于分析。

发布和共享：发布到 Power BI 服务，配置数据连接，并设置过滤器，以便查看者可以即时调整。此方法为利益相关者提供了对绩效的快速、一致视图，通过 可视化 和其他可视化提供 最新 的查看和分析。

使用关系和简单计算建模数据（DAX 基础）

从连接核心数据集 – 客户、订单和产品 – 开始构建一个干净的模型，并建立明确的关系。这有助于理解数据如何连接，并确保分析在报告中保持准确，无论在您的 Power BI 工作区中的任何位置。

将关系设计为一对多，从客户到订单，以及从订单到产品（通过订单详细信息）。这保持了存储数据的组织性，减少了数据流中的阻塞，并让人们无需混淆即可探索。保持准备步骤紧凑，仅加载必要的字段，以提高性能和安全性。

开始的关键 DAX 基础

使用 SUM、COUNTROWS 和 DIVIDE 定义基本度量。例如：总销售 = SUM(Sales[Amount])；订单计数 = COUNTROWS(Orders)；平均订单价值 = DIVIDE([总销售], [订单计数])。

使用 CALCULATE 更改过滤器上下文，并支持特定主题视图，如在线订单或上季度客户。例如：在线收入 = CALCULATE([总销售], Orders[Channel] = "Online")。

要从相关表中拉取数据，使用 RELATED 或 RELATEDTABLE。例如：在销售表中的客户名称：CustomerName = RELATED(Customers[Name])。

注意转换和准备限制：并非所有数据都可以在 DAX 中重塑；某些步骤必须在数据加载或 Power Query 中发生。这避免了性能挫折，并保持过程自动和高效。

安全性和可访问性发挥重要作用：构建行级安全以保持客户数据安全；使用角色限制访问；这使数据集仅对合适的人可访问，同时防止敏感信息的暴露。处理存储凭据和数据源隐私对于安全、可访问的分析至关重要。

常见陷阱包括大数据集达到内存限制。尽早过滤，避免对大表使用重的计算列，并优先使用度量以保持数据集精简。此方法从单个报告扩展到多个仪表板，连接不同来源的数据，而不创建重复。

在整个工作流程中，关注团队每天使用的准备、加载和连接步骤。清晰的关系和实用的 DAX 为跨部门的主题带来清晰，帮助您理解从客户到订单及更多的数据。

DAX 概念	它做什么	示例
SUM	添加数字列值以产生总计	总销售 = SUM(Sales[Amount])
CALCULATE	更改评估上下文或应用过滤器	在线收入 = CALCULATE([总销售], Orders[Channel] = "Online")
DIVIDE	执行安全的除法，处理除零	平均订单价值 = DIVIDE([总销售], [订单计数])
RELATED	从相关表中获取列	客户名称 = RELATED(Customers[Name])
FILTER	在 CALCULATE 中过滤表表达式	第二季度在线订单 = CALCULATE([总销售], FILTER(Orders, Orders[Date] >= DATE(2024,4,1) && Orders[Date] < DATE(2024,7,1)))
ALL	移除过滤器以计算所有数据的总计	所有客户总计 = CALCULATE([总销售], ALL(Customers))

格式化可视化和布局以实现清晰的讲故事

从回答核心问题的单页故事开始，并将关键指标放置在左上角以锚定叙述。使用干净的网格，将可视化对齐到共享的颜色调色板，并保持跨页面的布局一致，以便清晰共享洞察。每个可视化都应支持信息，并带有简洁的标题引用数据源，以实现透明和明智的结论。此布局引用了一个您可以在教程中重用的实用工作流程，并包括一个您可以适应不同数据集的示例。

布局原则

构建页面以引导读者从广泛概述到专注细节。包括地图以提供地理上下文，并使用各种可视化从多个角度覆盖数据。确保每个元素都有位置和清晰标签，以便故事自然逐步流动。使用一致的度量和日期格式，并保持表格精简，仅包含需要的字段。如果数据本地存储，保持存储占用小；如果使用 directquery，则平衡准确性和性能。切换视图或钻取的功能可以帮助按需访问信息。

可视化和格式

选择匹配问题的可视化：折线图用于趋势、柱状图用于比较，以及地图用于位置数据。每个可视化背后的查询应简单明了，并包括解释洞察的示例标题。对于每个页面，包括添加价值的信息，绝不超载屏幕。包含带有度量定义的工具提示可以改善理解，以及为数字设计良好的格式（千位分隔符、小数）提升可读性。使用存储数据以提高速度，并在实时数据改善决策过程时考虑 directquery。此方法有助于讲述连贯的故事，同时保持性能。

发布到 Power BI 服务并与团队成员共享

将报告发布到 Power BI 服务作为使您的工作可共享和可操作的步骤。在邀请他们之前，将报告放置在专用工作区中，以便其他团队成员可以在任何地方访问它。此初始发布还将数据关系和转换逻辑锁定在一个地方，准备更广泛的使用。

导航到服务，选择工作区，并使用界面中的工具配置资产分发。从工作区构建应用以触达更广泛的受众，并与个人团队成员或组共享。附加版本描述和简要数据血统，以便同事理解数据如何流动。

使用精确权限控制共享：分配如管理员、成员或查看者的角色，并决定是否允许导出为 PDF 或 PowerPoint 等格式。这有助于决策并保持敏感数据保护，同时启用协作。还启用数据刷新失败的警报，以便他们和利益相关者保持知情。

在共享之前，验证关系干净且转换步骤已记录。确保可视化易于阅读，并提供快速指南以导航报告。您可以使用书签和工具提示引导用户到他们需要去的地方，创建引人入胜的讲故事路径和其他指导决策的方式。

性能和可扩展性很重要。为大数据集调度增量刷新，验证网关连接性，并监控查询延迟。这些考虑改善整体可靠性和支持某些团队和场景的可扩展性。

共享选项、治理和后续步骤

在个人共享和更广泛分发之间选择，通过发布作为跨报告访问单一位置的应用。此方法有助于您控制更广泛的分发，同时保持他们与政策和决策一致。

跟踪使用分析以告知更广泛的决策，并随着团队增长调整权限。提供简单的入职路径，以便新团队成员可以导航空间并开始探索，带有快速指南和需要时导出的格式。还与他们分享一些最佳实践以加速采用。