Power BI入門教程

題記：這篇文章不只是Power BI的入門教程，同時相對於Qlik Sense進行了簡單比較。

最近把一個Qlik Sense的示例應用手動轉成了Power BI的應用，把相關步驟和遇到的問題記錄以下，權看成一個入門教程。

1，準備原始數據

因爲Qlik Sense的示例應用只有一個單獨的qvf文件，那麼原始數據只有經過qvf來導出。此qvf中的數據模型以下圖所示：

Qlik Sense並無提供數據模型包含數據的完整導出功能，因此只能採用最麻煩和原始的方式，即：建立表格，在表格中添加某個數據表的全部字段，而後再利用可視化對象的導出功能導出數據爲xlsx文件。經過這種方式，把全部表都導出。注：但在實際操做當中，未必全部表都導出，由於有些表能夠在Power BI中生成（好比日期表DateParts），有些表在Power BI中也用不到（好比月份順序表Month Sort Order）。

固然，若是你拿獲得原始數據的文件或者數據庫，那麼就能夠跳過這一步。

2，加載數據

這步比較簡單，在Power BI中新建一個文檔，經過「獲取數據」-「Excel」來選擇須要導入的xlsx文件。

選擇文件以後，會顯示「導航器」對話框。在這裏選擇須要導入的工做表（能夠選擇多個）。選擇工做表以後，能夠直接點「加載」，也能夠點「編輯」來打開「查詢編輯器」修改ETL腳本（固然在加載以後仍是能夠從新編輯腳本）。若是直接點「加載」以後，Power BI就會把選擇的工做表中的數據加載進來，這個時候就能夠在「數據」視圖中預覽其中的數據，右側的「字段」邊欄也會顯示錶及其包含的字段：

這個時候，你會發現表名稱是xlsx文件中默認的Sheet1，修改表名稱的最簡單方式就是，在表名稱上點右鍵選擇「重命名」。另外，有些xlsx文件導入以後，數據可能會出現下面這種沒有正常識別列名稱的問題，這個時候就須要用到「查詢編輯器」中的「提高的標題」（把第一行數據看成標題/列名）的功能：

「查詢編輯器」是一個強大的UI操做界面，幫你自動生成Power Query的M語言腳本，能夠經過「高級編輯器」來查看每一個表的Power Query腳本。而Power Query的第一步就是經過「源」和「導航」腳原本實現Extract-Load的步驟。對於Power BI而言，Extract-Load能夠實現的能力有：

• 從各種數據源中提取數據：各種文件、各種數據庫、各種Azure的PaaS、各種聯機服務和其餘數據源（好比R腳本）
• 對數據源的配置進行設置
• 直接錄入數據

3，轉換和塑造數據

在加載數據的過程當中或者以後，還能夠繼續利用「查詢編輯器」來對加載的數據進行轉換和塑造（即Transform）。所謂轉換和塑造就是利用Power Query的M語言腳原本對數據的加載過程，進行額外處理。我大體把這個過程當中Power BI能提供的能力整理了一下：

• 通用
  • 列的管理：選擇列、刪除列
  • 行的管理：保留行（先後、間隔、重複、錯誤）、刪除行
  • 排序：基於一個列或多個列進行升降序
  • 合併數據：能夠是合併數據（兩個表提供不一樣的列），也能夠是追加數據（兩個表提供不一樣的行）
• 轉換
  • 表數據管理：對原始數據進行分組、提高第一行做爲標題、行列顛倒、首尾行調換、對數據行計數
  • 全部列的處理：重命名列名、數據類型的自動檢測和手動修改、替換值、填充單元格（上下兩個方向皆可）、透視列（正逆兩個方向）、轉換爲列表（列表轉回列）
  • 文本列的處理：拆分（分隔符、字符數）、格式化（大小寫、首字母大寫、修整Trim、清除非打印字符、添加先後綴）、合併、提取（字符串長度、首子字符串、尾子字符串、選定範圍子字符串）、分析（從xml和json字符串中提取出數據）
  • 數值列的處理：聚合運算（求和、最大最小、中值、平均值、標準誤差、值計數、非重複計數）、標準運算（四則、整除、取模、除得百分比、乘得百分比）、科學運算（求絕對值、求冪、求指數、求對數、求階乘）、三角函數運算、舍入（向上向下、自定義）、特徵（奇偶、符號）
  • 時間列的處理：日期的處理、時間的處理、持續時間的處理
  • 結構化列的處理：擴展、聚合
• 添加計算列
  • 常規：基於公式計算、基於自定義公式計算、基於條件判斷計算、添加索引列、複製列
  • 基於文本列添加：格式化後、合併後、提取後、分析後
  • 基於數值列添加：聚合運算後、標準運算後、科學運算後、三角函數運算後、舍入後、提取特徵後
  • 基於時間列添加：日期處理後、時間處理後、持續時間處理後

從上面整理的內容來看，Power BI因爲沿用了SQL Server和Excel中已經存在的Power Query，因此它的ETL功能仍是很是強大的，而且幾乎不用你手動編寫ETL腳本便可完成複雜的ETL工做。

想對Power Query的功能有詳細瞭解的，建議查看Excel的文檔：https://support.office.com/zh-cn/article/%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%92%8C%E8%BD%AC%E6%8D%A2%E5%9C%A8-Excel-2016-%E4%B8%AD-881c63c6-37c5-4ca2-b616-59e18d75b4de?ui=zh-CN&rs=zh-CN&ad=CN

4，建模數據

在完成數據的ETL以後，須要的步驟就是對數據進行建模。通常而言，在導入數據以後，Power BI會根據字段的名稱自動推斷出表之間的關係的。好比下圖就是導入示例數據以後自動構建的關係圖：

建模的工做和ETL的工做是兩個不一樣的步驟，雖然有些功能達到的效果是同樣，可是背後實現的機理是不同的。最明顯的一個地方就是數據類型的修改，在查詢編輯器中對數據類型進行修改會替換或產生新的ETL腳本，而在數據視圖中修改數據類型不會影響ETL腳本。

Power BI支持的建模能力整理以下：

• 管理關係：能夠經過關係視圖來可視化的拖動連線，也能夠經過「管理關係」對話框瀏覽、新建、自動檢測、編輯和刪除關係 。
• 關係：關係支持1:一、1：N、N：1，關係篩選支持單向和雙向 。
• 公式計算：添加基於DAX表達式計算獲得的度量值（度量值默認放到當前選中的表當中，也能夠歸到其餘表中），添加基於DAX表達式計算獲得的計算列，添加基於DAX表達式計算獲得的表 。
• 排序：選擇排序的列 。
• 格式設置：能夠設置列的數據類型（小數、定點十進制數、整數、日期/時間、日期、時間、文本、布爾值、二進制），顯示格式（各類貨幣格式、時間格式、百分比、小數位數、科學計數等） 。
• 屬性設置：所屬表（能夠爲度量值設置歸屬的表），數據分類（設置值的顯示特徵，好比地址、Url、條碼，能夠方便讓可視化控件更好的處理內容），默認聚合方式（要不要求和等） 。
• 安全性：基於DAX表達式來設定什麼角色能夠查看什麼數據，很是靈活的行級訪問控制機制 。
• 分組：這是什麼鬼，我也尚未搞懂。 有知道的朋友但願不吝賜教。

在建模的過程當中，尤爲和公式計算相關的東西都涉及到數據分析表達式（Data Analysis Expressions，DAX）的使用，詳細的說明能夠參考MSDN官方文檔：https://msdn.microsoft.com/library/gg413422.aspx

（updated 2016.12.20）更完整的文檔在這裏：https://msdn.microsoft.com/en-us/library/mt244090.aspx

對於個人這個示例，我實際用到了以下幾種建模能力：

• 日期數據的格式改變：把長格式的日期字符串修改成短的 。
• 各類度量值的創建：個人度量值主要涉及一些求和、求平均、計數、變化率等。爲了更好的管理度量值，我特地新建了一個名爲DetialsMeaured的表，公式爲：DetailsMesured = ALL(Details[EpisodeID])，而後把創建的各類度量值歸到這個表當中 。
• 百分比值的格式化：求變化率的度量值，能夠把顯示格式設置爲百分比，那麼在內置可視化控件中就直接顯示爲百分比，無需額外設置或者乘100（我使用了一個第三方控件，其沒法識別百分比格式，只能在度量值上乘100） 。
• 創建層級結構：爲了支持數據的下鑽顯示，那麼須要創建數據的層次結構，好比財年包含月份。要創建層次結構很簡單，直接把一個字段拖動到另一個字段下面Power BI就會自動建立一個新的層次結構列（包含了你剛剛操做的兩個字段），接着能夠繼續拖入其餘列到這個層次結構列下面，還能夠拖動來進行排序。
• 創建日期表：不少分析都是和時間相關的，那麼就須要有一張獨立的日期表來爲維度提供數據（包括年、財年、季度、月、日、天等）。原來的qvf中也存在這一個日期表，也是依靠腳本生成的，對於Power BI而言一樣也能夠經過腳原本生成一個日期表。生成日期表的腳本以下：

DateKey = ADDCOLUMNS(
CALENDAR(FIRSTDATE(Details[EpisodeAdmissionDate]),LASTDATE(Details[EpisodeAdmissionDate])),
"DateAsInt",FORMAT([Date],"YYYYMMDD"),
"Year",YEAR([Date]),
"Quarter",VALUE(FORMAT([Date],"Q")),
"YearQuarter",FORMAT ( [Date],"YYYY" ) & "/Q" & FORMAT ( [Date],"Q" ),
"Month",MONTH([Date]),
"MonthName",FORMAT([Date],"mmm"),
"Day",DAY([Date]),
"WeekNum",WEEKNUM([Date]),
"WeekDay",WEEKDAY([Date]),
"WeekDayName",FORMAT([Date],"ddd"),
"Fiscal Year",IF(MONTH([Date])>3,YEAR([Date]) +1,YEAR([Date])),
"Fiscal Year Name",IF(MONTH([Date])>3,YEAR([Date]) & "-" & (YEAR([Date]) + 1),(YEAR([Date]) - 1) & "-" & YEAR([Date]))
)

把日期表添加到模型中後，就能夠手動把日期表的Date字段和Details表中的EpisodeAdmissionDate字段創建其關係。最終的模型圖以下：

日期表建立的更多詳細介紹，能夠參考這個博客文章：http://kohera.be/blog/business-intelligence/how-to-create-a-date-table-in-power-bi-in-2-simple-steps/

5，可視化顯示數據

經過可視化控件來顯示數據沒有太多能夠說的。Power BI的官方文檔已經寫的比較好了，見：https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/documentation/powerbi-desktop-report-view/

無非就是把一個可視化控件拖到報表頁面上，而後把所需的維度和度量拖到可視化控件中的數據標籤頁中的「軸」/「圖例」或者「值」下面，以下圖所示：

數據建模的時候提到過下鑽顯示。下鑽顯示有兩種方式：一種使用層級結構列，一種不使用。

簡單說來，對於使用層級結構的方式，就是先創建一個層級結構列，而後把這個列拖到「軸」下面，可視化控件就會在上面的操做欄顯示用於下鑽數據的特定按鈕。以下圖所示：

對於第二種下鑽顯示方式，我沒有采用，詳細的說明能夠見：https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/documentation/powerbi-service-drill-down-in-a-visualization/。

爲可視化控件準備好數據以後，還能夠經過「格式」設置標籤頁（即刷子狀圖標）來設置一些顯示格式，好比標題，字體，顏色什麼的。

當數據添加到可視化控件以後，這些字段還會自動添加到視覺級別篩選器，除此以外，你還能夠額外把字段添加到頁面級篩選器和報告級篩選器中。這些篩選器的做用範圍望文生義應該能夠理解。

不過須要注意的是，篩選器在公開發布到Web後並不可見，因此你還能夠單獨在報表頁面上添加所需的切片器。切片器的數據設置方式和其餘可視化控件相似。

6，和Qlik Sense的比較

粗略的比較下來（我的觀點）：

1. ETL能力因爲背靠SQL Server分析服務的相關技術，因此能夠作到和Qlik至關，尤爲幾乎能夠不用手寫腳本。
2. 建模能力和Qlik至關，只是操做體驗上會差一些。
3. 可視化能力比Qlik就差不少，不論是內置的可視化控件仍是第三方擴展的控件都是如此。
4. 前端操做（也即最終用戶使用BI應用）的體驗也比Qlik差。
5. 擴展和集成能力也因爲Power BI的定位決定了沒有Qlik靈活。
6. 最大的優點是入門的許可費用低廉（若是願意使用SaaS的話）。
7. 一大特點是具有人工智能輔助的快速看法能力。

Power BI在可視化能力方面確實須要進一步增強，好比我就遇到以下幾個問題：

• 排序只能基於當前使用的維度，不能自定義排序
• 堆積面積圖圖例不能下鑽
• 沒有豎條儀表圖
• 餅圖不能合併爲Other
• 表格不支持下鑽
• （updated 2016.12.20）貨幣格式的數值不能顯示負數

最後不得不吐槽下，Power BI的文檔用機器翻譯就算了，感受Power BI Desktop的中文版也是機器翻譯的。還不如我來翻譯算了（做爲MVP能夠免費作貢獻）。