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Power BI 1 DAY

时间:2022-11-20 15:33:59浏览次数:43  
标签:Power 合并 一表 销售 BI 二表 DAY

目录

Power BI(商业智能)分析

BI 分析步骤

  1. 业务理解(了解业务情况)
  2. 数据收集(原始数据)
  3. 数据加工、处理(有效数据)
  4. 数据分析(基于业务理解分析业务情况)
  5. 结构展现(画图)

数据收集数据加工处理步骤合并称为Power Query(PQ)数据处理

数据分析要先搭建数据模型,在进行数据汇总最后进行数据透视Power Pivot(PP)

透视是指在特定的维度下对度量进行汇总观测的行为 (维度:观测对象 度量“观测对象的值 汇总:计算方式)

结构展示:Power View(PV),Power Map(PM)

Power Query

表数据结构

  1. SQL 关系型:关系型数据库
  2. PQ 非关系型:数据仓库:存储数据的地方(DB)包括涵关系型数据库

区别

  1. 数据结构种类不一样(多行多列)
  2. 不同数据间的参考引用方式不一样
  3. 列 = 字段,行 = 记录 (主键识别行)

主键

物理层:非空不重复
业务层:一个表的记录单位
所有非主键字段都要能够围绕主键信息进行描述和扩展

  1. 字段不能为空或重复
  2. 一个字段只能有一种数据类型
  3. 所有字段的记录数相同

Power Query中的纵向合并与横向合并

由于数据表间存在一定的关联度,所以在power bi中可以通过纵向合并(可以理解为SQL中的Union语法)和横向合并(可以理解为SQL的Join语法)来进行数据表的整合。

数据例子:销售数据表,表中含销售一表,销售二表,产品表。

销售一表和销售二表进行纵向合并为一张销售表。

进入到PQ页面: “主页”-“转换数据”-“转换数据”

在查询里,先选中“销售一表”,然后点击"主页“里的“追加查询”右边向下小三角。点击第一个”追加查询“。

因为是合并销售一表和二表共计2个表格所以对应勾选“两个表”,然后追加的表就选择“销售二表”点确定。

此时销售二表的数据都纵向合并到销售一表中,更改销售一表名为“销售表”,对销售二表进行“启用加载”取消勾选。

产品表通过产品编号横向合并到销售表中。

在查询里,先选中“销售表”,然后点击"主页“里的“合并查询”右边向下小三角。点击第一个”合并查询“。

设置好合并内容,首先选择好合并的附表”产品表“,然后分别单击”销售表“的产品编号和“产品分类”的产品编号,连接种类不改变,以左外部连接即可。点击确认。

选择“产品分类”右边的“展开”标签,选取从产品表合并到销售表的字段,不需要原始表的名字作为前缀,点确认。

标签:Power,合并,一表,销售,BI,二表,DAY
From: https://www.cnblogs.com/thankcat/p/16908603.html

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