Power BI 中的必备
Source: Dev.to
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模式与数据建模
数据建模是使用 Power BI 时最重要的部分之一。它决定了你如何组织数据，以便报表正确、易读且使用快速。一个好的数据模型帮助 Power BI 理解表之间的连接方式以及数字应如何计算。
Power BI 中的数据建模是什么？
数据建模指的是排列你的数据表并定义它们之间的关系。在 Power BI 中，这在 Model 视图中完成，你可以通过关系将表连接起来。
一个好的数据模型：
- 让报表运行更快
- 使计算更简便
- 减少总计和可视化中的错误
糟糕的数据模型会导致报表缓慢、图表混乱以及结果不正确。
事实表和维度表
Power BI 模型主要由两类表构成：
事实表
存放你想要衡量的数值，例如：
- 销售额
- 销售数量
- 利润
- 折扣
这些表通常行数很多，随着数据的增加会不断增长。
维度表
存放解释这些数值的描述性信息，例如：
- 客户
- 产品
- 日期
- 地点
- 类别
事实表通过 ProductID、CustomerID、Date 等 ID 与维度表关联。这使模型保持有序且易于分析。
星型模式
星型模式是 Power BI 中最常见且推荐的结构。它包括：
- 一个中心事实表
- 若干直接连接到它的维度表
布局看起来像一颗星，事实表位于中心。
为什么星型模式是最佳选择
- 性能更快
- 易于理解
- DAX 公式更简洁
- 关系问题更少
Power BI 在星型模式下表现最佳，这也是它在报表中被广泛使用的原因。
雪花模式
雪花模式与星型模式类似，但更为复杂。维度表被拆分成更小的表。例如，一个 Product 表可能会连接到一个单独的 Category 表。
雪花模式的缺点
- 需要管理的关系更多
- 初学者更难理解
- 可能导致 Power BI 报表变慢
由于这些缺点，除非必要，通常会 避免 使用雪花模式。
Power BI 中的关系
关系告诉 Power BI 表之间是如何连接的。最常见的类型是 一对多，即一个维度记录对应多个事实记录。
关键关系概念：
- 基数（一对多、多对多）
- 过滤方向，控制数据的过滤方式
- 活动和非活动关系
正确的关系确保切片器、过滤器和可视化能够正常工作。
为什么良好的数据建模很重要
良好的数据建模：
- 让报表运行更快
- 确保总计和计算的正确性
- 使仪表板更易理解
- 让报表能够随数据增长而扩展
- 减少复杂的 DAX 公式
糟糕的建模会导致性能下降和洞察不可靠。
结论
模式和数据建模是高效 Power BI 报表的基石。使用星型模式、清晰地区分事实表和维度表，并创建恰当的关系，有助于确保报表快速、准确且易于使用。花时间在数据建模上投入，能够在后期节省大量时间并建立信任。
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