分析师如何使用 Power BI 将混乱数据、DAX 和仪表板转化为行动

Source: Dev.to

限制可视化数量

• 减少可视化数量可以降低一次需要获取和显示的数据量。
• 考虑使用 Power BI 的 卡片可视化，它可以在单个容器中显示多个卡片。这样将信息合并为一次查询，提升报表性能，并且最小化查询次数。

选择合适的数据网关

• 使用本地数据网关（标准模式）而非个人模式。

  • 标准模式不将数据导入 Power BI，因而更高效。
  • 它可减少数据重复、降低内存使用，并避免潜在的性能瓶颈。

• 为实时连接和计划刷新分别配置网关。

  • 将这两类功能隔离，可确保它们各自高效运行，互不影响。

优化数据建模

• 将计算推送到数据源，并使用已计算的度量值和过滤器，以限制模型中复杂度量和聚合的数量。
• 尽可能采用星型模式而非雪花模式。
  • 星型模式加快查询执行，减少所需的连接，提升查询效率，降低数据冗余，并简化报表开发。
• 使用计算组 来减少冗余的度量值。

可视化设计最佳实践

• 谨慎使用切片器，以避免不必要的查询负载。
• 将报表和数据源部署在同一地区。
  • 这可以最小化网络延迟，加快数据传输、查询执行以及报表渲染速度。

数据分区与加载

• 对大型语义模型进行分区，并并行处理多个分区。
  • Power BI 的列式索引在更长、更精简的表上表现更佳。
  • 仅导入必要的字段和表，可提升数据加载效率，降低资源消耗，并实现更快的报表性能。