了解 Power BI 中的模式与数据建模
Source: Dev.to
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Power BI 中的数据建模是什么？
Power BI 中的数据建模是指组织数据表并定义它们之间的关系，以便分析和报告变得高效且准确。
与其将所有数据放在一个巨大的表中，数据建模将信息拆分为通过关系连接的逻辑表。这种结构使数据更易于分析，并防止出现重复计数或错误聚合等错误。
精心设计的模型使用户能够在不需要手动连接或反复清理数据的情况下创建报告。
事实表
事实表 包含可衡量的业务事件或交易。这些是分析师聚合以产生洞察的数值。
常见示例包括：
- 销售交易
- 收入金额
- 订单数量
- 成本和利润
- 网站访问或交易
事实表通常包含：
- 数值度量，例如销售额、成本或数量
- 链接到维度表的外键
- 事务级别的数据
销售事实表的示例字段
OrderDate | ProductID | CustomerID | SalesAmount | Quantity
------------|-----------|------------|-------------|---------
2024-01-05 | P01 | C002 | 500 | 2由于存储事务数据，事实表往往很大。
维度表
维度表提供用于过滤、分组或对事实进行分类的描述性信息。
维度回答诸如以下问题：
- 哪个产品被售出？
- 哪位客户购买了它？
- 销售发生在什么地区？
- 哪位销售人员处理了订单？
常见的维度表：
- 产品维度
- 客户维度
- 日期维度
- 销售人员维度
- 区域维度
示例产品维度
ProductID | ProductName | Category | Brand
---------|-------------|------------|-------
P01 | Laptop Pro | Electronics| TechBrand维度表通常较小，且包含描述性属性。
Power BI 中的关系
关系将事实表连接到维度表。Power BI 使用这些关系来正确过滤和聚合数据。
大多数关系遵循 一对多 结构：
- 一个产品 → 多条销售记录
- 一个客户 → 多笔交易
- 一个地区 → 多个订单
在 Power BI 中，关系允许对维度（例如，选择一个国家）应用的过滤器自动影响事实数据。错误的关系常导致报告中的总计错误或数值缺失。
星形模式
星形模式是 Power BI 推荐的建模方法。
- 一个中心事实表直接连接到多个维度表。
- 维度表之间不相互连接。
- 结构在视觉上类似于星形。
示例结构
Product
|
Customer — Sales Fact — Date
|
Region星形模式的优势
- 查询性能快
- 易于理解
- 简化报表构建
- 降低建模复杂度
- 提高聚合准确性
由于 Power BI 的引擎针对星形模式进行了优化，基于该模型构建的报表通常表现更佳。
雪花模式
雪花模式 与星型模式类似，但维度被进一步规范化为多个相关表。
示例
Sales Fact → Product → Product Category不是将所有产品细节保存在一个维度中，而是将类别数据单独存储。
优势
- 减少数据冗余
- 节省存储空间
劣势
- 关系更为复杂
- 维护难度更大
- 在 Power BI 中性能较慢
- 对报表使用者来说容易混淆
对于 Power BI，除非必要，否则通常不建议使用雪花模式。
为什么好的数据建模很重要
好的建模直接影响报表质量和性能。
更快的报表
适当的模式让 Power BI 高效处理查询，减少报表加载时间。
准确的计算
糟糕的模型常导致计数重复或总计错误。正确的关系可以防止这些问题。
更容易的报表构建
干净的模型让用户可以轻松拖拽字段，而无需担心复杂的联接。
可扩展的分析
结构良好的模型允许将来添加数据而不会破坏报表。
更好的用户体验
用户与整洁的维度交互，而不是混乱的原始数据表。
Power BI 数据模型的最佳实践
- 尽可能使用 星型模式。
- 将事实表和维度表分开。
- 除非必要，避免多对多关系。
- 使用清晰的命名约定。
- 删除不必要的列。
- 保持干净的日期表。
结论
模式和数据建模构成成功 Power BI 报告的基础。了解事实表、维度表、关系以及模式类型有助于分析师构建既高效又准确的模型。
虽然星型模式和雪花模式都能有效组织数据，但由于其简洁性和速度，Power BI 在星型模式下表现最佳。
投入时间进行恰当的数据建模可确保更快的仪表板、准确的洞察以及整个组织更好的决策。