题记:那篇作品不仅是Power BI的入门教程,同时针锋相对于Qlik
Sense实行了简短相比较。

近日把1个Qlik Sense的演示应用手动转成了Power
BI的施用,把相关手续和碰到的标题记录如下,权当作多个入门教程。

①,准备原始数据

出于Qlik
Sense的演示应用唯有三个独门的qvf文件,那么原来数据只有因此qvf来导出。此qvf中的数据模型如下图所示:

图片 1

Qlik
Sense并未提供数据模型包涵数据的全体导出效率,所以只能动用最劳累和原始的方法,即:创设表格,在报表中加上有些数据表的具备字段,然后再利用可视化对象的导出效率导出数据为xlsx文件。通过这种措施,把具备表都导出。注:但在实际操作个中,未必全数表都导出,因为有点表能够在Power
BI中生成(比如日期表DateParts),有个别表在Power
BI中也用不到(比中和份顺序表Month Sort Order)。

理所当然,假诺你拿获得原始数据的文书也许数据库,那么就足以跳过这一步。

二,加载数据

那步相比较简单,在Power
BI中新建一个文书档案,通过“获取数据”-“Excel”来摘取须求导入的xlsx文件。

图片 2

挑选文件之后,会来得“导航器”对话框。在那里选用须求导入的职业表(能够选用四个)。选择工作表之后,能够直接点“加载”,也能够点“编辑”来展开“查询编辑器”修改ETL脚本(当然在加载之后仍旧得以另行编排脚本)。如果直接点“加载”之后,Power
BI就会把挑选的工作表中的数量加载进来,今年就足以在“数据”视图中预览当中的数码,左边的“字段”边栏也会展现表及其包涵的字段:

图片 3

其一时半刻候,你会发现表名称是xlsx文件中默许的Sheet1,修改表名称的最简单易行方法正是,在表名称上点右键选取“重命名”。其余,有个别xlsx文件导入之后,数据也许会油但是生上边那种未有正规识别列名称的难点,今年就必要运用“查询编辑器”中的“提高的标题”(把第3行数据作为标题/列名)的意义:

图片 4

“查询编辑器”是3个强劲的UI操作分界面,帮您自动生成Power
Query的M语言脚本,能够通过“高端编辑器”来查看各类表的Power
Query脚本。而Power
Query的率先步就是透过“源”和“导航”脚本来完毕Extract-Load的手续。对于Power
BI来说,Extract-Load能够兑现的力量有:

  • 从每一样数据源中提取数据:种种文件、各样数据库、各个Azure的PaaS、各个联机服务和其它数据源(比如Sportage脚本)
  • 对数据源的布署实行设置
  • 一向录入数据

三,转变和培养数据

在加载数据的长河中要么未来,还能持续采取“查询编辑器”来对加载的数额开始展览转变和作育(即Transform)。所谓调换和培养就是选取Power
Query的M语言脚本来对数据的加载进程,举行额外处理。作者大约把那个进程中Power
BI能提供的力量整理了弹指间:

  • 通用
    • 列的管住:选取列、删除列
    • 行的军管:保留行(前后、间隔、重复、错误)、删除行
    • 排序:基于二个列或多个列进行起降序
    • 统1数据:可以是统1数据(多少个表提供不一样的列),也能够是增大多据(七个表提供差别的行)
  • 转换
    • 表数据管理:对原本数据开始展览分组、提高第1行作为标题、行列颠倒、首尾行沟通、对数据行计数
    • 装有列的处理:重命名列名、数据类型的自动检查评定和手动修改、替换值、填充单元格(上下三个趋势皆可)、透视列(正逆五个趋势)、转变为列表(列表转回列)
    • 文本列的处理:拆分(分隔符、字符数)、格式化(大小写、首字母大写、修整Trim、清除非打字与印刷字符、加多前后缀)、合并、提取(字符串长度、首子字符串、尾子字符串、选定范围子字符串)、分析(从xml和json字符串中提收取多少)
    • 数值列的处理:聚合运算(求和、最大一点都不大、中值、平均值、标准不是、值计数、非重复计数)、标准运算(4则、整除、取模、除得比例、乘得比例)、科学生运动算(求绝对值、求幂、求指数、求对数、求阶乘)、三角函数运算、舍入(向上向下、自定义)、特征(奇偶、符号)
    • 时光列的处理:日期的处理、时间的拍卖、持续时间的拍卖
    • 布局化列的拍卖:扩张、聚合
  • 增加总计列
    • 平日:基于公式计算、基于自定义公式总括、基于条件决断计算、添加索引列、复制列
    • 依据文本列增多:格式化后、合并后、提取后、分析后
    • 据悉数值列增添:聚合运算后、标准运算后、科学生运动算后、三角函数运算后、舍入后、提取特征后
    • 依据时间列增多:日期处理后、时间拍卖后、持续时间处理后

从上面整理的剧情来看,Power BI由于沿用了SQL
Server和Excel中已经存在的Power
Query,所以它的ETL功效依然非凡强劲的,并且大约不用您手动编写ETL脚本就能够完结复杂的ETL工作。

想对Power
Query的机能有详实询问的,提出查看Excel的文书档案: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

四,建立模型数据

在成就多少的ETL之后,需求的步子正是对数码开始展览建立模型。一般来讲,在导入数据未来,Power
BI会依据字段的名号自动测算出表之间的关联的。比如下图正是导入示例数据现在自动塑造的关系图:

图片 5

建立模型的办事和ETL的劳作是四个不等的步骤,固然有些功力达到的效率是一致,可是背后落成的机理是差异样的。最强烈的一个地点就是数据类型的改造,在询问编辑器中对数据类型举行修改会交替或产生新的ETL脚本,而在多少视图中修改数据类型不会潜移默化ETL脚本。

Power BI接济的建立模型本事整理如下:

  • 管理涉及:能够通过涉及视图来可视化的拖动连线,也足以经过“管理涉及”对话框浏览、新建、自动物检疫查测试、编辑和删除关系
  • 关联:关系帮忙壹:一、1:N、N:一,关系筛选帮助单向和双向 。
  • 公式总括:增加依照DAX表明式计算获得的测量值(度量值暗中认可放到近期入选的表个中,也得以归到其余表中),增添基于DAX表明式总计获得的总结列,增加依据DAX表明式总括获得的表
  • 排序:选用排序的列 。
  • 格式设置:能够设置列的数据类型(小数、确定地点10进制数、整数、日期/时间、日期、时间、文本、布尔值、2进制),展现格式(各个货币格式、时间格式、百分比、小数位数、科学计数等)
  • 个性设置:所属表(可以为衡量值设置归属的表),数据分类(设置值的体现特征,比如地址、Url、条码,能够方便让可视化控件更加好的处理内容),暗中同意聚合情势(要不必要和等)
  • 安全性:基于DAX表明式来设定什么角色可以查看什么数据,万分灵活的行级访问调节机制
  • 分组:那是何许鬼,小编也还平素不搞懂。 有知道的对象期待不吝赐教。

在建模的经过中,特别和公式计算有关的事物都提到到数码解析表达式(Data
Analysis
Expressions,DAX)的运用,详细的辨证能够参考MSDN官方文档:https://msdn.microsoft.com/library/gg413422.aspx

(updated
201陆.1贰.20)更完整的文书档案在此间:https://msdn.microsoft.com/en-us/library/mt244090.aspx

对此小编的那些示例,我其实使用了如下两种建立模型技术:

  • 日子数据的格式改动:把长格式的日子字符串修改为短的 。
  • 种种衡量值的建立:作者的衡量值主要涉及一些求和、求平均、计数、变化率等。为了更加好的管制衡量值,小编特别新建了1个名称为DetialsMeaured的表,公式为:DetailsMesured
    = ALL(Details[EpisodeID]),然后把建立的各类度量值归到那个表个中 。
  • 百分比率的格式化:求变化率的衡量值,能够把展现格式设置为百分比,那么在放手可视化控件中就直接显示为百分比,无需额外安装恐怕乘十0(笔者利用了四个第一方控件,其不恐怕辨识百分比格式,只可以在心胸值上乘100)
  • 创制层级结构:为了支持数据的下钻显示,那么需求树立数量的层次结构,比如财年包蕴月份。要确立层次结构相当粗略,直接把三个字段拖动到此外1个字段下边Power
    BI就会自动创立一个新的层次结构列(包罗了你刚好操作的多个字段),接着能够一而再拖入别的列到这些层次结构列下边,还是能拖动来开展排序。
  • 树立日期表:大多分析都以和岁月相关的,那么就需求有一张独立的日期表来为维度提供数据(包含年、财年、季度、月、日、天等)。原来的qvf中也存在那三个日期表,也是借助脚本生成的,对于Power
    BI来说一样也足以因而脚本来生成2个日期表。生成日期表的剧本如下:

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]))
)

把日子表增多到模型中后,就足以手动把日期表的Date字段和Details表中的EpisodeAdmissionDate字段建立其关系。最后的模型图如下:

图片 6

日期表创立的越来越多详细介绍,能够参照这么些博客小说:http://kohera.be/blog/business-intelligence/how-to-create-a-date-table-in-power-bi-in-2-simple-steps/

5,可视化展现数据

透过可视化控件来突显数据尚未太多能够说的。Power
BI的法定文书档案已经写的相比好了,见:https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/documentation/powerbi-desktop-report-view/

单单正是把二个可视化控件拖到报表页面上,然后把所需的维度和心胸拖到可视化控件中的数据标签页中的“轴”/“图例”只怕“值”下边,如下图所示:

图片 7

多少建模的时候提到过下钻呈现。下钻展现有二种方法:一种接纳层级结构列,1种不行使。

简轻松单说来,对于利用层级结构的不二等秘书籍,正是先成立三个层级结构列,然后把那些列拖到“轴”上边,可视化控件就会在地点的操作栏展现用于下钻数据的特定按键。如下图所示:

图片 8

对此第一种下钻显示形式,作者尚未运用,详细的表明能够见:https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/documentation/powerbi-service-drill-down-in-a-visualization/

为可视化控件准备好数据以往,仍可以够经过“格式”设置标签页(即刷子状Logo)来安装有个别显示格式,比如标题,字体,颜色什么的。

当数码增加到可视化控件之后,那么些字段还会自动加多到视觉品级筛选器,除此而外,你还能附加把字段增添到页面级筛选器和报告级筛选器中。这一个筛选器的效率范围以文害辞应该能够领略。

但是必要专注的是,筛选器在明面儿揭露到Web后并不可知,所以你仍可以独自在表格页面上增添所需的切成片器。切成丝器的数额设置方法和其余可视化控件类似。

6,和Qlik Sense的比较

一言以蔽之的可比下来(个人观点):

  1. ETL才具由于背靠SQL
    Server分析服务的有关才具,所以能够成功和Qlik极度,尤其差不多能够绝不手写脚本。
  2. 建立模型本事和Qlik分外,只是操作经验上会差了一点。
  3. 可视化工夫比Qlik就差大多,不管是放置的可视化控件照旧第贰方增加的控件皆以这么。
  4. 前者操作(也即最后用户使用BI应用)的感受也比Qlik差。
  5. 扩张和购并力量也是因为Power BI的定点决定了从未有过Qlik灵活。
  6. 最大的优势是入门的准许开支低廉(如若愿意利用SaaS的话)。
  7. 第一次全国代表大会特征是兼具人工智能帮助的火速见解才具。

Power BI在可视化技能方面真正必要更为拉长,比如小编就境遇如下几个难题:

  • 排序只好依照当前采纳的维度,不能够自定义排序
  • 堆积如山面积图图例不能够下钻
  • 不曾竖条仪表图
  • 饼图不能合并为Other
  • 报表不帮助下钻
  • (updated 2016.1贰.20)货币格式的数值无法显得负数

谈到底只能吐槽下,Power BI的文书档案用机译尽管了,感觉Power BI
Desktop的粤语版也是机译的。还不及本身来翻译算了(作为MVP能够无偿做进献)。

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