从零开始入门数据分析-PowerBi入门篇

什锦

目录

收起

一、表的概念

三、数据获取

四、数据清洗

五、数据可视化

本文章有助于大家了解BI工具-PowerBi的使用。通过本文章，零基础也可以轻松搭建自己的可视化看板！后续也会发布一些其它主流的BI工具，但是BI工具总体逻辑上和使用上大同小异。

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一、表的概念

在正式介绍powerbi之前，对'表’这个概念的深入理解是十分有必要的。

1. 表的类别：维度表及事实表

（1）事实表：它的主要特点是往往每一行数据代表一个事件、事实或记录，能够提取出度量值信息，数据量较大，也被称为数据表（例如：销售数据表、订单数据表、用户行为数据表等）。

（2）维度表：它的主要特点是包含类别属性信息，数据量较小，包括例如日期、门店名称、产品ID、顾客ID这些不重复的唯一字段。它也被称为Lookup表，是因为在Excel中我们经常把它们当作Vlookup函数中的目标查询表来使用（例：日历表、门店信息表、产品表、顾客信息表等）。

	维度表	事实表
介绍	也称为Lookup表，一般行数少于数据表	也成为数据表，数据量较大
举例	日期、地域、客户信息、产品信息	销售数据、网页访问数据、订单数据
用途	一般用于行、列、筛选器和切片器	用于搭建度量值
数据建模（关系视图）	“1”的一端口	“*”的一端，箭头指向的一端

2.维度表和事实表举例

举个例子，更便于大家理解：

该表为事实表，可以看到每条都是记录一个事实：

姓名	行为	时间
赵什锦	下单iphone	2023-08-15 23:45:52
赵什锦	退货iphone	2023-08-16 09:45:30
熊大	下单薯片	2023-08-16 12:23:30
熊二	鼠标加入购物车	2023-08-17 13:23:30
赵什锦	下单华为	2023-08-19 23:45:52
猪自强	收藏XXX店铺	2023-08-19 23:49:50

相对于上面这个事实表，下表为维度表：

姓名	某宝ID	性别
赵什锦	U000608	男
熊二	U000911	女
猪自强	U002790	男
熊大	U003790	男

二、PowerBi基础

1. PowerBi 简介：PowerBi 是软件服务、应用、和连接器的结合，它们协同工作以将相关数据来源转换为连贯的视觉逼真的交互见解。

2. 数据可视化的定义：通过数据与图像的结合，更直观的获取信息。

3. Power Bi主要由三部分组成：Power Query(Data Analysis Expression)、数据建模以及可视化看板。

（1） Power query: 编辑查询器帮助我们完成数据源整理工作，在你关闭并应用操作后，结果就被存储在了编辑查询中。

（2） 数据建模: 将维度表与事实表通过某字段建立对应关系（1对1或1对多），将数据连通。也可称为关系视图。

（3） 可视化看板:通过各类可视化组件、切片器等完成可视化看板的搭建。

4. 度量值与DAX

（1）度量值：用于展示关键指标。度量值大家可以理解为它是以一个公式的形式存在于Power Bi中，它不会使得你的数据表中产生新列或者新的行。因此和EXCEL中直接插入列导致产生大量新数据相比，度量值几乎不会占用内存。构建度量值的语言成为DAX(Data Analysis Expression)。

（2）DAX: 与EXCEL中的公式很相似，只不过EXCEL中的公式引用的是单元格（如'A1’，'B3’）。而DAX引用的是某张表中的某列的名称。

例如：[销售量] = sum ('销售数据'[数量])

注：在DAX中，单引号''中的为表名。方括号[]中的为列名。

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想要搭建一个可视化看板，大致的流程可以分为：数据获取→数据清洗→数据建模→可视化看板搭建。下面会逐个步骤详细介绍。

三、数据获取

PowerBi支持多种数据源，如图1所示，如各种本地文件：Excel、CSV、文件夹等。支持各类数据库：Oracel、Mysql等。支持由表格构成前端的Web等。

以Excel为例，如图2所示。由于一个Excel文件可能包括很多个sheet，因此可以在左侧进行勾选，之后点击加载。其中“转换数据”指在将数据加载至PowerBi之前可以先对数据进行预处理，当然加载之后也可进行处理。但是如果数据量过大，或数据源中有很多列或者行是无用的，那么建议在加载数据前先将数据进行预处理（预处理和数据清洗方法一样，会在数据清洗章节详细说明）。

图1

图2

四、数据清洗

什么是数据清洗，一句话概括就是：将数据变成你想要且可用的。

（1）数据清洗的方式和方法

其中方式指实现清洗的工具或途径，例如可以在Powerbi中通过Power Query清洗，也可以在加载至Powerbi之前，通过SQL程序实现数据清洗。

其中方法指，例如将去除空值，去除重复值，合并列，拆分列，修改数据类型，数据逆透视等等。

（2）以Power Query为例，我们可以在Power Query的工具栏中通过各种方法实现数据清洗：

下图为Power Query界面，通过在Powerbi中点击“转换数据”即可进入，图中1部分展示了你可以进行的数据清洗方式，图中2展示了已经加载到Powerbi中的数据，图中3记录了你每次进行操作的记录（例如你删除一列，则在右侧就会记录下你删除一列的操作）。

清洗完成后，点击左上角的关闭并应用，所有的后台数据都会被保存并跳转回画布界面。

五、数据可视化

获取并清洗了数据后，就可以用清洗后的数据搭建看板。

1.画布功能界面介绍

下图中，图1部分是功能区，常用的包括：获取数据，转换数据，刷新等等。

图2部分从上到下依次为：画布展示，数据总览，数据建模。其中数据建模指将不同数据源的数据连接起来。

图3部分为可以使用的可视化组件（点击后即可拖拉拽），可视化组件下方为该可视化组件都展示了哪些字段（可以简单理解为横纵坐标都展示哪些数据）。

图4部分展示了数据的各个表的信息，各个表的每个列信息以及插入的度量值信息。

2.可视化组件介绍

（1）以柱状图折线图为例：

首先点击图1进入到画布界面，点击图2选中可视化组件类型，之后在图3处将数据中的字段拖拽到X轴或Y轴，即可实现简单的可视化图表的创建。

（2）图表的格式编辑

下图中红圈内部为图标格式编辑，例如图标颜色，标题，数据标签等等，如果在“视觉对象”选项中中找不到要更改的属性，则可以在“常规”选项中进行编辑。

编辑于 2023-08-15 15:24・IP 属地辽宁