Power BI 数据规范：案例实战详解

引言：

数据规范是 Power BI 数据分析过程中的基石，它为后续的数据建模、分析和可视化奠定了坚实的基础。通过对原始数据进行清洗、转换和规范化，我们可以确保数据的一致性、准确性和完整性，从而避免错误和偏见的产生。

案例实战：

场景：

某零售公司希望分析其销售数据以获得业务洞察。然而，他们的原始数据杂乱无章，包含重复、缺失值和不一致的格式。

步骤：

1. 数据清洗

• 识别并删除重复记录。
• 填充缺失值或将其标记为缺失。
• 修复数据类型不匹配和格式不一致。
• 使用公式和规则转换数据。

2. 数据转换

• 创建计算列来派生新数据点。
• 聚合数据以创建汇总或组。
• 透视数据以更改数据结构。
• 展开或合并表以创建新的关系。

3. 数据规范化

• 将数据组织到表中，每个表包含一个主题。
• 确保表之间存在正确的关系。
• 创建主键和外键以强制数据完整性。
• 定义数据类型和长度以确保数据一致性。

4. 数据建模

• 创建维度表以存储分类数据。
• 创建事实表以存储测量数据。
• 定义层次结构和关系以创建多维数据集。
• 优化数据模型以提高查询性能。

5. 数据分析和可视化

• 使用 DAX 公式进行数据分析。
• 创建图表、仪表板和报告以可视化数据。
• 识别趋势、模式和异常值。
• 从数据中获得有价值的见解。

示例代码：

// 移除重复记录
Diminuir Duplicados = 
VAR DISTINCT_ROWS = 
    DISTINCT(SalesTable, SalesTable[Product], SalesTable[Date])
RETURN
    DISTINCT_ROWS

// 填充缺失值
Preencher Valores Ausentes = 
VAR REPLACEMENT_VALUE = 0
RETURN
    IF(ISBLANK(SalesTable[Sales]), REPLACEMENT_VALUE, SalesTable[Sales])

// 创建计算列
Calcular Lucro = 
VAR PROFIT_MARGIN = 0.2
RETURN
    SalesTable[Sales] * PROFIT_MARGIN

// 透视数据
Transpor Tabela = 
VAR PIVOTED_TABLE = 
    PIVOT(SalesTable, SalesTable[Date], SalesTable[Product], "Sum", SalesTable[Sales])
RETURN
    PIVOTED_TABLE

// 定义关系
RELACIONAR(SalesTable, ProductTable, SalesTable[Product], ProductTable[Product])

结论：

通过采用系统化和以案例为基础的方法，我们可以有效地规范 Power BI 数据，从而获得可靠和有意义的数据分析结果。理解数据规范的基本原理、熟练掌握转换和建模技术以及实际应用示例代码，您将能够自信地处理各种数据规范挑战，并为您的 Power BI 报告和分析奠定坚实的基础。