Power BI 数据建模与数据汇总分析

多维数据模型

多维数据模型又叫多维数据集、立方体、指的是相互间通过某种联系被关联在一起的不同类别的数据集合

搭建多维数据模型

搭建方法

  1. 明确表与表之间用于匹配的关键字段
  2. 在关系图视图模式下选中某个表的关键字段拖拽向另一个表的关键字段

注意事项

  1. 用户连接两表的两个关键字段中，至少有一个关键字段事没有重复的
  2. 关键字段中有重复值的表为主，没有重复值的表为附表，在数据透视表中，只有当行列标签来自附表时，附表才能提供值字段（附表为一，主表为多）
  3. 两表关联必然有一个主表和一个附表（如果两个关键字段都没有重复值，连接时先选中的表为主表）

搭建数据模型思考

搭建方式 主键 结果
一对一 主键连接主键 最不可能出现
一对多 主键连接非主键 正确（多表的字段可用，多表出度量，一表出维度）
多对多 非主键连接非主键 能连接但无法透视使用

数据变量类型

变量类型 example 数据类型 能否为主键 透视角色
名义型 ID、姓名、产品名 Text Yes 维度
有序型 成绩、健康状况 Text No 维度
连续型 金额、温度、身高 Number No 度量

主键ID特点（非空不重复）

  1. 文本型（Text）
  2. 字段的个位数相同
  3. 不用位数代表不同意义
  4. example：SN

星型结构

筛选：两个表连接的筛选，维度汇总度量，维度筛选度量。

交叉筛选器方向

单一/两个

双向交叉筛选：连接的两个表可以互相筛选，适用于星型架构，不适用于交叉模式

单向交叉筛选：维度表可以筛选度量表，绝大多数情况用单向交叉筛选

连接规则说明

非必要不是用类型二

  1. 类型一：相邻两表间，多表出度量，一表出维度；
  2. 类型二：跨表取字段或，双向连接下多表出维度，一表出度量；
  3. 错误：相邻两表间，单项连接下，多表出维度，一表出度量

一表出维度，多表出度量

一表出维度，多表出度量

一表出维度，多表出度量

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