Power BI学习（数据可视化）

另一个也可以的工具是：Tableau

还有一个是：神策，主要是用于互联网的app的数据埋点

数据分析的过程：

数据源--数据清洗（power query）-构建指标新建度量值（power pivot）-可视化（power view）-报表完成

我使用的PowerBI版本

一获取数据

1.连接MySQL数据库

如果要连接MySQL,那么在MySQL安装路径下要安装mysql-connect-net，（我是本地电脑，如果数据库在服务端，那么需要放在服务端）下载地址MySQL :: Download MySQL Connector/NET (Archived Versions)

双击安装后

powerBI主页--获取数据--更多--数据库--MySQL数据库

输入数据库和用户后，就可以获取数据库的数据了

2.导入execl数据

导入后，可以查看表之间的关系

二操作数据（数据清洗）

主页--转换数据--转换数据

打开的是Power Query编辑器

可以编辑数据的类型，行列转换，增删列，提取，分组等操作

设置完即可“关闭并应用”

三数据可视化

下面的新建列操作是数据建模的一部分：

在数据页面，新建一个某几列数据合在一起计算的列

选择表，右键--新建列--输入公式--确认

1. 地图

比如：查看门店分布及销售情况

1）插入--新建视觉对象

2）对象可以拉到合适的位置。然后，选择对象 --选择“可视化”的“地图”

3）将数据表中的门店的国家字段拉入地图中

把销售额也拉入地图中，最后效果如下：

然后点击上图的“焦点模式”模式

2.着色地图

1.新建视觉对象

2.选择“着色地图”

3）拉入国家和销售额

3. 柱形图、饼状图

4. 矩阵（透视表）

不同产品在不同国家的销售额

设置视觉对象格式，可以优化透视表

美化后效果：（若设置字体大小，搜索“大小”，然后进行设置）

5.词云

获取更多视觉对象--word cloud

根据自己的需要进行优化

6.雷达图

获取更多视觉对象--Radar Chart

四数据建模

（1）管理关系

可以删掉默认的关系，新建自己的关系

（2）新建表

如果要新建表，不要直接用“新建表”的功能，而是通过空白查询的方式（主页--获取数据--空白查询--输入数据--添加表名--确定）

以下是新建一张名称为“度量值表”的表（为了方便下面第（4）步的操作，所以取名“度量值表”，也可以根据自己的需要命名）

创建完记得“关闭并应用”

然后，在数据中可查看到新建的表

（3）新建列

最好是用新建度量值，而不用新建列（列会占内存，度量值不会）

（4）新建度量值

常用函数

a.迭代函数

函数	作用
SUMX('表'，算术表达式)	求和
AVERAGE('表'，算术表达式)	平均值
AVERAGEX('表'，算术表达式)	算术平均值
MAXX('表'，算术表达式)	最大值
MINX('表’，算术表达式)	最小值
COUNTX('表'，算术表达式)	记录数
COUNTAX函数('表'，算术表达式)	计算列中单元格不为空的数目
PRODUCTX('表'，算术表达式)	PRODUCTX('表'，算术表达式)

b. 计算函数

FILTER 的表，必须是维度表，唯一表。

Filter 常用方法:
1.搭配Calculate

Calculate(表达式(度量值),Filter('表名'，筛选条件))

在Calculate函数中的直接筛选条件里，我们只能输入:
‘表'[列]= 固定值或‘表列1<>固定值
‘表'[列]>= 固定值或‘表’[列]<=固定值‘表[列]>固定值或‘表[列]<固定值

但是遇到如下情况，就要使用Filter函数

[列]=[度量值]、[列]=公式、[列]=[列]
[度量值]=[度量值]、[度量值]=公式、[度量值]=固定值

运用

<1> 新建度量表

为了统一管理度量值，可以新建一张“度量值表”，根据上面（2）操作中的方法

比如要计算store_cost的平均值，那么就新建一个度量值（表工具--新建度量值）。

<2> 使用AVERAGE函数（平均值）

点击“度量值表”，右键“新建度量值”

store_cost平均值 = AVERAGE('mayfood sales_fact_1998'[store_cost])

注意：这时候查看度量值时，页面不会有任何的显示

在报表试图中，新建视觉对象，选择“表格”，拉入度量值，就可以看出结果

增加门店Id维度

<3> 使用Calculate函数（条件语句）

比如筛选store_cost大于其平均值的数据，并对其进行平均值计算

同样使用度量值

步骤一：筛选store_cost大于其平均值的数据

Filter('表名'，筛选条件)

FILTER('mayfood sales_fact_1998','mayfood sales_fact_1998'[store_cost]>=AVERAGE('mayfood sales_fact_1998'[store_cost]))

步骤二：使用Calculate函数

Calculate(表达式(度量值),Filter('表名'，筛选条件))

store_cost大于平均值 = CALCULATE(AVERAGE('mayfood sales_fact_1998'[store_cost]),FILTER('mayfood sales_fact_1998','mayfood sales_fact_1998'[store_cost]>=AVERAGE('mayfood sales_fact_1998'[store_cost])))

增加城市维度

更多筛选条件

多个筛选条件 = CALCULATE(AVERAGE('mayfood sales_fact_1998'[store_cost]),FILTER('mayfood sales_fact_1998','mayfood sales_fact_1998'[store_cost]>=AVERAGE('mayfood sales_fact_1998'[store_cost])),'mayfood sales_fact_1998'[store_id] = "1")

CALCULATE(AVERAGE('mayfood sales_fact_1998'[store_cost]),FILTER('mayfood sales_fact_1998','mayfood sales_fact_1998'[store_cost]>=AVERAGE('mayfood sales_fact_1998'[store_cost])),'mayfood sales_fact_1998'[store_id] in {1,12})