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Power BI 数据分析与可视化-教案教案内容：一、Power BI 简介1.1 Power BI 的定义1.2 Power BI 的优势1.3 Power BI 的组件1.4 Power BI 的安装与配置二、数据导入与连接2.1 数据源类型2.2 导入数据2.3 连接数据2.4 数据预处理三、数据建模与转换3.1 数据建模概述3.2 数据表操作3.3 数据关系3.4 数据转换四、数据分析与挖掘4.1 数据分析概述4.2 数据分析方法4.3 数据挖掘技术4.4 分析结果展示五、数据可视化与报告5.1 数据可视化概述5.2 常见可视化类型5.3 报告设计5.4 报告分享与部署六、Power BI 数据可视化6.1 数据可视化的原则6.2 Power BI 可视化组件6.3 自定义可视化6.4 交互式报告设计七、Power BI 报表样式与主题7.1 报表样式设置7.2 使用主题7.3 个性化定制7.4 响应式设计八、Power BI 数据处理与聚合8.1 数据处理概述8.2 常用数据处理功能8.3 聚合度量8.4 动态列九、Power BI 高级分析功能9.1 DAX 函数9.2 M 语言9.3 高级分析案例9.4 数据流十、Power BI 报告发布与管理10.1 发布报告10.2 Power BI Service 简介10.3 共享报告10.4 报告管理最佳实践十一、Power BI 仪表板设计11.1 仪表板概述11.2 创建仪表板11.3 仪表板组件11.4 仪表板交互与动态行为十二、Power BI 实时数据分析12.1 实时数据概述12.2 实时数据集成12.3 实时数据可视化12.4 实时数据分析案例十三、Power BI 预测分析13.1 预测分析基础13.2 添加预测模型13.3 评估预测结果13.4 预测分析在实际应用中的案例十四、Power BI 安全与权限管理14.1 安全概述14.2 用户权限设置14.3 数据加密与保护14.4 企业级部署与安全性最佳实践十五、Power BI 项目实战15.1 实战项目流程15.2 数据处理与分析实战15.3 数据可视化与报告实战15.4 项目部署与分享实战重点和难点解析一、Power BI 简介重点：Power BI 的优势、组件及安装配置。
学会使用PowerBI进行数据可视化分析在现代数据爆炸的时代，数据可视化分析成为了企业和个人进行决策的重要工具。
PowerBI作为一款强大的数据可视化工具，为用户提供了丰富的功能和工具，方便用户对数据进行分析和展示。
本文将介绍PowerBI的基本概念和使用方法，并以具体的案例展示PowerBI在数据可视化分析中的应用价值。
第一章：PowerBI简介和安装在本章中，我们将介绍PowerBI的基本概念和特点，并指导读者如何安装和配置PowerBI软件。
PowerBI是由微软推出的一款用于数据可视化分析的工具，它能够将数据转化为图表、表格等可视化形式，帮助用户更直观地理解和分析数据。
借助PowerBI，用户可以从各种不同的数据源中导入数据，并进行数据清洗和转换。
安装和配置PowerBI软件非常简单，只需按照官方指南进行操作即可。
第二章：数据导入和清洗在本章中，我们将介绍PowerBI的数据导入和清洗功能。
PowerBI支持将数据从各种常见的数据源中导入，例如Excel、CSV、SQL数据库等。
同时，PowerBI还支持对导入的数据进行清洗和转换，以适应用户的需求。
通过PowerBI的数据导入和清洗功能，用户可以方便地将数据准备好，以便后续的分析和展示。
第三章：数据可视化和图表设计在本章中，我们将介绍PowerBI的数据可视化和图表设计功能。
PowerBI提供了丰富的可视化选项，包括柱状图、折线图、饼图等多种类型的图表，用户可以根据自己的需求选择最合适的图表类型。
同时，PowerBI还提供了强大的图表设计工具，允许用户对图表进行自定义和调整，以满足个性化的需求。
通过PowerBI的数据可视化和图表设计功能，用户可以将数据以更直观和易懂的方式展示出来。
第四章：数据分析和计算在本章中，我们将介绍PowerBI的数据分析和计算功能。
PowerBI支持各种常见的数据分析操作，包括排序、过滤、聚合等。
同时，PowerBI还提供了强大的计算工具，例如自定义计算字段和公式等，可以满足用户对数据的更深入分析和计算需求。
第1章数据分析与可视化概述教案课程名称：Power BI数据分析与可视化课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论16学时，实验48学时）总学分：4.0学分本章学时：2学时一、材料清单（1）《Power BI数据分析与可视化》教材。
（2）配套PPT。
（3）引导性提问。
（4）探究性问题。
（5）拓展性问题。
二、教学目标与基本要求1. 教学目标根据目前数据分析发展状况，将数据分析具象化。
而后介绍数据分析的概念、流程以及应用场景。
阐述常用的数据可视化工具及其特点。
紧接着实现在Windows系统下安装Power BI可视化工具。
最后介绍Power BI可视化工具的视图和窗格。
2. 基本要求（1）了解数据分析的概念。
（2）了解数据分析的流程。
（3）了解数据分析在实际中的应用。
（4）了解常用的可视化工具及其特点。
（5）掌握Windows系统下Power BI的安装。
（6）了解Power BI可视化工具的视图和窗格。
三、问题1. 引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（1）数据分析能够做什么？（2）现实生活中存在哪些数据可视化工具？（3）Power BI有哪些特点？2. 探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。
或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
（1）数据分析的完整流程是怎样的？（2）数据分析的能够应用在那些场景？（3）Power BI中的视图和窗格都代表着什么？3. 拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。
亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。
（1）数据分析是不是万能的？（2）分析某班级学生的基本信息可以从哪些角度入手？四、主要知识点、重点与难点1. 主要知识点（1）数据分析的概念、流程与应用场景。
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲引言概述：PowerBI是一种强大的数据分析和数据可视化工具，它能够帮助用户从大量的数据中提取有用的信息，并以直观的方式呈现出来。
教学大纲是指导学生学习的重要文件，本文将详细阐述PowerBI数据分析与数据可视化的教学大纲。
正文内容：1. 数据分析基础1.1 数据分析的概念和意义：介绍数据分析的定义和重要性，以及在决策制定和业务优化中的应用。
1.2 数据分析的方法和流程：介绍数据分析的常用方法和流程，包括数据收集、数据清洗、数据转换和数据建模等环节。
2. PowerBI入门2.1 PowerBI的概述：介绍PowerBI的基本概念和功能，包括数据导入、数据建模、数据可视化和数据共享等方面。
2.2 PowerBI的安装与配置：详细介绍PowerBI的安装和配置步骤，包括下载安装文件、注册账号和连接数据源等操作。
2.3 PowerBI的界面和功能：介绍PowerBI的用户界面和常用功能，包括数据导入、数据建模、数据可视化和数据共享等操作。
3. 数据导入与清洗3.1 数据导入：详细介绍PowerBI中导入数据的方法和步骤，包括从Excel、CSV、数据库和云端数据源导入等方式。
3.2 数据清洗：介绍PowerBI中数据清洗的常用操作，包括数据去重、数据过滤、数据合并和数据转换等功能。
4. 数据建模与分析4.1 数据建模：详细介绍PowerBI中数据建模的方法和步骤，包括创建表格、定义关系和计算列等操作。
4.2 数据分析：介绍PowerBI中数据分析的常用功能，包括数据切片、数据筛选、数据排序和数据计算等操作。
4.3 数据可视化：详细介绍PowerBI中数据可视化的方法和步骤，包括创建图表、设计仪表盘和生成报告等功能。
5. 数据共享与协作5.1 数据共享：介绍PowerBI中数据共享的方法和步骤，包括发布报告、生成链接和嵌入网页等方式。
5.2 数据协作：详细介绍PowerBI中数据协作的功能，包括共享和协同编辑报告、创建数据门户和设置权限等操作。
使用PowerBI进行数据分析和可视化使用Power BI进行数据分析和可视化第一章：Power BI简介Power BI是由Microsoft开发的一款强大的商业智能工具，用于数据分析和可视化。
它提供了一种直观、交互式的方式来探索和分析数据，帮助用户发现数据中隐藏的模式和见解。
1.1 Power BI的组成部分Power BI主要由三个组成部分构成：Power BI Desktop、Power BI服务和Power BI移动应用。
1.1.1 Power BI DesktopPower BI Desktop是一款功能丰富的应用程序，可用于创建、编辑和发布报表和仪表盘。
它提供了强大的数据建模、数据转换、数据可视化和报表设计功能。
1.1.2 Power BI服务Power BI服务是一个在线平台，用户可以将其报表和仪表盘发布到该平台上，并与团队和其他用户共享。
它还提供了数据集和报表的自动刷新、导出和共享功能。
1.1.3 Power BI移动应用Power BI移动应用是一款手机应用程序，用户可以随时随地访问和查看他们的报表和仪表盘。
它提供了在移动设备上进行数据分析和可视化的便利性。
1.2 Power BI的优势Power BI具有许多优势，使其成为一款受欢迎的数据分析和可视化工具。
1.2.1 简单易用Power BI具有直观的用户界面和易于使用的工具，使用户能够快速上手并开始分析数据。
1.2.2 强大的数据建模功能Power BI提供了强大的数据建模功能，可以从多个数据源中提取、转换和加载数据，并建立关系模型，以便在报表中进行分析。
1.2.3 丰富的可视化选项Power BI提供了丰富的可视化选项，用户可以选择不同的图表类型、颜色和样式，以呈现数据并传达见解。
1.2.4 实时数据更新Power BI支持实时数据更新，可以定期或按需刷新数据集和报表，确保用户始终查看到最新的数据。
第二章：数据分析使用Power BI进行数据分析可以帮助用户发现数据中的模式、趋势和关联。
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲标题：PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲引言概述：PowerBI作为一款强大的数据分析和可视化工具，已经被广泛应用于各个行业和领域。
为了更好地帮助学习者掌握PowerBI的基本原理和操作技巧，本教学大纲将详细介绍PowerBI的数据分析和数据可视化内容，帮助学习者快速入门并掌握相关技能。
一、PowerBI基础知识1.1 PowerBI概述：介绍PowerBI的基本概念、功能和应用范围。
1.2 PowerBI界面：详细介绍PowerBI的界面结构和各个功能区域的作用。
1.3 数据源连接：讲解如何连接各种数据源，包括Excel、SQL Server、Web数据等。
二、数据处理与转换2.1 数据导入：介绍如何导入数据并进行数据清洗和筛选。
2.2 数据转换：讲解如何对数据进行转换、合并和拆分操作。
2.3 数据建模：介绍如何建立数据模型，包括关系建立、字段定义等。
三、数据分析与计算3.1 数据可视化：详细介绍PowerBI的可视化功能，包括图表、地图、仪表盘等。
3.2 数据分析：讲解如何进行数据分析，包括排序、筛选、计算等操作。
3.3 数据报表：介绍如何创建数据报表，并分享到PowerBI服务或导出为其他格式。
四、高级功能与扩展4.1 DAX函数：详细介绍PowerBI中的DAX函数，包括常用函数和高级函数。
4.2 Power Query：讲解如何使用Power Query进行数据处理和转换。
4.3 PowerBI服务：介绍如何将报表发布到PowerBI服务，并进行数据共享和协作。
五、实战案例与应用5.1 行业案例：通过实际案例演示如何应用PowerBI进行数据分析和可视化。
5.2 自定义报表：讲解如何根据需求定制报表，并实现个性化的数据展示。
5.3 数据驱动决策：强调数据分析和可视化对于决策的重要性，以及如何利用PowerBI进行数据驱动决策。
结语：通过本教学大纲的学习，学习者将掌握PowerBI的基本原理和操作技巧，能够熟练进行数据分析和数据可视化工作。
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲引言概述：PowerBI是一种强大的数据分析和数据可视化工具，它能够匡助用户从海量的数据中提取有价值的信息，并以直观的方式展示出来。
本文将介绍PowerBI数据分析与数据可视化的教学大纲，以匡助读者了解PowerBI的基本概念和使用方法。
一、PowerBI的基本概念1.1 PowerBI的定义和特点- PowerBI是由微软开辟的一款商业智能工具，用于数据分析和数据可视化。
- PowerBI具有直观的界面和丰富的功能，可匡助用户快速创建交互式的报表和仪表盘。
- PowerBI支持多种数据源的连接，包括Excel、SQL Server、SharePoint等。
1.2 PowerBI的组成部份- PowerBI Desktop：用于创建和编辑报表的桌面应用程序。
- PowerBI Service：用于发布和共享报表的在线平台。
- PowerBI Mobile：用于在挪移设备上查看和交互报表的应用程序。
1.3 PowerBI的基本功能- 数据导入和清洗：PowerBI可以从多种数据源中导入数据，并提供数据清洗和转换的功能。
- 数据建模：PowerBI支持创建数据模型，包括定义关系、创建计算字段等。
- 数据可视化：PowerBI提供多种图表和可视化方式，如柱状图、折线图、地图等。
二、PowerBI的数据分析功能2.1 数据导入和清洗- 连接数据源：PowerBI支持从Excel、CSV、数据库等多种数据源中导入数据。
- 数据清洗：PowerBI提供数据清洗功能，如删除重复行、填充空值等。
- 数据转换：PowerBI支持对数据进行转换操作，如拆分列、合并表等。
2.2 数据建模- 创建数据模型：PowerBI可以根据数据之间的关系创建数据模型，以支持更复杂的分析。
- 定义关系：PowerBI允许用户定义表之间的关系，以便进行联动分析和过滤。
- 创建计算字段：PowerBI支持创建计算字段，以进行更高级的数据分析和计算。
第1章数据分析概述1章节内容• 1.1数据分析基本概念- 1.1.1数据的基本概念• 1.1.2数据分析的主要内容及流程• 1.1.3数据的表示和存储• 1.1.4数据分析与数据思维• 1.2数据分析工具Power BI简介• 1.2.1Power BI的基本构成• 1.2.2数据处理组件Power Query• 1.2.3数据分析组件Power Pivot• 1.2.4数据可视化组件Power View• 1.2.5Power Bl与其他软件的集成• 1.3Power Bl安装与使用• 1.3.1Power Bl下载与安装• 1.3.2Power Bl Desktop的界面与基本操作• 1.3.3Power Bl Service的界面与基本操作• 1.3.4Power Bl App的界面与基本操作2L1数据分析基本概念人类社会己进入大数据时代。
美国国家科学基金会将大数据定义为“大型、多样、复杂的、纵向的，和/或基于仪器、传感器、互联网交易、电子邮件、视频和点击流等产生的分布式数据集，和/或所有现在和未来可用的其他数字源”。
1.3.3Power Bl Service的界面与基本操作“工作区”界面及基本操作•“工作区”是用户之间协作及分享内容的空间。
拥有Power Bl Pro许可证的用户才有访问“工作区”的权限。
1.3.4Power Bl App的界面与基本操作•登录Power Bl账广11441MEMOX连接.Ill I Power Bl g—wft w nM(mn.jen^pcontooo corn)*•.7W.而SOL Server阳sporting Service*IK Power印Ml8U S例・怪UM播./丘可以色.0K中取an却六.1203痴1HDX登录Power BlWA.fflraM rower Bl«tt户SBJR留助？ft，即，示你网lit Power BL使Wt•Mlnmqwertyuiopa s d f g h j k IO Nxcvbnmo箱123(3@.°英421.3.4Power Bl App的界面与基本操作-2.浏览报表和仪表板1B:SS All HO我的工作区仅古板报0e第一季度产品销偌：01肖售业城：•销售员提成工案:97千E.43。
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲引言概述：PowerBI作为一款强大的数据分析与数据可视化工具，被广泛应用于各个领域，如商业、教育、医疗等。
为了帮助学习者系统地学习PowerBI，制定一份教学大纲是非常必要的。
本文将详细介绍PowerBI数据分析与数据可视化的教学大纲，帮助学习者更好地掌握这一工具。
一、PowerBI基础知识1.1 PowerBI的概念及应用领域- 介绍PowerBI是一款由微软开发的数据分析与数据可视化工具，适用于商业智能领域。
- 探讨PowerBI在不同领域的应用，如销售数据分析、市场趋势预测等。
1.2 PowerBI的安装与配置- 详细介绍PowerBI的安装步骤，包括下载安装程序、注册账号等。
- 指导学习者如何配置PowerBI，包括数据源连接、数据集创建等。
1.3 PowerBI界面介绍- 分析PowerBI的界面结构，包括报表视图、数据集视图、仪表板视图等。
- 解释PowerBI中常用的功能按钮和工具栏，如筛选器、数据可视化选项等。
二、数据导入与数据清洗2.1 数据导入- 指导学习者如何从不同数据源中导入数据到PowerBI，如Excel、SQL Server、Web数据等。
- 强调数据导入的重要性，为后续数据分析与可视化做准备。
2.2 数据清洗- 介绍数据清洗的概念，包括数据去重、数据格式转换、缺失值处理等。
- 指导学习者如何使用PowerBI中的数据清洗工具，如数据清洗器、数据转换器等。
2.3 数据关系建立- 解释数据关系在数据分析中的作用，包括一对一关系、一对多关系等。
- 指导学习者如何在PowerBI中建立数据表之间的关系，以便进行多表联合查询。
三、数据分析与数据可视化3.1 数据分析- 介绍PowerBI中常用的数据分析功能，如排序、筛选、计算字段等。
- 指导学习者如何利用这些功能对数据进行深入分析，发现数据背后的规律。
3.2 数据可视化- 探讨数据可视化在数据分析中的重要性，如图表、仪表板的设计原则。
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲引言概述：PowerBI是一款由微软公司开发的数据分析与数据可视化工具，被广泛应用于企业数据分析和决策支持领域。
本教学大纲旨在帮助学习者系统学习PowerBI的基础知识和技能，掌握数据分析与数据可视化的方法和技巧。
一、PowerBI基础知识1.1 PowerBI的概念和特点- PowerBI是什么？它的主要功能是什么？- PowerBI与其他数据分析工具的区别是什么？- PowerBI的优势和劣势有哪些？1.2 PowerBI的安装和配置- 如何下载和安装PowerBI Desktop？- 如何配置PowerBI与数据源的连接？- 如何注册PowerBI服务并创建工作区？1.3 PowerBI的界面和功能介绍- PowerBI的主界面包括哪些部分？- PowerBI的数据建模和可视化功能有哪些？- PowerBI的数据源支持情况如何？二、数据导入和清洗2.1 数据导入方法- 如何从Excel、CSV等文件导入数据到PowerBI？- 如何连接数据库、在线服务等数据源？- 如何通过查询编辑器清洗和转换数据？2.2 数据清洗和处理- 如何识别和处理数据中的缺失值和异常值？- 如何进行数据类型转换和列合并操作？- 如何进行数据筛选和排序操作？2.3 数据模型设计- 什么是数据模型？如何设计数据模型？- 如何创建关系表和计算列？- 如何优化数据模型以提高查询性能？三、数据可视化和分析3.1 可视化组件介绍- PowerBI中常用的可视化组件有哪些？- 如何选择合适的可视化组件展示数据？- 如何自定义可视化组件的样式和属性？3.2 报表设计和布局- 如何设计清晰、简洁的报表布局？- 如何添加标题、标签和图例等元素？- 如何设置报表的主题和配色方案？3.3 数据分析和洞察- 如何通过数据可视化发现数据间的关联和趋势？- 如何利用交互式报表进行数据分析和探索？- 如何生成数据分析报告并分享给他人？四、数据建模和计算4.1 数据建模技巧- 如何创建数据模型中的关系和层次结构？- 如何使用DAX语言编写计算列和度量值？- 如何进行数据建模的版本控制和管理？4.2 数据计算和计算表达式- 什么是计算表达式？如何编写计算表达式？- 如何使用计算表达式进行数据计算和聚合？- 如何优化计算表达式以提高查询性能？4.3 数据发布和共享- 如何将PowerBI报表发布到PowerBI服务？- 如何设置数据刷新计划和权限控制？- 如何通过链接、嵌入代码等方式分享报表给他人？五、高级应用和实践案例5.1 PowerBI与其他工具集成- 如何与Excel、SharePoint等微软产品集成？- 如何与其他数据分析工具如Tableau、QlikView等集成？- 如何通过API接口实现PowerBI与自定义应用的集成？5.2 实践案例分析- 如何应用PowerBI进行销售分析、市场营销分析等业务场景？- 如何通过PowerBI实现数据驱动的决策和管理？- 如何利用PowerBI进行数据挖掘和预测分析？5.3 学习资源和进阶建议- PowerBI官方文档和教程在哪里可以找到？- PowerBI社区和论坛提供了哪些学习资源和帮助？- 如何通过参加培训课程、认证考试等方式提升PowerBI技能水平？结语：通过本教学大纲的学习，学习者将能够掌握PowerBI的基础知识和技能，能够熟练使用PowerBI进行数据分析和数据可视化，为企业决策和管理提供有力支持。
可视化技术使用教程：利用Power BI进行企业级数据分析和可视化随着数据量的快速增长和信息化的发展，企业对数据的分析与利用变得日益重要。
而Power BI作为一款强大的商业智能工具，为企业提供了丰富的功能和灵活的可视化手段，帮助企业高效地进行数据分析和决策支持。
本文将从入门到进阶，介绍如何利用Power BI进行企业级数据分析和可视化。
1. 数据准备与加载在开始使用Power BI之前，首先需要准备好需要分析的数据。
可以选择从各种数据源中获取数据，如Excel、SQL数据库、在线服务等。
通过Power BI Desktop这个强大的工具，可以轻松地将数据加载到数据模型中，并进行必要的数据清洗和预处理。
2. 数据建模与关系设计在将数据加载到Power BI Desktop中后，需要进行数据建模与关系设计，以便更好地分析和可视化数据。
Power BI采用了DAX语言来定义数据模型中的计算字段和表之间的关系，用户可以根据实际需求进行灵活的定制。
3. 可视化设计与定制Power BI提供了丰富的可视化图表和控件，用户可以根据数据的特点和分析目的选择合适的图表类型，并进行详细的定制。
通过调整颜色、字体、标签等属性，可以使得可视化报表更加清晰、直观，并突出重点信息。
4. 数据分析与报表共享利用Power BI，用户可以进行各种数据分析操作，如排序、过滤、切片等。
同时，Power BI还提供了丰富的报表共享方式，用户可以将报表发布到Power BI服务或者嵌入到其他应用程序中，方便团队协作和交流。
5. 实时数据监控与预测分析Power BI不仅可以进行历史数据的分析，还能实现对实时数据的监控与分析。
用户可以通过连接到实时数据源，实时跟踪数据的变化，并利用Power BI的预测分析功能，探索数据背后的趋势和潜在规律。
6. 整合其他数据工具与服务Power BI可以与其他常用的数据工具和服务进行集成，如Excel、Azure、Salesforce等。
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲引言概述:Power BI是一种业务智能工具，可以帮助用户从各种数据源中提取、转换和可视化数据，从而帮助用户更好地理解和分析数据。
本文将介绍Power BI数据分析与数据可视化的教学大纲，以帮助读者了解Power BI的基本概念和功能，并学会如何使用Power BI进行数据分析和可视化。
一、Power BI的基本概念和功能1.1 Power BI的定义和作用- 解释Power BI是什么，它的作用是什么，以及它在数据分析和可视化中的重要性。
1.2 Power BI的组成部分- 介绍Power BI的三个主要组成部分：Power BI Desktop、Power BI Service和Power BI Mobile，并解释它们之间的关系和功能。
1.3 Power BI的数据源- 详细介绍Power BI可以连接的各种数据源，包括Excel、SQL Server、Azure 等，并解释如何连接和导入数据。
二、Power BI的数据处理和转换2.1 数据清洗和整理- 介绍如何使用Power BI进行数据清洗和整理，包括去除重复值、处理缺失值、转换数据类型等。
2.2 数据建模和关系- 解释Power BI中的数据建模概念，包括表、列、关系等，并介绍如何创建和管理数据模型。
2.3 数据计算和衍生字段- 详细介绍如何使用Power BI进行数据计算和创建衍生字段，包括使用DAX 函数、创建计算表等。
三、Power BI的数据可视化3.1 可视化组件和选项- 介绍Power BI中的各种可视化组件和选项，包括图表、表格、地图等，并解释如何选择和使用适当的可视化组件。
3.2 可视化交互和筛选- 解释如何使用Power BI进行可视化交互和筛选，包括创建交互式报表、设置筛选器等。
3.3 可视化样式和格式- 详细介绍如何使用Power BI进行可视化样式和格式设置，包括调整颜色、字体、布局等。
DAX语言数据建模2021/2/241新建数据表中的元素目录认识Power Pivot和DAX语言2ØPower Pivot指的是一组应用程序和服务，为使用Excel和Power BI创建和共享商业智能提供了端到端的解决方案。
使用Power Pivot可以快速地在桌面上分析大型数据集。
在Excel中，Power Pivot是作为一个插件的形式运行，如下图所示；而在Power BI中则可以直接使用Power Pivot的所有功能。
换言之，其所有功能已经无缝融合在Power BI中，不再是以插件的形式运行。
ØPower Pivot可以用于创建数据模型，建立关系，以及创建计算。
Power Pivot操作简单，处理大数据速度快，通过使用其内存中的引擎和高效的压缩算法，能以极高的性能处理大型数据集，处理百万行级别数据和几百行数据时的性能基本一致。
其使用的语言为DAX语言。
DAX语言可以处理的数据量由内存容量的上限决定。
对比而言，在操作同样简单的Excel 2007以上版本，当达到百万级数据处理量时，软件就会运行缓慢，并频繁死机，并不适合大数据处理。
ØDAX语言全称数据分析表达式（Data Analysis Expressions），是公式或表达式中可用来计算并返回一个或多个值的函数、运算符和常量的集合。
DAX语言是一种新的公式语言，允许用户在Power BI表中的“表”、“计算列”和“度量值”中定义自定义计算。
DAX语言主要以函数的形式出现，既包含一些在Excel公式中使用的函数，也包含其他设计用于处理关系数据和执行动态聚合的函数。
简而言之，DAX语言可通过模型中已有的数据创建和处理新信息。
DAX语言的表达式不同于Excel公式的地方在于：DAX函数使用表和列而非范围，并且可允许对相关值和相关表进行复杂的查找。
ØM语言与DAX语言均是公式语言，使用方便。
M语言主要通过用户的可视化操作来实现功能，只有极少数的情况才需要修改代码；相对地，DAX语言可以使用“新建快速度量值”命令的提示功能完成80%的计算，其它不常用的函数仍然需要通过手动输入来完成。
M语言数据预处理2021/2/241集成数据目录认识Power Query和M语言2清洗数据3ØPower Query是一种用于数据抽取（Data E xtraction）、数据转换（Data T ransformation）和数据加载（Data L oading）的数据预处理工具。
Ø数据抽取、数据转换和数据加载这3种操作在数据分析可以简称为ETL。
通常情况下，在整个数据分析项目中，ETL会占据约三分之一的时间。
Ø在数据抽取阶段，经常会处理不同数据源的数据，这时需要完成集成数据任务。
Ø在数据转换阶段，需要处理不完整数据、含噪声的数据和不一致的数据，同时将数据转换成方便后期分析的格式，这时需要完成清洗数据、变换数据和归约数据等任务。
Ø最后这些处理好的数据加载到数据仓库。
Ø各数据任务并没有固定的先后顺序。
ØPower Query适用于Excel 2010以上版本，在Excel 2010以及Excel 2013中需要下载插件安装加载后使用，在Excel 2016版本中，Power Query被内置在“数据”选项卡的“新建查询”命令中（Power Query在Excel 2016中称为“获取和转换”），如左下图所示。
而在Power BI中则通过“开始”选项卡的“外部数据”组中的“编辑查询”命令实现Power Query的所有功能，如右下图所示。
ØExcel在处理百万行级别以上数据的情况下，会产生内存问题导致频繁死机。
Ø在Power Query中，数据分析的数据量不再受限于数据的行数，而是由内存决定。
ØPower Query既可以快速关联并整合多种来自不同数据源的数据信息，还可以像数据库管理操作一样对表结构及其中的数据进行加工整理。
ØPower Query编辑器里的每一个操作步骤叫一个“查询”。
Ø“查询”的代码可以通过单击Power Query编辑器的“开始”选项卡中“查询”组中的“高级编辑器”命令实现。
