什么是Power BI语义模型？

介绍

想象一个场景：您的团队被来自不同来源的大量数据集所淹没。整合，分类和分析此信息以进行有意义的演示是一个挑战。这是Power BI语义模型（PBISM）出色的地方。它们充当路线图，指导用户浏览复杂的数据景观，以便于导航。本文探讨了PBISM：它们在数据组织和检索中的定义，组成部分，功能和重要性。最后，您将了解它们在增强数据分析方面的价值。

学习成果

• 了解Power BI语义模型。
• 了解PBISM的组成部分。
• 探索PBISM的功能。
• 发现PBISM的结构和类型。
• 开发和实施PBISM的主技巧。

目录

• 介绍
• 什么是Power BI语义模型？
• 电源BI语义模型的组成部分
• Power BI语义模型如何运作？
• 使用Power BI语义模型的优点
• 动力BI语义模型的类型
• 构建电源BI语义模型的最佳实践
• 结论
• 常见问题

什么是Power BI语义模型？

PBISM是描述数据中元数据结构和计算的实体。它们弥合了原始数据源和电源BI可视化/报告之间的差距。它们提供了您的数据的结构化，可以进行分析的视图。如果没有语义模型将原始数据转化为有意义的见解，就不可能理解关系，度量和等级制度。

电源BI语义模型的组成部分

让我们检查PBISM的关键组成部分。

表

表表示相关数据的集合，列代表代表记录的属性和行。

关系

关系连接表，创建一个数据网络，以跨多个表进行综合分析。

措施

措施是基于DAX（数据分析表达式）汇总数据的计算。它们创建的指标，例如总和，平均值和更复杂的计算。

计算的列

也使用DAX定义的计算列从现有表字段得出新值。

层次结构

数据通常是层次结构化的（例如，与年，季度，月，日的日期层次结构）。

角色

角色管理安全性，控制不同用户的数据访问。

Power BI语义模型如何运作？

PBISM创建结构化数据表示。这是一个分步的故障：

步骤1：数据摄入

从各种来源（数据库，电子表格，云服务）导入数据中的数据。

过程：

• 连接到数据源
• 提取数据
• 初始数据清洁

步骤2：数据建模

定义数据模型结构：创建表，建立关系并定义计算。

过程：

• 创建表
• 定义关系（主要键和外键）
• 创建措施和计算的列（使用DAX）
• 构建层次结构

步骤3：数据分析

使用措施，计算列和关系进行分析。

过程：

• 查询数据（使用DAX）
• 过滤和排序数据
• 聚合数据
• 执行复杂的计算

步骤4：可视化

创建动态报告和仪表板以提供见解。

过程：

• 创建可视化（图表，图形，表）
• 构建仪表板
• 自定义报告（切片机，钻头，工具提示）
• 迭代并完善

步骤5：部署和维护

保存，发布和分享您的PBISM和报告。

过程：

• 保存您的工作
• 发布到Power BI服务
• 设置数据刷新时间表
• 与利益相关者分享
• 监视和维护

使用Power BI语义模型的优点

• 简化分析：有效处理大型数据集，使计算和可视化更加容易。
• 改进的数据质量：测量和计算的列可以增强数据一致性，从而减少错误。
• 增强性能：预计的措施改善了查询和报告性能。
• 可重复性：可以在多个报告和仪表板上重复使用模型。
• 安全：角色控制数据访问，保护敏感信息。

动力BI语义模型的类型

Power BI支持几种语义模型类型：

表格模型

内存中的柱状格式数据库，以快速查询性能进行了优化。适合大多数报告需求。

多维模型（OLAP立方体）

专为重度分析需求和大量数据量而设计，提供了高级聚合和切片/切片功能。

复合模型

结合直接标语和导入模式，利用实时数据和性能改进。

混合模型

结合表格和多维模型特征，用于对大型数据集的多功能，高性能分析。

构建电源BI语义模型的最佳实践

• 计划您的模型：事先了解您的数据和关系。
• 有效的DAX使用：为计算写清晰，简洁的DAX表达式。
• 性能优化：根据数据大小调整模型以获得最佳性能。
• 数据质量保证：在建模过程中清洁和转换数据。
• 模型安全：执行适当的安全角色和权限。

结论

PBISM是将原始数据转换为可行的业务洞察力的强大工具。他们的结构化方法简化了数据组织，分析和报告，从而提供了更好的决策。

常见问题

Q1。什么是Power BI语义模型？一个结构化数据表示，定义表，关系，度量和计算，以进行功率BI分析。

Q2。 PBISM如何改善数据分析？它们提供了有组织的数据视图，简化了计算和可视化。

Q3。 PBISM的组成部分是什么？表，关系，度量，计算列，层次结构和角色。

Q4。我可以重复使用PBISM吗？是的，在多个报告和仪表板上。

Q5。表格模型和多维模型有什么区别？表格模型为柱状，并针对速度进行了优化；多维模型处理复杂的分析和大型数据集。

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