大家好，我是零一！

今天和大家分享一下POWER BI 的基础操作。POWER BI 作为商业智能代表性工具之一，有越来越大的需求，我们可以看一下“POWER BI”的百度搜索指数，从2015年开始不断上升，且保持上升趋势。

一、POWER BI 简介和安装

POWER BI 是什么呢？有人说它是数据可视化工具，有人说它是简单的商业智能，我们简单的类比可以理解为：POWER BI=( EXCEL + PPT )²，它的主要功能是报表的制作与发布。

我们可以从官网免费下载POWER BI ，有许多版本，我们个人学习下载桌面版就可以了，这个版本是免费。

下载地址：https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/downloads/

下载以后安装好，你可以用工作邮箱注册一个账户，如果你用钉钉，可以用钉钉邮箱注册。这里需要注意一下，验证码发送有十几分钟到半小时的延时，如果没有及时收到验证码，可以等半小时，注意查收。

下载好POWER BI桌面版打开的页面如下：

接下来我们通过一个简单的案例来介绍POWER BI报表制作的整个流程。

二、导入数据

Power BI能够从各种数据源中抓取数据进行分析，除了支持微软自家产品如Excel，SQL Server等，各类数据库如Oracle，My SQL，IBM DB2等，还支持从R语言脚本，Hdfs文件系统，Spark平台等等地方导数据。

本案例的数据源是虚拟的销售数据，包含三个项目的表格，销售数据，店铺数据和商品数据，如图，销售数据是按日期下载到一个文件夹里面的，我们需要将数据导入。

我们用EXCEL 导入举例，操作十分简单，点击开始获取数据选择想要的数据源即可。我们的案例是EXCEL，点击EXCEL就可以了。

点击EXCEL找到数据源位置导入后，会有下面的页面，我们勾选数据所在的页面，点击“编辑”，注意是点击“编辑”，不是加载。

我们会进入一个新的窗口界面，是POWER QUERY 的界面，

我们把第一行作为标题，并且更改表格的名称，以便后续操作。操作步骤如下图：

这样一个表格就导入好了，另外将“商品信息”按上述方法导入。

因为我们的销售数据是按日期下载的，都放在一个文件夹里，我们可以选择按文件夹导入，导入后POWER BI会智能将文件合并到一张表格上，操作过程如下：点击新建源更多文件夹。如图。

点击“合并和编辑”，就可以将6份数据一次导入，并且以后在文件夹中添加数据，只需刷新模型，数据就可以自动导入合并了，是不是非常智能？

我们看一下导入的数据，已经将6天合并到一起了。

三、处理数据

有时候我们导入的数据不满足我们的分析需求，需要处理整理一下。通常的操作有：

1.检查数据格式

2.处理错误值

3.分列或者合并列等

4.新建列

我们现在的数据是比较规范的，所以不存在错误值，先检查一下数据格式，日期格式，文本格式，还是小数格式，整数格式。POWER BI在导入时会帮我们自动识别，但有时候会有些出入，我们可以更加实际需求修改。

这个例子中我们只需要把第一列，文件名删除就可以了，不需要其他操作。选中该列，点击删除列即可。

四、关系建模

经过上面的导入和处理，我们就可以进入关系建模的部分了。

关系建模是什么？简单的说就是把表通过一个或者多个字段做纽带，把多张表的信息连接在一起。比如上述的例子，我们看一下三个数据源的字段分别是什么。

这三张表是我们销售过程中最常见的三张。如果拿到这样的表，我想知道米雪在5月1日总共买了多少瓶的饮料。通常我们会用VLOOKUP公式，先将类目从商品信息表匹配到销售表里，再将店铺负责人从店铺信息表匹配到销售表里，在这个基础上进行分析计算得到最终结果。

在POWER BI里面就不需要这么对步骤，只需把三张表建立关系，就可以轻松获取跨表格信息整理。

我们点击第三个视图，可以看到三张表已经在“模型”界面里了。

我们将每张表相同的字段拖拽到一起，就可以完成建模了。

将店铺信息的“店铺名称”和销售数据的“店铺名称”拖拽一起，商品信息的“商品编码”和销售数据的“商品编码”拖拽一起，就完成了本次的关系建模。接下来我们就看看这个模型是怎么起作用的。

五、数据看板制作

我们先解决上文提出的问题，想知道米雪在5月1日总共卖了多少瓶的饮料，只需选择你需要汇总的字段，“类目”，“负责人”，“货品数量”，“销售时间”，不需要写任何公式，你就得到了想要的信息。米雪在5月1日卖了246瓶饮料。

通过简单拖拽，我们还可以马上做一些可视化的图表。如图：

可以点击任意一个品类或者数字，进行多表格联动，赶快动手试一试把！比如我点击左下角的条形图中的饼干，可以得到下图：每个负责人的饼干总销量，和5月1日到5月5日的销售数量汇总走势。

我们发现5月3号饼干总销量下降了，想要知道什么原因，POWER BI还可以很贴心的告诉你答案，我们点击分析解释此下降，得到分析图。

2号饼干销量2514件，3号销量2273件，其中LY019这个型号的饼干销量最大，我们就可以针对LY019这个型号的饼干展开调查，看是否是因为库存不足，还是评价和品质出现了问题。可以有针对性的做策略调整。

这个过程中，我们不需要任何计算和公式，只需要拖拽图表，发现问题，提出问题就可以了。

有兴趣的小伙伴马上开始试一试把！如需要案例数据，关注“零一”公众号，在公众号回复“PBI数据”即可。

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