本节面向纯新的初学者，分为三部分：介绍Power BI的适用场景、报表制作流程、报表制作中常用的菜单项及操作。有制作基础的同学可以跳过不看。

Power BI是微软出品的一款数据可视化分析工具，许多人初次接触BI分析时，注意力往往被各类酷炫的图表交互效果所吸引，事实上与同类工具相比，Power BI在更大的优势在于数据处理和建模方面。

当你的工作中：有周期性更新的原始数据、有大量重复性的清洗操作、有对数据多种维度的交叉比较分析、有不同颗粒度不同来源数据的拼合比对分析……那么学习Power BI将可以节约大量的重复劳作，使你能够将精力集中于对数据深层逻辑的挖掘分析中去。而且使用Power BI制作的报表具备较强的交互性，不论是用于分析人员演示观点、业务人员监控进度、还是决策人员发现问题与机遇，都可以满足各自不同的需求。

在Power BI中搭建报表时，主要分为三步：数据导入及清洗、数据建模、报表搭建，在进行如上操作时，会使用到两个非常强大的组件，即Power Query和Power Pivot。这两个组件自2016版office起已经直接内置在excel当中，所以在仅有数据处理需求时，也可以仅凭excel就享受到它们的便捷之处，强烈推荐各位经常要进行数据处理的小伙伴们掌握。

Power Query：查询编辑器，用于将外部数据导入报表、清洗，并记录清洗步骤，在数据更新时重复已相关步骤完成更新与清洗操作，一次编辑即可重复使用。

Power Pivot：超级透视表，用于将不同数据源的数据串连在一起，形成统一的模型，实现在多个表之间的数据穿透。

在将数据导入并建模后，即可通过简单的拖拽完成常见图表的制作及报表搭建。在进一步学习DAX语言后，更可以通过自行编写度量值来实现一些复杂的、个性化的统计需求。

以下会按依常规报表的制作流程，介绍一下Power BI中的常用菜单项及其基础操作。下图是新打开Power BI桌面版时的显示界面（2022年12月版）。

用于创建不同类型的数据连接，若目标数据源不属于菜单中已展示的项目，点击“获取数据”即可看到常见数据源连接的列表（下图左侧），点击“更多”可以查看支持的所有连接类型（下图右侧），选择对应的类型即可进行数据连接。可以看到，除了最常用的excel外，还支持大部分常用数据库的连接，当需要连接数据库时，往往会需要安装插件，按照提示链接地址下载安装即可。

初学者在进行练习时，建议先使用excel数据源，这样当数据结构不满足练习的需求时，在本地进行修改会较为方便。如下图所示，选择excel数据源并浏览至本地文件后，即可在导航器中预览到excel中的各个sheet，选择需要导入的工作表，点击“加载”会直接将数据导入模型，点击“转换数据”则会进入power query，可以进行后续的清洗操作。

点击“转换数据”会启动Power Query编辑器，即使跳过数据导入区，直接进入Power Query中也可以创建数据连接进行数据导入。

点击“刷新”则可以刷新报表中的全部数据源（包括重新导入以及加工清洗）、以及各视觉对象（即图表）中的运算结果。

数据导入报表后，对应的数据表及表内的字段会在“字段”窗格中显示。对于数值型的字段，会在前面出现∑符号，对该字段的默认聚合方式为求和。

主界面左侧的三个选项卡，分别对应报表搭建中非常重要的三个场景。

报表选项卡：创建视觉对象、构建报表的视图；

数据选项卡：观察数据详细内容及形态的视图；

模型选项卡：使用power pivot创建不同数据表之间的连接关系，创建分析模型的视图；

度量值是使用DAX公式创建的一个虚拟的字段，它不会改变源数据以及关系模型，在未被使用前不产生任何影响，只有放入视觉对象中后，才会按照所编写的逻辑进行运算。有些类似excel透视表中的计算字段，但功能要强大得多，通过使用度量值，可以实现很多灵活的统计效果。

度量值作为一个虚拟字段，在被创建后也会显示在字段窗格中。

“快度量值”是通过菜单式的引导来创建的度量值字段，掌握dax之后都可以自己编写，所以推荐直接学习dax即可。

PowerBI中将单个的图表称为“视觉对象”，在可视化窗格中可以创建和编辑视觉对象。如下图中红框中所示，可视化窗格中有三个选项卡，分别用于将数据添加到视觉对象、设置视觉对象格式以及添加进一步分析。

将数据添加到视觉对象：

可以看到常见的图表对象都以小图标形式显示在其中，点击任意一个图标，即可在左侧的报表中添加一个视觉对象，同时在可视化窗格的下方会显示出该对象对应的字段选项，例如目前选中折线图，将数据表“0-14”中的“年份”拖至x轴，“值”拖至y轴，并将country code国家编码设置为图例，即形成一个简单的折线图。注意“值”是个数值型字段，前面有∑符号，所以拖拽至图表中后，会自动求和，显示为“值 的总和”。

当鼠标选中某个视觉对象时，字段窗格中与之有关的数据表及字段前面会有√符号，方便识别。

PS：细心的同学可能会发现，上图中x轴的次序是乱序的，这是因为轴字段“年份”是文本型，因此排序出现了错乱。点击图表右上角的三个点，在菜单中对轴的排列顺序进行设置，即可更正过来了。当然了，最推荐的方式还是从根源上规范各字段的类型，如果年份字段设置为数值型，就默认会按年份大小来排序了。（字段类型设置会在power query相关的章节中会详细讲解)

设置视觉对象格式：

在第二个选项卡中，可以对视觉对象的各个细节进行样式设置，此处就不一一细说了，大家可以自行尝试。

添加分析：

进入分析选项卡，会针对当前的视觉对象的类型，给出一些推荐的辅助分析项，例如对当前的折线图，可以选择添加均值、中值、最大值、最小值等多种辅助分析线。此处也不细说了，可以自行尝试。

所谓筛选，就是控制进入到报表中的数据范围，实现对某些数据的过滤。该效果虽然可以通过DAX公式实现，但多数时候，在筛选器窗格中设置会更为简易。在筛选器窗格中可以看出，筛选器有三个层级，对象级（此视觉对象上的筛选器）、页面级（此页上的筛选器）以及报表级（所有页面上的筛选器），顾名思义，这三种筛选器的作用范围分别为当前对象、当前页以及整个报表。

在筛选器中添加字段，并设置条件即可形成筛选。例如之前的折线图，作用于其中的筛选器如下图所示：

对象级筛选：显示“值”的总和前5位的国家（by country code字段）。注意每个视觉对象中引用的字段，会自动加入对象级筛选器中，只是默认不加筛选（即“全部”）。

页面级筛选：年份为2011之后的年份，这里因为年份字段还是文本型，因此只能使用基本筛选，否则可以直接设置区间范围。

PS：筛选器中均可以添加多个字段，且字段不必来自同一个数据表，只要表之间有建立相应的模型关系，即可实现筛选，这部分未来在学习DAX中会逐步加深理解。