题记：这篇文章不仅是Power BI的入门教程，同时相对于Qlik Sense进行了简单比较。

最近把一个Qlik Sense的示例应用手动转成了Power BI的应用，把相关步骤和遇到的问题记录如下，权当作一个入门教程。

1，准备原始数据

由于Qlik Sense的示例应用只有一个单独的qvf文件，那么原始数据只有通过qvf来导出。此qvf中的数据模型如下图所示：

Qlik Sense并没有提供数据模型包含数据的完整导出功能，所以只能采用最麻烦和原始的方式，即：创建表格，在表格中添加某个数据表的所有字段，然后再利用可视化对象的导出功能导出数据为xlsx文件。通过这种方式，把所有表都导出。注：但在实际操作当中，未必所有表都导出，因为有些表可以在Power BI中生成（比如日期表DateParts），有些表在Power BI中也用不到（比如月份顺序表Month Sort Order）。

当然，如果你拿得到原始数据的文件或者数据库，那么就可以跳过这一步。

2，加载数据

这步比较简单，在Power BI中新建一个文档，通过“获取数据”-“Excel”来选择需要导入的xlsx文件。

选择文件之后，会显示“导航器”对话框。在这里选择需要导入的工作表（可以选择多个）。选择工作表之后，可以直接点“加载”，也可以点“编辑”来打开“查询编辑器”修改ETL脚本（当然在加载之后还是可以重新编辑脚本）。如果直接点“加载”之后，Power BI就会把选择的工作表中的数据加载进来，这个时候就可以在“数据”视图中预览其中的数据，右侧的“字段”边栏也会显示表及其包含的字段：

这个时候，你会发现表名称是xlsx文件中默认的Sheet1，修改表名称的最简单方式就是，在表名称上点右键选择“重命名”。另外，有些xlsx文件导入之后，数据可能会出现下面这种没有正常识别列名称的问题，这个时候就需要用到“查询编辑器”中的“提升的标题”（把第一行数据当作标题/列名）的功能：

“查询编辑器”是一个强大的UI操作界面，帮你自动生成Power Query的M语言脚本，可以通过“高级编辑器”来查看每个表的Power Query脚本。而Power Query的第一步就是通过“源”和“导航”脚本来实现Extract-Load的步骤。对于Power BI而言，Extract-Load可以实现的能力有：

• 从各类数据源中提取数据：各类文件、各类数据库、各类Azure的PaaS、各类联机服务和其他数据源（比如R脚本）
• 对数据源的配置进行设置
• 直接录入数据

3，转换和塑造数据

在加载数据的过程中或者之后，还可以继续利用“查询编辑器”来对加载的数据进行转换和塑造（即Transform）。所谓转换和塑造就是利用Power Query的M语言脚本来对数据的加载过程，进行额外处理。我大致把这个过程中Power BI能提供的能力整理了一下：

• 通用
  • 列的管理：选择列、删除列
  • 行的管理：保留行（前后、间隔、重复、错误）、删除行
  • 排序：基于一个列或多个列进行升降序
  • 合并数据：可以是合并数据（两个表提供不同的列），也可以是追加数据（两个表提供不同的行）
• 转换
  • 表数据管理：对原始数据进行分组、提升第一行作为标题、行列颠倒、首尾行调换、对数据行计数
  • 所有列的处理：重命名列名、数据类型的自动检测和手动修改、替换值、填充单元格（上下两个方向皆可）、透视列（正逆两个方向）、转换为列表（列表转回列）
  • 文本列的处理：拆分（分隔符、字符数）、格式化（大小写、首字母大写、修整Trim、清除非打印字符、添加前后缀）、合并、提取（字符串长度、首子字符串、尾子字符串、选定范围子字符串）、分析（从xml和json字符串中提取出数据）
  • 数值列的处理：聚合运算（求和、最大最小、中值、平均值、标准偏差、值计数、非重复计数）、标准运算（四则、整除、取模、除得百分比、乘得百分比）、科学运算（求绝对值、求幂、求指数、求对数、求阶乘）、三角函数运算、舍入（向上向下、自定义）、特征（奇偶、符号）
  • 时间列的处理：日期的处理、时间的处理、持续时间的处理
  • 结构化列的处理：扩展、聚合
• 添加计算列
  • 常规：基于公式计算、基于自定义公式计算、基于条件判断计算、添加索引列、复制列
  • 基于文本列添加：格式化后、合并后、提取后、分析后
  • 基于数值列添加：聚合运算后、标准运算后、科学运算后、三角函数运算后、舍入后、提取特征后
  • 基于时间列添加：日期处理后、时间处理后、持续时间处理后

从上面整理的内容来看，Power BI由于沿用了SQL Server和Excel中已经存在的Power Query，所以它的ETL功能还是非常强大的，并且几乎不用你手动编写ETL脚本即可完成复杂的ETL工作。

想对Power Query的功能有详细了解的，建议查看Excel的文档： https://support.office.com/zh-cn/article/%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%92%8C%E8%BD%AC%E6%8D%A2%E5%9C%A8-Excel-2016-%E4%B8%AD-881c63c6-37c5-4ca2-b616-59e18d75b4de?ui=zh-CN&rs=zh-CN&ad=CN

4，建模数据

在完成数据的ETL之后，需要的步骤就是对数据进行建模。一般而言，在导入数据之后，Power BI会根据字段的名称自动推断出表之间的关系的。比如下图就是导入示例数据之后自动构建的关系图：

建模的工作和ETL的工作是两个不同的步骤，虽然有些功能达到的效果是一样，但是背后实现的机理是不一样的。最明显的一个地方就是数据类型的修改，在查询编辑器中对数据类型进行修改会替换或产生新的ETL脚本，而在数据视图中修改数据类型不会影响ETL脚本。

Power BI支持的建模能力整理如下：

• 管理关系：可以通过关系视图来可视化的拖动连线，也可以通过“管理关系”对话框浏览、新建、自动检测、编辑和删除关系 。
• 关系：关系支持1:1、1：N、N：1，关系筛选支持单向和双向 。
• 公式计算：添加基于DAX表达式计算得到的度量值（度量值默认放到当前选中的表当中，也可以归到其他表中），添加基于DAX表达式计算得到的计算列，添加基于DAX表达式计算得到的表 。
• 排序：选择排序的列 。
• 格式设置：可以设置列的数据类型（小数、定点十进制数、整数、日期/时间、日期、时间、文本、布尔值、二进制），显示格式（各种货币格式、时间格式、百分比、小数位数、科学计数等） 。
• 属性设置：所属表（可以为度量值设置归属的表），数据分类（设置值的显示特征，比如地址、Url、条码，可以方便让可视化控件更好的处理内容），默认聚合方式（要不要求和等） 。
• 安全性：基于DAX表达式来设定什么角色可以查看什么数据，非常灵活的行级访问控制机制 。
• 分组：这是什么鬼，我也还没有搞懂。 有知道的朋友希望不吝赐教。

在建模的过程中，尤其和公式计算相关的东西都涉及到数据分析表达式（Data Analysis Expressions，DAX）的使用，详细的说明可以参考MSDN官方文档： https://msdn.microsoft.com/library/gg413422.aspx

（updated 2016.12.20）更完整的文档在这里： https://msdn.microsoft.com/en-us/library/mt244090.aspx

对于我的这个示例，我实际用到了如下几种建模能力：

• 日期数据的格式改变：把长格式的日期字符串修改为短的 。
• 各种度量值的建立：我的度量值主要涉及一些求和、求平均、计数、变化率等。为了更好的管理度量值，我特意新建了一个名为DetialsMeaured的表，公式为：DetailsMesured = ALL(Details[EpisodeID])，然后把建立的各种度量值归到这个表当中 。
• 百分比值的格式化：求变化率的度量值，可以把显示格式设置为百分比，那么在内置可视化控件中就直接显示为百分比，无需额外设置或者乘100（我使用了一个第三方控件，其无法识别百分比格式，只能在度量值上乘100） 。
• 建立层级结构：为了支持数据的下钻显示，那么需要建立数据的层次结构，比如财年包含月份。要建立层次结构很简单，直接把一个字段拖动到另外一个字段下面Power BI就会自动创建一个新的层次结构列（包含了你刚刚操作的两个字段），接着可以继续拖入其他列到这个层次结构列下面，还可以拖动来进行排序。
• 建立日期表：很多分析都是和时间相关的，那么就需要有一张独立的日期表来为维度提供数据（包括年、财年、季度、月、日、天等）。原来的qvf中也存在这一个日期表，也是依靠脚本生成的，对于Power BI而言同样也可以通过脚本来生成一个日期表。生成日期表的脚本如下：

DateKey = ADDCOLUMNS(
CALENDAR(FIRSTDATE(Details[EpisodeAdmissionDate]),LASTDATE(Details[EpisodeAdmissionDate])),
"DateAsInt",FORMAT([Date],"YYYYMMDD"),
"Year",YEAR([Date]),
"Quarter",VALUE(FORMAT([Date],"Q")),
"YearQuarter",FORMAT ( [Date],"YYYY" ) & "/Q" & FORMAT ( [Date],"Q" ),
"Month",MONTH([Date]),
"MonthName",FORMAT([Date],"mmm"),
"Day",DAY([Date]),
"WeekNum",WEEKNUM([Date]),
"WeekDay",WEEKDAY([Date]),
"WeekDayName",FORMAT([Date],"ddd"),
"Fiscal Year",IF(MONTH([Date])>3,YEAR([Date]) +1,YEAR([Date])),
"Fiscal Year Name",IF(MONTH([Date])>3,YEAR([Date]) & "-" & (YEAR([Date]) + 1),(YEAR([Date]) - 1) & "-" & YEAR([Date]))
把日期表添加到模型中后，就可以手动把日期表的Date字段和Details表中的EpisodeAdmissionDate字段建立其关系。最终的模型图如下：
日期表创建的更多详细介绍，可以参考这个博客文章：http://kohera.be/blog/business-intelligence/how-to-create-a-date-table-in-power-bi-in-2-simple-steps/
5，可视化显示数据
通过可视化控件来显示数据没有太多可以说的。Power BI的官方文档已经写的比较好了，见：https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/documentation/powerbi-desktop-report-view/
无非就是把一个可视化控件拖到报表页面上，然后把所需的维度和度量拖到可视化控件中的数据标签页中的“轴”/“图例”或者“值”下面，如下图所示：
数据建模的时候提到过下钻显示。下钻显示有两种方式：一种使用层级结构列，一种不使用。
简单说来，对于使用层级结构的方式，就是先建立一个层级结构列，然后把这个列拖到“轴”下面，可视化控件就会在上面的操作栏显示用于下钻数据的特定按钮。如下图所示：
对于第二种下钻显示方式，我没有采用，详细的说明可以见：https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/documentation/powerbi-service-drill-down-in-a-visualization/。
为可视化控件准备好数据之后，还可以通过“格式”设置标签页（即刷子状图标）来设置一些显示格式，比如标题，字体，颜色什么的。
当数据添加到可视化控件之后，这些字段还会自动添加到视觉级别筛选器，除此之外，你还可以额外把字段添加到页面级筛选器和报告级筛选器中。这些筛选器的作用范围望文生义应该可以理解。
不过需要注意的是，筛选器在公开发布到Web后并不可见，所以你还可以单独在报表页面上添加所需的切片器。切片器的数据设置方式和其他可视化控件类似。
6，和Qlik Sense的比较
粗略的比较下来（个人观点）：
  
ETL能力由于背靠SQL Server分析服务的相关技术，所以可以做到和Qlik相当，尤其几乎可以不用手写脚本。 
  
建模能力和Qlik相当，只是操作体验上会差一些。 
  
可视化能力比Qlik就差很多，不管是内置的可视化控件还是第三方扩展的控件都是如此。 
  
前端操作（也即最终用户使用BI应用）的体验也比Qlik差。 
  
扩展和集成能力也由于Power BI的定位决定了没有Qlik灵活。 
  
最大的优势是入门的许可费用低廉（如果愿意使用SaaS的话）。 
  
一大特色是具备人工智能辅助的快速见解能力。 
Power BI在可视化能力方面确实需要进一步加强，比如我就遇到如下几个问题：
  
排序只能基于当前使用的维度，不能自定义排序 
  
堆积面积图图例不能下钻 
  
没有竖条仪表图 
  
饼图不能合并为Other 
  
表格不支持下钻 
  
（updated 2016.12.20）货币格式的数值不能显示负数
最后不得不吐槽下，Power BI的文档用机器翻译就算了，感觉Power BI Desktop的中文版也是机器翻译的。还不如我来翻译算了（作为MVP可以免费做贡献）。