使用 Power BI 对数据进行建模

在本模块中，您将了解 Power BI Desktop 模型结构、星型架构设计基础知识、分析查询和报表视觉对象配置。 此模块为学习优化模型设计以及添加模型计算提供了坚实的基础。

描述用于帮助优化您的 Power BI 数据模型的模型框架、其优势和限制以及功能。

在 Power BI 中创建复杂语义模型的流程非常简单。 如果您的数据来自多个事务系统，那么您可能会有数十个必须处理的表，而您最初并不知道这一点。 构建出色的语义模型就是要精简混乱的情况。 星形架构是精简语义模型的一种方法，您将在本模块中了解其术语和实现方式。 您还将了解为什么选择适当的数据粒度对于 Power BI 报告的性能和可用性非常重要。 最后，您将了解如何使用 Power BI 语义模型提升性能。

在本模块中，您将了解如何编写 DAX 公式来创建计算表、计算列和度量值，这些都是模型计算的不同类型。 此外，您还将了解如何编写 DAX 公式并设置其格式，其中包含的表达式使用函数、运算符、对模型对象的引用、常量和变量。

在本模块中，您将了解如何使用隐式和显式度量值。 首先，您将创建简单的度量值，这些度量值将汇总单个列或表。 然后，您将基于模型中的其他度量值创建更复杂的度量值。 此外，您还将了解计算列和度量值之间的相似之处和差异。

学习完本模块以后，您将能够向语义模型添加计算表和计算列。 您还能够描述用于对计算列公式进行计算的行上下文。 由于可以使用 Power Query 将列添加到表中，您还将了解何时最适合创建计算列而不是 Power Query 自定义列。

学习完本模块以后，您将了解时间智能的含义，以及如何将时间智能 DAX 计算添加到模型中。

性能优化（也称为性能调整）涉及对语义模型的当前状态进行更改，以便提高其运行效率。 基本上，优化语义模型时，其性能会更好。

使用行级别安全性和对象级安全性来在 Power BI 中强制实施模型安全性。