題記：這篇文章不僅是Power BI的入門教程，同時相對於Qlik Sense進行了簡單比較。
最近把一個Qlik Sense的示例應用手動轉成了Power BI的應用，把相關步驟和遇到的問題記錄如下，權當作一個入門教程。
1，准備原始數據
由於Qlik Sense的示例應用只有一個單獨的qvf文件，那么原始數據只有通過qvf來導出。此qvf中的數據模型如下圖所示：
Qlik Sense並沒有提供數據模型包含數據的完整導出功能，所以只能采用最麻煩和原始的方式，即：創建表格，在表格中添加某個數據表的所有字段，然后再利用可視化對象的導出功能導出數據為xlsx文件。通過這種方式，把所有表都導出。注：但在實際操作當中，未必所有表都導出，因為有些表可以在Power BI中生成（比如日期表DateParts），有些表在Power BI中也用不到（比如月份順序表Month Sort Order）。
當然，如果你拿得到原始數據的文件或者數據庫，那么就可以跳過這一步。
2，加載數據
這步比較簡單，在Power BI中新建一個文檔，通過“獲取數據”-“Excel”來選擇需要導入的xlsx文件。
選擇文件之后，會顯示“導航器”對話框。在這里選擇需要導入的工作表（可以選擇多個）。選擇工作表之后，可以直接點“加載”，也可以點“編輯”來打開“查詢編輯器”修改ETL腳本（當然在加載之后還是可以重新編輯腳本）。如果直接點“加載”之后，Power BI就會把選擇的工作表中的數據加載進來，這個時候就可以在“數據”視圖中預覽其中的數據，右側的“字段”邊欄也會顯示表及其包含的字段：
這個時候，你會發現表名稱是xlsx文件中默認的Sheet1，修改表名稱的最簡單方式就是，在表名稱上點右鍵選擇“重命名”。另外，有些xlsx文件導入之后，數據可能會出現下面這種沒有正常識別列名稱的問題，這個時候就需要用到“查詢編輯器”中的“提升的標題”（把第一行數據當作標題/列名）的功能：
“查詢編輯器”是一個強大的UI操作界面，幫你自動生成Power Query的M語言腳本，可以通過“高級編輯器”來查看每個表的Power Query腳本。而Power Query的第一步就是通過“源”和“導航”腳本來實現Extract-Load的步驟。對於Power BI而言，Extract-Load可以實現的能力有：
- 從各類數據源中提取數據：各類文件、各類數據庫、各類Azure的PaaS、各類聯機服務和其他數據源（比如R腳本）
- 對數據源的配置進行設置
- 直接錄入數據
3，轉換和塑造數據
在加載數據的過程中或者之后，還可以繼續利用“查詢編輯器”來對加載的數據進行轉換和塑造（即Transform）。所謂轉換和塑造就是利用Power Query的M語言腳本來對數據的加載過程，進行額外處理。我大致把這個過程中Power BI能提供的能力整理了一下：
- 通用
- 列的管理：選擇列、刪除列
- 行的管理：保留行（前后、間隔、重復、錯誤）、刪除行
- 排序：基於一個列或多個列進行升降序
- 合並數據：可以是合並數據（兩個表提供不同的列），也可以是追加數據（兩個表提供不同的行）
- 轉換
- 表數據管理：對原始數據進行分組、提升第一行作為標題、行列顛倒、首尾行調換、對數據行計數
- 所有列的處理：重命名列名、數據類型的自動檢測和手動修改、替換值、填充單元格（上下兩個方向皆可）、透視列（正逆兩個方向）、轉換為列表（列表轉回列）
- 文本列的處理：拆分（分隔符、字符數）、格式化（大小寫、首字母大寫、修整Trim、清除非打印字符、添加前后綴）、合並、提取（字符串長度、首子字符串、尾子字符串、選定范圍子字符串）、分析（從xml和json字符串中提取出數據）
- 數值列的處理：聚合運算（求和、最大最小、中值、平均值、標准偏差、值計數、非重復計數）、標准運算（四則、整除、取模、除得百分比、乘得百分比）、科學運算（求絕對值、求冪、求指數、求對數、求階乘）、三角函數運算、舍入（向上向下、自定義）、特征（奇偶、符號）
- 時間列的處理：日期的處理、時間的處理、持續時間的處理
- 結構化列的處理：擴展、聚合
- 添加計算列
- 常規：基於公式計算、基於自定義公式計算、基於條件判斷計算、添加索引列、復制列
- 基於文本列添加：格式化后、合並后、提取后、分析后
- 基於數值列添加：聚合運算后、標准運算后、科學運算后、三角函數運算后、舍入后、提取特征后
- 基於時間列添加：日期處理后、時間處理后、持續時間處理后
從上面整理的內容來看，Power BI由於沿用了SQL Server和Excel中已經存在的Power Query，所以它的ETL功能還是非常強大的，並且幾乎不用你手動編寫ETL腳本即可完成復雜的ETL工作。
想對Power Query的功能有詳細了解的，建議查看Excel的文檔：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，建模數據
在完成數據的ETL之后，需要的步驟就是對數據進行建模。一般而言，在導入數據之后，Power BI會根據字段的名稱自動推斷出表之間的關系的。比如下圖就是導入示例數據之后自動構建的關系圖：
建模的工作和ETL的工作是兩個不同的步驟，雖然有些功能達到的效果是一樣，但是背后實現的機理是不一樣的。最明顯的一個地方就是數據類型的修改，在查詢編輯器中對數據類型進行修改會替換或產生新的ETL腳本，而在數據視圖中修改數據類型不會影響ETL腳本。
Power BI支持的建模能力整理如下：
- 管理關系：可以通過關系視圖來可視化的拖動連線，也可以通過“管理關系”對話框瀏覽、新建、自動檢測、編輯和刪除關系 。
- 關系：關系支持1:1、1：N、N：1，關系篩選支持單向和雙向 。
- 公式計算：添加基於DAX表達式計算得到的度量值（度量值默認放到當前選中的表當中，也可以歸到其他表中），添加基於DAX表達式計算得到的計算列，添加基於DAX表達式計算得到的表 。
- 排序：選擇排序的列 。
- 格式設置：可以設置列的數據類型（小數、定點十進制數、整數、日期/時間、日期、時間、文本、布爾值、二進制），顯示格式（各種貨幣格式、時間格式、百分比、小數位數、科學計數等） 。
- 屬性設置：所屬表（可以為度量值設置歸屬的表），數據分類（設置值的顯示特征，比如地址、Url、條碼，可以方便讓可視化控件更好的處理內容），默認聚合方式（要不要求和等） 。
- 安全性：基於DAX表達式來設定什么角色可以查看什么數據，非常靈活的行級訪問控制機制 。
- 分組：這是什么鬼，我也還沒有搞懂。 有知道的朋友希望不吝賜教。
在建模的過程中，尤其和公式計算相關的東西都涉及到數據分析表達式（Data Analysis Expressions，DAX）的使用，詳細的說明可以參考MSDN官方文檔：https://msdn.microsoft.com/library/gg413422.aspx
（updated 2016.12.20）更完整的文檔在這里：https://msdn.microsoft.com/en-us/library/mt244090.aspx
對於我的這個示例，我實際用到了如下幾種建模能力：
- 日期數據的格式改變：把長格式的日期字符串修改為短的 。
- 各種度量值的建立：我的度量值主要涉及一些求和、求平均、計數、變化率等。為了更好的管理度量值，我特意新建了一個名為DetialsMeaured的表，公式為：DetailsMesured = ALL(Details[EpisodeID])，然后把建立的各種度量值歸到這個表當中 。
- 百分比值的格式化：求變化率的度量值，可以把顯示格式設置為百分比，那么在內置可視化控件中就直接顯示為百分比，無需額外設置或者乘100（我使用了一個第三方控件，其無法識別百分比格式，只能在度量值上乘100） 。
- 建立層級結構：為了支持數據的下鑽顯示，那么需要建立數據的層次結構，比如財年包含月份。要建立層次結構很簡單，直接把一個字段拖動到另外一個字段下面Power BI就會自動創建一個新的層次結構列（包含了你剛剛操作的兩個字段），接着可以繼續拖入其他列到這個層次結構列下面，還可以拖動來進行排序。
- 建立日期表：很多分析都是和時間相關的，那么就需要有一張獨立的日期表來為維度提供數據（包括年、財年、季度、月、日、天等）。原來的qvf中也存在這一個日期表，也是依靠腳本生成的，對於Power BI而言同樣也可以通過腳本來生成一個日期表。生成日期表的腳本如下：
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，就可以手動把日期表的Date字段和Details表中的EpisodeAdmissionDate字段建立其關系。最終的模型圖如下：
日期表創建的更多詳細介紹，可以參考這個博客文章：http://kohera.be/blog/business-intelligence/how-to-create-a-date-table-in-power-bi-in-2-simple-steps/
5，可視化顯示數據
通過可視化控件來顯示數據沒有太多可以說的。Power BI的官方文檔已經寫的比較好了，見：https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/documentation/powerbi-desktop-report-view/
無非就是把一個可視化控件拖到報表頁面上，然后把所需的維度和度量拖到可視化控件中的數據標簽頁中的“軸”/“圖例”或者“值”下面，如下圖所示：
數據建模的時候提到過下鑽顯示。下鑽顯示有兩種方式：一種使用層級結構列，一種不使用。
簡單說來，對於使用層級結構的方式，就是先建立一個層級結構列，然后把這個列拖到“軸”下面，可視化控件就會在上面的操作欄顯示用於下鑽數據的特定按鈕。如下圖所示：
對於第二種下鑽顯示方式，我沒有采用，詳細的說明可以見：https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/documentation/powerbi-service-drill-down-in-a-visualization/。
為可視化控件准備好數據之后，還可以通過“格式”設置標簽頁（即刷子狀圖標）來設置一些顯示格式，比如標題，字體，顏色什么的。
當數據添加到可視化控件之后，這些字段還會自動添加到視覺級別篩選器，除此之外，你還可以額外把字段添加到頁面級篩選器和報告級篩選器中。這些篩選器的作用范圍望文生義應該可以理解。
不過需要注意的是，篩選器在公開發布到Web后並不可見，所以你還可以單獨在報表頁面上添加所需的切片器。切片器的數據設置方式和其他可視化控件類似。
6，和Qlik Sense的比較
粗略的比較下來（個人觀點）：
- ETL能力由於背靠SQL Server分析服務的相關技術，所以可以做到和Qlik相當，尤其幾乎可以不用手寫腳本。
- 建模能力和Qlik相當，只是操作體驗上會差一些。
- 可視化能力比Qlik就差很多，不管是內置的可視化控件還是第三方擴展的控件都是如此。
- 前端操作（也即最終用戶使用BI應用）的體驗也比Qlik差。
- 擴展和集成能力也由於Power BI的定位決定了沒有Qlik靈活。
- 最大的優勢是入門的許可費用低廉（如果願意使用SaaS的話）。
- 一大特色是具備人工智能輔助的快速見解能力。
Power BI在可視化能力方面確實需要進一步加強，比如我就遇到如下幾個問題：
- 排序只能基於當前使用的維度，不能自定義排序
- 堆積面積圖圖例不能下鑽
- 沒有豎條儀表圖
- 餅圖不能合並為Other
- 表格不支持下鑽
- （updated 2016.12.20）貨幣格式的數值不能顯示負數
最后不得不吐槽下，Power BI的文檔用機器翻譯就算了，感覺Power BI Desktop的中文版也是機器翻譯的。還不如我來翻譯算了（作為MVP可以免費做貢獻）。