数据分析的一般流程包括数据获取、数据整理、数据建模、可视化分析。今天我们聊聊其中的数据建模。

在Power BI中，可以对多个表格、多种来源的数据，根据不同的维度、不同的逻辑做聚合分析。而分析数据的前提是要将这些数据表建立关系，这个建立关系的过程就是建立数据分析模型，简称为数据建模。

数据建模包括两部分，即建立表之间的联系和编写度量值。

表可以分为事实表和维度表。

事实表，可以看成业务表，比如订单记录，销售记录，是用来聚合计算的表。

维度表，可以用来做筛选条件的表，是数据分析的角度，比如产品总表，客户总表，表中的内容不可以重复。

看个例子。下面3个表，分为订单信息，客户信息，产品信息。把其中订单信息作为事实表，客户信息和产品信息作为维度表。

把各个表导入PowerBI后，进入建模视图，可以发现系统自动建立了一个简单数据模型。当表与表之间有相同字段名的，系统会自动建立关系。

产品信息_产品代码与订单信息_产品代码建立关系。

客户信息_客户代码与订单信息_客户代码建立关系。

连线的箭头表示了筛选方向。

关系中的1和*代表之间的对应关系。

*端表示数据有重复通常是事实表，比如同一个客户有多个订单，或者同一个产品有多个订单。

1端表示数据唯一没有重复，通常是维度表。

建立表之间的关系思路梳理下，区分维度表和事实表，寻找需要建立关系的字段，选择筛选方向。建立一个星型结构的数据模型。事实表在内，维度表在外，关系深度为1。

在建模过程中，如果模型中已有的值、列或表不利于关系的建立或不符合分析需要，还可以通过DAX创建度量值。度量值是一个只有名称显示在“字段”窗格而无实际数据的字段，它不改变源数据，也不改变数据模型，只有在使用度量值创建视觉对象时才会执行计算。此外，度量值还可以循环使用，即一个度量值可用于创建另一个度量值。

举例：

现在通过上面的表我们想获得客户平均单价。在表里没有这个指标，所以我们通过编写度量值来创建这个指标。

我们把客单价的计算方法定义成：客单价=销售金额/客户数。

这3个指标都是未知，所以要创建3个度量值。其中销售金额是对订单信息中金额的求和，客户数是对订单信息中非重复客户数的计数，两者比值就是客单价。

通过DAX公式编写度量值过程。三个度量值公式源码：

通过上面2个步骤，我们完成了表之间关系的建立，以及度量值的创建。最后通过可视化来完成这个报告。

以下是可视化效果图。

可视化过程。

操作过程中我们创建了2个矩阵，第1个矩阵图是原始表信息的可视化，第2个矩阵图我们新增了客户数和客单价的信息。

通过这个操作我们也可以得出：在这个些可视化对象设置中，行列属性一般填写维度表的字段，起到筛选作用，值属性填写事实表的字段或者度量值是一个计算的结果。

以上是一个简单数据建模的过程。实际使用中，理清维度表、事实表，既便于数据建模，也便于可视化对象中的数据分析。

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