使用 Power BI 对数据进行建模

在此模块中，你将了解 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。

介绍数据模型框架及其优点和限制，以及有助于优化 Power BI 数据模型的功能。

在 Power BI 中创建复杂语义模型是一个非常简单的过程。 如果数据来自多个事务系统，你在不知不觉间可能需要处理数十个表。 生成出色语义模型的关键在于减少杂乱。 星型架构是简化语义模型的一种方法，你将在本模块中了解其术语和实现方式。 你还将了解为什么选择正确的数据粒度对 Power BI 报表的性能和可用性而言很重要。 最后，你将了解如何使用 Power BI 语义模型提高性能。

在本模块中，你将学习如何编写 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，你还将学习如何编写 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。

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

学习完本模块后，你将能够向语义模型中添加计算表和计算列。 你还能够说明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 向表中添加列，因此你还会了解什么时候最好创建计算列而不是 Power Query 自定义列。

本模块结束后，你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）涉及更改语义模型的当前状态，使它更高效地运行。 本质上，语义模型进行优化后，其性能会更好。

使用行级安全性和对象级安全性在 Power BI 中强制实施模型安全性。