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在 Power BI 中優化您的語意模型Copilot

適用於: Power BI Desktop Power BI 服務

在開始搭配語意模型使用 Copilot 之前,請先評估您的資料。 您可能需要整理語意模型,以便 Copilot 從中衍生深入解析。

語意模型使用的Copilot考慮事项

下表列出可協助您使用 Copilot 建立正確報表的準則。 這些項目是有助於產生精確 Power BI 報表的建議。

元素 考量事項 描述 範例
資料表連結 定義明確的關係 請確保資料表之間的所有關係都有明確且符合邏輯的定義,並指出哪些是一對多、多對一或多對多的關係。 Sales 資料表透過DateID 欄位連接到Date 資料表。
措施 標準化計算邏輯 量值應該已標準化、清楚的計算邏輯,易於解釋和了解。 Total Sales 計算為 Sales 表中的 SaleAmount 之和。
措施 命名規範 量值的名稱應該清楚地反映其計算和用途。 使用 Average_Customer_Rating,而不是 AvgRating
措施 預先定義的量值 包含一組使用者最有可能在報表中要求的預先定義量值。 Year_To_Date_SalesMonth_Over_Month_Growth 等。
事實資料表 清楚劃界 清楚劃定事實資料表,其中保存可測量的量化資料進行分析。 Transactions、、SalesVisits
維度資料表 支援性描述性資料 建立維度資料表,其中包含與事實資料表中量化量值相關的描述性屬性。 Product_DetailsCustomer_Information
階層 邏輯群組 在資料中建立清楚的階層,尤其是可用於在報表中向下切入的維度資料表。 Time 階層從 Year 細分為 Quarter,再到 Month,最後是 Day
欄位名稱 明確標籤 欄位名稱應該清晰且易於理解,避免使用需要上下文才能查閱的識別碼或代碼。 使用 Product_Name,而不是 ProdID
欄位資料類型 正確且一致 對所有資料表的資料行套用正確且一致的資料類型,以確保量值正確計算,並啟用適當的排序和篩選。 確定計算中使用的數值數據行未設定為文字數據類型。
關聯性類型 明確指定 若要確保產生正確的報表,請明確指定關聯性 (作用中或非作用中) 及其基數的性質。 標記關聯性為 One-to-OneOne-to-ManyMany-to-Many
資料一致性 標準化值 維護資料行內的標準化值,以確保篩選和報告中的一致性。 如果您有數據行 Status ,請一致地使用 OpenClosedPending等。
關鍵效能指標 (KPI) 預先定義和相關性 建立一組與商務內容相關的 KPI,並通常用於報表中。 Return on Investment (ROI)、、Customer Acquisition Cost (CAC)Lifetime Value (LTV)
重新整理排程 透明和已排程 清楚地傳達數據的重新整理排程,以確保使用者了解他們正在分析的數據時程表。 指出資料是否為即時、每天、每週等。
安全性 角色層級定義 如果有不便讓所有使用者都看到的敏感性元素,請為不同層級的資料存取定義安全性角色。 銷售小組成員可以看到銷售資料,但看不到 HR 資料。
中繼資料 結構文件 記載資料模型的結構,包括資料表、資料行、關聯性和量值,以供參考。 提供做為參考的資料字典或模型圖表。

下表列出其他準則,以協助您使用 Copilot建立精確的DAX查詢。 這些事項是有助於撰寫精確 DAX 查詢的建議。

元素 考量事項 描述 範例
量值、數據表和數據行 描述資料 包含它是什麼,以及您想要在 description 屬性中使用每個元素的方式。 注意:僅使用前 200 個字元。 [YOY 銷售] 描述可以是「訂單的年比年差異」 搭配 'Date'[Year] 數據行使用,依最近一年以外的年份顯示。 部分年份將與前一年的同期比較。
計算群組 描述資料 計算項目不會包含在模型元數據中。 使用計算群組欄的描述來列出並說明計算項目的使用方式。 注意:僅使用前 200 個字元。 例如,時間智慧範例計算群組欄位可以有下列描述:「搭配度量值和日期數據表使用:目前值、MTD:月至今、QTD:季至今、YTD:年至今、PY:上一年、PY MTD:上年月至今、PY QTD:上年季至今、YOY:同比變化、YOY%:同比變化百分比」。具有量值的數據表可以使用這些量值來進一步說明,例如:「量值是用來彙總數據」等描述。 您可以使用此語法 CALCULATE([量值名稱], Time intelligence[時間計算] = YOY),將這些量值顯示為逐年顯示