TL;DR关键要点：
Power BI的界面分为几个关键部分，如报告视图、表格视图、模型视图、功能区和窗格，每个部分都针对数据分析和可视化有特定的目的。
Power BI支持多种数据源，允许用户导入、预览和加载数据，并定义表之间的关系以实现无缝分析。
Power Query编辑器让用户可以清理和转换原始数据，通过删除重复项、标准化数据类型以及使用可追踪的“应用步骤”功能执行高级转换。
创建结构化的数据模型，包括定义表之间的关系并添加日历表（使用DAX），对于有效分析和基于日期的报告至关重要。
本教程是三部分系列中的第一部分，后续部分将聚焦于高级可视化、交互式仪表板、DAX计算以及AI驱动的洞察。
如果你正在踏入Power BI和数据分析的世界，本指南旨在帮助你建立坚实的基础。
它专注于将原始数据转化为可操作见解所需的必要技能。通过本教程的学习结束时，你将对Power BI界面有清晰的理解，并学会使用Power Query清理和转换数据以及创建基本的数据模型。 了解Power BI界面Power BI界面是你进行所有数据分析任务的核心枢纽。
它分为几个关键部分，每个部分都旨在简化你的工作流程的不同方面：报告视图：这是你设计和编辑图表、图形和仪表板的地方，以便有效地呈现你的数据。
表格视图：你的数据的表格表示形式，允许你检查并修改你的数据集。
模型视图：专门的空间用于定义和管理你的数据模型中的表之间的关系，确保正确的数据连接。
功能区：提供快速访问导入数据、转换数据集和自定义报告等功能的工具栏。
窗格：字段、可视化效果和筛选器窗格通过提供组织和操作工具来帮助构建和完善报告。
理解这些组件对于高效导航Power BI至关重要。
熟悉界面将使你能专注于创造有意义的见解而不是挣扎于工具本身。 连接到数据源Power BI支持多种类型的数据源，使其成为数据分析的强大工具。
无论你的数据存储在Excel文件中还是SQL Server数据库或云服务中，都可以简化整个过程。按照以下步骤连接到你的数据：从Power BI广泛的数据源选项中选择适当的数据源。
导入相关的表并预览这些表以确保它们符合你的需求。
将这些表加载到Power BI中，在此过程中可以自动检测或手动定义它们之间的关系。
这个过程将所有数据集中在一个环境中进行无缝分析和可视化。
通过集中化你的数据，你可以专注于发现模式和趋势而无需担心分散的数据集。 入门级的Power BI数据分析 观看YouTube上的这个视频：
借助我们的深入文章和实用指南掌握Master Power BI教程。
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清理与转换数据
原始数据显示不一致、错误或缺失值，在分析前需要解决这些问题。内置在Power BI中的Power Query编辑器简化了清理和转换过程。你可以执行以下一些关键操作：
- 删除重复项：消除冗余条目以确保准确性。
- 筛选行：通过应用筛选器关注特定的数据子集。
- 处理缺失值：填充空缺或删除不完整的记录以保持完整性。
- 标准化数据类型：确保各列的一致性以便准确分析。
- 执行高级转换：拆分列、分组或应用其他复杂的修改来重塑你的数据集。
每次更改都会通过“应用步骤”功能记录在案，在任何时候都可以回顾或调整这些转换。对于更高级的任务，高级编辑器允许使用M代码脚本化转换过程，并提供更大的控制权来准备你的数据。
创建一个有效的数据分析基础结构的关键在于构建一个结构化的模型。这样可以确保你的数据显示关联且准备好产生有意义的见解。从定义表之间的关系开始，如一对一或多对多连接。这些关系使 Power BI 能够无缝地链接跨表的数据。
添加一个日历表对于基于时间的分析来说尤其重要。使用 DAX（数据分析表达式），你可以创建一个日历表并包含计算列来表示月份、季度和年份。正确排序这些列会增强报表的易用性，并使时间趋势分析变得更加容易。
此外还可以使用 DAX 创建计算度量值或列来提供对您的数据分析更深层次的理解。例如计算年度同比增长或将您的数据显示为基于特定标准的不同段落等复杂计算会为您的分析增加一层复杂性，并使您能够回答复杂的商业问题。
接下来是什么？
本教程为你介绍了更多高级主题的基础知识，在系列后续部分中将进一步探讨：
- 第二部分：学习如何设计引人入胜的数据可视化效果及报告技术；发现如何设计引人入胜的视觉效果及应用高级格式化技术并构建交互式仪表板来讲故事。
- 第三部分：深入探讨高级分析包括DAX计算及AI驱动洞察力；分享您的报表给其他人并通过 Power BI 服务实现策略分享。
掌握本指南中概述的基本技能后您将准备好应对更复杂的任务；而 Power BI 则提供了一个强大的平台用于将您的信息转化为可操作的知识；而此系列则帮助您挖掘其全部潜力。
媒体致谢：Learnit培训
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