# **【Microsoft Power BI 資料分析視覺化筆記】**

:::info
- PowerBI 介紹
- PowerBI 基礎設置
- Power Query 數據清理: 匯入資料、新增、刪除資料、轉換資料形式、計算數值、資料欄列轉置、資料取代、groupby、連接、帶入另一張表
- PowerBI 連接mysql
- Data Model: 基礎觀念(Data Modeling 101)、標準化、過濾流、星型模式（Star Schema）、雪花模式（Snowflake Schema）
- Power Pivot (DAX): 改格式、新增階層、跌代（iteration）、計算、進階條件計算、Implicit Measures（隱式度量）v.s Explicit Measures（顯式度量）、measure table、連接表格
- 資料視覺化: (分群)長/橫條圖、直方圖 (分佈 DISTRIBUTION)、圓形圖 (組成 COMPOSITION)、關聯圖 (RELATIONSHIP)、折線圖、地圖 (MAP)、柏拉圖 (Pareto)、 filter、Slicers 切片器、drillthrough from 跨報表鑽研、tooltip 工具提示、bookmark 建立書籤、參數 Parameter、設置角色權限、手機版面配置
- AI 工具: 智慧敘述、Q&A方便使用者查找、關鍵影響因素、分解樹狀結構
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### PowerBI 介紹

全名【Business Intelligence】，是微軟推出的資料視覺化應用，快速建立互動式的視覺圖表，應用在行銷、商業、市調、地理圖都很適合

通常整理數據時，會先用 EXCEL 的進階功能 、(COM 增益集) 將數據整理好，再進 Power BI Desktop 做圖

先把數據資料整理好、格式化為表格，再作分析圖，只要表格內容有更新，圖片上資料也會自動更新

裡面有許多功能，主要為 Power Query、 Power Query M、Power Pivot (DAX函數)、Power Map

>PS 你可能也聽過 Power View，Power View 是 Power BI Desktop 的前身，2021年已經移除

因為是微軟所出，資料匯入power bi後，可以先用【Power Query (M)】整理資料、【Power Pivot (DAX函數) 】新增新的圖表欄位 建立關聯性、【Power Map】製作地圖表

Power Query
整理&整併資料庫，將數個格式不同的資料庫快速整併成同一個、做資料清理(類似 Python pandas/pyspark)，方便用來分析

Power Pivot
管理資料庫，重點功能"關聯式資料庫"讓我們能夠輕易的連結 "維度表" 及 "明細表" (Dimension sheet & fact sheet)，大幅增加excel能夠容納的資料筆數

Power map
如果資料庫中有地理資料，可以呈現在地圖上，而且可以自動產生很酷的解說動畫。(第一次看到是真的覺得滿酷的，但實用性老實說還好 :D


<br/>

這篇是以前寫的，把一些重點整理過來
[[學習筆記] [Office] Power BI: Power Query (M)、Power Pivot (DAX函數)、Power Map | 三大財報動態圖表實作](https://catalinakuo.pixnet.net/blog/post/64661545-%5b%e5%ad%b8%e7%bf%92%e7%ad%86%e8%a8%98%5d-%5boffice%5d-powe)

<br/>

實際應用可以看網友的這篇，以前想學是覺得可以做這樣很酷
[【Power BI 財務分析教學】Power BI 只要五步驟就可以做財務分析! 以Tesla特斯拉為例](https://powerbiacademy.medium.com/%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BD%BF%E7%94%A8power-bi%E5%81%9A%E8%B2%A1%E5%8B%99%E5%88%86%E6%9E%90-%E4%BB%A5tesla%E7%82%BA%E4%BE%8B-289777b2c74f)

<br/>

試著做的，公開觀測站有資料，應該能更完整

<br/>

### PowerBI 基礎設置

有次要做文字雲，試著用家用版office登入，但因為不是公司email，無法登入，所以這裡只介紹免費版的

安裝
[15 分鐘上手 Power BI！我一旦認真起來連我自己都會害怕 ~](https://www.youtube.com/watch?v=9RcQUhlIb_Y)

預覽功能先打開，以後比較方便



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### Power Query 數據清理: 新增、刪除、轉換、連接、存儲

- 匯入資料


:1234: 查看錯誤數量、資料內容
如果有error，鼠標移過去，可以remove error
右鍵keep error，可以細看錯誤點


:1234: 查看詳細資料


<br/>

按載入，進到power query，可以開始清理資料


上方公式區，只要點工具列操作，不需要自己打公式。操作複製、貼上、資料移動都類似 excel，能很快上手


資料清理完，按【關閉並套用】會到"報表檢視"視覺化的地方

>PS 回到資料清理: 資料表檢視 => 編輯查詢
>
或是直接按上面【轉換資料】
>

<br/>

>PS 假設有已經在EXCEL分析好的檔案，要使用import - Power Query、Power Pivot、Power View
>

- 新增、刪除資料

:1234: 重新命名資料

:1234: 第一列設為標頭

:1234: 可以保留、刪除前/後幾列、重複列

:1234: 可以刪除特定行(特定行之外)

:1234: 擷取 (也可以合併資料行)

:1234: 可以擷取第一個-到第二個-

>上方是: 新增資料行，做的操作都會自動新增到最後一欄，如果不要新增，上方要選【轉換】
>

:1234: 資料分割

:1234: 返回
旁邊套用的步驟，直接按【X】就可以返回了

也可以重新命名

- 轉換資料形式
:1234: 轉換大小寫


:1234: 轉換資料欄位Type，點選欄名旁邊的數字

上面power query(m) 會自動更改

- 資料取代

- 資料欄、列轉置

- 計算數值
:1234:統計資料

(我選中間值)

每行做計算


:1234:計數相異值
代表我有293個不一樣的產品



:1234:做其他的計算





- 提取年/月/日、時間

:1234: type更改地區
如果日期(因為地區)顯示錯誤



:1234: 產生到今天的日期
用空白query產生日期
-會產生到今天的日期
-duration(days, hours, minutes, seconds)

=#date(2023,10,1)

= List.Dates(
    來源,
    Number.From(DateTime.LocalNow()) - Number.From(來源),
    #duration(1, 0, 0, 0)

- 下條件、索引


- groupby

:1234: 合併查詢，選取另一張表的相同欄位，加到原表

- 連接、帶入另一張表


:1234: 附加查詢，可以帶入多張表列疊加

<br/>

### PowerBI 連接mysql

選擇MySQL資料庫


網頁會跳出 MYSQL Community Downloads Connector/NET 下載頁面


安裝

安裝好後整個程式關閉，再次連接
伺服器 127.0.0.1 (因為我用 mysql workbench)、你的database name

沒截到圖，左邊是要選【資料庫】，旁邊輸入自己資料庫的使用者+密碼


匯入後看來源

選擇table匯入後，可以關閉【啟用載入】
取消勾選 "啟用載入" 選項， Power BI 不會立即載入數據，可以對數據轉換操作，預覽數據變化後，再載入

<br/>

### Data Model

- 基礎觀念(Data Modeling 101)

實體（Entity）和屬性（Attribute）：實體是現實中的一個對象，例如顧客或訂單。屬性是描述實體的特徵，例如顧客的姓名、訂單的日期

關係（Relationship）：一個顧客可以擁有多個訂單，這種關係可以用來建立數據模型

主鍵（Primary Key）和外鍵（Foreign Key）：主鍵是一個能夠唯一識別實體的屬性。外鍵是一個表中的字段，它建立了與另一個表的關聯

規範化（Normalization）：個數據庫設計過程，旨在減少數據冗余和提高數據一致性

星型模型和雪花模型：星型模型和雪花模型是常見的數據倉庫設計模型，用於組織事實表和維度表的結構

OLAP（Online Analytical Processing）：OLAP 是一種用於多維分析的數據處理技術，通常用於支援數據模型中的複雜查詢

ETL（Extract, Transform, Load）：從不同數據來源提取數據、進行轉換、載入到目標數據庫中

- primary key、foreing key


-新增關聯性

自動偵測

手動


連接好後，就可以回到視覺化開始拉圖表
(連接端如果是*，代表連過來的資料，不只出現一次，這裡是 Many-to-Many)

如果有多個，下面要選才讀的到資料

- 標準化：是一個數據庫設計原則，旨在減少數據冗余並提高數據的一致性，例如將數據結構化成多個表，以減少重複的信息

- 過濾流：是資料模型中的一個概念，將數據過濾或限制為特定的條件，以提高查詢和報表的效能

- 星型模式（Star Schema）：一種資料結構，一個中心的事實表和相連的維度表組成，結構形狀像一顆星星。用於簡單的報告需求，主要聚焦在單一主要事實表上

- 雪花模式（Snowflake Schema）: 是星型模式的一種變體，其中維度表進一步規範為包含次級維度表。用於大量維度屬性，需要更多正規化和層次化結構的情況

<br/>

### Power Pivot (DAX): 改格式、新增階層、跌代（iteration）、計算、Implicit Measures（隱式度量）v.s Explicit Measures（顯式度量）

- 改格式
時間

貨幣

- 新增階層
右建建立階層


其他項，可以右鍵新增進去

視覺化就能看到了(類似excel樞紐分析 放兩項)

>PS 時間序列要防止訊息過於密集，可以整理出YEAR, START OF YEAR, MOMTH, START OF MONTH, DATE 到階層，拉圖表時便會出現 ↑ ↓ ⇓ 可以查看

- Query(M)和 Pivot(DAX) 是太相同概念，兩者皆類似EXCEL FUNCTION
M: 主要用於數據提取、轉換和載入（ETL）的任務
DAX: 只能對"數據"作用

:1234: 新增資料行

- 跌代（iteration）、計算
:1234: 加上判斷條件，類似EXCEL IF

資料行 = IF(
'Sales Data'[OrderQuantity]>1,
"Multiple Items",
"Single Item"
)


計算總額

Total Quantity = SUM('Sales Data'[OrderQuantity])

基本計算

2+1
2-1
2*1
2/1
2^1

:1234: 基本條件

大於 等於 小於 不等於

[City]="Taipei"
[Quantity]>10
[Quantity]<10
[Unit Price]>=200
[Unit Price]<=200
[Country]<>"Mexico City"

&& 同 Python"=="

[Country]&""&[City]
([Country]="TW")&&([Quantity]>10)
([Country]="TW")||([City]="TP")
'Store Lookup'[City] IN ( "TP', "NTP, "TY")

SUM

Total Sales = SUM('Sales'[SalesAmount])

AVERAGE

Average Quantity = AVERAGE('Sales'[Quantity])

MAX

Highest Price = MAX('Products'[Price])

MIN

Lowest Temperature = MIN('Weather'[Temperature])

DIVIDE

Profit Margin = DIVIDE('Sales'[Profit], 'Sales'[Revenue], 0)


:1234: 進階條件計算

計算行數

'Sales' 表中 'OrderID' 列中的非空值的數量
Number of Orders = COUNT('Sales'[OrderID])

 'Sales' 表中特定列（'ColumnName'）中的非空值的數量
Total Rows = COUNTA('Sales'[ColumnName])

'CustomerID' 列中的唯一客戶的數量
Unique Customers = DISTINCTCOUNT('Sales'[CustomerID])

Sales表中總行數
Total Rows in Table = COUNTROWS('Sales')

多條件判斷

=SWITCH (
    expression,
    value1, result1,
    value2, result2,
    ...,
    defaultResult
)

文字

文字數量
=LEN(A1)

文本連接
=CONCATENATE(A1, " ", B1)

大小寫
=UPPER(A1)
=LOWER(A1)


左/右 N 個字
=LEFT(A1, 5)
=RIGHT(A1, 3)

從指定位置開始的 N 個字
=MID(A1, 3, 4)

某些子字串替換為新的子字串
=SUBSTITUTE(A1, "old", "new")

查找，會返回子字串的起始位置
=SEARCH("find", A1)

日期時間

當前日期和時間
=NOW()

=YEAR(A1)
=MONTH(A1)
=WEEKDAY(A1)
=WEEKNUM(A1, 2)  -- 2 表示從星期一開始
=DAY(A1)

=HOUR(B1)
=MINUTE(B1)
=SECOND(B1)

=EOMONTH(A1, 0)  -- 0 表示當前月份
=DATEDIF(A1, B1, "Y")  -- 返回兩日期的年數差異

加上特定條件後

All Orders 將返回 'Sales Data' 表中所有訂單的總數，忽略任何可能存在的過濾器或上下文
All Orders = 
CALCULATE(
    [Total Orders],    -- 計算 [Total Orders] 的度量
    ALL(
        'Sales Data'   -- 移除 'Sales Data' 表上的所有過濾器
    )
)

過濾
=FILTER('Sales', 'Sales'[Quantity] > 10)

日期過濾
=CALCULATE([TotalSales], DATESYTD(Calendar[Date]))

值相加
=SUMX('Sales', 'Sales'[Quantity] * 'Sales'[UnitPrice])

計算
=CALCULATE([SalesAmount], 'Product'[Category] = "Electronics")

日期偏移 向前一個月
=CALCULATE([TotalSales], DATEADD(Calendar[Date], -1, MONTH))

指定日期區間的度量
=CALCULATE([TotalSales], DATESINPERIOD(Calendar[Date], MAX(Calendar[Date]), -10, DAY))

- Implicit Measures（隱式度量）v.s Explicit Measures（顯式度量）
Implicit Measures（隱式度量）: 是工具自動創建的度量，例如總和、計數等


Explicit Measures（顯式度量）: 我們自己創建自定義的計算字段，如年度增長率、加權平均等


量值 = AVERAGE('Sales Data'[OrderQuantity])

旁邊會自動出現

可以再拖進去

:1234: measure table

**1. 新增MEASURE TEBLE資料夾**
為何要設MEASURE TEBLE 資料夾? 為了放入【DAX計算後】的量值表，之後視覺化使用

新增資料表 (不會出現在Power Query轉換資料裡)

Measure Table (DAX) = {""}


也可以輸入資料 - 建立表格 (會出現在Power Query轉換資料裡)

再把前面量值的主資料表改成"measure table"，檔案就會自己跑到measure table下了

之後好整理可以設不同層資料夾

**2. 新增計算的量值表**

新增

新增的表都會出現在measure table 下

:1234: 連接表格
在原本表，add new column

=RELATED('RelatedTable'[RelatedColumn])

<br/>

### 資料視覺化: (分群)長/橫條圖、直方圖 (分佈 DISTRIBUTION)、圓形圖 (組成 COMPOSITION)、關聯圖 (RELATIONSHIP)、折線圖、地圖 (MAP)、柏拉圖 (Pareto)

- (分群)長/橫條圖 - 比較 (COMPARISON): 用於比較資料的不連續性，如性別、品種等
其他可能的呈現方式：熱力圖、雷達圖、折線圖（搭配時間序列）、面積圖（搭配時間序列）

- 直方圖 (分佈 DISTRIBUTION):用於顯示資料的連續性，如年齡、金額等，x軸要有連續性
其他可能的呈現方式：密度圖、箱形圖、散點圖、熱力圖

- 圓形圖 (組成 COMPOSITION):用於顯示總額的百分比，展示各項類別的占比

- 關聯圖 (RELATIONSHIP): 用於顯示多個變數之間的相關性
其他可能的呈現方式：散點圖、氣泡圖、熱力圖、相關矩陣

- 折線圖: 用於顯示數據的趨勢變化，特別是在時間序列分析中

- 地圖 (MAP): 用於呈現數據的地理擴散，如銷售地點、人口密度等
通常與其他指標搭配使用，例如使用不同的顏色、大小（條圖/圓餅圖）表示數據的屬性

- 柏拉圖 (Pareto): 用於找到對企業貢獻80%的產品，並進行重要性分析




選擇要的圖表類型後
拖拉XY軸資料、選視覺效果

旁邊可以更改顏色、字形、格式


標籤的背景、字顏色

有點懶得一張張拉圖 lol

官網介紹
[Power BI 中的視覺效果類型](https://learn.microsoft.com/zh-tw/power-bi/visuals/power-bi-visualization-types-for-reports-and-q-and-a)

不會拉的從左邊目錄找，教得很詳細
[在 Power BI 中建立功能區圖表](https://learn.microsoft.com/zh-tw/power-bi/visuals/desktop-ribbon-charts?tabs=powerbi-desktop)


介紹一個很酷的 縮放滑桿



- filter
畫面上有三種filter，通常我們拉的圖表是【視覺效果上的篩選】

可以讓圖直接不顯示


可以只顯示前幾項

【此頁面上的篩選】
整個報告頁面上保持一致的篩選條件。例如，在報告的「頁面」設置中添加日期範圍篩選器，報告頁面只會顯示指定日期範圍的數據

【所有頁面上的篩選】
篩選器應用於整個報告，無論報告有多少頁面。例如，產品狀態為「已上市」或客戶地區為「北美」的數據

- Slicers 切片器: 互動式的篩選功能，就是excel的交叉分析篩選器


要出現的選項可以從filter選


[建立可在 Power BI 中調整大小的回應式交叉分析篩選器](https://learn.microsoft.com/zh-tw/power-bi/create-reports/power-bi-slicer-filter-responsive)

[在 Power BI 中建立數值或日期範圍交叉分析篩選器](https://learn.microsoft.com/zh-tw/power-bi/create-reports/desktop-slicer-numeric-range)

- drillthrough from 跨報表鑽研

[Set up drillthrough in Power BI reports](https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/create-reports/desktop-drillthrough)

[在 Power BI 中使用跨報表鑽研](https://learn.microsoft.com/zh-tw/power-bi/create-reports/desktop-cross-report-drill-through)

- tooltip 工具提示
[根據報表頁面建立工具提示](https://learn.microsoft.com/zh-tw/power-bi/create-reports/desktop-tooltips?tabs=powerbi-desktop)

- bookmark 建立書籤
[在 Power BI 報表中建立按鈕](https://learn.microsoft.com/zh-tw/power-bi/create-reports/desktop-buttons?tabs=powerbi-desktop)
[在 Power BI 中建立報表書簽以共用深入解析和建置案例](https://learn.microsoft.com/zh-tw/power-bi/create-reports/desktop-bookmarks?tabs=powerbi-desktop)


>PS 資料表中某些圖如果不想要交叉篩選，可以關閉


- 參數 Parameter
[学会使用Power BI的参数，轻松搞定动态分析](https://zhuanlan.zhihu.com/p/55295072)

- 設置角色權限

- 手機版面配置
[行動版面配置檢視](https://learn.microsoft.com/zh-tw/power-bi/create-reports/power-bi-create-mobile-optimized-report-mobile-layout-view?tabs=powerbi-desktop)

- 異常偵測
[異常偵測](https://learn.microsoft.com/zh-tw/power-bi/visuals/power-bi-visualization-anomaly-detection)
<br/>
[【Power BI應用】異常偵測：快速找出產線上不良品的原因](https://www.kscthinktank.com.tw/blog/%E3%80%90power-bi%E6%87%89%E7%94%A8%E3%80%91%E7%95%B0%E5%B8%B8%E5%81%B5%E6%B8%AC%EF%BC%9A%E5%BF%AB%E9%80%9F%E6%89%BE%E5%87%BA%E7%94%A2%E7%B7%9A%E4%B8%8A%E4%B8%8D%E8%89%AF%E5%93%81%E7%9A%84%E5%8E%9F/)

<br/>

### AI 工具:

- 智慧敘述
不知道有什麼觀點可以做報告?
看智慧敘述
[建立智慧型敘事摘要](https://learn.microsoft.com/zh-tw/power-bi/visuals/power-bi-visualization-smart-narrative)


也可以在特定一張圖上 右鍵-摘要

- Q&A方便使用者查找
[在報表中使用Power BI Q&A來探索您的數據並建立視覺效果](https://learn.microsoft.com/zh-tw/power-bi/natural-language/power-bi-tutorial-q-and-a)
[在 Power BI Q& 中提出問題 提示A](https://learn.microsoft.com/zh-tw/power-bi/consumer/end-user-q-and-a-tips)

- 關鍵影響因素
[建立關鍵影響因素視覺效果](https://learn.microsoft.com/zh-tw/power-bi/visuals/power-bi-visualization-influencers?tabs=powerbi-desktop)




- 分解樹狀結構
超方便，會自動幫你分解
[在 Power BI 中建立和檢視分解樹狀結構視覺效果](https://learn.microsoft.com/zh-tw/power-bi/visuals/power-bi-visualization-decomposition-tree)