作为一名数据专业人士，我必须接受的一个常态是：原始数据很少以整齐划一的形式出现。大多数时候，数据是分散、杂乱的，并且分布在自然状态下无法相互通信的不同表中。你是否曾经熬夜查看多个电子表格，试图理清它们之间的关系？好吧，微软的优秀团队构建了 Power BI 来解决这个问题。Power BI 为你提供了在不同杂乱数据集之间创建关系的工具。然而，在使用 Power BI 构建精美的仪表板之前，你需要了解表面之下发生的事情。
本文探讨了 数据建模、关系、架构 和 连接 在 Power BI 中的重要性。理解这些概念如何协同工作并正确实施它们，对于创建具有洞察力的仪表板至关重要。
超越电子表格：通过有意义的关系赋予数据声音
数据建模涉及以 Power BI 能够理解的方式构建和组织你的数据。这类似于在开始工作之前建立档案系统。如果没有合理的结构，你的报告要么会出错，要么会产生不可信的结果。
在 Power BI 中，数据模型位于 模型视图 中，其中所有表及其之间的连接都清晰地展示出来。一个好的数据模型回答了一个简单的问题：每条数据如何与其他每条数据相关联？
在本文中，我们将使用一个贴切的例子。想象你拥有一家在线书店，你的数据分布在三个不同的表中：
- 客户 - 存储客户姓名、电子邮件和位置。
- 订单 - 存储订单 ID、日期、金额和客户引用。
- 书籍 - 存储书名、作者、流派和价格。
每个表单独来看都有用，但存在局限性。构建良好的数据模型将以一种让 Power BI 理解完整故事的方式将它们连接起来，例如谁买了什么、何时购买以及花费多少。
在 Power BI 中使用连接合并表
连接 是一种基于两个表共享的相关列来组合行的操作。这在 Power BI 的 Power Query 编辑器 中进行，这是数据进入模型之前的数据转换工作区。要在 Power Query 中执行连接，请导航至：
主页 > 合并查询
然后选择你想要合并的两个表，并选择匹配的列。对于我们的书店示例，你会将“订单”表中的 Customer_ID 列与“客户”表中的 Customer_ID 列进行匹配。
Power BI 中有六种类型的连接，选择正确的类型至关重要：
注意：左表是你选择并作为参考的主要表。右表是你希望建立连接的表。
内连接
此连接仅返回两个表中都存在匹配的行。在我们的书店数据中，只有至少下过一个订单的客户才会出现在结果中
左外连接
此连接返回左表中的所有行，以及右表中仅匹配的行。从我们的书店数据来看，它将返回所有客户，即使是那些尚未下订单的客户。
右外连接
这与左
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