Excel、Power BI、Power Query、Power Pivot、M语言、DAX语言之间的关系

本次先讲下整体框架和关系,后续我会更新相关的使用教程。

随着数据分析工具的不断更新,我们所熟知的Excel可能已经不是你想象中的样子了。
Excel和Power BI又有何千丝万缕的联系?
M语言和DAX语言又是什么样的存在?
操作他们又需要掌握什么样的技能?
通过我的讲解,从此你将发现一扇通往新世界的大门,开启你新的人生,让我们启航吧!

为方便书写,以下内容使用简写
Power Query : PQ
Power Pivot : PP
Power BI Desktop : PBI

一、先让我们大致了解下他们的联系

《Excel、Power BI、Power Query、Power Pivot、M语言、DAX语言之间的关系》 为了更加直观的表述他们的关系,我特意制作了一张图片用以说明.png

关系说明
在Office2010时代,BI组建均以插件形式存在;2013时代,除了PQ,其他插件已全部内置;2016时代已全部内置相关插件;而Power BI就是将这些插件打包起来做了一个独立的软件,更加方便我们的使用,同时提供了在线版、移动版、桌面版,而我们通常所说的PBI指的就是Power BI的桌面版(Power BI Desktop)。其中BI组件包含Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map四个。操作Power Query需要学习M语言、操作Power Pivot需要学习DAX语言,两则均属于函数式编程。而Power View和Power Map主要是做可视化,在Excel里面不是重点,已经逐渐被更为强大的PBI的仪表板取代。

Power BI系列组件:

Power BI 是一套商业分析工具,用于在组织中提供见解,全称:Power-BI决策分析系统。可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即时分析。集数据获取、整理、呈现与一体。早期作为插件和Excel搭配使用,后续逐渐内置到Excel当中,现在已经开发出来独立的软件可以使用。

《Excel、Power BI、Power Query、Power Pivot、M语言、DAX语言之间的关系》 图片截图来至于BI佐罗的作品.png

二、对各部分做个简单的介绍

Office Excel

关于Office办公软件就不做过多的介绍了,只需要知道从Excel 2010开始才涉及到我们今天开始讲的内容,这之前的版本比如2003版和2007版均不支持相关功能。

Excel 中可用的三大数据分析工具:

Power Query

Power Query 是一种数据连接技术,可用于发现、连接、合并和优化数据源以满足分析需要。Power Query 的功能在 Excel 和 Power BI Desktop 中可用。通常需执行一些常见步骤才可使用 Power Query。——微软的解释

Power Query使用场景:
  • 1、PQ可以加载N多种数据源,包括常见的Excel文件、文件夹、TXT文件、CSV文件、SQL Server、MySQL、Web等。可对数据进行合并、追加等之前需要VBA才能完成的工作。
  • 2、PQ操作完的步骤可以重复执行,下次再操作同样的步骤只需要刷新即可得到最新的数据。
  • 3、PQ写好的操作步骤可以再次编辑和更改,还可调整操作步骤。你可以想象成你录制了一个宏,并且这个宏是可以根据你的需要随时可以编辑的。如果我们直接修改宏的代码实现则需要学习VBA编程,但是在PQ里面操作基础功能只需要像在Excel中的工具栏按钮进行操作一样简单。
  • 4、PQ加载的数据可以突破Excel中100万行的限制,而加载数据的大小取决于你的内存上限。我曾经测试过9千万条的数据进行加载,而有人测试过100亿条数据。 在你原有的认识中你认为Excel可以加载100亿条数据吗?
  • 5、PQ和PP结合,我们出日报则只需要更新数据源后刷新一下就可以完成。对于重复性的工作,可以称为是【神器】,效果堪比VBA,但学习门槛缺非常低。
  • 6、Office2010、Office2013没有内置PQ,使用必须去微软官网下载插件才能使用。下载Power Query,下载安装后会在Excel菜单栏新增一个Power Query的菜单。Office2016内置了PQ,在数据菜单下-新建查询。
M语言:

M语言是操作PQ的语言,目前由700多个函数组成。但你不用怕,我们学习PQ只是为了完成我们基本的工作,没有必要对这些函数全部都熟悉,就像我们学习Excel不需要对VBA和全部的函数熟悉一样,只需要掌握几个基本的函数即可让你游刃有余,即便是你不会任何M函数,则依然可以通过工具栏上的按钮来实现,而且很多功能与Excel中是类似的,学习门槛很低。后续我会提供这些按钮的功能讲解和PQ的相关操作教程。

《Excel、Power BI、Power Query、Power Pivot、M语言、DAX语言之间的关系》 图片.png

《Excel、Power BI、Power Query、Power Pivot、M语言、DAX语言之间的关系》 PQ菜单及工具预览.png

Power Query总结:

你可以简单的理解为是一个数据加载数据清洗工具。在实际操作中由于受限于Power Query计算效率,通常作为数据加载使用的较多,但其数据清洗功能也是非常强大的,甚至可以做网络爬虫。

Power Pivot

PowerPivot 是一种数据建模技术,用于创建数据模型,建立关系,以及创建计算。 可使用 PowerPivot 处理大型数据集,构建广泛的关系,以及创建复杂(或简单)的计算,这些操作全部在高性能环境中和所你熟悉的 Excel 内执行。——微软的解释

Power Pivot使用场景:
  • 1、PP是PQ的好搭档,一般配合使用的场景非常多,如果你要做一份日报,可以通过PQ加载数据直接生成想要的数据。如果有更加复杂的需求可以再链接到PP里面使用度量值+多维数据集函数将你需要的结果返回。下次在做日报只需要在更新数据源后全部刷新即可完成。下载Power Pivot
  • 2、可以突破数据透视表的限制,制作更加自由的数据呈现结构。
  • 3、可对整个数据库进行复杂查询,具有快速内存处理能力,和PQ一样不受Excel100万行的限制,结合使用DAX Studio可以实现类似SQL的查询效果。
  • 4、和PQ一样,也无需受限于数据来源形式,PP也支持非常多的数据源格式,不需要受限于Excel文件。我们可以选择直接使用PP加载源数据,也可也通过PQ加载然后再链接到PP中进行使用。
  • 5、使用PP中的DAX语言可以有两个方向,数据分析方向数据查询方向。数据分析方向主要使用度量值,数据分析师使用的较多。查询方向是使用DAX处理各种复杂的表格关系,其查询效果类似SQL。
DAX语言:

与PQ一样,操作PP也需要一门变成语言,叫做DAX语言。DAX语言由200多个函数组成,和PP的M语言均被成为函数式编程。看到编程二字,你不必害怕,因为DAX的函数实际上部分函数跟我使用的Excel函数一样或者类似,如果作为入门你会很快上手。涉及到DAX更加复杂的操作需要你需要理解两个概念:筛选上下文行上下文,后续我会做简单的介绍。

《Excel、Power BI、Power Query、Power Pivot、M语言、DAX语言之间的关系》 PP数据加载支持的类型.png

《Excel、Power BI、Power Query、Power Pivot、M语言、DAX语言之间的关系》 表格关系视图.png

Power Pivot总结:

PP主要适用于数据模型的搭建方向,作为数据的查询也是优秀的工具。PQ和PP是一对在数据处理方面具有划时代意义的工具。但不要听到搭建数据模型就感觉很复杂,其实并没有我们想象的那么高大上,只要开始学习都会很容易的入门。

Power View

Power View 是一种数据可视化技术,用于创建交互式图表、图形、地图和其他视觉效果,以便直观呈现数据。 Power View 在 Excel、BI SharePoint、SQL Server 和 Power BI 中均可用。——微软的解释

Power View、Power Map使用场景:

Power View在Excel中已经被微软放弃,如果你对Excel不熟悉,你甚至找不到它,所以实际工作中,使用的并不是很多,而这部分内容在PBI中对应的就是仪表板。而Power Map在Excel中做展示使用的相对多一些,而同样可以在PBI中通过地图来实现。

《Excel、Power BI、Power Query、Power Pivot、M语言、DAX语言之间的关系》 图片来源于Power 工坊微信公众号.png

《Excel、Power BI、Power Query、Power Pivot、M语言、DAX语言之间的关系》 Power Map示例.png

三、学习BI组件的入门途径

  • 从Excel入门-该方法适合Excel用户

如果你之前只是使用Excel,那么可以通过Excel开始学习这些BI组件,你会发现这将颠覆你以前对Excel的认识。

  • 从Power BI入门-该方法适合数据分析人员

如果你是一名数据分析相关人员,那么使用Power BI Desktop将是一个不错的选择,其和Excel中的组件基本雷同,可以非常方便的使用仪表板展示你所需要表达的内容,是数据分析师的不二之选。

  • 从SSAS入门-该方法适合开发人员

SSAS是SQL Server的一个组件,具体我也未曾使用过,是属于企业级BI的工具。
从任何途径开始学习都可以对其他部分触类旁通,其关键部分均是一样的。

四、缺点

凡是都有两面,虽然PQ和PP万般好,但是也有其限制。

  • 1、不适合数据量特别大的数据,一般数据超过2G就不建议使用了,其效率会明显降低。而我们平时处理个几十万上百万的数据还是非常流畅的。如果要优化其性能并结合SQL使用能发挥更大的效果。
    -2、PQ的计算效率低,在之前的探讨中,如果大量在PQ中做复杂的计算会导致计算效率明显降低,尤其是分组操作、合并查询等。我们目前的处理方式是仅使用PQ加载数据并做简单的数据清洗,大量的分析和计算则交给PP来做,因为PP的效率比PQ高了很多。但PQ的效率依然比在Excel里面高了很多。
    -3、定位有点尴尬,一般办公人员学习可能稍嫌难一些,同时作为IT人员一般又不屑于使用。但目前的现状正在改善,Power BI也在不断迭代,桌面版平均每月都有更新,有时候甚至是周,已经成为微软战略及产品,学习BI的人员也在不断的增多。
  • 4、参考资料少,不像Excel那么成熟,教程特别多,网上随处可见。BI组件的有质量的教程网上还是不太容易找,这些限制了部分想要学习的同学的积极性。如果是Excel入门可以看看刘凯老师翻译的《用PowerPivot建立数据模型》,如果是从PBI入门可以看看马世权老师的《从Excel到Power BI》,或者也可也看下Power 工坊的网络课程。后续我也会写或者录制一些相关的教程,方便大家学习。

五、总结

其实今天已经介绍了非常多的内容,最后也做一个总结。我得声明一下,今天我介绍的功能,WPS都是不支持的,必须是微软Office办公软件才可以。如果你是首次使用PP,这需要设置一下,才能使用,文件-选项-自定义功能区-将开发工具打勾,设置完毕后点击开发工具菜单下的COM加载项,对Power Pivot勾选后才能使用,会多一个Power Pivot的菜单。

《Excel、Power BI、Power Query、Power Pivot、M语言、DAX语言之间的关系》 图片
《Excel、Power BI、Power Query、Power Pivot、M语言、DAX语言之间的关系》 图片.png

后记:这篇文章准备了一周,因为涉及的东西确实有点多,为什么我把要这篇文章作为第一篇,其实也是有考虑的,因为后续分享的内容也基本都是在今天这篇文章的框架下。如果你们有想要学习的知识点或者需要交流的问题,也欢迎联系我。微信:v631227669

新手上路多有不足之处,若有发现,欢迎指正。

    原文作者:我的大鹏老师
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/b3d6fdf480e6
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
点赞