数据可视化：手把手打造BI

如果是订单、用户行为、用户资料等大量数据，一般会以分组形式进行计算。不同分组字段，会生成不同的维度，像范例中的城市、工作年限，教育背景都是维度，也是图表的基础。如果生成的维度足够多，我们能利用维度组成数据模型，这是OLAP的概念。

除此以外，也能利用过滤直接筛选数据。我们选择出含有数据分析、分析的数据。排除掉大数据工程师等干扰职位。

这里支持多条件复杂逻辑筛选。

到这里，我们已经完成实战篇中的清洗过程中，我这次简单化了。以上步骤都能通过右侧的套用步骤还原和撤销。这里不会出现bottomSalery这类列。

之后选择工具栏的关闭并套用，报表数据就会更新。最后数据2300多行。

通过数据查询和报表DAX公式，我们就能完成数据清洗和规整的步骤。主要思路是：移除重复值、过滤目标数据、清洗脏数据、数据格式转换。

数据关联

我们工作中会用到很多数据，不可能依靠一张表走天下。若是在Excel中，我们经常用Vlookup函数将多张表关联汇总。Power BI则用拖拽关联数据，更方便。一般是先关联再清洗。

因为我的数据只有一张表，用不到关联，以官网截图为例。

（编辑：核心网）

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