100小时学习计划—POWER BI

基础：EXCEL熟练使用，知道power query，不知道power pivot

目标：使用power bi完成排名可视化报表的制作

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2020.7.17

又纠结在rankx函数里面了。。。。

对单个维度进行排序时，只要表中有其他维度就会排序错误，比如对学生名称排序，但是表结构是学校-年纪-姓名，排名函数rankx（all（姓名），成绩），结果全是1或2，后来发现是其他维度的干扰，需要将其他维度也加到all函数里面来，修改成rankx（all（学校，年纪，姓名），成绩），结果准确。

2020.6.3 发现超棒的日期表

发现一个在使用M函数建立终极日期表的代码，感谢博主https://www.jianshu.com/p/7b69d8ec41ef

这个日期表几乎把所有我们可能用到的日期表达方式都考虑进去了，还可选择中文还是英文，非常完美！

中间又过了很多天。。。。

已经用power bi实现排名可视化的报表制作，并且已经是在公司内使用。以前用Excel处理需要半个多小时的报表，现在通过power bi每天刷新只需要几分钟，极大提高了效率，并且还能在不改变报表样式的情况下选择各种维度查看数据，这就是交互式报表最大的优势。但是power bi在实际运用的过程中还是会出现一些小问题，比如刷新数据集以后，展示报表未刷新，需要重新编辑保存一下；比如折线图没有新增新增的日期，目前看来主要是power bi online的问题。

DAY不知道多少天了（累计肯定超过50小时了）

中途一直在研究power bi的可视化排版问题，目前已经完成了可视化的初稿。最有趣的是搞定了导航栏。在中途发现我想做一个累计数据的分组问题，类似于频次分析，然而这个数据跟日期有关，所以用一般分组方式搞不定。我的想法是，返回一个被外部筛选器已经筛选了的表，去掉日期，保持想要统计的值的唯一性，再进行条件统计。

Day8（3小时，累计34小时）

关于行上下文和筛选上下文

看过很多讲解，感觉每个人都有自己不同的理解。

而我个人的理解是，上下文就是环境，上文是源数据，下文是经过处理之后的汇总数据，上下文就是一切跟表达式选中的行有关的环节。

筛选上下文，跟度量值差不多，筛选上下文受到内外部筛选器的控制，通过筛选器控制而产生的上下文就是筛选上下文；

行上下文，跟计算列差不多，不受内外部筛选器的控制，直接使用源数据进行计算；

行上下文转换成筛选上下文，就是通过calculate等函数，把行上下文变成一个可以被筛选器控制的筛选上下文；

Day7（3小时，累计31小时）

今天主要是用excel做了大盘数据仪表盘，数据建模使用的是power pivot，最有感触的是，power pivot在处理多数据上面的性能要高excel太多了，而且使用pivot之后，数据源在更改的时候，也不会对仪表盘产生影响；以后在更新数据的时候，只需要增加数据再刷新就行了，大大提高了工作效率；

之所以不使用power bi，主要原因是最开始想用power bi做报表的原因是power bi可以把链接发布出去，别人可以在线就能打开并交互使用，但后来了解到在发布的时候会把我们的数据也发布出去，涉及到公司机密；

Day6（4小时，累计28小时）

遇到的问题：刷新数据的时候发生表中某一列不存在的报错，还不知道为什么；

今天想要增加每个类别在当日的业绩占比度量值，之前一直想找有什么办法能够像excel一样做条件筛选，后来才反应其实切片器和透视表就是一个外部筛选器，借助透视表就能很轻松的使用calculate函数达到效果；

Day5 （3小时，累计24小时）

关于昨天父子层级的问题，已经得知因为透视表会默认隐藏值为空的那些行，所以就会让我们以为是没有包含那些行，实际上那些行是存在的，只是被隐藏了，所以在计算的时候只要把为空的条件都带上就能计算成功了。

已经完成排名报表首页的制作。

Day4 （5小时，累计21小时）

关于排名为负排名出错的问题已经得到解决，在power bi极客网站上的提问得到的解答，原因是中间有很多利润为空的子类，利润为空的子类在计算时转成了0参与了分类，所以导致负值排名出错；解决办法就是添加一个筛选条件，把为空的全部筛选掉，排名正常；

应该还要去仔细看一下power pivot里面对父子层级的定义，在我的理解里，应该不会产生非该类的子类别存在，但是实际上是每一个父类别下面都有所有的子类别，但是数据为空的子类别会不进行展示，但是在逐行计算的时候又会被计算上，这点还没搞懂；

学习了eariler函数，因为我们的数据都是累计数据，所以如果需要当日数据需要进行计算，用eariler函数可以方便处理，eariler函数通常和filter函数进行使用，有一个作者说得比较好，earlier函数将实际表和filter构建的虚拟表进行比较，找到满足条件的行；

hasonefilter函数，之前判断是否是子类的时候，使用另一个作者的方法，通过判断行数的方法来判断子类，这样公式写出来会比较长，且当子类别只有一行的时候会返回true；而hasonefilter能直接判断是否有筛选器，这样只有两层级的时候判断次类会更方便，但是多层级的时候会有问题；

并用power view构建了一个简单的日报表，如果需要出日报的话，对于我来说就是添加数据的事情并刷新；

在学习的过程中，我总是会反思，如果现在我学习的这个东西放在我以前的工作中，会产生什么样的效果，通过不停的反思调整我的方向；比如，我最开始想学习power bi是因为可视化效果，但是在不断的学习过程中我发现power bi的最大效果不是给我们提供非常好看非常精美的展示，这个东西我用excel也能做到；而是当我对数据进行一次建模以后，对于以后每次的数据更新，或者大规模级的数据处理，使用power bi或者power pivot会更方便；所以我决定先学习power pivot，掌握power bi的大脑；

但是自己也会产生一定的问题，就是当我被一个问题卡住了以后，我会非常非常的希望先解决这个问题，我不能允许有任何一个没有得到解决的问题放在我面前，然后就会打乱自己的时间计划；

Day3 （3小时，累计16小时）

昨日问题未解决，但是想到了相关的方法；

今天主要学习power pivot的使用，并且用实际表建立了关系；对度量值有更深的理解；学习了calculate函数，掌握calculate函数的基本用法；

Day2 （8小时，累计13小时）

昨日问题解决：了解到power bi使用的是DAX函数，所以开始学习DAX函数；

学习DAX函数，主要学习了countrows、rankx、related函数的使用，学会了父类和子类的动态排名函数；给power bi里面导入高级图表模板，第一页面的元素简单布局；遇到的问题：子类的正值排名正确，但负值排名产生错误，暂时没找到原因；

Day1 （约5小时）

安装power bi，B站查看极简入门视频，简单了解使用方法，遇到的问题：由于power pivot使用的函数是对整列的数据进行计算，和excel的不一样，所以不知道怎么去计算；感触比较深的是pq、pp、pv的关系；

1、最重要最重要的关系：power query —> power pivot —> power view，即对应的是数据整合，数据筛选，数据展示