Power BI新功能 Dataflow 攻略
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发布时间：2024-10-20 19:07
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时间：2024-11-18 00:04
数据流(Dataflow)支持从多个本地或云端数据源，如Dynamics 365、Salesforce、AzureSQL数据库、Excel、SharePoint等，获取数据，并提供与Power BI Desktop相似的体验。通过结合通用数据模型(Common Data Service, CDS)服务，数据流实现数据实体与CDS标准实体之间的映射，支持实体的修改与自定义创建，简化数据管理过程，确保数据规范化与效率化。标准化后的通用数据模型能够为Power BI模型提供高质量的数据集，优化了数据抽取的过程，使非IT专业人员也能轻松进行大数据分析。
数据流中的数据作为实体存储于Azure Data Lake Storage Gen2，实现与Azure云环境的深度集成，为大数据处理提供了强大基础设施，同时与所有Azure云服务自动兼容，降低了非专业人员进行大数据分析的门槛。
针对数据流与Power BI结合的各种技术场景，本系列内容将进行全面演示，涵盖建立数据流、映射CDS、数据流与Azure Data Lake集成等关键功能。以微软的标准演示数据集AdventureWork为例，演示如何从Excel和SQL数据源导入事实表与元数据表，并进行必要的关联。
第一步：创建基于Excel格式的数据流
访问PowerBI Online的【我的工作区】或【特定工作区】，点击【创建】按钮，选择【数据流】，开始定义新的实体。将数据源添加至Power Query对话框，设置好连接信息，通过正确的路径配置确保从远程服务器上正确识别文件。成功建立连接后，选择相关的事实表进行分析和转换，确保每个字段类型符合数据需求。
通过【转换表】和【合并表】等操作实现数据集成，同时利用Power Query的灵活性调整字段类型和处理缺失值。本示例通过代码一次性更改多个字段类型，提高数据处理效率。最终，将数据流保存并命名，为后续分析和机器学习模型构建提供高质量的数据集。
随着数据流功能的深入应用，用户能够从不同数据库导入更多数据实体，进一步体验数据流的强大功能，探索数据洞察与分析的可能性。这标志着Power BI在数据处理与分析领域的革新，为数据驱动的决策提供了更强大的工具与支持。
