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今(2018)年3月上旬參加數位時代所舉辦的「PowerBI圖像式資料分析」，雖然只有短短一天的課程，但對於在資料視覺化領域鑽研一段時間的人來說，仍可以有相當大的幫助。

話說微軟因應大數據分析需求，從Excel 2010開始，逐步增加各種增益集，像Power Pivot、Power View、Power Query、Power Map等四大天王，給予使用者自助式商業智慧功能。到了Excel 2016，這些功能變為內建，使用更為方便(後二者更名為「新查詢」、「3D地圖」)。

不過這些功能都建立在Excel上，為加速推廣應用，微軟在2014年推出Power BI線上服務，並提供免費的Power BI Desktop程式，讓使用者可以不用到Excel情況下，使用商業智慧功能。

為區別二大走向，我將前者稱為Excel Power BI（工具為Excel與增益集），後者則稱為Microsoft Power BI（工具主要為Power BI Desktop）。對初學者而言，從Excel入門會比較快，等熟悉後，再來學習Power BI Desktop會比較容易。二者其實有一半以上的功能是雷同的，但最終目的不太一樣。如果你只要單機操作、運算、展示，那Excel Power BI就可以了；但如果你想把結果放上雲端，多人異地同時查詢，那麼Microsoft Power BI就是你的選擇。本文在舉例上將偏重在Power BI Desktop（以下簡稱PBI Desktop）。

	Excel Power BI	Microsoft Power BI
工具	Excel及增益集* Power Pivot Power View Power Query(更名為「新查詢」) Power Map(更名為「3D地圖」)	Power BI Desktop Power BI Mobile Apps On-premises gateway內部部署閘道 Power BI publisher for Excel#
本質	單機操作為主	線上服務為主
備註	*增益集在Excel 2016 professional plus版為內建	#發布Excel樞紐分析表、圖表、儲存格範圍等

(讓我體驗power bi吧)

由於課程內容相當豐富，我挑了三個主題與大家分享：

ETL：資料從來源端經過萃取（extract）、轉置（transform）、載入（load）至目的端的過程。
資料表的關連：許多資料表之間有一個共通的欄位(例如ID)，經過關聯之後，可以當作一個資料表來處埋。即所謂關連式資料庫。
圖像式分析：利用Power View或視覺效果(Visualizations)，顯示在資料中探索到的見解。

一、萃取（extract）

首先談談ETL。這個議題很深，網路資源很多介紹，我用一個例子roadshow。在PBI Desktop的畫面，萃取在[首頁]的[取得資料]，下拉後有八種類型，Excel活頁簿、Power BI服務（指已上傳之資料）、SQL Server、Analysis Services（SQL的data mining資料）、文字/CSV、Web（網頁或網路空間資料）、OData摘要（連結到有權限的開放資料）、空白查詢（自行輸入）等。如果選擇最下面的[更多]，則列出全部共達79種資料格式或來源，可以PBI Desktop在萃取資料方面，己經提供了最多的可能性，幾乎沒有資料是讀不進來的。

以Excel活頁簿為例，裏面可能有多張工作表，可以選擇部分或全部，每選擇一項，右邊就會出現預覽。如果資料形式立即可用，則按[載入]，否則要先[編輯]。

以本例而言，進入查詢編輯器畫面，中間是欲載入的資料。右邊重點是[套用的步驟]，這很重要，代表軟體對該資料已經進行了4個步驟。分別是：

來源：各資料表在活頁簿中的性質
導覽：秀出資料內容
標頭升階：將第一列改為變項名稱
變更類型：自動依各欄位性質判斷為數字、文字或日期等

且每點選一個步驟，都可以看見程式碼，也就是說，軟體預設對每次載入載入的資料，都先作這4步處理。這是常見的基本PBI Desktop萃取（extract）過程，當然不同來源，會有所差異。萃取步驟也可以再增加。

二、轉置（transform）

接著，你可以發現，資料最後一欄[訂購產品]中，並不是正規的資料格式，而將產品名稱、單價、數量等併在一起「P1(200)(1200)」。這時接下來要作的是轉置（transform）的工作。

依照下列三步，選取[訂購產品]欄、[分割資料行]、選逗號[確定]，資料立即分成四欄。(註：我所謂”欄”，軟體叫”行”，一樣意思)

接著最關鍵，也是最神奇的一步，大家仔細看。Ctrl+左鍵選取4個[訂購產品]欄、上方頁籤切到[轉換]、按下[取消資料行樞紐]，神奇的事發生。四欄瞬間變成二欄，[屬性]與[值]。[屬性]內容是原來的[訂購產品]1~4，[值]是其內容。是不是很神奇？

這種轉換很常見，我們拿到的資料格式經常不符合一列一筆交易的分析格式，便需要進行轉置（transform）。從上面截圖來看，[轉換]頁籤的功能還很多，舉二個例子：

1.如果你不需要讀進整張資料表，只要統計出各業務員的訂單數，則只要點選業務員欄，按左上角的[分組依據]，再按[確定]。即可得到如下的統計表。如果你反悔，只要按一下右邊最後步驟的[〤已群組資料列]即可。

2.如果要把前面的[值]欄中的資料分開，「P1(200)(1200)」→「P1」「(200)」「(1200)」。步驟是選取[值]欄、[分割資料行]、輸入「(」[確定]，[值]欄立馬分為三欄。再選取[值]欄1~3、[取代值]、輸入「)」[確定]，[值]欄1~3便清乾淨。最後再把資料欄名稱改為[品名]、[單價]、[數量]即可。