Power BI和SQL用法实例 _SQL语句

本文概述

先决条件
目录
1. Power BI
2. Power BI桌面
3.入门
4.连接到SQL Server
5.将SQL数据导入Power BI
6.查询编辑器
7.合并数据集
8.构建和发布仪表板
9.结论
参考文献

Power BI是Microsoft提供的基于云的业务分析服务, 它使任何人都可以更快地可视化和分析数据并了解效率。它是用于连接和分析各种数据的强大而灵活的工具。除了Power BI提供的各种可视化优点外, 它还具有惊人的开箱即用连接功能, 例如可以轻松地与数据库集成。这在功能方面提供了更多的优势, 对于习惯于使用SQL的数据科学家来说非常方便。 Power BI为SQL Server提供了优化的实时连接器, 因此我们可以通过直接处理大量数据来轻松创建图表, 报表和仪表板。
先决条件由于本文将仅着眼于Power BI上的SQL, 因此建议你阅读以下现有的srcmini课程和教程, 它们是SQL的出色入门书：

SQL for Data Science简介

SQL教程：如何编写更好的查询

1. Power BI
2. PowerBI桌面
3.入门
4.连接到SQL Server
5.将SQL数据导入Power BI
6.查询编辑器
7.合并数据集
8.构建和发布仪表板
9.结论

1. Power BI Power BI使你能够在本地以及在云中分析和探索数据。 Power BI使你能够轻松, 安全地在同事和组织之间协作和共享自定义的仪表板和交互式报表。

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使用Power BI的优势
Power BI具有某些优势, 使其优于现有的分析工具：

提供基于云的桌面界面。
提供诸如数据仓库, 数据发现和交互式仪表板之类的功能。
能够加载自定义可视化
在整个组织中轻松扩展。

由于Power BI的强大功能, Microsoft已连续12年被Gartner评为” 分析和商业智能平台” 的领导者。

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2019年Gartner分析和商业智能平台魔力象限
PowerBI组件
Power BI由各种组件组成, 这些组件可以在市场上单独购买, 也可以单独使用。

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内容来源
选择使用哪个组件主要取决于项目或团队。但是, 我们将使用Power BI桌面, 因为这是主要用于业务报告生成和桌面创建的组件。另外, 其他工作通常从Power BI桌面开始, 在该桌面上创建报告。
2. Power BI桌面 Power BI Desktop是一个免费的应用程序, 可以下载并安装在系统上。它可以连接到多个数据源。通常, 分析工作在Power BI Desktop中开始, 在该处创建报告。然后将报告发布到Power BI服务, 从那里可以将其共享到Power BI Mobile应用程序, 以便人们甚至可以在移动设备上查看报告。

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安装
Power BI仅在Windows计算机上运行。 Mac用户可以在Azure中启动Windows VM并将Power BI加载到其中, 或使用Turbo.net, Turbo.net可以将Power BI直接从云流传输到Mac。
可以通过两种方式访问??Power BI：

我们可以从Microsoft商店将其作为应用程序获得, 只需登录即可开始使用。这是该工具的在线版本。
有时, 我们需要在离线模式下处理数据。在这种情况下, 请在本地下载该软件, 然后再安装。确保阅读所有安装说明。

根据产品的选择, 将软件下载到计算机上。接受许可协议后, 通过单击Power BI图标/应用程序验证安装。如果出现以下屏幕, 则表示一切正常。

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3.入门现在让我们了解有关Power BI Desktop的工作原理。在本节中, 我们将对其进行一些探索以使其习惯于它的界面。
工作空间
下图突出显示了Power BI工作区的主要组成部分。

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Power BI Desktop工作区
数据源
Power BI可以连接到许多数据源。 “ 获取数据” 图标显示所有可能的可用选项, 可从中将数据导入Power BI。

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4.连接到SQL Server 【Power BI和SQL用法实例】让我们来看一个示例, 该示例描述如何将SQL Server数据库连接到Power BI Desktop, 然后使用它来分析数据库。
样本数据库
出于演示目的, 我们将使用AWS上可公开访问的SQL Server实例以及基于Superstore数据集创建的数据库。
该数据集包含有关产品, 销售, 利润等的信息, 我们作为数据分析师的目的是分析数据并找到这家虚构公司的关键改进领域。该SQL Server实例由Ken Flerlage托管。
访问样本数据库

安装SQL Server Management Studio(SSMS)。 SSMS是用于管理任何SQL基础结构的免费集成环境。使用SSMS, 可以部署, 监视和升级你的应用程序使用的数据层组件, 以及构建查询和脚本。
下载并安装到系统上后, 你将看到以下屏幕询问特定的凭证。

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输入以下凭据：

Server Name: ec2-52-14-205-70.us-east-2.compute.amazonaws.com Authentication: SQL Server Authentication Login: SQL Password: SQL

现在, 你将被授予对” SuperStoreUS” 数据库的” 只读” 访问权限。

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对于我们的示例, ec2–52–14–205–70.us-east-2.compute.amazonaws.com是实例的名称, SuperstoreUS和Test是数据库, 而Orders, Customers等是其中的表。 SuperstoreUS数据库。因此可以有多个实例, 每个实例可以进一步包含许多数据库, 这些数据库也可以具有多个表。
5.将SQL数据导入Power BI Power BI Desktop将数据组织成查询。这意味着所有数据都被布置成类似表的结构。
设置连接
打开Power BI Desktop, 然后导航到” 开始” 屏幕。在” 获取数据” 选项卡窗格中, 可以连接到Power BI Desktop的数据源提供了很多选择。我们将连接到SQL Server。

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在单击” SQL Server” 选项时, 将打开一个新屏幕, 该屏幕将询问我们要将Power BI Desktop连接到的服务器。输入详细信息及其完成。

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现在, 我们可以单击所需的表并查看其内容。要加载特定的表, 只需选中它旁边的复选框并加载它。

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数据连接模式
SQL数据库可以通过两种方式连接到Power BI Desktop, 这两种选项都显示在主屏幕上。
import
顾名思义, 导入方法将所选表” 导入” 到Power BI Desktop。然后, Power BI使用此导入的数据来创建可视化效果或进行任何操作。要查看基础数据中的任何更改, 我们需要刷新数据以再次导入整个数据集。
直接查询
如果使用DirectQuery作为选项, 则不会将任何数据导入或复制到Power BI Desktop中。当我们通过可视化创建数据或与数据交互时, Power BI Desktop会查询基础数据源, 这意味着我们始终在使用当前数据。但是, 与导入方法不同, 此方法在数据操作方面提供了有限的选项。

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这是有关直接查询方法的深入链接。
6.查询编辑器所有选定的表将被加载到Power BI Desktop中, 并在” 数据” 视图中显示为单独的数据集。

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从这里, 我们可以修改我们的数据集。为此, 我们将使用查询编辑器的帮助。查询编辑器可用于修改数据集, 而不考虑其数据源。我们可以在查询编辑器中进行诸如重命名数据集, 删除单个或多个列等操作。

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左窗格显示活动查询的数量, 而右窗格称为” 查询设置” 窗格, 并显示与查询关联的所有步骤。
高级编辑器
高级编辑器显示针对数据源正在执行的查询的代码。该语法对应于M(幂查询公式语言)。一个人也可以创建自己的代码。

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保存工作
通过查询编辑器对数据进行必要的修改后, 从查询编辑器的” 文件” 菜单中选择” 关闭并应用” 。这会将更改应用于Power BI Desktop中的数据。

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7.合并数据集当我们想将一个或多个数据集合并为一个时, 合并数据集会派上用场。通过查询编辑器也可以简化此合并。这次, 我们将从SuperstoreUS数据库中加载三个表。这些表是订单, 客户和退货。

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“ 字段” 列将填充三个选定的表。现在, 单击” 编辑查询” 按钮, 然后导航到” 合并” 选项, 该下拉列表将显示” 合并” 选项。我们将通过合并现有查询来使用创建新查询。

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将打开” 合并” 对话框(如下图所示), 然后选择要合并的表以及所需的联接类型。我们需要选择两个表共有的列。
让我们创建一个新查询, 并将其命名为” 订单和客户” 。我们将通过此查询合并” 订单和客户” 表。

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这个新查询包含订单表中的所有主要列和客户表中的关系列。删除除最后一个代表客户查询的关系列以外的所有关系列。然后从” 客户” 查询中选择列以添加到新的合并查询中。
以下演示将使过程更加清晰。

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该合并的查询由具有所有所需列的单个数据库组成。现在, 我们可以轻松地使用该单个数据库, 而不必使用多个数据源, 而这可能导致混淆。
8.构建和发布仪表板一旦完成所有操作的数据集准备就绪, 就可以继续进行仪表板创建过程。 Power BI仪表板(也称为画布)在一个页面上包含许多可视化内容, 有助于讲述一个故事。这些称为磁贴的可视化文件从报告固定到仪表板。
现在, 让我们尝试了解使用超级存储数据集可以获得哪些见解(来源：Power BI Dashboard)：

国家利润

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分部销售额和利润

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各地区销售与利润

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按子类别销售

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各地区利润

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数量

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格式化大小, 外观和颜色后, 我们将获得一个类似于以下显示板的显示板。

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超市仪表板
出版
数据仅在可以在人员或组织之间共享时才有用。也可以通过将生成的仪表板或报告发布到Power BI服务来共享它们。然后, 我们可以使用Power BI Apps来查看仪表板/报表或与之交互。

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9.结论一起使用SQL和Power BI可以将数据分析提高到一个新水平。我们可以轻松地将SQL Server连接到Power BI并将数据直接提取到其中。 Power BI使用户可以单击来切换连接, 以将内存中查询应用于更大的数据集。 SQL是一个非常有用的工具, 当结合使用Power BI的专业知识时, SQL可以帮助使分析变得更加强大和深入。
参考文献