利用Excel进行数据建模：从基础到实践

# 利用 Excel 进行数据建模：从基础到实践 ## 1. 数据建模入门：概述与重要性 ### 1.1 数据建模概念理解 数据建模是将现实世界中的数据进行抽象、组织和结构化的过程，以便更好地进行数据分析和决策。在 Excel 中，数据建模可以帮助我们更高效地处理和分析大量数据。 ### 1.2 单表分析与多表分析对比 在 Excel 中，单表分析通常适用于数据量较小、关系简单的情况。而多表分析则可以处理更复杂的数据关系，例如多个表之间的关联和交互。通过多表分析，我们可以从多个角度对数据进行分析，获取更深入的见解。 ### 1.3 数据模型的实际用例 #### 1.3.1 会计人员 会计人员可以使用数据模型来管理财务数据，例如收入、支出、资产和负债等。通过建立数据模型，会计人员可以更方便地进行财务报表的生成和分析，及时发现财务问题并采取相应的措施。 #### 1.3.2 销售人员 销售人员可以使用数据模型来分析销售数据，例如销售额、销售量、客户信息等。通过建立数据模型，销售人员可以更好地了解市场需求和客户行为，制定更有效的销售策略，提高销售业绩。 ### 1.4 Power Pivot 介绍、Excel 版本及安装 #### 1.4.1 安装 Power Pivot 不同版本的 Excel 安装 Power Pivot 的方法可能有所不同。一般来说，可以通过以下步骤进行安装： 1. 打开 Excel，点击“文件”选项卡。 2. 选择“选项”，在弹出的“Excel 选项”对话框中，选择“加载项”。 3. 在“管理”下拉菜单中，选择“COM 加载项”，然后点击“转到”。 4. 在“COM 加载项”对话框中，勾选“Microsoft Power Pivot for Excel”，然后点击“确定”。 #### 1.4.2 Power Pivot 功能探索 Power Pivot 是 Excel 中的一个强大的数据建模工具，它提供了以下功能： - 数据导入：可以从多种数据源导入数据，例如 Excel 文件、数据库、文本文件等。 - 数据清洗和转换：可以对导入的数据进行清洗和转换，例如去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等。 - 数据建模：可以建立多个表之间的关系，创建层次结构和计算字段，实现复杂的数据建模。 - 数据分析：可以使用 DAX（Data Analysis Expressions）函数进行数据分析，例如计算总和、平均值、百分比等。 #### 1.4.3 DAX 简介 DAX 是一种专门用于 Power Pivot 的公式语言，它可以用于创建计算字段和度量值。DAX 函数提供了丰富的时间智能、筛选和计算功能，可以帮助我们更方便地进行数据分析。 #### 1.4.4 Power Pivot 最佳实践 在使用 Power Pivot 时，建议遵循以下最佳实践： - 数据结构优化：确保数据结构清晰，避免数据冗余和重复。 - 关系建立：正确建立表之间的关系，确保数据的一致性和准确性。 - 计算字段和度量值的使用：合理使用计算字段和度量值，避免在数据模型中进行复杂的计算。 - 性能优化：定期对数据模型进行优化，例如压缩数据、删除不必要的字段等，提高数据模型的性能。 ## 2. 数据模型的数据结构 ### 2.1 数据结构的三个黄金规则 - 规则一：每个表应该只包含一个主题的数据。 - 规则二：每个列应该只包含一个属性的数据。 - 规则三：每个行应该是唯一的，不应该包含重复的数据。 ### 2.2 数据冗余理解 数据冗余是指在数据集中存在重复的数据。数据冗余会导致数据不一致、存储空间浪费和数据处理效率低下等问题。 ### 2.3 数据冗余带来的问题 - 数据不一致：由于数据冗余，当一个数据发生变化时，可能需要在多个地方进行更新，容易导致数据不一致。 - 存储空间浪费：数据冗余会占用大量的存储空间，增加数据存储成本。 - 数据处理效率低下：由于数据冗余，在进行数据处理时需要处理大量的重复数据，降低了数据处理效率。 ### 2.4 数据规范化 数据规范化是指将数据按照一定的规则进行组织和整理，以减少数据冗余和提高数据的一致性。常见的数据规范化方法包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。 ### 2.5 非规范化和规范化数据 非规范化数据是指存在数据冗余的数据，而规范化数据是指经过规范化处理后的数据。规范化数据可以提高数据的一致性和可维护性，但可能会增加数据查询的复杂度。 ### 2.6 表关系理解 #### 2.6.1 一对多关系 一对多关系是指一个表中的一行数据可以与另一个表中的多行数据相关联。例如，一个客户可以有多个订单，客户表和订单表之间就是一对多关系。 #### 2.6.2 多对多关系 多对多关系是指一个表中的多行数据可以与另一个表中的多行数据相关联。例如，一个学生可以选择多门课程，一门课程也可以被多个学生选择，学生表和课程表之间就是多对多关系。 #### 2.6.3 一对一关系 一对一关系是指一个表中的一行数据只能与另一个表中的一行数据相关联。例如，一个员工只能有一个工号，员工表和工号表之间就是一对一关系。 ### 2.7 维度表和事实表理解 #### 2.7.1 事实表 - 销售 事实表是用于存储业务事实数据的表，例如销售数据、订单数据等。事实表通常包含大量的数值数据，例如销售额、销售量等。 #### 2.7.2 维度表 - 产品 维度表是用于存储描述业务事实的维度信息的表，例如产品信息、客户信息等。维度表通常包含少量的文本数据，例如产品名称、客户姓名等。 ### 2.8 主键和外键的作用 主键是用于唯一标识表中每一行数据的字段，外键是用于建立表之间关系的字段。通过主键和外键的关联，可以实现多个表之间的数据关联和查询。 ## 3. 为数据模型准备数据：使用 Power Query 进行数据清洗和转换 ### 3.1 连接和查询理解 #### 3.1.1 连接 连接是指将多个数据源中的数据进行合并的过程。在 Power Query 中，可以使用多种连接方式，例如内连接、左连接、右连接和全连接等。 #### 3.1.2 查询 查询是指从数据源中提取数据的过程。在 Power Query 中，可以使用多种查询方式，例如筛选、排序、分组等。 ### 3.2 Power Query 编辑器概述 Power Query 编辑器是一个强大的数据清洗和转换工具，它提供了以下功能： - 数据导入：可以从多种数据源导入数据，例如 Excel 文件、数据库、文本文件等。 - 数据清洗和转换：可以对导入的数据进行清洗和转换，例如去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等。 - 数据合并和拆分：可以将多个数据源中的数据进行合并，也可以将一个数据源中的数据进行拆分。 - 数据分组和汇总：可以对数据进行分组和汇总，例如计算总和、平均值、百分比等。 ### 3.3 确保数据类型正确 在进行数据清洗和转换时，确保数据类型正确非常重要。不同的数据类型可能会影响数据的计算和分析结果。在 Power Query 中，可以使用“更改类型”功能来更改数据类型。 ### 3.4 添加列还是转换列 在 Power Query 中，可以使用“添加列”和“转换列”功能来对数据进行处理。添加列是指在原数据的基础上添加一个新的列，而转换列是指对原数据的列进行修改。 ### 3.5 使用 Power Query 合并和追加数据 #### 3.5.1 合并数据 合并数据是指将多个数据源中的数据进行合并的过程。在 Power Query 中，可以使用“合并查询”功能来合并数据。 #### 3.5.2 追加数据 追加数据是指将多个数据源中的数据进行追加的过程。在 Power Query 中，可以使用“追加查询”功能来追加数据。 ## 4. 使用 Power Pivot 进行数据建模 ### 4.1 将查询/表添加到数据模型 在 Power Pivot 中，可以将 Power Query 中的查询或 Excel 中的表添加到数据模型中。具体操作步骤如下： 1. 打开 Power Pivot 窗口。 2. 点击“主页”选项卡中的“导入”按钮，选择“从 Power Query 导入”或“从 Excel 表导入”。 3. 在弹出的对话框中，选择要导入的查询或表，然后点击“确定”。 ### 4.2 向数据模型中添加列 在 Power Pivot 中，可以使用“添加列”功能向数据模型中添加新的列。具体操作步骤如下： 1. 打开 Power Pivot 窗口，选择要添加列的表。 2. 点击“主页”选项卡中的“添加列”按钮。 3. 在公式栏中输入要添加的列的公式，然后按下回车键。 ### 4.3 创建日历表 日历表是用于存储日期信息的表，它可以帮助我们进行时间智能分析。在 Power Pivot 中，可以使用 DAX 函数创建日历表。具体操作步骤如下： 1. 打开 Power Pivot 窗口，点击“主页”选项卡中的“新建表”按钮。 2. 在公式栏中输入以下 DAX 公式： ```dax Calendar = CALENDAR( MIN('Sales'[Date]), MAX('Sales'[Date]) ) ``` 其中，`'Sales'[Date]` 是销售表中的日期字段。 ### 4.4 使用主键和外键创建关系 在 Power Pivot 中，可以使用主键和外键创建表之间的关系。具体操作步骤如下： 1. 打开 Power Pivot 窗口，点击“主页”选项卡中的“管理关系”按钮。 2. 在弹出的“管理关系”对话框中，点击“新建”按钮。 3. 在“新建关系”对话框中，选择要关联的两个表，以及关联的主键和外键字段，然后点击“确定”。 ### 4.5 理解不同类型的架构（雪花和星型） #### 4.5.1 星型架构 星型架构是一种常见的数据建模架构，它由一个事实表和多个维度表组成。事实表位于中心，维度表围绕在事实表周围，通过主键和外键的关联与事实表相连。 #### 4.5.2 雪花架构 雪花架构是在星型架构的基础上进行扩展的一种数据建模架构，它的维度表可以进一步细分，形成多个层次的维度表。 ### 4.6 创建层次结构 在 Power Pivot 中，可以创建层次结构来组织数据。具体操作步骤如下： 1. 打开 Power Pivot 窗口，选择要创建层次结构的表。 2. 点击“主页”选项卡中的“创建层次结构”按钮。 3. 在弹出的“创建层次结构”对话框中，输入层次结构的名称，然后将需要的字段拖到层次结构中。 ### 4.7 从客户端工具中隐藏字段和表 在 Power Pivot 中，可以将不需要显示的字段和表从客户端工具中隐藏。具体操作步骤如下： 1. 打开 Power Pivot 窗口，选择要隐藏的字段或表。 2. 右键点击该字段或表，选择“隐藏”。 下面是一个使用 mermaid 格式绘制的流程图，展示了数据建模的基本流程： ```mermaid graph LR A[理解数据建模概念] --> B[进行数据结构设计] B --> C[使用Power Query进行数据清洗和转换] C --> D[使用Power Pivot进行数据建模] D --> E[创建DAX计算和Cube函数] E --> F[构建交互式仪表盘] ``` 通过以上步骤，我们可以利用 Excel 中的 Power Pivot、DAX 和 Cube 函数等工具，实现高效的数据建模和分析，为决策提供有力的支持。 ## 5. 使用 DAX 从数据模型创建计算 ### 5.1 DAX 作为计算列或度量值 DAX 既可以用于创建计算列，也可以用于创建度量值。计算列是在表中新增的列，每行都会根据公式计算出一个值；而度量值是用于在数据透视表或图表中进行动态计算的。 ### 5.2 创建第一个度量值 创建第一个度量值的步骤如下： 1. 打开 Power Pivot 窗口，选择要创建度量值的表。 2. 点击“主页”选项卡中的“度量值”按钮。 3. 在公式栏中输入度量值的公式，例如计算销售总额： ```dax Total Sales = SUM('Sales'[Amount]) ``` 其中，`'Sales'[Amount]` 是销售表中的金额字段。 4. 按下回车键，度量值创建完成。 ### 5.3 常见 DAX 函数 常见的 DAX 函数包括时间智能函数、FILTER 函数、CALCULATE 函数等： | 函数名称 | 功能描述 | | ---- | ---- | | CALENDAR | 创建一个包含指定日期范围的日历表 | | SUM | 计算列的总和 | | AVERAGE | 计算列的平均值 | | FILTER | 根据指定条件筛选表中的行 | | CALCULATE | 在特定筛选上下文中计算表达式的值 | ### 5.4 理解行和筛选上下文 行上下文是指在计算列中，每行数据都会根据公式进行独立计算；筛选上下文是指在度量值中，根据数据透视表或图表中的筛选条件进行计算。理解这两种上下文对于正确使用 DAX 函数至关重要。 ### 5.5 编辑 DAX 公式 编辑 DAX 公式的步骤如下： 1. 打开 Power Pivot 窗口，选择包含要编辑公式的计算列或度量值。 2. 点击公式栏，修改公式内容。 3. 按下回车键，保存修改后的公式。 ## 6. 从数据模型创建 Cube 函数 ### 6.1 Cube 函数简介 Cube 函数是 Excel 中用于从数据模型中提取和操作数据的函数，它提供了一种灵活的替代方案来进行数据计算。 ### 6.2 Cube 公式的使用场景 当需要在 Excel 工作表中直接从数据模型中获取数据，而不依赖于数据透视表时，可以使用 Cube 公式。例如，在报表中动态显示特定条件下的数据。 ### 6.3 探索 Excel 中的 Cube 函数 常见的 Cube 函数包括 CUBEVALUE、CUBEMEMBER、CUBESET 等： | 函数名称 | 功能描述 | | ---- | ---- | | CUBEVALUE | 从数据模型中返回指定单元格的值 | | CUBEMEMBER | 从数据模型中返回指定成员 | | CUBESET | 从数据模型中返回一个成员集 | | CUBESETCOUNT | 返回成员集的数量 | | CUBERANKEDMEMBER | 返回成员集中指定排名的成员 | ### 6.4 CUBEVALUE 函数 CUBEVALUE 函数的使用步骤如下： 1. 在 Excel 工作表中，选择要显示数据的单元格。 2. 输入公式： ```excel =CUBEVALUE("数据模型名称", "维度名称", "成员名称", ...) ``` 其中，“数据模型名称”是数据模型的名称，“维度名称”和“成员名称”是数据模型中的维度和成员。 3. 按下回车键，即可返回指定单元格的值。 ### 6.5 为 Cube 公式添加切片器 为 Cube 公式添加切片器可以实现数据的动态筛选，步骤如下： 1. 在 Excel 工作表中，插入切片器。 2. 选择切片器，点击“分析”选项卡中的“报表连接”按钮。 3. 在弹出的“报表连接”对话框中，勾选包含 Cube 公式的单元格区域，然后点击“确定”。 ### 6.6 其他 Cube 函数的使用 CUBEMEMBER、CUBESET 等函数的使用方法与 CUBEVALUE 函数类似，根据具体需求在公式中输入相应的参数即可。 ## 7. 使用仪表盘传达数据模型的见解 ### 7.1 仪表盘概述 仪表盘是一种可视化工具，用于将数据模型中的数据以直观的方式展示出来，帮助管理者和决策者快速了解数据背后的信息。 ### 7.2 仪表盘布局考虑因素 在设计仪表盘时，需要考虑以下因素： - **目的和受众**：明确仪表盘的使用目的和受众，根据需求选择合适的数据和可视化方式。 - **清晰和简单**：保持仪表盘的布局清晰，避免过多的元素和复杂的设计，确保用户能够快速理解数据。 - **层次和组织**：合理组织仪表盘的元素，突出重点数据，使数据之间的关系清晰可见。 - **一致和视觉和谐**：保持仪表盘的风格一致，使用统一的颜色、字体和图表类型，营造视觉和谐的效果。 - **交互和用户控制**：提供交互功能，如切片器、筛选器等，使用户能够根据自己的需求查看数据。 - **数据可视化技术**：选择合适的数据可视化技术，如柱状图、折线图、饼图等，以更好地展示数据。 - **可访问性和文档**：确保仪表盘的内容易于访问，同时提供必要的文档说明，帮助用户理解数据和操作方法。 ### 7.3 常见仪表盘元素 常见的仪表盘元素包括数据透视表、图表、文本框和标签、图像和形状、迷你图、条件格式等： | 元素名称 | 功能描述 | | ---- | ---- | | 数据透视表 | 用于对数据进行汇总和分析，支持动态筛选和排序 | | 图表 | 以可视化的方式展示数据，如柱状图、折线图、饼图等 | | 文本框和标签 | 用于添加说明和注释，帮助用户理解数据 | | 图像和形状 | 用于装饰仪表盘，增强视觉效果 | | 迷你图 | 用于在单元格中显示小型图表，快速展示数据趋势 | | 条件格式 | 根据数据的值自动应用不同的格式，突出显示重要数据 | ### 7.4 使仪表盘具有交互性 使仪表盘具有交互性的方法包括添加切片器、超链接等： - **切片器**：通过切片器可以实现数据的动态筛选，用户可以根据自己的需求选择不同的数据范围。 - **超链接**：在仪表盘上添加超链接，可以链接到其他工作表、网页或文件，提供更多的信息。 ## 8. 仪表盘的可视化元素 ### 8.1 使用模拟图或线框布局仪表盘 使用模拟图或线框布局仪表盘的步骤如下： 1. 在纸上或使用绘图工具绘制仪表盘的草图，确定各个元素的位置和大小。 2. 在 Excel 中创建一个空白工作表，根据草图的布局插入相应的元素，如数据透视表、图表等。 3. 调整元素的大小和位置，使其符合设计要求。 ### 8.2 在仪表盘中使用形状作为卡片 在仪表盘中使用形状作为卡片可以将相关的数据和信息组合在一起，增强视觉效果。步骤如下： 1. 在 Excel 中插入形状，如矩形、圆形等。 2. 设置形状的填充颜色、边框颜色和样式，使其具有美观的外观。 3. 在形状中添加文本框，输入相关的数据和信息。 ### 8.3 插入条件格式和迷你图 插入条件格式和迷你图可以使仪表盘更加直观地展示数据，步骤如下： - **条件格式**：选择要应用条件格式的单元格区域，点击“开始”选项卡中的“条件格式”按钮，选择合适的条件格式规则，如颜色刻度、数据条等。 - **迷你图**：选择要显示迷你图的单元格，点击“插入”选项卡中的“迷你图”按钮，选择合适的迷你图类型，如折线图、柱状图等，然后指定数据范围。 ### 8.4 添加和格式化图表 添加和格式化图表的步骤如下： 1. 选择要创建图表的数据区域，点击“插入”选项卡中的图表类型按钮，如柱状图、折线图等。 2. 根据需要调整图表的样式、颜色、字体等，使其符合仪表盘的整体风格。 3. 添加图表标题、坐标轴标签等，使图表更加清晰易懂。 ### 8.5 插入切片器进行交互 插入切片器进行交互的步骤与为 Cube 公式添加切片器的步骤类似，通过切片器可以实现数据的动态筛选，增强仪表盘的交互性。 ## 9. 选择合适的设计主题：少即是多的色彩运用 ### 9.1 了解用户 在选择设计主题时，需要了解用户的偏好和需求，确保仪表盘的设计符合用户的使用习惯。同时，要考虑到用户的视觉障碍等因素，保证仪表盘的可访问性。 ### 9.2 减少展示中的噪音 减少展示中的噪音可以使仪表盘更加简洁明了，方法包括： - 避免使用过多的颜色和图案，保持视觉的简洁性。 - 去除不必要的元素和装饰，突出重点数据。 - 合理安排数据的布局，避免数据过于拥挤。 ### 9.3 使用颜色讲述故事 使用颜色可以有效地传达数据的信息，例如： - **关联颜色**：使用与数据相关的颜色，如红色表示危险，绿色表示安全等。 - **渐变颜色**：使用渐变颜色来表示数据的范围或趋势，如从浅到深的颜色表示数据的从小到大。 - **突出关键数据**：使用醒目的颜色来突出显示关键数据，吸引用户的注意力。 ## 10. 发布和部署：与报告用户共享 ### 10.1 保护工作簿 保护工作簿可以防止敏感数据被未经授权的访问，步骤如下： 1. 点击“文件”选项卡，选择“信息”，然后点击“保护工作簿”按钮。 2. 在弹出的菜单中，选择“限制访问”，设置密码或其他访问权限。 ### 10.2 协作 邀请他人协作的步骤如下： 1. 点击“文件”选项卡，选择“共享”，然后点击“邀请人员”按钮。 2. 在弹出的对话框中，输入协作人员的电子邮件地址，设置访问权限，然后点击“共享”。 ### 10.3 发布只读在线版本 通过 OneDrive/SharePoint 发布只读在线版本的步骤如下： 1. 点击“文件”选项卡，选择“共享”，然后点击“发布到 Web”按钮。 2. 在弹出的对话框中，选择发布的格式和范围，然后点击“发布”。 ### 10.4 导出数据模型到 Power BI 导出数据模型到 Power BI 的步骤如下： 1. 打开 Power BI Desktop，点击“获取数据”按钮，选择“Excel”。 2. 在弹出的对话框中，选择包含数据模型的 Excel 文件，然后点击“导入”。 下面是一个使用 mermaid 格式绘制的流程图，展示了仪表盘设计和发布的流程： ```mermaid graph LR A[设计仪表盘布局] --> B[添加可视化元素] B --> C[选择设计主题] C --> D[保护和协作设置] D --> E[发布和部署] ``` 通过以上的方法和步骤，我们可以利用 Excel 完成从数据建模到仪表盘设计和发布的整个过程，为数据分析和决策提供有力的支持。