书籍摘要

《Data Modeling with Microsoft Power BI》是由Markus Ehrenmueller-Jensen撰写的一本专注于使用Microsoft Power BI进行数据建模的专业书籍，于2024年出版。本书由O’Reilly Media出版，旨在帮助读者深入理解数据建模的重要性，并掌握在Power BI中构建高效、优化的数据模型的方法。

书籍概览

本书共分为五大部分，内容涵盖了数据建模的基础理论、Power BI数据建模的实践方法、DAX（Data Analysis Expressions）的应用、Power Query的使用，以及通过SQL进行数据建模的高级技巧。作者Markus Ehrenmueller-Jensen凭借其在数据分析领域超过25年的经验，结合实际案例，详细讲解了如何在Power BI中实现高效的数据建模。

数据建模基础

在第一部分中，作者介绍了数据建模的基本概念，包括实体、表、关系、主键和外键等。通过对比不同数据建模方式（如单一表模型、完全规范化模型和维度模型），作者强调了星型模型（Star Schema）在分析型数据库中的重要性。星型模型通过将数据分为事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table），能够有效提高数据查询性能，并简化报告创建过程。

Power BI数据建模实践

第二部分聚焦于Power BI Desktop中的数据建模功能。作者详细介绍了如何在Power BI中创建和管理数据模型，包括表的创建、关系的定义、以及如何通过规范化和非规范化操作优化数据模型结构。此外，还探讨了如何在Power BI中实现角色扮演维度（Role-Playing Dimensions）和缓慢变化维度（Slowly Changing Dimensions）等高级功能。

DAX在数据建模中的应用

DAX是Power BI中用于创建计算列、度量值和查询数据的强大语言。在第三部分中，作者深入讲解了如何使用DAX进行数据建模。内容包括如何通过DAX实现数据的规范化和非规范化、如何创建计算列和度量值，以及如何利用DAX解决数据模型中的复杂问题，如多事实表模型（Multi-Fact Models）和多语言支持（Multi-Language Models）。

Power Query与数据建模

Power Query是Power BI中用于数据清洗和转换的工具。第四部分介绍了如何使用Power Query将数据源中的数据转换为适合Power BI的数据模型。作者通过实际案例，展示了如何在Power Query中实现数据的规范化、非规范化、添加计算字段、以及如何处理键值对表（Key-Value Pair Tables）等常见数据结构。

SQL与数据建模

在第五部分中，作者探讨了如何使用SQL进行数据建模。通过SQL，读者可以实现更复杂的数据转换和优化操作，尤其是在处理大规模数据时。作者还讨论了如何将SQL与Power BI结合使用，以实现高效的数据加载和查询性能。

总结

《Data Modeling with Microsoft Power BI》是一本全面、深入且实用的书籍，适合所有希望在Power BI中构建高效数据模型的读者。无论你是初学者还是有一定经验的数据分析师，本书都能提供宝贵的知识和技巧，帮助你提升数据建模能力，优化报告性能，并解决实际工作中的复杂问题。通过阅读本书，你将学会如何将数据模型从原始形态转换为适合分析的星型模型，从而为数据分析和报告创建奠定坚实基础。