在 Power BI Desktop 中取得數據

實驗室案例

此實驗室旨在介紹 Power BI Desktop 應用程式、如何連線到資料、以及如何使用資料預覽技術來瞭解來源資料的特性和品質。學習目標是：

開啟 Power BI Desktop
線上到不同的數據來源
使用 Power Query 預覽源數據
在 Power Query 中使用數據分析功能

此實驗室大約需要30分鐘的時間。

開始使用 Power BI Desktop

若要完成此練習，請先開啟網頁瀏覽器，然後輸入下列 URL 以下載 zip 資料夾：

https://github.com/MicrosoftLearning/PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/raw/Main/Allfiles/Labs/01-prepare-data-with-power-query-in-power-bi-desktop/01-prepare-data.zip

將資料夾解壓縮至 C：\Users\Student\Downloads\01-prepare-data 資料夾。

開啟 01-Starter-Sales Analysis.pbix 檔案。

此入門檔案已特別設定，可協助您完成實驗室。入門檔案中已停用下列報表層級設定：
- 數據載入>第一次載入時從數據源匯入關聯性
- 數據載入>載入數據之後自動偵測新的關聯性

從 SQL Server 取得資料

此工作會教導您如何連線到 SQL Server 資料庫並匯入數據表，以在 Power Query 中建立查詢。

在 [首頁]** 功能區索引標籤上，從 [資料]** 群組內選取 [SQL Server]**。
在 [SQL Server 資料庫] 視窗中的 [伺服器 **] 方塊中，輸入 **localhost 並將 [資料庫 ] 保留空白，然後選取 [確定]。

注意：在此實驗室中，您將使用 localhost 線上到 SQL Server 資料庫，因為閘道數據源無法解析 localhost。建立您自己的解決方案時，這不是建議的做法。
如果系統提示您輸入認證，請選取 [Windows > [使用我目前的認證 ]，然後選取 [連線]。
如果您收到無法建立加密連線的警告，請選取 [ 確定 ]。
在 [ 導覽器] 窗格中，展開 AdventureWorksDW2020 資料庫。

注意：**AdventureWorksDW2020** 資料庫是以 AdventureWorksDW2017** 範例資料庫為基礎。它已修改為支援課程實驗室的學習目標。
選取 DimEmployee 數據表，並注意數據表數據的預覽。

注意：預覽數據可讓您查看數據行和數據列範例。
若要匯入數據表數據， 請選取下表旁的複選框 ：
- DimEmployee
- DimEmployeeSalesTerritory
- DimProduct
- DimReseller
- DimSalesTerritory
- FactResellerSales
選取 [轉換數據] 以完成此工作，這會開啟 Power Query 編輯器 - 讓此工作保持開啟狀態以供下一個工作使用。

您現在已從 SQL Server 資料庫連線到六個數據表。

預覽 Power Query 編輯器中的數據

此工作引進 Power Query 編輯器，並可讓您檢閱及分析數據。這可協助您判斷稍後如何清除和轉換數據。您也會檢閱前置詞為「Dim」的維度數據表，以及前置詞為「Fact」的事實數據表。

在 [Power Query 編輯器]** 視窗中的左側，注意 [查詢]** 窗格。 [查詢]** 窗格針對每個選取的資料表皆包含一個查詢。
選取第一個查詢：[DimEmployee]**。

SQL Server 資料庫中的 DimEmployee 數據表會為每個員工儲存一個數據列。此數據表中數據列的子集代表銷售人員，這會與您即將開發的模型相關。
在狀態列的左下角，會提供一些數據表統計數據：數據表有 33 個數據行和 296 個數據列。
在資料預覽窗格中，水平捲動以檢閱所有資料行。請注意，最後五個資料行包含資料表或值連結。

這五個數據行代表資料庫中其他數據表的關聯性。它們可用來將數據表聯結在一起。您將在 Power BI Desktop** 實驗室的**載入轉換資料中聯結資料表。
若要評估資料行品質，請在 [檢視]** 功能區索引標籤上，從 [資料預覽]** 群組內，選取 [資料行品質]**。資料行品質功能可讓您輕鬆地判斷資料行中有效、錯誤或空白值的百分比。
請注意， Position 數據行有 94% 空白（Null）資料列。
若要評估資料行散發，請在 [檢視]** 功能區索引標籤上，從 [資料預覽]** 群組內部，檢查 [資料行散發]**。
再次檢閱 [職位]** 資料行，並注意有四個相異值與一個唯一值。
檢閱 EmployeeKey** 數據行的數據**行分佈—有 296 個相異值，以及 296 個唯一值。

注意：當相異和唯一計數相同時，表示數據行包含唯一值。建立模型時，某些模型資料表必須包含唯一資料行。這些唯一的數據行可用來建立一對多關聯性，您將在Power BI Desktop實驗室的模型數據中執行此關聯性。
在 [查詢]** 窗格中，選取 **DimProduct 查詢。

DimProduct 數據表包含公司銷售的每個產品一個數據列。
在 [查詢]** 窗格中，選取 **DimReseller 查詢。

DimReseller 資料表包含每個轉銷商一個數據列。轉銷商銷售、散發或增值至 Adventure Works 產品。
若要檢視資料行值，請在 [檢視]** 功能區索引標籤上，從 [資料預覽]** 群組內部，檢查 [資料行設定檔]**。
選取 BusinessType 數據行標頭，並注意數據預覽窗格下方的新窗格。檢閱資料預覽窗格中的資料行統計資料和值分布。

請注意數據質量問題：倉儲有兩個標籤（倉儲和拼錯的 Ware House）。
將游標停在 [Ware House]** 列上方，並注意有五個具有此值的資料列。
在 [查詢]** 窗格中，選取 **DimSalesTerritory 查詢。

DimSalesTerritory 數據表包含每個銷售區域的一個數據列，包括公司總部（總部）。區域會指派給國家/地區，並將國家/地區指派給群組。在 Power BI Desktop 實驗室的模型數據中，您將建立階層以支援區域、國家/地區或群組層級的分析。
在 [查詢]** 窗格中，選取 **FactResellerSales 查詢。

FactResellerSales 數據表會針對每個銷售訂單明細包含一個數據列，銷售訂單包含一或多個明細專案。
檢閱 TotalProductCost 資料行的資料行品質，並注意有 8% 的資料列為空白。

遺漏 TotalProductCost 資料行值是數據質量問題。

從 CSV 檔案取得數據

在這項工作中，您將根據 CSV 檔案建立新的查詢。

若要新增查詢，請在 [Power Query 編輯器]** 視窗的 [首頁]** 功能區索引標籤上，從 [新增查詢]** 群組內選取 [新增來源]** 向下箭號，然後選取 [文字/CSV]**。
流覽至 01-prepare-data > ResellerSalesTargets.csv 檔案。選取開啟。
在 [ResellerSalesTargets.csv]** 視窗中，檢閱預覽資料。選取 [確定]。
在 [查詢]** 窗格中，注意 **ResellerSalesTargets 查詢的加入。

ResellerSalesTargets CSV 檔案包含每個銷售人員每年一個數據列。每個數據列都會記錄 12 個每月銷售目標（以千為單位表示）。Adventure Works 公司的營業年將於 7 月 1 日開始。
請注意，沒有任何資料行包含空白值。當沒有每月銷售目標時，會改為儲存連字號字元。
檢閱每個資料行標頭中的圖示 (在資料行名稱的左側)。圖示代表資料行資料類型。 123 是整數，而 ABC 是文字。
重複步驟，根據 ColorFormats.csv 檔案建立查詢。

ColorFormats CSV 檔案包含每個產品色彩一個數據列。每個數據列都會記錄 HEX 程式代碼，以格式化背景和字型色彩。

您現在應該有兩個新的查詢 ：ResellerSalesTargets 和 ColorFormats。

查詢清單