什么是 Power BI：未来已至
“工欲善其事，必先利其器”。Power BI 与 Excel 以及市面上大多数的数据分析软件一样，都属于分析工具。在正式介绍 Power BI 之前，让我们先畅想一下未来。对于一个理想的数据分析工具利器来说，它应该具备怎样的特性？人性化易操作的界面、不需要高级的 IT 语言知识、很容易展现自己想要的图表、可以处理海量的数据、价格便宜……你可能会想到很多特性。除此之外，如果你用过 Siri、Cortana 等智能助手（见下图），则可以大胆地想象一下，未来的数据分析会不会也成为一件类似问答的工作？
比如想要提问，北京在 2016 年 10 月有多少天有雾霾？北京大学在辽宁省的历史录取平均分是多少？那么有没有可能电脑瞬间就会画出图以下两张图表。
我想这才是理想的数据分析工具——只要提出一个问题，它就能以最快的速度给出我们想要的答案。事实上， Power BI 就已经具有这个功能了：实现人与数据直接对话，以问答的方式获得快速的分析见解，如下图所示。
试想一下，如果使用 Excel 制作北京的天气和北京在 2016 年 10 月大学在辽宁省的历史录取平均分这两个分析图表，那么你需要对数据源进行加工后再做数据透视表，然后计算出想要展示的指标，并基于透视表来绘制柱形图、折线图等，在此过程中，你会不可避免地会将大量的时间花在数据整理、计算、图形设计上。而且，如果我们想要看的数据维度发生了变化怎么办？比如将北京的天气换成上海的天气，将北京大学在辽宁省的历史录取平均分换成清华大学在辽宁省的历史录取平均分，那么岂不是所有的数据处理过程都要重新来一遍？这也是让大多数数据工作者头疼的重复性工作。
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我相信， 类似 Power BI 这种智能问答的互动方式是未来数据分析工具的发展趋势，至少可以说在提出问题与探索答案的过程中，它们会帮助我们最大化地减少探索答案的时间，数据工作者会把越来越少的时间花在数据的采集和处理过程上，而是将更多的时间放在提问题和通过得到的答案来发掘更多的问题上。
所以， Power BI 不仅仅是一个工具，也是一个趋势。随着智能技术的发展，数据
分析工作的门槛将越来越低，在未来，人人都可以做数据分析师，而且这一天的到来
会比想象的要快。
在畅想了未来后，现在让我们来系统地学习 Power BI 吧！
下图所示的是微软官网中对 Power BI 的定义，可能你看完之后还是感觉很抽象。
其实， Power BI 与 Excel 一样，是一款软件，讲起源头，它还算是 Excel 的儿子，而且是长江后浪推前浪的新生代。
不知道你是否听说过 Excel 中的几大插件： Power Query、 Power Pivot、 Power View和 Power Map（Power Query 和 Power Pivot 已经被集成到了 Excel 2016 中，如下图所示）。而 Power BI 其实就是整合了这几大插件，并加入了社交分享、云服务、智能等功能。如果之前你没有听过这些插件，那么也没关系，可以把 Power BI 的工作过程想象成烹饪，这样可以帮助你更好地理解。
所有的数据分析过程都可以被分为 3 个模块， Power BI 的知识体系也是按照这 3个模块来划分的，即数据查询（Power Query）、数据建模（Power Pivot）和数据可视化（PowerView）。这几个模块的工作过程就好比烹饪过程（其实学习厨艺与学习数据分析是类似的，它们都是技术与艺术的结合，如下图所示）。
首先来看第一个模块数据查询——Power Query。与数据源直接对接，就像获取新鲜的食材，对食材进行清洗、分类、整理，使其达到准备入锅的使用状态。这一步非常重要，因为如果食材不新鲜，那么再厉害的大厨也不可能做出一道健康的美味，所以好的数据源是成功的一半。
第二个模块是数据建模——Power Pivot。这一步是数据分析过程中最具有技术含量的核心部分。我们把数据组合起来实现不同维度的分析，就像把各种食物组合起来利用烹、炸、煎、炒等方式，再添加油、盐、酱、醋等调料，以烹制出想要的味道。
但是光有味道是不够的，最后我们要呈现给顾客的是一道色、香、味俱全的菜，是否能以视觉效果吸引顾客品尝你的美味，这就要看第三个模块——Power View（数据可视化）的功力了。
可能这样的介绍对于仅使用过 Excel 的读者来说还是有些抽象。下面列举一些Power BI 能够帮助我们解决的问题，看看你是否会需要它。大多数人都非常熟悉 Excel，如果你是一个 Excel 重度使用者，那么你也许会遇到下面的问题。
1．有大量重复性的手工整理数据工作
当需要定期从系统中抓取数据，需要对格式做重复性修改（改日期格式、分列、去重、合等），或者数据量较大，需要处理几十兆字节以上的 Excel 文件和超百万行数据时， Excel 出现了崩溃和卡顿情况；使用多个数据源时，需要通过手工复制并粘贴来合并，或者经常Vlookup、Index、 Match 等函数把多张表中的数据合并到一张表中。
2．周期性报告的需求多变
经常因月份、 产品、 渠道、 地域等维度的变化导致需要重做报告； 需要定期按周、月、季度统计业绩和用仪表板展示数据；向 IT 部门提交的自动获取数据需求开发周期太长或者无法及时满足； 高级数据应用需要懂 VBA 语句或者 SQL 查询语言，学习成本太高。
3．需要用数据可视化来讲故事
Excel 提供的基本图形样式无法满足需求，或者修改坐标、颜色、数据标签等美化图表工作耗时；需要交互式多角度地分析数据；经常分享报告给他人，希望别人在手机或平板电脑上也可以阅读（见下图）。
以上这些痛点其实仅仅是冰山一角，但是我想可能很多读者已经“中枪”了。使用 Power BI 可以轻松地解决上述问题。如果你已经会使用 Excel， 那么再掌握了 Power BI，就好比给老虎插了一双翅膀
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