对于大部分人来说，日常学习中的数据分析和应用通常是基于一个已经设定好的数据模型进行的。有些人看书或文章感觉理解了，实际操作起来似乎也能跟着步骤走，但一旦面对自己的数据进行分析时，仍然会陷入无从下手的情况，真的是所谓的”一看就会，一做就废”。
这主要是因为没有真正掌握数据可视化工具如PowerBI的分析思维。为了更好地掌握PowerBI的应用，我将选取几个常见的场景进行深入解析，介绍使用PowerBI进行数据分析和可视化展示的流程和具体步骤。此次我们将以一个关于目标实际对比的案例作为例子。
假设我们有两张表：一张是每日销售表，另一张是每月目标表。其中包含了关于销售目标和实际销售的数据。针对这两张表，经常会有用户询问如何通过DAX编写度量值来计算每个月每个产品的目标完成情况。
这种情况在学习PowerBI的过程中十分常见。关于这个问题，初学者往往存在两个误区：
误区一：误认为PowerBI数据分析就是编写度量值。实际上，建立数据模型是首要任务，只有在模型的基础上，才需要进一步考虑是否需要编写度量值以及如何编写。
误区二：认为数据建模只是对现有表建立关系。虽然建立关系是数据建模的一部分，但更重要的是根据分析需求梳理现有表的结构和它们之间的关系，提取分析的维度。如果缺少独立的维度表，就需要创建维度表并建立相应的关系。
接下来，我们将详细解析如何解决这个问题：
我们需要根据分析目的完善数据结构。在这个案例中，我们的分析目的是按月查看每个产品的目标完成情况，这就涉及两个分析维度：产品和日期。我们需要建立产品表和日期表作为维度表。
在PowerBI中，我们可以通过DAX语句来创建这些维度表。例如，我们可以在数据视图中点击新建表，然后编写DAX语句来创建产品表，该表将包含所有不重复的产品名称。
接下来是建立数据模型。通过前面的准备工作，我们现在有了销售表、目标表、产品表和日期表这四张表。我们不会直接在事实表之间建立关系，而是通过维度表与事实表建立一对多的单方向关系。
最后一步是展现分析结果。有了合适的数据模型后，我们可以轻松地进行数据分析。例如，我们可以通过矩阵来展示每个月每个产品的实际销量和目标销量，而无需编写复杂的度量值。如果需要计算目标完成率，我们可以使用DAX编写一个简单的度量值来实现。
通过这个案例，我们希望初学者能够打破不合理的思维定式，真正认识到数据模型在PowerBI数据分析中的核心地位。只有建立了合适的数据模型，才能更轻松、高效地进行数据分析。我们也推荐一些学习资源，帮助大家从零开始学习PowerBI，掌握更多的数据可视化技巧。
