数据分析实战案例，帮你全面认识 Power BI
很多人学习了一段时间，可是依然不清楚如何将Power BI用于实践，或者只接触了其中的某个模块，认为她只是一个分析工具或者可视化工具，对PowerBI没有一个整体的认识。
本文利用一个实例，来梳理一下PowerBI数据分析的步骤和流程，以及各个模块的主要功能，帮你认识一个全面的PowerBI。
先看一个高德地图发布的中国主要城市交通健康排行榜，网址如下，
https://trp.autonavi.com/diagnosis/index.do
下面就利用PowerBI提取该页面数据，并用她进行数据清洗和数据建模，然后制作一个类似的可视化分析报告。
一，获取网页数据
数据分析的第一步是获取数据，在PowerBI中，可以连接各种形式、各种来源的数据，无论是Excel、txt文件，还是各种数据库、云服务，甚至是网页数据。
在PowerBI Desktop中，选择从web获取数据，并输入网址：
在弹出的窗口中点击"使用示例添加表"：
该页面数据有很多，我们以抓取城市排行榜数据为例，来看看PowerBI是如何获取这些数据的。
先看一下前两名的城市分别是哪个，然后输入这两个城市名，并选择需要的数据，系统就会自动识别剩余的数据，
以同样的方式，可以提取出该页面的刷新时间、TOP3的城市名称等数据。
二，数据清洗
从各种来源获取的数据很可能不能直接用于数据分析，需要进行一系列的整理，这个过程称为数据清洗，如果数据源不够规范，这个过程也会非常耗时耗力，而利用PowerQuery，可以帮你快速清洗数据。
第一步从高德网站获取到的排行榜数据是这样的，
所有的数据都挤在一列，需要想办法把这些数据分开。仔细观察这些数据，其实很有规律，只需要用几个分列技巧就可以完成。
1，按字符数分列
2，对第一列按从数字到非数字的转换分列
3，对最后一列按位置分列，如下图所示，
到这里基本上就是我们需要的数据结构了，然后调整一下数据格式和字段标题，清洗完成。
抓取的其他数据同样根据需要整理成需要的样子。
三、数据建模
需要分析的数据，往往并不是只有一张表，而这些不同的表，需要协同配合才能更好的使用，协同配合依靠表与表之间的逻辑关系，这个建立关系的过程就称为数据建模。
一个良好的数据模型是数据分析的基础，也是一个良好的可视化报告的基础，建立一个优秀的模型，可以更简单的实现分析目的。
在PowerQuery中清洗后的数据上载进来后，根据需要添加计算列、度量值或者维度表，比如在排行榜表中增加一个城市健康类型，以便与其他表建立关系：
增加一个健康类型维度表，
为了实现动态配色，建立一个配色的度量值，
配色 = IF(SELECTEDVALUE('健康分类表'[健康类型])="健康","#00BAFF","#AB7EFE")
这个简单的数据模型如下，
四、数据可视化
数据清洗、数据建模的结果将会以图表来展现，可视化的方式让数据更易于理解！
高德的这个"交通健康榜"，主要是一个城市分布地图和一个排行榜表格，我们用PowerBI的图表来模拟制作一下。
地图可以使用China scatterMap，效果如下，
表格比较简单，关键是格式的细节设置，
左侧也可以根据高德的报告，添加个环形图和排名前三的城市，
这个报告也是可以根据高德数据进行刷新的，每次打开该文件，点击刷新，就是最新的实时报告。
五、发布分享
通过多种设备查看分析报告不再是梦想，PowerBI让数据变得触手可及，任何人都可以随时随地查看分析报告。
前面几步生成的PowerBI报告，不仅可以在本机查看，还可以更方便的发布到web上与他人共享。
1，在PowerBI Desktop中"发布"到服务
2，在PowerBI服务中发布到web
进入PowerBI服务(app.powerbi.cn)中，找到刚才发布的报表，发布到web，如下图所示：
然后会生成一串网址，利用它就可以随时随地查看了，在移动端同样可以查看。
报告网址：https://dwz.cn/K6Pa1jjU