第1章 數據建模介紹 1
使用單張表構建模型 2
數據模型的介紹 9
關于星形模型 17
理解命名規(guī)則的重要性 22
本章小結 24
第2章 處理匯總表/明細表 26
關于匯總表/明細表 26
從匯總表聚合值 28
扁平化匯總表/明細表 35
本章小結 38
第3章 處理多維事實表 39
處理規(guī)范化的事實表 39
維度表的交叉篩選 45
理解模型中的不確定因素 48
案例：訂單表/發(fā)票表 51
計算客戶的開票總額 56
計算包含指定客戶與指定訂單的發(fā)票金額 56
計算已經開具發(fā)票的訂單的金額 57
本章小結 59
第4章 處理日期和時間 61
創(chuàng)建一張日期維度表 61
使用時間維度自動分組 65
Excel中的按時間自動分組 66
Power BI Desktop中的按時間自動分組 67
處理多個日期維度 68
處理日期和時間 74
實現(xiàn)時間智能的計算 76
處理財年日歷 78
計算工作日 80
針對單個國家或地區(qū)的工作日模型 81
多個國家或地區(qū)的工作日模型 84
處理年度特定的時間段 88
處理非重疊日期區(qū)間 88
截至今天的相對周期 90
處理重疊的日期區(qū)間 92
按照周日歷計算 94
本章小結 100
第5章 跟蹤歷史屬性 101
漸變維度簡介 101
使用漸變維度 106
加載漸變維度表 109
確定維度表中的顆粒度 113
在事實表中固定顆粒度 116
快變維度 118
選擇正確的建模技巧 121
本章小結 122
第6章 使用快照表 123
處理不能隨時間累積的數據 123
快照表的聚合方式 124
理解派生的快照表 130
理解轉換矩陣 132
本章小結 138
第7章 日期和時間間隔分析 140
處理時態(tài)數據 140
簡單間隔的聚合 142
跨天的間隔 145
基于工作輪班與時間偏移的建模 150
分析活動事件 151
混合不同的持續(xù)時間 162
本章小結 168
第8章 多對多關系 169
關于多對多關系 169
理解雙向模式 171
理解非累加性 174
級聯(lián)多對多 175
時間多對多關系 178
重新分配因子和百分比 182
多對多關系的物化 184
使用事實表作為橋表 185
考慮性能因素 187
本章小結 189
第9章 不同顆粒度的使用 190
關于顆粒度 190
不同顆粒度之間的聯(lián)系 192
分析預算數據 192
使用DAX代碼移動篩選器 195
通過關系來篩選 197
在錯誤的顆粒度上隱藏值 199
在更細的顆粒度上分配值 203
本章小結 205
第10章 數據模型的切片 206
計算多列關系 206
計算靜態(tài)切片 209
使用動態(tài)切片 211
理解計算列的威力：ABC分析 214
本章小結 218
第11章 處理多幣種模型 219
理解不同的場景 219
使用多種原始貨幣，一種報告貨幣 220
使用一種來源貨幣，多種報告貨幣 225
使用多種來源貨幣，多種報告貨幣 229
本章小結 232