Power Pivot数据建模与数据汇总分析
Power Pivot搭建多维数据模型
多维数据模型
多维数据模型又叫多维数据集、立方体，指的是相互间通过某种联系被关联在一起的不同类别的数据集合
多维数据模型：在咨询公司以及 BI工具厂商的介绍性资料中又被 称为“立方体（Cube）”，在这 些资料中常以一个立体正方形的 形式出现。多维数据集可以从多 角度用数据全面映射某种业务的 实际状况。
搭建多维数据集
搭建方法：
1. 明确表与表之间用于匹配的关键字段
2. 在关系图视图模式下选中某个表的关键字段拖拽向另一个表的关键字段
注意事项：
1. 用于连接两表的两个关键字段中，至少有一个关键字段是没有重复值的
2. 关键字段中有重复值的表为主表，没有重复值的表为附表，在数据透视表中，只有当行列 标签来自附表时，附表才能提供值字段
3. 两表关联时必然有一个主表和一个附表（如果两个关键字段都没有重复值，连接时先选中 的表为主表）
练习：
1. 关联左侧四表
2. 创建数据透视表，观测不同企业规模下销售金额的合 计情况
3. 创建数据透视表，观测不同区域下不同产品类型下销 售金额的平均水平
4. 创建数据透视表，观测不同区域下、不同企业性质下 、不同产品类型的销售金额的合计情况
只有当行列标签来自附表时，附表才能提供值字段 规则说明
逻辑扩展 建立数据模型
交叉筛选器方向
单向交叉筛选： 维度表可以筛选度量表，绝大多数情况用单向交叉筛选
链接规则说明
例子：
1.双向连接，多表维度，一表值的情况 （×）
2.双向连接，一表维度，多表值的情况 （√）
3.单向连接，多表维度，一表值的情况 （×）
4.单向连接，一表维度，多表值的情况 （√）
类型1：
- 相邻两表多表出度量，一表出维度
类型2:
- 1.跨表取字段
- 2.相邻两表间，双向链接下，多表出维度，一表出度量
- 错误：相邻两表间，单向链接下，多表出维度，一表出值
跨表取字段的条件：维度与链接用关键字段间是父子级关系时可以跨表取
交叉方向练习（1）
1.根据截图判断数据透视表对错：
3. 以所属行业为维度，求城市编号的行数（×）
多表出度量，一表出维度是不对的
4. 以城市名为维度，对产品编号进行计数汇总（√）
一表出度量，多表出维度是对的
5. 以产品系列为维度，对赢单率进行计数汇总（√）
一表出度量，多表出维度是对的
6. 以产品类型为维度，对客户名称进行计数汇总（√）
一表出度量，多表出维度是对的
7. 以企业规模为维度，对金额求和（√）
一对一连接，对的
交叉方向练习(2)
交叉方向练习(3)
根据截图判断数据透视表对错：
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