之前做数据分析主要是Python和Excel结合使用，但二者都有一些弊端。Python需要Coding, 时间久了容易把API忘了，总是需要查文档；Excel或WPS表格说实话不是数据分析工具，二者数据处理留痕是个问题，做分析时也有很多统计方法支持的也不好，像去重计数就很容易出错。
因此，为了方便工作，开始了解可视化的BI工具，在国内和国外的主流自助式BI工具中比较，最终因为PowerBI的免费和开发团队的不断迭代优化而选择了这款工具。用了一段时间后发现真的爱上了这款产品。
初识PowerBI时，被一堆PowerXX产品搞乱了，其实，Power系列是微软一系列数据分析相关的工具集合。下面给大家简单介绍下。
1. PowerBI 的主要产品
PowerBI 系列主要包含PowerBI Desktop、PowerBI Service、PowerBI App这3个产品，外加1个PowerBI Report Server。
借用微软官网的一个关系图，关系如下：
这三个产品的应用场景是这样的：负责处理数字和生成业务报表的同事可能主要使用 Power BI Desktop 来创建报表，然后将这些报表发布到 Power BI Service中 。而另一位负责销售的同事可能主要使用 Power BI App来监视销售配额的进度和深入了解新的潜在销售顾客的详细信息 。
1.1 PowerBI Desktop
PowerBI Desktop 是一个Windows桌面程序，可以在本地完成数据连接、数据处理和建模、报表设计、数据分析等工作。通常，使用PowerBI Desktop的人员是数据分析师或BI开发人员。
1.2 PowerBI Service / PowerBI Report Server
PowerBI Service 是基于云的服务，用于将 PowerBI Desktop 创建的报表分享给他人。
如果基于数据安全或公司规定考虑，可能无法使用PowerBI Service这种云端产品，这时可以使用PowerBI Report Server搭建机构内部的报表服务器。
1.3 PowerBI App
PowerBI App 是一个移动端应用，用于在移动设备查看PowerBI Service分享的报表。
2. Power 系列组件
微软以Power开头的数据分析组件包含Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map。这些组件最初以独立插件形式安装在低版本Excel中，后高版本的Excel已内置这些插件。
Power Query、Power Pivot 已集成于PowerBI Desktop中，PowerBI Desktop没有采用Power View、Power Map，而是使用了自己的数据可视化组件。
PowerBI Desktop和Excel中Power组件的集成如下：
2.1 Power Query & M 语言
Power Query 编辑器是一个数据建模工具，内嵌于PowerBI Desktop、Excel中。Power Query 编辑器可连接到一个或多个数据源，调整和转换数据以满足自己的需要，然后将数据模型加载到 Power BI Desktop。
如果要打开Power Query 编辑器，可在PowerBI Desktop 主页区，点击“编辑查询”，即可进入Power Query 编辑器。
Power Query中使用的公式叫M公式语言。M公式语言有类型系统、表达式、运算符、函数。
PowerBI Desktop中的Power Query像下图一样：
2.2 Power Pivot & DAX 表达式
PowerPivot 是一种数据分析工具，主要可用于交叉表或多维分析。可使用 PowerPivot 处理大型数据集，构建广泛的关系，以及创建复杂（或简单）的计算，这些操作全部在高性能环境中和所你熟悉的 Excel 内执行。
PowerPivot中使用的公式叫做DAX（数据分析表达式）。DAX是一个用于数据分析的语言，能够满足我们日常数据分析工作。
2.3 Power View & Power Map
Power View 是一种数据可视化工具，用于创建交互式图表、图形、地图和其他视觉效果，以便直观呈现数据。 Power View 在 Excel、BI SharePoint、SQL Server 和 Power BI 中均可用。
Power Map 是用于做地图数据展示的工具。
从以上的介绍中，我们可以看到PowerBI是微软数据分析工具的集大成者。
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