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PowerBI是一个强大的工具，它的大数据处理能力、丰富的可视化对象、便捷的交互体验正在改变越来越多的人查看数据的方式。 但同时也有很多人抱怨PowerBI运行速度太慢：打开慢、刷新慢、响应慢，你在使用过程中是不是也有此体会呢？ 本文就来谈谈如何高效的使用PowerBI，这里的高效，是指当你有一个想法并告诉PowerBI，它能快速响应你的操作，得出期望的结果，而不是漫长的等待。 当然导致PowerBI运行速度慢的原因有很多，比如设备因素、网络速度、数据的量级等等，抛开这些客观因素，这里主要说一下，你平时的操作习惯，也许是拖慢PowerBI的主要原因。 关于如何高效的使用PowerBI，这里有15条建议，希望对你有帮助:) 01 过滤源数据 仅从数据源导入需要的数据表，而避免导入与分析无关的数据。 比如你只是分析销售情况，把订单表和相应的维度表导入进来就可以了，没有必要把人事、物流等各种数据也导进来。 即使是导入订单表，也仅导入分析所需的行，如果你要分析的是过去三年的情况，就不要试图导入所有的历史记录。 02 删除无关列 删除与分析无关的列，可以显著的降低内存占用。 比如从CRM系统提取过来的订单表，可能有几十列，而分析需要的可能只是某几列，那么其他的数据列要果断的删除。 03 聚合分析粒度 数据源中的表经常是最细颗粒度的数据，及时聚合到分析的维度是必要的。 比如订单表， 订单时间可能精确到某一天的几点几分几秒，而要分析的粒度可能是月份、季度和年份，那么尽早将数据聚合到分析的粒度，就可以显著的降低数据的行数。 04 整理字段 数据导入进来以后，一般情况下我们只是看看数据类型是否正确，而不做更细的整理，其实以下的操作可以减少内存的占用： 舍入数字以删除多余的小数位; 将日期中不用的分秒数据舍去； 将日期时间型数据拆分为日期列和时间列； 将可拆分的一个文本列，拆分为两列，比如某一列的数据是省份+城市，将其拆分为省份列和城市列。 05 禁用不必要的加载 对于最终模型中不需要的表，禁用加载至关重要。 从数据源将导入数据到PowerQuery编辑器之后，我们一般会进行各种转换，比如将多个表合并到一个表中，或许最终我们使用的是合并表。但在默认情况下，点击"上载"之后，PQ中的所有表都会加载到Power BI模型的内存中。 选中不需要的表，右键>属性：去掉“启用加载到报表”的勾选， 在属性窗口，还有一项可以设置，如果某个表是固定的数据，不需要刷新，可以只加载，而不刷新数据，同样节省数据处理时间。 06 禁用系统日期表 禁用内置的日期表，可以提升PowerBI的运行速度。 PowerBI 会自动为模型中的每个日期字段创建内置日期表，以支持时间智能函数。这些表是隐藏的，它们消耗内存，因此及时打开选项，去掉“自动日期/时间”的勾选， 并且系统日期表无法灵活的添加自定义列，建议大家进行数据分析时，创建自己的日期表，关于日期表的制作请参考：玩PowerBI必备的日期表制作方式汇总。 07 选择适当的数据类型 确保所有列都具有正确、精准的数据类型，我们往往更关注类型是否正确，而不太关注类型是否精准。 比如：我们一般更关注是文本型还是数值型，而对于数值型，其实还可细分为整数型和小数型，他们两个都是数值型，不会影响运算结果，但会影响运算效率，尽量直接修改为最合适的数据类型，可以用整数型就不要用小数，能用定点小数就不要用浮点小数。 08 选择合适的连接方式 Power BI主要有两种连接模式：import和DirectQuery，对于一般的数据源，应尽可能使用import方式将数据导入到PowerBI，Import利用Power BI的高性能查询引擎，为你提供高度互动和全功能的体验。 但是，如果通过import无法满足你的目标，请考虑使用DirectQuery。 关于DQ的优势和限制，请参考官方文档： https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/desktop-directquery-about 09 避免使用计算列 从Excel带过来的“坏习惯“之一就是更偏好使用计算列，它的结果可以直观看到，但计算列带有隐藏成本，它更消耗内存，会增加数据刷新时间。 一种更有效的方法是使用度量替换计算列，度量值不占用内存，只有在上下文中才进行计算，所以尽早养成使用度量值的好习惯！ 10 不断优化DAX 刚开始学习时，对DAX的要求很低，只要能正确的计算出结果就行，但随着学习的深入，你还应了解一些函数的计算原理，不断寻找更好的函数和更快的代码。 比如：SUMMARIZECOLUMNS函数的性能明显优于ADDCOLUMNS+SUMMARIZE组合；使用VAR定义变量的方式处理速度会更快等。 解决同一个问题，会有不同的方案，识别并选择最优的那一个！ 这方面需要不断积累。 11 尽量使用默认可视化对象 能用默认的图表就不要使用自定义图表，能用简单的图表进行表达的，就不要使用高度复杂的可视化。 比如能用简单柱形图就可以清晰展现的，就没有必要使用地图。 （来源：经济学人） |
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