今年开始，微软每月的一次更新，都带了非常大的动作，有眼花缭乱、赏心悦目几个词来形容不足为过；尤其在当今 AI + BI 的交互时代已经到来之际，我们如何能更好的提升自己的生产力，AI 的助力必不可少。今天就给大家介绍如何在Power BI desktop 中使用 Copilot 生成我们需要的 Measure 且快速编写 DAX。 如何启用PowerBI的Copilot 首先在 Power BI Service 中，进入"管理门户" ， 在租户设置中启用“快速度量值建议”，并且开启"允许用户数据离开地理位置",这个操作让我们可以在云端编辑模型和度量值的时候，可以使用 copilot 的建议：  注：内部敏感数据请禁用"允许用户数据离开地理位置"。 然后在 Power BI desktop 中 启用 "快速度量值建议",在这一部分，我们可以明显的看到，Power BI desktop 中也集成了关于 Copilot 的快速度量值功能点，还是熟悉的操作，大家可以在【选项】中打开【预览特征】，勾选【快速度量值建议】：  利用PowerBI的Copilot写度量值 首先，我们需要明确的一点是，我们的Power BI desktop 已经更新到了最新的一个版本。 然后以PowerBI的示例数据集为例，在最新的 Power BI Desktop 中，我们可以看到打开的界面右侧的"尝试示例数据集"：  我们可以很快速的使用案例数据集进行功能和度量值尝试，这也是一个非常便捷的功能点。 【示例数据集】中提供了两种方式进行案例数据使用，感兴趣的同学可以点击左侧的教学区手把手教学。  这里我们就不做过多的操作了，直接"加载示例数"据，并使用自带的【示例数据集 - Financials】 进行数据操作:  在没有接入 AI 之前， Power BI 一直也有快速度量值建议这个功能点，之前的快速度量值还是需要我们自己选择计算所需要的方式，对应的字段是什么，主要集中在一些简单的字段上。 改版之后的【快速度量值】长这样，非常亮眼的Copilot 标志，让人浮想联翩；集合我们看到的案例数据结构，我们在这里主要写简单的度量值，我们只需要输入对应的度量值名称，Copilot 就帮助我们写好的 DAX；  在这里，我们先写一个【Total Sales】，可以看到 Copilot 预读了数据，帮我们直接计算了最终的 合计值 以及 对应的 DAX。
以上的步骤我们可以预览到 AI 读取数据之后直接生成的 DAX 代码结果。 当我们确认好了之后，现在我们需要把对应的度量值加载到我们的数据模型中，我们可以点击ADD，就可以将 Total Sales 的度量值就被加载到了模型当中。 在这里，我们需要注意，Copilot 只是基于我们输入的 自然语言进行编写 DAX，并不会对 DAX 进行命名，所以确认好了度量值正确之后，我们需要重新命名，最终模型的呈现效果如下。
以上我们明白了如何编写，我们接下来可以尝试以下稍微复杂的度量值，看看 Copilot 的效果。 先以占比的计算为例，这里我们可以看到在最终计算的时候，Return 后面的位置有所错误：
所以我们需要进行度量值改写。
让我们来看一下最终的呈现结果，结合之前的【Total Sales】以及上下文，确实没错：
再看看看月环比的度量值MoM智能时间计算，这个是我们一直有些时候弄不太明白的点，这里，Copilot 提供了更规整化的数据读取和编写：
呈现效果如下：
以上就是我初步体验PowerBI中copilot的效果，AI 集成到了 BI 里面，最大程度给到了我们新的一种提升生产效率的工具和方法，但是目前还不支持中文，有时细节也会出错，需要我们懂DAX会修改，所以还是需要自己学习DAX的。 希望大家也多去尝试一下。 |
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