小编点评

1. **思维导图** 2. **原文截图第6页** 3. **翻译在过去，业务人员通常不熟悉数据建模，因为数据建模往往是专业的IT人员的领域。** 4. **从数据源中，把数据加载到数据模型** 5. **定义数据列的类型** 6. **从数据源中，创建新的观点，以便你可以分析，数据源中本身不存在，但可以在数据模型中创建、计算的概念**

正文

在过去，业务人员通常不熟悉数据建模，因为数据建模往往是专业的IT人员的领域。但是，得益于POWERBI和POWER PIVOT FOR EXCEL ，这样的日子一去不复返了。那么，什么是数据模型呢？

一：思维导图

 

二：原文截图

第6页

 

三：翻译

在过去，业务人员通常不熟悉数据建模，因为数据建模往往是专业的IT人员的领域。但是，得益于POWERBI和POWER PIVOT FOR EXCEL ，这样的日子一去不复返了。（业务人员也可以接触并应用建模分析了）
那么，什么是数据建模呢？
数据建模是从各种数据源获取数据，加载、转化、通过数据的联系去连接数据，准备数据。目的就是，无需每次在查看不同的数据子集时，都要去编写自定义查询。
数据建模包括了
1：确定你需要分析数据源的最佳结构和数据形状，包括了到底是导入所有数据，还是数据子集，或者是汇总的数据。
2：从数据源中，把数据加载到数据模型（这里用powerbi举例）
3：定义数据列的类型（例如，指定一列是十进制值的列，还是一个货币值的列，或者是一个文本列，等等）
4：从数据源中，创建新的观点，以便你可以分析，数据源中本身不存在，但可以在数据模型中创建、计算的概念。例如，如果你有一个包含了成本价格和销售价格的交易表，那么你就可以扩展数据模型，来计算包括毛利、毛利占比等等的指标计算，即便这些概念或者字段并没有实际出现在数据源中。只要对事实表进行一次建模后，后续使用你的工作薄的人，就可以复用数据模型。
5：赋予你的业务见解一个有意义的名称（即你的度量值名称）