PBI数据模型概念：PBI里面的数据模型可以简单理解为是一个表或者多个通过关系连接起来的表构成的数据模型，主要理论来自维度建模。认识数据建模前，我们可以通过一个日常工作中常见的场景来引入这个概念。我们工作经常会使用到数据透视表，从分析的角度而言，我们已经创建了一个数据模型，只是这个数据模型是单表模型，我们可以把这个单表分为两个部分：维度与度量：
维度：简单来说，就是你要按照什么视角来看数据。比如，地区的维度，产品的维度，客户的维度等等； 度量：管理学上有一句话，如果一项业务你不能度量它，你就无法增长它。这里的度量实际上就是量化，也就是我们说的能够被计算的值。所以，总结一句话，能够被计算成为值的就是度量值。比如，销售额，订单数量，利润等等
1. 星型模型：
星型模型中，有一张事实表被若干维度表包围，每个维度使用一张表，有主键关联事实表中的外键，不同的维度表之间没有关联。下面就是非常典型的星型模型，多个维度表围绕着事实表。
2. 雪花模型：
雪花模型是基于星型模型的拓展而来，每一个维度可以拓展出更多的维度，根据维度的层级拆分成为颗粒度不同的多张表。虽然多个维度表可能没有直接连接到事实表上，但是，它可以通过其他维度表来传递筛选到事实表，看上去就是雪花一样连接在一起。
虽然很多指南里面推崇星型模型是Power BI的最佳实践，但是，实际工作中如何选择模型，完全基于项目的实际需求，也有可能雪花模型更适合所处的项目场景，不需要非常教条的参照。
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