在数据驱动的时代，我们常常依赖于预先设计好的数据模型来指导我们的分析和决策。尽管有些学习者表示，他们通过阅读和学习能理解并执行相关步骤，但当面对自己的数据进行分析时，仍会感到无从下手。这便是我们常说的“理论掌握，实践困难”。
这种情况往往源于没有真正形成深入的数据分析思维。我特别挑选了几种常见的场景，详细解析PowerBI的分析思路和具体操作步骤。今天，我们首先来探讨一个关于目标与实际对比的案例。
假设我们手头有两张表，一张是每日销售记录，另一张是每月销售目标。表的结构大致如下展示：
针对这样的问题，常常有学习者直接向我咨询，如何通过PowerBI编写度量值来计算每个月每个产品的目标完成情况。
在深入分析之前，我们先要避开两个常见的误区：
误区一：PowerBI数据分析就是写度量值
一些人误以为PowerBI的分析就是通过DAX编写度量值。但实际上，建立数据模型才是基础，只有在模型的基础上，我们再考虑是否需要以及如何编写度量值。
误区二：数据建模仅是对现有表的简单关联
有些人知道需要建立数据模型，但却对如何建模毫无头绪，只关注现有的表，而忽略了根据分析需求梳理表与表之间的关系以及提炼分析维度的重要性。
实际上，数据建模不仅仅是针对已有的表进行关联，更是要根据分析的需求，梳理现有表的结构及其相互之间的关系，提取出分析的维度。如果缺少独立的维度表，就需要建立维度表，然后再进行表与表之间的关联。
接下来，我们详细看看这个问题的解决步骤：
1. 完善数据结构以支持分析
在进行数据分析前，首先要准备好数据模型。以本例的业务分析为目的——按月查看每个产品的目标完成情况，我们可以看出需要两个分析维度：产品维度和日期维度。我们需要建立两个维度表：产品表和日期表。
将原始数据导入PowerBI后，我们可以利用DAX在现有表的基础上构建维度表。例如，产品表可以是从“销售表”中提取的不重复产品名称列表。
关于日期表，我们之前有过多种制作方式，可以选择适合的方式建立完整的年度日期表，而不是仅根据业务起止日期来建。需要注意的是，如果事实表的时间维度与目标表的粒度不一致（如日期与月份），我们需要为目标表添加一个与日期表可以关联的日期列。
2. 建立数据模型
完成上述准备工作后，我们有了四张表：原始的销售表和目标表以及新建的产品表和日期表。为了更好地进行数据分析，我们需要建立这些表之间的关系。一个基本的原则是事实表之间不直接建立关系，而是通过维度表与事实表建立一对多的单向关系。本例中的四张表可以这样建立关系：形成简单的星型模型。
这种模型是PowerBI中的最佳模型结构，能够大大简化数据分析的复杂性。
3. 展现分析结果
有了上述的数据模型后，我们就可以开始展示分析结果了。以矩阵的形式将年度月份和产品名称放到行中，将实际销量和目标销量放到值中，就可以轻松完成计算而无需编写复杂的度量值。
如果需要进一步计算目标完成率等指标，可以简单地编写一个度量值即可实现。
这就是PowerBI数据模型的强大之处。只要建立了合适的模型并利用简单的拖拽和DAX操作即可实现复杂的数据分析需求。如果你在数据分析中遇到困难或感觉别扭时很可能是因为你的数据模型还没有建好。希望这个案例能够帮助刚开始学习的伙伴们打破固有思维并真正认识到数据模型在PowerBI数据分析中的核心地位。