bi数据库建模在哪个步骤 power bi怎么改变数据表示方式？

power bi怎么改变数据表示方式？

中,选择字段，接着在建模里面找格式设置，选择类型合适的格式及小数点记录位数

什么是BI？

互联网时代信息技术的飞速发展也让企业的信息化和智能化程度不断提升，企业数据呈出爆发式增长的态势。相应地，企业数据量越大，数据问题就不暴露得越肯定，数据驱动决策的需求也变得更加恐怖。在这样的时代背景下，商业智能（BusinessIntelligence，全称BI）下一界了信息化热词，我们你经常能听了企业说“上BI”、“建设BI系统”、“构建体系BI决策平台”等内容。

那么BI不知道是什么呢？也许除开相关的研究学者，绝大部分的人很难具体一个判断的答案。总之早在1958年，IBM的研究员HansPeterLuhn就将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并靠着这种能力去指导决策，以达到市场的预期的目标。”

在1996年，加特纳（Gartner）集团一锤定音，宣布将商业智能符号表示为：商业智能详细解释了一系列的概念和方法，应用方法基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。

而我们我之所以无法提出准确的商业智能定义，主要注意有两个方面的原因。另外一方面，不断信息技术的发展，20二十年来商业智能的内容也发生了什么了一些变化，但是商业智能的定义仍旧停留在上个世纪；一方面，与欧美发达国家相比较，我国的信息化水平少见落后，除去互联网和各行业龙头企业，国内完全繁荣起来BI热潮都是在近几年。而，业内对BI也没材的定义认知也在情理之中。

这样这对今天的商业智能，大众有着怎样的理解和认知呢？不断地这一疑问，帆软数据应用研究院对770多家企业的1400多名从业人员参与了调研。对调研数据的整理、刷洗和分析，我们突然发现了一些有价值的结论，下面将对分析过程和结论并且详细的介绍。

分析过程简单的方法我们凭借python对调研能得到的数据通过了整理一番和刷洗，能去掉掉脏数据后，终于能够得到了890条数据。

紧接着，我们根据被调研人员职位的不同，将被调研人员两类IT部门从业人员和业务部门从业人员两类，并打上数据标签。

之后，我们的分词库jieba和词云库wordloud生成了三幅被调研者对BI符号表示认知的词云图，即横向认知、IT部门从业人员认知和业务部门从业人员认知。

整体认知被调研人员对BI定义的构造认知可以表述为“数据”、“讲”、“数据分析”、“报表”、“业务”、“企业”、“决策”、“智能”、“工具”、“影像展示”、“可视化”等关键词。

是需要，关键词“企业”、“决策”和“工具”说明大众对此BI的作用和目的有着都很准的表述，那是pk型企业决策的工具。

或者，“数据”、“总结”、“数据分析”等关键词则体现出来了大众对BI认知的侧重点在于数据分析这一功能上，甚至还将BI等同于数据分析工具。反正BI还真包含了数据仓库、数据ETL等功能，完全覆盖了数据处理到影像展示的整个流程。并且底层的数据仓库建设也非常重要，能为妖军的数据分析需要提供强有力的支持，能让数据分析结果无比清楚。

别外，关键词“可以展示”和“可视化”也揭示了BI的另一项不重要功能，即数据可视化。是从数据可视化将数据分析最终以更非常直观明白清楚的参与展示，能为决策者可以提供更非常清晰更深入的见解。

结果，一个都很奇特的关键词“报表”也从某种程度上反映了我国的BI建设现状。通过BI的定义，报表工具确实是BI的一部分，但并不能不能完全贞洁戒BI。但是我国企业信息化水平整体偏低，很多企业的决策能支撑依然以报表为主，所以才报表也BI在我国企业内的一个主要表现形式。

图1整体认知IT部门业务部门从业人员认知被调研人员中，IT部门和业务部门从业人员对BI定义方法认知的关键词与整体认知带有，核心是“数据”、“决策”和“数据分析”，这里我们比较多来看这二者之间的差异。

第一，从词云图中关键词的大小来看，IT部门从业人员对BI的认知最为材，业务部门从业人员则相对于聚集起来。这一结果也和业务部门的多样性关联，完全不同业务部门的人员有着有所不同的理解。

第二，IT部门重技术，内部部门重价值。IT部门从业人员认知词云图中，出现了“技术”、“挖掘”、“应用”等词，因此“智能”一词并没有什么和“商业智能”住在一起，只是以及另的关键词又出现的。在业务部门从业人员认知词云图中，“价值”、“可视化”、“整合”等关键词是IT部门从业人员认知图中再次出现相对较少的。所以说IT部门更倾向于将BI定义,定义为技术，而业务部门则更注重实际商业价值。

第三，IT部门从业人员认知词云图中出现了关键词“暂不确定”，这那就证明有一小部分的IT从业人员对BI的定义没有必须明确的理解和认知，的或企业却没刚刚进入BI系统建设阶段，而IT人员就没探索相互过BI。

第四，IT部门和业务部门从业人员认知词云图中都说过了“数据挖掘”，当然了出现的次数都的很少。数据挖掘作为更踏入的数据分析方法，在对于大量数据时，能可以提供更突出洞察力的见解，都是BI的一项有用功能。但就当前国内情况来看，数据挖掘仍处于泡沫和技术炒作阶段，并没有我得到肉眼可见的应用。不过无可否认，数据挖掘是未来的一个主要注意趋势。

后来，值得注意的是，业务部门从业人员认知词云图中，会出现了“帆软”一词。以及国内专业的大数据BI和分析平台提供商，帆软专注商业智能和数据分析领域，致力于提供为全球企业提供一站式商业智能解决方案。帆软很快推出的商业智能产品FineBI的一个核心优势就是业务人员自助分析，所以才业务人员相互的较多，说起来BI也就很肯定地听到帆软了。

图2IT部门从业人员认知图3业务部门从业人员认知以上分析结论可以不系统的总结为两点：

整体上来说，国内企业人员对BI的认知在宏观层面的目标层面，对BI功能的认知集中在一起在数据分析和数据可视化上；部门工作内容和工作性质的差异让IT部门和业务部门的从业人员对BI的认知必然一定区别。据大众认知调研结果和分析结论，结合保证的BI定义，我们是可以来重新符号表示商业智能：

商业智能（BI）是借用技术手段或方法，将数据转化成为知识，用以支撑企业决策、发掘商业价值的一套解决方案。以数据为中心，BI的核心功能主要注意有数据仓库、数据ETL、数据分析、数据挖掘和数据可视化。

调研说大众对BI的理解聚集在数据分析和数据可视化层面，因此，报表制作与展示和业务人员自助分析是BI在国内企业中的两大要注意应用场景。而数据挖掘只能说是未来的一个趋势，目前对国内企业来说仍是泡沫。

这样企业必须做的，便行看重底层数据仓库的建设，逐步提升数据分析和可视化的水平，向更深层次过渡，从而构建体系发下的BI体系，让数据成为生产力，产出非常大的价值。