十大最难的Power BI数据建模面试问题
你在为Power BI建模面试做准备吗？请系好安全带，因为我们即将探索十大最具挑战性的Power BI建模问题，即使是经验丰富的面试者也经常会在此犯错。我将提供代码片段和分析，帮助你掌握这些问题，并增加你在面试中获胜的机会。如果你想了解更多关于建模的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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问题1：解释Power BI中星型模式和雪花型模式的区别
星型模式是一种数据建模方法，其中心事实表包含数字性能指标(例如销售、收入)，周围是描述数据的维度表(例如日期、产品、客户)。在提供的代码片段中，我们从Sales表中选择特定的列来创建一个简化的星型模式。
雪花模式是星型模式的一种变体，其中维度表是标准化的，这意味着它们被分成子维度。在代码片段中，DimProduct似乎是雪花模式的一部分，因为它具有来自产品维度的属性和可能进一步规范化的属性。
在Power BI中，理解数据建模是至关重要的，星型模式和雪花模式是两种常见的方法。
我们用一个代码片段来分解这种差异：
// Star Schema Example
FactSales =
SELECTCOLUMNS(Sales, "DateKey", Sales[DateKey], "ProductKey", Sales[ProductKey], "Amount", Sales[Amount])
// Snowflake Schema Example
DimProduct =
SELECTCOLUMNS(Products, "ProductKey", Products[ProductKey], "CategoryKey", Products[CategoryKey], "ProductName", Products[ProductName])问题2：如何在Power BI中处理缓慢变化维度（SCD）
缓慢变化维度（slowly changing dimension, SCD）指那些随时间变化比较不明显，但仍然会发生变化的维度。SCD Type 2会保留变化的历史记录。代码片段演示了如何通过添加ValidFrom和ValidTo等列来转换维度表以适应SCD Type 2。
SCD是数据仓库中常见的挑战。
以下是一个代码片段，说明了在Power BI中处理SCD Type 2的方法：
// Handling SCD Type 2
DimCustomer =
Table.DimCustomers
<<
SCD.Transform(
{
{"CustomerID", SCD.Type2}
},
{
{"ValidFrom", "StartDate"},
{"ValidTo", "EndDate"}
},
"SCD"
)问题3：解释Power BI中的行级安全性（RLS）
行级安全性（RLS）用于限制不同用户的数据访问。提供的DAX代码片段过滤“Sales”表，以仅显示“Region”与当前用户的主体名称匹配的数据，从而强制执行RLS。
在Power BI中，RLS对于保护敏感数据至关重要。
让我们看一个演示RLS的代码片段：
// Row-Level Security
SecurityTable =
FILTER('Sales', 'Sales'[Region] = USERPRINCIPALNAME())问题4：Power BI中的度量和计算列是什么
度量是动态执行的计算，通常使用DAX函数。它们提供汇总结果，比如给定代码片段中的总销售额。
计算列在数据加载期间进行计算，并在表中创建新列。在代码段中，“RevenuePerUnit”似乎是一个计算列。
度量和计算列有不同的用途。
以下是一个代码片段，展示了这两个方面：
// Measure Example
TotalSales = SUM('Sales'[Amount])
// Calculated Column Example
RevenuePerUnit = 'Products'[Revenue] / 'Products'[UnitsSold]问题5：如何优化Power BI的性能？
Power BI中的性能优化通常涉及聚合以预先计算和存储汇总数据，从而减少查询时间。代码片段演示了使用SUMMARIZECOLUMNS创建聚合查询。
性能优化至关重要。
使用代码片段优化Power BI报告：
// Aggregations
SUMMARIZECOLUMNS (
'Date'[Year],
'Product'[Category],
"Total Sales", [Total Sales]
)问题6：解释Power Query中INNER JOIN和LEFT JOIN的区别
INNER JOIN只返回两个表中匹配的行。代码段中的“ResultTable”将仅包含“Table1”和“Table2”中具有匹配“ID”值的行。
LEFT JOIN返回左表中的所有行和右表中匹配的行。代码段中的“ResultTable”将包含“Table1”中的所有行和“Table2”中的匹配行。“Table1”中不匹配的行在“JoinedTable”中将赋null值。
理解联接是Power BI的基础，下面是一段代码片段，说明INNER JOIN和LEFT JOIN：
// INNER JOIN
ResultTable = Table.NestedJoin(Table1, {"ID"}, Table2, {"ID"}, "JoinedTable")
// LEFT JOIN
ResultTable = Table.LeftJoin(Table1, {"ID"}, Table2, {"ID"})问题7：如何在DAX中创建时间智能函数？
DAX中的时间智能功能允许你分析一段时间内的数据。下方代码演示了使用TOTALYTD创建一个年度累计计算，以在一段时间内求和“金额”。
时间智能功能对于分析时间数据非常强大，使用代码片段创建日期计算：
// Year-to-Date Calculation
YTD Sales = TOTALYTD(SUM('Sales'[Amount]), 'Date'[Date])问题8：解释角色扮演维度的概念
当你在单个查询的不同上下文中使用同一维度表时，就会出现角色扮演维度。代码片段显示了如何创建单独的“OrderDate”和“ShipDate”表，即使它们来自同一个“Date”维度。
角色扮演的维度可能令人费解，这里有一个代码片段以进行澄清：
// Role-Playing Dimensions
OrderDate =
SELECTCOLUMNS(Sales, "OrderDate", Sales[OrderDate])
ShipDate =
SELECTCOLUMNS(Sales, "ShipDate", Sales[ShipDate])问题9：Power BI的DirectQuery和导入模式之间的区别是什么
导入模式将数据加载到Power BI的内部模型中，可以通过预先计算的方式提供更快的查询性能。下方代码演示了如何导入数据。
DirectQuery模式不将数据导入Power BI，而是在需要时直接查询数据源。它适用于无法放入内存的大型数据集。
了解数据导入模式至关重要。
以下是一段代码片段，突出显示了两者的差异：
// Import Mode
SELECTCOLUMNS('Sales', "OrderDate", 'Sales'[OrderDate])
// DirectQuery Mode
SELECTCOLUMNS('Sales', "OrderDate", 'Sales'[OrderDate])问题10：如何处理Power BI中的错误和数据质量问题
下方代码展示了在Power Query中转换数据时如何使用“Table.TransformColumnTypes”函数来处理数据类型错误。这对于确保数据质量和防止数据加载过程中的错误至关重要。
通过掌握这些概念和代码片段，你将为解决最具挑战性的Power BI建模面试问题做好充分准备。
处理数据质量至关重要，使用代码段处理错误和数据问题：
// Handling Errors
CleanedData =
Table.TransformColumnTypes(SourceData, {
{"Amount", type number}
}, MissingField.Ignore)现在，你已经掌握了解决这些具有挑战性的Power BI建模面试问题的知识。记住，实践和理解概念是成功的关键。
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原文作者：Gabe Araujo, M.Sc.
翻译作者：文杰
美工编辑：过儿
校对审稿：Chuang
原文链接：https://medium.datadriveninvestor.com/top-10-most-difficult-power-bi-data-modeling-interview-questions-most-people-fail-548bf82c5c23
