Power BI для начинающих: создаём первый отчёт

Короткий ответ: из чего состоит первый отчёт

Для старта нужен бесплатный Power BI Desktop (работает под Windows). Весь путь выглядит так:

1. Get Data — подключить Excel и базу данных.
2. Power Query — очистить и привести типы.
3. Модель — связать таблицы фактов и справочников.
4. DAX — написать меры: выручка, число заказов, средний чек.
5. Публикация — отправить отчёт в Power BI Service и настроить обновление.

Ниже каждый шаг на примере продаж: таблица заказов в базе и справочник товаров в Excel.

Шаг 1. Загружаем данные из Excel и базы

• Excel: Home → Get Data → Excel workbook. Выберите лист или, лучше, отформатированную таблицу (Ctrl+T в Excel) — она устойчивее к добавлению строк.
• База данных: Get Data → SQL Server, PostgreSQL или MySQL. Укажите сервер и базу. Для некоторых СУБД может понадобиться установить драйвер.

На этапе подключения выберите режим:

Начинайте с Import — он проще и прощает ошибки модели.

Совет: не тяните всю таблицу «на всякий случай». Выбирайте только нужные столбцы и период — отчёт будет быстрее и легче.

Шаг 2. Чистим данные в Power Query

Нажмите Transform data. Каждое действие записывается как шаг и повторяется при каждом обновлении — чистить вручную больше не придётся.

Типичный набор шагов:

• Change Type — даты как даты, суммы как десятичные числа.
• Remove Duplicates по ключу (например, артикулу в справочнике).
• Trim / Clean — убрать лишние пробелы, из-за которых связи не находят пару.
• Replace Values и Fill Down — заполнить пропуски.
• Unpivot Columns — если месяцы разложены по столбцам, превратите их в строки.

Переименуйте шаги понятно — через месяц это сильно поможет. Затем Close & Apply.

Шаг 3. Строим модель данных

Откройте вид Model. Цель — схема «звезда»: в центре таблица фактов (заказы), вокруг справочники (товары, клиенты, даты).

• Связи один ко многим: один товар — много строк заказов.
• Направление фильтра — одинарное, от справочника к фактам. Двунаправленные связи оставьте для особых случаев.
• Создайте отдельную таблицу дат и отметьте её как Date table. Без неё функции сравнения периодов работают ненадёжно.

Date = CALENDAR ( DATE ( 2023, 1, 1 ), DATE ( 2026, 12, 31 ) )

Свяжите Date[Date] с датой заказа.

Шаг 4. Пишем первые меры DAX

Мера считается на лету с учётом фильтров на странице, вычисляемый столбец — один раз при обновлении для каждой строки. Для итогов почти всегда нужны меры.

Total Sales = SUM ( Orders[Amount] )
Orders Count = DISTINCTCOUNT ( Orders[OrderID] )
Avg Check = DIVIDE ( [Total Sales], [Orders Count] )
Sales LY = CALCULATE ( [Total Sales], SAMEPERIODLASTYEAR ( 'Date'[Date] ) )
Sales YoY % = DIVIDE ( [Total Sales] - [Sales LY], [Sales LY] )

DIVIDE безопасно обрабатывает деление на ноль. Храните меры в отдельной пустой таблице, чтобы их было легко найти.

Шаг 5. Собираем страницу и публикуем

Минимальная страница: карточки с ключевыми мерами, линейный график продаж по датам, столбчатая диаграмма по категориям, срезы (slicers) по периоду и региону. Клик по столбцу фильтрует остальные визуалы — это и есть интерактивность.

Публикация: Publish → рабочая область в Power BI Service. Дальше:

• Для обновления данных из локальной базы установите on-premises data gateway и настройте scheduled refresh.
• Для совместного доступа обычно нужны платные лицензии или ёмкость — проверьте условия вашего тарифа.
• Не используйте Publish to web для внутренних данных: отчёт становится доступен любому, у кого есть ссылка.

Частые ошибки новичков

• Одна огромная «плоская» таблица вместо звезды — медленно и сложно считать.
• Суммы в вычисляемых столбцах вместо мер.
• Нет таблицы дат — сравнения с прошлым годом дают странные цифры.
• Ручные правки в Excel-источнике вместо шагов Power Query.
• Десятки визуалов на одной странице. Лучше 5–7 и понятный заголовок.