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一起使用Power Pivot和Power Query可帮助您创建易于管理和维护的报告模型。报告模型为报告机制的构建奠定了基础。当您构建导入，转换，形状和聚合数据的报告流程时，您基本上正在构建报告模型。
创建设计不佳的报告模型可能会花费您花费几小时的手工劳动来维护和刷新您的报告机制。另一方面，创建一个有效的模型可以让您轻松地重复每月报告流程，而不会损害您的报告或您的理智。
<！ --1 - >数据和分析的分离
报告模型中的一个重要概念是数据和分析的分离。基本的想法是，你不希望你的数据与任何呈现数据的单一方式捆绑在一起。围绕这个概念包装你的头脑，画一张发票。当您收到发票时，您不会认为其上的财务数据是数据的真实来源。这只是一个数据的表示，存储在数据库的其他地方。这些数据可以通过许多其他方式进行分析并呈现给您：图表，甚至是网站。这种说法听起来很明显，但Excel用户经常融合（或混合）数据，分析和演示。
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例如，某些Excel工作簿包含12个选项卡，每个选项卡代表一个月份。在每个选项卡上，该月份的数据与公式，数据透视表和摘要一起列出。现在，当你被要求按季度提供摘要时会发生什么？您是否添加更多的公式和选项卡来合并每个月份选项卡上的数据？这种情况下的根本问题是选项卡代表融合到分析的演示文稿中的数据值。
在创建数据和分析最佳分离的报告模型方面，您无法打败Power Query和Power Pivot的强大组合。
Power Query和Power Pivot如何相互补充
Power Query是创建数据层的完美工具。使用Power Query，您可以
从大量外部数据源（包括SQL Server，Microsoft Access，Web服务甚至Facebook）导入数据。在将数据导入到报告模型之前，先转换并清理数据。
- 合并来自各种数据源的数据，或追加表格。
- 将原始数据从矩阵格式“平移”到平坦表格。
- 将数据添加到Power Query的内部数据模型。
- Power Query提供所需的数据层后，Power Pivot可用于创建分析层。使用Power Pivot，您可以
- 添加关系并设置表格和列属性。
使用数据分析表达式（DAX）添加自定义公式。将数据汇总到分层视图中。
- 创建数据透视表报告，汇总并呈现来自各个角度的数据。利用Power Query和Power Pivot提供了一些好处：
- 数据层可以轻松刷新，无需手动重复转换和数据清理步骤（Power Query可以为您完成）。如果您需要数据层中不存在的数据，则可以轻松编辑Power Query查询以引入新数据，而不会干扰分析层。
- 通过从Power Query模型启动额外的数据透视表可以很容易地创建任何额外的分析。
- 简而言之，通过使用Power Query和Power Pivot的一对两组合，您可以创建灵活，可扩展且易于维护的健壮报告模型。
