在前面的文章中，介绍了如何使用SQL构建销售数据表结构，分析表数据表结构，在这个基础上进行销售数据查询分析，并通过SQL Datagrip编辑器进行了具体的案例介绍
有了对SQL基础结构的理解与应用之后，就需要SQL的数据建模设计，这里的核心就是设计表的主键与外键，主键就是一个表当中的唯一性字段，外键是这个字段与另外的表的主键进行关联关系的建立。
例如销售数据库中，产品表中的产品ID是主键，在订单表中，产品ID作为外键，与产品表的主键产品ID进行关联。具体如下图
完成了上述表建模的设计之后，就可以创建用于Power BI可视化分析的视图层了，Power BI通过直接连接视图层，完成宽表的构建，从而减轻Power BI层复杂的模型构建层的应用。
具体如下，在SQL中使用Create View创建一张视图表，这张视图表完成了订单表与维度表关系的构建，这样分析维度就可以直接在构建的视图表进行体现，从而形成一张带来分析维度的销售明细表，如下，在这个视图表中，通过订单表连接产品表，日期表，渠道表，与客户表的主键，从而形成了一张宽表，然后在这个基础上，选择需要的维度字段，得到视图表的表头。
CREATE VIEW v_sales_detail ASSELECT f.`订单ID`,f.`订单日期`,d.`年` AS 订单年份,d.`月` AS 订单月份, c.`客户名称`,c.`客户类型`,p.`一级品类`,p.`二级品类`,ch.`渠道名称`, f.`单价`,f.`数量`,f.`销售额`FROM fact_orders fLEFT JOIN dim_date d ON f.`订单日期` = d.`日期`LEFT JOIN dim_customers c ON f.`客户ID` = c.`客户ID`LEFT JOIN dim_products p ON f.`产品ID` = p.`产品ID`LEFT JOIN dim_channels ch ON f.`渠道ID` = ch.`渠道ID`;
查询上述的视图表，能看到需要分析维度都在新的视图表中的，这样用于前端PowerBI分析的宽表就形成了
在前端Power BI中，就仅需要构建常用的DAX分析表达式，结合PowerBI可视化应用，完成前端Power BI的分析与实践。
例如，这里重点是理解Calculate函数结合filter函数的在计算层是如何完成计算，得到我们需要的结果的，另外掌握一些dateadd系列时间智能函数，常用的sumx等迭代函数，all系列的筛选函数，及relate系列的关联函数，就能完成工作中高级的可视化分析报告。
AI GPT+Gemini+Claude体系分析课程
GPT+Gemini+Claude Code系列AI课程
GPT+Gemini+Claude Code系列AI课程
Power BI+AI Gemini Agent数据分析视频课
Excel建模+AI Skills高效制作PPT分析报告
2025PowerBI零基础可视化分析课程
PowerBI销售数据可视化分析产品5.0版
PowerBI供应链基础数据可视化产品4.0版
PowerBI渠道流向管理数据可视化分析产品3.0版
PowerBI人效与经销商分析可视化产品
Power BI上市财报可视化产品完整版
PowerBI预算分析可视化产品
Power BI应收账款可视化分析看板
PowerBI业财一体零基础实战应用
PowerBI上市财报可视化产品4.0版
PowerBI市场分析可视化产品1.0版全网首发
PowerBI上市公司估值可视化产品1.0版
Power BI电商数据分析产品(含PPT与视频版)
Power BI+SQL医药企全链路经营分析
医药经营分析会产品Power BI+PPT1.0版
SaaS+Power BI供应链渠道流向与合规分析产品
Excel从入门到进阶可视化分析看板课程
