Power BI 使用的主要编程语言为M语言和DAX。M语言用于数据抽取、转换、加载(ETL)过程中数据的处理，它是一个声明性的语言。DAX(Data Analysis Expressions)用于进行数据分析与计算。
M语言，即Power Query Formula语言，是专为数据转换而设计。使用M语言，可以通过其强大的内置函数与灵活的表达式编写解决方案，处理来自不同源的数据，实现其清洗、整合和转换。
DAX是一种功能强大的公式语言，用于使用数据模型创建新的计算字段、计算列和度量值。它提供了一系列函数与运算符，使用户能够通过简单的公式策略构建复杂的数据分析解决方案。
I、M语言在数据处理中的应用
M语言设计为一种功能丰富的转换工具，用于处理和重塑数据。这种语言的应用不仅局限于载入数据阶段，也扩展到了数据清洗和预处理。使用高级编辑器或通过Power BI的模板，可以定制M语言脚本以适应特定的数据需求。这些脚本是Power BI在后台自动运行的代码，用于在数据被载入数据模型之前，完成必要的数据处理工作。M语言可以处理的数据源非常广泛，从简单的Excel表格到复杂的数据库和云服务，确保数据在分析前是准确和优化的。
II、DAX在数据分析中的角色
DAX为数据分析提供了高级的计算能力，对于在数据模型中创建自定义计算至关重要。例如，可以创建时间智能计算来分析随时间变化的数据趋势，或者设计复杂的公式来回答特定的业务问题。DAX公式可以与Power BI数据模型的列和表交互，支持在报告中创建动态的仪表板和视图。DAX的运用范围从简单的列操作，如计算两列之间的差值，到执行高级统计分析和数据建模任务。
III、POWER BI中其他支持的技术及其整合
除了M语言和DAX，Power BI还与其他技术紧密集成，如R语言和Python，它们可以用于更复杂的数据处理和分析任务，以及高级数据视觉化构建。通过Power BI中的集成开发环境，可以直接嵌入R或Python脚本，利用这些语言的强大库资源对数据进行深入分析和机器学习建模。这为想要执行统计分析、数据挖掘或使用高级算法的用户提供了额外的灵活性。
IV、技术整合带来的优势和挑战
整合M语言、DAX、R语言及Python等多种技术的策略，为业务用户和数据分析师带来了极大的灵活性和能力，可以处理几乎任何类型的数据分析需求。然而，这种多语言环境也带来了一定的复杂性和学习曲线。掌握这些语言和功能要求投入时间和资源进行专业培训。此外，为了使多种技术协调工作，需要确保良好的代码管理实践和对不同语言和模型的全面理解。这意味着数据分析师需要不仅熟悉数据分析本身，同时还要精通多种编程语言和技术的应用。
综合而言，通过M语言和DAX，以及与R语言和Python的集成，Power BI已经演变成一款功能强大的商业智能工具，可以满足不同层次用户的数据转换、分析和可视化需求。
相关问答FAQs：
Power BI 并不是一种编程语言，它是一款用于数据可视化和商业智能的软件工具。Power BI 提供了一种可视化数据的交互式方式，帮助用户从各种数据源中提取、转换和分析数据。与此类似，Power BI 还支持编写和执行数据查询，这是通过一种名为 Power Query 的功能实现的。Power Query 是一种用于数据提取、转换和加载（ETL）的功能，支持从各种数据源（如数据库、Excel 文件、Web 服务等）中提取数据并进行转换和加工。用户可以通过 Power Query 编写查询，以对数据进行筛选、清洗、聚合等操作，然后将处理过的数据加载到 Power BI 中进行可视化展示。此外，Power BI 还提供了一种称为 DAX（Data Analysis Expressions）的语言，用于编写计算公式和创建计算列，以进行更高级的数据分析和计算。
总而言之，Power BI 并不是一种编程语言，而是一款数据可视化和商业智能工具，它支持使用 Power Query 进行数据提取和转换操作，还可以使用 DAX 编写复杂的计算和分析公式。
文章标题：power bi 编程语言是什么，发布者：飞飞，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/2112223
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