淘宝商家应该如何应用PBI搭建淘宝店铺数据分析模型？

         如上图的“统计日期”3.3 检查数据是否有缺失，如上图中的“-”为缺失数据，需要对其进行处理3.4 点击“转换”- “替换值”输入我们需要替换的“-”把它全部改为“0”3.5 处理好数据之后鼠标点击任意单元格，按CTRL+A将表格进行全选，并点击“检测数据类型”让Power BI对表中的数据进行自动识别，并更改为对应的数据类型3.6 检测完毕之后这份数据就算是处理好了，点击“关闭并应用”按钮，将数据进行上传待命如：“[生意参谋平台]无线店铺流量来源–2017-12-01_2017-12-01.xls”3.9  提取完日期数据之后步骤和之前的一样，输入：“Excel.Workbook([Content])”将数据表格进行合并之后的操作步骤就和之前的一样，分别“提升标题”，“筛选多余的标题数据”，“修改数据类型”，“关闭并应用”3.7 加载店铺其他数据（下图加载的是店铺的无线流量来源数据）加载方式可以看1.1-1.4的步骤，需要注意的是：在这个无限来源的数据中，并未包含日期维度，这个时候我们需要将日期维度添加到表格数据中，选中“Name”这一列，点击“添加列”中的“提取”-“范围”3.8 读取文本的起始位置是从0开始计数的，从“[”到“2”一共17个字符，而我们需要的日期字段“2017-12-01”是10个字符数总体步骤第一篇、数据处理1、数据预处理2、数据加载3、数据合并第二篇、建立数据关系建模1、添加维度表（中间表）2、建立表格建模3、添加数据度量值第三篇、数据图形化展示1、根据数据类型来选择图形展现正文首先，我们先来了解一下什么是Power BI数据是每天都会变化的，因此下载数据的时候必须是将每一天的数据进行单独下载（这里所需要到的数据都需要单独每天下载1.2 将数据下来之后，首先需要针对数据表格进行清洗，所谓的清洗就是删除表格开头的几行空数据进行删除，如下图：每种数据都需要进行清洗并分别存放在单独的文件夹中基于这个问题，下面我们利用强大而简易地“Power BI”来针对店铺的数据来做一个一、数据清洗1、数据预处理1.1 文中数据采用了5个店铺的数据，它们分别是：店铺取数、店铺流量来源、商品效果、宝贝1流量来源、宝贝1手淘搜索关键词效果3.2 由于多个表格进行合并导致每个表格的标题都会存在数据之中，需要将它们进行筛选：点击任意一列右侧的小箭头找到对应的标题筛选掉但是面对店铺中大量的数据指标，如果没有一个强大而便利的工具将这些繁杂数据进行整理并直观地展现出来，每天面对这些数据是让人头疼不已的）如果数据未进行清洗，那么就会出现下图的错误将数据处理好之后就可以开始我们的店铺数据建模之路了作者简介：二十二，在                

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