企业级BI的敏捷开发流程上一篇我重点给大家分享了企业级BI的敏捷开发流程，概括起来有7个步骤，分别为：
理解业务
理解数据
数据获取
数据处理
数据建模
报表呈现
评估
而真正需要在Power BI中实操的是3-6步，而这六步里，最核心的、且和Power B功能能够一一对应的概念是：数据处理和数据建模。
下面，我为大家讲解下这两个概念：
一、数据处理：Power Query（M语言）
Power BI里的数据处理模块，全称为Power Query，简称PQ。
以Power开头是Microsoft很多办公软件的特征，其中我们最熟悉的是PowerPoint了——如果ppt可以直译为超级演示，PQ就是超级查询。
我们先来谈一下PQ的前世今生：PQ是微软的excel为了迎接“大数据时代”的天战，从Excel10开始推出的一个插件，而到了Excel2016开始，已经直接把PQ的功能嵌入了【数据】选项卡里：
excel2016中截图 Excel中PQ的功能和Power BI中基本上也是一样的，点击进入后都是【查询编辑器】，所用的也都是M语言。
二、数据建模：表关联、Power Pivot（DAX语言）
Power BI中的数据建模一般指的是两个部分：
Power Query进行表关联，一般我们都是使用星形模型对维度表、明细表进行关联。
Power Pivot，即Dax语句相关内容，这是更广泛的数据建模部分。
同样的，Power Pivot在Excel中也是可以使用的，但是需要在从选项里面把这个功能加载进来，则Excel选项卡里就多了一个Power Pivot。而Excel选项中加载项的时候，我们看到Power Pivot旁边还有两个Power系列的选项：Power View和Power Map——PV就是数据可视化，PM就是数据地图，这两项也已经内嵌到PowerBI中，且功能更加强大，但这两个学习都相对比较简单，后续就不特意多做介绍。
我们只需要学习PowerBI的重点就是数据处理（Power Query）和数据建模（Power Pivot，Dax语言），学好这两个以后，数据可视化的报表呈现仅仅是水到渠成之作即可。
好了，到了知识点总结时间。
Power Query：
数据处理模块，使用M语言
Excel中亦支持该功能（2016前为插件形式、2016后在【开始】-【数据获取】-【查询编辑器】界面），可以弥补Excel 100w行的局限性
Power Pivot：
Power BI的核心模块，使用Dax语言，即数据分析语言
为广泛认同的Power BI的数据建模部分
Excel中亦支持该功能（需要在选项中，加入该加载项）
大家记住了吗？
下一篇开始，我会真正带着大家进行基础实操，从Power Query数据清洗、Power Pivot数据建模及DAX语言、到数据可视化，让Power BI desktop的“道”深入大家内心。