万字长文，大数据PowerBI面试题及参考答案_bi数据分析师面试题

1. 如何在PowerBI中创建计算列？

在PowerBI中，计算列是通过对现有数据应用公式来创建的新列。这允许用户进行更复杂的数据分析和数据准备。以下是创建计算列的基本步骤：

• 打开PowerBI Desktop。
• 在“数据”选项卡中，选择“新建列”。
• 输入新列的名称，并在公式栏中编写DAX公式。
• 按下Enter键完成计算列的创建。

参考答案：

// 计算每个订单的总销售额 Total Sales Amount = SUM('Sales'[SalesAmount])

2. 描述PowerBI中的DAX公式以及如何使用它们进行数据分析。【4】

DAX（数据分析表达式）是PowerBI中用于创建计算列和度量值的公式语言。DAX公式强大且灵活，能够执行复杂的数据分析任务。使用DAX，可以创建自定义计算，如销售额、平均值、最大值和最小值等。

参考答案：

// 计算特定产品类别的总销售额

Total Sales by Category = CALCULATE(SUM('Sales'[SalesAmount]), FILTER('Product', 'Product'[Category] = "Electronics"))

3. 如何在PowerBI中使用Power Query进行数据清洗和转换？

Power Query是PowerBI中的一个强大的数据处理工具，它允许用户进行数据抽取、转换和加载（ETL）操作。通过Power Query，可以清洗数据，填补缺失值，删除重复项，以及转换数据类型等。

参考答案：

let Source = Excel.Workbook(File.Contents("path_to_your_excel_file.xlsx"), null, true),

ChangedType = Table.TransformColumnTypes(Source,{{"Column1", type text}}),

CleanedData = Table.RemoveNulls(ChangedType, {"Column1"}) in CleanedData

4. 描述PowerBI中的行级安全功能，并给出一个使用DAX实现行级安全的示例。

行级安全在PowerBI中允许不同的用户看到不同的数据行，这通常是通过在DAX公式中使用用户身份信息来实现的。这样，每个用户只能看到对他们而言是安全的或者被授权的数据。

参考答案：

// 根据用户角色显示不同的销售额数据

Sales Amount = CALCULATE(SUM(Sales[SalesAmount]), UserRole() = "Sales Manager")

5. 如何在PowerBI中创建交互式仪表板？

PowerBI中的仪表板是一个交互式画布，可以在上面放置和配置可视化对象，以创建数据的综合视图。创建交互式仪表板可以让用户通过选择不同的视图、过滤器和其他控件来深入分析数据。

参考答案：

// 创建一个基于用户选择的年份显示销售额的仪表板

Yearly Sales = CALCULATE(SUM(Sales[SalesAmount]), USERELATIONSHIP('Date'[Year], VALUES('Date'[Year])))

6. 描述PowerBI中的直接查询和导入模式的区别，并给出各自的使用场景。

直接查询模式允许用户直接从数据源查询数据，每次刷新时都会执行查询，适合处理大型数据集。而导入模式则是将数据复制到PowerBI模型中，适合需要频繁交互和分析的数据集。

参考答案：

// 使用直接查询模式连接SQL

Server DirectQuery SQL = Sql.Database("server_name", "database_name",

[Query]= "SELECT * FROM SalesData")

// 使用导入模式连接SQL

Server Imported SQL = Sql.Import("SELECT * FROM SalesData",

[Database= "server_name", Server= "database_name"])

7. 如何在PowerBI中使用Power Pivot进行数据建模？

Power Pivot是Excel中的一个功能，它允许用户创建数据模型，并通过DAX公式进行数据分析。在PowerBI中，Power Pivot的概念被集成到了PowerBI Desktop中，使得数据建模变得更加强大和灵活。

参考答案：

// 在Power Pivot中创建一个计算列来计算利润率

Profit Margin = DIVIDE([Profit], [Revenue])

8. 描述PowerBI中的Power Map可视化类型，并给出如何使用它的示例。

Power Map是一种可视化类型，它可以在地图上展示地理信息数据。通过Power Map，用户可以轻松地创建交互式的地理空间数据可视化，帮助分析地理位置相关的数据。

参考答案：

// 使用Power Map展示每个地区的销售额

Sales by Region = MAP( DISTINCT('Geography'[Region]), SUM('Sales'[SalesAmount]) )

9. 如何在PowerBI中使用行上下文和过滤器来创建动态计算？

在PowerBI中，行上下文和过滤器是DAX公式中的重要概念。它们允许用户根据当前行的上下文来动态计算值，从而创建更加灵活和动态的报告。

参考答案：

// 根据当前行的销售量计算销售增长率

Sales Growth Rate = VAR CurrentSales = SUM('Sales'[SalesAmount])

VAR PreviousSales = CALCULATE(SUM('Sales'[SalesAmount]), SAMEPERIODLASTYEAR()) DIVIDE(CURRENT([CurrentSales] - [PreviousSales]), [PreviousSales])

10. 如何在PowerBI中使用参数切片器来创建动态报告？

参数切片器是PowerBI中的一个功能，它允许用户创建可以动态更改报告视图的控件。通过参数切片器，用户可以根据选择的参数值来过滤和查看数据。

参考答案：

// 创建一个参数切片器来动态筛选销售数据

Sales Parameter Slicer = SLICER( 'Sales'[SalesAmount], "Sales Amount", "Select a sales amount range" )

11. 如何在PowerBI中实现数据的动态分组？

在PowerBI中，动态分组允许用户根据某个字段的不同值动态创建和展示数据分组。这通常通过使用DAX中的SUMMARIZE和ALLEXCEPT函数来实现。

参考答案：

// 动态分组销售额

Dynamic Sales Groups = SUMMARIZE( 'Sales', 'Product Category'[Category], "Total Sales", CALCULATE(SUM('Sales'[SalesAmount])) )

12. 描述PowerBI中的行上下文和过滤器上下文的区别，并给出一个使用场景。

在PowerBI中，行上下文是指当前在视图或表格中被聚焦的行的上下文，而过滤器上下文是指当前应用于报告或数据模型的过滤器的集合。行上下文通常用于在特定行的上下文中进行计算，而过滤器上下文则用于跨多个行进行计算。

参考答案：

// 使用行上下文计算当前产品的销售额

Sales of Current Product = CALCULATE( SUM('Sales'[SalesAmount]), ALLEXCEPT('Sales'[ProductID], 'Sales'[ProductID], 'Product') )

13. 如何在PowerBI中使用R脚本进行高级数据分析？

PowerBI支持使用R脚本进行高级数据分析和可视化。通过R脚本，用户可以执行复杂的统计分析、机器学习模型训练等任务，并将结果集成到PowerBI报告中。

参考答案：

// 使用R脚本计算聚类分析结果

// 使用R脚本计算聚类分析结果
Cluster Analysis = R.Script(
    "library(dplyr); library(factoextra); " +
    "data <- read.csv('data.csv'); " +
    "data <- data %>% mutate(cluster = kmeans(as.matrix(data[, c('feature1', 'feature2', 'feature3')]), centers = 3)$cluster); " +
    "result <- data %>% group_by(cluster) %>% summarise(average = mean(c(feature1, feature2, feature3))); " +
    "return(list(result = result))")
)

14. 描述PowerBI中的多维数据模型，并给出如何创建它的步骤。

多维数据模型是一种用于存储和管理数据的复杂结构，它允许用户从多个维度对数据进行分析。在PowerBI中，多维数据模型通常通过使用DAX创建计算列和度量值来构建。

参考答案：

// 创建多维数据模型的步骤

1. 定义维度表，如时间维度、地理维度等。

2. 创建事实表，包含与维度表相关联的外键。

3. 使用DAX创建计算列和度量值，以建立维度和事实之间的关系。

4. 使用关系视图定义表之间的关系，确保数据模型的一致性和准确性。

15. 如何在PowerBI中实现数据的自动刷新？

在PowerBI中，自动刷新是指根据预设的时间间隔自动更新数据源和报告中的数据。这可以通过在PowerBI服务中设置数据刷新计划来实现。

参考答案：

// 设置自动刷新的步骤

1. 在PowerBI服务中，选择需要刷新的数据集。

2. 点击“更多选项”(...)，然后选择“数据集设置”。

3. 在“数据集设置”页面中，找到“刷新设置”部分。

4. 设置刷新频率，如每天、每周或自定义时间间隔。

5. 保存设置，PowerBI将根据设定的时间间隔自动刷新数据。

16. 描述PowerBI中的行级别安全性（Row-Level Security, RL）。

行级别安全性是一种数据安全措施，它允许基于用户角色或其他条件限制用户对数据的访问。在PowerBI中，RLS可以通过DAX公式和安全角色来实现。

参考答案：

// 实现RLS的步骤

1. 创建一个安全表，包含用户信息和访问权限。

2. 在DAX中创建一个基于安全表的行过滤器。

3. 在PowerBI中创建一个安全角色，并为该角色分配行过滤器。

4. 将用户分配给相应的安全角色。

5. 保存并发布报告，用户将只能看到他们被授权的数据。

17. 如何在PowerBI中使用自定义视觉效果？

PowerBI支持自定义视觉效果，这些视觉效果是由社区开发的，可以提供独特的数据可视化方式。用户可以通过PowerBI市场获取并使用这些自定义视觉效果。

参考答案：

// 使用自定义视觉效果的步骤

1. 打开PowerBI报告视图。

2. 点击“插入”选项卡，然后选择“自定义视觉效果”。

3. 从市场中选择一个视觉效果，点击“添加”。

4. 将视觉效果拖拽到报告画布上，并根据需要配置数据。

5. 自定义视觉效果将根据提供的数据展示独特的视觉效果。

18. 描述PowerBI中的聚合函数和迭代函数，并给出一个使用场景。

聚合函数用于对一组值执行计算并返回单个结果，如SUM、AVERAGE等。迭代函数则用于对表中的每一行执行操作，如FILTER、CALCULATE等。

参考答案：

// 使用聚合函数和迭代函数的场景

1. 聚合函数：计算总销售额

Total Sales = SUM('Sales'[SalesAmount])

2. 迭代函数：为每个产品类别计算平均销售量

Average Sales per Category = CALCULATE( AVERAGE('Sales'[SalesAmount]), FILTER('Product Category', ALL('Product Category')) )

19. 如何在PowerBI中创建和管理数据模型关系？

在PowerBI中，数据模型关系是连接不同表的桥梁，它们定义了如何通过外键在表之间导航数据。关系视图是管理这些关系的工具。

参考答案：

// 创建和管理数据模型关系的步骤

1. 打开PowerBI Desktop并加载数据表。

2. 转到“关系视图”，查看和编辑表之间的关系。

3. 通过拖拽来创建新的关系，或右键点击来删除现有关系。

4. 使用“角色”和“双向”选项来定义关系的属性。

5. 保存关系并刷新数据，以确保数据的一致性和准确性。

20. 描述PowerBI中的存储过程，并给出如何使用它的示例。

存储过程是一种在数据库中预定义的SQL代码块，它可以执行复杂的操作，如数据聚合、转换和分析。在PowerBI中，可以通过导入存储过程的结果或直接在DAX中调用存储过程来使用它。

参考答案：

// 使用存储过程的示例

// 假设有一个存储过程名为`GetSalesData`，它接受日期参数并返回销售数据。

Sales Data from Stored Procedure = Sql.Procedure("GetSalesData", [DateParam] = MAX('Date'[Date]))

21. 描述PowerBI中的模型视图和数据视图的区别，并解释何时使用它们。

参考答案： 在PowerBI中，模型视图和数据视图是两种不同的视图模式，它们分别用于不同的目的。 模型视图主要用于数据分析和建立数据模型。在这个视图中，用户可以看到所有的数据表、列、关系以及DAX公式。用户可以在这个视图中创建和编辑计算列和度量值，定义表之间的关系，并设置数据模型的属性。模型视图适合在设计和构建报告的初期使用，当需要对数据模型进行调整或优化时也非常有用。 数据视图则是用户进行报告设计和创建可视化的地方。在这个视图中，用户无法看到数据模型的底层结构，而是专注于如何通过可视化来展示数据。用户可以选择不同的可视化类型，如图表、表格、地图等，并将它们拖放到报告画布上。数据视图适合在设计报告的布局和外观时使用，以及在准备将报告呈现给最终用户时进行微调。 总的来说，模型视图更侧重于数据结构和模型的构建，而数据视图则侧重于报告的布局和可视化设计。用户应根据当前任务的需求在这两种视图之间进行切换。

22. 如何在PowerBI中创建和使用自定义视觉对象？

参考答案： 在PowerBI中，自定义视觉对象（Custom Visuals）是由第三方开发者创建的可视化类型，它们可以提供独特的数据展示方式。创建和使用自定义视觉对象的步骤如下：

1. 首先，开发者需要在PowerBI的Visual Studio Tools中创建自定义视觉对象，或者从PowerBI的Visual Marketplace中下载现有的自定义视觉对象。
2. 自定义视觉对象创建或下载后，需要在PowerBI Desktop中进行安装。可以通过“文件”->“选项和设置”->“选项”->“自定义视觉”来管理自定义视觉对象。
3. 安装完成后，用户可以在报告视图中的可视化窗格中找到并使用该自定义视觉对象。用户可以将自定义视觉对象拖放到报告画布上，并像使用其他标准可视化类型一样配置数据和格式设置。
4. 使用自定义视觉对象时，用户可以利用其独特的功能和交互性来更好地展示数据，提高报告的吸引力和易用性。

23. 解释PowerBI中的行级安全（Row-Level Security, RLS）是如何工作的，并给出一个配置RLS的示例。

参考答案： 行级安全是PowerBI中的一种安全特性，它允许基于用户的角色或属性限制对特定数据行的访问。这意味着不同的用户可以看到不同的数据子集，即使他们连接的是同一个数据模型。 行级安全通过DAX公式和安全角色来实现。首先，需要在数据模型中定义一个安全表，该表包含用于识别用户身份的字段，如用户ID或角色名称。然后，创建一个DAX公式来定义每个用户的可见数据行。 配置RLS的示例步骤如下：

1. 在数据模型中创建一个安全表，例如名为“UserRoles”的表，包含“UserID”和“Role”列。
2. 在数据模型中定义一个安全角色，例如名为“SalesManager”的角色。
3. 创建一个DAX公式来定义该角色的行级安全规则，例如：

Sales RLS = USERELATIONSHIP('UserRoles'[UserID], 'UserID', 'User')

1. 在PowerBI Desktop的“管理角色”视图中，将该DAX公式与“SalesManager”角色关联。
2. 在报告中使用该角色时，只有具有相应角色的用户才能看到他们被授权的数据行。

24. 描述PowerBI中的DAX公式中的“ALLEXCEPT”函数的用途，并给出一个使用场景。

参考答案： “ALLEXCEPT”是一个DAX函数，它用于在计算列或度量值中排除一个或多个列的上下文。这个函数特别有用于处理包含多个相关表的数据模型，当需要在计算中排除某些表的上下文时非常有用。 使用“ALLEXCEPT”函数的一个场景是，假设有一个销售数据模型，其中包含“Sales”表、“Products”表和“Customers”表，它们通过外键关系相连。如果用户想要计算每个产品的总销售额，但不希望在计算中包含来自“Customers”表的任何上下文，可以使用“ALLEXCEPT”函数来实现：

Total Sales by Product = CALCULATE(SUM('Sales'[SalesAmount]), ALLEXCEPT('Products', 'Customers'))

这样，计算将只考虑“Products”表中的上下文，而忽略“Customers”表中的任何筛选。

25. 解释PowerBI中的“数据网关”是什么，以及它如何帮助解决数据刷新问题。

参考答案： PowerBI中的“数据网关”是一种允许在本地和云端之间进行数据传输的工具。它主要用于解决数据刷新问题，特别是当数据源位于本地服务器或私有网络上时。数据网关可以确保即使在没有直接网络连接的情况下，PowerBI服务也能够定期刷新并更新数据。 数据网关的工作原理是，在本地网络中安装数据网关软件，然后将数据源配置为通过网关连接。当PowerBI服务需要刷新数据时，它会通过云服务与数据网关通信，网关再将请求转发到本地数据源。数据源处理请求并将数据返回给网关，网关再将数据上传到云服务中。 数据网关对于处理大型数据集、保护敏感数据和维护数据安全性非常重要。它允许用户在不将数据迁移到云端的情况下，仍然能够利用PowerBI的强大分析和可视化功能。

26. 描述PowerBI中的“数据类别”功能，并解释它如何帮助数据建模。

参考答案： 在PowerBI中，“数据类别”是一个用于辅助数据建模和数据分析的功能。它可以自动识别数据集中的列类型，如文本、数字、日期等，从而帮助用户更好地理解和处理数据。 数据类别功能在数据导入过程中发挥作用。当新的数据表被加载到PowerBI中时，PowerBI会尝试根据列中的值来识别每列的数据类别。一旦识别出数据类别，PowerBI会自动应用适当的数据类型和格式，例如，将日期列格式化为日期类型，并为数字列启用小数点。 此外，数据类别还影响DAX公式中的某些函数的行为。例如，某些DAX函数在处理文本数据时的行为与处理数字数据时不同。通过正确识别数据类别，可以确保DAX公式的准确性和计算结果的正确性。 数据类别功能对于提高数据模型的准确性和分析结果的可靠性至关重要。它简化了数据建模过程，并帮助用户避免由于数据类型错误而导致的计算错误。

27. 描述PowerBI中的“双轴”可视化类型，并解释其在数据分析中的应用。

参考答案： 在PowerBI中，“双轴”可视化类型允许用户在同一图表中展示两种不同的数据系列，每种系列使用不同的Y轴。这种类型的图表特别适合比较两组数据，其中一组数据的值范围与另一组数据的值范围相差很大。 使用双轴可视化类型时，用户可以选择一个数据系列，并为其分配一个Y轴。然后，选择另一个数据系列，并为其分配第二个Y轴。PowerBI会自动在图表的右侧添加一个新的Y轴，并根据两个数据系列的值范围适当缩放Y轴。 双轴可视化类型在数据分析中的应用包括：

• 比较不同时间段的销售数据，例如，将今年的销量与去年同期的销量进行对比。
• 展示两种不同度量的经济指标，如销售额和市场份额。
• 分析两个变量之间的关系，其中一个变量的变化幅度较大，而另一个变量的变化幅度较小。

28. 解释PowerBI中的“动态切片器”功能，并给出一个使用场景。

参考答案： 在PowerBI中，“动态切片器”是一种允许用户根据不同的数据上下文动态筛选数据的可视化控件。与传统的切片器不同，动态切片器可以根据当前视图中的数据动态更新其选项，从而提供更加灵活和交互式的数据分析体验。 使用动态切片器的一个场景是，当用户在报告中分析不同地区的销售数据时，可以使用动态切片器来根据当前查看的表或图表中的数据筛选特定地区的数据。例如，如果用户正在查看某个特定产品类别的销售数据，动态切片器会自动过滤掉其他产品类别，并只显示与当前产品类别相关的地区选项。这样，用户可以在不同的视图和数据上下文中快速切换，而无需手动调整切片器的筛选条件。

29. 如何在PowerBI中使用参数来创建动态报告？

参考答案： 在PowerBI中，参数是一种强大的工具，它允许用户创建动态报告，使得报告能够根据不同的输入条件进行调整。参数在报告的创建过程中定义，并可以在报告的任何可视化中使用。以下是创建和使用参数的基本步骤：

1. 在PowerBI Desktop中，转到“模型”视图，选择“管理参数”。
2. 点击“新建参数”，在弹出的对话框中定义参数的名称、数据类型、当前值以及允许用户输入的值（如果是用户可编辑的参数）。
3. 定义好参数后，可以在DAX公式中使用这些参数来创建动态的计算列或度量值。例如，可以使用PARAMETERVALUE函数来引用参数的当前值。
4. 在报告视图中，可以将参数添加到报告页面上作为输入控件，用户可以通过改变参数的值来动态地筛选或更新报告中的可视化。
5. 通过设置参数，可以实现如时间范围选择、产品类别筛选、地区筛选等功能，使得报告更加灵活和交互式。

使用参数的一个典型场景是创建一个包含时间切片器的报告，允许用户选择不同的时间范围（如月、季度、年），然后报告中的所有可视化都会根据所选的时间范围动态更新。

30. 描述PowerBI中的“数据类别”功能，并解释它如何帮助数据建模。

参考答案： 在PowerBI中，“数据类别”是一个用于辅助数据建模和数据分析的功能。它可以自动识别数据集中的列类型，如文本、数字、日期等，从而帮助用户更好地理解和处理数据。

当数据被导入PowerBI时，PowerBI会尝试根据列中的值来识别每列的数据类别。一旦识别出数据类别，PowerBI会自动应用适当的数据类型和格式，例如，将日期列格式化为日期类型，并为数字列启用小数点。这有助于确保数据在报告中的显示和处理方式与其实际含义相匹配。

数据类别还影响DAX公式中的某些函数的行为。例如，某些DAX函数在处理文本数据时的行为与处理数字数据时不同。通过正确识别数据类别，可以确保DAX公式的准确性和计算结果的正确性。

此外，数据类别对于创建有效的数据模型和提供有意义的数据分析至关重要。例如，正确识别的日期类别可以用于时间智能函数，如TOTALYTD或DATESINPERIOD，这些函数在进行时间序列分析时非常有用。

31. 解释PowerBI中的“双轴”可视化类型，并解释其在数据分析中的应用。

参考答案： 在PowerBI中，“双轴”可视化类型允许用户在同一图表中展示两种不同的数据系列，每种系列使用一个Y轴。这种类型的图表特别适合比较两组数据，其中一组数据的值范围与另一组数据的值范围相差很大。

使用双轴可视化类型时，用户可以选择一个数据系列，并为其分配一个Y轴。然后，选择另一个数据系列，并为其分配第二个Y轴。PowerBI会自动在图表的右侧添加一个新的Y轴，并根据两个数据系列的值范围适当缩放Y轴。

双轴可视化类型在数据分析中的应用包括：

• 比较不同时间段的销售数据，例如，将今年的销量与去年同期的销量进行对比。
• 展示两种不同度量的经济指标，如销售额和市场份额。
• 分析两个变量之间的关系，其中一个变量的变化幅度较大，而另一个变量的变化幅度较小。

双轴图表提供了一种直观的方式来比较和分析不同数据集，使得用户能够更容易地识别趋势和模式。这对于进行复杂的数据分析和做出基于数据的决策非常有价值。

32. 描述PowerBI中的“动态切片器”功能，并给出一个使用场景。

参考答案： 在PowerBI中，“动态切片器”是一种允许用户根据不同的数据上下文动态筛选数据的可视化控件。与传统的切片器不同，动态切片器可以根据当前视图中的数据动态更新其选项，从而提供更加灵活和交互式的数据分析体验。

使用动态切片器的一个场景是，当用户在报告中分析不同地区的销售数据时，可以使用动态切片器来根据当前查看的表或图表中的数据筛选特定地区的数据。例如，如果用户正在查看某个特定产品类别的销售数据，动态切片器会自动过滤掉其他产品类别，并只显示与当前产品类别相关的地区选项。这样，用户可以在不同的视图和数据上下文中快速切换，而无需手动调整切片器的筛选条件。

动态切片器特别适合于复杂的报告，其中数据视图经常变化，或者报告需要根据不同的用户输入进行调整。通过使用动态切片器，报告的交互性和用户体验可以得到显著提升。

33. 描述PowerBI中的“数据网关”是什么，以及它如何帮助解决数据刷新问题。

参考答案： PowerBI中的“数据网关”是一种允许在本地和云端之间进行数据传输的工具。它主要用于解决数据刷新问题，特别是当数据源位于本地服务器或私有网络上时。数据网关可以确保即使在没有直接网络连接的情况下，PowerBI服务也能够定期刷新并更新数据。

数据网关的工作原理是，在本地网络中安装数据网关软件，然后将数据源配置为通过网关连接。当PowerBI服务需要刷新数据时，它会通过云服务与数据网关通信，网关再将请求转发到本地数据源。数据源处理请求并将数据返回给网关，网关再将数据上传到云服务中。

数据网关对于处理大型数据集、保护敏感数据和维护数据安全性非常重要。它允许用户在不将数据迁移到云端的情况下，仍然能够利用PowerBI的强大分析和可视化功能。

34. 解释PowerBI中的“数据模型存储”选项，并解释它的作用。

参考答案： 在PowerBI中，“数据模型存储”选项允许用户控制数据模型的存储方式。这个选项对于管理大型数据模型和优化报告的性能非常重要。

当用户在PowerBI Desktop中创建报告时，可以选择将数据模型存储为导入模式或直接查询模式。导入模式意味着数据模型将从数据源导入并存储在PowerBI中，而直接查询模式则意味着数据将在每次刷新时直接从数据源查询。

选择导入模式时，数据模型和数据都会存储在PowerBI中，这使得报告的加载速度更快，因为所有数据都已预先加载。然而，这也意味着数据可能不如直接查询模式那样实时。导入模式适合于可以承受一定数据延迟的场景，尤其是对于大型数据集或需要频繁交互的报告。

选择直接查询模式时，数据不会存储在PowerBI中，而是在每次报告加载或刷新时实时从数据源查询。这提供了最实时的数据，但可能会增加加载时间，尤其是对于大型数据集或响应时间要求较高的场景。

数据模型存储选项的选择取决于用户对数据实时性的需求、数据集的大小以及报告的性能要求。正确选择存储模式可以优化报告的性能，并确保用户能够根据需要访问正确的数据。

35. 描述PowerBI中的“行级安全”（Row-Level Security, RLS）功能，并解释如何配置它。

参考答案： 行级安全（RLS）是PowerBI中的一种安全特性，它允许基于用户的角色或属性限制对特定数据行的访问。这意味着不同的用户可以看到不同的数据子集，即使他们连接的是同一个数据模型。

配置RLS的步骤通常包括以下几个方面：

1. 定义安全表：首先，需要在数据模型中定义一个安全表，该表包含用于识别用户身份的字段，如用户ID或角色名称。这个安全表通常与数据模型中的其他表通过关系相连。

2. 创建安全角色：在PowerBI Desktop的“管理角色”视图中，创建一个或多个安全角色。每个角色将代表一组具有相似数据访问权限的用户。

3. 设置RLS规则：为每个安全角色创建一个DAX公式，该公式定义了该角色的用户的可见数据行。这个公式通常使用USERELATIONSHIP和USER()等函数来确定用户的上下文。

4. 分配安全角色：将RLS规则分配给相应的安全角色。这样，当用户使用报告时，他们只能看到他们被授权的数据。

RLS在保护敏感数据和实现不同用户的数据访问控制方面非常有用。例如，在一个销售报告中，RLS可以确保销售人员只能看到他们负责的地区的销售数据，而无法访问其他地区的数据。