【结构化数据及高级编辑查询】

1、结构化数据—列表List{ }

说明：列表有序号可检索，序号从0开始，书写格式：{123,true,"A"}

2、结构化数据—记录Record[ ]

说明：字段名+字段值，字段名可不用引号，也可以#加""，书写格式：

3、结构化数据—表Table( )

说明：用#table建表，定义列名可用列表或记录，隐式或显示方式定义字段的数据类型。书写格式：

4、应用一

用高级编辑器语言编写如下所示的表格结构和记录。

5、应用二

编写获取网站数据的查询，从空气知音网站爬取各省市的空气质量数据。网址格式：http://www.air-level.com/air/+城市名拼音，城市名为文本变量。

【Power Pivot 搭建多维数据模型】

1、表的对应关系

• 一对一：主键对主键，在业务工作中几乎见不到

• 多对多：非主键对非主键，可以遇到但是不能使用，因为能连接但没法正确进行分类汇总

• 一对多：主键对非主键，连接时应该使用的连接关系，多表出度量（连续型变量），一表出维度

注：维度筛选度量，筛选是维度汇总度量的能力。

2、变量类型（数据类型）......是否为主键：

• 名义型（文本），如ID、姓名、星座、血型等，用于维度，可为主键

• 有序型（文本）：成绩水平、员工绩效、健康状况，用于维度，不能为主键

• 连续型（数值）：温度、身高、体重，用于度量，不能为主键

3、多维数据集间的关系

表间关系永远是一表指向多表，一表出维度+多表出度量确定透视表的结构。

下图是Power Pivot中建立表关系的ER图，其中1是一表，箭头永远指向多表，表与表之间可以建立单向、双向连接。

4、建立数据模型的逻辑——交叉筛选器和链接规则

• 单向连接下：一表出维度多表出度量(T1)

• 双向连接下：一表出维度多表出度量(T1)，多表出度量一表出维度(T2)

- T1连接关系：维度对度量的合并同类项计算

- T2连接关系：维度下对应连接用关键字不同情况对度量的合并同类项

5、T2链接关系可能出现的场景：
（1） 如下图，相邻的两表双向连接时，多表出维度，一表出度量，这种情况要避免。

（2） 如下图，跨表筛选——通过关键字进行跨表连接，要尽量避免；当满足维度与关键字是父子级关系的时候，T2才会和T1得到相同结果。

注：一个父级值对应多个子级值，一个子级值只能属于一个父级值，如省份与城市、产品系列和产品。