Power Query支持数据模型，可以将多种数据添加到数据模型，然后建立关联关系并进行后续分析。有些时候会使用类似于数据仓库星形模型的方式进行关联，这里常用的两类表为维度表和事实表。维度表是维度属性的集合，是分析问题的一个窗口；事实表通常是数据仓库结构中的中央表，它包含联系事实与维度表的数字度量值和键。更详细的内容请参阅相关资料。

维度表从概念上理解似乎有些抽象，接下来举个例子。Excel工作表销售数据如下图所示。

创建数据透视表并添加切片器，如下图所示，切片器中可以按时间维度的不同层级（日，月，季度，年）进行切片，完成数据筛选。

如果组数据分析时需要对数据进行更多层次的聚合，那么使用数据模型中的数据表和时间维度表关联是个不错的选择。时间维度表其实并不复杂，典型的时间维度表如下图所示。

对于Excel的重度使用者来说，用公式创建这样的时间维度表也不需要太高深的水平，基本上日期函数+字符串函数就够用了。这次咱们剑走偏锋，使用Power Query来创建时间维度表，在实战中学习更多的PQ知识点。

创建时间维度表整体可以分为两步：

步骤1：依次单击【数据】选项卡=>【新建查询】=>【从其他源】=>【空白查询】

步骤 2：在PQ对话框的公式编辑框中输入= #date(2018,1,1)并按回车键。

在窗口中可以看到输入的日期，如下图所示。

打开【高级编辑器】可以查看PQ公式，如下图所示。

为了便于后续的引用修改PQ公式如下。

时间维度表中日期范围通常都是多个日期，那么如何输入呢？已经有了起始日期，接下来编辑PQ公式输入截止日期。

步骤3：打开【高级编辑器】修改PQ公式，添加截止日期。

结果如下图所示。

步骤4：打开【高级编辑器】修改PQ公式，生成日期序列列表。

{起始数值 .. 终止数值}用于创建一个数值列表，起始值和终止值之间一定两个点号分隔，{Number.From(日期)将日期转换为数值。

结果如下图所示，不难看出第一列为数值，并不是日期，但是PQ中列表无法进行类型转换，所以需要先转换为表。

步骤5：单击【转换】选项卡的【到表】按钮将列表转换为表。

步骤6：在弹出的对话框中，保持默认选项，单击【确定】按钮完成转换。

步骤7：转换的结果如下图所示，依次单击【数据类型】=>【日期】，将第一列的转换为日期格式。

终于见到了我们的日期序列。

未完待续 … …

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