適用於：✅Power BI 服務
一個準備良好的語意模型，能為在 Power BI 中準確回答商業問題提供Copilot更堅實的基礎。 在介紹 Copilot 給使用者之前，先評估你的模型並處理可能影響答案品質的問題。 從報告中已使用的衡量指標、關係與業務定義開始。 解決語意模型中的建模問題，因為額外的指令無法修正不準確的關係或不適當的聚合。 接著，針對 Copilot 最佳化模型，並建立一致的審查流程。
本文主要針對語意模型作者、報告擁有者及正在向使用者介紹 Copilot 的團隊。 它補充說明了 針對您的資料提出問題Copilot，後者說明使用者如何提問並驗證結果。 本文說明如何準備你的語意模型並評估所產生的答案 Copilot 。
註
請記住以下要求：
- 系統管理員需要在 Microsoft Fabric 中啟用 Copilot。
- 您的網狀架構容量必須位於本文所列的其中一個區域 ：網狀架構區域可用性。 如果沒有，則您無法使用 Copilot。
- 您的系統管理員必須先啟用租用戶切換器，您才能開始使用 Copilot。 如需詳細資訊，請參閱 Copilot 租用戶設定一文。
- 如果您的租戶或容量位於美國或歐盟資料界限之外，Copilot 預設為停用。 其中一個例外狀況是，如果您的 Fabric 租用戶系統管理員啟用了「傳送至 Azure OpenAI 的資料可以在租用戶的地理區域、合規性界限或國家雲端執行個體之外處理」的租用戶設定。 您可以在 Fabric 系統管理入口網站中找到此設定。
- Microsoft Fabric 中的 Copilot 在試用版 SKU 中不受支援。 僅支持付費 SKU。
- 若要查看 Power BI 中的獨立 Copilot 體驗，您的租用戶系統管理員必須啟用租用戶切換。
註
在 Power BI 服務 網頁建模體驗中，你Copilot能做的不只是評估你的模型。 它也能直接提出並套用變更，例如重新命名資料表和欄位、建立關聯，以及產生 DAX 度量。 本文的優化指引直接支持該分析的更好結果：結構良好且命名清晰的模型有助於 Copilot 產生更準確且有用的建議。
從聚焦的商業問題開始
選擇一個聚焦的商業情境，並找出使用者常問的問題。 每個問題，定義預期的指標、分組、日期基礎、篩選條件及驗證結果。
納入能凸顯歧義的問題。 例如， 銷售表現如何？ 可能指的是營收、訂單量、成長或利潤率。 定義預設的解釋，或指示 Copilot 要求澄清。
從關於總數、比較、排名和語意模型所支持的趨勢的問題開始。 在 Copilot 持續一致地回答完最初的一組問題後，再加入更複雜的問題。
檢視並改進你的語意模型
請參考以下表格中的建議，幫助 Copilot 解讀你的語意模型並提升答案品質。
模型結構
| 元素 | 考量事項 | 描述 | 在哪裡申請 | 範例 |
|---|---|---|---|---|
| 表格連結 | 定義清晰的關係 | 清楚定義所有資料表間的關係，並確保它們合乎邏輯。 標示哪些關係是一對多、多對一或多對多。 | 在 模型檢視中，選擇 管理關係 | 建立從 Date[DateID] 到 Sales[DateID] 的一對多關係，並驗證該關係是否已啟用。 |
| 事實數據表 | 明確的目的與細節層級 | 清楚辨識事實表，並定義每列代表什麼。 確保計算時使用適合該細節層級的彙整。 | 在表格屬性與模型結構中 | 為事實資料表清楚命名，例如 FactSales，並描述其明細層級，例如每個訂單明細一列。 |
| 維度表 | 支持性描述性數據 | 建立維度資料表，其中包含與事實資料表中量化量值相關的描述性屬性。 | 在資料表屬性和資料模型結構中 | 建立維度表格，例如 DimProduct 使用屬性 （ProductName， Category， Brand） 和 DimCustomer 使用屬性 （CustomerName， City， Segment）。 |
| 階層 | 邏輯分組 | 在資料中建立明確的階層結構，特別是支援在報告中深入挖掘的維度表。 | 在表格右鍵選單中，選擇 「新階層」 | 在表格中Date，建立階層：Year>Quarter>Month>Day 。 在Geography表格中：Country/Region>State>City. |
| 關係類型 | 明確規定 | 若要確保產生正確的報表，請明確指定關聯性 (作用中或非作用中) 及其基數的性質。 | 在關係屬性對話方塊中 | 設定 Date 為 Sales 多對一 （作用中）， Product 設定為 Sales 多對一 （作用中），並在適當時將角色扮演關係標示為非作用中。 |
衡量指標與關鍵績效指標（KPI）
Copilot 可以建立臨時計算，但可將常用或業務關鍵計算加入語意模型作為審查的衡量指標。 此方法為報告 Copilot 作者提供一致的業務定義。
| 元素 | 考量事項 | 描述 | 在哪裡申請 | 範例 |
|---|---|---|---|---|
| 措施 | 標準化的計算邏輯 | 給度量提供標準化、清晰且易於解釋與理解的計算邏輯。 | 在量值定義和描述屬性中 | 測量 DAX： Total Sales = SUM(Sales[SaleAmount]) ，並新增描述：「所有銷售金額的總和」。 |
| 措施 | 命名慣例 | 給指標命名，清楚反映其計算與目的。 | 在建立量值時在量值名稱欄位中 | 使用描述性名稱： Average Customer Rating 而不是縮寫： AvgRating。 |
| 措施 | 預先定義與審查的指標 | 為常見請求與關鍵業務計算建立可重複使用的衡量指標。 檢視其邏輯，讓報告作者和 Copilot 使用一致的業務定義。 | 在量值定義和描述屬性中 | 定義 [Net Sales]，並納入經核准的退貨、折扣和已取消的訂單。 包含常見需求的指標，如年初至今銷售額及月度成長率。 |
| 措施 | 比率 | 定義具有適當分子、分母及聚合行為的比率。 | 在度量定義中 | 定義 [Gross Margin %] 方式是將核准的毛利率指標除以核准的淨銷售指標，而不是以行層級百分比平均。 |
| 措施 | 計數 | 當列數與業務事件計數代表不同結果時，建立獨立的衡量指標。 | 在度量定義中 | 將 [Order Count] 與 [Order Line Count] 分別定義。 |
| 措施 | 特定時間點的餘額 | 使用可在產品、地點與日期之間適當彙總快照資料的度量值。 | 在度量定義中 | 定義期末庫存指標，而非將跨日期的每日庫存快照加總。 |
| 措施 | 顯示格式 | 套用格式，清楚顯示各項度量的單位和刻度。 | 在度量值 格式 屬性中 | 將貨幣指標格式化為貨幣，比率以百分比計算，並以整數計算。 |
| 關鍵效能指標 (KPI) | 預先定義且相關 | 建立一套與業務情境相關且經常出現在報告中的 KPI。 | 建立常見追蹤 KPI 的量值 | 定義量值，例如 ROI = DIVIDE([Profit], [Investment])、 CAC = DIVIDE([Marketing Spend], [New Customers])、 LTV = [Avg Order Value] * [Purchase Frequency] * [Customer Lifespan]。 |
欄位與資料品質
| 元素 | 考量事項 | 描述 | 在哪裡申請 | 範例 |
|---|---|---|---|---|
| 欄位名稱 | 明確的標籤 | 讓欄位名稱明確且不言自明。 保留有用的商業識別碼，但避免使用需要進一步查詢且無上下文的 ID 或代碼。 | 在 Power Query 編輯器或模型檢視中重新命名資料行 | 將欄位從 ProdID 重新命名為 Product ID 或 Product Name，並將 CustNo 重新命名為 Customer Number。 |
| 欄資料類型 | 正確且一致 | 對所有資料表的資料行套用正確且一致的資料類型，以確保量值正確計算，並啟用適當的排序和篩選。 | 在欄位屬性中，設定 資料型別 | 確保 Sales[SaleAmount] 是十進位數（不是文本）， Date[Date] 是日期（不是文本）， Product[ProductID] 是整數。 |
| 資料一致性 | 標準化值 | 維護資料行內的標準化值，以確保篩選和報告中的一致性。 | 使用查找與取代或 Power Query 轉換 | 在Status 欄中，確保所有值都使用一致的大小寫：Open、Closed、Pending（而不是如open、CLOSED這種混合大小寫）。 |
| 日期欄 | 明確的商業意義 | 區分具有不同商業意義的日期。 記錄期間是否使用財政年度或曆年，包括財政年度的開始時間。 使用日期欄位和關聯，而非僅依賴文字標籤。 | 在日期資料表、關聯及描述屬性中 | 使用不同的 Order Date 與 Shipment Date 欄位。 定義財政期間欄位，而非僅依賴標籤如 Q1。 |
| 關鍵資料行 | 完整且唯一的值 | 處理遺失或重複的鍵值，使關係與計算產生準確的結果。 | 在 Power Query 中，轉換與來源資料 | 確認客戶維度中的每一列是否有唯一的非空白客戶金鑰。 |
刷新、安全性與元資料
| 元素 | 考量事項 | 描述 | 在哪裡申請 | 範例 |
|---|---|---|---|---|
| 重新整理排程 | 透明且具有計劃性 | 清楚地傳達數據的重新整理排程，以確保使用者了解他們正在分析的數據時程表。 | 在資料集設定和文件中 | 新增文字方塊或描述，說明：「資料每天上午 6：00 UTC 重新整理」或「具有 15 分鐘增量重新整理的即時資料」。 |
| 安全性 | 角色層次定義 | 如果有不便讓所有使用者都看到的敏感性元素，請為不同層級的資料存取定義安全性角色。 | 在 模型檢視中，選擇 管理角色 | 建立帶有篩選器Sales[Region] = USERNAME()的「銷售團隊」角色，以及一個用於員工資料表篩選的「HR」角色。 |
| 中繼資料 | 結構文件 | 以供參考，請記錄資料模型的結構，包括表格、資料行、關聯性和量值。 | 使用描述屬性和外部文檔 | 將描述新增至表格和欄。 建立包含模型圖、資料字典和量值目錄的個別文件。 |
DAX 查詢注意事項
下表列出其他準則，可協助您使用 Copilot建立準確的資料分析運算式 （DAX） 查詢。 這些建議可協助您產生準確的 DAX 查詢。
| 元素 | 考量事項 | 描述 | 在哪裡申請 | 範例 |
|---|---|---|---|---|
| 量值、數據表和數據行 | 描述資料 | 在描述屬性中，定義每個元素以及您打算如何使用它。 從其商業意義、單位及重要除外事項開始。 Copilot 只使用前200個字元。 | 在 [屬性] 窗格中，量值、資料表和資料行的 [描述] 欄位 | 針對指標 [YOY Sales]，新增說明：「訂單的年同比（YOY）差異」。 與 'Date'[Year] 欄一起使用，可依最近年份以外的年份顯示。 部分年份與前一年同期相比。 |
| 計算群組 | 描述資料 | 模型的元資料不包含計算項目。 利用計算群組欄位的描述列出並說明如何使用計算項目。 Copilot 只使用前200個字元。 | 在計算群組欄的屬性窗格中 | 針對 時間智慧範例 計算群組欄，新增描述：「搭配量值和日期資料表使用：目前值、MTD：本月至今、QTD：季度至今、YTD：年初至今、PY：上一年、PY MTD、PY QTD、YOY：年比變動、YOY%：年比變動率。」針對量值資料表，新增：「量值可用來彙總資料。」 這些量值可以使用此語法 CALCULATE([量值名稱], Time intelligence[時間計算] = YOY) 來顯示為年同比變化。 |
故障排除測試結果
在更新 AI 指令前，請先檢視產生的查詢與結果，找出問題來源。
| Issue | 要檢查的事項 |
|---|---|
| 錯誤的商業指標 | 檢視衡量指標名稱、描述、AI 資料結構選擇，以及定義預設指標的指示。 |
| 未預期的總計或時間區段 | 將篩選條件與日期基礎與預期結果做比較。 接著，複習關係行為與聚合邏輯。 |
| 缺少分類或無結果 | 檢查來源資料、刷新狀態、類別值、請求期間以及消費者的權限。 不要把結果解讀為零。 |
| 正確的資料，但呈現方式具有誤導性 | 檢查單位、格式、排序，以及說明內容是否超出資料可支持的範圍。 |
| 反應緩慢或失敗 | 檢查產生的查詢與語意模型效能。 在更改業務指引前，請將查詢與經過驗證的參考查詢進行比較。 |
| 為 AI 準備資料的變更未反映 | 確認你更改了正確的語意模型，並給時間讓變更生效。 關閉並重新開啟視窗 Copilot ，並確認任何部署與刷新需求。 |
關於測試、部署與更新需求，請參見 測試您的 Copilot 工具變更 及 考量與限制。