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PL-300 练习题 — PL-300：Power BI 数据分析师助理级

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2、语言为中英文，包含在线练习，模拟测试，PDF下载；

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考试信息

PL-300: Power BI 数据分析师助理级

- 考试定位：面向数据分析师，验证使用Power BI进行数据建模、可视化与分析的能力

- 关键参数：

 - 考试时长：100分钟

 - 题目数量：40-60题（含案例分析、Yes/No判断题）

 - 满分/合格线：1000分/700分

 - 考试费用：约$165 USD

 - 支持语言：简体中文、英语等

 - 官方报名链接：https://learn.microsoft.com/zh-cn/credentials/certifications/exams/pl-300/

- 核心考点：

 - 数据准备与清洗（25-30%）

 - 数据建模与DAX计算（25-30%）

 - 数据可视化与报表设计（25-30%）

 - 报表发布、管理与安全（15-20%）

样题

PL-300 · Q1

Topic 1 Question #1

热点题 -


您计划创建图中所示的 Power BI 模型。（单击“图例”选项卡。）

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数据有以下刷新要求：


✑ 客户数据必须每天刷新。

✑日期数据必须每三年刷新一次。

✑销售额数据必须接近实时刷新。

✑ 销售聚合数据必须每周刷新一次。

您需要为这些表选择存储模式。解决方案必须满足以下要求：

✑ 最大程度地缩短可视化效果的加载时间。

✑确保数据根据刷新要求加载到模型中。

您应该为每个表选择哪种存储模式？要回答此问题，请在答案区域中选择相应的选项。

注意：每个正确选项得一分。

热点区域：


  • .

答案: 双存储模式 (Dual)|双存储模式 (Dual)|直连查询 (DirectQuery)|导入模式 (Import)

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PL-300 · Q2
Topic 1 Question #2 您有一个完全托管在 Microsoft Teams 中的项目管理应用。该应用使用 Microsoft Power Apps 开发。 您需要创建一个连接到该项目管理应用的 Power BI 报表。 您应该选择哪个连接器？
  • A.
    Microsoft Teams 个人分析
  • B.
    SQL Server 数据库
  • C.
    数据宇宙
  • D.
    数据流

答案: C

题目中的项目管理应用是托管在Microsoft Teams中的Power Apps应用，这类应用的业务数据默认存储在Dataverse for Teams（即题目中的数据宇宙，是微软Power Platform提供的统一数据存储服务）中。要创建关联该应用的Power BI报表，需要使用对应连接器读取存储应用数据的数据源，Dataverse连接器可以直接对接Dataverse环境读取业务数据，完全满足题目需求，这也是PL-300认证中Power BI与Power Platform集成场景的核心考点。 各选项分析： A. Microsoft Teams个人分析连接器仅用于获取用户自身的Teams使用行为数据，比如参会时长、消息发送量等，无法读取Power Apps存储的项目管理业务数据，不符合需求，因此错误。 B. SQL Server数据库连接器适用于对接传统SQL Server数据源存储的数据，本题中的Power Apps应用托管在Teams中，默认未使用SQL Server作为数据存储，因此该连接器不适用，错误。 C. 数据宇宙即微软Dataverse，托管在Teams中的Power Apps默认使用Dataverse for Teams存储业务数据，Power BI提供的Dataverse连接器可以直接访问该数据源中的所有业务数据，能够支撑生成对应项目管理报表，符合需求，因此正确。 D. 数据流是Power BI中用于数据提取、转换、加载的ETL组件，不属于数据源连接器，无法直接对接Teams中的Power Apps应用获取数据，因此错误。 关键知识点： 1. Power Platform共享数据层知识点，托管在Microsoft Teams中的Power Apps应用默认使用Dataverse for Teams作为统一数据存储，存储应用所有业务数据。 2. Power BI连接器适用场景知识点，不同数据源需要匹配对应连接器，Dataverse连接器是对接Power Platform Dataverse数据的官方指定连接器。 3. Power BI与Power Platform集成知识点，PL-300认证要求掌握Power BI对接Power Apps、Power Automate等组件的标准方案，Dataverse是核心的中间数据层。 参考资料： 从 Dataverse 连接到 Power BI, 在 Microsoft Teams 中使用 Dataverse for Teams, https://learn.microsoft.com/zh-cn/powerapps/teams/data-platform-faqs
PL-300 · Q3
Topic 1 Question #3 贵公司销售部门需要发布一份 Power BI 报表，该报表会从位于 Microsoft SharePoint 文件夹中的 Microsoft Excel 文件导入数据。 数据模型包含多个度量值。现在， 您需要基于现有数据创建一份 Power BI 报表。该解决方案必须尽可能减少开发工作量。 您应该使用哪种类型的数据源？
  • A.
    Power BI 数据集
  • B.
    SharePoint 文件夹
  • C.
    Power BI 数据流
  • D.
    一个 Excel 工作簿

答案: A

本题的核心需求是尽可能减少开发工作量，当前已经存在从SharePoint的Excel文件导入数据、且包含多个预定义度量值的成熟数据模型。Power BI数据集是已经完成数据导入、清洗、转换、模型搭建、度量值配置的语义层资源，直接连接现有Power BI数据集创建报表，无需重复执行数据对接、数据处理、模型搭建、度量值编写的工作，能够最大程度降低开发工作量，完全满足题目要求。 各选项分析： A. Power BI 数据集：该选项正确，现有已经构建完成的Power BI数据集已包含所有所需的业务数据和预定义的度量值，直接连接该数据集创建报表，无需进行额外的数据处理和建模操作，开发工作量最小，完全符合题目要求。 B. SharePoint 文件夹：该选项错误，选择SharePoint文件夹作为数据源需要手动对接文件夹内的Excel文件，完成数据合并、清洗、转换等ETL操作，还需要从零搭建数据模型、编写所有度量值，会产生大量额外开发工作量，不符合最小工作量要求。 C. Power BI 数据流：该选项错误，Power BI数据流主要用于实现数据的提取、转换和加载的ETL流程，属于数据准备层资源，使用数据流后仍需自行完成数据建模、度量值编写等工作，额外增加开发步骤，不符合需求。 D. 一个 Excel 工作簿：该选项错误，选择单个Excel工作簿作为数据源仅能获取单文件内的数据，还需要完成数据清洗、建模、度量值编写的全部开发步骤，开发工作量最大，且无法直接复用现有数据模型的成果，不符合要求。 关键知识点： 1. Power BI数据集复用规则，Power BI数据集是完成数据处理和建模的语义层资源，可被多个报表直接连接使用，能够大幅减少重复开发工作。 2. Power BI报表开发最优实践，开发报表时优先复用已有的成熟建模资源，避免重复执行数据准备和建模操作，降低开发成本。 3. Power BI不同数据源类型适用场景，需结合现有资源情况选择数据源，在满足业务需求的前提下优先选择开发成本最低的方案。 参考资料： Power BI 中的数据集, https://learn.microsoft.com/zh-cn/power-bi/connect-data/service-datasets-understand 从 Power BI 数据集创建报表
PL-300 · Q4
Topic 1 Question #4 您将两个名为 Customer 和 Address 的 Microsoft Excel 表导入到 Power Query 中。Customer 表包含以下列： ✑ 客户 ID ✑ 客户姓名 ✑ 电话 ✑ 电子邮件地址 ✑ 地址 ID。Address 表包含以下列： ✑ 地址 ID ✑ 地址行 1 ✑ 地址行 2 ✑ 城市✑ 州/地区 ✑ 国家/地区 ✑ 邮政编码。 每个 Customer ID 代表 Customer 表中的一个唯一客户。每个 Address ID 代表 Address 表中的一个唯一地址。 您需要创建一个查询，其中每行包含每个客户的信息。每行必须包含每个客户的城市、州/地区和国家/地区。 您应该怎么做？
  • A.
    合并 Customer 表和 Address 表。
  • B.
    按地址 ID 列对 Customer 表和 Address 表进行分组。
  • C.
    转置 Customer 表和 Address 表。
  • D.
    添加 Customer 和 Address 表。

答案: A

本题要求生成每行对应单个完整客户信息的查询，需要将Customer表的客户基础信息和Address表中对应地址的城市、州/地区、国家/地区字段整合到同一行。两个表存在公共关联列地址ID，其中Address表的地址ID是唯一主键，Customer表的地址ID是关联地址的外键，符合Power Query合并查询的适用场景，通过合并操作可以在保留所有客户行的前提下，关联匹配到对应地址的属性字段，最终得到每行包含完整客户信息和对应地址信息的结果，满足题目要求。 各选项分析： A. 正确，Power Query中的合并查询功能用于基于一个或多个公共匹配列，将两个表的列整合到同一个表中。本题中两个表的公共匹配列为地址ID，通过合并操作可以保留Customer表的所有客户行，同时追加对应Address表的城市、州/地区、国家/地区字段，最终输出每行对应单个客户完整信息的查询结果，完全符合需求。 B. 错误，分组操作的作用是按指定列对单表内的行进行聚合计算，例如统计每个地址ID对应的客户数量，无法实现两个表的字段整合，也不能得到每行带地址信息的客户记录，不符合需求。 C. 错误，转置操作的作用是将表的行和列进行互换，只会改变单个表的行列布局，无法实现两个表的关联整合，和题目需求无关。 D. 错误，添加表即Power Query中的追加查询，作用是将结构相同的两个表的行堆叠合并，例如将两个分区的客户表行合并为一个表。本题中Customer和Address表结构完全不同，追加后会产生大量空值，也无法将地址字段匹配到对应客户行，不符合需求。 关键知识点： 1. Power Query合并查询操作：通过公共匹配列关联两个表，可将关联表的字段整合到主表中，适用于存在外键关联的表间字段拼接场景。 2. Power Query常用转换操作的适用场景：需准确区分合并、追加、分组、转置等操作的功能，根据业务需求选择对应的转换方式。 3. 宽表构建逻辑：当需要将多个关联表的字段整合为单条完整记录时，通过关联主键合并表是标准的实现方式，符合Power BI数据建模及数据处理的最佳实践。 参考资料： 合并查询概述, https://learn.microsoft.com/zh-cn/power-query/merge-queries-overview 在Power BI中调整和合并数据, https://learn.microsoft.com/zh-cn/power-bi/connect-data/desktop-shape-and-combine-data
PL-300 · Q5

Topic 1 Question #5

热点题 -


您有两个 Azure SQL 数据库，它们包含相同的表和列。


对于每个数据库，您都创建了一个查询，用于从名为 Customer 的表中检索数据。


您需要将这两个 Customer 表合并为一个表。解决方案必须尽可能减小数据模型的大小，并支持 powerbi.com 中的计划刷新。

您应该怎么做？要回答此问题，请在答案区域中选择相应的选项。

注意：每个正确选项得一分。

热点区域：


  • .

答案: 作为新查询追加|禁止将查询加载至数据模型

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常见问题

PL-300 有多少道练习题？

本题库收录 PL-300 练习题共 397 道，含单选、多选等题型，每题配有答案与解析。

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支持，PL-300 练习题为中英双语对照，便于对照原文理解。

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