用途：作为 Power BI 性能排查技能，系统化诊断并解决模型、DAX 查询、报表视觉对象和数据刷新层面的性能问题。建议在给出优化方案前先检索 Microsoft Learn 的最新性能指南。
主要能力：按症状分类定位问题层，例如页面加载慢、视觉对象更新慢、切片器交互延迟、交叉筛选慢、刷新过久、模型过大、DirectQuery 超时、复合模型慢、多报表变慢、Direct Lake 回退或冷状态慢等。提供性能目标参考，如页面加载小于 5 秒、视觉交互小于 1 秒、DAX 查询小于 1 秒、完整刷新小于 30 分钟、Pro/PPU 模型小于 250 MB、SE/FE 时间比 SE 大于 90%、每页视觉对象不超过 8 个。
使用方式：先识别症状，再用 Performance Analyzer 采集基线（DAX 查询时间、视觉显示时间、其他时间、页面总加载时间），然后按成本从低到高分四层诊断：报表设计（减少视觉对象、关闭非必要交叉筛选、优化高基数切片器、启用查询缩减）、DAX 度量值（检查反模式、减少 SE 查询、处理 CallbackDataID、简化复杂度量值）、数据模型（降低列基数、替换事实表计算列、选择存储模式、启用引用完整性）、架构（聚合表、增量刷新、复合模型双模式维度、混合实时方案）。优化时每次只改一处，清缓存后重新测量，改进小于 10% 可考虑回退。最后用 Performance Analyzer 复测并验证数据正确性。
适用场景：Power BI 报表性能调优、DAX 查询分析、模型瘦身、刷新加速、DirectQuery 与复合模型优化、Fabric 容量监控等。
限制：资料未提供具体价格、平台支持范围或效果保证；实际优化效果取决于数据与模型情况，需以实测为准。