为什么业务分析师要学 PowerBI DAX - 历史演化篇
为什么业务分析师要学 PowerBI DAX - 历史演化篇
为什么业务分析师要学 Power BI 尤其是 DAX 呢？我们分三文来说清楚。
书接上回。
上回说到：
- 作为业务分析师，必须具备强大的逻辑。
- 如果不具备强大的逻辑，无法分析好业务。
但同时需要注意：
- 逻辑强大的人，不一定是程序员或者理科生。
- 程序员以及理科生，不一定是逻辑强大的人。
- 学习理科和学习编程，有助于提升逻辑思维能力。
- 提升逻辑思维能力，不一定要学习理科或者学习编程。
请理解以上高中数学带出的必要条件，非充分非必要条件。
那问题来了：
- 这和 PowerBI DAX 有啥关系？
- 如果还不具备强大的逻辑思维，怎么办？
本文来继续分析。
本文会提及几个重要的技术工具，包括：python，excel，power bi，R 语言，SQL，大数据等。
先提前声明：他们都是在某些场景下非常适合的工具，也可以在各自领域成就伟大的高手。
这里仅仅就很狭窄的领域：业务分析师，给出在这个狭窄领域的分析。
市场声量
既然是业务分析师，一定要谈业务本身，业务在市场上，我们来看看市场。
我们可以在百度指数里看到这一大盘，也就是市场声量的一个参照。
首先，大数据，是泡沫。
相对于企业的实际规模和需求，大数据在吹了几次泡沫后，依然平静，企业是群体利益驱动理性决策的，冷静下来后会得到归于理性的选择。大数据的确帮助很多业态和企业解决了痛点，但对于创造了中国 80% GDP 的广大企业来说，并不是刚需。
“大数据，是泡沫”的论点是相对于它掀起来的市场声量的。因为很多做数据的咨询和实施公司是 to B 或 to G 类的，只要可以包装出更多概念，就可以一轮轮的收割企业。相对于综合的力量掀起来的市场声量而言，大数据起不到等同的作用，在企业看到效果后会回顾选择更加经济合理的方式。
那么刚需是什么？刚需是基于国内普适化人才能力的，尤其是业务类人员的数字化能力。刚需就是：Excel。
Excel 是数据大盘的基准股。这说明数据的作用的确在整体提升，相对于 Excel 的需求体量再来看看大数据的样子：
没错，完全不在一个量级。
那么作为现在非常火的python，是怎样的呢，如下：
python，的确是从易用开始到有丰富强大生态的纯种编程语言。
需要注意的是 python 的基因是编程语言，还记得 2007 年，豆瓣就在用 python 做了主架构设计。谁会想到这门编程语言现在会火到这个程度：
作为强大的 java 体系，你可以想象吗？python 居然可以从多年前没人听过的编程语言，超过伟大的 java。
python 现在是大学计算机二级考试的选项，非计算机专业的伙伴要过一下计算机二级也是可以选择 python 的。python 的确是老少通吃，从简单到高级，这的确源自其被设计的 DNA。但 python 还是一门纯编程语言。在你用它的那一刻，你就成了一名纯程序员。也就是说：不想成为伟大程序员的业务人员，用不好 python。如果你想精通业务，同时精通python，是可以的，这个目标也是相当伟大的。但这还是要重复一个事实：python 是纯编程语言。如果你不以程序员的心态来学习 python ，那怎么拼得过以绝对科班出身的程序员呢。
在多方的助力下 python 的力量是恐怖的，恐怖到可以和 Excel 分庭抗礼，如下：
这足以让任何人都瞠目结舌。
如果把这幅图作为一个广告，告诉你：
学习 python 是必须的，因为大学计算机二级都是 python，已经在 2021 年超过了 Excel 的市场声量。
这并不夸张，而也是事实。
首先 python 作为编程语言，足够简单入门，而又可以几乎满足处于任何需求的编程诉求，再加之市场的认可和营销，当然可以如此。
但要注意：python 是通用编程语言。
但如果回归另一个课题：
以业务分析师为角色的领域呢，在这个领域还有一个重量级选手：R 语言。
来看看 R 语言的市场声量，如下：
R 语言是一门以数据分析为安身立命的 DNA 的纯数据分析，数据科学编程语言，随着数据时代的需求，其声量稳步增长是实实在在的。
但注意，在 python 和 Excel 的面前：
R 在哪里呢，怎么看不到啦呢。
在数据分析领域，数据科学领域，如果说 python 和 R 语言 谁更强相信一定会迎来一场争论战。而作为语言本身，它们的市场声量是极为不同的。
为什么同样可以做数据分析，数据科学，R 语言 和 python 的市场声量完全不同呢？不知道。
但很明显，忽悠一个人学习 python 比忽悠一个人学习 R 语言的忽悠成本更低，只需要打出上图就可以降低成本。
如果在业务分析领域，数据分析领域 python 和 R 语言是不分伯仲的，（这其实是显然的，否则，另一个存在的意义是什么） 那为什么市场声量相差这么大呢？
很简单：因为在业务分析领域，R 语言的市场声量就代表了和 python 一样的该细分领域的声量。
再严谨的说一遍：在业务分析领域，尤其是数据分析，数据科学领域，考虑到诞生的更早，和纯种的 DNA，R 语言可以作为一个基准股。
说了这么多，都没有说过 Power BI，那么来看看 Power BI 吧。
没错，这里加入了 R 语言，Power BI，Tableau 三者的市场声量。很显然，Power BI 是最弱的。
没错，在表征业务分析，数据分析，数据科学，数据可视化的综合领域的市场声量，Tableau 是王者，R 语言次之，Power BI 最差。
如果考虑到 R 语言还是纯种编程语言的特殊性，那么只剩 Power BI，Tableau，来看这两位 DNA 就是纯种商业智能工具的比较：
但在 Excel 面前，他们都是不值一提的：
没有错，这就是真实的市场。
说到经典的数据管理，数据库才是根基，那就必须得看看 SQL 这个伟大的工具：
SQL 代表了低调而稳重的经典，它支撑了在后台大量运行的数据库，不声不响。SQL 的稳中略升的声量，就是市场的真正回应。
而将 SQL，Power BI，Tableau 三者进行比对，则会看到：
在低调而稳重的数据库面前，商业智能是一个薄层。
下面，最经典的一幅图要诞生了：
这幅图太经典了，它融合了十年的市场声量历史，没有作假，全部真实。
- Excel，代表了基于业务常识可以从零上手的纯业务分析工具。
- R 语言，代表了科学严谨的统计分析，数据科学而必选的强大工具。
- SQL，代表了低调而稳重地久经历史检验的强大关系型数据库的世界标准工具。
- Tableau，代表了直观简明而又十分强大的商业智能数据可视化工具。
- 那 Power BI 算个啥？
我们后面会分析 Tableau 和 Power BI，但这里请你再仔细看看此图，是不是经典，它的十年，也映照着我们的十年；它的未来十年，也许也映照着我们的未来十年。
为什么很多学习 Power BI 的人会觉得尴尬，有一种夹层感。
对上，不够业务；业务人直接用 Excel 了。
可视化，被 Tableau 挑战的体无全肤，进化了 5 年才有的原型版小多图，而人家 Tableau 在娘肚子里的时候就有了。
稳定和可靠以及大数据量，又无法和 SQL Server 相提并论。
去做数据科学，数据挖掘，和 python 以及 R 语言根本不是一个量级。
所以，对于现今正在运行的企业，怎么会单找一个花了 100 元（还打了 8 折）学了 1 个月 Power BI 教程的初学者呢？尴尬是对的，不尴尬是不对的。
这里先按下，来看另一个路线。
Excel 的下一步是什么
Excel 是一个历史悠久的神器，已经无法用一个词来说明它到底是什么了。
有很多地方已经罗列了 Excel 多么强大，罗叔的风格大家懂的，绝不跟风，甚至很多人都可以预计到上文给出的 Power BI 声量最差，但这里却是研究 Power BI 的。Excel 的一个伟大之处在于：它通过历史，得到了一个重要的信息，在这个阶段的人类普适智力和经济状态下，人们分析数据的宏观通用模式到底是什么？也就是回答了一个做数据分析工具的产品经理的重要问题：人类，大部分人类，对大部分问题，如何分析数据最自然和高效？
要回答这个问题，非常复杂，Excel 通过 30 年的数据给出了清晰无误的精确答案。
从 Excel 的 DNA 来说，是电子表格。电子表格可以存放数据和办公计算。
但马上需要利用电子表格里的数据回答问题。
一个历史上的伟大产物来了：透视表。它就是：人类，大部分人类，对大部分问题，如何分析数据最自然和高效的方法。
透视表，通过放置筛选器字段，行字段，列字段，对数据进行聚合可以立刻回答业务问题，这个能力是非常强大的。
它几乎可以基于有效数据在瞬间回答希望了解到的信息以及问题的答案。
一个实实在在的企业，去想做大数据之前，能实实在在的为做透视表准备好适合的数据更加实在。
这件事非同小可。
通过历史的运行，Excel 收集了这样的数据，以下三个函数是 Excel 中用的最多的）：
- SUM
- AVERAGE
- VLOOKUP
这里蕴含着如金子一般巨大价值的信息：
- 前两个函数表示了聚合。
- 第三个函数的本质表示建立表之间的关系。
没有错，这就是人类使用 Excel 进行数据分析两种形态：
- 用 透视表 的方式办公
- 用 透视表 的方式分析
这两种形态几乎覆盖了 90% 的逻辑诉求，正如我们看到的：
Excel 的这种模式可以表示为：
为了未来的引用方便，罗叔对此定义为：业务分析第一范式：单表透视。
注意 前人没有这样定义过，这里罗叔仅仅是非常主观的选取自认为前人的最伟大成就，并做出整理，这些文章仅仅是开始，我会在后面的文章逐渐构建这个体系，这个体系是基于前人的巨大工作，而罗叔仅仅是从梳理前人的伟大工作中，找出其中最重要的部分，展示给各位。
能够做成业务分析第一范式：单表透视 已经非常强大。
但随着业务的发展，其复杂度日益加剧，数据量逐渐变大，那么，一套成功的业务分析工具则必须考虑三点：
- 第一，必须彻底地实现或者抄袭，拷贝，复刻业务分析第一范式：单表透视。
- 第二，沿着业务分析第一范式：单表透视，进一步解决复杂数据的问题。
- 第三，沿着业务分析第一范式：单表透视，进一步解决复杂分析的问题。
这里可以提前提到：
- DAX，就是走了第二号路线，由伟大的 DAX 之父（曾经清华科班专业第一）带队。
- Tableau，就是走了第三号路线，由伟大的斯坦福三组合实现。
这个故事很有意思，罗叔根本不曾知晓，但罗叔可以凭借逻辑分析和公开资料连起来这个故事。我们在后面的文章为大家展开这个故事。
DAX 之父和他的同事正在开发 DAX 引擎图：
为什么业务人员要学习 DAX ，请大家继续关注，我是罗叔。这就是走了二号路线，即：
基于 Excel 30 年已经证明的业务分析第一范式：单表透视，进一步实现：复杂数据。
我们现在使用的 Power BI，哦，不，准确讲，是 DAX，它精确地诞生于 2008 年左右，但其思想，罗叔猜测可以追溯到 2004 年或者以前。
再来看 Tableau 的团队。当年：
这是他们发明 Tableau 的前身的时候（2002年左右），斯坦福数据可视化三巨头。20年后的今天：
当年（2002年左右），他们已经实现了实验室产品 Tableau 的前身 POLARIS，如下：
在该系统下的作图如下：
用过 Tableau 的伙伴可以发现，20 年来，这个 DNA 没有变化，在他们的论文中明确地指出：这是透视表的扩展。
是不是很过瘾？
我们要强调：
但随着业务的发展，其复杂度日益加剧，数据量逐渐变大，那么，一套成功的业务分析工具则必须考虑三点：
- 第一，必须彻底地实现或者抄袭，拷贝，复刻业务分析第一范式：单表透视。
- 第二，沿着业务分析第一范式：单表透视，进一步解决复杂数据的问题。
- 第三，沿着业务分析第一范式：单表透视，进一步解决复杂分析的问题。
为何 Power BI 和 Tableau 是当今世界商业智能的两大巨头，罗叔给出的答案与众不同，因为：他们正是沿着必须该走的路线，分走了两端。
一端是以研究复杂数据建模为擅长的清华大叔 DAX 之父带队。
一端是以研究计算机图形学为擅长的斯坦福数据可视化三巨头研发。
分别演化了近乎 20 年，形成了：
- 以 DAX 引擎为核心的 Power BI
- 以 VizQL 引擎为核心的 Tableau
它们证实分别在透视表的两个延展方向上做到了近乎极致，因此，可以分庭抗礼。
如果这些内容可以拍成电影，相信会非常精彩。
Power BI 和 DAX 是两回事
从热爱 Power BI 的角度，客观的说，在 Tableau 面前，Power BI 称不上专业的数据可视化，它仅仅是套在 DAX 引擎上吃着 Excel 透视表老本的组合体而已。
如果没有 DAX，Power BI 就又是一个失败的作品。可惜历史就是这样，最好的数据模型引擎没有套上最强大的可视化引擎。
另外，从商业角度再进一步复杂起来后，就不是那样了。我们透过商业层面，从最单纯的理论层面给出了找出本质。
王志远又问了，那罗叔，按照这个逻辑，应该学两个东西：
- DAX
- Tableau
这么理解也对。
但对于业务分析师来说，基于强大的数据模型利用透视表和普通可视化已经足以。
在有限的时间和精力内，我们说：
- DAX 是必须的。
- Tableau 是可选的。
DAX 是100分，Tableau都是附加分。
DAX 是内功，Tableau 是可以把内功更极限地发挥的外延。
可惜造化弄人，它们偏偏就是两个门派。
这个故事就好玩了，好玩的在于：
我们全部参与其中，我们静观其变，这也是我们的生活。
值得注意的是：
Power BI 和 DAX 是不同的，Power BI 是套在 DAX 引擎上吃着 Excel 透视表老本的组合体。
很多人说 Power BI 是数据可视化工具，更多人也这么学习了，那么结果只会是罗叔不知道。
总结
本文是第二篇，从市场声量来看：
- Excel，代表了基于业务常识可以从零上手的纯业务分析工具。
- R 语言，代表了科学严谨的统计分析，数据科学而必选的强大工具。
- SQL，代表了低调而稳重地久经历史检验的强大关系型数据库的世界标准工具。
- Tableau，代表了直观简明而又十分强大的商业智能数据可视化工具。
- 那 Power BI 算个啥？
Power BI 是套在 DAX 引擎上吃着 Excel 透视表老本的组合体。
本文来自罗叔的《BI真经》的《BI进化论》内容。
还是没有完全回答：
- 逻辑强大这和 PowerBI DAX 有啥关系？
- 如果还不具备强大的逻辑思维，怎么办？
大家可以进一步思考了，答案要呼之欲出了，但相信已经完全超越你在上篇所想。这里爆出的信息和格局哪是说几个函数可以给出的。
没错，这就是《BI真经》的强大和本质所在。如果补充一句：如果您正在学习商业智能分析，您应该可以分析出来应该学习什么Level的教程了吧，如果还分析不出来，那就别学分析了。
下一篇，我们会为你用严密的逻辑揭示为什么必须要学习 DAX。
未来，我们考虑会拉开讲 Tableau 在可视化层到底和 Power BI 的本质差异在哪里，如果大家可以多多转发点赞，才是罗叔码字的动力，让你看到过瘾。
欢迎留言，还是这个问题，在看了今天的分解后，你认为业务分析师为啥要学习 DAX？
参考：