一文帮你洞悉PowerBI DAX思维流程的精髓

很多伙伴询问学习 Power BI 的窍门在哪里，以及如何理解 DAX 中的一些复杂概念，这里帮你理清楚。

很多伙伴都希望快速理解 Power BI 以及 DAX 的精髓，以便可以快速工作，但往往被很多程序员误导必须要学习编程。还有很多程序员看了大量图书，在自我总结，希望可以提纲挈领地找到自助商业智能分析框架或者密码。在下，也是其中一员，在回答自己和伙伴的各种疑问的过程中，在积累中有所感悟，将这些分享给你，也许可以帮助有缘人打通，快速领略模型驱动的自助商业智能分析之妙。

这里借助专为 == 分析师 == 设计的 Power BI Desktop 为大家从其中关键：== 透视表 == 展开，向前后延展，勾勒出整个 BI 的体系。

引子

以下咒语是常识，但背后皆有原理，不做说明，读者请熟记之。

数据，必以表格形态存在。

表格，必显在时空不断发生或变化的商业事物之度量。

分析，必透过多重维度查之规律且可对比观之。

如是而已。

其实，大部分人已经自然而然地在应用这个流程，在此不再展开解释，以上为 == 数据分析之道 ==。如果没有这样做，那要小心走火入魔才是。这里涉及到一个重要的问题：

如何将多个表格联立并实现上述所谓的分析？

这需要：

• 透视表，实现：降维。
• 数据模型，实现：升维。

升维与降维

一条线，是一维。

一平面，是二维。

我们生活在三维空间，再加一维时间。

我们探究的商业对象皆以表的形式记录，那不同的对象之间，就构成了多种可能的排列组合，我们要做的最基础的分析，就是找到这些排列组合中，哪些有道理，哪些没道理，哪些看似没有道理，但的确存在，有规律的找规律，没规律的放在那。

将可能存在关系的事物构建联系的过程，就是：== 升维 ==。

在 Excel 中，是通过 VLOOKUP 函数完成的这个过程，所以 VLOOKUP 函数显得如此重要。而由于数据量的问题，我们需要更强大的物理解决方案，这就是 DAX 数据模型完成的。

将有效联系的事物将其规律显性化的过程，就是：== 降维 ==。

在 Excel 中，是通过透视表完成的这个过程。而由于业务逻辑的复杂，我们需要更加强大的物理解决方案，这就是 DAX 计算模型完成的。

透视表的工作原理

透视表，向前接通了数据模型，其主要工作原理如下：

这便是透视表的工作原理了，它完成了一个核心工作：

让大量有关系，没关系，有一点关系的数据可以结合到一起，构建多维模型，再根据心中所想所猜所求，立刻通过筛选降维，直到可以分组汇总成为二维结构，被人脑的视觉感知，得到洞察。这便是透视表，之所有叫做透视表的原因，透视二字，旨在：== 降维 ==。

很多人学习了大量内容，却不得，原因就在于他没有看透上述的本质。

DAX 引擎到底在做什么

DAX 引擎，是物理的。我们不必去探究它的底层工作原理，未来，我们还可以有其他的物理工作引擎，但它为我们揭示了一个逻辑引擎的工作原理，如下：

DAX 引擎将从体外摄取的表格数据压缩为列，存于内存，并以逻辑上仍然是表的形态提供一个数据模型，用户可以通过一种手段来向 DAX 引擎发送指令，构建透视表或进一步基于透视表构建图表。

其中，所说的手段是 DAX 查询，该查询可以以两种形式存在：

• 【自动方式】通过拖拉拽，由机器帮你转化为标准查询，获得数据结果。
• 【手动方式】通过写公式，由自己规定机器如何做查询，获得数据结果。

他们各自有其优缺点，【自动方式】的特点在于：无需理解公式，但能力有限；【手动方式】的特点在于：必须理解公式，但能力无限。

如何理解 DAX 公式的核心

从多维到二维透视表的过程在于：== 降维 ==。这个过程在 DAX 这样完成：

• 一次选一批，叫：筛；
• 一次弄一行，叫：迭。

但需要明白三个特点：

• 筛是对空间的规模化处理；
• 高维空间与低维空间是联通的；
• 高维空间的迭就是低维空间的筛。

你看到了什么了？没有错，这就是 DAX 的核心原理之：

• 筛选上下文；
• 行上下文；
• 上下文转换。

在纠缠态中动态演进

在量子力学中，处于纠缠态的量子，其宏观表现取决于人门的观察。

在数据模型中，构建的度量值体系，其结果表现取决于人们的观察。

很多读者不能很好的理解度量值，就在于：度量值是一种模糊状态，它只是承载了一种逻辑，而并不发生计算，也就是说，度量值是波，而不是粒子。其工作原理如下：

当用户通过自己的主观欲望，将条件选择好放在页面中时，纠缠在一起地度量值体系，开始坍缩，将 N 维宇宙空间的物质降维到二维平面，再将物化的宇宙物质质量加上叠加态的度量值体系融合到一起得到实体数字。

总结

观完上述文字，大致有四类读者感受：

• A 类，拍案叫绝，惊呼神文并获得快感者，你已经获得打通，DAX 对你不是难事，你不该再去计较技术上的二三短长，而应该加入业务和人这种高维变量再来思量，将有更高觉悟。
• B 类，似懂非懂，感觉看懂但又不真懂者，你正在技术修炼，你可以通过大量实践来领会这个过程，你也可以进一步关注 BI 佐罗老师的讲解，带你更快理解这个过程。
• C 类，词懂文涩，词都认识但合起来不懂，你刚刚接触这里，你可以通过大量实践来领会这个过程，你也可以进一步关注 BI 佐罗老师的讲解，带你更快理解这个过程。
• D 类，完全不懂，根本不知道这里在说啥，还没有入坑的人，考虑好可以入坑，也可以不入坑。