数据分析表达式 (DAX) 语言是一种公式语言,Data Analysis Expressions 数据分析表达式,简称DAX表达式,其允许用户定义自定义计算。DAX 包含一些在 Excel 公式中使用的函数,此外还包含其他设计用于处理关系数据和执行动态聚合的函数。
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忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值,如果用AllExpect函数则可以写成
Power BI中DAX函数非常多,功能非常强大,下面结合一些实际场景来讲解DAX一些常用的函数,这些场景包含求和、计数、相除、排序、累计、环比、同比,为了更方便后续的可视化展示数据,我们新创建可视化展示的页面,创建一个新表存储后续展示的度量值,具体操作如下:
Power BI 模型的真正强大之处在于通过使用 DAX 语言进行计算。虽然许多 Power BI 用户专注于模型并试着完全避开使用 DAX,但是除了最简单的基础聚合运算以外,其他所有的计算都需要通过 DAX 来实现。而且,你迟早会在 Power BI 中遇到更复杂的计算需求。根据我们的经验,典型的情况会是:你精心制作的一个 Power BI 报告初稿,会引出有关这些数据的越来越多、越来越复杂的问题。
本文来自社区伙伴对《DAX 权威指南(第二版)》的学习笔记,有问题可以留言或联系BI佐罗修改,感谢你的支持。
小SUN目前就职于一家葡萄酒分销公司,其主要职责就是为业务部门提供数据分析报告,其中一份报告是追踪销售团队的KPI并与去年同期进行对比。
兄弟们慢点,4天发布6项更新,你们不考虑下大家有时间学不,还有竞争对手会蒙圈的~ 产品经理无奈回复:这不是老大你安排的嘛。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 传统的Excel单表虽然可以有100万行数据的承载量,但是在实际分析时,20万行的数据就已经让传统的Excel非常吃力了。 但是,如果使用Excel中的Power Query和Power Pivot商务智能组件,即使是上百万行数据,也可以在短时间内快速完成处理和分析。 Power Query在Excel和Power BI Desktop中都是内置组件,并且管理界面和知识体系保持了高度一致。 其实,Power BI中的Power Query和Power P
最近一位朋友在用Power BI做一项与日期相关的分析时,出现了一些看起来很奇怪的情况:
开始本章翻译时,是5月初。当时并不知道平平无奇的5月Power BI会带来一大波更新,尤其是大杀器“字段参数”(字段参数参考文章)。
文章背景:在工作中,有时需要提取同一日期的最后一条记录。比如每个客户的最后一次下单记录,或者每个产品最后一次卖出记录等。
但今天我们给出一个 Excel Power Query 相混合的方法,这肯定是有道理的。
编写 DAX 公式时要掌握的核心概念是上下文。DAX 作为一门动态数据分析语言,与 Excel 函数、SQL 查询 和 Power Query 脚本有着根本不同的原因就在于上下文的概念。以上所述的所有其他语言的公式只会在数据发生变化时才会返回不同的结果(除了一些例外情况,例如使用参数时),但是单个 DAX 公式就可以同时提供多个不同的结果,具体取决于您使用它的位置和方式,也就是:上下文。
在表格中,每一行独立存在,上一行的内容和下一行没有交集,中间有一根看不见的线把每一行隔离开来。
所谓增量刷新,是指增量刷新数据。一般情况下,在PowerBI或PowerBI Desktop中点击【刷新】按钮,会将数据源的数据全部刷新一遍,如果数据源数据很多,而每次变化的很少,例如只有最近一日发生变化,那这种不问青红皂白就直接全部刷新的方法显然会耗时耗力。很可惜在默认情况下,PowerBI就只支持这种数据刷新方式。
文章背景: 最近在学习Power BI进行报表的制作,其中有一项内容是日期表。日期表是使用时间智能函数的基础,Power BI可以为具有日期或日期/时间类型的字段自动创建一个隐藏的日期表(见下图),但不能很好地满足要求,一般需要手动创建日期表。
本文来探讨 Power BI 中原生平滑曲线的实现。这要借助一些成熟的数学算法,我们并不打算研究这些数学算法的具体细节,而是仅仅给出 DAX 实现以及对比。
通过"日期偏移"来解决"因中美习惯不同而导致的PowerBI相对日期切片器周分析错误"问题
程序员不要吐槽本文的标题,我知道 AutoExist 不是陷阱也不是 BUG,这只是为了那些没有必要花精力理解这个不需要理解的概念的业务伙伴搜索标题时用的。
在紧急的,严肃的,公开的事件面前,企业和组织都需要一种高效,健壮,可信的技术方法能向公众发布信息。
在 Power BI 中显示一个大型的表,并不擅长,因为 Power BI 更倾向于制作高度聚合的可视化图表,但如果就是希望做到可以显示大篇幅的分页表格怎么办呢?本文就是来给出答案的。
在学习 Power BI 的 DAX 过程中,不免会遇到一些问题和你想的不一致。例如以下问题来自伙伴在实际业务中涉及到的公式,我们来拆解并帮助大家梳理对于 DAX 的理解。
PowerBI 准时更新,这次更新没有特别大的功能性更新,反而在更新的某些地方引入了BUG。本文将了解这些,更重要的是我们使用微更新的内容能做什么呢,这些微软没有告诉你,我来告诉你。
很多伙伴问罗叔是否可以给小白直接直接操作的技巧,例如:直接点一个按钮,直接写一个公式,直接解决一个问题的。
在 Power BI 中常常遇到与周计算有关的问题。我们将按照不同场景分拆来进行介绍,给出最佳实践。
本章介绍的是如何在PowerBI模型中实现各类安全性保障。除了我们所熟知的行级别安全性RLS,本文更是介绍了对象级别安全性、表级别安全性、列级别安全性、值级别安全性等。有待大家根据自己的实际业务场景,实现更加符合要求的安全性要求。
销售数据表记录了咖啡订单,包括字段:订单编号、订日期、门店、产品ID、顾客、数量。
几乎所有的报表模型都涉及到日期和时间,因此要创建Power BI报表,日期表就必须得有。虽然最新的Power BI版本已经可以自动为每一个时间列创建日期表。
SQLBI 于 March 28, 2022 发布了新作:Bravo。官方网址:https://bravo.bi
该模型可以反应随着时间的发展,多品牌,多SKU,多地区等表示任何多系列的元素的发展。
最近,有很多小伙伴和白茶在聊天,也会涉及到一些度量值的编写,经常能遇到说大脑当机的情况。比如说明明自己知道如何去写,但是大脑思维却停止运转,想不起来的情况,话到嘴边却说不出,这种感觉太难受了。
PowerBI DAX 的格式化字符串并不是一个简单的话题,我们用一个篇章来介绍其中的规律。后续的内容会进一步扩展到复杂的应用中。
常在群里看到很多关于对日期表的疑问和困惑,尤其是刚进群的初学者。那今天我们就来聊一下,日期表是怎么回事,在业务分析里究竟起了什么作用?
今天的标题这么短,是因为我热到话都不想说了。看到中国天气网的高温城市排行,如下图所示。Power BI 中怎么模拟?
在《PowerBI DAX 重构系列:用1个度量值代替100个 实现 动态多维度动态算法动态总计(上篇)》我们最终来到:
通过前面四篇大家可能已经发现,理论上,表格、矩阵的条件格式可以是任意样式的图形,或者伪装成图形的任意文本。本篇继续深入应用DAX+SVG自定义条件格式,讲解的主题是百分比。
如果将任何一个点的值都由此前的7个值平均得到,就是7日移动平均了。考察如下的示意图:
对于Power BI使用者来说,报告最后更新的日期时间是个挺重要的信息。在报告中一般显示在四个边角处,如下图所示。
上一节 Power BI 计算组理解(一)中,提出可以将计算项理解为 特殊的自定义函数 ,其输入参数为度量值,不过上一节创建的计算组(收入、利润、利润率),在其值定义中并没有用到其输入的度量值本身。
如果我们希望在透视表的另一列可以获取前一列的上一项的值,该怎么做呢?这个问题在以前需要做定位。而有了新的函数 OFFSET 可以简化这个过程。如下:
前天的文章《那么多关于RANKX函数排名的方法,竟然都是错的!| DAX大坑》里提到,RANKX + ALLSELECTED函数的使用,只是在特定的条件下才是正确的,显然,这里的问题就是出在ALLSELECTED身上。
这是零售业常遇到的一个需求,销售目标分解到每天,需要看到每天的达成情况,又需要看到月度汇总的达成情况。Power BI实现效果如下图:
只有站在数据分析与商业智能的金字塔顶端往下望,才能更好地纵览整个BI世界的结构。本章中的“五层模型”提纲挈领式的描绘了整个数据分析的过程,并以此为基础讲述了企业级BI和自助式BI的发展轨迹与未来世界对于业务人员数据分析能力的要求。
之前已经简单与大家聊过 Power BI 中的分组问题了,近日朋友又问了一个实际工作中的问题,恰巧也与分组有关,便整理之后,与众位朋友共享,再谈 Power BI 分组的博大精深。
春节不同于其他节日,许多零售企业春节的销售高峰不是节日期间,而是春节前的两周。这两周的销售对全年的业绩目标实现都会产生重要的影响。
价格销量混合模型(Price-Volume-Mix),是分析企业营收差异变化原因的高级分析模型,其标准实现以及扩展变化可能形成多种实际形态。
If you are dealing with Power BI/Power Pivot, it doesn’t take long before you encounter the DAX language for the first time. Jeffrey Wang is Principal Software Engineer Manager at Microsoft and is considered the father of DAX and the VertiPaq engine behind it.
白茶老师在他的文章《BI技巧丨矩阵高亮》介绍了一种交叉显示效果,选中一个维度,该维度背景色突出显示,选中两个维度,两个维度均突出显示,且交叉的格子颜色加深。
虽说是一个点,且在官方说明的篇幅非常少,但是这个特性却意义重大而深刻。我们会用不同的文章来说明这个特性的各种特点。
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