这是一个让很多初学者困惑的函数,尤其是看到下面这样的句型。许多人是在学习了DAX很久之后才领悟了Earlier的使用方法,其实我认为有时候我们把它想复杂了。
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。
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。
PowerBI 的基础已经普及,如果您刚刚接触到这个领域,您可以从公众号的历史文章中找到很多资源。
通常情况下使用在“计算列”之中,如果度量值中添加了存储的虚拟表,涉及到跳出上下文时,也可以使用这两个函数。
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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。
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。
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。
文章背景:最近在学习DAX权威指南的第16章,DAX中的高级计算。其中提到了一种相当常见的计算模式:对事件序列进行编号,以便查找第一个、最后一个和上一个事件。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 本文将介绍DAX中的基础表函数。 表函数是DAX中的一种常规函数,它返回的结果不是一个标量值,而是一个表。当需要编写DAX查询和迭代表的高级计算时,表函数非常有用。本文会介绍相关的计算示例。 本文的目标是介绍表函数的概念,而并非提供所有DAX表函数的详细说明。 《DAX权威指南》一书的第12章和第13章中介绍了更多的表函数。本文将解释DAX中最常见和重要的表函数的作用,以及如何在常见的场景中,包括标量表达式中使用它们。 01 表函数介绍 到目前为止,你
本文将带你完成一次 PowerBI DAX 的神奇之旅,如果您是 DAX 的熟练选手,可以试试以下题目。
不问花开几许,只愿浅笑安然 除了求和,另一个日常工作中最常用到的聚合方式应该是计数了。DAX提供了一系列关于计数的函数。他们可以帮助我们计算表中有多少行或者某个值出现了多少次。 DAX中包含的计数函数有: COUNT()函数,对列中值的数量进行计数,除了布尔型; COUNTA函数,对列中值的数量进行计数,包含布尔型; COUNTBLANK()函数,返回列中空单元格的计数; COUNTROWS()函数,返回表中行的计数; DISTINCTCOUNT()函数,返回列中值的不重复计数,包含空单元格。 DISTI
在文章中,很少讲PowerQuery,也就是PowerBI的查询编辑,因为在实际应用中,确实没有碰到特别复杂的情况,原因有三: 1.使用PowerBI应减少在导入数据环节的复杂数据转换处理,这会拖慢速度,而且影响非常明显,所以,应该使用已经整理好的数据作为PowerBI的数据源,在这种模式下,PowerBI使用PQ快速简单筛选下数据就可以进行建模工作,而建模将处理海量数据的运算。 1.使用PowerBI的PowerQuery做非常复杂的数据转换工作,要求数据量应该是小的,例如:小于10W行。 1.即使是使用PowerBI的PowerQuery做非常复杂的数据转换工作,也有几个不写代码的重要套路。
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)。
那么,如何实现呢?本文介绍两种方式。喜欢看视频的读者可以直接跳过文字,下拉到视频操作。
在Excel里,除了可以使用透视表来访问数据模型,还可以用发起查询的方式来访问模型,返回一个二维表。
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。
最近学CALCULATE都要吐了,白茶觉得,咱得换一换口味,对吧。本期呢,咱来聊一聊关于排名的问题。
在介绍两种上下文过程中,我会尽量列举它们在计算列和度量值中的不同表现,来增强大家的感性认识。(本系列所用示例,来自微软官方样本数据库AdventureWorks)
白茶曾经写过一期《TOPN函数丨环比断点》的文章,主要是利用TOPN函数来解决实际销售挂蛋(“当日无数据”)的情况。
前面,我在文章《DAX的核心,其实只有4个字!》里提到,DAX核心思想,就是“筛选、计算”四个字,当然,这个总结非常抽象,接下来,我会用一个又一个的例子来给大家具体讲,大家将慢慢体会到,几乎所有的度量都紧紧围绕这个思想而展开。
熟悉 Power BI 的小伙伴,已经知道用 DAX 编写业务逻辑有些挑战的。微软通过两年的设计和开发,在日前举行的数据峰会中,首次对外透露这一特性。一起来看看吧。
Calculate是目前DAX语言中最重要、最有用同时也是最复杂的函数,值得单独成章进行介绍。涉及Calculate函数的内容很多,这里介绍的是行上下文转换。
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:
文章背景: 最近在学习DAX权威指南的第15章,高级关系。在某些情况下,我们很难在两个实体之间创建物理关系。可喜的是,DAX表达式有多种方式模拟这种关系。
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:
最近白茶在读《圣经第二版》,再加上有很多小伙伴问过白茶总计栏显示不合理的地方,白茶决定抽出一期来描述一下上下文。
可以很清楚的看到,新增的计数列每一行的结果都是总计行数,很明显没有进行上下文转换。
在此前的文章中已经给出了 Power BI 使用 DAX 求最大连续元素数的方法。
文章背景: 最近在学习DAX权威指南第10章,使用筛选上下文。其中提到,FILTERS是一个类似于VALUES的函数,但二者有一个重要的区别——VALUES返回筛选上下文中的可见值;FILTERS返回被当前上下文筛选的值。
有过大学计算机相关背景的伙伴会非常清楚:数据结构和算法,是一个程序员(软件开发工程师)的绝对内功心法。
创建行上下文 1. 计算列:引用原有列,通过计算生成新列 2. 迭代函数 1) 聚合函数+X结尾:SumX,AverageX,CountX,CountaX,MaxX,MinX 2) 其他迭代函数:Filter,RankX,SelectColumns,AddColumns,ConcatenateX,FirstNONBlank / LastNONBlank,FirstNONBlankValue / LastNONBlankValue,ProductX
ALLSELECTED函数,被微软划分为“筛选”类函数,隶属于“表函数”。其用途,常常是用来计算或者显示明面上的筛选影响,而忽略其行上下文的影响。
以下内容节选自《DAX权威指南:运用Power BI、SQL Server Analysis Services和Excel实现商业智能分析》一书!
如果说99%的人不真正理解PowerBI DAX的SUM,你信吗?只怕是说少了,从这个意义上讲,PowerBI就是一个坑爹的。
以下内容节选自《DAX权威指南:运用Power BI、SQL Server Analysis Services和Excel实现商业智能分析》一书! ---- --正文-- DAX(Data Analysis eXpressions),即数据分析表达式,是Microsoft Power BI、Microsoft SQL Server Analysis Services(SSAS)和Microsoft Power Pivot for Excel中使用的编程语言。 它创建于2010年,是随PowerPivot的
DAX设计了一系列后缀为X的函数,SUMX,AVERAGEX,MAXX,MINX...它们与Filter和Earlier一样,都属于行上下文函数。我们就以最常用的SUMX举例学习,其他X函数的用法都是触类旁通。
【1、PQ-常见错误】 直接展开表数据丢失列问题:要合并的数据有不同的列时,直接展开可能会出现数据丢失。 📷 【2、PQ-M】 标记新老客户 📷 【3、PQ-M】 产品工序分组加索引:给每个产品下的每个工序按顺序添加编号。 📷 【4、PQ-M】 将产品和价格信息处理成规范明细数据(拆分到行并对应) 📷 【5、PQ-M】 将数据按右对齐分列 📷 【6、PQ-操作】 带空数据的筛选及需要注意的问题 📷 【7、PQ-操作】 筛选出最近七天的数据 📷 【8、PQ-从操作到M】 将英文月份转为数字 📷 【9、PQ-M
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。
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:
思路上其实非常简单:通过构建一个新的表,将销售额度量值放进去,排序,前10名用原先的类别,后面的都替换为others,拖到表中排序即可。
数学函数系列,顾名思义,是一些我们在学生时代经常使用的数学算法在PowerBI中的应用。
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:
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。
设计优良的分析模型是 DAX 高效运行的前提。在本章中,我们将讨论许多与建模有关的主题,这些主题对于理解性能强劲的模型设计非常重要。
案例数据共计两张表,一张销售事实表,一张人员架构的维度信息表。数据并不是特别的复杂,比较烧脑的是组织架构父级汇总子级数据。
这也是 DAX 中,筛选上下文和行上下文的设计学来由。本文会非常简单地让您搞清楚迭代的概念。
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。
有很多小伙伴常常问到含有递归特性的 Power BI DAX 计算问题,这在 DAX 中应该如何解呢?
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