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）。
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。
Power BI 2022年5月更新的字段参数功能业务使用价值巨大，以至于本号连续更新相关内容，以下是前情提要：
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每月一次的 Power BI 更新如期而至，本月更新个人认为是很有意义的。本文将详细描述这些内容。
除此之外，另增加批量创建表关系功能，对同类事实表追加关系变得SoEasyShu，又是批量完成，爽到爆。
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。
本文案例有多重背景，其一便是上海VIP培训活动中，小伙伴当场拿出实际业务来希望实现作图，从开始到超预期的完美实现，共计20分钟。小伙伴可亲自见证在完全精通 PowerBI DAX 下，可以直接驱动作图实现原来无法完成的效果。
如果让我来讲的话，BI工具都是很简单的，会一个就会很多了。两小时入门power bi已经算是很慢了，其他bi工具，比如fine bi，可能十分钟足矣。
使用 Power BI 的小伙伴从进入了数据模型阶段之后，就会遇到如何理解数据模型以及如何编写 DAX 的问题。
有伙伴说一段时间没有更新文章，这一次顶十次。明明能拆成十期的文章，非要一次写完，没办法，厚道。
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。
值得注意的是这种换行会保持合理的缩进。那么如果需要换行但不缩进怎么办，请看下面的快捷键。
到了年底，PowerBI积累了一年的功能来了波大的，本次更新的功能涉及几处重大改进。更新功能列表如下：
有时为了节省页面空间，让当前报表提供更多的信息，经常会有这样的设计，即提供一些选项给报表使用人，当报表使用人选定某个项目时，当前报表才显示该项目的信息，如下：
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。
http://mpvideo.qpic.cn/0bf2amaagaaa6uanpc3ypvpfaa6dambqaaya.f10003.mp4?dis_k=86b4c176a19487f6102b765
大海：一般来说，对于饼图或环形图，会以占比进行降序排序。不过，这里的学历本身的确无法按照高低进行排序。
大海：既然这样的话，那用Power Pivot吧。直接在Power Pivot里实现这种特殊的计算。
我们一直在考虑的其实是一个终极问题：到底如何最大限度复用。在 PowerBI 中处理这类问题主要涉及两件事：业务逻辑的处理以及可视化的处理。在实践中常常表现为以下问题：
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。
在 2022 年 12 月的更新中，Power BI 正式推出了 DAX 窗口函数。
在 PowerBI 中，矩阵的确是最强大而复杂的结构，为了突出显示各种信息，需要对内容来高亮显示。
这个问题在我一开始接触PowerBI的时候就在思考，进过大量实践，略有所得，分享记录如下。表面上都是PBIX文件，但生产它们的过程却完全不同，有的完全是乱做瞎做的，而有的则是通过标准化的方式逐步推进完成的。
小勤：通过DAX查询，从Power Pivot数据模型里取数据返回Excel的功能这么强大，可是，写查询公式时啥提示都木有，要记函数就算了，还得记住每个表名和字段名？得多累啊！
INTERSECT是DAX的重要函数之一，使用方式为intersect(表1,表2)，它的基本功能是获得两个表的交集，如下图所示：
散点图可以蕴含丰富的信息，很好的辅助商业决策。本文我们介绍下微软自家出品的Power BI自定义图表-Enhanced Scatter。顾名思义，就是增强版散点图。读者可以在官方图表市场下载安装。
在正规的企业环境中，所有的项目交付，都会给业务客户一套数据字典的。大致的内容如下：
很多人都知道80/20帕累托法则（20%的人掌握着80%的财富），而ABC分类法可以说是该法则的衍生，目的是把握关键，分清主次。
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。
前段时间，我写了《完全不用记！无数个快捷键自动控制Excel！甚至所有软件！| Power Automate实战》，但是，有小伙伴马上指出，Alt这个方法，对Power BI没用！
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：
现实工作中，每个领导都有不同的见解，财务计划部门需要把这些想法汇总起来呈现给总经理，而总经理又会在此基础上不断的调和，修正；反映在财务计划部门的直观感受便是调不完的数和不断推翻的假设。如果我们能做到对POWER BI中Query和Power Pivot的灵活运用的话，就能极大的解放财务小伙伴的生产力，并把释放出来的精力投入到更激烈地争吵中去。
PowerBI于2日前更新，为何迟迟没有介绍更新的内容呢，这次涉及到两个很重大的更新：分级聚合（微软官方并未给出这个名字）以及PowerBI的查询编辑器（PowerQuery）开始支持 智能感知（千呼万唤始出来的功能）。
在财务中业财一体化，是一个必然趋势，而如何借助 Power BI 来构建这套系统，需要借鉴一套专业作品来进行。
日本市场和欧洲市场的总交易是 1.2 亿，什么，单位是什么，如果不对单位做处理，那单位相当于是混合的，也就失去了意义。
在我们做报表的时候，经常遇到说某些数据想突出显示一下，当然，微软是支持数值颜色渐变对比的，但是怎么说呢，就像是下图那样，有时候并不是很符合我们对于报表的需求：
财务分析的小伙伴们在日常工作汇报中时常会遇到领导对于不同维度的业务数据在同比或者环比上面的分析需求，今天我便给大家介绍一种实用且灵活的DAX数组分类的套路，可以提高在数据分析过程中的灵活度以及商业价值洞察力。
数据模型是进行报告分析的基础。为此提供了结构和有序的信息。为确保提供更好的性能、可靠性和准确性，将数据加载到正确设计的模型中是数据分析很重要的一项工作。
在入门案例动态销售报告中已经带领大家入门制作PowerBI可视化报告。本文主题销售业绩分析将继续针对入门案例进行进一步优化，让大家更改的了解和掌握使用PowerBI的功能。优化内容主要有两个： 1、数据分析层面：在可视化报告中单独的一个销售业绩指标是没有意义的，只有通过对比指标才能知道销售业绩指标的好坏。对比方法主要通过同指标不同时间的对比，通过PowerBI智能时间函数，可以更加方便的计算累计销售额（YTD）,同比（与去年同期对比），环比（与上月对比）等指标。 2、图表层面：使用KPI图表可以更加直观的显示业绩完成状况。通过对同比，环比格式设置可以进行分阶段显示数据。
前面，我曾发布过文章《PowerBI数据模型优化，从导入数据开始》，其中提到一个很重要的知识点——列基数：
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。
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。
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。
DAX Pro 是为业务人员创建的工具。为了避免混淆，精确地讲，这个工具并非是 IT 程序员为 IT 程序员创建的一个 IT 编程工具。当然，我们并不排斥 IT 程序员来使用本工具直接创建业务价值。但您可以大为放心的是：
很多会员伙伴问，ABC分析的2.0版已经出了，那什么时候出RFM的2.0版呢？现在。
一开始PBI催化剂不对此功能进行集成，后来收到的反馈还是较为强烈，所以重新对其进行开发并集成，此批量性的操作，同样地与Excel表单功能进行联合交互。
看板的框架已经有了，接下来的工作就是让这个模型的效果变好一点，更加适配实际使用的需求~
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