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。
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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。
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,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。
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。
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。
文章背景: 最近在学习DAX权威指南第19章,介绍了DAX查询引擎的组件,解释了如何使用DAX Studio获取与特定DAX表达式相关的查询计划和性能计数器的信息。这些知识是优化任何DAX公式的基础。
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
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。
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)。
👆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
Power BI虽然源于Excel,但毕竟是不同的产品。我们要试图抛弃Excel中单元格思维的方式,在BI中的表是以列式存储,没有Excel中以A1单元格定位的形式,对于习惯于Excel的你可能要适应一段时间,不过这是件好事情,因为这样的方式使公式易于阅读理解。
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。
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。
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!
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。
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
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。
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。
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。
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。
第一篇是关于Power BI连接数据方式的对比。这是个老生常谈的话题。微软官方考试Exam70-778教材的第一章,就是重点介绍这个方面。这种基础性的知识点繁琐而且枯燥,就像一本字典,只有用到的时候才会去查阅。
👆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
近日,一场和 PowerBI DAX 之父 Jeffery Wang 的 AMA 活动。AMA 的意思是:Ask Me Anything。Jeffery Wang 在该活动中回答了很多关于 Power BI 尤其是 DAX 的相关重要问题。
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:
很多伙伴问起,如何查看 Power BI 数据模型到底会占用多少内存,这的确是个问题。本文对此做出简单说明。
Quick BI(以下简称Qbi)做数据分析有5个模块:仪表板、电子表格、数据大屏、即席分析和自主取数。其中仪表板和即席分析比较接近于Power BI(以下简称Pbi)制作的报告。本文的比较对象,主要指Qbi的仪表板和Pbi的报告。
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。
ALLSELECTED函数是唯一一个使用影子筛选上下文的DAX函数。我们首先研究ALLSELECTED的行为,然后介绍影子筛选上下文。
在数据库的各种优化中,加索引是一种特别常见而立竿见影的优化方法。当然,在做某些事情时,也需要增加索引。
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。
按照 Power BI 教父以及 DAX 之父所言,Power BI 为了业务分析师而设计,在可视化层面的易用性,相比 Zebra BI 来说,差距之大。
说实话我没相关这个问题。甚至对于超级表这个概念并不是很清晰,唯一的概念是我在短视频上看到过,当时的感觉就是“这不就是Power query中最简单的功能么?这都啥破教程。”
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。
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:
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:
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。
文章背景: 在表缺少主键无法直接创建关系,或者需要借助复杂的计算才能创建主键的情况下,可以利用计算列来设置关系。在基于计算列创建关系时,循环依赖经常发生。下面先介绍一个示例,然后讲解循环依赖产生的原因,以及如何避免空行依赖。
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。
小勤:我知道了,其实跟传统数据透视表的布局设置都是一样的了,就是取消分类汇总、取消行列总计、设置表格形式、合并居中……你关于数据透视布局的文章《随心所欲的分类汇总》和《行列表头,想合就合,想套就套》里说得很清楚了哦。
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。
DAX格式化最近在社群里听到有人讨论,在小必老师的公号上也做了总结性推文介绍(其中也介绍了PBI催化剂的方法)。
Excel Power Pivot俗称超级透视表,具有强大的建模能力。一般情况下,Power Pivot的模型在Excel界面以数据透视表或数据透视图展现。但是,这种展现方式比较单一,无法实现复杂结构报表提取模型数据的需求。
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。
Excel 中有由单元格区域构成的表结构;Excel 中有创建表得到的工作表表格;Excel 中有数据模型中的数据模型表;Excel 中有透视表;以上 4 种表是完全不同的概念。而这些基础需要伙伴们注意。
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。
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:
我们对本月的更新感到非常兴奋!我们发布了两个最重要的社区请求:Power BI Pro的增量刷新和分层切片器。此外,我们还对新功能区和一些新的DAX功能进行了一些改进。自上次发布以来,AppSource上发布了一些新的Power BI视觉效果,因此请务必尝试一下!如果您想了解本月的所有更新和增强功能,请查看完整的博客。
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