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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。
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。
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）。
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。
这个震撼的功能是在2024年3月更新的Power BI Desktop中出现的，名字叫做“DAX query view with copilot”（使用copilot创建DAX查询）：
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
👆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
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：
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。
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 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：
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。
点击蓝字 关注我们 本文介绍如何通过获取包含较少图表的可视化视觉对象，优化由于具有大量卡片图的慢速Power BI报表。 Power BI报表中，每个可视化视觉对象都必须完成许多计算才能呈现结果。显示数据的可视化视觉对象必须生成一个或多个DAX查询，执行这些查询会增加等待时间，特别是是当多个用户同时访问报表时还会增加服务器的工作量。为了提高报告的性能，最好的方式是减少在报告中可视化视觉对象的数量。 那我们如何实现呢？一起来看看下面的例子吧！ 当用户位于报告的单个页面上时，Power BI仅计算报表
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.
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）。
2020年9月，Power BI Desktop 随着微软 Ignite 大会而发布更新。
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。
SQLBI的工具，有兴趣的可了解下，需要点英文阅读能力：https://www.sqlbi.com/tools/analyze-in-excel-for-power-bi-desktop/
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。
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：
2019年3月1日，在SqlBits大会上，微软宣布DAX引入一项重大更新：Calculation Group（暂且不做翻译）。这项更新将对PowerBI及SSAS均构成重要影响。为此，微软SSAS团队官方，SQLBI.com以及Chris Webb分别在各自博客记录这一内容。（后两者为SSAS领域国际顶级专家博客）
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。
过往的PowerBIDeskTop，它是一个独立的软件，不像Excel那样可以有二次开发的接口，但7月份更新PowerBIDeskTop后，已经开放了外部工具，单独有一个外部工具的选项卡。
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。
👆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
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。
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。
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：
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 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：
上期中，已经把一个看板搭建完成了，但是很多技术细节并没有做解释，这里把上一节没有讲的细节讲一下~
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。
当使用 DirectQuery 方式连接到数据源时，就可以在页面设置自动刷新的时间间隔，如下：
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。
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。
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。
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。
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。
DAX Studio 作为调试 PowerBI DAX 引擎的工具，是彻底掌握 DAX 的必备工具。由于 PowerBI DAX 引擎的更新，该工具也在2019年初迎来更新。
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。
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。
《PowerBI 重构》系列（代指：Power BI DAX 重构系列）将是一系列新的话题，旨在将PowerBI 技艺提升到更高的阶段。该阶段需要坚实的DAX基础，这些基础内容已经在其他文章讨论过并提供了达成方法。
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。
文章背景： 在进行商业数据分析时，经常需要给不同的度量值（如销售额、销量等）计算同比、环比、YTD（年初至今）等指标，如果给每个指标都写一个以上的时间智能函数，那么会写很多重复的度量值，这些度量值的唯一不同就在于引用的基础度量值。比如：上月业绩 = CALCULATE([销售业绩],DATEADD('日期表'[日期],-1,MONTH))。
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。
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。
瀑布图，在分析中是非常重要的图。在 Power BI 中的原生瀑布图使用起来有些问题，本文来探讨如果基于原生瀑布图的高级使用方法和限制。
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