文章背景： 最近在学习DAX权威指南第17章，介绍了运行DAX查询的引擎内部架构。DAX查询可以完全在存储于内存的模型上运行，也可以完全由原始数据源运行，还可以混合使用这两种方式。
最近在项目中再次接触到SAP的BW系统取数问题，需要将BW的数据取出来在PowerBI上重新建模进行数据分析和报表制作。
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。
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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。
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.
心血来潮一个周末都在研究MDX，昨天推文谈到的一些MDX资源中后，紧接着在笔记练习实操时，想起了过去接触过的这个MDX Studio工具，重新下载使用了，非常好用，特别是关键字智能提示和格式化MDX代码方面。在此推荐给大家。
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。
此篇对应功能实现出自：第5波-使用DAX查询从PowerbiDeskTop中获取数据源https://www.jianshu.com/p/21b2ca8fd2b8
近日，DAX 引擎之父 Jeffrey Wang 受采访，被问及很多关于 DAX 引擎细节的地方。形成了九十分钟的采访视频
正确分析使用数据可能会挖到宝藏。那么，作为个人或公司，如何选择分析和可视化数据的工具？
实现数据仓库和OLAP（联机分析处理）操作的Java应用程序需要借助一些相关的工具和技术。下面将向您介绍如何用Java实现数据仓库和OLAP操作，并提供一些示例代码和最佳实践。
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作为一名程序员，对于SQL的使用算是基础中的基础，虽然也写了很多年的SQL，但常常还是记不清一些常见的命令，故而通过一篇博文巩固相关的记忆，并把T-SQL本身的一些新特性再进行一次学习。 首先回顾基础的概念，这部分可以跳过哈，比较枯燥。结构化查询语言SQL是基于集合理论和谓词逻辑的，大学课程中数字逻辑和离散数学主要会涉及这部分的内容。 集合理论是数学家Georg Cantor创建，是基于关系模型的数学分支。集合的定义为，任意集合体是我们感知或者想到的，能够确定的、互异对象m的整体。 谓
StaticImage 是 gatsby-plugin-image 提供的组件，类似html 中的 img 标签，可以在页面中直接使用。
PBI催化剂是笔者两年前开发的国内首款PowerBI外部工具，用于在PowerBI模型和报表层的元数据批量管理。
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。
为了能够让Excel催化剂现有功能使用更加人性化、和体验性提升。针对过往群友们反馈到的一些bug和一些功能缺失进行了修复，可能原有的使用教程的操作稍有些许变化，具体在日后的视频直播过程再作演示。
DAX 中的表有两类：基表（base table）以及用作临时用途的表（table）。参考：DAX 中的表。
👆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
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。
作者丨 Kedar Vaidya 、Benson Pan 译者丨明知山 策划丨 Tina 提供一流的开发者体验是 Yelp 基础设施和工程效率团队的核心原则之一。随着开发人员不断创建新的 React 组件，我们的 React 代码库一直在增长，但我们现有的 React Styleguidist（本文简称 Styleguidist）开发环境无法并行扩展。从 Styleguidist 到 Storybook 的过渡让我们能够为 React 组件提供一个更快、更加友好的开发环境，并更好地协调开发人员和设
MDX 是一种文档格式，可以在 Markdown 文档中无缝地插入 JSX 代码。
如果你打开 PowerBI Desktop 从头创建一个报告，你会发现让你眼前一亮，本月更新已经使用了新的主题，而且不止一个哦，增加了很多。如果你是一个主题设计师，你会发现可以更加容易和快速地构建主题。不过罗叔不会展开这个，罗叔预测在主题的设计上，微软会提供设计器，而不是停留在手工编写 JSON 的，这不符合微软的调性。当然，对于 JSON 格式的编写，罗叔会专门开一个文章来介绍。这次的更新，罗叔需要强调一个重点：DAX 驱动可视化（首发理念，参考此前可视化类高级文章）。 DAX 驱动可视化指的是，表面上你在拖拽设计可视化，但由于拖拽本身的限制，导致设计者无法完全控制报告的展现，因此，微软提供了一种终极的灵活方式就是通过 DAX 来控制可视化，这是微软在设计产品时候的一个重大选择。DAX 驱动可视化 将在未来更加渗透到每个细节，在这方面，罗叔专门会开专题来分享其中的思想。值得一提的是，这块的内容由微软的实习项目实现，也体现了微软将一些任务分拆并合理利用资源的做法。
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。
话说上回，我们提到了Power BI连接数据的三种方式：导入（Import），直接查询（Direct Query）和实时连接（Live Connection）。我们日常工作和学习中，用得最多的可能是导入方式。该方式在功能上没有任何限制，最大限度地发挥了Power BI集数据清洗、建模、可视化等为一体的优势。但该方法也有不足。比如当数据量相对较大时（如几张表的记录有几十万条以上），导入和刷新数据，都会耗费相当长的时间，也占本地空间较多。
多维表达式 (MDX) 是用于在 MicrosoftAnalysis Services 中处理和检索多维数据的查询语言。MDX 基于 XML for Analysis (XMLA) 规范，并带有特定于 SQL ServerAnalysis Services 的扩展。MDX 使用由标识符、值、语句、函数和运算符组成的表达式，Analysis Services 可以通过计算表达式来检索某个对象（如集或成员）或标量值（如字符串或数字）。
随着 PowerBI 在2020.7月的发布，迎来一个重要的功能：计算组（Caculation Group）。
已经非常完善了，在一年时间内没有看到什么新的突破案例，那么我们有必要来彻底提升 RFM 的分析架构。
Hi 大家好我是 ssh，在公司项目中，我们编写组件文档支持都是用的 Storybook，总体来说体验很好，当然我也遇到了一些问题，比如说依赖容易安装失败或编译失败，需要深度配置 webpack 等等，这两天看到 Storybook 宣布它们发布了 7.0 版本，而且据他们说是一次最重大的更新。看起来好像解决了很多我在使用过程中的痛点，下面我来和大家一起分享 Storybook 7.0 - Next-level component development and testing：
然而，在微信里将Excel甩来甩去依然是相当一部分企业内平时工作交流沟通的“良好”习惯。
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。
在HANA中有很多server，依靠这些server来体现它强大的计算能力，而且中重要的server就有11个。最重要的是Index Server，处理数据么，那就肯定要有索引服务器，这个索引服务器就包括SQL/MDX处理器，来处理数据库的查询语句。 还有Name Server，Preprocessor Server， Statistics Server，XS engine，用来沟通和主持小的网页应用和其他的各种各样组件的。
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）。
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。
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。
SUMMARIZE执行两个操作：按列分组和添加值列。使用SUMMARIZE对表进行分组是一个安全的操作，而使用SUMMARIZE添加新的列可能会导致难以调试的意外结果。
在 PowerBI DAX 中，为了简化，数据结构只有一种表面形态：表。那当需要按照不同逻辑结构思考问题的时候，如何从表的结构形态衍生出其他结构形态？
为了满足业务管理和决策的报表系统（包括传统报表、数据仓库、OLAP等）也被创建出来，企业主管通过报表了解企业的总体运行状态。 但是，随着企业间竞争的加剧和市场节奏的进一步加快，企业的日常管理需要对关键业务指标的更加实时的监控和反馈。比如：制造业需要更及时的仓库调度、金融业需要更实时的风险防范、电信业需要更及时的服务指标监控。于是，越来越多的企业提出实时企业的要求，传统的ERP等信息系统和报表系统无法满足这些需求。实时业务监控解决方案旨在更好支撑客户此类需求。 http://www.tuicool.com/articl... 当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
性能优化，在 DAX 中是很重要的问题，对 DAX 的性能优化大致可以归结为针对 SE（存储引擎） 或 FE（公式引擎） 的性能优化。
Saiku 作为分析平台，提供可视化的操作，能方便的对数据进行查询、分析，并提供图形化显示
👆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
private synchronized ObjectPool getPool(Object key, ConnectionFactory connectionFactory) {
还有很多小伙伴学习了《PowerBI 全动态中国式复杂矩阵》的 1.0 和 2.0 版，已经获益良多，而今天，你将看到新的可能性。什么是 4.0 版？本文会给出说明。
作者：matrix 被围观: 5,234 次 发布时间：2013-03-03 分类：零零星星 | 一条评论 »
小伙伴考了老师一个问题说：DAX 一共有多少个函数？我愣住了，表示不知道。很多小伙伴询问需要查询 DAX 函数的用法，希望有一个词典，于是就有了这个工具。市面上虽然有一些 DAX 函数查询工具，但本套工具极具特色，相信不管是学习 DAX 本身，还是研究本工具的精妙做法，都能让你收益良多。
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
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不用多说，PowerBI的用户都知道本书是世界范围对PowerBI DAX解释最权威的著作。目前在微软书店（www.microsoftpressstore.com）正式发售。
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