语法： DAX=COBIN/COMBINA (, ) DIVIDE 返回除法结果或者备用值。 注：此函数性能略差于直接使用“/”。...语法： DAX=EXP() FACT 返回阶乘的结果，类似1×2×3×4这种。 语法： DAX=FACT() FLOOR 向0的方向，向下舍入最接近的基数倍数。...语法： DAX=MROUND(, ) 例： DAX=MROUND(10,3) 其结果为9，正好是3的3倍。 ODD 返回向上舍入到最接近奇数的数字。...语法： DAX=ODD() POWER 返回乘幂的结果。 语法： DAX=POWER(, ) PRODUCT 返回列中数的乘积。...语法： DAX=PRODUCT() PRODUCTX 为表中每一行计算乘积。 语法： DAX=PRODUCTX(, ) QUOTIENT 除法运算取整数。
DAX 的递归限制 DAX 并不提供对递归计算的天然支持，导致一些问题无法自然得解。Excel 中可以轻松解决的问题，在 DAX 中变得很复杂。...在 DAX 中，却无法直接引用上一行元素，导致无法实现递归计算。 递归的特殊形态 递归存在一些特殊形态，通过数学运算的等价性，可以在某些场景中给出结果。...SUMX( Sales , ( Sales[Year] = v0 ) * Sales[Sales] ) VAR vN = vCurrent VAR vXn = vX0 * PRODUCTX...SUMX( Sales , ( Sales[Year] = v0 ) * Sales[Sales] ) VAR vN = vCurrent VAR vXn = vX0 * PRODUCTX...测试效果 注意 测试的公式括号中的参数是没有顺序的，但不影响结果。可以控制顺序，但此处不是必须的。
至此，我们对两种上下文分别做了入门式介绍，虽然概念不多，但对新手来说，信息量还是不小 本文就带大家再对之前的概念做个回顾 创建行上下文 1. 计算列：引用原有列，通过计算生成新列 2....SelectColumns，AddColumns，ConcatenateX，FirstNONBlank / LastNONBlank，FirstNONBlankValue / LastNONBlankValue，ProductX...所以，SUMX('销量表',[销量])得到的结果是全表的销量汇总 6. 由于筛选上下文为空，因此SUMX公式分到每一行的结果都相同，均为全表汇总值 ?...因为度量值不会自动创建“行上下文”，而计算列可以，所以在语法源头上就出错了 (三)度量值里使用聚合类迭代函数(SUMX) 从语法上来说，度量值就是由DAX函数构成的，迭代函数也是DAX的一种，自然更没障碍...系统根据步骤二“行上下文”的指示和公式内容，对步骤一确定下来的表，进行全表迭代，算出每一行(每张订单)的“利润”值 4. 对步骤三的结果进行聚合 5.
class a(): pass a1 = a() print(type(a),type(a1)) 两个python版本分别为 Python2.7.11 Python3.5.1 在python2中得到的结果...(, ) a是一个类对象，a1是一个实例 在python3中得到的结果 <class '__main_...，a1是a的一个实例 在python3中对一个类对象使用type()会得到type这个结果？ 解释？...如果还是找不到__metaclass__,Python就会用内置的type来创建这个类对象。 因此，元类就是用来创建类的玩意。...如果你想搞清楚究竟是否需要用到元类，那么你就不需要它。那些实际用到元类的人都非常清楚地知道他们需要做什么，而且根本不需要解释为什么要用元类。”
而且对初始聚类中心十分敏感，由于随机选取初始聚类中心，不同的初始中心点会造成聚类结果的波动，易陷入局部最小解，同时Ｋ均值聚类算法具有易受噪声数据影响、难以发现非球状簇、无法适用于巨大数据集等缺陷。...虽然现有的聚类算法比较多，但它们都会有这样那样的不足，数据集的不同也会影响不同聚类算法的聚类结果。研究和改善聚类算法、提高聚类结果的准确率一直以来是国内外专家、研究人员的重点工作之一。...但是，如果能够在不同的K下对聚类结果的质量进行评价，我们往往能够猜测到正确的k值。如果给定一个合适的簇指标，如平均半径或直径，只要我们假设的簇的数目等于或高于真实的簇的数目，该指标上升会趋势会很缓慢。...5 实验结果 6 结论 经过这段时间对K均值算法的学习以及动手实践，使我对聚类算法中这个最经典的算法有了更进一步的了解。明白了K均值的算法流程和核心问题。...这个初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响，一旦初始值选择的不好，可能无法得到有效的聚类结果； (4) 该算法需要不断地进行样本分类调整，不断地计算调整后的新的聚类中心，因此当数据量非常大时，算法的时间开销是非常大的
很多人一定懵了，DAX 在被设计的时候被刻意地与Excel函数的用法做了贴近，而导致PowerBI的运算可以很快入门，但很快就会遇到一个普遍现象：DAX的计算结果和你期望的结果完全不同，而你无法解释为什么...如果你第一次学习DAX会有类似的疑问，那您和我是一类人，崇尚完美，不喜欢破坏规则，而也充分相信DAX的设计者不会把DAX设计成一个这么傻的东西。...更复杂的迷思 来看一个更复杂的迷思来挑战你对DAX的认知吧：如何计算积累销售额，其算法是这样的： ? 其效果如下： ? 从效果上看，很容易理解，这个是积累求和的典型案例。...至此，就搞清楚了这个积累求和模式。目前搞清楚这个积累求和模式的人还非常少。 如果你认为你自己是其中一个位，那么请继续看。...) 虽然可以忽略对 [Date] 的筛选，但却不能忽略对 DimDates[Month] 的筛选，那么，在任何一个月，都只会在当月迭代，是无法出现从历史至今的效果的，一个非常巨大的矛盾出现了。
需求：我们需要计算销售量大于10000的求和，我们可以使用度量值公式 calculate(sum('销售表'[销售量]),FILTER('销售表','销售表'[销售量]>10000 其有2个步骤： 筛选出销售量...>10000的数据 对筛选出的销售量进行求和 如果我们需要检查筛选出的公式是否对，那就可以在在DAX Studio中书写公式 Evaluate Filter('销售表','销售表'[销售量]>5000)...我们可以看到返回的结果表。当然这里是以最简单的返回表的公式来处理。 2....在Excel中返回表 在DAX Statio中，我们可以通过导出这里选择链接回表(Linked)选项 ? 在运行后返回到Excel中的表就能在结果表中查看到编辑DAX的选项， ?...这时我们就可以在编辑DAX这里直接进行编辑，其返回的结果也会根据DAX函数进行变更。 ? 4.
不过，DAX 和 Excel 函数还是有一些根本性区别的。 单元格与表 Excel 在单元格中执行计算。...DAX中的迭代运算 迭代的概念对你而言可能是陌生的。Excel 里，一次只能执行一次计算（没有迭代）。前面的例子展示计算销售总额，我们新建一个价格乘以数量的列，随后我们对其求和，计算销售总额。...函数嵌套的顺序和函数的选用，对 DAX 的运行结果都有影响。SQL 也有这样的情况。...然而，DAX的查询和编程在形式上是没有区别的。各种各样的函数将表进行转换后，再以表的形式返回。前面查询中的Filter函数就是一个很好的例子。...DAX 空间建立在表，列和关系上。每个 Tabular 模型里的表，既不是度量组也不是维度，它是一个可以计算值，扫描，筛选，对里面的值进行求和的表。DAX 的一切都基于两个简单的概念：表和关系。
重要 在前面的代码中，你看到了一个将FILTER函数返回的结果进行求和的示例。这不是最佳做法。在《DAX权威指南》的第4章中，你将学习如何使用CALCULATE函数来实现更灵活、更高效的筛选。...实际上，通过对基础函数进行组合和嵌套，你已经可以写出许多强大的表达式。...，因为对报表的筛选不会影响新建表。...例如，我们可以通过将Product[Subcategory]列添加到参数中来获得所有类别和子类别的列表，结果如图6所示。...图13 报表显示了每个类别和子类别的品牌数量 如果还想在品牌数量的旁边看到品牌名称，一种可行的解决方案是使用VALUES函数来检索不同的品牌，并返回它们的值（而不是对它们进行计数）。
编写如下代码： 筛选总体占比= CALCULATE('表'[求和项],ALLSELECTED('表'[类别]))//这里需要自己替换数据 结果如下： [1240] ALLSELECTED在这里的作用就是无论我们怎么筛选...和上面类似，修改刚才的代码如下： 筛选分类占比= CALCULATE('表'[求和项],ALLSELECTED('表'[类别]))//这里需要自己替换数据 结果如图： [1240] 对比结果很明显，小伙伴们...这里做一下总结： 计算总体占比 DAX= DIVIDE(SUM('表'[求和项]),CALCULATE(SUM('表'[求和项]),ALL('表'))) 计算分类占比 DAX= DIVIDE(SUM('...表'[求和项]),CALCULATE(SUM('表'[求和项]),ALL('表'[项目]))) 计算筛选总体占比 DAX= DIVIDE(SUM('表'[求和项]),CALCULATE(SUM('表'[...求和项]),ALLSELECTED('表'))) 计算筛选分类占比 DAX= DIVIDE(SUM('表'[求和项]),CALCULATE(SUM('表'[求和项]),ALLSELECTED('表'[项目
举个例子，比如下面的订单表、明细表、开票表，其中订单表和明细表建立了一对多的关系，而订单表和开票表没有建立关系： - 01 - 表间有关系 公式好简单 对于已经建立了表间关系的订单表和明细表来说，假如要对...“数量”进行求和统计，非常简单，直接将“数量”字段拖放到相应的图表中即可： 当然，如果要写度量，公式也非常简单，SUM一下就好了： 我前面的文章讲过，DAX的核心原理就4个字——筛选计算。...- 02 - 表间没关系 公式很复杂 接下来我们再看看没有关系的情况下，比如开票数量，也要实现类似的数量求和统计，公式该怎么写呢？...你不写个十分能装逼的公式，连个求和都做不了！ 这就是为什么数据模型如此重要的原因，也是DAX圣经必须放在开篇第一章的原因：数据模型没有构建好，所有的函数都无用武之地！...而模型的好坏，直接决定了你不需要通过额外干预自动得到筛选结果的程度—— 模型做得好，DAX公式写得少！ 模型没做好，函数用不了！
[1240] FILTER函数 FILTER函数属于“筛选”类函数，隶属于“表”函数，其使用频率可以算得上最高的几个函数之一。 用途：用来筛选表或者作为计算的筛选条件。...语法 DAX= FILTER(,) 参数 表：可以是固定的表，也可以是表的表达式。 条件：过滤条件。 返回结果 由符合筛选条件的行组成的表。...例子 模拟数据： [1240] 例子1： FILTER例子1 = FILTER ( '例子', MONTH ( '例子'[日期] ) < 2 ) 结果： [1240] 筛选出2月份之前的所有数据。...代码： 双层FILTER = FILTER ( FILTER ( '例子', MONTH ( '例子'[日期] ) < 2 ), '例子'[类别] = "白" ) 结果： [1240] 从结果上看，三者的结果是一模一样的...当然，还有很多别的用法，比如说累计求和等等，这里就不一一举例了。 小伙伴们❤GET了么？
[1240] 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。...下面是一些DAX的书写要求： 1.如果参数只有一个，那么参数和函数需要放在一块。如下： DAX = SUM ( '表'[求和项] ) 2.如果参数函数有两个，或者更多参数，那么每个参数一行。...如下： DAX = CALCULATE ( SUM ( '表'[求和项] ), FILTER ( '表', [条件] = "M" ) ) 3.如果函数和参数太多了，那么左括号"("和函数在一行；参数如果是新行...如下： DAX = CALCULATE ( SUM ( '表'[求和项] ), FILTER ( '表', [条件] = "M" && [条件] = "N" ) && FILTER...输入如下代码： 绝对排名 = RANKX ( ALL ( '产品表' ), [销售] ) 结果如图： [1240] 排名结果如上，从排名上看没有啥问题，但是总计栏“1”是什么鬼？
1.Power Query方案 ---- 将数据上载到Power Query之后，点击分组依据功能： 选择需要透视汇总的字段： 本案例我们仅仅对数据进行求和，实际还支持平均值、中值、计数、非重复行计数等计算方式...'[销量] ), "销售额", SUM ( '销售明细'[销售额] ) ) 生成的结果如下图所示： 同样，可以刷新，添加切片器。...另外，借助DAX STUDIO也可实现以上功能： 3.总结 ---- Power Query的方案更加简洁，不需要输入任何公式。DAX的方案相对复杂。...如果透视表喜欢使用表格形式，逻辑比较简单，仅包括求和、计数等，推荐使用Power Query方案。如果逻辑非常复杂，推荐使用DAX方案。...DAX全称数据分析表达式，可以将复杂的多数据源模型生成一个简约的表格。本文使用了SUMMARIZE函数，更多DAX函数可参考DAX.GUIDE网站的介绍。
当你问及张三和李四有啥区别的时候，往往得到回答：没区别。然后，你就会多记忆一个词汇，渐渐的学习 DAX 变成了一个记忆词汇的游戏。当你发现你的词汇量很大的时候，却无法写出有效的句子。...那么 SUM 的准确注解应该是：SUM 的参数，列引用，指向基表中的列，SUM 将对该列的所有数值求和。 随着对 DAX 使用，会继续发现： 此时，会看到：SUMX 的第一个参数叫：表。...叙述如下： DAX 中的表有两类，一类叫基表（base table）, 它们是直接位于数据模型中的表；基表（base table）属于表（table）；某些 DAX 函数只能用基表作为参数，而不能用 VAR...表，其实是内存中普通形态的表，往往是一个计算过程的中间结构，而这个中间结构往往来自对基表的计算。 使用 DAX 函数操作基表和表，得到最终需要的结果形态。...有时候，可以从基表的计算中直接得到最终结果，这是最佳路径； 有时候，由于计算的复杂，对于基表的计算往往会得到一个中间结构，且会在内存中展开，称为：物化。基于这个结构再计算，得到最终结果。
01 单元格和智能表格 Excel对单元格执行计算，单元格通过坐标引用。因此，你可以这样编写公式： = (A1 * 1.25) - B2 DAX则不同，单元格和坐标的概念在DAX中不存在。...DAX知道你想要对列的所有值求和，因为你在聚合函数（在本例中是SUM函数）中使用了列名作为参数。...在前面的示例中，为了计算总销售额，创建了一列，求价格乘以数量的结果，然后将其求和以计算总销售额。这个结果很有用，例如，它可以作为计算每个产品销售额百分比的分母。...如果没有一定的理论基础，你会觉得DAX像变魔术一样得到了正确的结果，或者得到没有意义的奇怪数字。但问题不在于DAX，而是你还没有完全理解DAX是如何工作的。...幸运的是，DAX的理论只限于几个重要的概念，《DAX权威指南》一书中会进行详细介绍。 一旦你掌握了原理，DAX对你来说就不再神秘了，学习DAX主要是积累经验。
其依赖发生变化后，对度量值的维护由系统自动完成。 因此，DAX 的度量值支持用封装的思想进行设计。...也就是说，DAX 的继承，更强调了一种业务逻辑的继承，这也是自然的，合理的。 不难想象，可以设计这样一个业务逻辑继承链路，如下： 基本指标值，如：求和。 继承后汇率转换，如：RMB，USD。...提示 小白进入到以 Power BI 作为泛型的自助商业智能分析领域，对技术的初步不适就是来自于这种逻辑的强大统一和输出，因为，这种逻辑是内涵式的，在 Excel 中，往往每一步就显性化地摆在那里，用户的大脑和眼睛可以看到每一步的结果...仔细思考，由于每天的汇率是不同的，在考虑汇率计算的时候，具体逻辑应该是： 先计算某天的统一值，再对所有日期的值求和。 按当日的不同汇率分别计算统一值，再求和。...查找汇率 既然汇率维度没有侵入到主体数据模型，那么，对于每笔交易级别的汇率，必然要查找对应的汇率。
其业务含义为：当前所选产品类别的销售额 占 所有产品类别的销售额，即：某产品类别的市场占有率。 这里的 ALL 将帮助我们似乎达到一个效果：忽略（清除）了外界的筛选并返回所有的类别。...我们拖拽一个切片器如下： 现在问题来了，如果点击 全选 或 全不选（点击两次全选即可切换为全不选）会是什么结果。在看答案前，很多人或猜测： 猜测全选时，返回 TRUE，对吗？...猜测全不选时，返回 FALSE，对吗？ 这种猜测很自然，但结果让你惊讶： 首先，先看全不选的时候，如下： 其次，来看全选的时候，如下： 居然也是 FALSE。...到底有没有选 来看两个图： 上下两图完全一致，但筛选结果却完全不同。那到底选了没有？...( 'Product'[类别] ) ) 对应的结果，如下： 尤其值得注意的是，DAX - FILTER.ALL 版本返回的是被筛选的 TRUE，由于 FILTER 是一个迭代函数，要对某列逐行考察，就如同逐个选择
然而，对于清除了产品子类别筛选的计算，其结果是：461，而不是 905，这个结果非常诡异。...如果你学习了 DAX，你会这样想： 虽然 ALL (' 产品 '[产品子类别] ) 清除了产品子类别的筛选，但是它不会清除产品类别的筛选，因此，在【场景 2】中，清除了产品子类别的筛选，但受到与【场景...1】中相同的产品类别的筛选，因此，结果应该是：905，而实际结果是 461，这很诡异，像是一个 BUG。...如：本例中的产品子类别以及产品类别的两个列。 要参与 SUMMARIZECOLUMNS 运算。如：在 Power BI 中所有图表都是由 SUMMARIZECOLUMNS 返回的运算结果。...需要注意的是：AutoExist 是故意这么设计的，它既不是 DAX 的缺陷，也不是 DAX 的 BUG，只是由于对 DAX 运行原理不够了解而踏入的一个陷阱。
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