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。
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。
每个门店由店长管理,店长的管理被评价得到KPI。现在希望按照如下结构显示,该如何实现?
👆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
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:
ALLEXCEPT函数属于“筛选”类函数,隶属于“表函数”,在ALL函数系列家族中,其地位是不可或缺的。
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)。
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。
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)。
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。
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。
有位大佬曾经告诉过我,如果你深入理解了CALCULATE,那么你就相当于理解了DAX函数的基础,因为它是DAX函数中最灵活多变,也是适应性最强的函数之一。
在 Toboyoo 分析看板中,有一个专门的模块,通过 80/20 原理,建立起 “四象限分析” 模型。该模型从【组合象限】、【80/20 数字】和【年度变化】3 个主要子页面进行分析展示。如下所示:
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。
在 2022 年 12 月的更新中,Power BI 正式推出了 DAX 窗口函数。
👆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
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。
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。
作为 2018年 的终结篇并同时开启 2019,Excel120 将以此篇揭示 PowerBI 可以做出的最强大图表以及固定套路。
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。
前面的文章中我已经使用了一个入门案例动态销售报告来带领大家入门PowerBI的入门学习,基于动态销售报告,我可以在来进行细化处理销售目标表中的数据。本文的主题就是销售目标的分析。我们都知道销售目标是销售的起点,销售人员每天的跟进都可以来反映销售目标完成情况。因此,将销售目标的颗粒度细化到每一天很有必要。 销售目标的细化主要的难点在于许多的企业在销售业务中有季节性。比如说在相同的月份中,去年的2月和今年的2月可能天数不同,无法全部复制。还有就是月份中的周末时间,有些月份存在4个周末,有些月份存在5个周末。这些时间因素都会对销售趋势造成一定的影响。 回到数据源结构,我们回顾一下动态销售报告中的销售明细数据。这个表中有销售日期和销售额,我们可以使用DAX函数来将销售目标处理到该表的汇总数据表中。接下就一起来处理数据吧。在PowerQuery中手动输入销售目标表
这是白茶随机模拟的一组数据,一份事实表,一份维度表;模型关系是很常见的一对多关系。
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!
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
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。
文章背景:最近在学习DAX权威指南的第16章,DAX中的高级计算。其中提到了一种相当常见的计算模式:对事件序列进行编号,以便查找第一个、最后一个和上一个事件。
前些天,我做了个小调查,让我比较意外的是,调查结果中,大家最想学习的竟然是DAX:
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 《DAX权威指南:运用Power BI、SQL Server Analysis Services和Excel实现商业智能分析》 一书被很多学习DAX的小伙伴誉为DAX圣经。 原书在亚马逊收获4.8分(总分5分),受到广大读者好评,中文版一经上市,也得到国内读者追捧,一度位列京东数据热卖榜前10。 这样一部DAX里程碑式经典教材,是两位意大利人Marco Russo和Alberto Ferrari多年合作研究的结晶,DAX之父、微软Power BI首席工
先说说这两天微信群里一个简单的案例,即根据下面的数据,统计每个人不含“质检”类型的非重复版本数量:
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
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。
授之以鱼不如授之以渔,有关DAX的概念性介绍我特意地拖到这个章节统一来讲,以免在前面穿插让大家混淆。DAX是Data Analysis Expression的缩写,即数据分析表达式,DAX公式同Excel一样,公式繁多可以编汇成一部字典,我们不可能一夜之间把这本字典背下来,在这种情况下教会大家原理和学会查字典的方法尤为重要。
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而组别上下文中,此时的ISFILTERED结果也为TRUE,因为这个时候直接筛选类别处于生效状态,无论是多选还是单选;
很多人说国内的学习资料太少,在学习的过程中坎坷不断,我与大多数PowerBI学习者一样,一边读外文的博客摸索一边铺路,在不断尝试和与人分享的过程中,总结了个人认为最宝贵的十条DAX学习经验,分享给读者。
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。
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。
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:
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。
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。
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。
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。
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。
1 定义优化策略2 优化DAX表达式中的瓶颈2.1 优化筛选条件2.1.1 优化前2.1.2 优化后2.1.3 小结
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。
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/
白茶在刚开始接触PowerBI的时候,经常被一些基础的概念搞懵,也不好意思问别人说的具体是啥意思,分享一下一个小坑。
在 DAX 中有一个神奇的函数 ALL,被誉为 DAX 圣经的书中有专门的多页篇幅来讲解这个 ALL 以及其相关系列。在 2019年9月 DAX中又新增了一个函数 REMOVEFILTERS,那么,ALL 到底是怎么回事?与 REMOVEFILTERS 到底有何不同?如果你看 DAX圣经 你需要看很久,而罗叔则让你秒懂,永远不会错。
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。
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。
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