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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。
👆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
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。
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。
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。
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。
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
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
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。
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
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
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。
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。
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。
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:
👆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
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。
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。
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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。
上面的都是白茶和大家开的小玩笑,但是实际上这种需求,是很普遍的一种情况。起初这个问题来源于群里小伙伴的提问,就是当我选择A、B的时候,能不能出现同时包含A、B、AB的项目?白茶一寻思,可以做到。
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?
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。
CONTAINSSTRING函数被微软划分为“信息”函数,属于“值函数”,根据判定结果返回TRUE或者FALSE。
LOOKUPVALUE函数隶属于“信息”类函数。这个函数的作用类似于EXCEL里面的Vlookup。
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/
随着数据分析和可视化工具的广泛应用,Tableau和Power BI已成为行业标准的分析工具,而Python则作为数据科学的主流编程语言,广泛用于数据处理、分析和机器学习。本教程旨在介绍Tableau、Power BI与Python的基本使用方法及其在数据分析中的应用。
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。
小勤:上次说可以通过对逆向连接表编辑DAX公式按需要返回模型中的数据(具体见文章《链接回表,让Power Pivot和Excel的互动更加精彩》),具体是怎么弄的?
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。
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。
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。
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。
AND函数、OR函数和IN函数都可以理解是WHERE函数的补充,当然也可以与其他筛选函数使用。
虽然Excel的PowerPivot没有计算表功能,可能某些DAX新函数也不支持,但这并不妨碍它的强大。
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。
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。
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:
很多伙伴都希望快速理解 Power BI 以及 DAX 的精髓,以便可以快速工作,但往往被很多程序员误导必须要学习编程。还有很多程序员看了大量图书,在自我总结,希望可以提纲挈领地找到自助商业智能分析框架或者密码。在下,也是其中一员,在回答自己和伙伴的各种疑问的过程中,在积累中有所感悟,将这些分享给你,也许可以帮助有缘人打通,快速领略模型驱动的自助商业智能分析之妙。
如果数据模型的日期范围是2018/5/1—2019/6/30,则生成的日期表范围为2018/1/1—2019/12/31
文章背景: 最近在学习DAX权威指南的第15章,高级关系。在某些情况下,我们很难在两个实体之间创建物理关系。可喜的是,DAX表达式有多种方式模拟这种关系。
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。
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:
我们一直在考虑的其实是一个终极问题:到底如何最大限度复用。在 PowerBI 中处理这类问题主要涉及两件事:业务逻辑的处理以及可视化的处理。在实践中常常表现为以下问题:
在DAX函数中,有些时候我们写的DAX逻辑引用次数过多,或者是性能过差,我们都会选择使用VAR来定义一个变量,减少资源的占用和方便重复的引用。而有些时候,为了进一步提高性能,我们还会选择通过VAR定义虚拟表来减少迭代遍历的次数。
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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