这种倒计时方式需要准备一个时间表，具体到一天的每一秒，总计86400行。时间表可Power Query或者DAX直接生成。...生成方式参考采总这篇文章：在Power BI中制作时间表的两种方式 这里要对时间表准备一个倒序的索引（可Power Query的索引功能或者DAX的RankX生成），以便Play Axis进行时间播放...数据颜色分别设置为黄色和灰色： 环形的内半径进行调整使得环形看上去细一些： 中间的倒计时卡片图需要设一个专用度量值，当开始计时时，卡片显示计时的时间；当尚未开始计时时，卡片要比最大的计时范围多一秒。...这是因为时间表是从0开始的，到0:00:09实际上已经过去了10行。 最后一个问题，如何自由设置倒计时总时长？将小时、分钟和秒字段放入页面筛选器，进行高级筛选即可。下图示例为5分钟计时。...这种方式不需要外部数据源，界面可以自由设计，运行也更为流畅，下图是个例子： 生成一个SVG度量值，将度量值放入HTML Content视觉对象，输入需要计时的时长，回车即可开始计时。
下面我们新建度量值"总订单量"使用COUNTA函数统计"2022年点播订单表"中总订单数量： 度量值DAX公式为：总订单量 = COUNTA('2022年点播订单表'[订单号]) 将创建的"总订单量"...，这里也是通过创建"度量值"来实现，操作如下： 度量值DAX公式为：订单均价 = DIVIDE('度量值表'[总营收金额],'度量值表'[总订单量]) 将创建的"订单均价"度量值拖入到之前创建的"多行卡...首先创建"商圈营收排名"度量值，度量值DAX公式为：商圈营收排名 = RANKX(ALL('门店信息'[商圈类型]),'度量值表'[总营收金额] ) 将创建的"商圈营收排名"度量值拖入到之前创建的"表...[总订单量],'2022年点播订单表'[套餐名称]="单曲"),'度量值表'[总订单量]) 将创建的"单曲占比量"度量值拖入到之前创建的"多行卡"中，操作如下： 可以看到单曲点播的订单占了总订单的将近...TOTALYTD: 计算从本年开始到当前的累计。 TOTALQTD: 计算从本季度开始到当前的累计。 TOTALMTD: 计算从本月开始到当前的累计。 这几个函数的用法一致，只不过计算的时间维度不同。
DAX-第4章 上下文和筛选 Extreme DAX-第5章 基于DAX的安全性 Power BI 学谦 开始本章翻译时，是5月初。...图6.2 模型图 日期到fSales关系包括从日期[Date]到fSales[InvoiceDate]的一个活动关系，以及从日期[Date]到fSales[OrderDate]和从日期[Date]到fSales...我们从头开始演示一遍。 6.2.1基本KPI度量值 首先，我们为 KPI 创建三个基本的 DAX 函数。 1.每月销售额将由 DAX 表函数 SUMX 计算，代码如下。...同样，如果今天的日期是2022年1月13日，则最后一笔订单可能从2022年1月12日开始，并且运行总计是在2021年1月13日至2022年1月12日期间计算的。...第二列名为 Sort（排序），它包含整数，从第一行中的1开始，每行增加1。你可以选择用此列来对 Description（说明）列进行排序（通过“按列排序”选项）。
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。...新建表是一个计算表，其值由DAX表达式决定，而不是从数据源加载。...在调试公式时，它会非常有用，因为你可以定义一个局部变量，测试它，一旦它可以按照预期的行为运行，就可以放到模型中。查询语法主要由可选参数组成，最简单的查询是从现有表中检索所有行和列，如图1所示。...你将在本节后面学习到有关可选的空行的知识，现在让我们专注于这两个函数的功能。 ALL函数总是返回列的所有不同值，而VALUES函数只从可见值中返回所有不同结果。...通过对本书的学习，你将了解如何使用DAX语言进行商业智能分析、数据建模和数据分析；你将掌握从基础表函数到高级代码，以及模型优化的所有内容；你将确切了解在运行DAX表达式时，引擎内部所执行的操作，并利用这些知识编写可以高速运行且健壮的代码
当积累的大量经验以后，就会考虑在第一次设计的时候为未来留下可以扩展的机会。...背景问题 先看一个背景问题，要求从三大方面按某时间区间（如：今年）分析销售额大小，销售额排名以及销售额占比： 从 产品类别 方面 从 城市 方面 从 产品子类别 方面 另外，必须考虑： 考虑到总计行的处理...重复的梦魇 在上述总计行的问题中，解决之后，新的问题来了，我们要对： 从 产品类别 方面 从 城市 方面 从 产品子类别 方面 从 … 方面 针对 [销售额同比增长率] 至少要写多少个度量值？...DAX公式数 = 可能的维度数 × 可能的度量值数 × 总计方式（2个） 以 5 个维度以及 10 个度量值来看，一共就要写 100 个DAX公式了。...在算法选择模式的按何种算法计算总计的DAX公式如下： 号称用1个度量值处理100个度量值的方式我们留在下篇。 ---- -
当然，不使用计算列这一规则也有一些例外，当您使用 DAX 处理更高级的方案时，可能会遇到这些例外情况。...日期范围从找到的最小日期所在年份的第一天开始，一直持续到最大日期所在年份的最后一天。...虽然这听起来很方便，但您必须意识到，当模型包含诸如出生日期或像2199年12月31日这样奇怪的异常值时，它将创建一个跨越数十年甚至几百年的巨大表格。 因此，更好的选择是 CALENDAR。...图3.6 使用 DAX 公式创建的日期表 在实际模型中，为了更好地匹配新数据的加载，日期表的开始日期和结束日期一般而言是需要设置为动态的。...主要结论是，DAX 度量值是（或者说应该是）从模型生成有价值结果的主要方式，实际上，本书的其余部分我们将重点介绍 DAX 度量值。
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。...例如，下图显示了每一张卡片视觉效果，代表着不同的销售度量值。 该报告包含22张卡片图，每个图由不同的DAX计算。 在功能非常强大的Power BI上执行的页面的时间为1.5秒。...（1）启用“性能分析器”窗格 （2）单击开始记录。 （3）单击刷新视觉对象。 （4）按总时间排序（降序排列）。 通过再次单击刷新视觉效果，我们可以看到不同的排序顺序。...我们以计算每一个产品子类别的销售额为例：将度量设为“销售总额”，将类别设为“product subcategory（产品子类别）”。 我们可以获得以下效果。...因为我们从报表中删除了20个视觉效果，所以大大减少了运算量，且页面刷新时间从1.5秒降至0.2秒，无需更改数据模型即可减少86％的运行时间。
当度量公式引用包含许多值的列，且未指定用于获取单一结果的 min、max、count 或 sum 等聚合时，可能发生这种情况。从概念上讲，原因是所选内容有可能包含多个值。...这意味着，当您引用另一个表时（如 TotalShipping 计算），您将使用完整的一张表。即使您引用了计算列所在的表，例如总税计算，也会使用所有的行。...让我们从一个示例 DAX 度量值开始，代码如下。...如果从查询上下文或筛选上下文开始，这意味着我们已经拥有了环境，所以没什么可做的。因此，对于 SalesLargeUnitAmount 度量值来说，这个过程微不足道。...即便 DAX 引擎可能会优化此处的计算过程，但其中的差异依旧会很大。 与查询上下文中的筛选器不同的是，表筛选器可以具有多个列，当您意识到这一点时，将表用作筛选器将变得更加强大。
计算列 在表中定义 逐行计算后保存 在数据导入时触发计算 结果静态不再改变 度量值 在数据模型中定义 与行集合（筛选上下文）协同工作 在运行时动态计算 视图计算 在可视化对象上定义 视觉上下文中 在运行时动态计算...根据 Power BI 产品经理收集到的用户普遍反馈： DAX 是有难度的。（准确地讲，筛选上下文很难直观理解。） DAX 的计算彼此独立，且只能在模型层面进行。...当想计算两列的差异的时候，也不必再定义新的度量值，而是可以： 直观地让两列相减就可以得到结果。...如果你看懂本文，那恭喜你，你正在理解目前这个星球上分析业务最合适的工具；如果你没看懂本文，那恭喜你，你知道应该开始学习什么了。...后续 Power BI 作为一个工具存在，从个人角度，其数据分析的技术能力已经非常成熟，这些内容可以完全从这个公众号找到答案。
PBI催化剂介绍 对PBI催化剂不熟悉的，可查看此文： 国际水准，中国首款重量级PowerBIDeskTop外部工具问世 功能说明 一、批量DAX格式化 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...具体操作为先遍历出所有DAX表达式，再使用Excel的筛选排序、单元格颜色标注等功能，快速筛选到需要格式化的DAX表达式清单，再使用批量格式化功能完成操作。 ?...另一个开发的动机是，罗简单老师已经开源了此功能，罗老师也是PowerBI的实战专家，从他的理解来看，此功能是有其必要性，同时罗老师也乐意将其集成到PBI催化剂中，供广大用户们使用。...开放明细数据查看 对于PowerBI资深用户来说，直接拿汇总数据，总不如来个明细级别的数据更好用，故在报表层的度量值清单时，分出每一报表页的度量值使用情况。 ? 同时也保留了汇总表，方便快速决策。...在度量值是否存在引用关系时，使用模型层的方法访问，会优于罗老师的从模板文件中的字符串查找方法，例如某些度量值被计算表、计算列所引用，可能直接统计模板文件里的度量值互相引用准确性更高。
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： 这个问题提出的时候，这位朋友给了一个得不到正确结果的写法（我猜可能是从某些文章或书上模仿写的...当然，如果真是准备好了姓名表，在里面加计算列，也不难，计算列的公式可以适当改成以下这个达到目的（但这个公式其实不是很完美，因为如果继续有更多的计算列，容易出现循环引用问题）： 后来，从群里的交流情况看...DAX问题的一个缩影，很多朋友总希望直接在使用（或许拿的是一些书上或文章中的案例）的过程中学习，以为通过一些例子就能很快地学会PP或DAX函数的各种用法，而没有真正静下心去先把DAX的基础知识和原理先理解一遍...上面的例子里，一个是在计算列里用，一个是在度量里用，环境差异就很大，结果，在计算列里需要增加其他的函数配合使用，且其背后还涉及到很多要了解的其他内容（行上下文相关问题）；而在度量里，因为有数据透视表的筛选上下文的存在...所以，关于DAX的学习，千万不要想着一开始就边用边学，用到再问——想这样学好DAX几乎是不可能的。一定要把基础的知识点和模型的基本原理先进行较系统性的学习，然后才是用具体的案例去练。
另外，当数据结构是表的时候，还包括了表之间的关系。对于这点，我们再另外研究。 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？ 将表作为表 将表作为表，是很自然的。例如： {1} 这就表示了一个表，在 PowerBI DAX 中创建后，得到： ?...这里也请注意两点： 1、度量值的定义是正确的； 2、度量值的使用结果是不符合预期的。 这是初学者常常出现的问题，从逻辑来看： ?...当VALUES函数直接用于度量值时，DAX 引擎仅仅检查语法，是没有错误的；但只有在用户使用该度量值的运行时，才会真正计算，得到了含有多个值的结果（也是一个表），且提示用户：表中应该具有单个值。...其中，“向下捞取对应的”这几个字就表现了上下文转换的逻辑动机，那就是：从宏观层面的某个元素，转换为对微观层面的整层筛选，实现了宏观迭代到微观筛选的转换。
分别来看度量值的实现： KPI.人数.离职.当期 = COUNTROWS( VALUES( Data[工号] ) ) KPI.人数.所选.全部历史 = CALCULATE( COUNTROWS( VALUES...这是有原因的： 从排序上看，相关的度量值会排列在一起，便于使用； 从语义上看，与 CALCULATE 的语义达成一致，便于识别含义。 其次，注意动态性的保持与屏蔽。...度量值讲解 KPI.人数.离职.当期 = COUNTROWS( VALUES( Data[工号] ) ) 对人数的计算，应该以员工编号作为唯一标识，因此使用该列，同时，我们希望这个计算保持可被筛选的特性...进入 CALCULATE 后，最先运行到第三行，FILTER，进入之。 先执行 第 4 行 FILTER 的第一个参数 ALL( ‘Date’[日期] ) ，得到全部日期序列。...第 7 行，由 DAX 引擎添加。 综上，我们实现了度量值的累计计算。
为了表示更复杂的场景以及更清晰的逻辑，该表所在案例的业务含义如下： 汇率表示从 A 到 B 的转换系数，例如：交易了 1 美元，则可以直接匹配 From 端后，再乘以 To 端即可得目标值。...这为学习，体验 DAX 的美以及用于实际工程项目具有重要意义。 DAX 如何实现封装 DAX 的封装，通过度量值完成。...同时，由于 Power BI Desktop 的软件特性，当度量值依赖的字段名称变化时，度量值会自动更新，用户无需维护。从这个意义上来说： 度量值可以设计成封闭的，以封装逻辑。...DAX 如何实现继承 DAX 的继承，通过度量值完成。...从这个意义上说，很多小伙伴问，DAX 到底强在什么地方，那么，你现在就可以感受到 DAX 可以支持设计出一种： 提前设计但又不运行 用户做了选择 根据选择再执行 这是一种倒置的结构。
先预览 为此，我们推出了 PowerBI 的外挂工具：DAX Pro。如下： ? 从界面不难看出，该工具目前（不表示未来）可以帮助使用者直接通过拖拽来创建度量值。...DAX 市场历史 这可以追溯到 5 年前，那时 PowerBI 刚刚开始流行，然后几乎所有学习者都形成一个共识：DAX 是 PowerBI 的核心。...对于技术人员，开始狂学 DAX，因为大家已经习惯去用技术去理解一项技术了。 对于业务人员，他们从可视化进入这个领域，但慢慢发现了 DAX，而且被拦截得死死的，仅有的 Excel 经验几乎没有用。...我还看到社区里很多有强大技术背景的小伙伴在讨论 ALLSELECTED 函数的底层到底是怎么运行的，这很好。...你们是他活着的唯一理由，DAX Pro 就是帮助大家保持简单的方式。 DAX Pro 的计划 从目前的界面看： ? 如果你觉得他只是一个度量值模板工具，那就大错特错了。
在讲解门店数的计算逻辑前，首先聊下一家门店，从开店到撤店所经历的几个重要时点。一家门店装修完成，就可以择日开张营业，营业第一天就是开店日期。...当门店的开业时间小于等于当前期间的最大值，并且处于经营状态（撤店日期为空）或者已撤店但撤店日期大于当前期间的最大值（即当前期间还未撤），那么该店在当前期间为有效经营门店。...第 2 行的 IF 条件限制该度量值只在年初的期间内显示，其它时期不显示。...最后用总门店数减去重装中门店数得到营业门店数。 示意如下： 标记法 以上是通过开业日期、撤店日期、装修开始及结束日期来确定门店数的方法。...这涉及到以系统化的思维设计审批流程以及信息维护人员的执行力及责任心。结合可比店、不可比店角度进一步对门店数进行分析，效果更加。
当涉及到理解高级概念，例如计算上下文、迭代和上下文转换时，一切就会变得复杂，但不要放弃，要有耐心。当您的大脑开始消化这些概念时，您会发现 DAX 确实是一种简单的语言，只是需要一些时间来适应。...图 1-1 包括一个由三个关系组成的链的例子，从 Sales 开始，一直到 Product Category。 在每一种关系中，一个或两个小箭头可以确定相互筛选的方向。...筛选总是从关系的一端进行到多端。如果交叉筛选是双向的，也就是说，如果它有两个箭头，筛选也发生在从多端到一端。 一个例子会帮助理解这种行为。...DAX 的话，就有些不一样。 DAX 可以作为编程语言来定义计算列，计算表和度量值。DAX 新提出的计算列和计算表的概念，MDX 里面没有。DAX 的度量值和 MDX 的计算集合类似。...根据我们的经验，一开始当您掌握了一些简单的计算时，您可能会学习热情高涨，但一旦开始学习计算上下文和 CALCULATE（DAX 语言中最复杂的主题），一切看起来都很复杂，您的学习热情可能会减退，但请不要放弃
，从概率的角度，一定会出错的，一定会找不到的，一定会在生产环境某天被最终用户发现的，然后就有得搞了。...先来看本案例： 再看下已经开始产生重复的度量值集合： 其中，销售类指标是基础指标集合，其他的分析是基于此的，这种层次结构便于将业务领域的主题映射为Power BI DAX度量值，可以满足工程做法。...如下： 这里使用了 ERROR 这个函数作为占位符，它可以保证度量值可以顺利编写，如果万一忘记什么，这个ERROR也会在运行时提醒你。...（当想用没有智能列出的函数时，只能说明这里不能用该函数，一定有某种错误，请仔细检查）这个功能是很强的。 支持 Tab 进行缩进以及 Shift+Tab 进行负缩进。...（如果可以欣赏到的话） 至此，就可以用一个度量值处理关于 销售同比增长率 的所有问题了。与此类似，可以进行扩展到其他指标，读者可自行实践。
散点图支持点阵图 散点图，是一个可以从多维反应数据状态的可视化对象，在PowerBI中散点图的默认计算逻辑是，针对某个点P，计算其在X轴的度量值以及计算其在Y轴的度量值。...例如，在X轴可以放置维度，如下： 如果将维度同时放入详细信息，则会遇到错误： 可以看出，使用散点图的基本配置有两种选择： X轴维度，Y轴度量值，无详细信息粒度 X轴度量值，Y轴度量值，有详细信息粒度 如果从...，从设计上，DAX相比表计算显得更重，因为DAX直接处理原子数据。...更重要的是等待PowerBI赶快弥补报表层的轻量级功能，不要分个组、排个名、汇个总还要写无比复杂的DAX，相信这个痛点也正难到了 PowerBI 的设计者们。...数据源的事实表由于海量数据限制（如：100亿行），无法加载进入PowerBI模型，即使是PowerBI Premium也不是合理的解决方案，则以DirectQuery模式（虚拟模式）映射到PowerBI模型，含义为当涉及到含有该事实的查询
处于学习 PowerBI 尤其是 DAX 的阶段，这样的问题的解决可以极度提升个人的 DAX 以及 PowerBI 能力，而不是曲线问题本身。...通用实现 一个问题的解决，并不是最难的，最难的在于： 通用化和可扩展化，适用于所有场景 以更高的性能运行与折线图不应该有任何性能差异 这两点居然被完美地解决了。 首先，来看方法的通用化。...20 个点 X 和 X' 与该维度融合，无需另外制作 将这两个特定整合到一起真的太强大了，也就意味着： 当且仅当需要为某个折线图定制它的光滑曲线版本时，才进行仅一次维度定制即可。...从本文中不难看出在解决问题到通用化的过程中的通用模式，也就是模式的模式： 问题到模板 维度的通用化构建方法 维度的可变部分，用套路改有限的参数 维度的不变部分，模板化实现，永不修改 度量值的通用化头肩方法...在选择10个点，20个点还是更多点作为插值元素方面以及索引从 0 开始而不是从 1 开始等很多细节都经过了极为巧妙地推演，读者可以自行研究，此处就不再赘述。
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