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。
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。
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。
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。
在Excel中，使用Power Pivot搭建的模型通常用透视表展现结果，如下图所示。
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.
下面让我们把视力集中到一点以改变我们以往看待矩阵的方式。我们知道，线性空间里的基本对象是向量，而向量是这么表示的：
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。
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。
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。
Power BI 表格矩阵可以设置五种条件格式类型，绝大多数情况下你可能对某列只使用一种条件格式，本文介绍一个三种条件格式（背景色、字体颜色和图标）叠加使用的业务情景。
多模生物学、影像学和神经心理学标记物已经展示了区分阿尔茨海默病（AD）患者和认知正常的老年人的良好表现。然而，早期预测轻度认知功能障碍（MCI）患者何时和哪些会转变为AD痴呆仍然困难。通过模式分类研究表明，基于纵向数据的模式分类器比基于横截面数据的模式分类器具有更好的分类性能。研究人员开发了一个基于递归神经网络（RNN）的深度学习模型，以学习纵向数据的信息表示和时间动态。将个体受试者的纵向认知测量，与基线海马MRI相结合，建立AD痴呆进展的预后模型。大量MCI受试者的实验结果表明，深度学习模型可以从纵向数据中学习信息性测量，以描述MCI受试者发展为AD痴呆的过程，并且预测模型可以以高精度在早期预测AD进展。最近的研究表明，如果使用纵向而非横截面数据构建分类器，可以获得更好的性能
白茶老师在他的文章《BI技巧丨矩阵高亮》介绍了一种交叉显示效果，选中一个维度，该维度背景色突出显示，选中两个维度，两个维度均突出显示，且交叉的格子颜色加深。
这里，通过attr()给每个div添加bar类。使用style()修改每个div的高度。
正常情况下，切片器使用的是维度字段，但是Power BI 2023年11月推出的新切片器可以添加度量值，这解决了一个问题：切哪个。下方的切片器添加了业绩增长率度量值，哪个城市业绩下滑最严重，就可以先选择哪个城市，查看详细情况。
通常我们在DAX Studio中书写的时候,要使用到evaluate申明，也就是在DAX Studio中进行书写公式，我们可以得到函数中间返回的表格，以便于我们查看。
本公众号已经分享了超过百种DAX+SVG自定义的图表，本文介绍如何将自定义图表空心化。所谓空心图表是指没有填充颜色，仅有边框颜色的图表。下图展示了条形图的空心效果：
这样不仅可以在日期连续的情况下进行，也可以在日期不连续的情况下进行，如果还有其他条件的话也可以在筛选表里面进行添加。
saiku的查询都是通过cube来进行的。因此每当我们要进行一次多维度查询时，都要先修改xml、上传、重启才能生效，不仅效率低，还不利于学习和理解MDX和模式文件。
上图为CODIV-2019 美国示例 图中的文本框部分引起了我的注意 文本有标题且加粗，带有链接； 文本中存在日期变量； 图片带有跳转链接； 如何实现呢？ 文本框插入标题和超链接 打开视图面板，插入文本框元素，输入了文本内容，现在想添加一个标题 将标题内容写入文本可以实现，但是这种方法太傻了 选中文本框仔细观察，会发现标题选项，打开设置即可（英文标题才会自动加粗） 选中试图添加超链接的文本内容，下方出现黑框，超链接设置就藏在最后的按钮处 点击添加超链接 URL 即可 按钮使用度量值 使用度量值可以在文本框内
答：这个要看实际情况，我一般建议优先考虑在PQ里添加列，因为PQ里添加的自定义列，在PP里能用，而在PP里添加的计算列，在PQ里不能用。
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）。
对比是常见的一种发现业务异常的方式，比如同期对比，目标对比，排名对比。最普通的排名对比如下表所示：
Power BI 2023年6月推出的卡片图当前不支持下划线，使用SVG度量值我们可以进行手动添加，以突出展示指标好坏。例如，业绩未达成显示红色下划线。
用一段 Power BI 以后，就会发现有个特点：用切片器可以筛选某个表列。但有时候，需要用度量值来控制筛选。
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TOP-N分析法通常用来分析客户、店铺或产品对于整体的贡献度问题。本节内容我们需要指定N个门店，分析这N个门店的产品销售总金额或毛利润对于整体的贡献度，如图所示。 在这个模型中，我们可以根据实际业务的需求，去个性化地选择以产品销售总金额或毛利润为观察对象，分析每个大区的前3名、前5名、前10名及所有门店的业绩对于整体业绩的贡献情况。 该模型主要的功能在于可以根据选择的指标动态地进行筛选，方便我们实时把握贡献最大的TOP-N的门店，开展有针对性的经营活动。下面介绍一下这个模型的具体的建立步骤。 第一部分：数
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：
Brand Finance发布了2022服饰品牌价值排行榜，如下表所示。这个表格有个细节：排名高于去年时显示绿色向上图标；等于去年时显示黄色的等号图标；低于去年时显示红色的向下图标。
先来建个度量值“总销量 = SUM ( '销售表'[销量] )”，把它扔进“条形图”
每月一次的 Power BI 更新如期而至，本月更新个人认为是很有意义的。本文将详细描述这些内容。
👆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
度量值工作的两大核心步骤是筛选和计算，筛选函数是制定计算的范围，聚合函数的用途是计算。如果你能够领悟第一阶段学习的筛选和聚合共10个函数以及上下文的概念，你就掌握了度量值和DAX的精髓。左手漏斗筛选器，右手智能计算器，随心所欲的设计你的筛选和计算，Master of Power BI指日可待。这一节我们就来学习最强大的筛选函数Filter。
但是很多可视化图形，在数据跨年的时候，因为节点问题，会导致原本的趋势变成单点或者单个柱子，这对用户来说体验是非常差的。
“度量值”和“计算列”的区别，令很多初学新人纠结不已。毕竟大部份人是从EXCEL里绕过来的，遇到问题，习惯拉起公式添加列，操作近乎条件反射，毕竟添加的计算列实实在在嵌在表格里，公式、数字、格式都看得见摸得着。若是发现哪里不对，公式里稍做微调，立马就能看到列中数字的变化
这种操作方式的核心缺点是条形高度无法调整。遗憾的是，数据条无法自定义（希望未来微软能够改善），但是条件格式图标可以使用度量值嵌套SVG矢量图自定义，以下是自定义的条件格式图标。
文章背景： 最近在学习DAX权威指南第10章，使用筛选上下文。其中提到，FILTERS是一个类似于VALUES的函数，但二者有一个重要的区别——VALUES返回筛选上下文中的可见值；FILTERS返回被当前上下文筛选的值。
我们经常遇到产品需要加一个新功能，当功能上线后，产品经理总会找我们建立指标体系，分析相关产品效果。
在 MDX 出现之前，将 JSX 与 Markdown 混合书写时，Markdown 的优势就不存在了。 通常采是用基于模板字符串的方式，因此就需要大量的转义和繁琐的语法。
Power BI在2023年的首更有个重要内容：表格矩阵的图像高度宽度可以分别设置参数（详情：Power BI 重大更新：可视化能力大幅提升！），这使得表格矩阵的可视化能力上了一个大台阶。本公众号之前介绍的很多自定义图表类型现在都可以移植到原生表格中。本文以零售业业绩跟踪为例进行说明。
Power BI 2022年5月更新的字段参数功能业务使用价值巨大，以至于本号连续更新相关内容，以下是前情提要：
小伙伴们，以上就是本期内容的问题来源，一些场景和人物都是白茶虚构的，但是这个事却是真的。
2019年3月1日，在SqlBits大会上，微软宣布DAX引入一项重大更新：Calculation Group（暂且不做翻译）。这项更新将对PowerBI及SSAS均构成重要影响。为此，微软SSAS团队官方，SQLBI.com以及Chris Webb分别在各自博客记录这一内容。（后两者为SSAS领域国际顶级专家博客）
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。
前几天有星友分享过一个重点城市GDP排行榜图表，图表中体现了GDP排名、排名升降状况、GDP绝对值以及增长率。这个图表对同一数据进行了多角度比较，我认为比较实用，在Power BI中进行了两种形式的模拟。
红绿灯常常在条件格式中使用，突出指标好坏。Power BI默认的红绿灯条件格式如下图所示。
最近读了Reid Havens在PowerPivotPro上发表的一篇《产品上线时间后比较表现》的文章，不同产品上线的时间不同，通过自定义时间轴来把所有产品的上线时间调整到同一个起点作比较。
Calculate是目前DAX语言中最重要、最有用同时也是最复杂的函数，值得单独成章进行介绍。涉及Calculate函数的内容很多，这里介绍的是行上下文转换。
注意，后面两列都是度量值。理论上不会同时显示两个名称为“器具”的行，也不会同时出现三把“椅子”，且对应着不同的聚合值。
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