本篇讲第一个问题（测度转换之等价物转换），下篇讲第二个问题（测度转换之漂移项转换），我知道现在你听的一头雾水，希望看完这两篇后你能明白其含义。
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。
近日，一场和 PowerBI DAX 之父 Jeffery Wang 的 AMA 活动。AMA 的意思是：Ask Me Anything。Jeffery Wang 在该活动中回答了很多关于 Power BI 尤其是 DAX 的相关重要问题。
虽说是一个点，且在官方说明的篇幅非常少，但是这个特性却意义重大而深刻。我们会用不同的文章来说明这个特性的各种特点。
PowerBI 准时更新，这次更新没有特别大的功能性更新，反而在更新的某些地方引入了BUG。本文将了解这些，更重要的是我们使用微更新的内容能做什么呢，这些微软没有告诉你，我来告诉你。
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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。
问耕 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 又是一个扎堆发财报的日子。 打上AI标签的美国科技巨头，都纷纷交出了第三季度的成绩单。包括Alphabet、亚马逊、英特尔、微软…… 谷歌
如果你打开 PowerBI Desktop 从头创建一个报告，你会发现让你眼前一亮，本月更新已经使用了新的主题，而且不止一个哦，增加了很多。如果你是一个主题设计师，你会发现可以更加容易和快速地构建主题。不过罗叔不会展开这个，罗叔预测在主题的设计上，微软会提供设计器，而不是停留在手工编写 JSON 的，这不符合微软的调性。当然，对于 JSON 格式的编写，罗叔会专门开一个文章来介绍。这次的更新，罗叔需要强调一个重点：DAX 驱动可视化（首发理念，参考此前可视化类高级文章）。 DAX 驱动可视化指的是，表面上你在拖拽设计可视化，但由于拖拽本身的限制，导致设计者无法完全控制报告的展现，因此，微软提供了一种终极的灵活方式就是通过 DAX 来控制可视化，这是微软在设计产品时候的一个重大选择。DAX 驱动可视化 将在未来更加渗透到每个细节，在这方面，罗叔专门会开专题来分享其中的思想。值得一提的是，这块的内容由微软的实习项目实现，也体现了微软将一些任务分拆并合理利用资源的做法。
只有站在数据分析与商业智能的金字塔顶端往下望，才能更好地纵览整个BI世界的结构。本章中的“五层模型”提纲挈领式的描绘了整个数据分析的过程，并以此为基础讲述了企业级BI和自助式BI的发展轨迹与未来世界对于业务人员数据分析能力的要求。
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。
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.
很多伙伴问如何在 Power BI 中学习 DAX，今天用一套内容帮你整理齐全所有内容。
有很多小伙伴常常问到含有递归特性的 Power BI DAX 计算问题，这在 DAX 中应该如何解呢？
在此前的文章中已经给出了 Power BI 使用 DAX 求最大连续元素数的方法。
因此，从 PowerBI 中也就不存在导出矩阵了，因为我们可以在 Excel 中直接利用这些成果了，例如：
我们都知道，区块链技术具有去中心化、稳定、安全等特点，我们一直探讨的问题是区块链技术的运用领域和运用手段，在银链原子链开发的项目中，区块链技术得到良好的施展平台。 区块链正在带来的一个新的商业模式，我叫它分布式商业模式，比特币区块链就是这方面一个伟大的实验，即使它失败了也带来巨大的启示价值，2000亿衡量不了，我认为2万亿美元也衡量不了它。分布式商业有几个特点，第一个分布式是没有产权的，大部分软件都是开源的。任何人要成为比特币上一个节点，不需要任何人许可，只需要下载软件，所有的都是开源，免费。使用是免费的。
👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯 作者：ExcelHome创始人周庆麟 来源：《DAX权威指南》推荐序 在ExcelHome技术论坛上，经常会有这样的讨论话题：你希望下一个版本的Excel增加什么功能？ 在2006年以前，很多人都说，希望Excel能提高单表处理数据的数量上限，最好能像Access那样可以建立多表查询。 自Excel 2007问世后，单表处理数据的量，从65,536行增加到了1,048,576行。 于是，很多人表示相当满意，但还是有一些人表示，只是简单增加单表的行数不够
多年来，我有过使用一些可怕语言的可疑启发经验，但在最后几年，我有幸学习了Swift。
近日，DAX 引擎之父 Jeffrey Wang 受采访，被问及很多关于 DAX 引擎细节的地方。形成了九十分钟的采访视频
注： 本文知识点是根据自己的项目经验及慕课网的教学视频整理所得， 如需转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/zhuchenglin/p/10223596.html
既可以从非常广的宽度看到 Power BI 的各个方面，也同时可以看到在国际范围从事与此有关的大咖做到了什么程度。因此，这是客观衡量 Power BI 在全球表现的一场秀。有没有没有微软的官方支持，大会更显得实在，既可以显现 Power BI 的高阶应用状态，也可以看出很多问题，就看大家的水平了。
使用过Excel Power Pivot、Power BI或者SQL Server Analysis Services的小伙伴，一定惊叹于它强大的数据存储和运算能力。 而在这些工具中，你都可以使用DAX对数百万、上千万行甚至更多的数据展开灵活的分析。 DAX，是一门跨Excel、商业智能和企业级工具的分析语言。 就像它的全称Data Analysis eXpression所描述的那样，DAX是一门用于数据分析的函数式语言。 是的，DAX和我们所熟悉的Excel公式都是基于函数的表达式，为了便于用户快速上手，
如果让我来讲的话，BI工具都是很简单的，会一个就会很多了。两小时入门power bi已经算是很慢了，其他bi工具，比如fine bi，可能十分钟足矣。
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QUANTAXIS量化金融策略框架,是一个面向中小型策略团队的量化分析解决方案，是一个从数据爬取、清洗存储、分析回测、可视化、交易复盘的本地一站式解决方案。 我们通过高度解耦的模块化以及标准化协议,可以快速的实现面向场景的定制化解决方案.QUANTAXIS是一个渐进式的开放式框架,你可以根据自己的需要,引入自己的数据,分析方案,可视化过程等,也可以通过RESTful接口,快速实现多人局域网/广域网内的协作。
通用资源交易协议（Generic Resources Exchange Protocol，GREP）是一套建立于本体主链基础设施上的去中心化资源交换协议。通过使用 GREP，用户可以快速建立数据等资源的链上确权和流转平台。得益于本体信任生态体系基础设施的完备性，在去中心化身份标识 ONT ID、去中心多源认证系统 Trust Anchor、可信链外数据连接器 Oracle 以及去中心化电子合同及签章系统 ONT Sign 等多种信任协作组件的协同支持下，GREP 可以为去中心化资源交换提供坚实的信任基础。
对于 Power BI Desktop 而言，其定位是为分析师打造，并提供自助商业智能分析的强大能力。然而，只有这些，相当于只是把球从中场传给了前锋而已。
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！
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。
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：
DAX Pro 是为业务人员创建的工具。为了避免混淆，精确地讲，这个工具并非是 IT 程序员为 IT 程序员创建的一个 IT 编程工具。当然，我们并不排斥 IT 程序员来使用本工具直接创建业务价值。但您可以大为放心的是：
前段时间，我写了《完全不用记！无数个快捷键自动控制Excel！甚至所有软件！| Power Automate实战》，但是，有小伙伴马上指出，Alt这个方法，对Power BI没用！
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小伙伴考了老师一个问题说：DAX 一共有多少个函数？我愣住了，表示不知道。很多小伙伴询问需要查询 DAX 函数的用法，希望有一个词典，于是就有了这个工具。市面上虽然有一些 DAX 函数查询工具，但本套工具极具特色，相信不管是学习 DAX 本身，还是研究本工具的精妙做法，都能让你收益良多。
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
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 数据分析是一门艺术。 做好数据分析不是一件容易的事情，既要了解业务，又要有数据意识和思维，还要懂得分析方法，熟练使用分析工具。 博文菌最近发现几本持续霸榜的新书和经典书，迫不及待地想要分享给大家，希望可以帮助大家掌握一套正确的数据分析体系，并熟练地应用到实际业务问题的解决中！ ---- 📷 01 📷 📷 ▊《数据分析之道：用数据思维指导业务实战》 李渝方 著 本书是数据分析方法论与统计学知识、编程语言及应用案例的完美结合 作者累计创作 “100+”
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
为什么业务分析师要学 Power BI 尤其是 DAX 呢？我们分三文来说清楚。
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。
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。
👆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
到底什么是比特币，它到底是怎么运行的。 通过开篇文章的介绍，大家可以对比特币概念有个了解，在之后的文章里，会更多剖析技术。欢迎大家关注订阅。 比特币是什么 比特币是一种基于分布式网络的数字货币。 数字货币是什么 凯恩斯在《货币论》上讲，货币可以承载债务，价格的一般等价物。货币的本质是等价物，它可以是任何东西，如：一张纸，一个数字，只要人们认可它的价值。人民币，美元等作为国家信用货币，其价值由国家主权背书。而数字货币是一种不依赖信用和实物的新型货币，它的价值由大家的共识决定。比特币就是一种数字货币。（我们在
兄弟们慢点，4天发布6项更新，你们不考虑下大家有时间学不，还有竞争对手会蒙圈的~ 产品经理无奈回复：这不是老大你安排的嘛。
里面提到多种方法，但有一种比较直接的方法，我没有提，也有朋友在留言中提到过——即，用DAX Studio可以直接导出Power BI数据到Excel，但是这个方法有个bug，需要注意。
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。
通过前面四篇大家可能已经发现，理论上，表格、矩阵的条件格式可以是任意样式的图形，或者伪装成图形的任意文本。本篇继续深入应用DAX+SVG自定义条件格式，讲解的主题是百分比。
👆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
在正规的企业环境中，所有的项目交付，都会给业务客户一套数据字典的。大致的内容如下：
2021 年 6 月 10 日第四届 Power BI 可视化大赛获奖名单公布，非常幸运，我的作品《中国职业教育院校分析报告》获得了教育行业特别奖，开心、兴奋之情溢于言表。从 2018 年开始接触 Power BI，参加了三届微软 Power BI 可视化大赛，正所谓 “三年磨一剑”，这次获奖对我来说是最大的鼓励和肯定，按照惯例，感谢大赛组委会，感谢大赛评审团，特别感谢佐罗老师，《BI 真经》课程给我的学习给予了莫大的指导和帮助。我就自己学习 Power BI 的心得感悟和此次作品的设计思路与大家共同交流。
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