DAX设计了一系列后缀为X的函数,SUMX,AVERAGEX,MAXX,MINX...它们与Filter和Earlier一样,都属于行上下文函数。我们就以最常用的SUMX举例学习,其他X函数的用法都是触类旁通。
创建行上下文 1. 计算列:引用原有列,通过计算生成新列 2. 迭代函数 1) 聚合函数+X结尾:SumX,AverageX,CountX,CountaX,MaxX,MinX 2) 其他迭代函数:Filter,RankX,SelectColumns,AddColumns,ConcatenateX,FirstNONBlank / LastNONBlank,FirstNONBlankValue / LastNONBlankValue,ProductX
白茶在之前的一期,曾经分享过RANKX排名的问题,但是白茶当时犯了一个很严重的错误,这里和小伙伴们说一声抱歉。本期呢,既是纠正这个错误,也是学习另一个函数——迭代循环函数之SUMX。
白茶最近在和小伙伴沟通的时候,经常能遇到一些奇奇怪怪的需求,后来白茶仔细一合计,嗯,妥妥的中国式报表,满足!
DAX 中的表有两类:基表(base table)以及用作临时用途的表(table)。参考:DAX 中的表。
这也是 DAX 中,筛选上下文和行上下文的设计学来由。本文会非常简单地让您搞清楚迭代的概念。
读书会是一种在于拓展视野、宏观思维、知识交流、提升生活的活动。PPV课R语言读书会以“学习、分享、进步”为宗旨,通过成员协作完成R语言专业书籍的精读和分享,达到学习和研究R语言的目的。读书会由辅导老师或者读书会成员推荐书籍,经过讨论确定要读的书,每个月读一本书且要精读,大家一起分享。 第四章 基本数据管理 本章概要 1操作数据和缺失值。 2明白数据类型转换 3创建和重命名变量 4排序、合并和子数据集 5选择和删除变量 本章所介绍内容概括如下。 把数据导入矩阵或者数据框仅是数据分析准备的第一步,花在数据分
这些都是之前的文件,这里拿出来是为了方便小伙伴们观看对比使用的。先来说一下什么意思:
在实际的销售情况中,经常能遇到为了销售而准备的销售活动,那么如何评价一次活动准备的是否成功呢?
之前的一期,白茶曾经分享过一次关于迭代循环的文章《迭代循环丨SUMX函数》,本期咱来深入聊聊这个问题。
服饰业商品管理常用的考核指标有销售折扣、毛利率、售罄率等,这些是整盘货品的大指标。更为细节的一个指标是订单准确性,即买手订的多的产品是否正好是卖的好的,准确性评判可以具体到单个SKU。
例如:我们有一个集合:{ 1, ... , 10 },对这个集合的遍历,就是挨个看一遍。
在介绍两种上下文过程中,我会尽量列举它们在计算列和度量值中的不同表现,来增强大家的感性认识。(本系列所用示例,来自微软官方样本数据库AdventureWorks)
这是一个老生常谈的问题,本文将给你终极解决方案,并带您重新理解一种模式,从入门级到专业级,均有您需要的营养。
大家在学习R语言的时候,大多参考《R语言实战》这本书,但这本书年代过于久远(中文第二版是2016年),主要着力点也是在R base上,R语言可视化的ggplot2包也只是简要介绍,而对于tidyverse包,《R语言实战》并未涉及,这也导致R语言的学习难度增加,今天我们给大家引入tidyverse包的学习。
VALUES函数,隶属于“筛选”类函数。当参数为列时,返回结果会去除重复值,保留空项;当参数为表时,结果不会进行去重复操作。
某产品广告支出x万元,与销售额y万元之间有如下数据x=2,4,5,6,8y=30,40,60,50,70(1)求回归直线方程
在实际业务中,商场物品的摆放是否对营销有所影响?所策划的营销活动是否真正的起到了促销价值?活动赠品的使用效果如何?购物篮分析是啥?
扔三枚硬币,设在投掷3次朝上后,我们已经总计投掷了X次。求投掷六次以上的概率P(x>6)和期望E(X)。
我们在此前多次提到视图层计算,其通用思维模式其实已经给出,真正的正式给出也呼之欲出,我们会单独发文。
百分位数据计算,可以说是日常计算中比较常见的需求,通常会用于价格段位分析使用,而在PowerBI中,用于百分位计算的函数一共有四个。
👆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
新型冠状病毒的确诊人数依旧在持续上升。在对传染病模型的研究上有很多模型比如:SI、SIS、SERS、SIR等,本文将利用SIR模型对这次新型冠状病毒的发展情况进行研究。
我们会用几篇文章来描述这些问题如何在当前的 PowerBI 中实现。很多问题的解决并不是能用 PowerBI 内置功能解决,这也算是一个痛点,按照微软的表述,微软会比较接纳社区的第三方插件与 PowerBI 的结合,一方面可以不必重复劳动,一方面很多社区插件已经注入很多心血,值得复用。
这里SumX里表达式里是2个不同表的数据,所以通过关联表,先把对应客户的销售都筛选出来,例如A客户
最近项目组在开发的时候提出了一个需求,需要让 ant-design Modal实现能够拖动的功能,研究了一番,基于 and-design Modal自己封装了一个antd-draggable-modal组件。
如果说99%的人不真正理解PowerBI DAX的SUM,你信吗?只怕是说少了,从这个意义上讲,PowerBI就是一个坑爹的。
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
[Java]代码 import java.util.*; public class Nihe { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub int n, m, i, j, k; System.out.println("输入x的个数"); Scann
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。
DISTINCT函数,隶属于“筛选”类函数。微软将其划分为两种模式,列与表模式。但是白茶觉得微软哪怕是不区分出来,相信大家也是了解的。
题目描述 有一个n+2个元素a[0], a[1], ..., a[n+1] (n <= 3000, -1000 <= a[i] <=1000)构成的数列. 已知对i=1, 2, ..., n有a[i] = (a[i-1] + a[i+1])/2 - c[i]. 给定a0, a[n+1], c[1], ... , c[n]. 写一个程序计算a[1]. 输入 第一行是整数n. 接下来两行是a[0]和a[n+1], 其小数点后有两位数字. 其后的n行为c[i](同样是两位小数), 每行一个数. 输出 输出为
有过大学计算机相关背景的伙伴会非常清楚:数据结构和算法,是一个程序员(软件开发工程师)的绝对内功心法。
之前呢,白茶曾经分享过关于RANKX排名问题,但是在实际需求中,有时候我既想展示排名,但是同时我又想看看销售前几,该如何进行呢?这个问题就是标题——TOPN的问题。
又是一对好用的函数,特别是对于营销分析,做业绩排名,当然对于学生考试成绩、运动比赛成绩的排名也不在话下,应用场景就根据自己需要来发掘吧。
USERELATIONSHIP函数是一个高阶函数,隶属“筛选”类函数,其本身并不能返回任何表或值,仅在计算时启动指定的关系。
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?
最近白茶在读《圣经第二版》,再加上有很多小伙伴问过白茶总计栏显示不合理的地方,白茶决定抽出一期来描述一下上下文。
概述 题目描述 小明很喜欢数学,有一天他在做数学作业时,要求计算出9~16的和,他马上就写出了正确答案是100。但是他并不满足于此,他在想究竟有多少种连续的正数序列的和为100(至少包括两个数)。
某种意义上来说,CALCULATETABLE函数其实就是CALCULATE函数的表函数模式。
有N个小松鼠,它们的家用一个点x,y表示,两个点的距离定义为:点(x,y)和它周围的8个点即上下左右四个点和对角的四个点,距离为1。现在N个松鼠要走到一个松鼠家去,求走过的最短距离。
最开始在接触PowerBI的时候,记得有个小伙伴曾经和白茶说过这么一句话:“PowerBI的意义到底是什么,难道只是炫酷的图表么?实际用途就是看报表忽悠人?”
常规情况下,我们去衡量数据质量的时候,往往会在意有数值的数据,但是在实际业务中,特别是偏向于财务的算法中,0和空有些时候也是一个比较重要的计算依据。
指标是多少,达成状况如何,每个人对指标达成的贡献如何,一目了然。本文基于采总文章的灵感,尝试进行优化,优化的核心点有三个:
价格销量混合模型(Price-Volume-Mix),是分析企业营收差异变化原因的高级分析模型,其标准实现以及扩展变化可能形成多种实际形态。
从实际业务的角度出发,我们日常打交道最多的模块,就是财务模块了。而针对不同的行业,每个财务模块对于一些业务逻辑的定义和算法,都是有区别。
又是一对好用的函数,特别是对于营销分析,做业绩排名,当然对于学生考试成绩、运动比赛成绩的排名也不在话下,应用场景就根据自己需要来发掘吧,授之以鱼不如授之以渔,我这里只讲通用的方法。
有时候做销售分析,经常遇到需要能够灵活的切换一些东西,本期呢,白茶决定研究研究灵活的报表——动态数据。
在学习 Power BI 的 DAX 过程中,不免会遇到一些问题和你想的不一致。例如以下问题来自伙伴在实际业务中涉及到的公式,我们来拆解并帮助大家梳理对于 DAX 的理解。
表的递归关系在表示组织结构的时候非常有效,但是我们往往需要它的展开型结构,这就需要对递归进行展开。
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