https://zhuanlan.zhihu.com/p/64414205

前面介绍如何使用DAX生成日期表的时候,使用了VAR,有人留言问这个VAR怎么理解,那么这篇文章就来介绍VAR以及它的用法。

VAR是VARIABLE的缩写,意思为变量,任何一个编程语言中,变量都是一个非常重要的基础概念,DAX当然也是一种语言,也有变量这个概念。如果以前学过编程,对这个应该很熟悉;没学过也没有关系,看了本文你就理解了。

我们人都有记忆能力,电脑也有记忆能力,并且比人的记忆能力更强大更稳定,那么如何利用电脑的记忆能力呢,就是利用变量。

变量就是可以改变的量,比如把当天日期定义为一个变量,那么通过这个变量电脑就记住了今天是4月29号,到了明天就变成4月30号了。

通过变量可以随心所欲的控制电脑的记忆,需要了就用,用完了可随时丢开,再想使用了再拿过来。

与变量想对应的就是常量,比如新中国成立日期是1949年10月1日,就是一个常量,电脑中定义以后,无论时光怎么流逝,电脑中这个记忆都不会改变。

在DAX中,就是通过VAR来控制电脑的记忆的。

VAR语法

VAR的语法规范很简单,就是把一个表达式定义为一个名称,

VAR 变量名=表达式

其中变量名不能和模型中现有的表名、字段名相同,也不能使用数字作为第一个字符,不能使用空格等,这个不用刻意记,如果提示变量名不符合规范,重新命名一下就是了。

定义变量是为了使用,是要返回结果的,这个操作由RETURN来完成,具体使用方式,看下面的示例。

VAR使用示例

假如有一个产品销售数据,现在计算每种产品的同比增长率,如果不使用VAR,我们可能是这样来计算的,

1,新建度量值,

[Sales]=SUM(销售表[销售额])

2,计算去年销售额,

[Saleslastyear]=CALCULATE([Sales],SAMEPERIODLASTYEAR(日期表[日期])

3,计算同比增长率

[YoY%]=DIVIDE([Sales]-[Saleslastyear],[Saleslastyear])

而使用VAR,新建一个度量值就可以搞定:

[YoY%]=
VAR Sales=SUM(销售表[销售额])
VAR Saleslastyear=
CALCULATE(SUM(销售表[销售额]),SAMEPERIODLASTYEAR(日期表[日期])
RETURN
DIVIDE(Sales-Saleslastyear,Saleslastyear)

这个度量值先定义一个变量“Sales”,然后再定义第二个变量的时候,两个变量定义完成后,返回两个变量相除的结果。

如果把这个度量值放入到上下文中,比如当前上下文为产品甲,电脑中会先记住产品甲的“Sales”,然后记住产品甲的“Saleslastyear”,最后通过RETURN后面的表达式,调用上面的记忆,执行运算,得到产品甲的同比增长率。

通过这个例子可以看出,VAR可以简化度量值的书写,并便于理解。并且它完成运算以后结果就被电脑记忆下来,需要时可以随时调用,而无需重新运算,大大提升了DAX的运算性能。

它还有一个小功能就是替代EARLIER函数。

替代EARLIER函数

在之前介绍EARLIER函数的时候,曾举了一个计算累计销量的例子,

用的是下面的DAX编写的新建列:

SUMX (FILTER('订单表',[序号]<=EARLIER([序号])&&
[产品名称]=EARLIER([产品名称])),[销售数量])

现在用VAR可以这样写:

VAR Index=[序号]
VAR ProductID=[产品名称]

RETURN
CALCULATE(SUM([销售数量]),filter('订单表',
[序号]<=Index&&[产品名称]=ProductID))

可以返回同样的结果,比EARLIER更易于理解。

上一篇文章中生成日期表的DAX,其中有两种方式也是综合使用VAR的例子,再仔细看一遍也可以加深对VAR的理解。

数据可视化之DAX篇(八) DAX学习:使用VAR定义变量的更多相关文章

  1. python基础练习题(题目 学习使用auto定义变量的用法)

    day28 --------------------------------------------------------------- 实例042:变量作用域 题目 学习使用auto定义变量的用法 ...

  2. 数据可视化之PowerQuery篇(四)二维表转一维表,看这篇文章就够了

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/69187094 数据分析的源数据应该是规范的,而规范的其中一个标准就是数据源应该是一维表,它会让之后的数据分析工作变得简单高效. 在之前的文 ...

  3. 数据可视化之分析篇(六)使用Power BI进行流失客户分析

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/73358029 为了提升销量,在不断吸引新客户的同时,还要防止老客户离你而去,但每一个顾客不可能永远是你的客户,不可避免的都会经历新客户.活 ...

  4. 数据可视化之分析篇(五)如何使用Power BI计算新客户数量?

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/65119988 每个企业的经营活动都是围绕着客户而开展的,在服务好老客户的同时,不断开拓新客户是每个企业的经营目标之一. 开拓新客户必然要付 ...

  5. 数据可视化之PowerQuery篇(十六)使用Power BI进行流失客户分析

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/73358029 为了提升销量,在不断吸引新客户的同时,还要防止老客户离你而去,但每一个顾客不可能永远是你的客户,不可避免的都会经历新客户.活 ...

  6. 数据可视化之PowerQuery篇(十五)如何使用Power BI计算新客户数量?

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/65119988 每个企业的经营活动都是围绕着客户而开展的,在服务好老客户的同时,不断开拓新客户是每个企业的经营目标之一. 开拓新客户必然要付 ...

  7. 数据可视化之 图表篇(四) 那些精美的Power BI可视化图表

    之前使用自定义图表,每次新打开一个新文件时,都需要重新添加,无法保存,在PowerBI 6月更新中,这个功能得到了很大改善,可以将自定义的图表固定在内置图表面板上了. 添加自定义图表后,右键>固 ...

  8. 数据可视化之 图表篇(二)如何用Power BI制作疫情地图?

    丁香园制作的这个地图可视化,相信大家每天都会看好几遍,这里不讨论具体数据,仅来探讨一下PowerBI地图技术. 这个地图很简洁,主要有三个特征: 1,使用着色地图,根据数据自动配色 2,只显示中国地图 ...

  9. 【WaaCaa】一款开源科学作图/数据可视化工具 —— 诞生篇

    作为一个理工男.用过了形形色色能够用于科学作图/数据可视化软件:从大学时做实验课推荐用于分析简单採集数据的 Origin; 毕业论文时用来呈现实验时序信号和离线分析脑电信号的 MATLAB.后面还发现 ...

随机推荐

  1. python基础:如何使用 pip 安装第三方库

    前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 在这个生活中处处都是大数据和人工智能的时代,总是能在各种角落看到 Pyth ...

  2. 利用 Powershell 编写简单的浏览器脚本

    生活中有很多事情是低效益,重复性.比如每天上某些网站,先登录再签到打卡,比如每隔一段时间清理回收站的文件等等.一个成熟的软件工程师应该想到用软件解决他. 对于这些简单的小任务,一般用脚本实现.比如Py ...

  3. Censoring【KMP算法+堆栈模拟】

    Censoring 传送门:链接   来源:UPC8203 题目描述 Farmer John has purchased a subscription to Good Hooveskeeping ma ...

  4. CISCN 2019-ikun

    0x01 进去网址,页面如下: 刚开始有个登陆和注册的按钮,上图是我已经注册后登陆成功后的页面,我们发现在图的左下角给了一个关键的提示,购买LV6,通过寻找我们发现页面数很多,大概500页,一个一个找 ...

  5. LaTeX中常用代码段snippets(持续更新)

    1.displaymath 单行数学环境,不带编号. \begin{displaymath} This\ is\ displaymath\ envirment.\ I\ don 't\ have\ a ...

  6. 05.DRF-Django REST framework 简介

    一.明确REST接口开发的核心任务 分析一下上节的案例,可以发现,在开发REST API接口时,视图中做的最主要有三件事: 将请求的数据(如JSON格式)转换为模型类对象 操作数据库 将模型类对象转换 ...

  7. 11.实战交付一套dubbo微服务到k8s集群(4)之使用Jenkins进行持续构建交付dubo服务的提供者

    1.登录到jenkins,新建一个项目 2.新建流水线 3.设置保留的天数及份数 4. 添加参数 # 参数 . name: git_repo type: string description: 项目在 ...

  8. C#结构体struct -0029

    结构体 有时候我们仅需要一个小的数据结构,类提供的功能多于我们需要的功能:考虑到性能原因,最好使用结构体. 结构体是值类型,存储在栈中或存储为内联(如果结构体是存储在堆中的另一个对象的一部分). 例如 ...

  9. C#数据结构与算法系列(十):逆波兰计算器——逆波兰表达式(后缀表达式)

    1.介绍 后缀表达式又称逆波兰表达式,与前缀表达式相似,只是运算符位于操作数之后 2.举例说明 (3+4)*5-6对应的后缀表达式就是3 4 +5 * 6 - 3.示例 输入一个逆波兰表达式(后缀表达 ...

  10. DataFrame索引和切片

    import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame, Seriesdf = DataFrame(data=np.ra ...