https://zhuanlan.zhihu.com/p/64150720 本文学习PowerBI最重要的概念:度量值 初学Power BI一般都会对度量值比较困惑,毕竟对长期接触Excel的人来说,这是个全新的概念,但一旦理解了她,肯定会立即喜欢上. 简单来说,度量值是用DAX公式创建一个虚拟字段的数据值,她不改变源数据,也不改变数据模型,如果你不在报表上使用她,甚至不知道她是什么样子的,而一旦被拖拽到报表上,便发挥巨大的作用,她可以随着切片器的筛选而闪转腾挪.变化万端,所以度量值一般在报表交

看到漂漂亮亮的PowerBI报表,手痒痒怎么办?! 有没有面对着稀奇古怪的DAX而感到有点丈八金刚摸不着头脑或者干瞪眼?! 有没有想得到某个值想不出来DAX怎么写而直跳脚!? 看完这篇文章,你会恍然大悟,捂脸偷笑.呼呼呼~ 前言: 这篇文章对于具有一点SQL查询基础人会十分容易理解,譬如:掌握SELECT,SUM,GROUP BY等. 注:此文不涉及到Filter Context(筛选上下文)的介绍. 正文: 对于对SQL有一定了解的人来说,咋看DAX,怎么都不习惯. 但是,如果理解以下几个后,

DAX 表达式主要用于创建度量列(Measure),度量值是根据用户选择的Filter和公式,计算聚合值,DAX表达式基本上都是引用对应的函数,函数的执行有表级(Table-Level)上下文和行级(Row-Level)上下文之别:其交互行为都是通过表之间的关系实现的,用户选择的Filter,会通过关系对数据进行过滤,是PowerBI报表呈现的数据具有动态交互的特性.在我开发的PowerBI报表项目中,经常使用的DAX表达式函数,其实并不是很多,本文分享一些入门级的常用函数,附上简单的注释,希望

DAX/PowerBI系列 - 库存总价值(Inventory Value) 欢迎交流与骚扰 难度: ★★☆☆☆(2星) 适用: ★★☆☆☆(2星) 概况: 有多少货(库存)当然重要(对于运营人员),这些货值多少钱当然也十分重要(对于高层管理/财务人员). 一般在每个会计周期结束时,会根据市场售价或者成本价来会评估库存总价值(取低者) . 评估方法有四种:先进先出(FIFO: first-in, first-out),后进先出(LIFO: last-in, first-out),均价(AVCO:

DAX表达式中包含时间关系(Time Intelligence)相关的函数,用于对日期维度进行累加.同比和环比等分析.PowerBI能够创建关系,通过过滤器来对影响计算的上下文. 一,时间关系 DAX表达式有两种方式计算累加和,TOTALxTD()是DATESxTD()的语法糖,使得PowerBI对累加和的计算更加简单. 所有的时间关系函数都包含一个特殊的dates参数,该参数有三种形式: 对date/time列的引用,格式是DateTable[Date_Column] 表格表达式,返回日期/时

钻取是指沿着层次结构(维度的层次)查看数据,钻取可以变换分析数据的粒度.钻取分为下钻(Drill-down)和上钻(Drill-up),上钻是沿着数据的维度结构向上聚合数据,在更大的粒度上查看数据的统计信息,而下钻是沿着数据的维度向下,在更小的粒度上查看更详细的数据.举个例子,当前的粒度是月份,按照年份查看数据是上钻,而按照日期来查看数据是下钻,日期的数据是详细的数据,而每天的数据是高度聚合的数据. 我的PowerBI开发系列的文章目录:PowerBI开发 一,层次结构 钻取数据,离不开层次结构

计算上下文是计算公式的环境,任何DAX表达式都是在上下文中求值的.行上下文和筛选上下文是DAX中仅有的上下文类型,把这两种上下文称为计算上下文.计算上下文用于限定公式计算的环境,当上下文变化时,相同的公式会计算出不同的结果. 一,计算上下文 在PowerBI中创建的计算列是在行上下文中执行计算,创建的度量(meassure)是在筛选上下文中执行计算. 行上下文是一个总是包含一行的上下文,DAX在创建计算列时自动定义行上下文. 筛选上下文是由切片器(Slicer).用户选择的分组字段.关系的筛选方

在过往Excel催化剂定位的轻量级Excel+PowerBIDesktop的解决方案中,已经做过了近乎完美的PowerBIDesktop数据模型数据导出到Excel工作表的应用,这也是个人版数据应用的重要的刚需功能,由Excel催化剂免费奉献给PowerBI社区作完结.此篇再次带领大家进入高地,企业级的应用场景,绝对地蕴含巨大商业价值. 其他相关文章 第3波-与PowerbiDesktop互通互联https://www.jianshu.com/p/e05460ad407d 第5波-使用DAX查询

DAX 表达式主要用于创建度量列(Measure),度量值是根据用户选择的Filter和公式,计算聚合值,DAX表达式基本上都是引用对应的函数,函数的执行有表级(Table-Level)上下文和行级(Row-Level)上下文之别:其交互行为都是通过表之间的关系实现的,用户选择的Filter,会通过关系对数据进行过滤,是PowerBI报表呈现的数据具有动态交互的特性.在我开发的PowerBI报表项目中,经常使用的DAX表达式函数,其实并不是很多,本文分享一些入门级的常用函数,附上简单的注释,希望

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64415543 把Excel中数据加载到PowerBI中我们都已经熟悉了,但是怎么把在PowerBI中处理好的数据导出到Excel中呢?毕竟大多数时候,Excel工作簿才是与他人分享数据的通用格式. 特别是PowerBI对数量级没有限制,处理上亿行数据都有可能,那么这些数据是不是只能保存在pbix文件中呢?当然不是,依然可以通过csv格式来保存到Excel中. 下面就来介绍PowerBI中的不同形式的数据如何导出到Excel. (一)P

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64412190 PowerBI可视化与传统图表的一大区别,就是可视化分析是动态的,通过页面上筛选.钻取.突出显示等交互功能,可以快速进行访问.发现.探索数据背后的规律.但是,不必要的交互会将优异的分析变成无用分析,本文介绍如何恰到好处地使用交互式视图. 下面以这个报表为例,看看PowerBI可视化报表的交互效果 默认情况下,筛选条件应用于该报表上的所有视图, 不仅切片器可以筛选,每一个可视化对象,同时也可以是其他图表的筛选条件:点击任何

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64383000 介绍过CALCULATE函数之后,有必要再介绍它的最佳搭档:FILTER函数. CALCULATE函数的第二个及之后的参数是筛选条件,而FILTER函数正是为筛选而生. FILTER语法 FILTER(<table>,<filter>) 第一个参数<table>是要筛选的表 第二个参数<filter>是筛选条件 返回的是一张表,不能单独使用,需要与其他函数结合使用 FILTER应用

https://zhuanlan.zhihu.com/p/101812525 ​PowerBI中,有三个地方可以使用DAX,分别是度量值.新建列和新建表,这三个功能并成一排摆放在这里,如图所示, 之前的文章中曾介绍了度量值和计算列的异同(收藏 | Power BI计算列和度量值,一文帮你搞清楚),这篇文章再来带你认识度量值和新表的异同. 度量值和计算列容易混淆,但和新表好像并不会搞混,毕竟一个是值,一个是表,区别还是很大的.但在实现特定的业务需求上,他们又都可以实现,下面以一个案例来介绍. 该案

在学习PowerBI的过程中,尤其是刚接触的时候,不可避免的会遇到各种各样的错误,有时自己怎么检查都没法消除,不解决这个错误又没法进行下一步的工作,经常会搞的自己烦闷无比,不过最后通过自己的苦苦摸索.或者他人的片语点拨而解决后,也会欣喜异常. 你遇到的问题,我同样也都遇到过,并且我遇到的更多(因为我还接收到星友们遇到的各种问题:),这里归纳了一下初学者使用PowerBI时,几个常见的错误以及解决的办法. 01 | DAX书写错误 刚开始在DAX编辑框建度量值时,总是眼前一堆红色的波浪线有没有,

之前的文章中介绍了如何制作动态的分析指标,这篇进行文章再介绍一下如何制作动态的坐标轴. 假设要分析的数据为销售额,分别从产品和地区两个维度进行分析,要实现的效果是,如果选择的是产品,则坐标轴是各个产品的名称,对应的是各个产品的销售额:如果选择的是地区,则坐标轴为城市,展现的是各个城市的销售额. 要达到这样的效果,我们首先需要把城市名称和产品名称整合到一起,直接用DAX来进行整合出一张表, 坐标轴指标表 =VAR table1=SELECTCOLUMNS(ADDCOLUMNS(VALUES('产品

本文来自于PowerBI星球嘉宾天行老师的分享,天行老师不仅DAX使用娴熟,更是精通SQL,下面就来欣赏他利用SQL思维编写DAX解决问题的一个实战案例. 基于SQL思维使用DAX解决实战问题 作者:天行 学习掌握DAX语言的初期,尤其是刚开始尝试将DAX应用到实战中时,书上的.别人的例子永远是别人的,自己工作中的问题还是找不到如何下手. 其实如果有SQL的使用经验,上手DAX就相对容易很多,尤其对于工作实践中的复杂逻辑,使用SQL思维,进行逐步分解,然后用DAX的方式去具体实现,确实是高效的解

之前的文章(采悟:连接表的几个DAX函数,一次全掌握)介绍了产品A的客户与产品B的客户的各种交叉关系,其中最常用的应该是找出A和B的共同客户,以便进行产品关联分析. 之前的思路是计算出两个产品的共同客户数,那么能不能选择三个产品呢,当然是可以的,利用上篇文章的思路,把三种产品的客户找出来,然后求三个表的交集就可以了. 但是这种方法是不是显得太笨拙了?如果只是两三个产品的共同客户数,勉强还可以使用,但如果是十几个甚至几十个产品,难道要先计算出几十个产品的客户表,再一个个求交集? DAX当然不会这么

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57861350 计算个体占总体的比例是一个很常见的分析方式,它很简单,就是两个数字相除,但是当需要计算的维度.总体的范围发生动态变化时,如何灵活且快速的计算出各种占比,还是需要动一点心思的. 本文就通过 DAX 中的 ALL 和 ALLSELECTED 函数来看看在 PowerBI 中是如何快速计算出各种占比的. 数据为虚拟的某网上商城的电子产品的销售记录,我们根据销售额指标来计算某产品的占总体或者类别的比例. 首先写一个销售额的度量值

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64999937 经常碰到本年至今.本月至今的数据计算,其实还有一类计算是,从历史最早日期至今的累计计算,比如从开业到现在总共卖出了多少件商品,累计实现了多少销售额等. 本年累计称为YTD,历史至今的累计是不是可以称为HTD呢:) :这样的时间段很可能是跨年的,所以时间智能函数并不适用,不过不用时间智能函数依然可以很简单的进行计算. 模拟数据如下: 只是计算一个整体累计销售额很简单,我们想要计算的是从最初到任意一个日期的累计销售额,为了能

随着数据分析工具的不断更新,我们所熟知的Excel可能已经不是你想象中的样子了. Excel和Power BI又有何千丝万缕的联系? M语言和DAX语言又是什么样的存在? 操作他们又需要掌握什么样的技能? 通过我的讲解,从此你将发现一扇通往新世界的大门,开启你新的人生,让我们启航吧! 为方便书写,以下内容使用简写 Power Query : PQ Power Pivot : PP Power BI Desktop : PBI 一.先让我们大致了解下他们的联系   为了更加直观的表述他们的关系,我