Комментарии
Как использовать DAX функции в Microsoft Power BI
Отредактировано 3 Несколько часов назад от ExtremeHow Редакционная команда
Microsoft Power BIDAXВыражения для анализа данныхWindowsMacПродвинутыйМоделирование данныхФункцииСкриптингБизнес-аналитика
Перевод обновлен 3 Несколько часов назад
Microsoft Power BI — это мощный инструмент для визуализации данных, позволяющий пользователям подключаться к различным источникам данных, преобразовывать данные и создавать содержательные отчеты и панели мониторинга. Одним из ключевых компонентов для раскрытия его полного потенциала является возможность использования функций выражений для анализа данных (DAX). DAX — это набор функций, операторов и констант, которые можно использовать в выражениях для вычисления и возврата одного или нескольких значений в Power BI. Функции DAX аналогичны функциям Excel, но предназначены для работы с реляционными данными, позволяя вам создавать пользовательские расчеты в модели данных Power BI.
Понимание функций DAX
Функции DAX классифицируются на разные типы, каждый из которых выполняет определенную задачу. Наиболее часто используемые категории:
- Агрегационные функции: Эти функции выполняют вычисления на наборе значений, чтобы вернуть одно значение. Примеры включают SUM, AVERAGE и MIN.
- Функции фильтрации: Эти функции позволяют возвращать определенные строки таблицы на основе некоторых условий, таких как Filter и All.
- Функции временной информации: Эти функции выполняют вычисления на основе дат, предоставляя информацию, такую как год до даты, месяц до даты и многое другое. Примеры включают DATEADD и SAMEPERIODLASTYEAR.
- Логические функции: Эти функции предоставляют результаты на основе логики, такие как IF, AND и OR.
- Информационные функции: Эти функции предоставляют информацию о данных, такие как ISBLANK или ISNUMBER.
- Текстовые функции: Эти функции выполняют операции с текстовыми строками, например CONCATENATE и LEFT.
Начало работы с DAX в Power BI
Когда вы открываете Power BI Desktop, вы можете начать использовать DAX, создавая меры и вычисляемые столбцы. Меры — это вычисления, используемые в модели данных, которые оцениваются во время выполнения запроса. Они часто дают динамические результаты на основе примененных к данным фильтров. Вычисляемые столбцы, с другой стороны, рассчитываются во время загрузки или обновления данных, и результаты сохраняются в модели данных.
Создание вашего первого решения
Чтобы создать меру в Power BI, выполните следующие шаги:
- Откройте свой отчет в Power BI Desktop.
- Перейдите на вкладку "Поля" справа.
- Выберите таблицу, в которой хотите создать меру.
- Нажмите кнопку "Новое измерение" на вкладке "Моделирование".
- Введите свое DAX выражение в строке формул и нажмите Enter.
Например, чтобы создать меру, вычисляющую общий объем продаж, можно использовать функцию SUM:
Total Sales = SUM(Sales[Amount])Создание вашего первого вычисляемого столбца
Чтобы создать вычисляемый столбец, выполните следующие шаги:
- Откройте свой файл Power BI Desktop.
- На вкладке "Поля" выберите таблицу, в которую хотите добавить вычисляемый столбец.
- Нажмите "Моделирование", затем "Новый столбец".
- Введите свою DAX формулу в строке формул и нажмите Enter.
Например, если вы хотите добавить вычисляемый столбец, который объединяет имя и фамилию из таблицы Customers:
FullName = Customers[FirstName] & " " & Customers[LastName]Примеры использования DAX функций
Использование агрегационных функций
Агрегационные функции полезны для обобщения данных. Ниже приведены примеры распространенных агрегационных функций:
- Общее количество: Вычисление общего количества проданного товара.
Total Quantity = SUM(Sales[Quantity]) - Средняя цена: Вычисление средней цены товаров.
Average Price = AVERAGE(Products[Price]) - Минимальная дата: Поиск самой ранней даты продажи.
Earliest Sale Date = MIN(Sales[Date])
Использование функции фильтрации
Фильтрационные функции позволяют изменять контекст и видеть только определенные данные. Например:
- Фильтр продаж свыше $1000: Вычисление общего объема продаж для транзакций свыше $1000.
High Value Sales = CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), Sales[Amount] > 1000) - Все продажи: Возврат всех данных, игнорируя фильтры.
Total Sales Ignoring Filters = CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), ALL(Sales))
Использование функций временной информации
Функции временной информации позволяют выполнять вычисления на основе даты:
- Продажи с начала года: Вычисление продаж с начала года по настоящее время.
YTD Sales = TOTALYTD(SUM(Sales[Amount]), Sales[Date]) - Продажи за предыдущий год: Извлечение продаж за предыдущий год.
Last Year Sales = CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), SAMEPERIODLASTYEAR(Sales[Date]))
Использование логических функций
Логические функции позволяют выполнять операции на основе условий:
- Если условие: Определить, высокие или низкие продажи.
Sales Category = IF(SUM(Sales[Amount]) > 5000, "High", "Low") - И условие: Проверка выполнения обоих условий.
Large Orders = IF(AND(Sales[Amount] > 1000, Sales[Quantity] > 5), "Big", "Small")
Использование информационных функций
Информационные функции изучают природу данных:
- Идентификация пробелов: Проверка наличия пустых мест в столбце.
Is Null = IF(ISBLANK(Sales[Amount]), "Yes", "No")
Использование текстовой функции
Текстовые функции манипулируют текстовыми строками:
- Объединение текста: Объединение полей для создания полного имени.
Full Name = CONCATENATE(Customers[FirstName], " ", Customers[LastName])
Расширенные техники DAX
DAX — это не только простые вычисления, но и расширенное моделирование:
Функция вычисления
Функция CALCULATE позволяет изменять контекст фильтра. Она универсальна и часто используется в сложных мерах.
Sales in 2023 = CALCULATE( SUM(Sales[Amount]), YEAR(Sales[Date]) = 2023 )Использование переменных
Переменные в DAX могут облегчить чтение ваших формул и улучшить производительность. Они содержат значения, которые могут быть повторно использованы в ваших мерах или вычисляемых столбцах.
Sales Gap = VAR Target = 10000 VAR ActualSales = SUM(Sales[Amount]) RETURN IF(ActualSales > Target, "Achieved", "Not Achieved")Заключение
Функции DAX — это ключевая часть Microsoft Power BI, позволяющая проводить мощный анализ данных, предоставляя пользователям возможность выполнять детализированные вычисления и получать представления о данных. Хотя кривая изучения DAX может быть крутой из-за его сложности и богатства, он предоставляет непревзойденную гибкость в работе с большими наборами данных. Освоив эти функции, вы сможете разблокировать более сложные возможности моделирования данных и предоставлять более глубокие аналитические данные через ваши отчеты и панели мониторинга в Power BI. Продолжайте изучать и практиковаться в DAX, чтобы в полной мере воспользоваться его возможностями в ваших усилиях по анализу данных.
Если вы найдете что-то неправильное в содержании статьи, вы можете