随笔分类 - PowerBI和数据分析
摘要：所谓模型的关系，是模型中的两个表，通过两个列建立的连接。关系的用途，是把过滤器从一个表传递到其他表。过滤器传递的方向，是关系的方向；过滤器传递的路径，是由两个表之间相关联的两列组成的。表，表之间的关联，以及关联的方向，也构成了数据模型。因此，对于一个数据模型来说，关系传播的路径是确定的，这意味着，过
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摘要：原文：Nested grouping using GROUPBY vs SUMMARIZE EVALUATE ADDCOLUMNS ( VALUES ( 'Product Category'[Category] ), "Max SubCat Avg Price", CALCULATE ( MAXX
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摘要：原文：Best practices using SUMMARIZE and ADDCOLUMNS 在实践中，可以用SUMMARIZE添加分组列，而用ADDCOLUMNS添加计算列。 ADDCOLUMNS( SUMMARIZE( <table>, <group by column>,... ), <c
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摘要：下面列出的5个表函数，都是DAX中用于做分组聚合的函数。 ADDCOLUMNS(<table>, <name>, <expression>[, <name>, <expression>]…) SELECTCOLUMNS(<Table>, [<Name>], <Expression>, [<Name>
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摘要：创建Field Parameter时，第一列是参数名称，第二列是NAMEOF，第三列是参数的顺序，从第四列开始，都是对前散列的分组。 1，Field Parameters 的层次结构 2，Field Parameter的分组 把多个列设置到一个组中 文档： Power BI Field Parame
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摘要：原文：Nested grouping using GROUPBY vs SUMMARIZE GROUPBY函数的作用是根据输入的表进行数据聚合，输入的表可以是表表达式，也就是说，GRUOPBY的参数可以是一个动态查询返回的表，也就是说GROUPBY函数可以用于嵌套聚合的情况。但是，GROUPBY 不
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摘要：简单来说，如果多个Report共用一个Dataset，那么这个Dataset是共享数据集。每当共享Dataset刷新后，任何引用这个Dataset的Report都会自动刷新，这也是共享数据集的一个优点。 共享数据集的一个重要作用，是把后端（建立数据集）的任务从整个报表开发流程中分离出来，后端只需要把
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摘要：EARLIEST和EARLIER函数只用于行上下文中，并且主要用于计算列的行上下文中。行上下文的作用是迭代，逐行扫描表，并且不会筛选数据。 EARLIER函数用于访问外层行上下文，即使用外层行上下文，而不是最内层的行上下文检索列的值。 EARLIER(<column>, <number>) EARL
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摘要：简单的说，当ALL用作表函数时，忽略应用到表上的任何过滤器，并返回数据表；当ALL用作CALCULATE和CALCULATETABLE函数中修饰器时，ALL函数从扩展表中移除已经应用的过滤上下文。 注意自动存在（auto-eixist）对ALL()函数的影响。 正常情况下，包含 ALL() 函数的
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摘要：LOOKUPVALUE函数用于根据一个或多个搜索条件，从另一个表中获取一个或0个值。LOOKUPVALUE运行在行上下文中，根据当前表中的当前行，从另一个表中查找条件相等的行，查找不需要两个表之间存在关系，搜索结果也不受过滤条件的影响。当两个表之间存在关系时，考虑使用RELATED函数，因为RELA
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摘要：DAX 中的 SUMMARIZE 函数功能强大，但同时也很难使用，它可用于执行表之间的分组和连接。不幸的是，它在计算聚合值时存在一些众所周知的性能问题。除了性能之外，SUMMARIZE 的计算限制是它无法聚合在查询本身内动态计算的值。 一，SUMMARIZE函数的限制 例如，考虑以下查询，它应该为每
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摘要：原文：All the secrets of SUMMARIZE 作为一个查询函数，SUMMARIZE 执行三个操作： 它可以按表本身或相关表的任何列对表进行分组； 它可以创建新列，在行上下文和过滤上下文中计算表达式； 它可以产生不同级别的小计（subtotal）。 在 SUMMARIZE 的三个主要
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摘要：异常检测通过自动检测时间序列数据中的异常来增强折线图，并且提供了异常解释，以帮助用户进行根本原因的分析。异常检测只能用于Line Chart中，并且必须有Date字段作为X坐标轴，实际上，PowerBI按照时间序列，用SR-CNN算法来检测数据的异常，即微软的时序异常检测服务（Time-Series
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摘要：关键因素（Key Influencer）图表能够帮助用户分析KPI的因素，并按照因素的重要性进行排名，也就是说，该图表可以查看哪些因素会影响到KPI，并计算出因素的相对重要性。使用Key Influencer Visual，不仅可以查看单个因素的影响，还可以查看多个因素构成的组合（称作Segment
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摘要：函数ADDCOLUMNS和SELECTCOLUMNS的功能相似，都是迭代函数，在行下文中计算表达式，并返回一个表。当需要切换到过滤器上下文时，需要用到CALCULATE函数。 从数据沿袭的角度来看： ADDCOLUMNS函数：新添加的列不具有数据沿袭的能力。 SELECTCOLUMNS函数：SELE
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摘要：自动存在是 DAX 中内置的一项技术，其唯一的目标是避免无用计算，换句话说，它是 DAX 的过滤机制使用的一种优化技术，目的是减少计算值的工作量。 例如，假设有人构建了一份按大陆和国家/地区划分的报告。 在一个数据库中，一个人可能有两大洲和五个国家： 在这些数据上，可以运行一个简单的查询，如下所示：
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摘要：数据沿袭实际上存在DAX中的每个角落，它的设计如此好，以至于很多开发人员在不知情的情况使用。 DAX使用数据沿袭来维护关于列值来源的信息。数据沿袭实际上是一个标签（Tag），分配给表中的每一列，此Tag用于标识数据模型中的原始列，即列的值源自于该列。通过数据沿袭，DAX可以利用现有的关系来过滤数据模
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摘要：在筛选上下文中，一列可能是由于应用了过滤器而被直接筛选，也可能是由于关系的传递，其他列被筛选而导致该列被间接筛选。因此，可以把数据模型中的筛选分为直接过滤和交叉过滤。 一，判断直接过滤和交叉过滤 直接过滤：当过滤器直接作用到表中的一列上时，该列是被直接过滤的。直接过滤是由外部的切片器和查询上下文中的
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