以下是8个在Power BI中非常实用的DAX函数: 聚合函数 📊 SUM(): 计算数值的总和。例如:Total Sales = SUM(Sales[Sales Amount]) AVERAGE(): 计算数值的平均值。例如:Average Sales = AVERAGE(Sales[Sales Amount]) COUNT(): 统计非空单元格的数量。例如:Total Orders = COUNT(Sales[Order ID]) COUNTROWS(...
男生人数 = Calculate(Count([性别]),FILTER('Sheet1','Sheet1'[性别]="男")) 男生人数 = Countrows(FILTER('Sheet1','Sheet1'[性别]="男")) 三种写法都可以,不要看过《The Definitive Guide to DAX》就跑出来抬扛,没有什么是唯一写法。 刚才我们都是操作一张表格,现在我们多张表操作 给通过英语四级...
证明2 = Countrows(FILTER(VALUES('日期表'[日期]),[销售金额]=maxx('日期表',[销售金额]))) 所以,我们【发生日期】度量值是这样来写的: 详见《DAX神功》第1卷第10回 将表用做标量值 对此做出了详细讲解 发生日期= IF( COUNTROWS(FILTER(VALUES('日期表'[日期]),[销售金额]=maxx('日期表',[销售金额...
男生人数 = Calculate(Count([性别]),FILTER('Sheet1','Sheet1'[性别]="男")) 男生人数 = Countrows(FILTER('Sheet1','Sheet1'[性别]="男")) 三种写法都可以,不要看过《The Definitive Guide to DAX》就跑出来抬扛,没有什么是唯一写法。 刚才我们都是操作一张表格,现在我们多张表操作 给通过英语四级...
其实很好理解,Filter先执行第1参数表,再执行第2参数筛选表。而CalculateTable同Calculate一样,先执行筛选器,再执行计算器,只不过在CalculateTable中计算器是第1参数表。 《PowerBI之火力全开》不讲原理,入门首选 PowerBI教程从入门到DAX函数www.zhihu.com/column/c_1382974189712928768 ...
VALUES=COUNTROWS(VALUES('产品表'[产品]))FILTERS=COUNTROWS(FILTERS('产品表'[产品])) 使用颜色列和两个度量值 ,得到的表如下所示: 由上表可以看出,VALUES函数得到的是每种颜色的产品数量,行筛选上下文也起到了作用。而FILTER函数得到的结果都是2。这里,有必要对FILTERS函数做进一步的研究。
简单来说,EARLIER函数可以实现类似于循环计算的功能。 示例:排名计算。 以上述RELATEDTABLE计算结果为例,先已知各个负责人的总体销量,欲对销量进行排名,就可以使用EARLIER函数。 新建列: 排名= COUNTROWS(FILTER('维度表','维度表'[总体销量]>EARLIER('维度表'[总体销量])))+1 排名计算结果...
统计美国的订单 = COUNTROWS(FILTER(ALL('Sales'), RELATED('SalesGeography'[Countries]) = "美国")) 4.TOTALYTD/TOTALQTD/TOTALMTD DAX中的时间智能功能使你能够使用时间段(包括天,月,季度和年)来操纵数据,然后构建和比较这些时段的计算。 TOTALYTD(<expression>,<dates>[,<filter>][,<year_end_date>])...
在数据模型中利用DAX也是同样的思路,添加计算列: 类别计数 =COUNTROWS( FILTER( '数据表', '数据表'[类别]=EARLIER('数据表'[类别]) )) 按月来统计类别的数量可以这样写: 类别计数 按月 =COUNTROWS( FILTER( '数据表', '数据表'[类别]=EARLIER('数据表'[类别])&& '数据表'[月份]=EARLIER('数据表...
直接拷贝上述DAX进入PowerBI便可以直接进行分组区间的生成。 正态分布随机数 正态分布是高中数学统计学的基本知识,我们观察一些数据点是否构成类似正态分布的特点以进一步分析它们的特点。 在学习过程中,我们需要能够模拟正态分布的点,有很多用途,问题是如何产生正态分布的随机点呢?