今天我们来学习一个新的表函数,SUMMARIZE函数是DAX中的一个函数,它可以根据一列或多列对数据进行分组,并且可以使用指定的表达式为汇总后的表添加新列,形成一张新表。 一:基础语法 SUMMARIZE函数的语法是: SUMMARIZE (表, 分组列1 [, 分组列2]… [, 名称, 表达式]…) 其中: 表,是任何返回数据表的DAX表达式。
SUMMARIZE的主要作用也是如此，但通过实际看生成表格的效果，对我们理解表操作函数和其含义还是有帮助的，所以还是单独拿一篇出来介绍一下这个函数。SUMMARIZE函数的作用类似于Excel里面的数据透视表，或者更类似于SQL里面的GROUP BY，对一个表格的指定字段进行汇总的，结果返回一个汇总表格。下面先看一个SUMMARIZE函数比较实...
即通过ADDCOLUMNS函数，在SUMMARIZE生成分组的基础上添加列，来计算销售额汇总，可以返回相同的结果，但是在性能上，要比单纯的使用SUMMARIZE更优。SUMMARIZE函数由于性能和内部兼容性等方面的原因，并不建议使用它来进行汇总，可以使用上面的ADDCOLUMNS和SUMMARIZE组合来代替，另外还有个新函数性能更优：SUMMARIZECOLUMNS。使用SU...
SUMMARIZE函数如果只用前两个参数会返回该列的不重复列表,其功能与VALUES相似。 根据参数分割分别举例: ①SUMMARIZE函数使用第一个参数和第二个参数时: 函数编写: SUMMARIZE(FILTER('销售数据表','销售数据表'[产品ID]=3001),'门店信息表'[门店]) 我这块是因为方便下面举例筛选了产品ID为3001的,结果跟SUMMARIZE('...
Summarize( SalesData, SalesData[Product],// 分组依据产品名称 "Average Price",// 聚合列的名称 Average(SalesData[Price])// 聚合函数,求平均值 ) 这将返回每个产品的平均售价。 找出每个产品的最高价格: 解释 Summarize( SalesData, SalesData[Product],// 分组依据产品名称 ...
RFM客户分析 Power BI环境下,利用SUMMARIZE,数据分析一气呵成 一、RFM客户分析定义 R(Recency):客户最近一次交易距现在的时间间隔。R的值越小,也就是离上一次消费越近,客户价值越高。 F(Frequency):客户…
1.SUMMARIZE函数 语法:SUMMARIZE(表,[分组列],汇总列名,汇总表达式,...) 作用:自动计算并返回分组的汇总表,类似query中的分组依据 参数:由三大部分组成 第一部分: 第一个参数:表,是需要汇总的表,可以是维度表也可以是事实表,常用的是事实表,因为基于后面分组列的需求,如果事实表的话,可以引用任何有关联的维度...
SUMMARIZE 对第一参数的扩展表执行分组,你可以使用扩展表包含的任何列作为分组参数 SUMMARIZE 定义派生列的表达式具有筛选上下文,因此不需要使CALCULATE,而且,SUMMARIZE 还有一个行上下文可以访问用于分组的列值,如下面的示例所示: EVALUATE SUMMARIZE ( Sales,
Summarize函数是Power BI中的一个DAX函数,用于返回一个包含汇总数据的表格。它通常与其他函数一起使用,比如Group By函数,用于按照指定的列对数据进行分组和汇总。 Summarize函数的语法 Summarize函数的语法如下所示: SUMMARIZE(, <column1>, ..., <columnN>, <expression1>, ..., <expressionN>) 其中, 表示要...
SUMMARIZE函数是Power BI中一个重要的函数,它可以帮助我们快速汇总和求和复杂的数据集。 SUMMARIZE函数可以接受一个或多个表达式,它可以从多个表中汇总信息,并以一个新的表的形式显示出来。它可以按照指定的列对数据进行汇总,可以按照一个或多个字段,并可以使用聚合函数(如COUNT、SUM等)在指定的列上计算值。 首先,...