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统计函数是最强力的函数，同时也是最复杂的函数，为数据的分析，提供非常强力的工具，同时，在使用统计函数时，必须考虑到数据模型，表之间关系，数据重复等因素，一般都会搭配过滤函数实现数据的提取和分析。

1，求和函数

从表中计算每一个行的加和，只有数值会被加和，忽略空值，date，逻辑值或文本值：

SUMX(<table>, <expression>)  

 示例，第一个参数是过滤器返回的表值，计算[Freight]的加和：

=SUMX(FILTER(InternetSales, InternetSales[SalesTerritoryID]=5),[Freight])  

可以把SUMX函数，转换为CALCULATE函数：

=CALCULATE( SUM(InternetSales[Freight]), FILTER(InternetSales, InternetSales[SalesTerritoryID]=5))  

2，计数函数

计算函数分为：COUNTX和COUNTAX，COUNTX只统计数值，忽略空值（blank），date，逻辑值或文本值；COUNTAX函数统计非空值（blank），包含数值，date，逻辑值或文本值。

COUNTX(<table>,<expression>)   
COUNTAX(<table>,<expression>)  

例外：如果列中包含表达式，而表达式的结果是空值，但是，COUNTAX/COUNTX函数把包含公式的列值作为非空（nonblank）看待，在这种情况下，计数函数会增加计数值。

如果COUNTAX函数没有数据列做计数，返回blank；如果COUNTAX函数聚合的数据列都是blank，返回0。

3，唯一值计数

统计列的唯一值计数，参数是表列，允许是任意数据类型，当找不到任何数据行时，返回BLANK，否则，统计唯一值的数量。

DISTINCTCOUNT(<column>)

4，分组聚合函数

DAX 中功能最强大的函数，对相互关联的Table按照特定的字段，分组聚合，由于分组列是唯一的，通过SUMMARIZE函数，可以获得多列的唯一值。

SUMMARIZE(<table>, <groupBy_columnName>[, <groupBy_columnName>]…[, <name>, <expression>]…) 

示例：对数据表 ResellerSales_USD ，按照字段 DateTime[CalendarYear] 和 ProductCategory[ProductCategoryName]分组，计算 SUM(ResellerSales_USD[SalesAmount_USD])和 SUM(ResellerSales_USD[DiscountAmount]) 。

SUMMARIZE(ResellerSales_USD         
        , DateTime[CalendarYear]         
        , ProductCategory[ProductCategoryName]         
        , "Sales Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[SalesAmount_USD])        
        , "Discount Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[DiscountAmount])         
        ) 

分组聚合函数，能够利用关系，引用相关表的字段，也就是说，SUMMARIZE函数能够对有关系的表执行连接（join）运算，计算笛卡尔乘积，对Join的结果集执行分组聚合，例如：

summarize
 (
     'Internet Sales',
     'Product'[Product Name],
     'Date'[Calendar Year],
     "Total Sales Amount", sum('Internet Sales'[Sales Amount])
 )

从数据表Date中获取字段Calendar Year的前提是，数据表Date和Internet Sales之间存在关系，从数据表Product中获取字段Product Name的前提是：数据表Product和Internet Sales之间存在关系。

分组聚合函数用于创建新表，在Modeling菜单中，通过“New Table”从DAX表达式中创建新的Table：

参考文档：SUMMARIZE – groupping in data models (DAX – Power Pivot, Power BI)