Power BI是一款流行的商业智能工具，可以帮助用户从各种数据源中提取、转换和可视化数据。而DAX（Data Analysis Expressions）则是Power BI中的一个重要组成部分，它是一种用于计算、分析和汇总数据的语言。
简单来说，DAX就像是一个编程语言，它可以帮助用户通过公式计算、筛选和聚合数据。类似于Excel的函数，DAX中也有很多函数可以用于处理数据，比如SUM、AVERAGE、MAX等等。不同的是，DAX可以用于更复杂的计算和分析任务，例如动态过滤、多级汇总等。
使用DAX可以帮助用户创建各种各样的数据模型，包括平面表、层次结构和星型模型等。这些数据模型可以帮助用户更好地理解他们的数据，并将其转化为可视化报表或仪表板。
举个例子，假设一个公司有一个销售数据库，其中包含每个销售员的销售额和日期信息。如果我们想要计算每个月的销售额总和，我们可以使用DAX中的SUM函数，并按日期筛选出该月的销售数据。如果我们还想要按销售员维度进行过滤，我们可以使用DAX中的FILTER函数来实现。
另一个示例是，如果我们想要计算某个销售员的年度销售额占比，我们可以使用DAX中的CALCULATE函数和SUMX函数。首先，我们使用CALCULATE函数将筛选条件设置为该销售员，并使用SUMX函数对所有销售额进行求和。然后，我们可以将这个值与全公司销售总额相除，得出该销售员的销售额占比。
总之，DAX是Power BI中一个强大且灵活的工具，它可以帮助用户更好地理解和分析数据。虽然学习DAX需要一定的时间和精力，但一旦掌握了它，用户就可以在Power BI中创建出各种复杂的数据模型和报表，让他们能够更好地洞察企业运营状况，以及快速做出决策。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析：原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中，EXPLAIN执行计划是核心工具，而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content：区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时（如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师：激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据（如 Excel 表格、数据库表）是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比：urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求（如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师：业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段，其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑：从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中，“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例：数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下，精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析：概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中，“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析：从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中，聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具，能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具，并非简单的 “公式堆砌”，而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师：商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值，最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师：驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中，商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代，无论是科研人员验证实验假设（如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域，常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下，“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而，零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning） ...
2025-09-05Excel 区域名定义：从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中，频繁引用单元格区域（如A2:A100、B3:D20）不仅容易出错， ...
2025-09-05
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
