我花了一点时间试图解决一个棘手的DAX表达式,那就是如何动态计算方差,下面我们认识一下这两个函数: PARALLELPERIOD  和 SAMEPERIODLASTYEAR  它能实现我们想要的结果,我们可以选择随机区域,并且根据切片器选择不同时间段,智能得到时间段的差异. 先看一下我的数据: 下面我们创建一个 Previous Period度量值: 首先创建了一个变量来获取Current period值 VAR CurrentPeriod = MAX(Table1[Period]) 然后我创建

博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录 请点击下载附件 说明 1.基于DAX Studio 2.9.2版本导出整理: 2.DAX Studio网站,及时更新下载,DAX学习利器: DAX Studio​daxstudio.org 3.DAX函数官方说明,示例查阅: Data Analysis Expressions (DAX) 4.这里只是把DAX函数的说明拿出来,具体示例参见[DAX函数官方说明]. ---------------我是分割线,以下即DAX函数说明,按照函数

https://zhuanlan.zhihu.com/p/109964336 ​今年是闰年,有星友问我,在Power BI中,2月29日的上年同期是怎么计算的? 这是个好问题,正好梳理一下,PowerBI时间智能函数是如何处理不规则日期的对比数据的. 以一个模拟的订单表数据为例,订单日期涵盖了2015年.2016年和2017年,其中2016年是闰年,添加一个相匹配的日期表与之建立关系, 先建立一个基础度量值: 收入 = SUM('订单表'[销售额]) 然后通过下面几个示例,来看看几个和2月29日

151-模型-Power BI&Power Pivot模型DAX函数使用量分析 1.背景 我们在 Power BI 或者 Power Pivot 项目中会写很多的 DAX 表达式.在最后项目交付的时候,我们也想看看我们的 DAX 到底写了多少,那么应该怎么去实现呢. 我们先来看看最后的效果. 我们也把文件这个 Power BI 报告发布到了公共的 web 上大家可以通过下面的链接查看. URL:https://jiaopengzi.com/demos/pbi/151-full.html 上图度量

PowerBI更新频繁,已经有点更不上的节奏,一直在关注和学习中,基本的一些操作大概是没问题,更重要的是注重Power Query,M函数,以及DAX的使用,这才是核心.   上个月研究了DAX的一些语法和公式,发现这玩意看起来简单,但其实功能非常强大,所以就想和写代码一样,弄个工具试一下. 当然直接在Power BI Desktop中也可以完成,但总归感觉怪怪的,直到我发现了DAX Studio. 本来想直接下载来用一下,结果发现不是很容易玩,所以从头到尾把文档看了一遍,顺便总结下来. 如果不

引言 众所周知,要对TFS进行深入的图表分析,往往需要依赖于SQL Server Analysis Service和SQL Server Reporting Service.虽然随着TFS对敏捷项目的支持,内置了诸如累积流图.燃尽图等快捷图表:并且在最新的版本中还可以在仪表盘和查询中快捷的定义一些汇总图表.但是更复杂的分析还是做不到. Power BI作为微软目前极力主推的一个敏捷自助型BI平台,理所当然可以和TFS/VSTS集成起来,对工作项进行全面的分析. Power BI集成VSTS 如果

Power BI365 3Jan 2019 新年已至,岁寒温暖! 为方便Power BI用户们能快速找到所需要的Power BI各类型文章,小悦将2018年Power BI的所有精彩文章按照各应用场景汇总在这个帖子里,随时点击各链接重温当初点燃你学习Power BI的初心,总结自己这一年追随Power BI 的功能更新学习.在2019年,我们一起继续学习Power BI迭代更新的产品技能,让我们在职场更加突飞猛进! 可视化技巧 1. 动态堆叠柱状图,让你更直观的看到所选类别的占比 2. Powe

Power BI Desktop 8月新功能摘要 Power BI 产品八月发布的新版本又刷新了大家所期待的一些功能,它可以更方便的解决我们从用户那里听到的一些最重要的请求:其中最令人兴奋的是我们的导出到PDF功能,就问你意不意外,惊不惊喜!另外,Power BI 还通过新的Python集成为数据科学家和统计学家提供了令人兴奋的更新. 以下是8月重大更新的列表:让我们具体了解下:    报表 通过导出PDF打印报告 微软已经清楚地听到Power粉们在Power BI Desktop中需要一个选项

· 适用人群:数据分析专业人士,在数据分析方向需求发展人士 · 应用场景:数据汇报.数据可视化展现.数据建模分析 · 掌握难度:★★★★☆ 本期讲师 『PowerPivot工坊』公众号提供Power Pivot,Power Query等Power BI技术相关文章,培训咨询等服务. 经常有刚接触Power BI 的朋友询问:该如何上手学习?先学Power Query ,还是 Power Pivot?或者直接学习 Power BI Desktop? 今天,就和大家分享一些我个人的体会~ 首先,取决

.NET技术, 开源项目, 数据挖掘, 机器学习, 微软Power BI, 足球赛事分析, Matlab与C#编程 博客园 管理 本站首页 头条推荐 Power BI .NET开源 机器学习 博客美化 X组件 Matlab 随笔 - 189  文章 - 15  评论 - 4316 [翻译]Awesome R资源大全中文版来了,全球最火的R工具包一网打尽,超过300+工具,还在等什么? 阅读目录 0.前言 1.集成开发环境 2.语法 3.数据操作 4.图形显示 5.HTML部件 6.复用组件研究

我是用钉钉邮箱做账号登录Power BI Desktop的.我用Power BI Desktop,做排版和统计. Power BI由Power Query和Power Pivot组成,前者有M语言,后者有DAX.Power Query分步骤操作,可以对步骤进行引用.DAX动态变化,统计能手. 表,有字段工号.部门.姓名.计划离职日期,排版成两个表,其一按计划离职日期10个姓名一行,其二按部门10个姓名一行.第一步,分组后加索引,从零开始.第二,除法取整.取余为行和列的编号.第三步,透视不聚合.复

DAX是英文Data Analysis Expression的缩写,意思是数据分析表达式,从名称上就可以看出,DAX公式是用作数据分析的,事实上也确实如此,从数据分析层面认识DAX会更有助于我们理解它. https://zhuanlan.zhihu.com/p/64272859 01 | 认识DAX 数据分析就是从茫茫数据中提取有用的信息,执行一定的运算,形成结论的过程,而DAX的主要功能正是查询和运算,DAX查询函数负责筛选出有用的数据集合,然后利用DAX的聚合函数执行计算. 从前面的文章我们

https://zhuanlan.zhihu.com/p/101812525 ​PowerBI中,有三个地方可以使用DAX,分别是度量值.新建列和新建表,这三个功能并成一排摆放在这里,如图所示, 之前的文章中曾介绍了度量值和计算列的异同(收藏 | Power BI计算列和度量值,一文帮你搞清楚),这篇文章再来带你认识度量值和新表的异同. 度量值和计算列容易混淆,但和新表好像并不会搞混,毕竟一个是值,一个是表,区别还是很大的.但在实现特定的业务需求上,他们又都可以实现,下面以一个案例来介绍. 该案

https://zhuanlan.zhihu.com/p/99818030 ​在知识星球遇到的问题中,有不少朋友问如何修改数值型度量值的格式,比如,新建的度量值如何显示为百分比或者千分位等等,这篇文章就帮你掌握修改格式的几种方式. 假设已经建好了度量值: 收入 = SUM('订单'[销售额]) 以此为例来看看都有哪些方式可以更改这个度量值的格式. 1,使用"格式设置"功能 在[建模]选项卡下,有个"格式设置"区,如下图, 选中需要修改格式的度量值,然后在这里调整格式

Power BI的增量刷新功能现在已经对Pro用户开通,但由于种种限制,很多人依然无法使用无这个功能,所以,每一次刷新,都要彻底更新数据集.这对于量级比较大的数据集来说,着实是一件耗费时间的事情. 拿我的亲身经历举个例子,我有一份报表涵盖了客户近3年的销售情况,由于客户的业务流量比较大,数据集的每一次手动刷新都在15分钟左右,而计划刷新更是会延迟到35分钟左右,严重影响到报表的日常使用. 不过呢,聪明如我( 偷笑 ),我还是发掘到了一个十分简单的”增量刷新”解决方案,使用一个DAX函数就可以实现

https://zhuanlan.zhihu.com/p/75462046 对于初学者,总是会把度量值和计算列搞混,我也经常碰到这样的问题,有些星友用文章中的代码总是报错,发给我一看,才知道TA把本来是度量值的DAX用在了计算列上,或者相反. 即使是已经学习了很长时间的人,对于计算列和度量值的写法也未必轻车熟路,还是有可能不明白其中到底有什么不同,这篇文章就试图把度量值和计算列彻底讲清楚. 什么是计算列.什么是度量值 计算列是直接在现有的表上添加一个新列, 新建的计算列,和表中之前已经存在的列一

https://zhuanlan.zhihu.com/p/73358029 为了提升销量,在不断吸引新客户的同时,还要防止老客户离你而去,但每一个顾客不可能永远是你的客户,不可避免的都会经历新客户.活跃客户.流失客户的过程,这个过程也称为客户生命周期. 对客户生命周期管理至关重要,之前曾介绍过如何使用PowerBI分析新客户(如何使用Power BI计算新客户数量?),但一直没有写过流失客户的分析,正好最近有几个星友都提出了这个问题,所以专门写篇文章简要介绍一下思路. 每个公司由于业务特征.客户

https://zhuanlan.zhihu.com/p/88528732 在各种经营分析报告中,我们常常会看到YTD,YOY这样的统计指标,这样的数据计算并不难,尤其是在PowerBI中,因为有时间智能函数的帮助,大大简化了这些计算,从而快速满足定期的报告需求. 下面就给你列出这些常用统计数据的度量值,帮你快速掌握各种期间数据的算法. 如果对时间智能函数不熟悉,可以先看看这篇文章: 一文帮你掌握时间智能函数 假设数据模型为一张订单表和一张对应的日期表,并已经建立了基础度量值: 收入 = SUM

https://zhuanlan.zhihu.com/p/73358029 为了提升销量,在不断吸引新客户的同时,还要防止老客户离你而去,但每一个顾客不可能永远是你的客户,不可避免的都会经历新客户.活跃客户.流失客户的过程,这个过程也称为客户生命周期. 对客户生命周期管理至关重要,之前曾介绍过如何使用PowerBI分析新客户(如何使用Power BI计算新客户数量?),但一直没有写过流失客户的分析,正好最近有几个星友都提出了这个问题,所以专门写篇文章简要介绍一下思路. 每个公司由于业务特征.客户

Power BI成功的背后 魔力象限 又是一年Gartner数据分析与BI魔力象限报告的发布,Power BI毫无悬念的第一,并且拉开与其他产品的差距越来越大.在Power BI dataflows(Power Query Online)与 DirectQuery for Power BI datasets and Azure Analysis Services发布后,可以认为Power BI与其他产品已经不在一个层次上了.真正的将企业BI与自助分析融为一体. 官方文章 先看下官方blog的说明