假如分别有100个不重复的姓和名,把每个姓和名进行组合匹配,就可以得到一万个不重复的姓名组合,这种完全匹配的方式就是生成一个姓名的笛卡尔积. 下面就来看看生成笛卡尔积的几种方式,为了展现的方便,以5个姓和5个名为例,更多的数据也是一样操作的. 在Excel中生成笛卡尔积 在Excel中可以利用INDEX函数实现,假如A列是姓,B列是名,那么在C2中输入公式: C2=INDEX(A:A,INT((ROW(A2)-2)/(COUNTA(B:B)-1))+2)&INDEX(B:B,MOD(ROW()-

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

博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录 请点击下载附件 一.背景 某天在和那还是叫我大铁吧 交流关于季度&月度同时展示的问题,感概中国式报表真的需求很微妙. 下面来看看到底是什么. A.效果图 B.动态效果 [video width="852" height="608" mp4="https://jiaopengzi.com/wp-content/uploads/2020/03/129_2.mp4"][/video]

博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录 请点击下载附件 一.背景 前面已经写过一个先进先出的库龄案例,在业务发生又有这样一个需求:先进先出前提,需要按照订单计算每个商品在库时间,也就是说计算一个订单中的商品从入库到出库的时间. 当已知商品的每天库存费用是多少时,可计算出每个订单的仓储费用,用在仓储的内部结算中. 关键点在于计算出单位库存在库天数,同时也引出了本文的案例(如需计算仓储费用加上一个商品单价即可,本文不单独说明). 案例如下: 图1 二.数据源 图2 1.本案例中

博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录 请点击下载附件 一.背景 最大连续次数或者是最大连续子序列问题,在DAX中如何快速计算呢? 思路 1.N-1:按照INDEX错位 2.START:连续第一出现INDEX 3.END:最后一次出现的INDEX下一位 4.END-START刚好等于连续出现的次数 5.T8为结果 10万条数据只需要不到0.2秒,速度相当可观了,已能解决大部分实际工作场景. 二.数据源 为了方便展示,设定了7到28,1出现最大次数28-7=21:拿到文件可以

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

​Power BI 3-4月功能更新培训合集 Power BI每月功能的更新,都有很多大咖精辟解读,我们一直也都是积极中期待,相信所有P友如是或更甚. 视频学习可以结合微软Power BI 3-4月文章一起温习,下面就是3-4月的视频讲解. 点击:Power BI 3月功能更新 点击:Power BI4月功能更新 技术交流 1.Power BI免费下载:http://www.yeacer.com/ Microsoft Power BI Desktop中文最新版:下载地址 2.欢迎加入的Power

本文使用Power BI模板描述DAX中的引用Date表,可以在Analysis Services模型中使用相同的技术.在Dax Date Template页面下载最新版本的模板. 为什么引用Date表 Power BI中提供的自动日期/时间功能存在以下几个限制: 它有一组固定的行. 它没有处理财政年度. 它不包括周. 它不能在同一数据模型中的不同表之间共享. 通常,必须禁用该功能并创建自定义日期表.此任务重复且耗时.从包含功能齐全的Date表的Power BI模板开始创建新的Power BI模

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

· 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 DAX高级实践-Power BI与Excel联合应用   通过前序三篇文章的学习,大家已经了解到在DAX数据建模中如何搭建数据模型.如何设计数据模型中对于值的度量计算以及如何查询数据模型.   而在实际应用中,Excel仍然是数据分析的世界标准,它的用户群体最为广大,而其中的数据透视表更是Excel中最强大的应用(没有之一). 那么Power BI

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/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/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

https://zhuanlan.zhihu.com/p/79522456 对于PowerBI使用者而言,经常碰到的一个问题是,想把度量值放到坐标轴上,却发现无法实现.尤其是初学者,更是习惯性的想这么做. PowerBI星球嘉宾天行,摸索出了一个解决该问题的思路,请慢慢品读吧. 解决度量值不能作为坐标轴字段的问题 作者:天行 初入Power BI的门,很快就会被度量值和计算列的动态性吸引,进而义无反顾地跳进DAX的火坑中,然后……(省略号的内容留给曾经在坑中和正在坑中徘徊的各位自行填写吧 ) 如

https://zhuanlan.zhihu.com/p/96823622 ​开始半累加的计算之前,我们先看看什么是累加.半累加以及不可累加数据. 在含有大量行的数据表中,各种数据处理语言,包括DAX,为了性能考虑,不太可能总是检索表的每一行,更常见的情形是,一次性检索成千上万行,处理如此多行数据的最有效操作就是将它们加到一起,也就是累加汇总. 可以累加的数据类型就是可累加数据,比如订单表中的销售额,就是这种类型,无论是按照客户维度还是按照时间维度,都可以将每行的销售额直接汇总,并且这种汇总的结

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

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

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

杀手级特性 今年Power BI的几大杀手级特性的GA,可以让其构建完整的数据仓库/数据湖和BI分析一站式方案. Power BI Premium Per User-超低的价格 Large datasets in Power BI Premium-内置完整的SSAS引擎 Dataflows and Azure Data Lake Gen 2-与Azure数据湖集成,数据共享 XMLA endpoint-开放编程接口和第三方工具接入 DirectQuery for Power BI dataset

题记:这篇文章不仅是Power BI的入门教程,同时相对于Qlik Sense进行了简单比较. 最近把一个Qlik Sense的示例应用手动转成了Power BI的应用,把相关步骤和遇到的问题记录如下,权当作一个入门教程. 1,准备原始数据 由于Qlik Sense的示例应用只有一个单独的qvf文件,那么原始数据只有通过qvf来导出.此qvf中的数据模型如下图所示: Qlik Sense并没有提供数据模型包含数据的完整导出功能,所以只能采用最麻烦和原始的方式,即:创建表格,在表格中添加某个数据表

在Power Pivot中可以从各种数据源中根据你的需求来创建数据模型,并且可以根据需要随时刷新这些数据.在上一篇中,Anna已经准备好了加载到Power Pivot中的数据.Power Pivot就是这样一个在Excel中创建并且管理表格数据以及表之间的关系的一个工具. Anna在把NYSE和NASDAQ的数据加载到数据模型之后,她还想单独加载一份S&P 500的数据表.于是她回到先前搜索到的数据表,然后在POWERPIVOT标签下选择Add to Data Model添加到数据模型. 当表被