Power BI DAX常用函数使用场景和代码示例
Power BI函数表达式对于没有接触过的朋友可能会有些迷茫,花一点时间了解一下原理在学习一些常用的DAX函数,就可以解决工作中绝大部分问题,函数使用都是共同的。
以下是一些最常用的DAX函数,如聚合,计数,日期等类型方面解释,包括它们的使用场景,以及根据使用场景提供的DAX代码示例:
1,SUM: 计算数值列的总和。
-
使用场景:计算特定时间段内的销售总额。
-
DAX代码:Total Sales = SUM(Sales[Amount])
2,AVERAGE: 计算数值列的平均值。
-
使用场景:计算产品的平均售价。
-
DAX代码:Average Price = AVERAGE(Products[Price])
3,COUNT: 计算数值列中非空值的数量。
-
使用场景:计算特定条件下的订单数量。
-
DAX代码:Order Count = COUNT(Sales[OrderID])
4,COUNTA: 计算列中非空值的数量,包括逻辑值。
-
使用场景:计算表格中具有有效数据的行数。
-
DAX代码:Non-Blank Rows = COUNTA(Sales[OrderID])
5,MAX: 找出数值列中的最大值。
-
使用场景:找出最高销售额的订单。
-
DAX代码:Highest Sale = MAX(Sales[Amount])
6,MIN: 找出数值列中的最小值。
-
使用场景:找出最低价格的产品。
-
DAX代码:Lowest Price = MIN(Products[Price])
7,CALCULATE: 根据筛选器计算表达式。
-
使用场景:计算特定产品类别的总销售额。
-
DAX代码:Category Total Sales = CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), Products[Category] = "Electronics")
8,FILTER: 根据条件筛选表。
-
使用场景:筛选销售额超过一定值的订单。
-
DAX代码:High Value Orders = FILTER(Sales, Sales[Amount] > 1000)
9,ALL: 移除筛选器,使用表的所有行进行计算。
-
使用场景:计算所有产品的总销售额,忽略当前筛选。
-
DAX代码:All Products Total Sales = CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), ALL(Products))
10,DISTINCTCOUNT: 计算列中不同值的数量。
-
使用场景:计算不同客户的数量。
-
DAX代码:Unique Customers = DISTINCTCOUNT(Customers[CustomerID])
11,LOOKUPVALUE: 查找与给定条件匹配的值。
-
使用场景:根据客户ID查找客户名称。
-
DAX代码:Customer Name = LOOKUPVALUE(Customers[Name], Customers[CustomerID], 12345)
12,RANKX: 对表中的行进行排名。
-
使用场景:根据销售额对销售人员进行排名。
-
DAX代码:Salesperson Rank = RANKX(Salesperson, SUM(Sales[Amount]))
13,DATEADD: 给日期列添加指定的时间间隔。
-
使用场景:计算上个月的销售额。
-
DAX代码:Last Month Sales = CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), DATEADD(Sales[OrderDate], -1, MONTH))
14,TOTALYTD: 计算年初至今的总和。
-
使用场景:计算年初至今的总销售额。
-
DAX代码:Year to Date Sales = TOTALYTD(SUM(Sales[Amount]), 'Date'[Date])
大家请注意,上述DAX代码示例中的表名和列名(如Sales, Amount, Products, Price等)是假设的,你需要根据实际的模型调整它们。此外,一些函数如RANKX和CALCULATE可能需要更复杂的表达式来满足特定的业务逻辑。
有的小伙伴也留言询问是否还比较好Power BI DAX相关的书籍或者资料,这里可以给大家推荐一本【DAX权威指南】,号称Power BI DAX圣经,很好的一本书,有兴趣的小伙伴可以学习一下,会让你使用DAX的技巧有质的飞跃。
今天分享到此结束,记得每天花5分钟来学习Power BI的小技巧,提升你自己。想要了解更多Power BI的小技巧,关注我哦!
相关文章:

Power BI DAX常用函数使用场景和代码示例
Power BI函数表达式对于没有接触过的朋友可能会有些迷茫,花一点时间了解一下原理在学习一些常用的DAX函数,就可以解决工作中绝大部分问题,函数使用都是共同的。 以下是一些最常用的DAX函数,如聚合,计数,日期…...

机器学习与深度学习:区别与联系(含工作站硬件推荐)
一、机器学习与深度学习区别 机器学习(ML:Machine Learning)与深度学习(DL:Deep Learning)是人工智能(AI)领域内两个重要但不同的技术。它们在定义、数据依赖性以及硬件依赖性等方面…...
大模型/NLP/算法面试题总结5——Transformer和Rnn的区别
Transformer 和 RNN(循环神经网络)是两种常见的深度学习模型,广泛用于自然语言处理(NLP)任务。 它们在结构、训练方式以及处理数据的能力等方面有显著的区别。以下是它们的主要区别: 架构 RNN࿰…...

【RHCE】转发服务器实验
1.在本地主机上操作 2.在客户端操作设置主机的IP地址为dns 3.测试,客户机是否能ping通...

AI提示词:打造爆款标题生成器
打开GPT输入以下内容: # Role 爆款标题生成器## Profile - author: 姜小尘 - version: 02 - LLM: Kimi - language: 中文 - description: 利用心理学和市场趋势,生成吸引眼球的自媒体文章标题。## Background 一个吸引人的标题是提升文章点击率和传播力…...

skywalking-1-服务端安装
skywalking很优秀。 安装服务端 skywalking的服务端主要是aop服务,为了方便查看使用还需要安装ui。另外采集的数据我们肯定要存起来,这个数据库就直接用官方的banyandb。也就是aop、ui、banyandb都使用官方包。 我们的目的是快速使用和体验,…...

查看oracle ojdbc所支持的JDBC驱动版本
oracle jcbc驱动的下载地址参考:JDBC and UCP Downloads page 其实上文中对ojdbc所支持的JDBC驱动版本已经有说明了,不过,因为oracle的驱动包很多时间,都是在公司内部私服里上传维护的,上传的时候,可能又没…...

自媒体运营怎样引流客源?
不管是企业还是个人,越来越多都在做自媒体引流运营,那有什么引流客源的方式呢? 高质量内容:创作并分享有价值的内容,吸引目标受众,提升内容的分享和传播效果。 SEO优化:优化文章标题、关键词和…...
【算法】十进制转换为二进制
目的:将十进制转换为二进制 思路: 首先我们手算的情况是通过求余数算出进制数,同样代码也是通过做除法和求余数的方式,除法是得出下一次的被除数,而求余数是得到进制数 代码: #include<stdio.h>/…...
Postman中的API安全堡垒:全面安全性测试指南
🛡️ Postman中的API安全堡垒:全面安全性测试指南 在当今的数字化世界中,API安全性是保护数据和系统不可或缺的一环。Postman作为API开发和测试的领先工具,提供了多种功能来帮助开发者进行API安全性测试。本文将深入探讨如何在Po…...

学圣学最终的目的是:达到思无邪的状态( 纯粹、思想纯正、积极向上 )
学圣学最终的目的是:达到思无邪的状态( 纯粹、思想纯正、积极向上 ) 中华民族,一直以来,教学都是以追随圣学为目标,所以中华文化也叫圣学文化,是最高深的上等学问; 圣人那颗心根本…...

JS进阶-构造函数
学习目标: 掌握构造函数 学习内容: 构造函数 构造函数: 封装是面向对象思想中比较重要的一部分,js面向对象可以通过构造函数实现的封装。 同样的将变量和函数组合到了一起并能通过this实现数据的共享,所不同的是借助…...
使用Spring Boot和Couchbase实现NoSQL数据库
使用Spring Boot和Couchbase实现NoSQL数据库 大家好,我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿! 一、引言 NoSQL数据库越来越受到开发者的欢迎,特别是…...

【数据库】Redis主从复制、哨兵模式、集群
目录 一、Redis的主从复制 1.1 主从复制的架构 1.2 主从复制的作用 1.3 注意事项 1.4 主从复制用到的命令 1.5 主从复制流程 1.6 主从复制实现 1.7 结束主从复制 1.8 主从复制优化配置 二、哨兵模式 2.1 哨兵模式原理 2.2 哨兵的三个定时任务 2.3 哨兵的结构 2.4 哨…...

C基础day8
一、思维导图 二、课后习题 #include<myhead.h> #define Max_Stu 100 //函数声明 //学生信息录入函数 void Enter_stu(int *Num_Stu,char Stu_name[][50],int Stu_score[]); //查看学生信息 void Print_stu(int Num_Stu,char Stu_name[][50],int Stu_score[]); //求出成绩…...

【Spring成神之路】老兄,来一杯Spring AOP源码吗?
文章目录 一、引言二、Spring AOP的使用三、Spring AOP的组件3.1 Pointcut源码3.2 Advice源码3.3 Advisor源码3.4 Aspect源码 四、Spring AOP源码刨析4.1 configureAutoProxyCreator源码解析4.2 parsePointcut源码解析4.3 parseAdvisor源码解析4.4 parseAspect源码解析4.5 小总…...

轻松理解c++17的string_view
文章目录 轻松理解c17的string_view设计初衷常见用法构造 std::string_view常用操作作为函数参数 注意事项总结 轻松理解c17的string_view std::string_view 是 C17 引入的一个轻量级、不拥有(non-owning)的字符串视图类。它的设计初衷是提供一种高效、…...

【机器学习理论基础】回归模型定义和分类
定义 回归分析是研究自变量与因变量之间数量变化关系的一种分析方法,它主要是通过因变量 Y Y Y与影响它的自变量 X i X_i Xi 之间的回归模型,衡量自变量 X i X_i Xi 对因变量 Y Y Y 的影响能力的,进而可以用来预测因变量Y的发展趋势。…...

探讨4层代理和7层代理行为以及如何获取真实客户端IP
准备工作 实验环境 IP角色192.168.1.100客户端请求IP192.168.1.100python 启动的HTTP服务192.168.1.102nginx服务192.168.1.103haproxy 服务 HTTP服务 这是一个简单的HTTP服务,主要打印HTTP报文用于分析客户端IP #!/usr/bin/env python # coding: utf-8import …...

java算法day11
二叉树的递归遍历二叉树的非递归遍历写法层序遍历 递归怎么写? 按照三要素可以保证写出正确的递归算法: 1.确定递归函数的参数和返回值: 确定哪些参数是递归的过程中需要处理的,那么就在递归函数里加上这个参数, 并且…...

突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程,然后使用强化学习的Actor-Critic机制(中文译作“知行互动”机制),逐步迭代求解…...
质量体系的重要
质量体系是为确保产品、服务或过程质量满足规定要求,由相互关联的要素构成的有机整体。其核心内容可归纳为以下五个方面: 🏛️ 一、组织架构与职责 质量体系明确组织内各部门、岗位的职责与权限,形成层级清晰的管理网络…...
【python异步多线程】异步多线程爬虫代码示例
claude生成的python多线程、异步代码示例,模拟20个网页的爬取,每个网页假设要0.5-2秒完成。 代码 Python多线程爬虫教程 核心概念 多线程:允许程序同时执行多个任务,提高IO密集型任务(如网络请求)的效率…...
【C++从零实现Json-Rpc框架】第六弹 —— 服务端模块划分
一、项目背景回顾 前五弹完成了Json-Rpc协议解析、请求处理、客户端调用等基础模块搭建。 本弹重点聚焦于服务端的模块划分与架构设计,提升代码结构的可维护性与扩展性。 二、服务端模块设计目标 高内聚低耦合:各模块职责清晰,便于独立开发…...

Mac下Android Studio扫描根目录卡死问题记录
环境信息 操作系统: macOS 15.5 (Apple M2芯片)Android Studio版本: Meerkat Feature Drop | 2024.3.2 Patch 1 (Build #AI-243.26053.27.2432.13536105, 2025年5月22日构建) 问题现象 在项目开发过程中,提示一个依赖外部头文件的cpp源文件需要同步,点…...

算法笔记2
1.字符串拼接最好用StringBuilder,不用String 2.创建List<>类型的数组并创建内存 List arr[] new ArrayList[26]; Arrays.setAll(arr, i -> new ArrayList<>()); 3.去掉首尾空格...
QT3D学习笔记——圆台、圆锥
类名作用Qt3DWindow3D渲染窗口容器QEntity场景中的实体(对象或容器)QCamera控制观察视角QPointLight点光源QConeMesh圆锥几何网格QTransform控制实体的位置/旋转/缩放QPhongMaterialPhong光照材质(定义颜色、反光等)QFirstPersonC…...
【SSH疑难排查】轻松解决新版OpenSSH连接旧服务器的“no matching...“系列算法协商失败问题
【SSH疑难排查】轻松解决新版OpenSSH连接旧服务器的"no matching..."系列算法协商失败问题 摘要: 近期,在使用较新版本的OpenSSH客户端连接老旧SSH服务器时,会遇到 "no matching key exchange method found", "n…...

【MATLAB代码】基于最大相关熵准则(MCC)的三维鲁棒卡尔曼滤波算法(MCC-KF),附源代码|订阅专栏后可直接查看
文章所述的代码实现了基于最大相关熵准则(MCC)的三维鲁棒卡尔曼滤波算法(MCC-KF),针对传感器观测数据中存在的脉冲型异常噪声问题,通过非线性加权机制提升滤波器的抗干扰能力。代码通过对比传统KF与MCC-KF在含异常值场景下的表现,验证了后者在状态估计鲁棒性方面的显著优…...

【Linux】Linux安装并配置RabbitMQ
目录 1. 安装 Erlang 2. 安装 RabbitMQ 2.1.添加 RabbitMQ 仓库 2.2.安装 RabbitMQ 3.配置 3.1.启动和管理服务 4. 访问管理界面 5.安装问题 6.修改密码 7.修改端口 7.1.找到文件 7.2.修改文件 1. 安装 Erlang 由于 RabbitMQ 是用 Erlang 编写的,需要先安…...