DAX-Modelle in Power Pivot: Formeln, Kontext und Best Practices

Wenn Sie mit Daten in Excel arbeiten und Power PivotFrüher oder später werden Sie mit DAX in Berührung kommen. Obwohl der Name „Data Analysis Expressions“ technisch und etwas einschüchternd klingtTatsächlich wird es bei einem guten Verständnis der Grundlagen zu einem sehr praktischen und leistungsstarken Werkzeug zur Modellierung von Informationen.

In Power Pivot ist DAX das Herzstück tabellarischer Modelle: Es dient zur Erstellung berechneter Spalten und Kennzahlen, die in Pivot-Tabellen und Diagrammen verwendet werden.Es ermöglicht Ihnen, mit dem Kontext von Filtern zu experimentieren, mit Datumsangaben zu arbeiten, Fehler zu behandeln und Vergleiche anzustellen. die zeit Und vieles mehr. Schauen wir uns genauer an, wie sich all dies in die DAX-Modelle in Power Pivot einfügt und wie man es nutzen kann, ohne dabei den Überblick zu verlieren.

Was ist DAX und warum ist es in Power Pivot-Modellen so wichtig?

DAX (Data Analysis Expressions) ist vor allem eines: eine Formelsprache, die für Datenmodelle entwickelt wurdekeine Sprache von Programmierung Klassisch. Seine Funktion besteht darin, benutzerdefinierte Berechnungen zu definieren, die auf Tabellen und Spalten in Ihrem Power Pivot-Modell angewendet werden.

Obwohl es optisch dem ähneln mag Excel-Formeln, DAX ist für die Arbeit mit relationalen Daten und dynamischen Aggregationen konzipiert.Das bedeutet, dass es sich nahtlos in Tabellen integriert, die durch Beziehungen verbunden sind, in Pivot-Tabellen und in komplexe Modelle, bei denen sich der Filterkontext je nach den in Zeilen, Spalten oder Slicern verwendeten Feldern ändert.

Innerhalb eines Power Pivot-Modells können Sie DAX verwenden, um Es gibt zwei Haupttypen von Objekten: berechnete Spalten und Kennzahlen.Beide existieren innerhalb desselben Modells nebeneinander, aber jedes hat einen anderen Zweck und wird unterschiedlich bewertet, was sehr deutlich gemacht werden sollte, um eine Vermischung der Konzepte zu vermeiden.

Darüber hinaus umfasst DAX Text-, Datums- und Zeit-, logische, mathematische, Filter- und „Zeitintelligenz“-Funktionensowie Funktionen, die vollständige Tabellen als Ergebnis liefern. Letztere Funktionen stellen einen der Hauptunterschiede zu Excel dar, wo Formeln keine Tabellen im eigentlichen Sinne, sondern höchstens Arrays innerhalb von Zellbereichen zurückgeben.

Überblick über DAX-Formeln und die Bearbeitungsleiste

DAX-Formeln weisen eine sehr ähnliche Struktur wie Excel auf: Sie beginnen mit dem Gleichheitszeichen (=) und dann wird der Ausdruck oder die Funktion mit ihren Argumenten geschrieben.Sie können Operatoren, Funktionen, Spalten- und Tabellenverweise usw. kombinieren, genau wie beim Erstellen einer komplexen Formel in einer Tabellenkalkulation.

Es gibt jedoch wichtige Nuancen. DAX funktioniert niemals mit Referenzen vom Typ A1:C10.Stattdessen wird auf ganze Spalten oder Tabellen verwiesen, zum Beispiel 'Verkäufe' o 'Kalender'Das macht in einem tabellarischen Modell durchaus Sinn, aber es zwingt einen, seine Denkweise zu ändern, wenn man aus der rein zellenorientierten Welt von Excel kommt.

Power Pivot hat ein Formelleiste ähnlich der von Excel Dies vereinfacht die Erstellung von Ausdrücken erheblich. Es bietet eine Autovervollständigung für Funktionen, Tabellen und Spalten: Sobald Sie mit der Eingabe des Namens einer Tabelle oder Spalte beginnen, erscheint eine Dropdown-Liste mit gültigen Optionen, wodurch Syntaxfehler reduziert und Zeit gespart wird.

Um Tabellennamen zu schreiben, beginnen Sie einfach mit der Eingabe und lassen Sie den Vorgang laufen. Die Autovervollständigung schlägt passende Namen vorFür Spalten können Sie entweder eine Klammer öffnen und die Spalte in der aktuellen Tabelle auswählen oder den Tabellennamen eingeben, gefolgt von Klammern, und aus der Liste auswählen.

Im Gegensatz zu Excel jedoch Power Pivot schließt Klammern nicht automatisch. Es passt nicht zu Ihnen. Es liegt in Ihrer Verantwortung sicherzustellen, dass die Funktionen wohlgeformt sind, die richtige Anzahl an Argumenten und vollständige Klammern aufweisen, andernfalls kann die Formel nicht gespeichert oder verwendet werden.

Wo DAX-Formeln verwendet werden: berechnete Spalten und Kennzahlen

In einem Power Pivot-Modell können Sie DAX-Formeln schreiben in berechnete Spalten und Maßnahmen (Im Kontext von Pivot-Tabellen auch als berechnete Felder bezeichnet). Obwohl sie dieselbe Sprache verwenden, verhalten sie sich sehr unterschiedlich.

Berechnete Spalten in Power Pivot

Eine berechnete Spalte ist ein neues Feld, das Sie einer bestehenden Tabelle im Modell hinzufügenAnstatt den Wert aus der Datenquelle zu importieren, definieren Sie eine DAX-Formel, die zeilenweise ausgewertet wird. Das Ergebnis wird in der Spalte für jede Zeile der Tabelle gespeichert.

Die berechneten Spalten werden einheitlich auf alle Zeilen angewendet: Es ist nicht möglich, für jede Zeile eine andere Formel zu verwenden.Anders als in Excel, wo man Teile manuell per Drag & Drop verschieben kann, wird in Power Pivot der von Ihnen definierte Ausdruck automatisch für die gesamte Spalte ausgewertet und neu berechnet, wenn die Daten aktualisiert werden oder eine Modellneuberechnung erzwungen wird.

Diese Art von Spalte kann basieren auf andere berechnete Spalten oder in KennzahlenEs wird jedoch empfohlen, nicht denselben Namen für die Kennzahl und die Spalte zu verwenden, um Verwechslungen beim Referenzieren zu vermeiden. Verwenden Sie am besten immer die vollständige Spaltenreferenz (Tabelle), um versehentliches Referenzieren einer Kennzahl mit demselben Namen zu vermeiden.

Berechnete Spalten sind ideal, wenn Sie benötigen zusätzliche Attribute, die Sie in Zeilen, Spalten, Filtern oder Datenschnitten verwenden möchten. von Pivot-Tabellen oder als Schlüssel für Beziehungen. Denken Sie beispielsweise an eine Spalte „Marge“, die wie folgt berechnet wird – die Sie dann zum Gruppieren oder Filtern verwenden können.

Kennzahlen oder berechnete Felder

Die Maßnahmen ihrerseits sind Berechnungen, die im Kontext einer Pivot-Tabelle oder Visualisierung ausgewertet werdenSie werden nicht zeilenweise gespeichert, sondern für jede im Bericht aktive Kombination aus Filtern, Zeilen und Spalten dynamisch neu berechnet.

Eine typische Messung Es könnte etwas so Einfaches sein wie:

Gesamtumsatz = SUMME(Umsatz)

Diese Maßnahme wurde im Bereich von Werte In der Pivot-Tabelle wird jede Zelle kontextbezogen ausgewertet (z. B. nach Jahr, nach Produkt, nach Region...). Dieselbe Berechnung liefert je nach angewendeten Filtern unterschiedliche Ergebnisse. und die Gestaltung der Pivot-Tabelle.

Die Maßnahmen nützen nichts, solange sie nicht in einem Bericht verwendet werden. Sie werden im Datenmodell gespeichert und erscheinen in der Feldliste von Pivot-Tabellen. Damit jeder Benutzer des Buches sie verwenden kann. Sie sind grundlegend für flexible Aggregatberechnungen, wie z. B. Verhältnisse, Beitragsprozentsätze, kumulierte Summen, Vergleiche zwischen Perioden usw.

Wesentliche Unterschiede zwischen DAX-Funktionen und Excel-Funktionen

Obwohl viele DAX-Funktionen in Namen und allgemeinem Verhalten den Excel-Funktionen ähneln, Sie sind nicht einfach austauschbar.Es gibt wichtige Unterschiede, die sich auf die Konstruktion von Formeln in einem Power-Pivot-Modell auswirken.

Zuerst DAX funktioniert nicht mit einzelnen Zellen oder Bereichen.Als Referenz werden stets ganze Spalten oder Tabellen verwendet. Dies zwingt dazu, eher in Datensätzen als in einzelnen Elementen zu denken, was besser zum Ansatz eines relationalen Datenmodells passt.

Im Datumsbereich gibt DAX Folgendes zurück Werte vom Typ „real“ (Datum/Uhrzeit)Während Excel Datumsangaben üblicherweise als Seriennummern darstellt, ist dieser Unterschied in den meisten Fällen transparent. Es ist jedoch wichtig, dies bei der Kombination von Modellen oder beim Importieren von Daten aus anderen Systemen zu berücksichtigen.

Ein weiterer wichtiger Punkt ist, dass Viele der neuen DAX-Funktionen geben vollständige Tabellen zurück. (zum Beispiel FILTER, ALLE, WERTE usw.) oder sie akzeptieren Tabellen als Argumente. Excel hingegen kennt kein Konzept einer Funktion, „die eine Tabelle zurückgibt“, obwohl Arrayformeln existieren.

Schließlich wird in DAX angenommen, dass Alle Werte in einer Spalte haben denselben Datentyp.Wenn verschiedene Datentypen vorliegen, erzwingt die Daten-Engine eine Konvertierung der gesamten Spalte in den Typ, der am besten zu allen Datensätzen passt. Dies kann mitunter zu Überraschungen führen, wenn die Datenquellen nicht gründlich geprüft werden.

Datentypen in DAX und der Tabellentyp

Wenn Sie Informationen in ein Power Pivot-Modell importieren, Die Daten werden in einen der vom System unterstützten Datentypen konvertiert. (Zahlen, Text, boolesche Werte, Datum und Uhrzeit, Währung usw.). Diese Art von Daten bestimmt, welche Operationen gültig sind und wie Formeln ausgewertet werden.

Eine wichtige Neuerung im Vergleich zum klassischen Excel ist die TabellendatentypViele DAX-Funktionen akzeptieren eine ganze Tabelle als Argument und geben eine andere Tabelle als Ergebnis zurück. Beispielsweise nimmt die Funktion FILTER eine Tabelle und eine Bedingung entgegen und gibt eine Tabelle zurück, die nur die Zeilen enthält, die die Bedingung erfüllen.

Funktionen kombinieren, die Tabellen zurückgeben mit Aggregationsfunktionen wie SUMX, AVERAGEX oder MINXEs lassen sich hochkomplexe Berechnungen erstellen, die mit dynamisch definierten Datenteilmengen arbeiten. Dies führt zu benutzerdefinierten Aggregationen, die sich an die jeweils aktiven Filter anpassen.

Beziehungen, Kontext und das Beziehungsmodell in Power Pivot

Im Power Pivot-Fenster wird das relationale Datenmodell erstellt. Dort können Sie mehrere Tabellen importieren und Beziehungen zwischen ihnen herstellen. (Beispielsweise Umsätze mit Produkten, Umsätze mit Kalender, Umsätze mit Kunden usw.). Diese Beziehungen bilden die Grundlage dafür, dass DAX-Formeln zwischen Tabellen wechseln können.

Wenn Tabellen miteinander in Beziehung stehen, Sie können Formeln schreiben, die Werte aus einer zugehörigen Tabelle addieren. und verwenden Sie sie in der Tabelle, aus der Sie den Ausdruck schreiben. Sie können auch steuern, welche Zeilen an einer Berechnung beteiligt sind, indem Sie Filter auf bestimmte Spalten anwenden.

Es ist wichtig, dies zu berücksichtigen Alle Zeilen einer Power Pivot-Tabelle müssen die gleiche Anzahl an Spalten haben.Jede Spalte muss über alle Zeilen hinweg einen einheitlichen Datentyp aufweisen. Wenn die Beziehungsschlüssel nicht übereinstimmende Werte enthalten (leere Werte, verwaiste Werte usw.), können Suchformeln und Pivot-Tabellen unerwartete Ergebnisse liefern.

Ein weiteres grundlegendes Konzept ist das KontextIn DAX werden hauptsächlich die Begriffe Zeilenkontext und Filterkontext verwendet. Der Zeilenkontext ist die „aktuelle“ Zeile, in der eine berechnete Spalte oder ein Iterator ausgewertet wird; der Filterkontext ist die Menge der aktiven Filter (aus der Pivot-Tabelle, Datenschnitten, Beziehungen, Funktionen wie CALCULATE usw.).

Durch Ausprobieren von Funktionen wie BERECHNEN, ALLE, ALLES AUSSER oder FILTER können Sie Ändern Sie den Filterkontext, um die Auswertung einer Kennzahl zu beeinflussen.Dies ermöglicht beispielsweise die Berechnung des prozentualen Umsatzanteils eines Produkts am Gesamtumsatz oder den Vergleich der Leistung einer Abteilung mit der Leistung des gesamten Unternehmens ohne Filter.

Datenaktualisierung und Neuberechnung der DAX-Formel

Bei einem Modell, das komplexe Formeln oder große Datenmengen verwendet, ist das Verständnis der Funktionsweise des Aktualisierungsprozesses von entscheidender Bedeutung. Es ist wichtig, zwischen dem Aktualisieren der Daten und dem Neuberechnen der Formeln zu unterscheiden.die zwar miteinander verwandt, aber dennoch unabhängige Prozesse sind.

Die Datenaktualisierung besteht aus Neue Datensätze aus externen Quellen in das Buch aufnehmen (Datenbanken(Dateien, Online-Dienste usw.). Sie können dieses Update bei Bedarf manuell starten oder es planen, wenn das Buch veröffentlicht wird. SharePoint oder einer anderen kompatiblen Umgebung. Häufig wird dieser Prozess durchgeführt mit Power Query in Excel Die Daten müssen vor dem Laden in das Modell vorbereitet und transformiert werden.

Die Neuberechnung hingegen ist der Prozess, durch den Die DAX-Formeln werden neu ausgewertet, um Änderungen in den Daten oder in den Ausdrücken selbst widerzuspiegeln.Bei berechneten Spalten muss die gesamte Spalte neu berechnet werden, wenn die Formel geändert wird. Bei Kennzahlen erfolgt eine Neuberechnung, wenn der Kontext geändert wird (Filter, Zeilen-/Spaltenfelder von Pivot-Tabellen) oder wenn Pivot-Tabellen manuell aktualisiert werden.

Diese Neuberechnungen können sich auf die Leistung auswirken, insbesondere wenn in großen Tabellen viele komplexe berechnete Spalten oder intensive iterative Funktionen verwendet werdenDaher ist es eine gute Vorgehensweise, die Logik nach Möglichkeit größtenteils in Kennzahlen statt in Spalten auszulagern.

Erkennung und Korrektur von Fehlern in DAX-Formeln

Beim Schreiben von DAX-Formeln treten häufig drei Arten von Fehlern auf: syntaktische Fehler, semantische Fehler und RechenfehlerJeder hat seine eigenen Umstände und seine eigene Art, sich selbst zu korrigieren.

Syntaxfehler sind die einfachsten: Fehlende Klammern, falsch gesetzte Kommas, falsch geschriebene Funktionsnamenetc. Die Autovervollständigungshilfe und die DAX-Funktionsreferenz bewahren Sie vor vielen dieser Fallstricke.

Semantische und Berechnungsfehler treten auf, wenn die Syntax zwar korrekt ist, Die Formel bewirkt etwas, das im Kontext des Modells keinen Sinn ergibt.Zum Beispiel das Referenzieren einer nicht existierenden Tabelle oder Spalte, das Übergeben einer falschen Anzahl von Argumenten an eine Funktion, das Mischen inkompatibler Datentypen oder das Abhängigsein von einer Spalte, die zuvor Fehler verursacht hat.

In diesen Fällen markiert DAX üblicherweise Die gesamte Spalte wurde als falsch berechnet.Es geht nicht nur um eine bestimmte Zeile, sondern um die Spalte als Einheit. Enthält eine Spalte lediglich Metadaten, wurde aber noch nicht verarbeitet (es wurden keine Daten geladen), wird sie ausgegraut dargestellt, und Formeln, die von ihr abhängen, können nicht korrekt ausgewertet werden.

Ein Sonderfall sind Werte NaN (Keine Zahl)Diese Werte können beispielsweise bei der Division von 0 durch 0 auftreten. Enthält eine Spalte NaN-Werte, kann das Sortieren oder Klassifizieren dieser Werte zu unerwarteten Ergebnissen führen, da NaN-Werte nicht wie üblich mit anderen Zahlen verglichen werden können. In solchen Fällen empfiehlt es sich, WENN-Funktionen oder andere logische Funktionen zu verwenden, um die NaN-Werte durch 0 oder einen anderen gültigen numerischen Wert zu ersetzen.

Kompatibilität mit tabellarischen Modellen und dem DirectQuery-Modus

Die in Power Pivot erstellten DAX-Formeln sind im Allgemeinen kompatibel mit Tabellenmodellen von SQL Server Analysis ServicesDas bedeutet, dass Sie Ihr Modell auf einen Tabellenserver migrieren und die bereits erstellte Logik weiterhin nutzen können.

Wird jedoch ein tabellarisches Modell im Modus implementiert DirectQueryEs können Einschränkungen auftreten: Einige DAX-Funktionen werden von bestimmten relationalen Datenbanken nicht direkt unterstützt. oder sie liefern möglicherweise leicht unterschiedliche Ergebnisse, weil die Abfragen auf unterschiedliche Weise delegiert werden.

In diesen Szenarien ist es wichtig, die spezifische Dokumentation der Tabellen-Engine zu überprüfen und die kritischen Maßnahmen validieren um zu bestätigen, dass sie nach der Aktivierung von DirectQuery weiterhin wie erwartet funktionieren.

Praxisszenarien: komplexe Berechnungen mit CALCULATE und Filtern

Eine der Stärken von DAX ist seine Ausführungsfähigkeit. komplexe Berechnungen, die auf benutzerdefinierten Aggregationen und dynamischen Filtern basieren.Die Funktionen CALCULATE und CALCULATETABLE sind für dieses Szenario von zentraler Bedeutung.

BERECHNEN erlaubt Den Filterkontext, über den ein Ausdruck ausgewertet wird, neu definieren.Beispielsweise können Sie anfordern: „Die Summe der Verkäufe, gefiltert nach einem bestimmten Jahr, auch wenn die Pivot-Tabelle andere Jahre anzeigt“, oder „Die Gesamtsumme ohne Anwendung bestimmter Produktfilter“.

Überall dort, wo eine DAX-Funktion eine Tabelle als Argument akzeptiert, Sie können eine gefilterte Version dieser Tabelle übergeben.Dies kann entweder mithilfe von FILTER oder durch Angabe von Bedingungen innerhalb von CALCULATE erfolgen. Dadurch lassen sich Kennzahlen erstellen, die sich an Tausende von Bedingungskombinationen anpassen, ohne dass Zwischenspalten erstellt werden müssen.

Es ist auch möglich Vorhandene Filter gezielt entfernen Mithilfe von Funktionen wie ALL oder ALLEXCEPT. Um beispielsweise den Beitrag eines bestimmten Wiederverkäufers im Verhältnis zur Gesamtzahl der Wiederverkäufer zu berechnen, kann eine Kennzahl den Wert im aktuellen Kontext durch den Wert im Kontext „ALL“ (ohne Filter nach Wiederverkäufer) teilen.

In anderen Fällen müssen Sie verwenden Werte einer „äußeren Schleife“Das heißt, um auf die vorherige Zeile oder den vorherigen Iterationskontext zurückzugreifen. Hier kommen Funktionen wie EARLIER ins Spiel, die bis zu zwei Ebenen verschachtelter Schleifen ermöglichen und sehr nützlich sind, um Ranglisten, Gruppensummen oder Berechnungen zu erstellen, die vom Kontext einer vorherigen Zeile abhängen.

Ich arbeite mit Text, Datumsangaben und Schlüsseln in DAX.

DAX bietet außerdem viele Werkzeuge für Text und Datum bearbeitenDies ist von entscheidender Bedeutung, wenn Datenquellen Datumsangaben in ungewöhnlichen Formaten, zusammengesetzte Schlüssel oder Textfelder enthalten, die in Zeitwerte umgewandelt werden müssen.

Power Pivot unterstützt sie nicht direkt. Zusammengesetzte Schlüssel in BeziehungenWenn Ihre Datenquelle mehrere Spalten als Schlüssel verwendet, müssen Sie in vielen Fällen Folgendes erstellen: eine berechnete Spalte, die diese Teile zu einem einzigen Schlüssel verknüpft und verwenden Sie es als relationales Feld.

Wenn Datumsangaben in Formaten vorliegen, die von der Engine nicht erkannt werden (z. B. ein Datum in einem ungewöhnlichen regionalen Format oder eine als Text importierte Ganzzahl wie 01032009), können Sie Formeln wie die folgenden erstellen:

=DATUM(RECHTS(,4), LINKS(,2), MITTE(,3,2))

Bei dieser Ausdrucksweise Sie rekonstruieren ein gültiges SQL-Server-Datum aus Fragmenten, die aus der Zeichenkette extrahiert wurden., wodurch Sie dann die Funktionen der Zeitintelligenz problemlos nutzen können.

Sie können auch Datentypen mithilfe von Formeln ändernMultiplizieren Sie mit 1,0, um Datumsangaben oder numerische Zeichenketten in Zahlen umzuwandeln, oder verketten Sie sie mit einer leeren Zeichenkette, um eine Zahl oder ein Datum in Text umzuwandeln. Zusätzlich gibt es spezielle Funktionen, um den Rückgabetyp zu steuern (Dezimalzahlen abschneiden, Ganzzahlen erzwingen usw.).

Bedingte Werte und Fehlerbehandlung in Spalten und Kennzahlen

Genau wie in Excel enthält DAX Funktionen für Rückgabeergebnisse basierend auf Bedingungen und um Fehler elegant zu behandeln. Beispielsweise können Sie Wiederverkäufer anhand ihres jährlichen Umsatzvolumens mithilfe verschachtelter WENN-Anweisungen als „Bevorzugt“ oder „Preiswert“ kennzeichnen.

In einer berechneten Spalte hingegen Es ist nicht tragbar, dass manche Zeilen Fehler enthalten und andere nicht.Wenn eine Zeile einen Fehler enthält, wird die gesamte Spalte als fehlerhaft markiert. Dies erfordert eine strengere Fehlerkontrolle als in einer herkömmlichen Tabellenkalkulation.

Um zu verhindern, dass eine einfache Division durch Null oder ein leerer Wert die gesamte Spalte zum Absturz bringt, wird Folgendes empfohlen: sensible Vorgänge durch vorherige Prüfungen absichern Durch die Verwendung von IF- und Informationsfunktionen wird stets ein gültiger Wert zurückgegeben, selbst wenn die Datenkombination ungewöhnlich ist.

Beim Erstellen des Modells kann dies hilfreich sein. Lassen Sie die Fehler am Anfang erscheinen, damit Sie sie finden und korrigieren können.Sobald Sie die Anwendung jedoch für andere Benutzer veröffentlichen, ist es wichtig sicherzustellen, dass die Formeln sicher sind und in den Pivot-Tabellen oder Visualisierungen keine Fehlermeldungen angezeigt werden.

Zeitintelligenz: kumulierte Summen, Vergleiche und benutzerdefinierte Zeiträume

Die Zeitintelligenzfunktionen gehören zu den großen Attraktionen des DAX. Sie ermöglichen es Ihnen, mit Datumsbereichen zu arbeiten, kumulierte Summen zu berechnen, Zeiträume zu vergleichen und benutzerdefinierte Zeitfenster zu generieren. mit relativer Leichtigkeit, vorausgesetzt, Sie verfügen über eine gut konfigurierte Kalendertabelle.

Maßnahmen können erstellt werden Kumulierte Umsätze pro Tag, Monat, Quartal oder JahrBerechnen Sie Anfangs- und Endbestände für jede Periode oder vergleichen Sie die Umsätze von einem Jahr mit dem Vorjahr, von Quartal zu Quartal usw. mithilfe spezifischer Zeitfunktionen.

Darüber hinaus können Sie sich erholen individuelle Datumsangabenzum Beispiel „die ersten 15 Tage nach Beginn einer Werbeaktion“ oder „der gleiche Zeitraum im Vorjahr“, und dann wird dieser Datensatz an eine Funktion übergeben, die die Daten über dieses spezifische Datumsfenster aggregiert.

Funktionen wie PARALLELPERIOD und andere, die mit Parallelperioden zusammenhängen Sie erleichtern den Vergleich zwischen zeitlich verschobenen Intervallen.Zum Beispiel, um zu analysieren, ob eine Kampagne im Vergleich zum gleichen Zeitraum in einem anderen Jahr bessere Ergebnisse erzielt hat.

Rangfolge und Vergleich von Werten: Top N und dynamische Ranglisten

Wenn Sie zeigen müssen nur die relevantesten Elemente (zum Beispiel die 10 meistverkauften Produkte), gibt es zwei Hauptwege: die Verwendung der Filterfunktionen von Excel in der Pivot-Tabelle oder das Erstellen einer dynamischen Rangfolge mit DAX.

Excel bietet in Pivot-Tabellen Filter vom Typ „Top 10“. sehr einfach einzurichten Um nur die Elemente oberhalb oder unterhalb eines bestimmten numerischen Feldes anzuzeigen. Sie können nach Anzahl der Elemente, kumulativem Prozentsatz oder Summe der Werte filtern.

Das Problem bei diesem Ansatz ist, dass Der Filter dient ausschließlich der Darstellung.Ändern sich die zugrunde liegenden Daten, müssen Sie die Pivot-Tabelle manuell aktualisieren, damit der Filter korrekt angezeigt wird. Außerdem können Sie diese Rangfolge nicht in anderen DAX-Formeln wiederverwenden.

Die Alternative wäre, einen zu erstellen. berechnete Spalte oder Kennzahl, die eine Rangfolge zuweist Die Rangfolge wird für jedes Element mithilfe von DAX neu berechnet. Diese Option ist rechenintensiver, bietet aber Vorteile: Die Rangfolge wird dynamisch neu berechnet und kann in Datenschnittfiltern verwendet werden, sodass der Benutzer auswählen kann, ob er die Top 5, Top 10, Top 50 usw. anzeigen möchte.

Bei Modellen mit Millionen von Zeilen jedoch Dynamische Ranglisten können umständlich sein. und es muss bewertet werden, ob die Leistungseinbußen durch den funktionalen Nutzen, den sie bieten, ausgeglichen werden.

Bewährte Vorgehensweisen beim Entwerfen von DAX-Modellen in Power Pivot

Für ein wartungsfreundliches und leistungsstarkes DAX-Modell in Power Pivot reicht es nicht aus, dass die Formeln einfach nur "funktionieren". Es empfiehlt sich, eine Reihe bewährter Praktiken zu befolgen. das in realen Projekten einen großen Unterschied macht.

Eine immer wiederkehrende Empfehlung lautet: Bei der Berechnung handelt es sich tatsächlich um eine dynamische Aggregation. Dabei sollten Kennzahlen gegenüber berechneten Spalten priorisiert werden. und kein festes Attribut. Berechnete Spalten belegen Speicherplatz und werden alle auf einmal neu berechnet, während Kennzahlen nur bei Bedarf ausgewertet werden.

Es ist auch sehr nützlich Verwendung von Variablen in DAX (VAR) Um komplexe Formeln zu vereinfachen, sollten Sie Wiederholungen derselben Berechnung vermeiden und die Lesbarkeit verbessern. Dies trägt sowohl zur besseren Performance als auch zum besseren Verständnis des Modells bei, wenn es von anderen überprüft wird.

Letztendlich machen klare Namen und eine minimale interne Dokumentation den entscheidenden Unterschied. Geben Sie Maßeinheiten und Spalten aussagekräftige Namen.Vermeiden Sie unverständliche Abkürzungen und dokumentieren Sie die wichtigsten Formeln. Dies verkürzt die Einarbeitungszeit für neue Benutzer und erspart Ihnen später unnötigen Aufwand, wenn Sie das Modell erneut verwenden.

Bei der Beherrschung von DAX innerhalb von Power Pivot geht es nicht darum, alle Funktionen auswendig zu lernen, sondern darum, zu verstehen, wie die Formeln mit dem relationalen Modell, dem Filterkontext und den Datenaktualisierungen interagieren. Mit soliden Kenntnissen in berechneten Spalten, Kennzahlen, Zeitfunktionen, Fehlerbehandlung und bewährten DesignpraktikenIhre tabellarischen Modelle werden flexibler, viel einfacher zu analysieren und vor allem in der Lage, komplexe Geschäftsfragen zu beantworten, indem Sie einfach ein paar Felder in eine Pivot-Tabelle ziehen.