DAX modellek a Power Pivotban: képletek, kontextus és ajánlott eljárások

Ha Excelben dolgozol adatokkal, és PowerPivotElőbb vagy utóbb össze fogsz találkozni a DAX-szal. Bár az „Adatelemzési kifejezések” elnevezés technikainak és kissé ijesztőnek hangzikA valóság az, hogy az alapok jó megértésével nagyon kényelmes és hatékony eszközzé válik az információk modellezésére.

A Power Pivotban a DAX a táblázatos modellek lelke: Számított oszlopok és mértékek létrehozására szolgál, amelyek a pivot táblákat és diagramokat táplálják.Lehetővé teszi a szűrők kontextusával való játékot, a dátumokkal való munkát, a hibák kezelését és az összehasonlítások elvégzését. El Tiempo És még sok minden más. Nézzük meg közelebbről, hogyan illeszkedik mindez a Power Pivot DAX-modelljeibe, és hogyan használhatjuk ki anélkül, hogy túlzásba esnénk.

Mi a DAX, és miért kulcsfontosságú a Power Pivot modellekben?

A DAX (adatelemzési kifejezések) mindenekelőtt a következőket jelenti: egy adatmodellekhez tervezett képletnyelvnem egy nyelv programozás Klasszikus. Feladata az egyéni számítások definiálása, amelyeket a Power Pivot modell táblázataira és oszlopaira alkalmaznak.

Bár vizuálisan hasonlíthat a excel képletek, A DAX-ot relációs adatokkal és dinamikus aggregációkkal való működésre tervezték.Ez azt jelenti, hogy zökkenőmentesen integrálható a kapcsolatokkal összekapcsolt táblázatokkal, a kimutatástáblákkal és az összetett modellekkel, ahol a szűrő kontextusa a sorokban, oszlopokban vagy szeletelőkben használt mezőktől függően változik.

Egy Power Pivot modellen belül a DAX segítségével Két fő objektumtípus: számított oszlopok és mértékekMindkettő ugyanazon modellen belül létezik, de mindegyiknek más a célja, és eltérően értékelik őket, aminek nagyon világosnak kell lennie, hogy elkerüljük a fogalmak összekeverését.

Ezenkívül a DAX tartalmazza a következőket: szöveges, dátum és idő, logikai, matematikai, szűrő és "időintelligencia" függvényekvalamint olyan függvényeket, amelyek teljes táblázatokat adnak vissza. Ez utóbbi függvények jelentik az egyik fő különbséget az Excelhez képest, ahol a képletek nem táblázatokat adnak vissza, hanem legfeljebb cellatartományokon belüli tömböket.

A DAX-képletek és a képletsáv áttekintése

A DAX-képletek szerkezete nagyon hasonló az Excelhez: Egyenlőségjellel (=) kezdődnek, majd a kifejezést vagy függvényt az argumentumaival együtt írják.Az operátorokat, függvényeket, oszlop- és táblázathivatkozásokat stb. ugyanúgy kombinálhatja, mint egy összetett képlet táblázatban történő létrehozásakor.

Vannak azonban fontos árnyalatok. A DAX soha nem működik az A1:C10 típusú hivatkozásokkalEhelyett teljes oszlopokra vagy táblázatokra hivatkozunk, például „Értékesítés” o 'Naptár'Ez egy táblázatos modellben sok értelmet ad, de ha az Excel tisztán „cellánkénti” világából érkeztél, gondolkodásmódod megváltoztatására kényszerít.

Power Pivot rendelkezik egy az Excelhez hasonló képletsáv ami nagymértékben leegyszerűsíti a kifejezések létrehozását. Automatikus kiegészítést biztosít függvényekhez, táblázatokhoz és oszlopokhoz: amikor elkezdi beírni egy táblázat vagy oszlop nevét, megjelenik egy érvényes beállításokkal rendelkező legördülő lista, ami csökkenti a szintaktikai hibákat és időt takarít meg.

Táblanevek írásához egyszerűen kezdj el gépelni, és hagyd futni. Az automatikus kiegészítés egyező neveket javasolOszlopok esetén megnyithat egy szögletes zárójelet, és kiválaszthatja az aktuális táblázat oszlopát, vagy beírhatja a táblázat nevét, majd szögletes zárójeleket, és választhat a listából.

Azonban az Excellel ellentétben, A Power Pivot nem zárja be automatikusan a zárójeleket Nem találja meg őket helyetted. A te felelősséged biztosítani, hogy a függvények jól legyenek formázva, megfelelő számú argumentummal és teljes zárójelekkel, ellenkező esetben a képlet nem menthető és nem használható.

Hol használják a DAX-képleteket: számított oszlopok és mértékek

Egy Power Pivot modellben DAX-képleteket írhat számított oszlopok és intézkedések (a pivottáblák kontextusában számított mezőknek is nevezik őket). Bár ugyanazt a nyelvet használják, nagyon eltérő módon viselkednek.

Számított oszlopok a Power Pivotban

Egy számított oszlop egy új mező, amelyet hozzáad egy meglévő táblához a modellbenAz adatforrásból történő importálás helyett egy DAX-képletet kell definiálni, amely soronként kiértékelődik. Az eredmény a táblázat minden sorának oszlopában tárolódik.

A számított oszlopok egységesen érvényesek minden sorra: Nem használhatsz minden sorhoz más képletet.Az Excellel ellentétben, ahol manuálisan húzhatja az alkatrészeket, a Power Pivotban a definiált kifejezés automatikusan kiértékelődik a teljes oszlopra vonatkozóan, és újraszámításra kerül, amikor az adatok frissülnek, vagy a modell újraszámítása kikényszerül.

Ez az oszloptípus a következőkön alapulhat: más számított oszlopokban vagy mértékekbenAzonban nem ajánlott ugyanazt a nevet használni a mértékhez és az oszlophoz, hogy elkerüljük a félreértéseket hivatkozáskor. Nagyon jó ötlet mindig a teljes oszlophivatkozást (Táblázat) használni, hogy elkerüljük a véletlen azonos nevű mértékre való hivatkozást.

A számított oszlopok ideálisak, amikor szüksége van rájuk további attribútumok, amelyeket sorokban, oszlopokban, szűrőkben vagy szeletelőkben szeretne használni pivottáblák esetében, vagy kapcsolatok kulcsaként. Gondoljon például egy „Margó” oszlopra, amely a következőképpen kerül kiszámításra – , amelyet aztán csoportosításra vagy szűrésre használhat.

Mértékek vagy számított mezők

Az intézkedések a maguk részéről a következők: pivottábla vagy vizualizáció kontextusában kiértékelt számításokNem soronként tárolódnak, hanem menet közben újraszámítják őket a jelentésben aktív szűrő-, sor- és oszlopkombinációkhoz.

egy tipikus mérés Lehet valami olyan egyszerű is, mint:

Teljes értékesítés = SZUM(Eladások)

Ez az intézkedés, amelyet a következő területen helyeztek el: értékeket A pivot táblázatban minden cella a kontextusnak megfelelően kerül kiértékelésre (például év, termék, régió... szerint). Ugyanaz a számítás eltérő eredményeket ad az alkalmazott szűrőktől függően. és a pivot tábla kialakítása.

A mérések semmit sem érnek el, amíg egy jelentésben fel nem használják őket. Az adatmodellel együtt tárolódnak, és megjelennek a pivot táblák mezőlistájában. így a könyv bármely felhasználója használhatja őket. Alapvető fontosságúak a rugalmas összesített számításokhoz, például arányokhoz, hozzájárulási százalékokhoz, kumulatív összegekhez, időszakok közötti összehasonlításokhoz stb.

A DAX és az Excel függvények közötti főbb különbségek

Bár sok DAX-függvény nevében és általános viselkedésében hasonlít az Excel-függvényekre, Nem egyszerűen felcserélhetők.Fontos különbségek vannak, amelyek befolyásolják a képletek felépítését a Power Pivot modellben.

Először is, A DAX nem működik különálló cellákkal vagy tartományokkalA teljes oszlopokat vagy táblázatokat mindig referenciaként használjuk. Ez arra kényszerít, hogy inkább adathalmazokban, mint egyedi elemekben gondolkodjunk, ami jobban illeszkedik a relációs adatmodell megközelítéséhez.

A dátumtartományban a DAX a következőt adja vissza: valós dátum/idő típusú értékekBár az Excel jellemzően sorszámként ábrázolja a dátumokat, ez a különbség a legtöbb esetben átlátszó, de fontos szem előtt tartani, amikor modelleket kombinálunk, vagy adatokat importálunk más rendszerekből.

Egy másik kulcsfontosságú pont az Sok új DAX-függvény teljes táblázatokat ad vissza. (például FILTER, ALL, VALUES stb.) vagy táblázatokat fogadnak el argumentumként. Az Excelben ezzel szemben nincs olyan függvény, amely „táblázatot ad vissza” ugyanebben az értelemben, bár tömbképletek léteznek.

Végül a DAX-ban feltételezzük, hogy Egy oszlopban lévő összes érték azonos adattípusúHa az adattípusok keverednek, az adatmotor a teljes oszlopot arra a típusra konvertálja, amelyik a legjobban illeszkedik az összes rekordhoz, ami néha meglepetésekhez vezethet, ha az adatforrásokat nem ellenőrzik alaposan.

Adattípusok DAX-ban és a tábla típusa

Amikor információkat importál egy Power Pivot modellbe, Az adatokat a motor által támogatott adattípusok egyikére konvertálják. (számok, szöveg, logikai értékek, dátumok és időpontok, pénznem stb.). Az ilyen típusú adatok határozzák meg, hogy mely műveletek érvényesek, és hogyan lesznek kiértékelve a képletek.

Egy fontos új funkció a klasszikus Excelhez képest a tábla adattípusSok DAX függvény egy teljes táblázatot elfogad argumentumként, és egy másik táblázatot ad vissza eredményeként. Például a FILTER egy táblázatot és egy feltételt fogad el, és egy olyan táblázatot ad vissza, amely csak a feltételnek megfelelő sorokat tartalmazza.

Táblázatokat visszaadó függvények kombinálása összesítő függvények, például SUMX, AVERAGEX vagy MINXRendkívül kifinomult számítások készíthetők, amelyek dinamikusan meghatározott adathalmazokon dolgoznak. Ez egyéni aggregációkat eredményez, amelyek alkalmazkodnak az adott időpontban aktív szűrőkhöz.

Kapcsolatok, kontextus és a relációs modell a Power Pivotban

A Power Pivot ablakban épül fel a relációs adatmodell. Itt több táblát is importálhatsz, és kapcsolatokat hozhatsz létre közöttük. (például Értékesítés termékekkel, Értékesítés naptárral, Értékesítés ügyfelekkel stb.). Ezek a kapcsolatok képezik az alapját annak, hogy a DAX-képletek képesek legyenek egyik táblából a másikba ugrani.

Amikor a táblák összefüggenek, Írhatsz olyan képleteket, amelyek összeadják az értékeket egy kapcsolódó táblázatból és használja őket abban a táblázatban, amelyből a kifejezést írja. Azt is szabályozhatja, hogy mely sorok vegyenek részt a számításban, ha szűrőket alkalmaz adott oszlopokra.

Fontos felhívni a figyelmet A Power Pivot táblázat minden sorának ugyanannyi oszlopból kell állnia.Minden oszlopnak konzisztens adattípust kell fenntartania az összes sorában. Ha a kapcsolati kulcsok értékei eltérnek (üresek, árva értékek stb.), a keresési képletek és a kimutatástáblák váratlan eredményeket adhatnak vissza.

Egy másik alapvető koncepció az kontextusA DAX-ban elsősorban a sorkontextus és a szűrőkontextus kifejezéseket használjuk. A sorkontextus az az „aktuális” sor, amelyen egy számított oszlop vagy iterátor kiértékelésre kerül; a szűrőkontextus az aktív szűrők halmaza (a kimutatástáblából, szeletelőkből, kapcsolatokból, függvényekből, mint például a CALCULATE stb.).

A CALCULATE, ALL, ALLEXCEPT vagy FILTER függvényekkel játszva a következőket teheti: Módosítsa a szűrő kontextusát a mérték kiértékelésének módjának megváltoztatásához.Ez lehetővé teszi például egy termék értékesítésének százalékos arányának kiszámítását az összesített értékhez képest, vagy egy részleg teljesítményének összehasonlítását a vállalat egészével szűrők nélkül.

Adatfrissítés és DAX-képlet újraszámítása

Egy olyan modellben, amely összetett képleteket vagy nagy mennyiségű adatot használ, kulcsfontosságú megérteni, hogyan működik a frissítés. Fontos különbséget tenni az adatok frissítése és a képletek újraszámítása között.amelyek egymással összefüggő, de független folyamatok.

Az adatfrissítés a következőkből áll: külső forrásokból származó új rekordok beillesztése a könyvbe (adatbázisok(fájlok, online szolgáltatások stb.). Ezt a frissítést manuálisan is elindíthatja, amikor szükséges, vagy ütemezheti, ha a könyv nyelve: SharePoint vagy más kompatibilis környezetben. Ez a folyamat gyakran a következővel történik: Power Query az Excelben az adatok előkészítése és átalakítása a modellbe való betöltés előtt.

Az újraszámítás ezzel szemben az a folyamat, amelynek során A DAX-képletek újraértékelésre kerülnek, hogy tükrözzék az adatokban vagy magukban a kifejezésekben bekövetkezett változásokat.Számított oszlopok esetén, ha módosítja a képletet, a teljes oszlopot egyszerre újra kell számolni. Mértékek esetén az újraszámítás akkor történik meg, ha a kontextus módosul (szűrők, kimutatástábla sor-/oszlopmezők), vagy ha a kimutatástáblákat manuálisan frissítik.

Ezek az újraszámítások befolyásolhatják a teljesítményt, különösen ha sok összetett számított oszlopot vagy intenzív iteratív függvényt használnak nagy táblázatokbanEzért jó gyakorlat, ha a logika nagy részét, amikor csak lehetséges, oszlopok helyett mértékekbe helyezzük át.

DAX-képletek hibáinak észlelése és javítása

DAX-képletek írásakor háromféle hibával találkozhatunk gyakran: szintaktikai hibák, szemantikai hibák és számítási hibákMindegyiknek megvannak a saját körülményei és a maga módja a korrekcióra.

A szintaktikai hibák a legegyszerűbbek: hiányzó zárójelek, rosszul elhelyezett vesszők, elgépelt függvénynevekstb. Az automatikus kiegészítés súgója és a DAX függvények referenciája megmenti Önt ezektől a buktatóktól.

Szemantikai és számítási hibák akkor fordulnak elő, ha a szintaxis helyes, A képlet olyasmit tesz, aminek nincs értelme a modell kontextusában.Például egy nem létező táblára vagy oszlopra való hivatkozás, helytelen számú argumentum átadása egy függvénynek, inkompatibilis típusok keverése, vagy egy korábban hibákat tartalmazó oszloptól való függés.

Ezekben az esetekben a DAX általában jelöli A teljes oszlopot helytelenül számították ki.nem csak egy adott sort, mert az oszlopot egységnek tekinti. Ha egy oszlop csak metaadatokat tartalmaz, de még nem lett feldolgozva (nincsenek benne adatok), akkor szürkén jelenik meg, és a tőle függő képletek nem lesznek képesek helyesen kiértékelődni.

Az értékek speciális esetet jelentenek. NaN (nem szám)Ezek az értékek például akkor jelenhetnek meg, ha 0-t osztunk 0-val. Ha egy oszlop NaN értékeket tartalmaz, ezeknek az értékeknek a rendezése vagy osztályozása furcsa eredményeket hozhat, mivel a NaN értékek nem hasonlíthatók össze a szokásos módon más számokkal. Ilyen esetekben célszerű HA utasításokat vagy más logikai függvényeket használni a NaN értékek 0-val vagy más kezelhető numerikus értékkel való helyettesítésére.

Kompatibilitás táblázatos modellekkel és DirectQuery móddal

A Power Pivotban létrehozott DAX-képletek általában a következők: kompatibilis az SQL Server Analysis Services táblázatos modelljeivelEz azt jelenti, hogy migrálhatod a modelledet egy táblázatos szerverre, és továbbra is kihasználhatod a már felépített logikát.

Amikor azonban egy táblázatos modellt módban valósítunk meg DirectQueryKorlátozások jelentkezhetnek: Bizonyos DAX-függvények nem támogatottak közvetlenül bizonyos relációs adatbázisokon. vagy kissé eltérő eredményeket adhatnak vissza a lekérdezések delegálásának módja miatt.

Ezekben az esetekben fontos áttekinteni a táblázatos motorra vonatkozó dokumentációt, és validálja a kritikus intézkedéseket annak megerősítésére, hogy a DirectQuery aktiválása után is a várt módon működnek.

Gyakorlati forgatókönyvek: összetett számítások a CALCULATE és a szűrők segítségével

A DAX egyik erőssége a végrehajtási képessége. összetett számítások, amelyek egyéni összesítéseken és dinamikus szűrőkön alapulnakA CALCULATE és a CALCULATETABLE függvények központi szerepet játszanak az ilyen típusú forgatókönyvekben.

A SZÁMÍTÁS lehetővé teszi definiálja újra a szűrő kontextusát, amely felett egy kifejezés kiértékelődikPéldául kérheti, hogy „egy adott évre szűrt értékesítések összege, még akkor is, ha a kimutatástábla más éveket is mutat”, vagy „bizonyos termékszűrők alkalmazása nélküli összeg”.

Bárhol, ahol egy DAX függvény argumentumként elfogad egy táblázatot, Átadhatja a táblázat szűrt verzióját.Ez megtehető a FILTER használatával vagy a CALCULATE függvényen belüli feltételek megadásával. Ez lehetővé teszi olyan mértékek létrehozását, amelyek több ezer feltételkombinációhoz alkalmazkodnak anélkül, hogy közbenső oszlopokat kellene létrehozni.

Ez is lehetséges szelektíven távolítsa el a meglévő szűrőket olyan függvények használatával, mint az ALL vagy az ALLEXCEPT. Például egy adott viszonteladó hozzájárulásának kiszámításához a viszonteladók teljes számához viszonyítva, egy mértékkel eloszthatja az aktuális kontextusban lévő értéket az „ALL” kontextusban lévő értékkel (viszonteladó szerinti szűrők nélkül).

Más esetekben a következőt kell használnia: „külső hurok” értékeiVagyis az előző sorra vagy iterációs kontextusra való visszautalás. Itt jönnek képbe az olyan függvények, mint az EARLIER, amelyek akár két szintű beágyazott ciklust is lehetővé tesznek, és nagyon hasznosak rangsorok, csoportösszesítések vagy olyan számítások létrehozásához, amelyek egy korábbi sorkontextustól függenek.

DAX-ban szöveggel, dátumokkal és kulcsokkal dolgozom

A DAX számos eszközt is kínál a következőkhöz: szöveg és dátumok kezeléseEz kritikus fontosságú, ha az adatforrások szokatlan formátumú dátumokat, összetett kulcsokat vagy szövegmezőket tartalmaznak, amelyeket időértékekké kell konvertálni.

A Power Pivot nem támogatja őket közvetlenül összetett kulcsok a kapcsolatokbanHa a forrásod több oszlopot használ kulcsként, sok esetben létre kell hoznod egy számított oszlop, amely ezeket a részeket egyetlen kulcsba fűzi össze és relációs mezőként használjuk.

Ha a dátumok olyan formátumban vannak, amelyet a motor nem ismer fel (például egy szokatlan regionális formátumú dátum vagy egy egész szám, például a 01032009, szövegként importálva), akkor az alábbi képleteket hozhatja létre:

=DÁTUM(JOBB(;4), BAL(;2), KÖZÉP(;3;2))

Ezzel a kifejezésmóddal, Érvényes SQL Server dátumot rekonstruál a karakterláncból kinyert töredékekből., amely lehetővé teszi az időintelligencia függvények problémamentes használatát.

Azt is adattípusok módosítása képletek használatávalSzorozd meg 1,0-val a dátumokat vagy numerikus karakterláncokat számokká konvertáláshoz, vagy fűzd össze egy üres karakterlánccal, hogy egy számot vagy dátumot szöveggé alakíts. Ezenkívül vannak speciális függvények a visszatérési típus szabályozására (tizedesjegyek csonkítása, egész számok kikényszerítése stb.).

Feltételes értékek és hibakezelés oszlopokban és mértékekben

Az Excelhez hasonlóan a DAX is tartalmaz függvényeket a következőkhöz: feltételek alapján adjon vissza eredményeket és a hibák elegáns kezelésére. Például beágyazott HA utasítások segítségével címkézheti a viszonteladókat „Előnyben részesített” vagy „Értékes” címkével az éves értékesítési mennyiségük alapján.

Egy számított oszlopban azonban Nem engedheted meg magadnak, hogy egyes sorokban hibák legyenek, másokban pedig nem.Ha egy sor hibát eredményez, az egész oszlopot helytelenként jelöli meg. Ez szigorúbb hibakezelést igényel, mint egy hagyományos táblázatban.

Annak elkerülése érdekében, hogy egy egyszerű nullával osztás vagy üres érték összeomoljon az egész oszlopban, ajánlott érzékeny műveletek becsomagolása előzetes ellenőrzésekbe HA és információs függvények használatával mindig érvényes értéket adunk vissza, még akkor is, ha az adatkombináció furcsa.

Amikor modellt építesz, hasznos lehet Hagyd, hogy a hibák már a legelején megjelenjenek, hogy megtalálhasd és kijavíthasd őket.De miután közzétette más felhasználók számára, fontos biztosítani, hogy a képletek biztonságosak legyenek, és hogy soha ne jelenjen meg hibaüzenet a kimutatástáblákban vagy a vizualizációkban.

Időbeli intelligencia: összesített összegek, összehasonlítások és egyéni időszakok

Az időintelligencia funkciók a DAX egyik legnagyobb vonzereje. Lehetővé teszik a dátumtartományokkal való munkát, az összesített összegek kiszámítását, az időszakok összehasonlítását és az egyéni időablakok létrehozását. viszonylag könnyedén, feltéve, hogy van egy jól konfigurált naptártáblád.

Létrehozhatók mértékek napi, havi, negyedéves vagy éves összesített értékesítésKiszámíthatja az egyes időszakok nyitó és záró egyenlegét, vagy összehasonlíthatja az egyik év és az előző év, negyedév stb. közötti értékesítéseket specifikus időfüggvények segítségével.

Ezenkívül helyreállíthatja egyéni dátumkészletekpéldául „a promóció kezdetét követő első 15 nap” vagy „az előző év azonos időszaka”, majd ezt a halmazt átadjuk egy olyan függvénynek, amely az adott dátumintervallumban összesíti az adatokat.

Függvények, mint például a PARALLELPERIOD és más, párhuzamos periódusokhoz kapcsolódó függvények Lehetővé teszik az időben eltolt intervallumok összehasonlítását.Például annak elemzésére, hogy egy kampány javított-e az eredményeken egy másik év azonos időszakához képest.

Értékek rangsorolása és összehasonlítása: top N és dinamikus rangsorolás

Amikor meg kell mutatnod csak a leglényegesebb elemek (például a 10 legkelendőbb termék), két fő út áll előtted: használhatod az Excel szűrőfüggvényeit a pivot táblázaton, vagy dinamikus rangsorolást építhetsz a DAX segítségével.

Az Excel „Top 10” típusú szűrőket kínál a pivot táblázatokban, nagyon könnyű beállítani Csak egy adott numerikus mező feletti vagy alatti elemek megjelenítése. Szűrhet elemek száma, összesített százalék vagy értékek összege szerint.

Ennek a megközelítésnek a problémája az, hogy A szűrő pusztán a megjelenítést szolgálja.Ha az alapul szolgáló adatok megváltoznak, manuálisan kell frissítenie a kimutatástáblát, hogy a szűrő helyesen tükröződjön. Továbbá ezt a rangsorolást nem használhatja fel újra más DAX-képletek részeként.

A másik lehetőség egy ilyen létrehozása számított oszlop vagy mérték, amely rangsorolást rendel hozzá minden elemhez DAX használatával. Ez a lehetőség számítási szempontból drágább, de vannak előnyei: a rangsorolás dinamikusan újraszámításra kerül, és adatszeletelőkben is használható, lehetővé téve a felhasználó számára, hogy kiválassza, hogy az első 5-öt, az első 10-et, az első 50-et stb. szeretné-e látni.

Több millió sort tartalmazó modellekben azonban A dinamikus rangsorolás nehézkes lehet. és azt is meg kell vizsgálni, hogy a teljesítménybeli költségeket ellensúlyozza-e az általuk nyújtott funkcionális előny.

Gyakorlati tanácsok DAX-modellek Power Pivotban történő tervezéséhez

Ahhoz, hogy egy DAX-modell a Power Pivotban karbantartható és jól teljesítsen, nem elég, ha a képletek „működnek”. Célszerű egy sor jó gyakorlatot követni amelyek nagy különbséget jelentenek a valódi projektekben.

Az egyik visszatérő ajánlás az, hogy a mértékek rangsorolása a számított oszlopokkal szemben, amikor a számítás valójában dinamikus összesítés és nem egy fix attribútum. A számított oszlopok memóriát foglalnak, és egyszerre újraszámolódnak, míg a mértékek kiértékelése csak szükség esetén történik.

Ez is nagyon hasznos változók használata DAX-ban (VAR) Az összetett képletek egyszerűsítése érdekében kerülje ugyanazon számítás többszöri ismétlését, és javítsa az olvashatóságot. Ez segíti a teljesítményt és a modell megértését, amikor valaki más áttekinti azt.

Végül, a világos nevek és a minimális belső dokumentáció jelentik a különbséget. Adjon leíró neveket a méréseknek és oszlopoknakKerüld a homályos rövidítéseket, és dokumentáld a legfontosabb képleteket. Ez lerövidíti az új felhasználók tanulási görbéjét, és fejfájást takarít meg neked, amikor hónapokkal később visszatérsz a modellhez.

A DAX Power Pivotban való elsajátítása nem az összes függvény memorizálásáról szól, hanem annak megértéséről, hogy a képletek hogyan hatnak egymásra a relációs modellel, a szűrőkörnyezettel és az adatfrissítésekkel. Szilárd alapokkal a számított oszlopok, mértékek, időfüggvények, hibakezelés és a bevált tervezési gyakorlatok terénA táblázatos modellek rugalmasabbá, sokkal könnyebben elemezhetővé válnak, és mindenekelőtt képesek összetett üzleti kérdések megválaszolására egyszerűen néhány mező egy pivot táblázatba húzásával.