DAX表达式 – 汇总分析

最新推荐文章于 2025-08-10 15:57:26 发布

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#sql #数据库 #database

本文通过DAX表达式进行数据处理，包括使用SWITCH函数转换赢单率的文字描述，用RELATED函数整合商机相关企业信息，以及利用CALCULATE与FILTER嵌套计算高赢单率低风险商机的金额总和及其占比，从而实现更深入的汇总分析。

DAX表达式

DAX表达式：Power Pivot的特有函数集

1. DAX表达式的结果应用在数据透视表中

2. DAX表达式的结果作用于整列或者表中所有行

3. 还需注意以下几点：

a. 表名用“''”引用。

b. 字段名（列名）用“[]”引用。

c. 要注意函数表达式中参数的数据类型，尤其是要将“表”与“数值”正确区分。

d. 与Excel公式相同，除了直接在编辑器的公式区域输入公式外还可以通过单击公式编辑栏前

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3、Power BI 数据模型与 DAX 表达式深度解析

metal的博客

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本文深入解析了Power BI中的数据模型构建与DAX表达式的高级应用。从Power Query基础入手，详细介绍了数据模型在减少冗余、促进数据重用和跨事实表筛选方面的优势，并通过实际操作演示了关系建立、日历表自定义和多表整合。在DAX部分，系统讲解了度量值创建、筛选上下文与行上下文的区别、CALCULATE函数的灵活使用、日期智能计算、变量优化及度量值组织方法，帮助用户提升数据分析能力，构建高效、可维护的Power BI报表体系。

21、探索 DAX：从操作符到函数的全面指南

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2020数据分析表达式( DAX函数)

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业务数据分析（描述性分析，数据透视，可视化图表）SQL,Excel等数据挖掘分析（协同过滤，分类分析，关联分析，聚类分析等）Python,SPSS,SAS,R等大数据分析（Hadoop大数据平台，数据整理，建模、分析与展示）Hadoop,Spark等业务数据分析流程： 1.业务理解。数据分析的起点，最为重要的环节2.数据收集。多渠道获取数据3.数据处理。数据清洗，数据整理4.数据分析。搭建多维数据分析环境，描述性分析5.数据展现。数据可视化展现6.成果报告。

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同比增长率 1）同比增长率 = DIVIDE([总销售额],(CALCULATE([总销售额],SAMEPERIODLASTYEAR(‘日期表’[日期]))),2)-1 SAMEPERIODLASTYEAR 函数，返回一个表，该表包含由日期构成的一列，这些日期是在时间上从当前上下文中指定的dates列中的日期移回一年的日期。该函数详细介绍： https://docs.microsoft.com/zh-cn/previous-versions/sql/sql-server-2014/ee634972(v=s.

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一、校验数字的表达式 1 数字： ^[0-9]*$ 2 n位的数字： ^\d{n}$ 3 至少n位的数字： ^\d{n,}$ 4 m-n位的数字： ^\d{m,n}$ 5 零和非零开头的数字： ^(0|[1-9][0-9]*)$ 6 非零开头的最多带两位小数的数字： ^([1-9][0-9]*)+(.[0-9]{1,2})?$ 7 带1-2位小数的正数或负数： ^(\-)?\d+(\.\d{1...

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dax 表达式中能否写入循环

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<think>好的，用户现在问的是DAX表达式是否支持循环结构。首先，我需要回顾一下DAX的基本概念，因为循环在编程中很常见，但在DAX这样的数据分析语言中可能有不同的处理方式。根据之前的对话，用户已经了解了如何用DAX提取文本中的非数字部分，涉及到使用GENERATESERIES和迭代函数。这可能与循环有关，但需要明确DAX是否有显式的循环结构，比如for或while循环。查看提供的引用，引用[4]提到了FILTER是一个迭代函数，会逐行扫描表，这类似于隐式的循环。而引用[2]提到DAX查询类似于T-SQL的SELECT语句，通常这类语言不直接支持过程式循环，而是基于集合操作。 DAX作为函数式语言，主要处理表格数据，通常通过迭代函数如SUMX、FILTER等实现类似循环的效果，而不是传统的命令式循环。例如，SUMX会遍历表中的每一行进行计算，这就是隐式循环。用户可能想知道是否可以像在编程语言中那样使用显式循环来控制流程。答案应该是否定的，但需要解释替代方法，比如使用迭代函数和行上下文。同时，要指出性能上的考虑，避免在大数据量下使用过多迭代，可能推荐使用Power Query进行预处理。还需要参考用户之前的问题，他们处理文本时用了GENERATESERIES，这可能涉及生成序列然后迭代，所以可以结合之前的例子说明如何用现有函数模拟循环效果。最后，确保回答结构清晰，分点说明，并链接到相关引用，比如引用[4]提到的FILTER作为迭代函数，说明DAX如何处理循环逻辑。</think>### DAX表达式中的循环结构解析根据DAX语言设计原理和实际应用场景，DAX **不直接支持传统编程语言中的显式循环结构**（如`for`/`while`循环），但通过以下方式可实现类似功能： --- #### 1. **隐式循环机制** DAX通过**行上下文**自动实现数据遍历，这是其核心特性： - **迭代函数**：如`SUMX`, `FILTER`, `MAXX`等函数会隐式遍历表的每一行 ```dax -- 对销售表逐行计算税后金额税后总额 = SUMX( Sales, Sales[数量] * (Sales[单价] * 1.13) -- 自动遍历每行数据 ) ``` 引用[4]中提到的`FILTER`函数正是这种隐式循环的典型应用[^4] - **虚拟循环**：通过`GENERATESERIES`生成序列实现数字循环 ```dax -- 生成1-10的平方数平方表 = SELECTCOLUMNS( GENERATESERIES(1,10), "数字", [Value], "平方", [Value]^2 ) ``` --- #### 2. **与编程循环的本质区别** | 特性 | 传统循环 | DAX隐式迭代 | |---------------------|-------------------|--------------------| | 执行控制 | 显式代码控制 | 自动行上下文驱动 | | 性能优化 | 依赖代码逻辑 | 引擎内置优化[^3] | | 适用场景 | 过程化操作 | 集合运算 | | 典型函数 | `for`/`while` | `X`结尾函数族 | --- #### 3. **替代方案建议** - **小规模迭代**：直接使用`SUMX`/`MAXX`等迭代函数 - **复杂逻辑**： - 结合`GENERATE`+`ROW`构造虚拟表 - 使用`ADDCOLUMNS`创建计算列辅助迭代 - **超大规模数据**：建议在Power Query中预处理（引用[4]的性能建议）[^4] --- #### 4. **注意事项** - 避免嵌套多层`X`函数（可能导致性能雪崩） - 行上下文不会自动传递到嵌套的`CALCULATE`中 - 使用`EARLIER`函数处理多层嵌套迭代 > **示例**：通过迭代实现字符串反转 > ```dax > 反转字符串 = > CONCATENATEX( > GENERATESERIES(LEN([文本]), 1, -1), > MID([文本], [Value], 1), > "" > ) > ``` --- ### 扩展应用场景 1. 动态排名计算（`RANKX`） 2. 移动平均计算（`DATESINPERIOD`+`SUMX`） 3. 模式识别（嵌套`FILTER`）