PowerBI/DAX之交叉筛选和直接筛选

当某个表或字段被筛选时,其被筛选的原因或类型可以分为两种,即交叉筛选和直接筛选。理解清楚交叉筛选和直接筛选的概念和区别,可以有助于实现更细腻的操作和技巧。


交叉筛选与直接筛选的概念

当针对列时,如果这个列被筛选了,且出现筛选的原因是其自身列上的筛选器导致的,那么该列就是被直接筛选。如果这个列被筛选了,那么无论被筛选的原因是因为它自身列上的筛选器还是因为其他列上的筛选器,只要该列被筛选了,那么该列就是被交叉筛选。

比如下图中的产品名称字段,它的可见数据只有电脑外设类别下的产品,而不是所有产品,所以产品名称字段被筛选了,虽然它被筛选的原因是因为产品类别筛选器所导致的,但无论如何,只要它被筛选了那么它就是被交叉筛选,所以产品名称字段是被交叉筛选。

再比如下图所示的结果,产品名称字段也被筛选了,但它被筛选的原因是因为它自身列的筛选器导致的,所以这时的产品名称字段是被直接筛选,同时也是被交叉筛选。

当针对表时,如果这个表被筛选了,且出现筛选的原因是该表上任意一个列上的筛选器导致的,那么这个表就是被直接筛选。如果这个表被筛选了,那么无论被筛选的原因是因为它自身表上的筛选器还是因为相关表上的筛选器,只要该表被筛选了,那么该表就是被交叉筛选。

如下图所示,订单表被筛选了,但它被筛选的原因是因为订单表上的客户姓名字段被筛选了,所以订单表是被直接筛选,同时也是被交叉筛选。

再如下图所示的结果,订单表也被筛选了,其被筛选的原因是因为产品表上的产品名称字段被筛选所导致的,即其他相关表上的筛选器通过模型关系来筛选它。但无论如何,只要它被筛选了,那么它就是被交叉筛选,所以此时的订单表是被交叉筛选的。

以上即为交叉筛选和直接筛选的概念,只要某个表或列被筛选了,那么就是被交叉筛选,此外如果被筛选的原因是因为它自身,那么它也是被直接筛选。相当于直接筛选是交叉筛选的子集,如果是被直接筛选则必定是被交叉筛选,但如果被交叉筛选则不一定是被直接筛选。


筛选类型判断函数

在DAX中有三个函数可以判断表或列的筛选类型,即判断表或列是被交叉筛选还是被直接筛选,这三个函数为: ISFILTEREDISCROSSFILTEREDISINSCOPE 。下面是它们的语法结构和作用:

  • ISFILTERED
    • 语法结构:ISFILTERED( TableNameOrColumnName )
    • 作用:判断参数所指定的表或列是否被直接筛选,如果是则返回TRUE,否则返回FALSE。
  • ISCROSSFILTERED
    • 语法结构:ISCROSSFILTERED( TableNameOrColumnName )
    • 作用:判断参数所指定的表或列是否被交叉筛选,如果是则返回TRUE,否则返回FALSE。
  • ISINSCOPE
    • 语法结构:ISINSCOPE( ColumnName )
    • 作用:判断参数所指定的列是否被直接筛选且作为视觉对象的轴,如果是则返回TRUE,否则返回FALSE。

下面通过一个案例来辅助理解这三个函数的作用,使用到的度量值如下:

产品名称-ISFILTERED = ISFILTERED('产品'[产品名称])

产品名称-ISCROSSFILTERED = ISCROSSFILTERED('产品'[产品名称])

产品名称-ISINSCOPE = ISINSCOPE('产品'[产品名称])

将其放入具有产品类别和产品名称层次结构的矩阵中,结果如下图:

首先来看下ISFILTERED和ISCROSSFILTERED的结果,从上图中可以看到,它们两个的结果在产品名称层级都是TRUE,因为矩阵的产品名称层级下会提供产品名称筛选器,所以产品名称字段被直接筛选,同时也是被交叉筛选,故都返回TRUE。但在矩阵的产品类别层级下,由于提供的是产品类别的筛选器,所以对于产品名称字段而言,它不是被直接筛选,但是被交叉筛选,所以ISFILTERED返回FALSE,ISCROSSFILTERED返回TRUE。另外在总计中因为不存在任何筛选器,所以产品名称字段没有被筛选,它既不是被直接筛选也不是被交叉筛选,所以两个函数都返回FALSE。

而对于ISINSCOPE来说,它需要满足两个条件才能返回TRUE,一个是产品名称字段要被直接筛选,另一个则是产品名称字段是作为视觉对象的轴,即矩阵的行列标签。所以在矩阵的产品名称层级下,这两个条件都满足了,因此返回TRUE。而在总计和产品类别层级下则两个都不满足,故返回FALSE。

然后,在产品名称切片器中添加筛选,结果如下图所示:

与上一次不含产品名称切片器的筛选时的结果相比,ISFILTERED在总计和产品类别层级下返回了TRUE,这是因为产品名称切片器提供了筛选器,使产品名称字段被直接筛选。

然后对比ISFILTERED和ISINSCOPE在产品类别层级下返回的结果,就可以清晰的看到这两个函数的区别。因为ISINSCOPE函数的判断条件有两个,虽然产品名称切片器让产品名称字段被直接筛选,但是此时的产品名称字段在产品类别层级并不是作为轴存在的,所以ISINSCOPE在产品类别层级下最终返回FALSE,而ISFILTERED只需要满足直接筛选这一个条件即可,所以ISFILTERED在产品层级类别下返回TRUE。


应用案例

在掌握了交叉筛选与直接筛选的概念以及上面介绍的三个判断函数后,就可以利用他们来判断在矩阵中所处的层级结构,从而实现在不同层级结构下计算不同的表达式。

比如在上面的矩阵中,在产品名称层级结构下就正常计算各个产品的销售额,但在总计以及产品类别层级结构下就计算其他逻辑,从而实现分类计算。如下图所示:

该例子就是借助了ISFILTERED函数来判断产品名称字段是否被直接筛选,从而判断出其在矩阵中所处的层级结构。因为在矩阵的产品类别层级结构下,产品名称字段是被交叉筛选的,但并没有被直接筛选,所以当其返回FALSE时就代表位于产品类别层级。


总结

通过某个字段或表是否被直接筛选和交叉筛选的区别,可以有助于判断计算时所处的视觉对象层级或计值环境,从而可以实现分类计算以及其他技巧等,还是比较推荐大家掌握的。

本课程是PowerBI系列课程之DAX函数专题讲解,包含以下内容 1.  DAX函数基础知识什么是DAX函数数学函数:ABS、DIVIDE、MOD、RAND、ROUND、FIXED等日期时间函数: CALENDAR、CALENDARAUTO、MONTH、YEAR、DATE、DT等信息函数:USERNAME、USERPRINCIPALNAME、HASONEFILTER、HASONEVALUE、ISFILTERED、ISCROSSFILTERED、ISINSCOPE、ISBLANK、SELECTEDMEASURE、SELECTEDMEASURENAME等逻辑函数:AND、OR、IF、IFERROR、SWITCH、TRUE、FALSE、COALESCE(官方文档含糊不清-结合实例)等关系函数:CROSSFILTER、RELATED、RELATEDTABLE等筛选器函数:FILTER、CALCULATE、ALL、ALLEXCEPT、ALLSELECTED、EARLIER、KEEPFILTERS、REMOVEFILTERS、SELECTEDVALUE、LOOKUPVALUE等父子函数:PATH、PATHCONTAINS、PATHITEM、PATHLENGTH等统计函数:AVERAGE、COUNT、MAX、MIN、SUM等迭代统计函数:AVERAGEX、COUNTX、MAXX、MINX、SUMX、RANKX等表函数: FILTERS 、ADDCOLUMNS、 SELECTCOLUMNS、 CROSSJOIN、 EXCEPT、 GENERATE、 GROUPBY、 SUMMARIZE、 SUMMARIZECOLUMNS、 TOPN、 TREATAS、 UNION、 VALUES、DISTINCT、DATATABLE、NATUALINNERJOIN、NATRUALLEFTOUTERJOIN等文本函数: EXACT、MID、 FIND、 LEN、 REPT、 LOWER、 UPPER、 UNICHAR等时间智能函数:DATEADD、DATESMTD、FIRSTDATE、LASTDATE、SAMEPERIODLASTYEAR等财务函数:2020.7之后发布的,Excel中财务函数相似,网页demo pbix简单介绍其他函数:BLANK、ERROR、IFERROR等 DAX函数初体验:Max、Sum、Divide、if、Values等值函数表函数以及表列的概念DAX函数术语、语法、运算符DAX运算符引擎中字母大小写问题DAX编程注释快捷键DAX与Excel函数的共同点区别(PPT)DAX、xmSQL与SQL表达式的区别(PPT)DAX函数的自学途径 2.  PowerBI中数据建模知识维度建模关系传递交叉筛选器方向-理解表关系(1v1, 1vM, Mv1,MvM)两个方向上应用安全筛选器关闭关系自动检测新建计算列新建度量值新建计算表:辅助表(五种方式)、日历表数据类型讲解数据格式控制:%、$、千位分隔符、小数位、日期格式Format函数自定义数据格式Convert函数做数据类型转换解决中文数字单位 万 的显示问题DateDT函数定义固定日期值显示隐藏列DAX代码分析器阅读DAX表达式方法:从上至下、由内到外(注意Calculate的计算顺序)调试DAX表达式方法:分布输出或VAR输出3.  DAX函数原理 Vertipaq列式数据库原理理解度量值计算列理解行上下文筛选上下文:Calculate示意图行上下文中使用VAR替代EARLIERVAR变量在定义时的上下文中计算VAR变量是采用惰性计算(使用时计算)理解扩展表RELATED函数理解数据沿袭Lineage 4.  开始感知DAX函数的强大DAX函数实现特殊符号的使用DAX函数实现切片器默认当前月或天DAX函数使切片器默认代表无任何选择DAX函数使切片器仅显示有数据的选项DAX函数使切片器反向筛选计算DAX函数使切片器之间取并集DAX函数使关系中多端的切片器筛选一端的切片器 DAX函数实现年月共同决定数据排序DAX函数实现动态图表标题DAX函数实现动态图表配色图标DAX函数实现动态纵坐标DAX函数实现动态横坐标5.  理解重点DAX函数重中之重FILTER CALCULATECALCULATETABLE详解调节器REMOVEFILTERSALL、ALLEXCEPT函数调节器ALL、ALLSELECTEDISINSCOPE占比分析调节器AllSELECTEDKEEPFILTERS的比较调节器USERELATIONSHIP激活关系调节器TREATAS动态建立关系调节器CROSSFILTER改变筛选器方向重点之ISFILTEREDISCROSSFILTERED重点之HASONEVALUEISINSCOPE的区别重点之表函数SELECTEDCOLUMNSADDCOLUMNS重点之表函数NATUALINNERJOINNATRUALLEFTOUTERJOIN重点之表函数FILTERSVALUES比较重点之VALUESDISTINCT的区别重点之分组函数SUMMARIZECOLUMNS详解重点之函数LOOKUPVALUE vs RELATED vs VLOOKUP 重点之集合函数UNION、INTERSECT、EXCEPT重点之集合函数CROSSJOINGENERATE 笛卡尔积重点之值合并、列合并、表合并CONCATENATEX重点之BLANK行产生的原因BLANK相关函数重点之COALESCE函数处理空重点之FIRSTNOBLANKFIRSTNOBLANKVALUE函数重点之使用VAR变量表中的列重点之ErrorIfError函数6.  实际案例-日期时间时间智能相关关键点-日期表事实表关联问题时间智能-同比环比分析时间智能-累计聚合、滚动聚合、移动平均时间智能-期初期末库存分析日期分析-计算任意所选月份的环比日期分析-周的同比环比周聚合日期分析-指定月份的同比环比季度环比日期分析-计算季末或季末月份的数据日期分析-趋势图中根据最近月份取TopN日期分析-动态指定某个日期区间分析日期分析-动态任意区间段做数据对比日期分析-实现两个日期列的范围筛选日期分析-按工作日计算日期差日期分析-计算最近两次购买日期差日期分析-根据历史数据做销售预测日期时间函数时间智能函数使用总结7.  实际案例-DAX函数进阶进阶-解决列排序对计算的影响进阶-实现切片器筛选之间的OR逻辑进阶-矩阵Matrix中高亮显示最大值最小值进阶-DAX列转行 vs 矩阵列转行逆透视进阶-非日期类型的累计聚合进阶-排名逻辑的4种实现-RANKX详解进阶-分组内排名的实现理解迭代函数进阶-TopN/BottomNOthers的实现进阶-TopN中实现动态指标进阶-TopN中实现N的动态进阶-分组内动态TopNOthers 进阶-商品折上折-迭代函数SUMX详解 进阶-分析客户购买行为进阶-找出无购买行为的客户进阶-客户购买商品关联度分析 进阶-新客户分析进阶-流失客户分析进阶-回流客户分析进阶-客户购买频次区间分析进阶-RFM客户价值分析进阶-帕累托分析进阶-盈亏平衡分析报表性能优化思路(PPT)  
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