전력 BI에서 가장 일반적으로 사용되는 10 개의 DAX 기능

향상된 데이터 모델링 및보고를위한 Master Power BI의 데이터 분석 표현식 (DAX)! 이 기사는 효과적인 전력 BI 사용을위한 필수 DAX 기능을 강조합니다.

목차

• Power BI는 무엇입니까?
• DAX 기능 이해
• 데이터 분석에서 Power BI의 중요한 역할
• 상위 10 개의 DAX 기능 모든 전원 BI 사용자가 알아야 할
  • 1. 믿다
  • 2. Sum과 Sumx
  • 3. 계산할 수 있습니다
  • 4. 랭크스
  • 5. 데이트 디프
  • 6. dateadd
  • 7. 셀과 시골
  • 8. LookupValue
  • 9. 필터
  • 10. 관련된
• 결론
• 자주 묻는 질문

Power BI는 무엇입니까?

Microsoft가 개발 한 Power BI는 사용자가 데이터를 효과적으로 분석, 시각화 및 공유 할 수있는 비즈니스 분석 도구입니다. 직관적 인 인터페이스 및 데이터 조작 기능과 강력한보고 및 대시 보드 기능과 함께 강력한 비즈니스 인텔리전스 솔루션이됩니다.

DAX 기능 이해

DAX (데이터 분석 표현식)는 동적 계산 및 데이터 분석을위한 전력 BI, 전력 피벗 및 분석 서비스에 사용되는 기능, 연산자 및 상수로 구성됩니다. 주요 DAX 기능에는 데이터 집계, 필터링, 시간 인텔리전스 및 데이터 조회가 포함됩니다.

데이터 분석에서 파워 BI의 중요성

Power BI는 데이터 분석에 필수적입니다.

1. 대화식 시각화 : 동적 및 사용자 정의 가능한 시각화는 명확한 데이터 해석 및 프레젠테이션을 용이하게합니다.
2. 실시간 데이터 연결 : 실시간 스트림을 포함한 다양한 데이터 소스와 완벽한 통합으로 최신 분석을 보장합니다.
3. 데이터 변환 : 전원 쿼리는 데이터 청소, 변환 및 준비를 단순화하여 수동 코딩을 최소화합니다.
4. Advanced Analytics : 내장 AI 기능을 활용하여 복잡한 계산 및 분석을 지원합니다.
5. 협업 도구 : 다른 Microsoft 도구 (Excel, Azure, SharePoint)와 통합 및 팀워크를 조성합니다.

상위 10 개의 DAX 기능

샘플 판매 및 제품 테이블 (원본 텍스트에 제공)을 사용하여 예제로 설명 된 10 가지 자주 사용되는 DAX 기능을 살펴 보겠습니다.

1. 계산 : 수정 된 필터 컨텍스트 내에서 표현식을 평가하여 유연하고 동적 계산을 가능하게합니다.

2. sum and sumx : SUM 값; SUMX 테이블을 통해 반복하여 각 행에 대한 표현식의 결과를 요약합니다.

3. 계산 가능 : CALCULATE 과 유사하지만 테이블에서 작동하여 필터링 된 테이블 서브 세트를 반환합니다.

4. RANKX : 표현식을 기반으로 테이블 항목을 랭크하여 보고서 내에서 동적 순위를 생성합니다.

5. Datediff : 지정된 단위 (일, 개월, 년)의 두 날짜의 차이를 계산합니다.

6. Dateadd : 날짜를 지정된 간격으로 이동시켜 시계열 비교를 용이하게합니다.

7. 카운트와 시골 : COUNTROWS 테이블 행을 계산합니다. COUNT 열에서 맹금 값을 카운트합니다.

8. LookupValue : 검색 값 (Excel의 VLOOKUP과 유사)에 따라 열의 값을 검색합니다.

9. 필터 : 지정된 조건에 따라 테이블의 필터링 된 서브 세트를 반환합니다.

10. 관련 : 정의 된 테이블 관계를 사용하여 다른 테이블에서 관련 값을 검색합니다.

(관련 이미지와 함께 각 기능의 자세한 설명 및 예제는 원본 텍스트에 포함되어 있으며 여기에 쉽게 통합 할 수 있습니다.)

결론

이러한 DAX 기능을 마스터하면 Power BI 기술이 크게 향상되어 효율적인 데이터 모델링 및 분석이 가능합니다. 기본 집계에서 정교한 시간 인텔리전스에 이르기까지 DAX는 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출 할 수 있도록합니다.

자주 묻는 질문

(원래 텍스트의 FAQ는 여기에 포함될 수 있습니다.)

위 내용은 전력 BI에서 가장 일반적으로 사용되는 10 개의 DAX 기능의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!