Power BI技巧之自定义区间范围下的计算

合集下载

powerbi使用教程

powerbi使用教程Power BI是微软开发的一款商业分析工具，通过对数据的可视化和分析，帮助用户从数据中发现商业见解和洞察力。

Power BI具有丰富的功能和易于使用的界面，使其成为企业和个人进行数据分析和决策支持的有力工具。

Power BI的使用教程可以分为几个主要步骤：1. 数据获取和准备：Power BI支持从多种数据源获取数据，包括Excel、SQL数据库、SharePoint等。

首先，用户需要连接到数据源，可以选择导入数据或直接在Power BI中使用原始数据。

然后，用户可以对数据进行清理和转换，以确保数据质量和准确性。

2. 数据建模：在导入或连接数据后，用户需要对数据进行建模。

Power BI提供了丰富的数据建模工具，包括创建关系、定义计算列和度量等。

通过这些工具，用户可以根据实际需求创建数据模型，提高数据分析和洞察能力。

3. 报表和可视化：Power BI的核心功能是报表和可视化。

用户可以使用Power BI的可视化工具来设计报表，并添加各种图表、表格、计量器等。

此外，Power BI还提供了大量的可视化组件和样式，让用户可以根据自己的需求定制报表和仪表板。

4. 数据分析和洞察：通过Power BI的数据分析功能，用户可以对数据进行多维度的分析和洞察。

用户可以使用内置的分析工具，如筛选、排序、分组等，对数据进行透视和探索。

同时，用户还可以使用Power BI的强大的计算功能来创建自定义的分析和洞察模型。

5. 共享和协作：Power BI还提供了丰富的共享和协作功能，使用户可以与团队成员分享和协作。

用户可以将报表和仪表板发布到Power BI服务中，并设置访问权限和共享链接。

团队成员可以通过Web、移动应用程序等方式访问和查看报表，实现协作和团队决策。

总之，Power BI是一款功能强大且易于使用的商业分析工具。

通过Power BI的使用教程，用户可以快速掌握Power BI的基本操作和功能，从而进行高效的数据分析和决策支持。

PowerBI中的高级计算和表达式技巧

PowerBI中的高级计算和表达式技巧在Power BI中，高级计算和表达式技巧是提高数据分析和可视化能力的关键。

借助这些技巧，用户可以更加灵活地处理数据、创建复杂的计算字段，并且通过表达式控制图表和可视化元素的行为。

本文将介绍一些Power BI中的高级计算和表达式技巧，帮助读者更好地应用这些功能。

一、条件语句和逻辑函数在Power BI中，使用条件语句和逻辑函数可以根据不同的条件对数据进行分类、过滤和计算。

常用的条件语句包括IF语句和SWITCH语句，它们可以根据某个条件的结果执行不同的操作。

逻辑函数如AND、OR和NOT可用于组合多个条件，并返回布尔值结果。

例如，假设我们有一个销售数据表，其中包含了销售额和销售数量。

我们可以使用条件语句和逻辑函数来计算销售额大于1000且销售数量大于10的产品数量：```Product Count =COUNTROWS(FILTER(Sales,Sales[Revenue] > 1000 && Sales[Quantity] > 10)```这段表达式中，COUNTROWS函数用于计算满足条件的行数，FILTER函数用于根据条件过滤数据。

二、日期和时间函数日期和时间函数在Power BI中广泛应用于分析与时间相关的数据。

它们可以进行日期的计算、聚合以及数据的分析。

常用的日期和时间函数包括TODAY、NOW、YEAR、MONTH、DAY等。

例如，我们可以使用MONTH函数统计每个月的销售额：```Sales by Month =SUMX(VALUES(Sales[Date]),IF(ISBLANK(Sales[Revenue]),0,Sales[Revenue])```在这个表达式中，VALUES函数用于获取唯一的日期值，SUMX函数用于对每个月的销售额进行求和。

IF函数用于处理空值情况。

三、文本函数文本函数在Power BI中被广泛用于处理字符串、拆分文本和进行文本匹配。

PowerBI的自定义数据可视化根据特定需求定制报表和表

PowerBI的自定义数据可视化根据特定需求定制报表和表在现代数据驱动的商业环境中，数据可视化已经成为企业中不可或缺的工具。

Power BI作为一款强大的自助商业智能工具，提供了丰富的数据可视化功能，使用户能够轻松地将数据转化为可视化的报表和表格。

而其中的自定义数据可视化功能更是为用户提供了一个定制化的空间，可以根据特定需求来定制报表和表格，使其更符合个性化的需求。

本文将介绍Power BI的自定义数据可视化功能以及如何根据特定需求定制报表和表格。

一、Power BI的自定义数据可视化功能Power BI的自定义数据可视化功能允许用户根据自己的需求，使用编程语言如JavaScript、HTML和CSS等来创建自定义的可视化组件。

这些自定义的可视化组件可以与Power BI的数据源进行交互，提供更加精确和个性化的数据展示方式。

1. 使用自定义的视觉效果通过Power BI的自定义数据可视化功能，用户可以应用自定义的视觉效果，使报表和表格更加生动和吸引人。

比如，用户可以使用自己设计的图标、颜色和字体等来定制可视化组件，使其更加符合企业的品牌形象和风格。

这样，报表和表格的展示效果将更加专业和精美，吸引用户的注意力。

2. 支持个性化的数据交互方式除了视觉效果，Power BI的自定义数据可视化功能还支持个性化的数据交互方式。

用户可以根据自己的需求，定义不同的交互行为，使报表和表格能够根据用户的操作实时更新数据。

比如，用户可以定义点击某个图表区域时弹出详细信息的交互行为，或者定义鼠标悬停在某个数据点上时显示相关的附加信息。

这些交互方式可以使用户更加方便地获取和分析数据，提高数据可视化的效果。

二、根据特定需求定制报表和表格Power BI的自定义数据可视化功能提供了丰富的定制选项，使用户能够根据特定需求来定制报表和表格。

1. 选择合适的可视化组件在进行报表和表格的定制之前，首先需要选择合适的可视化组件。

Power BI提供了多种类型的可视化组件，如柱状图、折线图、饼图等。

power bi 新建范围参数

power bi 新建范围参数
在Power BI中，可以使用“参数”来创建范围参数。

以下是创建范围参数的步骤：
1. 打开Power BI Desktop，在“建模”选项卡下，选择“新建参数”。

2. 在弹出的窗口中，可以设置参数的名称、数据类型、最小值、最大值和增量等属性。

3. 例如，可以创建一个名为“折扣百分比”的参数，数据类型设置为“十进制数”，最小值为0，最大值为（即50%），增量设置为（即5%）。

4. 确认设置后，可以在报表中添加一个切片器控件，将其与该参数相关联。

5. 现在可以通过拖动切片器来改变参数的值，从而影响报表中的数据可视化效果。

这样，就可以创建一个范围参数并在Power BI中使用它来控制数据可视化的动态变化。

请注意，上述步骤可能因Power BI版本不同而有所差异。

power bi 列值区间划分

power bi 列值区间划分
在Power BI中，对列值进行区间划分通常是为了进行数据分析和可视化。

有几种常见的方法可以实现列值的区间划分：
1. 使用 DAX 函数，Power BI中的数据分析表达式（DAX）提供了一系列函数，可以帮助我们实现列值的区间划分。

例如，使用IF 函数可以根据条件将列值划分到不同的区间；使用 SWITCH 函数可以根据不同的条件值进行区间划分；使用 NATURALCUT 函数可以根据指定的区间数对列值进行划分等。

2. 使用 Power Query，Power BI中的Power Query编辑器可以帮助我们对数据进行清洗和转换。

我们可以通过Power Query添加自定义列，然后使用条件逻辑将列值划分到不同的区间。

3. 使用分箱图表，在Power BI中，我们可以使用分箱图表（如直方图或箱线图）来直观地展示列值的区间分布。

这些图表会自动将列值划分到不同的区间，并显示每个区间中值的分布情况。

4. 使用自定义函数，如果以上方法无法满足需求，我们还可以编写自定义函数来实现列值的区间划分。

通过Power BI中的Power
Query编辑器，我们可以编写M语言来创建自定义函数，然后将其应用到数据中进行区间划分。

总之，Power BI提供了多种方法来对列值进行区间划分，我们可以根据具体的需求和数据特点选择合适的方法进行实现。

希望这些信息能对你有所帮助。

power bi 参数使用方法

Power BI 参数使用方法在数据分析和报告领域，Power BI 已经成为了一款十分常用且功能强大的工具。

它不仅能够帮助用户轻松地连接各种数据源，而且还能够进行数据转换、数据建模以及可视化分析。

其中，参数的使用方法更是 Power BI 的重要功能之一，它可以帮助用户更好地控制数据分析和报告的过程，提高工作效率并且使报告更为灵活。

今天我们就来探讨一下 Power BI 参数的使用方法。

1. 参数的概念在 Power BI 中，参数是一种非常有用的功能，它可以让用户在数据分析和报告中灵活地控制数据的展示和计算过程。

在使用参数之前，我们需要先了解一下参数的概念。

参数可以看作是一种可以动态输入数值或者文本的变量，用户可以通过修改参数的数值或文本来改变数据分析和报告的结果，而不必更改公式或查询语句。

这样，就可以使得数据分析和报告更为灵活和便捷。

2. 参数的创建在 Power BI 中，用户可以通过查询编辑器来创建参数。

用户需要在Power BI Desktop 中选择“模型”视图，在模型视图中找到“参数”选项，然后点击“新建参数”来创建新的参数。

在创建参数的过程中，用户需要定义参数的名称、数据类型和默认数值或文本。

通过这样的方式，用户就可以轻松地创建自己需要的参数了。

3. 参数的应用创建好参数之后，我们就可以将参数应用到数据分析和报告中了。

通过公式或者查询语句，我们需要将参数引入到报告中需要控制的计算中。

在报告中添加参数作为筛选条件或者动态数值展示。

通过这样的方式，我们就可以根据参数的数值或者文本来改变报告的展示和计算结果了。

4. 参数的优势参数的使用方法不仅可以帮助用户灵活地控制数据分析和报告的过程，还有以下几点优势。

参数可以使得报告更为灵活和动态，用户可以根据实际情况来调整报告的展示结果。

参数还可以提高工作效率，用户不必更改公式或者查询语句，只需要修改参数的数值或文本就能够得到不同的分析结果。

参数的使用方法可以使得报告更为直观和易懂，用户可以通过参数来进行交互式的数据分析和报告。

power bi 条件计数

power bi 条件计数
Power BI是一款商业智能分析工具，能够帮助用户快速分析大数据，提供数据可视化、数据建模、数据挖掘等完整的BI解决方案，而条件计数是其中一个重要的功能之一。

条件计数功能是Power BI中非常常用的功能之一，它可以帮助用户快速的对一组数据进行分类统计，根据条件的不同，将数据分为不同的类别，并计算每个类别的数量。

在Power BI中使用条件计数的方法很简单，只需要在数据模型中选择需要进行分类统计的字段，然后在可视化设置中选择条件计数功能即可。

举个例子，假设我们需要统计销售数据中每个地区的销售量，我们可以按照以下步骤来实现：
1. 将销售数据导入Power BI中的数据模型中；
2. 在数据模型中选择“地区”字段作为统计维度；
3. 在可视化设置中选择“条件计数”功能，并选择“地区”字段作为计数字段；
4. 确认设置后，系统将自动统计不同地区的销售量，并在可视化图表
中展示出来。

除了简单的条件计数功能之外，Power BI还提供了一系列高级的条件计数功能，例如可以对数据进行分组、筛选、排序等操作，使用户能够更加灵活地进行数据分析和数据挖掘。

总之，Power BI提供了强大的条件计数功能，可以帮助用户快速实现数据分类统计，提高数据分析效率和数据价值，成为现代商业智能分析领域中的重要工具之一。

powerbi 计算列用参数

powerbi 计算列用参数Power BI是一款功能强大的商业智能工具，它可以帮助用户从各种数据源中提取、转换和可视化数据。

在Power BI中，计算列是一种用于创建自定义计算的功能。

通过使用参数为标题的计算列，我们可以更好地理解和分析数据，并从中获取有用的信息。

让我们了解一下什么是计算列。

计算列是一种在数据表中创建的列，它根据指定的表达式对每一行进行计算，并将结果存储在该列中。

与其他列不同，计算列的值是根据公式和数据表中其他列的值动态计算而得。

这使得计算列成为进行数据分析和计算的重要工具。

例如，假设我们有一个销售数据表，其中包含产品名称、销售数量和销售价格等列。

我们希望根据不同的产品名称计算每个产品的总销售额。

这时，我们可以使用参数为标题的计算列来实现。

我们需要创建一个参数，将其命名为“产品名称”。

然后，在计算列中，我们可以使用以下公式来计算每个产品的总销售额：总销售额= SUMX(FILTER(销售数据表, 销售数据表[产品名称]=产品名称), 销售数据表[销售数量] * 销售数据表[销售价格])使用参数为标题的计算列，我们可以轻松地对数据进行不同维度的计算和分析。

例如，我们可以根据不同的地区、不同的时间段或不同的客户群体等来计算相关指标。

这使得我们可以更好地理解和分析数据，发现其中的规律和趋势，从而为业务决策提供有力支持。

通过使用参数为标题的计算列，我们可以在Power BI中进行更精确和灵活的数据分析和计算。

它帮助我们根据不同的标题对数据进行不同维度的计算，从而更好地理解和分析数据。

无论是对于个人用户还是企业用户，Power BI的计算列功能都是一个强大的工具，可以帮助我们从数据中获取有用的信息，做出明智的决策。

powerquery自定义列求和公式

"好家伙们，让我们用爵士乐加入我们的Power Query编辑器，加入一点定制的专题魔法！打开“ 添加列” 标签并系上安全带，以便点击“ 添加列” 组中的“ 海关列” 。

我们即将释放创造自定义列的力量，它将给我们两个现存列的总和。

准备好用你的数据来摇滚前所未有的！"
"当你在“自定义列公式”对话框中时，只需在公式中键入将两个列加起来即可。

如果想要将“Column1”和“Column2”加起来，只需使用公式“【Column1】 + 【Column2】。

这将成为一个新的自定义列，其中包含“ Column1” 和“ Column2” 中的数字总数。

一旦你把公式，点击“OK”来做修改棒。

”
在建立带有总公式的自定义栏时，必须进行进一步的数据操纵或开始将其装入数据模型的过程。

这一行动方针有助于计算和根据数据集值产生新领域。

在Power Query内使用自定义列是典型的，因为它为按照具体要求制作和影响数据提供了自由度。

这种做法符合指导我们方法的支配性原则和政策，以符合我们共同目标的方式显示对数据转化和操纵的坚定态度。

powerbi divide calculate 用法

powerbi divide calculate 用法在Power BI中，DIVIDE和CALCULATE是两个常用的函数，它们可以用于进行各种计算和数据处理。

1.DIVIDE: 这个函数用于执行除法运算。

它接受两个参数，分子和分母，并返回它们的商。

语法如下：2.sql复制代码:DIVIDE(numerator, denominator)其中，numerator是分子，denominator是分母。

例如，如果你想计算销售额与成本的比率，可以使用以下公式：sql复制代码:DIVIDE([销售额], [成本])这将返回销售额与成本的比率。

1.CALCULATE: 这个函数用于对特定条件下的数据进行计算。

它接受一个表达式和筛选条件作为参数，并返回在筛选条件下表达式的计算结果。

语法如下：2.sql复制代码:CALCULATE(expression, filter1, filter2, ...)其中，expression是要计算的表达式，filter1, filter2, ... 是筛选条件。

例如，如果你想计算某个地区的销售额与成本的比率，可以使用以下公式：sql复制代码:CALCULATE(DIVIDE([销售额], [成本]), Geography = '广州')这将返回广州地区的销售额与成本的比率。

在使用CALCULATE函数时，可以指定多个筛选条件，使用逗号分隔。

如果筛选条件中包含非数值类型的数据，可以使用FILTER函数进行转换。

例如，如果你想筛选出年龄大于等于18岁的员工，可以使用以下公式：sql复制代码:CALCULATE(DIVIDE([销售额], [成本]), Age >= FILTER(Age, Age >= 18))这将返回年龄大于等于18岁的员工的销售额与成本的比率。

power bi可视化量测计用法

power bi可視化量测计用法
Power BI是一种业务智能工具，可用于将数据视觉化并创建互动性仪表板和报表。

以下是使用Power BI进行量测计的一般用法：
1. 数据导入：从各种数据源（例如Excel、SQL数据库等）导入数据到Power BI中。

2. 数据转换：使用Power Query编辑器对数据进行清理、转换和整理，以便进行后续的量测计。

3. 创建计量：使用Power BI的计量功能，根据所需的计算逻辑创建度量。

例如，可以创建求和、平均值、最大值、最小值等。

4. 可视化数据：使用Power BI的各种可视化工具（如图表、表格、矩阵等），将量测计的结果视觉化。

根据需求选择适当的可视化类型，以对数据进行更好的理解和分析。

5. 交互性分析：使用Power BI的交互性功能，将不同的视觉化组件链接在一起，可以通过选择、筛选和交互操作来探索和分析数据。

6. 创建仪表板和报表：组合多个视觉化组件，创建仪表板和报表以展示量测计结果。

可以自定义布局、样式和交互操作来满足特定的需求。

7. 共享和协作：将制作的仪表板和报表共享给其他人，可以通过Power BI的共享和协作功能，以便其他人可以查看、交互和共同编辑。

8. 定期更新数据：根据需要，设置数据刷新和自动更新，以便保持仪表板和报表中的数据实时性。

以上是Power BI进行量测计的一般用法，根据具体需求和情况，还可以使用更高级的功能和技巧来进一步优化和定制化量测计过程。

powerbi 分段函数

powerbi 分段函数
PowerBI是一款强大的商业智能工具，可以帮助用户对数据进行可视化分析。

在Power BI中，分段函数是一种非常常见的函数，可以用来将数据分成多个不同的区间，从而更好地理解和分析数据。

分段函数可以使用Power BI中的IF函数和AND函数来实现。

例如，我们可以使用IF函数和AND函数来将销售额数据分成三个不同的区间：低、中和高。

具体的代码如下：
=IF(AND(Sales<=1000,Sales>0),'Low',IF(AND(Sales>1000,Sales< =5000),'Medium','High'))
在这个公式中，首先使用了AND函数来判断销售额是否在一定范围内，然后再使用IF函数来根据判断结果返回相应的结果值。

分段函数在Power BI中的应用非常广泛，可以用来实现各种不同的数据分析和可视化效果。

例如，我们可以使用分段函数来：
1. 分析销售额的分布情况，了解哪些产品或区域的销售额较高或较低；
2. 分析客户的消费水平，了解哪些客户的消费水平较高或较低；
3. 分析业务指标的达成情况，了解哪些业务指标已经达成或未达成。

总之，掌握Power BI中的分段函数可以让用户更好地理解和分
析数据，从而做出更好的商业决策。

power bi表格区分主次指标的一种方法

Power BI 表格区分主次指标的方法，暂时不能直接实现，但可以借助自定义格式或使用大小写等方式进行主次区分，具体方法如下：
1. 打开Power BI，进入表格视图中。

2. 选择需要设置格式的列，点击“格式”选项，然后选择“文本格式”。

3. 在“文本格式”设置窗口中，选择“自定义”格式。

4. 在自定义格式中，输入以下公式：`if([指标列]>0, "主指标", "次指标")`
5. 将这个公式应用到整个列中。

6. 结果会显示在表格视图中，所有大于0 的值将显示为主指标，小于等于0 的值将显示为次指标。

请注意这种方法虽然可以区分主次指标，但不能直接改变Power BI 表格中的主次维度，只能作为参考使用。

如有其他需求，建议咨询专业的Power BI 技术顾问或官方客服。

在【自定义列】中编辑简单运算公式（PowerQuery之M语言）

在【⾃定义列】中编辑简单运算公式（PowerQuery之M语⾔）数据源：
“品名”、“数量”、“单价”三列
⽬标：
计算销售单价（单价*1.2）
解决⽅案：
在【⾃定义列】中使⽤乘法四则运算
步骤：
打开【⾃定义列】对话框
修改新列名为“销售单价”
⿏标双击【可⽤列】中的“单价”（亦可将光标移⾄等号后再以键盘敲⼊“[单价]”）
键盘敲⼊“*1.2”
单击【确定】
最终效果：
⽬标：
计算销售⾦额（数量*销售单价）
解决⽅案：
在【⾃定义列】中使⽤乘法四则运算步骤：
打开【⾃定义列】对话框
修改新列名为“销售⾦额”
⿏标双击【可⽤列】中的“数量”
键盘敲⼊“*”
⿏标双击【可⽤列】中的“销售单价” 单击【确定】
最终效果：
⼩结：
在【⾃定义列】中的公式：
=运算公式
最终⽣成的M公式：
= Table.AddColumn(步骤名称, "添加的列名", 计算规则)
引⽤列的列名外需要加半⾓⽅括号，或直接双击【可⽤列】中的指定列。

power bi 小与最大值的公式

power bi 小与最大值的公式Power BI是一款强大的商业智能工具，它可以帮助用户通过数据分析和可视化，发现和展示数据中的模式和见解。

在Power BI中，我们可以使用各种公式来计算和处理数据。

本文将重点介绍一种常用的公式——小于最大值的公式，并说明如何在Power BI中使用它。

小于最大值的公式是一种用于筛选数据的公式，它可以帮助我们找出数据中小于给定最大值的所有值。

在Power BI中，我们可以使用DAX（数据分析表达式）语言来编写这样的公式。

让我们来看一个简单的示例。

假设我们有一个销售数据表，其中包含销售日期和销售金额两个字段。

我们想要找出销售金额小于最大销售金额的所有销售记录。

为了实现这个目标，我们可以使用以下公式：```SalesBelowMax = FILTER('Sales', 'Sales'[SalesAmount] < MAX('Sales'[SalesAmount]))```在这个公式中，'Sales'是我们的销售数据表的名称，'Sales'[SalesAmount]是销售金额字段的引用，MAX('Sales'[SalesAmount])则表示销售金额的最大值。

通过使用FILTER函数，我们可以筛选出销售金额小于最大销售金额的所有销售记录。

除了使用MAX函数来获取最大值，我们还可以使用其他函数来实现类似的功能。

例如，如果我们想要找出销售金额小于平均销售金额的销售记录，我们可以使用以下公式：```SalesBelowAverage = FILTER('Sales', 'Sales'[SalesAmount] < AVERAGE('Sales'[SalesAmount]))```在这个公式中，AVERAGE函数用于计算销售金额的平均值。

powerbi中指定条件的除法公式

powerbi中指定条件的除法公式在Power BI中，可以使用DAX（Data Analysis Expressions）语言来创建指定条件的除法公式。

DAX是一种类似于Excel函数的语言，用于在Power BI中进行数据分析和计算。

下面，我将为您解释如何使用DAX语言创建和应用除法公式，以及一些常见的使用场景。

首先，我们需要了解DAX语言中的一些基本函数和运算符。

除法运算在DAX语言中使用“/”符号表示。

例如，如果我们要计算两个数字的除法结果，可以使用以下公式：```Result = Number1 / Number2```其中，Number1和Number2是要进行除法运算的数字。

在Power BI中，我们经常需要根据特定的条件计算除法结果。

为此，我们需要使用IF函数来指定条件。

IF函数在DAX语言中类似于Excel中的IF函数，用于根据特定条件返回不同的结果。

下面是使用IF函数和除法运算符的示例公式：```Result = IF(Condition, Number1 / Number2, 0)```上述公式中，Condition是您要检查的条件。

如果条件为真，则计算Number1除以Number2的结果；如果条件为假，则返回0。

除了IF函数，DAX语言还提供了其他一些函数和运算符来满足不同的条件除法计算需求。

1. 如果要计算一组数字的平均值，但要排除一些特定值，可以使用AVERAGE和FILTER函数。

例如，计算Sales列中所有不为0的值的平均值：```Average = AVERAGE(FILTER(Table, Sales <> 0))```其中，Table是包含Sales列的数据表。

2. 如果要根据不同的条件对数据进行分组，并在每个组中计算除法结果，则可以使用SUMMARIZE和CALCULATE函数。

例如，根据Region列将Sales列分组，并计算每个区域的平均销售额：```Average Sales by Region = CALCULATE(AVERAGE(Table[Sales]), SUMMARIZE(Table, Table[Region]))```上述公式将根据Region列对数据进行分组，并计算每个区域的平均销售额。

powerbi自定义列公式

powerbi自定义列公式PowerBI是一款强大的商业智能工具，可帮助您将数据转化为有意义的见解。

在 Power BI 中，自定义列公式是一种方便的方法，可让您根据数据集中的其他列创建新列。

本文将介绍 Power BI 中自定义列公式的基本知识，包括如何创建和使用自定义列公式。

1. 创建自定义列公式在 Power BI 中，创建自定义列公式非常简单。

首先，打开您要在其中创建自定义列的数据集。

然后，单击“编辑查询”按钮，在“查询编辑器”中打开数据集。

接下来，选择您要在其中创建自定义列的表格，然后单击“添加列”按钮。

在“添加列”菜单中，选择“自定义列”。

在“自定义列”面板中，您可以输入一个公式，用于根据数据集中的其他列创建新列。

例如，如果您要创建一个新的“总销售额”列，可以使用以下公式：[销售量] * [销售单价]在这个公式中，“[销售量]”和“[销售单价]”是数据集中的两个列名。

您可以使用任何有效的公式语法来创建自定义列公式。

2. 使用自定义列公式创建自定义列公式后，您可以在 Power BI 报表中使用它。

例如，您可以将新列添加到您的数据表中，并在图表中使用它。

要添加自定义列，请在 Power BI 报表设计器中选择您要添加列的表格。

然后，单击“添加列”按钮，并选择“自定义列”。

在“自定义列”面板中，输入您的公式，并为新列命名。

然后，单击“完成”按钮。

现在，您可以在报表中使用您的新列。

例如，您可以创建一个柱状图，显示您的新列和另一个列的比较。

您还可以使用自定义列公式来创建筛选器和其他交互式元素。

总之，Power BI 中的自定义列公式是一种方便的工具，可帮助您根据数据集中的其他列创建新列。

通过使用自定义列公式，您可以更轻松地分析和可视化您的数据，并获得更深入的见解。

power bi if和calculate条件判断计算

在Power BI中，可以使用`IF`和`CALCULATE`函数进行条件判断和计算。

`IF`函数用于根据条件判断返回不同的值。

其语法如下：```scssIF(logical_expression, value_if_true, value_if_false)```其中，`logical_expression`是要进行判断的条件表达式，`value_if_true`是条件为真时返回的值，`value_if_false`是条件为假时返回的值。

例如，假设有一个表格包含销售数据，其中有一列是销售额，现在想要根据销售额是否大于1000来返回不同的结果，可以使用以下公式：```sqlIF([销售额] > 1000, "销售额大于1000", "销售额小于等于1000") ```如果销售额大于1000，则返回"销售额大于1000"，否则返回"销售额小于等于1000"。

`CALCULATE`函数用于根据条件对数据进行计算。

其语法如下：```scssCALCULATE(expression, filter1, filter2, ...)```其中，`expression`是要进行计算的表达式的，`filter1`, `filter2`, ... 是用于筛选数据的条件。

例如，假设有一个表格包含销售数据，其中有一列是销售额，现在想要计算销售额大于1000的产品的平均销售额，可以使用以下公式：```vbnetA VERAGE(CALCULATE([销售额], [销售额] > 1000))```这个公式首先使用`CALCULATE`函数筛选出销售额大于1000的数据，然后计算这些数据的平均值。

需要注意的是，Power BI的条件判断和计算功能非常强大和灵活，可以结合使用多个函数和操作符来实现更复杂的逻辑和计算需求。

同时，还可以使用DAX（数据分析语言）来编写更复杂的表达式和模型。