PowerBI技巧之PowerBI_DAX的计算组之间的优先级设置
PowerBI技巧之DAX 获取前N个数值 - RANKX + 模拟参数
之前介绍的TOPN函数可以获得前N个数据返回的表单，但这个函数通常是作为参数被其他函数使用，通常如果想在可视化图表中获得前N个数据列表，通常会使用RANKX函数。
用RANKX函数获得Top N数值的思路比较直接，就是先按照排序要求，创建RANKX函数去计算不同行数值的排序序号，之后按照要求只显示前N个数据即可。
最直接的方法就是通过添加视觉级筛选器来实现，例如下图用RANKX函数按照销售量对数据进行排序后，可以用视觉级筛选器显示销售额前三的数据。
TotalS_SUM = SUM(SalesInfo[Amount])RankQ_A = RANKX ( ALL(SalesInfo[Product]),[TotalQ_SUM],, DESC )这种设置方式的优点是简单直观，不用添加或者修改DAX表达式就可以实现，任何小白都可以上手。
缺点也比较明显，首先是这个修改只对当前表单起作用，如果你想有其他也使用了对应RankQ_A度量值的图表也只显示Top 3数据就必须去找的这个图表进行再次修改。
其次，这种修改只能通过页面筛选器获得，不能使用切片器等可视化工具来实现，应用在图表制作中并不美观，实用性也比较查。
如果想制作一个切片器，通过选择切片器上不同的数值来动态获取Top N数据，则需要通过添加新的DAX表达式来获得。
方法如下：首先，由于切片器不支持使用度量值作为字段，因此需要创建一个模拟参数来作为切片器使用的字段，之后将该模拟参数作为获取Top N数据的参数来使用。
创建模拟参数方法很简单，在报表页面（注意，一定是报表页面），选择新建参数，然后填写模拟参数名称，以及相关设置值即可。
对于TOPN这个类型模拟参数，一般可以设置求Top 5， Top 10， Top 20这种，选择整数类型，增量值为1.点击确定后能看到Power BI新创建了一个名为TopN的表单，里面只包含TopN列，即可以选择的N值，同时在报表页面也新创建了一个切片器，使用了TopN列。
PowerBI技巧之Power BI中的DAX基础知识
DAX简介DAX（数据分析表达式）是一种公式表达式语言，可用于不同的BI和可视化工具。
DAX也称为函数语言，其中完整代码保存在函数内。
DAX编程公式包含两种数据类型：数字和其他。
数字包括 - 整数，货币和小数，而其他包括：字符串和二进制对象。
以下是DAX公式的示例，该公式使用函数计算表中的列。
DAX函数还可以包括其他函数，条件语句和值引用。
DAX功能在Power BI中，您可以使用不同的函数类型来分析数据，并创建新的列和度量。
它包括来自不同类别的功能，例如 -AggregateTextDateLogicalCountingInformationPower BI提供了一种查看所有功能列表的简便方法。
当您在公式栏中开始键入函数时，您可以看到以该字母开头的所有函数的列表。
Aggregate FunctionsDAX has a number of aggregate functions.MINMAXAverageSUMSUMXCounting FunctionsOther counting functions in DAX include −DISTINCTCOUNTCOUNTCOUNTACOUNTROWSCOUNTBLANKLogical FunctionsFollowing are the collection of Logical functions −ANDORNOTIFIFERRORTEXT FunctionsREPLACESEARCHUPPERFIXEDCONCATENATEDATE FunctionsDATEHOURWEEKDAYNOWEOMONTHINFORMATION FunctionsISBLANKISNUMBERISTEXTISNONTEXTISERRORDAX Calculation TypesIn Power BI, you can create two primary calculations using DAX −Calculated columnsCalculated measures导航到“建模”选项卡时，您可以在屏幕顶部看到“新建列”选项。
PowerBI技巧之DAX 获取前N个数值 - TOPN篇
在数据报表中常有一类需求是按照一定要求对数据进行排序，然后根据排序结果，获取前N个数据，例如，求总成绩排名前10的学生，求销售量最多的前3个产品等等。
在DAX中要实现该需求，通常是用的函数有两个，一个是TOPN，还有一个是RANKX。
本文主要介绍TOPN的用法，其语法结构如下：TOPN(<n_value>, <table>, <orderBy_expression>, [<order>[, <orderBy_expression>, [<order>]]…])TOPN函数主要有3个参数组成：<n_value>处需要填写一个返回的行数，也就是想要获取前多少个数据，即N值。
可以是一个数字，也可以是一个返回单一数字的表达式。
< table>处指定从哪个表单中获取前N个数据，可以填写一个表单或者可以返回表单的表达式。
<orderBy_expression>处填写一个表达式，该表达式的返回结果将作为表单的排序依据。
< order>是一个可选项，如果填写0或者FALSE或者DESC，代表按照降序对表单进行排序；如果填写1或者TRUE或者ASC，则按照升序对表单进行排序。
如果缺省则表示0，如果填写其他数值，则DAX会报错。
TOPN函数的返回结果是一个表单，也就是说，如果是单一的直接使用TOPN函数，只能通过创建一个计算表单来调用。
如果是想在度量值或则计算列中使用TOPN函数，则必须作为其他函数的参数而进行使用。
说明：1. n_value这个地方如果填写的是正小数，则DAX会取小数点后一位，然后按照四舍五入规则转换成整数，来确定N值。
如果填写的是负数或者0，则返回空表单。
2. 对于排序结果，如果有相同值，即排序序号相同，当这种数据符合前N的筛选条件时，TOPN函数会把相同值数据都作为结果进行返回。
PowerBI技巧之Power BI RANKX函数之计算列
转载自：知乎在实际做报表时，有时会遇到需要对某些指标（例如销售额等）进行排名，所以今天跟大家讨论一下可以实现排名的DAX函数-RANKX函数。
—————————————————————————————————————————————————————首先看下RANKX函数的参数：RANKX(<table>, <expression>[, <value>[, <order>[, <ties>]]])其中table：表，或者能返回表的DAX表达式。
expression: 任何返回单一标量值的DAX 表达式，此表达式将针对 table 的每一行进行计算，以生成所有用于排名的可能值。
value：（可选）任何返回要找到其排名的单个标量值的 DAX 表达式。
order:（可选）指定如何对 value 排名的值，从低到高或从高到低。
ties:（可选）一个枚举，它定义如何在具有等同值时确定排名。
函数返回值：针对为表中每一行计算的表达式，返回值列表中当前表达式的排名。
函数返回值—————————————————————————————————————————————————————下图为我们此次讨论用到的数据，为方便起见，我们将数据做了简化，分别为’销售记录’表和’产品’表。
现在，我们需要对各类产品的销售额进行排名。
要实现排名，我们可以在表中创建计算列，也可以写度量值。
此次我们先来看下相对简单的计算列。
因为要对各产品的销售额进行排名，所以我们先写出[销售额]的公式：销售额 = sum('销售记录'[销售])接着在’产品’表中新建列，命名为[排名1]，然后使用RANKX函数写出[排名1]列的公式：排名1 = rankx('产品',[销售额])结果如下：但是有人可能会无意发现这个问题，若排名的公式不完全按上文那样写，不预先写出度量值[销售额]，而是将其直接嵌套入RANKX函数中，如下，结果怎么不对了呢？排名2 = rankx('产品',SUM('销售记录'[销售]))这是因为，RANKX是一个迭代函数，它对’产品’表中的每一行都计算了该函数第二个参数处的表达式，然后再根据计算结果进行排名。
PowerBI技巧之DAX的参数查询
PowerBI技巧之DAX的参数查询DAX（Data Analysis Expressions）是Power BI中的一种查询语言，用于计算和分析数据模型中的数据。
DAX提供了丰富的函数和运算符，可用于创建复杂的计算和筛选条件。
其中一个强大的功能是使用DAX进行参数查询。
参数查询允许用户在查询中使用变量，而不是固定的值，从而提供了更灵活、动态和可重用的查询选项。
在Power BI中使用DAX参数查询的步骤如下：````````````4. 调用查询：在Power BI的报表或仪表盘中，可以调用查询并提供参数的值。
这样，用户可以根据需要动态地更改查询的结果。
使用DAX参数查询的好处有很多。
首先，它提供了更灵活和动态的查询选项。
用户可以根据需要更改查询的参数，而不是每次都修改查询的代码。
其次，参数查询可以使查询更具可重用性。
用户可以定义一次查询，然后多次调用它，并提供不同的参数值，而不必每次都重新创建查询。
然而，使用DAX参数查询也有一些注意事项。
首先，需要确保定义的变量在查询中被正确使用和引用。
否则，查询可能无法正常工作。
其次，需要注意变量的作用域。
变量只在声明它们的查询中可见，不能跨查询使用。
此外，参数查询可能会对性能产生影响。
当查询使用多个参数时，可能需要进行额外的计算和过滤，从而导致查询的执行速度变慢。
综上所述，DAX的参数查询是Power BI中一个强大且实用的功能。
它提供了灵活、动态和可重用的查询选项，使查询更容易理解和维护。
然而，使用参数查询需要注意变量的定义和作用域，并且要注意对查询性能的影响。
掌握DAX参数查询可以提升Power BI的数据分析和报告功能，为用户提供更多的自定义和控制选项。
PowerBI技巧之多种DAX方法计算TOP1的值
PowerBI技巧之多种DAX方法计算TOP1的值在Power BI中，DAX (Data Analysis Expressions) 函数是一种用于计算和分析数据的语言。
它提供了多种方法来计算TOP1的值。
在本文中，将介绍三种常用的DAX函数来计算TOP1的值。
1.MAX函数：
MAX函数用于返回一个给定列中的最大值。
可以将MAX函数与其他函数结合使用，以获取TOP1的值。
例如，如果有一个“销售额”列和一个“产品名称”列，可以使用以下DAX公式计算TOP1的产品销售额：```DAX
=MAXX(VALUES(表名[产品名称]),[销售额])
```
这个公式中，VALUES函数用于获取产品名称列的唯一值，MAXX函数用于获取销售额列中的最大值。
2.TOPN函数：
TOPN函数用于返回给定列中的前n个值。
可以将TOPN函数与其他函数结合使用，以获取TOP1的值。
例如，如果有一个“销售额”列和一个“产品名称”列，可以使用以下DAX公式计算TOP1的产品销售额：```DAX
=TOPN(1,表名,[销售额],DESC)
```
这个公式中，TOPN函数用于返回表名中基于销售额列的前1个值，DESC参数用于按降序排列。
3.RANKX函数：
RANKX函数用于为给定列中的每个值分配一个排名。
可以将RANKX函数与其他函数结合使用，以获取TOP1的值。
power bi dax编写时的说明语句
一、power bi dax简介Power BI是微软提供的一款数据分析和可视化工具，而DAX（Data Analysis Expressions）是用于Power BI中的数据分析表达式语言。
在Power BI中使用DAX语言可以进行不同类型的数据计算、过滤和汇总，帮助用户更好地理解数据，做出更准确的决策。
二、DAX语句的排列顺序在编写Power BI的DAX语句时，需要注意语句的排列顺序，以确保语法正确和逻辑清晰。
一般来说，DAX语句可以按照以下顺序排列：1. 声明变量：可以使用VAR关键字声明变量，以便在后续的计算中复用某个表达式的结果。
2. 计算列：可以使用CALCULATE关键字创建计算列，将某个表达式的计算结果作为新的列添加到数据表中。
3. 定义度量值：可以使用DEFINE MEASURE关键字定义度量值，用于在报表中进行汇总和计算。
三、DAX语句的基本语法在编写DAX语句时，需要掌握其基本语法，包括以下几个方面：1. 表达式：DAX语句中的表达式可以是数学运算、逻辑运算、文本操作等，需要根据实际需求选择合适的表达式。
2. 函数：DAX语句中包含了丰富的函数库，用于完成各种数据分析和计算操作，包括聚合函数、数学函数、逻辑函数等。
3. 运算符：DAX语句中包含了各种运算符，包括加减乘除、逻辑运算、文本连接等，需要根据实际需求选择合适的运算符。
四、DAX语句的常见问题及解决方法在编写DAX语句时，可能会遇到一些常见问题，比如语法错误、逻辑错误等，需要注意以下几个方面：1.语法错误：在编写DAX语句时，需要严格按照语法规则进行排列和书写，以避免出现语法错误，需要仔细检查语句的拼写和格式。
2.逻辑错误：在编写DAX语句时，需要确保逻辑的正确性，比如条件判断、数据筛选等，需要对逻辑进行仔细思考和验证。
3.优化性能：在编写DAX语句时，需要考虑计算性能的优化，比如减少不必要的计算、合理使用缓存等，以提高查询和计算的效率。
PowerBI技巧之新手上路必备的DAX函数
PowerBI技巧之新手上路必备的DAX函数1.IF函数IF函数是一种逻辑函数，用于根据条件返回不同的结果。
它的语法如下：IF(条件,结果为真时的值,结果为假时的值)例如，如果我们想根据销售额是否超过1000来判断销售业绩是否优秀，可以使用如下的公式：IF(Sales > 1000, "优秀", "普通")2.SWITCH函数SWITCH函数类似于IF函数，但是它可以根据不同的条件返回不同的结果。
它的语法如下：SWITCH(表达式,值1,结果1,值2,结果2,...)例如，我们可以使用SWITCH函数根据员工的级别设置相应的工资倍数：SWITCH(Level, 1, 1, 2, 1.5, 3, 2, 4, 3)3.CALCULATE函数CALCULATE函数用于在给定的上下文中修改计算。
它可以用于过滤数据、添加条件等。
它的语法如下：CALCULATE(表达式,过滤条件1,过滤条件2,...)例如，我们可以使用CALCULATE函数计算一些产品的销售额比总销售额的占比：CALCULATESUM(Sales),Product = "Product A"/CALCULATESUM(Sales),ALL(Product)4.FILTER函数FILTER函数用于根据条件过滤数据。
它的语法如下：FILTER(表,条件)例如，我们可以使用FILTER函数筛选出销售额超过1000的产品：FILTERProducts,Sales > 10005.TOPN函数TOPN函数用于返回按指定条件排序的前N个数据。
它的语法如下：TOPN(N,表,排序条件1,排序条件2,...)例如，我们可以使用TOPN函数返回销售额最高的前5个产品：TOPN5,Products,Sales以上是 Power BI 中一些新手上路必备的 DAX 函数，它们能够帮助您更高效地处理和计算数据。
powerbi dax公式层次结构
随着数据分析在各个领域的应用不断深入，数据分析工具也在不断更新和改进。
其中，微软的Power BI作为业内领先的商业智能工具之一，其功能强大且易于使用的特点备受用户青睐。
在Power BI中，DAX (Data Analysis Expressions) 作为其数据分析语言，被广泛应用于数据建模和计算字段的创建中。
在DAX中，公式的层次结构是非常重要的，它能够帮助用户更好地组织和管理复杂的计算逻辑，提高数据分析的效率和准确性。
一、什么是DAX公式层次结构DAX公式层次结构指的是DAX表达式中各个部分之间的逻辑关系和执行顺序。
在Power BI中，DAX公式通常由多个函数和操作符组成，这些函数和操作符之间存在着相互依赖和执行的先后顺序。
了解和掌握DAX公式的层次结构对于编写和理解复杂的计算逻辑至关重要。
二、DAX公式层次结构的组成部分DAX公式层次结构通常由以下几个主要的组成部分构成：1.函数：DAX函数是DAX表达式的基本组成部分，它用于实现各种数据计算和转换操作。
在编写DAX公式时，我们需要合理地选择和组合各种函数，以实现所需的计算逻辑。
2.操作符：DAX操作符用于对数据进行各种数学运算和逻辑判断。
在DAX公式中，操作符的使用能够帮助我们实现复杂的计算和条件判断。
3.表达式：DAX表达式是由函数和操作符组合而成的数据计算逻辑，它是DAX公式的核心部分。
在编写DAX公式时，我们需要构建清晰、简洁且准确的DAX表达式，以实现所需的数据分析和计算功能。
三、DAX公式层次结构的执行顺序在Power BI中，DAX公式的执行顺序遵循一定的规则，了解和掌握这些规则对于编写高效和准确的DAX公式至关重要。
DAX公式的执行顺序通常遵循以下几个基本原则：1.从内向外：在执行DAX公式时，通常会先执行最内层的函数和操作符，然后逐步向外执行，直到整个DAX表达式被完整计算出来。
2.按优先级执行：DAX函数和操作符通常具有不同的优先级，需要根据其优先级来确定执行的先后顺序。
PowerBIPowerQuery排名2-分组排名
PowerBIPowerQuery排名2-分组排名前⼀篇关于排名的博⽂中，我们是基于整个表对分数进⾏排名，假若有如下形式的数据，我们需要最终的名次是按照分组来归类排名的，这种排名应该如何实现了？分组排名⾮连续排名思路1、从表中筛选出分数⼤于当前分数，且分组等于当前分组的⾏2、统计筛选出来的总⾏数，将其+1即为排名分组排名连续排名思路1、从表中筛选出分数⼤于当前分数，且分组等于当前分组的⾏2、挑选出第1步得到的表中的分数列，形成新表（想⼀想为什么不需要分组列？）3、从第2步的表中求⾮重复，得到⾮重复的记录表2、统计第3步得到的⾮重复记录表的总⾏数，将其+1即为排名分组排名⾮连续排名实现⼤致的操作基本上和上⼀篇博⽂⼀样，我主要是给出各个步骤中的公式和运算结果图=Table.SelectRows(更改的类型,(r)=>(r[分组]=[分组] and r[分数]>[分数]))=Table.RowCount(Table.SelectRows(更改的类型,(r)=>(r[分组]=[分组] and r[分数]>[分数])))+1分组排名连续排名实现=Table.SelectColumns(Table.SelectRows(更改的类型,(r)=>(r[分组]=[分组] and r[分数]>[分数])),"分数")=Table.Distinct(Table.SelectColumns(Table.SelectRows(更改的类型,(r)=>(r[分组]=[分组] and r[分数]>[分数])),"分数"))=Table.RowCount(Table.Distinct(Table.SelectColumns(Table.SelectRows(更改的类型,(r)=>(r[分组]=[分组] and r[分数]>[分数])),"分数")))+1。
PowerBI技巧之理解DAX中的数据沿袭
PowerBI技巧之理解DAX中的数据沿袭在Power BI中，数据沿袭可以通过多种方式实现，以下是一些常见的技巧：2. 使用已有的列进行计算：Power BI中的DAX语言提供了一系列的函数和操作符，可以对已有的列进行计算和操作。
通过使用这些函数和操作符，可以根据数据模型中已有的列计算新的值，使数据沿袭得以实现。
例如，可以使用SUM函数计算一个表中的列的总和，并将这个总和用作其他计算的基础。
3. 使用关联关系（Relationships）：在Power BI中，可以通过定义关联关系来连接不同的表。
通过这种关联关系，可以在一个表中使用另一个表的列进行计算。
关联关系的定义可以通过Power BI的界面进行，也可以使用DAX语言的函数进行定义。
通过使用关联关系，可以确保数据沿袭图在不同的表之间正确建立，从而实现数据的准确分析和建模。
4. 使用视图（Views）：在Power BI中，可以创建视图来过滤、集结和聚合数据。
视图是基于表的一种虚拟视图，不会创建新的物理表，但可以对已有表中的数据进行逻辑上的调整。
通过创建视图，可以对数据进行分组、排序和过滤，从而减少数据模型中的数据冗余。
视图的定义可以使用Power BI的界面进行，也可以使用DAX语言的语法进行定义。
5. 使用日期和时间维度：在Power BI中，日期和时间维度是常见的维度之一，用于对时间数据进行分析和建模。
通过将日期和时间数据与其他表关联，可以实现数据沿袭，并对时间维度上的数据进行分组和聚合。
日期和时间维度的定义可以使用Power BI的界面进行，也可以使用DAX 语言的函数进行定义。
综上所述，理解DAX中的数据沿袭对于在Power BI中进行数据分析和建模至关重要。
通过合理地使用计算列、已有的列计算、关联关系、视图和日期和时间维度等技巧，可以实现数据的准确分析和建模，提高数据质量和管理效率。
同时，深入理解DAX语言的语法和函数也是掌握数据沿袭技巧的关键所在。
PowerBI技巧之在PowerBI中对数据进行排序（数据查询篇）
PowerBI技巧之在PowerBI中对数据进行排序（数据查询篇）有的时候表单中会有文本+数字类型的数据需要进行排序，例如Week 1 Week 2一直到Week 10，Week 11等这种情况。
由于Power BI默认会按照字母顺序对文本类型数据进行排序，这就会导致Week 1后面出现Week 10而不是我们实际中使用的Week 2。
要对这种数据进行排序，可以在Editor Query中进行，利用M语言在数据查询时就对其进行编辑，这样就可以使新增数据在倒入Power BI前就已经排序完毕，从而省去了在数据建模阶段再进行排序的麻烦。
对于上例中的排序很简单，思路是先将Weeks这一列复制一份，之后对复制出来的新列以空格为单位进行拆分，拆分后利用得到的数字列进行排序。
上面这个例子很常见处理起来也很简单，下面这个例子需要按照产品序列号排序，处理起来就稍微绕一下。
因为产品序列号一般都是一些数字按照类似于XXXX.YY.ZZ这种格式组成，并不是标准的整数或者小数类型，无法进行类型转换，因此在Power BI 中就会被当做一般的Text数据类型进行处理，导致排序出现一些问题。
要对这种类型数据进行处理，就需要对原始数据进行拆分和填充，利用文本类型的排序规则创建出一个拍序列。
具体实现需要借用下面的M Script 。
其实思路一样，需要先将原始列进行拆分，拆分后注意到Copy.2和Copy.3中的数据位数不一样，有的是两位数，有的是一位数，这就导致按照文本类型数据规则排序时两位数以1开头的数据会紧跟着一位数1后面。
要解决这个问题，就需要将所有数据都变成两位数，也就是要在原来一位数的数据前添加0，把1变成01。
要做这个操作需要调用一个M 函数，目前在Query Edit 中还无法直接进行。
使用的函数是：Text.PadStart这个函数的目的是在已存在的文本前填充字符，以似的文本达到指定长度。
Text 是要填充的文本，Length 指的是要填充后整个文本的长度，optional pad 指的是要填充的字符，如果不填写则使用空格。
PowerBI技巧之Power Query系列 - 排序Ranking
那么，如何在Power Query中进行构建，以便可以在Excel和Power BI和中显示它们呢？
最 终 Excel效 果 显 示 如 下 ：
欢迎转载，请保留原文链接和作者信息。O(∩_∩)O谢谢。
Power Query系列 - 排序Ranking
作者：马丁叔叔
链接：/lizardbi/p/PowerQuery-POWERBI-Ranking.html
要按照修改后的比赛排名方法创建排名，我们需要：
按降序对“销售”列进行排序 添加索引列，从1开始 转到转换->组
按销售列分组 创建以下列：
使用“索引”列上的“最大”运算的排名 使用“所有行”操作的数据
展开项目列 根据需要重新排列列
let Source = SalesData, #"Added Index" = Table.AddIndexColumn(Source, "Index", 1, 1), #"Grouped Rows" = Table.Group(#"Added Index", {"销售"}, {{"Rank", each List.Max([Index]), type number},
排名方法2：标准比赛排名 （1224 排序）(Standard Competition Rank)
这种排名方法涉及使用一些分组以使值正确显示：
按降序对“销售”列进行排序 添加索引列，从1开始 转到转换->组
按销售列分组 创建以下列：
使用“索引”列上的“最小”运算的排名 使用“所有行”操作的数据
展开项目列 根据需要重新排列列
{"Data", each _, type table}}), #"Expanded Data" = Table.ExpandTableColumn(#"Grouped Rows", "Data", {"產品"}, {"產品"}), #"Reordered Columns" = Table.ReorderColumns(#"Expanded Data",{"產品", "销售", "Rank"})
PowerBI技巧之多种 DAX 方法计算 TOP1 的值
用MAXX迭代函数计算销售员里销售额最大的值。
TOP1_v1 = MAXX ( ALL ( '销售员' ), '销售表'[销售额（万元）] )
第二种方式
用TOP合表 = SUMMARIZE ( '销售表', '销售员'[销售员], "销售额", '销售表'[销售额（万元）] ) TOP1_v3 = MAX ( '聚合表'[销售额] )
接下来的两种方式看起来比较麻烦，不过这两种方式旨在熟悉一下其他函数的用法。 第四种方式
在聚合表里新建计算列，用rank.eq计算出排名第一的就是No.1的值。
用slim data bar可视化销售员业绩排行，可以看到销售员与No.1的差距。 由于目标和相对占比无法在一张图里展示，下图是两张slim data bar拼接而成。
以上就是处理排行中与No.1进行比较的方法，希望对大家有所帮助。
销售额累计占比排名按升序排序，最小排名就是最大值。
TOP1_v5 = CALCULATE ( SUM( '聚合表'[销售额] ), '聚合表'[销售额累计占比排名]= 1 )
以上就是5种计算TOP1值的方法。有了标杆值，计算出销售额相对占比即销售员销售额占No.1的比例，查看相对差距。 销售额相对占比 = IF ( ISFILTERED ( '销售员'[销售员] ), DIVIDE ( '销售表'[销售额（万元）], '销售表'[TOP1_v1] ), BLANK () )
PowerBI中的数据筛选和排序技巧
PowerBI中的数据筛选和排序技巧在PowerBI这个功能强大且广泛应用的数据分析工具中，数据筛选和排序是非常重要的功能，它们能够帮助用户更好地理解和分析数据。
本文将介绍在PowerBI中进行数据筛选和排序的技巧，以帮助用户提高数据分析的效率和准确性。
一、数据筛选技巧1. 使用筛选器：PowerBI中的筛选器可以根据特定的条件过滤数据，只显示满足条件的信息。
在数据视觉化界面中，可以通过点击筛选器图标或选择字段列进行筛选。
此外，还可以使用“筛选”功能栏来设置筛选条件，以便更精细地筛选数据。
2. 利用字段工具栏：PowerBI的字段工具栏中提供了快速筛选数据的功能，例如通过搜索框查找特定字段、通过勾选或取消勾选来筛选数据等。
这些工具使得数据筛选更加方便和快捷。
3. 使用交互式筛选：在PowerBI中，可以通过设置交互式筛选来实现在一个视觉化元素上进行筛选时，同步修改其他相关视觉化元素的功能。
这样，当我们在一个图表中进行筛选时，其他相关图表也会同步更新，从而实现全局筛选的效果。
二、数据排序技巧1. 利用排序功能：在数据视觉化界面中，可以通过选择需要排序的字段，然后点击排序功能栏中的升序或降序图标进行排序操作。
这样可以将数据按照特定的字段值进行排序，以便更好地分析数据。
2. 设置排序规则：PowerBI中提供了多种排序规则供用户选择，例如按照数值大小、按照字母顺序、按照时间顺序等。
根据具体的需求，可以选择合适的排序规则，以确保数据的排列顺序符合预期。
3. 使用“排序”功能栏：除了在每个数据视觉化元素上进行排序，PowerBI还提供了“排序”功能栏，可以在一次操作中对多个视觉化元素进行排序。
通过选择需要排序的字段和排序规则，然后点击排序功能栏中的排序图标，即可对多个图表进行快速排序。
三、其他数据处理技巧1. 利用筛选密度：PowerBI中的筛选密度功能可以帮助用户通过设置显示的筛选器个数和样式，更好地调整视觉化元素中的筛选器，从而使得数据分析更加直观和清晰。
PowerBI技巧之Power BI DAX语言简介2 - 使用场景
DAX主要用来对加载到Power BI中的数据做修剪。
在import完成之后，可以在Data模块看的被导入的原始数据表单。
由于Power BI不支持编辑或者修改任何原始数据，因此要想对数据进行加工，都必须先创建一个New Measure（度量值）或者New Column（列），之后在通过DAX表达式对数据进行计算整理。
一个简单的DAX表达式组成如下：1. 位置1是新建的Measure或者Column的名称，示例中叫FileCount。
Measure或者Column名可以包含空格或者特殊符号(!@#$%^&等)，但不能包括等号（=）。
等号（=）表示Measure或者Column的命名已经结束，后面开始函数部分。
2. 位置2需要指定一个DAX中的函数进行计算，示例中使用了Count函数，目的是对列中的数值进行计算。
为了方便用户使用，当输入某个字母时，Power BI会自动查找以此字母开头的有关函数供用户使用，当选中某一个函数时，Power BI还会给出相应帮助，提示该函数的功能以及所需要输入的参数。
a. 列出所有包含Count字母的函数供选择。
b. 给出Count函数说明。
c. 提示Count函数所要输入的参数。
3. 位置3填入的是该函数使用的参数，需要用括号进行包裹。
示例中DDD_FileInfo[Id]表示的是DDD_FileInfo表中的ID这一列,其中，列明需要被方括号[]包裹。
回车或者点击列头中的对号即可执行该函数。
与Visual Studio类似，为了方便阅读，Power BI也用颜色对函数各个部分进行了区分，例如函数名标记成蓝色；字符串用双引号包裹起来被标记成了深红色；引用的表达式则用了紫色做标记，等等。
DAX支持多个函数进行嵌套。
例如在下面示例中就是用了两个函数，在Calculate函数中以Userelationship函数获取的结果作为参数进行计算。
PowerBI技巧之PowerBI开发 第十四篇：DAX 表达式(时间+过滤+关系)
DAX表达式中包含时间关系（Time Intelligence）相关的函数，用于对日期维度进行累加、同比和环比等分析。
PowerBI能够创建关系，通过过滤器来对影响计算的上下文。
一，时间关系DAX表达式有两种方式计算累加和，TOTALxTD()是DATESxTD()的语法糖，使得PowerBI对累加和的计算更加简单。
所有的时间关系函数都包含一个特殊的dates参数，该参数有三种形式：对date/time列的引用，格式是DateTable[Date_Column]表格表达式，返回日期/时间类型的单列表布尔表达式，用于定义日期/时间值的单列表。
为了应用时间关系，按照时间对数据分析，最好单独创建一个日期维度表，并和事实表创建 1 : N 的关联，确保关系是活跃的。
日期维度的粒度设置为Day，确保日期维度表包括所有的日期数据。
1，直接计算累加和DAX中有三个函数直接用于计算累加和，TOTALMTD是按当前月计算累加和、TOTALQTD是按当前季度计算累加和、TOTALYTD是按当前年份计算累加和：TOTALMTD(<expression>,<dates>[,<filter>])TOTALQTD(<expression>,<dates>[,<filter>])TOTALYTD(<expression>,<dates>[,<filter>][,<year_end_date>])参数 expression是聚合标量值的表达式，dates是包含日期的字段，filter是过滤器，返回的是布尔值。
例如，计算当前的销售额：= TOTALMTD(SUM(InternetSales[SalesAmount]),DateTime[DateKey])2，返回xTD得所有日期返回到当前的所有日期，参数dates是只包含一个日期列的表格，函数从dates中取第一个日期作为基准：DATESMTD(<dates>)DATESQTD(<dates>)DATESYTD(<dates> [,<year_end_date>])DATESMTD()函数适用于日期维度，该日期维度必须具有连续的非重复日期，从指定数据的第一年的1月1日到去年12月31日，该函数返回一个单列表，该表由上下文中当前日期的月份的第一个月与上下文中的当前日期之间的日期组成。
powerbi使用技巧
powerbi使用技巧Power BI 是一种强大的商业智能工具，可以帮助用户轻松创建交互式报表和仪表板。
下面是一些 Power BI 使用技巧：1. 数据模型优化：在导入数据之前，可以对数据进行相应的转换和清洗，以优化数据模型的性能和查询速度。
2. 使用查询编辑器：Power BI 的查询编辑器可以帮助用户对数据进行转换、清洗和合并等操作。
利用查询编辑器的高级功能，可以更灵活地处理数据，让报表更加专业和准确。
3. 使用 DAX 表达式：DAX 是 Power BI 的数据分析表达式语言，可以帮助用户创建复杂的计算和公式。
熟练使用 DAX 表达式可以提高数据分析的灵活性和准确性。
4. 利用 Power Query 获取外部数据：Power Query 是 Power BI 的一项功能，可以帮助用户轻松获取和整合外部数据。
通过Power Query，可以从各种不同的数据源中导入数据，例如SQL 数据库、Excel、CSV 文件等。
5. 使用自定义视觉效果：Power BI 支持自定义视觉效果，用户可以根据需要选择不同的视觉效果来呈现数据。
可以利用自定义视觉效果创建更独特和富有创意的报表和仪表板。
6. 利用筛选器和交互动作：Power BI 允许用户添加筛选器和交互动作，以增强报表的交互性和动态性。
用户可以根据需要选择不同的筛选器和交互动作，使报表更加直观和易于使用。
7. 使用 Power BI 服务共享报表：Power BI 服务可以帮助用户轻松共享报表和仪表板。
用户可以将报表和仪表板发布到Power BI 服务，然后与他人进行共享，实现实时的协作和数据共享。
总结起来，以上是一些 Power BI 的使用技巧。
通过熟练掌握这些技巧，并灵活运用在实际的数据分析工作中，可以提高报表的质量和准确性，进而帮助用户更好地理解和利用数据。
PowerBI技巧之DAX 数据类型及 DAX 表达式中的常见错误
DAX 数据类型及 DAX 表达式中的常见错误DAX可以使用不同的数值类型执行计算，其中有七种数据类型，如下：数据类型说明整型 Whole Number(Integer)DAX只有一个可以存储64位值的Interger数据类型，DAX种整数值之间所有内部计算也使用64位值。
浮点型 Decimal Number(Float)十进制数总是以双精度浮点值的形式存储，不要将此DAX数据类型与Transact-SQL的小数和数值数据类型混淆：SQL中DAX小数对应的数据类型是Float。
货币型Currency(Currency)一个固定的十进制数字，内部存储为整数。
它可以表示四个小数点，内部存储为64位整数值除以10,000。
在“货币”数据类型之间执行的所有计算总是忽略小数点后第四位的小数。
货币型默认格式包括货币符号，还可以对整数和十进制数应用货币格式色黄之，也可以对“货币”数据类型使用不带货币符号的格式。
日期类型Date(DateTime)DAX以DateTimeDax以DateTime数据类型存储日期。
该格式在内部使用一个浮点数，其中整数对应自1899年12月30日以来的天数，而小数部分标识当天的分数。
小时、分钟和秒被转换为一天的小数部分。
如 =NOW () + 1返回当前日期加一天(正好24小时)，其结果计算的是明天日期的同一时间。
如果您只需要获取DateTime的日期部分，那么请始终记住使用TRUNC删除小数部分。
注意：Lotus1-2-3是1983年发布的一个流行的电子表格，在处理DateTime数据类型方面有一个bug。
它认为1900年是闰年，当时，Excel第一个版本的开发团队故意复制了这个bug，以保持与Lotus1-2-3的兼容性。
从那时起，每个新版本的Excel都将这个bug作为一个特性来维护，因为它们具有兼容性。
现在，这个bug仍然存在于DAX中，是为Excel向下兼容引入的。
Bug的出现(或者我们应该称之为特性)可能会导致1900年3月1日以前的期间出现错误。
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DAX—快速入门与原理掌握
现有文章：
1、初识DAX—DAX是什么？能干什么？怎么用？
2、DAX的度量值、计算列、查询分别是什么？数据模型又是什么？
3、DAX的筛选上下文详解以及CALCULATE的初步应用
4、DAX的常用迭代函数详解
5、DAX的常用表函数之VALUES与DISTINCT
6、DAX的ALL类函数详解以及影子筛选上下文的介绍—上篇
7、DAX的ALL类函数详解以及影子筛选上下文的介绍—下篇
PowerBI/DAX的计算组功能是什么？怎么用？
PowerBI/DAX的计算组之间的优先级设置
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本文目录
DAX—快速入门与原理掌握
一、前言
二、计算组之间的优先级
三、总结
一、前言
在昨天介绍计算组的《PowerBI/DAX的计算组功能是什么？怎么用？》这篇文章中，漏掉了一个比较关键的点，那就是多个计算组作用于同一个度量值时的优先级问题，因此在这篇文章里做补充说明，算是之前那篇文章的后续吧。
如果你没看过之前那篇介绍计算组功能的文章，我建议你先去阅读完后再来看本文，因为在这里我不会再去重复的讲解怎么创建计算组、怎么使用计算组的动态数据格式等等内容，我将默认你看过上篇文章。
二、计算组之间的优先级
先来看看下面这张图，将它称呼为图1，下面需要引用这张图，请记住它的名字：
为了方便展示与讲解，我没有把数据透视表弄得很复杂，仅仅是把年份与月份放在了行字段，将销售金额和销售数量放在了值字段，将计算组的计算项都做成了切片器，并且这些切片器都还没有工作。
所用的销售金额与销售数量度量值如下：
Sales = SUMX('T3销售','T3销售'[T3销售册数]*'T3销售'[T3销售单价])
Volume = SUM('T3销售'[T3销售册数])
现在问题来了，我定义了一个将数值加上100的计算组以及一个能改变数值符号正负的计算组，那么：是先将数值加上一百后再改变符号，还是改变符号后再将数值增加一百？
想要弄懂上面的计算顺序，那么就先要设置计算组之间的优先级，只有告诉引擎先执行那个计算组才能够得
到正确结果。
计算组的优先级设置位置如下图：
上图中的红框框起来的行就是计算组优先级的设置地方，可以看到，我将改变数值符号的计算组的优先级设
数字越小越优先执行，因为它是置为了100，你可能会觉得这个数字越大就越是优先执行。
其实不是的，应该是数字越小越优先执行，因为它是按照升序排列的，所以数字越大越靠后执行。
下面来看一下将数值增加一百的计算组的优先级：
按照升序排列的，所以数字越大越靠后执行
我把将数值增加一百的计算组的优先级设置为了20，而改变数值符号的计算组的优先级设置为了100，所以是先将数据透视表里的数值加上一百后再改变符号，结果如下图：
可以看到，上图与图1相比，数值的确是先增加了一百再改变了符号。
下面将这两个计算组的优先级互换，将数值增加一百的计算组的优先级设置为100，而改变数值符号的计算组的优先级设置为了20，所以结果是改变符号后再将数值增加一百，结果如下图：
同样的，将上图的结果与图1的值作比较，可以验证数值是否是先改变符号再增加一百。
三、总结
当你定义了多个计算组，且得到的结果让你迷惑时，那么很可能就是计算组之间的优先级顺序没有设置好，这点需要注意。
那么，关于计算组的优先级的补充说明就到此为止了。
如果你没有相关数据进行练习或者想要我上面使用的数据，可以在上一篇介绍计算组功能的文章末尾处获取。
再次给出上篇文章的传送门：《PowerBI/DAX的计算组功能是什么？怎么用？》。