DAX（Data Analysis Expressions）数据建模底层原理是什么？BI分析工具的底层及应用场景的分析
DAX（Data Analysis Expressions）是用于数据建模和计算的公式语言，其原理包括以下几个方面：
核心原理
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列与度量值：
- 计算列：在已有数据表中添加新的列，基于现有列进行计算。
- 度量值（Measures）：动态计算，基于用户与报告的交互进行实时计算。
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上下文概念：
- 行上下文：指当前行的数据环境，常用于计算列。
- 筛选上下文：指报告中应用的筛选条件，决定度量值的计算结果。
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函数库：
- 聚合函数：如 SUM、AVERAGE，用于数值汇总。
- 时间智能函数：如 TOTALYTD、SAMEPERIODLASTYEAR，用于时间序列分析。
- 过滤函数：如 FILTER、ALL，用于修改筛选上下文。
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关系模型：
- 支持在不同表之间定义关系，允许通过关系进行数据导航和计算。
应用示例
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计算销售增长率：
Growth Rate = DIVIDE([Total Sales] - [Sales Last Year], [Sales Last Year] ) -
年度累计销售：
YTD Sales = TOTALYTD([Total Sales], 'Date'[Date] )
优势
- 强大的计算能力：支持复杂计算和分析。
- 灵活性：能够处理多表数据，并根据用户交互实时更新。
- 集成性：与 Power BI 和其他 Microsoft 工具深度集成。
DAX 使得用户可以通过简单的公式实现复杂的数据分析和建模，是 Power BI 数据处理的核心组件。
Power BI 是一个强大的商业智能工具，以下是更详细的内容：
技术特性
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数据连接：
- 多样的数据源支持：包括本地和云数据源，如 SQL Server、Excel、Azure、Google Analytics 等。
- 自动数据刷新：支持定期数据刷新，确保数据的实时性。
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数据建模：
- 关系模型：支持创建复杂的数据模型，允许用户定义表之间的关系。
- DAX 公式：提供丰富的函数库，用于计算和分析。
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高级可视化：
- 拖放界面：用户可以通过简单的拖放操作创建复杂的图表和报告。
- 交互功能：支持筛选、切片和钻取功能，增强用户交互体验。
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部署和分享：
- 移动支持：Power BI 移动应用允许用户随时随地访问报告。
- 嵌入功能：可以将报告嵌入到网站和应用程序中。
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安全和管理：
- 行级安全 (RLS)：基于用户角色控制数据访问。
- 数据治理：提供数据审核和合规性工具，确保数据使用的安全性。
应用场景
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零售：
- 通过销售数据分析，优化库存管理和供应链。
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银行和金融：
- 风险分析、信用评分和客户投资行为分析。
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医疗：
- 患者数据分析，优化治疗流程和资源分配。
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教育：
- 学生表现分析，优化课程设置和教学策略。
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制造业：
- 生产效率分析，设备监控和预测性维护。
优势
- 易于使用：无需编程背景，用户可以轻松上手。
- 灵活扩展：支持第三方插件和自定义视觉对象。
- 成本效益：相比其他 BI 工具，Power BI 提供多种定价方案，适合不同规模企业。
- DAX（Data Analysis Expressions）是用于数据建模和分析的强大语言，特别适用于 Power BI、Excel 和 SQL Server Analysis Services。以下是更详细的介绍：
详细原理
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计算列与度量值：
- 计算列：在数据模型中静态地增加新列，基于行上下文。
- 度量值：动态计算，随筛选上下文变化而更新，通常用于仪表盘和报告。
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上下文：
- 行上下文：单行数据的环境，常用于计算列。
- 筛选上下文：由报告中的筛选器和切片器设定，影响度量值的计算。
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丰富的函数集：
- 聚合函数：如
SUM()、AVERAGE()，用于数据汇总。 - 时间智能函数：如
DATESYTD()、SAMEPERIODLASTYEAR()，用于时间序列分析。 - 逻辑和信息函数：如
IF()、ISBLANK()，用于条件判断和信息查询。 - 过滤函数：如
FILTER()、ALL()，用于修改和控制筛选上下文。
- 聚合函数：如
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关系和导航：
- 支持多表关系，通过关系图表进行数据导航和计算。
实践应用
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计算年度同比增长：
Year Over Year Growth = DIVIDE([Total Sales] - [Sales LY], [Sales LY] ) -
滚动平均销售：
Rolling Average Sales = AVERAGEX(DATESINPERIOD('Date'[Date], LASTDATE('Date'[Date]), -30, DAY), [Total Sales] )
优势与挑战
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优点：
- 强大的计算能力：能够处理复杂的计算需求。
- 灵活性：通过上下文切换实现动态计算。
- 集成性：与 Microsoft 生态系统紧密结合。
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挑战：
- 需要掌握上下文转换和关系模型的复杂性。
- 初学者可能会对函数和上下文的使用感到困惑。
DAX 提供了一个强大且灵活的工具集，能够帮助用户在 Power BI 中实现复杂的数据分析和建模任务。
Power BI 的综合功能帮助企业更好地理解数据，从而做出更明智的业务决策。
DAX（Data Analysis Expressions）数据建模的原理主要包括以下几个方面：
一、基于表格模型
DAX 是在表格模型上进行数据建模。在这种模型中，数据以表格的形式存储，每个表格由行和列组成。表格之间可以通过关系相互连接。
表格结构
行代表具体的实例或记录。例如，在一个销售数据表中，每行可能代表一个销售订单。
列则存储特定类型的数据，如产品名称、销售日期、销售金额等。
关系建立
DAX 允许在不同的表格之间建立关系，以反映现实世界中的业务逻辑。例如，一个销售表格和一个产品表格可以通过产品 ID 建立关系，这样就可以在分析销售数据时关联到产品的详细信息。
二、使用表达式进行计算
DAX 使用表达式来定义计算列、度量值和其他计算对象。表达式由函数、运算符和引用组成。
函数
DAX 提供了丰富的函数库，包括数学函数、文本函数、日期函数、聚合函数等。例如，SUM 函数用于求和，AVERAGE 函数用于计算平均值。
函数可以接受参数，这些参数可以是列引用、常量或其他表达式。例如，SUM ([SalesAmount]) 表示对销售金额列进行求和。
运算符
DAX 支持常见的运算符，如加（+）、减（-）、乘（*）、除（/）等。这些运算符可以用于组合表达式中的不同部分。
比较运算符（如等于（=）、大于（>）、小于（<）等）用于条件判断和筛选。
引用
可以引用表格中的列和行，以便在表达式中使用其值。例如，[ProductName] 表示引用产品名称列。
还可以引用其他度量值或计算列，以构建复杂的计算逻辑。
三、上下文感知计算
DAX 的计算是上下文感知的，这意味着计算结果会根据计算的上下文而变化。
行上下文
当在计算列或行级别筛选器中使用表达式时，DAX 会在当前行的上下文中进行计算。例如，如果在一个计算列中使用 [Price] * [Quantity]，DAX 会逐行计算价格和数量的乘积。
行上下文可以通过迭代函数（如 SUMX、AVERAGEX 等）在多个行上进行聚合计算。
筛选上下文
当使用度量值进行计算时，DAX 会根据当前的筛选上下文确定计算的范围。筛选上下文可以来自于报表中的切片器、筛选器或其他交互操作。
例如，如果在一个销售报表中有一个产品筛选器，选择了特定的产品类别，那么度量值的计算将只包括该产品类别的销售数据。
四、迭代计算和聚合
DAX 支持迭代计算和聚合，可以对表格中的行进行逐行计算，并对结果进行聚合。
迭代函数
函数如 SUMX、AVERAGEX、COUNTX 等可以对表格中的每一行进行计算，并返回一个聚合结果。这些函数接受一个表格表达式和一个计算表达式作为参数。
例如，SUMX (SalesTable,[SalesAmount]) 会对销售表格中的每一行计算销售金额，然后将结果求和。
聚合函数
DAX 中的聚合函数（如 SUM、AVERAGE、COUNT 等）可以对一个列或一个表格进行聚合计算。聚合函数会根据当前的筛选上下文确定计算的范围。
例如，SUM ([SalesAmount]) 会对销售金额列进行求和，计算结果会根据筛选上下文进行调整。
五、动态计算和时间智能
DAX 支持动态计算和时间智能函数，可以进行基于时间的分析和计算。
时间智能函数
时间智能函数如 YEAR、MONTH、QUARTER 等可以从日期列中提取时间信息。例如，YEAR ([Date]) 会返回日期列中的年份。
其他时间智能函数如 TOTALYTD、SAMEPERIODLASTYEAR 等可以进行累计计算、同比计算等时间序列分析。
动态计算
DAX 可以根据当前的日期或其他动态因素进行计算。例如，可以创建一个度量值，显示截至当前日期的累计销售额。
综上所述，DAX 数据建模的原理是基于表格模型，使用表达式进行计算，具有上下文感知、迭代计算和聚合、动态计算和时间智能等特点。这些原理使得 DAX 能够在数据分析和报表制作中提供强大的计算和分析功能。