JOIN JOIN在SQL Server中是一个很重要的概念。 JOIN经常用于将两个表或者多个表通过主外键关联进行组合查询。 在PowerBI中也有类似的概念，比如可以通过GENERATE函数和CROSSJOIN函数可以组成笛卡尔积，可以通过RELATED返回多端的维度。最直观类似的，是白茶之前描述的《INTERSECT函数》。 区别在于，事实表与维度表中的主外键通常是无冗余的，因此在SQL Server中使用JOIN可以避免出现重复数据的情况。 基础语法 语法： SELECT 列名称(*) FROM 表1名称 (INNER) JOIN 表2名称 ON 表1名称.[列字段] = 表2名称.[...

BOSS：那个谁！白茶啊，过来过来，有个需求和你说一下！ 白茶：（黑人问号？）咋了，BOSS？ BOSS：是这样的，我们在十一期间啊，售卖了一部分商品，但是部分商品有些特殊，一部分销售金额为空，这个我们在计算毛利的时候需要让它成本乘以1.5；一部分商品的销售金额为0，这个计算毛利的时候统一显示为0.01，能处理不？ 白茶：（？？？？）BOSS，能到是能，介个是啥算法？ BOSS：别问太多，问就是公司业务！ 白茶：哦，了解！  常规情况下，我们去衡量数据质量的时候，往往会在意有数值的数据，但是在实际业务中，特别是偏向于财务的算法中，0和空有些时候也是一个比较重要的计算依据。  先来看看本期的案例...

在PowerBI中，日期表的问题是始终都无法绕过的一个问题，首先是微软默认的日期表月份显示如下：  可能这种形式我们自己看起来没啥的，但是要考虑做出来的可视化报表呈现的对象绝对不仅仅是自己，那么就需要我们自己来制作自己的日期维度表。  太多方法就不说了，这里提供两种方法大家参考： 一、M函数：  1、在PQ编辑器界面，左边查询的位置，点击鼠标右键，新建空白查询：  2、点击操作界面的上方的高级属性编辑器：  3、将查询里面所有的内容清空，复制下面这段代码进去： let CalendarType = type function ( optional CalendarYearStart as (t...

​   哈喽，这里是白茶。一个PowerBI的初学者，记得在刚开始学DAX的时候，一个同比环比的问题困扰了我很久，每次都是觉得自己刚刚理解一点东西了，但是发现后续的坑更多。话不多说，LOOK！  这是我自己做的示例文件，准备测试工作。  将数据导入PowerBI中。 ———— / BEGIN / ———— 下面就可以准备进行同比环比的测试了，白茶在初期的时候，发现系统默认的快速度量值，可以选择计算同比、环比，如下图：   这里面的年增率和月增率其实就是同比、环比的计算效果，我们来添加一下看看。   结果如上图，看起来没有丝毫的问题，但是左边的英文月份尤其的显眼。白茶在之前就说过，我们做的报表，...

在我们做报表的时候，经常遇到说某些数据想突出显示一下，当然，微软是支持数值颜色渐变对比的，但是怎么说呢，就像是下图那样，有时候并不是很符合我们对于报表的需求：  有时候，我们呈现的报表都是有一个临界值的，仅仅需要两个色彩，而不是这种渐变的情况，那么我们该怎么处理呢？LOOK！  首先，这是我们的示例文件，很轻易的能发现一部分数据是负数，一部分数据是正数，那么我想很明显的区分正负，只想要两个色彩，怎么处理呢？简单，一个DAX轻松搞定！（在这里用背景颜色举例，条形图，字体颜色原理都是一样的。）  一、如果仅仅是呈现原始数据中的列值，未经过任何计算的话，代码如下： 颜色DAX= IF(SELECTE...

有位大佬曾经告诉过我，如果你深入理解了CALCULATE，那么你就相当于理解了DAX函数的基础，因为它是DAX函数中最灵活多变，也是适应性最强的函数之一。 CALCULATE的语法结构 DAX= CALCULATE(<expression>,<filter1>,<filter2>...)  第一参数是计算的表达式，可以进行各种聚合运算 从第二参开始，是一系列的筛选条件，可以为空，如果是多个筛选条件的话，用半角逗号分隔开 返回结果为筛选出所有筛选条件的交集，并根据第一参的表达式计算出相对应的结果 ◆ ◆ ◆◆ ◆ 如果非要用几个简短的词汇来概括的话，白茶个人的...

之前呢，白茶分享了一些CALCULATE的心得，但是要知道我们在对数据进行分析的时候，往往是多条件参考的，比如说哪个区域、哪个时间点、哪个状态的销售的最好，这就很明显需要我们在计算的时候把这些选项算进去。 在纸上计算很容易，但是DAX中如何进行呢？  来，看下面的例子：  这是我们在上一期使用的示例文件，现在我添加了一个下面的维度表：  这样的话昨天我们的计算公式就有了很大的调整空间。 销售 = VAR SQ = CALCULATE ( [数量], FILTER ( '表', [条件] = "N" ) ) //这里一样，可以替换成自己的数据 VAR HQ = CALCULA...

继续学习CALCULATE函数，之前分享了利用FILTER进行内部筛选，那么还有什么用法呢？别急，咱们来继续。  涉及到分析数据这一块，那么占比就是一个我们无法绕过的问题，但是占比分为很多样，该如何进行各种层次的计算呢？FOLLOW ME！  这是我们头两期非常熟悉的样例数据，本期也还是用这个举例，可以看到我们的销售数据划分为品牌，和相对应的类别，我现在想知道每个产品数量的总体占比，该如何编写DAX代码呢？ 数量= SUM('表'[列])//这里我替换成了示例文件  这是我们熟悉了很久的基础代码，聚合。  首先缕清思路，求总体占比就是求出当下各品类的数量以及总体的情况进行除法运算。而在数据模型...

生活就像一盒巧克力，你永远不知道下一颗是什么味道。  >                                                     ​——《阿甘正传》  在学习CALCULATE过程中，白茶发现了，基本上这个函数是我们使用率最高的一个函数，普通的聚合用SUM、SUMX就可以，但是一旦涉及到有条件聚合的时候，基本上都离不开CALCULATE。而且在日常处理数据时，各式各样的情况层出不穷，本次呢，白茶分享一下以点带面的筛选聚合模式。 （这里感谢群里**@韭菜**大佬的点拨，不然会在这里卡很久。）  话不多说，咱来看示例文件：  这是白茶做的示例文件，但是思路都是...

哈喽，小伙伴们，头几次白茶分享了单条件聚合、多条件聚合、各类占比、以点带面聚合，本期呢，咱们继续研究CALCULATE函数。  白茶最近思考了一下，就是CALCULATE函数，为什么它是最灵活的，也是使用频率最高的函数？ 因为在实际情况中，我们经常能遇到不同要求的聚合模式，这就导致了很难在短期内将CALCULATE学的透彻，微软一共200多个DAX函数，这就代表了有无数种可能。 白茶的理解是，打基础有两个很重要的点，一是记住各个函数的用途，别用微软的言语去理解，要用我们的中文概念去理解，去吃透；二是记住几个我们使用频度高的函数，并且记住各个参数要求，这样的话时间久了，遇到问题脑海中就会自然而然...

最近学CALCULATE都要吐了，白茶觉得，咱得换一换口味，对吧。本期呢，咱来聊一聊关于排名的问题。   哦，对了，之前白茶犯了一个很严重的错误，从这期开始会改变，那就是DAX的格式书写错误。  这个问题是一个特别严重的问题，白茶疏忽了，这里补上一下原因：为什么格式书写很重要？就像是我们小时候写应用题一样，哪怕是啥都不会，一个“解”字就值2分，不为啥，就是因为格式工整了，能够很大程度上减少我们的错误率！  下面是一些DAX的书写要求： 1.如果参数只有一个，那么参数和函数需要放在一块。如下： DAX = SUM ( '表'[求和项] )  2.如果参数函数有两个，或者更多参数，那么每个参数一行...

（写在前面的话：非常感谢@韭菜大神和@冬神的指点，万分感谢。）   哎，说归说，还是需要继续学习CALCULATE函数，也是蛮无奈的。最近白茶在研究帕累托分析法，本期分享一下帕累托ABC分析法的基础——累计求和。     这里简要的说一下什么叫帕累托分析法：意大利经济学家，帕累托研究发现，美国80%的经济被20%的人所掌握着，而另外20%的经济却被80%的人所掌握。而且很多事情都符合这一“二八定律”，于是就诞生了帕累托的分析观点，将事物发生的频率划分为A、B、C三类，通过集中精力解决A类问题，可以缓解主要矛盾，同时，不忘B类、C类的次要影响，说白了就是将事物划分为主次层次。   其中，频率为0...

之前，白茶研究了一下帕累托中的关键性DAX代码——累计求和。明白了累计求和的原理，就可以动手在PowerBI中进行制作帕累托图了。  数据如下图：  编写如下代码，求出每个客户销售额的占比： 客户占比 = DIVIDE ( SUM ( '示例'[总金额] ), CALCULATE ( SUM ( '示例'[总金额] ), ALL ( '示例' ) ) )  结果如图：  接下来就是利用之前提到过累计求和的代码，求累计占比，可是这里就存在疑问了，这里用什么来进行筛选呢？没有时间维度，该如何进行？  这里有两种方法： 一、上期提到过的参数索引：  在PQ编辑界面选择添加参数。 之后编写如下代码： ...

白茶在之前的一期，曾经分享过RANKX排名的问题，但是白茶当时犯了一个很严重的错误，这里和小伙伴们说一声抱歉。本期呢，既是纠正这个错误，也是学习另一个函数——迭代循环函数之SUMX。  这是白茶之前在做RANKX函数排名时的示例文件。可能有的小伙伴已经反应过来不对劲的地方了，就是总计！总计的数额显示的非常不合理，那么问题出在哪里呢？  小伙伴们仔细看，问题就出在这里。首先是单价和购买数量分处于两个不同的表格，但是当时白茶忽略了这个问题，脑袋中只有排名问题来着，现在来纠正这个错误。 首先就是这里的单价，是一个维度表，而数量是事实表，在这里我们要呈现的结果是根据两个表共同的列——**[商品名称]*...