• DAX指南 运用Power BI、SL Server Analysis Services和Excel实现商业智能分析(第2版)
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DAX指南 运用Power BI、SL Server Analysis Services和Excel实现商业智能分析(第2版)

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作者(意)马尔·科鲁索,(意)阿尔贝托·费拉里

出版社电子工业出版社

ISBN9787121405051

出版时间2021-03

装帧平装

开本16开

定价188元

货号1202317506

上书时间2024-12-06

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商品描述
作者简介
"Marco Russo和Alberto Ferrari是SQLBI.COM的创始人,他们定期在网站上发表有关DAX和其他微软数据分析和商业智能工具的文章。他们还定期在主要的国际会议(如TechEd、PASS峰会、SQLRally和SQLBits)上发表演讲,。两位作者在商业智能和微软商业智能技术方面提供咨询和指导。

译者介绍
高飞
数据分析师,BI总监
2015年接触Power Pivot,被DAX语言的强大和灵活所吸引。
2016年3月创建了面向Power BI用户的微信公众号“Power BI极客”,并更新至今。
2019年上线同名网站PowerBIGeek.com,致力于打造一个综合性的Power BI中文学习网站。
现从事技术分享,企业BI项目实施和培训工作。
微软Power BI最有价值专家(MVP),Power BI可视化大赛评委,ExcelHome论坛版主。"

目录
第1章DAX是什么1

理解数据模型1

理解关系的方向3

给Excel用户的DAX学习建议5

单元格和智能表格5

Excel函数和DAX:两种函数式语言7

使用迭代器7

DAX相关理论8

给SQL开发人员的DAX学习建议8

处理关系9

DAX是函数式语言9

DAX是一种编程语言和查询语言10

DAX和SQL中的子查询与条件语句10

给MDX开发者的DAX学习建议11

多维模型和表格模型12

DAX是一种编程语言和查询语言12

层级结构12

叶级计算14

给PowerBI用户的DAX学习建议14

第2章DAX介绍15

理解DAX计算15

DAX的数据类型17

DAX运算符20

表构造器22

条件语句22

理解计算列和度量值23

计算列23

度量值24

正确选择计算列和度量值27

变量28

处理DAX表达式中的错误29

转换错误29

算术运算错误30

空值或缺失值30

截获错误32

生成错误35

规范化DAX代码36

聚合函数和迭代函数介绍39

认识常用的DAX函数42

聚合函数42

逻辑函数43

信息函数45

数学函数45

三角函数46

文本函数46

转换函数48

日期和时间函数48

关系函数49

结论51

第3章使用基础表函数52

表函数介绍52

EVALUATE函数语法介绍54

理解FILTER函数56

ALL和ALLEXCEPT函数介绍58

理解VALUES、DISTINCT函数和空行63

将表用作作为标量值68

ALLSELECTED函数介绍70

结论72

第4章理解计值上下文73

计值上下文介绍74

理解筛选上下文74

理解行上下文79

测试你对计值上下文的理解81

在计算列中使用SUM函数81

在度量值中使用列83

使用迭代函数创建行上下文83

嵌套多个表的行上下文84

同一个表上的多层嵌套行上下文85

使用EARLIER函数90

理解FILTER、ALL函数和上下文交互91

使用多个表94

行上下文和关系95

筛选上下文和关系98

在筛选上下文中使用DISTINCT和SUMMARIZE函数102

结论105

第5章理解CALCULATE和CALCULATETABLE函数107

CALCULATE和CALCULATETABLE函数介绍107

创建筛选上下文108

CALCULATE函数介绍111

使用CALCULATE函数计算百分比116

KEEPFILTERS函数介绍126

筛选单列130

筛选复杂条件131

CALCULATE计值顺序135

理解上下文转换139

行上下文和筛选上下文回顾139

上下文转换介绍142

计算列中的上下文转换145

度量值中的上下文转换148

理解循环依赖151

CALCULATE函数调节器155

理解USERELATIONSHIP函数155

理解CROSSFILTER函数158

理解KEEPFILTERS函数159

理解CALCULATE函数中的ALL函数160

无参数的ALL和ALLSELECTED函数介绍162

CALCULATE规则总结163

第6章变量165

VAR语法介绍165

变量是常数167

理解变量的范围168

使用表作为变量171

理解惰性计算173

使用变量的常见模式174

结论176

第7章迭代函数和CALCULATE函数的使用177

迭代函数的使用177

理解迭代的基数178

在迭代函数中使用上下文转换180

CONCATENATEX函数的使用184

返回表的迭代函数186

使用迭代函数解决常见问题189

计算平均和移动平均189

RANKX函数的使用192

改变计算的颗粒度200

结论204

第8章时间智能计算205

时间智能介绍205

PowerBI中的“自动日期/时间”206

ExcelPowerPivot中的自动日期列207

ExcelPowerPivot中的日期表模板208

创建日期表208

CALENDAR和CALENDARAUTO函数的使用209

多个日期表的使用212

处理连接到与日期表的多个关系212

处理多个日期表214

理解基础时间智能计算215

标记为日期表219

基础时间智能函数介绍221

计算年初至今、季度初至今和月初至今222

计算平移后的周期平移224

嵌套混合使用时间智能函数227

计算周期之间的差异229

计算移动年度总计231

为嵌套的时间智能函数选择正确的调用顺序232

理解半累加计算234

使用LASTDATE和LASTNONBLANK函数236

使用期初和期末余额241

理解高级时间智能计算245

理解累计至今区间246

理解DATEADD函数249

理解FIRSTDATE、LASTDATE、FIRSTNONBLANK和

LASTNONBLANK函数255

利用时间智能函数进行钻取258

使用自定义日期表258

基于周的时间智能259

自定义YTD、QTD和MTD262

结论264

第9章计算组265

计算组介绍265

创建计算组268

理解计算组274

理解计算项的应用277

理解计算组优先级285

在计算项中包含或排除度量值289

理解横向递归292

使用很好实践296

结论296

第10章使用筛选上下文298

使用HASONEVALUE和SELECTEDVALUE函数299

ISFILTERED和ISCROSSFILTERED函数介绍303

理解VALUES和FILTERS函数的区别306

理解ALLEXCEPT和ALL/VALUES函数的区别308

使用ALL函数避免上下文转换312

使用ISEMPTY函数314

数据沿袭和TREATAS函数介绍316

使用固化筛选器320

结论326

第11章处理层级结构328

计算层级占比328

处理父/子层级结构333

结论344

第12章使用表函数345

使用CALCULATETABLE函数345

操作表的函数347

使用ADDCOLUMNS函数348

使用SUMMARIZE函数351

使用CROSSJOIN函数354

使用UNION函数356

使用INTERSECT函数360

使用EXCEPT函数361

使用表作为筛选器363

实现或(OR)条件364

将销售额的计算范围缩小至首年客户367

计算新客户368

使用DETAILROWS函数复用表表达式370

创建计算表372

使用SELECTCOLUMNS函数372

使用ROW函数创建静态表373

使用DATATABLE函数创建静态表374

使用GENERATESERIES函数375

结论376

第13章编写查询377

DAXStudio介绍377

理解EVALUATE函数378

EVALUATE函数语法介绍378

在DEFINE函数中使用VAR379

在DEFINE函数中使用度量值381

实现DAX查询的常用模式382

使用ROW函数测试度量值382

使用SUMMARIZE函数383

使用SUMMARIZECOLUMNS函数385

使用TOPN函数391

使用GENERATE和GENERATEALL函数396

使用ISONORAFTER函数399

使用ADDMISSINGITEMS函数401

使用TOPNSKIP函数402

使用GROUPBY函数402

使用NATURALINNERJOIN和NATURALLEFTOUTERJOIN函数405

使用SUBSTITUTEWITHINDEX函数407

使用SAMPLE函数409

理解DAX查询中的自动匹配(Auto-Exists)行为410

结论416

第14章高级DAX原理418

扩展表介绍418

理解RELATED函数422

在计算列中使用RELATED函数424

理解表筛选器和列筛选器的区别425

在度量值中使用表筛选器428

理解活动关系431

表的扩展行为和筛选行为的区别433

扩展表中的上下文转换435

理解ALLSELECTED函数和影子筛选上下文436

影子筛选上下文介绍437

ALLSELECTED函数返回迭代的行441

无参数的ALLSELECTED函数443

ALL系列函数443

ALL函数445

ALLEXCEPT函数446

ALLNOBLANKROW函数446

ALLSELECTED函数446

ALLCROSSFILTERED函数446

理解数据沿袭446

结论449

第15章高级关系451

使用计算列创建物理关系451

创建基于多列的关系451

创建基于范围的关系453

使用计算列创建关系中的循环依赖问题456

使用虚拟关系459

在DAX中转移筛选器460

使用TREATAS函数转移筛选器462

使用INTERSECT函数转移筛选器463

使用FILTER函数转移筛选器464

使用虚拟关系实现动态分组465

理解DAX中的物理关系468

使用双向交叉筛选器470

理解一对多关系472

理解一对一关系473

理解多对多关系473

通过桥接表实现多对多关系473

通过公共维度表实现多对多关系479

使用MMR弱关系实现多对多关系483

选择正确的关系类型485

管理数据颗粒度486

管理关系中的歧义490

理解活动关系中的歧义492

解决非活动关系中的歧义494

结论496

第16章DAX中的高级计算497

计算两个日期之间的工作日数量497

同时展示预算数据和销售数据505

计算同店销售额508

对事件进行排序514

根据近期新销售日期计算上一年的销售额517

结论522

第17章DAX引擎523

了解DAX引擎的架构523

公式引擎介绍524

存储引擎介绍525

VertiPaq(in-memory)存储引擎介绍526

DirectQuery存储引擎介绍527

理解数据刷新527

理解VertiPaq存储引擎528

列式数据库介绍528

理解VertiPaq压缩531

理解值编码531

理解哈希编码532

理解行程长度编码(RLE)533

理解再编码536

确定很好排序顺序536

理解层级和关系538

理解分段和分区539

使用动态管理视图540

理解关系在VertiPaq中的运用542

物化介绍545

聚合表介绍547

为VertiPaq配置合适的硬件549

是否可以自主选择硬件550

设置硬件优先级550

CPU型号550

内存速度552

内核数量552

内存大小552

硬盘I/O和分页553

硬件选择的很好实践553

结论553

第18章优化VertiPaq引擎555

收集有关数据模型的信息555

反规范化560

列基数566

处理日期和时间列567

计算列570

使用布尔类型的计算列优化复杂筛选器572

计算列的处理573

存储合适的列574

优化列存储577

列的拆分优化577

优化大基数列578

禁用属性层级结构578

优化钻取属性579

管理VertiPaq聚合表579

结论582

第19章分析DAX查询计划583

捕获DAX查询583

DAX查询计划介绍586

收集查询计划587

逻辑查询计划介绍587

物理查询计划介绍588

存储引擎查询介绍589

获取配置信息590

使用DAXStudio591

使用SQLServerProfiler594

读懂VertiPaq存储引擎查询597

xmSQL语法介绍597

聚合函数598

算术运算600

筛选运算600

Join运算符602

批处理事件中的临时表和浅关系603

理解扫描时间605

理解DISTINCTCOUNT函数的内部行为606

理解并行度和数据缓存607

理解VertiPaq缓存609

理解CallbackDataID函数611

读懂DirectQuery模式下的存储引擎查询616

分析复合模型617

在数据模型中使用聚合表618

读懂查询计划620

结论626

第20章DAX优化628

定义优化策略629

确定要优化的单个DAX表达式629

创建查询副本632

创建DAX查询副本632

使用DAXStudio创建查询度量值633

创建MDX查询副本635

分析执行时间和查询计划信息636

发现存储引擎或公式引擎中的性能瓶颈639

修改并重新运行测试查询639

优化DAX表达式中的瓶颈639

优化筛选条件640

优化上下文转换644

优化IF条件650

优化度量值中的IF函数650

选择IF函数还是DIVIDE函数655

优化迭代函数中的IF函数658

减少CallbackDataID函数带来的影响661

优化嵌套的迭代函数665

避免在表筛选器中使用DISTINCTCOUNT函数671

使用变量避免重复计算676

结语结论681

内容摘要
本书是微软DAX语言在商业智能分析、数据建模和数据分析方面的指南。通过对本书的学习,你将了解如何使用DAX语言进行商业智能分析、数据建模和数据分析;你将掌握从基础表函数到高级代码,以及模型优化的所有内容;你将确切了解在运行DAX表达式时,引擎内部所执行的操作,并利用这些知识编写可以高速运行且健壮的代码。本书第2版的重点内容包括基于免费的PowerBIDesktop来构建和运行示例,帮助你在Power Bl、SQL Server Analysis Services或Excel中充分利用强大的变量(VAR)语法。你想要使用DAX所有的强大功能吗?那么这本未进行任何删减、深入浅出的著作正是你所需要的。本书适合Excel高级用户、商业智能分析人员、使用DAX和微软分析工具的专业人士。

主编推荐
"DAX里程碑式经典教材,亚马逊4.8分(总分5分)
读完本书,你会成为DAX大师!
微软MVP,Power BI可视化大赛评委 翻译
原书作者、DAX之父、ExcelHome 创始人、Power BI MVP力荐"

媒体评论
"推荐序一

从工作表函数到DAX

在ExcelHome技术论坛上,经常会有这样的讨论话题:你希望下一个版本的Excel增加什么功能?在2006年以前,很多人都说,希望Excel能提高单表处理数据的数量上限,优选能像Access那样可以建立多表查询。自Excel 2007问世后,单表处理数据的量,从65,536行增加到了1,048,576行。于是,很多人表示相当满意,但还是有一些人表示,只是简单增加单表的行数不够,数据量一大,数据处理的性能直线下降,特别是查询类的函数,几乎无法工作,优选还能向Access靠齐。我觉得这个想法不错,但是如果Excel向Access演变了,那么Access还有存在的必要吗?想必微软不会做这样的事情。
Excel 2010发布后不久,我得知微软发布了一款新的Excel官方插件,名为SQL Server PowerPivot for Excel,我在第一时间安装上并试了试,接近懵了,不知道这是干什么的,网上的相关资料也少,后来就淡忘了。
按Office每两年来一次大更新的规律,Excel 2013让人相当惊艳:微软一口气搞了一个名为Power BI for Excel的全家桶,把BI的概念正式引入Excel中。我根据微软官方文档尝鲜了一下Power Pivot,一边试一边默默自语:啊,还能这样!啊,还能那样!啊,这是翻天覆地了!这不就是比Access还Access的Excel吗!这一次,Excel面对上亿行的数据也不胆怯了,而且,它真的可以管理不同类型的数据源并在它们之间创建关系了。
在接下来的几年里,Power BI for Excel各个组件不断更新,甚至变成了一个独立的产品Power BI Desktop——比较遗憾的是,Excel里的Power View壮志未酬就“领盒饭”了。在近期新版本的Office 365中,Power Pivot、Power Query和Power Map已经和Excel完美融合了。
作为Excel数据透视表的伴侣(或继任者),Excel中的PowerPivot强大到令人惊叹,以前数据透视表的诸多局限因为它的出现而不复存在,比如可以随心所欲地自定义字段(创建度量值)、多表关联进行透视分析、直接在数据透视表的值区域输出文本内容。同时,Power Pivot也是Power BI Desktop中的核心功能和特色功能。最友好的事情是,普通用户只需快速学习,就能很快上手。
但是,如果用户想精通Power Pivot,让它更出色地完成任务,就没那么容易了。用户需要重新认识一套全新的数据管理理论,并且花费足够的时间学习这个工具的核心——DAX语言。这是一种类似于Excel工作表函数但又与工作表函数接近没关系的语言,它有点儿像SQL,但也与SQL有巨大的差异,它是全新的事物,需要从头学习。
本书的作者是DAX语言的超级专家,译者高飞是微软MVP,也是ExcelHome技术论坛PowerBI板块的版主,本书就是为有兴趣系统学习DAX的小伙伴准备的,有了它的陪伴,相信DAX学习之路会轻松一些。
最后,祝大家学习愉快!

 周庆麟
ExcelHome创始人

推荐序二

一本诚意之作

亲爱的读者,你好!很荣幸有机会向你推荐这本书。如果你关注了本书,那么你很可能已经了解到本书对DAX学习者的必要性——可以说它是DAX进阶路上的不二之选。很多朋友都和我提起过,受英文阅读能力的,原著很难看明白,现在终于有了中文版本,这是很多DAX爱好者的福音。如果你想更好地学习DAX,不用犹豫,收藏本书就对了,绝对物超所值!
本书译者高飞是我非常佩服和欣赏的人。他多年来一直专注于BI领域,是难得的在这个浮躁的时代还保持一颗平常心,愿意静下心来做研究、做学问的人。记得2016年我在杭州第一次听他分享关于Power BI 的内容时,就对他独到的见解印象深刻。在近几年的Power BI可视化比赛中我也有幸与高飞合作,他对大赛的建议、对选手作品的点评都极其认真、负责,他对中国区P

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