花儿与少年第三季星座:

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PowerBI的M与DAX之争

有一位读者留言一个问题，我写了个公式过去，来回几次都没有解决，最后发现她竟然把DAX公式写在了编辑查询器里，自学成材这件事注定要有试错的弯路，而这些弯路都会让你更深刻地认识一个知识点。DAX是什么？我把这些问题的答案都写在这一篇文章里。M和DAX，无论这两门语言的设计初衷和用途如何，同一个工具里面要用到两种不同的语言真让人有点分裂。并知道编辑查询器里面用的是M语言，新建度量值和列用到的是DAX，我们知道使用PowerBI做分析的流程是PQ+PP+PV，PowerQuery数据查询整理、PowerPivot数据建模、PowerView数据可视化，其实无论你用什么工具做分析，所以很有可能你见到的第一个写公式的地方是PQ而不是PP。M vs. DAX 撇开那些官方的抽象的定义，我们说PowerBI做数据分析的三个模块PQ+PP+PV这个过程就好比烹饪，PQ是获取食材、洗菜、切菜；M位于PQ中，DAX是在PP中使用，所以如果你想问M和DAX哪个更好，这个问题就好比问洗菜切菜重要还是烹饪更重要？再牛的大厨也做不出健康的美味。不过也请你意识到一个残酷的现实，洗菜工往往没有厨师赚钱。为什么说DAX是PowerBI的灵魂管理学大师德鲁克的这句经典名言还有时下流行的增长黑客概念，都透露着数据化运营的前提在于度量。写度量值用的是什么？当老板问哪个渠道的客户在过去的80天里流失得最快？哪个产品线上个季度的利润率最高？能回答这些问题的就是用DAX写的度量值。把度量值称为Excel20年历史上最好的发明并不是空穴来风。M和DAX哪个更难 M是长下面这个样子的。DAX的样子，但与Excel里的公式还是有一定差别。M和DAX都叫语言，但对于DAX（Data Analysis Expression数据分析表达式）确切地说它是类似Excel的公式语言。对于懂代码的IT人，写M语言可能上手快；对于像我这样仅有Excel公式基础的人，对DAX的表达方式更容易理解。很多人说DAX难理解，我却享受于度量值的逻辑思考，反而是对M代码怀揣敬畏之心。我应该学习哪个其实这个问题根据上面三个问题的回答，你可以自行推出适合自己的结论。DAX，所以先学习DAX(和数据建模)》，这篇稍有mgc味的文章Rob也做出了一些特别声明，意思是80%DAX，20%PowerQuery/M将会是你掌握PowerBI后的理想时间分配。M是一个强大的工具，我非常羡慕那些拥有M本领的大神弹指间就把一张丑陋的数据表变成了小清新。所以如果你的数据源很难看，M语言会有不可替代的价值。很多Excel用户接触的数据源并没有那么恶劣。从ERP系统或者从数据库中导出的数据往往是规范的。可能需要做些拆分和格式调整类的工作。

PowerBI引擎学习神器：DAX Studio介绍

别掉队）DAX除了进行计算外，更可以直接作为一门查询语言，如果说SQL是IT的数据库查询语言，那么DAX就可以认为是分析师的查询语言。理解了DAX查询，意味着开始真正驾驭DAX。你知道mgc表就是等效的DAX查询吗DAX在使用上，一类以DAX计算为核心，另一类以DAX查询为核心。本文是专对后者进行介绍的。DAX计算就是在建立了关系的多个表构成的数据模型上，DAX通过筛选，找到需要进行计算的一个数据模型的子集，然后进行迭代处理后，完成聚合型计算。分析师用DAX计算关注某个值（度量值），而分析师常常可能需要的不仅仅是一个值，不同类别及子类别下的销售额。那相当于借助了Excel界面的拖拽来生成一个表，在具体的值位置，使用了DAX的度量值，这让我们得到了mgc表结果。这是Excelmgc表默认的视图，稍加变化该mgc表等效于：可以使用如下的DAX查询实现等效的结果：可以看到这与mgc表的结果是完全等效一致的,在Excel中使用mgc表对数据模型进行操作时：实际使用的是MDX查询。相当于 mgc表操作等效于 MDX查询等效于 DAX查询，关于MDX查询不在这里讨论的范围。mgc表可以实现的数据视图。使用DAX查询都可以做到。一些更复杂的数据视图：很难用mgc表实现，而DAX查询也可以做到。就使用难度而言，mgc表是拖拽式的，而DAX查询则要学习DAX语言。mgc表面向普通办公场景，而DAX查询则是分析师专属，我们必然是要掌握DAX查询的，以便获得DAX的全部能力。这不是拖拖拽拽就能实现的，进入DAX查询前的准备要学习DAX查询，了解并能初步使用Power BI Desktop，大致了解Power Pivot与Power BI Desktop在DAX方面的共性：更准确地说。需要理解DAX计算并至少在Excel Power Pivot或Power BI Desktop中实践过至少以下一种。并在Excel Power Pivot中借助mgc表工具和度量值进行结合实践，自行创建度量值：并在Power BI Desktop中借助可视化化工具和度量值进行结合实践，理解DAX查询的对象所谓查询。那么一定具体指的是用户从A处按照某需求查询出结果B的过程，我们熟知的SQL查询是用户从数据库（兼容SQL查询标准）按照业务需求（如，select * from user t where t.age > 20）查询出结果（大于20岁的用户）。DAX查询从这个意义上讲，DAX查询。是分析师从数据模型（内置DAX引擎）按照业务需求查询出结果的过程，具备内置DAX引擎的数据模型目前有。连接后DAX Studio显示主界面如下：DAX查询编写DAX查询/DAX代码格式化数据模型元数据查看当前DAX引擎支持函数查看当前DAX引擎DMVDAX查询结果查看DAX查询结果数据导出DAX引擎运行监控（为代码优化做准备）DAX引擎时间mgcDAX代码性能优化也就是说，编写DAX查询仅仅是DAX Studio支持的基础功能，将在后续的文章中单独说明。在Excel中使用DAX查询在Excel中使用DAX查询必须满足一个前提，Excel已经使用了数据模型。安装DAX Stuido以后，Excel会出现一个新的选项卡，必须在这里点击DAX Studio才能打开DAX Studio与Excel数据模型的连接。DAX引擎内置在Excel进程里，所以必须从Excel中打开DAX Studio以匹配该进程。连接的Excel数据模型显示为：这进一步说明Excel内置了SSAS引擎。DAX查询的语法是以 EVALUATE 开头的返回表的DAX表达式。那最简单的可以直接用一个已有的表，为了把这个结果返回到Excel，可以设置DAX查询的输出位置，这个加载到Excel中的表与其他表的不同在于，它是DAX查询返回的表，可以看到这个表格带有【编辑DAX】的菜单，这基本上属于开启了Excel的一个隐藏功能，而且是一个威力非常巨大的隐藏功能，你可以在这里编写任意的DAX查询以驾驭Excel数据模型。而编写DAX的任务可以完全在DAX Studio中完成，只需要把结果链接输出到这里或者把测试满足预期的DAX查询代码粘贴至此即可。也应该能意识到此时你将摆脱以前Excel数据mgc表给你带来的任何mgc，你可以实现任何你想象到的任务只有你具有这方面的数据即可。我们完成本文开头的代码，这里我们并不用特别在意该段DAX代码的，这需要知道DAX查询可以实现的效果。关于DAX查询如何逐步编写属于另外的独立话题。如果没有安装DAX Studio，在Excel中其实还有一种打开DAX查询这项隐藏技术的门，【步骤一】从外部获取数据，一般是Power Query获取数据并加载到数据模型。【步骤二】从【现有连接】打开表，点击【打开】：选择数据在工作簿的显示方式为【表】以及数据放置位置为【新工作表】，这种表就是使用DAX查询得到的表，此时便可以自由地编写DAX查询了。尽量用刚才的方式加载一个小表作为占位符表，然后再修改DAX查询。如果选择了一个FactSales这样几百万行的表，Excel是无法加载进工作表的，当然大表也会占据更多时间。已经借助DAX Studio或从Excel原生开启了DAX查询的序幕。接下来就完全是DAX查询的阶段了。DAX Studio中完成DAX 查询的调试后，放入Power BI Desktop构建独立的表。开始在DAX Studio中编写DAX查询在DAX Studio中编写DAX查询是以EVALUATE开始的，可以在DAX Studio中实现对任意DAX表达式的测试，这不仅有利于完全理解DAX表达式的运行以深入学习DAX，也可以完成非常复杂的表达式的编写和调试工作。测试返回表的表达式：DAX查询可以测试返回表的DAX表达式EVALUATEnADDCOLUMNS ( 'Product Category',只是希望返回类别和销售额：如何进一步特定化DAX查询？将在后续进一步说明，测试返回值的表达式。由于DAX查询必须返回表,可以用ROW来构建一个表：但实质是为了测试一个值，Excelmgc表可以用等效的DAX查询表示DAX查询可以表示出任意复杂的查询结果，这种能力远远超过Excelmgc表本身DAX Studio是编写DAX查询的强大武器DAX Studio除了编写DAX查询外：