Grundlagen von DAX (Data Analysis Expressions)
Es ist nun an der Zeit, unser erstes Erlebnis mit DAX (Data Analysis Expressions) im Video zu machen. Wir beginnen mit der Erstellung unserer ersten Measures und lernen anschließend, wie wir diese in einer Berechnungstabelle organisieren können. Dies hilft uns, unsere Berechnungen effektiv zu strukturieren und zu verwalten, wodurch unsere Datenanalyse- und Berichtsprozesse in Power BI und Excel Power Pivot reibungsloser ablaufen. Zusätzlich zu Aggregationsfunktionen werden wir CALCULATE
in DAX untersuchen, das den Kontext einer Berechnung durch das Anwenden von Filtern anpasst.
Um Gesamtradelnde aus unseren beiden Spalten für Radfahrtypen zu erstellen, verwenden wir DAX, um die beiden Spalten mit der Funktion SUM
und dem Operator +
zu kombinieren:
Total Riders =
SUM(Pivot_Table[casual])
+ SUM(Pivot_Table[registered])
Um eine Filterberechnung für Radfahrende im Winter zu erstellen, nutzen wir die DAX-Funktion CALCULATE
mit unserem Measure für Gesamtradelnde:
Winter Riders = CALCULATE(
[Total Riders],
Pivot_Table[Season Names] = "Winter")
Danke für Ihr Feedback!
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Can you explain more about what a calculation table is and why it's useful?
How do I move existing measures into the calculation table?
Can you give more examples of using CALCULATE with different filters?
Awesome!
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Grundlagen von DAX (Data Analysis Expressions)
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in DAX untersuchen, das den Kontext einer Berechnung durch das Anwenden von Filtern anpasst.
Um Gesamtradelnde aus unseren beiden Spalten für Radfahrtypen zu erstellen, verwenden wir DAX, um die beiden Spalten mit der Funktion SUM
und dem Operator +
zu kombinieren:
Total Riders =
SUM(Pivot_Table[casual])
+ SUM(Pivot_Table[registered])
Um eine Filterberechnung für Radfahrende im Winter zu erstellen, nutzen wir die DAX-Funktion CALCULATE
mit unserem Measure für Gesamtradelnde:
Winter Riders = CALCULATE(
[Total Riders],
Pivot_Table[Season Names] = "Winter")
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