DAX gebruiken in Power BI Desktop

Gevorderd
App Maker
Gegevensanalist
Power BI

In dit leertraject maakt u kennis met DAX (Data Analysis Expressions) en leert u basisvaardigheden die nodig zijn om gegevensmodellen te verbeteren met berekeningen.

In het begin wordt de Power BI Desktop-modelstructuur beschreven en hoe die kan worden verbeterd met DAX-berekeningen. Daarna wordt beschreven hoe u DAX-formules schrijft en de verschillende typen modelberekeningen, waaronder berekende tabellen, berekende kolommen en metingen. Er worden evaluatiecontexten geïntroduceerd en in de daaropvolgende lessen wordt beschreven hoe u DAX-formules schrijft die filtercontext bewerken. Uiteindelijk leert u hoe u DAX-expressies schrijft met time intelligence-functies en iterator-functies.

Vereisten

Geen

Modules in dit leertraject

In deze module komt u meer te weten over de structuur van het Power BI Desktop-model, de basisbeginselen voor het ontwerp van een stervormig schema, analysequery's en het configureren van een rapportvisualisatie. Deze module biedt een krachtige basis waarop u kunt leren om modelontwerpen te optimaliseren en modelberekeningen toe te voegen.

In deze module leert u hoe u DAX-formules kunt schrijven om berekende tabellen, berekende kolommen en metingen te maken, wat verschillende typen modelberekeningen zijn. Daarnaast leert u hoe u DAX-formules, die bestaan uit expressies die gebruikmaken van functies, operators, verwijzingen naar modelobjecten, constanten en variabelen, schrijft en opmaakt.

Aan het einde van deze module kunt u berekende tabellen en berekende kolommen toevoegen aan uw gegevensmodel. U kunt ook de rijcontext beschrijven, die wordt gebruikt om berekende kolomformules te evalueren. Omdat het mogelijk is om kolommen toe te voegen aan een tabel met behulp van Power Query, leert u ook wanneer u het beste berekende kolommen kunt maken in plaats van Power Query aangepaste kolommen.

In deze module leert u werken met impliciete en expliciete metingen. U begint met het maken van eenvoudige metingen, waarbij één kolom of tabel wordt samengevat. Vervolgens maakt u complexere metingen op basis van andere metingen in het model. Daarnaast krijgt u meer informatie over de overeenkomsten van, en de verschillen tussen, een berekende kolom en een meting.

Aan het einde van deze module leert u wat de familie van iterator-functies kan doen en hoe u deze kunt gebruiken in uw DAX-berekeningen. Berekeningen omvatten aangepaste samenvattingen, classificaties en samenvoegingen.

Aan het einde van deze module kunt u de filtercontext beschrijven en ermee werken, die wordt gebruikt om formules voor metingen te evalueren.

Aan het einde van deze module leert u de betekenis van time intelligence en hoe u DAX-berekeningen voor time intelligence toevoegt aan uw model.

Af en toe moet u mogelijk veel vergelijkbare metingen aan uw model toevoegen. Houd er bijvoorbeeld rekening mee dat uw model metingen voor verkoop, kosten en winst bevat. Vervolgens wilt u een rapport maken met de jaar-tot-heden-verkoop (JTD), YTD-kosten en YTD-winst, naast de py-omzet (vorig jaar), py-kosten en py-winst. Het toevoegen van talloze metingen kan tijdrovend zijn en kan het deelvenster Velden rommelig maken met een overweldigend aantal velden. In plaats van elke YTD- en PY-meting te maken, kunt u deze metingen snel toevoegen aan uw model door een DAX-berekeningsgroep (Data Analysis Expressions) te maken.

In deze module lost u drie verschillende bedrijfsproblemen op door het gegevensmodel te optimaliseren en DAX-berekeningen (Data Analysis Expressions) te maken. U krijgt de mogelijkheid om het volgende te maken:

  • Een otp-rapport (on-time performance) van de luchtvaartmaatschappij.
  • DAX-berekeningen om meetwaarden te schalen.
  • DAX-berekeningen om producten dynamisch te classificeren.