数据模型度量值

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最初，Excel 仅限用户使用数据透视表进行少量标准聚合或计算（包括 Sum、Count、Average、Min、Max、Product、Count、StdDev、StdDevp、Var 和 Varp）。 如果使用数据模型，就可以使用 DISTINCTCOUNT()。

此外，如果使用 DAX 语言，将有许多函数可用，借助这些函数可以执行任何计算。 你之前在分析中遇到的所有限制和障碍都将消失。

度量值将计算表达式公式的结果。 创建自己的度量值时，将使用 DAX 公式语言，它与 Excel 的公式类似。 DAX 也提供许多与 Excel 相同的函数。

可以创建两种类型的度量值：隐式和显式。

隐式度量值

对于需要简单的入门方式的初学者，隐式度量值非常有用。 使用此方法时，只需将字段从表中拖放到所需的位置即可。

图片：一个拖行李箱的火柴人。

隐式度量值通过将字段拖到 Power BI 的视觉对象中来使用数据表中的列（例如，销售额）。 首次开始 Power BI 时，这些度量值非常有用，使用它们可以计算 Sum、Count、Average、Min、Max 和 DistinctCount。 字段位于“值”部分中时，在下拉列表中选择，以确定要对字段执行哪项摘要计算。 这些类型的度量值适用于基本表和摘要，但与显式度量值相比，这些度量值相对局限。

Power BI Desktop 字段窗格，其中显示选择了 SUM 的隐式度量值聚合。

显式度量值

显式度量值要求使用 DAX 公式语言显式写出表达式。 随时间推移，这些度量值的性能会提高，这使你能够创建自定义分析指标（如本年迄今利润率）。 随时间推移，当你有了经验后，编写 DAX 度量值会越来越容易。

火柴人正在书写公式，含文字描述：写出来且越来越好。

可以通过在编辑器中编写公式来创建显式度量值。 这些度量值提供最大的灵活性，并使你能够使用 DAX 的所有功能。