当前位置：网站首页 » 教程 » 内容详情

dax函数前沿信息_dax函数有哪些(2024年12月实时热点)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：教程更新日期：2024-11-29

dax函数

数据分析师必备技能：掌握这些就够了！作为一名有着八年工作经验的数据分析师，我可以很负责任地告诉大家，我的日常工作几乎每天都离不开PowerBI，它在日常工作中的使用频率极高。无论是数据的可视化展示，还是业务报表的分析与决策支持，BI都是必不可少的工具。 𐟔 数据连接与数据建模在Power BI中，数据的来源多种多样，你需要熟练掌握如何连接到不同的数据源（如Excel、SQL数据库、API等），并进行数据建模。 𐟓ˆ DAX函数 Power BI的DAX是区分初学者与高级用户的关键之一。掌握DAX函数的使用，不仅可以让你进行复杂的计算和数据分析，还能大大提升数据可视化的效果。例如，SUM、CALCULATE、FILTER、ALL、RELATED等常用函数需要熟练掌握。 𐟎蠦•𐦍﨧†化与报表设计学会使用Power BI创建各种图表是基础，但要做得出色，你还需要注重数据可视化的设计原则，比如选择合适的图表类型、合理布局报表页面、增加交互性等。 ⚙️ 性能优化在处理大规模数据时，性能问题可能会影响报表的响应速度。你需要学习一些性能优化的技巧，如减少数据集的大小、使用聚合表、优化数据模型、避免不必要的计算列等。最后，建议大家在学习Power BI的过程中，一定要多实践、练习，通过实际项目不断提升自己的技能。

【卞志汉】众恩《增量绩效3.0》1118线上辅导班录播视频【财务超新星】POWER BI及DAX函数系统入门课【财务超新星】Power Bi在业财融合中的综合应用【陈媛】团队绩效的设计与实施

如何用Power BI搞定库存管理？库存管理是不是让你头疼？别担心，今天我来分享一个神器：Power BI！结合强大的数据处理和可视化功能，让你轻松搞定库存管理，避免滞销或缺货。下面我给大家介绍六大实用技巧，赶紧拿小本本记下来吧！库存健康状态分析 𐟓Š 首先，我们要了解库存的健康状态。通过库存覆盖天数和状态分类，你可以一键识别出哪些库存过多或过少，从而优化资源配置。比如说，某些商品库存堆积如山，而另一些商品却缺货严重，这时候就需要调整进货和销售策略了。库存周转率分析 𐟔„ 接下来，我们要关注库存周转率。用DAX函数快速评估库存周转效率，发现改善空间。比如说，某些商品的周转率很低，那就说明这些商品可能滞销了，需要采取措施促销或清仓。滞销库存分析 𐟓‰ 然后，我们要锁定那些90天未售出的SKU（库存单位）。生成精准的促销或清仓策略。比如说，某些商品已经很久没卖出去了，那就需要制定一个清仓计划，把这些滞销品尽快处理掉。再订货点（ROP）分析 𐟓报†订货点分析也很重要。动态调整补货时机，避免因库存不足影响销售。比如说，某些商品需求量很大，但库存不足，这时候就需要及时补货，确保销售不受影响。库存成本分析 𐟒𐊦Ž夸‹来是库存成本分析。清晰展示每个SKU的持有和订货成本，优化高成本品类。比如说，某些商品的成本很高，那就需要谨慎进货，避免造成不必要的损失。动态安全库存调整 𐟚€ 最后，根据需求波动实时优化库存量，降低供应链压力。比如说，某些商品的需求量不稳定，那就需要根据市场需求及时调整库存量，确保供应链的稳定运行。亮点 𐟌Ÿ DAX公式简单易用：直接上手就能用！数据动态更新：让决策实时化。丰富图表展示：让管理层一目了然。结语 𐟎ƒ𓦊Š这些方法落地到实际工作中？那就去学学《供应链分析之道》吧！不仅仅是工具应用，还能让你打开思维新世界，解决实际问题！赶紧行动起来吧！希望这些技巧能帮到你，让你的库存管理更加科学高效！如果你有其他好用的方法或工具，欢迎在评论区分享哦！

【卞志汉】《奖金机制设计》线上训战营1102营录播视频【卞志汉】众恩《增量绩效3.0》1118线上辅导班录播视频【财务超新星】POWER BI及DAX函数系统入门课

Power BI聚类分析，一文搞定！ 𐟌Ÿ大家好，今天我们来聊聊 Power BI 中的聚类分析，特别是那些不为人知的神奇功能。 ✅动态聚类分析动态聚类分析的核心在于其灵活性。无论用户如何选择，它都能动态地生成分组，甚至可以根据分组数量自动调整。这种动态效果使得数据分析更加智能和自适应。 ✅静态聚类分析在 Power BI 中，有一种非常简单的方法可以实现聚类分析，那就是自动查找集。这种方法不需要复杂的设置，直接就能生成聚类结果。 ✅DAX 函数 KMEANSCLUSTERING KMEANSCLUSTERING 函数在 DAX 中是一个隐藏的宝藏。尽管在官方文档中找不到它的踪迹，但这个函数实际上存在，并且非常强大。它封装了 K-Means 聚类算法的精髓，接受四个参数： 𐟔𙦕𐦍芰Ÿ”𙨾“入格式定义 𐟔𙨾“出格式定义 𐟔𙥈†组数量本文不仅介绍了聚类分析的 DAX 函数及其模板用法，还详细阐述了静态聚类与动态聚类分析的区别。希望这些信息能帮助你更好地理解和应用聚类分析。 𐟔对于如何进一步实现动态聚类分析，可以关注后续的文章。

数据分析入门指南：从零开始到实战𐟓ˆ 嘿，大家好，我是小云姐姐𐟓 很多人想学数据分析，但不知道从哪里开始。别担心，今天我就来给大家分享一些实用的数据分析知识，特别是关于Power BI和FineBI这两个工具的使用技巧。 Power BI：你的数据分析好帮手𐟒ኊPower BI 是一个非常强大的数据分析工具，适合个人和多联机的数据分析与挖掘。在学习Power BI之前，建议你先掌握DAX数据分析表达式。DAX函数的文档包含语法和用法，是学习的基础。 Power Query：数据清洗小能手𐟧𜊊Power Query 负责抓取和整理数据，可以抓取各种格式的数据源，然后按照你需要的格式整理出来。通过Power Query，你可以快速合并多个数据源、追加数据、任意组合数据、分组数据等操作。如果你需要用Power Query清洗数据，了解M函数是必须的。 Power Pivot：数据建模大师𐟛 ️ Power Pivot 是微软Power BI系列工具的大脑，负责建模分析，能够快速建立多表关系。在Excel里，Pivot也是我们建立数据表的基础。 Power View：交互式图表工具𐟓Š Power View 是嵌套在Excel里的交互式图表工具，是我们在Excel里进行仪表板设计的基础。 Power Map：地图可视化工具𐟗𚯸 Power Map 是直接嵌套在Excel里的基于地图的可视化工具，让你通过地图直观展示数据。 Power BI Desktop：数据分析利器𐟒𛊊Power BI Desktop 是我们常规意义上的Power BI工具，主要实现数据分析和挖掘。 FineBI：国产数据分析平台𐟌Ÿ FineBI 更像一个数据分析平台，优点在于它是国产软件且对个人免费。主要功能包括： Finereport：报表工具𐟓Š Finereport 是企业信息化必不可少的统计分析工具，主要实现一些企业固定的月报、季报、关键数据的统计分析。 Finebi：商业智能工具𐟒ኆinebi 侧重于数据分析，改变之前传统做表的方式，交互性更好，性能更加强大。 Finemobile：移动端集成𐟓𑊆inemobile 是FineBI系统的移动端，支持FBI与BR的集成。小结𐟓 无论你是数据分析新手还是有一定基础的老手，这些工具都能帮你更好地进行数据分析。如果你还有什么疑问或者想了解更多，欢迎在下方留言哦~

𐟓Š供应链分析：Power BI实战𐟔 𐟎年⧴⥦‚何运用Power BI进行供应链分析，以揭示库存不足的SKU数量及在途订单情况。 𐟓椸š务背景：在供应链管理中，了解库存不足的SKU数量至关重要。我们需统计那些库存量低于安全阈值（如100）的SKU个数，并进一步探究其中有多少百分比已有在途订单。 𐟓Š数据准备：我们拥有两个数据表：Inventory和Orders。 - Inventory表包含产品名称和库存量； - Orders表则记录了产品名称、订单数量和订单状态。 𐟔分析步骤： 1️⃣ 计算库存不足的SKU数量； 2️⃣ 筛选出其中没有在途订单的SKU； 3️⃣ 计算这些SKU占库存不足SKU的百分比。 𐟒ᄁX公式解析： - 第一步：计算库存不足的SKU数量。 ```DAX LowStockSKUCount = CALCULATE(COUNTROWS(FILTER(ALL(Inventory), Inventory[StockLevel] <= 100))) ``` - `CALCULATE`函数用于计算行数； - `FILTER`函数用于根据指定条件筛选表； - `ALL`函数用于取消之前的筛选，基于原表构造新表。 𐟔奮ž战演练：通过上述公式，我们能够轻松计算出库存不足的SKU数量，并进一步洞察这些SKU中存在在途订单的情况。这对于优化供应链管理、减少库存风险具有重要意义。𐟌Ÿ

财务超新星Power Bi在业财融合中的综合应用GIDP 财务超新星POWER BI及DAX函数系统入门课GIDP 剑桥英语Power Up教材实操师训课GIDP 医馆养生馆盈利密训高级班丨破解经营难题，让门诊量倍增-医承有道官网YTVM

掌握Power BI，变身达人！ 𐟓ŠPower BI 是一款强大的数据可视化和分析工具，通过学习它，你可以将数据转化为有意义的见解，从而支持数据驱动的决策制定。以下是北美留学生们必须掌握的Power BI技巧： ✅ 掌握各种图表类型的使用场景，如柱状图、散点图和热图，帮助你选择合适的可视化方式来展示数据。 ✅ 深入了解高级 Power Query M 公式语言技术，用于数据操作，包括从多个来源读取数据、过滤、排序和合并查询。 ✅ 掌握DAX（数据分析表达式），解释了语法、运算符和函数，用于创建计算列和表，并执行复杂的数据建模。 ✅ 使用 Power BI 的 PowerShell 和 API 命令管理工作区和数据集的实用技巧。 𐟓ŠCheatsheet提供了清晰的示例和逐步说明，帮助你在 Power BI 中提升数据处理和可视化技能。

AWS优化Lambda，选D？ 𐟌 探索AWS认证SAA-C03的每日挑战，我们带来了一道关于如何优化Lambda函数的难题。 𐟛 ️ 一家公司在设计一个应用程序，该程序使用AWS Lambda函数通过Amazon API Gateway接收信息，并将这些信息存储在Amazon Aurora PostgreSQL数据库中。在概念验证阶段，公司需要显著增加Lambda配额以处理大量数据。解决方案架构师需要提出一种新的设计来提高可扩展性并减少配置工作量。 𐟔 让我们来看看以下四个选项，看看哪个能满足这些要求： A️⃣ 将Lambda函数代码重构为Apache Tomcat代码，运行在Amazon EC2实例上，并使用原生Java Database Connectivity (JDBC)驱动程序连接数据库。 B️⃣ 将平台从Aurora切换到Amazon DynamoDB，并配置一个DynamoDB Accelerator (DAX)集群。使用DAX客户端SDK将现有的DynamoDB API调用指向DAX集群。 C️⃣ 设置两个Lambda函数：一个用于接收信息，另一个用于将信息加载到数据库。通过Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS)集成这两个函数。 D️⃣ 与C选项类似，但使用Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)队列来集成两个Lambda函数。 𐟒ᠧ픦ሦ˜𜌩€š过设置两个Lambda函数并使用SQS队列来集成它们，可以有效地处理和存储大量数据，同时保持系统的可扩展性和灵活性。