DAX 的基础是 Excel 中的 Power Pivot 数据库的数据模型。数据模型由可以定义关系的表组成，以便合并来自不同源的数据。数据模型与数据源的连接可以根据源数据更改随时刷新。数据模型利用 Power Pivot xVelocity 内存分析引擎 (VertiPaq)，该引擎可以使数据操作尽可能快速，还可以容纳数千行数据。有关数据模型的更多信息，请参考教程 - Power Pivot。

DAX 与数据模型结合，能实现 Excel 中几个强大特性——Power Pivot、Power 透视表、Power 透视图表和 Power View。您可以使用 DAX 解决一系列基础计算和数据分析问题。

DAX 在 Power BI 中也非常有用，用于创建新的 Power BI Desktop 文件并导入一些数据。此外，DAX 公式还提供一些功能，例如分析产品类别的增长百分比，针对不同日期范围计算同比增长与市场趋势相比，以及其他很多功能。

学习如何创建有效的 DAX 公式将帮助您充分利用您的数据。当您获得所需信息时，您可以开始解决影响您最终收入的实际业务问题。这是 Power BI 的强大功能，而 DAX 将帮助您实现这些功能。

本教程是 Excel Power Pivot 教程的扩展，您可以在其中了解 Power Pivot 特性、数据模型、关系、Power 透视表、Power 透视图表等。进一步了解本教程将有助于您深入了解 DAX，因为本教程更侧重于 DAX 语言，其中您为数据模型的数据分析编写公式并报告这些结果。

本教程还介绍了 DAX 函数，这些函数类似于 Excel 函数，但有一些变化。提供了 Excel 函数和 DAX 函数的比较以帮助您区分两者。同样，对 Excel 公式和 DAX 公式进行了比较，并讨论了它们的相似性和差异性。很好地理解这些差别将帮助您有效地编写有效的 DAX 公式。

本教程不需要了解 Excel 函数和 Excel 公式，因为 DAX 完全用于 Power Pivot 窗口中的数据模型。您将只能进入 Excel 工作表以查看基于数据模型的 Power 透视表、Power 透视图表和 Power View 可视化。但是，如果您是一位 Excel 专业人士，并且对 Excel 函数和公式有相当丰富的了解，那么最好记下上一节中提到的内容和本教程中给出的详细信息。

计算列是您可以通过 DAX 公式添加到数据模型中的列。您已经在 Excel Power Pivot教程中了解了它们，但您将在章节——计算列中详细了解，因为 DAX 完全是关于计算列、计算域和 DAX 函数的。

您不能通过编辑更改数据模型中的值。但是，您可以向表中添加可用于 Power 透视表中的计算域。计算域通过赋予名称和定义 DAX 公式来定义。有关更多详细信息，请参阅第二章—— Calculated Fields 。

在 Excel 2013 之前的 Excel 版本中，计算域被命名为度量。在 Excel 2016 中，它们被重新命名为度量。在本教程中，我们将它们称为计算域。但是，请注意，术语“计算域”和“度量”是同义词，在所有方面都指代同一事物。

在定义并存储计算域之后，您可以对其进行编辑。您可以更改定义中使用的 DAX 公式，也可以重命名计算域。您将从中了解更多信息章节—— Editing a Calculated Field 。您可以删除计算域。请参阅章节—— Deleting a Calculated Field 。

DAX 公式是 DAX 语言的核心。您可以通过使用 DAX 公式定义计算域和计算列来创建它们。您可以编写 DAX 公式进行数据分析操作。DAX 公式不引用表中的单个单元格或单元格范围，而是引用数据模型中的表格和列。数据模型中表中的列必须包含相同的数据类型。

DAX 公式包含表、列、计算列、计算域、DAX 运算符和 DAX 函数。有关更多详细信息，请参阅章节—— DAX Formulas 。

正如任何语言一样，公式语言 DAX 也有其语法。您的 DAX 公式应遵循 DAX 语法，否则，您将在设计时或运行时收到错误，或者将收到不正确的结果。

您将在章节—— DAX Syntax 中了解以下内容：

DAX 是一种公式语言，因此在定义公式时使用了运算符。DAX 具有以下类型的运算符——

还定义了 DAX 运算符优先级顺序，并且不同于 Excel 运算符优先级顺序。有关更多详细信息，请参阅章节—— DAX Operators 。

DAX 函数语法对参数有特定的要求。这是因为 DAX 函数参数可以是表格、列或计算域或其他 DAX 函数。请参阅第二章 - DAX Standard Parameters 。

在 DAX 公式中可以使用 Excel 2013 的 246 个 DAX 函数。您将在本章节中按照类别等级了解这些函数—— DAX Functions 。然而，对于每个 DAX 函数的语法、参数、用法和返回值的详细信息，您必须参考我们的教程—— DAX Functions 。每个 DAX 函数描述中使用的部分名称在章节中给出—— Understanding DAX Functions 。

由于在编写 DAX 公式时需要 DAX 函数，并且所使用 DAX 函数的结果取决于它们所使用的上下文，因此您可能需要在这两个教程之间来回切换，才能掌握您将在数据建模中使用 DAX 的 DAX 和 Power BI。

DAX 有一些函数使 DAX 变得强大。这些 DAX 函数属于类别——DAX 时间智能函数和 DAX 筛选器函数，并要求特别提及。您将在章节中学习 DAX 时间智能函数—— Understanding DAX Time Intelligence 。您将在章节中学习 DAX 筛选器函数的使用—— DAX Filter Functions 。

DAX 公式的结果可能会根据用于求值的上下文而有所不同。DAX 有两种类型的求值上下文——行上下文和筛选器上下文。请参阅章节—— DAX Evaluation Context 。

DAX 是一种公式语言，您必须在编写 DAX 公式中充分利用它。请参阅章节——DAX 公式，以了解公式语法以及如何轻松正确地创建它们。

只要刷新数据和重新计算 DAX 公式，DAX 公式的结果就会更改。您必须了解数据刷新和重新计算之间的差异。请参阅章节—— Updating the Results of DAX Formulas 。

预期数据模型中的数据会随时间而改变。这是因为数据用于数据分析活动，在任何时间点都需要最新数据。要了解刷新数据的不同方式，请参阅章节—— Updating Data in Data Model 。

您将在章节中了解不同类型的 DAX 公式重新计算—— Recalculating DAX Formulas 。

DAX 公式重新计算必须考虑数据依赖关系并遵循特定顺序。否则，您可能会遇到错误或错误的结果。请参阅章节—— Troubleshooting DAX Formula Recalculation 了解更多详情。

您将深入了解一些常见的 DAX 公式错误，您将在章节中学习如何修复这些错误—— DAX Formula Errors 。

如果您开始学习一门新语言，那么熟悉这门语言的最佳方法是了解在何处使用什么。同样，DAX 作为一种用于数据分析的公式语言，您需要了解可以在其中使用它的各种场景。

请参阅以下章节以获取详细信息。

用于创建计算列的 DAX 公式类似于 Excel 公式。但是，在 DAX 公式中，您不能为表中的不同行创建不同的公式。DAX 公式自动应用于整个列。

例如，您可以创建一个计算列，从现有列 - “日期”中提取年份，使用 DAX 公式 −

YEAR 是一个 DAX 函数，Date 是表中的现有列。如您所见，表名括在括号中。您将在章节 DAX Syntax 中了解更多相关信息。

当您使用此 DAX 公式将列添加到表中时，在创建公式后便会计算列值。将创建一列标题为 CalculatedColumn1 且填入年份值的新列。

当有必要时，例如在刷新底层数据时，列值会被重新计算。您可以根据现有列、计算字段（度量）和其他计算列创建计算列。

考虑一下数据模型和奥运会结果，如下面的截图所示。

您将查看结果表。

如上图所示，最右侧列的标题是 – 添加列。

指针将出现在公式栏中。这意味着您正在添加带有 DAX 公式的列。

正如在上述截图中看到的，带标题 – 添加列的最右侧列被高亮显示。

完成计算需要一段时间 (几秒钟)。请稍候。

新的计算列将插入到最右侧的添加列的左侧。

如上图所示，新插入的计算列被高亮显示。整个列中的值根据使用的 DAX 公式出现。列标题是 CalculatedColumn1。

若要将计算列重命名为有意义的名称，请执行以下操作 −

如上图所示，计算列的名称已更改。

您还可以通过右键单击该列，然后单击下拉列表中的重命名来重命名计算列。

只需确保新名称与表中的现有名称不冲突。

您可以按如下方式检查计算列的数据类型 −

正如您在以上截图中看到的，下拉列表具有列可能的数 据类型。在此示例中，选定的是默认（自动）数据类型，即整数。

计算列中可能会出现错误，原因如下 −

正如前面在奥运会结果示例中所见，Results 表有大约 35,000 行数据。因此，当您使用 DAX 公式创建列时，已立即在该列中计算了全部 35,000 多个值，这需要一些时间。数据模型和表旨在处理数百万行数据。因此，当 DAX 公式有太多引用时，它可能会影响性能。您可以通过以下操作避免性能问题：

计算字段是专门为在数据透视表（或数据透视图）中使用而创建的公式。

您可以基于标准聚合函数（如 COUNT 或 SUM）或通过定义自己的 DAX 公式来创建计算字段。

以下是计算字段和计算列之间的区别 −

考虑以下奥运会数据的数据模型 −

如以上屏幕截图所示，Results 表有一个 Medal 字段，其中包含值 – Gold、Silver 或 Bronze，用于每个包含 Sport – Event - Country – Date 组合的行。假设您想要每个国家的奖牌数，那么您可以使用以下 DAX 公式创建一个计算字段 Medal Count −

若要在 Results 表中创建计算字段 Medal Count，请执行以下操作 −

按 Enter 键。

如以上屏幕截图所示，计算字段显示在所选单元格中，显示值为 34,094。这个数字是 Results 表中的总行数。因此，乍一看并没有多大意义。正如前面所讨论的，只有将计算字段添加到 Power PivotTable 或 Power PivotChart 中才能看到它的实际用途。

若要使用计算字段计算每个国家的奖牌数，请执行以下操作 −

将出现创建数据透视表对话框。

将创建一个空数据透视表。

如您所见，奖牌数被添加到值区域，国家/地区被添加到行区域。使用国家/地区字段值出现在行中的数据透视表进行创建。并且针对每一行，对奖牌数进行计算和显示。正是以此方式，计算出的字段评估所用的 DAX 公式并显示值。

正如您在上述屏幕截图中看到的那样，对每个国家/地区计算奖牌数，由运动分类，以及针对国家/地区本身计算一个子总数。

这是 DAX 补充 Power 功能的方式。

计算字段有两种类型 - 隐式和显式。

隐式计算字段可以用两种方式创建，都位于 PowerPivot 数据透视表字段窗格中。

隐式计算域容易创建。事实上，你一直在 Excel 数据透视表和透视图表中创建它们。但是，它们有以下缺点：

另一方面，显式计算域将与数据表一起保存，并且在你选择该数据表时可用。

你可以用两种方式创建显式计算域：

若要找到数据模型中的计算字段，请执行以下操作：

正如您在上述屏幕截图中所看到的，显示隐式计算字段在 Ribbon 上被高亮显示。如果其未被高亮显示，请再次单击它。

您还可以观察到，有四个复选框 - 列、计算字段、层次结构和 KPI。默认情况下，所有四个都被选中。

这将只保留选中计算字段框。

如上图所示，只有结果表有显示的字段。其他两个表为空白。这表明只有结果表有计算字段。您还可以观察到，隐式计算字段显示一个图标，而显式计算字段 - 奖牌数没有该图标。

您可以按照如下步骤在表中查看计算字段：

该表将出现在数据视图中。

如上图所示，计算字段显示在表的计算区域中。

您可以改变表中计算字段使用的公式。

The formula will get highlighted.

You will learn more about the DAX formulas in the subsequent chapters.

You can change the name of a calculated field in the Data Table either in Data View or Diagram View.

You can view the calculated fields in the Excel window as follows −

Manage Calculated Fields dialog box appears. The names of the explicit calculated fields in the Data Model appear in the dialog box.

You can change a calculated field in the Manage Calculated Fields dialog box.

计算字段对话框出现。

您可以在“管理计算字段”对话框中重命名计算字段。

计算字段对话框出现。

您可以在创建它的表的计算区域内移动计算字段。但是，它无法移动到其他表。

Note - 计算字段在表的计算区域中的位置并不重要，因为计算字段的 DAX 公式中的数据引用是按列名称进行的，并且是明确说明的。

您可以在数据模型中的数据视图或图表视图中删除显式计算字段。

您可以在数据视图或数据模型中的图表视图中删除一个隐式计算字段。

DAX 公式与 Excel 公式类似，您可以它们输入到公式栏中。但是，两者之间存在一些重要的区别。

DAX 支持以下类型的运算符：

可以使用一个包含多个 DAX 运算符的 DAX 公式，来组合多个值或表达式。在这种情况下，最终结果将取决于执行运算的顺序。DAX 提供了默认运算符优先级顺序以及替代默认优先级顺序的方法。

DAX 默认运算符优先级列在以下表格中。

您需要首先了解 DAX 表达式语法以及如何使用操作数和运算符对表达式进行求值。

您可以使用括号来更改 DAX 默认运算符优先级顺序，对操作数和运算符进行分组以控制计算顺序。

例如，= 5 * 6 - 3 在 DAX 默认运算符优先级顺序下计算结果为 27。如果您使用括号对操作数和运算符进行分组，如 = 5 * (6 - 3)，则首先计算 6 - 3，结果为 3，然后计算 5 * 3，结果为 15。

以下为 DAX 的标准参数名称：

您可以用前缀来限定参数名称：

例如，

如果您前缀足够明确，以至于可以描述参数，则可以省略参数名称，仅使用前缀。省略参数名称，仅使用前缀有时有助于避免在阅读时混乱。

例如，考虑 DATE (Year_value, Month_value, Day_value)。您可以省略参数名称 - value，它重复了三次，并将其写成 DATE (Year, Month, Day)。如您所见，仅使用前缀，函数更具可读性。

但是，有时必须存在参数名称和前缀才能使之清晰。

例如，考虑 Year_columnName。参数名称是 ColumnName，前缀是 Year。两者都是必需的，以使用户了解参数需要对年份的现有列进行引用。

DAX 函数是 DAX 语言中提供的内置函数，使您能够对数据模型中的表中的数据执行各种操作。如前所述，DAX 用于数据分析和商业智能目的，这些目的需要支持从数据中提取、吸收和得出见解。基于数据模型的 DAX 函数为您提供了这些实用工具，一旦您掌握了 DAX 语言和使用 DAX 函数，它将使您的工作更简单。

您所熟悉的 Excel 函数与 DAX 函数之间存在某些相似之处。但是，也存在某些差异。您需要了解这些差异，以便在使用 DAX 函数和编写包括 DAX 函数的 DAX 公式时避免出错。

DAX 支持以下类型的函数。

在本节中，你将了解函数类别级别的 DAX 函数。有关 DAX 函数语法以及 DAX 函数返回和执行内容的详细信息，请参阅本教程库中的 DAX 函数教程。

DAX 时间智能函数和 DAX 筛选器函数功能强大，需要专门提及。有关详细信息，请参阅章节 - 了解 DAX 时间智能和 DAX 筛选器函数。

在 DAX 函数教程中，每个 DAX 函数都使用标准结构来解析，包括以下部分 −

您将在以下教程中学习每一个部分。

DAX 支持以下计算上下文 −

当计算 DAX 公式时，将考虑所有上下文并按相关性应用。上下文共同存在，并且公式结果将根据计算值时使用的上下文而有所不同。例如，在数据透视表中选择行、列和筛选器的字段时，子合计将根据子合计/合计所关联的行和列进行动态计算，并且行和列中的值将由所使用的筛选器决定。

DAX 公式可以包括 DAX 函数并利用它们。这就是 DAX 公式在重要方式上与 DAX 函数有所不同的原因。

每个 DAX 公式都有以下语法 −

以下是部分有效的 DAX 公式 −

DAX 提供了 IntelliSense 功能，该功能可帮助您迅速准确地编写 DAX 公式。依托于此功能，您不必完整键入表、列和函数名称，而是在编写 DAX 公式时从下拉列表中选择相关的名称即可。

强烈建议使用这个好用的 IntelliSense 功能。

您可以在创建计算列和计算字段时使用 DAX 公式。

相同公式在计算列或计算字段中使用的行为方式可能会不同。

理解 DAX 中上下文的概念对于编写 DAX 公式非常重要。在您的 DAX 旅程之初，这可能有些困难，但一旦您掌握了它，您就能编写出适用于复杂和动态数据分析的有效 DAX 公式。有关详细信息，请参阅章节 – DAX 上下文。

您已经在上一节中学习了 IntelliSense 功能。请记住在创建任何 DAX 公式时使用它。

使用以下步骤来创建 DAX 公式 -

例如，您希望找到东部地区的总销售额。您可以编写如下所示的 DAX 公式。East_Sales 是表的名称。Amount 是表中的列。

正如在章节 – DAX 语法中已经讨论过的，建议在每次引用任何列名时使用表名连同列名。这被称为 - “完全限定的名称”。

DAX 公式会根据它是用于计算字段还是计算列而有所不同。有关详细信息，请参阅以下章节。

以下是使用自动完成的其中一些技巧 -

您可以在 Power Pivot 窗口和 Excel 窗口中找到标记为 fx 的插入函数按钮。

单击 fx 按钮时，插入函数对话框会出现。插入函数对话框是找到与您的 DAX 公式相关的 DAX 函数最简单的方法。

插入函数对话框可以按类别帮助您选择函数，并为每个函数提供一个简短的描述。

假设您希望创建以下计算域：

您可以按照以下步骤使用插入函数对话框：

“插入函数”对话框随即出现。

正如您观察到的，会显示所选 DAX 函数语法和函数描述。这能确保它正是您想要插入的函数。

“插入函数”对话框随即出现。其余的步骤与以上步骤相同。

DAX 公式最多可以包含 64 个嵌套函数。但是，DAX 公式不太可能包含这么多嵌套函数。

如果 DAX 公式包含多个嵌套函数，其具有以下缺点：

在此类情况下，你可以将公式分割为更小的、更易于管理的公式，并逐渐建立大的公式。

当你执行数据分析时，你将对汇总数据进行计算。有几种 DAX 聚合函数，例如，你在 DAX 公式中可以使用 SUM、COUNT、MIN、MAX、DISTINCTCOUNT 等函数。

你可以使用 Power Pivot 窗口中的自动求和功能，通过使用标准聚合自动创建公式。

正如你可以观察到的，在列（奖牌）下面的计算区域中，显示了计算字段奖牌数。DAX 公式还出现在公式栏中：

自动求和功能已为你完成了工作，为数据聚合创建了计算字段。此外，自动求和已采用 DAX 函数 COUNT 的适当变体，即 COUNTA（DAX 具有 COUNT、COUNTA、COUNTAX 函数）。

谨记一点，要在使用自动求和功能，你需要在功能区上单击自动求和旁边的向下箭头。如果你单击自动求和本身，你会得到：

并且，因为奖牌不是数值数据列，列中的文本无法转换为数字，所以会标记为错误。

你可以参阅章节 DAX Error Reference ，了解有关 DAX 错误的详细信息。

正如你所知，在 Power Pivot 数据模型中，你可以使用多张数据表，并通过定义关系连接这些表。这将使你能够创建有趣的 DAX 公式，该公式使用相关表中列之间的关联来进行计算。

当你创建两个表之间的关系时，你预期要确保用作键的两个列具有匹配的值，如果不是全部的话，至少也应针对大多数行匹配。在 Power Pivot 数据模型中，可以在键列中拥有不匹配的值，仍然可以创建关系，因为 Power Pivot 不会强制参考完整性（查看下一部分了解详细信息）。但是，键列中存在空白值或不匹配值可能会影响 DAX 公式的结果和数据透视表的显示。

建立参考完整性涉及构建一组规则，以便在你输入或删除数据时，保留在表之间定义的关系。如果你没有专门确保这一点，由于 Power Pivot 不会强制执行，因此在进行数据更改之前创建的 DAX 公式可能无法得到正确的结果。

如果你强制执行参考完整性，你可以防止以下陷阱：

数据刷新和重新计算是两个独立，但相互关联的操作。

在其中的 DAX 公式未重新计算之前，不应保存或发布工作簿。

Power Pivot 不会自动检测外部数据源中的更改。

有关这些内容的详细信息，请参阅章节 Updating Data in Data Model 。

DAX 公式的重新计算是一项重要任务，因为在重新计算期间，会检查列依赖关系，如果没有列已更改、数据无效，或者过去可以正常工作的 DAX 公式中出现错误，系统会通知您。

重新计算可能会通过以下方式影响性能：

在 DAX 中，重新计算公式可以自动或手动完成。

要了解有关重新计算的更多信息，请参阅章节—— Recalculating DAX Formulas 。

您可以通过以下方式更新数据模型中的数据 -

除了从现有源获取更新的数据外，每当您对源数据的架构进行更改时，您还需刷新工作簿中的数据。这些更改可包括添加列或表，或更改导入的行。

请注意，添加数据、更改数据或编辑筛选器始终会触发依赖于该数据源的 DAX 公式的重新计算。有关详细信息，请参阅章节 - 重新计算 DAX 公式。

数据模型中有两种类型的数据刷新 -

如果需要更新来自现有数据源的数据或获取用于设计新 DAX 公式的最新数据，你可以随时手动刷新你的数据。你可以刷新单个表格、共享相同数据连接的所有表格或数据模型中的所有表格。

如果你从关系数据源（如 SQL Server 和 Oracle）导入了数据，你可以在一次操作中更新所有相关表格。将新数据或更新的数据加载到数据模型的操作通常会触发 DAX 公式的重新计算，而这两项操作都可能需要一些时间才能完成。因此，你应该在更改数据源或刷新从数据源获取的数据之前意识到潜在的影响。

若要刷新数据模型中单个表格或所有表格的数据，请执行以下操作：

若要刷新数据模型中使用相同连接的所有表格的数据，请执行以下操作：

出现“现有连接”对话框。

出现“数据刷新”对话框，并且将显示数据刷新进度信息，因为 PowerPivot 引擎正在从所选表格或数据源中的所有表格重新加载数据。

有三种可能的结果：

单击“关闭”按钮。

若要更改数据模型中的数据，你可以在 Power Pivot 窗口中编辑连接信息或更新数据模型中所用表格和列的定义。

你可以对现有数据源进行以下更改：

可以通过更改当前连接所用的外部数据源，来修改到外部数据源中创建的连接。但是，需要遵循的过程取决于数据源类型。

出现“现有连接”对话框。选择要修改的连接。

根据所更改数据源的类型，供应商可能不同。另外，可用的属性可能需要更改。考虑一个连接到包含数据的 Excel 工作簿的简单示例。

新文件将被选中。会出现一条消息，说明您已修改连接信息，并且需要保存并刷新表以验证连接。

要在数据源更改时编辑列映射，请执行以下操作：

将出现“编辑表属性”对话框。

您可以观察到以下内容 −

您可以编辑以下内容：

当您保存当前表属性集时，您将收到一条消息 - 请稍候。然后将显示检索到的行数。

在数据模型中的表中，任何无效列将自动删除，并将添加新列。

您可以按如下方式更改数据模型中表中的列名称：

标题中列标题的名称将被高亮显示。输入新的列名称，覆盖旧名称。

正如您所了解的，数据模型中表中列中的所有值必须具有相同的数据类型。

若要更改列的数据类型，请执行以下操作：

您可以向数据源添加筛选器，当您导入数据时，可以限制数据模型中表中的行数。在以后，可以通过更改您之前定义的筛选器向数据模型中的表中添加更多行，或减少行数。

你有两种重新计算 DAX 公式的选项 −

默认情况下，Power Pivot 会根据需要自动重新计算，同时优化处理所需的时间。但是，如果你使用的是复杂公式或非常大的数据集，并且想要控制更新时间，则可以选择手动更新计算。

DAX 公式的自动和手动重新计算模式都具有优势。但是，推荐的方式是采用自动重新计算模式。通过这种方式，你可以让 Power Pivot 数据保持同步，并防止因删除数据、名称或数据类型发生更改或缺少依赖关系而造成的问题。

如果你选择 DAX 公式的默认重新计算模式，即自动重新计算，任何会导致任何 DAX 公式的结果发生更改的数据更改都会触发包含该 DAX 公式的整个列的重新计算。

如下更改始终需要重新计算 DAX 公式 −

在工作簿中完成所有必需的 DAX 公式之前，你可以使用手动重新计算模式。通过这种方式，你可以避免在仍然处于草稿状态的工作簿上计算公式结果的成本。

你可以在下列情况下使用 DAX 公式的手动重新计算 −

但是，您应该知道，只要工作簿配置为手动重新计算模式，就不会执行任何公式的验证或检查。这将导致以下结果：

正如您所了解的，自动重新计算是任何工作簿的数据模型中的默认模式。要为手动重新计算配置工作簿，请执行以下操作：

要手动重新计算 DAX 公式，请执行以下操作：

当一个列依赖于另一个列时，并且另一个列的内容以任何方式更改，则可能需要重新计算所有相关列。

Power Pivot 始终针对表执行完整重新计算，因为完整重新计算比检查更改值更高效。触发重新计算的更改可能包括删除列、更改列的数字数据类型或添加新列。这些更改被视为重大更改。但是，看似无关紧要的更改，例如更改列的名称，也可能触发重新计算。这是因为列的名称在 DAX 公式中用作标识符。

在某些情况下，Power Pivot 可能确定列可以排除在重新计算之外。

在重新计算之前会计算依赖项。如果有相互依赖的多个列，Power Pivot 将遵循依赖项的顺序。这可确保列以最高速度按正确顺序处理。

重新计算或刷新数据的操作作为事务发生。这意味着如果刷新操作的任何部分失败，则会回滚剩余操作。这是为了确保数据不会保持在部分处理状态。但是，您无法像在关系数据库中那样管理事务或创建检查点。

诸如 NOW、RAND 或 TODAY 等 DAX 函数没有固定值，被称为可变函数。如果在计算列中使用此类 DAX 函数，则查询或筛选的执行通常不会导致对它们进行重新评估，以避免性能问题。

只有在重新计算整个列时才重新计算这些 DAX 函数的结果。这些情况包括从外部数据源刷新或手动编辑数据，从而导致重新评估包含这些函数的 DAX 公式。

但是，如果在计算字段的定义中使用了这些函数，则始终会重新计算这些函数。

当尝试创建（设计时）或使用（运行时）带有 DAX 时间智能函数的计算字段时，可能会发生以下错误。在每种情况下，都会向时间智能函数传递一个非连续日期范围。

“DAX 错误：计算中止：MdxScript（实例）（00，0）函数“DATEADD”仅适用于连续日期选择。”

以下 DAX 错误是语义错误−

“函数 ‘CALCULATE’ 已用于真假表达式，该表达式用作表筛选器表达式。不允许这样做。”

时间智能函数处理不断变化的数据，具体取决于您在数据透视表和 Power View 可视化中选择的上下文。正如您所知，大多数数据分析涉及按时间段对数据进行汇总，比较跨时间段的数据值，了解趋势并根据未来预测做出决策。

例如，您可能希望按产品汇总过去一个月的销售额，并将其与财政年度其他月份的总数进行比较。这意味着，您必须使用日期来按特定时间段对销售交易进行分组和汇总。

这里您可以观察到 DAX 的强大功能。您可以使用 DAX 时间智能函数定义计算字段，从而帮助您随着时间的推移分析数据，而无需更改数据透视表中的日期选择。这使得您的工作更轻松。此外，您可以构建以其他方式无法构建的数据透视表。

DAX 时间智能函数有特定要求。如果未满足这些要求，您可能会收到错误或它们可能无法正常工作。因此，您还可将这些要求称为规则或限制。以下是某些 DAX 时间智能函数要求/规则/限制 −

但是，您可以为不同的财政年度自定义标准日历。在使用任何时间智能函数之前，验证上述要求是一个好习惯。

有关日期表及其在 DAX 公式中使用的更多详细信息，请参阅本教程库中的教程 = DAX 中的数据建模。

DAX 时间智能函数可分类如下 −

以下为 DAX 筛选功能：

DAX 公式可以执行涉及自定义聚合、筛选以及使用条件值在内的复杂计算。您可以使用 DAX 执行以下操作：

有关详细信息，请参阅“场景 - 执行复杂计算”一章。

DAX 可用于涉及文本处理、提取和组合日期时间值或基于条件创建值的场景。您可以使用 DAX 执行以下操作：

有关详细信息，请参阅“场景 - 处理文本和日期”一章。

DAX 函数可以测试数据中的值，并根据条件返回不同的值。测试值的 DAX 函数对于检查值的范围或类型也很有帮助，可防止意外数据错误中断计算。您可以使用 DAX 执行以下操作：

有关详细信息，请参阅“场景 - 条件值和错误测试”一章。

您已在“了解 DAX 时间智能”一章中了解有关 DAX 时间智能函数的信息。

DAX 时间智能函数包括可以帮助您从数据中检索日期或日期范围的函数。然后，您可以使用这些日期或日期范围计算类似期间的值。时间智能函数还包括使用标准日期间隔的函数，使您能够比较月、年或季度的值。您还可以创建 DAX 公式来比较指定期间内第一个和最后一个日期的值。

您还可以了解有关 DAX intelligence 函数的更多信息以及它们可以用于以下方面的内容：

有关详细信息，请参阅“情景 - 使用时间智能”一章。

如果您只想显示列或数据透视表中前面 n 项，您有以下选项：

每个选项都有利有弊。

有关详细信息，请参阅“情景 - 对值进行排名和比较”一章。

DAX 函数 CALCULATE 和 CALCULATETABLE 功能强大，且灵活。它们对于定义计算域非常有用。这些 DAX 函数让您能够更改执行计算时的上下文。您还可以自定义要执行的聚合或数学运算的类型。

可以在 DAX 公式中创建筛选器，以从源数据中选择用作计算的值。为此，可以通过定义筛选器表达式以及使用作为 DAX 公式输入的表来实现。

筛选器表达式让你可以获取源数据的一个子集。筛选器在每次更新 DAX 公式的结果时会根据数据的当前上下文动态应用，你可以确信获得准确的预期结果。

筛选器表达式通常包含一个返回表中仅选择行的 DAX 筛选器函数，然后此函数可用作正在用于数据聚合的另一个 DAX 函数的参数。

PowerPivot 中的数据模型仅允许使用一个键列。它不支持可能在外部数据源中找到的复合键。因此，如果数据源中表中存在复合键，你需要将它们合并到数据模型中表中的一个键列中。

可以使用 DAX 函数 CONCATENATE 将两列合并到数据模型中表的单列中。DAX 函数 CONCATENATE 会将两个文本字符串连接成一个文本字符串。连接的项可以是文本、数字或布尔值（表示为文本）或这些项的组合。如果此列包含适当的值，也可以使用列引用。

DAX CONCATENATE 函数仅接受两个参数。如果任何参数不是文本数据类型，它将被转换为文本。DAX CONCATENATE 函数返回连接后的字符串。

Power Pivot 中的数据模型支持对日期和时间值使用数据类型 datetime。对日期和/或时间值起作用的 DAX 函数需要对参数使用 datetime 数据类型。

如果数据源包含不同格式的日期，你需要首先使用 DAX 公式提取日期部分，并将这些部分组合以构成一个有效的 DAX 日期时间数据类型。

你可以使用以下 DAX 函数来提取和组合日期：

DATE - 返回日期时间格式的指定日期。

DATEVALUE - 将文本格式的日期转换为日期时间格式的日期。

TIMEVALUE - 将文本格式的时间转换为日期时间格式的时间。

假设数据源中的日期未以标准格式表示。你可以定义自定义日期格式，以确保正确处理值。DAX FORMAT 函数使你能够根据指定格式将值转换为文本。

FORMAT 函数返回一个字符串，其中包含按 format_string 定义的格式化值。

你可以使用预定义的日期和时间格式，也可以为 FORMAT 函数的参数 format_string 创建用户定义的日期和时间格式。

以下是预定义的日期和时间格式名称。如果你使用除以下这些预定义字符串之外的字符串，它们将被解释为自定义日期和时间格式。

或者，你可以使用下表中的字符来创建用户定义的日期/时间格式。

以下是各个字符的详细信息。

正如您所观察到的，格式化字符串区分大小写。可以通过使用不同的情况来获取不同的格式。

在 DAX 公式中，输出的数据类型由源列决定，并且您不能明确指定结果的数据类型。这是因为最佳的数据类型由 Power Pivot 决定。然而，您可以使用 Power Pivot 执行的隐式数据类型转换来操作输出数据类型。否则，可以使用某些 DAX 函数转换输出数据类型。

Using the Implicit Data Type Conversions

Using the DAX Functions for Data Type Conversions

您可以将 DAX 函数用于以下内容 −

您将在以下部分学习这一点。

您可以使用嵌套的“IF”条件来测试值和有条件地生成新值。以下 DAX 函数适用于条件处理和条件值−

IF (<logical_test>,<value_if_true>, [<value_if_false>]) − 检查是否满足一个条件。如果条件为真，则返回一个值；如果条件为假，则返回另一个值。“Value_if_false”是可选的，如果省略且条件为假，则该函数返回 BLANK ()。

OR (<logical1>,<logical2>) − 检查其中一个参数是否为真来返回真。如果两个参数都为假，则该函数返回假。

CONCATENATE (<text1>, <text2>) − 将两个文本字符串连接成一个文本字符串。连接项可以是文本、数字或表示为文本的布尔值或这些项的组合。如果该列包含适当的值，您还可以使用列引用。

在 DAX 中，您不能在一行的计算列中具有有效值，而在另一行中具有无效值。也就是说，如果计算列的任何部分发生错误，则整个列都会被标记为错误，您必须更正 DAX 公式以消除导致无效值的错误。

DAX 公式中的一些常见错误：

您可以结合使用逻辑函数和信息函数来测试错误，并始终返回有效值，以避免在计算列中返回错误。以下 DAX 函数可以帮助您解决此问题。

ISBLANK (<value>) - 检查值是否为空白，并返回 TRUE 或 FALSE。

IFERROR (value, value_if_error) - 如果第一个参数中的表达式导致错误，则返回 value_if_error。否则，返回表达式本身的值。

表达式的返回值和 value_if_error 都必须具有相同的数据类型。否则，您将收到一条错误消息。

您可以使用 DAX 时间智能函数创建公式来计算累计销售额。以下 DAX 函数可用于计算期末和期初余额：

CLOSINGBALANCEMONTH (<expression>,<dates>, [<filter>]) - 在当前上下文中，该函数在该月份的最后一天对表达式求值。

OPENINGBALANCEMONTH (<expression>,<dates>, [<filter>]) - 在当前上下文中，该函数在该月份的第一天对表达式求值。

CLOSINGBALANCEQUARTER (<expression>,<dates>, [<filter>]) - 在当前上下文中，该函数在该季度的最后一天对表达式求值。

OPENINGBALANCEQUARTER (<expression>,<dates>, [<filter>]) - 在当前上下文中，该函数在该季度的第一对表达式求值。

CLOSINGBALANCEYEAR (<expression>,<dates>, [<filter>], [<year_end_date>]) - 在当前上下文中，该函数在该年份的最后一天对表达式求值。

OPENINGBALANCEYEAR (<expression>, <dates>, <filter>], [<year_end_date>]) - 在当前上下文中，该函数在该年份的第一天对表达式求值。

You can create the following calculated fields for the product inventory at a specified time by using the following DAX functions −

The default time periods supported by DAX are months, quarters, and years.

You can use the following DAX time intelligence functions to compare the sums across different time periods.

You can create the following calculated fields for calculating sum of sales in the West region at the specified time periods for comparison, by using the DAX functions −

You can use the DAX time intelligence function PARALLELPERIOD to compare the sums across a period parallel to the specified time period.

PARALLELPERIOD (<dates>, <number_of_intervals>, <interval>)

This DAX function returns a table that contains a column of dates representing a period parallel to the dates in the specified dates column, in the current context, with the dates shifted a number of intervals either forward or backward in time.

You can create the following calculated field for calculating the previous year’s sales in West region −

You can use the following DAX time intelligence functions to calculate running totals or running sums.

You can create the following calculated fields for calculating running sum of sales in the West region at specified time periods, by using the DAX functions −

Month Running Sum: = TOTALMTD (SUM (West_Sales[SalesAmount]), DateTime[DateKey])

Quarter Running Sum: = TOTALQTD (SUM (WestSales[SalesAmount]), DateTime[DateKey])

Year Running Sum: = TOTALYTD (SUM (WestSales[SalesAmount]), DateTime[DateKey])

使用 DAX 时间智能函数可以检索一组自定义日期，你可将其用作 DAX 函数的输入，从而执行计算，以跨时间段创建自定义聚合。

DATESINPERIOD (<dates>, <start_date>, <number_of_intervals>, <interval>) − 返回一个表，其中包含一列从 start_date 开始并持续指定 number_of_intervals 个时间间隔的日期。

DATESBETWEEN (<dates>, <start_date>, ) − 返回一个表，其中包含一列从 start_date 开始并持续到 end_date 的日期。

DATEADD (<dates>,<number_of_intervals>,<interval>) − 返回一个表，其中包含一列日期，从当前上下文的日期中向前或向后移动指定时间间隔数。

FIRSTDATE (<dates>) − 返回当前上下文中指定日期列中的第一个日期。

LASTDATE (<dates>) − 返回当前上下文中指定日期列中的最后一个日期。

通过使用 DAX 函数，可以创建以下用于计算指定日期范围内西区销售总和的 DAX 公式 −

若要选择 n 个排名前的值在数据透视表中显示，请执行以下操作 −

出现“前 10 筛选器 (<column name>)”对话框。

可以使用包含已排序值的 DAX 公式创建计算列。然后，可以在 resulting 计算列上使用切片器来选择要显示的值。

可以根据行中某个给定值的较大值通过计算同个表格中值大于该值的行数来获得排序值。此方法返回以下内容

例如，如果你有一个带有销售数据的“Sales”表格，你可以创建一个计算列，按照销售金额值的排序如下创建

接下来，你可以在新的计算列上插入切片器并按排序选择性地显示值。