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DAX（Data Analysis Expressions）是一种用于 Power Pivot、Power BI 和 SQL Server Analysis Services 的公式语言，旨在帮助用户进行数据建模和复杂计算。DAX 的设计初衷是使数据分析变得简单而高效，特别是在处理数据模型中的表关系时。

DAX 的主要特点

1. 公式语言：DAX 语法与 Excel 的公式相似，但功能更强大，支持复杂的计算和数据分析。

2. 计算列和度量值：

   • 计算列：在数据表中创建新的列，通过 DAX 表达式计算列值。

   • 度量值：动态计算的聚合值，可在数据透视表和图表中使用。

3. 时间智能：DAX 提供强大的时间智能函数，使得进行时间序列分析和日期计算变得简单。

4. 上下文：DAX 中的计算受“行上下文”和“筛选上下文”的影响，可以通过这些上下文更精确地控制计算结果。

DAX 的应用场景

1. 财务报表：

   • 计算总收入、总成本、毛利、净利润等关键财务指标。例如，计算净利润可以使用以下 DAX 表达式：

     Net Profit = [Total Revenue] - [Total Cost]

2. 销售分析：

   • 创建销售额的动态计算，例如按月份或产品类别分析销售表现。

     Total Sales = SUM(Sales[Quantity] * Sales[Price])

3. 市场营销分析：

   • 计算广告支出与销售的关系，评估广告活动的效果。

     ROI = DIVIDE([Total Sales] - SUM(AdSpend[Amount]), SUM(AdSpend[Amount]), 0)

4. 时间序列分析：

   • 计算同比、环比等时间智能指标。例如，计算去年同月的销售额：

     Sales Last Year = CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), SAMEPERIODLASTYEAR(Sales[Date]))

5. 客户分析：

   • 识别高价值客户，通过创建客户生命周期价值（CLV）计算：

     Customer Lifetime Value = SUMX(FILTER(Sales, Sales[CustomerID] = EARLIER(Customers[CustomerID])), Sales[Amount])

6. 库存管理：

   • 计算库存周转率，评估库存效率：

     Inventory Turnover = DIVIDE([Cost of Goods Sold], AVERAGE(Inventory[Stock Level]))

结论

DAX 是一种功能强大且灵活的数据分析工具，适合各种复杂的数据计算需求。通过 DAX，用户可以深入分析数据，创建动态报表和仪表板，从而更好地支持数据驱动的决策。掌握 DAX 的基本概念和应用场景，将大大提升在 Power Pivot 和 Power BI 中进行数据分析的能力。