DAX权威指南：运用PowerBI、SQLServerAnalysisSe

【套装2本】Excel革命！CJ数据透视表 DAXQW指南
	定价	267.00
	出版社	电子工业出版社
	版次	1
	出版时间	2021年03月
	开本	16开
	作者	（意）马尔·科鲁索，阿尔贝托·费拉里
	装帧	平塑勒
	页数	712
	字数	1068000
	ISBN编码	9787121405051

9787121390791 Excel革命！CJ数据透视表Power Pivot与数据分析表达式DAX快速入门 79.00

9787121405051 DAXQW指南：运用Power BI、SQL Server Analysis Services和Excel实现商业智能分析（D2版） 188.00

《 Excel革命！CJ数据透视表Power Pivot与数据分析表达式DAX快速入门》Power Pivot，又称CJ数据透视表，是Excel 中一个全新的、强大的数据分析工具，堪称Excel 的一项革命性的更新。本书将带你快速学习并掌握Power Pivot 数据建模与DAX（数据分析表达式）的相关内容，帮助你显著提升Excel 数据分析能力。本书在Power Pivot 与DAX 的讲解上具有一定的新颖性、D创性，读者对象为具有一定Excel 基础，并且对传统Excel 数据透视表有所了解的Excel 中GJ用户。希望读者通过阅读本书，能够在较短的时间内熟悉并使用Power Pivot 和DAX。

《 DAXQW指南：运用Power BI、SQL Server Analysis Services和Excel实现商业智能分析（D2版）》

本书是微软DAX语言在商业智能分析、数据建模和数据分析方面的指南。通过对本书的学习，你将了解如何使用DAX语言进行商业智能分析、数据建模和数据分析；你将掌握从基础表函数到GJ代码，以及模型优化的所有内容；你将确切了解在运行DAX表达式时，引擎内部所执行的操作，并利用这些知识编写可以高速运行且健壮的代码。本书D2版的重点内容包括基于免费的Power BI Desktop来构建和运行示例，帮助你在Power Bl、SQL Server Analysis Services或Excel中充分利用强大的变量（VAR）语法。你想要使用DAX所有的强大功能吗？那么这本未进行任何删减、深入浅出的著作正是你所需要的。本书适合ExcelGJ用户、商业智能分析人员、使用DAX和微软分析工具的专业人士。"

《 Excel革命！CJ数据透视表Power Pivot与数据分析表达式DAX快速入门》D1 章 Power Pivot，CJ数据透视表 1  
1.1 传统Excel 数据透视表的能力与局限 1  
1.1.1 传统Excel 数据透视表的能力 1  
1.1.2 传统Excel 数据透视表的局限 4  
1.2 Power Pivot 在数据分析方面的优势 4  
1.2.1 多表关联能力 4  
1.2.2 功能更加丰富 7  
1.2.3 更快的运算速度 8  
1.3 Power Pivot，数据分析更智能 8  
 
D2 章 Power Pivot，单表操作 10  
2.1 传统Excel 数据透视表的工作原理 .. 10  
2.2 Power Pivot，Excel 革命 . 16  
2.3 进入Power Pivot 管理界面. 19  
2.3.1 从Pivot Table 到Power Pivot 19  
2.3.2 Power Pivot 中的自定义运算方法 . 23  
2.3.3 Power Pivot 中的计算列与度量值表达式 . 25  
2.3.4 Z重要的函数——CALCULATE() 函数 26  
2.4 Power Pivot 与DAX 函数 29  
2.4.1 筛选限制移除函数——ALL() 函数 30  
2.4.2 ALL() 函数与ALLEXCEPT() 函数 36  
2.4.3 CONCATENATEX() 函数与VALUES() 函数 . 37  
2.4.4 筛选函数——FILTER() 函数 40  
2.4.5 CALCULATE() 函数与FILTER() 函数 43  
2.4.6 DAX 表达式与Power Pivot CJ数据透视表布局48  
2.4.7 关于CALCULATE() 函数的类比 50  
2.4.8 返回表的CALCULATETABLE() 函数 52  
2.4.9 逐行处理汇z函数SUMX() 55  
2.5 Power Pivot 的初步z结 59  
 
D3 章 Power Pivot，多表建模 61  
3.1 Power Pivot 数据模型的建立61  
3.1.1 数据的获取 61  
3.1.2 使用Power Pivot 的数据建模能力 62  
3.1.3 一花一SJ，一表一主题 63  
3.1.4 表中的关键字与非重复值 66  
3.1.5 表间的关联关系 67  
3.1.6 无数据模型，不Power Pivot 71  
3.1.7 表间的上下级关系 73  
3.1.8 用DAX 思考，Think in DAX 73  
3.2 多表数据模型中的计算列 76  
3.2.1 RELATED() 函数与RELATEDTABLE() 函数 77  
3.2.2 字符串连接函数CONCATENATEX() 83  
3.3 多表数据模型中的度量值表达式 85  
3.3.1 计算列公式与度量值表达式在用途上的区别 85  
3.3.2 将CONCATENATEX() 函数用于度量值表达式中 87  
3.4 VALUES() 函数与DISTINCT() 函数88  
3.4.1 VALUES() 函数 . 88  
3.4.2 DISTINCT() 函数 . 90  
3.5 表间筛选、表内筛选与ALL() 函数 . 91  
3.6 CALCULATE() 函数与CALCULATETABLE() 函数 . 97  
3.7 逐行处理函数——SUMX() 函数与RANKX() 函数 100  
3.7.1 SUMX() 函数的进一步研究 100  
3.7.2 SUMX() 函数与RELATEDTABLE() 函数 . 107  
3.7.3 以X 结尾的逐行处理函数的特点 108  
3.7.4 有点儿不一样的RANKX() 函数 . 114  
3.8 DAX 表达式与Power Pivot 数据模型密不可分 . 119  
3.8.1 D前表、上级表与下级表 121  
3.8.2 DAX 表达式与数据模型 .. 123  
3.8.3 筛选的是列，控制的是表 126  
 
D4 章 几个重要的DAX 函数再探讨 129  
4.1 DAX 核心函数——CALCULATE() 函数 129  
4.1.1 关于CALCULATE() 函数的一个重要事实 130  
4.1.2 CALCULATE() 函数的基本能力 . 132  
4.1.3 计算列公式中的CALULATE() 函数 134  
4.1.4 CALCULATE() 函数的应用场景z结 139  
4.2 FILTER() 函数与CALCULATE() 函数 139  
4.3 多表模型中的ALL() 函数 142  
4.3.1 ALL() 函数的参数是表中的一列 . 143  
4.3.2 ALL() 函数的参数是一个表 146  
4.3.3 ALL() 参数是一个表中的多列 147  
4.3.4 Power Pivot 多表数据模型中关联字段的筛选效果 . 150  
4.3.5 Power Pivot 多表数据模型中的ALL() 函数 . 153  
4.4 直接筛选和交叉筛选 157  
4.4.1 直接筛选判定函数ISFILTERED() . 157  
4.4.2 交叉筛选判定函数ISCROSSFILTERED() . 157  
4.5 单一值判断函数HASONEVALUE() . 162  
4.6 筛选叠加函数KEEPFILTERS() 164  
4.7 有点难度的ALLSELECTED() 函数 .. 167  
4.8 ALLSELECTED() 函数的应用 172  
4.9 VAR，复杂DAX 分步完成 . 173  
 
D5 章 日期表与日期智能函数 . 180  
5.1 日期表：标记与自动生成 181  
5.2 与日期相关的“智能”函数185  
5.2.1 SAMEPERIODLASTYEAR() 函数 . 185  
5.2.2 DATESYTD() 函数 189  
5.2.3 TOTALYTD() 函数 190  
 
D6 章 DAX 中的一些重要概念与函数 . 192  
6.1 Power Pivot 中的数据类型 192  
6.2 逐行处理函数再探讨 194  
6.3 CALCULATE() 函数再回顾 199  
6.4 创建Power Pivot 数据模型中的临时维度表. 202  
6.5 USERELATIONSHIP() 函数 205  
6.6 EARLIER() 函数 . 209  
 
D7 章 DAX 分析结果的表呈现 214  
7.1 查询求值指令EVALUATE .. 214  
7.2 用于表再造的函数 219  
7.2.1 分组汇z函数SUMMARIZE() . 219  
7.2.2 增加计算列函数ADDCOLUMNS() 224  
7.2.3 构造新表函数SELECTCOLUMNS() 226  
7.2.4 生成只有一行的表的函数ROW() .. 228  
7.2.5 在EVALUATE 指令中使用度量值表达式 . 229  
7.3 几个仿SQL 查询功能的DAX 函数 230  
7.3.1 交集查询函数INTERSECT() . 230  
7.3.2 交叉连接函数CROSSJOIN() . 232  
7.3.3 将两个表做减法的函数EXCEPT() 233  
7.3.4 连接表函数UNION() 234  
7.3.5 IN 操作符与CONTAINSROW() 函数 235  
 
D8 章 Power Pivot 与DAX 的综合案例 . 241  
后记 264

《 DAXQW指南：运用Power BI、SQL Server Analysis Services和Excel实现商业智能分析（D2版）》
D1章 DAX是什么 1  
理解数据模型 1  
理解关系的方向 3  
给Excel用户的DAX学习建议 5  
单元格和智能表格 5  
Excel函数和DAX：两种函数式语言 7  
使用迭代器 7  
DAX相关理论 8  
给SQL开发人员的DAX学习建议 8  
处理关系 9  
DAX是函数式语言 9  
DAX是一种编程语言和查询语言 10  
DAX和SQL中的子查询与条件语句 10  
给MDX开发者的DAX学习建议 11  
多维模型和表格模型 12  
DAX是一种编程语言和查询语言 12  
层级结构 12  
叶级计算 14  
给Power BI用户的DAX学习建议 14  
 
D2章 DAX介绍 15  
理解DAX计算 15  
DAX的数据类型 17  
DAX运算符 20  
表构造器 22  
条件语句 22  
理解计算列和度量值 23  
计算列 23  
度量值 24  
正确选择计算列和度量值 27  
变量 28  
处理DAX表达式中的错误 29  
转换错误 29  
算术运算错误 30  
空值或缺失值 30  
截获错误 32  
生成错误 35  
规范化DAX代码 36  
聚合函数和迭代函数介绍 39  
认识常用的DAX函数 42  
聚合函数 42  
逻辑函数 43  
信息函数 45  
数学函数 45  
三角函数 46  
文本函数 46  
转换函数 48  
日期和时间函数 48  
关系函数 49  
结论 51  
 
D3章 使用基础表函数 52  
表函数介绍 52  
EVALUATE函数语法介绍 54  
理解FILTER函数 56  
ALL和ALLEXCEPT函数介绍 58  
理解VALUES、DISTINCT函数和空行 63  
将表用作作为标量值 68  
ALLSELECTED函数介绍 70  
结论 72  
 
D4章 理解计值上下文 73  
计值上下文介绍 74  
理解筛选上下文 74  
理解行上下文 79  
测试你对计值上下文的理解 81  
在计算列中使用SUM函数 81  
在度量值中使用列 83  
使用迭代函数创建行上下文 83  
嵌套多个表的行上下文 84  
同一个表上的多层嵌套行上下文 85  
使用EARLIER函数 90  
理解FILTER、ALL函数和上下文交互 91  
使用多个表 94  
行上下文和关系 95  
筛选上下文和关系 98  
在筛选上下文中使用DISTINCT和SUMMARIZE函数 102  
结论 105  
 
D5章 理解CALCULATE和CALCULATETABLE函数 107  
CALCULATE和CALCULATETABLE函数介绍 107  
创建筛选上下文 108  
CALCULATE函数介绍 111  
使用CALCULATE函数计算百分比 116  
KEEPFILTERS函数介绍 126  
筛选单列 130  
筛选复杂条件 131  
CALCULATE计值顺序 135  
理解上下文转换 139  
行上下文和筛选上下文回顾 139  
上下文转换介绍 142  
计算列中的上下文转换 145  
度量值中的上下文转换 148  
理解循环依赖 151  
CALCULATE函数调节器 155  
理解USERELATIONSHIP函数 155  
理解CROSSFILTER函数 158  
理解KEEPFILTERS函数 159  
理解CALCULATE函数中的ALL函数 160  
无参数的ALL和ALLSELECTED函数介绍 162  
CALCULATE规则z结 163  
 
D6章 变量 165  
VAR语法介绍 165  
变量是常数 167  
理解变量的范围 168  
使用表作为变量 171  
理解惰性计算 173  
使用变量的常见模式 174  
结论 176  
 
D7章 迭代函数和CALCULATE函数的使用 177  
迭代函数的使用 177  
理解迭代的基数 178  
在迭代函数中使用上下文转换 180  
CONCATENATEX函数的使用 184  
返回表的迭代函数 186  
使用迭代函数解决常见问题 189  
计算平均和移动平均 189  
RANKX函数的使用 192  
改变计算的颗粒度 200  
结论 204  
 
D8章 时间智能计算 205  
时间智能介绍 205  
Power BI中的“自动日期/时间” 206  
Excel Power Pivot中的自动日期列 207  
Excel Power Pivot中的日期表模板 208  
创建日期表 208  
CALENDAR和CALENDARAUTO函数的使用 209  
多个日期表的使用 212  
处理连接到与日期表的多个关系 212  
处理多个日期表 214  
理解基础时间智能计算 215  
标记为日期表 219  
基础时间智能函数介绍 221  
计算年初至今、季度初至今和月初至今 222  
计算平移后的周期平移 224  
嵌套混合使用时间智能函数 227  
计算周期之间的差异 229  
计算移动年度z计 231  
为嵌套的时间智能函数选择正确的调用顺序 232  
理解半累加计算 234  
使用LASTDATE和LASTDNBLANK函数 236  
使用期初和期末余额 241  
理解GJ时间智能计算 245  
理解累计至今区间 246  
理解DATEADD函数 249  
理解FIRSTDATE、LASTDATE、FIRSTDNBLANK和  
LASTDNBLANK函数 255  
利用时间智能函数进行钻取 258  
使用自定义日期表 258  
基于周的时间智能 259  
自定义YTD、QTD和MTD 262  
结论 264  
 
D9章 计算组 265  
计算组介绍 265  
创建计算组 268  
理解计算组 274  
理解计算项的应用 277  
理解计算组优先级 285  
在计算项中包含或排除度量值 289  
理解横向递归 292  
使用Z佳实践 296  
结论 296  
 
D10章 使用筛选上下文 298  
使用HASONEVALUE和SELECTEDVALUE函数 299  
ISFILTERED和ISCROSSFILTERED函数介绍 303  
理解VALUES和FILTERS函数的区别 306  
理解ALLEXCEPT和ALL/VALUES函数的区别 308  
使用ALL函数避免上下文转换 312  
使用ISEMPTY函数 314  
数据沿袭和TREATAS函数介绍 316  
使用固化筛选器 320  
结论 326  
 
D11章 处理层级结构 328  
计算层级占比 328  
处理父/子层级结构 333  
结论 344  
 
D12章 使用表函数 345  
使用CALCULATETABLE函数 345  
操作表的函数 347  
使用ADDCOLUMNS函数 348  
使用SUMMARIZE函数 351  
使用CROSSJOIN函数 354  
使用UNION函数 356  
使用INTERSECT函数 360  
使用EXCEPT函数 361  
使用表作为筛选器 363  
实现或（OR）条件 364  
将销售额的计算范围缩小至1年客户 367  
计算新客户 368  
使用DETAILROWS函数复用表表达式 370  
创建计算表 372  
使用SELECTCOLUMNS函数 372  
使用ROW函数创建静态表 373  
使用DATATABLE函数创建静态表 374  
使用GENERATESERIES函数 375  
结论 376  
 
D13章 编写查询 377  
DAX Studio介绍 377  
理解EVALUATE函数 378  
EVALUATE函数语法介绍 378  
在DEFINE函数中使用VAR 379  
在DEFINE函数中使用度量值 381  
实现DAX查询的常用模式 382  
使用ROW函数测试度量值 382  
使用SUMMARIZE函数 383  
使用SUMMARIZECOLUMNS函数 385  
使用TOPN函数 391  
使用GENERATE和GENERATEALL函数 396  
使用ISODRAFTER函数 399  
使用ADDMISSINGITEMS函数 401  
使用TOPNSKIP函数 402  
使用GROUPBY函数 402  
使用NATURALINNERJOIN和NATURALLEFTOUTERJOIN函数 405  
使用SUBSTITUTEWITHINDEX函数 407  
使用SAMPLE函数 409  
理解DAX查询中的自动匹配（Auto-Exists）行为 410  
结论 416  
 
D14章 GJDAX原理 418  
扩展表介绍 418  
理解RELATED函数 422  
在计算列中使用RELATED函数 424  
理解表筛选器和列筛选器的区别 425  
在度量值中使用表筛选器 428  
理解活动关系 431  
表的扩展行为和筛选行为的区别 433  
扩展表中的上下文转换 435  
理解ALLSELECTED函数和影子筛选上下文 436  
影子筛选上下文介绍 437  
ALLSELECTED函数返回迭代的行 441  
无参数的ALLSELECTED函数 443  
ALL系列函数 443  
ALL函数 445  
ALLEXCEPT函数 446  
ALLDBLANKROW函数 446  
ALLSELECTED函数 446  
ALLCROSSFILTERED函数 446  
理解数据沿袭 446  
结论 449  
 
D15章 GJ关系 451  
使用计算列创建物理关系 451  
创建基于多列的关系 451  
创建基于范围的关系 453  
使用计算列创建关系中的循环依赖问题 456  
使用虚拟关系 459  
在DAX中转移筛选器 460  
使用TREATAS函数转移筛选器 462  
使用INTERSECT函数转移筛选器 463  
使用FILTER函数转移筛选器 464  
使用虚拟关系实现动态分组 465  
理解DAX中的物理关系 468  
使用双向交叉筛选器 470  
理解一对多关系 472  
理解一对一关系 473  
理解多对多关系 473  
通过桥接表实现多对多关系 473  
通过公共维度表实现多对多关系 479  
使用MMR弱关系实现多对多关系 483  
选择正确的关系类型 485  
管理数据颗粒度 486  
管理关系中的歧义 490  
理解活动关系中的歧义 492  
解决非活动关系中的歧义 494  
结论 496  
 
D16章 DAX中的GJ计算 497  
计算两个日期之间的工作日数量 497  
同时展示预算数据和销售数据 505  
计算同店销售额 508  
对事件进行排序 514  
根据Z新销售日期计算上一年的销售额 517  
结论 522  
 
D17章 DAX引擎 523  
了解DAX引擎的架构 523  
公式引擎介绍 524  
存储引擎介绍 525  
VertiPaq（in-memory）存储引擎介绍 526  
DirectQuery存储引擎介绍 527  
理解数据刷新 527  
理解VertiPaq存储引擎 528  
列式数据库介绍 528  
理解VertiPaq压缩 531  
理解值编码 531  
理解哈希编码 532  
理解行程长度编码（RLE） 533  
理解再编码 536  
确定Z佳排序顺序 536  
理解层级和关系 538  
理解分段和分区 539  
使用动态管理视图 540  
理解关系在VertiPaq中的运用 542  
物化介绍 545  
聚合表介绍 547  
为VertiPaq配置合适的硬件 549  
是否可以自主选择硬件 550  
设置硬件优先级 550  
CPU型号 550  
内存速度 552  
内核数量 552  
内存大小 552  
硬盘I/O和分页 553  
硬件选择的Z佳实践 553  
结论 553  
 
D18章 优化VertiPaq引擎 555  
收集有关数据模型的信息 555  
反规范化 560  
列基数 566  
处理日期和时间列 567  
计算列 570  
使用布尔类型的计算列优化复杂筛选器 572  
计算列的处理 573  
存储合适的列 574  
优化列存储 577  
列的拆分优化 577  
优化大基数列 578  
禁用属性层级结构 578  
优化钻取属性 579  
管理VertiPaq聚合表 579  
结论 582  
 
D19章 分析DAX查询计划 583  
捕获DAX查询 583  
DAX查询计划介绍 586  
收集查询计划 587  
逻辑查询计划介绍 587  
物理查询计划介绍 588  
存储引擎查询介绍 589  
获取配置信息 590  
使用DAX Studio 591  
使用 SQL Server Profiler 594  
读懂VertiPaq存储引擎查询 597  
xmSQL语法介绍 597  
聚合函数 598  
算术运算 600  
筛选运算 600  
Join运算符 602  
批处理事件中的临时表和浅关系 603  
理解扫描时间 605  
理解DISTINCTCOUNT函数的内部行为 606  
理解并行度和数据缓存 607  
理解VertiPaq缓存 609  
理解CallbackDataID函数 611  
读懂DirectQuery模式下的存储引擎查询 616  
分析复合模型 617  
在数据模型中使用聚合表 618  
读懂查询计划 620  
结论 626  
 
D20章 DAX优化 628  
定义优化策略 629  
确定要优化的单个DAX表达式 629  
创建查询副本 632  
创建DAX查询副本 632  
使用DAX Studio创建查询度量值 633  
创建MDX查询副本 635  
分析执行时间和查询计划信息 636  
发现存储引擎或公式引擎中的性能瓶颈 639  
修改并重新运行测试查询 639  
优化DAX表达式中的瓶颈 639  
优化筛选条件 640  
优化上下文转换 644  
优化IF条件 650  
优化度量值中的IF函数 650  
选择IF函数还是DIVIDE函数 655  
优化迭代函数中的IF函数 658  
减少CallbackDataID函数带来的影响 661  
优化嵌套的迭代函数 665  
避免在表筛选器中使用DISTINCTCOUNT函数 671  
使用变量避免重复计算 676  
结语结论 681"