Lernen Ihre Ersten Measures | Datenmodellierung und DAX-Grundlagen

Swipe um das Menü anzuzeigen

In diesem Kapitel beginnt Ihr Modell, echte Antworten zu liefern. Sie schreiben DAX-Measures, die das Fundament des Summit Gear Co. Dashboards bilden: Gesamtumsatz, Bestellanzahl, durchschnittlicher Bestellwert, eindeutige Kunden und Gewinnmarge.

Dabei lernen Sie den Unterschied zwischen impliziten und expliziten Measures, wann DISTINCTCOUNT anstelle von COUNT verwendet wird, wie Sie ein Measure aus anderen Measures mit DIVIDE zusammensetzen und wie Sie die tatsächliche Gewinnmarge mit SUMX und RELATED berechnen, um über Tabellen hinweg zu arbeiten. Am Ende verfügen Sie über eine funktionierende KPI-Zeile und eine Kategoriedarstellung, die sich dynamisch mit jedem Filter im Bericht aktualisiert.

1. Sie möchten die Anzahl der aufgegebenen Bestellungen zählen. Die Sales-Tabelle enthält eine Zeile pro Bestellposition, das heißt, eine einzelne Bestellung mit drei Produkten erscheint als drei Zeilen. Welche DAX-Funktion liefert Ihnen die korrekte Bestellanzahl?

2. Warum wird `DIVIDE([Total Sales], [Order Count])` gegenüber `[Total Sales] / [Order Count]` bevorzugt, wenn das Measure Avg Order Value geschrieben wird?

War alles klar?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 3. Kapitel 4

Fragen Sie AI

Fragen Sie alles oder probieren Sie eine der vorgeschlagenen Fragen, um unser Gespräch zu beginnen

Abschnitt 3. Kapitel 4

Ihre Ersten Measures

1. Sie möchten die Anzahl der aufgegebenen Bestellungen zählen. Die Sales-Tabelle enthält eine Zeile pro Bestellposition, das heißt, eine einzelne Bestellung mit drei Produkten erscheint als drei Zeilen. Welche DAX-Funktion liefert Ihnen die korrekte Bestellanzahl?

2. Warum wird DIVIDE([Total Sales], [Order Count]) gegenüber [Total Sales] / [Order Count] bevorzugt, wenn das Measure Avg Order Value geschrieben wird?

2. Warum wird `DIVIDE([Total Sales], [Order Count])` gegenüber `[Total Sales] / [Order Count]` bevorzugt, wenn das Measure Avg Order Value geschrieben wird?