Summary  
This chapter explains the difference between DAX calculated columns—which compute and store a value for each row in a table—and DAX measures—which compute and aggregated result on demand within a filter context—and provides guidance on when to use each for performance and modeling.  

General domain of usage  
Business intelligence

DAX offre due tipi di calcoli all'interno di Power Pivot: le misure, che risiedono nell'area di calcolo, e le colonne calcolate, che si trovano all'interno di una tabella. Entrambi utilizzano la sintassi DAX e sono memorizzati nel modello dati anziché nel file di lavoro Excel.

Valutata una volta per ogni riga. Ogni riga ottiene un risultato indipendente basato sui valori di quella specifica riga. Il risultato viene memorizzato nel modello come qualsiasi altra colonna e può essere utilizzato come etichetta di riga, filtro o intestazione di colonna in una tabella pivot.

Valutata una volta per l'intero contesto di filtro corrente — l'insieme di righe attualmente visibili. Restituisce un unico risultato aggregato — un totale, un conteggio, una media — che risponde ai filtri e ai segmenti della tabella pivot.

Il calcolo produce un'etichetta o una categoria che appartiene a una riga specifica?

Produce un totale, un conteggio o una media che riassume un insieme di righe?

### Esempio di colonna calcolata
Costruzione di una colonna "Price Band" che assegna a ciascun prodotto un'etichetta — Low, Mid o High — in base al suo prezzo unitario. Si tratta di un'etichetta a livello di riga: ogni prodotto ha la propria fascia di prezzo determinata dal proprio prezzo unitario.

```= IF(Products[Unit Price] < 100, "Low", IF(Products[Unit Price] < 500, "Mid", "High"))```

Punti chiave:
- **Nessun nome misura o `:=`** — le colonne calcolate iniziano con `=` come una formula Excel. Il nome della colonna viene impostato rinominando l'**intestazione** dopo aver inserito la formula;
- **Sintassi di riferimento colonna** — `Products[Unit Price]` — la stessa sintassi di tabella e colonna utilizzata nelle misure DAX. Nessun riferimento a celle;
- **Due parentesi di chiusura** — una parentesi chiude l'IF interno, una chiude l'IF esterno. Fonte comune di errori nelle formule.



DAX non dispone di una funzione `IFS` — solo `IF`. Quando sono necessari più di due risultati, le funzioni IF devono essere annidate, con ogni ramo falso che porta alla condizione successiva.

Nota

## Attività
**Fase 1 — Aggiungere due colonne calcolate**

1. Aprire il file di lavoro. Andare su **Power Pivot → Gestisci → Visualizzazione dati**;
2. Colonna calcolata 1 — `Order Size` (tabella Sales);
3. Fare clic sulla scheda Sales. Aggiungere una colonna calcolata all'estrema destra della tabella utilizzando la seguente formula:

`= IF(Sales[Quantity] >= 4, "Large", "Small")
`

4. Rinominare la colonna `Order Size`;
5. Scorrere la colonna e confermare che le righe con Quantity pari o superiore a `4` mostrano `Large` e le righe con Quantity pari o inferiore a `3` mostrano `Small`;

6. Colonna calcolata 2 — `Customer Tier` (tabella Customers);
7. Fare clic sulla scheda `Customers`. Aggiungere una colonna calcolata utilizzando la seguente formula:

`
= IF(Customers[Segment] = "Enterprise", "Tier 1", IF(Customers[Segment] = "SMB", "Tier 2", "Tier 3"))
`
8. Rename the column `Customer Tier`; 
9. Scroll through the column and confirm that `Enterprise` customers show `Tier 1`, `SMB` customers show `Tier 2`, and `Startup` customers show `Tier 3`. 

Quale delle seguenti affermazioni è la più accurata riguardo alle implicazioni di archiviazione e prestazioni delle colonne calcolate rispetto alle misure?

Impara come trasformare dati grezzi di Excel in un modello di dati connesso utilizzando Power Pivot, misure DAX e una dashboard interattiva che si aggiorna automaticamente. Partendo da una tabella piatta, costruirai relazioni tra più tabelle, scriverai metriche calcolate e realizzerai un report rifinito e riutilizzabile — tutto all'interno di Excel.
Adatto a utenti Excel con esperienza di base che desiderano andare oltre la reportistica su foglio piatto.

Un'introduzione a cosa sia la modellazione dei dati, perché è importante e cosa realizzerai durante il corso. Verrà presentato il progetto Nordic Bikes e potrai vedere la dashboard finale prima di scrivere una sola formula.

Prima di costruire un modello, i dati devono avere la struttura corretta. Questa sezione tratta come suddividere dati piatti in tabelle pulite e create per uno scopo specifico, con chiavi adeguate, formattazione coerente e una chiara separazione tra fatti e dimensioni.

La sezione tecnica principale del corso. Abiliterai Power Pivot, caricherai le tue tabelle nel modello di dati, le collegherai tramite relazioni e imparerai a individuare e correggere i problemi che compromettono silenziosamente un modello.

Impara a scrivere calcoli che vanno ben oltre ciò che le formule di Excel possono fare da sole. Da misure KPI di base a funzioni di intelligenza temporale, questa sezione costruisce il livello analitico che alimenta i tuoi report.

Trasforma il tuo modello in un prodotto finito. Costruirai tabelle pivot che rispondono a reali domande aziendali, le convertirai in grafici e assemblerai tutto in un dashboard interattivo controllato da slicer condivisi.

Una revisione strutturata di ciò che rende un modello affidabile, chiaro e pronto per essere consegnato. La sezione si conclude con un progetto capstone in cui si applicano tutte le competenze acquisite durante il corso dall'inizio alla fine.

Colonne Calcolate vs. Misure

Esempio di colonna calcolata

Attività