在 Power BI 中为事实和维度编写 DAX

Question

假设在 Power BI 中我有以下设置：

d_date (this is a date dimension)
d_customers (this is a customer dimension)
f_orders (this is a fact table)

f_orders 在date_id 上连接到d_date 并在customer_id 上连接到d_customers。

我想创建一个 dax 度量，显示每个日期的不同客户列表及其姓名。

我怎么能这样做？

（我是 Dax 的新手，对 Power BI 有点陌生）

预期输出

Table 1
    order date     Customer Name
    2020-01-01     John Doe
    2020-01-01     James Simpson
    2020-01-03     Emilia Clarke
    ...
    2020-12-31     Jamie Lanister


Table 2

    order date     distinct_customer_count
    2020-01-01     2
    2020-01-03     1
    ...
    2020-12-31     1

我的目标不是生成输出，而是看一个使用 DAX 从 2 个表生成输出的简单示例。

Answer 1

您正在请求返回列表的度量。这不能直接完成，因为度量必须返回一个标量，除非您打算与所有客户一起构建一个字符串。 （这可以使用 CONCATATENATEX() 来完成，但当他展示的客户数量过多时效果不佳）

从您想要的输出中，我看到您希望看到一个表格，其中包含日期和在该日期下订单的客户。为此，只需创建如下所示的客户计数度量即可

# Customers = DISTINCTCOUNT( f_orderes[customer_id] )

并使用 d_date[date]、d_customer[name] 和 [# Customers] 创建一个可视化表格

仅使用 d_date[date] 和 [# Customers] 您应该得到表 2

要查看使用这两个表的一些代码，您可能会计算计算表，例如，移动到包含客户、日期和销售额的真实数据集，表 1 的简单实现是

SUMMARIZE ( Sales, 'Date'[Date], Customer[Name] )

这是在dax.do上测试的相同代码

对于表 2

FILTER (
    ADDCOLUMNS (
        ALL ( 'Date'[Date] ),
        "# Customers", CALCULATE ( DISTINCTCOUNT ( Sales[CustomerKey] ) )
    ),
    NOT ISBLANK ( [# Customers] )
)

需要 NOT ISBLANK() 上的过滤器来删除没有销售的日期

这是dax.do上的代码

也可以使用 SUMMARIZECOLUMNS，但 SUMMARIZECOLUMNS 是一个更高级的函数，不能在 DAX 度量中使用。

SUMMARIZECOLUMNS (
    'Date'[Date],
    "# Customers", DISTINCTCOUNT ( Sales[CustomerKey] )
)

这里是dax.do link for this last code snippet

Answer 2

创建一个计算 f_orders 中不同客户的度量。如果您在按日期分组/过滤的视觉对象中使用该度量，则该度量将显示正确的值。

例如，在 X 轴上以日期和不同客户计数作为值的图表将显示每天的不同计数。

在 Power BI/DAX 中，您无需预先计算各种场景，因为度量总是会在页面/视觉对象的筛选器上下文中进行评估。