Power BI 重大更新：字段參數(shù)詳解 - 基礎(chǔ)篇

Power BI 在 5 月迎來了重大更新，其中一個點就是：字段參數(shù)。

雖說是一個點，且在官方說明的篇幅非常少，但是這個特性卻意義重大而深刻。我們會用不同的文章來說明這個特性的各種特點。

開啟字段參數(shù)

字段參數(shù)，目前處于預(yù)覽狀態(tài)，可以在 Power BI 的【文件】【選項】中打開，如下：

重啟 Power BI Desktop 即可使用。

預(yù)備知識

很多人在學(xué)習(xí) Power BI 的時候，其實是一知半解，體現(xiàn)在對基本的概念的把握上基本是亂的。包括很多教程也沒有準確用詞，導(dǎo)致大部分的底層邏輯是錯誤。

首先，要來明確幾個概念：

• 字段

• 表列

• 維度

• 度量值

• 參數(shù)

這幾個名詞，它們是什么關(guān)系，還是完全一樣，怎么說并不重要，通過實驗可以得出以下結(jié)論：

表列：基表的列。

維度：是一個邏輯上的概念，通常用某個表列來表示維度，用來觀察。

度量值：保存 DAX 計算邏輯的單元。

字段：表列或度量值的統(tǒng)稱。

注意：在 2013 年前，度量值叫計算字段，可見：在數(shù)據(jù)模型中，只有一類事物：字段。

記住這句話，就會領(lǐng)悟到一個重要思維：模型思維。其內(nèi)涵大致為：

抽象意義上的數(shù)據(jù)模型由維度構(gòu)成，而維度由字段構(gòu)成，完畢。

字段，分為兩種：

• 數(shù)據(jù)字段，保存了數(shù)據(jù)內(nèi)容。

• 計算字段，保存了計算邏輯。

在表格系統(tǒng)中，表列與數(shù)據(jù)字段等價；度量值與計算字段等價。

在 Power BI Desktop 的界面中，有這樣一個啟示：

對于分析師，要做的只有一件事，將字段拖拽出來放置到報表中，形成計算。

這里用字段一詞，并非巧合，因為其內(nèi)涵包括了：

• 表列，包括：來自基表（從外部數(shù)據(jù)源加載）的列，計算表的列。

• 度量值。

小結(jié)：

• 抽象的維度模型等價于表格模型。

• 字段等價于：表列和度量值。

關(guān)于系統(tǒng)的理解和學(xué)習(xí)表格思維及模型思維，可以學(xué)習(xí)《BI 真經(jīng)》。

再來理解：什么是參數(shù)？

參數(shù)是一種可變量。

那么，字段參數(shù)則應(yīng)該具有內(nèi)涵：一種可變的字段。

根據(jù)上述對字段的描述，可以推論：

可變的字段就應(yīng)該包括：

• 可變的表列；

• 可變的度量值。

以上概念有嚴格的邏輯鏈條，請讀完本文再回來讀一遍。

很多伙伴學(xué)習(xí) Power BI，只是學(xué)習(xí)每一個技巧和函數(shù)，那么必定是一種窮舉法，沒有核心，沒有體系，沒有框架，也沒有底層邏輯。

本文將展示如何根據(jù)以上概念，來推導(dǎo)【字段參數(shù)】可能或應(yīng)該具備的特性，并實驗證明。

整個過程希望大家可以學(xué)到三件事：

• 學(xué)習(xí)字段參數(shù)這個特性本身。

• 理解本小節(jié)所說的邏輯概念。

• 體會如何從理論框架指導(dǎo)實踐的整個過程來體會萬變不離其宗的感覺。

理解什么是字段參數(shù)

啟動了 Power BI Desktop 的預(yù)覽功能以后，就可以在這個位置找到字段參數(shù)，如下：

先通過一個實驗來感受下。

用度量值構(gòu)造字段參數(shù)

可以將度量值構(gòu)建到一起，形成字段參數(shù)，如下：

用表列構(gòu)造字段參數(shù)

可以將表列構(gòu)建到一起，形成字段參數(shù)，如下：

值得注意的是：

這里用來自不同的表的表列放到一起構(gòu)建成字段參數(shù)。

字段參數(shù)的使用

字段參數(shù)構(gòu)建好了以后，其使用路徑是唯一的，非常容易，如下：

其效果如下：

表格的內(nèi)容，根據(jù)選擇的參數(shù)，切換到了參數(shù)所在的內(nèi)容。

字段參數(shù)規(guī)律感悟

通過上述例子，以及預(yù)備知識，可以得到這樣的體會：

• 字段放入透視表是實際的。

• 字段參數(shù)，允許用戶選擇不同的字段。

也就是說：

透視表實際使用的字段來自字段參數(shù)被選擇以后的結(jié)果。

以下逐步給出字段參數(shù)各種場景。

字段參數(shù) - 表列型

上述案例就是這樣的，不再重復(fù)，具體如下：

字段參數(shù) - 度量值型

既然度量值也是字段，那么自然可以構(gòu)建由度量值構(gòu)成的字段參數(shù)，如下：

總結(jié)為：

字段的平鋪展開

在上述實驗的過程中，很快就可以發(fā)現(xiàn)這樣的規(guī)律，如下：

如果用戶沒有選擇參數(shù)中的字段，則所有字段都將在透視表內(nèi)展開。

總結(jié)為：

字段參數(shù)內(nèi)部是什么樣

可以發(fā)現(xiàn)，字段參數(shù)其實是一個計算表，內(nèi)容結(jié)構(gòu)大致如下：

包括了三列，分別是：

• 名稱

• 對應(yīng)度量值名稱

• 排序

這是常見的參數(shù)表結(jié)構(gòu)。

這里面涉及到一個新的 DAX 函數(shù)，NAMEOF，顧名思義，它可以返回某字段（表列或度量值）的名字。

該計算表創(chuàng)建后，后兩者是隱藏狀態(tài)，在表視圖中可以看到，如下：

可以看出這里的對應(yīng)關(guān)系，以及在中文本地化的時候的錯誤：

” 個訂單 “屬于嚴重的翻譯錯誤，可以猜測” 訂單 “的原單詞是” Order“，應(yīng)為” 排序 “的意思。

查看英文版，可以看到：

其含義分別為：

• 參數(shù)

• 參數(shù)字段

• 參數(shù)順序

字段參數(shù)改名

字段參數(shù)內(nèi)容的名字需要在 DAX 中修改，如下：

// 改名前：
字段參數(shù)_度量值 = {
    ( "SalesAmount", NAMEOF('View Calc'[SalesAmount]), 0),
    ( "SalesAmount G%", NAMEOF('View Calc'[SalesAmount G%]), 1),
    ( "SalesAmount PY", NAMEOF('View Calc'[SalesAmount PY]), 2)
}
// 改名后：
字段參數(shù)_度量值 改名 = {
    ("銷售額", NAMEOF('View Calc'[SalesAmount]), 0),
    ("銷售額 增長率 G%", NAMEOF('View Calc'[SalesAmount G%]), 1),
    ("銷售額 去年同期", NAMEOF('View Calc'[SalesAmount PY]), 2)
}

由于改名屬于內(nèi)容，因此，不會對報表造成任何影響，這是我們希望的。

另外，不難推出由于在其中引用了度量值，度量值改名，也會動態(tài)隨著改名，這也不會造成任何影響。

也就是說，不論修改字段的名字還是參數(shù)字段內(nèi)容都會自動變化，報表不會受到影響。

如下：

混合形態(tài)

根據(jù)預(yù)備知識以及對字段參數(shù)的實驗，不難想到：

• 表列是字段；

• 度量值是字段；

• 字段參數(shù)凡是字段都可以用。

那是否可以將表列和度量值混合到一起，成為一個字段參數(shù)呢？答案是肯定的。

如下：

這不禁有些讓人震撼，居然還能這么玩。

字段參數(shù)理論小結(jié)

通過以上實驗，不難得到這樣的認知：

• 字段包括表列和度量值。

• 字段參數(shù)可以通過三種形式構(gòu)造：

• 純表列構(gòu)造；

• 純度量值構(gòu)造；

• 混合表列與度量值構(gòu)造。

• 構(gòu)造完畢的字段參數(shù)可以在 DAX 中改名，不會影響報表內(nèi)容。

• 報表中透視表使用的字段參數(shù)，將隨著用戶的選擇，動態(tài)決定實際參與的表列或度量值。

• 多個字段會默認平鋪展開。

以上，我們沒有做任何一件與業(yè)務(wù)有關(guān)的事，完全在一個抽象層面來實驗和認知這個特性。其過程為：

• 基于模型的理論框架，萬變不離其宗。

• 推測新特性具備的特征。

• 展開實驗，驗證想法。

• 歸納總結(jié)。

整個過程雖然沒有創(chuàng)造業(yè)務(wù)價值，但這為構(gòu)建業(yè)務(wù)價值提供了不變的底層邏輯。

接下來看看可以做哪些有意思的事情呢？

應(yīng)用一：動態(tài)坐標軸

在很久以前我們構(gòu)造過：日期切換，動態(tài) ABC 分析的維度切換，其邏輯特點都是：坐標軸被動態(tài)賦予了內(nèi)容。

用日期維度進行切換構(gòu)建字段參數(shù)如下：

應(yīng)用二：全動態(tài)圖表

既然坐標軸可以是動態(tài)的，不難想到：

圖表的構(gòu)成的本質(zhì)是：字段。包括：

• 用作軸的字段：數(shù)據(jù)字段。

• 用作圖例的字段：數(shù)據(jù)字段。

• 用作指標的字段：度量值。

將以上三者全部構(gòu)建成字段參數(shù)，那就可以在報表運行時，實時決定：

• 用哪個維度作為坐標軸；

• 用哪個維度作為圖例；

• 用哪個度量值作為指標。

構(gòu)建字段參數(shù)如下：

作圖如下：

其效果為：

應(yīng)用三：全面動態(tài)圖表

作為動態(tài)，更徹底的表現(xiàn)在：

• 軸動態(tài)

• 圖例動態(tài)

• 指標動態(tài)

• 圖表類型動態(tài)

效果如下：

至此，字段參數(shù)可以帶來的動態(tài)性就全部展示無遺了。

應(yīng)用四：動態(tài)矩陣

我們知道，圖表的本質(zhì)是矩陣，那么也可以利用字段參數(shù)來構(gòu)建全動態(tài)的矩陣，也就是：

• 矩陣的行頭動態(tài)；

• 矩陣的獵頭動態(tài)；

• 矩陣的指標動態(tài)。

效果如下：

矩陣的維度和指標計算均可以動態(tài)賦予。那么，矩陣就全面動態(tài)化了。

再探究計算原理

問題來了，我們知道矩陣的字段是一種計算，那么該字段參數(shù)是如何參與計算的呢。如下：

用戶有兩種選擇：

• 顯示所選字段。將顯示目前正在參與計算的實際字段。

• 顯示所選字段的值。將計算實際字段并顯示計算結(jié)果。

二層抽象

對于字段參數(shù)來說，其本質(zhì)是實現(xiàn)了二層抽象。

第一層抽象是字段本身。

例如：銷售額是 1000 元是一個具體的值，但度量值 [Sales] 對其進行了抽象，銷售額是多少，不知道，但該度量值會實時計算出來的。

第二層抽象是字段參數(shù)。

例如：銷售額是一個度量值，但字段參數(shù)【字段參數(shù)_指標】進行了抽象，到底是哪個度量值，不知道，但運行時會根據(jù)用戶的選擇，先決定用什么度量值，再根據(jù)現(xiàn)場的環(huán)境計算出實際的結(jié)果。

因此，字段參數(shù)的魅力在于：二層抽象（二次抽象），或者叫：再抽象。

抽象思維，是一種非常非常非常非常重要的人類獨有的思維模式。值得重點指出。

知道：1 + 1 = 2；8 + 5 = 13；進行了抽象以后，變成了：a + b。

因此，初中所學(xué)習(xí)的代數(shù)，其本質(zhì)在于對算術(shù)的一層抽象。

代數(shù)，顧名思義，用字母代替數(shù)字，簡稱：代替數(shù)字，再簡稱：代數(shù)。這就是” 代數(shù) “的本質(zhì)。

在這里，我們可以充分感受到這種抽象的力量和魅力。

如果小伙伴的初中數(shù)學(xué)還不錯，那么，本文內(nèi)容是非常簡單的。

但是小伙伴的抽象思維如果受到了損傷，那么，本文可能就會看不懂了。其本質(zhì)在于：抽象思維能力不健全，受到了損傷了。

怎么辦呢？肯定不適合再回去和兒子一起學(xué)習(xí)代數(shù)了。那么可以正確的學(xué)習(xí)和使用 Power BI，來實現(xiàn)三個目的：

• 學(xué)會 Power BI，駕馭數(shù)據(jù)分析；

• 提升個人競爭力，超越其他二；

• 修復(fù)抽象思維能力。

那么在哪里可以學(xué)習(xí)這樣的 Power BI 知識呢？可以學(xué)習(xí)與眾不同的《BI 真經(jīng)》。

更改參數(shù)字段

問題來了，如果希望修改參數(shù)字段，怎么辦？例如希望增加一個字段或刪除一個字段。

在 Power BI 中是無法通過界面做到的。但可以直接在計算表中編輯，如下：

圖表_指標 = {
    ("銷售額", NAMEOF('View Calc'[SalesAmount]), 0),
    ("銷售增長率%", NAMEOF('View Calc'[SalesAmount G%]), 1),
    ("利潤", NAMEOF('View Calc'[Profit]), 2),
    ("利潤率%", NAMEOF('View Calc'[Profit%]), 3),

    // 增加一條：

    ("銷售額去年同期", NAMEOF('View Calc'[SalesAmount PY]), 4)

}

這個結(jié)構(gòu)非常簡單容易理解，所以可以照抄復(fù)制改寫即可。

也就是說：

可以從界面操作來生成字段參數(shù)，也就是生成這個計算表；

但是卻不能根據(jù)已經(jīng)生成的計算表內(nèi)容來反向推導(dǎo)得到界面再修改。

通常這樣的結(jié)構(gòu)都說明了一個問題：

界面僅僅是用來生成代碼的方式，卻無法從代碼重構(gòu)出界面。

這進一步說明了：

參數(shù)字段的本質(zhì)是一個計算表。而界面僅僅是在生成這個計算表而已。

只不過，這個計算表有些特別而已。（會在后續(xù)文章再介紹。）

無法獨立構(gòu)建

如果說字段參數(shù)的本質(zhì)是計算表，且其結(jié)構(gòu)似乎很容易理解，那么，可以自己構(gòu)建一個。

如果你進行這個實驗，你會發(fā)現(xiàn)這樣的結(jié)論：

• 可以構(gòu)建出完全一樣的計算表；

• 但卻沒有這種特性。

問題來了，為什么只有用 Power BI 界面功能構(gòu)造的這個計算表才有用呢？

有兩種可能：

• 字段參數(shù)不僅僅是計算表。

• 字段參數(shù)是計算表，但發(fā)生了更復(fù)雜的情況，未知。

關(guān)于這個話題，我們知道普通用戶無法獨立構(gòu)建，必須借助界面構(gòu)建就可以。至于到底是什么原因，超越了本文的范圍，我們會專門做一個專題來講解。

再論字段參數(shù)平鋪展開

需要注意的是：字段參數(shù)平鋪展開，是一個很特別的特性。值得一提。

在本文的實驗中中，已經(jīng)見到了這種情況，如:

當字段參數(shù)不做出任何選擇的時候，在矩陣中會平鋪展開。也就是說，

將一個字段參數(shù)的字段，注意用詞：字段參數(shù)的字段，放入表中，會自動展開成多個字段。

重點在于：一變多。一個字段變成了多個字段，且是并行展開。

請理解這個特性，未來在很多場景會繼續(xù)用到這個特性。

字段參數(shù)應(yīng)用小結(jié)

至此，已經(jīng)可以很順暢的使用字段參數(shù)了。這里總結(jié)一些要點：

• 字段參數(shù)必須且只能通過界面構(gòu)建生成。

• 構(gòu)建字段參數(shù)時無需編寫 DAX，可以直接生成。

• 字段參數(shù)讓用戶決定實際使用的字段，實現(xiàn)了再抽象。

• 可以實現(xiàn)：動態(tài)維度和動態(tài)計算的特點。包括：

• 動態(tài)坐標軸

• 動態(tài)圖例

• 動態(tài)指標

• 動態(tài)矩陣

疑惑與混淆

對于普通用戶，剛剛接觸不久，會有以下疑問：

• 字段參數(shù)效果和 SWITCH TRUE 類似，但區(qū)別是什么

• 字段參數(shù)效果和計算組類似，但區(qū)別是什么

先給出一個結(jié)論：

從原理上，

SWITCH TRUE 結(jié)構(gòu)，計算組，字段參數(shù)是三種完全不同的實現(xiàn)，它們在某些場景有類似效果，但在某些場景又有各自的優(yōu)勢，彼此無法替代。

本文做簡單說明，具體探討，會單獨后續(xù)文章再做說明。

與 SWITCH TRUE 的不同

如果要實現(xiàn)指標的切換，還可以用 SWITCH TRUE 的方法，但字段參數(shù)與之不同。

一個明顯的不同在于：

用 SWITCH TRUE 的時候僅僅是一個度量值，返回一個結(jié)果一個格式。往往在值和率的格式上成了痛點。

而字段參數(shù)則不同，它可以完美地返回值或率且不需要編寫任何 DAX 就可以直接實現(xiàn)相同效果。

在這一點上，字段參數(shù)的確就可以解決以往地問題了。但并不是說字段參數(shù)就比 SWITCH TRUE 結(jié)構(gòu)更好，在某些場景下，必須用 SWITCH TRUE。后續(xù)文章再做說明，但你可以記住，如果你無法用字段參數(shù)實現(xiàn)，那就是用考慮 SWITCH TRUE 結(jié)構(gòu)的時候了。

與 計算組 的不同

字段參數(shù)與計算組也是完全不同的。計算組在運行時改變計算；而字段參數(shù)是動態(tài)決定計算什么。

具體的討論也會放在后續(xù)文章再做展開。

也就是說，字段參數(shù)，SWITCH TRUE，計算組三者是完全不同的。這些具體的不同和本質(zhì)在哪里，我們在后續(xù)文章再做說明。

Excel 無法使用

有的伙伴會問：字段參數(shù)到底是一個模型層的功能，還是一個界面層的功能？

這個問題是相當本質(zhì)的。這里給出結(jié)論先：字段參數(shù)是一個界面層的功能，數(shù)據(jù)模型中的計算根本不知道發(fā)生了什么。

一個可以證明這個觀點的實驗就是，在 Excel 中使用字段參數(shù)是完全不可用的，如下：

這說明，數(shù)據(jù)模型的引擎無法給 Excel 提供相應(yīng)的計算支持。進而說明，字段參數(shù)是一個特定于 Power BI 界面層的功能，而不是數(shù)據(jù)模型或引擎的功能。

總結(jié)

可以總結(jié)一下了。

本文從概念，原理，實驗，應(yīng)用，差異對比等方面對字段參數(shù)做了詳解的介紹，現(xiàn)在是時候動手自己操作再重讀和消化本文了。然而，本文是字段參數(shù)詳解的基礎(chǔ)篇，文本留有幾個重要內(nèi)容需要再做單獨說明。

但從普通用戶的應(yīng)用上來說，本文足以指導(dǎo)完成所有可行的操作以及知道哪些操作是不可行的。

當然，很多高級用戶對于字段參數(shù)還會存在更多深度好奇以及復(fù)雜應(yīng)用的需求，這些我們也將在后續(xù)講解。

最后，有小伙伴問，微軟剛剛發(fā)布這個特性，市面上沒有任何文檔，那是怎么在短時間內(nèi)完全駕馭到這么細的呢？答案很簡單，正確地學(xué)習(xí) Power BI 就會形成一個體系；Power BI 再發(fā)布的幾乎任何特性都是對已有思維框架某些細節(jié)的再實現(xiàn)以及對一些不完美的補充而已。Power BI 的技術(shù)學(xué)習(xí)已經(jīng)完畢，盡在《BI 真經(jīng)》。

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