Thinking in DAX with PowerBI - 邏輯框架 - 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

上接?邏輯框架 - 計算邏輯，接下來的問題是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，顧名思義，就是數(shù)據(jù)擺放的狀態(tài)。例如：數(shù)據(jù)按表，集合，列表等形式擺放。

另外，當(dāng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是表的時候，還包括了表之間的關(guān)系。對于這點，我們再另外研究。

在 PowerBI DAX 中，為了簡化，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)只有一種表面形態(tài)：表。那當(dāng)需要按照不同邏輯結(jié)構(gòu)思考問題的時候，如何從表的結(jié)構(gòu)形態(tài)衍生出其他結(jié)構(gòu)形態(tài)？

將表作為表

將表作為表，是很自然的。例如：

{1}

這就表示了一個表，在 PowerBI DAX 中創(chuàng)建后，得到：

這里并沒有給定表的列名，系統(tǒng)會自動按Value給出，當(dāng)涉及多列時，例如：

{
    (1,"Anna",23),
    (2,"Tom",27)
}

得到：

這里并沒有給定表的列名，系統(tǒng)會自動按Value加上列序號給出。

表與值的轉(zhuǎn)化

在參與運算時，若某個表中只有一行一列，則可以被作為值。

這里常用的一個 DAX 函數(shù)有：VALUES，這用來從一個表中提取一列（會自動非重復(fù)化），例如：

這里請注意兩點：

1、度量值的定義是正確的；

2、度量值的使用結(jié)果也是符合預(yù)期的。

但如果使用多值的表列，會得到這樣的結(jié)果：

這里也請注意兩點：

1、度量值的定義是正確的；

2、度量值的使用結(jié)果是不符合預(yù)期的。

這是初學(xué)者常常出現(xiàn)的問題，從邏輯來看：

當(dāng)VALUES函數(shù)直接用于度量值時，DAX 引擎僅僅檢查語法，是沒有錯誤的；但只有在用戶使用該度量值的運行時，才會真正計算，得到了含有多個值的結(jié)果（也是一個表），且提示用戶：表中應(yīng)該具有單個值。準(zhǔn)確講：只有當(dāng)表中具有單個值的時候，才能轉(zhuǎn)換成為值，進(jìn)而顯示。

說明

由于微軟在界面設(shè)計上實在是，這種錯誤的提示，居然是大叉子，而且錯誤信息也讓人心生恐懼，初學(xué)者往往認(rèn)為自己犯了大錯，或觸發(fā)了軟件的 BUG，而實際上，軟件只是正確地運行用戶的意圖。用?VALUES?從表中取值，除非用戶腦中想的就是這個。

初學(xué)者常常問到：那該怎么辦？這個問題其實要問自己：當(dāng)?shù)玫搅艘粋€列表后，要進(jìn)一步做什么？是求和，還是顯示出來，然后再用 DAX 函數(shù)來操作，確保度量值可以顯示正確的結(jié)果。

將表作為列表

在某些場景，往往需要對一列元素進(jìn)行操作，從邏輯結(jié)構(gòu)上，這更符合將其看成是列表，例如：產(chǎn)品ID列表，客戶ID列表，訂單ID列表等，往往下一步就是對列表進(jìn)行迭代，在迭代中做一些事情。在經(jīng)典的 ABC 分析中，需要計算元素列表的積累 KPI 值，則有：

// 假設(shè)：

KPI = SUM( 'Order'[Sales] )

// 那么：

KPI.積累 = 
VAR _value = [KPI]                                             // 當(dāng)前元素的 KPI
VAR _value_total = CALCULATE( [KPI], ALLSELECTED( ) )      // 全局元素的 KPI

// 構(gòu)建視圖層匯總表

VAR _v_table = CALCULATETABLE( 

    ADDCOLUMNS( VALUES( 'Product'[Product] ) , "@Value" , [KPI]),

    ALLSELECTED( )

)

// 視圖層計算

RETURN SUMX( _v_table , ( [@Value] >= _value ) * [@Value] ) / _value_total

其中：ADDCOLUMNS( VALUES( 'Product'[Product] ) , "@Value" , [KPI值])就是將產(chǎn)品作為一個列表，再為列表中的每個產(chǎn)品分別計算[KPI]。

注意

這里對于[KPI]的計算，會在迭代'Product'[Product]的時候，發(fā)生上下文轉(zhuǎn)換。即：正在計算的當(dāng)前的產(chǎn)品所在行，會轉(zhuǎn)換為對某個產(chǎn)品的篩選作用于整個數(shù)據(jù)模型進(jìn)行對[KPI]的計算。可以直觀地想象成：在迭代每個產(chǎn)品時，在當(dāng)前產(chǎn)品，向下?lián)迫?yīng)的訂單計算。其中，“向下?lián)迫?yīng)的”這幾個字就表現(xiàn)了上下文轉(zhuǎn)換的邏輯動機，那就是：從宏觀層面的某個元素，轉(zhuǎn)換為對微觀層面的整層篩選，實現(xiàn)了宏觀迭代到微觀篩選的轉(zhuǎn)換。

因此，上下文轉(zhuǎn)換的本質(zhì)其實正是：宏觀迭代到微觀篩選的轉(zhuǎn)換。在數(shù)據(jù)模型中，很多計算的確是要建立在不同層面之間的，那么這種宏觀迭代到微觀篩選的轉(zhuǎn)換便是在不同層面取數(shù)的核心邏輯。

將表作為集合

下面以留存客戶數(shù)的計算為例，來體會集合的邏輯結(jié)構(gòu)：

User.流失留存.留存客戶數(shù) = 

// 
// --------- A : X period ------------|----- B : y period ------|
//                                                       ↑d1  d2↑
//                                                              ↑
//    

// 設(shè)置 x
VAR _month_number_x = 6

// 設(shè)置 y
VAR _month_number_y = 1

// 以下請勿修改

VAR _users_period_a = 
    CALCULATETABLE( 
        VALUES( 'Order'[CustomerID] ) , 
        DATESINPERIOD( 
            'Calendar'[Date] , 
            DATEADD( LASTDATE( 'Calendar'[Date] ) , - _month_number_y , MONTH ) ,
            - _month_number_x , 
            MONTH 
        )
    )

VAR _users_period_b =
    CALCULATETABLE( 
        VALUES( 'Order'[CustomerID] ) , 
        DATESINPERIOD( 
            'Calendar'[Date] , 
            LASTDATE( 'Calendar'[Date] ) , 
            - _month_number_y , 
            MONTH 
        )
    )

RETURN COUNTROWS( INTERSECT( _users_period_a , _users_period_b ) )

留存用戶數(shù)，在 DAX 種，通常指的是，對于指定的區(qū)間 [d1,d2]，所在區(qū)間為 B，那么區(qū)間 A 的訪問用戶，在該 B 區(qū)間仍然訪問的視為留存，其人數(shù)為留存數(shù)。

這里，有一個自然的邏輯：A 區(qū)間的用戶集合，B 區(qū)間的用戶集合，而 A，B 的交集正是留存的用戶集合，其行數(shù)則為用戶數(shù)。

這樣，我們就把復(fù)雜的問題轉(zhuǎn)換求兩個集合，在這個案例中是兩個用戶 ID 的集合，因為用戶 ID 代表了用戶本身。

注意

上述內(nèi)容來自 DAX 模板工具：DAX Pro，可以通過拖拽鼠標(biāo)，快速創(chuàng)建度量值。您也可以理解學(xué)習(xí)上述 DAX 中的邏輯后在自己的模型中實驗。

總結(jié)

在 DAX 中，常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有四種：

• 作為表（Table）的表，常常與其他表通過關(guān)系構(gòu)成更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)。（后續(xù)文章，我們進(jìn)一步研究）

• 作為值（Value）的表，分析師必須確保在運行時可以的確只返回一個值。

• 作為列表（List）的表，通常會對一個列表進(jìn)行迭代，而在迭代中往往要施加上下文轉(zhuǎn)換來切換宏觀和微觀進(jìn)行取數(shù)。

• 作為集合（Set）的表，通常會對兩個集合做交，并，補的集合操作以便得到所需元素。

這就指導(dǎo)我們在面對一個問題時，我們要考慮表示該問題的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)應(yīng)該強調(diào)的是什么，然后想辦法來構(gòu)建這些的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，再基于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來進(jìn)行計算。

結(jié)合算法結(jié)構(gòu)，我們不難看出：

• 計算方法，依賴于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

• 計算方法，構(gòu)建出數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

• 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，為支撐計算方法

• 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，由計算方法給出

他們之間有緊密的共生關(guān)系，這希望大家可以在實踐中加以體會理解。

另外，本文揭示了上下文轉(zhuǎn)換的本質(zhì)：宏觀微觀切換。即從相對宏觀層面的元素迭代，再切換到微觀去篩選，俗稱：向下?lián)迫∠嚓P(guān)數(shù)據(jù)。

啟發(fā)：DAX 是什么，并不是最重要的，重要的是如何設(shè)計簡單的規(guī)則來完成數(shù)據(jù)建模中的必備邏輯，且規(guī)則最少，那么這些規(guī)則的本質(zhì)應(yīng)該是什么，這是穿透看似復(fù)雜的 DAX 回歸簡單的思路，故稱：Thinking in DAX。

——

? 活動預(yù)告：

2020年10月22日 19點?直播：讓 PowerBI DAX 回歸簡單??

報名方法：進(jìn)入?讓 PowerBI DAX 回歸簡單 - 在線直播活動?【閱讀原文】。

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