2.資料預處理
3.資料視覺化
二、m函式
三、dax函式
含義：基於業務邏輯常識，篩選資料模型後，進行動態分類彙總。
查詢設定～轉換；提取
基本操作：
縱向合併：union
橫行合併：left join
分組（維度）、聚合（柱column：度量的字段、操作：規則）
最佳實踐參考
-.pbix
-配色
m函式是power query專用的函式語法，可資料匯入、整合、加工處理等任務工作，是專用於資料處理的程式語言。
pq～新建源～空查詢
首字母大寫
單行注釋符//
多行注釋符/* …*/
let 。。。in結構:
let用於封裝計算結果，並為計算結果命名。
in用於顯示結果
(引數1，引數2，引數…=>函式運算表示式
※通過呼叫函式得到的函式返回值稱為函式值
例:(parameterl as number, parameter2 as number) =>
letfinal = (parameter1 + parameter2) / 2
infinal
度量值名稱 = dax函式 （[度量值],『表』[列] = 「?」）
用法： [kpi名字] = calculate([度量值or表示式]，（用於篩選：）『表』[列]=「？」，『表』[列]=「？」)
例子：[總銷量_all] = calculate([產品銷售量]，all(『銷售資料表』))
[c的銷量]= calculate( [產品銷售量]，filter (『銷售資料表』,[國家] = 「c」) )
=sumx( filter (『銷售資料表』，[國家] =「australia" )，[實際銷量] )
語法：all(『表』)或all(『表』,[列])
用法： [kpi名字] = calculate([度量值or表示式]，all（『表』[列]，『表』[列]）)
注意：必須引用同表的列，且和最終圖表維度同表。
allexcept()
注：分母可為0，而用「/」不行
divide（分子，分母，可選項（空））
if (邏輯判斷，true的返回值，false的返回值)
switch(表示式，值1,結果1,值2,結果2…)
也可用於分組
語法:related (『表』[例])
relatedtable (『表』)
lookupvalue (『表』[列]，目標表列1, 原表關聯列1，目標表列2, 原表關聯列2…)
舉例:related
[收入] = [實際銷量]* related(『產品表』[產品**])
relatedtable
[訂單數量] = countraws ( relatedtable (『銷售資料表』))
lookupvalue
[產品**] lookupvalue (『產品表』[產品**]，
//輸出結果列
產品表[產品類別]，[產品類別]， //條件1
產品表[產地]，產地) //條件2
用於收納度量值，好找（僅新版）
主頁～輸入資料～名稱（表名）～載入
右側欄位中選中度量值～左上?主表：選專屬表
右側欄位中隱藏列1，再摺疊再開啟表就變成計算器圖表
Power BI 學習筆記02
4 建立資料分析模型 4.1 建立資料模型 10節 edit relationship cross filter direction 跨篩選器方向 交叉篩選器方向 該項有兩個選擇 single or both。選 both 的話，原表關係 一對多 中兩個表的相應欄位都可以做篩選項，如果選 singl...
python scrapy 小白入門筆記（一）
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mysql入門命令 小白筆記
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