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Dax调试方法在DaxStudio中模拟上下文环境测试dax函数

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Dax调试方法:在DaxStudio中模拟上下文环境测试dax函数

在PowerBI中建模的时候,需要大量的Dax代码编写,当dax的运行结果与预期不一样时,在Power BI中往往比较难进行测试排错。

关于如果使用DaxStudio的安装使用,以及基本的dax编写测试方法,在文章 中做了详细介绍。

本文主要介绍下,几种常见场景下编写dax,在涉及上下文环境时,怎么样使用DaxStudio进行调试。

一、源数据

简化的销售情况表,记录了该服装门店在1月1日、1月2日中销量情况。全部数据如下:

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/26a5803229fa7ed736f6cf21fae680be.png

二、基本调试方法

利用分拆,逐步编写dax语句的方式,进行dax代码的调试。

在DaxStudio中,对嵌套的dax语句,拆分成最小单元,使用 EVALUATE 进行输出调试。

(1)使用 EVALUATE 输出二维表的内容

EVALUATE
'销售表'

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/2a58948a402d09403508946ad56b0f14.png

(2)使用 EVALUATE 输出单个值的方法:将单个值转换为单行表

EVALUATE
row("列名",max('销售表'[销量]))

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/ab03115078fc66bff195897fffe13d66.png

DAX的编写有三种主要场景:新建度量值、新建列、新建表。下面分别叙述下涉及上下文的调试方法。

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/0b607b040740938af4aa6844fc79bbf2.png

三、新建列中的dax调试

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/94297232dc6607daa0e70aff84e49009.png

新增列的dax调试,使用ADDCOLUMNS 模拟进行,格式如下:

EVALUATE
ADDCOLUMNS (
'表名',
"新增列名",新增列的dax公式
)

例如现在想新建一列,计算每个产品两天的合计销量(实际应用中,会再使用当天销售/合计销量,计算当天的销售占比,以进行运营分析)

编写dax语句sum(‘销售表’[销量]) 运行如下。

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/fc601380d5817553153ee299709b0d47.png

发现sum(‘销售表’[销量]) 并没有应用行上下文, 均是计算了所有产品的总销量,不符合我们的预期。

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/b1bea84846109cf4bdd8bbe25375679b.png

使用 ADDCOLUMNS

模拟 新建列测试,发现错误的情形是一样的。

EVALUATE
ADDCOLUMNS (
'销售表',
"该产品合计销量1", sum('销售表'[销量])
)

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/8d8263c4a126aee84f64e65aac67f344.png

其实错误的原因是sum并没有将行上下文转换为筛选上下文,需要使用calculate协助转换。

修改如下就符合我们设定的预期了,比如第一行的牛仔裤,在该产品合计销量列,就只累计了牛仔裤在1月1日、1月2日的销量。

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/2abcf9ed0740bc5616d8fcfbb8b3f6b8.png

使用 ADDCOLUMNS

模拟 新建列测试,结果同样也正确了。

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/77d3bcf9475dccce5e65eda8bb79c421.png

四、新建度量值的dax调试

同样是使用“合计销量”为例子,新建有度量值如下:

销售总量

= sum(’

销售表

‘[

销量

])

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/4852364a0e0f72f1ab34bbaf1a34d165.png

(1)一维场景下使用度量值的测试

使用 SUMMARIZE

模拟 汇总,构建同样的上下文。格式如下:

EVALUATE
SUMMARIZE('表名', '表名'[汇总字段],"度量值名称",度量值的dax公式)

例子如下:

使用矩阵视觉对象,以“分类”为行,“销售总量”为值,度量每一类产品的销量。

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/7b000a885ed013e555687f8658e74986.png

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/addc93da934e94a47be7c037b54b7773.png

使用 SUMMARIZE 模拟测试

EVALUATE
SUMMARIZE('销售表','销售表'[分类],"销售总量",sum('销售表'[销量]))

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/92cd01c1854de40a1d29ee37dc649499.png

(2)二维场景下使用度量值的测试

使用 SUMMARIZE

多次

模拟 汇总,构建同样的上下文。格式如下:

EVALUATE
SUMMARIZE(FILTER('表名', '表名'[列汇总字段]="字段值1"),[行汇总字段]," 列汇总字段",度量值的dax公式)

EVALUATE
SUMMARIZE(FILTER('表名', '表名'[列汇总字段]="字段值2"),[行汇总字段]," 列汇总字段",度量值的dax公式)

……

EVALUATE
SUMMARIZE(FILTER('表名', '表名'[列汇总字段]="字段值n"),[行汇总字段]," 列汇总字段",度量值的dax公式)

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/01fc7e3857992abcd1013c440f7255d3.png

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/2f2db1a2e613424913d1854eb135df32.png

使用

SUMMARIZE

多次模拟

EVALUATE
SUMMARIZE(FILTER('销售表','销售表'[分类]="配饰"),[日期],"配饰",sum('销售表'[销量]))

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/1ef665b0c47255ef91589ba636bb6ea4.png

EVALUATE
SUMMARIZE(FILTER('销售表','销售表'[分类]="配饰"),[日期],"配饰",sum('销售表'[销量]))

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/174ca2fd5d73f7f60bb0d330572cf920.png

新建表就不涉及上下文了,与本文所述内容关系不大。

如需调试,直接使用基本的调试方法即可。

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/7a133f0f461a0656124a08f48ac240ca.png