Power BI 中的快速度量值

Power BI 包含一项名为“快速度量”的革命性功能，它无需深入了解 DAX（数据分析表达式）公式知识即可加快复杂计算的创建速度。

什么是快速度量？

快速度量是一项动态功能，可让 Power BI 用户更轻松地创建复杂的计算。通过为分析师和业务用户提供这些预构建公式的快捷方式，他们可以充分利用 Power BI 的分析功能，而无需深入研究 DAX 编程的各种细节。

主要特征

1. 用户友好界面： 具有不同技术水平的用户可以更轻松地使用快速度量。
2. 预配置公式： 它们包含用于聚合、基于时间的计算和增长率等常见分析场景的预配置公式。
3. 高效解决方案： 快速度量通过提供各种预定义的度量，大大缩短了构建复杂计算所需的时间和精力。
4. 简化分析： 尽管 Power BI 以其强大的分析能力而闻名，但对于复杂计算，通常需要理解 DAX 公式。快速度量充当了对于不具备高级 DAX 能力的用户而言的催化剂，使分析过程变得更简单。

优点

1. 分析民主化： 业务用户现在可以主动获取见解，而无需完全依赖数据，并且他们还使分析过程民主化。
2. 降低学习曲线： 个人只需最少的指导即可生成复杂的计算，从而培养更全面、更具协作性的分析环境。
3. 克服 DAX 复杂性： 对于不熟悉该语言的用户来说，创建 DAX 公式通常的方法可能很困难。通过抽象化复杂性，快速度量弥合了这一差距，并允许用户专注于分析结果，而不是底层代码的细微差别。
4. 支持用户
   • 适合所有人：通过为不熟悉 DAX 的用户消除障碍，快速度量使高级分析成为更广泛用户可用的工具。
   • 鼓励探索：DAX 脚本的技术细节不会阻止用户尝试和探索不同的分析情况。

局限性

尽管 Power BI 的快速度量极大地简化了创建复杂计算的过程，但认识到它们的一些缺点并考虑在更大的 Power BI 环境中最佳利用它们的方法至关重要。

1. 定制性有限

• 局限性：与手动创建的 DAX 公式相比，快速度量的定制性有限，因为它们本质上是预配置的公式。
• 缓解措施：混合方法：当需要进一步定制时，将快速度量与唯一的 DAX 计算结合使用。这利用了快速度量的简单性，同时保证了多功能性。

2. 依赖可用模板

• 局限性：快速度量模板仅供用户使用；其他情况可能需要更复杂的 DAX 公式。
• 缓解措施：高级 DAX 技能：为了处理不适合预设快速度量模板的情况，鼓励用户逐步掌握高级 DAX 技能。
• 社区支持：利用 Power BI 社区论坛和资源来获取有关扩展快速度量功能的建议。

3. 理解上下文有限

• 局限性：在复杂的业务逻辑情况下，自定义 DAX 度量可能提供快速度量不具备的上下文感知。
• 缓解措施：整合特定度量：为了利用快速度量的简单性并满足特定的上下文要求，将它们与自定义 DAX 度量结合使用。

快速度量的实际应用

Power BI 中的快速度量不仅仅是一项功能，更是将原始数据转化为可操作见解的强大催化剂。现在，让我们探索快速度量的实际用途，它们可以简化复杂的计算并加快数据驱动的决策制定。

1. 销售增长分析

• 场景：一家零售公司希望在较长时期内检查销售增长，以发现趋势并为战略决策提供信息。
• 快速度量的使用：“年同比销售增长”快速度量可以快速确定与去年相比的销售额百分比变化。这消除了用户为此常见情况手动创建 DAX 公式的要求。

示例

在这种情况下，快速度量可以自动计算年同比销售增长，从而使没有太多 DAX 经验的用户可以使用它。

2. 客户保留率

• 场景：为了提高客户忠诚度和优化营销工作，一家电子商务平台衡量客户保留率。
• 快速度量的使用：“客户保留率”快速度量使得确定在给定时间段内保留的客户数量变得更容易。

示例

通过自动化保留率计算，此快速度量使用户无需处理复杂的 DAX 逻辑，而是可以专注于分析数据。

3. 产品绩效基准测试

• 一家制造公司希望使用关键绩效指标 (KPI) 来比较不同产品的绩效。
• 快速度量的使用：使用“Top N”等快速度量，可以根据利润或销售额等特定 KPI 快速识别和排名表现最佳的产品。

例如

通过利用“Top N”快速度量，客户无需复杂的 DAX 公式即可快速获得对表现最佳的产品有深入的了解。

4. 费用与销售额比率

• 场景：财务部门希望计算费用与销售额比率，以评估盈利能力和成本效益。
• 快速度量的使用：“比率”快速度量可以轻松快速地计算比率，这使其非常适合需要计算收入相关的费用情况。

示例

通过自动化比率计算，此快速度量使您可以评估财务数据，而无需深入研究 DAX 表达式的复杂性。

快速度量提供了一种快速创建复杂计算的方法，而无需深入研究 DAX 编程的细节。让我们开始逐步过程，以充分利用快速度量的节省时间的功能

1. 选择报表视图

• 启动 Power BI Desktop 并从菜单中选择“报表”视图。

2. 选择一个可视化项

• 决定要包含快速度量的可视化项，例如表格或图表。

3. 访问快速度量

• 要访问快速度量，请右键单击“字段”窗口并选择一个带有数字的列。

4. 从上下文菜单中选择“快速度量”。

5. 检查可用模板

• Power BI 提供了一个包含常用计算的现成模板库。

6. 模板涵盖的示例场景包括：占总计的百分比、累计总计和移动平均线。

7. 选择一个模板

• 选择与您计划进行的计算相对应的模板。

8. 详细的模板名称可帮助用户做出明智的决定。

9. 定义输入

• 输入字段可能包括基础列、日期列或特定聚合等值，具体取决于选择的模板。

10. 总结公式

• Power BI 根据所选模板和输入自动生成 DAX 公式。

11. 用户可以在使用公式之前检查它是否满足他们的需求。

12. 应用快速度量

• 选择所需的可视化项，然后单击“确定”以应用快速度量。

Power BI 会无缝集成计算结果。

快速度量的省时潜力

1. 效率提升

• 快速度量转换计算速度：使用传统方法的手动 DAX 公式可能耗时且复杂。
• 快速结果：用户可以使用此方法在几分钟内完成使用更传统方法需要数小时才能完成的任务。
• 借助快速度量，用户可以加快分析工作流程并提高决策敏捷性。

2. 易于使用的界面

• 扩展数据：快速度量自然易于使用，简化了分析空间。具有不同技术背景的用户可以积极参与分析过程。

3. 提高生产力

• 简化的流程：快速度量简化了计算创建，从而提高了生产力。
• 由于用户可以快速完成分析流程，因此 Power BI 是一个更有效的工具。
• 加快决策速度：快速度量消除了计算创建过程中的障碍，从而促进了更敏捷的决策。
• 生产力的提高使得数据驱动的决策能够更快、更智能地做出。

4. 侧重于解释

• 摆脱 DAX 语法挑战：快速度量可用于自动化简单和复杂计算的创建。
• 用户现在可以专注于理解结果，而不是纠结于 DAX 语法的复杂性。
• 战略见解：通过抽象化计算的复杂性，用户可以更深入地理解如何战略性地评估分析结果。