本書運用DAX提供了即用型業務分析解決方案設計模式，讀者可以在Microsoft Power BI、Analysis Services Tabluar和Excel的Power Pivot中使用這些模式。 本書主要包括以下內容： - 基於 SQLBI 領域作者多年咨詢培訓經驗總結的商業分析案例； - 根據業務需求構造簡明、可擴展的數據模型； - 使用 DAX 數據處理和分析； - 編寫具有優異計算性能的 DAX 公式。

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第1章與時間相關的計算1
第2章與標準時間相關的計算4
2.1時間智能計算介紹.4
2.1.1什麼是標準DAX時間智能函數5
2.1.2禁用自動日期/時間6
2.1.3標準時間智能函數的局限性6
2.1.4創建Date表6
2.1.5控制未來日期中的可視化8
2.1.6命名約定8
2.2期初至今總計9
2.2.1年初至今總計10
2.2.2季初至今總計12
2.2.3月初至今總計12
2.3比上個時間段增長的計算13
2.3.1比上個年度增長14
2.3.2比上個季度增長15
2.3.3比上個月度增長16
2.3.4比上個時間段增長18
2.4期初至今增長的計算19
2.4.1比上個年度年初至今增長19
2.4.2比上個季度季初至今增長21
2.4.3比上個月度月初至今增長22
2.5期初至今與上一個完整時間段的比較23
2.5.1年初至今比上個完整年度23
2.5.2季初至今比上個完整季度26
2.5.3月初至今比上個完整月度27
2.6使用移動年度總計計算29
2.6.1移動年度總計29
2.6.2移動年度總計增長30
2.7移動平均31
2.7.1移動平均30天32
2.7.2移動平均3個月33
2.7.3移動平均1年33
2.8篩選其他日期屬性34
第3章與月相關的計算37
3.1與月相關的時間智能計算介紹37
3.1.1創建Date表37
3.1.2命名約定41
3.2期初至今總計42
3.2.1年初至今總計42
3.2.2季初至今總計43
3.3比上個時期增長的計算44
3.3.1比上個年度增長44
3.3.2比上個季度增長45
3.3.3比上個月度增長47
3.3.4比上個時間段增長48
3.4期初至今增長的計算49
3.4.1比上個年度年初至今增長49
3.4.2比上個季度季初至今增長50
3.5期初至今與上一個完整時間段的比較51
3.5.1年初至今比上個完整年度51
3.5.2季初至今比上個完整季度53
3.6使用移動年度總計計算54
3.6.1移動年度總計54
3.6.2移動年度總計增長55
3.7移動平均.56
3.7.1移動平均3個月56
3.7.2移動平均1年57
3.8管理超過12個月的年份57
第4章與周相關的計算59
4.1與周相關的時間智能計算介紹59
4.1.1創建Date表59
4.1.2了解篩選器安全列61
4.1.3控制未來日期中的可視化62
4.1.4命名約定63
4.2期初至今總計64
4.2.1年初至今總計64
4.2.2季初至今總計66
4.2.3月初至今總計67
4.2.4周初至今總計68
4.3比上個時期增長的計算69
4.3.1比上個年度增長69
4.3.2比上個季度增長71
4.3.3比上個周度增長72
4.3.4比上個時間段增長74
4.4期初至今增長的計算75
4.4.1比上個年度年初至今增長75
4.4.2比上個季度季初至今增長77
4.4.3比上個周度周初至今增長78
4.5期初至今與上一個完整時間段的比較79
4.5.1年初至今比上個完整年度80
4.5.2季初至今比上個完整季度81
4.5.3周初至今比上個完整星期82
4.6使用移動年度總計計算83
4.6.1移動年度總計83
4.6.2移動年度總計增長84
4.7移動平均86
4.7.1移動平均4個星期86
4.7.2移動平均1個季度87
4.7.3移動平均1年88
第5章自定義時間相關的計算90
5.1自定義時間智能計算介紹90
5.1.1創建Date表91
5.1.2了解篩選器安全列93
5.1.3控制未來日期中可視化94
5.1.4命名約定95
5.2期初至今總計96
5.2.1年初至今總計96
5.2.2季初至今總計98
5.2.3月初至今總計99
5.3比上個時期增長的計算100
5.3.1比上個年度增長100
5.3.2比上個季度增長102
5.3.3比上個月度增長103
5.3.4比上個時間段增長104
5.4期初至今增長的計算106
5.4.1比上個年度年初至今增長106
5.4.2比上個季度季初至今增長107
5.4.3比上個月度月初至今增長110
5.5期初至今與上一個完整時間段的比較112
5.5.1年初至今比上個完整年度112
5.5.2季初至今比上個完整季度113
5.5.3月初至今比上個完整月度114
5.6使用移動年度總計計算116
5.6.1移動年度總計116
5.6.2移動年度總計增長117
5.7移動平均119
5.7.1移動平均30天120
5.7.2移動平均3個月121
5.7.3移動平均1年122
第6章比較不同區間的值123
第7章半累加計算126
7.1模式介紹126
7.2起始和終止日期127
7.3有數據的起始和終止日期128
7.4基於客戶的起始和終止日期129
7.5期初和期末餘額131
7.6期間增長134
第8章累計總數136
8.1基本模式136
8.2可排序列的累計總數138
第9章參數表140
9.1改變度量值的比例140
9.2多個獨立參數142
9.3多個依賴參數143
9.4動態選擇前N名產品144
第10章靜態分組146
10.1基本模式146
10.2按類別劃分的價格區間148
10.3大型表格上的價格區間150
第11章動態分組152
11.1基本模式152
11.2按產品增長聚類154
11.3按狀態聚類156
第12章ABC分類158
12.1靜態ABC分類158
12.2快照ABC分類160
12.3動態ABC分類164
12.4尋找ABC分類165
第13章新客戶和回頭客戶167
13.1介紹167
13.2模式描述170
13.2.1內部度量值172
13.2.2外部度量值172
13.2.3如何使用模式度量值173
13.3動態相對模式174
13.3.1內部度量值175
13.3.2新客戶175
13.3.3流失客戶177
13.3.4暫時流失客戶177
13.3.5復活客戶178
13.3.6回頭客戶179
13.4動態絕對模式180
13.4.1內部度量值181
13.4.2新客戶182
13.4.3流失客戶182
13.4.4暫時流失客戶183
13.4.5復活客戶184
13.4.6回頭客戶185
13.5通用動態模式（按類別動態）185
13.5.1內部度量值186
13.5.2新客戶187
13.5.3流失客戶189
13.5.4暫時流失客戶190
13.5.5復活客戶192
13.5.6回頭客戶194
13.6快照絕對模式196
第14章關聯性的非重復計數202
第15章事件進展206
15.1事件進展的定義206
15.2未結訂單208
15.3結合快照的未結訂單210
第16章排名215
16.1靜態排名215
16.2動態排名216
16.3顯示每個類別的前3名產品218
第17章層次結構220
17.1檢測當前級別的層次結構220
17.2父節點百分比221
第18章父子層次結構223
18.1介紹223
18.2基本的父子層次模式224
18.3會計科目表的層次結構227
18.4父子層次結構的安全模式232
第19章同類比較234
19.1介紹234
19.2同店銷售額的快照計算235
19.3不使用快照的同店銷售額238
第20章轉移矩陣240
20.1介紹240
20.2靜態轉移矩陣241
20.3動態轉移矩陣244
第21章調查247
第22章購物籃分析251
22.1定義關聯規則指標251
22.1.1#252
22.1.2#And252
22.1.3#Total252
22.1.4#Both253
22.1.5%Support（支持度）253
22.1.6%Confidence（置信度）253
22.1.7Lift（提升度）253
22.2報告範例253
22.3基本模式示例255
22.4優化模式示例259
第23章彙率轉換261
23.1多種來源貨幣，單一報告貨幣261
23.2一種來源貨幣，多種報告貨幣263
23.3多種來源貨幣，多種報告貨幣266
第24章預算269
24.1介紹269
24.2數據模型270
24.3業務選擇271
24.3.1基於上一年度的分配271
24.3.2停產的產品不會對分配產生影響272
24.3.3新產品有自己的預測數量272
24.3.4以年的基礎停產或推出產品273
24.4預測分配273
24.5在同一圖表上顯示實際數據和預測數據275
 

PowerBI自2015年7月發布後，極大地改變了商業智能市場的格局，連續多年被評為商業智能產品的領導者。本書集合了20多套運用Power BI的DAX引擎來處理、分析常見商業問題的即用型解決方案。DAX設計模式是由BI領域專家——阿爾貝托·法拉裡和馬爾科·魯索總結並提出的。本書同時使用Power BI和Excel作為工具進行編寫，並對應用模式進行了大幅更新，內容涵蓋了時間智能、分組、ABC分類、客戶分析、購物籃分析等常用模式。本書所包含的每一套設計模式都經過不斷的實踐，被提煉為易用的數據模型和優雅的DAX公式。本書適合Excel高級用戶、商業智能分析人員、使用DAX和微軟分析工具的專業人士閱讀。

(意)阿爾貝托·法拉裡,(意)馬爾科·魯索 著 BI佐羅團隊 譯