Các phép tính DAX và Time Intelligence cho Power BI và Excel

Để xây dựng các báo cáo thực sự động trong Power BI và Excel, bạn cần nhìn xa hơn các công thức cơ bản và hiểu cách DAX thực sự đánh giá dữ liệu. Nếu không nắm vững các ngữ cảnh đánh giá và các phép tính dựa trên thời gian, các báo cáo của bạn có thể dễ dàng tạo ra kết quả không chính xác hoặc chậm chạp. Khóa học bằng văn bản này sẽ hướng dẫn bạn qua các cơ chế cốt lõi của Biểu thức Phân tích Dữ liệu (DAX). Bạn sẽ chuyển từ việc viết các công thức đơn giản sang cấu trúc các phép tính phức tạp, thao tác các ngữ cảnh bộ lọc và xây dựng các báo cáo thông minh thời gian mạnh mẽ có thể dễ dàng so sánh hiệu suất theo năm, tổng lũy kế và các khoảng thời gian tùy chỉnh. Những gì bạn sẽ học: - Hiểu sự khác biệt cơ bản giữa ngữ cảnh hàng (row context) và ngữ cảnh bộ lọc (filter context) để dự đoán chính xác cách các công thức của bạn hoạt động - Áp dụng các hàm thông minh thời gian (time intelligence functions) để tính toán từ đầu năm đến nay, so sánh kỳ trước và trung bình động - Xây dựng các công thức DAX rõ ràng, dễ đọc và hiệu suất cao bằng cách sử dụng các biến - Phân biệt giữa các hàm trả về giá trị vô hướng (scalar-valued) và các hàm trả về bảng (table-valued) để mở khóa các kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu nâng cao - Thao tác các ngữ cảnh đánh giá một cách an toàn bằng cách sử dụng hàm CALCULATE để giải quyết logic nghiệp vụ phức tạp Khóa học bắt đầu với các thuật ngữ thiết yếu và cơ chế đánh giá trước khi đi từng bước vào thao tác ngữ cảnh nâng cao và phân tích chuỗi thời gian. Thông qua các giải thích bằng văn bản rõ ràng và các đoạn mã thực tế, bạn sẽ xây dựng một khuôn khổ đáng tin cậy để giải quyết các thách thức phân tích dữ liệu trong thế giới thực. Khóa học này được thiết kế dành cho các nhà phân tích dữ liệu và chuyên gia kinh doanh đã biết những kiến thức cơ bản về Power BI hoặc Excel và muốn nâng cao khả năng mô hình hóa dữ liệu của mình. Không yêu cầu kiến thức lập trình nâng cao. Hãy bắt đầu đọc ngay hôm nay để khai thác toàn bộ sức mạnh phân tích của các mô hình dữ liệu của bạn.