Berechnungen in Power BI: Ein Überblick über DAX und seine Anwendungen (2024)

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Serie 01.08.2024 Power BI meistern: Ein Starter-Kit für Datenmodellierung und Analyse

Berechnungen in Power BI: Ein Überblick über DAX und seine Anwendungen (1)

Alexander Wodtschel Power BI Trainer, BI Reporting Process Specialist

Serienelemente
  • Berechnungen in Power BI: Ein Überblick über DAX und seine Anwendungen
  • Power Query in Power BI als Schlüsselfaktor für den Erfolg in der Datenanalyse
  • Warum ein solides Datenmodell in Power BI so wichtig ist
Berechnungen in Power BI: Ein Überblick über DAX und seine Anwendungen (2)

Power BI von Microsoft ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Datenanalyse und -visualisierung. Für Einsteiger Power BI ist es empfehlenswert, sich zunächst mit den Schlüsselkonzepten von DAX vertraut zu machen. DAX (Data Analysis Expressions) ist eine spezielle Formelsprache, die es ermöglicht, tiefgehende und fortschrittliche Berechnungen durchzuführen, um aussagekräftige Berichte und Dashboards zu erstellen.

Ein gutes Datenmodell ist der Schlüssel zum Erfolg in Power BI

Ein gut strukturiertes Datenmodell ist unerlässlich für die optimale Anwendung von DAX. Stellen Sie sicher, dass Ihr Modell Fakten- und Dimensionstabellennumfasst, um eine klare Trennung der Daten und eine effiziente Verarbeitung zu gewährleisten. Ein effektives Datenmodell bildet die Grundlage, auf der DAX seine volle Leistungsfähigkeit entfalten kann.

Berechnete Spalten in Power BI: Eine Einführung

Berechnete Spalten ermöglichen es Ihnen, neue Spalten basierend auf existierenden Daten zu erstellen, welche dann für weitere Analysen genutzt werden können. Sie sind ideal für statische Berechnungen, wie z.B. Umrechnungskurse oder kategorische Zuordnungen. Diese Spalten werden direkt in das Datenmodell aufgenommen und bei der Datenaktualisierung einmal berechnet.

Berechnungen in Power BI: Ein Überblick über DAX und seine Anwendungen (3)

Ein häufiger Fehler bei Einsteigern ist der übermäßige Gebrauch von berechneten Spalten, weil die Excel-Logik auf Power BI übertragen wird. Doch bedenken Sie: Berechnete Spalten beanspruchen zusätzliche Speicherressourcen (RAM) und können bei großen Datenmengen die Performance beeinträchtigen. Prüfen Sie daher stets, ob die benötigten Spalten nicht bereits in Power Query oder direkt in der SQL-Datenquelle erstellt werden können. Kennzahlen wie Umsatz / Sales (Beispiel in Abb. 1) sollten besser mit Measures berechnet werden anstatt in Spalten.

Measures in Power BI: Flexibilität und Performance

Measures sind dynamische Berechnungen, die sich je nach dem im Bericht angewendeten Filter-Kontext ändern. Sie sind besonders nützlich für Aggregationen wie Summen oder Durchschnitte und spielen eine zentrale Rolle bei der Berechnung von Key Performance Indicators (KPIs).

Nützliche DAX-Funktionen für Measures

  • Zeitintelligenz-Funktionen: Nutzen Sie TOTALYTD (Kumulierter Jahreswert), SAMEPERIODLASTYEAR (Vorjahreswert der gleichen Periode) oder DATESBETWEEN (Kumulierter Wert von – bis), um Zeiträume zu vergleichen und Trends zu analysieren.
  • Datum- und Zeitfunktionen: Verwenden Sie DATE, YEAR oder NOW, um mit Datums- und Zeitwerten zu arbeiten.
  • Logische Funktionen: IF, AND und OR helfen Ihnen, komplexe Bedingungen zu überprüfen und entsprechende Werte zurückzugeben.
  • Mathematische Funktionen: SUM, ROUND und SQRTermöglichen es Ihnen, mathematische Operationen auf Ihre Daten anzuwenden.

Die CALCULATE-Funktion: Der Game-Changer in Power BI

Eine der wichtigsten Funktionen, um tiefere Einblicke in Ihre Berichte zu gewinnen, ist die CALCULATE-Funktion. Die CALCULATE-Funktion ermöglicht es Ihnen, den Kontext einer Berechnung innerhalb einer Measure zu ändern, wobei der Kontext durch die Umgebung bestimmt wird, in der Ihre Berechnung durchgeführt wird. Mit der CALCULATE-Funktion können Sie problemlos Zeitintelligenzberechnungen durchführen und hochwertige Einblicke in Power BI gewinnen. Stellen Sie sich vor, Sie möchten den Gesamtumsatz für Bestellungen von Kunden aus den USA berechnen. Mit der CALCULATE-Funktion können Sie den Kontext Ihrer Berechnung so ändern, dass nur die Daten berücksichtigt werden, die den gewünschten Kriterien entsprechen. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie komplexe Filterbedingungen anwenden möchten, um präzise und relevante Analysen durchzuführen. Zum Beispiel könnte ein Measure wie "SalesUSA" wie in Abb. 2 aussehen.

Berechnungen in Power BI: Ein Überblick über DAX und seine Anwendungen (4)
In diesem Measure summiert die SUM-Funktion alle Werte in der Spalte Sales der Tabelle Orders (Abb. 1). Die CALCULATE-Funktion ändert den Kontext der Berechnung, indem sie die Bedingung CustomerList[Country] = "USA" anwendet, wozu ein Bezug zu einer Spalte in den Kundenstammdaten herangezogen wird. Dadurch werden nur die Bestellungen von Kunden aus den USA in die Berechnung einbezogen.

Die Flexibilität der CALCULATE-Funktion ermöglicht es Ihnen, vielseitige und anpassungsfähige Berechnungen durchzuführen. Sie können diese Funktion nutzen, um eine Vielzahl von Szenarien zu analysieren, von zeitbasierten Vergleichen bis hin zu spezifischen Geschäftslogiken, die auf verschiedenen Dimensionen und Tabellen basieren.

Visual Calculations in Power BI: Neue Möglichkeiten im Jahr 2024

Anfang des Jahres 2024 wurden in Power BI Berechnungen innerhalb einer Visualisierung ermöglicht. Diese Funktion, die sich noch in der Vorschau befindet, muss zunächst in den Optionen aktiviert werden. Visual Calculations erlauben es Ihnen, Berechnungen direkt in einer Visualisierung vorzunehmen, ohne dass dafür ein eigenes Measure erstellt werden muss. Diese Möglichkeit bietet neue Flexibilität und Performance. Beachten Sie jedoch, dass Sie den Überblick behalten müssen, in welchen Visuals Berechnungen angelegt wurden. Für mehrfach verwendete Berechnungen ist die Erstellung eines Measures vorzuziehen.

Fazit

Der Artikel hat die grundlegenden Berechnungsmöglichkeiten in Power BI beleuchtet, ohne dabei zu sehr ins Detail zu gehen. Einige Themen, wie berechnete Tabellen, wurden bewusst ausgelassen, um den Fokus auf die wichtigsten Aspekte zu legen. Einsteigern wird empfohlen, sich zunächst mit den Grundlagen von DAX vertraut zu machen und einfache Berechnungen auszuprobieren, bevor sie sich an komplexere Funktionen wagen.

Mit DAX lassen sich eine Vielzahl von Fragestellungen, von einfachen bis hin zu komplexen, beantworten. Es gibt oft mehrere Wege, um ein Ziel zu erreichen. Während die Wahl des Ansatzes bei einfachen Berechnungen noch nicht so entscheidend sein mag, kann eine effizient geschriebene Formel bei komplexeren Berechnungen erhebliche Unterschiede in der Performance bewirken. Kein Nutzer wartet gerne mehrere Sekunden, bis sich ein Visual berechnet hat, insbesondere wenn er viel mit Slicern arbeitet und sich das Visual mehrfach neu berechnen muss.

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Schlagworte zum Thema: Business Intelligence, Big Data, Excel, Analytics

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    Berechnungen in Power BI: Ein Überblick über DAX und seine Anwendungen (2024)

    FAQs

    How do you remember DAX functions in Power BI? ›

    The best way to learn DAX is to create some basic formulas, use them with actual data, and see the results for yourself. The examples and tasks here use the Contoso Sales Sample for Power BI Desktop file. This sample file is the same one used in the Tutorial: Create your own measures in Power BI Desktop article.

    How to use DAX formula in Power BI? ›

    DAX formulas are entered into the formula bar just below the ribbon in Power BI. Start by giving the formula a name and then follow with the equal-to sign (“=”). Then write in your formula using functions, constants, or strings.

    What is the difference between DAX query and power query in Power BI? ›

    The difference between DAX and Power Query or M lies in their core functionalities. DAX is used for data modeling and creating calculated columns and measures, whereas Power Query is used for data transformation and loading data from external sources.

    What are the examples of DAX measures? ›

    In Power BI, measures are used to create variety of DAX functions like SUM, AVERAGE, MAX, MIN and COUNT. Examples: Measures include: Total Sales, Total Salaries, Average Quantity, Average Order Value, Count of Customers, Year-to-Date (YTD) Sales and so on.

    How many DAX functions are in Power BI? ›

    The DAX function reference provides detailed information including syntax, parameters, return values, and examples for each of the over 250 functions used in Data Analysis Expression (DAX) formulas.

    How to use DAX query? ›

    DAX queries have two main parts:
    1. An EVALUATE statement, which is required. It specifies what and how data is returned in the query.
    2. A DEFINE statement, which is optional. It allows you to define DAX formulas, such as a measure, to use in the query.
    Jul 23, 2024

    Is DAX hard to learn? ›

    Complexity of Calculations: Simple calculations in DAX, such as summing up values or calculating averages, are relatively straightforward to learn. However, more complex calculations involving iterating over data or dealing with multiple tables may require a deeper understanding and practice.

    What does the DAX function CALCULATE in Power BI? ›

    The CALCULATE function evaluates the sum of the Sales table Sales Amount column in a modified filter context. A new filter is added to the Product table Color column—or, the filter overwrites any filter that's already applied to the column.

    Can you use SQL instead of DAX in Power BI? ›

    Yes, DAX (Data Analysis Expressions) in Power BI is somewhat similar to SQL (Structured Query Language) in that both are used to query and manipulate data.

    Why use DAX in Power BI? ›

    What is DAX used for? A. DAX (Data Analysis Expressions) is a formula language used in Power BI to create custom calculations and aggregations for data analysis. It manipulates and analyzes data from different sources, creates new calculated columns and measures, and performs complex calculations and analyses.

    Which is better Power Query or Power BI? ›

    Power BI is a completely separate tool that has both of these tools included. It has more connection options than Power Query in Excel. It also has better visualizations and can publish to the Power BI Service for better sharing of reports.

    Is Tableau better than Power BI? ›

    Tableau outperforms Power BI when handling large volumes of data, but Power BI is easier to learn. Tableau has more visualization options and provides granular control, but Power BI offers automatic refreshing to keep reports up-to-date with less effort.

    What is the DAX language in Power BI? ›

    Data Analysis Expressions (DAX) is a formula expression language used in Analysis Services, Power BI, and Power Pivot in Excel. DAX formulas include functions, operators, and values to perform advanced calculations and queries on data in related tables and columns in tabular data models.

    What is Google's alternative to Power BI? ›

    Google Data Studio: Overview

    Google Data Studio is a free data visualization tool developed by Google. Like Power BI, it offers a wide range of features for creating interactive reports and dashboards. Data Studio is also cloud-based, which means you can access your reports from anywhere with an internet connection.

    Why is DAX hard to learn? ›

    Complexity of Calculations: Simple calculations in DAX, such as summing up values or calculating averages, are relatively straightforward to learn. However, more complex calculations involving iterating over data or dealing with multiple tables may require a deeper understanding and practice.

    How long will it take to learn DAX? ›

    Learning how to create basic data visualizations requires about five to seven days. Becoming proficient with essential DAX functions is estimated to take approximately two weeks. Understanding how to make dashboards and reports takes most people three days.

    How to speed up DAX measures? ›

    Optimizing DAX Functions
    1. Use ISBLANK() instead of =Blank() check.
    2. Use = 0 instead of checking for ISBLANK() || = 0.
    3. Use SELECTEDVALUE() instead of HASONEVALUE()
    4. Use SELECTEDVALUE() instead of VALUES()
    5. Use variables instead of repeating measures inside the IF branch.
    6. Use DIVIDE() instead of /

    How to optimize DAX queries in Power BI? ›

    21 Ways To Optimize DAX Queries & Power BI Report
    1. Hiding unused columns.
    2. Appropriately use the error functions.
    3. Clear the cache first.
    4. Visualization Load Time.
    5. Data Model (Star Schema)
    6. Number of Visuals.
    7. Appropriately use the DIVIDE FUNCTION over DIVIDE OPERATOR.
    8. Avoid converting BLANKs to values.
    Jan 22, 2023

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