Heute möchte ich mit euch einige meiner Lieblings-DAX-Tricks für Power BI teilen. Diese Power BI Tricks werden euch dabei helfen, eure Berichte — sei es in Power BI Desktop oder in Microsoft Fabric — auf das nächste Level zu heben!
20 ultimative DAX-Tricks — einfach erklärt
- CALCULATE für Kontextänderungen 🛠️
CALCULATE ist eine super Funktion, die den Kontext ändert, in dem Daten analysiert werden.
Zum Beispiel:CALCULATE(SUM('Umsatz'[Umsatzbetrag]), 'Umsatz'[Region] = "West")berechnet die Summe der Verkäufe in der Westregion. Ziemlich cool, oder? - RELATED für den Zugriff auf Daten aus verwandten Tabellen 🔄
Mit RELATED könnt ihr auf Daten aus einer Tabelle zugreifen, die mit der aktuellen Tabelle verwandt ist.
Zum Beispiel:RELATED('Product'[Product Name])holt den Produktnamen, der zur aktuellen Zeile gehört. Einfach und effektiv! - EARLIER für Zeilenkontext 🕰️
EARLIER ist super nützlich, wenn ihr auf Daten aus einem früheren Zeilenkontext zugreifen wollt.
Zum Beispiel:CALCULATE(SUM('Sales'[Sales Amount]), FILTER('Sales', 'Sales'[Sales ID] = EARLIER('Sales'[Sales ID])))– ein bisschen kompliziert, aber unglaublich mächtig! - RANKX für Ranking 🏅
Mit RANKX könnt ihr Werte in einer Spalte ranken.
Zum Beispiel:RANKX(ALL('Sales'), 'Sales'[Sales Amount], , DESC)rankt Verkaufsbeträge in absteigender Reihenfolge. Wer ist der Beste? Jetzt könnt ihr es herausfinden! - DIVIDE für sichere Division 🧮
DIVIDE führt eine Division durch und behandelt Divisionen durch Null.
Zum Beispiel:DIVIDE([Total Sales], [Total Units])teilt den Gesamtverkauf durch die Gesamteinheiten und gibt BLANK() für Divisionen durch Null zurück. Keine Fehlermeldungen mehr wegen Division durch Null! - SWITCH für mehrere Bedingungen 🔄
SWITCH ist eine bessere Alternative zu verschachtelten IFs.
Zum Beispiel:SWITCH([Rating], 1, "Schlecht", 2, "Durchschnittlich", 3, "Gut", "Unbekannt")weist ein Label basierend auf der Bewertung zu. Schluss mit endlosen IFs! - ALL zum Entfernen von Filtern 🚫
ALL entfernt Filter von einer Spalte oder Tabelle.
Zum Beispiel:CALCULATE(SUM('Sales'[Sales Amount]), ALL('Sales'))berechnet den Gesamtverkauf, ohne Rücksicht auf irgendwelche Filter. Freiheit für eure Daten! - CONCATENATEX für String-Aggregation 🧵
CONCATENATEX verknüpft eine Spalte von Strings.
Zum Beispiel:CONCATENATEX('Sales', 'Sales'[Product], ", ")verknüpft Produktnamen mit einem Komma als Trennzeichen. Wer braucht schon eine Liste, wenn man alles in einem String haben kann? - USERELATIONSHIP für inaktive Beziehungen 🔄
USERELATIONSHIP ermöglicht es euch, inaktive Beziehungen zu nutzen.
Zum Beispiel:CALCULATE(SUM('Sales'[Sales Amount]), USERELATIONSHIP('Sales'[Date], 'Calendar'[Date]))berechnet den Verkauf unter Verwendung einer inaktiven Beziehung. Keine Beziehung ist jemals wirklich inaktiv! - SAMEPERIODLASTYEAR für Vergleiche mit dem Vorjahr 📆
SAMEPERIODLASTYEAR berechnet den gleichen Zeitraum im Vorjahr.
Zum Beispiel:CALCULATE(SUM('Sales'[Sales Amount]), SAMEPERIODLASTYEAR('Calendar'[Date]))berechnet den Verkauf für den gleichen Zeitraum im letzten Jahr. Perfekt für Jahresvergleiche! - BLANK für fehlende Daten 🕳️
BLANK gibt ein Leerfeld zurück.
Zum Beispiel:IF('Sales'[Sales Amount] = 0, BLANK(), 'Sales'[Sales Amount])gibt ein Leerfeld zurück, wenn der Verkaufsbetrag null ist. Keine Daten? Kein Problem! - FORMAT für benutzerdefinierte Formatierung 🎨
FORMAT formatiert einen Wert basierend auf einer benutzerdefinierten Formatzeichenfolge.
Zum Beispiel:FORMAT('Sales'[Sales Date], "MMM-YYYY")formatiert das Verkaufsdatum als „MMM-YYYY“. Schön und ordentlich! - HASONEVALUE für die Validierung von Einzelwerten 🎯
HASONEVALUE überprüft, ob eine Spalte nur einen eindeutigen Wert hat.
Zum Beispiel:IF(HASONEVALUE('Sales'[Region]), VALUES('Sales'[Region]), "Mehrere Regionen")überprüft, ob es nur eine Region gibt. Eindeutigkeit ist wichtig! - ISFILTERED zur Filtererkennung 🕵️♀️
ISFILTERED überprüft, ob eine Spalte gefiltert ist.
Zum Beispiel:IF(ISFILTERED('Sales'[Region]), "Gefiltert", "Nicht gefiltert")überprüft, ob die Spalte Region gefiltert ist. Wer hat hier gefiltert? - MAXX für maximale Werte in einer Tabelle 📈
MAXX gibt den maximalen Wert in einer Tabelle zurück.
Zum Beispiel:MAXX('Sales', 'Sales'[Sales Amount])gibt den maximalen Verkaufsbetrag zurück. Wer ist der Größte? - MINX für minimale Werte in einer Tabelle 📉
MINX gibt den minimalen Wert in einer Tabelle zurück.
Zum Beispiel:MINX('Sales', 'Sales'[Sales Amount])gibt den minimalen Verkaufsbetrag zurück. Wer ist der Kleinste? - COUNTROWS zum Zählen von Zeilen in einer Tabelle 🧮
COUNTROWS zählt die Anzahl der Zeilen in einer Tabelle.
Zum Beispiel:COUNTROWS('Sales')zählt die Anzahl der Zeilen in der Verkaufstabelle. Wie viele sind es? - DISTINCTCOUNT zum Zählen eindeutiger Werte 🎲
DISTINCTCOUNT zählt die Anzahl der eindeutigen Werte in einer Spalte.
Zum Beispiel:DISTINCTCOUNT('Sales'[Product])zählt die Anzahl der eindeutigen Produkte. Wie viele verschiedene Produkte haben wir? - CONTAINS für Lookup-Szenarien 🔍
CONTAINS überprüft, ob eine Tabelle eine Zeile mit bestimmten Werten enthält.
Zum Beispiel:CONTAINS('Sales', 'Sales'[Product], "Produkt A")überprüft, ob „Produkt A“ in der Verkaufstabelle existiert. Ist es drin oder nicht? - GENERATESERIES zur Erzeugung einer Zahlenreihe 📊
GENERATESERIES erzeugt eine Zahlenreihe.
Zum Beispiel:GENERATESERIES(1, 10, 1)erzeugt eine Zahlenreihe von 1 bis 10 mit einem Schritt von 1. Zählen war noch nie so einfach!
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