Schlagwort: Datenvisualisierung

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

1. 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?
2. 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!
3. 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!
4. 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!
5. 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!
6. 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!
7. 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!
8. 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?
9. 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!
10. 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!
11. 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!
12. 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!
13. 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!
14. 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?
15. 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?
16. 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?
17. 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?
18. 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?
19. 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?
20. 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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