Power BI 自 2015 年 7 月发布后，极大地改变了商业智能市场的格局，连续多年被评为商业智能产品的领导者。本书集合了 20 多套运用 Power BI 的 DAX 引擎来处理、分析常见商业问题的即用型解决方案。
DAX 设计模式是由 BI 领域专家——阿尔贝托·法拉里和马尔科·鲁索总结并提出的。本书同时使用 Power BI 和 Excel 作为工具进行编写，并对应用模式进行了大幅更新，内容涵盖了时间智能、分组、ABC 分类、客户分析、购物篮分析等常用模式。本书所包含的每一套设计模式都经过不断的实践，被提炼为易用的数据模型和优雅的 DAX 公式。
本书适合 Excel 高级用户、商业智能分析人员、使用 DAX 和微软分析工具的专业人士阅读。
本书运用DAX提供了即用型业务分析解决方案设计模式，读者可以在Microsoft Power BI、Analysis Services Tabluar和Excel的Power Pivot中使用这些模式。
本书主要包括以下内容：
- 基于 SQLBI 领域作者多年咨询培训经验总结的商业分析案例；
- 根据业务需求构造简明、可扩展的数据模型；
- 使用 DAX 进行数据处理和分析；
- 编写具有优异计算性能的 DAX 公式。
本书作者阿尔贝托·法拉里（Alberto Ferrari）和马尔科·鲁索（Marco Russo）共同创立了 SQLBI网站，他们经常在网站上发表关于DAX和其他微软工具的文章。他们经常作为演讲嘉宾出席各类国际会议，比如Microsoft Ignite、PASS 峰会和SQLBits。两位作者非常活跃，经常在微软商务智能技术领域里进行教学、咨询和指导。他们共同编写并出版了多本图书。
第 1 章 与时间相关的计算 1
第 2 章 与标准时间相关的计算 4
2.1 时间智能计算介绍 .4
2.1.1 什么是标准 DAX 时间智能函数 5
2.1.2 禁用自动日期/时间 6
2.1.3 标准时间智能函数的局限性 6
2.1.4 创建 Date 表 6
2.1.5 控制未来日期中的可视化 8
2.1.6 命名约定 8
2.2 期初至今总计 9
2.2.1 年初至今总计 10
2.2.2 季初至今总计 12
2.2.3 月初至今总计 12
2.3 比上个时间段增长的计算 13
2.3.1 比上个年度增长 14
2.3.2 比上个季度增长 15
2.3.3 比上个月度增长 16
2.3.4 比上个时间段增长 18
2.4 期初至今增长的计算 19
2.4.1 比上个年度年初至今增长 19
2.4.2 比上个季度季初至今增长 21
2.4.3 比上个月度月初至今增长 22
2.5 期初至今与上一个完整时间段的比较 23
2.5.1 年初至今比上个完整年度 23
2.5.2 季初至今比上个完整季度 26
2.5.3 月初至今比上个完整月度 27
2.6 使用移动年度总计计算 29
2.6.1 移动年度总计 29
2.6.2 移动年度总计增长 30
2.7 移动平均 31
2.7.1 移动平均 30 天 32
2.7.2 移动平均 3 个月 33
2.7.3 移动平均 1 年 33
2.8 筛选其他日期属性 34
第 3 章 与月相关的计算 37
3.1 与月相关的时间智能计算介绍 37
3.1.1 创建 Date 表 37
3.1.2 命名约定 41
3.2 期初至今总计 42
3.2.1 年初至今总计 42
3.2.2 季初至今总计 43
3.3 比上个时期增长的计算 44
3.3.1 比上个年度增长 44
3.3.2 比上个季度增长 45
3.3.3 比上个月度增长 47
3.3.4 比上个时间段增长 48
3.4 期初至今增长的计算 49
3.4.1 比上个年度年初至今增长 49
3.4.2 比上个季度季初至今增长 50
3.5 期初至今与上一个完整时间段的比较 51
3.5.1 年初至今比上个完整年度 51
3.5.2 季初至今比上个完整季度 53
3.6 使用移动年度总计计算 54
3.6.1 移动年度总计 54
3.6.2 移动年度总计增长 55
3.7 移动平均 .56
3.7.1 移动平均 3 个月 56
3.7.2 移动平均 1 年 57
3.8 管理超过 12 个月的年份 57
第 4 章 与周相关的计算 59
4.1 与周相关的时间智能计算介绍 59
4.1.1 创建 Date 表 59
4.1.2 了解筛选器安全列 61
4.1.3 控制未来日期中的可视化 62
4.1.4 命名约定 63
4.2 期初至今总计 64
4.2.1 年初至今总计 64
4.2.2 季初至今总计 66
4.2.3 月初至今总计 67
4.2.4 周初至今总计 68
4.3 比上个时期增长的计算 69
4.3.1 比上个年度增长 69
4.3.2 比上个季度增长 71
4.3.3 比上个周度增长 72
4.3.4 比上个时间段增长 74
4.4 期初至今增长的计算 75
4.4.1 比上个年度年初至今增长 75
4.4.2 比上个季度季初至今增长 77
4.4.3 比上个周度周初至今增长 78
4.5 期初至今与上一个完整时间段的比较 79
4.5.1 年初至今比上个完整年度 80
4.5.2 季初至今比上个完整季度 81
4.5.3 周初至今比上个完整星期 82
4.6 使用移动年度总计计算 83
4.6.1 移动年度总计 83
4.6.2 移动年度总计增长 84
4.7 移动平均 86
4.7.1 移动平均 4 个星期 86
4.7.2 移动平均 1 个季度 87
4.7.3 移动平均 1 年 88
第 5 章 自定义时间相关的计算 90
5.1 自定义时间智能计算介绍 90
5.1.1 创建 Date 表 91
5.1.2 了解筛选器安全列 93
5.1.3 控制未来日期中可视化 94
5.1.4 命名约定 95
5.2 期初至今总计 96
5.2.1 年初至今总计 96
5.2.2 季初至今总计 98
5.2.3 月初至今总计 99
5.3 比上个时期增长的计算 100
5.3.1 比上个年度增长 100
5.3.2 比上个季度增长 102
5.3.3 比上个月度增长 103
5.3.4 比上个时间段增长 104
5.4 期初至今增长的计算 106
5.4.1 比上个年度年初至今增长 106
5.4.2 比上个季度季初至今增长 107
5.4.3 比上个月度月初至今增长 110
5.5 期初至今与上一个完整时间段的比较 112
5.5.1 年初至今比上个完整年度 112
5.5.2 季初至今比上个完整季度 113
5.5.3 月初至今比上个完整月度 114
5.6 使用移动年度总计计算 116
5.6.1 移动年度总计 116
5.6.2 移动年度总计增长 117
5.7 移动平均 119
5.7.1 移动平均 30 天 120
5.7.2 移动平均 3 个月 121
5.7.3 移动平均 1 年 122
第 6 章 比较不同区间的值 123
第 7 章 半累加计算 126
7.1 模式介绍 126
7.2 起始和终止日期 127
7.3 有数据的起始和终止日期 128
7.4 基于客户的起始和终止日期 129
7.5 期初和期末余额 131
7.6 期间增长 134
第 8 章 累计总数 136
8.1 基本模式 136
8.2 可排序列的累计总数 138
第 9 章 参数表 140
9.1 改变度量值的比例 140
9.2 多个独立参数 142
9.3 多个依赖参数 143
9.4 动态选择前 N 名产品 144
第 10 章 静态分组 146
10.1 基本模式 146
10.2 按类别划分的价格区间 148
10.3 大型表格上的价格区间 150
第 11 章 动态分组 152
11.1 基本模式 152
11.2 按产品增长聚类 154
11.3 按最优状态聚类 156
第 12 章 ABC 分类 158
12.1 静态 ABC 分类 158
12.2 快照 ABC 分类 160
12.3 动态 ABC 分类 164
12.4 寻找 ABC 分类 165
第 13 章 新客户和回头客户 167
13.1 介绍 167
13.2 模式描述 170
13.2.1 内部度量值 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 动态相对模式 174
13.3.1 内部度量值 175
13.3.2 新客户 175
13.3.3 流失客户 177
13.3.4 暂时流失客户 177
13.3.5 复活客户 178
13.3.6 回头客户 179
13.4 动态绝对模式 180
13.4.1 内部度量值 181
13.4.2 新客户 182
13.4.3 流失客户 182
13.4.4 暂时流失客户 183
13.4.5 复活客户 184
13.4.6 回头客户 185
13.5 通用动态模式（按类别动态） 185
13.5.1 内部度量值 186
13.5.2 新客户 187
13.5.3 流失客户 189
13.5.4 暂时流失客户 190
13.5.5 复活客户 192
13.5.6 回头客户 194
13.6 快照绝对模式 196
第 14 章 关联性的非重复计数 202
第 15 章 事件进展 206
15.1 事件进展的定义 206
15.2 未结订单 208
15.3 结合快照的未结订单 210
第 16 章 排名 215
16.1 静态排名 215
16.2 动态排名 216
16.3 显示每个类别的前 3 名产品 218
第 17 章 层次结构 220
17.1 检测当前级别的层次结构 220
17.2 父节点百分比 221
第 18 章 父子层次结构 223
18.1 介绍 223
18.2 基本的父子层次模式 224
18.3 会计科目表的层次结构 227
18.4 父子层次结构的安全模式 232
第 19 章 同类比较 234
19.1 介绍 234
19.2 同店销售额的快照计算 235
19.3 不使用快照的同店销售额 238
第 20 章 转移矩阵 240
20.1 介绍 240
20.2 静态转移矩阵 241
20.3 动态转移矩阵 244
第 21 章 调查 247
第 22 章 购物篮分析 251
22.1 定义关联规则指标 251
22.1.1 # 252
22.1.2 # And 252
22.1.3 # Total 252
22.1.4 # Both 253
22.1.5 % Support（支持度） 253
22.1.6 % Confidence（置信度） 253
22.1.7 Lift（提升度） 253
22.2 报告范例 253
22.3 基本模式示例 255
22.4 优化模式示例 259
第 23 章 汇率转换 261
23.1 多种来源货币，单一报告货币 261
23.2 一种来源货币，多种报告货币 263
23.3 多种来源货币，多种报告货币 266
第 24 章 预算 269
24.1 介绍 269
24.2 数据模型 270
24.3 业务选择 271
24.3.1 基于上一年度的分配 271
24.3.2 停产的产品不会对分配产生影响 272
24.3.3 新产品有自己的预测数量 272
24.3.4 以年的基础停产或推出产品 273
24.4 预测分配 273
24.5 在同一图表上显示实际数据和预测数据 275
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