מה מתאר נכון את חלוקת התפקידים בין M ל-DAX?
הסבר: M היא שפת ה-ETL של Power Query, ו-DAX היא שפת החישוב של מודל הנתונים.
M ו-DAX — נותנים למודל חיים
שתי שפות, שני מנועים: M מכין את הנתונים פעם אחת, DAX מחשב עליהם בכל קליק. מ-SUM הראשון ועד CALCULATE, משפחת פונקציות החלון ועשרים פונקציות DAX מתקדמות.
64נושאים בשיעור
245שאלות בוחן
12משימות בתרגיל
27פונקציות מתקדמות
פתיחה
איך עובד השיעור
שלושה דברים לדעת לפני שמתחילים, ואז תוכן השיעור, ניווט בין השיעורים וההכנה לתרגול.
01
ניווט בין נושאים
הכפתורים הקודם והבא קבועים בראש המסך. אפשר גם בחצי המקלדת, בהחלקת אצבע בטלפון, או לקפוץ מרשימת הנושאים.
02
כל מספר אומת
כל תוצאה שמופיעה בשיעור חושבה מול AdventureWorks_Sales.xlsx. אפשר וכדאי לבדוק אותה בעצמכם ב-Power BI.
03
שאלות ותרגול
הכפתור למבחן מוביל לחמישה בנקי שאלות — 205 שאלות בסך הכול — ולתרגיל הבית. אף שאלה לא דורשת את קובץ הנתונים.
ארבעת שיעורי הקורס
המסלול המלא. אפשר לעבור לכל שיעור בלחיצה.
הכנה לתרגול
התרגיל המעשי בסוף השיעור. כדאי לפתוח את Power BI Desktop ואת קובץ AdventureWorks כבר עכשיו — עם המודל שבניתם בשיעור 2 והניקוי משיעור 3.
תרגול
AdventureWorks_Sales.xlsx
121,253 שורות מכירה, 397 מוצרים ו-18,485 מפתחות לקוח — עכשיו מחשבים עליהם.
פרק I · שתי שפות, שני מנועים
שתי שפות, שני מנועים
לפני שכותבים נוסחה אחת — מבינים מי מכין את הנתונים ומי מנתח אותם. זו ההפרדה שמסבירה את כל הכלי.
מקור הנתוניםExcel · SQL · API
Power Queryשפת M — ניקוי והכנה
מודל הנתוניםVertiPaq בזיכרון
DAXמדדים וחישובים
ויזואלהמספר על המסך
M
בונה את התשתית
רץ פעם אחת ברענון, מנקה ומעצב, ואז הטבלה "נצרבת" ולא משתנה עד הרענון הבא.
DAX
מנתח אותה
רץ מחדש בכל קליק של המשתמש, מגיב לכל סלייסר ומחזיר מספר חי.
המשל: M מכין את השולחן — פעם אחת, לפני שהאורחים מגיעים. DAX מבשל לפי ההזמנה — כל פעם מחדש.
פרק I · שתי שפות, שני מנועים
שפת M — חמשת התפקידים
M היא שפת סקריפטים פונקציונלית שפועלת מאחורי הקלעים של Power Query. כל קליק בממשק הגרפי מתורגם לשלב כתוב ב-M — אתם כותבים M גם בלי לדעת.
01
חיבור למקורות
קובצי Excel, מסדי נתונים כמו SQL Server ו-Oracle, ממשקי API ואתרים — נקודת כניסה אחת לכל הדאטה.
02
ניקוי נתונים
הסרת שורות ריקות וכפולות, טיפול בשגיאות, החלפת ערכים ושינוי סוגי נתונים — למשל המרת טקסט לתאריך.
03
עיצוב מחדש
פעולות מבניות: פיצול עמודות, קיבוץ Group By, והפיכת שורות לעמודות ולהפך Pivot / Unpivot.
04
שילוב טבלאות
Merge — מיזוג לפי מפתח, או Append — הוספה אחת מתחת לשנייה. ממקורות שונים לטבלה אחת נקייה.
05
אוטומציה
התהליך נשמר כסט שלבים קבוע. לוחצים רענן — וכל שלבי הניקוי רצים מחדש על הנתונים המעודכנים.
נקודת המפתח: M עובדת בשלב ההכנה — לפני שהנתונים מוצגים או מנותחים. כתבתם פעם אחת ← רץ בכל רענון, לנצח.
פרק I · שתי שפות, שני מנועים
תחביר M — let, in ורגישות לאותיות
כל שאילתה ב-M בנויה מבלוק let … in: רשימת שלבים שכל אחד נשען על הקודם, ובסוף השלב שיוחזר כתוצאה.
let
Source = Excel.Workbook(
File.Contents( "AdventureWorks_Sales.xlsx" ), null, true ),
Sales = Source{[Item = "Sales", Kind = "Sheet"]}[Data],
Typed = Table.TransformColumnTypes(
Sales, {{"Order Quantity", Int64.Type}} ),
Clean = Table.SelectRows(
Typed, each [Order Quantity] > 0 )
in
Clean
Source = Excel.Workbook(
File.Contents( "AdventureWorks_Sales.xlsx" ), null, true ),
Sales = Source{[Item = "Sales", Kind = "Sheet"]}[Data],
Typed = Table.TransformColumnTypes(
Sales, {{"Order Quantity", Int64.Type}} ),
Clean = Table.SelectRows(
Typed, each [Order Quantity] > 0 )
in
Clean
| מאפיין | מה חשוב לדעת |
|---|---|
| התפקיד | ETL — שליפה, התמרה וטעינה (Extract · Transform · Load) |
| מתי רץ | רק בזמן הרענון. אחר כך העבודה הסתיימה והטבלה קבועה |
| רגישות לאותיות | כן — Table.AddColumn עובד, table.addcolumn יזרוק שגיאה |
| מבנה | let לשלבים · in לפלט. כל שלב מקבל שם ונשען על הקודם |
| מקבילה מוכרת | SELECT · JOIN · WHERE ב-SQL, או Pandas בעולם ה-Python |
✓ כלל אצבע: "צריך לשנות את מבנה הטבלה או לנקות מידע?" ← זה תפקיד של M.
פרק I · שתי שפות, שני מנועים
שפת DAX — חמשת התפקידים
DAX — Data Analysis Expressions — היא שפת הנוסחאות של מודל הנתונים. הסינטקס מזכיר Excel, אבל אקסל עובד על תאים בודדים ו-DAX על עמודות וטבלאות שלמות.
01
מדדים (Measures)
הכוח האמיתי: חישובים דינמיים שמשתנים בזמן אמת לפי מה שהמשתמש בוחר. סך הכנסות, ממוצע ללקוח, אחוז רווח.
02
עמודות מחושבות
נתון חדש לטבלה קיימת, מחושב לכל שורה בנפרד — למשל מחיר יחידה × כמות = סך מכירה לשורה.
03
טבלאות מחושבות
טבלאות חדשות לגמרי מתוך הנתונים הקיימים — טבלת תאריכים, טבלת סיכום, טבלת פרמטרים.
04
Time Intelligence
השוואות לאורך זמן: YTD, החודש מול אותו חודש אשתקד, ממוצעים נעים.
05
שליטה ב-Filter Context
עם CALCULATE משנים את חוקי הסינון: מציגים מכירות של מוצר מסוים גם כשהגרף מציג את כולם.
נקודת המפתח: DAX נכנסת לפעולה אחרי M — היא לא מנקה ולא טוענת, היא מנתחת. מספרים חיים שמגיבים לכל קליק.
פרק I · שתי שפות, שני מנועים
M מול DAX — טבלת ההשוואה
אותו קובץ, שני מנועים שונים לגמרי. הטבלה הזו היא כל ההבדל.
| מאפיין | שפת M · Power Query | שפת DAX · Data Model |
|---|---|---|
| מטרה עיקרית | עיצוב, ניקוי והכנת נתונים (ETL) | ניתוח, אגרגציות וחישובים עסקיים |
| מתי מחושב | רק בזמן רענון (Data Refresh) | דינמית, בזמן השימוש בדשבורד |
| על איזה מנוע | Power Query Mashup Engine | VertiPaq — In-Memory Columnar |
| רגישות לאותיות | כן (Case Sensitive) | לא (Case Insensitive) |
| כלל אצבע | "לשנות מבנה או לנקות מידע?" | "לחשב משהו שמגיב לפילטרים?" |
M מכין את השולחן — פעם אחת. DAX מבשל לפי ההזמנה — כל פעם מחדש.
פרק I · שתי שפות, שני מנועים
כלל הזהב — דחיפת העיבוד אחורה
Roche's Maxim: בצעו כל טרנספורמציה כמה שיותר "אחורה" בשרשרת — קרוב ככל האפשר למקור הנתונים.
1
מסד הנתונים
SQL / Database. אם אפשר לעשות את הטרנספורמציה כאן — זו האפשרות המועדפת. השרת עושה את העבודה, לא הדוח.
2
Power Query
שפת M. אם אי אפשר במסד — מנקים ומעצבים כאן, פעם אחת בכל רענון.
3
DAX
Data Model. רק לחישובים שחייבים להיות דינמיים ולהגיב למשתמש הקצה.
סדר העדיפות: מקור הנתונים ← Power Query ← DAX. ככל שאחורה יותר, המודל קל ומהיר יותר.
✓ הטעות הנפוצה: לבנות עמודה מחושבת ב-DAX כשאפשר היה לחשב אותה ב-M. העמודה תופסת זיכרון בכל רענון, לנצח.
פרק II · יצירת טבלאות ב-M
שלוש דרכים ליצור טבלה ב-Power Query
לפני שעוברים ל-DAX — יוצרים טבלאות בעורך. שלוש דרכים, וכל אחת למצב אחר.
01
מקור חיצוני
טעינה מאקסל או ממסד נתונים — כמו שבע הטבלאות של AdventureWorks.
02
Reference
גזירת טבלה חדשה מטבלה קיימת. השינויים במקורית זורמים אליה אוטומטית.
03
Enter Data
הזנה ידנית של טבלה קטנה — טבלת מיפוי, טבלת פרמטרים, רשימת יעדים.
let
Source = Sales,
Cols = Table.SelectColumns( Source, {"CustomerKey"} ),
Uniq = Table.Distinct( Cols )
in
Uniq
Source = Sales,
Cols = Table.SelectColumns( Source, {"CustomerKey"} ),
Uniq = Table.Distinct( Cols )
in
Uniq
שימו לב: Reference ממשיך מהשאילתה המקורית, Duplicate יוצר עותק מנותק. כל טבלה שנוצרת ב-M "נצרבת" — היא קבועה עד הרענון הבא.
פרק II · יצירת טבלאות ב-M
הדגמה — טבלת מימד ב-Reference
גוזרים טבלת מימד מתוך טבלת העובדה — חמישה קליקים, בלי לכתוב שורת קוד.
- קליק ימני על Sales ← Referenceנוצרת שאילתה חדשה שמצביעה על Sales כנקודת פתיחה.
- Choose Columnsמשאירים רק את CustomerKey ומורידים את השאר.
- Remove Rows ← Remove Duplicatesמקבלים רשימת לקוחות ייחודיים.
- Rename ← DimCustomerשם השאילתה הוא שם הטבלה במודל.
- Close & Applyהטבלה נטענת למודל ומוכנה לקשר.
18,485שורות בטבלה החדשה
18,484לקוחות אמיתיים
-1המפתח הטכני של ערוץ Reseller
✓ הפרש של שורה אחת: מכירות ערוץ ה-Reseller נושאות CustomerKey = -1 — "לא רלוונטי". זכרו את זה, נחזור לזה בספירות.
פרק II · יצירת טבלאות ב-M
טבלת תאריכים — שלושת התנאים
זו הטבלה הנפוצה ביותר שאנליסטים יוצרים ב-M — כמעט בכל מודל שתבנו בקריירה. בלעדיה אין YoY, אין YTD, ואין השוואות תקופות.
1
רציפה
כל יום בטווח, בלי אף חור. אצלנו: 1,461 ימים רצופים מ-1.7.2017 עד 30.6.2021.
2
מפתח ייחודי
DateKey אחד לכל יום — זה צד ה-1 בקשר אל טבלת העובדה.
3
מסומנת
Mark as date table — בלי זה פונקציות Time Intelligence לא יעבדו נכון.
| שלב | מה לוחצים |
|---|---|
| 1 | Home ← Get Data ← Blank Query |
| 2 | בסרט: Advanced Editor |
| 3 | מוחקים את התוכן ומדביקים את הסקריפט |
| 4 | מוודאים ✓ No syntax errors ← Done |
| 5 | קליק ימני ← Rename ← Date Ultimate ← Close & Apply |
| 6 | במודל: קשר OrderDateKey ← DateKey + Mark as date table |
הסקריפט המוכן: Date_Ultimate_Table.m — 34 עמודות, כולל השנה הפיסקלית של AdventureWorks (יולי–יוני), מותאם 1:1 ל-OrderDateKey שבקובץ.
פרק II · יצירת טבלאות ב-M
ככה זה נראה על המסך — צעד אחר צעד
ארבעה צילומי מסך מתוך העורך — בדיוק מה שתראו כשתעשו את זה בעצמכם.
✓ אל תשכחו: Close & Apply, ואז במסך Model — בונים את הקשר OrderDateKey ← DateKey ומסמנים Mark as date table.
פרק III · מבוא ל-DAX
מה זה DAX — ולמה אי אפשר בלעדיו
המודל מחובר: 121,253 שורות מכירה, מוצרים, לקוחות ותאריכים. הנתונים יושבים שם — אבל הם לא אומרים כלום.
מה יש לנו
טבלאות מחוברות
שבע טבלאות, קשרים תקינים, כוכב מסודר. אבל אין בקובץ עמודה בשם "רווח" או "מספר לקוחות".
מה שואלים
שאלות עסקיות
"כמה מכרנו?" · "מה הרווח?" · "רק אופניים?" · "כמה לקוחות?" — לכל שאלה כזו אין עמודה מוכנה.
נתונים גולמייםמה שנטען למודל
DAXשפת הנוסחאות
תשובות עסקיותמספרים חיים
"חיים" = מחושבים מחדש כל הזמן. המשתמש לחץ על "Bikes"? כל המדדים מחושבים מחדש באותה שנייה, רק על אופניים.
פרק III · מבוא ל-DAX
שלושה דברים ש-DAX יודע ליצור
שלושה אובייקטים, ולכל אחד מקום משלו. ההבדל ביניהם הוא ההבדל הכי חשוב בשיעור.
Calculated Table
טבלה שלמה חדשה
מתי? כשצריך טבלה שלא קיימת במקור — טבלת תאריכים, טבלת פרמטרים. נדיר יחסית: רוב הטבלאות מגיעות מ-M.
Calculated Column
ערך לכל שורה
מתי? כשצריך ערך פר-שורה לסינון או לקיבוץ — למשל Profit לכל שורת מכירה. מחושבת ברענון, נשמרת פיזית, תופסת זיכרון.
⭐ Measure
חישוב מצרפי חי
מתי? כמעט תמיד — לכל סיכום וחישוב. מחושב בכל אינטראקציה, לא נשמר. זה 90% מהשיעור.
✓ הכלל הזהב: מסכמים מספרים? ← Measure. מסווגים שורות? ← Column.
פרק III · מבוא ל-DAX
עמודה מול מדד — ההבדל שחייבים להבין
אותו חישוב בדיוק יכול להיכתב כעמודה או כמדד — והתוצאה תתנהג אחרת לגמרי.
| Calculated Column | Measure | |
|---|---|---|
| מתי מחושב | פעם אחת, בזמן הרענון | בזמן אמת, בכל אינטראקציה |
| איפה נשמר | ערך פיזי בכל שורה | לא נשמר — מחושב "על הזבוב" |
| זיכרון | תופסת, כמו עמודה רגילה | כמעט לא תופס |
| תגובה לסינון | לא מגיבה לבחירת המשתמש | מגיב להקשר — לפי הפילטרים בוויזואל |
| טוב ל… | סיווג, קיבוץ, סינון, צירים | סיכומים, ממוצעים, יחסים, KPI |
✓ הכלל הזהב: מסכם מספרים ← Measure. מסווג שורות ← Column.
פרק III · מבוא ל-DAX
אנטומיה של שורת DAX
שלושה חלקים, תמיד: שם המדד ← סימן שווה ← הנוסחה.
Total Sales =
SUM ( Sales[Sales Amount] )
SUM ( Sales[Sales Amount] )
שם המדד · סימן שווה · פונקציה ( טבלה[עמודה] )
| מה רואים | מה זה |
|---|---|
| Sales[Sales Amount] | עמודה בתוך טבלה — שם הטבלה לפני הסוגריים המרובעים |
| [Total Sales] | מדד קיים — סוגריים מרובעים בלי שם טבלה לפניהם |
| SUM ( … ) | פונקציה — שם, סוגריים עגולים, ובתוכם הארגומנטים |
✓ ההרגל שמונע 100 באגים: רואים סוגריים מרובעים בלי שם טבלה לפניהם? זה תמיד מדד — לא עמודה.
פרק IV · פונקציות הצבירה
SUM — המדד הראשון
מחברת את כל הערכים בעמודה מספרית אחת — לסכום אחד. זה המדד הראשון שכל אנליסט כותב.
Total Sales =
SUM ( Sales[Sales Amount] )
SUM ( Sales[Sales Amount] )
$109,809,274התוצאה על הקובץ
Total Sales- ניגשת לעמודהSales[Sales Amount] בטבלת Sales.
- עוברת על כל 121,253 הערכיםתא ריק (Blank) פשוט מדולג.
- מחזירה מספר יחידהסכום — ומספר יחיד הוא בדיוק מה שוויזואל KPI צריך.
מגבלה שחשוב להכיר: SUM מקבלת עמודה אחת בלבד, לא ביטוי. צריך חישוב בתוך השורה, כמו כמות × מחיר? לזה יש SUMX — בפרק VI.
פרק IV · פונקציות הצבירה
AVERAGE ו-MAX — אותה משפחה
אותו מנוע, סוף אחר: AVERAGE מחזירה את הממוצע, MAX את הערך הגבוה ביותר.
Avg Line = AVERAGE ( Sales[Sales Amount] )
Biggest Line = MAX ( Sales[Sales Amount] )
Biggest Line = MAX ( Sales[Sales Amount] )
$905.62ממוצע לשורת מכירה
AVERAGE$27,893.62שורת המכירה הגדולה ביותר
MAX| פונקציה | מה חשוב לדעת |
|---|---|
| AVERAGE | סכום ÷ מספר תאים לא-ריקים. Blank לא נספר במכנה — נקודה שמפתיעה רבים |
| MAX | הערך הגבוה ביותר. יודעת לעבוד גם על תאריכים — "התאריך המאוחר ביותר" |
| MIN | התאומה ההפוכה, אותו תחביר בדיוק |
✓ לקרוא את התוצאה נכון: $905.62 הוא הממוצע לשורת מכירה — לא ללקוח ולא להזמנה. תמיד לשאול: "ממוצע של מה?"
פרק IV · פונקציות הצבירה
COUNTROWS — ספירת שורות
סופרת כמה שורות יש בטבלה — כמה עסקאות-שורה עברו במערכת.
Total Lines =
COUNTROWS ( Sales )
COUNTROWS ( Sales )
121,253שורות בטבלת Sales
COUNTROWSשימו לב לתחביר: COUNTROWS מקבלת טבלה, לא עמודה. זו הפונקציה הבטוחה ביותר לספירת עסקאות — היא לא תלויה באף עמודה ספציפית ולא מושפעת מתאים ריקים.
✓ היא גם הבסיס לספירות מותנות מתקדמות: מכניסים לתוכה FILTER( … ) ומקבלים "כמה שורות עומדות בתנאי". נראה את זה בפרק VII.
פרק IV · פונקציות הצבירה
DISTINCTCOUNT מול COUNT — ההבדל הקריטי
COUNT סופרת כמה תאים מלאים יש בעמודה. DISTINCTCOUNT סופרת כמה ערכים שונים יש בה. ההבדל הוא ההבדל בין "כמה שורות" ל"כמה לקוחות".
Filled Cells = COUNT ( Sales[Sales Amount] )
Total Customers = DISTINCTCOUNT ( Sales[CustomerKey] )
Total Customers = DISTINCTCOUNT ( Sales[CustomerKey] )
121,253תאים מלאים
COUNT18,485מפתחות לקוח שונים
DISTINCTCOUNT- לקוח אחד שקנה 25 פעמיםCOUNT על CustomerKey יספור אותו 25 פעמים — פעם לכל שורה.
- DISTINCTCOUNT מסננת קודםמסירה כפילויות ורק אז סופרת — הלקוח נספר פעם אחת.
- ולכן"כמה לקוחות?" = תמיד DISTINCTCOUNT.
✓ מלכודת אמיתית מהקובץ: התוצאה היא 18,485 — לא 18,484. מכירות ערוץ ה-Reseller נושאות CustomerKey = -1, וה-1- נספר כלקוח לכל דבר. שאלו תמיד: "מי מסתתר במפתחות שלי?"
לספור עסקאות ← COUNTROWS · לספור ערכים שונים ← DISTINCTCOUNT. ל-COUNT על טקסט יש COUNTA.
פרק IV · פונקציות הצבירה
DIVIDE — חלוקה בטוחה
מחלקת מספר במספר — בלי להתרסק כשהמכנה אפס.
Profit Margin % =
DIVIDE ( [Total Profit], [Total Sales] )
DIVIDE ( [Total Profit], [Total Sales] )
11.4%שיעור הרווח על כל הקובץ
DIVIDE| ארגומנט | מה הוא עושה |
|---|---|
| numerator | המונה: מספר, מדד או ביטוי |
| denominator | המכנה: אם הוא 0 או Blank — החלוקה לא מתבצעת |
| [alternate] | רשות: מה להחזיר כשהמכנה אפס. השמטתם? יוחזר Blank שקט |
כלל ברזל מקצועי: במדדים לא משתמשים בסלאש ( / ) לעולם. תא אחד עם מכנה אפס — וכל הוויזואל קורס עם שגיאה. תמיד DIVIDE.
פרק IV · פונקציות הצבירה
מדדים בשכבות — מדד קורא למדד
בונים ספריית מדדים כמו לגו: כל מדד חדש נשען על הקודמים, ולא משכפלים נוסחאות.
Total Sales = SUM ( Sales[Sales Amount] )
Total Cost = SUM ( Sales[Total Product Cost] )
Total Profit = [Total Sales] - [Total Cost]
Margin % = DIVIDE ( [Total Profit], [Total Sales] )
Total Cost = SUM ( Sales[Total Product Cost] )
Total Profit = [Total Sales] - [Total Cost]
Margin % = DIVIDE ( [Total Profit], [Total Sales] )
$109,809,274Total Sales
$12,551,366Total Profit
11.4%Margin %
היתרון: שיניתם משהו ב-Total Sales? כל השרשרת מתעדכנת לבד. מקום אחד לתקן, במקום ארבע נוסחאות מפוזרות.
✓ הרגל מקצועי נוסף: צרו טבלת Measures ריקה (Enter Data) וריכזו בה את כל המדדים. הם לא שייכים לשום טבלת נתונים.
פרק V · עמודות מחושבות
דפוס 1 — חשבון בין עמודות
עמודה חדשה שמחשבת ערך לכל שורה מתוך עמודות אחרות באותה שורה. כאן פוגשים לראשונה את Row Context.
איפה? קליק ימני על שם הטבלה ב-Data pane ← New Column.
// Sales ← New Column
Profit =
Sales[Sales Amount] - Sales[Total Product Cost]
Profit =
Sales[Sales Amount] - Sales[Total Product Cost]
- המנוע עומד על שורה 1מחשב הכנסה פחות עלות של אותה שורה בלבד.
- עובר לשורה 2, 3 … עד 121,253לכל שורה הערך שלה — זה Row Context.
- הערכים נשמרים פיזיתרואים אותם ב-Data View, כמו כל עמודה אחרת.
$12,551,366SUM על העמודה החדשה
SUM(Sales[Profit])✓ ההבדל מהמדד: אותו חישוב בדיוק — אבל כאן הוא רץ פעם אחת ונשמר, ובמדד הוא רץ מחדש בכל קליק. עמודה = חומר גלם לפילוח · מדד = התשובה המצרפית.
פרק V · עמודות מחושבות
דפוס 2 — IF: סיווג לפי תנאי
עמודה שמסווגת כל שורה לפי תנאי — כן/לא, גדול/קטן.
Deal Size =
IF ( Sales[Sales Amount] > 5000,
"גדולה",
"רגילה" )
IF ( Sales[Sales Amount] > 5000,
"גדולה",
"רגילה" )
3,454שורות שסווגו "גדולה"
Sales Amount > 5000| ארגומנט | מה הוא |
|---|---|
| condition | כל ביטוי לוגי: השוואה לקבוע, עמודה מול עמודה, ואפילו שילובים עם && (וגם) או || (או) |
| then | הערך כשהתנאי מתקיים |
| [else] | רשות! אם משמיטים, שורות שלא עמדו בתנאי מקבלות Blank |
✓ עוד דוגמה חזקה: עמודת Loss Flag שמשווה מכירה מול עלות מגלה ש-21,829 שורות נמכרו בהפסד. עמודה אחת — תובנה עסקית שלמה.
פרק V · עמודות מחושבות
דפוס 3 — SWITCH: מדרגות סיווג
כמה מדרגות סיווג? SWITCH מחליפה סולם של IF-בתוך-IF — בקוד נקי וקריא.
Deal Tier =
SWITCH ( TRUE (),
Sales[Sales Amount] > 5000, "גדולה",
Sales[Sales Amount] >= 1000, "בינונית",
"קטנה" )
SWITCH ( TRUE (),
Sales[Sales Amount] > 5000, "גדולה",
Sales[Sales Amount] >= 1000, "בינונית",
"קטנה" )
3,454גדולה
28,633בינונית
89,166קטנה
| רכיב | מה הוא |
|---|---|
| TRUE() | הטריק המקצועי: במקום ערך לבדיקה כותבים TRUE() — וכל "value" הופך לתנאי לוגי חופשי |
| זוגות value ← result | נבדקים מלמעלה למטה. הראשון שמתקיים מנצח, והשאר לא נבדקים |
| [else] | ערך בודד בסוף, בלי זוג — ברירת המחדל לכל השאר |
חוק המפל: אם >= 1000 יופיע ראשון, הוא יתפוס גם עסקאות של 20,000 — ו"גדולה" לא תקרה לעולם. תמיד מהמחמיר לקל, מהגבוה לנמוך.
פרק V · עמודות מחושבות
דפוס 4 — RELATED: בין טבלאות
מושכת ערך מטבלה אחרת אל השורה — דרך הקשר שכבר בניתם במודל. זה ה-VLOOKUP של DAX, בלי הכאב.
// Sales ← New Column
Category =
RELATED ( Product[Category] )
Category =
RELATED ( Product[Category] )
- עומדת על שורת מכירהקוראת את ה-ProductKey שלה.
- קופצת דרך הקשר *:1אל טבלת Product ומאתרת את השורה התואמת.
- מעתיקה את הקטגוריהאל שורת המכירה — וכך לכל 121,253 השורות.
41,193שורות Bikes
40,005שורות Accessories
| כלל | הסבר |
|---|---|
| כיוון | עובדת רק מצד ה-* אל צד ה-1 — מהעובדה אל הממד. לכל שורת מכירה יש בדיוק מוצר אחד |
| ארגומנט | מקבלת עמודה ספציפית, לא שם טבלה |
| דרישה | זקוקה ל-Row Context — כלומר עמודה מחושבת או איטרטור (SUMX וחברותיה) |
| אין קשר? | הפונקציה בכלל לא תוצע בהשלמה האוטומטית |
פרק V · עמודות מחושבות
דפוס 5 — שרשור טקסט וחיתוך לקבוצות
שני דפוסים אחרונים, ושניהם נכתבים בטבלת הממד — לא בטבלת העובדה.
// Product ← New Column
Product Label =
Product[Model] & " · " & Product[Color]
// → "Mountain-200 · Silver"
Product Label =
Product[Model] & " · " & Product[Color]
// → "Mountain-200 · Silver"
האופרטור & מדביק טקסטים — מושלם לתוויות בסלייסרים ובטולטיפים.
// Product ← New Column
Price Band =
SWITCH ( TRUE (),
Product[List Price] > 1000, "פרימיום",
Product[List Price] >= 100, "ביניים",
"עממי" )
Price Band =
SWITCH ( TRUE (),
Product[List Price] > 1000, "פרימיום",
Product[List Price] >= 100, "ביניים",
"עממי" )
156ביניים
128פרימיום
113עממי
✓ העיקרון: עמודה בממד (397 שורות) משרתת דרך הקשר את כל 121,253 המכירות. סווגו בממד, לא בעובדה — פחות זיכרון, אותה תוצאה.
פרק VI · איטרטורים
SUMX — חישוב שורה אחר שורה
מחשבת ביטוי בתוך כל שורה — ורק אז מחברת את התוצאות. זה מה ש-SUM לא יודעת לעשות.
Revenue Before Discount =
SUMX ( Sales,
Sales[Order Quantity] * Sales[Unit Price] )
SUMX ( Sales,
Sales[Order Quantity] * Sales[Unit Price] )
$110,336,782הכנסה לפני הנחה
SUMX- פותחת את טבלת Salesועוברת שורה-שורה.
- בכל שורה: כמות × מחירהחישוב רץ בתוך ההקשר של השורה הבודדת.
- מחברת את 121,253 התוצאותומחזירה מספר אחד.
למה לא SUM? כי SUM מקבלת עמודה אחת בלבד — היא לא יודעת להכפיל שתי עמודות. לכפל בתוך שורה חייבים איטרטור.
✓ האחיות של SUMX: AVERAGEX · MAXX · MINX · COUNTX — אותו תחביר בדיוק, סוף אחר.
פרק VI · איטרטורים
הפער שנחשף — $527,508 של הנחות נסתרות
שני מספרים, סיפור אחד — וזה ההבדל בין לדעת פונקציות לבין להיות אנליסטים.
Before Discount =
SUMX ( Sales, Sales[Order Quantity] * Sales[Unit Price] )
Discount Given =
[Before Discount] - [Total Sales]
SUMX ( Sales, Sales[Order Quantity] * Sales[Unit Price] )
Discount Given =
[Before Discount] - [Total Sales]
$110,336,782לפני הנחה
SUMX$109,809,274ששולם בפועל
SUM$527,508סך ההנחות
ההפרשוהטוויסט: עמודת Unit Price Discount Pct מציגה 0 בכל השורות. אבל 3,282 שורות קיבלו הנחה בפועל — במדרגות של 2% ועד 40% — וכולן בערוץ ה-Reseller (ה-1- שכבר הכרנו). הדאטה "שיקר" בעמודה אחת, ו-SUMX חשף את האמת.
✓ מדד טוב הוא גם כלי ביקורת על הנתונים. כשמספר לא מסתדר — זו לא תמיד שגיאה בנוסחה. לפעמים זו שגיאה במקור.
פרק VII · Filter Context ו-CALCULATE
Filter Context — מדד אחד, ערך שונה בכל תא
כתבנו את [Total Sales] פעם אחת. איך הוא מציג ארבעה מספרים שונים בטבלה אחת?
| קטגוריה | [Total Sales] |
|---|---|
| Bikes | $94.6M |
| Components | $11.8M |
| Clothing | $2.1M |
| Accessories | $1.3M |
- Power BI מסתכל איפה התא יושבשורת Bikes? עמודת FY2020?
- בונה לתא "בועת סינון"רק השורות שרלוונטיות לו — זה ה-Filter Context.
- מריץ את המדד בתוך הבועהבשורת Bikes המדד "רואה" רק אופניים.
לכן מדד לא "נשבר" מפילטרים — הוא חי מהם. כל תא מקבל בועה משלו, והמדד רץ בפנים. CALCULATE הוא הדרך לשנות את הבועה בכוונה.
פרק VII · Filter Context ו-CALCULATE
CALCULATE — המלך של DAX
מריצה מדד קיים — אבל קודם משנה את בועת הסינון לפי התנאים שלכם. הפונקציה החשובה ביותר ב-DAX.
Bikes Sales =
CALCULATE (
[Total Sales],
Product[Category] = "Bikes" )
CALCULATE (
[Total Sales],
Product[Category] = "Bikes" )
$94,620,526מכירות אופניים
CALCULATE- לוקחת את הפילטרים הקיימים בתאהבועה שהוויזואל בנה.
- מחילה את הפילטרים שכתבתם בתוכהתנאי על עמודה דורס פילטר קיים על אותה עמודה.
- ורק אז מחשבתהמדד רץ בתוך הבועה החדשה.
| רכיב | מה הוא |
|---|---|
| expression | מה לחשב — כמעט תמיד מדד קיים, כמו [Total Sales] |
| פילטרים | אפס או יותר: תנאי לוגי ( = / <> ), רשימה IN { }, או פונקציית טבלה FILTER / ALL |
| פסיק בין תנאים | = AND אוטומטי. אין צורך לכתוב אותו |
מקבילה ב-SQL: הזרקה דינמית של תנאי WHERE חדש לשאילתה — רק שכאן זה קורה בכל תא בנפרד.
פרק VII · Filter Context ו-CALCULATE
CALCULATE זה ה-WHERE שלכם — ארבע דוגמאות
ארבע דוגמאות מהקובץ, אחת לכל סוג תנאי. לדוברי SQL זה בדיוק ה-WHERE.
תנאי אחד
FY2020 Sales = CALCULATE ( [Total Sales],
'Date'[Fiscal Year] = "FY2020" )
'Date'[Fiscal Year] = "FY2020" )
$51,878,275שנת הכספים 2020
שני תנאים — הפסיק ביניהם הוא AND אוטומטי
Bikes FY2020 = CALCULATE ( [Total Sales],
Product[Category] = "Bikes",
'Date'[Fiscal Year] = "FY2020" )
Product[Category] = "Bikes",
'Date'[Fiscal Year] = "FY2020" )
$43,484,661אופניים ב-FY2020
כמה ערכים באותה עמודה — עם IN
Apparel Sales = CALCULATE ( [Total Sales],
Product[Category] IN { "Clothing", "Accessories" } )
Product[Category] IN { "Clothing", "Accessories" } )
$3,389,671ביגוד ואביזרים
תנאי מטבלה אחרת — הקשרים במודל עושים את העבודה
US Sales = CALCULATE ( [Total Sales],
'Sales Territory'[Country] = "United States" )
'Sales Territory'[Country] = "United States" )
$62,997,591מכירות בארה"ב
פרק VII · Filter Context ו-CALCULATE
ALL — מרוקן את מגירת הפתקים
ל-ALL אין תנאי ואין איפה לכתוב אחד. הוא רק קובע את נקודת הפתיחה: הטבלה המקורית, נקייה מסלייסרים.
על הדף פעיל סלייסר Color = "Red", והוא מציג $21,597,891
All Products Sales =
CALCULATE ( [Total Sales], ALL ( Product ) )
CALCULATE ( [Total Sales], ALL ( Product ) )
$21,597,891מה שהדף מציג (Red בלבד)
$109,809,274מה ש-ALL מחזיר — הכול
| וריאציה | מה היא מוחקת |
|---|---|
| ALL( Product ) | טבלה שלמה — כל הפילטרים ממנה. סלייסר על טבלת Date לא נוגע בו |
| ALL( Product[Color] ) | עמודה בודדת — משחררת רק את הצבע ומשאירה את השאר |
| ALL( 'Date' ) | בשביל כל התקופות |
| REMOVEFILTERS() | הכול מהכול |
✓ מתי ALL לבד מספיק? כשהשאלה היא "וכמה זה הכל?" — כבסיס להשוואה מול המסונן. לכל שאלה שיש בה תנאי ("רק יקרים", "רק אדומים") — ALL לבד לא יעזור: הוא פותח הכול ולא בוחר כלום.
ALL לבד = חצי עבודה: מחק ולא בחר. רוצים למחוק וגם לבחור מחדש? מכניסים אותו לתוך FILTER — בנושא הבא.
פרק VII · Filter Context ו-CALCULATE
FILTER — השומר שעובר שורה-שורה
FILTER רץ שורה-שורה על הטבלה שנתתם לו, ומחזיר טבלה חדשה — רק השורות שענו TRUE.
Premium Sales =
CALCULATE ( [Total Sales],
FILTER ( Product, Product[List Price] > 3000 ) )
CALCULATE ( [Total Sales],
FILTER ( Product, Product[List Price] > 3000 ) )
397מוצרים נבדקים
13עברו את התנאי
$17,823,781המכירות שלהם
Big Customers =
CALCULATE ( COUNTROWS ( Customer ),
FILTER ( Customer, [Total Sales] > 5000 ) )
CALCULATE ( COUNTROWS ( Customer ),
FILTER ( Customer, [Total Sales] > 5000 ) )
1,732לקוחות מעל $5,000
מתוך 18,485| מתי FILTER חובה | למה |
|---|---|
| התנאי הוא מדד | [Total Sales] > 5000 — תנאי בוליאני פשוט ייתן שגיאה. המנוע מחשב את המדד מחדש לכל שורה (Context Transition) |
| השוואת עמודה לעמודה | גם כאן בוליאני לא יעבוד |
| תנאי פשוט על עמודה | בכלל בלי FILTER — כותבים בוליאני, וזה מהיר יותר |
ביצועים: זו לולאה. מריצים אותה על הטבלה הקטנה — Customer (18,485) ולא Sales (121,253).
פרק VII · Filter Context ו-CALCULATE
ארבע צורות, מגירה אחת — טבלת ההשוואה
אותו דף, אותו סלייסר Product[Color] = "Red" שמציג $21,597,891. ההבדל היחיד — מה כתוב בארגומנט הפילטר של CALCULATE.
מחליף
$9,602,851
CALCULATE ( [Total Sales],
Product[Color] = "Blue" )
Product[Color] = "Blue" )
פתק חדש על אותה עמודה מפיל את הישן. הסלייסר האדום הוחלף בכחול.
מוחק
$109,809,274
CALCULATE ( [Total Sales],
ALL ( Product ) )
ALL ( Product ) )
הפתק נזרק, וכלום לא נכנס במקומו — כל המוצרים חוזרים פנימה.
חותך
$7,913,702
CALCULATE ( [Total Sales],
FILTER ( Product,
Product[List Price] > 3000 ) )
FILTER ( Product,
Product[List Price] > 3000 ) )
הסלייסר נשאר, ונוסף עליו תנאי — מקבלים את החיתוך: אדומים וגם יקרים.
מוחק ובוחר
$17,823,781
CALCULATE ( [Total Sales],
FILTER ( ALL ( Product ),
Product[List Price] > 3000 ) )
FILTER ( ALL ( Product ),
Product[List Price] > 3000 ) )
ALL פתח את כל 397 המוצרים, ו-FILTER בחר מתוכם 13 — בלי קשר לסלייסר.
המלכודת מהדאטה: סלייסר על Product[Category] = "Clothing", ומבקשים אדום. עם FILTER ( Product, … ) תקבלו $0 — כי אין ביגוד אדום שנמכר בכלל. עם FILTER ( ALL ( Product ), … ) תקבלו $21,597,891. כשהמדד "מקולקל" — כמעט תמיד חסר ALL.
✓ שתי השאלות לפני כל מדד: (א) יש לי תנאי לבדוק? ← FILTER, או בוליאני אם התנאי פשוט. (ב) להתעלם ממה שמסונן בדף? ← ALL בפנים. שתי תשובות "כן" = FILTER ( ALL ( … ), … ).
פרק VII · Filter Context ו-CALCULATE
שלילה, שחרור ואחוז מהכל
שלוש תנועות שמסיימות את הפרק: שלילה, שחרור, ואחוז מהסך הכולל.
תנאי שלילה
Non Bikes = CALCULATE ( [Total Sales],
Product[Category] <> "Bikes" )
Product[Category] <> "Bikes" )
$15,188,748כל מה שאינו אופניים
Non Bikesשחרור פילטרים — ומזה אחוז מהסך הכולל
All Sales = CALCULATE ( [Total Sales], ALL ( Sales ) )
% of Total = DIVIDE ( [Total Sales], [All Sales] )
% of Total = DIVIDE ( [Total Sales], [All Sales] )
86.2%חלקם של האופניים מכלל המכירות
שכבות שוב: [Total Sales] ← [All Sales] ← [% of Total]. כל מדד עומד על כתפי הקודם.
פרק VIII · פונקציות חלון
הרעיון — רשימה אחת, שבע שאלות
כל תא בטבלה חי לבד בבועה. בשורת Canada המדד רואה רק את קנדה — הוא לא יודע שארה"ב לפניה, שאוסטרליה אחריה, או שהוא שני מתוך שישה. פונקציית חלון היא הכלי שנותן לתא להסתכל על השכנים ברשימה.
שורת המסדר — הרשימה שכל הפרק עומד עליה
שש המדינות במודל, מסודרות לפי מכירות. כל פונקציה בפרק שואלת שאלה אחרת על אותה רשימה בדיוק.
| מקום | Country | [Total Sales] |
|---|---|---|
| 1 | United States | $62,997,591 |
| 2 | Canada | $16,355,770 |
| 3 | Australia | $10,655,336 |
| 4 | United Kingdom | $7,670,721 |
| 5 | France | $7,251,556 |
| 6 | Germany | $4,878,300 |
שבע פונקציות, שבע שאלות
| פונקציה | השאלה שהיא שואלת |
|---|---|
| ORDERBY | לפי מה מסתדרים בתור |
| PARTITIONBY | שורה אחת ארוכה, או כמה שורות נפרדות |
| ROWNUMBER | "מה המספר הסידורי שלי?" |
| RANK | "איזה מקום תפסתי?" |
| INDEX | "מי עומד במקום N?" |
| OFFSET | "מי השכן שלי?" |
| WINDOW | "תן לי קטע מהמסדר" |
שלושה כללים שמונעים 95% מהתקלות
01
שם הטבלה — מההשלמה האוטומטית
במודל יש טבלאות כפולות (SalesTerritory וגם Sales data_Territory). מתחילים להקליד ובוחרים מהרשימה. מדד שמצביע על טבלה שהוויזואל לא משתמש בה = ריק.
02
המדד תמיד בסוגריים מרובעים
[Total Sales] ולא SUM ( … ) גלמי. SUM בתוך פונקציית חלון מתעלם משורות ההקשר — וכל המדינות יוצאות באותו מקום.
03
כלל הריק — רמת הפירוט
הפונקציות עונות רק כשהוויזואל נמצא ברמת הפירוט של הרשימה. הרשימות כאן ברמת Country ← המדדים חיים בטבלה שבשורותיה Country. בקארד או בשורת Total — התנהגות אחרת.
הערת שמות: במדריך המקורי המדד נקרא [total salse] והטבלה SalesTerritory. כאן נשתמש ב-[Total Sales] — המדד שבנינו בפרק IV — ובאותה טבלת SalesTerritory. אם השמות אצלכם שונים, החליפו אותם ותו לא.
פרק VIII · פונקציות חלון
1 · ORDERBY — לפי מה מסתדרים
ORDERBY היא ההחלטה הראשונה של כל פונקציית חלון: לפי מה מסתדרים בתור. היא לא עומדת בפני עצמה — תמיד ארגומנט בתוך פונקציה מארחת.
אותו מדד כסף, שתי מילים הפוכות — ושני סדרים
Rank High→Low = ROWNUMBER ( ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC ) )
Rank Low→High = ROWNUMBER ( ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], ASC ) )
ORDERBY ( [Total Sales], DESC ) )
Rank Low→High = ROWNUMBER ( ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], ASC ) )
| Country | [Total Sales] | Rank High→Low | Rank Low→High |
|---|---|---|---|
| United States | $62,997,591 | 1 | 6 |
| Canada | $16,355,770 | 2 | 5 |
| Australia | $10,655,336 | 3 | 4 |
| United Kingdom | $7,670,721 | 4 | 3 |
| France | $7,251,556 | 5 | 2 |
| Germany | $4,878,300 | 6 | 1 |
01
ברירת המחדל היא ASC
בלי לכתוב DESC תקבלו את המדינה הקטנה ראשונה — ההפך ממה שמצפים מדירוג מכירות, וההפך מ-RANKX הוותיקה. תמיד כותבים את הכיוון במפורש.
02
מיון לפי כסף דורש מדד
SUM ( … ) גלמי בתוך ORDERBY לא עובר הקשר, וכל השורות ייצאו זהות. חייבים [Total Sales].
03
ORDERBY לא מסננת
אף מדינה לא נעלמת. היא רק קובעת את סדר העמידה בתור לפני חלוקת המספרים.
ומה קורה כשלא כותבים כיוון בכלל
Row Default = ROWNUMBER (
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales] )
)
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales] )
)
✓ ברירת המחדל ASC נכנסת לפעולה: Germany = 1 · France = 2 · United Kingdom = 3 · Australia = 4 · Canada = 5 · United States = 6. המדינה החלשה ביותר קיבלה מקום 1. זו התקלה הנפוצה ביותר בסעיף הזה.
מיון ותיקו: ROWNUMBER מחויבת למספר ייחודי. בדאטה שלנו אין שתי מדינות עם אותו סכום, ולכן מפתח מיון אחד מספיק. אם יופיע תיקו מדויק — המנוע לא יוכל להכריע מי 3 ומי 4. RANK, לעומתה, יודעת לחלוק מקום בתיקו.
פרק VIII · פונקציות חלון
2 · PARTITIONBY — מתי הספירה מתאפסת
PARTITIONBY לוקחת שורת מסדר אחת ומפרקת אותה לליגות נפרדות — תחרות לכל קבוצה, עם מקום 1 משלה. היא לא ממיינת ולא מסננת; היא רק קובעת איפה מתאפסים.
משורת מסדר אחת לשלוש ליגות
Row In Group = ROWNUMBER (
ALL ( SalesTerritory[Country], SalesTerritory[Group] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC ),
PARTITIONBY ( SalesTerritory[Group] )
)
ALL ( SalesTerritory[Country], SalesTerritory[Group] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC ),
PARTITIONBY ( SalesTerritory[Group] )
)
| Group | Country | [Total Sales] | Row In Group |
|---|---|---|---|
| Europe | United Kingdom | $7,670,721 | 1 |
| Europe | France | $7,251,556 | 2 |
| Europe | Germany | $4,878,300 | 3 |
| North America | United States | $62,997,591 | 1 |
| North America | Canada | $16,355,770 | 2 |
| Pacific | Australia | $10,655,336 | 1 |
01
העמודה המחלקת חייבת להיות ב-ALL
SalesTerritory[Group] חייבת להופיע גם בתוך ה-ALL — היא חלק מרשימת המתמודדים.
02
הוויזואל חייב להציג את שתי הרמות
גם Group וגם Country בשורות. אחרת המנוע לא מזהה "אני" יחיד — ומחזיר ריק.
אותה עוזרת עובדת על כל המשפחה — כאן על WINDOW: מצטבר שמתאפס בכל יבשת
Running Total In Group = CALCULATE (
[Total Sales],
WINDOW ( 1, ABS, 0, REL,
ALL ( SalesTerritory[Country], SalesTerritory[Group] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC ),
PARTITIONBY ( SalesTerritory[Group] )
)
)
[Total Sales],
WINDOW ( 1, ABS, 0, REL,
ALL ( SalesTerritory[Country], SalesTerritory[Group] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC ),
PARTITIONBY ( SalesTerritory[Group] )
)
)
| Group | Country | [Total Sales] | Running Total In Group |
|---|---|---|---|
| Europe | United Kingdom | $7,670,721 | $7,670,721 |
| Europe | France | $7,251,556 | $14,922,277 |
| Europe | Germany | $4,878,300 | $19,800,577 |
| North America | United States | $62,997,591 | $62,997,591 |
| North America | Canada | $16,355,770 | $79,353,361 |
| Pacific | Australia | $10,655,336 | $10,655,336 |
✓ בדיקת שפיות: השורה האחרונה של כל ליגה שווה לסך הליגה כולה — אירופה: $19,800,577.
פרק VIII · פונקציות חלון
3 · ROWNUMBER — לכל אחד מספר משלו
ROWNUMBER עוברת על שורת המסדר ומדביקה לכל מתמודד סטיקר עם מספר — 1, 2, 3… ייחודי בהכרח: גם אם שני מתמודדים שווים לגמרי, כל אחד יקבל מספר משלו.
מספור לפי מכירות — המסדר מהפתיחה
Row By Sales = ROWNUMBER (
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC )
)
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC )
)
| Country | [Total Sales] | Row By Sales |
|---|---|---|
| United States | $62,997,591 | 1 |
| Canada | $16,355,770 | 2 |
| Australia | $10,655,336 | 3 |
| United Kingdom | $7,670,721 | 4 |
| France | $7,251,556 | 5 |
| Germany | $4,878,300 | 6 |
| # | מה כתוב | מה זה אומר |
|---|---|---|
| 1 | ALL ( SalesTerritory[Country] ) | המתמודדים: כל המדינות. ה-ALL מוחקת את סינון השורה — בלעדיה, בשורת Canada יש מתמודדת אחת ואין את מי למספר |
| 2 | ORDERBY ( [Total Sales], DESC ) | הסדר: כסף, מהגדול לקטן. עמודת מיון אחת, כיוון כתוב במפורש |
| 3 | ROWNUMBER ( … ) | התשובה: המספר הסידורי של המדינה שבשורה הנוכחית |
מפה: שורות ← 1–6 · שורת Total ← ריק (אין "מדינה נוכחית" — מומלץ לכבות Totals). אם צצה שורת Corporate HQ — ערך ממד בלי מכירות — מוסיפים פילטר ויזואל Total Sales is not blank.
אותה פונקציה, מפתח מיון אחר: מספור אלפביתי
Row Alphabetical = ROWNUMBER (
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( SalesTerritory[Country], ASC )
)
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( SalesTerritory[Country], ASC )
)
✓ Australia = 1 · Canada = 2 · France = 3 · Germany = 4 · United Kingdom = 5 · United States = 6. אותה פונקציה בדיוק, רק עמודת מיון אחרת — וכל המספרים משתנים. המספרים לא נקבעים על ידי הפונקציה, אלא על ידי הרשימה שהיא מקבלת.
פרק VIII · פונקציות חלון
4 · RANK — מקום, לא מספר סידורי
נשמע כמו ROWNUMBER, אבל השאלה אחרת: לא "מה המספר שלי בתור" אלא "איזה מקום תפסתי בתחרות". ההבדל מתגלה בתיקו.
דירוג המכירות הבסיסי
Country Rank = RANK (
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC )
)
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC )
)
| Country | [Total Sales] | Country Rank |
|---|---|---|
| United States | $62,997,591 | 1 |
| Canada | $16,355,770 | 2 |
| Australia | $10,655,336 | 3 |
| United Kingdom | $7,670,721 | 4 |
| France | $7,251,556 | 5 |
| Germany | $4,878,300 | 6 |
כך מלמדים את זה: שימו את עמודת הכסף ליד עמודת הדירוג — רואים בעיניים שהמספר הגדול ביותר מקבל 1. סננו עם סלייסר לשנה מסוימת: עמודת הכסף משתנה, והדירוג מסתדר מחדש לבד — כי ה-ORDERBY ממיין לפי מדד, והמדד חי בבועה.
ומה קורה בתיקו
| פרמטר ראשון (אופציונלי) | התנהגות |
|---|---|
| SKIP — ברירת המחדל | שתי מדינות במקום 2 ← הבאה אחריהן תקבל 4. מדלגים על מקום |
| DENSE | שתי מדינות במקום 2 ← הבאה אחריהן תקבל 3. בלי חורים |
בדאטה שלנו אין תיקו, אז שתי הגרסאות זהות — אבל בדירוג מוצרים לפי כמויות זה קורה כל הזמן.
דירוג בתוך קבוצה — חמשת אזורי ארה"ב
Region Rank in Country = RANK (
ALL ( SalesTerritory[Region], SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC ),
PARTITIONBY ( SalesTerritory[Country] )
)
ALL ( SalesTerritory[Region], SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC ),
PARTITIONBY ( SalesTerritory[Country] )
)
| Country | Region | [Total Sales] | Rank |
|---|---|---|---|
| United States | Southwest | $24,184,610 | 1 |
| United States | Northwest | $16,084,943 | 2 |
| United States | Central | $7,909,009 | 3 |
| United States | Southeast | $7,879,655 | 4 |
| United States | Northeast | $6,939,374 | 5 |
✓ שאר המדינות — אזור יחיד, תמיד 1. שימו לב כמה Central ו-Southeast צמודים — $29K הפרש בלבד. מועמדים טבעיים לתיקו בשנה בודדת.
פרק VIII · פונקציות חלון
RANK מול RANKX — שני עולמות
RANKX הוותיקה (2015) ו-RANK החדשה (2022) עונות על אותה שאלה — "איזה מקום תפסתי" — במנגנונים הפוכים. על המודל שלנו שתיהן מחזירות דירוג זהה, אבל ההתנהגות בקצוות שונה לגמרי.
| היבט | RANKX — האיטרטור הוותיק | RANK — פונקציית החלון |
|---|---|---|
| המנגנון | משווה ערכים: מחשבת את המדד שלי, מחשבת לכל מתמודד, סופרת כמה גדולים ממני | מזהה שורה: בונה רשימה ממוינת ומאתרת בה את "אני" |
| כיוון ברירת מחדל | DESC — הגדול ראשון, כמו שמצפים מדירוג | ORDERBY ברירת מחדל ASC — חובה לכתוב DESC בעצמכם |
| תיקו | פרמטר חמישי: SKIP / DENSE | פרמטר ראשון: SKIP / DENSE |
| ליגות | אין — עוקפים בטבלאות מסוננות מסורבלות | מובנה: PARTITIONBY |
| רמת פירוט | עובד בכל רמה — קארד, Total, היררכיה | כלל הריק: עונה רק ברמת הרשימה. קארד ← ריק |
| בשורת Total | מציג 1 — הסך הכללי מנצח את כולם | ריק |
| התקלה הקלאסית | SUM גלמי במקום [מדד] ← אין מעבר הקשר ← כולם מקום 2 | שם טבלה שגוי או כפול ← עמודה ריקה |
| מתי לבחור | דירוג מהיר וחסין-תקלות בכל ויזואל | ליגות, שליטה מלאה בסדר ובשוברי-שוויון, עבודה לצד שאר המשפחה |
שני הסינטקסים המינימליים, זה מול זה
Rank Old = RANKX ( ALL ( SalesTerritory[Country] ), [Total Sales] )
Rank New = RANK ( ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC ) )
Rank New = RANK ( ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC ) )
המשפט לכיתה: RANKX שואלת "כמה מוכרים יותר ממני?" — חשבון על ערכים, עובד בכל מקום. RANK שואלת "איפה אני עומד בשורה?" — זיהוי מיקום, שדורש שורה מזוהה. אותו דירוג, פילוסופיה הפוכה — ולכן גם התקלות הפוכות.
פרק VIII · פונקציות חלון
5 · INDEX — מי עומד במקום N
עד עכשיו כל שורה שאלה על עצמה. INDEX הופכת את הכיוון: קובעים מקום — 1 לראשון, -1 לאחרון — והיא שולפת את השורה שיושבת בו.
כמה מוכר האלוף — וכמה אני ממנו
Leader Sales = CALCULATE (
[Total Sales],
INDEX ( 1, ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC ) )
)
% of Leader = DIVIDE ( [Total Sales], [Leader Sales] )
[Total Sales],
INDEX ( 1, ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC ) )
)
% of Leader = DIVIDE ( [Total Sales], [Leader Sales] )
| Country | [Total Sales] | Leader Sales | % of Leader |
|---|---|---|---|
| United States | $62,997,591 | $62,997,591 | 100.0% |
| Canada | $16,355,770 | $62,997,591 | 26.0% |
| Australia | $10,655,336 | $62,997,591 | 16.9% |
| United Kingdom | $7,670,721 | $62,997,591 | 12.2% |
| France | $7,251,556 | $62,997,591 | 11.5% |
| Germany | $4,878,300 | $62,997,591 | 7.7% |
✓ קנדה "שנייה" — אבל רבע מארה"ב. דירוג מספר לך מיקום; INDEX נותנת פרופורציה.
| # | מה כתוב | מה זה אומר |
|---|---|---|
| 1 | INDEX ( 1, … ) | המקום המבוקש: הראשון בשורת המסדר — ארה"ב |
| 2 | CALCULATE ( [Total Sales], … ) | ההזזה: חשב את המדד בתוך השורה ששלפנו — לא בשורה שאני עומד בה |
INDEX + PARTITIONBY — האלוף של הליגה שלי
Group Leader Sales = CALCULATE (
[Total Sales],
INDEX ( 1,
ALL ( SalesTerritory[Country], SalesTerritory[Group] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC ),
PARTITIONBY ( SalesTerritory[Group] )
)
)
[Total Sales],
INDEX ( 1,
ALL ( SalesTerritory[Country], SalesTerritory[Group] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC ),
PARTITIONBY ( SalesTerritory[Group] )
)
)
✓ כל שורה מציגה את מכירות אלוף היבשת שלה — אירופה: $7,670,721 (בריטניה) · צפון אמריקה: $62,997,591 (ארה"ב) · פסיפיק: $10,655,336 (אוסטרליה). מחליפים את ה-1 ב--1 ומקבלים את החלש: באירופה, גרמניה ($4,878,300).
איך להסביר: RANK עונה "איפה אני"; INDEX עונה "תראה לי את מי שבמקום 1". אותה שורת מסדר, כיוון השאלה מתהפך. וברגע שיש לכל שורה את ערך המוביל שלה — כל השוואת "מרחק מהאלוף" היא DIVIDE אחד.
פרק VIII · פונקציות חלון
6 · OFFSET — השכן, צעד למעלה או למטה
OFFSET זזה במרחק יחסי ממני בשורת המסדר: -1 = השורה שמעליי, +1 = שמתחתיי. זו הפונקציה של "כמה חסר לי כדי לעקוף את הבא בתור" — השוואה לשכן, לא לאלוף.
מכירות המדינה שמעליי
One Above Sales = CALCULATE (
[Total Sales],
OFFSET ( -1,
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC )
)
)
[Total Sales],
OFFSET ( -1,
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC )
)
)
| Country | [Total Sales] | One Above Sales |
|---|---|---|
| United States | $62,997,591 | ריק — אין אף אחד מעל |
| Canada | $16,355,770 | $62,997,591 |
| Australia | $10,655,336 | $16,355,770 |
| United Kingdom | $7,670,721 | $10,655,336 |
| France | $7,251,556 | $7,670,721 |
| Germany | $4,878,300 | $7,251,556 |
מפה: הריק בשורת ארה"ב מכוון ומתועד — לראשון אין "מעליי". זה קצה החלון, לא תקלה. אומרים את זה לכיתה לפני שמישהו שואל.
עקרון הלגו — מדד על מדד: הפער מהמדינה שמעליי
Gap To Above = [Total Sales] - [One Above Sales]
| Country | Gap To Above |
|---|---|
| Canada | −$46,641,820 — תהום מארה"ב |
| Australia | −$5,700,434 |
| United Kingdom | −$2,984,615 |
| France | −$419,165 — נושפת בעורף בריטניה |
| Germany | −$2,373,255 |
✓ התובנה העסקית: המרדף הצמוד בליגה נמצא על מקומות 4–5, לא בצמרת. OFFSET משווה אותי לשכן — יעד אחר לכל שורה, שנע יחד איתי. זו שאלה עסקית שונה לגמרי מ"כמה אני מהמוביל".
פרק VIII · פונקציות חלון
7 · WINDOW — קטע מהמסדר
כל מה שראינו עד עכשיו החזיר שורה אחת. WINDOW מחזירה רצועה: מנקודת התחלה עד נקודת סיום. כל נקודה מוגדרת או יחסית אליי (REL) או מוחלטת (ABS).
סכום מצטבר — מראש הרשימה ועד אליי
Running Total = CALCULATE (
[Total Sales],
WINDOW ( 1, ABS, 0, REL,
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC )
)
)
[Total Sales],
WINDOW ( 1, ABS, 0, REL,
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC )
)
)
| Country | [Total Sales] | Running Total |
|---|---|---|
| United States | $62,997,591 | $62,997,591 |
| Canada | $16,355,770 | $79,353,361 |
| Australia | $10,655,336 | $90,008,697 |
| United Kingdom | $7,670,721 | $97,679,418 |
| France | $7,251,556 | $104,930,974 |
| Germany | $4,878,300 | $109,809,274 |
| # | מה כתוב | מה זה אומר |
|---|---|---|
| 1 | 1, ABS | מאיפה מתחילים: מקום 1 המוחלט — ראש הרשימה, לא תלוי בי |
| 2 | 0, REL | איפה עוצרים: 0 צעדים ממני — אצלי. החלון "מהראשון עד אליי" גדל שורה-שורה |
| 3 | CALCULATE ( [Total Sales], … ) | המדד מסתכם על כל שורות החלון יחד |
✓ בדיקת שפיות מובנית: השורה האחרונה חייבת להיות בדיוק סך המכירות הכללי — $109,809,274. אם לא, משהו בחלון שבור.
חלון קבוע — סכום שלוש הגדולות
Top 3 Sales = CALCULATE (
[Total Sales],
WINDOW ( 1, ABS, 3, ABS,
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC )
)
)
[Total Sales],
WINDOW ( 1, ABS, 3, ABS,
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC )
)
)
$90,008,697קבוע בכל שורה
Top 3 Sales82.0%חלקן של שלוש הגדולות
| # | מה כתוב | הנימוק |
|---|---|---|
| 1 | 1, ABS | התחלה מוחלטת: מקום 1 — ארה"ב. לא תלוי בשורה שאני עומד בה |
| 2 | 3, ABS | סיום מוחלט: מקום 3 — אוסטרליה. שתי נקודות קבועות ← חלון זהה לכל השורות ← עמודה קבועה |
| 3 | ההשוואה למצטבר | במצטבר הסיום היה 0, REL — נע איתי. מילה אחת (REL↔ABS) הופכת חלון נודד לחלון קבוע |
✓ $90,008,697 הוא בדיוק ה-Running Total של אוסטרליה (מקום 3) — שני חלונות שונים שנפגשים באותו תא. אימות הדדי יפהפה.
ההיגיון של ארבעת המספרים
| הצירוף | מה מקבלים |
|---|---|
| 1, ABS → 0, REL | סכום מצטבר — חלון שנע איתי וגדל |
| 1, ABS → 3, ABS | טופ 3 קבוע — חלון שעומד במקום |
| -1, REL → 0, REL | אני והשכן שמעליי |
REL = "ממני והלאה", חלון שנע איתי · ABS = "מהמקום הקבוע", חלון שעומד במקום. משחקים בשני זוגות המספרים — ומקבלים משפחה שלמה של מדדים מאותה שורת מסדר.
פרק VIII · פונקציות חלון
סיכום המשפחה — שבע פונקציות בשורה אחת
שבע פונקציות, ארבע-עשרה דוגמאות, ורשימה אחת. הנה כל המשפחה בשורת Canada — כדי לראות את ההבדלים בתא אחד.
| פונקציה | השאלה | מה יופיע בשורת Canada |
|---|---|---|
| ORDERBY | לפי מה מסתדרים (ASC ברירת מחדל!) | Rank Low→High = 5 |
| PARTITIONBY | מתי הספירה מתאפסת | Running Total In Group = $79,353,361 |
| ROWNUMBER | מה המספר הסידורי שלי | Row By Sales = 2 |
| RANK | איזה מקום תפסתי (תיקו חולק) | Country Rank = 2 |
| INDEX | מי עומד במקום N | Leader Sales = $62,997,591 |
| OFFSET | מי השכן שלי | One Above = $62,997,591 · Gap = −$46.6M |
| WINDOW | תן לי קטע מהמסדר | Running Total = $79,353,361 |
שתי העוזרות במשפט: ORDERBY — לפי מה מסתדרים · PARTITIONBY — מתי מתאפסים. שתי תשובות לשתי שאלות שונות, ושתיהן חיות בתוך חמש הפונקציות הראשיות: ROWNUMBER, RANK, INDEX, OFFSET, WINDOW.
✓ כל תא בפרק אומת ב-pandas מול AdventureWorks_Sales.xlsx — 121,253 שורות, $109,809,274.
פרק IX · DAX מתקדם — 20 פונקציות
מפת הפרק — 20 פונקציות מתקדמות
עשרים פונקציות שממשיכות מאיפה ש-CALCULATE ומשפחת החלון עצרו. אין כאן פונקציות בסיס — כל אחת פותרת בעיה שאי אפשר לפתור בלעדיה.
| משפחה | פונקציות | הבעיה שהן פותרות |
|---|---|---|
| שליטה עדינה בהקשר | KEEPFILTERS · ALLSELECTED · ALLEXCEPT | לא לדרוס את מה שהמשתמש בחר, ולחשב נתח מתוך קבוצה |
| קשרים בזמן ריצה | USERELATIONSHIP · CROSSFILTER · TREATAS | להפעיל קשר פסיבי, להפוך כיוון סינון, או לסנן בלי קשר פיזי בכלל |
| פונקציות טבלה | SUMMARIZECOLUMNS · ROLLUPADDISSUBTOTAL · TOPN · GENERATE · EXCEPT | לבנות טבלאות וירטואליות, לסכם, ולחשב רק על המובילים |
| מודעות להקשר | ISINSCOPE · SELECTEDVALUE · USERPRINCIPALNAME | לדעת באיזו רמה אני נמצא, מה המשתמש בחר, ומי הוא בכלל |
| ערכים ומפתחות | COALESCE · COMBINEVALUES · CONTAINSROW · EARLIER | לטפל בריקים, לבנות מפתח משולב, ולבדוק שייכות |
| מבנה ונתוני עזר | PATH · PATHITEM · DATATABLE | היררכיות אב-בן וטבלאות שנכתבות ישירות בקוד |
שקיפות לגבי מספרים: לא כל פונקציה כאן ניתנת להדגמה על AdventureWorks — חלקן דורשות קשר פסיבי במודל, היררכיית אב-בן, או סביבת Power BI Service. איפה שיש מספר מאומת מהקובץ — הוא מופיע. איפה שאין — מופיעים התחביר וההתנהגות בלבד, בלי להמציא תוצאה.
✓ הכלל שמאחד את כל הפרק: כל אחת מהפונקציות האלה היא בסופו של דבר שינוי של ההקשר — או של רשימת המתמודדים. אם הבנתם את Filter Context מפרק VII, יש לכם את כל התשתית.
פרק IX · DAX מתקדם — 20 פונקציות
שליטה עדינה בהקשר — KEEPFILTERS · ALLSELECTED · ALLEXCEPT
שלוש הפונקציות שמחליפות את "הכול או כלום" של ALL בשליטה מדויקת: לחתוך במקום לדרוס, לכבד את בחירת המשתמש, ולנקות הכול חוץ מעמודה אחת.
KEEPFILTERS — לחתוך, לא לדרוס
ברירת המחדל של CALCULATE היא דריסה: תנאי על עמודה מפיל כל סינון קיים על אותה עמודה. KEEPFILTERS הופך את זה לחיתוך.
על הדף פעיל סלייסר Product[Color] = "Red" שמציג $21,597,891
Blue Override = CALCULATE ( [Total Sales],
Product[Color] = "Blue" )
Blue Intersect = CALCULATE ( [Total Sales],
KEEPFILTERS ( Product[Color] = "Blue" ) )
Product[Color] = "Blue" )
Blue Intersect = CALCULATE ( [Total Sales],
KEEPFILTERS ( Product[Color] = "Blue" ) )
| מדד | מה קורה | תוצאה |
|---|---|---|
| Blue Override | הפתק הכחול מפיל את האדום — הדוח מציג כחול | $9,602,851 |
| Blue Intersect | חיתוך: אדום וגם כחול — קבוצה ריקה | ריק |
ואותו רעיון עם רשימה — כאן החיתוך דווקא הגיוני
Red or Blue Kept = CALCULATE ( [Total Sales],
KEEPFILTERS ( Product[Color] IN { "Red", "Blue" } ) )
KEEPFILTERS ( Product[Color] IN { "Red", "Blue" } ) )
✓ הסלייסר האדום נשאר, והרשימה חותכת אותו: התוצאה היא אדום בלבד — $21,597,891. בלי KEEPFILTERS היינו מקבלים אדום וכחול יחד.
ALLSELECTED — מכבדת את מה שהמשתמש בחר
ALL מוחקת הכול, כולל את הסלייסרים. ALLSELECTED מוחקת רק את סינון השורה — ומשאירה את מה שהמשתמש בחר בדוח.
שני מכנים, שתי שאלות עסקיות שונות
% of All = DIVIDE ( [Total Sales],
CALCULATE ( [Total Sales], ALL ( Product[Category] ) ) )
% of Selected = DIVIDE ( [Total Sales],
CALCULATE ( [Total Sales], ALLSELECTED ( Product[Category] ) ) )
CALCULATE ( [Total Sales], ALL ( Product[Category] ) ) )
% of Selected = DIVIDE ( [Total Sales],
CALCULATE ( [Total Sales], ALLSELECTED ( Product[Category] ) ) )
| מצב הסלייסר | % of All בשורת Bikes | % of Selected בשורת Bikes |
|---|---|---|
| בלי סלייסר — כל הקטגוריות | 86.2% | 86.2% |
| המשתמש בחר Bikes ו-Clothing בלבד | 86.2% — המכנה נשאר $109,809,274 | 100% מתוך מה שנבחר בלבד |
מתי כל אחת: "כמה אחוז מכלל העסק?" ← ALL. "כמה אחוז ממה שאני מסתכל עליו עכשיו?" ← ALLSELECTED. זו הפונקציה של כל מדד "נתח מתוך הבחירה".
ALLEXCEPT — מנקה הכול חוץ מ…
מוחקת את כל הסינונים מטבלה, למעט העמודות שציינתם. בפועל: "תן לי את סך הקבוצה שאני שייך אליה".
בטבלה שבשורותיה Group וגם Country
Group Total = CALCULATE ( [Total Sales],
ALLEXCEPT ( SalesTerritory, SalesTerritory[Group] ) )
% of Group = DIVIDE ( [Total Sales], [Group Total] )
ALLEXCEPT ( SalesTerritory, SalesTerritory[Group] ) )
% of Group = DIVIDE ( [Total Sales], [Group Total] )
| Group | Country | [Total Sales] | Group Total |
|---|---|---|---|
| Europe | United Kingdom | $7,670,721 | $19,800,577 |
| Europe | France | $7,251,556 | $19,800,577 |
| Europe | Germany | $4,878,300 | $19,800,577 |
| North America | United States | $62,997,591 | $79,353,361 |
| North America | Canada | $16,355,770 | $79,353,361 |
| Pacific | Australia | $10,655,336 | $10,655,336 |
✓ אותם מספרים בדיוק שראינו בשורה האחרונה של כל ליגה ב-Running Total In Group. שתי דרכים שונות לגמרי, אותה תוצאה — אימות הדדי.
פרק IX · DAX מתקדם — 20 פונקציות
קשרים בזמן ריצה — USERELATIONSHIP · CROSSFILTER · TREATAS
שלוש פונקציות שנוגעות בקשרים עצמם — לזמן החישוב בלבד, בלי לשנות את המודל.
USERELATIONSHIP — מפעילה קשר פסיבי
בין שתי טבלאות יכול להיות יותר מקשר אחד, אבל רק אחד פעיל. USERELATIONSHIP מפעילה את הפסיבי — בתוך המדד בלבד.
התבנית הקלאסית: אותה טבלת תאריכים, פעם לפי תאריך הזמנה ופעם לפי תאריך משלוח
Sales By Ship Date = CALCULATE (
[Total Sales],
USERELATIONSHIP ( Sales[ShipDateKey], 'Date'[DateKey] )
)
[Total Sales],
USERELATIONSHIP ( Sales[ShipDateKey], 'Date'[DateKey] )
)
לא ניתן להדגמה על המודל שלנו: ב-AdventureWorks כפי שבנינו אותו יש קשר יחיד Sales[OrderDateKey] → Date[DateKey], ואין קשר פסיבי שני. כדי לנסות — הוסיפו במודל קשר נוסף מ-ShipDateKey ואל תסמנו אותו כפעיל. שני כללים: הקשר חייב להתקיים במודל, ו-USERELATIONSHIP חייבת לשבת בתוך CALCULATE.
CROSSFILTER — משנה כיוון סינון
משנה זמנית את כיוון הסינון של קשר קיים — Single, Both, או None — רק בתוך החישוב.
Products Sold = CALCULATE (
DISTINCTCOUNT ( Product[ProductKey] ),
CROSSFILTER ( Sales[ProductKey], Product[ProductKey], BOTH )
)
DISTINCTCOUNT ( Product[ProductKey] ),
CROSSFILTER ( Sales[ProductKey], Product[ProductKey], BOTH )
)
הכיוון הרגיל במודל הוא מהממד אל העובדה. עם BOTH הסינון זורם גם חזרה — למשל "כמה מוצרים בכלל נמכרו בשנה שנבחרה". עם NONE מנתקים את הקשר לרגע. זו האלטרנטיבה המדודה לסינון דו-כיווני גלובלי, שאותו הכרנו בשיעור 2.
TREATAS — קשר וירטואלי
מחילה ערכים של טבלה אחת כסינון על עמודה בטבלה אחרת — גם כשאין ביניהן שום קשר פיזי.
Apparel Sales TreatAs = CALCULATE (
[Total Sales],
TREATAS ( { "Clothing", "Accessories" }, Product[Category] )
)
[Total Sales],
TREATAS ( { "Clothing", "Accessories" }, Product[Category] )
)
$3,389,671ביגוד ואביזרים
TREATAS✓ בדיוק אותה תוצאה של Product[Category] IN { "Clothing", "Accessories" } מפרק VII. ההבדל מתחיל כשהרשימה מגיעה מטבלה אחרת לגמרי — טבלת יעדים, טבלת פרמטרים, או תוצאה של חישוב. אז TREATAS היא הדרך היחידה.
פרק IX · DAX מתקדם — 20 פונקציות
פונקציות שאילתה — SUMMARIZECOLUMNS · ROLLUPADDISSUBTOTAL
שתי פונקציות שחיות בעולם השאילתות — DAX Studio, Performance Analyzer, וטבלאות מחושבות — ולא בתוך מדד רגיל.
SUMMARIZECOLUMNS — הצבירה המודרנית
מקבצת לפי עמודות, מוסיפה עמודות מחושבות, ומקבלת מסננים — הכול בקריאה אחת מאופטמת ל-VertiPaq. היא זו שמייצרת בפועל כמעט כל ויזואל ב-Power BI.
בדיוק הטבלה שראינו בפרק פונקציות החלון
EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS (
SalesTerritory[Country],
"Sales", [Total Sales]
)
SUMMARIZECOLUMNS (
SalesTerritory[Country],
"Sales", [Total Sales]
)
| Country | Sales |
|---|---|
| United States | $62,997,591 |
| Canada | $16,355,770 |
| Australia | $10,655,336 |
| United Kingdom | $7,670,721 |
| France | $7,251,556 |
| Germany | $4,878,300 |
ואפשר להוסיף מסנן ישירות בתוכה
SUMMARIZECOLUMNS (
Product[Category],
TREATAS ( { "FY2020" }, 'Date'[Fiscal Year] ),
"Sales", [Total Sales]
)
Product[Category],
TREATAS ( { "FY2020" }, 'Date'[Fiscal Year] ),
"Sales", [Total Sales]
)
למה לא SUMMARIZE הישנה: SUMMARIZECOLUMNS מטפלת לבד ב-Context Transition, מקבלת מסננים כארגומנט, ומדלגת על צירופים ריקים. SUMMARIZE עם עמודות מחושבות בתוכה נחשבת היום דפוס שגוי.
ROLLUPADDISSUBTOTAL — שורות סיכום אוטומטיות
נכתבת בתוך SUMMARIZECOLUMNS ומוסיפה שורות Subtotal ו-Total, עם עמודת דגל שאומרת לכל שורה אם היא סיכום או פירוט.
SUMMARIZECOLUMNS (
ROLLUPADDISSUBTOTAL (
SalesTerritory[Group], "Is Group Total",
SalesTerritory[Country], "Is Country Total"
),
"Sales", [Total Sales]
)
ROLLUPADDISSUBTOTAL (
SalesTerritory[Group], "Is Group Total",
SalesTerritory[Country], "Is Country Total"
),
"Sales", [Total Sales]
)
✓ בתוצאה יתווספו שורות עם Is Group Total = TRUE — שם יופיעו $19,800,577 לאירופה, $79,353,361 לצפון אמריקה ו-$10,655,336 לפסיפיק. אלה בדיוק המספרים מ-ALLEXCEPT.
פרק IX · DAX מתקדם — 20 פונקציות
פונקציות טבלה — TOPN · EXCEPT · GENERATE
שלוש פונקציות שמחזירות טבלה וירטואלית — ואז מכניסים אותה ל-CALCULATE כדי לחשב רק עליה.
TOPN — רק המובילים
סכום שלוש המדינות הגדולות
Top 3 Countries = CALCULATE (
[Total Sales],
TOPN ( 3,
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
[Total Sales], DESC
)
)
[Total Sales],
TOPN ( 3,
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
[Total Sales], DESC
)
)
$90,008,697שלוש המדינות הגדולות
TOPN82.0%חלקן מכלל העסק
✓ אותו מספר בדיוק שקיבלנו מ-WINDOW ( 1, ABS, 3, ABS, … ) בפרק הקודם. שתי פונקציות שונות לגמרי, אותה תשובה — זו בדיקת השפיות הטובה ביותר שיש.
שימו לב לתיקו: TOPN לא שוברת שוויון. אם המקומות 3 ו-4 שווים בדיוק — היא תחזיר ארבע שורות, לא שלוש. בדירוג מוצרים לפי כמויות זה קורה כל הזמן.
EXCEPT — מה יש כאן ואין שם
כל המדינות חוץ מארה"ב
Countries Without US =
EXCEPT (
VALUES ( SalesTerritory[Country] ),
{ "United States" }
)
EXCEPT (
VALUES ( SalesTerritory[Country] ),
{ "United States" }
)
✓ מחזירה טבלה של חמש שורות: Canada, Australia, United Kingdom, France, Germany. פעולה קבוצתית — מסירה גם כפילויות.
השימוש האמיתי: "אילו לקוחות קנו בשנה שעברה ולא קנו השנה?" — EXCEPT בין שתי רשימות VALUES ( Sales[CustomerKey] ) בהקשרי זמן שונים. זו תבנית ה-Churn הקלאסית.
GENERATE — Cross Join מבוקר
לכל שורה בטבלה הראשונה, המנוע מעריך מחדש את הטבלה השנייה — שיכולה להשתמש בערכי השורה הנוכחית — ומחזיר את השילוב.
Category By Year =
GENERATE (
VALUES ( Product[Category] ),
VALUES ( 'Date'[Fiscal Year] )
)
GENERATE (
VALUES ( Product[Category] ),
VALUES ( 'Date'[Fiscal Year] )
)
כאן זה Cross Join פשוט — 4 קטגוריות × 4 שנות כספים. הכוח האמיתי מתגלה כשהטבלה השנייה תלויה בראשונה, למשל "שלושת המוצרים הגדולים בכל קטגוריה" — GENERATE עם TOPN בפנים.
פרק IX · DAX מתקדם — 20 פונקציות
מודעות להקשר ולמשתמש — ISINSCOPE · SELECTEDVALUE · USERPRINCIPALNAME
שלוש פונקציות שנותנות למדד לדעת איפה הוא נמצא, מה נבחר, ומי מסתכל עליו.
ISINSCOPE — באיזו רמה אני?
מחזירה TRUE אם העמודה נמצאת ברמת החישוב הנוכחית. זה הכלי לכתוב מדד שמתנהג אחרת בשורת פירוט, בשורת סיכום ובשורת Total.
במטריצה שבה Group מעל Country
Smart Total =
SWITCH ( TRUE (),
ISINSCOPE ( SalesTerritory[Country] ), [Total Sales],
ISINSCOPE ( SalesTerritory[Group] ), [Total Sales] & " (סיכום יבשת)",
"סך הכול"
)
SWITCH ( TRUE (),
ISINSCOPE ( SalesTerritory[Country] ), [Total Sales],
ISINSCOPE ( SalesTerritory[Group] ), [Total Sales] & " (סיכום יבשת)",
"סך הכול"
)
| רמה במטריצה | ISINSCOPE ( Country ) | מה יוצג |
|---|---|---|
| שורת United Kingdom | TRUE | $7,670,721 |
| שורת סיכום Europe | FALSE | $19,800,577 (סיכום יבשת) |
| שורת Total | FALSE | סך הכול — $109,809,274 |
SELECTEDVALUE — מה המשתמש בחר
אם ההקשר מצומצם לערך יחיד — מחזירה אותו. אם לא — מחזירה את ברירת המחדל. סוף לתבנית המסורבלת של IF ( HASONEVALUE ( … ), VALUES ( … ) ).
Report Title = "מכירות · " &
SELECTEDVALUE ( SalesTerritory[Country], "כל המדינות" )
SELECTEDVALUE ( SalesTerritory[Country], "כל המדינות" )
✓ נבחרה מדינה אחת בסלייסר ← "מכירות · Canada". נבחרו שתיים או אף אחת ← "מכירות · כל המדינות". שימו את המדד בכותרת כרטיס — והכותרת מתעדכנת לבד.
USERPRINCIPALNAME — מי מחובר
מחזירה את כתובת הדוא"ל של המשתמש המחובר. זהו הבסיס לאבטחת שורות דינמית (Dynamic RLS).
// Row-Level Security rule on a security table
UserSecurity[Email] = USERPRINCIPALNAME ()
UserSecurity[Email] = USERPRINCIPALNAME ()
לא ניתן להדגמה ב-Desktop: ב-Power BI Desktop הפונקציה מחזירה את שם המשתמש המקומי, והערך האמיתי מתקבל רק ב-Power BI Service. בודקים אותה עם View as roles.
פרק IX · DAX מתקדם — 20 פונקציות
ערכים, מפתחות והקשר — COALESCE · COMBINEVALUES · CONTAINSROW · EARLIER
ארבע פונקציות קטנות שפותרות בעיות יומיומיות: ריקים, מפתחות משולבים, בדיקת שייכות, והקשר שורה מקונן.
COALESCE — הערך הראשון שאינו ריק
Sales Or Zero = COALESCE ( [Total Sales], 0 )
בטבלה שבשורותיה Country, מדינה בלי מכירות תציג ריק. עם COALESCE היא תציג 0 — וחשוב מכך, השורה תפסיק להיעלם מהוויזואל. הרבה יותר קריא מ-IF ( ISBLANK ( … ), 0, … ) כי הביטוי מחושב פעם אחת בלבד.
COMBINEVALUES — מפתח משולב
Territory Key =
COMBINEVALUES ( "|",
SalesTerritory[Country],
SalesTerritory[Region] )
COMBINEVALUES ( "|",
SalesTerritory[Country],
SalesTerritory[Region] )
✓ התוצאה: United States|Southwest. המפריד מובטח לא להופיע בטעות בתוך הערכים, ולכן זה בטוח יותר משרשור עם &. השימוש הנפוץ: מפתח מורכב לאבטחת שורות, או קשר וירטואלי על שתי עמודות עם TREATAS.
CONTAINSROW — האם השילוב קיים
Is Apparel =
CONTAINSROW ( { "Clothing", "Accessories" },
SELECTEDVALUE ( Product[Category] ) )
CONTAINSROW ( { "Clothing", "Accessories" },
SELECTEDVALUE ( Product[Category] ) )
הקשר ל-IN: האופרטור IN שהשתמשנו בו בפרק VII הוא בדיוק סוכר תחבירי ל-CONTAINSROW. הכוח האמיתי מתחיל כשבודקים שילוב של כמה עמודות יחד — CONTAINSROW ( Table, val1, val2 ) — משהו ש-IN לא יודע לעשות על טבלה וירטואלית.
EARLIER — הקשר שורה חיצוני
בעמודה מחושבת אפשר לפתוח הקשר שורה שני (למשל בתוך FILTER). EARLIER מאפשרת להתייחס לערך של השורה מההקשר החיצוני יותר.
עמודה מחושבת בטבלת Product: דירוג המוצר בתוך הקטגוריה שלו
Rank In Category =
COUNTROWS (
FILTER ( Product,
Product[Category] = EARLIER ( Product[Category] )
&& Product[List Price] > EARLIER ( Product[List Price] )
)
) + 1
COUNTROWS (
FILTER ( Product,
Product[Category] = EARLIER ( Product[Category] )
&& Product[List Price] > EARLIER ( Product[List Price] )
)
) + 1
איך לקרוא את זה: ה-FILTER פותח הקשר שורה חדש שרץ על כל 397 המוצרים; EARLIER מחזירה את הערכים של המוצר שעליו אנחנו עומדים בעמודה. סופרים כמה מוצרים באותה קטגוריה יקרים ממני, ומוסיפים 1.
✓ הערה מקצועית: מאז שהוצגו משתנים (VAR), EARLIER כמעט לא נחוצה — כותבים VAR CurrentCat = Product[Category] ומשתמשים במשתנה. עדיין חשוב להכיר אותה, כי היא מופיעה בכל קוד DAX שנכתב לפני 2015.
פרק IX · DAX מתקדם — 20 פונקציות
מבנה ונתוני עזר — PATH · PATHITEM · DATATABLE
שתי הפונקציות האחרונות עוסקות במבנה: היררכיה שמסתתרת בטבלה שטוחה, וטבלה שנכתבת ישירות בקוד.
PATH ו-PATHITEM — היררכיית אב-בן
טבלת עובדים שטוחה עם EmployeeKey ו-ManagerKey מסתירה בתוכה עץ ארגוני. PATH פורשת אותו למחרוזת, ו-PATHITEM שולפת ממנה רמה.
Mgmt Path = PATH ( Employee[EmployeeKey], Employee[ManagerKey] )
// → "1|12|47|103"
Level 2 Manager = PATHITEM ( [Mgmt Path], 2, INTEGER )
Depth = PATHLENGTH ( [Mgmt Path] )
// → "1|12|47|103"
Level 2 Manager = PATHITEM ( [Mgmt Path], 2, INTEGER )
Depth = PATHLENGTH ( [Mgmt Path] )
לא ניתן להדגמה על המודל שלנו: ב-AdventureWorks_Sales.xlsx אין טבלת עובדים עם עמודת מנהל. הדפוס עצמו זהה בכל מודל אב-בן — עץ ארגוני, עץ חשבונות הנהלת חשבונות, או קטגוריות בתוך קטגוריות. את העמודות שנוצרות שמים בהיררכיה בוויזואל.
DATATABLE — טבלה שנכתבת בקוד
מגדירה טבלה סטטית ישירות ב-DAX, בלי שום מקור חיצוני. מושלמת לסולמות מיפוי, טבלאות פרמטרים ונתוני עזר.
טבלת יעדים לפי קטגוריה — נכתבת פעם אחת ומתחברת ל-TREATAS
Category Targets =
DATATABLE (
"Category", STRING,
"Target", CURRENCY,
{
{ "Bikes", 90000000 },
{ "Components", 12000000 },
{ "Clothing", 2000000 },
{ "Accessories", 1500000 }
}
)
DATATABLE (
"Category", STRING,
"Target", CURRENCY,
{
{ "Bikes", 90000000 },
{ "Components", 12000000 },
{ "Clothing", 2000000 },
{ "Accessories", 1500000 }
}
)
הטבלה הזו לא מגיעה מ-Power Query ולא מתרעננת — היא חלק מהקוד. שימו לב שזו בדיוק החלופה ל-Enter Data שהשתמשנו בו לטבלת Measures: שם דרך הממשק, כאן דרך הקוד. היתרון: הטבלה מתועדת בקוד ואפשר להעתיק אותה בין קבצים.
✓ הצירוף המנצח: DATATABLE יוצרת את טבלת היעדים, TREATAS מחברת אותה לקטגוריות בלי קשר פיזי, ו-DIVIDE מחשב אחוז עמידה ביעד. שלוש פונקציות מהפרק הזה — מדד עסקי שלם.
פרק IX · DAX מתקדם — 20 פונקציות
סיכום הפרק — 20 פונקציות בטבלה אחת
עשרים פונקציות, שורה אחת לכל אחת. זו טבלת ההתמצאות של הפרק.
| # | פונקציה | מה היא עושה | מאומת על הקובץ |
|---|---|---|---|
| 1 | KEEPFILTERS | חיתוך במקום דריסה של סינון קיים | ✓ $21,597,891 |
| 2 | ALLSELECTED | מוחקת סינון שורה ומכבדת את בחירת המשתמש | ✓ 86.2% |
| 3 | ALLEXCEPT | מנקה הכול חוץ מהעמודות שצוינו | ✓ $19,800,577 |
| 4 | USERELATIONSHIP | מפעילה קשר פסיבי בתוך החישוב | — דורש קשר פסיבי |
| 5 | CROSSFILTER | משנה כיוון סינון זמנית | — דורש בדיקה במודל |
| 6 | TREATAS | קשר וירטואלי בין טבלאות בלי קשר פיזי | ✓ $3,389,671 |
| 7 | EARLIER | ערך מהקשר שורה חיצוני יותר | — דפוס, הוחלף ב-VAR |
| 8 | SUMMARIZECOLUMNS | צבירה מודרנית ומאופטמת לשאילתות | ✓ טבלת המדינות |
| 9 | ISINSCOPE | באיזו רמת היררכיה אני נמצא | ✓ $19,800,577 |
| 10 | SELECTEDVALUE | הערך היחיד שנבחר, או ברירת מחדל | — התנהגות |
| 11 | PATH · PATHITEM | פורשת היררכיית אב-בן | — אין טבלת עובדים |
| 12 | COALESCE | הערך הראשון שאינו ריק | — התנהגות |
| 13 | COMBINEVALUES | מפתח משולב עם מפריד בטוח | — התנהגות |
| 14 | CONTAINSROW | האם השילוב קיים בטבלה | ✓ זהה ל-IN |
| 15 | TOPN | N השורות המובילות בלבד | ✓ $90,008,697 |
| 16 | GENERATE | Cross Join מבוקר בין שתי טבלאות | — דפוס |
| 17 | ROLLUPADDISSUBTOTAL | שורות סיכום אוטומטיות בשאילתה | ✓ $79,353,361 |
| 18 | USERPRINCIPALNAME | המשתמש המחובר — בסיס ל-RLS דינמי | — רק ב-Service |
| 19 | EXCEPT | מה יש בטבלה אחת ואין בשנייה | ✓ חמש מדינות |
| 20 | DATATABLE | טבלה סטטית שנכתבת בקוד | — התנהגות |
שלושת הצירופים ששווה לזכור: TOPN בתוך CALCULATE = "רק המובילים" · DATATABLE + TREATAS = טבלת יעדים בלי קשר פיזי · SUMMARIZECOLUMNS + ROLLUPADDISSUBTOTAL = דוח סיכום שלם בשאילתה אחת.
✓ כל פונקציה בפרק היא בסופו של דבר שינוי הקשר או שינוי רשימת המתמודדים. אם Filter Context ברור — אין כאן שום דבר חדש מבחינה רעיונית, רק כלים חדים יותר.
פרק X · סיכום ובדיקה עצמית
כללי זהב לכתיבת DAX
שישה הרגלים שמפרידים בין קוד שעובד לקוד שאפשר לתחזק.
01
Measure כברירת מחדל
עמודה מחושבת רק כשצריך לסנן, לקבץ או לשים על ציר. אחרת — מדד.
02
DIVIDE, לא סלאש
מונע קריסה של הוויזואל בחלוקה באפס.
03
מדדים בשכבות
מדד קורא למדד. מקום אחד לתקן, קוד נקי.
04
שמות ברורים
Total Sales, לא Measure 1. השם מופיע בוויזואל.
05
CALCULATE לסינון
לא לשכפל לוגיקה ידנית בכל מדד מחדש.
06
טבלת Measures
ריכוז כל המדדים במקום אחד — הם לא שייכים לשום טבלת נתונים.
ובנוסף: כלל הזהב מפרק I — לדחוף כל עיבוד אחורה. מה שאפשר לעשות במקור או ב-M, לא עושים ב-DAX.
פרק X · סיכום ובדיקה עצמית
מה למדנו — עשר נקודות
01
שתי שפות, שני מנועים
M מכין את הנתונים פעם אחת ברענון. DAX מחשב עליהם בכל אינטראקציה.
02
כלל הזהב
דוחפים כל עיבוד אחורה: מסד הנתונים ← Power Query ← DAX.
03
שלושה אובייקטים
Table · Column (פר-שורה) · Measure (מצרפי). מסכמים ← Measure, מסווגים ← Column.
04
הסולם
SUM ← ספירות ← DIVIDE ← עמודות ← SUMX ← CALCULATE.
05
DISTINCTCOUNT
18,485 ולא 18,484 — תמיד לשאול מי מסתתר במפתחות.
06
איטרטור לכפל בשורה
SUM מקבלת עמודה אחת. כמות × מחיר דורש SUMX.
07
Filter Context
כל תא הוא בועת סינון, והמדד רץ בפנים. לכן אותו מדד מציג ערכים שונים.
08
CALCULATE משנה את הבועה
FILTER בודק מי עובר · ALL קובע מאיפה מתחילים · CALCULATE מחבר ומבשל.
09
פונקציות חלון
נותנות לתא להסתכל על השכנים ברשימה: ROWNUMBER, RANK, INDEX, OFFSET, WINDOW.
10
שתי העוזרות
ORDERBY — לפי מה מסתדרים (ברירת מחדל ASC!) · PARTITIONBY — מתי מתאפסים.
ומדד טוב הוא גם כלי ביקורת: שאלו את ה-$527,508.
205 שאלות בחמישה בנקים — ו-12 משימות תרגול
פרק X · סיכום ובדיקה עצמית
בוחן — 39 שאלות על M ו-DAX
שאלה אחת בכל פעם, ארבע אפשרויות, משוב מיידי עם הסבר. כל השאלות עוסקות ב-M וב-DAX בסיסי בלבד.
מתי רץ קוד M?
הסבר: אחרי הרענון העבודה הסתיימה והטבלה "נצרבת" — היא קבועה עד הרענון הבא.
מתי רץ DAX?
הסבר: זה מה שהופך מדד ל"חי": כל סלייסר וכל קליק מפעילים חישוב מחדש.
איזו שפה רגישה לאותיות גדולות וקטנות?
הסבר: ב-M Table.AddColumn עובד ו-table.addcolumn יזרוק שגיאה. DAX אינה רגישה לאותיות.
מה מכיל מבנה let … in ב-M?
הסבר: בין let ל-in מוגדר שלב אחרי שלב, וכל שלב נשען על הקודם.
לפי כלל הזהב (Roche's Maxim), איפה עדיף לבצע טרנספורמציה?
הסבר: סדר העדיפות: מסד הנתונים ← Power Query ← DAX. ככל שאחורה יותר, המודל קל ומהיר יותר.
רוצים טבלה חדשה שתמשיך מהשלבים של טבלה קיימת ותתעדכן איתה. מה בוחרים?
הסבר: Duplicate יוצר עותק מנותק; Reference ממשיך מהשאילתה המקורית, וכל שינוי בה זורם הלאה.
גזרתם DimCustomer מ-Sales וקיבלתם 18,485 שורות במקום 18,484. מה קרה?
הסבר: המפתח 1- מייצג "לא רלוונטי". תמיד לשאול: מי מסתתר במפתחות שלי?
מהו התנאי הראשון לטבלת תאריכים תקינה?
הסבר: בלי רציפות, פונקציות Time Intelligence יחזירו תוצאות שגויות. אצלנו: 1,461 ימים רצופים.
למה צריך לסמן Mark as date table?
הסבר: הסימון מודיע למנוע שזו טבלת התאריכים של המודל ומהו מפתח היום הייחודי שלה.
אילו שלושה אובייקטים DAX יודעת ליצור?
הסבר: רוב העבודה היומיומית היא מדדים; טבלאות מחושבות הן יחסית נדירות.
צריך לסכם מספרים לוויזואל. מה כותבים?
הסבר: הכלל הזהב: מסכמים מספרים ← Measure. מסווגים שורות ← Column.
מה נכון לגבי עמודה מחושבת?
הסבר: העמודה מחושבת פעם אחת ברענון ואז יושבת במודל — בדיוק כמו עמודה שהגיעה מהמקור.
מה נכון לגבי מדד?
הסבר: מדד לא "נשבר" מפילטרים — הוא חי מהם. זה כל הרעיון של Filter Context.
ראיתם בנוסחה [Total Sales] — סוגריים מרובעים בלי שם טבלה. מה זה?
הסבר: עמודה תמיד נכתבת עם שם הטבלה לפניה: Sales[Sales Amount]. סוגריים לבד = מדד.
מה SUM מקבלת כארגומנט?
הסבר: SUM לא מקבלת ביטוי. לכפל בין שתי עמודות בתוך שורה צריך איטרטור כמו SUMX.
איך AVERAGE מתייחסת לתאים ריקים?
הסבר: זו נקודה שמפתיעה רבים: Blank פשוט לא משתתף בחישוב.
האם MAX יודעת לעבוד על עמודת תאריך?
הסבר: MIN היא התאומה ההפוכה, באותו תחביר בדיוק.
מה COUNTROWS מקבלת?
הסבר: ולכן היא גם הבסיס לספירות מותנות: מכניסים לתוכה FILTER ומקבלים ספירה לפי תנאי.
לקוח אחד קנה 25 פעמים. מה יחזירו COUNT ו-DISTINCTCOUNT על CustomerKey?
הסבר: ולכן לשאלה "כמה לקוחות?" התשובה היא תמיד DISTINCTCOUNT.
למה משתמשים ב-DIVIDE ולא בסלאש?
הסבר: תא אחד עם מכנה אפס מספיק כדי להפיל ויזואל שלם. במדדים מקצועיים לא משתמשים בסלאש.
מה הפרמטר השלישי של DIVIDE?
הסבר: הוא רשות. השמטתם? יוחזר Blank שקט.
מה היתרון בכתיבת מדדים בשכבות (מדד שקורא למדד)?
הסבר: זה גם עושה את הקוד קריא: Margin % נראה כמו ההגדרה העסקית שלו.
עמודה מחושבת עם Sales[Sales Amount] - Sales[Total Product Cost] — באיזה הקשר היא רצה?
הסבר: המנוע עומד על כל שורה בתורה ומחשב את הערך שלה, ואז שומר אותו פיזית.
ב-IF השמטתם את הארגומנט השלישי. מה יקרה לשורות שלא עמדו בתנאי?
הסבר: הארגומנט else הוא רשות — הסוגריים המרובעים בתיעוד מסמנים בדיוק את זה.
מה עושה הטריק SWITCH ( TRUE (), … )?
הסבר: בלי הטריק הזה SWITCH יודעת להשוות רק לערכים מדויקים.
ב-SWITCH כתבתם קודם >= 1000 ואחריו > 5000. מה יקרה?
הסבר: חוק המפל: תמיד מהמחמיר לקל, מהגבוה לנמוך.
באיזה כיוון RELATED עובדת?
הסבר: לכל שורת מכירה יש בדיוק מוצר אחד, ולכן הכיוון הזה חד-משמעי.
מה RELATED דורשת כדי לעבוד?
הסבר: בלי הקשר פעיל היא בכלל לא תוצע בהשלמה האוטומטית.
מה RELATED מקבלת כארגומנט?
הסבר: לדוגמה RELATED( Product[Category] ) — לא RELATED( Product ).
איזה אופרטור משרשר טקסטים ב-DAX?
הסבר: למשל Product[Model] & " · " & Product[Color] — מושלם לתוויות בסלייסרים ובטולטיפים.
רוצים לסווג מוצרים לרמות מחיר. איפה עדיף לכתוב את העמודה?
הסבר: עמודה על 397 שורות משרתת דרך הקשר את כל 121,253 המכירות. פחות זיכרון, אותה תוצאה.
למה צריך SUMX כדי לחשב כמות × מחיר?
הסבר: האיטרטור מחשב את הביטוי בתוך כל שורה ורק אז מחבר את התוצאות.
ההפרש בין SUMX(Qty × Unit Price) לבין SUM(Sales Amount) יצא $527,508. מה זה?
הסבר: עמודת אחוז ההנחה הציגה 0 בכל השורות, אבל 3,282 שורות קיבלו הנחה — כולן בערוץ ה-Reseller.
אותו מדד מציג ערך שונה בכל שורה בטבלה. למה?
הסבר: זה ה-Filter Context: מיקום התא קובע אילו שורות המדד "רואה".
מה CALCULATE עושה, לפי הסדר?
הסבר: בהתנגשות — הפילטר של CALCULATE דורס את זה של הדוח על אותה עמודה.
כתבתם שני תנאים בתוך CALCULATE, מופרדים בפסיק. מה המשמעות?
הסבר: הפסיק בין תנאים הוא AND אוטומטי; אין צורך לכתוב אותו.
מה עושה ALL ( Product ) בתוך CALCULATE?
הסבר: סלייסר על טבלת Date לא יושפע. בשביל הכול מהכול יש REMOVEFILTERS().
מתי FILTER הוא חובה ולא אפשר להסתפק בתנאי בוליאני?
הסבר: המנוע מחשב את המדד מחדש לכל שורה (Context Transition). לתנאי פשוט על עמודה — בוליאני, וזה מהיר יותר.
טרם ענית על שאלות — 0 מתוך 39
מושגים ותחביר — בלי צורך בקובץ הנתונים
פרק X · סיכום ובדיקה עצמית
בנק DAX — 25 שאלות מושגים
שאלות על המושגים ועל התחביר של DAX — מה כל פונקציה מקבלת, איך היא מתנהגת, ומתי בוחרים בה. אין כאן שאלות שדורשות את קובץ הנתונים: אפשר לענות על כולן בלי לפתוח Power BI.
שמות הטבלאות והעמודות שמופיעים בשאלות לקוחים מהמודל שאיתו עבדנו בשיעור, אבל אף שאלה לא מבקשת תוצאה מספרית מהקובץ.
איזו נוסחה מחזירה את סך המכירות במודל?
הסבר: SUM מקבלת עמודה מספרית אחת בפורמט טבלה[עמודה]. התוצאה: $109,809,274.
מה מחזיר COUNTROWS ( Product )?
הסבר: טבלת המוצרים היא ממד קטן — 397 מוצרים בלבד.
מה מחזיר COUNTROWS ( 'Sales Territory' )?
הסבר: טבלת האזורים היא הממד הקטן ביותר במודל — 11 שורות.
איך מגדירים נכון את מדד הרווח?
הסבר: מדד קורא למדד — זה עיקרון השכבות. האפשרות השלישית היא הגדרה של עמודה מחושבת, לא של מדד.
למה לא כותבים [Total Profit] / [Total Sales]?
הסבר: DIVIDE מחזירה Blank במקום שגיאה — ובוויזואל זה ההבדל בין תא ריק לדוח שבור.
מה מייצג ההפרש בין SUMX ( Sales, Qty * Unit Price ) לבין SUM ( Sales[Sales Amount] )?
הסבר: ההכנסה התיאורטית פחות מה ששולם — וזה בדיוק שווי ההנחות.
למה SUM על העמודה Unit Price Discount Pct לא יגלה את ההנחות?
הסבר: הדאטה "שיקר" בעמודה אחת — ורק SUMX חשף את האמת.
באיזה ערוץ מכירה ניתנו כל ההנחות?
הסבר: אותו ערוץ שנושא את המפתח הטכני CustomerKey = -1.
איפה נכתבת העמודה Profit = Sales[Sales Amount] - Sales[Total Product Cost]?
הסבר: עמודה מחושבת חייבת לשבת בטבלה שממנה היא קוראת את הערכים.
ב-SWITCH כתבתם קודם >= 1000 ורק אחריו > 5000. מה יקרה לעסקה של $20,000?
הסבר: חוק המפל: תמיד מהמחמיר לקל, מהגבוה לנמוך.
איזו נוסחה תביא את הקטגוריה של המוצר אל כל שורה בטבלת Sales?
הסבר: RELATED מקבלת עמודה ספציפית מצד ה-1 של הקשר, לא שם טבלה.
איזה אופרטור משרשר את Product[Model] ו-Product[Color] לתווית אחת?
הסבר: לדוגמה: Product[Model] & " · " & Product[Color] ← "Mountain-200 · Silver".
העמודה Price Band מסווגת מוצרים לפי List Price. כמה מוצרים סווגו "פרימיום"?
הסבר: הפילוח על 397 המוצרים: 156 ביניים · 128 פרימיום · 113 עממי.
רוצים לסווג מוצרים לרמות מחיר. איפה עדיף לכתוב את העמודה?
הסבר: עמודה בממד קטן משרתת דרך הקשר את כל שורות העובדה. פחות זיכרון, אותה תוצאה.
למה [Total Sales] מציג ערך שונה בכל שורה של טבלה לפי Category?
הסבר: זה Filter Context: מיקום התא קובע אילו שורות המדד "רואה".
איך כותבים תנאי על כמה ערכים באותה עמודה?
הסבר: התוצאה על הקובץ: $3,389,671.
סלייסר על Category = "Clothing", והמדד מבקש מוצרים אדומים עם FILTER ( Product, … ). למה מתקבל $0?
הסבר: כשהמדד "מקולקל" ומחזיר אפס — כמעט תמיד חסר ALL בפנים.
על איזו טבלה נכון להריץ את ה-FILTER במדד שסופר לקוחות מעל סף מכירות?
הסבר: FILTER הוא לולאה. מריצים אותו על הטבלה הקטנה ככל האפשר.
כמה מוצרים במודל עולים מעל $3,000 לפי List Price?
הסבר: הם אחראים ל-$17,823,781 מהמכירות כשמנטרלים את הסלייסרים.
מה ההבדל בין ALL ( Product ) לבין ALL ( Product[Color] )?
הסבר: ולניקוי מלא מכל הטבלאות יש REMOVEFILTERS ().
סלייסר על שנת כספים פעיל, והמדד מכיל ALL ( Product ). מה יקרה לסינון השנה?
הסבר: ALL מוחק רק ממה שבסוגריים. בשביל כל התקופות צריך ALL ( 'Date' ).
מה ההבדל בין Sales[Sales Amount] לבין [Total Sales]?
הסבר: זה ההרגל שמונע עשרות באגים: סוגריים מרובעים לבד = תמיד מדד.
למה CALCULATE ( [Total Sales], [Color] = "Blue" ) אינה תקינה?
הסבר: בתוך CALCULATE תמיד מזהים עמודה בפורמט טבלה[עמודה].
החלטתם ש-Total Sales יהיה עמודה מחושבת ולא מדד. מה יקרה?
הסבר: הכלל: מסכמים מספרים ← Measure. מסווגים שורות ← Column.
איפה מומלץ לרכז את כל המדדים במודל?
הסבר: המדדים לא שייכים לשום טבלת נתונים — ריכוז שלהם עושה סדר בדוח.
טרם ענית על שאלות — 0 מתוך 25
המשפחה שנותנת לתא להסתכל על השכנים
פרק X · סיכום ובדיקה עצמית
בנק פונקציות חלון — 22 שאלות
שאלות על משפחת פונקציות החלון: מה כל פונקציה מקבלת, באיזה סדר, ואיך היא מתנהגת. אין כאן שאלות שדורשות את קובץ הנתונים.
מהי ברירת המחדל של הכיוון ב-ORDERBY?
הסבר: זו התקלה הנפוצה ביותר: כותבים מדד מכירות, מצפים לדירוג מהגדול לקטן, ומקבלים בדיוק הפוך. תמיד לכתוב DESC במפורש.
כתבתם ORDERBY ( [Total Sales] ) בלי כיוון. איזו מדינה תקבל מקום 1?
הסבר: ברירת המחדל ASC ממיינת מהקטן לגדול, וגרמניה היא הקטנה ביותר עם $4,878,300.
למה חייבים [Total Sales] בתוך ORDERBY ולא SUM ( … ) גלמי?
הסבר: בלי מעבר הקשר כל המדינות מקבלות את אותו ערך מיון — וכולן יוצאות באותו מקום.
מה ORDERBY עושה לרשימת המתמודדים?
הסבר: הסינון נעשה במקום אחר לגמרי. ORDERBY היא החלטת סדר בלבד.
מה יקרה אם שתי מדינות יימצאו בתיקו מדויק ב-ROWNUMBER?
הסבר: לכן בתיקו מוסיפים מפתח מיון שני, או עוברים ל-RANK שיודעת לחלוק מקום.
שתי מדינות בתיקו במקום 2. מה תחזיר RANK למדינה הבאה אחריהן בברירת המחדל?
הסבר: ברירת המחדל היא SKIP. עם DENSE היא הייתה מקבלת 3.
איזה פרמטר משנה את התנהגות התיקו ל-DENSE ב-RANK?
הסבר: ב-RANK זה הפרמטר הראשון; ב-RANKX הוותיקה זה דווקא הפרמטר החמישי.
למה חייבים ALL בתוך פונקציית החלון?
הסבר: בלי ALL אין את מי למספר: הבועה של התא מכילה רק את עצמו.
ב-PARTITIONBY על Group — איפה חייבת העמודה Group להופיע בנוסף?
הסבר: זה אחד משני כללי הזהב של PARTITIONBY.
הוויזואל מציג רק Country, והמדד משתמש ב-PARTITIONBY על Group. מה יקרה?
הסבר: הוויזואל חייב להציג את שתי הרמות בשורות — גם Group וגם Country.
עם ORDERBY ( SalesTerritory[Country], ASC ) — איזו מדינה מקבלת 1?
הסבר: מיון אלפביתי. אותה פונקציה בדיוק, רק עמודת מיון אחרת — וכל המספרים משתנים.
מה יציג Row By Sales בשורת Canada?
הסבר: קנדה שנייה בשורת המסדר לפי מכירות, אחרי ארה"ב.
מה יופיע בשורת ה-Total של מדד ROWNUMBER?
הסבר: זה כלל הריק. מומלץ פשוט לכבות Totals בוויזואל.
מה מחזירה INDEX ( 1, … )?
הסבר: INDEX הופכת את כיוון השאלה: לא "איפה אני" אלא "מי במקום N".
למה עוטפים את INDEX ב-CALCULATE?
הסבר: לבד INDEX רק מחזירה שורה; CALCULATE היא שמזיזה את החישוב לשם.
איך שולפים את השורה האחרונה בשורת המסדר?
הסבר: באירופה, -1 עם PARTITIONBY על Group מחזיר את גרמניה ($4,878,300).
מה עושה OFFSET ( -1, … ) בשורת מסדר יורדת?
הסבר: זו הפונקציה של "כמה חסר לי כדי לעקוף את הבא בתור" — השוואה לשכן, לא לאלוף.
מה יציג One Above Sales בשורת United States?
הסבר: זה קצה החלון, לא תקלה. אומרים את זה לכיתה לפני שמישהו שואל.
מה מייצר הצירוף WINDOW ( 1, ABS, 0, REL, … )?
הסבר: התחלה מוחלטת בראש הרשימה, סיום יחסי אצלי — והחלון גדל שורה-שורה.
מה חייב להופיע בשורה האחרונה של מדד Running Total תקין?
הסבר: זו בדיקת שפיות מובנית: החלון מסתיים בשורה האחרונה ולכן מכסה את כל הרשימה.
למה Top 3 Sales מציג את אותו מספר בכל שורה?
הסבר: מילה אחת — REL במקום ABS — הופכת חלון קבוע לחלון נודד.
איזו התנהגות נכונה לגבי RANKX מול RANK בשורת Total?
הסבר: RANKX משווה ערכים ולכן עובדת בכל רמה; RANK מזהה שורה, ולכן דורשת שורה מזוהה.
טרם ענית על שאלות — 0 מתוך 22
שתי המשימות האחרונות הן פונקציות חלון
פרק X · סיכום ובדיקה עצמית
בנק DAX מתקדם — 29 שאלות
עשרים ותשע שאלות על עשרים הפונקציות המתקדמות — תחביר, סדר ארגומנטים והתנהגות. אין כאן שאלות שדורשות את קובץ הנתונים.
מה ההתנהגות של KEEPFILTERS בתוך CALCULATE?
הסבר: ברירת המחדל של CALCULATE היא דריסה: תנאי על עמודה מפיל כל סינון קיים על אותה עמודה.
ואותו סלייסר אדום, אבל עם KEEPFILTERS ( Product[Color] = "Blue" )?
הסבר: מוצר לא יכול להיות גם אדום וגם כחול, ולכן החיתוך ריק.
מה ההבדל המרכזי בין ALL ל-ALLSELECTED?
הסבר: ALLSELECTED מוחקת רק את סינון השורה — ולכן היא הפונקציה של "נתח מתוך הבחירה".
המשתמש בחר בסלייסר רק Bikes ו-Clothing. איזה מדד יציג 100% בשורת Bikes+Clothing יחד?
הסבר: המכנה של ALL נשאר $109,809,274 בלי קשר לבחירה; המכנה של ALLSELECTED מצטמצם לשתי הקטגוריות שנבחרו.
מה מחזירה CALCULATE ( [Total Sales], ALLEXCEPT ( SalesTerritory, SalesTerritory[Group] ) ) בשורת מדינה?
הסבר: ALLEXCEPT מנקה הכול חוץ מ-Group, ולכן כל שורה מקבלת את סך הקבוצה שלה.
מה התנאי ההכרחי לשימוש ב-USERELATIONSHIP?
הסבר: הפונקציה לא יוצרת קשר חדש — היא רק מפעילה קשר שכבר מוגדר במודל, לזמן החישוב.
למה אי אפשר להדגים USERELATIONSHIP על המודל שבנינו?
הסבר: כדי לנסות צריך להוסיף קשר נוסף, למשל מ-ShipDateKey, ולהשאיר אותו לא פעיל.
מה עושה CROSSFILTER ( … , … , BOTH )?
הסבר: זו האלטרנטיבה המדודה לסינון דו-כיווני גלובלי, שאותו הכרנו בשיעור 2.
ומה עושה CROSSFILTER ( … , … , NONE )?
הסבר: שימושי כשרוצים ערך "לא מסונן" מטבלה קשורה בלי לגעת במודל.
מה הייחוד של TREATAS?
הסבר: זו הדרך לחבר טבלת יעדים או טבלת פרמטרים למודל בלי לבנות קשר.
למה SUMMARIZECOLUMNS עדיפה על SUMMARIZE עם עמודות מחושבות?
הסבר: SUMMARIZE עם עמודות מחושבות בתוכה נחשבת היום דפוס שגוי.
איפה רצה SUMMARIZECOLUMNS?
הסבר: היא לא נכתבת כמדד רגיל; היא פונקציית שאילתה.
מה מוסיפה ROLLUPADDISSUBTOTAL לתוצאה?
הסבר: היא נכתבת בתוך SUMMARIZECOLUMNS ומייצרת Subtotals ו-Totals אוטומטית.
איזה מדד מפרק פונקציות החלון מחזיר בדיוק את אותה תוצאה?
הסבר: שתי פונקציות שונות לגמרי שמגיעות לאותו מספר — בדיקת השפיות הטובה ביותר שיש.
המקומות 3 ו-4 שווים בדיוק. כמה שורות יחזיר TOPN ( 3, … )?
הסבר: בדירוג מוצרים לפי כמויות זה קורה כל הזמן, ולכן חשוב להכיר את ההתנהגות.
מה מחזירה EXCEPT ( VALUES ( SalesTerritory[Country] ), { "United States" } )?
הסבר: זו פעולה קבוצתית: מה שיש בטבלה הראשונה ואין בשנייה, בלי כפילויות.
איזו שאלה עסקית EXCEPT פותרת בצורה הטבעית ביותר?
הסבר: זו תבנית ה-Churn הקלאסית: EXCEPT בין שתי רשימות VALUES בהקשרי זמן שונים.
מה מיוחד ב-GENERATE לעומת Cross Join רגיל?
הסבר: זה מה שמאפשר דפוסים כמו "שלושת המוצרים הגדולים בכל קטגוריה".
מה מחזירה ISINSCOPE?
הסבר: זה הכלי לכתוב מדד שמתנהג אחרת בשורת פירוט, בשורת סיכום ובשורת Total.
במטריצה של Group מעל Country — מה תחזיר ISINSCOPE ( SalesTerritory[Country] ) בשורת הסיכום של Europe?
הסבר: ובאותה שורה [Total Sales] יציג $19,800,577 — סך אירופה.
המשתמש בחר שתי מדינות בסלייסר. מה יחזיר SELECTEDVALUE ( SalesTerritory[Country], "כל המדינות" )?
הסבר: הפונקציה מחזירה ערך רק כשההקשר מצומצם לערך יחיד.
למה USERPRINCIPALNAME לא באמת נבדקת ב-Power BI Desktop?
הסבר: בודקים אותה עם View as roles — שם מדמים תפקיד ורואים את התוצאה האמיתית.
מה עושה COALESCE ( [Total Sales], 0 )?
הסבר: היתרון על IF ( ISBLANK ( … ) ) הוא שהביטוי מחושב פעם אחת בלבד.
למה COMBINEVALUES בטוחה יותר משרשור עם & ליצירת מפתח משולב?
הסבר: לכן היא הבחירה הנכונה למפתחות מורכבים ב-RLS ובקשרים וירטואליים על כמה עמודות.
מה הקשר בין CONTAINSROW לאופרטור IN?
הסבר: הכוח של CONTAINSROW מתחיל כשבודקים שילוב של כמה עמודות יחד — משהו ש-IN לא יודע לעשות.
מה תפקידה של EARLIER?
הסבר: הטעות הנפוצה היא לחשוב שהיא "השורה הקודמת" — היא לא. היא ההקשר החיצוני.
מה החליף בפועל את EARLIER בקוד DAX מודרני?
הסבר: כותבים VAR CurrentCat = Product[Category] ומשתמשים במשתנה. עדיין חשוב להכיר את EARLIER, כי היא בכל קוד שנכתב לפני 2015.
מה מאפשרת DATATABLE?
הסבר: זו החלופה הקודית ל-Enter Data שהשתמשנו בו לטבלת Measures.
איזה צירוף בונה מדד "אחוז עמידה ביעד" בלי קשר פיזי במודל?
הסבר: DATATABLE יוצרת את טבלת היעדים, TREATAS מחברת אותה לקטגוריות, ו-DIVIDE מחשב את האחוז.
טרם ענית על שאלות — 0 מתוך 29
תחביר, סדר ארגומנטים, סוגריים ופסיקים
פרק X · סיכום ובדיקה עצמית
בנק סינטקס — 90 שאלות
תשעים שאלות, וכולן על תחביר: סדר הארגומנטים, סוגריים, פסיקים, ומה חוקי ומה לא. אין כאן שאלות על תוצאות — רק על איך הקוד נכתב.
| קבוצה | כמה שאלות | על מה |
|---|---|---|
| צבירה והפניות | 10 | SUM · COUNTROWS · DISTINCTCOUNT · DIVIDE · סוגריים של מדד מול עמודה |
| לוגיקה | 8 | IF · SWITCH · TRUE () · && · || · IN |
| הקשר שורה ואיטרטורים | 8 | RELATED · RELATEDTABLE · SUMX ומשפחת ה-X · EARLIER |
| CALCULATE ופילטרים | 12 | סדר ארגומנטים · ALL · FILTER · KEEPFILTERS · ALLEXCEPT · VALUES |
| פונקציות חלון | 22 | ORDERBY · PARTITIONBY · ROWNUMBER · RANK · RANKX · INDEX · OFFSET · WINDOW |
| DAX מתקדם | 25 | TREATAS · USERELATIONSHIP · CROSSFILTER · SUMMARIZECOLUMNS · TOPN · PATH · DATATABLE ועוד |
| שפת M | 5 | let … in · פסיקים בין שלבים · each · רגישות לאותיות |
למה דווקא תחביר: רוב השגיאות ב-DAX הן לא שגיאות חשיבה אלא שגיאות סדר — פרמטר במקום הלא נכון, סוגר חסר, או פסיק מיותר. השאלות כאן בנויות בדיוק על הנקודות שבהן זה קורה.
איזו כתיבה של SUM תקינה?
התחביר הנכון: SUM מקבלת ארגומנט יחיד בפורמט טבלה[עמודה]. שם הטבלה חובה.
רוצים לסכם כמות × מחיר. איזו שורה תקינה תחבירית?
התחביר הנכון: SUM מקבלת עמודה בלבד — לא ביטוי ולא שני ארגומנטים. לביטוי בתוך שורה צריך איטרטור: SUMX ( טבלה, ביטוי ).
מה הארגומנט שמקבלת COUNTROWS?
התחביר הנכון: COUNTROWS היא היחידה במשפחת הספירה שמקבלת טבלה, או ביטוי שמחזיר טבלה.
איזו כתיבה של DISTINCTCOUNT תקינה?
התחביר הנכון: עמודה אחת בלבד. לספירת שילוב של כמה עמודות צריך COUNTROWS ( SUMMARIZE ( … ) ).
מהו סדר הארגומנטים הנכון ב-DIVIDE?
התחביר הנכון: המונה ראשון, המכנה שני, והערך החלופי — אופציונלי — שלישי.
רוצים ש-DIVIDE תחזיר 0 במקום ריק כשהמכנה אפס. איך כותבים?
התחביר הנכון: הארגומנט השלישי הוא הערך שיוחזר כשהמכנה 0 או ריק.
איזו כתיבה מציינת מדד ולא עמודה?
התחביר הנכון: סוגריים מרובעים בלי שם טבלה לפניהם = מדד. עם שם טבלה = עמודה.
איך מפנים לעמודה בטבלה ששמה מכיל רווח, למשל Sales Territory?
התחביר הנכון: שם טבלה עם רווח או תו מיוחד נעטף בגרשיים בודדים. בלי רווח — לא חייבים.
איזו פונקציה תספור תאים לא-ריקים בעמודת טקסט?
התחביר הנכון: COUNT מיועדת למספרים ותאריכים. לטקסט יש COUNTA.
איזו הגדרה של שם מדד תקינה?
התחביר הנכון: שמות מדדים ב-DAX מרשים תווים כמו % ומקף. מה שקובע הוא שהשם ייחודי ושהפניה אליו תהיה בסוגריים מרובעים.
מהו התחביר של IF?
התחביר הנכון: התנאי ראשון. הארגומנט השלישי הוא רשות — הסוגריים המרובעים בתיעוד מסמנים בדיוק את זה.
השמטתם את הארגומנט השלישי ב-IF. מה נכון תחבירית?
התחביר הנכון: הארגומנט השלישי אופציונלי; שורות שלא עמדו בתנאי יקבלו Blank.
איזו כתיבה של SWITCH עם תנאים לוגיים תקינה?
התחביר הנכון: הטריק הוא TRUE () — עם סוגריים — כארגומנט הראשון. אז כל "value" הופך לתנאי לוגי חופשי.
איך נכתב הארגומנט האחרון של SWITCH — ברירת המחדל?
התחביר הנכון: זוגות value ← result לאורך הרשימה, ובסוף ערך בודד — הוא ברירת המחדל.
מהו אופרטור ה-AND הלוגי ב-DAX?
התחביר הנכון: && הוא AND, ואילו & הבודד הוא שרשור טקסט. יש גם פונקציה AND ( a, b ) אבל היא מוגבלת לשני ארגומנטים.
מהו אופרטור ה-OR הלוגי ב-DAX?
התחביר הנכון: שני קווים אנכיים. הפונקציה OR ( a, b ) קיימת גם היא, אך מוגבלת לשני ארגומנטים.
איזו כתיבה של תנאי IN תקינה?
התחביר הנכון: רשימת ערכים ב-DAX נכתבת בסוגריים מסולסלים — זו טבלה אנונימית.
מה מציין הסימן <> ב-DAX?
התחביר הנכון: לדוגמה Product[Category] <> "Bikes" — כל מה שאינו אופניים.
איזו כתיבה של RELATED תקינה?
התחביר הנכון: RELATED מקבלת עמודה ספציפית מצד ה-1 של הקשר — לא שם טבלה.
רוצים את כל שורות המכירה של המוצר הנוכחי, מתוך עמודה מחושבת ב-Product. מה מתאים?
התחביר הנכון: RELATED מחזירה ערך יחיד מצד ה-1; RELATEDTABLE מחזירה טבלה מצד ה-*.
מהו התחביר של SUMX?
התחביר הנכון: הטבלה שעליה רצים ראשונה, והביטוי שמחושב בכל שורה שני.
איזו מהאפשרויות אינה איטרטור באותו תחביר של SUMX?
התחביר הנכון: DISTINCTCOUNT מקבלת עמודה בודדת. כל משפחת ה-X מקבלת ( טבלה, ביטוי ).
איזו הגדרה של עמודה מחושבת תקינה בטבלת Sales?
התחביר הנכון: בעמודה מחושבת מפנים לעמודות עם שם הטבלה, בלי פונקציות צבירה. הסימן := שייך ל-Tabular Editor, לא ל-Power BI Desktop.
איזה אופרטור משרשר שני ערכי טקסט?
התחביר הנכון: לדוגמה Product[Model] & " · " & Product[Color].
מהו התחביר של EARLIER?
התחביר הנכון: מקבלת עמודה, ופרמטר שני אופציונלי שאומר בכמה רמות לעלות בהקשרי השורה המקוננים.
איפה מותר להשתמש ב-RELATED?
התחביר הנכון: בלי Row Context אין "שורה נוכחית" שממנה לקפוץ דרך הקשר.
מהו סדר הארגומנטים ב-CALCULATE?
התחביר הנכון: הביטוי תמיד ראשון; אחריו אפס או יותר פילטרים.
מה משמעות הפסיק בין שני פילטרים בתוך CALCULATE?
התחביר הנכון: הפסיק הוא AND אוטומטי; אין צורך לכתוב אותו במפורש.
איזה תנאי בוליאני בתוך CALCULATE תקין?
התחביר הנכון: בתוך CALCULATE חייבים לזהות עמודה בפורמט טבלה[עמודה]. סוגריים לבד נקראים כמדד.
מה ההבדל התחבירי בין ALL ( Product ) ל-ALL ( Product[Color] )?
התחביר הנכון: ALL מקבלת טבלה שלמה, עמודה אחת, או כמה עמודות מאותה טבלה.
איזו כתיבה של ALL עם כמה עמודות תקינה?
התחביר הנכון: כמה עמודות מופרדות בפסיק בתוך אותה קריאה — ובלבד שכולן מאותה טבלה.
מהו התחביר של FILTER?
התחביר הנכון: הטבלה שעליה רצים ראשונה, והתנאי הלוגי שני.
FILTER מחזירה טבלה. איפה חייבים למקם אותה כדי לסנן מדד?
התחביר הנכון: לבד היא רק מחזירה טבלה; CALCULATE הוא זה שמחיל אותה כפילטר.
איך נכון לשלב ALL בתוך FILTER?
התחביר הנכון: ה-ALL קובע את רשימת המתמודדים, ו-FILTER בורר מתוכה. הסדר הזה הוא הדפוס.
איך עוטפים תנאי בוליאני ב-KEEPFILTERS?
התחביר הנכון: KEEPFILTERS עוטפת את הפילטר, ולא את הביטוי המחושב.
מהו התחביר של ALLEXCEPT?
התחביר הנכון: הטבלה ראשונה — היא זו שמנוקה — ואחריה העמודות שיישארו מסוננות.
מהו התחביר התקין של ALLSELECTED?
התחביר הנכון: בלי ארגומנטים היא פועלת על כל ההקשר של הוויזואל.
מה מחזירה VALUES ( SalesTerritory[Country] )?
התחביר הנכון: ולכן אפשר להכניס אותה ל-EXCEPT, ל-FILTER או ל-COUNTROWS.
איפה נכתבת ORDERBY?
התחביר הנכון: ORDERBY אף פעם לא עומדת בפני עצמה — היא תמיד ארגומנט בתוך פונקציית חלון.
מהו התחביר של ORDERBY?
התחביר הנכון: הביטוי ראשון, פסיק, ואז מילת הכיוון — ASC או DESC.
כתבתם ORDERBY ( [Total Sales] ) בלי מילת כיוון. מה נכון?
התחביר הנכון: הכיוון אופציונלי, ולכן הטעות שקטה: מקבלים מיון עולה במקום יורד.
מהו התחביר של PARTITIONBY?
התחביר הנכון: רשימת עמודות בלבד, בלי כיוון ובלי ALL. הכיוון שייך ל-ORDERBY.
עמודת החלוקה של PARTITIONBY חייבת להופיע גם…
התחביר הנכון: היא חלק מרשימת המתמודדים, ולכן: ALL ( SalesTerritory[Country], SalesTerritory[Group] ).
מהו סדר הארגומנטים ב-ROWNUMBER?
התחביר הנכון: הרשימה ראשונה, אחריה ORDERBY, ואחרון — PARTITIONBY האופציונלי.
איפה נכתב הפרמטר DENSE ב-RANK?
התחביר הנכון: ב-RANK שובר השוויון הוא הפרמטר הראשון. ברירת המחדל היא SKIP.
מהו התחביר המינימלי של RANK?
התחביר הנכון: רשימת מתמודדים + ORDERBY. בלי ORDERBY אין לפי מה לדרג.
מהו התחביר המינימלי של RANKX?
התחביר הנכון: ב-RANKX הטבלה ראשונה והביטוי שני — הפוך מהאינטואיציה של RANK, ובלי ORDERBY בכלל.
איפה נכתב שובר השוויון ב-RANKX?
התחביר הנכון: זה בדיוק ההבדל התחבירי מ-RANK, שבה הוא הראשון.
מהו התחביר של INDEX?
התחביר הנכון: המיקום המבוקש הוא הארגומנט הראשון, ואחריו הרשימה וה-ORDERBY.
איך שולפים את השורה האחרונה עם INDEX?
התחביר הנכון: מספר חיובי סופר מההתחלה, שלילי מהסוף.
INDEX לבדה מחזירה שורה. איך גורמים למדד להתחשב בשורה הזו?
התחביר הנכון: CALCULATE הוא זה שמזיז את החישוב אל השורה שנשלפה.
מהו התחביר של OFFSET?
התחביר הנכון: המרחק הוא הארגומנט הראשון — בדיוק כמו המיקום ב-INDEX.
בשורת מסדר יורדת, איזה ערך מחזיר את השורה שמעליי?
התחביר הנכון: ערך שלילי הוא צעד אחורה בשורת המסדר; חיובי הוא צעד קדימה.
מהו סדר ארבעת הארגומנטים הראשונים של WINDOW?
התחביר הנכון: זוג לכל קצה: מספר ואחריו סוג. למשל WINDOW ( 1, ABS, 0, REL, … ).
מה מציינות המילים ABS ו-REL?
התחביר הנכון: ABS = מיקום קבוע ברשימה · REL = מרחק מהשורה הנוכחית.
איזה צירוף כותב סכום מצטבר מראש הרשימה ועד השורה הנוכחית?
התחביר הנכון: התחלה מוחלטת במקום 1, וסיום יחסי במרחק 0 — כלומר אצלי.
איזה צירוף מייצר חלון קבוע של שלוש השורות הראשונות?
התחביר הנכון: שתי נקודות מוחלטות ← החלון זהה לכל השורות ← עמודה קבועה.
איזה צירוף מייצר חלון של "אני והשכן שמעליי"?
התחביר הנכון: שני קצוות יחסיים: צעד אחד אחורה ועד אליי.
איזו כתיבה של רשימת המתמודדים בפונקציית חלון תקינה?
התחביר הנכון: הארגומנט הוא ביטוי טבלאי. בלי ALL, בשורת Canada יש מתמודדת אחת בלבד.
למה חייבים [Total Sales] ולא SUM ( Sales[Sales Amount] ) בתוך ORDERBY?
התחביר הנכון: תחבירית שתי הצורות יתקבלו; רק אחת מהן תיתן תוצאה נכונה.
מהו התחביר של TREATAS?
התחביר הנכון: הטבלה הווירטואלית ראשונה, ואחריה העמודות שעליהן יוחל הסינון — לפי הסדר.
מהו התחביר של USERELATIONSHIP?
התחביר הנכון: שתי עמודות — שני קצות הקשר. בלי ארגומנט כיוון.
איפה חייבת USERELATIONSHIP להיכתב?
התחביר הנכון: היא משנה הקשר, ולכן חייבת לשבת במקום שבו משנים הקשר.
מהו התחביר של CROSSFILTER?
התחביר הנכון: שתי עמודות ואז מילת הכיוון — הכיוון הוא הארגומנט השלישי והאחרון.
אילו מילות כיוון מקבלת CROSSFILTER?
התחביר הנכון: ASC/DESC שייכות ל-ORDERBY, ABS/REL ל-WINDOW, ו-SKIP/DENSE ל-RANK.
מהו סדר הארגומנטים ב-SUMMARIZECOLUMNS?
התחביר הנכון: עמודות הקיבוץ, אחריהן מסננים אופציונליים, ולבסוף זוגות של שם ותוכן.
איך נכתב שם עמודה מחושבת בתוך SUMMARIZECOLUMNS?
התחביר הנכון: זוג: מחרוזת בגרשיים כפולים, פסיק, ואז הביטוי.
איזו מילת מפתח פותחת שאילתת DAX?
התחביר הנכון: EVALUATE פותחת שאילתה שמחזירה טבלה, ואחריה אפשר ORDER BY.
איפה נכתבת ROLLUPADDISSUBTOTAL?
התחביר הנכון: היא עוטפת את עמודות הקיבוץ ומוסיפה להן שורות סיכום.
מהו התחביר של TOPN?
התחביר הנכון: המספר ראשון, אחריו הטבלה, ואז זוגות אופציונליים של ביטוי מיון וכיוון.
איזו מילת כיוון מקבלת TOPN?
התחביר הנכון: לדוגמה TOPN ( 3, ALL ( SalesTerritory[Country] ), [Total Sales], DESC ).
מהו התחביר של EXCEPT?
התחביר הנכון: שתי טבלאות עם אותו מספר עמודות; מוחזרות השורות שבראשונה ואינן בשנייה.
מהו התחביר של GENERATE?
התחביר הנכון: שתי טבלאות. השנייה מוערכת מחדש לכל שורה בראשונה.
מהו הארגומנט של ISINSCOPE?
התחביר הנכון: לדוגמה ISINSCOPE ( SalesTerritory[Country] ) — ומחזירה TRUE או FALSE.
מהו התחביר של SELECTEDVALUE?
התחביר הנכון: העמודה ראשונה; הערך החלופי הוא ארגומנט שני ואופציונלי.
מהו התחביר של COALESCE?
התחביר הנכון: רשימת ביטויים; מוחזר הראשון שאינו ריק.
מהו התחביר של COMBINEVALUES?
התחביר הנכון: המפריד הוא הארגומנט הראשון — בניגוד לאינטואיציה מאקסל.
מהו התחביר של CONTAINSROW?
התחביר הנכון: הטבלה ראשונה, ואחריה הערכים — אחד לכל עמודה בטבלה.
מהו התחביר של PATH?
התחביר הנכון: המזהה של הרשומה ראשון, ומזהה האב שני. הסדר ההפוך ייתן תוצאה שגויה.
מהו התחביר של PATHITEM?
התחביר הנכון: המסלול ראשון, המיקום שני, והסוג — TEXT או INTEGER — אופציונלי בסוף.
מהו התחביר של USERPRINCIPALNAME?
התחביר הנכון: הסוגריים הריקים חובה — בדיוק כמו ב-TRUE () וב-TODAY ().
איך נכתבות השורות בתוך DATATABLE?
התחביר הנכון: סוגר חיצוני לכל אוסף השורות, וסוגר פנימי לכל שורה בנפרד.
איך מוגדרות העמודות ב-DATATABLE?
התחביר הנכון: זוגות של שם בגרשיים וסוג נתונים, לסירוגין, לפני בלוק השורות.
מהו המבנה של שאילתת M?
התחביר הנכון: בין let ל-in מוגדרים השלבים, ואחרי in מציינים איזה שלב הוא הפלט.
מה מפריד בין שלבים ב-M?
התחביר הנכון: שלב אחרון לפני in נכתב בלי פסיק — שגיאה נפוצה מאוד.
איזו כתיבה תקינה ב-M?
התחביר הנכון: M היא Case Sensitive: שם פונקציה בכתיב שגוי יזרוק שגיאה. DAX, לעומתה, אינה רגישה.
מה תפקיד המילה each ב-M?
התחביר הנכון: זהו קיצור תחבירי לפונקציה עם פרמטר יחיד. בתוכה מפנים לעמודות בסוגריים מרובעים בלבד.
איך נכתבת רשימת שמות עמודות ב-Table.SelectColumns?
התחביר הנכון: רשימה ב-M נכתבת בסוגריים מסולסלים, והשמות במרכאות כפולות.
מהו התחביר הנכון של משתנה ב-DAX?
התחביר הנכון: VAR להגדרה ו-RETURN לפלט. אפשר כמה VAR ברצף, אבל RETURN אחד בלבד — והוא תמיד אחרון. let … in שייך ל-M.
איך כותבים הערה ב-DAX?
התחביר הנכון: שלוש הצורות //, -- ו-/* … */ נתמכות; # אינו נתמך.
טרם ענית על שאלות — 0 מתוך 90
ועכשיו לכתוב את זה בעצמכם ב-Power BI
פרק X · סיכום ובדיקה עצמית
קוד ושגיאות — 40 שאלות סינטקס
ארבעים שאלות, וכל אחת נפתחת בקטע קוד אמיתי. השאלה היא תמיד אותה שאלה: מה שגוי כאן, מה חסר, ומה הסדר הנכון.
| על מה נבחנים | דוגמאות |
|---|---|
| סוגריים חסרים או מיותרים | סוגר שלא נסגר · סוגריים מסולסלים כפולים ב-M |
| פסיקים | פסיק חסר בין ארגומנטים · נקודה-פסיק במקום פסיק · פסיק בסוף שלב ב-M |
| סדר ארגומנטים | INDEX · OFFSET · TOPN · ALLEXCEPT · TREATAS · COMBINEVALUES · Table.AddColumn |
| שמות טבלה ועמודה | טבלה[עמודה] מול [מדד] · גרש בודד מול גרשיים כפולים |
| אופרטורים | >= מול => · <> מול != · & מול + |
| מבנה | VAR … RETURN · let … in · TRUE () · הערות |
לכל קטע קוד יש כפתור העתקה. אפשר להעתיק את השורה השגויה, להדביק ב-Power BI, ולראות את השגיאה במו עיניכם — זו הדרך הכי טובה לזכור אותה.
מה שגוי בקוד הזה?Total Sales = SUM ( Sales[Sales Amount]
התחביר הנכון: לכל סוגר פותח חייב להיות סוגר סוגר. הכתיב הנכון: SUM ( Sales[Sales Amount] ).
למה השורה הזו תיכשל?Total Sales = SUM ( Sales, Sales[Sales Amount] )
התחביר הנכון: רק האיטרטורים (SUMX וחברותיה) מקבלים ( טבלה, ביטוי ). SUM מקבלת עמודה אחת.
מה חסר בשורה?Margin % = DIVIDE ( [Total Profit] [Total Sales] )
התחביר הנכון: ארגומנטים מופרדים תמיד בפסיק: DIVIDE ( [Total Profit], [Total Sales] ).
מה הבעיה כאן?Bikes = CALCULATE ( [Total Sales]; Product[Category] = "Bikes" )
התחביר הנכון: DAX מפרידה ארגומנטים בפסיק בלבד. הנקודה-פסיק שייכת לשפות אחרות.
מה שגוי בתנאי?Bikes = CALCULATE ( [Total Sales],
Product[Category] = 'Bikes' )
התחביר הנכון: גרש בודד שמור לשמות טבלה עם רווח, למשל 'Sales Territory'. מחרוזת = גרשיים כפולים.
איזו מהשורות תקינה תחבירית?
התחביר הנכון: שם טבלה מותר לעטוף בגרש בודד. גרשיים כפולים סביב שם טבלה, או עמודה בלי טבלה — שגיאה.
מה שגוי ברשימת הערכים?Apparel = CALCULATE ( [Total Sales],
Product[Category] IN ( "Clothing", "Accessories" ) )
התחביר הנכון: הכתיב הנכון: IN { "Clothing", "Accessories" } — הסוגריים המסולסלים יוצרים טבלה אנונימית.
מה חסר בקריאה ל-FILTER?Premium = FILTER ( Product[List Price] > 3000 )
התחביר הנכון: התחביר הוא FILTER ( טבלה, תנאי ) — למשל FILTER ( Product, Product[List Price] > 3000 ).
מה יקרה עם השורה הזו?x = CALCULATE ( [Total Sales],
FILTER ( Product, [List Price] > 3000 ) )
התחביר הנכון: בתוך FILTER חייבים Product[List Price]. סוגריים מרובעים לבד = הפניה למדד.
כמה סוגריים עגולים סוגרים חסרים?x = CALCULATE ( [Total Sales],
FILTER ( ALL ( Product ),
Product[List Price] > 3000
התחביר הנכון: שלוש פונקציות נפתחו — CALCULATE, FILTER ו-ALL — ואף אחת לא נסגרה.
מה שגוי כאן?Deal Tier = SWITCH ( TRUE,
Sales[Sales Amount] > 5000, "גדולה", "קטנה" )
התחביר הנכון: TRUE לבדו אינו קריאה לפונקציה. הכתיב הוא TRUE () עם סוגריים ריקים.
האם הקוד תקין?Deal = SWITCH ( TRUE (),
Sales[Sales Amount] > 5000, "גדולה" )
התחביר הנכון: זוג אחד מספיק. בלי ערך בודד בסוף, מה שלא התאים מקבל Blank.
מה חסר?Deal Size = IF ( Sales[Sales Amount] > 5000 "גדולה", "רגילה" )
התחביר הנכון: שלושת הארגומנטים של IF מופרדים בפסיקים: IF ( תנאי, ערך, ערך ).
מה שגוי באופרטור?Deal = IF ( Sales[Sales Amount] => 5000, "גדולה", "רגילה" )
התחביר הנכון: ב-DAX כותבים >= ו-<=. הצורה => אינה קיימת.
איך כותבים "שונה מ־" ב-DAX?x = CALCULATE ( [Total Sales],
Product[Category] ??? "Bikes" )
התחביר הנכון: != שייך ל-C ול-Python. ב-DAX האופרטור הוא <>.
מה שגוי בשרשור?Label = Product[Model] + " · " + Product[Color]
התחביר הנכון: הכתיב הנכון: Product[Model] & " · " & Product[Color].
מה חסר בשורה?x = ROWNUMBER ( ALL ( SalesTerritory[Country] )
ORDERBY ( [Total Sales], DESC ) )
התחביר הנכון: הארגומנטים של פונקציית חלון מופרדים בפסיק, כמו בכל פונקציה אחרת.
מה שגוי בסדר?x = ROWNUMBER ( ORDERBY ( [Total Sales], DESC ),
ALL ( SalesTerritory[Country] ) )
התחביר הנכון: הסדר: ROWNUMBER ( ALL ( … ), ORDERBY ( … ), [PARTITIONBY ( … )] ).
מה חסר בתוך ORDERBY?x = RANK ( ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales] DESC ) )
התחביר הנכון: הכתיב הנכון: ORDERBY ( [Total Sales], DESC ).
ב-WINDOW ( 1, ABS, 3, ABS, … ) — מה מייצג הארגומנט השני?
התחביר הנכון: ארבעת הראשונים הם שני זוגות: התחלה, סוג_התחלה, סיום, סוג_סיום.
מה שגוי כאן?x = CALCULATE ( [Total Sales],
WINDOW ( 1, 0, ABS, REL,
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC ) ) )
התחביר הנכון: כל קצה נכתב כזוג צמוד: 1, ABS ואז 0, REL.
מה שגוי בסדר הארגומנטים?x = CALCULATE ( [Total Sales],
INDEX ( ALL ( SalesTerritory[Country] ), 1,
ORDERBY ( [Total Sales], DESC ) ) )
התחביר הנכון: הכתיב הנכון: INDEX ( 1, ALL ( … ), ORDERBY ( … ) ).
ואותה טעות ב-OFFSET. איך מתקנים?x = OFFSET ( ALL ( SalesTerritory[Country] ), -1,
ORDERBY ( [Total Sales], DESC ) )
התחביר הנכון: כמו ב-INDEX, המרחק הוא הארגומנט הראשון: OFFSET ( -1, ALL ( … ), ORDERBY ( … ) ).
האם הקוד תקין?x = ROWNUMBER ( ALL ( SalesTerritory[Country], SalesTerritory[Group] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC ),
PARTITIONBY ( SalesTerritory[Group] ) )
התחביר הנכון: זה בדיוק הדפוס הנכון: העמודה המחלקת חייבת להיות חלק מרשימת המתמודדים.
מה שגוי כאן?x = CALCULATE ( [Total Sales],
ALLEXCEPT ( SalesTerritory[Group], SalesTerritory ) )
התחביר הנכון: הכתיב הנכון: ALLEXCEPT ( SalesTerritory, SalesTerritory[Group] ).
מה שגוי בקריאה?x = CALCULATE ( [Total Sales],
TREATAS ( Product[Category], { "Bikes" } ) )
התחביר הנכון: הכתיב הנכון: TREATAS ( { "Bikes" }, Product[Category] ).
מה שגוי בסדר?x = CALCULATE ( [Total Sales],
TOPN ( ALL ( SalesTerritory[Country] ), 3,
[Total Sales], DESC ) )
התחביר הנכון: הכתיב הנכון: TOPN ( 3, ALL ( … ), [Total Sales], DESC ).
מה שגוי כאן?Title = SELECTEDVALUE ( "כל המדינות", SalesTerritory[Country] )
התחביר הנכון: הכתיב הנכון: SELECTEDVALUE ( SalesTerritory[Country], "כל המדינות" ).
מה שגוי?Key = COMBINEVALUES ( SalesTerritory[Country],
SalesTerritory[Region], "|" )
התחביר הנכון: הכתיב הנכון: COMBINEVALUES ( "|", SalesTerritory[Country], SalesTerritory[Region] ).
מה שגוי בהגדרת הטבלה?Targets = DATATABLE (
"Category", STRING,
{ "Bikes", 90000000 } )
התחביר הנכון: הכתיב הנכון: DATATABLE ( "Category", STRING, "Target", CURRENCY, { { "Bikes", 90000000 } } ).
מה שגוי?x =
RETURN a + b
VAR a = 5
VAR b = 3
התחביר הנכון: המבנה הוא VAR … VAR … RETURN … — RETURN אחד, תמיד אחרון.
האם הקוד תקין?x =
VAR Total = SUM ( Sales[Sales Amount] )
VAR Cost = SUM ( Sales[Total Product Cost] )
RETURN Total - Cost
התחביר הנכון: אין פסיקים בין הגדרות VAR, וכל אחת עומדת בשורה משלה.
מה מסמן #"Renamed Columns" ב-M?
התחביר הנכון: ב-M שם עם רווח נכתב #"…". בלי זה השם חייב להיות מילה אחת רציפה.
מה שגוי בקוד ה-M?let
Source = Sales
Cols = Table.SelectColumns ( Source, { "CustomerKey" } )
in
Cols
התחביר הנכון: כל שלב ב-M מסתיים בפסיק, חוץ מהאחרון שלפני in.
מה שגוי כאן?Table.selectrows ( Source, each [Order Quantity] > 0 )
התחביר הנכון: שם פונקציה ב-M חייב להיכתב באותיות המדויקות. ב-DAX, לעומת זאת, אין רגישות לאותיות.
מה שגוי בתוך ה-each?Table.SelectRows ( Source, each Sales[Order Quantity] > 0 )
התחביר הנכון: הכתיב הנכון: each [Order Quantity] > 0. הקידומת טבלה[עמודה] שייכת ל-DAX.
איזה סוג סוגריים יוצר רשימה ב-M?
התחביר הנכון: ב-M: מסולסלים = רשימה · מרובעים = רשומה (record) · עגולים = ארגומנטים של פונקציה.
למה יש כאן סוגריים מסולסלים כפולים?Table.TransformColumnTypes ( Source,
{ { "Order Quantity", Int64.Type } } )
התחביר הנכון: להמרת שתי עמודות: { {"A", type text}, {"B", Int64.Type} }.
מה שגוי בסדר הארגומנטים?Table.AddColumn ( "Profit", Source,
each [Sales Amount] - [Total Product Cost] )
התחביר הנכון: הכתיב הנכון: Table.AddColumn ( Source, "Profit", each … ).
איזו שורת הערה תקינה ב-DAX?
התחביר הנכון: DAX תומכת ב-//, ב--- וב-/* … */. הסולמית אינה נתמכת.
טרם ענית על שאלות — 0 מתוך 40
ועכשיו לכתוב את זה בעצמכם ב-Power BI
פרק XI · תרגול מעשי
תרגיל בית — 12 משימות עם פתרונות
כל המשימות ב-Power BI Desktop על AdventureWorks. אחרי כל משימה יש פתרון מלא עם המספר שאמור להתקבל. שתי המשימות האחרונות הן פונקציות חלון.
לפני שמתחילים
AdventureWorks_Sales.xlsx
ודאו שהמודל מחובר (שיעור 2) ושהטיפוסים נקיים (שיעור 3). כל המדדים כאן נכתבים ב-Data pane.
מעקב התקדמות
0 מתוך 7
1 טבלת Measures והמדד הראשון
צרו טבלה ריקה לריכוז המדדים, וכתבו בה את Total Sales.
| שלב | מה עושים |
|---|---|
| 1 | Home ← Enter Data ← טבלה ריקה בשם Measures ← Load |
| 2 | קליק ימני על הטבלה ← New measure |
| 3 | מדביקים את הנוסחה שלמטה |
| 4 | גררו את המדד לוויזואל Card |
Total Sales = SUM ( Sales[Sales Amount] )
✓ התוצאה חייבת להיות $109,809,274. אם קיבלתם מספר אחר — בדקו שלא נשאר פילטר על הדף.
2 שרשרת הרווח
בנו שלושה מדדים נוספים שנשענים זה על זה: עלות, רווח ושיעור רווח.
| שלב | מה עושים |
|---|---|
| 1 | שלושה מדדים חדשים בטבלת Measures |
| 2 | שימו לב ש-Total Profit קורא למדדים ולא לעמודות |
| 3 | עצבו את Margin % כאחוז עם ספרה עשרונית אחת |
Total Cost = SUM ( Sales[Total Product Cost] )
Total Profit = [Total Sales] - [Total Cost]
Margin % = DIVIDE ( [Total Profit], [Total Sales] )
Total Profit = [Total Sales] - [Total Cost]
Margin % = DIVIDE ( [Total Profit], [Total Sales] )
✓ $12,551,366 רווח · 11.4% שיעור רווח. שימו לב שהשתמשתם ב-DIVIDE ולא בסלאש.
3 שלוש ספירות — ומלכודת אחת
ספרו שורות, תאים מלאים ולקוחות. הסבירו לעצמכם למה שתי הספירות האחרונות שונות.
| שלב | מה עושים |
|---|---|
| 1 | שלושה מדדים חדשים |
| 2 | שימו לב ש-COUNTROWS מקבלת טבלה והשאר מקבלות עמודה |
| 3 | סננו את הוויזואל ל-CustomerKey = -1 ובדקו כמה שורות יש |
Total Lines = COUNTROWS ( Sales )
Filled Cells = COUNT ( Sales[Sales Amount] )
Total Customers = DISTINCTCOUNT ( Sales[CustomerKey] )
Filled Cells = COUNT ( Sales[Sales Amount] )
Total Customers = DISTINCTCOUNT ( Sales[CustomerKey] )
✓ 121,253 שורות · 121,253 תאים מלאים · 18,485 מפתחות לקוח. הלקוחות האמיתיים: 18,484 — המפתח 1- הוא ערוץ ה-Reseller.
4 ממוצע ומקסימום
הוסיפו שני מדדים והסבירו במילים מה בדיוק הם מודדים.
| שלב | מה עושים |
|---|---|
| 1 | שני מדדים חדשים בטבלת Measures |
| 2 | רשמו לעצמכם: הממוצע הוא לשורת מכירה — לא ללקוח ולא להזמנה |
Avg Line = AVERAGE ( Sales[Sales Amount] )
Biggest Line = MAX ( Sales[Sales Amount] )
Biggest Line = MAX ( Sales[Sales Amount] )
✓ $905.62 ממוצע לשורה · $27,893.62 שורת המכירה הגדולה ביותר.
5 עמודה מחושבת — רווח ודגל הפסד
הפעם עמודה, לא מדד: ערך לכל שורה שאפשר לסנן לפיו.
| שלב | מה עושים |
|---|---|
| 1 | קליק ימני על Sales ← New column |
| 2 | שתי עמודות — השנייה נשענת על הראשונה |
| 3 | שימו את Loss Flag בוויזואל וספרו את השורות |
Profit = Sales[Sales Amount] - Sales[Total Product Cost]
Loss Flag = IF ( Sales[Profit] < 0, "הפסד", "רווח" )
Loss Flag = IF ( Sales[Profit] < 0, "הפסד", "רווח" )
✓ 21,829 שורות נמכרו בהפסד. עמודה אחת — תובנה עסקית שלמה.
6 SWITCH — שלוש מדרגות עסקה
סווגו כל שורת מכירה לשלוש רמות לפי גודל העסקה.
| שלב | מה עושים |
|---|---|
| 1 | עמודה חדשה בטבלת Sales |
| 2 | שימו לב לסדר התנאים — מהגבוה לנמוך |
| 3 | בדקו מה קורה אם הופכים את סדר שני התנאים |
Deal Tier = SWITCH ( TRUE (),
Sales[Sales Amount] > 5000, "גדולה",
Sales[Sales Amount] >= 1000, "בינונית",
"קטנה" )
Sales[Sales Amount] > 5000, "גדולה",
Sales[Sales Amount] >= 1000, "בינונית",
"קטנה" )
✓ 3,454 גדולה · 28,633 בינונית · 89,166 קטנה. אם הפכתם את הסדר — "גדולה" נעלמת. זה חוק המפל.
7 RELATED — קטגוריה בטבלת העובדה
משכו את הקטגוריה מטבלת Product אל כל שורת מכירה.
| שלב | מה עושים |
|---|---|
| 1 | עמודה חדשה בטבלת Sales |
| 2 | בנו ויזואל: Category על הציר, COUNTROWS ( Sales ) בערכים |
Category = RELATED ( Product[Category] )
✓ 41,193 שורות Bikes · 40,005 שורות Accessories. אם הפונקציה לא הוצעה — הקשר בין הטבלאות לא קיים או לא פעיל.
8 SUMX — לחשוף את ההנחות
חשבו את ההכנסה לפני הנחה והשוו למה ששולם בפועל.
| שלב | מה עושים |
|---|---|
| 1 | שני מדדים חדשים |
| 2 | פלחו את Discount Given לפי ערוץ המכירה |
Before Discount = SUMX ( Sales,
Sales[Order Quantity] * Sales[Unit Price] )
Discount Given = [Before Discount] - [Total Sales]
Sales[Order Quantity] * Sales[Unit Price] )
Discount Given = [Before Discount] - [Total Sales]
✓ $110,336,782 לפני הנחה · $527,508 סך ההנחות. כל ההנחות בערוץ ה-Reseller — 3,282 שורות.
9 CALCULATE — שלושה חתכים
שלושה מדדים שמשנים את בועת הסינון בכוונה.
| שלב | מה עושים |
|---|---|
| 1 | שלושה מדדים חדשים |
| 2 | שימו את שלושתם באותו ויזואל ליד [Total Sales] |
Bikes Sales = CALCULATE ( [Total Sales],
Product[Category] = "Bikes" )
FY2020 Sales = CALCULATE ( [Total Sales],
'Date'[Fiscal Year] = "FY2020" )
US Sales = CALCULATE ( [Total Sales],
'Sales Territory'[Country] = "United States" )
Product[Category] = "Bikes" )
FY2020 Sales = CALCULATE ( [Total Sales],
'Date'[Fiscal Year] = "FY2020" )
US Sales = CALCULATE ( [Total Sales],
'Sales Territory'[Country] = "United States" )
✓ $94,620,526 אופניים · $51,878,275 FY2020 · $62,997,591 ארה"ב.
10 ALL ואחוז מהסך הכולל
שחררו את הפילטרים כדי לקבל מכנה קבוע — ומזה בנו אחוז.
| שלב | מה עושים |
|---|---|
| 1 | שני מדדים חדשים |
| 2 | בנו טבלה: Category בשורות, [Total Sales] ו-[% of Total] בערכים |
| 3 | עצבו את המדד כאחוז |
All Sales = CALCULATE ( [Total Sales], ALL ( Sales ) )
% of Total = DIVIDE ( [Total Sales], [All Sales] )
% of Total = DIVIDE ( [Total Sales], [All Sales] )
✓ שורת Bikes תציג 86.2%, ועמודת האחוזים תסתכם ב-100%. בלי ALL — כל שורה תציג 100%.
11 דירוג מדינות עם RANK
בנו טבלה שבשורותיה SalesTerritory[Country] והוסיפו לה עמודת דירוג.
| שלב | מה עושים |
|---|---|
| 1 | מדד חדש בטבלת Measures |
| 2 | שימו את [Total Sales] ליד הדירוג בוויזואל |
| 3 | שימו לב שחייבים לכתוב DESC במפורש |
Country Rank = RANK (
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC )
)
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC )
)
✓ United States = 1 · Canada = 2 · Australia = 3 · United Kingdom = 4 · France = 5 · Germany = 6. אם קיבלתם את גרמניה במקום 1 — שכחתם את DESC.
12 סכום מצטבר עם WINDOW
הוסיפו לאותה טבלה עמודת מצטבר, ובדקו את עצמכם בשורה האחרונה.
| שלב | מה עושים |
|---|---|
| 1 | מדד חדש — שימו לב ל-CALCULATE שעוטף |
| 2 | 1, ABS = מתחילים בראש הרשימה · 0, REL = עוצרים אצלי |
| 3 | החליפו את 0, REL ב-3, ABS וראו מה קורה |
Running Total = CALCULATE (
[Total Sales],
WINDOW ( 1, ABS, 0, REL,
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC )
)
)
[Total Sales],
WINDOW ( 1, ABS, 0, REL,
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC )
)
)
✓ השורה האחרונה חייבת להיות $109,809,274 — סך המכירות הכללי. עם 3, ABS תקבלו $90,008,697 קבוע בכל שורה.
ובחוברת התרגול: 30 תרגילים נוספים על אותו קובץ
פרק XII · מה הלאה
משאבים והמשך הדרך
להעמיק ב-DAX
- Microsoft Learn — DAX overview
- Microsoft Learn — CALCULATE function
- Microsoft Learn — DAX function reference
להעמיק ב-M
כלים נלווים
- מדריך פונקציות DAX — 122 פונקציות: תחביר, כל ארגומנט, דוגמה ומלכודות
- כל השאלות של הקורס במקום אחד — 363 שאלות אמריקאיות מכל ארבעת השיעורים, עם סינון לפי בנק, ערבוב, ומעקב אחרי מה שטעיתם
אפשר לנווט גם בכפתורים שבראש המסך, בחצי המקלדת, ובטלפון בהחלקת אצבע