Introduktion
Mått i Microsoft Power BI-modeller är antingen implicita eller explicita. Implicita mått är automatiska beteenden som gör det möjligt för visuella objekt att sammanfatta modellkolumndata. Explicita åtgärder, som också bara kallas för mått, är beräkningar som du kan lägga till i din modell. Den här modulen fokuserar på hur du kan använda implicita mått.
I fönstret Fält visar en kolumn som visas med sigmasymbolen ( ∑ ) två fakta:
- Det är en numerisk kolumn.
- Den summerar kolumnvärden när den används i ett visuellt objekt (när den läggs till i ett fält som stöder sammanfattning).
I följande bild ser du att tabellen Försäljning endast innehåller fält som kan sammanfattas, inklusive den beräknade kolumnen Vinstbelopp .
Som dataskapare kan du styra om och hur kolumnen ska sammanfattas genom att ange egenskapen Sammanfattning till Sammanfatta inte eller till en speciell sammansättningsfunktion. När du ställer in egenskapen Sammanfattning till Sammanfatta inte visas inte längre Sigma-symbolen bredvid kolumnen i fönstret Fält.
För att se hur rapportförfattare kan använda implicita mått kan du först hämta och öppna filen Adventure Works DW 2020 M04.pbix.
I rapporten från tabellen Försäljning lägger du till fältet Försäljningsbelopp i matrisvisualiseringen som grupperar räkenskapsår och månad på raderna.
Om du vill ta reda på hur kolumnen sammanfattas väljer du pilen i fönstret visuella fält för fältet Försäljningsbelopp och granskar sedan snabbmenyalternativen.
Observera att sammansättningsfunktionen Sum har en bockmarkering bredvid sig. Den här bockmarkeringen anger att kolumnen sammanfattas genom att kolumnvärdena summeras. Du kan också ändra sammansättningsfunktionen genom att välja något av de andra alternativen, till exempel genomsnitt, minimum och så vidare.
Lägg sedan till fältet Enhetspris till matrisvisualiseringen.
Standardsammanfattningen är nu inställd på Genomsnitt (skaparen vet att det är olämpligt att summera enhetsprisvärden, eftersom de är priser, som inte ska läggas ihop).
Med implicita mått kan rapportförfattare börja med en standardsammanfattningsteknik och ändra den så att den passar deras visuella krav.
Numeriska kolumner stöder flest sammansättningsfunktioner:
- Summa
- Medelvärde
- Minimum
- Maximal
- Antal (unika)
- Antal
- Standardavvikelse
- Varians
- Median
Sammanfatta icke-numeriska kolumner
Icke-numeriska kolumner kan sammanfattas. Sigma-symbolen visas dock inte bredvid icke-numeriska kolumner i fönstret Fält eftersom de inte sammanfattar som standard.
Textkolumner tillåter följande sammansättningar:
- Först (alfabetiskt)
- Sist (alfabetiskt)
- Antal (unika)
- Antal
Datumkolumner tillåter följande sammansättningar:
- Tidigast
- Senast
- Antal (unika)
- Antal
Booleska kolumner tillåter följande sammansättningar:
- Antal (unika)
- Antal
Fördelar med implicita mått
Det finns flera fördelar med implicita mått. Implicita mått är enkla att lära sig och använda och de ger flexibilitet i hur rapportförfattare visualiserar modelldata. Dessutom innebär de mindre arbete för dig som dataskapare eftersom du inte behöver skapa explicita beräkningar.
Begränsningar för implicita mått
Implicita mått har vissa begränsningar. Även om rapportförfattare anger en lämplig sammansättningsmetod kan de välja att sammanställa en kolumn på olämpliga sätt. I matrisvisualiseringen kan de till exempel ändra sammansättningsfunktionen för Enhetspris till Sum.
Det visuella rapportobjektet följer konfigurationen, men har nu skapat en summa av enhetspriskolumnen som visar vilseledande data.
Den mest betydande begränsningen av implicita mått är att de endast fungerar för enkla scenarier, vilket innebär att de endast kan sammanfatta kolumnvärden som använder en speciell sammansättningsfunktion. I situationer då du behöver beräkna förhållandet mellan varje månads försäljningsbelopp jämfört med det årliga försäljningsbeloppet måste du därför skapa ett explicit mått genom att skriva en DAX-formel (dataanalysuttryck) för att uppnå det mer avancerade kravet.
Implicita mått fungerar inte när modellen frågas med hjälp av flerdimensionella uttryck (MDX). Det här språket förväntar sig explicita mått och kan inte sammanfatta kolumndata. Den används när en Power BI-semantisk modell efterfrågas med hjälp av Analysera i Excel eller när en sidnumrerad Power BI-rapport använder en fråga som genereras av den grafiska FRÅGEdesignern FÖR MDX.