DAX trong Power BI là các hàm được sử dụng để thực hiện phân tích và tính toán dữ liệu. Hàm DAX phân tích dữ liệu là một phần của bộ công cụ Power BI cho phép Nhà phân tích kinh doanh sử dụng tập dữ liệu của họ ở mức tối đa. Những hàm này làm cho việc tạo báo cáo hiệu quả hơn và cung cấp trải nghiệm mượt mà cho người dùng.
DAX là viết tắt của Data Analysis Expressions, là các hàm được sử dụng để phân tích và tính toán dữ liệu. Các hàm này là sự kết hợp của các phép toán và hằng số, được sử dụng để tính ra các kết quả mới (giá trị mới) từ dữ liệu có sẵn.
Với sự trợ giúp của hàm DAX, các nhà phân tích có thể khám phá những cách mới để tính toán các giá trị dữ liệu mà họ có và đưa ra những thông tin mới.
Nếu bạn không sử dụng DAX, bạn sẽ bỏ lỡ 95% tiềm năng của công cụ Power BI.
Hàm DAX là 1 phần quan trọng trong Power BI cũng như việc sử dụng các hàm trong Excel. Nếu không biết áp dụng các hàm, chúng ta sẽ không tận dụng tối đa các chức năng trong Excel, điều này tương tự với Power BI.
Hàm DAX giúp bạn triển khai các chức năng như biến đổi dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Với kiến thức cơ bản về giao diện Power BI, bạn có thể tạo các báo cáo phù hợp và chia sẻ chúng trực tuyến. Tuy nhiên, để tính toán và phân tích các chiều dữ liệu, bạn cần dùng đến các hàm Power BI DAX.
Ví dụ: Với hàm DAX bạn có thể tính toán nhanh chóng phần trăm tăng trưởng và biểu diễn trực quan phần trăm tăng trưởng ở các vùng khác nhau của một quốc gia để so sánh dữ liệu qua các năm.
A: Tên measure “Total Sales”.
B: Toán tử dấu bằng (=), cho biết đầu của công thức. Khi được tính toán, nó sẽ trả về một kết quả.
C: Hàm DAX SUM, cộng tất cả các số trong cột Sales[SalesAmount].
D: Dấu ngoặc đơn (), bao quanh một biểu thức có chứa một hoặc nhiều đối số. Hầu hết các hàm yêu cầu ít nhất một đối số. Một đối số chuyển một giá trị cho một hàm.
E: Bảng tham chiếu Sales.
F: Cột được tham chiếu, [SalesAmount], trong bảng Sales. Với đối số này, hàm SUM biết cột nào để tính.
Công thức DAX được sử dụng trong các measure, cột, bảng và hàng.
1.Tính cột: được sử dụng để hợp nhất các cột mới thành các cột hiện có bằng bộ lọc.
Cách tạo hàm tính cột:
2.Tính Measure: Tạo ra một trường có các giá trị được tổng hợp như tổng, tỷ lệ, phần trăm, giá trị trung bình, v.v.
Cách tạo hàm tính measure:
Tương tự như Excel, các hàm này được sử dụng để tính toán ngày và khoảng thời gian ở định dạng DateTime. Dưới đây là một số hàm Ngày và giờ:
Cú pháp:
CALENDAR(<Ngày bắt đầu>, <Ngày kết thúc>)
Ví dụ:
COUTDAYS(CALENDAR(DATE(2020,4,1), DATE(2020,6,5)) // trả về 65
Cú pháp:
DATEDIFF(<Ngày bắt đầu>, <Ngày kết thúc>, <Thời gian diễn ra>)
Ví dụ:
DATEDIFF(DATE(2020,1,1), DATE(2020,1,31), HOUR) // trả về 720 DATEDIFF(DATE(2020,1,1), DATE(2020,3,31), DAYS) // trả về 90 DATEDIFF(DATE(2020,1,1), DATE(2020,4,31), MONTH) // trả về 3
Cú pháp:
NOW()
Ví dụ:
HOUR(NOW ()) // trả về 12:00:00 AM
Cú pháp:
DATEVALUE(<ngày>)
Ví dụ:
DATEVALUE(“1/4/2020”) // trả về DATEVALUE(“20-3-2020”) // trả về 1/20/3/2020 12:00:00 SA DATEVALUE(“15-Jan-2020”) // trả về 15/1/2020 12:00:00 SA
Các Hàm Time Intelligence cho phép người dùng tính toán và đánh giá các giá trị trong một khoảng thời gian cố định như ngày, tuần, tháng, quý, năm, v.v. Bạn có thể chỉ định khoảng thời gian bằng cách sử dụng các hàm này và so sánh hai tình huống trong báo cáo của mình.
Cú pháp:
DATEADD(Bảng tham chiếu[cột tham chiếu], <Số khoảng>, <Khoảng hời gian>)
Ví dụ:
DATEADD(ProductInventory[InventoryDate], 1, YEAR)
Cú pháp:
DATESBETWEEN(Bảng tham chiếu[cột tham chiếu], <Ngày bắt đầu>, <Ngày kết thúc>)
Ví dụ:
CALCULATE(SUM(Doanh số[Doanh số], DATESBETWEEN(Doanh số [Ngày], Ngày (2020,1,1), Ngày(2020,3,31))
Cú pháp:
LASTDATE(Bảng tham chiếu[cột tham chiếu])
Ví dụ:
LASTDATE(Bán hàng[Ngày])
Cú pháp:
ENDOFYEAR(Bảng tham chiếu[cột tham chiếu], <ngày kết thúc>)
Ví dụ:
ENDOFYEAR(DateTime[DateKey],"06/30/2004")
Các hàm logic DAX được sử dụng để thực hiện các phép toán logic và trả về kết quả dưới dạng True (Đúng) hoặc False (Sai). Dưới đây là các hàm logic DAX:
Cú pháp:
AND(<đối số1>, <đối số2>)
Thí dụ:
AND([Quốc gia]=”Hoa Kỳ”, [Huy chương] =”Vàng”)
Cú pháp:
OR(<đối số1>, <đối số2>)
Thí dụ:
OR([Tổng số huy chương]<100, [Tổng số môn thể thao]>100)
Nó kiểm tra đối số đầu tiên được đưa ra trong câu lệnh. Hàm trả về giá trị đầu tiên nếu điều kiện là Đúng và trả về giá trị thứ hai nếu điều kiện là Sai.
Cú pháp:
IF(<điều kiện>, <first_value>, <second_value>)
Thí dụ:
IF([Quốc gia] = ”Ấn Độ”, 1,0)
Hàm đánh giá các đối số và trả về một trong các giá trị được liệt kê chống lại nó.
Cú pháp:
SWITCH (<đối số>, <giá trị>, <kết quả>, <giá trị>, <kết quả>, <giá trị>, <kết quả>, <giá trị>, <kết quả>…., [<Giá trị>])
Thí dụ:
SWITCH([Weekdays], 0, ”Monday”, 1, ”Tuesday”, 2, ”Wednesday”, 3, ”Thursday”, 4, ”Friday”, 5, ”Saturday”, 6, ”Sunday”, ”Unknown”)
Các hàm này rất giống với các hàm toán học và lượng giác của Excel. Chúng được sử dụng để thực hiện tất cả các loại tính toán trong Power BI. Một số hàm toán học và lượng giác phổ biến là:
Cú pháp:
ABS(<số>)
Thí dụ:
ABS(-6) // trả về 6
Cú pháp:
CURRENCY(<giá trị>)
Thí dụ:
CURRENCY(6.0) // trả về 6
Cú pháp:
SQRT(<số>)
Thí dụ:
SQRT(36) // trả về 6 SQRT(625) // trả về 25
Đối với một số dương, hàm trả về giá trị theo lôgarit cơ số 10.
Cú pháp:
LOG10(<Giá trị>)
Thí dụ:
LOG10(10) // trả về 1
Các hàm thống kê thực hiện các biểu thức DAX được sử dụng trong các mô hình thống kê và tổng hợp. Có một số hàm thống kê như saui:
Cú pháp:
BETA.DIST(x, Alpha, Beta, Cumulative, [P,[Q]])
Ở đây, x là giá trị giữa giới hạn dưới P và giới hạn trên Q, alpha và beta là các tham số phân phối và tích lũy xác định dạng của hàm.
Thí dụ:
BETA.DIST(0,5,9,10), TRUE(), 0,1) // trả về 0.592735290527344
Cú pháp:
CONFIDENCE.NORM(alpha, deviation, size)
Thí dụ:
CONFIDENCE.NORM(0.05, 2.5, 50) // trả về0.692951912174839
Cú pháp:
GEOMEAN(<column_name>)
Thí dụ:
GEOMEAN(Sales[Sales_Amount])
Các hàm văn bản cho phép người dùng làm việc với các văn bản trong bảng và cột. Bạn có thể lấy một chuỗi văn bản con, thực hiện các thao tác khác nhau như nối các chuỗi văn bản. Một số hàm này được liệt kê bên dưới:
Cú pháp:
CONCATENATE(<string1>,<string2>)
Thí dụ:
CONCATENATE(“Dwayne”,” Johnson”) // trả về Dwayne Johnson
Cú pháp:
EXACT(<string1>,<string2>)
Thí dụ:
EXACT(Results[Sport],[Sport])
Cú pháp:
FIND(<find_text>, <within_text>, [<StartingValue>], [DefaultValue])
Thí dụ:
FIND([ProductName], [Description], BLANK())
Cú pháp:
SUBSTITUTE(<string>,<old_text>,<new_text>)
Thí dụ:
SUBSTITUTE([Product], “Hairgel”,”Hairmask”)
Kết luận
DAX trong Power BI cho phép các nhà phân tích dữ liệu tạo ra các measure phức tạp và cải thiện hình ảnh trực quan dữ liệu. Bạn có thể tìm thêm thông tin về các chức năng DAX trong tài liệu chính thức của Power BI.
Cảm nhận học viên
Chủ tịch Meeyland Group – Học viên khóa học chuyển đổi số doanh nghiệp, khóa học phân tích dữ liệu
Chuyển đổi số là xu thế và xu hướng của bất cứ doanh nghiệp nào hiện nay. Là doanh nghiệp về công nghệ, tuy nhiên về phần số hóa quy trình bên mình còn yếu, mình tham gia để hiểu cách làm Data Warehouse trong doanh nghiệp
Sinh viên ngành Logistics – Học viên khóa phân tích dữ liệu với R, khóa chuyển đổi số doanh nghiệp, khóa Data Engineer
Em hiện tại đang là sinh viên ngành logictics, tuy nhiên câu chuyện số hóa được ứng dụng ở bất cứ đâu không chỉ ở tại trường, Em đăng ký học để học thêm kỹ năng cho công việc sau này của mình.
Chairman Sunflower Tekondo – Học viên khóa chuyển đổi số doanh nghiệp, khóa Data Engineer, khóa power BI & SQL
Hiện tại trung tâm đào tạo của mình đang có hợp tác với khoảng hơn 1000 đơn vị trên cả nước, việc quản lý học viên vô cùng khó khăn. Là một người ngoại đạo về lĩnh vực công nghệ, nên mình chưa biết làm thế nào để bắt đầu làm chuyển đổi số cho doanh nghiệp của mình, thấy quảng cáo về khóa học chuyển đổi số doanh nghiệp tại Cole mình đã tham gia, khóa học đã giúp mình có phương pháp để làm các chương trình số hóa cho doanh nghiệp theo từng lộ trình và từng bước để ứng dụng được.
Nhân viên Phòng Tài chính Ngân hàng – Học viên khóa Phân tích dữ liệu từ cơ bản – nâng cao (Excel & Power Query, SQL & Power BI, R&Python)
Hiện tại mình hơn 40 tuổi, làm trong phòng tài chính của 1 Ngân hàng, nhưng mình muốn cải thiện khả năng để theo kịp các bạn trẻ với những xu hướng chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ mình không muốn lỡ cơ hội trong thời kỳ dịch chuyển số hóa như hiện nay
Giám đốc tập đoàn tài chính Fiin – Học viên khóa chuyển đổi số doanh nghiệp, phân tích nghiệp vụ kinh doanh
Mình gặp khó khăn trong việc tiếp cận về việc áp dụng các công nghệ và phương pháp làm chuyển đổi số, khóa học đã giúp chúng tôi vẽ được bộ quy trình nghiệp vụ trong việc số hóa doanh nghiệp của mình.
Giám đốc công ty TNHH HMGROUP – Học viên khóa chuyển đổi số doanh nghiệp, Phân tích nghiệp vụ kinh doanh
Câu chuyện chuyển đổi số đã lan chuyển khắp nơi, điều này cũng gặp phải chính trong doanh nghiệp mà mình đang làm. Có rất nhiều vấn đề nào là cách số hóa tài liệu, số hóa quy trình, số hóa các phân hệ bán hàng, làm sao để dữ liệu có thể tập trung tại một nơi giúp làm báo cáo nhanh chóng, ngoài ra còn vấn đề bảo mật và an toàn thông tin nữa. Qua khóa học chuyển đổi số và phân tích nghiệp vụ (Business Analysis) tại Cole.vn đã giúp mình nắm được phương pháp và cách làm.
Cán bộ cao cấp tập đoàn VNPT: Tham gia học khóa chuyển đổi số, khóa Phân tích nghiệp vụ kinh doanh, khoá Power BI & SQL
Loay hoay trong chính câu chuyện 1 tổ chức nhà nước, đơn vị đang thực hiện hàng chục các dự án số hóa khác nhau tuy nhiên phòng làm việc của mình lại chưa biết bắt đầu từ đâu, qua các khóa học ứng dụng chuyển đổi số tại Cole, giúp mình hiểu ra các bước và phương pháp để làm việc còn lại là tác động con người trong tổ chức cần thay đổi.
CIO Bamboo Capital Group (Sở hữu 40 công ty thành viên) – Học viên khóa chuyển đổi số doanh nghiệp, khóa data engineer, khóa phân tích dữ liệu.
Tham gia khóa học tại Cole.vn tôi được các chuyên gia và các thầy chuyển giao hết các kiến thức và không “giấu bài”, có rất nhiều tài liệu và kiến thức tôi đã được chia sẻ giúp tôi có thể ứng dụng để triển khai các chương trình số hóa cho tập đoàn 1 cách nhanh chóng.
Chuyên gia cao cấp phụ trách chuyển đổi số Tập đoàn SUNGROUP – Học viên khóa chuyển đổi số doanh nghiệp, khóa học Data Engineer, khóa phân tích nghiệp vụ doanh nghiệp.
Khi thực hiện các dự án chuyển đổi số cho tập đoàn, do nhiều nguyên nhân nóng vội mà hiện tại vẫn chưa thực hiện thành công như áp dụng nhiều phần mềm, nhưng phần mềm mua về không đáp ứng được nghiệp vụ gây ra nhiều thất thoát lãng phí. Qua khóa học tại Cole mình mới biết nguyên nhân là thiếu phần làm URD (yêu cầu người dùng). Xin cảm ơn Cole, các khóa học này thực sự đã giúp mình có phương pháp để làm chuyển đổi số doanh nghiệp.
Câu chuyện doanh nghiệp
Bộ phận đào tạo và phát triển con người của ngân hàng mong muốn tìm hiểu thêm công nghệ Blockchain ứng dụng trong ngân hàng, nhằm nắm bắt xu hướng phát triển của công nghệ trong thị trường tài chính. Chúng tôi đã lựa chọn Cole để là đối tác đào tạo khóa BlockChain này, dựa trên thông tin website chúng tôi tin tưởng vào năng lực với các dự án đào tạo chuyển đổi số mà Cole đã từng tổ chức như phân tích dữ liệu, Machine Learning, Phân tích nghiệp vụ doanh nghiệp, cũng như các khóa khóa học về Blockchain đã triển khai.
Hiện tại các công nghệ xử lý dữ liệu đã thay đổi nhanh chóng, Ban giám đốc công ty xác định bồi dưỡng đào tạo cho nhân viên về kỹ năng xử lý dữ liệu bằng các công nghệ phân tích mời nổi để việc xử lý dữ liệu được nhanh hơn. Chúng tôi nhận thấy các khóa học của Cole đáp ứng các yêu cầu mà BGĐ muốn đào tạo cho nhân viên của công ty nên chúng tôi đã lựa chọn các khóa học tại đây.
MB Ageas (MB Ageas Life) là công ty bảo hiểm liên doanh giữa ngân hàng MB, tập đoàn Ageas và công ty bảo hiểm Muaung Thai của Thái Lan. Các lãnh đạo và nhà quản lý tập đoàn đã tham gia khóa học chuyển đổi số doanh nghiệp của Cole nhằm nâng cấp kỹ năng, kiến thức và các phương pháp làm chuyển đổi số cho doanh nghiệp của mình.
Saigonbank là Ngân hàng đầu tiên được thành lập trong hệ thống Ngân hàng cổ phần tại Việt Nam hiện nay. Lãnh đạo của Saigonbank xác định rõ nhiệm vụ để làm chuyển đổi số là trọng tâm trong chiến lược phát triển, ngân hàng đã cử các cán bộ là lãnh đạo tham gia bồi dưỡng kiến thức chuyển đổi số với khóa học tại Cole nhằm nâng cấp kiến thức và cách ứng dụng và các phương pháp làm theo từng lộ trình mà các chuyên gia của Cole chia sẻ.
Tham gia khóa học phân tích dữ liệu doanh nghiệp
Công ty TNHH MTV Nhiên liệu hàng không Việt Nam (Skypec) là nhà cung ứng nhiên liệu hàng đầu cho các Hãng Hàng không tại các sân bay dân dụng Việt Nam. Với hơn 1300 cán bộ nhân viên trong doanh nghiệp, việc nâng cấp kỹ năng phân tích dữ liệu cho và các kỹ năng công nghệ mới là ưu tiên mà ban lãnh đạo dự định để đào tạo cho nhân viên trong thời kỳ xu hướng chuyển đổi số mạnh mẽ hiện nay, sau khi tham khảo các khóa học khác trên thị trường, phòng đào tạo & phát triển của công ty Skypec đã lựa chọn Cole để làm đơn vị đào tạo và bồi dưỡng với các kỹ năng cho CBNV, vì các khóa học ứng dụng chuyển đổi số tại Cole khá phù hợp và ứng dụng thực tiễn hiện nay.
Tham gia khóa học phân tích dữ liệu doanh nghiệp
WWF là Quỹ Quốc tế Bảo vệ Thiên nhiên, là một trong những tổ chức phi chính phủ lớn nhất thế giới về bảo vệ thiên nhiên. Các chuyên viên về là người phải đi thu thập và điều tra các số liệu liên quan đến hoạt động môi trường, ô nhiễm để thống kê báo cáo gửi ban lãnh đạo, nhưng vấn đề của các chuyên viên bị hiện tại là kỹ năng phân tích và tổng hợp số liệu chưa tốt, chưa biết cách xử lý và báo cáo dữ liệu sao cho đúng. Nhận thấy khóa học tại Cole.vn có nhiều các công nghệ xử lý dữ liệu mới nên công ty đã tổ chức cho các chuyên viên nghiên cứu tham gia.
