本文学习PowerBI最重要的概念：度量值
初学Power BI一般都会对度量值比较困惑，毕竟对长期接触Excel的人来说，这是个全新的概念，但一旦理解了她，肯定会立即喜欢上。
简单来说，度量值是用DAX公式创建一个虚拟字段的数据值，她不改变源数据，也不改变数据模型，如果你不在报表上使用她，甚至不知道她是什么样子的，而一旦被拖拽到报表上，便发挥巨大的作用，她可以随着切片器的筛选而闪转腾挪、变化万端，所以度量值一般在报表交互时使用。
说了这么多，你也许觉得更晕，不过没问题，这个概念不是靠语言能解释的很清楚的，在PowerBI报表上体验一下可能立即就明白了。
案例数据：
全国连锁电子产品专卖店的2016至2017年的销售明细，销售产品有三类：手机、电脑、平板，每一类又分别来自三个品牌：小米、苹果、三星，这个店销售的产品共计9个，全国8个城市门店设有门店。
还有几个维度表和一个日期表，模型关系图如下：
我们现在根据这个模型分析累计销售同比增长率。
先新建一个度量值[销售总额]：
销售总额 = sum('销售明细'[销售额])
然后在画布上添加矩阵表格可视化组件，把[月份]和刚创建的度量值分别放入行和值，每月的销售总额就出来了：
因为没有加入年度筛选，这时候的每月销售额实际上是2016和2017年的两个月份的合计额，所以现在加入一个年度切片器，
这个时候，选中年份，这个销售总额就是该年度当月的销售总额了。
因为我们是要分析本年累计销售金额的同比增长率，那么需要先得到本年累计销售金额和上年累计销售金额，新建两个度量值：
本年累计销售额 = TOTALYTD([销售总额],'日期表'[日期])
上年累计销售额 = TOTALYTD([销售总额],SAMEPERIODLASTYEAR('日期表'[日期]))
这里用了两个DAX函数，TOTALYTD函数是统计从年初到本月的金额，SAMEPERIODLASTYEAR返回的是上年同期的日期表，关于DAX函数先有个印象就行，后面会专门介绍。
把这两个度量值也放入矩阵中，选中2017年，本年和上年截至每个月份的累计销售额就出来了，
然后再添加个度量值[同比增长率]，
累计同比增长率 = divide([本年累计销售额],[上年累计销售额])-1
把该度量值拖入矩阵，同比增长率就出来了，这就是利用这个数据模型实现的结果。
你也许觉得做个同比增长率也不是很麻烦，在Excel里面做也可以很快做出来，但是如果不只比较销售总额，还要分类别、分品牌来比较呢，是不是要在Excel里面做很多遍，况且这只是两年的数据，如果是20年呢，如果在100个城市设有门店呢，估计用传统Excel技能做要累吐血也做不完吧，而在刚才建立的模型里，无论有多少个维度，无论按哪个维度比较，都是点点鼠标的事：
这就是度量值的魅力，只是简单建立了四个度量值，然后就神奇的实现了多维度的比较，这要归功于度量值的最重要的特征：上下文。
上下文就是度量值所处的环境，筛选表的行列标签、切片器的选中，都是度量值的上下文，比如北京2017年截至5月的苹果手机累计销售额3424000，它的上下文就是下面这6个维度：
[城市]="北京市"
[品牌]="苹果"
[类别]="手机"
[年度]=2017
[月份]=5月
[值]=[本年累计销售额]
理解了上下文，就理解了度量值的最重要的特征，因此她被称为移动的公式，随着上下文环境的不同而展示不同的数据，度量值另外还有两个主要特征：
度量值不浪费内存，只有被拖到图表上才执行运算，如果数据量非常大的时候这点非常有利
度量值可以循环使用，比如上面的建立的度量值：
本年累计销售额 = TOTALYTD([销售总额],'日期表'[日期])
累计同比增长率 = divide([本年累计销售额],[上年累计销售额])-1,
就是直接调用之前建立好的度量值，所以以后在模型中新建度量值的时候，推荐从最简单的度量值开始建。
看到这里是不是对度量值的认识比较清晰了，如果动手做一遍会更加理解上下文。建立合理的数据模型，加上灵活运用度量值，以后无论遇到什么数据分析都不是难题了。
度量值的创建离不开函数，这里用到的函数称为DAX，后面会主要介绍，并通过DAX实例来加深对度量值的理解。
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