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Microsoft Référence DAX (Data Analysis Expressions)

Sylvain

Administrateur
DAX, qui signifie "Data Analysis Expressions", est un langage de formules utilisé principalement avec Power BI, Analysis Services et Power Pivot dans Microsoft Excel. DAX permet aux utilisateurs de définir des calculs personnalisés dans les modèles basés sur des colonnes (Power Pivot) et d'effectuer des analyses de données dynamiques. Il s'agit essentiellement d'une collection de fonctions, d'opérateurs et de constantes qui peuvent être utilisés dans une formule ou une expression pour calculer et renvoyer un ou plusieurs valeurs.

Quelques points essentiels à retenir concernant DAX :

1. Contexte de la Formule : Une caractéristique essentielle de DAX est le concept de contexte de formule. Selon l'endroit où une formule est évaluée, le résultat peut varier. Ce concept est crucial pour comprendre des fonctions comme FILTER, RELATED, RELATEDTABLE, etc.

2. Fonctions similaires à Excel : Beaucoup de fonctions DAX ressemblent à des fonctions Excel, mais elles fonctionnent légèrement différemment dans un contexte de modèle de données tabulaire.

3. Opérations de Temps : DAX offre des fonctions pour effectuer des analyses basées sur le temps, comme des comparaisons d'année en année, des calculs de moyenne mobile, etc.

4. Table Calculée et Colonnes Calculées : Avec DAX, vous pouvez créer des colonnes calculées (des calculs qui sont effectués pour chaque ligne de la table) et des tables calculées (des tables dérivées d'autres tables ou de formules).

5. Mesures : Les mesures sont des calculs où l'expression peut être évaluée à différents niveaux d'agrégation. Par exemple, vous pourriez avoir une mesure qui calcule le total des ventes, et cette mesure sera recalculée en fonction des éléments (par exemple, des catégories de produits) que vous mettez en évidence dans votre rapport.

6. Fonctionnement avec des relations : DAX fonctionne mieux dans un environnement où des relations ont été définies entre les tables. Il peut alors utiliser ces relations pour extraire, filtrer et agréger des données en fonction des besoins de l'analyse.

Si vous travaillez avec Power BI ou d'autres outils Microsoft pour l'analyse des données, avoir une compréhension solide de DAX est essentiel pour exploiter pleinement le potentiel de ces outils.
 

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