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Power bi : power Pivot colonnes vs mesures en DAX

power bi Power Pivot : Colonnes vs mesures en DAX

Sommaire

Ce qu’il faut savoir :

Dans Power BI, Power Pivot est la technologie permettant de manipuler et d’analyser les données à l’aide du langage de formule Data Analysis Expression (DAX). Lorsque vous travaillez avec Power Pivot, vous devez comprendre la différence entre les colonnes et les mesures dans DAX.

Colonnes dans DAX :

Les colonnes de DAX sont similaires aux colonnes d’une base de données ou d’une feuille de calcul. Ils contiennent des valeurs calculées pour chaque ligne de données d’un tableau. Vous pouvez créer des colonnes calculées à l’aide d’expressions DAX pour effectuer des calculs sur les valeurs de colonnes existantes. Les colonnes calculées sont précalculées pour chaque ligne lors du chargement des données, ce qui signifie qu’elles peuvent occuper de l’espace mémoire et affecter les performances si elles sont mal utilisées.

Mesures au DAX :


Les mesures dans DAX sont des calculs qui opèrent sur des agrégats de données, souvent sur un ou plusieurs tableaux. Contrairement aux colonnes, les mesures ne sont pas stockées dans un tableau et ne sont calculées que lorsque vous les utilisez dans un contexte spécifique, comme dans un tableau croisé dynamique ou un graphique. Métriques couramment utilisées pour l’agrégation telles que la somme, la moyenne, le maximum, etc. sur les valeurs numériques. Ils sont extrêmement puissants car ils fournissent des résultats dynamiques en fonction des filtres appliqués et du contexte d’analyse. Comparer:


En un mot, les colonnes de DAX sont utilisées pour stocker les valeurs calculées pour chaque ligne, tandis que les mesures sont utilisées pour effectuer des calculs agrégés dynamiques sur les données. La bonne utilisation de ces deux concepts est essentielle à la conception de modèles de données efficaces et efficients dans Power BI.

Lors de la conception d’un modèle de données, vous devez utiliser les colonnes calculées avec prudence, car elles peuvent augmenter la taille du modèle et ralentir les performances. Préférez les calculs synthétiques et exploitez la puissance des fonctions DAX pour créer des analyses dynamiques et interactives.

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