Excel革命！超级数据透视表Power Pivot与数据分析表达式DAX快速入门

Power Pivot，又称超级数据透视表，是Excel 中一个全新的、强大的数据分析工具，堪称Excel 的一项革命性的更新。本书将带你快速学习并掌握Power Pivot 数据建模与DAX（数据分析表达式）的相关内容，帮助你显著提升Excel 数据分析能力。

本书在Power Pivot 与DAX 的讲解上具有一定的新颖性、独特性，读者对象为具有一定Excel 基础，并且对传统Excel 数据透视表有所了解的Excel 中高级用户。希望读者通过阅读本书，能够在较短的时间内熟悉并使用Power Pivot 和DAX。

林书明，南开大学MBA，现就职于某国际半导体公司，知名Office软件数据分析类图书作者。已出版多部数据分析与处理类畅销书籍。主要作品有《让Excel飞！职场Office效率提升秘籍》《表哥的Access入门：以Excel视角快速学习数据库知识》《学会VBA，菜鸟也高飞！》《指尖上的效率，Excel快捷键手册》等。

Power Pivot在数据分析方面的优势

多表关联能力：Power Pivot不仅能够对多个表进行数据建模操作，而且提供了一套让数据提取和分析更加灵活的DAX工具

功能更加丰富：在Power Pivot的世界中，我们几乎可以应对所有传统Excel数据透视表无法解决的难题

更快的运算速度：Power Pivot采用了一种全新的内部数据组织方式，因此针对海量的数据处理、分析和展示速度明显加快

前言

Power Pivot 在本书中称为超级数据透视表，是Excel 中一个全新的、非常强大的数据分析工具。Power Pivot 除了具有传统Excel 数据透视表的大部分功能，还能够借助Power Pivot 数据模型及一套名为DAX（数据分析表达式）的函数与公式体系完成诸多传统Excel 数据透视表难以完成的数据分析业务。

本书是作者多年研究和应用Power Pivot 与DAX 的经验与成果的总结。在这几年中，作者阅读了大量关于Power Pivot 与DAX 的外文资料，在反复理解、深入思考的基础上，将碎片知识系统化、通俗化，最终编写成此书。本书在Power Pivot 与DAX 内容的讲解上具有一定的独创性。

Power Pivot 作为Excel 中的一个全新插件，具有一套非常系统化的逻辑，因此对Power Pivot 知识必须从始至终系统化地学习。学习Power Pivot，读者必须认真理解一些基本概念。本书的风格正像作者其他几部作品一样，对于学习中的难点，作者会深入浅出、循序渐进地讲解，并且适当重复，从而使读者加深理解。

Power Pivot 与数据库的关系

书中多次提到“数据库”这个词，事实上，Power Pivot 本质上也是一种数据库，只是与传统的关系型数据库有所区别。这里需要提醒那些已经对关系型数据库有所了解的读者：虽然Power Pivot 本质上也是一种数据库，但Power Pivot 与关系型数据库在工作模式上具有很大的差别。

Power Pivot 有自己独特的工作模式，读者已有的关于关系型数据库的知识有时不但不会帮助你理解Power Pivot，还会因为思维定式成为你学习Power Pivot 数据模型的障碍。在这一点上，请已经对传统关系型数据库有所了解的读者留意。

换个角度来说，对于大多数对关系型数据库不了解的Excel 用户，没有关系型数据库知识框架的束缚，你可能更容易接受和掌握Power Pivot 数据模型的相关知识。这对大多数Power Pivot 学习者来说，应该是一个好消息。

与传统的关系型数据库相比，我们可以将Power Pivot 理解为抽取型数据库。抽取型数据库是作者为帮助读者具象地理解Power Pivot 数据模型提出的概念。关于抽取型数据库的具体内容，作者会在本书中进行详细讲解。

Power Pivot 学习之道

必须承认，作者在学习Power Pivot 过程中，也曾遇到一些困惑，甚至在没有摸清Power Pivot 学习门道之前曾一度怀疑：如果一个软件如此让人难以理解，是不是这个软件一开始的设计思路就出了问题？

不止作者一个人有这种疑问，一位作者尊敬的、已经出版了数本Power Pivot 相关图书的国外专家，曾在一本书里承认，为了能够精确理解Power Pivot 中的某个概念，他花了几年时间！

幸运的是，本书读者不用再担心这个问题了，因为经过长时间的反复学习和深入思考，作者相信已经找到一种独创的、与其他Power Pivot 相关图书讲解方式完全不同的、能使读者快速理解和掌握Power Pivot 的学习方法。通过学习本书，你会发现，Power Pivot 的设计理念非常精妙，不愧是微软在数据分析工具方面的又一伟大创新！

但必须承认，对于普通Excel 用户，Power Pivot 与DAX 的相关知识确实有一定的难度，深入浅出地讲解Power Pivot 确实是一个不小的挑战。为此，作者抛弃了传统的Power Pivot 学习套路，用创新的方法，将复杂的概念形象化、通俗化，尽最大努力使普通Excel 用户也能很快掌握。

Power Pivot 与DAX

Power Pivot 与DAX，作为Excel 中的革命性分析工具，真的会完全颠覆你对Excel 数据分析能力的想象。阅读本书，你一定会觉得为此投入的精力是值得的。请相信，本书所讲的内容，哪怕只是部分掌握，你的数据分析能力也会毫不费力地超越那些从未接触过Power Pivot 的人士，实现弯道超车。

最后，关于本书，作者还要说明以下两点。

第一，本书不是一本大而全的Power Pivot 参考书，而是一本朴素的Power Pivot入门引导书。希望通过学习本书，读者能够以正确的姿态，快速、轻松地“入门”，并且能够举一反三，为以后的深入学习奠定坚实的基础。

第二，Power Pivot 目前正处于快速更新和优化中。本书是作者在对Power Pivot学习和探索的过程中积累的经验与感悟的阶段性总结，因此难免存在一些错误，希望读者在阅读本书的过程中，结合自己的理解和思考，对本书中需要更新和改进之处不吝指教，以便在再版时修正。

作者：林书明

第1 章 Power Pivot，超级数据透视表 1
1．1 传统Excel 数据透视表的能力与局限 1
1．1．1 传统Excel 数据透视表的能力 1
1．1．2 传统Excel 数据透视表的局限 4
1．2 Power Pivot 在数据分析方面的优势 4
1．2．1 多表关联能力 4
1．2．2 功能更加丰富 7
1．2．3 更快的运算速度 8
1．3 Power Pivot，数据分析更智能 8

第2 章 Power Pivot，单表操作 10
2．1 传统Excel 数据透视表的工作原理 ．． 10
2．2 Power Pivot，Excel 革命 ． 16
2．3 进入Power Pivot 管理界面． 19
2．3．1 从Pivot Table 到Power Pivot 19
2．3．2 Power Pivot 中的自定义运算方法 ． 23
2．3．3 Power Pivot 中的计算列与度量值表达式 ． 25
2．3．4 最重要的函数――CALCULATE() 函数 26
2．4 Power Pivot 与DAX 函数 29
2．4．1 筛选限制移除函数――ALL() 函数 30
2．4．2 ALL() 函数与ALLEXCEPT() 函数 36
2．4．3 CONCATENATEX() 函数与VALUES() 函数 ． 37
2．4．4 筛选函数――FILTER() 函数 40
2．4．5 CALCULATE() 函数与FILTER() 函数 43
2．4．6 DAX 表达式与Power Pivot 超级数据透视表布局48
2．4．7 关于CALCULATE() 函数的类比 50
2．4．8 返回表的CALCULATETABLE() 函数 52
2．4．9 逐行处理汇总函数SUMX() 55
2．5 Power Pivot 的初步总结 59

第3 章 Power Pivot，多表建模 61
3．1 Power Pivot 数据模型的建立61
3．1．1 数据的获取 61
3．1．2 使用Power Pivot 的数据建模能力 62
3．1．3 一花一世界，一表一主题 63
3．1．4 表中的关键字与非重复值 66
3．1．5 表间的关联关系 67
3．1．6 无数据模型，不Power Pivot 71
3．1．7 表间的上下级关系 73
3．1．8 用DAX 思考，Think in DAX 73
3．2 多表数据模型中的计算列 76
3．2．1 RELATED() 函数与RELATEDTABLE() 函数 77
3．2．2 字符串连接函数CONCATENATEX() 83
3．3 多表数据模型中的度量值表达式 85
3．3．1 计算列公式与度量值表达式在用途上的区别 85
3．3．2 将CONCATENATEX() 函数用于度量值表达式中 87
3．4 VALUES() 函数与DISTINCT() 函数88
3．4．1 VALUES() 函数 ． 88
3．4．2 DISTINCT() 函数 ． 90
3．5 表间筛选、表内筛选与ALL() 函数 ． 91
3．6 CALCULATE() 函数与CALCULATETABLE() 函数 ． 97
3．7 逐行处理函数――SUMX() 函数与RANKX() 函数 100
3．7．1 SUMX() 函数的进一步研究 100
3．7．2 SUMX() 函数与RELATEDTABLE() 函数 ． 107
3．7．3 以X 结尾的逐行处理函数的特点 108
3．7．4 有点儿不一样的RANKX() 函数 ． 114
3．8 DAX 表达式与Power Pivot 数据模型密不可分 ． 119
3．8．1 当前表、上级表与下级表 121
3．8．2 DAX 表达式与数据模型 ．． 123
3．8．3 筛选的是列，控制的是表 126

第4 章 几个重要的DAX 函数再探讨 129
4．1 DAX 核心函数――CALCULATE() 函数 129
4．1．1 关于CALCULATE() 函数的一个重要事实 130
4．1．2 CALCULATE() 函数的基本能力 ． 132
4．1．3 计算列公式中的CALULATE() 函数 134
4．1．4 CALCULATE() 函数的应用场景总结 139
4．2 FILTER() 函数与CALCULATE() 函数 139
4．3 多表模型中的ALL() 函数 142
4．3．1 ALL() 函数的参数是表中的一列 ． 143
4．3．2 ALL() 函数的参数是一个表 146
4．3．3 ALL() 参数是一个表中的多列 147
4．3．4 Power Pivot 多表数据模型中关联字段的筛选效果 ． 150
4．3．5 Power Pivot 多表数据模型中的ALL() 函数 ． 153
4．4 直接筛选和交叉筛选 157
4．4．1 直接筛选判定函数ISFILTERED() ． 157
4．4．2 交叉筛选判定函数ISCROSSFILTERED() ． 157
4．5 单一值判断函数HASONEVALUE() ． 162
4．6 筛选叠加函数KEEPFILTERS() 164
4．7 有点难度的ALLSELECTED() 函数 ．． 167
4．8 ALLSELECTED() 函数的应用 172
4．9 VAR，复杂DAX 分步完成 ． 173

第5 章 日期表与日期智能函数 ． 180
5．1 日期表：标记与自动生成 181
5．2 与日期相关的“智能”函数185
5．2．1 SAMEPERIODLASTYEAR() 函数 ． 185
5．2．2 DATESYTD() 函数 189
5．2．3 TOTALYTD() 函数 190

第6 章 DAX 中的一些重要概念与函数 ． 192
6．1 Power Pivot 中的数据类型 192
6．2 逐行处理函数再探讨 194
6．3 CALCULATE() 函数再回顾 199
6．4 创建Power Pivot 数据模型中的临时维度表． 202
6．5 USERELATIONSHIP() 函数 205
6．6 EARLIER() 函数 ． 209

第7 章 DAX 分析结果的表呈现 214
7．1 查询求值指令EVALUATE ．． 214
7．2 用于表再造的函数 219
7．2．1 分组汇总函数SUMMARIZE() ． 219
7．2．2 增加计算列函数ADDCOLUMNS() 224
7．2．3 构造新表函数SELECTCOLUMNS() 226
7．2．4 生成只有一行的表的函数ROW() ．． 228
7．2．5 在EVALUATE 指令中使用度量值表达式 ． 229
7．3 几个仿SQL 查询功能的DAX 函数 230
7．3．1 交集查询函数INTERSECT() ． 230
7．3．2 交叉连接函数CROSSJOIN() ． 232
7．3．3 将两个表做减法的函数EXCEPT() 233
7．3．4 连接表函数UNION() 234
7．3．5 IN 操作符与CONTAINSROW() 函数 235

第8 章 Power Pivot 与DAX 的综合案例 ． 241
后记 264