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`Power BI 学谦
翻译，是个体力活。
我本来觉得机翻至少可以帮助我解决30%的工作量，可是真正把一段又是倒装又是定语从句的英文用汉语顺畅地翻译出来，并且表达出原汁原味的意思，还是得靠自己一个字一个字地敲出来。能轻松地阅读英文原版书籍和逐字抠清楚每句话到底是什么意思之间还是有较大的距离。
接下来一段时间，学谦会和大家一起学习这本DAX的进阶指南——Extreme DAX，共同提高Power BI水平。
受限于本人的能力，翻译总是避免不了各种瑕疵与问题，也请大家能够批评指正，多多提出宝贵意见。`
关于作者
Michiel Rozema是世界顶级 Power BI 专家之一，现居荷兰。拥有数学硕士学位，并在IT行业担任顾问和经理超过25年。Michiel 在微软（荷兰）担任数据洞察负责人已有8年，在此期间，他将Power BI在国内发扬光大。他写过两本关于 Power Pivot 和 Power BI 的荷兰书籍。Michiel 是荷兰 Power BI 用户团队的创始人之一，也是Power BI 暑期学校的组织者，并在许多有关 Power BI 的会议上发表演讲。自2019年以来，他一直被授予微软 MVP 荣誉，并与同样是 MVP 的 Henk Vlootman 一起经营着专门从事 Power BI 的咨询公司 Quanto。
Henk Vlootman是 Power Platform、Power BI 和 Excel 高级全球业务顾问。自 2013 年以来，Henk 每年都因其杰出的专业知识和社区领导力而获得微软 MVP 荣誉。Henk 同样是荷兰 Power BI 用户团队的创始人之一，Power BI暑期学校的组织者，并曾在世界各地的许多 Power BI 会议上发表演讲。他曾写过两本关于Excel 的书籍和两本关于 PowerPivot/Power BI 的书籍。他于1992年创办自己的公司并开始了他的职业生涯，然后担任 Excel 顾问。如今，他与Michiel Rozema 一起经营着专门从事 Power BI 的咨询公司Quanto。
关于审稿人
Greg Deckler是微软 DataPlatform 的 MVP，也是美国俄亥俄州哥伦布市 IT 社区的活跃成员，他创立了哥伦布市Azure ML 和 Power BI 用户组（Columbus Azure ML and Power BI User Group，CAMLPUG），并在全国各地的许多会议和活动中发表演讲。Greg 是一位活跃的博主和社区成员，他有兴趣帮助 Power BI 的新用户，积极参与Power BI 社区，提交了 180 多个 Power BI 快速度量库内容并回答解决了 5000 多个社区问题。Greg 是区域咨询公司 Fusion Alliance 的云服务副总裁，帮助客户从云和 Power BI 等云优先技术中获得竞争优势。Greg 撰写了三本关于 Power BI 的书籍：Learn Power BI、DAX Cookbook 和 Power BI Cookbook（第二版）。最后，Greg还为 Power BI Desktop 构建了一个名为 Microsoft Hates Greg’s Quick Measures 的外部工具，他还经常在 YouTube 上发布 Power BI 视频。
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本书两位作者：Michiel 和 Henk 都是业内顶级专家。他们运营的公司Quanto的博客地址为：https://quanto-blog.eu/
审稿人 Greg 的个人博客地址：https://gregdeckler.com/`
前言
我们可以保证，认真学习完这本书，您的Power BI技术和使用Microsoft一系列工具进行数据分析的能力会有一个质的飞跃。您将发现 DAX 的真正力量，并了解如何为实际业务场景构建高级 DAX 解决方案。
本书适合那些人群
如果您是一名分析师，具备 Power BI 或其他 Microsoft 分析工具中的 DAX 应用知识，本书将帮助您升级 DAX 知识并更有效地使用分析模型。
注意：这本书并不适合初学者，读者需要有 DAX 的实践经验。
本书涵盖的内容
第一部分：简单介绍。
第1章商业智能中的DAX，讨论了商业智能领域以及分析模型在现代 BI 解决方案中的核心作用。得益于DAX 的强大功能，Power BI 模型非常适合用作此类模型。
第2章模型设计，讨论 Power BI 模型的基本概念。你将了解 Power BI 模型与其他数据管理产品的根本区别是什么，最后我们将向您展示PowerBI 模型的最佳设计方案。
第3章使用 DAX，总结了 DAX 在 Power BI 模型中的不同用法：计算列、计算表、度量值、安全规则和查询。我们还为您提供了一些使用 DAX 的最佳实践。
第4章上下文和筛选，涵盖行上下文、查询上下文和筛选上下文，以及上下文在 DAX 公式评估中所起的作用。我们讨论了如何使用CALCULATE函数通过删除原有筛选并将新的筛选添加到现有上下文来转换上下文。此外，我们还会介绍时间智能函数、DAX 表函数、表和筛选器之间的深层关系以及 DAX 变量。
所有这些都是使用 DAX 进行更高级分析的基本概念。在这一重要的章节之后，本书第二部分的重点是将以上讨论的所有概念应用到实际业务案例中，其中许多案例基于我们多年来从事的项目。
第二部分：商业案例。
第5章DAX 安全性，多方面阐述如何保护 Power BI 模型以及在此过程中 DAX 起到的强大作用。我们通过结合使用建模、DAX 和行级别安全性来讨论行级安全性的多样性、安全角色以及保护层次结构、属性和聚合级别。
第6章可视化动态展示，介绍了如何使用辅助表和SWITCH函数来捕获用户输入。我们将演示如何使用DAX动态地更改数据连接以创建高度动态的视觉效果。根据您的预期用途，辅助表可简可繁，可以小到只包含几行选项，也可以是基于 Power BI 模型中其他数据的更大列表。
第7章备用日期表，向您展示了当您的日期表看起来与 Power BI 模型默认的标准日历不同时如何实现时间智能。在本章结束时，我们会提供一个 Power BI 报告中相对日期筛选器的替代方案，该方案更加灵活，也可以处理非标准日历中的选择。
第8章使用自动匹配 AutoExist，重点介绍了为从 Power BI 模型填充视觉对象该进行哪些 计算。了解 AutoExist 的工作原理将帮助您找出为什么有时在视觉效果中看不到预期的结果。它还有助于避免由于在一个视觉对象中使用过多表中的过多列而导致的报表中的性能问题。
第9章公司间业务，讨论了两个主要的业务挑战：公司间业务和合并视图，以及针对未结销售订单发送的发票。我们将讨论如何全面跟踪上下文、如何根据可视化效果设置 DAX 度量值，以及进行高级分析的策略。
第10章探索未来：预测和未来价值，向您介绍用于分析投资未来的财务指标。我们讨论了未来价值、现值、净现值和内部收益率的通用指标，以及它们在 DAX 中的计算函数，包括XNPV和XIRR。我们还介绍了假设参数（what-if parameters）以及如何在复杂计算中使用它们。
第11章库存分析，涉及分析库存数据，同时本章中的分析可以应用于各种面向状态的数据。我们讨论了对此类数据建模的不同方法，如何计算某个时间点的库存状态，以及如何将实际值与目标值进行比较。您还将看到展望未来的不同方式，包括 DAX 中的线性回归。
第12章人员规划，讨论了在开展项目时根据全职等效人员（full-time equivalents，FTE）分析人员需求的方法。从技术角度来看，您将学习使用多个事实表的方法，这些事实表必须结合起来考虑以提供有用的结果。我们所面临的挑战不仅在于得出正确的结果，还在于如何找到计算这些正确结果的最佳方法。
`Power BI 学谦
阅读本书需要有一定的DAX基础，因此建议大家先阅读并实操一段时间的Power BI相关数据，推荐阅读高飞老师翻译的《DAX权威指南》。
本书的重点是第二部分的商业案例，都是可以直接服务于实际业务的经典案例。当然，第一部分的介绍同样十分精彩，作者提纲挈领地将数据分析的过程拆分为五层模型，并系统阐述了为什么自助式BI是商业智能发展的必然结果。
后续译文会逐步在本公众号与大家进行分享，请大家持续关注学谦。`
