一. 透视列

1. 选择一列，然后再转换中选择透视列，被选择的这一列就会变成 列名

2. 只能选择一列，不能同时选择多列

3. 透视表是二维表，数值匹配不上会用 null值 替代。

4. 透视列中存在高级选项，根据所需选择相应功能（一般对于文本数据，可以选择高级选项中的不要聚合）

二. 逆透视列

1. 逆透视列就是将 横着数据的变成 竖着的数据（恢复成行数据）

三. 合并表

• 在主页中点击合并查询，在弹出的选择框中，选入需要连接的表，并通过鼠标点击两表相同字段
• 合并查询相当于左右拼接数据 ，追加查询相当于 union

四. 读取文件夹

Excel.Workbook([Content])
Csv.Document([Content],[Encoding = Encoding.GBK])

 五. power pivot 中的度量值和指标

• pp中的指标叫做 度量值 ,被聚合函数处理过的 数据
• 度量值在统计中也称 量度：计算逻辑 和计算方式
• pp中还有一种特殊的指标 叫做计算列 , 没有被聚合函数处理过的数据 (例如 时间日期当中 提取 年)
• pp中还有一种特殊的计算 表 (多个 计算列 组成的)

六. DAX函数进行计算

SUM - DAX函数大全 - Power BI极客

表名 使用 单引号 包裹双引号 包裹的是字符串中括号 包裹的要么是 度量值 要么是列名

 1. CALCULATE

#CALCULATE : 对 度量值 进行筛选和过滤的
CALCULATE(  sum('表'[列名])  , '表'[字段] >= ? ....)
- 第一个参数的要求 : 要么是度量值 , 要么是聚合函数 计算的列CALCULATE(SUM('门店信息表'[门店标配人数]),[城市] = "镇江"
)  #本表字段 直接使用 列筛选

镇江 门店面积 = CALCULATE(SUM('门店信息表'[门店面积]),'门店信息表'[城市] = "镇江市"&&'门店信息表'[门店性质] = "加盟店")

2.filter 接受一个表和一个逻辑条件作为参数，返回满足条件的所有行

• filter 将表作为筛选条件 ,返回对应的值(表和表之间必须存在关联)
• filter 返回的数据也是表类型

#把营销一区 对应的门店 人数求和
CALCULATE(SUM('门店信息表'[店员标配人数]),FILTER('区域信息表','区域信息表'[区域] = "营销一区")
) #外表字段 使用filter筛选表

3. SUMX  ：sum只能够对一列 数值类型 求和

返回为表中的每一行计算的表达式的和 （返回的是度量值）

sum(表名，表达式)#sum([门店面积])SUMX('门店信息表' ,[门店面积] * [店员标配人数])