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DAX權威指南：運用Power BI、SQL Server Analysis Services和Excel實現商業智慧分析（第2版）

為了解決占比計算excel的問題，作者（意）瑪律•科盧梭 這樣論述：

《DAX權威指南》是微軟DAX語言在商業智慧分析、資料建模和資料分析方面的指南。   通過對《DAX權威指南》的學習，你將瞭解如何使用DAX語言進行商業智慧分析、資料建模和資料分析；你將掌握從基礎資料表函數到高級代碼，以及模型優化的所有內容；你將確切瞭解在運行DAX運算式時，引擎內部所執行的操作，並利用這些知識編寫可以高速運行且健壯的代碼。   《DAX權威指南》第2版的重點內容包括基於免費的Power BI Desktop來構建和運行示例，幫助你在Power Bl、SQL Server Analysis Services或Excel中充分利用強大的變數（VAR）語法。你想要使用DAX所有的強

大功能嗎？那麼這本未進行任何刪減、深入淺出的著作正是你所需要的。   《DAX權威指南》適合Excel高級使用者、商業智慧分析人員、使用DAX和微軟分析工具的專業人士。 Marco Russo和Alberto Ferrari SQLBI.COM的創始人。他們定期發佈關於微軟Power BI、Power Pivot、DAX和SQL Server的文章。自2009年測試版的Power Pivot發佈以來，SQLBI.COM成了DAX相關文章和教程的主要來源之一。他們都為商業智慧（Business Intelligence，BI）解決方案提供諮詢和指導，並精通與BI相關的微軟技術。

他們編寫了很多關於Power Pivot、DAX和Analysis Services的文章、圖書。   高飛   資料分析師，BI總監 2015年接觸Power Pivot，被DAX語言的強大和靈活所吸引。 2016年3月創建了面向Power BI用戶的微信公眾號“Power BI極客”，並更新至今。 2019年上線同名網站PowerBIGeek.com，致力於打造一個綜合性的Power BI中文學習網站。   現從事技術分享，企業BI專案實施和培訓工作。 微軟Power BI最有價值專家（MVP），Power BI視覺化大賽評委，Excel Home論壇版主。 第1章 D

AX是什麼 1 理解資料模型 1 理解關係的方向 3 給Excel用戶的DAX學習建議 5 儲存格和智慧表格 5 Excel函數和DAX：兩種函數式語言 7 使用反覆運算器 7 DAX相關理論 8 給SQL開發人員的DAX學習建議 8 處理關係 9 DAX是函數式語言 9 DAX是一種程式設計語言和查詢語言 10 DAX和SQL中的子查詢與條件陳述式 10 給MDX開發者的DAX學習建議 11 多維模型和表格模型 12 DAX是一種程式設計語言和查詢語言 12 層級結構 12 葉級計算 14 給Power BI用戶的DAX學習建議 14 第2章 DAX介紹 15 理解DAX計算 15 DAX

的資料類型 17 DAX運算子 20 表構造器 22 條件陳述式 22 理解計算列和度量值 23 計算列 23 度量值 24 正確選擇計算列和度量值 27 變數 28 處理DAX運算式中的錯誤 29 轉換錯誤 29 算數運算錯誤 30 空值或缺失值 30 截獲錯誤 32 生成錯誤 35 規範化DAX代碼 36 彙總函式和反覆運算函數介紹 39 認識常用的DAX函數 42 彙總函式 42 邏輯函數 43 資訊函數 45 數學函數 45 三角函數 46 文本函數 46 轉換函數 48 日期和時間函數 48 關係函數 49 結論 51 第3章 使用基礎資料表函數 52 表函數介紹 52 EVALU

ATE函數語法介紹 54 理解FILTER函數 56 ALL和ALLEXCEPT函數介紹 58 理解VALUES、DISTINCT函數和空行 63 將表用作作為標量值 68 ALLSELECTED函數介紹 70 結論 72 第4章 理解計值上下文 73 計值上下文介紹 74 理解篩選上下文 74 理解行上下文 79 測試你對計值上下文的理解 81 在計算列中使用SUM函數 81 在度量值中使用列 83 使用反覆運算函數創建行上下文 83 嵌套多個表的行上下文 84 同一個表上的多層嵌套行上下文 85 使用EARLIER函數 90 理解FILTER、ALL函數和上下文交互 91 使用多個表 9

4 行上下文和關係 95 篩選上下文和關係 98 在篩選上下文中使用DISTINCT和SUMMARIZE函數 102 結論 105 第5章 理解CALCULATE和CALCULATETABLE函數 107 CALCULATE和CALCULATETABLE函數介紹 107 創建篩選上下文 108 CALCULATE函數介紹 111 使用CALCULATE函數計算百分比 116 KEEPFILTERS函數介紹 126 篩選單列 130 篩選複雜條件 131 CALCULATE計值順序 135 理解上下文轉換 139 行上下文和篩選上下文回顧 139 上下文轉換介紹 142 計算列中的上下文轉換

145 度量值中的上下文轉換 148 理解迴圈依賴 151 CALCULATE函數調節器 155 理解USERELATIONSHIP函數 155 理解CROSSFILTER函數 158 理解KEEPFILTERS函數 159 理解CALCULATE函數中的ALL函數 160 無參數的ALL和ALLSELECTED函數介紹 162 CALCULATE規則總結 163 第6章 變數 165 VAR語法介紹 165 變數是常數 167 理解變數的範圍 168 使用表作為變數 171 理解惰性計算 173 使用變數的常見模式 174 結論 176 第7章 反覆運算函數和CALCULATE函數的使用

177 反覆運算函數的使用 177 理解反覆運算的基數 178 在反覆運算函數中使用上下文轉換 180 CONCATENATEX函數的使用 184 返回表的反覆運算函數 186 使用反覆運算函數解決常見問題 189 計算平均和移動平均 189 RANKX函數的使用 192 改變計算的顆粒度 200 結論 204 第8章 時間智慧計算 205 時間智慧介紹 205 Power BI中的“自動日期/時間” 206 Excel Power Pivot中的自動日期列 207 Excel Power Pivot中的日期表範本 208 創建日期表 208 CALENDAR和CALENDARAUTO函數

的使用 209 多個日期表的使用 212 處理連接到與日期表的多個關係 212 處理多個日期表 214 理解基礎時間智慧計算 215 標記為日期表 219 基礎時間智慧函數介紹 221 計算年初至今、季度初至今和月初至今 222 計算平移後的週期平移 224 嵌套混合使用時間智慧函數 227 計算週期之間的差異 229 計算移動年度總計 231 為嵌套的時間智慧函數選擇正確的調用順序 232 理解半累加計算 234 使用LASTDATE和LASTNONBLANK函數 236 使用期初和期末餘額 241 理解高級時間智慧計算 245 理解累計至今區間 246 理解DATEADD函數 249 理解

FIRSTDATE、LASTDATE、FIRSTNONBLANK和 LASTNONBLANK函數 255 利用時間智慧函數進行鑽取 258 使用自訂日期表 258 基於周的時間智慧 259 自訂YTD、QTD和MTD 262 結論 264 第9章 計算組 265 計算組介紹 265 創建計算組 268 理解計算組 274 理解計算項的應用 277 理解計算組優先順序 285 在計算項中包含或排除度量值 289 理解橫向遞迴 292 使用最佳實踐 296 結論 296 第10章 使用篩選上下文 298 使用HASONEVALUE和SELECTEDVALUE函數 299 ISFILTERED和

ISCROSSFILTERED函數介紹 303 理解VALUES和FILTERS函數的區別 306 理解ALLEXCEPT和ALL/VALUES函數的區別 308 使用ALL函數避免上下文轉換 312 使用ISEMPTY函數 314 資料沿襲和TREATAS函數介紹 316 使用固化篩選器 320 結論 326 第11章 處理層級結構 328 計算層級占比 328 處理父/子層級結構 333 結論 344 第12章 使用表函數 345 使用CALCULATETABLE函數 345 動作表的函數 347 使用ADDCOLUMNS函數 348 使用SUMMARIZE函數 351 使用CROSS

JOIN函數 354 使用UNION函數 356 使用INTERSECT函數 360 使用EXCEPT函數 361 使用表作為篩選器 363 實現或（OR）條件 364 將銷售額的計算範圍縮小至首年客戶 367 計算新客戶 368 使用DETAILROWS函數複用表運算式 370 創建計算表 372 使用SELECTCOLUMNS函數 372 使用ROW函數創建靜態表 373 使用DATATABLE函數創建靜態表 374 使用GENERATESERIES函數 375 結論 376 第13章 編寫查詢 377 DAX Studio介紹 377 理解EVALUATE函數 378 EVALUATE

函數語法介紹 378 在DEFINE函數中使用VAR 379 在DEFINE函數中使用度量值 381 實現DAX查詢的常用模式 382 使用ROW函數測試度量值 382 使用SUMMARIZE函數 383 使用SUMMARIZECOLUMNS函數 385 使用TOPN函數 391 使用GENERATE和GENERATEALL函數 396 使用ISONORAFTER函數 399 使用ADDMISSINGITEMS函數 401 使用TOPNSKIP函數 402 使用GROUPBY函數 402 使用NATURALINNERJOIN和NATURALLEFTOUTERJOIN函數 405 使用SUBST

ITUTEWITHINDEX函數 407 使用SAMPLE函數 409 理解DAX查詢中的自動匹配（Auto-Exists）行為 410 結論 416 第14章 高級DAX原理 418 擴展表介紹 418 理解RELATED函數 422 在計算列中使用RELATED函數 424 理解表篩選器和列篩選器的區別 425 在度量值中使用表篩選器 428 理解活動關係 431 表的擴展行為和篩選行為的區別 433 擴展表中的上下文轉換 435 理解ALLSELECTED函數和影子篩選上下文 436 影子篩選上下文介紹 437 ALLSELECTED函數返回反覆運算的行 441 無參數的ALLSELE

CTED函數 443 ALL系列函數 443 ALL函數 445 ALLEXCEPT函數 446 ALLNOBLANKROW函數 446 ALLSELECTED函數 446 ALLCROSSFILTERED函數 446 理解資料沿襲 446 結論 449 第15章 高級關係 451 使用計算列創建物理關係 451 創建基於多列的關係 451 創建基於範圍的關係 453 使用計算列創建關係中的迴圈依賴問題 456 使用虛擬關係 459 在DAX中轉移篩選器 460 使用TREATAS函數轉移篩選器 462 使用INTERSECT函數轉移篩選器 463 使用FILTER函數轉移篩選器 464 使

用虛擬關係實現動態分組 465 理解DAX中的物理關係 468 使用雙向交叉篩選器 470 理解一對多關聯性 472 理解一對一關聯性 473 理解多對多關係 473 通過橋接表實現多對多關係 473 通過公共維度表實現多對多關係 479 使用MMR弱關係實現多對多關係 483 選擇正確的關係類型 485 管理資料顆粒度 486 管理關係中的歧義 490 理解活動關係中的歧義 492 解決非活動關係中的歧義 494 結論 496 第16章 DAX中的高級計算 497 計算兩個日期之間的工作日數量 497 同時展示預算資料和銷售資料 505 計算同店銷售額 508 對事件進行排序 514 根據

最新銷售日期計算上一年的銷售額 517 結論 522 第17章 DAX引擎 523 瞭解DAX引擎的架構 523 公式引擎介紹 524 存儲引擎介紹 525 VertiPaq（in-memory）存儲引擎介紹 526 DirectQuery存儲引擎介紹 527 理解資料刷新 527 理解VertiPaq存儲引擎 528 列式資料庫介紹 528 理解VertiPaq壓縮 531 理解值編碼 531 理解雜湊編碼 532 理解行程長度編碼（RLE） 533 理解再編碼 536 確定最佳排序順序 536 理解層級和關係 538 理解分段和分區 539 使用動態管理視圖 540 理解關係在Verti

Paq中的運用 542 物化介紹 545 聚合表介紹 547 為VertiPaq配置合適的硬體 549 是否可以自主選擇硬體 550 設置硬體優先順序 550 CPU型號 550 記憶體速度 552 內核數量 552 記憶體大小 552 硬碟I/O和分頁 553 硬體選擇的最佳實踐 553 結論 553 第18章 優化VertiPaq引擎 555 收集有關資料模型的資訊 555 反規範化 560 列基數 566 處理日期和時間列 567 計算列 570 使用布林類型的計算列優化複雜篩選器 572 計算列的處理 573 存儲合適的列 574 優化列存儲 577 列的拆分優化 577 優化大基數

列 578 禁用屬性層級結構 578 優化鑽取屬性 579 管理VertiPaq聚合表 579 結論 582 第19章 分析DAX查詢計畫 583 捕獲DAX查詢 583 DAX查詢計畫介紹 586 收集查詢計畫 587 邏輯查詢計畫介紹 587 物理查詢計畫介紹 588 存儲引擎查詢介紹 589 獲取配置資訊 590 使用DAX Studio 591 使用 SQL Server Profiler 594 讀懂VertiPaq存儲引擎查詢 597 xmSQL語法介紹 597 彙總函式 598 算數運算 600 篩選運算 600 Join運算子 602 批次處理事件中的臨時表和淺關係 603

理解掃描時間 605 理解DISTINCTCOUNT函數的內部行為 606 理解並行度和資料緩存 607 理解VertiPaq緩存 609 理解CallbackDataID函數 611 讀懂DirectQuery模式下的存儲引擎查詢 616 分析複合模型 617 在資料模型中使用聚合表 618 讀懂查詢計畫 620 結論 626 第20章 DAX優化 628 定義優化策略 629 確定要優化的單個DAX運算式 629 創建查詢副本 632 創建DAX查詢副本 632 使用DAX Studio創建查詢度量值 633 創建MDX查詢副本 635 分析執行時間和查詢計畫資訊 636 發現存儲引擎或

公式引擎中的性能瓶頸 639 修改並重新運行測試查詢 639 優化DAX運算式中的瓶頸 639 優化篩選條件 640 優化上下文轉換 644 優化IF條件 650 優化度量值中的IF函數 650 選擇IF函數還是DIVIDE函數 655 優化反覆運算函數中的IF函數 658 減少Callback DataID函數帶來的影響 661 優化嵌套的反覆運算函數 665 避免在表篩選器中使用DISTINCTCOUNT函數 671 使用變數避免重複計算 676 結語結論 681

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反制海上封鎖我船運之對策分析

為了解決占比計算excel的問題，作者鄺芝綺 這樣論述：

我國重要能源如石油、煤炭、天然氣等超過98%仰賴進口。未來的能源政策當中，我國對天然氣的依賴程度將達50%。我國向卡達、印尼、馬來西亞、汶萊等國購買的天然氣皆以LNG船運，而航道都必須經過南海。推測中國欲取臺灣，很可能以不戰而屈人之兵為其最佳戰略選擇。應對這樣選擇最好的方案，便是在南海對我重要能源船運進行封鎖，以讓全島面臨斷電、斷水的情境，進而達成其目的。而敵所使用兵力之最佳選擇則為柴電與核動力兩種攻擊型潛艦。本論文研究目的係對於戰時，敵執行對我運輸天然氣之LNG船隻之海上封鎖，提出因應之道，以確保我進口之重要能源得以安全返國。針對反封鎖所列舉之可行方案包括海軍護航兵力規模大小與運用海洋水文

資訊以提升作戰效能等。本研究運用 SWOT 與 Monte Carlo 模擬等方法進行整體評估與海軍護航各可行方案之效能分析。模擬模型之發展根據作戰邏輯與想定，但在模擬時所使用之輸入資料皆為偏移後之假設數據。雖然如此，仍可從模擬出之資訊窺知其趨勢。未來可以藉此模擬模型，對實際資料進行模擬以獲得真實之決策依據資訊。模擬結果顯示，在數項增加護航兵力之規劃與具有海洋水下資訊的兩大方案中，模擬出之效益指標經過統計之t-檢定，兩者具有顯著差異：具有海洋水下資訊的護航效益遠大於僅依賴增加兵力數量的所有方案，其差距可達61%。足見，借重海洋科技，不僅可以減少護航兵力，亦可大幅提升護航作戰之效益。本論文係中共

在南海建立三個作戰基地後的首篇研究，在國家戰略上：對於政府所規劃的天然氣二接未來的三接、四接或五接之同時，海上運輸的能量和戰時可能遭受海上封鎖時的國軍兵力需求，是兩面一體的能源戰略思維，必須一起納入能力建置之考量。另外，本研究對於國防部的兵力規劃上面具有重大的意義，可以提供包括需求之海上兵力類型、兵力規模、遠航能力、護航作戰方式以及如何運用關鍵海洋科技以支援海上作戰等重要決策依據。

大數據時代超吸睛視覺化工具與技術：Tableau資料分析師進階高手養成實戰經典

為了解決占比計算excel的問題，作者彭其捷,劉姿嘉 這樣論述：

　　大數據視覺化類別銷售第一的《Excel+Tableau成功晉升資料分析師》的進階系列著作 　　這本大數據人工智慧人才晉級寶典，讓你具備資料分析力，邁向資料分析師高薪之路！ 　　內容詳解完整的Tableau進階應用技巧 　　配合豐富的Tableau實戰真實案例說明 　　快速掌握視覺化商業圖表的製作關鍵技術 　　Tableau視覺化工具步驟式教學 × 靈活運用資料視覺化圖表 　　提升資料分析實務能力 × 精準且有效率呈現資料價值 　 　　在大數據與資料視覺化的浪潮下，越來越多人在工作上需要面對資料分析的挑戰。近年來，持續推出了功能強大的視覺化工具，而Tableau是其中絕對不可錯過的一

款超強軟體，其在美學設計、資料處理彈性、資料連線等功能上，都很切合現今企業的需要，也非常適合作為企業組織的核心分析與視覺化工具，可幫助資料詮釋者說出想要傳達的故事，成功吸引眾人的目光。 　　本書是大數據視覺化類別銷售第一的《Excel+Tableau成功晉升資料分析師》的進階系列著作，內容除了解說Tableau的完整功能及進階分析技巧之外，還有清楚詳盡的步驟說明，更介紹Tableau的彈性設計模組，並提供豐富的實戰案例，可讓你製作出優秀的視覺化圖表，充分發揮出這套強大視覺化Tableau軟體的威力，是從事產品經理、專案經理、資料分析人員、資料研究人員等工作的人不可或缺的首選之作。 　　作者

將Tableau的實務知識分為入門、中級、高級、專家等四個層級，而本書在內容規劃上，主要教導讀者學會進階地圖、進階儀表板設計、資料故事設計等中級技巧，以及資料科學實作、資料分層管理LOD技巧、XY座標軸地圖設計等高級技巧。當你學完本書之後，你不但可逐步做出自己的資料視覺化圖表，還能全面提升資料處理分析力及圖表美學設計力，並大大增加Tableau的實務經驗。 　　【目標讀者】 　　♕想學習進階資料分析技巧的人。 　　♕想學習Tableau進階技巧的人。 　　♕想了解如何透過Tableau設計進階地圖的人。 　　♕想透過Tableau實戰進階函數應用的人。 　　♕想實戰Tableau巨量資料分析

的人。 本書特色 　　♔了解Tableau完整功能。 　　♔學習Tableau進階分析。 　　♔解說Tableau設計模組。 　　♔提供Tableau實戰案例。 　　♔運用Tableau豐富圖表。 　　♔提升Tableau實作經驗。  

旅客話淡水

為了解決占比計算excel的問題，作者邱琪琇 這樣論述：

　　本研究旨在透過斷詞處理，擷取出部落文中的關鍵詞語，運用頻率分析、共詞分析及多元尺度分析，了解旅客眼裡心中的淡水，具有怎樣的意象和價值，以利分析其觀光發展上的優劣勢。研究結果與建議如下：　　在淡水旅遊意象方面，淡水一年四季皆適合旅遊，以老街、古蹟、淡水河、漁人碼頭為主要旅遊景點；淡海輕軌、雲門星巴克、咖啡是淡水旅遊的新意象。在淡水體驗價值方面，從研究數據顯示，無論搭船、渡輪或是結合科技的AR、VR互動式的體驗，給旅客的感受，都是正向美好的。　　除了上述景點，周遭還有許多豐富的資源，建議可以彼此整合進行整體規劃。譬如規劃主題旅遊，如生態旅遊、登山，或是騎自行車等運動休閒風的旅遊；也可以在櫻花

盛開的季節時，將老街的藝術裝置或是商品融入櫻花的元素，產生新舊融合的意象。　　依據上述之研究結果和建議，期待淡水能成為旅客願意從駐足停留到深度旅遊的魅力城市。