DAX - Fast Track

Agenda DAX – ein Überblick

In diesem Abschnitt wird ein Überblick zu DAX gegeben und die zugrundeliegenden Konzepte und Konventionen erläutert.

DAX-Ausdrücke – Berechnete Spalten und Maßnahmen

Ausdrücke in der Sprache DAX können für neue Tabellen, berechnete Spalten und Measure (Kennzahlen) verwendet werden. In diesem Abschnitt werden die Besonderheiten herausgearbeitet.

Hands On: DAX-Funktionen, Teil 1

In diesem Abschnitt lernen die Teilnehmer die Anwendung von Aggregat-, Text- sowie Datums- und Zeitfunktionen kennen, sowie den Umgang mit Zeit-Analyse-Funktionen (Time-Intelligence Functions)

Hands On: DAX-Funktionen, Teil 2

In diesem Abschnitt lernen die Teilnehmer die Anwendung von mathematischen und statistischen Funktionen kennen.

Hands On: Navigation und Selektion innerhalb und außerhalb der aktuellen Tabelle

Die Abfragesprache DAX bietet komplexe Möglichkeiten für den relativen und absoluten Zugriff innerhalb der aktuellen Tabelle als auch außerhalb. In diesem Abschnitt lernen die Teilnehmer diese Navigationsmöglichkeiten einzusetzen.

Hands On: Erstellung individueller Berechnungen

Die Erstellung berechneter Kennzahlen ist neben den berechneten Spalten ein Haupteinsatzgebiet für DAX. In diesem Abschnitt machen sich die Teilnehmer damit vertraut.

Der Evaluierungskontext in DAX

Auch in der Abfragesprache DAX gibt es ein „Kleingedrucktes”. Damit die Ergebnisse so sind, wie sie sein sollen, ist der Evaluierungskontext zu berücksichtigen. In diesem Abschnitt erfahren die Teilnehmer mehr dazu.

Hands On: DAX-Queries – Abfragen in einem tabularen Modell

Die Sprache DAX bietet die Möglichkeit, vollständige Abfragen gegen ein tabellarisches Modell auszuführen. In diesem Abschnitt lernen die Teilnehmer, derartige Abfragen zu erstellen.

Zusammenfassung

Zum Abschluss werden die in diesem Workshop vermittelten Grundlagen zur Abfragesprache DAX zusammengefasst.

Voraussetzungen

• IT- und BI-Grundkenntnisse
• Sicherer Umgang mit Microsoft Excel

Zielgruppe

• Business Analysten
• Controller
• BI-Spezialisten
• Data Scientists