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大家双眼看黑板
开始划重点啦
这篇大部分是"考试"必考题
你们一定要好好的牢记在心
一分都不要放过
刷题中...
Power BI面试题目-DAX
9）什么是DAX?
答案：在Power Pivot中，为了做基础计算和数据分析，我们使用DAX. 它是用于计算计算列和计算字段的公式语言。
DAX适用于列值。
DAX不可以修改和插入数据。
我们可以用DAX创建计算列和度量值，但是我们不可以用DAX计算行。
DAX公示语法示例：
度量值为TOTAL SALES,计算Sales表格中[SalesAmount]列的值汇总。
A- 度量名称
B- =表明公示开头
C- DAX函数
D- SUM函数的参数
E- 参考表格
F- 参考列名
10）DAX最常用函数有哪些？
答案：以下是一些DAX最常用的函数：
SUM, MIN, MAX, AVG, COUNTROWS, DISTINCTCOUNT
IF, AND, OR, SWITCH
ISBLANK, ISFILTERED, ISCROSSFILTERED
VALUES, ALL, FILTER, CALCULATE,
UNION, INTERSECT, EXCEPT, NATURALINNERJOIN,
NATURALLEFTEROUTERJOIN, SUMMARIZECOLUMNS, ISEMPTY,
VAR (Variables)
GEOMEAN, MEDIAN, DATEDIFF
11）FILTER函数如何使用？
答案：FILTER函数返回一个表，其中为每个源表行应用了过滤条件。 FILTER函数很少单独使用，它通常用作其他函数的参数，例如CALCULATE。
FILTER是一个迭代器，因此会对大型源表的性能产生负面影响。
可以应用复杂的过滤逻辑，例如在过滤器表达式中引用度量。 FILTER(MyTable,[SalesMetric] > 500)
12）Calculate和Calculatetable的特殊和独特之处是什么？
答案：这是允许您修改度量值和表格过滤器上下文的唯一函数。
添加到现有的查询过滤器上下文。
覆盖现有查询过滤器上下文。
移除现有查询过滤器上下文。
限制：
过滤器参数一次只能在一列上运行。
过滤器参数不能引用度量值。
13）对于分组数据的公共表函数是什么？
答案： SUMMARIZE()
SSAS中最主要的分组函数。
建议的做法是按列指定表和组，但不指定度量。您可以使用ADDCOLUMNS函数。
SUMMARIZECOLUMNS()
新的SSAS和Power BI Desktop的分组函数，更有效。
按列，表和表达式确定分组。
14）在DAX中使用变量有什么好处？
答案：有以下好处：
通过声明和评估变量，在DAX表达式中，变量可以多次引用，因此避免额外的对数据库的查询。
变量可以使DAX的表达式被更直观/逻辑的翻译。
变量仅限于其度量或查询范围，不能在度量，查询之间共享，也不能在模型级别定义。
15）如何通过DAX针对非标准日历创建末X月的指标
答案：方法如下：
CALCULATE函数来控制（接管）度量的过滤器上下文。
All函数删除时间纬度上的现有过滤器。
FILTER函数来确定使用时间纬度的行数。
另外，CONTAINS函数可以被使用：
CALCULATE(FILTER(ALL(‘DATE’),…….))
16）有哪些不同的Excel BI加载项？
答案：以下Excel BI最重要的加载项？
Power Query: 可以帮助查询，编辑和装载外部数据。
Power Pivot: 主要用于数据模型和数据分析。
Power View: 用于可视化设计和交互报告。
Power Map: 有助于显示3D地图视角。
17）什么是Power Pivot?
答案：Power Pivot是Microsoft Excel 2010的一个加载项，使您可以将来自多个数据源的数百万行数据导入到单个Excel工作簿中。它允许您在错杂的数据之间创建关系，使用公式创建计算列和度量，构建数据透视表和数据透视图。然后，您可以进一步分析数据，以便您可以在不需要IT帮助的情况下及时做出业务决策。
18）什么是Power Pivot数据模型?
答案：它是一个由数据类型，表，列和表关系组成的模型。这些数据表通常用于保存业务实体的数据。
19）什么是Power Pivot中使用的xVelocity内存分析引擎？
答案：Power Pivot背后的主要引擎是xVelocity内存分析引擎，它可以处理大量数据，因为它将数据存储在列式数据库中，而内存分析则可以将所有数据加载到RAM内存更快地处理数据。
20）Power BI Desktop与Excel的Power Pivot在数据建模中有哪些差异？
答案：有如下差异：
Power BI Desktop支持双向交叉过滤关系，安全性，计算表格和直接查询选项。
Power Pivot具有单向（一对多）关系，仅计算列，并且仅支持导入模式。无法在Power Pivot for Excel中定义安全角色。
21）Power Pivot的数据模型中两个表之间可以有多个活动关系吗？
答案：不可以，两个表格之间不能有多个活动关系。两表之间可以有多个关系，但是仅只有一个活动的关系和许多不活动的关系。虚线处于非活动状态，连续线处于活动状态。
22）什么是Power Query?
答案：Power Query是一种ETL工具，用于使用直观的界面对数据进行整形，清理和转换，而无需使用编码。它可以帮助用户：
从文件，数据库，大数据，社交媒体数据等资源导入大量的数据。
从多数据源联接和附加数据。
根据要求移除和增加数据来对数据整形。
23）Power QUERIES的数据目标是什么？
答案：从Power Query的输出中有两个目标：
加载到工作表中的表。
加载到Excel数据模型。
24）什么是Power Query中的查询折叠？
答案：查询折叠是指将Power Query / Query Editor中定义的步骤转换为SQL并由源数据库而不是客户端计算机执行。鉴于客户端计算机上的资源有限，这对于处理性能和可伸缩性非常重要。
25）Power Query/ Editor Transforms的共同点是什么？
答案：改变数据类型，过滤行，选择/移除列，聚合，将一列分成多列，新增列等。
26）SQL和Power Query/Query Editor能一起用吗？
答案：可以，可以将SQL语句定义为Power Query / M函数的源，以用于其他处理/逻辑。这是一种很好的做法，可以确保将有效的数据库查询直接传递给源，避免通过客户端和M函数产生不必要的处理和复杂性。
27）什么是查询参数和Power BI模板？
答案：查询参数可用于为本地Power BI Desktop报表的用户提供提示，以指定他们感兴趣的值。
参数选择能被用于查询和计算。
PBIX 文件可以被输出为模板（PBIT文件）。
除数据本身外，模板包含PBIX的一切。
参数和模板能实现分享/发送小模板文件，限制大量的数据装载至本地PBIX文件，以提高处理时间和体验。
28） 在Power Query中用什么语言?
答案: Power Query中用到一种新的称之为M代码的程序语言，简单易用，与其它语言类似，M代码是一种区分大小写的语言。
29）当Power Pivot可以从大部分使用的数据源中导入数据时，为什么我们还需要Power Query?
答案: 作为Excel的加载项，Power Query是一种自我服务的ETL（抽取，转换，装载）工具，它允许用户从众多数据源拉数据，将所述数据操作成适合其需求的形式并将其加载到Excel中。使用Power Query 是更甚于Power Pivot的最佳选择，因为它不仅可以加载数据，还可以在加载时根据用户需要对其进行操作。
30）什么是Power Map?
答案: Power Map是一个Excel加载项，为您提供了一组功能强大的工具，可帮助您可视化并深入了解具有地理编码组件的大型数据集。 它可以通过在Bing地图顶部以柱形图，热图和气泡图的形式绘制多达一百万个数据点来帮助您生成三维可视化。如果数据带有时间戳，它还可以生成交互式视图，显示数据如何随空间和时间变化。
31）在PowerMap中使用表的主要要求是什么?
答案: 对于PowerMap中所用到的数据，其需要有位置数据如下：
纬度/经度 。
BING上地理资讯到的街道, 城市, 国家/地区, 邮件编码, 州 /省。
表格的主要要求是它需要含有唯一行，它还必须包含位置数据，可以采用纬度/经度的形式，但这并非必须条件。您可以使用可通过Bing进行地理定位的地址字段，例如街道，城市，国家/地区，邮政编码/邮政编码和州/省。
32）Power Map的数据源有哪些?
答案: 数据可以被放置在Excel中或是放置在外部。准备数据时，请确保所有数据都是Excel表格格式，其中每行代表一个唯一的记录，您的列名或是表名必须是文字而非具体数据,如此PowerMap绘制地理坐标时才能够正确的翻译它，当您在Power Map演示编辑面板设计您的演示时，用有意义的标签会让值和分类更合宜。
要使用更准确地表示Power Map内部时间和地理位置的表结构，请在表行中包含所有数据，并在列标题中使用描述性文本标签，如下所示：
万一您希望从外部资源装载您的数据:
在 Excel中, 点击 Data > 自其它来源接口。
按照启动向导中的步骤操作。
在向导的最后一步，确保添加数据到模型被选中。
技术交流
1.Power BI免费下载：http://www.yeacer.com/
Microsoft Power BI Desktop中文最新版：下载地址
2.欢迎加入的Power BI技术群，目前正在学习阶段，有兴趣的朋友可以一起学习讨论。
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