了解隐式度量值

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Power BI 模型中的度量值可以是隐式的，也可以是显式的。 隐式度量值是允许视觉对象汇总列数据的自动行为。 显式度量值是您添加到模型中的计算，通常称为度量值。 本部分介绍隐式度量值的工作原理以及如何使用它们。

标识隐式度量值

作为数据建模人员，您可以通过设置汇总属性来控制列的汇总方式。 您可以选择不汇总或选择特定的聚合函数。 如果将列设置为不汇总，西格玛符号将在数据窗格中消失。

在数据窗格中，带有西格玛符号 (∑) 的列显示两个事实：

  • 该列为数值列。
  • 在支持汇总的视觉对象中使用值时，将汇总值。

下图显示包含隐式度量值、一个计算列和一个无法汇总的列的 Sales 表。

屏幕截图显示包含一个计算列和几个隐式度量值的“Sales”表，由西格玛符号表示。

请注意，在 Sales 表的示例中，如果您将 Sales Amount 字段从 Sales 表添加到按会计年度和月份分组的矩阵视觉对象，Power BI 将隐式汇总值。 默认情况下，选择 Sum 聚合函数。

屏幕截图显示一个矩阵视觉对象，其中按“year”和“month”以及“Sales Amount”列对行进分组。显示多个数据行。

如果将 Unit Price 字段添加到矩阵视觉对象，Power BI 将使用 Average 作为默认汇总，因为对单价求和没有意义，这是因为它们是比率，不是总计。

屏幕截图显示一个矩阵视觉对象，其中按“year”和“month”以及“Sales Amount”和“Unit Price”列对行进分组。显示多个数据行。

默认汇总现已设置为 Average（建模人员知道，对单价值进行求和是不正确的，因为它们是不可累计的比率）。

隐式度量值允许报表作者从默认的汇总方法开始，并允许他们对其进行修改以满足其视觉要求。 数值列支持可供选择的最广泛的聚合函数，包括：

  • Sum
  • Average
  • Minimum
  • Maximum
  • Count (Distinct)
  • Count
  • Standard deviation
  • Variance
  • Median

汇总非数值列

还可以在视觉对象中对非数值列进行汇总，例如文本、日期和布尔 (true/false) 值。 虽然西格玛符号 (∑) 仅显示在“数据”窗格中的数值字段旁边，但仍要对这些列进行聚合。

  • 文本列：First、Last、Count、Count (Distinct)
  • 日期列：Earliest、Latest、Count、Count

当您想要回答如下问题时，这种灵活性很有用：

  • “有多少独特的产品？”（文本列上的 Count distinct）
  • “最早订单日期是什么时候？”（日期列上的 Earliest）
  • “有多少订单标记为完成？”（布尔列上的 Count）

向视觉对象添加非数值字段时，您可以选择最适合您的分析的聚合选项。

隐式度量值的注意事项

隐式度量值易于使用且灵活。 它们允许报表作者从默认汇总开始，然后对其进行更改以满足需求。 隐式度量值允许报表作者快速可视化数据，而无需编写计算。 作为数据建模人员，您在创建显式度量值时可节省时间。

但是，即使设置了默认汇总，报表作者也可以将其更改为可能没有意义的内容。 例如，他们可以将 Unit Price 设置为 Sum，这会生成错误的结果，如下图所示。 “Unit Price”值较大，因为这些值是单价的总和，而不是每个产品的静态单价。

屏幕截图显示一个矩阵视觉对象，其中按“year”和“month”以及“Sales Amount”和“Sum of Unit Price”列对行进行分组。显示多个数据行。

最大的限制是，隐式度量值仅适用于简单应用场景。 它们可以使用单个聚合函数汇总列值，但无法处理更复杂的计算。 例如，如果您需要计算每个月的销售额相对于年度销售额的比率，则必须使用 DAX 公式创建显式度量值。