Oblasti použití jazyka DAX

4.1

Počítané sloupce (Calculated Columns)

Počítaný sloupec se vyhodnocuje řádek po řádku a uloží se v modelu. Je součástí tabulky jako normální sloupec.

Základní syntax a Use cases — reálné příklady z AdventureWorks

DAX

-- Případ 1: Aritmetický výpočet z hodnot řádku
-- FactInternetSales[Margin detail]
FactInternetSales[SalesAmount] - FactInternetSales[TotalProductCost]

-- Případ 2: Concatenace — složený klíč pro párování
-- FactInternetSales[record_key]
FactInternetSales[CurrencyKey] & "_" & FactInternetSales[OrderDateKey]

-- Případ 3: RELATED — přes přímou relaci
-- DimProduct[Sorter] — Sorter z tabulky Category Group
RELATED('Category Group'[Sort])

-- Případ 4: RELATED + VAR + podmínka
-- DimProduct[Category]
VAR _rel = RELATED(DimProductCategory[EnglishProductCategoryName])
RETURN IF(_rel = BLANK(), "Other", _rel)

DAX

-- Případ 5: LOOKUPVALUE bez přímé relace (1 kritérium)
-- DimProduct[Subcategory]
LOOKUPVALUE(
    DimProductSubcategory[EnglishProductSubcategoryName]  -- co chci vrátit
    ,DimProductSubcategory[ProductSubcategoryKey]          -- skenovaný sloupec
    ,DimProduct[ProductSubcategoryKey]                    -- hledaná hodnota pro shodu
)

-- Případ 6: LOOKUPVALUE se dvěma kritérii (kurz měny + datum)
-- FactInternetSales[Sales Original]
LOOKUPVALUE(
    FactCurrencyRate[EndOfDayRate]  -- co hledám
    ,FactCurrencyRate[Date]          -- skenovaný sloupec 1
    ,FactInternetSales[OrderDate]   -- hledaná hodnota 1
    ,FactCurrencyRate[CurrencyKey]  -- skenovaný sloupec 2
    ,FactInternetSales[CurrencyKey]  -- hledaná hodnota 2
) * FactInternetSales[SalesAmount]

RELATED() vs LOOKUPVALUE()

Funkce	Kdy se používá	Výhody	Omezení
RELATED()	Existuje přímá relace 1:N	Jednoduché, snadný audit relací	Potřebuje relaci; řešení méně flexibilní
LOOKUPVALUE()	Složité lookup bez přímé relace	Flexibilní, může mít více kritérií	Pomalejší, méně čitelné

Kdy použít Calculated Column vs Power Query

Scenario	Calculated Column	Power Query
Transformace jednoho sloupce	✓ Rychlejší vývoj	✓ Snižuje model size
Kategorizace, bucket	✓ Dynamické se filtr contextom	✓ Předvypočítáno, bez refresh nutnosti
Lookup z jiné tabulky	✓ Jednoduché, ale paměť-náročné	✓ Merge, lepší pro velké sady

⚠️

Performance tip: Každý počítaný sloupec zvětšuje model (v import modu). Používejte je spárně. Pro výpočty na řádky během reportingu, zvažte místo toho visual-level DAX.

4.2

Měřítka (Measures)

Míra je vyhodnocena v kontextu filtru (slicing/dicing) a nevede se do modelu. Optimální pro agregace.

Base Measures — reálné míry z kurzu

Základní míra (base measure) provádí jednoduchou agregaci a slouží jako stavební blok pro složitější výpočty.

DAX

-- Internet prodeje (internetový kanál)
# Internet = SUM(FactInternetSales[SalesAmount])

-- Reseller prodeje (distribuční kanál)
# Reseller = SUM(FactResellerSales[SalesAmount])

Compound Measures — složené míry s podmíněnou logikou

DAX

-- Cíl (Target): BLANK na úrovni měsíce, jinak suma
-- HASONEVALUE = TRUE, pokud je vybrán právě jeden měsíc
# TGT =
IF(
    HASONEVALUE('DimDate'[MonthNumberOfYear])
    ,BLANK()
    ,SUM('FactSalesQuota'[SalesAmountQuota])
)

-- Variance vs Target: BLANK pokud chybí TGT nebo Reseller
# VTGT =
IF(
    ISBLANK([# TGT]) || ISBLANK([# Reseller])
    , BLANK()
    , [# Reseller] - [# TGT]
)

-- Splnění plánu v %: DIVIDE pro bezpečné dělení
% TGT =
DIVIDE(
    [# Reseller]
    ,[# TGT]
)

💡

Konvence pojmenování: V kurzu používáme prefix # pro absolutní hodnoty a % pro procenta. To pomáhá seskupovat míry a usnadňuje orientaci v Field Listu.

Implicit vs Explicit Measures

Implicit (Default): Power BI automaticky vytvoří agregaci (SUM, AVERAGE, ...) když přetáhnete sloupec do measure placeholde.

Explicit (Doporučeno): Vy explicitně definujete míru v Field listu. Lépe se audituje a řídí.

✓

Best practice: Vždy vytvářejte Explicit measures. Implicit measures vedou k matoucímu kodu a obtížím při údržbě.

4.3

Počítané tabulky (Calculated Tables)

Počítaná tabulka je tabulka vytvořená pomocí DAX výrazu a uložená v modelu. Existují dvě hlavní použití: data a reference.

CALENDAR() pro date tabulku — reálný příklad z kurzu

Tabulka Kalendar v kurzu je vytvořena jako calculated table s dynamickým rozsahem 4 let a pak rozšířena o počítané sloupce.

DAX

-- Základ tabulky: 4 roky dynamicky od dnešního roku
-- Tabulka Kalendar
VAR _cy = YEAR(TODAY())
VAR _ly = _cy - 1
RETURN
    CALENDAR(
        DATE(_cy-2, 1, 1)
        ,DATE(_cy+1, 12, 31)
    )

Počítané sloupce v date tabulce

DAX

-- Rok, Kvartál, Měsíc
Rok         = YEAR('Kalendar'[Date])
Kvartal     = QUARTER('Kalendar'[Date])
Mesic       = MONTH('Kalendar'[Date])

-- Lokalizovaný název měsíce (česky)
'Mesic nazev' = FORMAT('Kalendar'[Date], "MMMM", "cs-cz")

-- Příznak víkendu: WEEKDAY(...,2) vrací 1=Po...7=Ne
'Je Vikend' = WEEKDAY('Kalendar'[Date], 2) > 5

-- Integer klíč pro snapshot / párování: YYYYMMDD
'Datum Int' =
    'Kalendar'[Rok] * 10000 +
    'Kalendar'[Mesic] * 100 +
    DAY('Kalendar'[Date])

-- Relativní rok vůči dnešku (0 = letos, -1 = loni)
'Relativni rok' = DATEDIFF(TODAY(), 'Kalendar'[Date], YEAR)

-- Státní svátek: LOOKUPVALUE ze samostatné tabulky svatky
-- Vrátí název svátku, pokud datum v Kalendar odpovídá datu v tabulce svatky
Svatek =
    NOT(ISBLANK(
        LOOKUPVALUE(
            'svatky'[Svatek]   -- co vrátit: název svátku
            ,'svatky'[Date]    -- skenovaný sloupec: datum v tabulce svatky
            ,'Kalendar'[Date]  -- hledaná hodnota: datum z Kalendar
        )
    ))

SUMMARIZE() + ADDCOLUMNS() pro referenční tabulky

DAX — Tabular Editor (TABLE keyword je TMDL syntaxe; v Power BI Desktop použijte New Table)

-- DOPORUČENÝ vzor: ADDCOLUMNS + SUMMARIZE (ne výpočty přímo v SUMMARIZE)
-- Agregace přímo v SUMMARIZE() jsou anti-pattern — mohou vrátit nesprávné výsledky
TABLE ProductSummary =
  ADDCOLUMNS(
    SUMMARIZE(
      Sales,
      Product[ProductKey],
      Product[ProductName],
      Product[Category]
    ),
    "TotalSales", SUM(Sales[Amount])  -- výpočet mimo SUMMARIZE
  )

-- DISTINCT: unique hodnoty jednoho sloupce
TABLE UniqueCities =
  DISTINCT(Customer[City])

Jiné operace s tabulkami

Funkce	Popis	Příklad
UNION()	Kombinuj řádky dvou tabulek	UNION(Table1, Table2)
EXCEPT()	Řádky z Table1 mimo Table2	EXCEPT(Table1, Table2)
INTERSECT()	Běžné řádky obou tabulek	INTERSECT(Table1, Table2)
CROSSJOIN()	Kartézský součin	CROSSJOIN(Table1, Table2)

⚠️

Vývoj: Computed Tables se vyhodnocují při refresh modelu. Pokud jsou těžké, refresh může trvat dlouho. Testujte ve vývoji!

4.4

Visual Calculations NEW 2024

Visual Calculations se vyhodnocují uvnitř vizuálu, nikoliv v modelu. Vidí data tak, jak jsou uspořádána na ose X nebo v řádcích matice — bez nutnosti CALCULATE, EARLIER ani složitého filter contextu.

ℹ️

Klíčový rozdíl od míry: Míra neví, která data jsou "předchozí" nebo "vedle". Visual Calculation to ví, protože operuje nad seřazenou sadou výsledků vizuálu — podobně jako window funkce v SQL.

Přehled nejdůležitějších funkcí

Funkce	Popis	Typické použití
PREVIOUS()	Hodnota předchozího řádku	Srovnání inventáře den/den
NEXT()	Hodnota následujícího řádku	Forecast vs actual
RUNNINGSUM()	Kumulativní součet	YTD bez DATESYTD
MOVINGAVERAGE(N)	Klouzavý průměr N řádků	Vyhlazení trendu
RANK()	Pořadí v rámci vizuálu	Top N produkty
INDEX(N)	N-tý řádek (absolutní)	Benchmark: první měsíc = 100 %

Reálný příklad z kurzu — inventář den po dni

Tabulka zobrazuje stav skladu (# Inventory Balance USD) po dnech. Visual Calculations přidávají srovnání s předchozím dnem a barevný indikátor — bez jediné změny v modelu:

DAX — Visual Calculation

-- "Versus previous": Denní změna hodnoty inventáře
-- Definuje se přímo v tabulkovém vizuálu (ne v modelu!)
IF(ISBLANK(PREVIOUS([# Inventory Balance USD])), BLANK(),
    [# Inventory Balance USD] -
    PREVIOUS([# Inventory Balance USD])
)

-- "Barva": Podmíněné formátování přes odvozenou Visual Calculation
-- Sloupec Barva je hidden, použit jen jako podmínka formátu
IF([Versus previous] < 0, "Red", "Green")

💡

Proč ne míra? Míra # Balance vs Previous by vyžadovala CALCULATE + DATEADD + FILTER na FactProductInventory — a stále by nevěděla, co je "předchozí řádek" v tabulce. PREVIOUS() to ví vždy, protože pracuje nad výsledkem vizuálu.

Další příklady — prodeje po měsících

DAX — Visual Calculation

-- Kumulativní Internet prodeje (YTD bez DATESYTD)
RUNNINGSUM([# Internet])

-- MoM Growth % — měsíc/měsíc
DIVIDE(
    [# Internet] - PREVIOUS([# Internet]),
    PREVIOUS([# Internet])
)

-- Rank produktů podle # Internet (sestupně)
RANK(DENSE, [# Internet], DESC)

-- Klouzavý průměr 3 měsíce
MOVINGAVERAGE([# Internet], 3)

📝

Na blogu Jiřího Neorala: Podmíněný formát s visual calculations · Visual Calculations

4.5

Porovnání: Sloupec vs Míra vs Tabulka

Vlastnost	Calculated Column	Measure	Calculated Table
Vyhodnocení	Řádek po řádku (row context)	V kontextu filtru (filter context)	Při refresh modelu
Uložení v modelu	Ano, zvětšuje model	Ne, dynamic	Ano, zvětšuje model
Kdy se počítá	Při refresh modelu	Na požádání (ad-hoc)	Při refresh modelu
Použití v sliceru	Ano, jako normální sloupec	Ne (není sloupec)	Ano, jako normální tabulka
Výkon	Velmi rychlé (precomputed)	Závisí na query, optimální pro web	Závisí na complexity (refresh speed)
Případ použití	Transformace, kategorizace, lookup	Agregace, poměry, YoY growth	Date tabulka, reference lookup

💡

Rozhodovací strom: Potřebuji hodnotu v každém řádku tabulky? → Sloupec. Chci agregovat na základě filtrů v reportu? → Míra. Chci referenční data (kalendář, lookup)? → Tabulka.

Oblasti použití jazyka DAX

Co se naučíte

Počítané sloupce (Calculated Columns)

Základní syntax a Use cases — reálné příklady z AdventureWorks

RELATED() vs LOOKUPVALUE()

Kdy použít Calculated Column vs Power Query

Měřítka (Measures)

Base Measures — reálné míry z kurzu

Compound Measures — složené míry s podmíněnou logikou

Implicit vs Explicit Measures

Počítané tabulky (Calculated Tables)

CALENDAR() pro date tabulku — reálný příklad z kurzu

Počítané sloupce v date tabulce

SUMMARIZE() + ADDCOLUMNS() pro referenční tabulky

Jiné operace s tabulkami

Visual Calculations NEW 2024

Přehled nejdůležitějších funkcí

Reálný příklad z kurzu — inventář den po dni

Další příklady — prodeje po měsících

Porovnání: Sloupec vs Míra vs Tabulka