Data Analysis Expressions (DAX)

Was bedeutet Data Analysis Expressions?

DAX ist nicht nur die Abkürzung für den Deutschen Aktienindex, sondern auch für „Data Analysis Expressions“. In letzterem Fall handelt es sich um eine von Microsoft entwickelte Skript- und Abfragesprache, die erstmals im Jahr 2009 als Excel AddIn für Power Pivot erschienen ist. DAX ist ursprünglich ein Nebenprodukt aus der Entwicklung von MDX. Während aber MDX für multidimensionale Abfragen genutzt wird, dient DAX der Entwicklung tabularer Modelle. Fach- und Endanwendern können auf Basis von DAX umfangreiche analytische Modelle ohne größeres technisches Know-how erstellen.

Tabulare Modelle in Power BI

Data Analysis Expressions kommt besonders häufig im Kontext von Power BI und Excel zum Einsatz. Es gibt immer wieder Situationen, bei denen die Standardfunktionen und Tabellen dieser Anwendungen nicht mehr ausreichen. Hier genügen ein paar DAX-Befehle, um eine vorhanden Tabelle zu kopieren bzw. eine neue Tabelle zu erstellen. Anschließend kann diese Tabelle als Filter oder weitere Dimension verwendet werden. Ebenso lassen sich neue Kennzahlen definieren. Diese reichen von einfachen Vergleichen – etwa zwischen Monat und Vormonat – bis hin zu komplizierten Prognose-Logiken. Neben den einfachen Summen- und Durchschnittsfunktionen bringt DAX auch diverse intelligente Zeit-Funktionen mit, um z.B. eine nicht vorhandene Datumsdimension mit wenigen Schritten zu erstellen.

Einstieg in Data Analysis Expressions

Data Analysis Expressions ist verhältnismäßig leicht zu erlernen. Entscheidend für den Anwender ist, dass er die Grundlagen durchdrungen hat. Davon ausgehend können auch tiefergehende Themen schnell eigenständig bearbeitet werden. Einen guten Einstieg vermittelt Ihnen unser Training Power BI Advanced: Data Analysis Expressions (DAX) in Power BI.

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