DAX Power BI là gì? Đặc điểm và tính năng của Dax Power BI

Nếu bạn là người làm việc với Power BI, việc nắm vững DAX trong Power BI là gì không chỉ là một lợi thế mà còn là chìa khóa để biến dữ liệu thô thành những thông tin chi tiết có giá trị, hỗ trợ ra quyết định kinh doanh hiệu quả. Trong bài viết này, Trainocate Vietnam sẽ cung cấp các kiến thức tổng quan về DAX trong Power BI là gì, giúp bạn hiểu rõ bản chất, cách hoạt động và ứng dụng thực tiễn của DAX.

1. DAX Power BI là gì?

DAX (Data Analysis Expressions) trong Power BI là một ngôn ngữ công thức được thiết kế đặc biệt để giúp bạn tính toán, phân tích và biến đổi dữ liệu trong các mô hình dữ liệu. Hãy hình dung nó như một "ngôn ngữ" mà bạn dùng để "trò chuyện" với dữ liệu của mình, yêu cầu nó thực hiện các phép tính phức tạp và đưa ra thông tin chi tiết.

Khi nhắc đến DAX trong Power BI là gì, chúng ta đang nói về một công cụ cho phép bạn:

• Tạo cột tính toán (Calculated Columns): Thêm các cột mới vào bảng dữ liệu, nơi giá trị của chúng được tính toán dựa trên các cột khác trong cùng một hàng. Ví dụ, bạn có thể tạo cột "Doanh thu thuần" từ "Doanh thu gộp" và "Chi phí".

• Tạo đo lường (Measures): Đây là "trái tim" của các báo cáo động, cho phép bạn tính toán các giá trị tổng hợp (như tổng doanh thu, lợi nhuận trung bình) mà không cần lưu trữ vật lý trong mô hình dữ liệu. Measures được tính toán linh hoạt dựa trên ngữ cảnh bộ lọc của báo cáo.

• Tạo bảng tính toán (Calculated Tables): Mặc dù ít phổ biến hơn, DAX cũng cho phép bạn tạo các bảng mới hoàn toàn dựa trên các biểu thức DAX từ dữ liệu hiện có.

2. Tại sao DAX Power BI lại quan trọng?

• Biến dữ liệu thô thành thông tin giá trị (Insights): DAX giúp bạn tạo ra các chỉ số kinh doanh quan trọng (KPIs) và phân tích phức tạp mà dữ liệu gốc không có, ví dụ: Lợi nhuận, Tỷ lệ tăng trưởng, Giá trị vòng đời khách hàng.

• Tạo báo cáo và dashboard động (Dynamic & Interactive): Các phép tính DAX (đặc biệt là "Measures") sẽ tự động cập nhật kết quả theo từng bộ lọc hoặc tương tác của người dùng trên báo cáo, mang lại cái nhìn sâu sắc và linh hoạt.

• Tùy chỉnh phân tích theo mọi nhu cầu: DAX cung cấp bộ công cụ mạnh mẽ để viết các công thức riêng biệt, đáp ứng chính xác mọi yêu cầu phân tích cụ thể của doanh nghiệp bạn.

• Xử lý và tối ưu hóa dữ liệu lớn hiệu quả: DAX được thiết kế để tính toán nhanh chóng trên hàng triệu hàng dữ liệu nhờ khả năng tối ưu hóa của Power BI, đảm bảo hiệu suất cao.

Nói tóm lại, DAX là cầu nối biến dữ liệu thành tri thức, cho phép Power BI không chỉ hiển thị mà còn phân tích sâu sắc và thông minh, hỗ trợ đắc lực cho việc ra quyết định kinh doanh.

3. Các Khái Niệm Cơ Bản trong DAX Power BI

Để làm chủ DAX trong Power BI, việc hiểu rõ các khái niệm nền tảng là cực kỳ quan trọng. Đây là "bảng chữ cái" giúp bạn viết và hiểu các công thức DAX:

Cú pháp (Syntax)

Cú pháp là tập hợp các quy tắc về cách viết công thức DAX. Nó quy định cách sắp xếp các hàm, tên cột, tên bảng và toán tử để DAX có thể hiểu được.

• Tên hàm: Luôn theo sau là dấu ngoặc đơn, có thể chứa các đối số bên trong (ví dụ: SUM(), CALCULATE()).
• Tên bảng: Được đặt trong dấu nháy đơn ' ' nếu có khoảng trắng hoặc ký tự đặc biệt (ví dụ: 'Sales Data').
• Tên cột: Được đặt trong dấu ngoặc vuông [ ] (ví dụ: [Amount]).
• Toán tử: +, -, *, /, =, >, <, && (AND), || (OR).

Ví dụ: Total Sales = SUM(Sales[SalesAmount])

Hàm (Functions)

Hàm là các công thức được xây dựng sẵn để thực hiện một phép tính hoặc thao tác cụ thể. DAX có một thư viện hàm rất phong phú, được phân loại theo mục đích sử dụng:

• Hàm tổng hợp (Aggregation Functions): Tính toán tổng, trung bình, đếm, min, max.
  • Ví dụ: SUM(), AVERAGE(), COUNT(), MIN(), MAX().
• Hàm logic (Logical Functions): Kiểm tra điều kiện và trả về giá trị dựa trên kết quả.
  • Ví dụ: IF(), AND(), OR().
• Hàm ngày giờ (Date and Time Functions / Time Intelligence): Thao tác và phân tích dữ liệu theo thời gian.
  • Ví dụ: CALENDAR(), TOTALYTD(), SAMEPERIODLASTYEAR().
• Hàm văn bản (Text Functions): Thao tác với chuỗi ký tự.
  • Ví dụ: CONCATENATE(), LEFT(), RIGHT().
• Hàm quan hệ (Relationship Functions): Truy cập dữ liệu từ các bảng có mối quan hệ.
  • Ví dụ: RELATED(), RELATEDTABLE().
• Hàm bộ lọc (Filter Functions): Thay đổi hoặc thao túng ngữ cảnh bộ lọc.
  • Ví dụ: CALCULATE(), FILTER(), ALL(). (Hàm CALCULATE là một trong những hàm mạnh mẽ và quan trọng nhất trong DAX).

Measures (Đo lường)

• Là các phép tính động: Không lưu trữ trong mô hình dữ liệu.
• Được tính toán "on-the-fly": Chỉ khi được sử dụng trong báo cáo hoặc biểu đồ.
• Thay đổi theo ngữ cảnh bộ lọc: Kết quả của measure phụ thuộc vào các bộ lọc mà người dùng áp dụng (ví dụ: tổng doanh thu theo tháng, theo khu vực).
• Không chiếm bộ nhớ trực tiếp: Chỉ chiếm bộ nhớ khi tính toán.
• Ví dụ: Total Revenue = SUM(Sales[Revenue])

Calculated Columns (Cột tính toán)

• Là các cột mới được tạo ra trong bảng: Sử dụng công thức DAX.
• Được tính toán khi dữ liệu tải hoặc refresh: Giá trị của cột được lưu trữ vĩnh viễn trong mô hình dữ liệu.
• Tính toán theo ngữ cảnh hàng (Row Context): Công thức được đánh giá cho từng hàng riêng lẻ.
• Chiếm bộ nhớ: Làm tăng kích thước của mô hình dữ liệu.
• Ví dụ: Full Name = [FirstName] & " " & [LastName] hoặc Profit Per Unit = [SalesPrice] - [CostPrice]

Context (Ngữ cảnh)

Đây là một trong những khái niệm quan trọng và thường gây nhầm lẫn nhất trong DAX. Ngữ cảnh xác định phạm vi hoặc tập hợp dữ liệu mà một công thức DAX được áp dụng và tính toán. Có hai loại chính:

• Row Context (Ngữ cảnh hàng):

  • Là ngữ cảnh mặc định khi công thức được đánh giá cho từng hàng riêng lẻ trong một bảng.
  • Thường thấy khi tạo Calculated Columns. Công thức trong một cột tính toán được thực thi cho mỗi hàng, và nó chỉ "nhìn thấy" các giá trị trong cùng một hàng đó.
  • Ví dụ: Khi bạn tính Profit Per Unit = [SalesPrice] - [CostPrice], DAX tính toán cho từng hàng độc lập.

• Filter Context (Ngữ cảnh bộ lọc):

  • Là tập hợp các bộ lọc được áp dụng cho dữ liệu, ảnh hưởng đến kết quả của các phép tính tổng hợp (Measures).
  • Các bộ lọc này có thể đến từ:
    • Tương tác người dùng: Kéo trường vào biểu đồ, bấm vào slicer, lọc trên một bảng.
    • Mối quan hệ giữa các bảng: Các bảng liên quan sẽ tự động lọc lẫn nhau.
    • Hàm DAX: Đặc biệt là hàm CALCULATE, cho phép bạn thêm, xóa hoặc thay đổi bộ lọc trong một biểu thức.
  • Ví dụ: Khi bạn kéo Total Sales vào một biểu đồ, nếu bạn lọc biểu đồ đó theo "Năm 2023", thì Total Sales sẽ chỉ tính tổng doanh thu trong ngữ cảnh bộ lọc là "Năm 2023".

4. Ứng Dụng Thực Tế Của DAX Trong Power BI

DAX Power BI có khả năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và tình huống kinh doanh, biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích và có thể hành động:

• Theo dõi Hiệu suất Kinh doanh (KPIs): Tính toán các chỉ số như doanh thu, lợi nhuận gộp, tỷ lệ chuyển đổi, chi phí trên mỗi khách hàng tiềm năng.
• Phân tích Tài chính: Xây dựng báo cáo lãi lỗ, phân tích dòng tiền, theo dõi ngân sách và dự báo doanh thu.
• Quản lý Nguồn nhân lực: Tính toán tỷ lệ nghỉ việc, năng suất nhân viên, chi phí lương và phúc lợi.
• Giám sát Dự án: Theo dõi tiến độ dự án, chi phí phát sinh, và hiệu suất của các giai đoạn.
• Phân tích Khách hàng: Xác định giá trị vòng đời khách hàng (LTV), tỷ lệ giữ chân khách hàng, phân khúc khách hàng dựa trên hành vi mua sắm.
• Phân tích Bán hàng và Marketing: Đo lường hiệu quả các chiến dịch marketing, phân tích doanh số theo kênh, theo sản phẩm, và theo khu vực địa lý.

Tạm kết

Qua bài viết này, hy vọng bạn đã có cái nhìn rõ ràng hơn về DAX Power BI là gì và vai trò không thể thiếu của nó trong việc phân tích dữ liệu. Việc hiểu các khái niệm cơ bản như Measures và Calculated Columns trong DAX, bạn đã có nền tảng cơ sở để bắt đầu hành trình khai phá sức mạnh của DAX. Tuy nhiên để thành thạo sử dụng DAX trong Power BI, việc thực hành thường xuyên và áp dụng vào các tình huống thực tế mới giúp bạn sử dụng tốt DAX để biến những con số khô khan thành câu chuyện đầy ý nghĩa.

Tham gia ngay khóa đào tạo PL-300: Microsoft Power BI Data Analyst để trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu Power BI.