Excel120 在 3月初随着SQLBI.com的改版，也进行了学习补充，并就最新的Power BI学习路线图做了发布。本文发布为增强版，对之前的内容做一个更详尽的说明。
DAX级别划分
如果将PowerBI DAX学习者比作修行炼的忍者，则可以分为三个级别：
Power BI只要拖拽字段就可以实现可视化仅仅是表象，在其背后的 Vertipaq 引擎提供更加强大的动力支持；一旦开始写度量值就会一头雾水，而限于国内资料很少，大部分国内图书仍然是带大家入门，要解决实际业务的复杂问题并不容易。
如果真正度过第一个坎，便可以有以一当十之感觉，曾经一度迷恋Excel的公式的灵活的强大以及可视化的灵活多样甚至一去不复返了，这是一种变革性的魔力。
即使完全掌握了DAX的使用，而对于如何帮助实际企业完成数字化转型，进一步讲就是从业务中发现真正的指标（index），一旦发生变化如何驱动行为，以及如何在业务中计算其度量值（Measure）,最终形成一套标准化指标体系（Metric）依然是个难题，因为在这部分甚至不是一个人能决定或完成的。虽然这表面与Power BI DAX无关，但Power BI DAX也许是帮助在业务中实现这些的基础，忘掉技术，从头再来。
DAX初学者
DAX初学者，刚刚进入DAX世界直到可以写简单的DAX表达式处理问题。
在这个阶段的正面表现包括：
- 惊讶于DAX的能力和使用方式与Excel是那么的不同
- 可以使用 SUM , MAX , VALUES , DISTINCTCOUNT 等函数
- 理解了行上下文与筛选上下文
- 理解了上下文转换
- 理解了筛选的传递
- 可以使用 FILTER( ALL( T ) , T[C] = X ) 结构
- 可以使用时间智能函数，如：DATEADD等
- 可以使用简单的分组函数，如：SUMMARIZE等
在这个阶段的制约表现包括：
- 不理解CALCULATE所有执行细节流程与先后顺序，因此无法自信于自己的公式逻辑
- 不理解迭代器这种偏技术的说法
- 不知道SUM是SUMX的变形
- 不知道VAR的早期绑定或晚期绑定
- 无法处理多对多的关系以及不知道扩展表原理
- 有时会遇到产生循环依赖的错误不知道咋回事
- 遇到RANKX会头晕
- 没开始使用DAX Studio
这类朋友通常希望Power BI能想他理想地一样美好，但随着业务的复杂提升，往往开始无法满足这个心愿。有一部分朋友会选择继续晋升到忍者阶段。
DAX忍者
DAX忍者，掌握了数据建模并可使用DAX处理各种实际问题。
在这个阶段的正面表现包括：
- 可以使用时间智能类计算
- 可以实现参数表
- 可以实现使用静态分组
- 可以实现ABC分析
- 理解了扩展表
- 正确使用VAR
- 使用ADDCOLUMNS( VALUES( T[C] ) , "NewColumn" , << expression >> )
- 广泛使用DAX表函数
- 使用DAX Studio
正是因为这些正面表现，使得这个阶段的能力可以处理很多在传统Excel中无法完成的工作，并依托自己的业务能力远远不再需要依赖于IT，有种：“给我一个数据库密码，就能撬起企业数据”的赞叹。
在这个阶段的制约表现包括：
- 开始考虑性能的问题
- 开始思考 ALL 到底在做什么
- 开始意识到 基表 的概念
- 开始研究到 日期表 的原理（例如：为何不需要标记为日期表）
- 开始完整理解 CALCULATE 的完整执行顺序
- 如何测量DAX的性能
- 开始考虑如何做整体建模
- 开始使用 TREATAS
这些疑惑的解除往往会寻求在<
DAX禅师
因为我不是DAX禅师，所以不知道怎么定义，但我希望禅师是这样的，也许和SQLBI有些类似。
DAX禅师，精通了DAX圣经及性能优化，对DAX各处细节了如指掌，分享并帮助他人成长。
在这个阶段的正面表现包括：
- 理解Power BI底层Vertipaq引擎工作原理
- 理解FE（公式引擎）与SE（存储引擎）的特性
- 理解应该如何让FE与SE支持DAX运行得更好
- 理解并能优化数据模型
- 可以用DAX实现数据模型能支持的所有业务问题
- 可以量化测试DAX公式的性能并找到瓶颈
- 可以理解Vertipaq的逻辑查询计划与物理查询计划
- 可以理解SE对Vertipaq的查询
- 能够对DAX公式做性能优化
达到这些级别的人，例如SQLBI的大师会发出这样的感慨：
We started learning DAX in 2010 and we are writing this book in 2015. Unbelievably, it took us five years to master the code of DAX and of the engine, with a lot of discussions and meetings with the development team in the meantime.
Doing that is still hard for us, too.
-- DAX圣经 第十一章末
大师的意思是：（添油加醋版）
别看表面上我们很牛，我们从2010年就可以搞这个了（在此前已经是SQL方面的多年用户），搞了5年才说自己掌握了DAX以及底层机制，也才写出了这本书，这些年不知道因为这么多坑找了微软开发组多少次去和他们撕，开了多少会来搞清楚这些问题，哎，能读到这书，只要多读几次，比我们都幸运。如果你感觉难，那太正常了，我们现在都仍然觉得难呢。
经过对大师博客、文章以及书籍的认真学习，体会到他们应该在思考包括但不限于：
- 把DAX的内容更加体系化和简单化地揭示出来，他们不断有著作和培训视频诞生
- 开发出可以辅助的工具
- 更广泛的传播给其他人
- 帮助到所有遇到DAX麻烦的人
- ...
再有就是我也领悟不到的东西了。很难想象他们从那个2010年，应该是Excel 2010的Power Pivot开始的，看到现在的Power BI，真心不会去用Excel 2010的Power Pivot。
学习路线图
PowerBI的老伙伴都知道，学习PowerBI的问题最终会归结为学习DAX的问题。而DAX存在于微软的三套工具中，他们分别是：
- Power BI系列（包括Power BI Desktop以及Power BI服务）
- Excel PowerPivot
- SQL Server Analysis Service
这些工具的对象用户略有不同，包括：
- 从PowerBI开始接触整个体系，一般是数据建模分析人员。
- 从Excel PowerPivot开始接触整个体系，一般是Excel用户，如：财务。
- 从SSAS开始接触整个体系，一般是IT技术人员。
下面分别说明SQLBI更新的学习路线图：
如果从PowerBI开始
如果从Excel开始
如果从IT技术（SSAS）开始
SQLBI.COM 学习路线图参考：https://www.sqlbi.com/guides/dax/
强烈建议从Power BI开始。注意：而不是Excel PowerPivot。
重点书籍
在学习路线图中陆续出现了几本图书，它们的学习顺序大致为：
其中，免费图书为：
下载地址：https://aka.ms/Cj3zc4
其中，免费视频为：
https://www.sqlbi.com/p/introducing-dax-video-course/
另外，大部分图书的英文电子版已共享于Excel120 QQ群文件。
Power BI DAX 自我测评
对于有一定DAX基础的伙伴，建议可以可以先评估自我的Power BI DAX水平：
或
点击答题
提交您的Email地址或加入Excel120交流群，可以收到一份详尽的试题详解：
根据详解中给出了考点来明确自己存在的薄弱环节，再返回学习书籍。如果没有获得这个答案，可以关注Excel120留言索取
终极学习法
如果想彻底学会一件事物，就要彻底地学。如何才算彻底？穷举式地全部研究（而不是看）完。
对于一项技术，正如SQLBI大师所言，越研究越是坑，能爬出来就更加开朗。如果说有捷径的话，就是精读有限的被斟酌过最多次的书。什么叫斟酌，就是里面的每个用词都仔细地考虑过，所以作者必然是操作过所有细节的，以<
例如，对于 ALL 这个函数的解释，微软的DAX文档是这样解释的：（ 阅读原文 ）
Returns all the rows in a table, or all the values in a column, ignoring any filters that might have been applied. This function is useful for clearing filters and creating calculations on all the rows in a table.
中文是：
返回表中的所有行或者返回列中的所有值，同时忽略可能已应用的任何筛选器。 此函数可用于清除筛选器并对表中的所有行创建计算。
看一个例子，如果 DimDate表 有2556条记录，那么 CountRows( DimDate ) 返回2556条记录，如果与 DImDate 关联的 FactSales 在其中的1096天有销售记录，那么以下3个DAX表达式结果应该是多少：
- Calculate( CountRows( DimDate ) , FactSales )
- Calculate( CountRows( DimDate ) , All( FactSales ) )
- Calculate( CountRows( DimDate ) , Filter( All( FactSales ) , true ) )
答案是：公式1返回1096，公式2返回2556，公式3返回1096。请思考为什么？
DAX圣经中给出的答案在：Page 444。但书中第一次提及ALL的使用规则是在：Page 92。关于对ALL的英文描述包括：
- Return all rows ... 中文是 返回所有行
- Remove filters ... 中文是 移除 筛选器
- Ignore filters ... 中文是 忽略 筛选器
如果您仔细考究它们是有严重区别的：
- 返回所有行不意味着筛选器被移除了，可能是ALL的特殊性，可能筛选器依然存在，筛选器会影响其他计算。
- 移除筛选器，就是这个筛选器没了，没了后那会不会返回内容，没了的话那别的计算也不会再受影响。
- 忽略筛选器，就是计算过程中对此视而不见，忽略的潜台词就是依然存在，并未移除，那别的计算会继续受到影响。
怎么样？有没有凌乱但有很细微的差异的感觉。
这里列举微软文档和SQLBI的说明，就是为了比对，官方文档的记载可能真没有考虑到这么细致；而SQLBI的书中则在每一个必要的环节都有所顾及，而如果是翻译的话（或者不加强调的用白话描述），能够在合理的地方做出这样精准的描述恐怕真的是太难了。
因此，研习英文版的DAX圣经是非常有必要的。
如果还有余力，建议研习的著作包括：
最重要的一件事情是，您应该关注：
