DAX для початківців: що це, базові функції та приклади формул у Power BI

Коротка відповідь: DAX (Data Analysis Expressions) — це мова формул, якою в Power BI описують розрахунки: міри, обчислювані стовпці та обчислювані таблиці. Формули DAX схожі на формули Excel, але працюють не з клітинками, а зі стовпцями й таблицями моделі даних, і результат залежить від того, які фільтри застосовано у звіті.

Перший звіт у Power BI можна зібрати взагалі без формул: перетягнули поле на візуал — отримали суму. DAX стає потрібен на другий день, коли керівник просить середній чек, частку категорії в загальному виторгу або порівняння з минулим місяцем. У цій статті — мінімум, якого вистачить, щоб писати такі формули самостійно й розуміти, чому вони повертають саме це число.

Що таке DAX і навіщо він у Power BI

DAX — це мова виразів для аналізу даних, яку Microsoft використовує в Power BI, Power Pivot в Excel та Analysis Services. За визначенням Microsoft, формули DAX складаються з функцій, операторів і значень та виконують розрахунки над даними у пов'язаних таблицях і стовпцях табличної моделі.

DAX не завантажує й не очищає дані — це робота Power Query. DAX починається після того, як таблиці вже лежать у моделі та пов'язані між собою. Ним створюють чотири речі:

• міри — показники, що рахуються «на льоту» залежно від фільтрів звіту: виторг, середній чек, частка, приріст;
• обчислювані стовпці — нові стовпці в таблиці, значення яких рахується для кожного рядка;
• обчислювані таблиці — наприклад, таблицю дат;
• правила безпеки на рівні рядків — умови, які визначають, хто які рядки бачить.

Якщо ви тільки знайомитеся з інструментом, почніть із глосарія: що таке Power BI і що таке дашборд. А про те, де проходить межа між двома головними інструментами аналітика, — у порівнянні Power BI vs Excel.

Місце DAX у роботі зі звітом має такий вигляд:

DAX чи формули Excel: у чому різниця

Головна різниця: формула Excel посилається на клітинки й діапазони, а формула DAX — на стовпці й таблиці, і рахується в контексті фільтрів звіту. У DAX немає адреси A1: не можна «взяти значення з рядка вище» або «з клітинки праворуч».

Через цю схожість DAX спершу здається знайомим, а потім дивує: формула та сама, а число в кожному рядку таблиці різне. Це не помилка, а головна властивість мови. Міра рахується окремо для кожної клітинки візуалу — з урахуванням фільтрів, які на неї діють. Цей механізм називається контекстом, і вся стаття, по суті, про нього.

Набір даних для прикладів

Візьмемо невеликий магазин техніки. У моделі дві таблиці: Sales (продажі) та Products (довідник товарів). Вони пов'язані за стовпцем ProductID зв'язком «один до багатьох»: один товар — багато продажів.

Таблиця Products

Таблиця Sales

Price — ціна за одиницю в гривнях, Quantity — кількість у замовленні. Готового стовпця із сумою замовлення немає — це зроблено навмисно, щоб показати різницю між SUM і SUMX.

Міра чи обчислюваний стовпець

Обчислюваний стовпець рахується для кожного рядка таблиці один раз — під час оновлення даних — і зберігається в моделі. Міра рахується в момент, коли її показує візуал, і враховує поточні фільтри звіту. Це перше рішення, яке доводиться ухвалювати, коли ви пишете формулу.

Обчислюваний стовпець із сумою кожного замовлення:

Amount = Sales[Quantity] * Sales[Price]

У першому рядку таблиці Sales стовпець поверне 30 000, у другому — 1 500, у третьому — 3 000 і так далі. Формула «бачить» поточний рядок — це і є контекст рядка.

Міра із загальним виторгом:

Revenue = SUMX(Sales, Sales[Quantity] * Sales[Price])

На картці без фільтрів міра поверне 92 500. Якщо поставити її в таблицю поруч із містом, вона сама перерахується для кожного рядка: Київ — 51 500, Львів — 31 500, Одеса — 9 500. Формула та сама, змінюється контекст фільтра.

Базові функції DAX: SUM, AVERAGE, COUNTROWS, DIVIDE, IF

Агрегатні функції DAX — SUM, AVERAGE, MIN, MAX, COUNT — приймають один стовпець і повертають одне число для поточного контексту фільтра. З них починається будь-яка модель.

Total Quantity = SUM(Sales[Quantity])

Orders = COUNTROWS(Sales)

Average Price = AVERAGE(Sales[Price])

Max Price = MAX(Sales[Price])

На наших даних Total Quantity повертає 16, Orders — 8, Average Price — 10 000, Max Price — 30 000.

Зверніть увагу на Average Price: це середнє значення стовпця Price по рядках, а не середній чек. Середній чек — це виторг, поділений на кількість замовлень, і для ділення в DAX є окрема функція:

Average Check = DIVIDE([Revenue], [Orders])

Результат — 11 562,5. Функція DIVIDE безпечніша за оператор /: якщо знаменник дорівнює нулю, вона повертає порожнє значення (BLANK) або альтернативний результат, який можна вказати третім аргументом, — і візуал не показує помилку.

У цій формулі міра посилається на інші міри — [Revenue] та [Orders]. Так і варто будувати модель: прості міри стають цеглинками для складніших.

Логічна функція IF

IF перевіряє умову й повертає одне значення, якщо вона істинна, та інше — якщо хибна. Найчастіше її застосовують в обчислюваних стовпцях, щоб розкласти рядки по групах:

Order Size =
IF(
    Sales[Quantity] * Sales[Price] >= 10000,
    "Велике",
    "Звичайне"
)

Три замовлення (№ 1, 6 і 8) отримають значення «Велике», решта п'ять — «Звичайне». Тепер за стовпцем Order Size можна фільтрувати звіт або будувати діаграму.

У мірах IF часто поєднують із перевіркою на порожнє значення, щоб не показувати результат там, де даних немає:

Average Check Safe =
IF(
    ISBLANK([Revenue]),
    BLANK(),
    DIVIDE([Revenue], [Orders])
)

SUMX і контекст рядка

SUM додає значення одного стовпця, а SUMX проходить по таблиці рядок за рядком, обчислює вираз для кожного рядка й додає результати. Функції із суфіксом X — SUMX, AVERAGEX, MINX, MAXX, COUNTX — називаються ітераторами.

У нашій таблиці немає стовпця із сумою замовлення, тому виторг через SUM порахувати не можна. Новачки часто пробують так:

Revenue Wrong = SUM(Sales[Quantity]) * SUM(Sales[Price])

Ця формула поверне 1 280 000 замість 92 500: вона спочатку додає всі кількості (16), потім усі ціни (80 000) і перемножує суми. Множити треба в кожному рядку окремо, а додавати — вже результати:

Revenue = SUMX(Sales, Sales[Quantity] * Sales[Price])

Як це рахується крок за кроком:

Перший аргумент SUMX — таблиця, по якій іти; другий — вираз, який обчислюється в контексті кожного її рядка. Тому всередині SUMX можна писати Sales[Quantity] без агрегатної функції: ітератор створює контекст рядка, так само як обчислюваний стовпець.

CALCULATE, FILTER і ALL: контекст фільтра

CALCULATE обчислює вираз у зміненому контексті фільтра: додає нові фільтри, замінює наявні або знімає їх. Це найважливіша функція DAX — на ній тримаються частки, порівняння періодів і будь-які показники «за умовою».

Синтаксис за документацією Microsoft: CALCULATE(<вираз>, <фільтр1>, <фільтр2>, …). Перший аргумент — що рахувати, решта — за яких умов.

Додати умову

Revenue Kyiv = CALCULATE([Revenue], Sales[City] = "Київ")

Результат — 51 500. Це аналог SUMIFS з Excel: «виторг, але тільки там, де місто — Київ».

Важлива деталь: така умова замінює фільтр за стовпцем City, який уже є у візуалі. Якщо поставити Revenue Kyiv у таблицю з містами, у кожному рядку — і у Львові, і в Одесі — буде 51 500. Зручно, коли потрібен стовпець для порівняння з еталоном, і несподівано, якщо про це не знати.

Умов може бути кілька — вони поєднуються через «і». Фільтрувати можна й за стовпцем пов'язаної таблиці:

Revenue Kyiv Tech =
CALCULATE(
    [Revenue],
    Sales[City] = "Київ",
    Products[Category] = "Техніка"
)

Результат — 46 000: ноутбук за 30 000 і два монітори на 16 000.

FILTER: умова, що обчислюється для кожного рядка

Проста умова в CALCULATE порівнює стовпець із конкретним значенням. Коли умова складніша — наприклад, залежить від добутку двох стовпців, — потрібна функція FILTER. Вона проходить по таблиці й повертає тільки ті рядки, для яких умова істинна:

Revenue Big Orders =
CALCULATE(
    [Revenue],
    FILTER(Sales, Sales[Quantity] * Sales[Price] >= 10000)
)

Результат — 76 000: замовлення № 1, 6 і 8 (30 000 + 30 000 + 16 000).

ALL: зняти фільтри й порахувати частку

ALL робить протилежне — прибирає фільтри з таблиці або стовпця. Найчастіший сценарій — частка від загального підсумку:

Revenue Share =
DIVIDE(
    [Revenue],
    CALCULATE([Revenue], ALL(Products))
)

У таблиці за категоріями міра покаже:

Логіка така. У рядку «Техніка» чисельник [Revenue] рахується у фільтрі цієї категорії — 84 000. У знаменнику ALL(Products) знімає фільтр із таблиці товарів, тому [Revenue] рахується за всіма категоріями — 92 500. Споріднена функція ALLEXCEPT знімає всі фільтри з таблиці, крім указаних стовпців.

RELATED і зв'язки між таблицями

RELATED повертає значення з пов'язаної таблиці для поточного рядка — це аналог VLOOKUP (ВПР), який працює по зв'язку в моделі. Функція йде від боку «багато» до боку «один»: із продажу — до товару.

Обчислюваний стовпець у таблиці Sales, який підтягує категорію товару:

Category = RELATED(Products[Category])

Для замовлення № 1 (ноутбук) стовпець поверне «Техніка», для № 2 (мишка) — «Аксесуари».

За документацією, RELATED потребує двох речей: зв'язку між таблицями та контексту рядка. Тому функцію використовують в обчислюваних стовпцях або всередині ітераторів на кшталт SUMX і FILTER:

Revenue Tech =
SUMX(
    FILTER(Sales, RELATED(Products[Category]) = "Техніка"),
    Sales[Quantity] * Sales[Price]
)

Результат — 84 000. Той самий показник можна отримати коротше: CALCULATE([Revenue], Products[Category] = "Техніка"). Обидві формули правильні; друга простіша, і саме її варто обирати, коли умова — це порівняння стовпця зі значенням.

Таблиця дат: CALENDAR, TOTALYTD, DATEADD

Для розрахунків у часі — «з початку року», «минулий місяць», «рік до року» — моделі потрібна окрема таблиця дат із безперервним переліком днів. Її можна створити прямо в DAX як обчислювану таблицю.

Calendar = CALENDAR(DATE(2026, 1, 1), DATE(2026, 12, 31))

CALENDAR повертає таблицю з одним стовпцем Date — по рядку на кожен день між двома датами. Функція CALENDARAUTO() робить те саме, але межі діапазону визначає сама за датами в моделі.

До таблиці додають обчислювані стовпці, за якими зручно групувати:

Year = YEAR('Calendar'[Date])

Month Number = MONTH('Calendar'[Date])

Month = FORMAT('Calendar'[Date], "MMMM")

Далі три кроки: пов'язати 'Calendar'[Date] із Sales[Date], позначити таблицю як таблицю дат (Mark as date table) і використовувати у візуалах дати саме з календаря, а не з таблиці продажів. Докладніше про вимоги — у довідці Microsoft про таблиці дат.

Тепер працюють функції часової аналітики (time intelligence):

Revenue YTD = TOTALYTD([Revenue], 'Calendar'[Date])

Revenue Previous Month =
CALCULATE(
    [Revenue],
    DATEADD('Calendar'[Date], -1, MONTH)
)

У таблиці за місяцями ці міри повернуть:

TOTALYTD накопичує виторг від початку року до поточної дати контексту, а DATEADD зсуває період на вказану кількість інтервалів — тут на один місяць назад.

Змінні VAR: як зробити формулу читабельною

Змінна в DAX — це іменований проміжний результат усередині формули: оголошується словом VAR, а підсумок повертається після RETURN. Змінні роблять довгі формули зрозумілими й дозволяють не обчислювати той самий вираз двічі.

Revenue MoM % =
VAR CurrentRevenue = [Revenue]
VAR PreviousRevenue =
    CALCULATE(
        [Revenue],
        DATEADD('Calendar'[Date], -1, MONTH)
    )
RETURN
    DIVIDE(CurrentRevenue - PreviousRevenue, PreviousRevenue)

На наших даних міра покаже приріст 17,4 % у лютому (40 500 проти 34 500) і −56,8 % у березні (17 500 проти 40 500). Для січня попереднього місяця в даних немає, тож DIVIDE поверне порожнє значення.

Microsoft рекомендує змінні з трьох причин: продуктивність, читабельність і простіше налагодження — будь-яку змінну можна тимчасово повернути в RETURN і подивитися, що в ній лежить. Крім того, змінні замінюють функцію EARLIER, якою у старих формулах зверталися до зовнішнього контексту рядка: у навчальних матеріалах і чужих моделях вона ще трапляється, але в нових формулах зручніше писати VAR.

Шпаргалка: базові функції DAX

Для перших робочих звітів вистачає приблизно трьох десятків функцій. Нижче — ті, що найчастіше потрібні на старті, за групами.

Типові помилки новачків у DAX

Більшість помилок у DAX — не синтаксичні, а логічні: формула працює, але рахує не те. Ось сім, які трапляються найчастіше.

1. Обчислюваний стовпець замість міри. Звичка з Excel — додати стовпець на будь-який випадок. У Power BI це збільшує модель, а частки й середні, пораховані в стовпці, у підсумках дають хибні цифри. Показники пишіть мірами.
2. SUM там, де потрібен SUMX. Добуток сум не дорівнює сумі добутків: 1 280 000 замість 92 500 у прикладі вище.
3. Ділення оператором /. Порожній місяць або нульовий знаменник — і у візуалі з'являється помилка чи нескінченність. DIVIDE розв'язує це одним аргументом.
4. Немає зв'язку між таблицями. Якщо міра показує однакове число в кожному рядку таблиці, найчастіше причина не у формулі, а в моделі: зв'язку немає, або він неактивний чи напрямлений не туди.
5. Дати з таблиці фактів замість календаря. Функції часової аналітики очікують окрему таблицю дат із безперервним діапазоном, позначену як таблиця дат.
6. Посилання без назви таблиці. Загальноприйнята домовленість: стовпці пишуть із таблицею — Sales[Price], міри без таблиці — [Revenue]. Тоді з формули одразу видно, де стовпець, а де міра.
7. Одна формула на двадцять рядків без змінних. Розбийте її на прості міри та VAR — і помилку стане видно.

Практичне завдання

Спробуйте написати три міри на тому самому наборі даних, а потім звірте з відповідями.

1. Кількість проданих одиниць у категорії «Аксесуари».
2. Кількість замовлень зі Львова.
3. Частка Києва в загальному виторгу.

Accessories Quantity =
CALCULATE(
    SUM(Sales[Quantity]),
    Products[Category] = "Аксесуари"
)

Orders Lviv = CALCULATE(COUNTROWS(Sales), Sales[City] = "Львів")

Kyiv Share =
DIVIDE(
    CALCULATE([Revenue], Sales[City] = "Київ"),
    CALCULATE([Revenue], ALL(Sales[City]))
)

Чи треба вчити DAX, якщо Copilot пише формули

Так: Copilot пришвидшує написання формул, але перевірити, чи правильно вони рахують, може лише людина, яка розуміє контекст фільтра й модель даних. Згенерована міра майже завжди синтаксично коректна — і саме тому помилку в ній легко не помітити.

Copilot у Power BI вміє генерувати DAX — зокрема писати DAX-запити в поданні DAX-запитів. Є умова: за вимогами Microsoft, потрібна платна ємність Fabric (F2 і вище) або Power BI Premium (P1 і вище) — самого безплатного Power BI Desktop для цього недостатньо. Формули також добре пишуть універсальні AI-асистенти, якщо описати їм таблиці та зв'язки.

Три речі, які AI за вас не зробить:

• Не знає вашої моделі. Якщо зв'язок напрямлений не туди або таблиці дат немає, формула буде правильною «взагалі», але неправильною у вашому звіті.
• Не знає бізнес-правил. Виторг рахувати з поверненнями чи без? Із ПДВ? За датою замовлення чи оплати? Це рішення людини.
• Не перевіряє результат. Звірити міру з контрольним числом на маленькій вибірці — як у цій статті — має аналітик.

Практичний висновок: базовий DAX потрібен не для того, щоб набирати формули руками, а щоб ставити AI точну задачу й помічати, коли відповідь хибна. Про те, як AI змінює роботу аналітика загалом, — у матеріалі про професію AI-аугментованого аналітика.

DAX — лише одна з навичок аналітика. Дані в модель потрапляють із баз, тому поруч зазвичай вивчають SQL, а для обробки й автоматизації — Python. Повний маршрут описано у статті про професію аналітика даних.

Часті запитання

Що таке DAX простими словами?

DAX (Data Analysis Expressions) — це мова формул Power BI. Нею описують розрахунки над даними моделі: міри на кшталт виторгу чи середнього чека, обчислювані стовпці та таблиці. Формули схожі на формули Excel, але працюють зі стовпцями й таблицями, а не з клітинками.

Чим DAX відрізняється від формул Excel?

Формула Excel посилається на клітинки й діапазони та повертає значення в одну клітинку. Формула DAX посилається на стовпці й таблиці моделі, а її результат залежить від контексту фільтра: та сама міра показує різні числа в різних рядках візуалу. Багато назв функцій збігаються — SUM, IF, LEFT, — але логіка обчислення інша.

Чим міра відрізняється від обчислюваного стовпця?

Обчислюваний стовпець рахується для кожного рядка таблиці під час оновлення даних і зберігається в моделі. Міра рахується в момент показу у візуалі й враховує поточні фільтри звіту. Показники — виторг, частки, середні — пишуть мірами, а ознаки рядків, за якими фільтрують і групують, — стовпцями.

Яка різниця між SUM і SUMX?

SUM додає значення одного стовпця. SUMX проходить по таблиці рядок за рядком, обчислює вираз для кожного рядка й додає результати. SUMX потрібен, коли в таблиці немає готового стовпця для підсумовування — наприклад, виторг треба порахувати як кількість, помножену на ціну, у кожному рядку.

Що робить функція CALCULATE?

CALCULATE обчислює вираз у зміненому контексті фільтра. Вона може додати умову (виторг лише по Києву), замінити наявний фільтр або зняти його через ALL — наприклад, щоб порахувати частку категорії в загальному виторгу. Це головна функція DAX для показників за умовою та порівняння періодів.

З яких функцій DAX почати новачку?

Почніть з агрегатних функцій SUM, AVERAGE, COUNTROWS і безпечного ділення DIVIDE, далі — логічна IF та ітератор SUMX. Після цього переходьте до CALCULATE з FILTER і ALL, функції RELATED і таблиці дат із CALENDAR. Цього набору вистачає для більшості навчальних і перших робочих звітів.

Чи складно вивчити DAX?

Синтаксис DAX простий: перші міри можна написати першого ж дня. Складність у контексті фільтра — розумінні того, чому та сама формула повертає різні числа в різних місцях звіту. Це приходить із практикою: зазвичай потрібно кілька тижнів регулярної роботи з реальними моделями.

Чи потрібно знати Excel, щоб вивчати DAX?

Формально ні, але досвід з Excel допомагає: логіка функцій IF, SUM і текстових функцій знайома, а зведені таблиці готують до ідеї мір і розрізів. Водночас звичку думати клітинками доведеться змінити на роботу зі стовпцями, таблицями та зв'язками між ними.

Чи можна писати DAX за допомогою Copilot або ChatGPT?

Так, AI-асистенти добре генерують формули DAX за описом таблиць і задачі. Але результат треба перевіряти: AI не знає ваших зв'язків між таблицями та бізнес-правил, тому синтаксично правильна формула може рахувати не те. Базове розуміння DAX потрібне, щоб точно сформулювати задачу й помітити помилку.

Висновок

DAX — це мова, якою в Power BI описують показники: вона працює зі стовпцями й таблицями, а результат кожної міри залежить від контексту фільтра. Щоб упевнено почати, достатньо розібратися в п'яти речах:

1. Міра чи стовпець. Показники — мірами, ознаки рядків — стовпцями.
2. Агрегати й ітератори. SUM — для одного стовпця, SUMX — коли рахувати треба в кожному рядку.
3. CALCULATE. Змінює фільтри: додає умову, замінює її або знімає через ALL.
4. Зв'язки. Правильна модель заощаджує половину формул; RELATED потрібен рідше, ніж здається.
5. Таблиця дат. Без неї не працюють порівняння періодів.

Далі — практика: відтворіть набір даних зі статті, напишіть кожну міру самостійно й звірте цифри. Якщо хочете пройти цей шлях із викладачем і зворотним зв'язком, є курс Power BI, а для тих, хто планує професію, — курс Data Analytics з модулями Power BI, Python, SQL та AI-інструментів.

Джерела

• Microsoft Learn: DAX overview
• Microsoft Learn: Learn DAX basics in Power BI Desktop
• Microsoft Learn: CALCULATE function
• Microsoft Learn: SUMX function
• Microsoft Learn: DIVIDE function
• Microsoft Learn: RELATED function
• Microsoft Learn: CALENDAR function
• Microsoft Learn: Create date tables in Power BI Desktop
• Microsoft Learn: Use variables to improve your DAX formulas
• Microsoft Learn: DAX query view
• Microsoft Learn: Copilot for Power BI overview

Вивчити Power BI і DAX →