4 Chiến Lược Giúp Bạn Viết DAX Dễ Dàng Hơn


DAX (Data Analysis Expressions) là ngôn ngữ mạnh mẽ trong Power BI, nhưng cũng là một trong những phần khó nhất đối với nhiều người. Nếu bạn cảm thấy DAX phức tạp, dễ mắc lỗi hoặc khó tối ưu hiệu suất, thì bạn không cô đơn.

Tin vui là DAX có thể trở nên đơn giản hơn nếu bạn áp dụng đúng chiến lược. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá 4 cách giúp bạn viết DAX dễ hơn, nhanh hơn và chính xác hơn.


1. Dùng DAX Ít Hơn – Khi Nào Nên Tránh Viết DAX?

Một sai lầm phổ biến của người mới học DAX là lạm dụng công thức này cho mọi phép tính, trong khi có nhiều cách tối ưu hơn để đạt được kết quả tương tự mà không cần viết code phức tạp.

Khi nào nên tránh viết DAX?

  • Xử lý dữ liệu ngay từ nguồn bằng SQL hoặc Power Query để mô hình sạch hơn và hiệu suất tốt hơn.
  • Sử dụng các tính năng dựng sẵn của Power BI như Quick Measures thay vì tự viết công thức từ đầu.

Lợi ích: Giảm tải cho mô hình, giúp báo cáo chạy nhanh hơn và hạn chế lỗi logic.


2. Dùng DAX Đơn Giản Hơn – Những Hàm Quan Trọng Nhất Cần Nắm

Bạn không cần biết toàn bộ hơn 300 hàm DAX để thành thạo ngôn ngữ này. Chỉ cần nắm vững khoảng 10% số hàm quan trọng nhất, bạn đã có thể xử lý 90% công việc.

Những nhóm hàm quan trọng cần biết:

  • Tạo bảng ảo: SUMMARIZE, ADDCOLUMNS, TOPN, FILTER, ALL
  • Tính toán từ bảng ảo: SUMX, AVERAGEX, MINX, MAXX
  • Kiểm soát ngữ cảnh: CALCULATE, FILTER, ALLSELECTED

Một nguyên tắc quan trọng: Hãy suy nghĩ theo hướng "bảng" thay vì chỉ tập trung vào từng cột dữ liệu riêng lẻ.

Lợi ích: Công thức dễ hiểu hơn, ít lỗi hơn và tối ưu hiệu suất tính toán.


3. Dùng Công Cụ Tốt Hơn – Tabular Editor 3 (TE3) Là Giải Pháp Hoàn Hảo

Power BI không hỗ trợ tốt việc viết và kiểm tra công thức DAX. Đó là lý do tại sao Tabular Editor 3 (TE3) trở thành công cụ đắc lực với những ai muốn làm chủ DAX.

4 công cụ quan trọng trong TE3 giúp chinh phục DAX:

  • Best Practices Analyzer: Kiểm tra mô hình dữ liệu, phát hiện lỗi thiết kế và đề xuất cách tối ưu hóa.
  • DAX Expression Editor: Trình soạn thảo DAX nâng cao giúp tự động căn chỉnh, gợi ý hàm và làm đẹp code.
  • DAX Query Editor: Hiển thị kết quả từng bước như trong Power Query, giúp kiểm tra công thức dễ dàng hơn.
  • DAX Debugger: Công cụ giúp xem giá trị từng biến khi filter hoặc thay đổi ngữ cảnh, hỗ trợ debug hiệu quả.

Lợi ích: Giúp viết DAX nhanh hơn, ít lỗi hơn và dễ kiểm soát hiệu suất.


4. Tận Dụng AI Hiệu Quả Hơn Khi Viết DAX

Lấy mã DAX mô tả mô hình dữ liệu

Bạn có thể sử dụng AI để hiểu rõ hơn về mô hình dữ liệu của mình. Cách thực hiện:

  • Lấy mã DAX tại link Github: https://gist.github.com/bjulius/bbe97b5a954fc15fd58dea76e066e5b4
  • Mở Power BI Desktop.
  • Vào Modeling → New Measure.
  • Dán đoạn mã DAX vào
  • Chạy measure này và copy kết quả trả về.
  • Dán vào AI (như ChatGPT hoặc Copilot) để nhận phân tích về mô hình dữ liệu.

Dùng AI để viết và tối ưu hóa công thức DAX

AI có thể giúp bạn:

  • Tạo nhanh công thức DAX dựa trên yêu cầu cụ thể.
  • Đề xuất cách viết công thức ngắn gọn hơn, hạn chế sử dụng CALCULATE khi không cần thiết.
  • Giải thích công thức phức tạp theo cách dễ hiểu hơn.

Dùng AI để debug lỗi DAX nhanh hơn

Nếu một công thức DAX không trả về kết quả như mong muốn, thay vì mất hàng giờ debug thủ công, bạn có thể:

  • Copy công thức và yêu cầu AI phân tích lỗi tiềm ẩn.
  • Hỏi AI về ngữ cảnh filter hoặc cách sử dụng biến trong DAX.

Lợi ích: Tăng tốc quá trình viết DAX, tiết kiệm thời gian debug và đảm bảo công thức tối ưu hơn.


Khóa Học Business Intelligence – Trang Bị Kiến Thức Phân Tích Dữ Liệu Bài Bản

Nếu bạn muốn làm chủ Power BI và phát triển kỹ năng chuyên sâu hơn nữa, một khóa học bài bản sẽ giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian tự học. Khóa học Business Intelligence tại MDA không chỉ giúp bạn làm chủ Power BI, mà còn trang bị tư duy xây dựng mô hình dữ liệu chuẩn, tối ưu hiệu suất và tạo báo cáo chuyên nghiệp.

Thông tin chi tiết: Khóa học Business Intelligence

Liên hệ Zalo: 0961 48 66 48

#DAX #PowerBI #DataAnalytics #AI

113 Cherry St #92768, Seattle, WA 98104-2205
Unsubscribe · Preferences

Mastering Data Analytics (MDA)

+170.000 người theo dõi chúng tôi trên các nền tảng. Hãy để lại email để cập nhập kiến thức mới nhất về Data Analytics với No-code, AI & Automation! 👇

Read more from Mastering Data Analytics (MDA)
Lam sao de tranh roi vao bay thuyet am muu khi ra quyet dinh kinh doanh

31/03/2025 Làm sao tránh rơi vào bẫy "thuyết âm mưu" khi ra quyết định kinh doanh? Trong thời đại của dữ liệu và AI, chúng ta thường được nhắc nhở rằng “hãy ra quyết định dựa trên dữ liệu”. Nhưng nếu bạn đã từng gặp những tình huống phân tích sai, hiểu nhầm insight, hay tệ hơn — rơi vào lối suy nghĩ thiên kiến để bảo vệ một giả định cá nhân — thì bạn sẽ hiểu: có dữ liệu không đồng nghĩa với có trí tuệ. Và điều nguy hiểm hơn: nếu không đi đúng hành trình từ dữ liệu đến trí tuệ, ta rất dễ đánh...

10 ky nang duoc nha tuyen dung danh gia cao nhat

Bản đồ kỹ năng được nhà tuyển dụng đánh giá cao nhất từ 1995 đến 2025 cho thấy một hành trình chuyển đổi toàn diện: từ kỹ năng cá nhân sang kỹ năng tư duy, từ giao tiếp sang công nghệ, từ học thuộc sang học chủ động. Không đơn thuần là sự thay đổi tên gọi – đây là sự tái định nghĩa về giá trị con người trong lao động hiện đại. Ba giai đoạn tiến hóa của kỹ năng: Nhìn từ biểu đồ Sankey 1. 1995–2010: Kỷ nguyên của giao tiếp và thực thi Biểu đồ cho thấy giai đoạn này ngập tràn các kỹ năng như:...

10 cach chuyen hoa du lieu khach hang thanh loi the canh tranh

23/03/2025 10 cách chuyển hoá dữ liệu khách hàng thành lợi thế cạnh tranh Khách hàng không nói bằng lời. Họ nói bằng hành vi, bằng tần suất quay lại, bằng những lần bỏ giỏ hàng rồi rời đi. Dữ liệu chính là ngôn ngữ thầm thì ấy – và Power BI là công cụ phiên dịch tuyệt vời nhất. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá 10 cách để lắng nghe, hiểu và hành động từ dữ liệu khách hàng – để không chỉ nhìn thấy họ, mà thật sự hiểu họ. 1. Customer Segmentation – Phân nhóm để thấu hiểu Hiểu khách...