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curiouspbix0
Helper IV
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Modelo de consulta de energía al modelo de datos

Power Query parece ser más hábil para crear un modelo sólido para requisitos complejos que se ocupan de fuentes mulitple con diferentes combinaciones.

¿Cuándo se usaría Power Query vs DAX para el modelado?

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v-diye-msft
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Hola @curiouspbix0

¿Cuál es la diferencia entre DAX y Power Query (también conocido como 'M')?, este artículo me ayudó a: https://radacad.com/m-or-dax-that-is-the-question

El artículo también habla sobre cuándo usar Dax y cuándo usar Power Query:

¿Cuál es el mejor?

¡La respuesta rápida es Depends! Depende del tipo de uso. Si desea crear una columna concatenada; Power Query (M) es una mejor opción en mi opinión, ya que normalmente es como la parte ETL de la solución de BI, simplemente puede compilar el modelo y los conjuntos de datos de la manera que le gusta que sea. Pero si quieres crear algo como Año a fecha; Obviamente puedes hacerlo en Power Query o M, pero será mucho código, y tienes que considerar muchas combinaciones de posibilidades para crear un resultado correcto, mientras que en DAX simplemente puedes crearlo con el uso de la función TotalYTD. Así que la respuesta es; no hay un mejor lenguaje entre estos dos. El tipo de uso identifica cuál es el mejor. Normalmente, cualquier cambio para preparar los datos para el modelo es mejor realizarlo en M, y cualquier cálculo de análisis en la parte superior del modelo es mejor realizarlo en DAX.

M es un lenguaje de consulta mashup utilizado para consultar una multitud de orígenes de datos. Contiene comandos para transformar datos y puede devolver los resultados de la consulta y las transformaciones a una tabla de Excel o al modelo de datos de Excel o Power BI. DAX significa expresiones de análisis de datos. DAX es el lenguaje de fórmula que se usa en Power PivotPower Pivot y Power BI Desktop. DAX utiliza funciones para trabajar en datos almacenados en tablas. Algunas funciones DAX son idénticas a las funciones de hoja de cálculo de Excel, pero DAX tiene muchas más funciones para resumir, segmentar y segmentar escenarios de datos complejos. Tienen diferentes funciones, para una misma columna calculada usando DAX, tal vez necesita varios pasos para obtener el resultado usando el lenguaje M. A veces es necesario crear una columna calculada utilizando varias funciones en DAX, mientras que es más fácil y más rápido. Por lo tanto, el rendimiento de DAX y Power Query son incomparables en función de mi comprensión, depende de los requisitos. Tienen sus propias ventajas. Revise los siguientes artículos.

El artículo:El motor VertiPaq en DAXdescribe el funcionamiento de DAX.
La diferencia entre DAX y M:Idioma Dax o M

Community Support Team _ Dina Ye
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3 REPLIES 3
v-diye-msft
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Hola @curiouspbix0

¿Cuál es la diferencia entre DAX y Power Query (también conocido como 'M')?, este artículo me ayudó a: https://radacad.com/m-or-dax-that-is-the-question

El artículo también habla sobre cuándo usar Dax y cuándo usar Power Query:

¿Cuál es el mejor?

¡La respuesta rápida es Depends! Depende del tipo de uso. Si desea crear una columna concatenada; Power Query (M) es una mejor opción en mi opinión, ya que normalmente es como la parte ETL de la solución de BI, simplemente puede compilar el modelo y los conjuntos de datos de la manera que le gusta que sea. Pero si quieres crear algo como Año a fecha; Obviamente puedes hacerlo en Power Query o M, pero será mucho código, y tienes que considerar muchas combinaciones de posibilidades para crear un resultado correcto, mientras que en DAX simplemente puedes crearlo con el uso de la función TotalYTD. Así que la respuesta es; no hay un mejor lenguaje entre estos dos. El tipo de uso identifica cuál es el mejor. Normalmente, cualquier cambio para preparar los datos para el modelo es mejor realizarlo en M, y cualquier cálculo de análisis en la parte superior del modelo es mejor realizarlo en DAX.

M es un lenguaje de consulta mashup utilizado para consultar una multitud de orígenes de datos. Contiene comandos para transformar datos y puede devolver los resultados de la consulta y las transformaciones a una tabla de Excel o al modelo de datos de Excel o Power BI. DAX significa expresiones de análisis de datos. DAX es el lenguaje de fórmula que se usa en Power PivotPower Pivot y Power BI Desktop. DAX utiliza funciones para trabajar en datos almacenados en tablas. Algunas funciones DAX son idénticas a las funciones de hoja de cálculo de Excel, pero DAX tiene muchas más funciones para resumir, segmentar y segmentar escenarios de datos complejos. Tienen diferentes funciones, para una misma columna calculada usando DAX, tal vez necesita varios pasos para obtener el resultado usando el lenguaje M. A veces es necesario crear una columna calculada utilizando varias funciones en DAX, mientras que es más fácil y más rápido. Por lo tanto, el rendimiento de DAX y Power Query son incomparables en función de mi comprensión, depende de los requisitos. Tienen sus propias ventajas. Revise los siguientes artículos.

El artículo:El motor VertiPaq en DAXdescribe el funcionamiento de DAX.
La diferencia entre DAX y M:Idioma Dax o M

Community Support Team _ Dina Ye
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Mariusz
Community Champion
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Hola @curiouspbix0

Normalmente, toda la preparación de datos debe realizarse en Power Query y, a continuación, puede usar DAX para las medidas.

Saludos
Mariusz

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