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數據分析就是篩選、分組、聚合的過程，關於篩選，可以按一個維度來篩選，也可以按多個維度篩選，還有種常見的方式是，利用幾個特定的維度值構成的表，作為條件表來篩選原始表。
也就是說，根據一個表，來篩選另外一個表，在PowerBI中怎么做，更具體一點，如何用DAX來完成呢？
假設原始數據記錄為一張模擬的訂單表：
還有一張表，命名為篩選條件表，
根據這個篩選表，來找出訂單表中的記錄，即找出1月2日產品A和B、以及1月3日產品B的銷售記錄。
這個問題相當於求兩個表的交集，很自然的會想到用表函數
NATURALINNERJOIN來實現，直接用這個函數來新建表測試一下，
你會發現沒法正常返回結果，錯誤提示也很清楚，沒有公共聯接列。
所以第一步應該先讓兩個表產生關系，但是兩個表之間只能有一個維度的關系，無法同時在兩個列上建立關系，那篩選條件是兩個維度怎么做呢？
很簡單，通過兩個維度表建立關系就行了，
然后再用NATURALINNERJOIN就可以正常提取出需要的數據了，
如果覺得前兩列是重復的，可以用SELECTCOLUMNS函數來選擇結果表中需要的列。
就這個問題繼續探索一下，如果篩選條件表和訂單表沒有建立關系，是否可以實現呢？
也是可以的，在DAX中還有個強大的函數，TREATAS，專門處理沒有建立關系的情況，因為它可以在表之間構建虛擬關系，直接進行篩選。
可以將上面構建的數據模型中的關系全部刪掉，在沒有任何關系，也沒有維度表，只有篩選條件表和訂單表的情況下，使用TREATAS效果如下：
直接得出想要的結果，是不是很強大。
TREATAS函數在以前的案例中也使用過，但是沒有詳細介紹，其實它並不難理解。
DAX函數名稱大部分都是用英文單詞組合的，TREATAS，是個關系函數，可以理解為TREAT+AS：將xx視同為xx的意思。（具體語法請參考官方文檔）
以上面的篩選為例，
--------TREATAS( '篩選條件表', '訂單表'[訂單日期], '訂單表'[產品名稱])--------
它就是將“篩選條件表”，視同為訂單表中的訂單日期列和產品名稱列，用訂單表中的兩列來篩選訂單表，當然是能返回正確的結果的。
TREATAS很好用，它可以在不破壞原有數據模型的前提下，根據現實的需要，在公式內部靈活的構建虛擬關系，來進行計算。
但它的靈活性也是有代價的，在虛擬關系下運行的速度比實體關系下要慢很多，當數據量較大時會明顯的感覺到。
總結
本文通過一個常見的分析場景，給出兩個解決辦法，並通過這兩種辦法，認識了兩種關系：實體關系和虛擬關系，虛擬關系的篩選是通過TREATAS函數實現的。
不要因為TREATAS可以不建立關系就能實現篩選，你就忽視建模的作用，在數據模型中建立實體關系總是很必要的。上面第一種方式是DAX數據分析的基本功，在此之上，學習更靈活的技巧，不經意間秀一下，更能讓人刮目相看。