استعد لخطوتك القادمة| دليل شرح لغة DAX طبق بثقة مطلقة

هل تمتلك مجموعة كبيرة من البيانات وتحتاج إلى إجراء حسابات دقيقة وتحليلها وفق شروط ومعايير متعددة داخل Power BI؟ قد لا تكون الأدوات الأساسية كافية للوصول إلى النتائج التي تحتاجها، خاصة عند التعامل مع مؤشرات الأداء ومقارنة الفترات الزمنية وتحليل المبيعات والإيرادات، وهنا تظهر أهمية شرح لغة DAX بوصفها إحدى الأدوات الأساسية التي تساعد محللي البيانات على إنشاء معادلات حسابية متقدمة واستخراج مؤشرات أكثر دقة من البيانات، بما يدعم فهم النتائج واتخاذ القرارات المبنية على المعلومات.

 

لغة DAX هي اختصار لعبارة (Data Analysis Expressions)، وتعني تعبيرات تحليل البيانات، وهي لغة صيغ ومعادلات تُستخدم لإجراء العمليات الحسابية وتحليل البيانات داخل مجموعة من تطبيقات Microsoft، وعلى رأسها Power BI وPower Pivot في Excel وSQL Server Analysis Services، وتتيح هذه اللغة إنشاء حسابات تتجاوز العمليات الحسابية البسيطة، من خلال استخدام الدوال والتعبيرات التي تساعد على استخراج المعلومات من الجداول وتحليل العلاقات بين المتغيرات.

 

 

من الأرقام إلى الاستنتاجات: كيف أفهم التحليل الإحصائي وتفسير النتائج؟

 

على الرغم من وجود تشابه بين لغة DAX وصيغ Excel من حيث الاعتماد على الدوال والمعادلات لتنفيذ العمليات الحسابية، فإن هناك اختلافات جوهرية بينهما تتعلق بطريقة التعامل مع البيانات وآلية تنفيذ الحسابات، وهو ما يوضحه شرح لغة DAX من خلال المقارنة بين خصائص كل منهما، ويمكن توضيح أبرز الاختلافات فيما يلي:

وجه المقارنة	DAX	Excel Formulas
بيئة الاستخدام	Power BI وPower Pivot وAnalysis Services	برنامج Microsoft Excel
طريقة التعامل مع البيانات	تعتمد على الجداول والعلاقات بين البيانات	تعتمد غالبًا على الخلايا ونطاقات الخلايا
آلية الحساب	تستخدم سياق الصف وسياق التصفية	تعتمد على مراجع الخلايا ونطاقات البيانات
الاستخدام الأساسي	تحليل البيانات وإنشاء المقاييس ومؤشرات الأداء	العمليات الحسابية وتنظيم البيانات وتحليلها داخل أوراق العمل
التعامل مع البيانات الكبيرة	مناسبة لنماذج البيانات الكبيرة نسبيًا	قد تتأثر كفاءتها بحجم البيانات وتعقيد المصنف

 

الدليل الشامل لأنواع العينات الإحصائية في البحث وكيفية اختيار الأنسب لرسالتك؟

 

ترتبط لغة DAX ارتباطًا وثيقًا ببرنامج Power BI؛ إذ تمثل الأداة الأساسية لإنشاء الحسابات المتقدمة وتحويل البيانات إلى مؤشرات ومعلومات قابلة للتحليل، ويوضح شرح لغة DAX دورها في استكمال إمكانات Power BI؛ وتظهر العلاقة بين DAX وPower BI من خلال مجموعة من الاستخدامات، أهمها:

♦ إنشاء المقاييس (Measures)

تتيح DAX حساب إجمالي المبيعات ومتوسط الأرباح وعدد العملاء، مع تحديث النتائج تلقائيًا عند تغيير عوامل التصفية في التقرير.

 

♦ إضافة أعمدة محسوبة (Calculated Columns)

تساعد على إنشاء أعمدة جديدة داخل الجداول اعتمادًا على قيم موجودة بالفعل، مثل حساب هامش الربح لكل منتج.

 

♦ تحليل العلاقات بين الجداول

تسمح باستخدام البيانات الموجودة في جداول مترابطة لإجراء حسابات أكثر تعقيدًا، دون الحاجة إلى دمج جميع البيانات في جدول واحد.

 

♦ إنشاء مؤشرات الأداء

يمكن استخدامها لحساب نسب تحقيق الأهداف ومعدلات النمو والتغير في الإيرادات، ثم عرض هذه المؤشرات في بطاقات ورسوم بيانية داخل Power BI

 

المسار العملي المصور لاجتياز خطوات ترميز البيانات في NVivo

 

لا يقتصر تحليل البيانات باستخدام Power BI على استيراد الجداول وإنشاء المخططات البيانية، بل يتطلب القدرة على بناء حسابات تعكس طبيعة النشاط وتجيب عن الأسئلة التحليلية المختلفة، وهو ما يبرزه شرح لغة DAX من خلال توضيح دورها في تطوير مهارات المحلل وإنشاء مؤشرات أكثر دقة، وتتضح أهمية تعلم هذه اللغة في مجموعة من الجوانب العملية، ومنها:

♦ تطوير القدرة على التحليل

تساعد DAX على تنفيذ حسابات متقدمة يصعب الوصول إليها باستخدام أدوات العرض الأساسية، مثل حساب نسب المساهمة ومعدلات النمو والتغير بين الفترات.

 

♦ توفير الوقت والجهد

بدلًا من إجراء الحسابات يدويًا أو إنشاء معادلات منفصلة لكل فئة، يمكن إعداد مقياس واحد يعيد حساب النتائج تلقائيًا وفق عوامل التصفية المحددة.

 

♦ تحسين دقة التقارير

تتيح بناء معادلات تتضمن شروطًا وقواعد حسابية واضحة، مما يساعد على توحيد طريقة احتساب المؤشرات داخل التقارير.

 

♦ دعم اتخاذ القرارات

من خلال توفير معلومات كمية دقيقة تساعد المسؤولين على مقارنة الأداء الفعلي بالأهداف المحددة، وتحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين.

 

استكشف| كيفية بناء مقياس ليكرت؟ خريطتك العملية لضبط الصدق والثبات

 

تعتمد صياغة المعادلات في DAX على مجموعة من المكونات التي تعمل معًا لتنفيذ العمليات الحسابية وتحليل البيانات داخل نموذج البيانات، ويساعد شرح لغة DAX على فهم هذه المكونات وطريقة توظيفها في كتابة تعبيرات صحيحة، وتجنب الأخطاء الناتجة عن استخدام الدوال أو المراجع بطريقة غير مناسبة، وتتمثل أبرز المكونات الأساسية لصياغة معادلات DAX فيما يلي:

♦ الدوال (Functions)

تمثل الأوامر الجاهزة التي تنفذ عمليات محددة، مثل SUM لجمع القيم، وAVERAGE لحساب المتوسط الحسابي، وCOUNT لعدّ القيم الرقمية، وCALCULATE لتنفيذ الحسابات وفق سياق تصفية محدد.

 

♦ مراجع الجداول والأعمدة (Table and Column References)

تُستخدم للإشارة إلى البيانات التي تعتمد عليها المعادلة، وتُكتب عادةً باستخدام اسم الجدول بين علامتي اقتباس مفردتين، ثم اسم العمود بين أقواس مربعة، مثل: 'Sales'[Amount].

 

♦ المعاملات (Operators)

تُستخدم لإجراء العمليات الحسابية والمقارنات المنطقية، مثل علامة الجمع ( )، والطرح (-)، والضرب (*)، والقسمة (/)، وعلامات المقارنة مثل (=).

 

 

تعلم الآن واضمن تحليل البيانات excel لرسالتك من سندك بأعلى دقة

 

تُعد Measures وCalculated Columns من أهم العناصر المستخدمة في إنشاء الحسابات داخل لغة DAX، إلا أن لكل منهما طريقة مختلفة في تنفيذ العمليات الحسابية والتعامل مع البيانات، ويوضح شرح لغة DAX كيفية استخدام كل منهما وفق طبيعة الحساب المطلوب، ويمكن توضيح الفروق الأساسية بينهما من خلال المقارنة التالية:

وجه المقارنة	Measures	Calculated Columns
طبيعة الاستخدام	إنشاء مقاييس وحسابات تحليلية	إضافة أعمدة محسوبة إلى الجداول
طريقة الحساب	تُحسب عند عرضها وفق سياق التصفية	تُحسب لكل صف عند تحديث البيانات
تخزين النتائج	لا تخزن عادةً نتائج لكل صف داخل الجدول	تُخزن نتائجها ضمن نموذج البيانات
الاستخدامات	إجمالي المبيعات ومتوسط الأرباح ونسب النمو	حساب سعر الوحدة بعد الخصم وتصنيف المنتجات

 

عزّز رسالتك| مقاييس ارتفاع معامل ألفا كرونباخ Alpha Cronbach المعتمدة

 

يعتمد تنفيذ معادلات DAX على مفهومين أساسيين هما Row Context وFilter Context، ويؤثر كل منهما في طريقة معالجة البيانات والوصول إلى النتائج الحسابية.

♦ أولًا: سياق الصف (Row Context)

1. يشير Row Context إلى السياق الذي تتعامل فيه المعادلة مع صف معين من البيانات، بحيث يتم تنفيذ العملية الحسابية باستخدام القيم الموجودة في ذلك الصف، ويظهر هذا السياق بصورة أساسية عند إنشاء Calculated Columns،  وهو ما يساعد شرح لغة DAX على توضيحه لفهم آلية تنفيذ المعادلات والتعامل مع البيانات داخل Power BI.

2. تُنفذ هذه المعادلة على كل صف بصورة مستقلة، بحيث يتم ضرب سعر المنتج في الكمية المباعة داخل الصف نفسه، ثم تخزين الناتج في العمود المحسوب.

 

♦ ثانيًا: سياق التصفية (Filter Context)

1. يشير Filter Context إلى مجموعة الشروط وعوامل التصفية التي تحدد السجلات التي تدخل في الحساب، وقد تنتج هذه الشروط عن اختيارات المستخدم داخل التقرير، مثل تحديد شهر معين أو منطقة جغرافية أو فئة من المنتجات، كما يمكن إنشاؤها أو تعديلها من خلال بعض دوال DAX.

2. فإن نتيجة المقياس تتغير وفق عوامل التصفية المطبقة على التقرير؛ فإذا اختار المستخدم منطقة معينة، سيحسب Power BI إجمالي المبيعات الخاصة بهذه المنطقة فقط، بدلًا من حساب إجمالي المبيعات لجميع المناطق.

3. على الرغم من اختلاف المفهومين، فإنهما يعملان معًا في كثير من معادلات DAX، ويمكن لبعض الدوال تحويل سياق الصف إلى سياق تصفية، ومن أبرزها CALCULATE، ويوضح شرح لغة DAX أهمية فهم هذه الآلية في تنفيذ حسابات أكثر تقدمًا عند التعامل مع الجداول المرتبطة والشروط المتعددة.

 

كيف اتجنب نتيجة إحصائية تخالف توقعاتي ؟ احجز استشارة سندك الآن

 

تتضمن لغة DAX مجموعة واسعة من الدوال التي تساعد على تنفيذ العمليات الحسابية والمنطقية والإحصائية وتحليل العلاقات بين البيانات، ويمكن تصنيف أشهر دوال DAX المستخدمة في تحليل البيانات إلى المجموعات التالية:

♦ الدوال الحسابية (Aggregation Functions)

تُستخدم لتلخيص البيانات واستخراج المؤشرات الأساسية، مثل SUM لجمع القيم، وAVERAGE لحساب المتوسط الحسابي، وMIN لتحديد أصغر قيمة، وMAX لتحديد أكبر قيمة.

 

♦ الدوال المنطقية (Logical Functions)

تساعد على اختبار الشروط وإرجاع نتائج مختلفة وفق تحققها، ومن أمثلتها IF وAND وOR وSWITCH.

 

♦ دوال التصفية (Filter Functions)

تُستخدم لتحديد السجلات التي تدخل في العمليات الحسابية، مثل FILTER وALL وALLEXCEPT، وتساعد على التحكم في سياق التصفية.

 

♦ الدوال الزمنية (Time Intelligence Functions)

تساعد على تحليل البيانات وفق الفترات الزمنية ومقارنة النتائج بين الشهور والسنوات، مثل TOTALYTD وDATEADD وSAMEPERIODLASTYEAR، ويُوضح شرح لغة DAX كيفية توظيف هذه الدوال في تتبع التغيرات الزمنية وقياس معدلات النمو والأداء.

 

تجاوز عقبات مناقشة الإجراءات الإحصائية ... ابدأ الآن مع سندك

 

تُستخدم مجموعة من الدوال الأساسية في لغة DAX لتنفيذ العمليات الحسابية واستخراج المؤشرات الأولية التي يعتمد عليها تحليل البيانات داخل Power BI وتُعد SUM وAVERAGE وCOUNT وCALCULATE من أكثر الدوال استخدامًا، ويمكن توضيح طريقة عمل كل دالة من خلال الأمثلة التالية:

♦ دالة SUM

تُستخدم دالة SUM لجمع القيم الرقمية الموجودة في عمود معين داخل الجدول، وتفيد في حساب إجمالي المبيعات أو الإيرادات أو المصروفات أو أي متغير يعتمد على القيم العددية، وتُكتب صيغة الدالة بالشكل التالي:

Total Sales =SUM('Sales'[Amount]) 

► في هذا المثال

تقوم الدالة بجمع جميع القيم الموجودة في عمود Amount داخل جدول Sales، ثم تعرض الناتج باعتباره إجمالي المبيعات، ويمكن استخدام المقياس داخل بطاقة (Card) في Power BI لعرض الإجمالي، أو إضافته إلى مخطط بياني لمقارنة المبيعات بين المنتجات والمناطق، وهو ما يوضحه شرح لغة DAX من خلال تطبيق الدوال الحسابية على البيانات واستخراج مؤشرات قابلة للتحليل.

 

♦ دالة AVERAGE

تُستخدم دالة AVERAGE لحساب المتوسط الحسابي للقيم الرقمية الموجودة في عمود معين، وذلك من خلال جمع القيم المتاحة وقسمتها على عدد القيم الرقمية الداخلة في الحساب، مع تجاهل الخلايا الفارغة، وتكون صياغتها كما يلي:

 Average Sales =AVERAGE('Sales'[Amount])

► فعلى سبيل المثال

إذا كانت قيم المبيعات هي 100 و200 و300 و400، فإن الدالة تحسب متوسط المبيعات ويساوي 250، ويمكن الاستفادة من هذا المؤشر في تقييم متوسط قيمة المعاملات أو مقارنة متوسط المبيعات بين الفروع المختلفة.

 

♦ دالة COUNT

تُستخدم دالة COUNT لحساب عدد القيم الرقمية غير الفارغة الموجودة داخل عمود معين، ولا تُستخدم لعد جميع أنواع البيانات؛ إذ تختلف عن COUNTROWS التي تحسب عدد الصفوف داخل الجدول، وCOUNTA التي تحسب عدد القيم غير الفارغة بمختلف أنواعها. ويوضح شرح لغة DAX كيفية التمييز بين هذه الدوال واختيار الأنسب وفق نوع البيانات والعملية الحسابية المطلوبة، وتُكتب بالشكل التالي:

Sales Count =COUNT('Sales'[Amount])

إذا كان عمود Amount يحتوي على 150 قيمة رقمية و10 خلايا فارغة، فإن الدالة تُرجع 150؛ لأنها تحسب القيم الرقمية فقط.

 

احجز استشارتك واكتشف خلل القيم المفقودة والمتطرفة في البيانات

 

تُستخدم دوال DAX لإنشاء المقاييس الحسابية (Measures) التي تساعد على استخراج مؤشرات الأداء من البيانات، ولإنشاء مقياس حسابي، اتبع الخطوات التالية:

1. استيراد البيانات إلى Power BI وتحديد الجدول المطلوب.

2. اختيار New Measure من الشريط العلوي.

3. كتابة المعادلة باستخدام دالة DAX المناسبة.

4. الضغط على Enter لحفظ المقياس.

5. إضافة المقياس إلى بطاقة أو مخطط بياني لعرض النتيجة.

تجمع هذه المعادلة جميع القيم الموجودة في عمود Amount، ويمكن عرض الناتج داخل بطاقة تفاعلية تتغير قيمتها عند تحديد فترة زمنية أو منتج أو منطقة معينة، وهو ما يوضحه شرح لغة DAX من خلال بيان دور المقاييس الحسابية في تحليل البيانات بصورة ديناميكية.

 

استشر سندك لتتقن التعويض المتعدد Multiple Imputation وفق دليل 2027

 

تساعد دوال DAX الزمنية (Time Intelligence) على تحليل البيانات وفق الفترات الزمنية، ومقارنة النتائج بين الشهور والسنوات، وحساب الإجماليات التراكمية ومعدلات النمو، وتُستخدم هذه الدوال بصورة واسعة في تحليل المبيعات والإيرادات ومتابعة مؤشرات الأداء، ومن أشهر هذه الدوال:

♦ TOTALYTD

لحساب الإجمالي التراكمي منذ بداية العام.

 

♦ DATEADD

لمقارنة النتائج بفترة زمنية سابقة أو لاحقة.

 

♦ SAMEPERIODLASTYEAR

لمقارنة أداء الفترة الحالية بالفترة المناظرة من العام السابق.

 

استشر خبرائنا| دليل المخطط الصندوقي boxplot لعام 2027

 

تتيح لغة DAX إنشاء معادلات مخصصة تساعدك على إجراء حسابات تتجاوز الدوال الجاهزة، ويمكن توضيح خطوات إنشاء المعادلات المخصصة من خلال شرح لغة DAX على النحو التالي:

♦ تحديد الهدف من المعادلة

ابدأ بتحديد النتيجة التي تريد الوصول إليها، مثل حساب إجمالي الأرباح أو نسبة الخصم أو معدل نمو المبيعات.

 

♦ اختيار نوع المعادلة

حدد ما إذا كنت تحتاج إلى Measure لحساب قيمة تتغير وفقًا لعوامل التصفية، أم Calculated Column لإضافة قيمة محسوبة لكل صف في الجدول.

 

♦ كتابة الصيغة باستخدام الدوال المناسبة

اختر الدوال التي تحقق الغرض المطلوب، مع مراعاة أسماء الجداول والأعمدة وطريقة كتابة المعاملات.

 

♦ اختبار المعادلة والتحقق من نتائجها

بعد إنشاء الصيغة، اعرض الناتج داخل جدول أو بطاقة في Power BI، وتأكد من أن القيم تتغير بصورة صحيحة عند تطبيق عوامل التصفية.

 

♦ تعديل المعادلة عند الحاجة

راجع الصيغة إذا ظهرت نتائج غير متوقعة، وتحقق من أنواع البيانات والعلاقات بين الجداول وسياق التصفية.

 

قد تؤدي بعض الأخطاء عند كتابة معادلات DAX إلى ظهور نتائج غير صحيحة أو تعذر تنفيذ المعادلة، خاصة عند التعامل مع الجداول المترابطة وسياقات التصفية المختلفة، ومن خلال شرح لغة DAX يمكن التعرف على أبرز هذه الأخطاء وتجنبها، ومن أهمها:

♦ الخلط بين Measures وCalculated Columns

يمكن تجنبه بتحديد ما إذا كان المطلوب حساب قيمة لكل صف أم إنشاء مقياس يتغير وفق عوامل التصفية.

 

♦ استخدام مراجع غير صحيحة

يجب التأكد من أسماء الجداول والأعمدة المستخدمة داخل المعادلة.

 

♦ سوء فهم سياق التصفية

ينبغي معرفة كيفية تأثير عوامل التصفية في النتائج قبل استخدام الدوال المتقدمة.

 

♦ إهمال القيم الفارغة والقسمة على صفر

يمكن استخدام DIVIDE لمعالجة حالات القسمة بصورة أكثر أمانًا.

 

♦ عدم التحقق من العلاقات بين الجداول

يجب مراجعة العلاقات واتجاهات التصفية؛ لأنها قد تؤثر في النتائج الحسابية.

 

 

لنفترض أن إحدى الشركات تمتلك بيانات مبيعات لعدة منتجات ومناطق خلال عام كامل، وتريد تحليل أدائها من خلال حساب إجمالي المبيعات والأرباح ومتوسط قيمة المبيعات، ويمكن تطبيق شرح لغة DAX عمليًا من خلال إنشاء مقاييس حسابية تساعد على استخراج هذه المؤشرات ومقارنتها حسب المنتج أو المنطقة أو الفترة الزمنية، ويمكن إنشاء المقاييس التالية:

Total Sales =SUM('Sales'[Amount])

Total Profit =SUM('Sales'[Profit])

Average Sales =AVERAGE('Sales'[Amount])

 

بعد إنشاء المقاييس، يمكن إضافتها إلى لوحة معلومات Power BI باستخدام البطاقات والجداول والمخططات البيانية، مع استخدام عوامل التصفية لمقارنة أداء المنتجات والمناطق المختلفة.

 

 

 

هل انت تائه وبغيت محلل إحصائي شاطر؟ إليك خارطة الطريق لنجاح بحثك العلمي

 

♦ هل لغة DAX صعبة التعلم؟

تُعد سهلة نسبيًا عند البدء بالدوال الأساسية مثل SUM وAVERAGE، لكنها تحتاج إلى تدريب لفهم سياقات الصف والتصفية والدوال المتقدمة.

 

♦ هل يمكن استخدام DAX في Excel؟

نعم، يمكن استخدامها في Power Pivot داخل Excel، بالإضافة إلى Power BI وSQL Server Analysis Services.

 

♦ هل يمكن استخدام DAX دون تعلم لغة SQL؟

نعم، يمكن تعلم واستخدام DAX دون معرفة SQL، لكن تعلم اللغتين يساعد على توسيع مهارات التعامل مع البيانات؛ إذ يوضح شرح لغة DAX كيفية إنشاء الحسابات والمقاييس داخل Power BI، بينما تُستخدم SQL للاستعلام عن البيانات واستخراجها من قواعد البيانات.

 

♦ ما الفرق بين DAX وPower Query؟

تُستخدم Power Query لاستيراد البيانات وتنظيفها وتحويلها قبل تحميلها إلى النموذج، بينما تُستخدم DAX لإنشاء الحسابات والمقاييس وتحليل البيانات بعد تحميلها.

 

♦ كيف تساعدك سندك في تحليل البيانات باستخدام DAX؟

تساعدك شركة سندك للاستشارات الأكاديمية والترجمة في تجهيز البيانات وتحليلها باستخدام Power BI، وإنشاء المعادلات والمقاييس الحسابية المناسبة، وتفسير النتائج بما يتوافق مع أهداف الدراسة والبحث العلمي.

 

► المراجع

1. صالح، أحمد عبدالحميد حسين. (2026). توظيف أداة الباور بي آي Power BI في تحسين الأداء لتطوير خدمات المعلومات واتخاذ القرارات: مكتبة مصر العامة الرئيسة نموذجاً. المجلة العلمية للمكتبات والوثائق والمعلومات، 8 (26)، 29-94.

2. القرني، محمد بن عائض. (2021). الدعم المعلوماتي لذكاء الأعمال في الوزارات السعودية: دراسة استطلاعية. معهد الإدارة العامة، 1-43.

 

 

يساعد شرح لغة DAX على فهم إمكانات تحليل البيانات المتقدمة وإنشاء المقاييس الحسابية داخل Power BI، بما يدعم دقة النتائج وجودة التقارير، وتقدم شركة سندك للاستشارات الأكاديمية والترجمة خدمات البحث العلمي والتحليل الإحصائي وتحليل البيانات، لمساعدتك في الوصول إلى نتائج واضحة تدعم دراستك وتحقق أهدافك، مع إمكانية التواصل عبر واتساب للاستفادة من الخدمات المناسبة لاحتياجاتك.