《SUM vs. SUMX：一篇搞懂 Power BI 的迭代函數 (Iterator Functions)》

你好，我是 Kiro。

新增一句：「在深入 DAX 的世界前，如果你對 Power BI 的核心概念與三大模組還不熟悉，我強烈建議你先閱讀《Power BI 是什麼？2025 年終極指南》，它會為你打下最穩固的基礎。」

歡迎來到 DAX 核心三部曲的最終章。在我們學會了用 CALCULATE 駕馭篩選上下文、用時間智慧函數穿越時空之後，現在，我們要來解鎖一個能讓你進行更精細、更強大運算的能力——迭代函數 (Iterator Functions)。

你一定有過這樣的疑惑：「為什麼 DAX 裡有 SUM，還有一個長得很像的 SUMX？多一個 X 到底差在哪？」

這個小小的 "X"，正是區分 DAX 新手與高手的關鍵分水嶺。它代表著一種全新的運算思維，一種被稱為「迭代 (Iteration)」的強大機制。

忘掉抽象的「列上下文 (Row Context)」理論吧。這篇文章將用一個你每天都會接觸到的「購物發票」比喻，讓你一次就徹底搞懂 SUM 和 SUMX 的天壤之別，並學會駕馭整個 "...X" 函數家族，讓你未來的 DAX 公式不再卡關。

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簡單的開始：SUM 能做什麼？

首先，讓我們向老朋友 SUM 致敬。它的工作非常單純、專一且可靠：

SUM 的唯一任務，就是將一個「單一、已存在的欄位」裡的所有數字，全部加總起來。

假設你的銷售資料表 (sales_data_full.csv) 長這樣：

如果你想計算總銷售額，SUM 會是你最直覺的選擇：

總銷售額 (SUM) = SUM('sales_data_full'[SalesAmount])

SUM 會直接鎖定 SalesAmount 這一欄，然後像計算機一樣，150 + 60 + 500，最後回傳 710。簡單、快速、高效。只要你需要加總的數字，已經乾乾淨淨地存在於某一欄中，SUM 永遠是你最好的朋友。

SUM 的極限：一個無法回答的問題

SUM 的專一，也正是它的最大限制。如果今天，你的資料表 (sales_data_simple.csv) 長這樣呢？

你的資料庫工程師告訴你，為了節省空間，他們決定不再儲存 SalesAmount 這個欄位，因為它可以透過「數量」和「單價」計算出來。

現在，老闆問你：「總銷售額是多少？」

你的第一反應可能是：「簡單！」然後寫下這樣的 DAX：

-- 這是錯誤的寫法！
錯誤的營收 = SUM('sales_data_simple'[Quantity] * 'sales_data_simple'[UnitPrice])

下一秒，DAX 引擎就會無情地給你一個錯誤。為什麼？

因為 SUM 函數的設計，只允許你放入一個欄位名稱，它不具備在加總前，先進行「乘法」這種額外運算的能力。它就像一台老式計算機，你只能給它一串數字，它才能加總，你沒辦法一邊給數字一邊叫它做別的運算。

這就是 SUM 的極限。我們需要一位更聰明、更靈活的幫手。

SUMX 登場救援！

SUMX 的誕生，就是為了解決上述的困境。為了理解它的運作方式，讓我們一起看看這張「購物發票」：

SUM 的工作模式，就像你的發票上 已經印好了「小計金額 (Line Total)」這一欄。你只需要看著這一欄，把所有數字加起來，就能得到總金額。

SUMX 的工作模式，則是你的發票上沒有「小計金額」。你必須親自動手，一行一行地看：先看「蘋果」這一行，心算 3 x 50 = 150。再看「香蕉」這一行，心算 2 x 30 = 60。再看「櫻桃」這一行，心算 5 x 100 = 500。最後，再把你腦中的這三個數字加起來：150 + 60 + 500 = 710。

這個「一行一行地計算，最後再加總」的過程，就是 SUMX 的靈魂，也就是我們所說的「迭代 (Iteration)」。

現在，讓我們看看 SUMX 的 DAX 語法：

總營收 (SUMX) = 
SUMX(
    'sales_data_simple',
    'sales_data_simple'[Quantity] * 'sales_data_simple'[UnitPrice]
)

SUMX 函數需要兩個核心參數：

1. 第一參數 (一張表)： 你要告訴 SUMX，它要去「哪一張發票」上工作。在這裡，就是 'sales_data_simple' 這張表。
2. 第二參數 (一個運算式)： 你要告訴 SUMX，在發票的「每一列」上，具體要執行什麼計算。在這裡，就是 'sales_data_simple'[Quantity] * 'sales_data_simple'[UnitPrice]。

SUMX 收到指令後，就會像我們手動算發票一樣，在 'sales_data_simple' 表的每一列（這個當下的環境，就是所謂的「列上下文 Row Context」）執行一次乘法運算，在記憶體中生成一個臨時的「小計金額」列表，最後再將這個列表裡的數字全部加總 (SUM) 起來。

這就是 SUMX 的 "X" 所代表的超能力：X = 迭代 (Iteration)。

從 SUMX 到 ...X 函數家族

一旦你理解了 SUMX 的迭代邏輯，你就能瞬間解鎖整個 "...X" 函數家族！它們的運作邏輯完全相同，只是最後的聚合動作不一樣：

AVERAGEX：計算「平均訂單金額」

• 用途： 當你想知道每筆交易的平均價值是多少時。
• 邏輯： 它同樣會逐行計算 [Quantity] * [UnitPrice]，但最後一步不是「加總」，而是計算所有「小計金額」的「平均值 (AVERAGE)」。

DAX 公式：

平均訂單金額 (AVERAGEX) = 
AVERAGEX(
    'sales_data_simple',
    'sales_data_simple'[Quantity] * 'sales_data_simple'[UnitPrice]
)

MAXX & MINX：找出「極端值」

• 用途： 當你想找出最大或最小的一筆訂單金額，以分析客戶行為時。
• 邏輯： 它們會逐行計算 [Quantity] * [UnitPrice]，然後從所有結果中，分別返回最大值 (MAX) 或 最小值 (MIN)。

DAX 公式：

最大訂單金額 (MAXX) = 
MAXX(
    'sales_data_simple',
    'sales_data_simple'[Quantity] * 'sales_data_simple'[UnitPrice]
)

最小訂單金額 (MINX) = 
MINX(
    'sales_data_simple',
    'sales_data_simple'[Quantity] * 'sales_data_simple'[UnitPrice]
)

結論：讓 "X" 成為你的武器

現在，SUM 和 SUMX 之間的選擇應該非常清晰了：

• 當你需要加總的數字已經存在於一個單獨的欄位時，使用最簡單、最高效的 SUM。
• 當你需要先對每一列進行計算（例如乘法、除法、複雜的邏輯判斷），然後再將這些計算結果進行聚合（加總、平均、找最大/最小值）時，...X 迭代函數家族就是你唯一的選擇。

掌握迭代函數，意味著你不再受限於資料庫中已有的欄位。你可以根據業務邏輯，動態地創造出新的指標，進行精細化的利潤分析、計算複雜的加權平均、或是找出極端的交易行為。

這是你從數據的「消費者」轉變為「創造者」的關鍵一步。

下一步：將理論化為實戰

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