# Power BI - DAX und fortgeschrittene Dashboards (Data Analytics) > DAX (Measures, berechnete Spalten, CALCULATE, FILTER, ALL), Drill-Down, Bookmarks, Veröffentlichung - 20 Interview-Fragen - Senior - [Interview-Fragen: Data Analytics](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen.md) ## 1. Was ist der grundlegende Unterschied zwischen einer Measure und einer berechneten Spalte in DAX? **Antwort** Eine Measure wird bei jeder Benutzerinteraktion (Filter, Slicer) im aktuellen Visualisierungskontext dynamisch berechnet, während eine berechnete Spalte einmalig beim Laden der Daten ausgewertet und im Speicher der Tabelle abgelegt wird. Measures sind optimal für Aggregationen und KPIs, die sich kontextabhängig ändern, berechnete Spalten für feste Attribute, die Sortierung oder Gruppierung erfordern. ## 2. Was ist die Hauptaufgabe der CALCULATE-Funktion in DAX? **Antwort** CALCULATE ist die mächtigste DAX-Funktion, da sie es ermöglicht, den Filterkontext zu modifizieren, in dem ein Ausdruck ausgewertet wird. Sie nimmt einen Ausdruck als erstes Argument, gefolgt von einem oder mehreren Filtern, die den aktuellen Kontext ersetzen oder modifizieren. Dies ermöglicht es, Measures zu erstellen, die bestimmte Filter ignorieren oder neue hinzufügen, unabhängig von den vom Benutzer angewendeten Slicern. ## 3. Welche DAX-Funktion sollte verwendet werden, um alle Filter aus einer Tabelle oder Spalte in einer Measure zu entfernen? **Antwort** Die ALL-Funktion entfernt alle Filter, die auf eine angegebene Tabelle oder Spalte angewendet wurden, sodass die Gesamtsumme unabhängig von aktiven Slicern abgerufen werden kann. Sie wird häufig mit CALCULATE verwendet, um Prozentsätze der Gesamtsumme oder Vergleiche mit dem gesamten Datensatz zu berechnen. ALLEXCEPT ist eine Variante, die alle Filter außer denen bestimmter Spalten entfernt. ## 17 weitere Fragen verfügbar - Wie berechnet man den prozentualen Beitrag einer Kategorie zum Gesamtergebnis in DAX? - Was ist der Unterschied zwischen ALL und ALLEXCEPT in DAX? Kostenlos registrieren: https://sharpskill.dev/de/login ## Weitere Data Analytics-Interviewthemen - [Google Sheets - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/google-sheets-basics.md): 20 Fragen, Junior - [Google Sheets - Erweiterte Formeln](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/google-sheets-advanced.md): 20 Fragen, Junior - [SQL - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-basics.md): 25 Fragen, Junior - [SQL - Aggregationen und Gruppierungen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-aggregations.md): 20 Fragen, Junior - [SQL - Joins](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-joins.md): 20 Fragen, Junior - [BigQuery - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/bigquery-fundamentals.md): 20 Fragen, Junior - [Data Cleaning - Datenbereinigung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/data-cleaning.md): 20 Fragen, Junior - [KPIs und Business-Metriken](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/kpis-metrics.md): 20 Fragen, Junior - [Deskriptive Statistik](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/descriptive-statistics.md): 20 Fragen, Junior - [Zapier und No-Code-Automatisierung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/zapier-automation.md): 20 Fragen, Junior - [Grundlagen der Datenvisualisierung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/data-viz-principles.md): 20 Fragen, Junior - [Python & Pandas - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/python-pandas-basics.md): 20 Fragen, Junior - [Google Sheets - Automatisierte Dashboards](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/google-sheets-dashboards.md): 20 Fragen, Mid-Level - [SQL - Unterabfragen und CTEs](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-subqueries-ctes.md): 20 Fragen, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-window-functions.md): 20 Fragen, Mid-Level - [BigQuery - Erweiterte Funktionen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/bigquery-advanced.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/data-modeling.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Funnel- und Conversion-Analyse](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/funnel-analysis.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Kohorten- und Retention-Analyse](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/cohort-retention.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Google Tag Manager und Tracking](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/gtm-tracking.md): 20 Fragen, Mid-Level - [APIs und Webhooks](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/apis-webhooks.md): 20 Fragen, Mid-Level - [dbt - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/dbt-fundamentals.md): 20 Fragen, Mid-Level - [AB-Testing und angewandte Statistik](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/ab-testing.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/looker-studio.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Power BI - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/power-bi-fundamentals.md): 20 Fragen, Mid-Level - [SQL - Erweiterte analytische Abfragen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-advanced-analytics.md): 20 Fragen, Senior - [dbt - Erweiterte Funktionen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/dbt-advanced.md): 20 Fragen, Senior - [Python Analytics - Erweiterte Analyse und ML](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/python-analytics-advanced.md): 20 Fragen, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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