{"id":11618,"date":"2026-09-11T09:00:00","date_gmt":"2026-09-11T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/iwis.io\/?p=11618"},"modified":"2026-09-13T23:20:15","modified_gmt":"2026-09-13T23:20:15","slug":"dax-formulas-in-power-bi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/dax-formulas-in-power-bi\/","title":{"rendered":"DAX-Formeln in Power BI: der Praxisleitfaden"},"content":{"rendered":"","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>DAX \u00fcbernimmt die Berechnungen im Power-BI-Modell. Wir zeigen die wichtigsten Funktionen, die Zeitintelligenz, typische Fehler und fertige Formeln f\u00fcr Businessberichte.<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":11597,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[358],"tags":[544,545],"class_list":["post-11618","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-business-intelligence","tag-formeln","tag-leitfaden"],"acf":{"blog_custom_title":"","blog_featured_image":11622,"blog_custom_excerpt":"DAX \u00fcbernimmt die Berechnungen im Power-BI-Modell. Wir zeigen die wichtigsten Funktionen, die Zeitintelligenz, typische Fehler und fertige Formeln f\u00fcr Businessberichte.","blog_external_url":"","blog_categories":[358],"blog_tags":[544,545],"blog_featured_post":false,"blog_author":9876,"blog_faq_questions":[11598,11601,11604,11607,11610,11613],"blog_content_blocks":[{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"Wer nach Jahren mit Automatikgetriebe zum ersten Mal wieder ein Schaltgetriebe f\u00e4hrt, merkt schnell: Die vertrauten Handgriffe funktionieren pl\u00f6tzlich nicht mehr. Mit Excel und Power BI ist es \u00e4hnlich \u2014 SUM, IF oder FILTER sind bekannt, die Berechnungslogik ist aber eine andere. <strong>DAX-Formeln in Power BI<\/strong> arbeiten mit Zeilen- und Filterkontext, und genau das verlangt ein Umdenken.\r\n\r\nIn diesem Leitfaden kl\u00e4ren wir, <strong>was DAX ist<\/strong>, worin es sich von Power Query unterscheidet, welche Funktionen man zuerst braucht und wo die typischen Fehler entstehen. Das Material eignet sich f\u00fcr <strong>DAX f\u00fcr Einsteiger<\/strong> ebenso wie f\u00fcr erfahrene Analysten."},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"<h2>Was DAX ist und wof\u00fcr man es braucht<\/h2>\r\nDAX ist die Formel- und Ausdruckssprache von Microsoft f\u00fcr Power BI, Analysis Services und Power Pivot in Excel. Mit DAX erstellt man Kennzahlen, berechnete Spalten und Tabellen. Das Ergebnis einer Berechnung h\u00e4ngt von der Struktur des Modells und vom Kontext ab, in dem die Formel ausgef\u00fchrt wird.\r\n\r\nExcel-Formeln beziehen sich in der Regel auf Zellen und Bereiche, <strong>DAX-Formeln<\/strong> dagegen auf Tabellen und Spalten des Modells. Eine Kennzahl mit SUM wird zum Beispiel entsprechend den aktuellen Filtern des Berichts neu berechnet.\r\n\r\nWof\u00fcr ein Analyst DAX braucht:"},{"acf_fc_layout":"list_block","list_title":"","list_type":"ul","list_items":[{"item_text":"Berechnung von Business-Kennzahlen: Marge, Conversion, LTV \u2014 Werte, die sich nicht durch einfaches Summieren einer Spalte ermitteln lassen."},{"item_text":"Zeitintelligenz: Vorjahresvergleiche, kumulierte Summen, Werte zu Periodenbeginn und -ende."},{"item_text":"Dynamische Berechnungen: Kennzahlen werden entsprechend den vom Nutzer gew\u00e4hlten Filtern neu berechnet und speichern kein eigenes Ergebnis je Zeile."}]},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"Wenn ein Unternehmen <a href=\"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/power-bi-for-business\/\"><strong>Power BI f\u00fcr das Business<\/strong><\/a> einsetzt, braucht es DAX f\u00fcr eigene Kennzahlen und Berechnungen, die sich mit den Filtern des Berichts ver\u00e4ndern.\r\n<h3>DAX vs. Power Query: worin liegt der Unterschied<\/h3>\r\nPower Query bereitet die Daten auf und transformiert sie, bevor sie ins Modell geladen werden; DAX f\u00fchrt die Berechnungen bereits innerhalb des Modells aus."},{"acf_fc_layout":"table_block","table_header":[{"header_text":"Kriterium"},{"header_text":"Power Query"},{"header_text":"DAX"}],"table_rows":[{"row_cells":[{"cell_content":"Wann es greift"},{"cell_content":"Beim Laden und Aufbereiten der Daten"},{"cell_content":"Im Datenmodell: berechnete Spalten und Tabellen werden bei der Datenaktualisierung berechnet, Kennzahlen w\u00e4hrend der Arbeit mit dem Bericht."}]},{"row_cells":[{"cell_content":"Was es tut"},{"cell_content":"Bereinigt, filtert und verbindet Tabellen aus verschiedenen Quellen"},{"cell_content":"F\u00fchrt Berechnungen im Datenmodell aus: erstellt Kennzahlen, berechnete Spalten und Tabellen."}]},{"row_cells":[{"cell_content":"Sprache"},{"cell_content":"M (Power Query M)"},{"cell_content":"DAX (Data Analysis Expressions)."}]},{"row_cells":[{"cell_content":"Ergebnis"},{"cell_content":"Eine neue Tabelle oder Spalte im Modell"},{"cell_content":"H\u00e4ngt von der Art der Berechnung ab: eine Kennzahl \u00e4ndert ihr Ergebnis entsprechend den aktuellen Filtern, berechnete Spalten und Tabellen speichern die berechneten Werte im Modell."}]},{"row_cells":[{"cell_content":"Beispielaufgabe"},{"cell_content":"Daten aus CRM und Excel-Datei in einer Tabelle zusammenf\u00fchren"},{"cell_content":"Den Anteil der Bestandskunden an der Gesamtzahl berechnen"}]}]},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"Power Query ist f\u00fcr die Datenaufbereitung zust\u00e4ndig, <strong>DAX-Funktionen<\/strong> f\u00fcr die Berechnungen im Modell. Eine syntaktisch korrekte DAX-Formel kann trotzdem ein falsches Ergebnis liefern \u2014 wegen eines Fehlers in der Logik, in den Beziehungen oder im Kontext.\r\n<h2>Grundlegende DAX-Funktionen<\/h2>\r\nMan muss nicht alle <strong>DAX-Funktionen<\/strong> auf einmal lernen. Wichtiger ist es, zuerst die Basisfunktionen zu beherrschen und zu verstehen, wie der Kontext die Berechnung beeinflusst.\r\n<h3>CALCULATE<\/h3>\r\nCALCULATE ist eine der zentralen <strong>DAX-Funktionen<\/strong>: Sie berechnet einen Ausdruck in einem ver\u00e4nderten Filterkontext.\r\n\r\nGrundsyntax:\r\n\r\nCALCULATE(&lt;Ausdruck&gt;, &lt;Filter1&gt;, &lt;Filter2&gt;, ...)\r\n\r\nBeispiel: Die Ums\u00e4tze der Kategorie \"Elektronik\" sollen berechnet werden, auch wenn im Bericht \u00fcber das Feld Product[Category] eine andere Kategorie ausgew\u00e4hlt ist:\r\n\r\nUmsatz Elektronik = CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), Product[Category] = \"Elektronik\")\r\n\r\nCALCULATE ersetzt den aktuellen Filter auf Product[Category], die Filter nach Zeitraum, Region und so weiter bleiben jedoch aktiv. Das ist eines der Grundprinzipien beim Schreiben komplexerer <strong>DAX-Formeln<\/strong>.\r\n<h3>SUM, SUMX und iterative Funktionen<\/h3>\r\nSUM ist die einfachste Aggregationsfunktion, sie summiert die Werte einer Spalte:\r\n\r\nGesamtsumme = SUM(Sales[Amount])\r\n\r\nF\u00fcr Berechnungen, bei denen der Ausdruck f\u00fcr jede Zeile ausgef\u00fchrt werden muss, nutzt man die <strong>iterativen Funktionen<\/strong> SUMX, AVERAGEX und COUNTX. Sie berechnen den Ausdruck Zeile f\u00fcr Zeile und aggregieren anschlie\u00dfend das Ergebnis.\r\n\r\nEin klassisches Beispiel ist der Umsatz, wenn Preis und Menge in unterschiedlichen Spalten stehen:\r\n\r\nUmsatz = SUMX(Sales, Sales[Menge] * Sales[Preis])\r\n\r\nIn diesem Beispiel passt SUM nicht, weil die Werte in jeder Zeile zuerst multipliziert werden m\u00fcssen.\r\n<h3>Time Intelligence \u2014 Formeln f\u00fcr Zeitr\u00e4ume<\/h3>\r\n<strong>DAX-Datumsfunktionen<\/strong> werden f\u00fcr Periodenvergleiche verwendet, etwa Monat zu Monat, Jahr zu Jahr, oder f\u00fcr kumulierte Summen."},{"acf_fc_layout":"list_block","list_title":"","list_type":"ul","list_items":[{"item_text":"SAMEPERIODLASTYEAR liefert die Datumswerte des entsprechenden Zeitraums im Vorjahr."},{"item_text":"DATESYTD liefert die Datumswerte vom Jahresbeginn bis zum aktuellen Datum in der Berechnung."},{"item_text":"PREVIOUSMONTH und PREVIOUSQUARTER liefern die Datumswerte des Vormonats bzw. des Vorquartals."},{"item_text":"DATEADD verschiebt eine Datumsmenge um einen festgelegten Zeitraum."}]},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"Diese Funktionen werden meist innerhalb von CALCULATE verwendet, um auf Basis der erhaltenen Datumsmenge die gew\u00fcnschte Kennzahl zu berechnen.\r\n\r\nBeispielformel f\u00fcr den Umsatzvergleich Jahr zu Jahr:\r\n\r\nUmsatz Vorjahr = CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), SAMEPERIODLASTYEAR(Calendar[Date]))\r\n\r\nSolche <strong>Formeln in Power BI<\/strong> kommen in <a href=\"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/kpi-dashboards-in-power-bi\/\">KPI-Dashboards<\/a> zum Einsatz, um Kennzahlen zwischen Zeitr\u00e4umen automatisch zu vergleichen."},{"acf_fc_layout":"highlight_block","highlight_text":"F\u00fcr die klassische Zeitintelligenz wird eine separate Datumstabelle ben\u00f6tigt: mit eindeutigen Werten, ohne L\u00fccken und leere Eintr\u00e4ge, \u00fcber vollst\u00e4ndige Jahre und in Power BI als Datumstabelle gekennzeichnet."},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"<h2>Typische Fehler beim Schreiben von DAX<\/h2>\r\nWer gerade erst lernt, <strong>wie man DAX-Formeln schreibt<\/strong>, sollte sich zuerst mit den Fehlern befassen, die das Rechenergebnis unmittelbar beeinflussen. Hier die h\u00e4ufigsten <strong>DAX-Fehler<\/strong> und wie man sie vermeidet."},{"acf_fc_layout":"list_block","list_title":"","list_type":"ol","list_items":[{"item_text":"Verwechslung von Zeilen- und Filterkontext. Der erste bestimmt die aktuelle Zeile, unter anderem in SUMX, der zweite die Datenmenge, die unter dem Einfluss von Filtern, Beziehungen und der Formel selbst in die Berechnung eingeht."},{"item_text":"Berechnete Spalte statt Kennzahl. Eine Spalte wird bei der Aktualisierung berechnet und im Modell gespeichert, eine Kennzahl dagegen w\u00e4hrend der Arbeit mit dem Bericht, und sie reagiert auf Filter. F\u00fcr einen dynamischen Wert braucht man in der Regel eine Kennzahl."},{"item_text":"Division ohne Pr\u00fcfung des Nenners. Wenn dieser null oder leer sein kann, verwenden Sie DIVIDE: Marge % = DIVIDE([Gewinn], [Umsatz]). Standardm\u00e4\u00dfig gibt die Funktion BLANK zur\u00fcck; mit dem dritten Argument l\u00e4sst sich ein anderer Wert festlegen."},{"item_text":"Ung\u00fcnstige Filter in CALCULATE. F\u00fcr einfache Bedingungen filtert man besser direkt \u00fcber die Spalte und setzt FILTER f\u00fcr komplexere Logik ein."},{"item_text":"Unverst\u00e4ndliche Namen von Kennzahlen. \"Measure1\" erschwert die Pflege des Modells, w\u00e4hrend \"Marge % laufender Monat\" den Zweck der Berechnung sofort deutlich macht."}]},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"<h2>Beispiele f\u00fcr DAX-Formeln in Businessberichten<\/h2>\r\nNachfolgend einige <strong>DAX-Formeln<\/strong> f\u00fcr typische Businessberichte:\r\n\r\n<strong>Anteil der Bestandskunden:<\/strong>\r\n\r\n% Bestandskunden = VAR Bestandskunden = FILTER( VALUES(Sales[ClientID]), CALCULATE(DISTINCTCOUNT(Sales[OrderNumber])) &gt; 1 ) RETURN DIVIDE( COUNTROWS(Bestandskunden), DISTINCTCOUNT(Sales[ClientID]) )\r\n\r\nAls Bestandskunde gilt hier ein Kunde mit mehr als einer eindeutigen Bestellung im aktuellen Berichtskontext.\r\n\r\n<strong>Kumulierter Umsatz seit Jahresbeginn:<\/strong>\r\n\r\nUmsatz YTD = TOTALYTD(SUM(Sales[Amount]), Calendar[Date])\r\n\r\n<strong>Entwicklung gegen\u00fcber dem Vormonat (in %):<\/strong>\r\n\r\nUmsatz Vormonat = CALCULATE( [Gesamtsumme], PREVIOUSMONTH(Calendar[Date]) )\r\n\r\nEntwicklung MoM % = DIVIDE( [Gesamtsumme] - [Umsatz Vormonat], [Umsatz Vormonat] )\r\n\r\n<strong>TOP-N Produkte nach Umsatz<\/strong> (f\u00fcr Ranking-Visuals):\r\n\r\nProduktrang = RANKX(ALL(Product[Name]), [Umsatz], , DESC)\r\n\r\nUm tats\u00e4chlich die TOP-N Produkte zu erhalten, muss nach der Rangberechnung ein entsprechender Filter auf das Visual angewendet werden, zum Beispiel Produktrang &lt;= 10.\r\n\r\n<strong>Aktive Kunden der letzten 90 Tage:<\/strong>\r\n\r\nAktive Kunden 90T = CALCULATE( DISTINCTCOUNT(Sales[ClientID]), DATESINPERIOD(Calendar[Date], MAX(Calendar[Date]), -90, DAY) )"},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"<h2>Wie IWIS komplexe DAX-Modelle f\u00fcr Kunden aufbaut<\/h2>\r\nZu den Business-Intelligence-Projekten von IWIS z\u00e4hlen L\u00f6sungen f\u00fcr Planeta Kino, Helen Marlen, BAT, Swiss Krono und weitere Unternehmen. In komplexen Power-BI-Modellen geht die Gesch\u00e4ftslogik oft weit \u00fcber einfaches SUM und CALCULATE hinaus.\r\n\r\nDer typische Ablauf der Teamarbeit an einem DAX-Modell:"},{"acf_fc_layout":"list_block","list_title":"","list_type":"ol","list_items":[{"item_text":"Audit der Gesch\u00e4ftslogik. Das Team kl\u00e4rt, wie das Unternehmen jede Kennzahl berechnet, und stimmt einheitliche Regeln ab."},{"item_text":"Entwurf des Datenmodells. Die Struktur der Tabellen, die Datumstabelle und die Beziehungen zwischen ihnen bestimmen die sp\u00e4tere Komplexit\u00e4t der DAX-Formeln."},{"item_text":"Schreiben und Optimieren der Kennzahlen. Die Performance wird an Daten gepr\u00fcft, die in Volumen und Struktur den Echtdaten nahekommen."},{"item_text":"Dokumentation der Logik. F\u00fcr komplexe Kennzahlen werden Datenquellen und Berechnungsregeln festgehalten."}]},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"<h2>Kostenlose Beratung von IWIS<\/h2>\r\nWenn <strong>DAX-Formeln<\/strong> falsche Ergebnisse liefern, das Dashboard langsam l\u00e4uft oder die Kennzahlen nicht zusammenpassen, m\u00fcssen das Modell, die Beziehungen, die Filter, die Gesch\u00e4ftslogik und die Formeln selbst gepr\u00fcft werden.\r\n\r\nIn einer kostenlosen Beratung wird das IWIS-Team:"},{"acf_fc_layout":"list_block","list_title":"","list_type":"ul","list_items":[{"item_text":"Ihre Datenstruktur und Ihr DAX-Modell analysieren;"},{"item_text":"die Ursachen f\u00fcr Abweichungen in den Berechnungen finden;"},{"item_text":"aufzeigen, welche Kennzahlen \u00fcberarbeitet oder optimiert werden sollten;"},{"item_text":"ein Format f\u00fcr die Einf\u00fchrung von Business Intelligence auf Basis von Power BI empfehlen, das zu Ihren Prozessen passt."}]},{"acf_fc_layout":"cta_block","cta_title":"Bringen wir Ihr DAX-Modell in Ordnung","cta_text":"Fordern Sie eine kostenlose Beratung an \u2014 wir sehen uns Ihr Datenmodell und Ihre Berechnungen gemeinsam an.","cta_button_label":"Kontakt aufnehmen","cta_button_url":"https:\/\/iwis.io\/de\/contact\/"}]},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.4 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>DAX-Formeln in Power BI: Praxisleitfaden 2026 | IWIS<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Was DAX ist und wof\u00fcr man es in Power BI braucht. Basisfunktionen (CALCULATE, SUM, Zeitintelligenz), typische Fehler und Formelbeispiele von IWIS.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/dax-formulas-in-power-bi\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"DAX-Formeln in Power BI: Praxisleitfaden 2026 | IWIS\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Was DAX ist und wof\u00fcr man es in Power BI braucht. Basisfunktionen (CALCULATE, SUM, Zeitintelligenz), typische Fehler und Formelbeispiele von IWIS.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/dax-formulas-in-power-bi\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"iwis\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/IWIS.UKRAINE\/\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-09-11T09:00:00+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-09-13T23:20:15+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/iwis.io\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/image-449-1.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1080\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1080\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Olena Levkivska\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Olena Levkivska\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"1\u00a0Minute\" \/>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"DAX-Formeln in Power BI: Praxisleitfaden 2026 | IWIS","description":"Was DAX ist und wof\u00fcr man es in Power BI braucht. Basisfunktionen (CALCULATE, SUM, Zeitintelligenz), typische Fehler und Formelbeispiele von IWIS.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/dax-formulas-in-power-bi\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"DAX-Formeln in Power BI: Praxisleitfaden 2026 | IWIS","og_description":"Was DAX ist und wof\u00fcr man es in Power BI braucht. Basisfunktionen (CALCULATE, SUM, Zeitintelligenz), typische Fehler und Formelbeispiele von IWIS.","og_url":"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/dax-formulas-in-power-bi\/","og_site_name":"iwis","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/IWIS.UKRAINE\/","article_published_time":"2026-09-11T09:00:00+00:00","article_modified_time":"2026-09-13T23:20:15+00:00","og_image":[{"width":1080,"height":1080,"url":"https:\/\/iwis.io\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/image-449-1.png","type":"image\/png"}],"author":"Olena Levkivska","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Verfasst von":"Olena Levkivska","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"1\u00a0Minute"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/dax-formulas-in-power-bi\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/dax-formulas-in-power-bi\/"},"author":{"name":"Olena Levkivska","@id":"https:\/\/iwis.io\/de\/#\/schema\/person\/49777c04f063a88adb72ec8e6b27f252"},"headline":"DAX-Formeln in Power BI: der Praxisleitfaden","datePublished":"2026-09-11T09:00:00+00:00","dateModified":"2026-09-13T23:20:15+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/dax-formulas-in-power-bi\/"},"wordCount":6,"publisher":{"@id":"https:\/\/iwis.io\/de\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/dax-formulas-in-power-bi\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/iwis.io\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/image-449-1.png","keywords":["Formeln","Leitfaden"],"articleSection":["Business Intelligence"],"inLanguage":"de"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/dax-formulas-in-power-bi\/","url":"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/dax-formulas-in-power-bi\/","name":"DAX-Formeln in Power BI: Praxisleitfaden 2026 | IWIS","isPartOf":{"@id":"https:\/\/iwis.io\/de\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/dax-formulas-in-power-bi\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/dax-formulas-in-power-bi\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/iwis.io\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/image-449-1.png","datePublished":"2026-09-11T09:00:00+00:00","dateModified":"2026-09-13T23:20:15+00:00","description":"Was DAX ist und wof\u00fcr man es in Power BI braucht. Basisfunktionen (CALCULATE, SUM, Zeitintelligenz), typische Fehler und Formelbeispiele von IWIS.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/dax-formulas-in-power-bi\/#breadcrumb"},"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/dax-formulas-in-power-bi\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/dax-formulas-in-power-bi\/#primaryimage","url":"https:\/\/iwis.io\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/image-449-1.png","contentUrl":"https:\/\/iwis.io\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/image-449-1.png","width":1080,"height":1080},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/dax-formulas-in-power-bi\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/iwis.io\/de\/startseite\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"DAX-Formeln in Power BI: der Praxisleitfaden"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/iwis.io\/de\/#website","url":"https:\/\/iwis.io\/de\/","name":"IWIS","description":"","publisher":{"@id":"https:\/\/iwis.io\/de\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/iwis.io\/de\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/iwis.io\/de\/#organization","name":"IWIS","url":"https:\/\/iwis.io\/de\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/iwis.io\/de\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/iwis.io\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/cropped-main-favicon.png","contentUrl":"https:\/\/iwis.io\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/cropped-main-favicon.png","width":512,"height":512,"caption":"IWIS"},"image":{"@id":"https:\/\/iwis.io\/de\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/IWIS.UKRAINE\/","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/iwis-ukraine\/"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/iwis.io\/de\/#\/schema\/person\/49777c04f063a88adb72ec8e6b27f252","name":"Olena Levkivska","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/81f5812a12fba21ac665581769f89a0cfce77b6e072b813a0519098375d5c072?s=96&d=mm&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/81f5812a12fba21ac665581769f89a0cfce77b6e072b813a0519098375d5c072?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/81f5812a12fba21ac665581769f89a0cfce77b6e072b813a0519098375d5c072?s=96&d=mm&r=g","caption":"Olena Levkivska"},"sameAs":["https:\/\/iwis.io\/"],"url":"https:\/\/iwis.io\/de\/author\/tetiana\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/iwis.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11618","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/iwis.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/iwis.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/iwis.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/iwis.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11618"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/iwis.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11618\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":11623,"href":"https:\/\/iwis.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11618\/revisions\/11623"}],"acf:post":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/iwis.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/faq\/11613"},{"embeddable":true,"href":"https:\/\/iwis.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/faq\/11610"},{"embeddable":true,"href":"https:\/\/iwis.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/faq\/11607"},{"embeddable":true,"href":"https:\/\/iwis.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/faq\/11604"},{"embeddable":true,"href":"https:\/\/iwis.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/faq\/11601"},{"embeddable":true,"href":"https:\/\/iwis.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/faq\/11598"},{"embeddable":true,"href":"https:\/\/iwis.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/author_profile\/9876"}],"acf:term":[{"embeddable":true,"taxonomy":"post_tag","href":"https:\/\/iwis.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags\/545"},{"embeddable":true,"taxonomy":"post_tag","href":"https:\/\/iwis.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags\/544"},{"embeddable":true,"taxonomy":"category","href":"https:\/\/iwis.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories\/358"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/iwis.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/11597"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/iwis.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11618"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/iwis.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11618"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/iwis.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11618"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}