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计算个体占总体的比例是一个很常见的分析方式，它很简单，就是两个数字相除，但是当需要计算的维度、总体的范围发生动态变化时，如何灵活且快速的计算出各种占比，还是需要动一点心思的。
本文就通过 DAX 中的 ALL 和 ALLSELECTED 函数来看看在 PowerBI 中是如何快速计算出各种占比的。
数据为虚拟的某网上商城的电子产品的销售记录，我们根据销售额指标来计算某产品的占总体或者类别的比例。
首先写一个销售额的度量值，
销售额 = SUM(\'订单\'[销售额])
在矩阵中看看该度量值的结果，
总体占比
计算占总体的比例，就是每一个类别的销售额都除以总计数，计算总计数，可以用 ALL 函数清除外部上下文的筛选，如果单独计算出总计销售额，可以这样写，
销售额总计=CALCULATE([销售额],ALL(\'产品\')
将该度量值放入到卡片图中，可以看到正好是2,305,350.
这里为了更加直观，我们直接写出占总体比例的度量值，
总体占比 = DIVIDE([销售额],CALCULATE([销售额],ALL(\'产品\')))
矩阵中结果如下，
为了进一步分析具体每一种产品的占比，把产品名称展开，
分类占比
每一种产品相对于总体的比例都计算出来了，但是如果还需要知道每一种产品占所属分类的比例，可以这样写，
分类占比 =
DIVIDE([销售额],CALCULATE([销售额],ALL(\'产品\'[产品名称])))
结果如下，
这张表中最后一列每种产品占分类的比例正是想要的结果，这两个度量值的区别就在于ALL(\'产品\')和ALL(\'产品\'[产品名称])。
ALL(\'产品\')是清除对产品表上所有的列的上下文，正如上面看到的，CALCULATE([销售额],ALL(\'产品\')的结果就是总体的销售额。
而ALL(\'产品\'[产品名称])仅仅是清除产品名称的上下文，如果上下文不是产品名称，那么它还是会继续计算，比如第一行是类别：电脑外设，它不属于产品名称，那么这个度量值会计算电脑外设的销售额。
可以单独写一个度量值观察一下结果，
销售额 分类 = CALCULATE([销售额],ALL(\'产品\'[产品名称]))
可以看出每一个产品计算出的销售额都是所属分类的汇总销售额，正是利用这个特点，拿产品的销售除以类别合计销售额，就得到的每种产品占所属类别的比例。
按筛选上下文计算总体占比
现在如果想分析具体某几个产品的数据，用产品名称做个切片器，效果如下，
除了类别行和总计行的占比发生了变化，每一种产品的占比数据并没有变化。
如果我们只是想分析所选的这几种产品，把所选这几种产品作为一个整体，来分析每种产品占所选产品的比例，这个结果显然不能让人满意。
是时候请出ALLSELECTED函数登场表演了！
要计算每一种产品占所选品种合计销售额的比例，度量值如下，
按筛选 占总体% =
DIVIDE([销售额],CALCULATE([销售额],ALLSELECTED(\'产品\')))
最后一列的占比，无论我们筛选哪些产品，总体比例都是100%，而每一种产品，都是该产品占所选产品的比例。
ALLSELECTED函数针对外部上下文中进行筛选计算，正好是我们需要的效果。
按筛选上下文计算类别占比
如果我们想进一步计算按外部所选的产品，并且按照产品类别，来计算相对产品类别的百分比，怎么做呢？
也许你已经想到了，和上面一样，使用ALLSELECTED(\'产品\'[产品名称]，
按筛选 占分类% =
DIVIDE([销售额],CALCULATE([销售额],ALLSELECTED(\'产品\'[产品名称])))
正是期望中的结果。
从这几个实例可以看出，使用DAX来计算占比非常灵活，稍微一改动，结果大不同，以硬盘为例，通过ALL和ALLSELECTED函数和参数的变化，获得了4个不同的占比，并且每种占比都具有一定的意义，都是在某种业务场景下的真实需求。
总结
其实上面计算的每一种占比，分子都不变，只是通过ALL和ALLSELECT函数及其参数的选择操控不同的上下文环境，来控制分母的计算，进而得到我们所需要的占比。
1，计算占总体的比例，
总体占比 =
DIVIDE([销售额],CALCULATE([销售额],ALL(\'产品\')))
2，计算占类别的比例，
分类占比 =
DIVIDE([销售额],CALCULATE([销售额],ALL(\'产品\'[产品名称])))
3，按外部筛选上下文，计算占总体的比例，
按筛选 占总体% =
DIVIDE([销售额],CALCULATE([销售额],ALLSELECTED(\'产品\')))
4，按外部筛选上下文，计算占类别的比例，
按筛选 占分类% =
DIVIDE([销售额],CALCULATE([销售额],ALLSELECTED(\'产品\'[产品名称])))
DAX函数并不是很容易理解，必须基于不同的上下文环境来观察结果，通过不断的练习、思考背后的逻辑，才能更好的掌握。