数据分析就是筛选、分组、聚合的过程，关于筛选，可以按一个维度来筛选，也可以按多个维度筛选，还有种常见的方式是，利用几个特定的维度值构成的表，作为条件表来筛选原始表。
也就是说，根据一个表，来筛选另外一个表，在PowerBI中怎么做，更具体一点，如何用DAX来完成呢？
假设原始数据记录为一张模拟的订单表：
还有一张表，命名为筛选条件表，
根据这个筛选表，来找出订单表中的记录，即找出1月2日产品A和B、以及1月3日产品B的销售记录。
这个问题相当于求两个表的交集，很自然的会想到用表函数
NATURALINNERJOIN来实现，直接用这个函数来新建表测试一下，
你会发现没法正常返回结果，错误提示也很清楚，没有公共联接列。
所以第一步应该先让两个表产生关系，但是两个表之间只能有一个维度的关系，无法同时在两个列上建立关系，那筛选条件是两个维度怎么做呢？
很简单，通过两个维度表建立关系就行了，
然后再用NATURALINNERJOIN就可以正常提取出需要的数据了，
如果觉得前两列是重复的，可以用SELECTCOLUMNS函数来选择结果表中需要的列。
就这个问题继续探索一下，如果筛选条件表和订单表没有建立关系，是否可以实现呢？
也是可以的，在DAX中还有个强大的函数，TREATAS，专门处理没有建立关系的情况，因为它可以在表之间构建虚拟关系，直接进行筛选。
可以将上面构建的数据模型中的关系全部删掉，在没有任何关系，也没有维度表，只有筛选条件表和订单表的情况下，使用TREATAS效果如下：
直接得出想要的结果，是不是很强大。
TREATAS函数在以前的案例中也使用过，但是没有详细介绍，其实它并不难理解。
DAX函数名称大部分都是用英文单词组合的，TREATAS，是个关系函数，可以理解为TREAT+AS：将xx视同为xx的意思。（具体语法请参考官方文档）
以上面的筛选为例，
--------
TREATAS(
'筛选条件表',
'订单表'[订单日期],
'订单表'[产品名称]
)
--------
它就是将“筛选条件表”，视同为订单表中的订单日期列和产品名称列，用订单表中的两列来筛选订单表，当然是能返回正确的结果的。
TREATAS很好用，它可以在不破坏原有数据模型的前提下，根据现实的需要，在公式内部灵活的构建虚拟关系，来进行计算。
但它的灵活性也是有代价的，在虚拟关系下运行的速度比实体关系下要慢很多，当数据量较大时会明显的感觉到。
总结
本文通过一个常见的分析场景，给出两个解决办法，并通过这两种办法，认识了两种关系：实体关系和虚拟关系，虚拟关系的筛选是通过TREATAS函数实现的。
不要因为TREATAS可以不建立关系就能实现筛选，你就忽视建模的作用，在数据模型中建立实体关系总是很必要的。上面第一种方式是DAX数据分析的基本功，在此之上，学习更灵活的技巧，不经意间秀一下，更能让人刮目相看。
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