حل خطأ عامل التشغيل OR في Power BI: مشكلة تحويل النص إلى منطقية

فهم خطأ Power BI أو المشغل

عند العمل مع الطاقة بي، فمن الشائع مواجهة أخطاء غير متوقعة، خاصة مع العمليات المنطقية المعقدة. تنشأ إحدى هذه المشكلات عند استخدام أو المشغل في صيغة DAX. يمكن أن يؤدي هذا إلى أخطاء مثل "لا يمكن تحويل القيمة 'FOULS COMMITTED' من النوع Text إلى النوع True/False."

يحدث هذا الخطأ لأن أو المشغل تتوقع قيمًا منطقية (صواب/خطأ)، ولكن بدلاً من ذلك، يتم تمرير قيمة نصية مثل "FOULS COMITTED". قد يكون الأمر محبطًا، خاصة عند العمل مع مجموعات البيانات المعقدة مثل التحليلات الرياضية حيث تتم مقارنة المقاييس المختلفة.

غالبًا ما يكمن السبب الجذري لهذه المشكلة في بنية الصيغة. على وجه التحديد، يحاول الكود مقارنة الحقول النصية باستخدام العوامل المنطقية المصممة للقيم المنطقية. يمكن أن يساعدك ضبط منطق الصيغة في تجنب ذلك.

في المقالة التالية، سنقوم بتفصيل كيفية تعديل كود DAX الخاص بك للتعامل مع هذا الخطأ بشكل صحيح. من خلال التأكد من أو المشغل يعمل مع أنواع البيانات الصحيحة، فستتمكن من إصلاح الخطأ والحصول على الدقة التصنيف العالمي في باور بي آي.

حل خطأ Power BI أو المشغل من خلال تحويل نوع البيانات

في رمز DAX المقدم، تنشأ المشكلة الرئيسية من محاولة استخدام أو المشغل مع القيم النصية. يؤدي هذا إلى الخطأ: "لا يمكن تحويل القيمة 'FOULS COMMITTED' من النوع Text إلى النوع True/False." يتضمن الحل ضبط كيفية إجراء المقارنات المنطقية في Power BI. يحاول الكود الأصلي مقارنة عمود يحتوي على قيم نصية مع عامل التشغيل OR، الذي يتوقع قيمًا منطقية (صواب/خطأ). لحل هذه المشكلة نستخدم لو و في لجعل المقارنة تعمل مع السلاسل النصية.

يقدم النص الرئيسي الأول رانككس وظيفة. تُستخدم هذه الوظيفة لترتيب سلسلة من القيم الرقمية ضمن جدول محدد. باستخدام فلتر وظيفة، يقوم البرنامج النصي بتصفية التصنيفات الجدول ليشمل فقط الصفوف التي تطابق السمة الحالية. يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية لحساب التصنيف لأنه يسمح بتصنيفات ديناميكية خاصة بالسياق بناءً على السمة المحددة. ال كثيفة تضمن طريقة التصنيف حصول القيم المرتبطة على نفس الترتيب، وهو أمر مفيد بشكل خاص في سيناريوهات مثل الإحصائيات الرياضية حيث تكون الروابط شائعة.

وفي الحل الثاني يُحوّل يتم استخدام الوظيفة لتحل محل شروط OR المتعددة. تتميز وظيفة SWITCH بكفاءة عالية عند التعامل مع شروط متعددة، حيث تقوم بتقييم كل حالة بالتسلسل وإرجاع النتيجة المطابقة. يعد هذا الأسلوب أكثر تحسينًا من استخدام عبارات IF أو عوامل تشغيل OR متعددة، حيث أنه يقلل من تعقيد التعليمات البرمجية ويحسن إمكانية القراءة. باستخدام حقيقي() ضمن SWITCH، يتعامل الكود بشكل فعال مع سيناريوهات مختلفة لكل سمة مثل "ارتكاب الأخطاء" أو "البطاقات الصفراء".

وأخيرًا، يوفر البرنامج النصي لاختبار الوحدة طريقة للتحقق من صحة الحلول عبر مجموعات البيانات المختلفة. يستخدم الاختبار إضافة أعمدة لإضافة عمود مؤقت لأغراض الاختبار، مما يسمح بالتحقق بسهولة من حسابات التصنيف. يضمن هذا البرنامج النصي دقة التصنيفات لكل سمة محددة من خلال مقارنتها عبر جميع نقاط البيانات الممكنة. استخدام الجميع تضمن الوظيفة في هذا السياق حساب تصنيفات الاختبار دون التأثر بالمرشحات الموجودة في البيانات، مما يوفر بيئة اختبار شاملة.

MyRank =
VAR ThisGroup = Rankings[Attribute]
RETURN
IF(
    Rankings[Attribute] IN { "GOALS CONCEDED", "FOULS COMMITTED", "OWN HALF BALL LOSS", "YELLOW CARDS", "RED CARDS" },
    RANKX(
        FILTER(
            Rankings,
            Rankings[Attribute] = ThisGroup
        ),
        Rankings[Value],
        , ASC,
        DENSE
    )
)

MyRank =
VAR ThisGroup = Rankings[Attribute]
RETURN
SWITCH(
    TRUE(),
    Rankings[Attribute] = "GOALS CONCEDED",
    RANKX(FILTER(Rankings, Rankings[Attribute] = ThisGroup), Rankings[Value],, ASC, DENSE),
    Rankings[Attribute] = "FOULS COMMITTED",
    RANKX(FILTER(Rankings, Rankings[Attribute] = ThisGroup), Rankings[Value],, ASC, DENSE),
    Rankings[Attribute] = "OWN HALF BALL LOSS",
    RANKX(FILTER(Rankings, Rankings[Attribute] = ThisGroup), Rankings[Value],, ASC, DENSE),
    Rankings[Attribute] = "YELLOW CARDS",
    RANKX(FILTER(Rankings, Rankings[Attribute] = ThisGroup), Rankings[Value],, ASC, DENSE),
    Rankings[Attribute] = "RED CARDS",
    RANKX(FILTER(Rankings, Rankings[Attribute] = ThisGroup), Rankings[Value],, ASC, DENSE)
)

TestRankings =
VAR TestData = ADDCOLUMNS(
    Rankings,
    "TestRank",
    IF(
        [Attribute] IN { "GOALS CONCEDED", "FOULS COMMITTED", "OWN HALF BALL LOSS", "YELLOW CARDS", "RED CARDS" },
        RANKX(ALL(TestData), [Value],, ASC, DENSE)
    )
)
RETURN
SUMMARIZE(TestData, [Attribute], [Value], [TestRank])

فهم توافق أنواع البيانات في تعبيرات Power BI DAX

في Power BI، يجب أن تتعامل تعبيرات DAX بشكل صحيح مع أنواع البيانات للعمليات المنطقية. أحد الجوانب الرئيسية هو فهم كيفية تفاعل النص والقيم المنطقية. على سبيل المثال، في حالة الخطأ "لا يمكن تحويل القيمة 'FOULS COMMITTED' من النوع Text إلى type True/False"، تكمن المشكلة في محاولة استخدام مقارنات منطقية مثل أو ذات قيم نصية غير متوافقة مع عوامل التشغيل المنطقية. يعد التأكد من توافق أنواع البيانات مع عوامل التشغيل المنطقية أمرًا ضروريًا لتجنب هذه الأنواع من الأخطاء.

تعد Power BI أداة قوية لنمذجة البيانات وتحليلاتها، ولكنها تتطلب اهتمامًا دقيقًا بأنواع البيانات. وظائف منطقية مثل لو, يُحوّل، و رانككس يجب معالجة نوع البيانات الصحيح للعمل كما هو متوقع. على سبيل المثال، إذا كان العمود يحتوي على قيم نصية، فإن محاولة استخدام شرط OR للتصفية دون ضبط نوع البيانات قد يؤدي إلى حدوث أخطاء. بدلا من ذلك، باستخدام في يساعد المشغل أو إعادة هيكلة الصيغة على ضمان التوافق.

علاوة على ذلك، هناك جانب آخر غالبًا ما يتم تجاهله وهو كيفية القيام بذلك المرشحات التفاعل مع أنواع البيانات في DAX. عند تطبيق أ فلتر دالة إلى عمود نص، يجب أن يأخذ المنطق في الاعتبار مقارنات السلسلة بدلاً من المقارنات المنطقية. يعد فهم طبيعة مجموعة البيانات الخاصة بك وضمان الاستخدام المناسب للوظيفة أمرًا بالغ الأهمية لإنشاء صيغ DAX خالية من الأخطاء ومحسنة في Power BI.