لماذا يُظهر عمود إجمالي الأصول في Power BI قيمة واحدة بدلاً من مجموع

فهم الإجماليات غير المتوقعة في جداول Power BI

تخيل أنك تقوم بإنشاء تقرير في Power BI لعرض البيانات المالية، ويبدو أن كل شيء على ما يرام - حتى تلاحظ شيئًا غريبًا. بدلاً من إظهار مجموع كل القيم في العمود إجمالي الأصول، يعرض الجدول قيمة واحدة فقط. محبط ، أليس كذلك؟ 🤔

تحدث هذه المشكلة غالبًا عند استخدام مقاييس DAX لحساب الإجماليات في Power BI، خاصة عند التعامل مع مرشحات السياق أو منطق محدد يستند إلى تاريخ. إذا واجهت موقفًا مشابهًا من قبل، فأنت تعلم مدى صعوبة تحديد المشكلة بدقة.

في أحد السيناريوهات الواقعية، كان هناك جدول مخصص لعرض أصول البنوك حسب المجموعة في تاريخ محدد يعرض القيمة من صف واحد كإجمالي. وبدلاً من الإجمالي الصحيح، أعاد بشكل محير "1,464" - وهو ليس ما كان متوقعًا. يمكن أن يؤدي هذا الحساب الخاطئ الدقيق إلى أخطاء كبيرة في إعداد التقارير.

في هذه المقالة، سوف نستكشف سبب حدوث ذلك، ونشرح خطأ صيغة DAX، ونقدم خطوات لإصلاح المشكلة. بالإضافة إلى ذلك، سنشير إلى ملف نموذجي يكرر المشكلة للتأكد من أنه يمكنك المتابعة وحل المشكلات المماثلة في مشاريعك. دعونا نتعمق! 🚀

يأمر	مثال للاستخدام
SUMX	SUMX(FILTER(جدول، جدول[الحالة])، جدول[عمود])يتكرر على جدول، ويقيم تعبيرًا لكل صف، ويعيد مجموع كل التقييمات. يُستخدم لحساب الإجماليات بناءً على الصفوف التي تمت تصفيتها.
CALCULATE	حساب (التعبير، عامل التصفية 1، عامل التصفية 2)تقييم تعبير في سياق عامل التصفية المعدل. يُستخدم هنا لتطبيق عوامل تصفية التاريخ والتأكد من أن الحساب يحترم سياق مستوى الصف.
FIRSTNONBLANK	FIRSTNONBLANK(عمود، 1)تُرجع القيمة الأولى غير الفارغة في عمود، ويتم تقييمها في السياق الحالي. يُستخدم لاسترداد القيمة الصالحة الأولى عندما لا يكون الجمع مطلوبًا.
HASONEVALUE	HASONEVALUE (عمود)يتحقق مما إذا كان السياق الحالي يحتوي على قيمة واحدة بالضبط لعمود. ضروري للمنطق الشرطي لإدارة الإجماليات مقابل القيم الفردية.
VAR	VAR VariableName = Expressionيحدد متغيرًا لتخزين قيمة أو تعبير لإعادة استخدامه. يعزز سهولة القراءة والكفاءة في صيغ DAX المعقدة.
FILTER	عامل التصفية (الجدول، الحالة)إرجاع مجموعة فرعية من الصفوف من جدول بناءً على شرط ما. يستخدم لعزل الصفوف المطابقة لتاريخ التقرير.
Table.AddColumn	Table.AddColumn(المصدر، "عمود جديد"، كل تعبير)إضافة عمود محسوب إلى جدول في Power Query. يُستخدم لإنشاء إجمالي محسوب مسبقًا لتسهيل التعامل معه في Power BI.
List.Sum	List.Sum(Table.Column(جدول، "ColumnName"))يحسب مجموع القيم في عمود ويكون خاصًا بـ Power Query. مثالية للمعالجة المسبقة للإجماليات قبل التحميل إلى Power BI.
SUMMARIZE	تلخيص(الجدول، العمود 1، "الاسم"، القياس)يقوم بتجميع جدول حسب عمود واحد أو أكثر وتقييم التعبيرات داخل تلك المجموعات. مفيدة لاختبارات الوحدة والتحقق من صحة المجاميع.
EVALUATE	تقييم التلخيص(الجدول، الأعمدة)تنفيذ وإرجاع نتيجة استعلام DAX. يستخدم في سيناريوهات الاختبار للتحقق من الحسابات والنتائج المتوقعة.

استكشاف أخطاء الإجماليات غير الصحيحة في جداول Power BI وإصلاحها

عند العمل باستخدام Power BI، غالبًا ما يكون تحقيق إجماليات دقيقة في جداولك أكثر تعقيدًا مما يبدو، خاصة عند استخدام مقاييس DAX المخصصة. في هذه الحالة، تنشأ المشكلة بسبب استخدام الصيغة ، والذي يسترد القيمة الأولى غير الفارغة بدلاً من جمع كل الصفوف. على الرغم من أن هذا الأسلوب يعمل مع الصفوف الفردية، إلا أنه غير مناسب للإجماليات لأنه يتجاهل منطق التجميع. وهذا خطأ شائع عند حساب البيانات المالية، مثل إجمالي الأصول، التي تحتاج إلى جمع دقيق.

ولمعالجة هذه المشكلة، قدمنا ​​تدبيرًا أكثر فعالية للاستفادة من الموارد . على عكس التجميع الافتراضي، يتكرر SUMX على كل صف ويحسب المجموع ديناميكيًا استنادًا إلى مرشح محدد، مما يضمن أن الإجماليات تعكس القيم الصحيحة. على سبيل المثال، إذا كان الجدول يحتوي على بيانات مالية لعدة بنوك تمت تصفيتها حسب التاريخ، فإن SUMX يضمن عرض مجموع جميع أصول البنوك، بدلاً من إرجاع قيمة واحدة غير ذات صلة. تعتبر هذه الطريقة مفيدة بشكل خاص في التقارير الحساسة للوقت، حيث تكون الدقة أمرًا بالغ الأهمية. 🏦

أسلوب آخر يستخدم المنطق الشرطي مع HASONEVALUE. تتحقق هذه الوظيفة مما إذا كان السياق الحالي يمثل صفًا واحدًا، مما يسمح لنا بالتبديل بين حساب الإجماليات وعرض القيم على مستوى الصف. ومن خلال تضمين هذا المنطق في صيغة DAX، فإننا نمنع اختلال السياق، والذي يؤدي غالبًا إلى أخطاء في الإجماليات المحسوبة. على سبيل المثال، عندما يتم تجميع تقرير مالي حسب المؤسسات المصرفية، يضمن HASONEVALUE دقة البيانات على مستوى الصف مع تجميع إجماليات المجموعة بشكل صحيح، مما يجعله حلاً متعدد الاستخدامات للتقارير متعددة المستويات.

بالإضافة إلى ذلك، توفر المعالجة المسبقة للبيانات في Power Query حلاً قويًا آخر. باستخدام أدوات مثل و ، فنحن نحسب الإجماليات حتى قبل أن تصل البيانات إلى Power BI. يعد هذا الأسلوب فعالاً بشكل خاص عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة أو الحسابات المعقدة التي قد تطغى على محرك Power BI. على سبيل المثال، في تقرير مصرفي واسع النطاق، يضمن استخدام Power Query أن يتم حساب عمود إجمالي الأصول مسبقًا، مما يتجنب الحاجة إلى إعادة الحساب ويضمن دقة متسقة عبر التقارير. تعمل المعالجة المسبقة أيضًا على تبسيط استكشاف الأخطاء وإصلاحها، حيث يمكن التحقق من صحة الإجماليات المحسوبة مباشرة قبل التصور. 📊

-- Correcting the Total Assets Calculation with a SUMX Approach
Bank Balance Total Assets =
    VAR TargetDate = [Latest Date Call Report] -- Retrieves the reporting date
    RETURN
        SUMX(
            FILTER(
                balance_sheet,
                balance_sheet[RPT_DATE] = TargetDate
            ),
            balance_sheet[TotalAssets]
        ) / 1000
-- This ensures all rows are summed instead of retrieving a single value.

-- Using HASONEVALUE to Improve Context Handling
Bank Balance Total Assets =
    VAR TargetDate = [Latest Date Call Report]
    RETURN
        IF(
            HASONEVALUE(balance_sheet[BankName]),
            CALCULATE(
                FIRSTNONBLANK(balance_sheet[TotalAssets], 1),
                balance_sheet[RPT_DATE] = TargetDate
            ),
            SUMX(
                FILTER(
                    balance_sheet,
                    balance_sheet[RPT_DATE] = TargetDate
                ),
                balance_sheet[TotalAssets]
            )
        ) / 1000
-- Applies conditional logic to manage totals based on row context.

-- Adding a Precomputed Total Column in Power Query
let
    Source = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="BalanceSheet"]}[Content],
    FilteredRows = Table.SelectRows(Source, each [RPT_DATE] = TargetDate),
    AddedTotal = Table.AddColumn(FilteredRows, "Total Assets Corrected", each
        List.Sum(Table.Column(FilteredRows, "TotalAssets"))
    )
in
    AddedTotal
-- Processes data to compute correct totals before loading to Power BI.

-- Testing SUMX Solution
EVALUATE
SUMMARIZE(
    balance_sheet,
    balance_sheet[BankName],
    "Correct Total", [Bank Balance Total Assets]
)

-- Testing HASONEVALUE Solution
EVALUATE
SUMMARIZE(
    balance_sheet,
    balance_sheet[Group],
    "Conditional Total", [Bank Balance Total Assets]
)

-- Verifying Power Query Totals
let
    Result = Table.RowCount(AddedTotal),
    Correct = Result = ExpectedRows
in
    Correct
-- Ensures all implementations are robust and validated.

ضمان دقة الإجماليات في تقارير Power BI

عند استخدام Power BI، غالبًا ما تعتمد دقة الإجماليات في الأعمدة المحسوبة على فهم التفاعل بين مقاييس DAX وسياق عامل التصفية الخاص بالتقرير. أحد العوامل التي تم التغاضي عنها هو دور أمر التقييم وكيفية تعامل التدابير مع انتقال السياق. يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية عند جمع البيانات عبر الحقول المجمعة، حيث قد تعرض الإجماليات قيمًا غير صحيحة بسبب المعالجة غير الصحيحة للسياق. على سبيل المثال، يتطلب تجميع البنوك حسب الأداء المالي والتصفية حسب تاريخ محدد مقاييس DAX مثل و لتفسير البيانات بشكل صحيح، أو قد تظهر إجماليات غير محاذية. 🔍

هناك جانب رئيسي آخر وهو فهم الفرق بين الأعمدة والمقاييس المحسوبة. يحسب العمود المحسوب صفًا تلو الآخر من البيانات أثناء تحديث النموذج، بينما يتم حساب المقياس ديناميكيًا استنادًا إلى سياق التقرير. هذا التمييز مهم لأن العمود المحسوب يمكنه في كثير من الأحيان تجاوز مشكلات التجميع عن طريق حساب الإجماليات مسبقًا في مصدر البيانات، وهو ما يمكن أن يكون مفيدًا بشكل خاص لمجموعات البيانات المعقدة مثل الميزانيات العمومية التي تحتوي على عوامل تصفية متعددة. يعد هذا الأسلوب فعالاً في ضمان اتساق الإجماليات بغض النظر عن كيفية تقسيم البيانات في التقرير.

بالنسبة لمجموعات البيانات الأكبر حجمًا، يصبح تحسين الأداء مصدر قلق كبير. تقنيات مثل تقليل عوامل التصفية غير الضرورية أو استخدام وظائف DAX أكثر كفاءة (على سبيل المثال، استبدال مع ) تساعد على تحسين الأداء دون المساس بالدقة. على سبيل المثال، قد يتباطأ التقرير الذي يحلل الأصول عبر مئات البنوك بسبب التحولات السياقية المتكررة. يمكن أن تؤدي الحوسبة المسبقة للقيم الأساسية في Power Query أو استخدام التجميعات في مصدر البيانات إلى تخفيف هذه المشكلات، مما يضمن السرعة والدقة. ⚡

1. لماذا يعرض Power BI قيمة واحدة بدلاً من مجموع الإجماليات؟
2. يحدث هذا عندما يستخدم مقياس DAX أوامر مثل أو ، والتي ترجع قيمًا محددة بدلاً من تجميع كل الصفوف.
3. كيف يمكنني التأكد من دقة الإجماليات في جداول Power BI؟
4. استخدم وظائف مثل للتكرار على الصفوف وتطبيق المرشحات بشكل صريح . تعد الحوسبة المسبقة للإجماليات في Power Query خيارًا جيدًا أيضًا.
5. ما الفرق بين SUM وSUMX في DAX؟
6. يجمع كل القيم في عمود دون مراعاة السياق، بينما يحسب صفًا تلو الآخر، مما يسمح بالتجميعات التي تمت تصفيتها.
7. ما سبب أهمية سياق عامل التصفية لمقاييس DAX؟
8. يحدد سياق عامل التصفية البيانات التي سيتم تضمينها في العمليات الحسابية. وظائف مثل تعديل السياق لتحقيق نتائج دقيقة.
9. هل يمكنني إصلاح الإجماليات باستخدام Power Query بدلاً من DAX؟
10. نعم، مع أوامر مثل و ، يمكنك معالجة الإجماليات مسبقًا في Power Query، وتجنب حسابات وقت التشغيل.
11. ما هي ميزة استخدام HASONEVALUE في DAX؟
12. يتيح لك تطبيق المنطق الشرطي، مما يضمن تكييف الحسابات بناءً على الصف أو السياق الإجمالي.
13. كيف يمكنني اختبار ما إذا كان قياس DAX الخاص بي صحيحًا؟
14. يستخدم و في أدوات مثل DAX Studio للتحقق من صحة مخرجات القياسات الخاصة بك مقابل القيم المتوقعة.
15. ما هي مشكلات الأداء الشائعة في مقاييس DAX؟
16. يمكن أن يتدهور الأداء مع وظائف مثل يتم تطبيقها على مجموعات البيانات الكبيرة. يمكن أن يساعد تحسين المرشحات أو استخدام التجميعات.
17. متى يجب علي استخدام الأعمدة المحسوبة بدلاً من المقاييس؟
18. استخدم الأعمدة المحسوبة للحسابات الثابتة، مثل الإجماليات المحسوبة مسبقًا، ومقاييس التجميعات الديناميكية استنادًا إلى سياق التقرير.
19. هل يمكنني الجمع بين Power Query وDAX للحصول على نتائج أفضل؟
20. نعم، تضمن المعالجة المسبقة للبيانات في Power Query وتطبيق حسابات DAX الإضافية الأداء والدقة في التقارير المعقدة.

لمعالجة الإجماليات غير الصحيحة في Power BI، فإن الاستفادة من الأدوات المناسبة مثل SUMX وCALCULATE تضمن أن حساباتك تعكس سياق البيانات الفعلي. يعد استخدام Power Query للمعالجة المسبقة للإجماليات طريقة أخرى لتجنب أخطاء وقت التشغيل، خاصة بالنسبة لمجموعات البيانات المعقدة.

من خلال فهم وظائف DAX وتحسين نموذج البيانات، يمكنك ضمان إعداد تقارير متسقة ودقيقة. سواء كنت تستخدم الأصول المالية أو المقاييس الهامة الأخرى، فإن هذه الأساليب تساعد في جعل لوحات معلومات Power BI الخاصة بك موثوقة وفعالة. 💼