VÕI operaatorivea lahendamine Power BI-s: tekstist Boole'i ​​teisendamise probleem

Power BI VÕI operaatori vea mõistmine

Töötades koos Power BI, on tavaline ootamatute vigade ilmnemine, eriti keeruliste loogiliste operatsioonide puhul. Üks selline probleem tekib rakenduse kasutamisel VÕI operaator DAX valemis. See võib põhjustada tõrkeid, nagu "Tekst-tüüpi väärtust "VEAD TOIMUNUD" ei saa teisendada tüübiks Tõene/False.

See viga ilmneb seetõttu, et VÕI operaator eeldab Boole'i ​​väärtusi (True/False), kuid selle asemel edastatakse tekstiväärtus, näiteks "FOULS COMMITTED". See võib olla masendav, eriti kui töötate keerukate andmekogumitega, nagu spordianalüütika, kus võrreldakse erinevaid mõõdikuid.

Selle probleemi algpõhjus peitub sageli valemi struktuuris. Täpsemalt üritab kood võrrelda tekstipõhiseid välju, kasutades Boole'i ​​väärtuste jaoks loodud loogilisi operaatoreid. Valemi loogika kohandamine aitab teil seda vältida.

Järgmises artiklis kirjeldame, kuidas saate oma DAX-koodi muuta, et seda viga õigesti käsitleda. Tagades, et VÕI operaator töötab õigete andmetüüpidega, saate vea parandada ja saada täpsed andmed pingeread Power BI-s.

Power BI VÕI operaatori vea lahendamine andmetüübi teisendamisega

Kaasasolevas DAX-koodis tuleneb peamine probleem koodi kasutamise katsest VÕI operaator tekstiväärtustega. Selle tulemuseks on tõrketeade: "Tekst-tüüpi väärtust "VEAD TOIMUNUD" ei saa teisendada tüübiks Tõene/Väär." Lahendus hõlmab Power BI-s loogiliste võrdluste tegemise kohandamist. Algne kood üritab võrrelda tekstiväärtusi sisaldavat veergu operaatoriga VÕI, mis eeldab tõeväärtusi (True/False). Selle lahendamiseks kasutame KUI ja IN et võrdlemine tekstistringidega töötaks.

Esimene võtmeskript tutvustab RANKX funktsiooni. Seda funktsiooni kasutatakse arvväärtuste järjestamiseks määratud tabelis. Kasutades FILTER funktsiooni, skript filtreerib Edetabelid tabelis, et hõlmata ainult praegusele atribuudile vastavad read. See on paremusjärjestuse arvutamisel ülioluline, kuna see võimaldab antud atribuudil põhinevaid dünaamilisi kontekstipõhiseid järjestusi. The TIHED paremusjärjestusmeetod tagab, et võrdsed väärtused saavad sama järgu, mis on eriti kasulik selliste stsenaariumide puhul nagu spordistatistika, kus võrdsed on tavalised.

Teises lahenduses on LÜLITI funktsiooni kasutatakse mitme VÕI tingimuse asendamiseks. Funktsioon SWITCH on mitme tingimuse käsitlemisel väga tõhus, kuna see hindab iga juhtumit järjestikku ja tagastab sobiva tulemuse. See lähenemisviis on optimeeritud kui mitme IF-lause või OR-operaatori kasutamine, kuna see vähendab koodi keerukust ja parandab loetavust. Kasutades TRUE() SWITCHis käsitleb kood tõhusalt iga atribuudi erinevaid stsenaariume, nagu "VEAD TEHTUD" või "KOLLANE KAARDI".

Lõpuks pakub ühikutesti skript viisi lahenduste valideerimiseks erinevates andmekogumites. Test kasutab LISAVEERUD ajutise veeru lisamiseks testimise eesmärgil, mis võimaldab pingerea arvutusi hõlpsalt kontrollida. See skript tagab, et paremusjärjestus on iga määratud atribuudi puhul täpne, võrreldes neid kõigi võimalike andmepunktide lõikes. Kasutamine KÕIK funktsioon tagab selles kontekstis, et testijärjekorrad arvutatakse ilma olemasolevatest andmete filtritest mõjutamata, pakkudes terviklikku testimiskeskkonda.

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])

Power BI DAX-i avaldiste andmetüüpide ühilduvuse mõistmine

Power BI-s peavad DAX-i avaldised loogiliste toimingute jaoks andmetüüpe õigesti käsitlema. Üks peamisi aspekte on mõista, kuidas tekst ja Boole'i ​​väärtused omavahel suhtlevad. Näiteks tõrke "Tekst-tüüpi väärtust 'VEAD TOIMUNUD" ei saa teisendada tüübiks Tõene/Väär" puhul on probleem selles, et proovite kasutada loogilisi võrdlusi, nagu VÕI tekstiväärtustega, mis ei ühildu Boole'i ​​operaatoritega. Seda tüüpi vigade vältimiseks on oluline tagada, et andmetüübid ühtiksid loogikaoperaatoritega.

Power BI on võimas tööriist andmete modelleerimiseks ja analüüsimiseks, kuid see nõuab andmetüüpidele hoolikat tähelepanu. Loogilised funktsioonid nagu KUI, LÜLITIja RANKX peab ootuspäraseks töötamiseks töötlema õiget andmetüüpi. Näiteks kui veerg sisaldab tekstiväärtusi, võib katse kasutada filtreerimiseks tingimust VÕI ilma andmetüüpi kohandamata, põhjustada vigu. Selle asemel, kasutades IN operaatori või valemi ümberstruktureerimine aitab tagada ühilduvuse.

Veel üks sageli tähelepanuta jäetud aspekt on see, kuidas filtrid suhelda DAX-i andmetüüpidega. Taotlemisel a FILTER funktsiooni tekstiveergu, peab loogika arvestama pigem stringide kui Boole'i ​​võrdlustega. Andmestiku olemuse mõistmine ja funktsioonide õige kasutamise tagamine on Power BI-s veavabade ja optimeeritud DAX-i valemite koostamiseks ülioluline.