શા માટે પાવર BI ની કુલ અસ્કયામતો કૉલમ રકમને બદલે એક જ મૂલ્ય દર્શાવે છે

પાવર BI કોષ્ટકોમાં અણધાર્યા ટોટલને સમજવું

કલ્પના કરો કે તમે નાણાકીય ડેટા પ્રદર્શિત કરવા માટે Power BI માં એક રિપોર્ટ બનાવી રહ્યાં છો, અને જ્યાં સુધી તમને કંઈક વિચિત્ર ન દેખાય ત્યાં સુધી બધું સારું લાગે છે. કુલ અસ્કયામતો કૉલમમાં તમામ મૂલ્યોનો સરવાળો બતાવવાને બદલે, કોષ્ટક માત્ર એક મૂલ્ય દર્શાવે છે. નિરાશાજનક, અધિકાર? 🤔

પાવર BI માં ટોટલની ગણતરી કરવા માટે DAX માપદંડો નો ઉપયોગ કરતી વખતે આ સમસ્યા ઘણી વાર થાય છે, ખાસ કરીને જ્યારે સંદર્ભ ફિલ્ટર્સ અથવા ચોક્કસ તારીખ-આધારિત તર્ક સાથે કામ કરતી વખતે. જો તમે ક્યારેય સમાન પરિસ્થિતિનો સામનો કર્યો હોય, તો તમે જાણો છો કે આ મુદ્દાને નિર્ધારિત કરવું કેટલું પડકારજનક હોઈ શકે છે.

એક વાસ્તવિક-જીવનના દૃશ્યમાં, ચોક્કસ તારીખે જૂથ દ્વારા બેંકોની અસ્કયામતો દર્શાવવાના હેતુવાળા કોષ્ટકમાં એક પંક્તિમાંથી કુલ મૂલ્ય દર્શાવવામાં આવ્યું હતું. યોગ્ય કુલને બદલે, તે આશ્ચર્યજનક રીતે "1,464" પાછું આપ્યું - જે અપેક્ષિત હતું તે નહીં. આ સૂક્ષ્મ ખોટી ગણતરી નોંધપાત્ર રિપોર્ટિંગ ભૂલો તરફ દોરી શકે છે.

આ લેખમાં, અમે અન્વેષણ કરીશું કે આવું શા માટે થાય છે, DAX ફોર્મ્યુલાનું ખામી છે, અને સમસ્યાને ઠીક કરવાના પગલાં પ્રદાન કરીશું. ઉપરાંત, અમે એક નમૂના ફાઇલનો સંદર્ભ લઈશું જે સમસ્યાની નકલ કરે છે તેની ખાતરી કરવા માટે કે તમે તમારા પ્રોજેક્ટ્સમાં સમાન સમસ્યાઓનું અનુસરણ કરી શકો છો અને તેનું નિરાકરણ કરી શકો છો. ચાલો અંદર જઈએ! 🚀

આદેશ	ઉપયોગનું ઉદાહરણ
SUMX	SUMX(ફિલ્ટર(કોષ્ટક, કોષ્ટક[શરત]), કોષ્ટક[કૉલમ])કોષ્ટક પર પુનરાવર્તિત થાય છે, દરેક પંક્તિ માટે અભિવ્યક્તિનું મૂલ્યાંકન કરે છે અને તમામ મૂલ્યાંકનોનો સરવાળો આપે છે. ફિલ્ટર કરેલ પંક્તિઓના આધારે કુલની ગણતરી કરવા માટે વપરાય છે.
CALCULATE	ગણતરી (અભિવ્યક્તિ, ફિલ્ટર1, ફિલ્ટર2)સંશોધિત ફિલ્ટર સંદર્ભમાં અભિવ્યક્તિનું મૂલ્યાંકન કરે છે. તારીખ ફિલ્ટર્સ લાગુ કરવા અને ગણતરી પંક્તિ-સ્તરના સંદર્ભનો આદર કરે છે તેની ખાતરી કરવા માટે અહીં ઉપયોગ થાય છે.
FIRSTNONBLANK	FIRSTNONBLANK(કૉલમ, 1)વર્તમાન સંદર્ભમાં મૂલ્યાંકન કરાયેલ કૉલમમાં પ્રથમ બિન-ખાલી મૂલ્ય પરત કરે છે. જ્યારે સારાંશ ઇચ્છિત ન હોય ત્યારે પ્રથમ માન્ય મૂલ્ય પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટે વપરાય છે.
HASONEVALUE	HASONEVALUE(કૉલમ)વર્તમાન સંદર્ભમાં કૉલમ માટે બરાબર એક મૂલ્ય છે કે કેમ તે તપાસે છે. કુલ વિ. વ્યક્તિગત મૂલ્યોનું સંચાલન કરવા માટે શરતી તર્ક માટે આવશ્યક.
VAR	VAR VariableName = અભિવ્યક્તિપુનઃઉપયોગ માટે મૂલ્ય અથવા અભિવ્યક્તિને સંગ્રહિત કરવા માટે ચલ વ્યાખ્યાયિત કરે છે. જટિલ DAX ફોર્મ્યુલામાં વાંચનક્ષમતા અને કાર્યક્ષમતા વધારે છે.
FILTER	ફિલ્ટર(કોષ્ટક, સ્થિતિ)શરતના આધારે કોષ્ટકમાંથી પંક્તિઓનો સબસેટ પરત કરે છે. રિપોર્ટની તારીખ સાથે મેળ ખાતી પંક્તિઓને અલગ કરવા માટે વપરાય છે.
Table.AddColumn	કોષ્ટક.કોલમ ઉમેરો(સ્રોત, "નવી કૉલમ", દરેક અભિવ્યક્તિ)પાવર ક્વેરી માં કોષ્ટકમાં ગણતરી કરેલ કૉલમ ઉમેરે છે. પાવર BI માં સરળ હેન્ડલિંગ માટે પ્રી-કમ્પ્યુટેડ ટોટલ બનાવવા માટે વપરાય છે.
List.Sum	યાદી.સમ(કોષ્ટક.કોલમ(કોષ્ટક, "કૉલમનું નામ"))કૉલમમાં મૂલ્યોના સરવાળાની ગણતરી કરે છે અને પાવર ક્વેરી માટે વિશિષ્ટ છે. પાવર BI પર લોડ કરતા પહેલા ટોટલ પ્રી-પ્રોસેસ કરવા માટે આદર્શ.
SUMMARIZE	સારાંશ (કોષ્ટક, કૉલમ 1, "નામ", માપ)કોષ્ટકને એક અથવા વધુ કૉલમ દ્વારા જૂથબદ્ધ કરે છે અને તે જૂથોમાં અભિવ્યક્તિઓનું મૂલ્યાંકન કરે છે. એકમ પરીક્ષણો અને માન્ય ટોટલ માટે ઉપયોગી.
EVALUATE	મૂલ્યાંકન સારાંશ(કોષ્ટક, કૉલમ)એક્ઝિક્યુટ કરે છે અને DAX ક્વેરી પરિણામ પરત કરે છે. ગણતરીઓ અને અપેક્ષિત પરિણામો ચકાસવા માટે પરીક્ષણ દૃશ્યોમાં વપરાય છે.

Power BI કોષ્ટકોમાં ખોટા ટોટલનું મુશ્કેલીનિવારણ

Power BI સાથે કામ કરતી વખતે, તમારા કોષ્ટકોમાં સચોટ સરવાળો હાંસલ કરવો તે લાગે છે તેના કરતાં ઘણી વખત વધુ જટિલ હોય છે, ખાસ કરીને જ્યારે કસ્ટમ DAX માપદંડનો ઉપયોગ કરવામાં આવે. આ કિસ્સામાં, મુદ્દો ઊભો થાય છે કારણ કે સૂત્રનો ઉપયોગ થાય છે , જે બધી પંક્તિઓનો સરવાળો કરવાને બદલે પ્રથમ બિન-ખાલી મૂલ્ય પુનઃપ્રાપ્ત કરે છે. જ્યારે આ અભિગમ વ્યક્તિગત પંક્તિઓ માટે કામ કરે છે, તે ટોટલ માટે અયોગ્ય છે કારણ કે તે એકત્રીકરણ તર્કને અવગણે છે. નાણાકીય ડેટાની ગણતરી કરતી વખતે આ એક સામાન્ય મુશ્કેલી છે, જેમ કે કુલ અસ્કયામતો, જેને ચોક્કસ સમીકરણની જરૂર છે.

આને સંબોધવા માટે, અમે વધુ અસરકારક માપનો લાભ રજૂ કર્યો છે . ડિફૉલ્ટ એકત્રીકરણથી વિપરીત, SUMX દરેક પંક્તિ પર પુનરાવર્તિત થાય છે અને નિર્ધારિત ફિલ્ટરના આધારે ગતિશીલ રીતે સરવાળાની ગણતરી કરે છે, તેની ખાતરી કરીને કે સરવાળો યોગ્ય મૂલ્યોને પ્રતિબિંબિત કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો કોષ્ટકમાં તારીખ દ્વારા ફિલ્ટર કરેલ ઘણી બેંકોના નાણાકીય ડેટા હોય, તો SUMX એ સુનિશ્ચિત કરે છે કે એકલ, અસંબંધિત મૂલ્ય પરત કરવાને બદલે તમામ બેંકોની સંપત્તિનો સરવાળો દર્શાવવામાં આવે છે. આ પદ્ધતિ ખાસ કરીને સમય-સંવેદનશીલ રિપોર્ટ્સમાં ઉપયોગી છે, જ્યાં ચોકસાઈ સર્વોપરી છે. 🏦

અન્ય અભિગમ HASONEVALUE સાથે શરતી તર્કનો ઉપયોગ કરે છે. આ ફંક્શન તપાસે છે કે શું વર્તમાન સંદર્ભ એક પંક્તિનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, જે અમને કુલ ગણતરી અને પંક્તિ-સ્તરના મૂલ્યો દર્શાવવા વચ્ચે ટૉગલ કરવાની મંજૂરી આપે છે. આ તર્કને અમારા DAX ફોર્મ્યુલામાં એમ્બેડ કરીને, અમે સંદર્ભની ખોટી ગોઠવણીને અટકાવીએ છીએ, જે ઘણીવાર ગણતરી કરેલ સરવાળોમાં ભૂલો તરફ દોરી જાય છે. દાખલા તરીકે, જ્યારે બેંકિંગ સંસ્થાઓ દ્વારા નાણાકીય અહેવાલને જૂથબદ્ધ કરવામાં આવે છે, ત્યારે HASONEVALUE જૂથની કુલ સંખ્યાને યોગ્ય રીતે એકત્રિત કરતી વખતે પંક્તિ-સ્તરની માહિતીની ચોકસાઈની ખાતરી કરે છે, જે તેને મલ્ટિ-લેવલ રિપોર્ટિંગ માટે બહુમુખી ઉકેલ બનાવે છે.

વધુમાં, પાવર ક્વેરીમાં પ્રી-પ્રોસેસિંગ ડેટા અન્ય મજબૂત ઉકેલ આપે છે. જેવા સાધનોનો ઉપયોગ કરીને અને , ડેટા પાવર BI સુધી પહોંચે તે પહેલાં અમે ટોટલની ગણતરી કરીએ છીએ. આ અભિગમ ખાસ કરીને અસરકારક છે જ્યારે મોટા ડેટાસેટ્સ અથવા જટિલ ગણતરીઓ કે જે Power BI ના એન્જિનને ડૂબી શકે છે તે સંભાળે છે. ઉદાહરણ તરીકે, મોટા પાયે બેંકિંગ રિપોર્ટમાં, પાવર ક્વેરીનો ઉપયોગ કરીને ખાતરી કરે છે કે કુલ અસ્કયામતો કૉલમ પૂર્વ ગણતરીમાં છે, પુનઃગણતરીની જરૂરિયાતને ટાળીને અને સમગ્ર અહેવાલોમાં સાતત્યપૂર્ણ ચોકસાઈ સુનિશ્ચિત કરે છે. પ્રી-પ્રોસેસિંગ મુશ્કેલીનિવારણને પણ સરળ બનાવે છે, કારણ કે ગણતરી કરેલ ટોટલ વિઝ્યુલાઇઝેશન પહેલાં સીધા જ માન્ય કરી શકાય છે. 📊

-- 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.

પાવર BI રિપોર્ટ્સમાં ચોક્કસ કુલની ખાતરી કરવી

પાવર BI નો ઉપયોગ કરતી વખતે, ગણતરી કરેલ કૉલમમાં કુલ સંખ્યાની ચોકસાઈ ઘણીવાર DAX માપદંડ અને રિપોર્ટના ફિલ્ટર સંદર્ભ વચ્ચેની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાને સમજવા પર આધાર રાખે છે. એક અવગણવામાં આવેલ પરિબળ મૂલ્યાંકન ક્રમની ભૂમિકા છે અને કેવી રીતે પગલાં સંદર્ભ સંક્રમણને હેન્ડલ કરે છે. જૂથબદ્ધ ફીલ્ડમાં ડેટાનો સરવાળો કરતી વખતે આ મહત્વપૂર્ણ છે, કારણ કે અયોગ્ય સંદર્ભ હેન્ડલિંગને કારણે ટોટલ ખોટા મૂલ્યો પ્રદર્શિત કરી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, નાણાકીય કામગીરી દ્વારા બેંકોને જૂથબદ્ધ કરવા અને ચોક્કસ તારીખ દ્વારા ફિલ્ટર કરવા માટે DAX પગલાંની જરૂર છે જેમ કે અને ડેટાને યોગ્ય રીતે અર્થઘટન કરવા માટે, અથવા ખોટી રીતે સંલગ્ન કુલ દેખાઈ શકે છે. 🔍

બીજું મુખ્ય પાસું એ ગણતરી કરેલ કૉલમ અને માપ વચ્ચેના તફાવતને સમજવું છે. મોડલ રિફ્રેશ દરમિયાન ગણતરી કરેલ કૉલમ ડેટા પંક્તિની પંક્તિની ગણતરી કરે છે, જ્યારે માપ રિપોર્ટના સંદર્ભના આધારે ગતિશીલ રીતે ગણતરી કરે છે. આ ભેદ મહત્વ ધરાવે છે કારણ કે ગણતરી કરેલ કૉલમ ઘણીવાર ડેટા સ્ત્રોત પર કુલ પ્રી-કમ્પ્યુટિંગ કરીને એકત્રીકરણ મુદ્દાઓને બાયપાસ કરી શકે છે, જે ખાસ કરીને બહુવિધ ફિલ્ટર્સ સાથે બેલેન્સ શીટ્સ જેવા જટિલ ડેટાસેટ્સ માટે ઉપયોગી થઈ શકે છે. આ અભિગમ એ સુનિશ્ચિત કરવા માટે અસરકારક છે કે રિપોર્ટમાં ડેટા કેવી રીતે કાપવામાં આવે છે તેના પર ધ્યાન આપ્યા વિના સરવાળો સુસંગત છે.

મોટા ડેટાસેટ્સ માટે, પ્રદર્શન ઑપ્ટિમાઇઝેશન એક નોંધપાત્ર ચિંતા બની જાય છે. બિનજરૂરી ફિલ્ટર્સ ઘટાડવા અથવા વધુ કાર્યક્ષમ DAX કાર્યોનો ઉપયોગ કરવા જેવી તકનીકો (દા.ત., બદલવું સાથે ) ચોકસાઈ સાથે સમાધાન કર્યા વિના પ્રદર્શન સુધારવામાં મદદ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, સેંકડો બેંકોમાં અસ્કયામતોનું વિશ્લેષણ કરતો અહેવાલ વારંવાર સંદર્ભ સંક્રમણો સાથે ધીમો પડી શકે છે. પાવર ક્વેરી માં કી મૂલ્યોની પ્રી-કમ્પ્યુટિંગ અથવા ડેટા સ્ત્રોતમાં એકત્રીકરણનો ઉપયોગ આ સમસ્યાઓને ઘટાડી શકે છે, ઝડપ અને ચોકસાઇ બંને સુનિશ્ચિત કરે છે. ⚡

1. શા માટે પાવર BI કુલ રકમના બદલે એક જ મૂલ્ય દર્શાવે છે?
2. આવું ત્યારે થાય છે જ્યારે DAX માપ જેવા આદેશોનો ઉપયોગ કરે છે અથવા , જે બધી પંક્તિઓ એકત્ર કરવાને બદલે ચોક્કસ મૂલ્યો આપે છે.
3. હું પાવર BI કોષ્ટકોમાં ચોક્કસ ટોટલની ખાતરી કેવી રીતે કરી શકું?
4. જેવા કાર્યોનો ઉપયોગ કરો પંક્તિઓ પર પુનરાવર્તિત કરવા અને સ્પષ્ટપણે ફિલ્ટર્સ લાગુ કરવા માટે . પાવર ક્વેરી માં કુલ પ્રી-કમ્પ્યુટિંગ એ પણ સારો વિકલ્પ છે.
5. DAX માં SUM અને SUMX વચ્ચે શું તફાવત છે?
6. સંદર્ભને ધ્યાનમાં લીધા વિના કૉલમમાં તમામ મૂલ્યો ઉમેરે છે, જ્યારે ફિલ્ટર કરેલ એકત્રીકરણ માટે પરવાનગી આપીને, પંક્તિ દ્વારા પંક્તિની ગણતરી કરે છે.
7. DAX માપદંડો માટે ફિલ્ટર સંદર્ભ શા માટે મહત્વપૂર્ણ છે?
8. ફિલ્ટર સંદર્ભ વ્યાખ્યાયિત કરે છે કે કયો ડેટા ગણતરીમાં સામેલ છે. જેવા કાર્યો સચોટ પરિણામો ઉત્પન્ન કરવા માટે સંદર્ભમાં ફેરફાર કરો.
9. શું હું DAX ને બદલે પાવર ક્વેરીનો ઉપયોગ કરીને સરવાળો ઠીક કરી શકું?
10. હા, જેવા આદેશો સાથે અને , તમે રનટાઇમ ગણતરીઓને ટાળીને, પાવર ક્વેરી માં ટોટલ્સની પ્રીપ્રોસેસ કરી શકો છો.
11. DAX માં HASONEVALUE નો ઉપયોગ કરવાનો શું ફાયદો છે?
12. પંક્તિ અથવા કુલ સંદર્ભના આધારે ગણતરીઓ અનુકૂલિત થાય તેની ખાતરી કરીને તમને શરતી તર્ક લાગુ કરવા દે છે.
13. જો મારું DAX માપ સાચું છે તો હું કેવી રીતે ચકાસી શકું?
14. ઉપયોગ કરો અને અપેક્ષિત મૂલ્યો સામે તમારા પગલાંના આઉટપુટને માન્ય કરવા માટે DAX સ્ટુડિયો જેવા સાધનોમાં.
15. DAX માપદંડો સાથે સામાન્ય પ્રદર્શન સમસ્યાઓ શું છે?
16. જેવા કાર્યો સાથે કામગીરી બગડી શકે છે મોટા ડેટાસેટ્સ પર લાગુ. ફિલ્ટર્સને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા અથવા એકત્રીકરણનો ઉપયોગ મદદ કરી શકે છે.
17. માપને બદલે મારે ગણતરી કરેલ કૉલમનો ઉપયોગ ક્યારે કરવો જોઈએ?
18. સ્ટેટિક ગણતરીઓ માટે ગણતરી કરેલ કૉલમ્સનો ઉપયોગ કરો, જેમ કે પૂર્વ ગણતરી કરેલ સરવાળો અને રિપોર્ટ સંદર્ભના આધારે ગતિશીલ એકત્રીકરણ માટેનાં પગલાં.
19. શું હું વધુ સારા પરિણામો માટે પાવર ક્વેરી અને DAX ને જોડી શકું?
20. હા, પાવર ક્વેરી માં ડેટાની પ્રીપ્રોસેસિંગ અને વધારાની DAX ગણતરીઓ લાગુ કરવાથી જટિલ રિપોર્ટ્સમાં પ્રદર્શન અને ચોકસાઈ બંને સુનિશ્ચિત થાય છે.

પાવર BI માં ખોટા ટોટલને સંબોધવા માટે, SUMX અને CALCULATE જેવા યોગ્ય સાધનોનો લાભ લેવાથી ખાતરી થાય છે કે તમારી ગણતરીઓ વાસ્તવિક ડેટા સંદર્ભને પ્રતિબિંબિત કરે છે. ટોટલ્સની પ્રીપ્રોસેસ કરવા માટે પાવર ક્વેરીનો ઉપયોગ એ રનટાઇમ ભૂલોને ટાળવાનો બીજો રસ્તો છે, ખાસ કરીને જટિલ ડેટાસેટ્સ માટે.

DAX કાર્યોને સમજીને અને તમારા ડેટા મોડેલને ઑપ્ટિમાઇઝ કરીને, તમે સુસંગત અને ચોક્કસ રિપોર્ટિંગની ખાતરી કરી શકો છો. નાણાકીય અસ્કયામતો અથવા અન્ય નિર્ણાયક મેટ્રિક્સ સાથે કામ કરવું, આ અભિગમો તમારા પાવર BI ડેશબોર્ડ્સને વિશ્વસનીય અને કાર્યક્ષમ બનાવવામાં મદદ કરે છે. 💼