Menyelesaikan Kesalahan ATAU Operator di Power BI: Masalah Konversi Teks-ke-Boolean

Memahami Kesalahan Power BI ATAU Operator

Saat bekerja dengan Kekuatan BI, kesalahan tak terduga sering terjadi, terutama pada operasi logika yang kompleks. Salah satu masalah tersebut muncul saat menggunakan ATAU operator dalam rumus DAX. Hal ini dapat menyebabkan kesalahan seperti "Tidak dapat mengonversi nilai 'FOULS COMMITTED' dari tipe Teks menjadi tipe Benar/Salah."

Kesalahan ini terjadi karena ATAU operator mengharapkan nilai Boolean (Benar/Salah), namun sebaliknya, nilai teks seperti "FOULS COMMITTED" diteruskan. Ini bisa membuat frustasi, terutama ketika bekerja dengan kumpulan data kompleks seperti analisis olahraga yang membandingkan berbagai metrik.

Akar penyebab masalah ini sering kali terletak pada struktur formula. Secara khusus, kode ini mencoba membandingkan bidang berbasis teks menggunakan operator logika yang dirancang untuk nilai Boolean. Menyesuaikan logika rumus Anda dapat membantu Anda menghindari hal ini.

Pada artikel berikut, kami akan menguraikan bagaimana Anda dapat memodifikasi kode DAX untuk menangani kesalahan ini dengan benar. Dengan memastikan bahwa ATAU operator bekerja dengan tipe data yang benar, Anda akan dapat memperbaiki kesalahan dan menjadi akurat peringkat di Power BI.

Mengatasi Kesalahan Power BI ATAU Operator dengan Konversi Tipe Data

Dalam kode DAX yang disediakan, masalah utama muncul saat mencoba menggunakan ATAU operator dengan nilai teks. Hal ini mengakibatkan kesalahan: "Tidak dapat mengonversi nilai 'FOULS COMMITTED' dari tipe Teks menjadi tipe Benar/Salah." Solusinya melibatkan penyesuaian cara perbandingan logis dibuat di Power BI. Kode asli mencoba membandingkan kolom yang berisi nilai teks dengan operator OR, yang mengharapkan nilai Boolean (Benar/Salah). Untuk mengatasi hal ini, kami menggunakan JIKA Dan DI DALAM untuk membuat perbandingan berfungsi dengan string teks.

Skrip kunci pertama memperkenalkan PERINGKATX fungsi. Fungsi ini digunakan untuk menentukan peringkat serangkaian nilai numerik dalam tabel tertentu. Dengan menggunakan MENYARING fungsi, skrip memfilter Peringkat tabel untuk hanya menyertakan baris yang cocok dengan atribut saat ini. Hal ini penting untuk penghitungan peringkat karena memungkinkan pemeringkatan dinamis dan spesifik konteks berdasarkan atribut tertentu. Itu PADAT Metode pemeringkatan memastikan bahwa nilai-nilai yang terikat menerima peringkat yang sama, yang sangat berguna dalam skenario seperti statistik olahraga di mana hasil yang sama merupakan hal yang umum.

Dalam solusi kedua, MENGALIHKAN fungsi digunakan untuk menggantikan beberapa kondisi OR. Fungsi SWITCH sangat efisien saat menangani beberapa kondisi, karena fungsi ini mengevaluasi setiap kasus secara berurutan dan mengembalikan hasil yang cocok. Pendekatan ini lebih optimal dibandingkan menggunakan beberapa pernyataan IF atau operator OR, karena pendekatan ini mengurangi kompleksitas kode dan meningkatkan keterbacaan. Dengan menggunakan BENAR() dalam SWITCH, kode secara efektif menangani skenario berbeda untuk setiap atribut seperti "FOULS COMMITTED" atau "YELLOW CARDS".

Terakhir, skrip pengujian unit menyediakan cara untuk memvalidasi solusi di berbagai kumpulan data. Tes tersebut menggunakan TAMBAHKAN KOLOM untuk menambahkan kolom sementara untuk tujuan pengujian, memungkinkan verifikasi penghitungan peringkat dengan mudah. Skrip ini memastikan bahwa peringkat akurat untuk setiap atribut tertentu dengan membandingkannya di semua titik data yang mungkin. Penggunaan SEMUA fungsi dalam konteks ini memastikan bahwa peringkat pengujian dihitung tanpa terpengaruh oleh filter yang ada dalam data, sehingga menyediakan lingkungan pengujian yang komprehensif.

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])

Memahami Kompatibilitas Tipe Data dalam Ekspresi Power BI DAX

Di Power BI, ekspresi DAX harus menangani tipe data dengan benar untuk operasi logis. Salah satu aspek utamanya adalah memahami bagaimana teks dan nilai Boolean berinteraksi. Misalnya, dalam kasus kesalahan "Tidak dapat mengonversi nilai 'FOULS COMMITTED' dari tipe Teks menjadi tipe Benar/Salah", masalahnya terletak pada upaya menggunakan perbandingan logis seperti ATAU dengan nilai teks, yang tidak kompatibel dengan operator Boolean. Memastikan bahwa tipe data selaras dengan operator logika sangat penting untuk menghindari jenis kesalahan ini.

Power BI adalah alat yang ampuh untuk pemodelan dan analitik data, namun memerlukan perhatian cermat terhadap tipe data. Fungsi logis seperti JIKA, MENGALIHKAN, Dan PERINGKATX harus memproses tipe data yang benar agar berfungsi seperti yang diharapkan. Misalnya, jika kolom berisi nilai teks, mencoba menggunakan kondisi OR untuk memfilter tanpa menyesuaikan tipe data dapat menyebabkan kesalahan. Sebaliknya, menggunakan DI DALAM operator atau restrukturisasi formula membantu memastikan kompatibilitas.

Selain itu, aspek lain yang sering diabaikan adalah caranya filter berinteraksi dengan tipe data di DAX. Saat menerapkan a MENYARING berfungsi ke kolom teks, logikanya harus memperhitungkan perbandingan string, bukan perbandingan Boolean. Memahami sifat kumpulan data Anda dan memastikan penggunaan fungsi yang tepat sangat penting untuk membuat rumus DAX yang bebas kesalahan dan dioptimalkan di Power BI.