Power BI의 OR 연산자 오류 해결: 텍스트-부울 변환 문제

Power BI OR 연산자 오류 이해

함께 일할 때 , 특히 복잡한 논리 연산의 경우 예기치 않은 오류가 발생하는 것이 일반적입니다. 이러한 문제 중 하나는 다음을 사용할 때 발생합니다. DAX 수식에서. 이로 인해 "텍스트 유형의 'FOULS COMMITTED' 값을 True/False 유형으로 변환할 수 없습니다."와 같은 오류가 발생할 수 있습니다.

이 오류는 다음과 같은 이유로 발생합니다. 부울(True/False) 값을 예상하지만 대신 "FOULS COMMITTED"와 같은 텍스트 값이 전달됩니다. 특히 다양한 지표를 비교하는 스포츠 분석과 같은 복잡한 데이터세트로 작업할 때 실망스러울 수 있습니다.

이 문제의 근본 원인은 공식 구조에 있는 경우가 많습니다. 특히 코드는 부울 값용으로 설계된 논리 연산자를 사용하여 텍스트 기반 필드를 비교하려고 합니다. 수식의 논리를 조정하면 이를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

다음 문서에서는 이 오류를 올바르게 처리하기 위해 DAX 코드를 수정하는 방법을 자세히 설명합니다. 다음을 보장함으로써 올바른 데이터 유형과 함께 작동하면 오류를 수정하고 정확한 결과를 얻을 수 있습니다 Power BI에서.

명령	사용예
	이 함수는 테이블 내 특정 값의 순위를 반환하는 데 사용됩니다. 이 예에서는 값의 순위를 매기는 데 도움이 됩니다. "GOALS CONCEDED" 및 "FOULS COMMITTED"와 같은 특정 속성에 대한 열입니다. 이 기능은 수치 데이터를 비교할 때 유용합니다.
	그만큼 연산자는 열의 값이 값 목록에 속하는지 확인합니다. 스크립트에서는 행을 필터링하는 데 사용됩니다. 필드에는 특정 텍스트 값이 포함되어 있어 여러 OR 연산자에 비해 코드가 더 간결해집니다.
	이 DAX 함수는 일련의 값에 대해 식을 평가하고 첫 번째 일치 항목을 반환합니다. 여러 IF 조건을 대체하여 논리를 단순화합니다. 이러한 맥락에서 "FOULS COMMITTED" 및 "YELLOW CARDS"와 같은 다양한 속성을 기반으로 순위를 효율적으로 처리합니다.
	지정된 조건에 따라 필터링된 행 테이블을 만드는 데 사용됩니다. 그만큼 함수는 현재 속성을 기반으로 테이블을 생성하므로 정확한 순위 작업에 필수적입니다. .
	중간 계산을 저장하기 위해 DAX에서 변수를 정의합니다. 그만큼 현재 값을 저장합니다. 재사용을 위해 반복되는 표현을 피함으로써 가독성과 성능을 향상시킵니다.
	이 순위 옵션은 함수는 두 값이 연결될 때 다음 순위가 다음 정수(예: 순위 1, 2, 2, 3)가 되도록 보장합니다. 이는 스포츠 데이터와 같은 조밀한 순위 시나리오에 중요합니다.
	그만큼 함수는 다음에서 사용됩니다. 여러 조건을 True 또는 False로 평가하는 함수입니다. 이를 통해 DAX에서 복잡한 분기 논리를 사용하여 간결한 방식으로 여러 특성 조건을 확인할 수 있습니다.
	그만큼 함수는 지정된 열이나 테이블에서 필터를 제거하여 필터링된 행이 아닌 테이블의 모든 행의 순위를 지정하는 함수입니다. 이는 전체 데이터 세트와 비교해야 할 때 필수적입니다.

데이터 유형 변환으로 Power BI OR 연산자 오류 해결

제공된 DAX 코드에서 주요 문제는 텍스트 값으로. 이로 인해 "텍스트 유형의 'FOULS COMMITTED' 값을 True/False 유형으로 변환할 수 없습니다."라는 오류가 발생합니다. 이 솔루션에는 Power BI에서 논리적 비교가 수행되는 방식을 조정하는 작업이 포함됩니다. 원래 코드는 텍스트 값이 포함된 열을 부울(True/False) 값이 필요한 OR 연산자와 비교하려고 시도합니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 그리고 텍스트 문자열을 사용하여 비교 작업을 수행합니다.

첫 번째 핵심 스크립트는 다음을 소개합니다. 기능. 이 함수는 지정된 테이블 내에서 일련의 숫자 값의 순위를 지정하는 데 사용됩니다. 을 사용하여 함수, 스크립트는 현재 속성과 일치하는 행만 포함하도록 테이블을 설정합니다. 이는 주어진 속성을 기반으로 동적인 상황별 순위를 허용하므로 순위 계산에 매우 중요합니다. 그만큼 밀집한 순위 방법을 사용하면 동점 값이 동일한 순위를 받게 됩니다. 이는 동점이 일반적인 스포츠 통계와 같은 시나리오에서 특히 유용합니다.

두 번째 해결 방법에서는 여러 OR 조건을 대체하기 위해 함수가 사용됩니다. SWITCH 함수는 각 사례를 순서대로 평가하고 일치하는 결과를 반환하므로 여러 조건을 처리할 때 매우 효율적입니다. 이 접근 방식은 코드 복잡성을 줄이고 가독성을 향상시키므로 여러 IF 문이나 OR 연산자를 사용하는 것보다 더 최적화됩니다. 사용하여 SWITCH 내에서 코드는 "FOULS COMMITTED" 또는 "YELLOW CARDS"와 같은 각 속성에 대한 다양한 시나리오를 효과적으로 처리합니다.

마지막으로 단위 테스트 스크립트는 다양한 데이터 세트에서 솔루션을 검증하는 방법을 제공합니다. 테스트에서는 테스트 목적으로 임시 열을 추가하여 순위 계산을 쉽게 확인할 수 있습니다. 이 스크립트는 가능한 모든 데이터 포인트를 비교하여 지정된 각 속성에 대한 순위가 정확한지 확인합니다. 의 사용 이 맥락에서 함수는 데이터의 기존 필터에 영향을 받지 않고 테스트 순위가 계산되도록 보장하여 포괄적인 테스트 환경을 제공합니다.

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 식의 데이터 형식 호환성 이해

Power BI에서 DAX 식은 논리 연산에 대한 데이터 유형을 적절하게 처리해야 합니다. 한 가지 주요 측면은 텍스트와 부울 값이 상호 작용하는 방식을 이해하는 것입니다. 예를 들어 "텍스트 유형의 'FOULS COMMITTED' 값을 True/False 유형으로 변환할 수 없습니다." 오류의 경우 문제는 다음과 같은 논리적 비교를 사용하려고 시도하는 데 있습니다. 부울 연산자와 호환되지 않는 텍스트 값을 사용합니다. 이러한 유형의 오류를 방지하려면 데이터 유형이 논리 연산자와 일치하는지 확인하는 것이 중요합니다.

Power BI는 데이터 모델링 및 분석을 위한 강력한 도구이지만 데이터 유형에 세심한 주의가 필요합니다. 다음과 같은 논리 함수 , , 그리고 예상대로 작동하려면 올바른 데이터 유형을 처리해야 합니다. 예를 들어 열에 텍스트 값이 포함된 경우 데이터 유형을 조정하지 않고 필터링에 OR 조건을 사용하려고 하면 오류가 발생할 수 있습니다. 대신, 안에 연산자를 사용하거나 공식을 재구성하면 호환성을 보장하는 데 도움이 됩니다.

게다가, 자주 간과되는 또 다른 측면은 DAX의 데이터 유형과 상호 작용합니다. 신청할 때 필터 함수를 텍스트 열에 적용하려면 논리에서 부울 비교가 아닌 문자열 비교를 고려해야 합니다. Power BI에서 오류 없이 최적화된 DAX 수식을 작성하려면 데이터 세트의 특성을 이해하고 적절한 함수 사용을 보장하는 것이 중요합니다.

1. Power BI에서 "텍스트 유형의 값을 True/False 유형으로 변환할 수 없습니다." 오류의 원인은 무엇인가요?
2. 이 오류는 다음과 같은 부울 논리 연산자를 사용하려고 할 때 발생합니다. 텍스트 필드에. 운영자님 기대됩니다 텍스트 문자열이 아닌 값입니다.
3. 내 DAX 수식에서 이 오류를 해결하려면 어떻게 해야 하나요?
4. 사용 사용하는 대신 텍스트 값을 비교하는 연산자 이는 Power BI가 데이터 유형을 올바르게 처리하는 데 도움이 됩니다.
5. SWITCH 기능이 여러 조건을 처리하는 데 도움이 될 수 있습니까?
6. 예, 함수는 여러 개를 대체하는 효율적인 방법입니다. 조건, 특히 텍스트 비교를 처리할 때. 코드를 단순화하고 유형 불일치를 방지합니다.
7. Power BI에서 RANKX 기능은 어떻게 작동하나요?
8. 특정 열의 값을 기준으로 행의 순위를 매기는 데 사용되며 종종 특정 카테고리 내에서 순위를 매기는 기능입니다.
9. DAX에서 OR과 IN의 차이점은 무엇인가요?
10. 부울 조건에 사용되는 반면 특히 값이 텍스트 또는 숫자 값 목록에 속하는지 확인하는 데 사용됩니다.

이 문서에서는 OR 연산자가 "FOULS COMMITTED"와 같은 텍스트 값과 호환되지 않는 Power BI의 일반적인 오류를 해결하는 방법을 다루었습니다. 해결책에는 유형 불일치를 피하기 위해 논리적 비교에 올바른 연산자를 사용하는 것이 포함됩니다.

DAX 코드를 수정하고 SWITCH 및 RANKX와 같은 기능을 적용하면 데이터의 순위를 지정하고 데이터를 보다 효율적으로 필터링할 수 있습니다. 이렇게 하면 Power BI 보고서가 정확하고 오류 없이 유지되어 다양한 데이터 세트에서 성능과 유용성이 향상됩니다.