ARBA operatoriaus klaidos sprendimas Power BI: teksto konvertavimo į Būlio vertės problema

„Power BI“ ARBA operatoriaus klaidos supratimas

Dirbant su Power BI, dažnai pasitaiko netikėtų klaidų, ypač atliekant sudėtingas logines operacijas. Viena iš tokių problemų kyla naudojant ARBA operatorius DAX formulėje. Dėl to gali atsirasti klaidų, pvz., „Nepavyko konvertuoti teksto tipo reikšmės 'FULS COMMITTED' į tipą True/False“.

Ši klaida atsiranda dėl to, kad ARBA operatorius tikisi Būlio (tiesa / klaidinga) reikšmių, tačiau vietoj to perduodama tekstinė reikšmė, pvz., „PAŽEIDĖJIMAS FULSI“. Tai gali būti nelinksma, ypač dirbant su sudėtingais duomenų rinkiniais, pvz., sporto analitika, kai lyginamos skirtingos metrikos.

Pagrindinė šios problemos priežastis dažnai slypi formulės struktūroje. Tiksliau, kodas bando palyginti tekstinius laukus naudodamas loginius operatorius, sukurtus Būlio reikšmėms. Formulės logikos koregavimas gali padėti to išvengti.

Kitame straipsnyje paaiškinsime, kaip galite modifikuoti savo DAX kodą, kad tinkamai tvarkytumėte šią klaidą. Užtikrinant, kad ARBA operatorius veikia su tinkamais duomenų tipais, galėsite ištaisyti klaidą ir gauti tikslius duomenis reitingus „Power BI“.

„Power BI“ ARBA operatoriaus klaidos sprendimas konvertuojant duomenų tipą

Pateiktame DAX kode pagrindinė problema kyla dėl bandymo naudoti ARBA operatorius su teksto reikšmėmis. Dėl to atsiranda klaida: „Nepavyko konvertuoti teksto tipo reikšmės 'FULS COMMITTED' į tipą True/False. Sprendimas apima loginių palyginimų „Power BI“ koregavimą. Pradinis kodas bando palyginti stulpelį, kuriame yra tekstinės reikšmės, su operatoriumi ARBA, kuris tikisi Būlio (tiesa / klaidinga) reikšmių. Norėdami tai išspręsti, naudojame JEI ir IN kad palyginimas veiktų su teksto eilutėmis.

Pirmasis raktinis scenarijus pristato RANKX funkcija. Ši funkcija naudojama skaitinių reikšmių serijai reitinguoti nurodytoje lentelėje. Naudodami FILTRAS funkcija, scenarijus filtruoja Reitingai lentelę, kad būtų įtrauktos tik dabartinį atributą atitinkančios eilutės. Tai labai svarbu skaičiuojant reitingą, nes tai leidžia dinamiškai, atsižvelgiant į kontekstą, reitinguoti pagal nurodytą požymį. The TANKUS reitingavimo metodas užtikrina, kad lygiosios vertės gautų tą patį reitingą, o tai ypač naudinga tokiais atvejais kaip sporto statistika, kai lygiosios yra dažnos.

Antrajame sprendime IŠJUNGTI funkcija naudojama norint pakeisti kelias ARBA sąlygas. Funkcija SWITCH yra labai efektyvi, kai tvarkomos kelios sąlygos, nes ji įvertina kiekvieną atvejį iš eilės ir pateikia atitikimo rezultatą. Šis metodas yra labiau optimizuotas nei naudojant kelis IF sakinius arba OR operatorius, nes sumažinamas kodo sudėtingumas ir pagerinamas skaitomumas. Naudojant TRUE() SWITCH kodas efektyviai tvarko skirtingus kiekvieno atributo scenarijus, pvz., „PAŽYDĖTOS PRIEŽAIDĖS“ arba „GELTONOS KORTELĖS“.

Galiausiai vieneto bandymo scenarijus suteikia galimybę patvirtinti sprendimus skirtinguose duomenų rinkiniuose. Testas naudoja PRIEDAI pridėti laikiną stulpelį testavimo tikslais, kad būtų galima lengvai patikrinti reitingų skaičiavimus. Šis scenarijus užtikrina, kad kiekvieno nurodyto atributo reitingai būtų tikslūs, lyginant juos pagal visus galimus duomenų taškus. Naudojimas VISI funkcija šiame kontekste užtikrina, kad bandymo eilės būtų apskaičiuojamos neveikiant esamų duomenų filtrų, o tai suteikia išsamią testavimo aplinką.

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“ išraiškų duomenų tipų suderinamumo supratimas

Power BI DAX išraiškos turi tinkamai apdoroti duomenų tipus loginėms operacijoms atlikti. Vienas iš pagrindinių aspektų yra suprasti, kaip tekstas ir Būlio reikšmės sąveikauja. Pavyzdžiui, klaidos „Nepavyksta konvertuoti vertės „FULS COMMITTED“ tipo Tekstas į tipą True/False“ atveju problema kyla bandant naudoti loginius palyginimus, pvz. ARBA su tekstinėmis reikšmėmis, kurios nesuderinamos su Būlio operatoriais. Norint išvengti tokių klaidų, labai svarbu užtikrinti, kad duomenų tipai atitiktų loginius operatorius.

„Power BI“ yra galingas duomenų modeliavimo ir analizės įrankis, tačiau tam reikia skirti daug dėmesio duomenų tipams. Loginės funkcijos, pvz JEI, IŠJUNGTI, ir RANKX turi apdoroti teisingą duomenų tipą, kad veiktų taip, kaip tikėtasi. Pavyzdžiui, jei stulpelyje yra tekstinės reikšmės, bandymas naudoti ARBA filtravimo sąlygą nekoreguojant pagal duomenų tipą gali sukelti klaidų. Vietoj to, naudojant IN operatorius arba formulės restruktūrizavimas padeda užtikrinti suderinamumą.

Be to, dar vienas dažnai nepastebimas aspektas yra kaip filtrai sąveikauti su duomenų tipais DAX. Taikant a FILTRAS funkcija teksto stulpelyje, logika turi atsižvelgti į eilučių palyginimus, o ne į Būlio palyginimus. Norint sukurti be klaidų ir optimizuotas DAX formules Power BI, labai svarbu suprasti duomenų rinkinio prigimtį ir užtikrinti tinkamą funkcijų naudojimą.