VAI operatora kļūdas atrisināšana Power BI: teksta pārvēršanas Būla problēma

Izpratne par Power BI VAI operatora kļūdu

Strādājot ar Power BI, bieži rodas negaidītas kļūdas, īpaši sarežģītu loģisku darbību gadījumā. Viena no šādām problēmām rodas, izmantojot VAI operators DAX formulā. Tas var izraisīt kļūdas, piemēram, “Nevar pārvērst vērtību “FULS COMMITTED” (Teksts) par veidu “Patiess/nepatiess”.

Šī kļūda rodas tāpēc, ka VAI operators sagaida Būla vērtības (True/False), bet tā vietā tiek nodota teksta vērtība, piemēram, "FOULS COMMITTED". Tas var būt apgrūtinoši, īpaši, strādājot ar sarežģītām datu kopām, piemēram, sporta analīzi, kur tiek salīdzināti dažādi rādītāji.

Šīs problēmas galvenais iemesls bieži vien ir formulas struktūrā. Konkrēti, kods mēģina salīdzināt teksta laukus, izmantojot loģiskos operatorus, kas paredzēti Būla vērtībām. Formulas loģikas pielāgošana var palīdzēt no tā izvairīties.

Nākamajā rakstā mēs izskaidrosim, kā varat modificēt savu DAX kodu, lai pareizi apstrādātu šo kļūdu. Nodrošinot, ka VAI operators darbojas ar pareiziem datu tipiem, jūs varēsit labot kļūdu un iegūt precizitāti klasifikāciju programmā Power BI.

Power BI VAI operatora kļūdas atrisināšana, pārveidojot datu tipu

Norādītajā DAX kodā galvenā problēma rodas, mēģinot izmantot VAI operators ar teksta vērtībām. Rezultātā tiek parādīta kļūda: "Nevar pārvērst vērtību "FOULS COMMITTED" tipa Teksts par veidu True/False." Risinājums ietver loģisko salīdzinājumu pielāgošanu programmā Power BI. Sākotnējais kods mēģina salīdzināt kolonnu, kurā ir teksta vērtības, ar operatoru VAI, kas sagaida Būla vērtības (patiesa/nepatiesa). Lai to atrisinātu, mēs izmantojam JA un IN lai salīdzināšana darbotos ar teksta virknēm.

Pirmais atslēgas skripts ievada RANKX funkciju. Šo funkciju izmanto, lai ranžētu skaitlisko vērtību sēriju noteiktā tabulā. Izmantojot FILTRA funkciju, skripts filtrē Reitingi tabulā, lai iekļautu tikai tās rindas, kas atbilst pašreizējam atribūtam. Tas ir ļoti svarīgi ranžēšanas aprēķināšanai, jo tas ļauj veikt dinamisku, kontekstam raksturīgu klasifikāciju, pamatojoties uz doto atribūtu. The BLĪVI ranžēšanas metode nodrošina, ka vienādās vērtības saņem vienādu rangu, kas ir īpaši noderīgi tādos scenārijos kā sporta statistika, kur neizšķirtas ir izplatītas.

Otrajā risinājumā SLĒDZI funkcija tiek izmantota, lai aizstātu vairākus VAI nosacījumus. Funkcija SWITCH ir ļoti efektīva, apstrādājot vairākus nosacījumus, jo tā novērtē katru gadījumu secīgi un atgriež atbilstošo rezultātu. Šī pieeja ir vairāk optimizēta nekā vairāku IF priekšrakstu vai OR operatoru izmantošana, jo tā samazina koda sarežģītību un uzlabo lasāmību. Izmantojot TRUE() Programmā SWITCH kods efektīvi apstrādā dažādus scenārijus katram atribūtam, piemēram, "PĀRPĀDUMI IZPĀRTU" vai "DZELTENĀS KARTES".

Visbeidzot, vienības testa skripts nodrošina veidu, kā pārbaudīt risinājumus dažādās datu kopās. Pārbaudē izmanto PIEVIENOJUMS lai pievienotu pagaidu kolonnu testēšanas nolūkos, kas ļauj viegli pārbaudīt ranžēšanas aprēķinus. Šis skripts nodrošina, ka katra norādītā atribūta klasifikācija ir precīza, salīdzinot tos visos iespējamos datu punktos. Izmantošana VISI funkcija šajā kontekstā nodrošina, ka testa rangi tiek aprēķināti, tos neietekmējot datos esošie filtri, nodrošinot visaptverošu testa vidi.

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])

Izpratne par datu tipu saderību Power BI DAX izteiksmēs

Pakalpojumā Power BI DAX izteiksmēm ir pareizi jāapstrādā datu tipi loģisko darbību veikšanai. Viens no galvenajiem aspektiem ir izpratne par teksta un Būla vērtību mijiedarbību. Piemēram, kļūdas gadījumā “Teksta tipa vērtību “FOULS COMMITTED” nevar pārvērst par True/False veidu”, problēma ir saistīta ar mēģinājumu izmantot loģiskus salīdzinājumus, piemēram, VAI ar teksta vērtībām, kas nav saderīgas ar Būla operatoriem. Lai izvairītos no šāda veida kļūdām, ir svarīgi nodrošināt datu tipu saskaņošanu ar loģiskajiem operatoriem.

Power BI ir jaudīgs datu modelēšanas un analīzes rīks, taču tam ir jāpievērš īpaša uzmanība datu tipiem. Loģiskās funkcijas, piemēram, JA, SLĒDZI, un RANKX ir jāapstrādā pareizais datu tips, lai darbotos kā paredzēts. Piemēram, ja kolonnā ir teksta vērtības, mēģinājums filtrēšanai izmantot nosacījumu VAI, nepielāgojot datu tipu, var izraisīt kļūdas. Tā vietā, izmantojot IN vai formulas pārstrukturēšana palīdz nodrošināt saderību.

Turklāt vēl viens bieži aizmirsts aspekts ir kā filtri mijiedarboties ar datu tipiem pakalpojumā DAX. Piesakoties a FILTRA funkcija teksta kolonnai, loģikai ir jāņem vērā virkņu salīdzinājumi, nevis Būla salīdzinājumi. Datu kopas būtības izpratne un pareizas funkciju izmantošanas nodrošināšana ir ļoti svarīga, lai Power BI izveidotu bezkļūdām un optimizētas DAX formulas.