എന്തുകൊണ്ടാണ് പവർ ബിഐയുടെ മൊത്തം അസറ്റ് കോളം ഒരു തുകയ്ക്ക് പകരം ഒരൊറ്റ മൂല്യം കാണിക്കുന്നത്

പവർ ബിഐ ടേബിളുകളിൽ അപ്രതീക്ഷിതമായ ആകെത്തുക മനസ്സിലാക്കുന്നു

സാമ്പത്തിക ഡാറ്റ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾ പവർ ബിഐയിൽ ഒരു റിപ്പോർട്ട് നിർമ്മിക്കുകയാണെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക, വിചിത്രമായ എന്തെങ്കിലും നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കുന്നത് വരെ എല്ലാം ശരിയാണെന്ന് തോന്നുന്നു. മൊത്തം അസറ്റുകൾ കോളത്തിൽ എല്ലാ മൂല്യങ്ങളുടെയും ആകെത്തുക കാണിക്കുന്നതിനുപകരം, പട്ടിക മൂല്യങ്ങളിൽ ഒന്ന് മാത്രം പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. നിരാശാജനകമാണ്, അല്ലേ? 🤔

പവർ ബിഐയിലെ മൊത്തങ്ങൾ കണക്കാക്കാൻ DAX അളവുകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഈ പ്രശ്നം പലപ്പോഴും സംഭവിക്കാറുണ്ട്, പ്രത്യേകിച്ച് സന്ദർഭ ഫിൽട്ടറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ നിർദ്ദിഷ്ട തീയതി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ലോജിക്ക് കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ. നിങ്ങൾ എപ്പോഴെങ്കിലും സമാനമായ ഒരു സാഹചര്യം അഭിമുഖീകരിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, പ്രശ്നം കൃത്യമായി ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുന്നത് എത്ര വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാണെന്ന് നിങ്ങൾക്കറിയാം.

ഒരു യഥാർത്ഥ ജീവിത സാഹചര്യത്തിൽ, ഒരു നിശ്ചിത തീയതിയിൽ ഗ്രൂപ്പ് പ്രകാരം ബാങ്കുകളുടെ ആസ്തികൾ കാണിക്കാൻ ഉദ്ദേശിച്ചുള്ള ഒരു പട്ടിക ഒരു വരിയിൽ നിന്നുള്ള മൂല്യം മൊത്തമായി പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. ശരിയായ മൊത്തത്തിനുപകരം, അത് "1,464" അമ്പരപ്പിക്കുന്ന തരത്തിൽ തിരികെ നൽകി-പ്രതീക്ഷിച്ചതല്ല. ഈ സൂക്ഷ്മമായ കണക്കുകൂട്ടൽ കാര്യമായ റിപ്പോർട്ടിംഗ് പിശകുകളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം.

ഈ ലേഖനത്തിൽ, എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് സംഭവിക്കുന്നതെന്ന് ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും, DAX ഫോർമുല പിഴവുള്ളതായി വിച്ഛേദിക്കുകയും പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള നടപടികൾ നൽകുകയും ചെയ്യും. കൂടാതെ, നിങ്ങൾക്ക് പിന്തുടരാനും നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റുകളിലെ സമാന പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനും കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ പ്രശ്നം ആവർത്തിക്കുന്ന ഒരു സാമ്പിൾ ഫയലിലേക്ക് ഞങ്ങൾ റഫർ ചെയ്യും. നമുക്ക് മുങ്ങാം! 🚀

കമാൻഡ്	ഉപയോഗത്തിൻ്റെ ഉദാഹരണം
SUMX	SUMX(ഫിൽറ്റർ(പട്ടിക, പട്ടിക[അവസ്ഥ]), പട്ടിക[നിര])ഒരു ടേബിളിന് മുകളിലൂടെ ആവർത്തിക്കുന്നു, ഓരോ വരിയ്‌ക്കും ഒരു എക്‌സ്‌പ്രഷൻ വിലയിരുത്തുന്നു, കൂടാതെ എല്ലാ മൂല്യനിർണ്ണയങ്ങളുടെയും ആകെത്തുക തിരികെ നൽകുന്നു. ഫിൽട്ടർ ചെയ്‌ത വരികളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മൊത്തങ്ങൾ കണക്കാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
CALCULATE	കണക്കാക്കുക(എക്‌സ്‌പ്രഷൻ, ഫിൽട്ടർ1, ഫിൽട്ടർ2)പരിഷ്കരിച്ച ഫിൽട്ടർ സന്ദർഭത്തിൽ ഒരു പദപ്രയോഗം വിലയിരുത്തുന്നു. തീയതി ഫിൽട്ടറുകൾ പ്രയോഗിക്കാനും കണക്കുകൂട്ടൽ വരി-നില സന്ദർഭത്തെ മാനിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാനും ഇവിടെ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
FIRSTNONBLANK	FIRSTNONBLANK(കോളം, 1)നിലവിലെ സന്ദർഭത്തിൽ മൂല്യനിർണ്ണയം ചെയ്ത കോളത്തിലെ ആദ്യത്തെ ശൂന്യമല്ലാത്ത മൂല്യം നൽകുന്നു. സംഗ്രഹം ആവശ്യമില്ലാത്തപ്പോൾ ആദ്യത്തെ സാധുവായ മൂല്യം വീണ്ടെടുക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
HASONEVALUE	HASONEVALUE(നിര)നിലവിലെ സന്ദർഭത്തിൽ ഒരു കോളത്തിന് കൃത്യമായ ഒരു മൂല്യം അടങ്ങിയിട്ടുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കുന്നു. മൊത്തവും വ്യക്തിഗത മൂല്യങ്ങളും നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന് സോപാധിക യുക്തിക്ക് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
VAR	VAR വേരിയബിൾ പേര് = എക്സ്പ്രഷൻപുനരുപയോഗത്തിനായി ഒരു മൂല്യം അല്ലെങ്കിൽ പദപ്രയോഗം സംഭരിക്കുന്നതിന് ഒരു വേരിയബിൾ നിർവചിക്കുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ DAX ഫോർമുലകളിൽ വായനാക്ഷമതയും കാര്യക്ഷമതയും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
FILTER	ഫിൽറ്റർ(പട്ടിക, അവസ്ഥ)ഒരു വ്യവസ്ഥയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു പട്ടികയിൽ നിന്ന് വരികളുടെ ഒരു ഉപഗണം നൽകുന്നു. റിപ്പോർട്ട് തീയതിയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന വരികൾ ഒറ്റപ്പെടുത്താൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
Table.AddColumn	പട്ടിക.AddColumn(ഉറവിടം, "പുതിയ കോളം", ഓരോ എക്സ്പ്രഷനും)പവർ ക്വറിയിലെ ഒരു പട്ടികയിലേക്ക് കണക്കാക്കിയ കോളം ചേർക്കുന്നു. പവർ ബിഐയിൽ എളുപ്പത്തിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി ഒരു പ്രീകംപ്യൂട്ടഡ് ടോട്ടൽ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
List.Sum	List.Sum(Table.Column(പട്ടിക, "നിരയുടെ പേര്"))ഒരു കോളത്തിലെ മൂല്യങ്ങളുടെ ആകെത്തുക കണക്കാക്കുന്നു, അത് പവർ ക്വറിക്ക് മാത്രമുള്ളതാണ്. പവർ ബിഐയിലേക്ക് ലോഡുചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ടോട്ടലുകൾ പ്രീപ്രോസസ് ചെയ്യുന്നതിന് അനുയോജ്യം.
SUMMARIZE	സംഗ്രഹിക്കുക(പട്ടിക, കോളം1, "പേര്", അളവ്)ഒന്നോ അതിലധികമോ നിരകളാൽ ഒരു പട്ടിക ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുകയും ആ ഗ്രൂപ്പുകൾക്കുള്ളിലെ പദപ്രയോഗങ്ങൾ വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾക്കും മൊത്തം മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
EVALUATE	സംഗ്രഹം വിലയിരുത്തുക (പട്ടിക, നിരകൾ)ഒരു DAX അന്വേഷണ ഫലം നടപ്പിലാക്കുകയും തിരികെ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. കണക്കുകൂട്ടലുകളും പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഫലങ്ങളും പരിശോധിക്കാൻ ടെസ്റ്റിംഗ് സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

പവർ ബിഐ ടേബിളുകളിലെ തെറ്റായ ടോട്ടലുകൾ ട്രബിൾഷൂട്ട് ചെയ്യുന്നു

പവർ ബിഐ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ ടേബിളുകളിൽ കൃത്യമായ ടോട്ടലുകൾ നേടുന്നത് പലപ്പോഴും തോന്നുന്നതിലും സങ്കീർണ്ണമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും ഇഷ്‌ടാനുസൃത DAX അളവുകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ഫോർമുല ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാൽ പ്രശ്നം ഉയർന്നുവരുന്നു , ഇത് എല്ലാ വരികളും സംഗ്രഹിക്കുന്നതിനുപകരം ആദ്യത്തെ ശൂന്യമല്ലാത്ത മൂല്യം വീണ്ടെടുക്കുന്നു. ഈ സമീപനം വ്യക്തിഗത വരികൾക്കായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ഇത് അഗ്രഗേഷൻ ലോജിക് അവഗണിക്കുന്നതിനാൽ മൊത്തത്തിന് അനുയോജ്യമല്ല. കൃത്യമായ സംഗ്രഹം ആവശ്യമുള്ള മൊത്തം ആസ്തികൾ പോലെയുള്ള സാമ്പത്തിക ഡാറ്റ കണക്കാക്കുമ്പോൾ ഇതൊരു സാധാരണ അപകടമാണ്.

ഇത് പരിഹരിക്കുന്നതിന്, ഞങ്ങൾ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ അളവ് ലിവറേജിംഗ് അവതരിപ്പിച്ചു . ഡിഫോൾട്ട് അഗ്രിഗേഷനിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, SUMX ഓരോ വരിയിലും ആവർത്തിക്കുകയും നിർവചിച്ച ഫിൽട്ടറിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ചലനാത്മകമായി തുക കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, മൊത്തങ്ങൾ ശരിയായ മൂല്യങ്ങൾ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, തീയതി പ്രകാരം ഫിൽട്ടർ ചെയ്‌ത നിരവധി ബാങ്കുകളുടെ സാമ്പത്തിക ഡാറ്റ ഒരു പട്ടികയിൽ അടങ്ങിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ബന്ധമില്ലാത്ത ഒരൊറ്റ മൂല്യം നൽകുന്നതിന് പകരം എല്ലാ ബാങ്കുകളുടെയും ആസ്തികളുടെ ആകെത്തുക പ്രദർശിപ്പിക്കുമെന്ന് SUMX ഉറപ്പാക്കുന്നു. കൃത്യത പരമപ്രധാനമായ സമയ-സെൻസിറ്റീവ് റിപ്പോർട്ടുകളിൽ ഈ രീതി പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. 🏦

മറ്റൊരു സമീപനം HASONEVALUE ഉപയോഗിച്ച് സോപാധിക യുക്തി ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിലവിലെ സന്ദർഭം ഒരൊറ്റ വരിയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് ഈ ഫംഗ്ഷൻ പരിശോധിക്കുന്നു, ഇത് മൊത്തം കണക്കുകളും നിര-ലെവൽ മൂല്യങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതും തമ്മിൽ ടോഗിൾ ചെയ്യാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ DAX ഫോർമുലയിൽ ഈ ലോജിക് ഉൾച്ചേർക്കുന്നതിലൂടെ, ഞങ്ങൾ സന്ദർഭം തെറ്റായി ക്രമീകരിക്കുന്നത് തടയുന്നു, ഇത് പലപ്പോഴും കണക്കാക്കിയ ആകെത്തുകകളിൽ പിശകുകളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സാമ്പത്തിക റിപ്പോർട്ട് ബാങ്കിംഗ് സ്ഥാപനങ്ങൾ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുമ്പോൾ, ഗ്രൂപ്പ് മൊത്തങ്ങൾ ശരിയായി സമാഹരിക്കുന്ന സമയത്ത് HASONEVALUE വരി-ലെവൽ ഡാറ്റ കൃത്യത ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് മൾട്ടി-ലെവൽ റിപ്പോർട്ടിംഗിന് ഒരു ബഹുമുഖ പരിഹാരമാക്കി മാറ്റുന്നു.

കൂടാതെ, പവർ ക്വറിയിലെ ഡാറ്റ പ്രീപ്രോസസ് ചെയ്യുന്നത് മറ്റൊരു ശക്തമായ പരിഹാരം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒപ്പം , ഡാറ്റ പവർ ബിഐയിൽ എത്തുന്നതിന് മുമ്പ് ഞങ്ങൾ ആകെ കണക്കാക്കുന്നു. പവർ ബിഐയുടെ എഞ്ചിനെ മറികടക്കുന്ന വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളോ സങ്കീർണ്ണമായ കണക്കുകൂട്ടലുകളോ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഈ സമീപനം പ്രത്യേകിച്ചും ഫലപ്രദമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു വലിയ തോതിലുള്ള ബാങ്കിംഗ് റിപ്പോർട്ടിൽ, പവർ ക്വറി ഉപയോഗിക്കുന്നത്, മൊത്തം അസറ്റ് കോളം മുൻകൂട്ടി കണക്കുകൂട്ടിയതാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, വീണ്ടും കണക്കുകൂട്ടലിൻ്റെ ആവശ്യകത ഒഴിവാക്കുകയും റിപ്പോർട്ടുകളിലുടനീളം സ്ഥിരതയുള്ള കൃത്യത ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പ്രിപ്രോസസ്സിംഗ് ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് ലളിതമാക്കുന്നു, കാരണം വിഷ്വലൈസേഷനുമുമ്പ് കണക്കാക്കിയ മൊത്തങ്ങൾ നേരിട്ട് സാധൂകരിക്കാനാകും. 📊

-- 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.

പവർ ബിഐ റിപ്പോർട്ടുകളിൽ കൃത്യമായ ആകെത്തുക ഉറപ്പാക്കുന്നു

Power BI ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, കണക്കാക്കിയ നിരകളിലെ ടോട്ടലുകളുടെ കൃത്യത പലപ്പോഴും DAX അളവുകൾ, റിപ്പോർട്ടിൻ്റെ ഫിൽട്ടർ സന്ദർഭം എന്നിവ തമ്മിലുള്ള പ്രതിപ്രവർത്തനം മനസ്സിലാക്കുന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. അവഗണിക്കപ്പെട്ട ഒരു ഘടകം മൂല്യനിർണ്ണയ ക്രമത്തിൻ്റെ പങ്കും സന്ദർഭ പരിവർത്തനം എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു എന്നതുമാണ്. ഗ്രൂപ്പ് ചെയ്‌ത ഫീൽഡുകളിലുടനീളം ഡാറ്റ സംഗ്രഹിക്കുമ്പോൾ ഇത് വളരെ പ്രധാനമാണ്, കാരണം തെറ്റായ സന്ദർഭ ഹാൻഡ്‌ലിംഗ് കാരണം മൊത്തം മൂല്യങ്ങൾ തെറ്റായി പ്രദർശിപ്പിച്ചേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, സാമ്പത്തിക പ്രകടനം അനുസരിച്ച് ബാങ്കുകളെ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നതിനും ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട തീയതിയിൽ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നതിനും DAX നടപടികൾ ആവശ്യമാണ് ഒപ്പം ഡാറ്റ ശരിയായി വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിന്, അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായി ക്രമീകരിച്ച മൊത്തങ്ങൾ ദൃശ്യമാകാം. 🔍

കണക്കാക്കിയ നിരകളും അളവുകളും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം മനസ്സിലാക്കുക എന്നതാണ് മറ്റൊരു പ്രധാന വശം. മോഡൽ പുതുക്കുമ്പോൾ ഒരു കണക്കുകൂട്ടിയ കോളം ഡാറ്റ വരി വരിയായി കണക്കാക്കുന്നു, അതേസമയം ഒരു അളവ് റിപ്പോർട്ടിൻ്റെ സന്ദർഭത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ചലനാത്മകമായി കണക്കാക്കുന്നു. ഈ വേർതിരിവ് പ്രധാനമാണ്, കാരണം ഡാറ്റാ ഉറവിടത്തിലെ ടോട്ടലുകൾ പ്രീകമ്പ്യൂട്ടിംഗ് വഴി ഒരു കണക്കുകൂട്ടിയ കോളത്തിന് പലപ്പോഴും അഗ്രഗേഷൻ പ്രശ്‌നങ്ങളെ മറികടക്കാൻ കഴിയും, ഇത് ഒന്നിലധികം ഫിൽട്ടറുകളുള്ള ബാലൻസ് ഷീറ്റുകൾ പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാകും. റിപ്പോർട്ടിൽ ഡാറ്റ സ്‌ലൈസ് ചെയ്‌തിരിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ മൊത്തത്തിൽ സ്ഥിരതയുള്ളതാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഈ സമീപനം ഫലപ്രദമാണ്.

വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക്, പ്രകടന ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഒരു പ്രധാന ആശങ്കയായി മാറുന്നു. അനാവശ്യ ഫിൽട്ടറുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതോ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ DAX ഫംഗ്‌ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതോ പോലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ (ഉദാ. മാറ്റിസ്ഥാപിക്കൽ കൂടെ ) കൃത്യതയിൽ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യാതെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുക. ഉദാഹരണത്തിന്, നൂറുകണക്കിന് ബാങ്കുകളിലുടനീളമുള്ള ആസ്തികൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്ന ഒരു റിപ്പോർട്ട്, ആവർത്തിച്ചുള്ള സന്ദർഭ പരിവർത്തനങ്ങളിലൂടെ മന്ദഗതിയിലായേക്കാം. പവർ ക്വറിയിലെ പ്രധാന മൂല്യങ്ങൾ പ്രീകമ്പ്യൂട്ടുചെയ്യുന്നതിനോ ഡാറ്റ ഉറവിടത്തിലെ അഗ്രഗേഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനോ ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ ലഘൂകരിക്കാനാകും, ഇത് വേഗതയും കൃത്യതയും ഉറപ്പാക്കുന്നു. ⚡

1. എന്തുകൊണ്ടാണ് പവർ ബിഐ മൊത്തം തുകയ്ക്ക് പകരം ഒരൊറ്റ മൂല്യം കാണിക്കുന്നത്?
2. DAX അളവ് പോലുള്ള കമാൻഡുകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഇത് സംഭവിക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ , എല്ലാ വരികളും കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നതിനുപകരം നിർദ്ദിഷ്ട മൂല്യങ്ങൾ നൽകുന്നു.
3. പവർ ബിഐ ടേബിളുകളിൽ എനിക്ക് എങ്ങനെ കൃത്യമായ ആകെത്തുക ഉറപ്പാക്കാം?
4. പോലുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക വരികളിലൂടെ ആവർത്തിക്കാനും ഫിൽട്ടറുകൾ വ്യക്തമായി പ്രയോഗിക്കാനും . പവർ ക്വറിയിൽ ടോട്ടലുകൾ പ്രീകംപ്യൂട്ടുചെയ്യുന്നതും ഒരു നല്ല ഓപ്ഷനാണ്.
5. DAX-ൽ SUM ഉം SUMX ഉം തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?
6. സന്ദർഭം പരിഗണിക്കാതെ ഒരു കോളത്തിൽ എല്ലാ മൂല്യങ്ങളും കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നു, അതേസമയം വരിവരിയായി കണക്കാക്കുന്നു, ഫിൽട്ടർ ചെയ്ത അഗ്രഗേഷനുകൾ അനുവദിക്കുന്നു.
7. DAX നടപടികൾക്ക് ഫിൽട്ടർ സന്ദർഭം പ്രധാനമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
8. കണക്കുകൂട്ടലുകളിൽ ഏത് ഡാറ്റയാണ് ഉൾപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നതെന്ന് ഫിൽട്ടർ സന്ദർഭം നിർവചിക്കുന്നു. തുടങ്ങിയ പ്രവർത്തനങ്ങൾ കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് സന്ദർഭം പരിഷ്ക്കരിക്കുക.
9. DAX-ന് പകരം Power Query ഉപയോഗിച്ച് എനിക്ക് ആകെത്തുക ശരിയാക്കാനാകുമോ?
10. അതെ, തുടങ്ങിയ കമാൻഡുകൾക്കൊപ്പം ഒപ്പം , റൺടൈം കണക്കുകൂട്ടലുകൾ ഒഴിവാക്കിക്കൊണ്ട് നിങ്ങൾക്ക് പവർ ക്വറിയിൽ ടോട്ടൽ പ്രീപ്രോസസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
11. DAX-ൽ HASONEVALUE ഉപയോഗിക്കുന്നതിൻ്റെ പ്രയോജനം എന്താണ്?
12. സോപാധിക ലോജിക് പ്രയോഗിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു, വരി അല്ലെങ്കിൽ മൊത്തം സന്ദർഭത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി കണക്കുകൂട്ടലുകൾ പൊരുത്തപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
13. എൻ്റെ DAX അളവ് ശരിയാണോ എന്ന് ഞാൻ എങ്ങനെ പരിശോധിക്കും?
14. ഉപയോഗിക്കുക ഒപ്പം DAX Studio പോലെയുള്ള ടൂളുകളിൽ, പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന മൂല്യങ്ങൾക്കെതിരായ നിങ്ങളുടെ നടപടികളുടെ ഔട്ട്പുട്ട് സാധൂകരിക്കാൻ.
15. DAX അളവുകോലിലെ പൊതുവായ പ്രകടന പ്രശ്നങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
16. പോലുള്ള ഫംഗ്‌ഷനുകൾക്കൊപ്പം പ്രകടനം കുറയും വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലേക്ക് പ്രയോഗിച്ചു. ഫിൽട്ടറുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതോ അഗ്രഗേഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതോ സഹായിക്കും.
17. അളവുകൾക്ക് പകരം ഞാൻ എപ്പോഴാണ് കണക്കാക്കിയ നിരകൾ ഉപയോഗിക്കേണ്ടത്?
18. സ്റ്റാറ്റിക് കണക്കുകൂട്ടലുകൾക്കായി കണക്കാക്കിയ കോളങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക, അതായത് പ്രീകംപ്യൂട്ടഡ് ടോട്ടലുകൾ, റിപ്പോർട്ട് സന്ദർഭത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡൈനാമിക് അഗ്രഗേഷനുകൾക്കുള്ള അളവുകൾ.
19. മികച്ച ഫലങ്ങൾക്കായി എനിക്ക് Power Query ഉം DAX ഉം സംയോജിപ്പിക്കാനാകുമോ?
20. അതെ, പവർ ക്വറിയിൽ ഡാറ്റ പ്രീപ്രോസസ് ചെയ്യുകയും അധിക DAX കണക്കുകൂട്ടലുകൾ പ്രയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് സങ്കീർണ്ണമായ റിപ്പോർട്ടുകളിലെ പ്രകടനവും കൃത്യതയും ഉറപ്പാക്കുന്നു.

പവർ ബിഐയിലെ തെറ്റായ ടോട്ടലുകൾ പരിഹരിക്കാൻ, SUMX, CALCULATE എന്നിവ പോലുള്ള ശരിയായ ടൂളുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നത് നിങ്ങളുടെ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റാ സന്ദർഭത്തിൽ പ്രതിഫലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. റൺടൈം പിശകുകൾ ഒഴിവാക്കുന്നതിനുള്ള മറ്റൊരു മാർഗമാണ് ടോട്ടലുകൾ പ്രീപ്രോസസ് ചെയ്യാൻ പവർ ക്വറി ഉപയോഗിക്കുന്നത്, പ്രത്യേകിച്ച് സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക്.

DAX ഫംഗ്‌ഷനുകൾ മനസിലാക്കുകയും നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ മോഡൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, സ്ഥിരവും കൃത്യവുമായ റിപ്പോർട്ടിംഗ് നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പാക്കാനാകും. സാമ്പത്തിക ആസ്തികളിലോ മറ്റ് നിർണായക അളവുകോലുകളിലോ പ്രവർത്തിക്കുകയാണെങ്കിലും, ഈ സമീപനങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ പവർ ബിഐ ഡാഷ്‌ബോർഡുകളെ വിശ്വസനീയവും കാര്യക്ഷമവുമാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. 💼