पॉवर BI मध्ये ऑपरेटर त्रुटी सोडवणे: टेक्स्ट-टू-बूलियन रूपांतरण समस्या

पॉवर बीआय किंवा ऑपरेटर त्रुटी समजून घेणे

सोबत काम करताना , विशेषत: जटिल तार्किक ऑपरेशन्ससह, अनपेक्षित त्रुटींचा सामना करणे सामान्य आहे. वापरताना अशी एक समस्या उद्भवते DAX सूत्रात. यामुळे "टाईप टेक्स्टचे 'FOULS COMMITTED' व्हॅल्यू True/False मध्ये कन्व्हर्ट करू शकत नाही."

ही त्रुटी उद्भवते कारण बुलियन (सत्य/असत्य) मूल्यांची अपेक्षा करते, परंतु त्याऐवजी, "FOULS COMMITTED" सारखे मजकूर मूल्य पास केले जात आहे. हे निराशाजनक असू शकते, विशेषत: क्रीडा विश्लेषणासारख्या जटिल डेटासेटसह काम करताना जेथे भिन्न मेट्रिक्सची तुलना केली जाते.

या समस्येचे मूळ कारण बहुतेकदा सूत्राच्या संरचनेत असते. विशेषतः, कोड बुलियन मूल्यांसाठी डिझाइन केलेले लॉजिकल ऑपरेटर वापरून मजकूर-आधारित फील्डची तुलना करण्याचा प्रयत्न करत आहे. तुमच्या सूत्राचे तर्क समायोजित केल्याने तुम्हाला हे टाळण्यास मदत होऊ शकते.

पुढील लेखात, ही त्रुटी योग्य रीतीने हाताळण्यासाठी तुम्ही तुमचा DAX कोड कसा सुधारू शकता ते आम्ही खाली पाहू. याची खात्री करून योग्य डेटा प्रकारांसह कार्य करते, आपण त्रुटीचे निराकरण करण्यात आणि अचूक होण्यास सक्षम असाल पॉवर BI मध्ये.

आज्ञा	वापराचे उदाहरण
	हे फंक्शन टेबलमधील विशिष्ट मूल्याचे रँकिंग परत करण्यासाठी वापरले जाते. उदाहरणामध्ये, ते मूल्यांना रँक करण्यात मदत करते "लक्ष्य मान्य" आणि "फाउल्स कमिटेड" सारख्या विशिष्ट विशेषतांसाठी स्तंभ. अंकीय डेटाची तुलना करताना फंक्शन उपयुक्त आहे.
	द ऑपरेटर स्तंभाचे मूल्य मूल्यांच्या सूचीशी संबंधित आहे का ते तपासतो. स्क्रिप्टमध्ये, पंक्ती फिल्टर करण्यासाठी वापरले जाते जेथे फील्डमध्ये काही मजकूर मूल्ये असतात, ज्यामुळे कोड एकाधिक OR ऑपरेटरच्या तुलनेत अधिक संक्षिप्त होतो.
	हे DAX फंक्शन मूल्यांच्या मालिकेतील अभिव्यक्तीचे मूल्यमापन करते आणि पहिली जुळणी मिळवते. हे एकाधिक IF अटी बदलून तर्क सुलभ करते. या संदर्भात, ते "FOULS COMMITTED" आणि "YELLO CARDS" सारख्या विविध गुणधर्मांवर आधारित रँकिंग कार्यक्षमतेने हाताळते.
	निर्दिष्ट परिस्थितींवर आधारित पंक्तींची फिल्टर केलेली सारणी तयार करण्यासाठी वापरली जाते. द फंक्शन फिल्टर करते मधील अचूक रँकिंग ऑपरेशन्ससाठी आवश्यक बनवून, वर्तमान गुणधर्मावर आधारित सारणी .
	इंटरमीडिएट गणने संचयित करण्यासाठी DAX मध्ये चल परिभाषित करते. द चे वर्तमान मूल्य साठवते पुन: वापरासाठी, वारंवार अभिव्यक्ती टाळून वाचनीयता आणि कार्यप्रदर्शन सुधारण्यासाठी.
	मध्ये हा रँकिंग पर्याय फंक्शन हे सुनिश्चित करते की जेव्हा दोन मूल्ये बांधली जातात, तेव्हा पुढील रँकिंग खालील पूर्णांक असते (उदा. रँक 1, 2, 2, 3), जे स्पोर्ट्स डेटा सारख्या दाट रँकिंग परिस्थितीसाठी महत्वाचे आहे.
	द फंक्शन मध्ये वापरले जाते सत्य किंवा असत्य म्हणून एकाधिक परिस्थितींचे मूल्यांकन करण्यासाठी कार्य. हे DAX मध्ये गुंतागुंतीचे ब्रँचिंग लॉजिक सक्षम करते जे एकापेक्षा जास्त विशेषता अटी संक्षिप्त पद्धतीने तपासण्यासाठी.
	द फंक्शन निर्दिष्ट कॉलम किंवा टेबलमधून फिल्टर काढून टाकते, परवानगी देते फक्त फिल्टर केलेल्या ऐवजी टेबलमधील सर्व पंक्ती रँक करण्यासाठी कार्य. जेव्हा तुम्हाला संपूर्ण डेटासेटशी तुलना करायची असते तेव्हा हे आवश्यक असते.

डेटा प्रकार रूपांतरणासह पॉवर BI किंवा ऑपरेटर त्रुटीचे निराकरण करणे

प्रदान केलेल्या DAX कोडमध्ये, मुख्य समस्या वापरण्याच्या प्रयत्नातून उद्भवते मजकूर मूल्यांसह. याचा परिणाम एररमध्ये होतो: "टाईप टेक्स्टचे 'FOULS COMMITTED' व्हॅल्यू True/False टाइपमध्ये रूपांतरित करू शकत नाही." समाधानामध्ये पॉवर BI मध्ये तार्किक तुलना कशा केल्या जातात हे समायोजित करणे समाविष्ट आहे. मूळ कोड OR ऑपरेटरसह मजकूर मूल्ये असलेल्या स्तंभाची तुलना करण्याचा प्रयत्न करतो, ज्याला बुलियन (सत्य/असत्य) मूल्यांची अपेक्षा असते. याचे निराकरण करण्यासाठी, आम्ही वापरतो आणि मजकूर स्ट्रिंगसह तुलना कार्य करण्यासाठी.

पहिली की स्क्रिप्ट परिचय देते कार्य हे फंक्शन निर्दिष्ट सारणीमधील संख्यात्मक मूल्यांच्या मालिकेसाठी वापरले जाते. वापरून फंक्शन, स्क्रिप्ट फिल्टर करते फक्त वर्तमान विशेषताशी जुळणाऱ्या पंक्ती समाविष्ट करण्यासाठी सारणी. रँकिंग गणनेसाठी हे महत्त्वपूर्ण आहे कारण ते दिलेल्या विशेषतावर आधारित डायनॅमिक, संदर्भ-विशिष्ट रँकिंगसाठी अनुमती देते. द दाट रँकिंग पद्धत हे सुनिश्चित करते की बद्ध मूल्यांना समान रँक मिळतो, जे विशेषतः क्रीडा सांख्यिकी सारख्या परिस्थितींमध्ये उपयुक्त आहे जेथे संबंध सामान्य आहेत.

दुसऱ्या सोल्युशनमध्ये, द एकाधिक OR अटी बदलण्यासाठी फंक्शनचा वापर केला जातो. एकाधिक परिस्थिती हाताळताना SWITCH फंक्शन अत्यंत कार्यक्षम आहे, कारण ते प्रत्येक केसचे क्रमाने मूल्यमापन करते आणि जुळणारे निकाल देते. हा दृष्टिकोन एकाधिक IF स्टेटमेंट किंवा OR ऑपरेटर वापरण्यापेक्षा अधिक अनुकूल आहे, कारण ते कोडची जटिलता कमी करते आणि वाचनीयता सुधारते. वापरून SWITCH मध्ये, कोड "FOULS COMMITTED" किंवा "YEllow Cards" सारख्या प्रत्येक विशेषतासाठी भिन्न परिस्थिती प्रभावीपणे हाताळतो.

शेवटी, युनिट चाचणी स्क्रिप्ट विविध डेटासेटमधील उपायांचे प्रमाणीकरण करण्याचा मार्ग प्रदान करते. चाचणी वापरते चाचणीच्या हेतूंसाठी तात्पुरता स्तंभ जोडण्यासाठी, रँकिंग गणनेची सहज पडताळणी करण्यास अनुमती देऊन. ही स्क्रिप्ट सर्व संभाव्य डेटा पॉइंट्सवर त्यांची तुलना करून प्रत्येक निर्दिष्ट गुणधर्मासाठी क्रमवारी अचूक असल्याची खात्री करते. चा वापर या संदर्भात फंक्शन हे सुनिश्चित करते की डेटामधील विद्यमान फिल्टर्सचा परिणाम न होता चाचणी क्रमांची गणना केली जाते, एक व्यापक चाचणी वातावरण प्रदान करते.

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
    )
)

१

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 एक्सप्रेशन्समधील डेटा प्रकार सुसंगतता समजून घेणे

Power BI मध्ये, DAX अभिव्यक्तींनी तार्किक ऑपरेशन्ससाठी डेटा प्रकार योग्यरित्या हाताळले पाहिजेत. एक प्रमुख पैलू म्हणजे मजकूर आणि बुलियन मूल्ये कशी परस्परसंवाद करतात हे समजून घेणे. उदाहरणार्थ, "टाईप टेक्स्टचे 'FOULS COMMITTED' व्हॅल्यू ट्रू/फॉल्स टाइप टू कन्व्हर्ट करू शकत नाही" त्रुटीच्या बाबतीत, समस्या तार्किक तुलना वापरण्याच्या प्रयत्नात आहे. मजकूर मूल्यांसह, जे बुलियन ऑपरेटरशी विसंगत आहेत. या प्रकारच्या त्रुटी टाळण्यासाठी डेटा प्रकार लॉजिक ऑपरेटरसह संरेखित असल्याची खात्री करणे आवश्यक आहे.

पॉवर BI डेटा मॉडेलिंग आणि विश्लेषणासाठी एक शक्तिशाली साधन आहे, परंतु डेटा प्रकारांकडे काळजीपूर्वक लक्ष देणे आवश्यक आहे. तार्किक कार्ये जसे की , , आणि अपेक्षेप्रमाणे कार्य करण्यासाठी योग्य डेटा प्रकारावर प्रक्रिया करणे आवश्यक आहे. उदाहरणार्थ, स्तंभामध्ये मजकूर मूल्ये असल्यास, डेटा प्रकार समायोजित न करता फिल्टरिंगसाठी OR स्थिती वापरण्याचा प्रयत्न केल्यास त्रुटी येऊ शकतात. त्याऐवजी, वापरून IN ऑपरेटर किंवा सूत्राची पुनर्रचना केल्याने सुसंगतता सुनिश्चित करण्यात मदत होते.

शिवाय, आणखी एक दुर्लक्षित पैलू म्हणजे कसे DAX मधील डेटा प्रकारांशी संवाद साधा. अर्ज करताना ए मजकूर स्तंभाचे कार्य, तर्कशास्त्राने बुलियन तुलनांऐवजी स्ट्रिंग तुलना करणे आवश्यक आहे. Power BI मध्ये एरर-फ्री आणि ऑप्टिमाइझ केलेले DAX फॉर्म्युले तयार करण्यासाठी तुमच्या डेटासेटचे स्वरूप समजून घेणे आणि योग्य फंक्शनचा वापर सुनिश्चित करणे महत्त्वाचे आहे.

1. पॉवर BI मध्ये "टाईप टेक्स्टचे व्हॅल्यू ट्रू/फॉल्स टाइप टू कन्व्हर्ट करू शकत नाही" त्रुटी कशामुळे होते?
2. बुलियन लॉजिक ऑपरेटर सारखे वापरण्याचा प्रयत्न करताना ही त्रुटी उद्भवते मजकूर फील्डवर. ऑपरेटरची अपेक्षा आहे मूल्ये, मजकूर स्ट्रिंग नाही.
3. मी माझ्या DAX सूत्रामध्ये ही त्रुटी कशी सोडवू शकतो?
4. वापरा वापरण्याऐवजी मजकूर मूल्यांची तुलना करण्यासाठी ऑपरेटर स्ट्रिंग्स दरम्यान, जे पॉवर BI ला डेटा प्रकार योग्यरित्या हाताळण्यास मदत करते.
5. SWITCH फंक्शन एकाधिक परिस्थिती हाताळण्यात मदत करू शकते?
6. होय, द फंक्शन एकाधिक पुनर्स्थित करण्याचा एक प्रभावी मार्ग आहे परिस्थिती, विशेषत: मजकूर तुलना करताना. हे कोड सुलभ करते आणि प्रकारातील विसंगती टाळते.
7. Power BI मध्ये RANKX फंक्शन कसे कार्य करते?
8. एका विशिष्ट स्तंभातील मूल्यावर आधारित पंक्ती रँक करण्यासाठी वापरला जातो आणि ते सहसा विशिष्ट श्रेणींमध्ये रँक करण्यासाठी कार्य.
9. DAX मध्ये OR आणि IN मध्ये काय फरक आहे?
10. बुलियन परिस्थितीसाठी वापरले जाते, तर मूल्य मजकूर किंवा अंकीय मूल्यांच्या सूचीशी संबंधित आहे की नाही हे तपासण्यासाठी विशेषतः वापरले जाते.

या लेखात Power BI मधील सामान्य त्रुटीचे निराकरण कसे करायचे ते समाविष्ट केले आहे जेथे OR ऑपरेटर मजकूर मूल्यांशी विसंगत आहे जसे की "FOULS COMMITTED." सोल्यूशनमध्ये प्रकार विसंगती टाळण्यासाठी तार्किक तुलना करण्यासाठी योग्य ऑपरेटर वापरणे समाविष्ट आहे.

DAX कोड बदलून आणि SWITCH आणि RANKX सारखी कार्ये लागू करून, तुम्ही डेटा अधिक कार्यक्षमतेने रँक आणि फिल्टर करू शकता. हे तुमचे पॉवर BI अहवाल अचूक आणि त्रुटी-मुक्त राहतील, विविध डेटासेटवर कार्यप्रदर्शन आणि उपयोगिता वाढवण्याची खात्री देते.