Mengapa Lajur Jumlah Aset Power BI Menunjukkan Nilai Tunggal Daripada Jumlah

Memahami Jumlah Tidak Dijangka dalam Jadual Power BI

Bayangkan anda sedang membina laporan dalam Power BI untuk memaparkan data kewangan, dan semuanya kelihatan baik-sehingga anda melihat sesuatu yang ganjil. Daripada menunjukkan jumlah semua nilai dalam lajur Jumlah Aset, jadual hanya memaparkan satu daripada nilai. Mengecewakan, bukan? 🤔

Masalah ini sering berlaku apabila menggunakan langkah DAX untuk mengira jumlah dalam Power BI, terutamanya apabila berurusan dengan penapis konteks atau logik berasaskan tarikh tertentu. Jika anda pernah menghadapi situasi yang sama, anda tahu betapa mencabarnya untuk menentukan isu tersebut.

Dalam satu senario kehidupan sebenar, jadual yang bertujuan untuk mempamerkan aset bank mengikut kumpulan pada tarikh tertentu memaparkan nilai daripada satu baris sebagai jumlah keseluruhan. Daripada jumlah yang sepatutnya, ia membingungkan mengembalikan "1,464"—bukan seperti yang dijangkakan. Salah pengiraan yang halus ini boleh menyebabkan ralat pelaporan yang ketara.

Dalam artikel ini, kami akan meneroka sebab ini berlaku, membedah formula DAX yang salah dan menyediakan langkah untuk menyelesaikan isu tersebut. Selain itu, kami akan merujuk kepada fail sampel yang mereplikasi masalah untuk memastikan anda boleh mengikuti dan menyelesaikan isu yang serupa dalam projek anda. Mari selami! 🚀

Menyelesaikan Masalah Jumlah Salah dalam Jadual Power BI

Apabila bekerja dengan Power BI, mencapai jumlah yang tepat dalam jadual anda selalunya lebih rumit daripada yang kelihatan, terutamanya apabila menggunakan langkah DAX tersuai. Dalam kes ini, isu timbul kerana formula menggunakan FIRSTNONBLANK, yang mendapatkan semula nilai bukan kosong pertama daripada menjumlahkan semua baris. Walaupun pendekatan ini berfungsi untuk baris individu, pendekatan ini tidak sesuai untuk jumlah kerana ia mengabaikan logik pengagregatan. Ini adalah perangkap biasa apabila mengira data kewangan, seperti Jumlah Aset, yang memerlukan penjumlahan yang tepat.

Untuk menangani perkara ini, kami memperkenalkan langkah yang lebih berkesan memanfaatkan SUMX. Tidak seperti pengagregatan lalai, SUMX berulang pada setiap baris dan mengira jumlah secara dinamik berdasarkan penapis yang ditentukan, memastikan bahawa jumlah mencerminkan nilai yang betul. Contohnya, jika jadual mengandungi beberapa data kewangan bank yang ditapis mengikut tarikh, SUMX memastikan bahawa jumlah semua aset bank dipaparkan, dan bukannya mengembalikan satu nilai yang tidak berkaitan. Kaedah ini amat berguna dalam laporan sensitif masa, di mana ketepatan adalah diutamakan. 🏦

Pendekatan lain menggunakan logik bersyarat dengan HASONEVALUE. Fungsi ini menyemak sama ada konteks semasa mewakili satu baris, membolehkan kami menogol antara pengiraan jumlah dan memaparkan nilai peringkat baris. Dengan membenamkan logik ini ke dalam formula DAX kami, kami menghalang salah jajaran konteks, yang sering membawa kepada ralat dalam jumlah yang dikira. Sebagai contoh, apabila laporan kewangan dikumpulkan oleh institusi perbankan, HASONEVALUE memastikan ketepatan data peringkat baris sambil mengagregat jumlah kumpulan dengan betul, menjadikannya penyelesaian serba boleh untuk pelaporan berbilang peringkat.

Selain itu, prapemprosesan data dalam Power Query menawarkan satu lagi penyelesaian yang mantap. Dengan menggunakan alatan seperti Jadual.TambahLajur dan Senarai.Jumlah, kami mengira jumlah sebelum data mencapai Power BI. Pendekatan ini amat berkesan apabila mengendalikan set data yang besar atau pengiraan kompleks yang mungkin mengatasi enjin Power BI. Contohnya, dalam laporan perbankan berskala besar, menggunakan Power Query memastikan lajur Jumlah Aset diprakira, mengelakkan keperluan untuk pengiraan semula dan memastikan ketepatan yang konsisten merentas laporan. Prapemprosesan juga memudahkan penyelesaian masalah, kerana jumlah yang dikira boleh disahkan secara langsung sebelum visualisasi. 📊

-- 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.

Memastikan Jumlah Tepat dalam Laporan Power BI

Apabila menggunakan Power BI, ketepatan jumlah dalam lajur yang dikira selalunya bergantung pada pemahaman interaksi antara ukuran DAX dan konteks penapis laporan. Satu faktor yang diabaikan ialah peranan susunan penilaian dan cara langkah mengendalikan peralihan konteks. Ini penting apabila menjumlahkan data merentas medan terkumpul, kerana jumlah mungkin memaparkan nilai yang salah disebabkan oleh pengendalian konteks yang tidak betul. Contohnya, mengumpulkan bank mengikut prestasi kewangan dan menapis mengikut tarikh tertentu memerlukan langkah DAX seperti MENGIRA dan SUMX untuk mentafsir data dengan betul, atau jumlah yang tidak sejajar mungkin muncul. 🔍

Satu lagi aspek penting ialah memahami perbezaan antara lajur dan ukuran yang dikira. lajur yang dikira mengira baris data demi baris semasa penyegaran model, manakala ukuran mengira secara dinamik berdasarkan konteks laporan. Perbezaan ini penting kerana lajur yang dikira selalunya boleh memintas isu pengagregatan dengan prapengiraan jumlah pada sumber data, yang boleh berguna terutamanya untuk set data kompleks seperti kunci kira-kira dengan berbilang penapis. Pendekatan ini berkesan dalam memastikan jumlah adalah konsisten tanpa mengira cara data dihiris dalam laporan.

Untuk set data yang lebih besar, pengoptimuman prestasi menjadi kebimbangan penting. Teknik seperti mengurangkan penapis yang tidak perlu atau menggunakan fungsi DAX yang lebih cekap (cth., menggantikan FIRSTNONBLANK dengan SUMX) membantu meningkatkan prestasi tanpa menjejaskan ketepatan. Sebagai contoh, laporan menganalisis aset merentas ratusan bank mungkin menjadi perlahan dengan peralihan konteks berulang. Prapengiraan nilai utama dalam Power Query atau menggunakan pengagregatan dalam sumber data boleh mengurangkan isu ini, memastikan kedua-dua kelajuan dan ketepatan. ⚡