ਪਾਵਰ BI ਦਾ ਕੁੱਲ ਸੰਪੱਤੀ ਕਾਲਮ ਰਕਮ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਮੁੱਲ ਕਿਉਂ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ

ਪਾਵਰ BI ਟੇਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਕੁੱਲ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ Power BI ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਸਭ ਕੁਝ ਠੀਕ ਜਾਪਦਾ ਹੈ-ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਅਜੀਬ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦੇ। ਕੁੱਲ ਸੰਪਤੀਆਂ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਜੋੜ ਦਿਖਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ, ਸੱਜਾ? 🤔

ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਅਕਸਰ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ Power BI ਵਿੱਚ ਕੁੱਲਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ DAX ਮਾਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਪ੍ਰਸੰਗ ਫਿਲਟਰ ਜਾਂ ਖਾਸ ਮਿਤੀ-ਆਧਾਰਿਤ ਤਰਕ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਵੀ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣਾ ਕਿੰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਅਸਲ-ਜੀਵਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਿਤੀ 'ਤੇ ਸਮੂਹ ਦੁਆਰਾ ਬੈਂਕਾਂ ਦੀਆਂ ਸੰਪਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਕੁੱਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਤਾਰ ਤੋਂ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਉਚਿਤ ਕੁੱਲ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਹੈਰਾਨਕੁਨ ਤੌਰ 'ਤੇ "1,464" ਵਾਪਸ ਆਇਆ - ਉਹ ਨਹੀਂ ਜੋ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਇਸ ਸੂਖਮ ਗਲਤ ਗਣਨਾ ਕਾਰਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਅਜਿਹਾ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, DAX ਫਾਰਮੂਲੇ ਨੂੰ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਵੱਖ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਦਮ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਵਾਵਾਂਗੇ। ਨਾਲ ਹੀ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਫਾਈਲ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਵਾਂਗੇ ਜੋ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਆਓ ਅੰਦਰ ਡੁਬਕੀ ਕਰੀਏ! 🚀

Power BI ਟੇਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਕੁੱਲਾਂ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨਾ

Power BI ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਟੇਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਕੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਕਸਰ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਕਸਟਮ DAX ਮਾਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਮੁੱਦਾ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਫਾਰਮੂਲਾ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਪਹਿਲਾ ਖਾਲੀ, ਜੋ ਸਾਰੀਆਂ ਕਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪਹਿਲੇ ਗੈਰ-ਖਾਲੀ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਤਾਰਾਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਕੁੱਲਾਂ ਲਈ ਅਣਉਚਿਤ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇਕੱਤਰੀਕਰਨ ਤਰਕ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿੱਤੀ ਡਾਟੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇਹ ਇੱਕ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੁੱਲ ਸੰਪਤੀਆਂ, ਜਿਸ ਲਈ ਸਟੀਕ ਸੰਖੇਪ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਇਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਉਪਾਅ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਇਆ ਹੈ SUMX. ਡਿਫੌਲਟ ਐਗਰੀਗੇਸ਼ਨ ਦੇ ਉਲਟ, SUMX ਹਰੇਕ ਕਤਾਰ 'ਤੇ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਫਿਲਟਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੋੜ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁੱਲ ਸਹੀ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਦੁਆਰਾ ਫਿਲਟਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਈ ਬੈਂਕਾਂ ਦੇ ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ SUMX ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਗੈਰ-ਸੰਬੰਧਿਤ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਾਰੇ ਬੈਂਕਾਂ ਦੀਆਂ ਸੰਪਤੀਆਂ ਦਾ ਜੋੜ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਾਂ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। 🏦

ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਹੁੰਚ HASONEVALUE ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ਰਤੀਆ ਤਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸੰਦਰਭ ਇੱਕ ਇੱਕਲੀ ਕਤਾਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਕੁੱਲ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਤਾਰ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਟੌਗਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸਾਡੇ DAX ਫਾਰਮੂਲੇ ਵਿੱਚ ਏਮਬੈਡ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਗਲਤ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਗਣਨਾ ਕੀਤੇ ਕੁੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਤੀ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਬੈਂਕਿੰਗ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ HASONEVALUE ਕਤਾਰ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਗਰੁੱਪ ਕੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਮਲਟੀ-ਲੈਵਲ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਪੱਖੀ ਹੱਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪਾਵਰ ਕਿਊਰੀ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਰਗੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਾਰਣੀ।ਕਾਲਮ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸੂਚੀ।ਸੁਮ, ਅਸੀਂ ਡਾਟਾ ਪਾਵਰ BI ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੁੱਲ ਗਣਨਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਜਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪਾਵਰ BI ਦੇ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਹਾਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਬੈਂਕਿੰਗ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ, ਪਾਵਰ ਕਿਊਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁੱਲ ਸੰਪਤੀਆਂ ਦਾ ਕਾਲਮ ਪ੍ਰੀ-ਕੰਪਿਊਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆ-ਨਿਪਟਾਰਾ ਨੂੰ ਵੀ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਗਣਨਾ ਕੀਤੇ ਕੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿੱਧਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। 📊

-- 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.

ਪਾਵਰ BI ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਕੁੱਲ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ

ਪਾਵਰ BI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਗਣਨਾ ਕੀਤੇ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁੱਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਕਸਰ DAX ਮਾਪਾਂ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਫਿਲਟਰ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸਮਝਣ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਾਰਕ ਹੈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਆਰਡਰ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਉਪਾਅ ਪ੍ਰਸੰਗ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ। ਸਮੂਹਬੱਧ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵੇਲੇ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਕੁੱਲ ਸੰਦਰਭ ਗਲਤ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਗਲਤ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਬੈਂਕਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਿਤੀ ਦੁਆਰਾ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਲਈ DAX ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ SUMX ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ, ਜਾਂ ਮਿਸਲਾਈਨ ਕੀਤੇ ਕੁੱਲ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। 🔍

ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁੱਖ ਪਹਿਲੂ ਗਣਨਾ ਕੀਤੇ ਕਾਲਮਾਂ ਅਤੇ ਮਾਪਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਗਣਿਤ ਕਾਲਮ ਮਾਡਲ ਰਿਫ੍ਰੈਸ਼ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਕਤਾਰ ਦੁਆਰਾ ਡਾਟਾ ਕਤਾਰ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਪ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਤਰ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਗਣਨਾ ਕੀਤਾ ਕਾਲਮ ਅਕਸਰ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ 'ਤੇ ਕੁੱਲ ਪੂਰਵ-ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਕਰਕੇ ਏਗਰੀਗੇਸ਼ਨ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਲਟੀਪਲ ਫਿਲਟਰਾਂ ਵਾਲੀ ਬੈਲੇਂਸ ਸ਼ੀਟਾਂ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ ਕਿ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਕੱਟਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿ ਕੁੱਲ ਇੱਕਸਾਰ ਹਨ।

ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਨੁਕੂਲਨ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚਿੰਤਾ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਲੋੜੇ ਫਿਲਟਰਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਜਾਂ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ DAX ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਬਦਲਣਾ FIRSTNONBLANK ਨਾਲ SUMX) ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸੈਂਕੜੇ ਬੈਂਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਪਤੀਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਸੰਦਰਭ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨਾਲ ਹੌਲੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪਾਵਰ ਕਿਊਰੀ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਗਤੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ⚡