Решавање грешке оператора ИЛИ у Повер БИ: проблем конверзије текста у логички

Разумевање грешке Повер БИ ОР оператера

При раду са Повер БИ, уобичајено је наићи на неочекиване грешке, посебно код сложених логичких операција. Један такав проблем се јавља када се користи ОР оператор у ДАКС формули. Ово може да доведе до грешака као што је „Није могуће конвертовати вредност 'ПОЧИЊЕНИ ФОУЛС' типа Текст у тип Тачно/Нетачно.

Ова грешка се јавља зато што је ОР оператор очекује логичке (тачно/нетачно) вредности, али уместо тога се прослеђује текстуална вредност као што је „ПОЧИЊЕНИ ГРЕШКИ“. То може бити фрустрирајуће, посебно када радите са сложеним скуповима података као што је спортска аналитика где се пореде различити показатељи.

Основни узрок овог проблема често лежи у структури формуле. Конкретно, код покушава да упореди поља заснована на тексту користећи логичке операторе дизајниране за Булове вредности. Прилагођавање логике ваше формуле може вам помоћи да то избегнете.

У следећем чланку ћемо разложити како можете да измените свој ДАКС код да бисте правилно решили ову грешку. Осигуравајући да се ОР оператор ради са исправним типовима података, моћи ћете да исправите грешку и постанете тачни рангирања у Повер БИ.

Решавање грешке Повер БИ ОР оператера са конверзијом типа података

У датом ДАКС коду, главни проблем настаје због покушаја коришћења ОР оператор са текстуалним вредностима. Ово резултира грешком: „Није могуће конвертовати вредност 'ФОУЛС ЦОММИТТЕД' типа Текст у тип Тачно/Нетачно. Решење укључује прилагођавање начина на који се праве логичка поређења у Повер БИ-ју. Оригинални код покушава да упореди колону која садржи текстуалне вредности са ОР оператором, који очекује логичке (тачно/нетачно) вредности. Да бисмо ово решили, користимо ИФ и ИН да би поређење функционисало са текстуалним низовима.

Прва кључна скрипта уводи РАНККС функција. Ова функција се користи за рангирање низа нумеричких вредности унутар одређене табеле. Коришћењем ФИЛТЕР функцију, скрипта филтрира Ранкингс табелу да укључи само редове који одговарају тренутном атрибуту. Ово је кључно за израчунавање рангирања јер омогућава динамичко рангирање специфично за контекст на основу датог атрибута. Тхе ДЕНСЕ метод рангирања обезбеђује да везане вредности добију исти ранг, што је посебно корисно у сценаријима као што је спортска статистика где су неједнакости уобичајене.

У другом решењу, СВИТЦХ функција се користи да замени више услова ИЛИ. Функција СВИТЦХ је веома ефикасна када се обрађује више услова, јер процењује сваки случај у низу и враћа резултат подударања. Овај приступ је оптимизованији од коришћења вишеструких ИФ наредби или ОР оператора, јер смањује сложеност кода и побољшава читљивост. Коришћењем ТРУЕ() у оквиру СВИТЦХ-а, код ефикасно обрађује различите сценарије за сваки атрибут као што су „ПОЧИЊЕНИ ГРЕШКИ“ или „ЖУТИ КАРТОНИ“.

Коначно, скрипта за тестирање јединице пружа начин за валидацију решења у различитим скуповима података. Тест користи АДДЦОЛУМНС да додате привремену колону у сврху тестирања, омогућавајући лаку верификацију израчунавања рангирања. Ова скрипта осигурава да су рангирања тачна за сваки наведени атрибут тако што их упоређује у свим могућим тачкама података. Употреба тхе СВЕ функција у овом контексту осигурава да се рангови теста израчунавају без утицаја постојећих филтера у подацима, пружајући свеобухватно окружење за тестирање.

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])

Разумевање компатибилности типова података у Повер БИ ДАКС изразима

У Повер БИ-ју, ДАКС изрази морају правилно да рукују типовима података за логичке операције. Један од главних аспеката је разумевање начина на који текст и Булове вредности делују у интеракцији. На пример, у случају грешке „Не могу да се конвертује вредност „ПОЧИЊЕНЕ ГРЕШКЕ“ типа Текст у тип Тачно/Нетачно“, проблем лежи у покушају коришћења логичких поређења као што је ИЛИ са текстуалним вредностима, које су некомпатибилне са Буловим операторима. Осигурање да су типови података усклађени са логичким операторима је од суштинског значаја да би се избегле ове врсте грешака.

Повер БИ је моћан алат за моделирање података и аналитику, али захтева посебну пажњу на типове података. Логичке функције као што су ИФ, СВИТЦХ, и РАНККС мора обрадити исправан тип података да би функционисао како се очекује. На пример, ако колона садржи текстуалне вредности, покушај коришћења услова ИЛИ за филтрирање без прилагођавања типа података може изазвати грешке. Уместо тога, користећи ИН оператера или реструктурирање формуле помаже да се обезбеди компатибилност.

Штавише, још један често занемарен аспект је како филтери интеракцију са типовима података у ДАКС-у. Приликом примене а ФИЛТЕР функцију у текстуалну колону, логика мора узети у обзир поређења стрингова, а не Булова поређења. Разумевање природе вашег скупа података и обезбеђивање правилног коришћења функција је од кључног значаја за прављење оптимизованих ДАКС формула без грешака у Повер БИ-ју.