Tại sao Cột Tổng tài sản của Power BI hiển thị một giá trị thay vì tổng

Hiểu tổng số không mong đợi trong bảng Power BI

Hãy tưởng tượng bạn đang xây dựng một báo cáo trong Power BI để hiển thị dữ liệu tài chính và mọi thứ có vẻ ổn—cho đến khi bạn nhận thấy điều gì đó kỳ lạ. Thay vì hiển thị tổng của tất cả các giá trị trong cột Tổng tài sản, bảng chỉ hiển thị một trong các giá trị. Thật khó chịu phải không? 🤔

Sự cố này thường xảy ra khi sử dụng các thước đo DAX để tính tổng trong Power BI, đặc biệt khi xử lý bộ lọc ngữ cảnh hoặc logic dựa trên ngày cụ thể. Nếu bạn đã từng gặp phải tình huống tương tự, bạn sẽ biết việc xác định vấn đề có thể khó khăn đến mức nào.

Trong một tình huống thực tế, một bảng nhằm mục đích hiển thị tài sản của ngân hàng theo nhóm vào một ngày cụ thể, hiển thị tổng giá trị từ một hàng. Thay vì một con số tổng hợp lý, nó lại trả về "1.464" một cách khó hiểu—không như mong đợi. Tính toán sai lầm tinh vi này có thể dẫn đến sai sót báo cáo nghiêm trọng.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá lý do tại sao điều này xảy ra, phân tích công thức DAX bị lỗi và cung cấp các bước để khắc phục sự cố. Ngoài ra, chúng tôi sẽ tham khảo một tệp mẫu mô phỏng lại vấn đề để đảm bảo bạn có thể theo dõi và giải quyết các vấn đề tương tự trong dự án của mình. Hãy đi sâu vào! 🚀

Khắc phục sự cố về tổng số không chính xác trong bảng Power BI

Khi làm việc với Power BI, việc đạt được tổng số chính xác trong bảng của bạn thường phức tạp hơn bạn tưởng, đặc biệt là khi sử dụng các thước đo DAX tùy chỉnh. Trong trường hợp này, vấn đề phát sinh do công thức sử dụng FIRSTNONBLANK, truy xuất giá trị không trống đầu tiên thay vì tính tổng tất cả các hàng. Mặc dù cách tiếp cận này hiệu quả với các hàng riêng lẻ nhưng nó không phù hợp với các hàng tổng vì nó bỏ qua logic tổng hợp. Đây là một cạm bẫy phổ biến khi tính toán dữ liệu tài chính, như Tổng tài sản, cần tính tổng chính xác.

Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đã giới thiệu một biện pháp hiệu quả hơn là tận dụng TỔNG KẾT. Không giống như tập hợp mặc định, SUMX lặp qua từng hàng và tính tổng một cách linh hoạt dựa trên bộ lọc đã xác định, đảm bảo rằng tổng phản ánh giá trị chính xác. Ví dụ: nếu một bảng chứa dữ liệu tài chính của một số ngân hàng được lọc theo ngày, SUMX đảm bảo rằng tổng tài sản của tất cả các ngân hàng được hiển thị thay vì trả về một giá trị duy nhất, không liên quan. Phương pháp này đặc biệt hữu ích trong báo cáo nhạy cảm về thời gian, trong đó độ chính xác là tối quan trọng. 🏦

Một cách tiếp cận khác sử dụng logic có điều kiện với HASONEVALUE. Hàm này kiểm tra xem ngữ cảnh hiện tại có đại diện cho một hàng hay không, cho phép chúng ta chuyển đổi giữa tính tổng và hiển thị giá trị cấp hàng. Bằng cách nhúng logic này vào công thức DAX, chúng tôi ngăn chặn tình trạng căn chỉnh sai ngữ cảnh, điều này thường dẫn đến sai sót trong tổng số được tính toán. Ví dụ: khi báo cáo tài chính được nhóm theo các tổ chức ngân hàng, HASONEVALUE đảm bảo độ chính xác của dữ liệu cấp hàng trong khi tổng hợp chính xác tổng số nhóm, khiến đây trở thành giải pháp linh hoạt cho báo cáo đa cấp.

Ngoài ra, việc xử lý trước dữ liệu trong Power Query còn cung cấp một giải pháp mạnh mẽ khác. Bằng cách sử dụng các công cụ như Bảng.AddColumn Và Danh sách.Sum, chúng tôi tính toán tổng số thậm chí trước khi dữ liệu đạt tới Power BI. Cách tiếp cận này đặc biệt hiệu quả khi xử lý các tập dữ liệu lớn hoặc các phép tính phức tạp có thể làm quá tải công cụ của Power BI. Ví dụ: trong báo cáo ngân hàng quy mô lớn, việc sử dụng Power Query đảm bảo rằng cột Tổng tài sản được tính toán trước, tránh nhu cầu tính toán lại và đảm bảo độ chính xác nhất quán trên các báo cáo. Quá trình xử lý trước cũng đơn giản hóa việc khắc phục sự cố vì tổng số được tính toán có thể được xác thực trực tiếp trước khi trực quan hóa. 📊

-- 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.

Đảm bảo tổng số chính xác trong báo cáo Power BI

Khi sử dụng Power BI, độ chính xác của tổng số trong các cột được tính toán thường phụ thuộc vào sự hiểu biết về sự tương tác giữa các thước đo DAX và ngữ cảnh bộ lọc của báo cáo. Một yếu tố bị bỏ qua là vai trò của thứ tự đánh giá và cách xử lý các biện pháp chuyển đổi bối cảnh. Điều này rất quan trọng khi tính tổng dữ liệu trên các trường được nhóm, vì tổng có thể hiển thị giá trị không chính xác do xử lý ngữ cảnh không đúng. Ví dụ: việc nhóm các ngân hàng theo hiệu quả tài chính và lọc theo một ngày cụ thể yêu cầu các biện pháp DAX như TÍNH TOÁN Và TỔNG KẾT để diễn giải dữ liệu một cách chính xác, hoặc các tổng số bị sai lệch có thể xuất hiện. 🔍

Một khía cạnh quan trọng khác là hiểu được sự khác biệt giữa các cột và thước đo được tính toán. Cột được tính tính toán từng hàng dữ liệu trong khi làm mới mô hình, trong khi một thước đo tính toán động dựa trên ngữ cảnh của báo cáo. Sự khác biệt này quan trọng vì cột được tính toán thường có thể bỏ qua các vấn đề tổng hợp bằng cách tính toán trước tổng số tại nguồn dữ liệu, điều này có thể đặc biệt hữu ích cho các tập dữ liệu phức tạp như bảng cân đối kế toán có nhiều bộ lọc. Cách tiếp cận này có hiệu quả trong việc đảm bảo rằng các tổng số nhất quán bất kể dữ liệu được phân chia như thế nào trong báo cáo.

Đối với các tập dữ liệu lớn hơn, tối ưu hóa hiệu suất trở thành mối quan tâm đáng kể. Các kỹ thuật như giảm các bộ lọc không cần thiết hoặc sử dụng các hàm DAX hiệu quả hơn (ví dụ: thay thế FIRSTNONBLANK với SUMX) giúp cải thiện hiệu suất mà không ảnh hưởng đến độ chính xác. Ví dụ: báo cáo phân tích tài sản của hàng trăm ngân hàng có thể bị chậm lại khi chuyển đổi bối cảnh lặp đi lặp lại. Việc tính toán trước các giá trị khóa trong Power Query hoặc sử dụng tập hợp trong nguồn dữ liệu có thể giảm thiểu những vấn đề này, đảm bảo cả tốc độ và độ chính xác. ⚡