为什么 Power BI 的总资产列显示单个值而不是总和

了解 Power BI 表中的意外总计

想象一下，您正在 Power BI 中构建一个报表来显示财务数据，一切看起来都很好 — 直到您注意到一些奇怪的事情。该表并未显示 总资产 列中所有值的总和，而是仅显示其中一个值。令人沮丧，对吧？ 🤔

在 Power BI 中使用 DAX 度量 计算总计时经常会出现此问题，特别是在处理 上下文筛选器 或特定的基于日期的逻辑时。如果您曾经遇到过类似的情况，您就会知道查明问题是多么具有挑战性。

在一个现实场景中，一张旨在按组显示银行在特定日期的资产的表格将单行的值显示为总计。它返回的不是正确的总数，而是令人困惑的“1,464”——这不是预期的结果。这种微妙的误算可能会导致严重的报告错误。

在本文中，我们将探讨发生这种情况的原因，剖析有问题的 DAX 公式，并提供解决问题的步骤。另外，我们将参考一个复制问题的示例文件，以确保您可以跟进并解决项目中的类似问题。让我们深入了解一下！ 🚀

命令	使用示例
SUMX	SUMX(FILTER(表、表[条件])、表[列])迭代表，计算每行的表达式，并返回所有计算的总和。用于根据筛选的行计算总计。
CALCULATE	计算（表达式、过滤器 1、过滤器 2）评估修改后的过滤器上下文中的表达式。此处用于应用日期过滤器并确保计算尊重行级上下文。
FIRSTNONBLANK	第一个非空白（列，1）返回列中的第一个非空值，在当前上下文中计算。用于在不需要求和时检索第一个有效值。
HASONEVALUE	HASONEVALUE（列）检查当前上下文是否恰好包含某一列的一个值。对于管理总计与单个值的条件逻辑至关重要。
VAR	VAR 变量名 = 表达式定义一个变量来存储值或表达式以供重用。增强复杂 DAX 公式的可读性和效率。
FILTER	过滤器（表、条件）根据条件返回表中行的子集。用于隔离与报告日期匹配的行。
Table.AddColumn	Table.AddColumn（源，“新列”，每个表达式）将计算列添加到 Power Query 中的表中。用于创建预先计算的总计，以便在 Power BI 中更轻松地处理。
List.Sum	List.Sum(Table.Column(表, "ColumnName"))计算列中值的总和，特定于 Power Query。非常适合在加载到 Power BI 之前预处理总计。
SUMMARIZE	SUMMARIZE（表、列 1、“名称”、度量）按一列或多列对表进行分组，并计算这些组内的表达式。对于单元测试和验证总数很有用。
EVALUATE	评估汇总（表、列）执行并返回 DAX 查询结果。用于测试场景以验证计算和预期结果。

对 Power BI 表中不正确的总计进行故障排除

使用 Power BI 时，在表中实现准确的总计通常比看起来更复杂，尤其是在使用自定义 DAX 度量时。在这种情况下，出现问题是因为公式使用 ，它检索第一个非空值而不是对所有行求和。虽然这种方法适用于单独的行，但它不适合总计，因为它忽略了聚合逻辑。这是计算财务数据（如总资产）时的常见陷阱，需要精确求和。

为了解决这个问题，我们引入了一种更有效的措施，利用 。与默认聚合不同，SUMX 迭代每一行并根据定义的过滤器动态计算总和，确保总计反映正确的值。例如，如果表包含按日期筛选的多家银行的财务数据，SUMX 可确保显示所有银行资产的总和，而不是返回单个不相关的值。此方法在时间敏感的报告中特别有用，其中准确性至关重要。 🏦

另一种方法利用条件逻辑和 HASONEVALUE。该函数检查当前上下文是否代表单行，从而允许我们在计算总计和显示行级值之间切换。通过将此逻辑嵌入到我们的 DAX 公式中，我们可以防止上下文不一致，这通常会导致计算总计出现错误。例如，当财务报告按银行机构分组时，HASONEVALUE 可确保行级数据准确性，同时正确汇总组总计，使其成为多级报告的通用解决方案。

此外，Power Query 中的数据预处理提供了另一种强大的解决方案。通过使用类似的工具 和 ，我们在数据到达 Power BI 之前就计算总数。在处理可能压垮 Power BI 引擎的大型数据集或复杂计算时，此方法特别有效。例如，在大型银行报告中，使用 Power Query 可确保预先计算“总资产”列，从而避免重新计算的需要并确保跨报告的准确性一致。预处理还简化了故障排除，因为可以在可视化之前直接验证计算出的总数。 📊

-- 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.

确保 Power BI 报告中的总计准确

使用 Power BI 时，计算列中总计的准确性通常取决于对 DAX 度量和报表筛选器上下文之间的交互的理解。一个被忽视的因素是评估顺序的作用以及措施如何处理上下文转换。这在跨分组字段求和数据时至关重要，因为由于上下文处理不当，总计可能会显示不正确的值。例如，按财务业绩对银行进行分组并按特定日期进行筛选需要 DAX 指标，例如 和 正确解释数据，否则可能会出现不一致的总计。 🔍

另一个关键方面是了解计算列和度量之间的差异。 计算列在模型刷新期间逐行计算数据，而度量则根据报表的上下文动态计算。这种区别很重要，因为计算列通常可以通过在数据源处预先计算总计来绕过聚合问题，这对于复杂的数据集（例如具有多个筛选器的资产负债表）特别有用。这种方法可以有效地确保无论数据在报告中如何划分，总计都保持一致。

对于较大的数据集，性能优化成为一个重要问题。减少不必要的过滤器或使用更高效的 DAX 函数等技术（例如，替换 和 ）有助于提高性能而不影响准确性。例如，分析数百家银行资产的报告可能会因反复的上下文转换而减慢速度。在 Power Query 中预先计算键值或在数据源中使用聚合可以缓解这些问题，确保速度和精度。 ⚡

1. 为什么 Power BI 显示单个值而不是总计？
2. 当 DAX 度量使用以下命令时会发生这种情况 或者 ，它返回特定值而不是聚合所有行。
3. 如何确保 Power BI 表中的总计准确？
4. 使用类似的函数 迭代行并显式应用过滤器 。在 Power Query 中预先计算总计也是一个不错的选择。
5. DAX 中的 SUM 和 SUMX 有什么区别？
6. 将列中的所有值相加而不考虑上下文，而 逐行计算，允许过滤聚合。
7. 为什么过滤器上下文对于 DAX 度量很重要？
8. 过滤器上下文定义哪些数据包含在计算中。功能类似于 修改上下文以产生准确的结果。
9. 我可以使用 Power Query 而不是 DAX 来修复总计吗？
10. 是的，使用类似的命令 和 ，您可以在 Power Query 中预处理总计，避免运行时计算。
11. 在DAX中使用HASONEVALUE有什么优势？
12. 允许您应用条件逻辑，确保计算根据行或总体上下文进行调整。
13. 如何测试我的 DAX 指标是否正确？
14. 使用 和 在 DAX Studio 等工具中根据预期值验证度量的输出。
15. DAX 指标有哪些常见的性能问题？
16. 性能可能会因以下功能而降低 应用于大型数据集。优化过滤器或使用聚合会有所帮助。
17. 我什么时候应该使用计算列而不是度量？
18. 使用计算列进行静态计算，例如预先计算的总计，以及基于报表上下文的动态聚合的度量。
19. 我可以结合使用 Power Query 和 DAX 以获得更好的结果吗？
20. 是的，在 Power Query 中预处理数据并应用额外的 DAX 计算可确保复杂报告的性能和准确性。

为了解决 Power BI 中不正确的总计问题，利用 SUMX 和 CALCULATE 等正确的工具可确保您的计算反映实际的数据上下文。使用 Power Query 预处理总计是避免运行时错误的另一种方法，尤其是对于复杂的数据集。

通过了解 DAX 函数并优化数据模型，您可以确保报告的一致性和精确性。无论是使用金融资产还是其他关键指标，这些方法都有助于使您的 Power BI 仪表板可靠且高效。 💼