Megosztás a következőn keresztül:

Ne konvertálja a BLANK-okat értékekké

  • Cikk

Adatmodellezőként a mértékkifejezések írásakor előfordulhat, hogy olyan eseteket talál, amelyekben nem lehet értelmes értéket visszaadni. Ezekben az esetekben előfordulhat, hogy a rendszer arra csábítja, hogy inkább egy értéket adjon vissza ( például nullát). Javasoljuk, hogy gondosan határozza meg, hogy ez a kialakítás hatékony és praktikus-e.

Vegye figyelembe a következő mértékdefiníciót, amely explicit módon alakítja át BLANK eredményeket nullára.

Sales (No Blank) =
IF(
    ISBLANK([Sales]),
    0,
    [Sales]
)

Fontolja meg egy másik mértékdefiníciót, amely BLANK eredményeket is nullává alakítja.

Profit Margin =
DIVIDE([Profit], [Sales], 0)

A DIVIDE függvény osztja el a Profit mértéket a Sales mértékével. Ha az eredmény nulla vagy BLANK, a harmadik argumentum – a másodlagos eredmény (amely nem kötelező) – lesz visszaadva. Ebben a példában, mivel a nulla lesz átadva alternatív eredményként, a mérték garantáltan mindig visszaad egy értéket.

Ezek a mértéktervek nem hatékonyak, és rossz jelentéstervekhez vezetnek.

Amikor hozzáadja őket egy jelentésvizualizációhoz, a Power BI megpróbálja lekérni az összes csoportosítást a szűrőkörnyezetben. A nagy lekérdezési eredmények kiértékelése és lekérése gyakran lassú jelentésmegjelenítéshez vezet. Minden példamérték hatékonyan sűrűvé változtatja a ritka számításokat, így a Power BI-nak a szükségesnél több memóriát kell használnia.

Emellett túl sok csoportosítás gyakran túlterheli a jelentés felhasználóit.

Nézzük meg, mi történik, ha a Profit Margin mérték hozzáadódik egy táblavizualizációhoz, ügyfél szerint csoportosítva.

Képernyőkép a Power B I Desktopról, amelyen az ügyfélenkénti egy sornyi adatok táblázatos vizualizációja látható. Az értékesítési értékek BLANK, a haszonkulcs értéke pedig nulla százalék.

A táblavizualizáció túl sok sort jelenít meg. (Valójában 18 484 ügyfél szerepel a modellben, ezért a táblázat megpróbálja megjeleníteni az összeset.) Figyelje meg, hogy a nézetben lévő ügyfelek nem értek el semmilyen értékesítést. Mivel azonban a haszonkulcs mérték mindig egy értéket ad vissza, azok megjelennek.

Jegyzet

Ha túl sok adatpont jelenik meg egy vizualizációban, a Power BI adatcsökkentési stratégiákat használhat a nagy lekérdezési eredmények eltávolításához vagy összegzéséhez. További információ: Adatpont korlátai és stratégiái vizualizációtípus szerint.

Nézzük meg, mi történik, ha a haszonkulcs mértékdefiníciója javul. Most csak akkor ad vissza értéket, ha a Sales mérték nem BLANK (vagy nulla).

Profit Margin =
DIVIDE([Profit], [Sales])

A táblavizualizáció mostantól csak azokat az ügyfeleket jeleníti meg, akik az aktuális szűrőkörnyezetben értékesítettek. A továbbfejlesztett mérték hatékonyabb és gyakorlatiasabb élményt eredményez a jelentés felhasználói számára.

Power BI Desktop képernyőképe, amelyen a szűrt tartalmakat tartalmazó táblázatos vizualizáció látható.

Borravaló

Szükség esetén konfigurálhat egy vizualizációt úgy, hogy a szűrőkörnyezetben megjelenítse az összes csoportosítást (amelyek értékeket vagy BLANKadnak vissza), ha engedélyezi az Adatok nélküli elemek megjelenítése beállítást.

Ajánlás

Javasoljuk, hogy a mértékek BLANK adjanak vissza, ha egy jelentéssel bíró értéket nem lehet visszaadni.

Ez a tervezési módszer hatékony, így a Power BI gyorsabban rendereli a jelentéseket. A BLANK visszaadása azért is jobb, mert a jelentésvizualizációk alapértelmezés szerint kiküszöbölik a csoportosításokat, amikor az összegzések BLANK.

Kapcsolódó tartalom