Tags:
Power BI, Power Query
Чтобы создать надежную систему BI, вам необходимо тщательно учитывать и обрабатывать ошибки. Если вы создаете решение для отчетов, обновление которого не выполняется при каждом возникновении ошибки, это не надежная система. Ошибки могут произойти по многим причинам. В этом сообщении мы покажем вам способ поймать возможные ошибки в Power Query и как создать страницу отчета об исключении, чтобы визуализировать строки ошибок для дальнейшего изучения. Метод, о котором вы здесь узнаете, сохранит вашу модель от сбоя во время обновления. Эо означает, что вы обновили набор данных, и вы можете поймать любые строки, вызвавшие ошибку на странице отчета об исключении.
Пример набора данных
Мы будем использовать пример файла Excel в качестве источника данных, который содержит 18 484 строки клиентов. В образце Dataset у нас есть поле BirthDate рядом со всеми другими полями, которые должны иметь в нем значение даты. Вот как выглядят данные, когда мы вводим их в Power Query:
Происходит ошибка
Когда мы получаем этот набор данных в окне редактора Power Query Editor (как показано на приведенном выше снимке экрана), Power Query автоматически преобразует тип данных столбца BirthDate в Date. Вы можете увидеть это автоматическое преобразование типа данных в списке шагов;
Конечно, вы можете отключить автоматическое определение типа данных Power Query, но наша точка зрения отличается. Мы хотим, чтобы набор данных не показывал вам, как с этим бороться. Ошибки происходят в Power Query в реальном мире, и мы хотим показать вам, как их найти.
Как вы можете видеть в редакторе Power Query Editor, мы не видим ошибок для этого типа данных, и все выглядит великолепно;
Теперь мы загружаем этот набор данных в Power BI, используя Close и Apply в окне редактора запросов, и мы ждем, что все загрузится успешно, однако это выходит из-под контроля!
Звучит знакомо? Да, если вы некоторое время работали с Power BI, возможно, вы это испытали. В редакторе Power Query Editor нет ошибок, но когда мы загружаем данные в Power BI, они появляются ! Как это возможно? Давайте сначала узнаем, почему это происходит.
Почему Power Query Editor не поймал ошибку?
Редактор Power Query Editor всегда работает с предварительным просмотром набора данных, размер предварительного просмотра зависит от того, сколько столбцов у вас есть, иногда это 1000 строк, а иногда и 200 строк. Если вы нажмете на Query в окне редактора Power Query, вы можете увидеть это, как показано ниже в строке состояния;
Причина использования Power Query для использования набора данных предварительного просмотра заключается, главным образом, в ускорении процесса разработки трансформации. Представьте, что если у вас есть таблица с 10 миллионами строк, каждое преобразование, которое вы хотите применить к этому набору данных, займет много времени, и вам придется подождать, прежде чем вы начнете делать следующий шаг. Ожидание ответа каждый раз замедляет процесс разработки. Именно по этой причине предпочтительным вариантом является работа над предварительным просмотром в наборе данных. Вы можете применить все преобразования, которые вы хотите в предварительном просмотре, и когда вы им довольны, затем примените его ко всему набору данных. Как правило, первые 1000 строк или первые 200 строк являются хорошим образцом всего набора данных, и вы можете ожидать увидеть большинство проблем с данными. Не всегда, конечно.
Как тогда преобразование будет применено ко всему набору данных? Когда вы загружаете данные в Power BI, а именно — когда вы нажимаете «Close» и «APPLY» в окне Power Query Editor. Этот APPLY означает применить эти преобразования теперь во всем наборе данных. Именно по этой причине процесс загрузки может занять больше времени, особенно если набор данных большой.
Power Query Editor всегда работает с предварительным просмотром данных, чтобы ускорить процесс разработки. Когда вы загружаете данные в Power BI, преобразования будут применяться ко всему набору данных.
Теперь, когда вы знаете, как Power Query Editor имеет дело с предварительным просмотром данных, вы можете догадаться, почему произошла ошибка выше? Причина в том, что предварительный просмотр данных (около 1000 строк) не имел проблем с применяемыми преобразованиями (в этом случае автоматический тип данных изменяется на Date для столбца BirthDate). Однако весь набор данных (около 18 тыс. строк) имеет проблемы с этим преобразованием! Когда вы увидите вышеприведенную ошибку в Power BI Desktop, вы можете нажать View errors и перейти в Power Query editor, посмотреть их, разобраться с ними и исправить. Однако этого недостаточно.
Что делать, если ошибка не возникает в Power BI Desktop, но происходит в запланированном обновлении в службе Power BI?
Это хороший вопрос! Исправить ошибки в Power BI Desktop легко, но учтите, что ошибка также не произошла в Desktop, и вы опубликовали отчет Power BI на веб-сайт и запланировали его обновление. Затем на следующий день вы увидите, что отчет не обновился с ошибкой! Вы должны научиться правильно обращаться к строкам ошибок до того, как это приведет к сбою запланированного обновления. Давайте посмотрим, как с этим справиться.
Работа с ошибками: поиск строк ошибок
Чтобы справиться с ошибками, вы должны поймать ошибку до того, как она загрузится в Power BI. Один из способов сделать это — создать две ссылки одной и той же таблицы, одну в качестве окончательного запроса, а другую — как строки ошибок.
На скриншоте выше, мы переименовали таблицу DimCustomer в DimCustomer — Original, а затем создали ссылку из нее. Если вы хотите узнать, что такое Reference, прочитайте статью о Reference и Duplicate здесь. Новый запрошенный запрос можно назвать DimCustomer. Это будет чистый запрос без ошибок (мы удалим ошибки из него на следующем шаге);
Новая таблица — это таблица, которая будет чистой, без ошибок, и мы можем использовать ее в отчете. Давайте очистим это от любых ошибок
Удаление ошибок из загрузки таблицы в Power BI
Поскольку DimCustomer станет для нас окончательным запросом, я хочу удалить из него ошибки. Удаление ошибок — это простой вариант на вкладке «Главная» в разделе Reduce Rows -> Remove Rows -> Remove Errors.. Перед этим выберите столбец BirthDate.
Вы также можете сделать это для всех столбцов, если хотите; выбрав все столбцы, а затем выбрав «Remove Errors». Это сообщение — всего лишь образец одного столбца и может быть продлен до конца.
Remove Errors — это шаг на этапе преобразования данных, а это означает, что при нажатии APPLY он будет применяться ко всему набору данных, поэтому в результате, когда изменение типа данных приведет к ошибке, следующий шаг после этого — Remove Errors, уничтожит строки, вызвавшие ошибку. Но DimCustomer — Original все еще может вызвать ошибку, поэтому мы должны снять галочку Enable Load с этого запроса.
Теперь мы успешно удалили ошибки и загрузили данные в Power BI. Ошибок не будет.
Но подождите! Как насчет этих строк ошибок? Как мы можем их поймать? Нам нужно поймать эти строки и выяснить, что произошло, и подумать о плане действий, чтобы исправить их, не так ли? Таким образом, нам нужна другая ссылка запроса из исходного запроса, но для сохранения строк ошибок.
Храните ошибки в таблице исключений
Аналогично опции «Remove Errors» есть опция «Keep Errors». Если вы уже видели этот вариант, возможно, вам интересно, как его использовать? Вот точный сценарий использования. Keep Errors поможет уловить строки ошибок в таблице исключений.
Создайте еще одну ссылку из DimCustomer — Original.
Переименуйте этот новый запрос как строки ошибок DimCustomer. Для этого запроса нам нужно сохранить ошибки, которые можно найти рядом с ошибками удаления, но в разделе Keep Rows.
Теперь эта таблица будет содержать строки, которые вызывают ошибку. Вот пример набора;
Это еще не конец истории. Если вы загрузите эту новую таблицу DimCustomer — строки ошибок в Power BI, вы снова получите ту же ошибку. Зачем? ну, потому что этот запрос, безусловно, собирается возвращать строки ошибок! Вам необходимо удалить ошибку из этого набора данных.
Получение информации об ошибке
Если вы удалите столбец ошибок из таблицы исключений, которые мы создали, то у вас не будет никаких подробностей о произошедшей ошибке, и было бы трудно отследить ее и устранить неполадки. Лучше всего поймать детали ошибки. Сообщение об ошибке и значение, вызвавшее ошибку, являются важными деталями, которые вы не хотите пропустить. Выполните следующие шаги, чтобы получить эту информацию.
В таблице Error Rows добавьте Custom Column.
В редакторе Custom Column напишите «try», а затем пробел, имя поля, вызвавшего ошибку. В нашем примере: BirthDate;
try [BirthDate]
try (все строчные буквы), это ключевое слово в M, которое будет ловить данные об ошибке. Вместо того, чтобы возвращать только ошибку, она вернет запись, содержащую данные об ошибках, такие как исходное значение и сообщение об ошибке. Ниже, снимок экрана показывает, как будет выводиться результат попытки;
Выход записи «try» будет иметь два поля; HasError (мы уже знаем, что это будет правда) и Error. Ошибка — это еще одна запись с более подробной информацией. Нажмите «Expand » в столбце «Custom column» и выберите «Error».
В столбце вывода с именем «Error» снова нажмите на «Expand» и на этот раз выберите все столбцы;
Хорошо иметь исходное имя столбца в качестве префикса, потому что тогда вы бы знали, что это столбцы с подробными сведениями об ошибках.
Теперь вы получите полную информацию об ошибке, как показано ниже;
Вышеупомянутая информация является вашим самым ценным активом для отчетности об исключениях.
Удалите столбец ошибок
Теперь последний шаг перед загрузкой данных в Power BI — удалить столбец, который вызывает ошибку. В нашем примере; Столбец BirthDate должен быть удален (в противном случае обновление снова завершится неудачей);
Отчет об исключении
Теперь вы можете загрузить данные в Power BI. У вас будет две таблицы; DimCustomer и DimCustomer – Error Rows. DimCustomer — это таблица, которую вы можете использовать для обычной отчетности. DimCustomer – Error Rows — это таблица, которую вы можете использовать для отчетов об исключениях. Отчет об исключении — это отчет, который можно использовать для устранения неполадок, и перечисляет все ошибки для дальнейшего расследования. Убедитесь, что между этими двумя таблицами нет никакой связи.
Вот созданный нами образец визуального отчета, который показывает ошибки:
Подведем итоги
Ошибки случаются, и вам приходится иметь дело с ними. Вместо того, чтобы ждать ошибки, а затем находить их лишь через месяц после появления, лучше выявлять их, как только они произойдут. В этой статье вы узнали способ обработки строк ошибок.
Power BI — отличный инструмент для многих людей, которые хотят эффективно организовывать и визуализировать свои данные. Тем не менее, программа страдает от многих проблем
Некоторые из наиболее известных проблем — это ошибки в значениях. В Power BI существуют разные типы ошибок значений, и сегодня мы покажем вам, как их исправить.
Один пользователь сообщил на официальном форуме следующее:
в PBI Desktop произошла ошибка пользовательского интерфейса. Я подключен к службам внутреннего анализа. Всякий раз, когда я хочу создать новую меру и не выбираю измерение, куда поместить новую меру и начинаю создавать новую меру, я сразу получаю эту ошибку:
Кроме того, вы не можете удалить созданную новую меру или создать новую меру, пока не удалите ошибочную.
Еще одна ошибка, с которой сталкиваются многие пользователи, связана с сообщением «значение не является кубом». Пользователь описал проблему следующим образом:
Я создал отчет на основе локальных CSV-файлов и запросов SAP BW. Когда я обновляю данные в Desktop, он работает совершенно нормально. Однако, когда я планирую обновление данных в Сервисе, я получаю уведомление о том, что «Значение не является кубом» и относится к таблице («Lijst met afnemers»), основанной на запросе SAP. Это ошибка:
Таким образом, эта проблема появилась только в Power BI Service при обновлении данных. Однако ошибка не появилась в Power BI Desktop.
Многие люди сталкивались с проблемой с дублирующимися значениями, как сказал один пользователь на официальном форуме :
У меня возникла проблема с обновлением моих данных и появлением следующей ошибки: «… … содержит повторяющееся значение…., И это недопустимо для столбцов на одной стороне отношения« многие к одному »или для используемых столбцов в качестве первичного ключа таблицы. »
Данные содержат повторяющиеся ссылочные номера, но эта проблема не должна появляться.
Сегодня мы покажем вам, как избавиться от этих проблем навсегда.
Вот как можно исправить ошибки значения Power BI
1. Неожиданное значение ошибки не может быть нулевым
«Неожиданное значение ошибки не может быть нулевым» — это сообщение, которое появляется в более старых версиях Power BI Desktop. Обновите вашу программу, чтобы избавиться от этой проблемы навсегда.
2. Значение не куб
Если вы видите сообщение об ошибке «Значение не является кубом», то ваша Power BI устарела. Обновите приложение до последней версии, чтобы решить эту проблему.
Установите последнюю версию и узнайте все, что нужно знать о Power BI, из нашего подробного руководства!
3. Ошибка повторяющегося значения
Чтобы решить эту проблему, вам нужно управлять отношениями.
- Перейдите в раздел «Управление отношениями» на вкладке « Главная ».
- Измените мощность множества на одно .
Вывод
Как видите, эти проблемы могут быть серьезными, но есть простые способы их избежать. Обновите Power Bi до последней версии и выберите правильные настройки для вашего проекта.
Помогли ли вам наши решения? Дайте нам знать в комментариях ниже!
СВЯЗАННЫЕ СТАТЬИ, КОТОРЫЕ ВЫ ДОЛЖНЫ ПРОВЕРИТЬ:
- Как автоматически обновить Power BI и обновить панель инструментов [ЛЕГКИЕ ШАГИ]
- Как добавить столбец из другой таблицы в Power BI
- Не удается открыть файл Power BI? Вот 4 решения, чтобы попробовать
Power BI error in loading a previous table: Fix it with our steps
by Tashreef Shareef
Tashreef Shareef is a software developer turned tech writer. He discovered his interest in technology after reading a tech magazine accidentally. Now he writes about everything tech from… read more
Updated on October 4, 2021
XINSTALL BY CLICKING THE DOWNLOAD FILE
This software will keep your drivers up and running, thus keeping you safe from common computer errors and hardware failure. Check all your drivers now in 3 easy steps:
- Download DriverFix (verified download file).
- Click Start Scan to find all problematic drivers.
- Click Update Drivers to get new versions and avoid system malfunctionings.
- DriverFix has been downloaded by 0 readers this month.
If you have a Power BI report connected to Data in an Excel file in the Power BI Service or Desktop client, you can refresh the data using the refresh button to update the table. However, some users have reported Power bi error in loading a previous table in their Power BI dashboard.
Follow the steps listed in this article to fix load was canceled by an error in loading a previous table Power BI error.
How to fix the Power BI error in loading a previous table
1. Delete and Recreate Query
- Start with saving the affected query M code.
- Next, delete the affected query from the dashboard.
- Now recreate the query using the previously saved M Code.
- Try to refresh the database again and check if the error in loading a previous table occurs again.
If the issue persists, check if any of the queries have incorrect DAX formula.
- If you find any incorrect DAX formula in any of the queries, delete the formula.
- Load the query again and check for any improvements.
- The error can occur due to incorrect syntax that otherwise will skip your attention.
Most users didn’t know that Microsoft Excel uses AI to turn pictures of tables into editable tables. Learn about it here.
2. Change Power BI Options
- From the Power BI Dashboard, go to Settings.
- Click on Options.
- Click on Data Load (this report section).
- Uncheck “Enable parallel loading of tables” option.
- Now try to load the query and check if the error is resolved.
- This error can also occur if the Access app cannot handle Parallel loading that we disabled earlier resulting in the error.
If the issue persists, check if you have deleted or edited a column in a referred table.
3. Undo the Changes
- If you are getting the error after you modified the Excel sheet related to your Power BI service, you can fix it by reverting the changes.
- Simply undo the changes you made to the Excel file.
- Make sure you revert the changes made to the Excel sheet for each query and update the tables manually to resolve the error.
- If the issue persists, try with Direct Query instead of Import Query when you get the data.
- Another reason why the error can occur is if you have changed the name for any of the tables in Excel and not in PBix. To fix this open the Advanced editor and rename the tables to match the names in Excel file.
RELATED STORIES YOU MAY LIKE:
- 6 best personal cloud storage solutions for your files and folders
- 5 free cloud accounting software to keep your books updated on the fly
- 5 data anonymization software to use today
Still having issues? Fix them with this tool:
SPONSORED
If the advices above haven’t solved your issue, your PC may experience deeper Windows problems. We recommend downloading this PC Repair tool (rated Great on TrustPilot.com) to easily address them. After installation, simply click the Start Scan button and then press on Repair All.
Newsletter
Power BI error in loading a previous table: Fix it with our steps
by Tashreef Shareef
Tashreef Shareef is a software developer turned tech writer. He discovered his interest in technology after reading a tech magazine accidentally. Now he writes about everything tech from… read more
Updated on October 4, 2021
XINSTALL BY CLICKING THE DOWNLOAD FILE
This software will keep your drivers up and running, thus keeping you safe from common computer errors and hardware failure. Check all your drivers now in 3 easy steps:
- Download DriverFix (verified download file).
- Click Start Scan to find all problematic drivers.
- Click Update Drivers to get new versions and avoid system malfunctionings.
- DriverFix has been downloaded by 0 readers this month.
If you have a Power BI report connected to Data in an Excel file in the Power BI Service or Desktop client, you can refresh the data using the refresh button to update the table. However, some users have reported Power bi error in loading a previous table in their Power BI dashboard.
Follow the steps listed in this article to fix load was canceled by an error in loading a previous table Power BI error.
How to fix the Power BI error in loading a previous table
1. Delete and Recreate Query
- Start with saving the affected query M code.
- Next, delete the affected query from the dashboard.
- Now recreate the query using the previously saved M Code.
- Try to refresh the database again and check if the error in loading a previous table occurs again.
If the issue persists, check if any of the queries have incorrect DAX formula.
- If you find any incorrect DAX formula in any of the queries, delete the formula.
- Load the query again and check for any improvements.
- The error can occur due to incorrect syntax that otherwise will skip your attention.
Most users didn’t know that Microsoft Excel uses AI to turn pictures of tables into editable tables. Learn about it here.
2. Change Power BI Options
- From the Power BI Dashboard, go to Settings.
- Click on Options.
- Click on Data Load (this report section).
- Uncheck “Enable parallel loading of tables” option.
- Now try to load the query and check if the error is resolved.
- This error can also occur if the Access app cannot handle Parallel loading that we disabled earlier resulting in the error.
If the issue persists, check if you have deleted or edited a column in a referred table.
3. Undo the Changes
- If you are getting the error after you modified the Excel sheet related to your Power BI service, you can fix it by reverting the changes.
- Simply undo the changes you made to the Excel file.
- Make sure you revert the changes made to the Excel sheet for each query and update the tables manually to resolve the error.
- If the issue persists, try with Direct Query instead of Import Query when you get the data.
- Another reason why the error can occur is if you have changed the name for any of the tables in Excel and not in PBix. To fix this open the Advanced editor and rename the tables to match the names in Excel file.
RELATED STORIES YOU MAY LIKE:
- 6 best personal cloud storage solutions for your files and folders
- 5 free cloud accounting software to keep your books updated on the fly
- 5 data anonymization software to use today
Still having issues? Fix them with this tool:
SPONSORED
If the advices above haven’t solved your issue, your PC may experience deeper Windows problems. We recommend downloading this PC Repair tool (rated Great on TrustPilot.com) to easily address them. After installation, simply click the Start Scan button and then press on Repair All.
Newsletter
Ошибки ключа Power BI могут возникать по-разному с использованием разных сообщений об ошибках. Некоторые сообщения о ключах ошибок Power BI, о которых сообщают пользователи Power BI, включают в себя ошибку Power BI, в которой заданный ключ отсутствует в словаре, ошибка power bi, ключ не соответствует ни одной строке, и ошибка power bi, генерирующая асимметричный ключ.
Следуйте инструкциям по устранению неполадок для каждой ошибки ниже, чтобы устранить ошибку ключа Power BI.
1. Ошибка Power BI при генерации асимметричного ключа
Изменить виртуальную машину
- Если вы используете виртуальную машину и получаете ошибку Power BI, генерирующую асимметричный ключ, попробуйте установить шлюз в другую виртуальную машину.
- Пользователи сообщают, что установка шлюза на другой виртуальной машине устранила ошибку.
Обновите ОС (Windows Server)
- Если вы устанавливаете шлюз в более старой версии, такой как Windows Server 2008, попробуйте обновить его до более новой версии Windows Server 2012 или более поздней.
- Из-за проблем несовместимости или других сбоев, установка шлюза может завершиться неудачно в более старой версии Windows Server 2012.
- Просто установите Windows Server на виртуальной машине и попробуйте установить шлюз.
- Проверьте, разрешена ли ошибка генерации асимметричного ключа.
Установите Data Gateway вручную
- В случае, если проблема связана с Power BI, вы можете попробовать установить каждый шлюз вручную.
- Чтобы установить шлюз данных On-Premises, перейдите к разделу Install On-Premises.
- Чтобы установить Локальный шлюз данных (Персональный режим), перейдите по ссылке Установить Локальный (Персональный режим).
- Загрузите и установите шлюзы данных вручную и проверьте, устранена ли ошибка.
Изменить пользователя входа в систему для обслуживания
- Если вы этого еще не сделали, попробуйте изменить имя пользователя для службы.
- Нажмите Windows Key + R, чтобы открыть Run.
- Введите services.msc и нажмите ОК.
- В окне «Службы» найдите и дважды щелкните Power BI Gateway — Enterprise Service.
- На вкладке « Вход » выберите « Учетная запись локальной системы ».
- Нажмите Apply и OK, чтобы сохранить изменения.
- Теперь попробуйте установить шлюз и проверить, устранена ли ошибка.
Знаете ли вы, как обновить данные в Power BI? Узнайте, как следовать этим руководствам.
2. Исправить ошибку Power BI, если указанный ключ отсутствовал в словаре.
Обновление приложения Power BI
- Если проблема возникает после установки обновления Windows, то Microsoft, скорее всего, выпустит обновление для устранения проблемы.
- Запустите приложение Microsoft Store и найдите Power BI.
- Загрузите и установите, если какое-либо обновление доступно для приложения Power BI.
Загрузить файлы в Zip-файл
- Для загрузки фирменного пакета с несколькими файлами важно сжать папку, содержащую файлы, а затем загрузить ее.
- Поэтому включите в папку файл Metadata.xml, logo.png и color.json.
- Теперь сожмите папку, используя бесплатное программное обеспечение для сжатия.
- Загрузите сжатый файл в раздел «Брендинг».
3. Исправьте ошибку Power BI, чтобы ключ не совпадал ни с одной строкой.
Отменить изменения, внесенные в таблицу в базе данных
- Если вы недавно внесли какие-либо изменения в какую-либо таблицу в базе данных и получили эту ошибку, попробуйте отменить изменения, чтобы устранить ошибку.
- Нажмите Домой и выберите Изменить запросы.
- Под Прикладными Шагами удалите навигацию.
- Нажмите Закрыть и Применить.
- Теперь попробуйте получить доступ к таблице в базе данных и проверьте, устранена ли ошибка.
За красивыми и понятными дашбордами Power BI часто скрываются недели подготовки и сведения данных. Особенно когда речь идет о построении полезной BI-отчетности в крупной организации с объемом трафика в десятки миллионов посетителей ежемесячно.
В данной статье я хочу описать ряд негативных моментов, с которыми столкнулся при построении BI-отчетности, основанной на данных из систем веб-аналитики в ряде компаний (крупные представители российского e-commerce, страховые компании и т.д.). Статья не имеет цель сделать антирекламу или наоборот рекламу тех или иных инструментов или решений. Она подготовлена для того, чтобы по возможности помочь избежать негативных моментов другим пользователям и указать на варианты решений.
Дисклеймер
Я говорю о больших объемах данных и показываю примеры выгрузки и сэмплинга из Google Analytics 360. На проектах с небольшим объемом данных таких сложностей может не быть. Со всеми обозначенными проблемами я встретился на практике и в статье описываю исключительно свой опыт решения — ваши могут быть совершенно другими.
Коннектор к Яндекс.Метрике
В Яндекс.Метрики более мягкие условия сэмплирования и интуитивно понятный интерфейс, по сравнению с Google Analytics. Поэтому многие маркетологи предпочитают Яндекс.Метрику и строят BI-отчетность на выгрузке данных оттуда. Для этого используют коннектор Максима Уварова. Такой метод небезопасен и не позволяет обрабатывать сложные запросы.
Большим компаниям нужна гарантия, что конфиденциальная информация не попадет в руки недоброжелателей, а финансовые показатели будут использованы только для стейкхолдеров и исключительно внутри компании.
Первый большой минус — чтобы воспользоваться коннектором, в Power BI нужно включить настройку «Игнорирование уровней конфиденциальности», иначе он просто не будет работать.
Таким образом конфиденциальные данные могут попасть в руки любому неавторизованному пользователю. Это подтверждается выдержкой из справки Power BI.
Подключение к данным происходит анонимно. При этом нет никакой авторизации или проверки на разрешение использовать эти данные тем пользователям, которым это действительно разрешено.
Для работы таких коннекторов необходимо получить oauth-токен доступа. В описании к коннектору приводится ссылка, как дать приложению доступ к своему аккаунту.
Фактически стороннее приложение получит доступ к вашему аккаунту. Гарантию за сохранность ваших данных никто не несет.
Второй минус — на крупных проектах API Яндекс.Метрики не может обработать большие объемы данных и как следствие коннектор также отказывается работать со сложными запросами к сырым данным Яндекс.Метрики, — он их не выгружает.
К примеру, нужно выгрузить данные за год, без каких-либо сложных фильтров. Коннектор выдает ошибку: «Запрос слишком сложный. Пожалуйста, уменьшите интервал дат или семплирование».
Конечно, это трансляция ошибки самого API Яндекс.Метрики. Однако, в данном случае у нас нет выбора сделать загрузку данных с разбиением по месяцу или дню — чтобы к примеру, циклично выкачать данные за каждый месяц и соединить их в единый датасет преодолев ошибку API.
Если значительно уменьшить период, то API позволяет выкачать данные, но это лишь малая часть того, что нам необходимо.
Для построения больших отчетов делать выгрузку за короткие периоды непрактично и неудобно. На практике, часто нужны выгрузки по сложным открытым воронкам сайта с огромным числом визитов в день. Особенно при использовании сложных сегментов визитов, практически нельзя выгрузить необходимые данные.
Даже если вам удалось загрузить данные, то не факт, что получится сделать выгрузку в модель данных, чтобы построить саму отчетность, потому что то и дело выскакивают различные ошибки загрузки. Почему-то даже с нормально загруженной таблицей возникают ошибки.
Чтобы все стейкхолдеры внутри компании смогли использовать отчет построенный на коннекторе API Яндекс.Метрики, нужно опубликовать отчет в PowerBI Service. В этом случае также придется игнорировать уровни конфиденциальности.
Когда визуализация настроена и отчет в облаке Microsoft опубликован, коннектор выдет ошибку комбинированных запросов и не обновляется через Power BI Service — вы не сможете настроить запланированное обновление вашего отчета. Ошибка происходит когда один из запросов, который формирует финальную таблицу выгрузки, содержит логику одновременной работы с внешним и внутренним запросом.
В ошибке как раз указана таблица «Вызванная функция»:
Такая таблица получается из-за функции PQYM, которая работает с внешним источником данных — API Яндекс.Метрики. Механизм обновления отчетности в Power BI не работает и просит переделать комбинацию запросов. Это происходит из-за внутренних ссылок одного запроса на соединение с внешним запросом, а также из-за структуры работы самой функции.
Мы решили не использовать такой коннектор при построении отчетности и перешли на выгрузку данных из API Яндекс.Метрики через скрипты Python, — об этом дальше в статье.
Коннектор к Google Analytics
Для построения отчетности на данных Google Analytics (речь идет о прямой выгрузке из системы аналитики) также есть коннектор Максима Уварова.
Здесь тоже придется выставить «Игнорирование уровней конфиденциальности». Доступ к API вашей системы аналитики, который содержит данные по онлайн-продажам, происходит на анонимном подключении.
Согласно инструкции, снова придется открыть доступ на стороннее приложение, только уже для аккаунта Google, что содержит в себе угрозу конфиденциальности вашим данным.
Можно переписать некоторые данные в самом коннекторе и начать его использовать для собственного приложения. Для этого нужно зарегистрировать «Идентификатор клиента OAuth 2.0» на cloud.google.com, получить токены доступа и внести необходимые ключи доступа в его механизм работы. Но даже эти действия не помогут в борьбе с сэмплингом и обновлением вашей отчетности.
При любом прикосновении к агрегированным данным API Google Analytics мы всегда будем сталкиваться с сэмплингом.
У коннектора есть опция выгрузки по одному дню, но даже она не всегда спасает. Встроенный в коннектор индикатор сэмплинга показывает, что он есть даже за один день.
Например, данные по сессиям в разбивке Shopping Stage невозможно выгрузить без сэмплинга на таких объемах данных. Это приведет к большим погрешностям в данных и мерах при построении отчетов, особенно когда нужно точно рассчитать конверсию перехода от одного шага к другому, или выгрузить данные по воронкам со сложной структурой сегментов.
Даже если потеря данных для вас не критична, вы все также не сможете настроить запланированное обновление ваших отчетов через Power BI Service.
Мешает все та же ошибка механизма работы, только уже функции PQGA.
От работы с этим коннектором мы также отказались.
«Родной» коннектор к Google Analytics
Иногда Google и Microsoft идут друг другу на уступки: Power BI “из коробки” имеет стандартный коннектор к Google Analytics. К сожалению, для Яндекс.Метрики такой опции нет.
Механизм работы с API Google Analytics тут реализован удобнее, чем в коннекторе Максима Уварова, но при одновременной выгрузке большого количества показателей данные чересчур сэмплированы. Повторяющиеся цифры на скриншоте — и есть сэмплированные данные.
Избежать сэмплинга можно, если выгружать мини-таблицы в разбивке только даты и какого-либо одного показателя. Например, дата, количество сессий и тип устройств. И после из таких таблиц собирать необходимую отчетность.
Если у вас не миллионный трафик, возможно, это поможет. Однако отчетность будет не информативная и с ограничениями на масштабируемость: из-за множества мини-таблиц в модели данных сложно создавать связи между ними. Это накладывает ограничение на создание фильтров и срезов.
Можно переписать стандартный коннектор и заставить его выгружать данные за каждый день, при этом данные будут близки к реальным цифрам в интерфейсе GA, но избежать сэмплинга не удастся.
По моим наблюдениям, в разбивке сессий по Shopping Stage еще ни один коннектор не смог нормально выгрузить данные без сэмплинга на больших объемах данных.
В стандартном коннекторе нельзя кастомно регулировать даты загрузки. Все, что есть — это просто выбор параметров и показателей из API Google Analytics, разложенных по папкам.
Данный коннектор подойдет для малых и средних интернет-проектов с небольшим трафиком. Здесь складывается аналогичная ситуация с получением данных из Яндекс.Метрики. Всю необходимую информацию без потери точности можно выгрузить только напрямую через API с помощью скриптов или специальных сервисов стриминга данных — об этом дальше в статье.
«Палки в колеса» от Google
С недавнего времени мы заметили странную блокировку — при попытке настроить обновление для «родного» коннектора к Google Analytics стала появляться ошибка авторизации через аккаунт Google в интерфейсе Power BI Service.
Мы пытались узнать у Google, что делать в такой ситуации и как “обелить” репутацию аккаунта, но наши попытки ни к чему не привели. Пробовали зарегистрировать новые аккаунты и авторизоваться через разные устройства — Google блокировал любые попытки авторизаций.
Примерно через месяц после блокировки нам все же удалось авторизоваться через тот же аккаунт, но такой инцидент может сильно помешать выпустить необходимую BI-отчетность в установленный срок и поставить в неловкое положение перед заказчиком. Сразу после блокировки мы начали искать возможный выход из ситуации. Чтобы избежать непредвиденных блокировок, мы решили создать собственную контролируемую среду с необходимыми данным для BI-отчетности.
Варианты решения
Получить необходимую BI-отчетность для средних и крупных организаций, и даже без сэмплинга можно. Но нужно немного постараться и выбрать один из нескольких путей.
Можно использовать готовые сервисы для стриминга данных. Их основное предназначение — выгрузка данных из системы аналитики, различных рекламных систем, CRM и других сервисов в какое-либо хранилище. Удобно, быстро и практично, но не бесплатно. На больших объемах данных или данных со множеством источников суммы ощутимые.
Наиболее известные сервисы:
- Renta.im,
- OWOX BI Pipeline,
- myBI Connect.
Каждая из этих систем позволяет настроить ежедневный стриминг несэмплированных данных из систем веб-аналитики (Яндекс.Метрики и Google Analytics) в базы данных (например, BigQuery, Azure SQL Database, Microsoft SQL Server или ClickHouse) для подключения через Power BI и создания отчетов.
Если перечисленные инструменты обходятся компании слишком дорого, можно попробовать реализовать свою систему выгрузки данных и использовать Power BI + Python + Любой Cloud Server (или Яндекс.Облако) + PostgreSQL. Именно такой способ мы используем при построении BI-отчетности.
Схема взаимодействия систем:
Такая схема работы обеспечивает необходимую сохранность, автономность и агрегацию данных. Наладив такую схему один раз, вам не нужно будет тратить время на сбор информации, — все есть в хранилище, остается только подключиться и начать делать отчет на Power BI.
Скрипты Python «вытягивают» все данные по API из необходимых источников, записывают в базу данных или формируют выгрузки (к примеру, в формате csv). Скрипты для выгрузки из API и загрузки в базу данных заслуживают отдельной статьи, и когда-нибудь я ее напишу.
Конечно, в интернете много шаблонов и готовых решений, но для дальнейшего масштабирования необходимо знать индивидуальные потребности той системы, под которую создаются скрипты на выгрузку.
Данные записываются в заранее созданную и настроенную базу данных — в нашем случае PostgreSQL. Скрипты выкачивают данные за каждый день и записывают их в таблицы по расписанию. Они находятся на облачном сервере под нашим управлением или под управлением службы IT-безопасности клиента.
Существует большое количество компаний реализующих услугу предоставления облачных хранилищ данных. Исходя из личных предпочтений было выбрано Яндекс.Облако.
Преимущества Яндекс.Облака:
- Удобная конфигурация и аренда сервера с предустановленной PostgreSQL.
- Обширная документацией на русском языке, которая понятно изложена и позволяет быстро научиться пользоваться сервисом.
- Удобное управление серверами.
- Быстрая поддержка специалистов.
- Гибкость различных настроек оборудования и тарифов: никто не навязывает какие-либо готовые пакеты настроек, вы сами выбираете конфигурацию своего оборудования, плюс можете сразу заказать предустановку любой базы данных.
Полученные выгрузки записываются в базу данных PostgreSQL. Была выбрана именно эта база данных, потому что это объектно-реляционная СУБД (работа с многомерными массивами и поддержка JSON из «коробки» — для сложных структур данных must have). Она гибкая, надежная, бесплатная, а еще у нее огромное комьюнити поддержки.
Power BI имеет встроенный прямой коннектор в PostgreSQL. При первом подключении нужно установить дополнительно Npgsql. Power BI уведомляет об этом и дает ссылку.
Для настройки обновления отчетов при использовании облачных хранилищ, необходимо настроить шлюз Power BI Gateway. Он нужен для настройки обновления BI-отчетности и обеспечения безопасности конфиденциальных данных при передаче их из базы данных, которая должна находиться во внутреннем IT-контуре вашей организации, либо на защищенном облачном сервере.
Шлюз обеспечивает быструю и безопасную пересылку данных между хранилищами данных, которые находятся во внутренней сети организации и облачными службами Microsoft. Передача данных между Power BI и шлюзом защищена, а все учетные данные, предоставляемые администраторами шлюза, шифруются для защиты информации в облаке и расшифровываются только на компьютере шлюза.
После скачивания Power BI Gateway и его запуска появляется диалоговое окно.
Для регистрации и работы шлюза необходимы учетные данные облачного сервиса Power BI Service.
После всех настроек появится окно о работающем шлюзе. Далее нужно провести дополнительные настройки.
Более простая альтернатива настройки PostgreSQL — Google BigQuery. У Power BI есть встроенный коннектор в Google BigQuery. В таком случае необходимо следовать принципу «Семь раз посчитать стоимость, один раз выполнить запрос».
BigQuery можно пользоваться год бесплатно, просто привязав банковскую карту при соглашении использования сервисом. Деньги после истечения срока без вашего ведома не спишутся. Дальнейшая тарификация — по тарифам самой системы, но с несколькими приятными «плюшками».
Если загружаемые данные из ваших систем не достигают 10 ГБ за месяц (!), за загрузку плата взиматься не будет.
Если обработка данных в месяц не превышает 1 ТБ, за это тоже не будет взиматься плата. Если больше, то $5 за каждую обработку 1 ТБ.
Если нужно хранить более 10 ГБ в месяц, каждый последующий гигабайт обойдется $0.010.
Более подробно тарифы описаны на странице BigQuery.
Итоги
Если вам нужны данные из различных систем аналитики, и при этом вам принципиальна безопасность, сохранность, постоянная агрегация, удобство использования и отсутствие сэмплинга, у вас есть два пути.
Первый — стриминговые сервисы. Ими легко пользоваться, у них постоянная техническая поддержка и готовая интеграция с хранилищами данных.
Недостатки:
- Ощутимые затраты на больших объемах данных.
- Ограниченность по типам предоставляемых интеграций.
- Неконтролируемые процессы на стороне поставщика стриминговых услуг по работе с вашей информацией.
Второй — собственный поток выгрузки и агрегации данных. Масштабируемый, контролируемый, с обеспечением безопасности данных. Он может показаться сложным и долгим для реализации. Если компании нужны эффективная организация BI-отчетности, ее дальнейшая масштабируемость и защищенность данных, то этот вариант является наиболее приемлемым.
Всем тем, кто только задумывается о полноценной BI-отчетности, необходимо в корпоративную культуру добавить девиз «Накапливай, структурируй и береги данные смолоду». Нет ничего лучше полноценной отказоустойчивой базы данных с регулярным бэкапом и с разграниченными правами на её использования для разных категорий стейкхолдеров.
Необходимо накапливать, структурировать и агрегировать свои данные и из систем аналитики, и из мобильного приложения, и из других клиентских сервисов. Все это в дальнейшем поможет анализировать и свою аудиторию, и продукты в любых разрезах. Информация и данные сейчас правят миром и порой стоят дороже денег.
О том, как реализовать описанный в статье подход передачи данных систем аналитики в PostgreSQL базу, используя скрипты Python и деталями реализации, я расскажу в следующих статьях.
При использовании настольного приложения Power Bi вы можете столкнуться с некоторыми проблемами с данными и файлами. Одна из таких ошибок связана со столбцами Power Bi. Некоторые из наиболее распространенных ошибок столбца Power Bi включают «power bi не может найти столбец, ошибка power bi сортируется по другому столбцу и столбец ошибки power bi не найден», как сообщают несколько пользователей на форумах сообщества Power Bi.
У меня есть категории, которые я хочу отсортировать. Данные выглядят следующим образом: Чтобы заполнить столбец порядка сортировки, я написал следующую формулу:
Затем я попытался использовать инструмент «Сортировка по столбцу», чтобы отсортировать столбец «Категория» по столбцу «Порядок сортировки», но появилось следующее сообщение об ошибке:
В этой статье мы составили список возможных решений для исправления ошибки столбцов Power Bi в Windows 10.
Как я могу исправить столбец Power BI, который не найден / не может найти ошибки?
1. Power Bi не может найти столбец
Проверьте формулу
- Если вы используете формулы DAX для столбца, вы можете еще раз просмотреть формулу. Попробуйте следующее.
- Сначала создайте вычисляемый столбец, используя соответствующие меры. Если он работает с ожидаемым результатом, попробуйте создать меру, используя ту же формулу.
- Если отображается ошибка, добавьте функцию Values () и проверьте еще раз.
- Это должно помочь вам устранить ошибку Power Bi, которая не может найти столбец.
Добавить агрегатную функцию
- Если столбцы не появляются, когда вы нажимаете «Новые меры», это связано с отсутствием функции агрегирования.
- Чтобы превратить столбец в меру, вам нужно применить агрегатную функцию к столбцу или вызвать другую вычисляемую меру.
- Примените рекомендуемые изменения и проверьте, устранена ли ошибка.
2. Сортировка ошибок Power bi по другому столбцу
Сортировать по столбцу индекса
- Вы можете попытаться исправить ошибку сортировки по другому столбцу с помощью простых настроек, подобных этой.
- Добавьте индекс в редакторе запросов. Поэтому нажмите «Редактировать запросы»> «Добавить столбец» и выберите «Индексный столбец».
- Нажмите «Сортировать по столбцу» и выберите «Индекс».
- Проверьте, не возникает ли снова ошибка сортировки по другому столбцу.
3. Столбец ошибок Power Bi не найден
Очистить кэш источника данных
- Столбец ошибки power bi не найден. Может возникнуть, если кэш источника данных поврежден. Вы можете легко исправить это, очистив кеш источника данных в Power Bi.
- В клиенте Power Bi перейдите к настройкам источника данных.
- Теперь снимите все разрешения.
- Восстановите разрешение снова.
- Попробуйте снова загрузить исходный код и внести необходимые изменения.
Проверьте наличие дополнительного столбца или пробела
- Эта ошибка также может возникнуть, если в файле Excel есть столбец1 (дополнительный столбец) или дополнительное пространство после столбца1.
- Возможно, когда вы используете файл Excel в качестве источника, вы можете получить дополнительные нулевые столбцы.
- Чтобы предотвратить его, вы можете использовать опцию «Удалить другие столбцы», чтобы сохранить нужные столбцы, вместо того, чтобы возиться с нежелательными столбцами.
Мы надеемся, что вам удастся исправить ошибки в столбце Power BI, не найденные с помощью нашего руководства. Дайте нам знать ваши мысли в разделе комментариев ниже.
Power BI (три) точки знаний Power Query
В этом блоге в основном объясняются следующие аспекты Power Query:
- Удалить дубликаты
- Преобразование формата данных
- Разделить, объединить и извлечь данные
- Удалить ошибку
- Транспонировать и перевернуть
- Поворотная и обратная перспектива (преобразование двухмерной таблицы и одномерной таблицы)
Преобразование формата данных
Как показано на рисунке ниже, у нас есть набор данных, но мы обнаружили, что его формат не соответствует нашим требованиям к данным моделирования и требует обработки (например, в имени есть возврат каретки, дополнительные символы в пробелах, два пробела в середине английского имени, а первая буква фамилии написана с заглавной буквы. , У года рождения есть еще один «год»)
Первый шаг — загрузить данные в редактор запросов Power Query.
Выберите следующие столбцы, чтобы продолжить, отформатируйте (очистить)
Но я обнаружил, что два пробела в английском имени не обрабатывались.
Мы используем метод разделения-слияния для решения
Выберите следующие столбцы для обрезки
Выберите два столбца и нажмите, чтобы объединить столбцы
По вопросу о том, как использовать заглавные буквы в первой букве фамилии (проверьте имя и заглавные буквы в столбце фамилии)
Эффект следующий
Еще один «год» в году рождения
Сначала измените его тип на текст
Выберите заменяющую стоимость
Обработанные данные
Редактор запросов закрыть загрузку
Разделить, объединить и извлечь данные
У нас есть этот набор данных, и мы хотим добавить несколько наборов данных.
Прежде всего, мы загрузили данные в редактор запросов Power Query и обнаружили, что тип ID-карты был неправильным, поэтому мы изменили его на текст.
Сначала повторите столбец имени
Измените имя столбца как фамилию и имя
Как извлечь пол? (Предпоследнее удостоверение личности с нечетными номерами для мужчин и четными номерами для женщин)
Изменить тип на целое число
После изменения типа на текст используйте функцию замены (истинный самец, ложный женский)
Добавьте столбец почетных титулов (используйте замену мужской — мистер, женский — мисс)
Таким же образом используйте функцию извлечения для года рождения (добавьте суффикс «год»).
Эффект выглядит следующим образом
Основной интерес (первое хобби)
Удалить лишние столбцы
Измените следующее имя, заполните, а затем закройте загрузку
Удалить дубликаты
У нас есть следующая таблица
Сначала загрузите данные в редактор запросов, скопируйте три копии таблицы и назовите ее
Сортировать сначала
Чтобы избавиться от этих двух состояний, то, что мы видим сейчас, на самом деле не является истинным типом данных. Мы делаем шаг, который не наносит вреда данным, так что наша операция сортировки необратима, и то, что вы видите, это то, что вы получаете
Значок сортировки исчезает, вы видите то, что получаете
Удалять дубликаты по умолчанию, чтобы сохранить данные, которые появляются первыми
То же самое верно и для первой покупки клиента, единственное отличие — анализ нескольких заказов (сохранение дубликатов)
Удалить ошибку
Excel, подобный следующему, не подходит для нашего обычного анализа (столбец с буднями и выходными должен быть исключен)
Загрузить в редактор запросов
Нет проблем с загрузкой входящих данных, мы должны сделать ошибку, изменить первый тип столбца
Изменено на целое число
Обработанные данные
Транспонировать и перевернуть
Давайте посмотрим на пример, содержимое Excel слева перевернуто
По-прежнему загружайте данные в редактор запросов таким же образом
Разделить первым
Транспонировать
Обеспечить регресс
Транспонировать
Слить потом
Закончите, загрузите обратно, чтобы потом превзойти
Поворотная и обратная перспектива (преобразование двумерной таблицы обратной перспективы в одномерную таблицу)
Используйте обратную перспективу
Затем используйте перспективу, чтобы преобразовать в двухмерную таблицу.
Снова изменил
Пример функции агрегирования сводного столбца (не агрегировать)
После условного стиля
Содержание статьи: (кликните, чтобы перейти к соответствующей части статьи):
- DAX функция ERROR
- DAX функция IFERROR (если ошибка)
- DAX функция ISERROR
Приветствую Вас, дорогие друзья, с Вами Будуев Антон. В этой статье мы рассмотрим несколько функций в Power BI и Power Pivot, которые так или иначе обрабатывают возникающие во время вычислений в DAX, ошибки. И это функции ERROR, IFERROR и ISERROR.
Для Вашего удобства, рекомендую скачать «Справочник DAX функций для Power BI и Power Pivot» в PDF формате.
Если же в Ваших формулах имеются какие-то ошибки, проблемы, а результаты работы формул постоянно не те, что Вы ожидаете и Вам необходима помощь, то записывайтесь в бесплатный экспресс-курс «Быстрый старт в языке функций и формул DAX для Power BI и Power Pivot».
DAX функция ERROR в Power BI и Power Pivot
ERROR () — останавливает выполнение DAX кода и выводит заранее определенную пользователем ошибку (предупреждение).
Синтаксис: ERROR («Текст ошибки»)
Пример: в Power BI имеется исходная таблица с перечислением товаров и их количеством
Суть задачи: создать такую меру, чтобы она всегда вычисляла общее количество товара и пользователь не мог наложить никаких фильтров на это вычисление. Если пользователь накладывает фильтры, нужно остановить вычисление меры и в Power BI Desktop выдать пользователю ошибку (предупреждение).
Общее количество можно рассчитать при помощи DAX функции SUM:
Общее Количество Товара = SUM ('Товары'[Количество])
Данная формула действительно сможет посчитать общее количество товара, но она также легко подвержена пользовательским фильтрам, что по условию задачи нам не нужно:
Тогда мы можем изменить формулу выше и сумму рассчитать под следующим условием: если наложен какой-либо фильтр, то выдать пользователю предупреждение, если фильтра нет, то рассчитать количество.
Все это легко решается при помощи функций IF (условия «если») и ISFILTERED (проверяет на наличие фильтров):
Общее Количество Товара =
IF(
ISFILTERED('Товары'[Товар]);
"ФИЛЬТРОВАТЬ ТОВАРЫ НЕЛЬЗЯ!";
SUM('Товары'[Количество])
)
Получившаяся формула вполне рабочая, если мы выберем какой-либо товар, то нам действительно выйдет предупреждение:
В принципе, мы задачу практически решили. Но, можно пойти еще дальше и при пользовательском фильтре не то чтобы просто вывести предупреждение, а вообще остановить работу DAX формулы и тем самым действительно обратить внимание пользователя к ошибке.
И это как раз таки можно реализовать при помощи функции ERROR, прописав внутри нее наш текст предупреждения, и вставив ERROR заместо текста предупреждения в формуле выше:
Общее Количество Товара =
IF(
ISFILTERED('Товары'[Товар]);
ERROR("ФИЛЬТРОВАТЬ ТОВАРЫ НЕЛЬЗЯ!");
SUM('Товары'[Количество])
)
Тогда, если пользователь наложит фильтр, то DAX формула остановит свою работу:
И при нажатии на визуализации в Power BI на ссылку «См. подробности», выйдет текст самого предупреждения, который мы прописывали в ERROR:
Если убрать все фильтры, то, соответственно, формула рассчитает общее количество товаров и ни каких предупреждений от ERROR не будет.
DAX функция IFERROR (если ошибка) в Power BI и Power Pivot
IFERROR () — если ошибка. Производит вычисление выражения и если во время вычисления возникла ошибка, то функция выводит значение из второго параметра, если ошибок нет, то возвращается результат вычисления самого выражения.
Синтаксис: IFERROR (Выражение; Значение Если Ошибка)
Пример формулы 1: IFERROR (6 / 2; BLANK() ) Результат: 3
В итоге возвратился результат вычисления самого выражения, так как само выражение «6 / 2» вычисляется без ошибок и равно 3.
Пример формулы 2: IFERROR (6 / 0; BLANK() ) Результат: пусто
Так как на 0 делить нельзя, то результатом вычисления выражения будет ошибка и в этом случае IFERROR выведет значение из второго параметра, где в нашем случае стоит функция BLANK, которая, в свою очередь, выводит пустое значение.
То есть, функцией IFERROR можно обрабатывать ошибки в формулах, где возможно деление на 0. Но, кроме этого, можно при помощи нее застраховываться и от любых других ошибок, возникающих при выполнении формул в DAX.
DAX функция ISERROR в Power BI и Power Pivot
ISERROR () — относится к информационным функциям DAX. Она выводит значение TRUE (Истина), если значение, входящее в ее параметр вычисляется с ошибкой, а также, значение FALSE (Ложь), если ошибок нет.
Синтаксис: ISERROR (Значение)
Пример формулы 1: ISERROR (6 / 2) Результат 1: FALSE (Ложь) Пример формулы 2: ISERROR (6 / 0) Результат 2: TRUE (Истина)
В первой формуле ISERROR выдала значение FALSE (Ложь), потому что выражение «6 / 2» вычисляется без ошибки. Тогда как, во втором случае выражение «6 / 0» вычисляется с ошибкой и поэтому ISERROR выдала значение TRUE (Истина).
Если ISERROR дополнить функцией условия «если» IF, то получится полный аналог DAX функции, которую мы рассматривали выше — IFERROR:
IFERROR = IF ( ISERROR (Выражение); "Значение Если Ошибка" Выражение )
На этом, с разбором функций обработок ошибок в Power BI и Power Pivot, все.
Пожалуйста, оцените статью:
- 5
- 4
- 3
- 2
- 1
(5 голосов, в среднем: 5 из 5 баллов)
![[Экспресс-видеокурс] Быстрый старт в языке DAX](https://biprosto.ru/wp-content/uploads/2018/08/kurs-free-5.png "Нажмите на ссылку, чтобы записаться в экспресс-курс по DAX")
Успехов Вам, друзья!
С уважением, Будуев Антон.
Проект «BI — это просто»
Если у Вас появились какие-то вопросы по материалу данной статьи, задавайте их в комментариях ниже. Я Вам обязательно отвечу. Да и вообще, просто оставляйте там Вашу обратную связь, я буду очень рад.
Также, делитесь данной статьей со своими знакомыми в социальных сетях, возможно, этот материал кому-то будет очень полезен.
Понравился материал статьи?
Добавьте эту статью в закладки Вашего браузера, чтобы вернуться к ней еще раз. Для этого, прямо сейчас нажмите на клавиатуре комбинацию клавиш Ctrl+D