Power BI Desktop'taki veri türleri

Bu makalede, Power BI Desktop ve Veri Çözümleme İfadeleri'nin (DAX) desteklediği veri türleri açıklanmaktadır.

Power BI verileri yüklediğinde, kaynak sütunlarının veri türlerini daha verimli depolamayı, hesaplamaları ve veri görselleştirmeyi destekleyen veri türlerine dönüştürmeye çalışır. Örneğin, Excel'den içeri aktardığınız bir değer sütununda kesirli değerler yoksa, Power BI Desktop veri sütununu tamsayıları depolamak için daha uygun olan Tam sayı veri türüne dönüştürür.

Bazı DAX işlevlerinin özel veri türü gereksinimleri olduğundan bu kavram önemlidir. Çoğu durumda DAX veri türlerini örtük olarakdönüştürür, ancak bazı durumlarda dönüştürmez. Örneğin, bir DAX işlevi Tarih veri türü gerektiriyorsa ancak sütununuzun veri türü Textise DAX işlevi düzgün çalışmaz. Bu nedenle, sütunlar için doğru veri türlerini kullanmak önemlidir ve yararlıdır.

Sütunun veri türünü belirleme ve belirtme

Power BI Desktop'ta, Power Query Düzenleyicisi'nde, Tablo görünümünde veya Rapor görünümünde bir sütunun veri türünü belirleyebilir ve belirtebilirsiniz:

• Power Query Düzenleyicisi'nde sütunu seçin ve ardından şeridin Dönüştür grubunda veri türü seçin.

  

• Tablo görünümünde veya Rapor görünümünde bir sütunu seçin ve ardından şeridin üst kısmında yer alan Sütun araçları sekmesinde, Veri türü yanındaki açılır ok düğmesini seçin.

  

Power Query Düzenleyicisi'ndeki Veri türü açılan listesinde Tablo görünümünde veya Rapor görünümünde bulunmayan iki veri türü vardır: Tarih/Saat/Saat Dilimi ve Süre. Bu veri türlerine sahip bir sütunu Power BI modeline yüklediğinizde, Tarih/Saat/Saat Dilimi sütunu Tarih/saat veri türüne, Süre sütunu ise Ondalık sayı veri türüne dönüştürülür.

İkili veri türü Power Query Düzenleyicisi dışında desteklenmez. Power Query Düzenleyicisi'nde, ikili dosyaları yüklerken İkili veri türünü kullanabilirsiniz, eğer bu dosyaları Power BI modeline yüklemeden önce diğer veri türlerine dönüştürürseniz. İkili seçimi, eski nedenlerle Tablo görünümü ve Rapor görünümü menülerinde bulunur, ancak Power BI modeline İkili sütunlarını yüklemeye çalışırsanız hatalarla karşılaşabilirsiniz.

Sayı türleri

Power BI Desktop üç sayı türünü destekler: Ondalık sayı, Sabit ondalık sayıve Tam sayı.

Tablosal Nesne Modeli (TOM) Sütun DataType özelliğini, sayı türleri için DataType numaralandırmaları belirtmek amacıyla kullanabilirsiniz. Power BI'da nesneleri program aracılığıyla değiştirme hakkında daha fazla bilgi için bkz. Tablosal Nesne Modeli ile Power BI anlam modellerini programlama.

Ondalık sayı

Ondalık sayı en yaygın sayı türüdür ve kesirli değerler ve tamsayılar içeren sayıları işleyebilir. Ondalık sayı, negatif değerlerle -1,79E +308 ile -2,23E -308arasında, pozitif değerlerle 2,23E -308 ile 1,79E +308arasında ve 0ile 64 bit (sekiz bayt) kayan noktalı sayıları temsil eder. 34, 34,01ve 34,000367063 gibi sayılar geçerli ondalık sayılardır.

Ondalık sayısı türünün temsil edebileceği en yüksek hassasiyet 15 basamaktır. Ondalık ayırıcısı, sayı içinde herhangi bir yerde bulunabilir. Bu tür, Excel'in sayılarını nasıl depolediğine karşılık gelir ve TOM bu türü DataType.Double Sabit Listesi olarak belirtir.

Sabit ondalık sayı

Sabit ondalık sayı veri türü ondalık ayırıcı için sabit bir konuma sahiptir. Ondalık ayırıcısının her zaman sağda dört basamağı vardır ve 19 basamak anlamlılık sağlar. Sabit ondalık sayı'in temsil edebileceği en büyük değer, pozitif veya negatif 922.337.203.685.477,5807'dur.

Sabit ondalık sayı türü yuvarlamanın hatalara neden olabileceği durumlarda yararlıdır. Küçük kesirli değerlere sahip sayılar bazen birikebilir ve bir sayıyı biraz yanlış olmaya zorlayabilir. Sabit ondalık sayı türü, ondalık ayırıcının sağındaki dört basamaktan sonra değerleri keserek bu tür hataları önlemenize yardımcı olabilir.

Bu veri türü, SQL Server'ın Ondalık (19,4)veya Analysis Services ve Excel'de Power Pivot'taki Para Birimi veri türüne karşılık gelir. TOM bu türü DataType.Decimal Sabit Listesi olarak belirtir.

Tamsayı

Tam sayı 64 bit (sekiz bayt) bir tamsayı değerini temsil eder. Tamsayı olduğundan, ondalık basamağın sağında basamak yoktur. Bu tür, -9.223.372.036.854.775.807 (-2^63+1arasında 19 basamak pozitif veya negatif tamsayıya izin verir ) ve 9.223.372.036.854.775.806 (2^63-2), bu nedenle sayısal veri türlerinin olası en büyük sayılarını temsil edebilir.

Sabit ondalık türünde olduğu gibi, yuvarlama denetimi yapmanız gerektiğinde Tam sayı türü yararlı olabilir. TOM, Tam sayı veri türünü DataType.Int64 Enum olarak temsil eder.

Not

Power BI Desktop veri modeli 64 bit tamsayı değerlerini destekler, ancak JavaScript sınırlamaları nedeniyle Power BI görsellerinin güvenle ifade ebildiği en büyük sayı 9.007.199.254.740.991 (2^53-1). Veri modelinizde daha büyük sayılar varsa, bunları görsellere eklemeden önce hesaplamalar aracılığıyla bunların boyutunu küçültebilirsiniz.

Sayı türü hesaplamalarının doğruluğu

Ondalık sayı veri türündeki sütun değerleri, kayan nokta sayıları için IEEE 754 Standard'a göre yaklaşık veri türleri olarak depolanır. Yaklaşık veri türlerinin doğası gereği duyarlık sınırlamaları vardır çünkü tam sayı değerlerini depolamak yerine son derece yakın veya yuvarlatılmış yaklaşık değerleri depolayabilirler.

Kayan nokta değeri kayan nokta basamaklarının sayısını güvenilir bir şekilde ölçemiyorsa duyarlık kaybı veyakesinlik oluşabilir. Kararsızlık, bazı raporlama senaryolarında beklenmeyen veya yanlış hesaplama sonuçları olarak görünebilir.

Ondalık sayı veri türü değerleri arasındaki eşitlikle ilgili karşılaştırma hesaplamaları beklenmeyen sonuçlar döndürebilir. Eşitlik karşılaştırmaları, eşittir =, >'den büyük, <'den küçük, >='ten büyük veya buna eşit ve <='ten küçük veya buna eşittir.

Bu sorun, sonucu iki kez hesaplayan ve biraz farklı sayılarla sonuçlanan bir DAX ifadesinde RANKX işlevini kullandığınızda ortaya çıkar. Rapor kullanıcıları iki sayı arasındaki farkı fark edemeyebilir, ancak derece sonucu belirgin bir şekilde yanlış olabilir. Beklenmeyen sonuçlardan kaçınmak için sütun veri türünü Ondalık sayıSabit ondalık sayı veya Tamsayıolarak değiştirebilir veya ROUNDkullanarak zorlamalı yuvarlama yapabilirsiniz. Sabit ondalık sayı veri türü, ondalık ayırıcısının her zaman sağında dört basamak içerdiğinden daha yüksek bir hassasiyete sahiptir.

Nadiren, Ondalık sayı veri türündeki bir sütunun değerlerini toplayan hesaplamalar beklenmeyen sonuçlar döndürebilir. Bu sonuç büyük olasılıkla hem pozitif hem de negatif sayı içeren sütunlarla elde edilir. Toplam sonucu, değerlerin sütundaki satırlar arasında dağılımından etkilenir.

Gerekli bir hesaplama, negatif sayıların çoğunu toplamadan önce pozitif sayıların çoğunu toplarsa, başlangıçtaki büyük pozitif kısmi toplam sonuçları çarpıtabilir. Hesaplama dengeli pozitif ve negatif sayılar eklerse, sorgu daha duyarlık korur ve bu nedenle daha doğru sonuçlar döndürür. Beklenmeyen sonuçlardan kaçınmak için, sütun veri türünü Ondalık sayı olan Sabit ondalık sayı veya Tamsayıolarak değiştirebilirsiniz.

Tarih/saat türleri

Power BI Desktop, Power Query Düzenleyicisi'nde beş Tarih/Saat veri türünü destekler. Hem Tarih/Saat/Saat Dilimi hem de Süre Power BI Desktop veri modeline yükleme sırasında dönüştürülür. Model Tarih/Saatdestekler veya değerleri bağımsız olarak Tarih veya Saat olarak biçimlendirebilirsiniz.

• Tarih/Saat hem tarih hem de saat değerini temsil eder. Temel Tarih/Saat değeri Ondalık sayı türü olarak depolanır, böylece iki tür arasında dönüştürme yapabilirsiniz. Zaman bölümü, 1/300 saniyenin (3,33 ms) tam katları olarak kesir şeklinde depolanır. Veri türü 1900 ile 9999 yılları arasındaki tarihleri destekler.

• Tarih yalnızca saat bölümü olmayan bir tarihi temsil eder. Tarih, kesirli değerin sıfır olmasıyla Tarih/Saat değeri olarak modele dönüştürülür.

• Saat yalnızca tarih bölümü olmayan bir saati temsil eder. Saat, ondalık noktasının solunda basamak olmayan Tarih/Saat değeri olarak modele dönüştürülür.

• Tarih/Saat/Saat Dilimi, saat dilimi farkıyla bir UTC tarih/saatini gösterir ve modele yüklendiğinde Tarih/Saat olarak dönüştürülür. Power BI modeli, kullanıcının konumuna veya yerel ayarına göre saat dilimini ayarlamaz. ABD'deki modele yüklenen 09:00 değeri, raporun açıldığı veya görüntülendiği her yerde 09:00 olarak görüntülenir.

• Süre bir süreyi temsil eder ve modele yüklendiğinde Ondalık sayı türüne dönüştürür. Ondalık sayı türünde, değerleri doğru sonuçlarla Tarih/Saat değerlerine ekleyebilir veya onlardan çıkarabilir, büyüklük gösteren görselleştirmelerde bu değerleri kolayca kullanabilirsiniz.

Metin türü

Metin veri türü, harfler, sayılar veya tarihler gibi metin formatında temsil edilen bir Unicode karakter veri dizesidir. Dize uzunluğu için pratik en yüksek sınır, Power BI'ın temel aldığı Power Query motoruna ve onun metin veri türü uzunluk sınırlarına göre yaklaşık 32.000 Unicode karakterdir. Pratik üst sınırı aşan metin veri türleri büyük olasılıkla hatalara neden olabilir.

Power BI'ın metin verilerini depolama şekli, verilerin belirli durumlarda farklı görüntülenmesine neden olabilir. Sonraki bölümlerde, Metin verilerinin Power Query Düzenleyicisi'nde verileri sorgulama ve Power BI'a yükleme arasında görünümü biraz değiştirmesine neden olabilecek yaygın durumlar açıklanmaktadır.

Büyük/küçük harf duyarlılığı

Power BI'de verileri depolayan ve sorgulayan altyapı, büyük/küçük harf farkı gözetmeyenbir yapıdadır ve harflerin farklı büyük veya küçük yazılışlarını aynı değer olarak değerlendirir. "A", "a"ya eşittir. Ancak Power Query büyük/küçük harfe duyarlı, burada "A" ile "a" aynı değildir. Büyük/küçük harf duyarlılığındaki fark, Power BI'a yüklendikten sonra metin verilerinin büyük harf kullanımını açıklanamaz şekilde değiştirdiği durumlara yol açabilir.

Aşağıdaki örnekte sipariş verileri gösterilmektedir: Her sipariş için benzersiz olan bir OrderNo sütunu ve sipariş zamanında el ile girilen adres adını gösteren bir Addressee sütunu. Power Query Düzenleyicisi, sisteme girilen aynı Alıcı isimlere sahip çeşitli siparişleri ve isimlerin farklı büyük/küçük harf kullanımlarını gösterir.

Power BI verileri yükledikten sonra, Veri sekmesindeki yinelenen adların büyük harfe çevrilmesi özgün girdiden büyük harfe çevirme değişkenlerinden birine dönüşür.

Bu değişiklik, Power Query Düzenleyicisi büyük/küçük harfe duyarlı olduğundan kaynak sistemde depolandığı şekilde verileri gösterir. Power BI'da veri depolayan altyapı büyük/küçük harfe duyarlı değildir, bu nedenle bir karakterin küçük ve büyük harfli sürümlerini aynı olarak ele alır. Power BI altyapısına yüklenen Power Query verileri buna göre değişebilir.

Power BI altyapısı, verileri yüklerken her satırı yukarıdan başlayarak ayrı ayrı değerlendirir. Addresseegibi her metin sütunu için altyapı, veri sıkıştırma yoluyla performansı artırmak için benzersiz değerler içeren bir sözlük depolar. Altyapı, Addressee sütunundaki ilk üç değeri benzersiz olarak görür ve bunları sözlükte depolar. Bundan sonra, motor büyük/küçük harfe duyarsız olduğundan adları aynı kabul eder.

Motor, "Taina Hasu" adını "TAINA HASU" ve "Taina HASU" ile aynı olarak görür, bu nedenle bu varyasyonları depolamaz, ancak depoladığı ilk varyasyona başvurur. "MURALI DAS" adı büyük harflerle görünür, çünkü motorun verileri yukarıdan aşağıya yüklediği sırada ilk değerlendirmesinde ad bu şekilde görünür.

Bu görüntüde değerlendirme işlemi gösterilmektedir:

Yukarıdaki örnekte Power BI altyapısı ilk veri satırını yükler, Addressee sözlüğü oluşturur ve Taina Hasu ekler. Motor ayrıca yüklediği tablodaki Addressee sütununa bu değere bir referans ekler. İkinci ve üçüncü satırların adları büyük/küçük harfe duyarsız olduğunda diğerleriyle eşdeğer olmadığından, sistem aynı işlemi bu satırlar için de gerçekleştirir.

Dördüncü satırda, motor değeri sözlükteki adlarla karşılaştırır ve adı bulur. Motor büyük/küçük harfe duyarsız olduğundan "TAINA HASU" ve "Taina Hasu" aynıdır. Motor sözlüğe yeni bir ad eklemez, ama mevcut ada başvurur. Kalan satırlar için de aynı işlem gerçekleşir.

Not

Power BI'da verileri depolayan ve sorgulayan altyapı büyük/küçük harfe duyarlı olmadığından, büyük/küçük harfe duyarlı bir kaynakla DirectQuery modunda çalışırken özel olarak dikkatli olun. Power BI, kaynağın yinelenen satırları ortadan kaldırdığını varsayar. Power BI büyük/küçük harfe duyarsız olduğundan, sadece büyük/küçük harf farkıyla ayrılan iki değeri yinelenen olarak değerlendirirken, kaynak bunları bu şekilde ele almayabilir. Böyle durumlarda nihai sonuç tanımlanmamıştır.

Bu durumu önlemek için büyük/küçük harfe duyarlı bir veri kaynağıyla DirectQuery modunu kullanıyorsanız, kaynak sorguda veya Power Query Düzenleyicisi'nde büyük/küçük harf kullanımını normalleştirin.

Baştaki ve sondaki boşluklar

Power BI altyapısı, metin verilerini izleyen tüm sondaki boşlukları otomatik olarak kırpsa da, verilerden önce gelen boşlukları kaldırmaz. Karışıklığı önlemek için, baştaki veya sondaki boşlukları içeren verilerle çalışırken metnin başında veya sonundaki boşlukları kaldırmak için Text.Trim işlevini kullanmanız gerekir. Baştaki boşlukları kaldırmazsanız, yinelenen değerler nedeniyle bir ilişki oluşturulamayabilir veya görseller beklenmeyen sonuçlar döndürebilir.

Aşağıdaki örnekte müşterilerle ilgili veriler gösterilmektedir: müşterinin adını içeren bir Adı sütunu ve her giriş için benzersiz olan bir Index sütunu. Adlar netlik için tırnak içinde görünür. Müşteri adı dört kez yineler, ancak her seferinde baştaki ve sondaki boşlukların farklı birleşimleriyle. Bu çeşitlemeler, zaman içinde el ile veri girişiyle ortaya çıkabilir.

Sıra	Baştaki alan	Sondaki boşluk	Ad	Dizin	Metin uzunluğu
1	Hayır	Hayır	"Dylan Williams"	1	14
2	Hayır	Evet	"Dylan Williams"	10	15
3	Evet	Hayır	" Dylan Williams"	20	15
4	Evet	Evet	" Dylan Williams "	40	16

Power Query Düzenleyicisi'nde, elde edilen veriler aşağıdaki gibi görünür.

Verileri yükledikten sonra Power BI'da Tablo sekmesine gittiğinizde, aynı tablo öncekiyle aynı sayıda satırla aşağıdaki görüntüye benzer.

Ancak, bu verileri temel alan bir görsel yalnızca iki satır döndürür.

Yukarıdaki görüntüde, ilk satırın Dizini alanı için toplam değeri 60 olduğundan, görseldeki ilk satır yüklenen verilerin son iki satırını temsil eder. toplam Dizini değeri 11 olan ikinci satır ilk iki satırı temsil eder. Görsel ve veri tablosu arasındaki satır sayısındaki fark, altyapının sondaki boşlukları otomatik olarak kaldırıp kırpması, ancak baştaki boşlukları bunu yapmamasından kaynaklanır. Bu nedenle motor birinci ve ikinci satırları, üçüncü ve dördüncü satırları aynı olarak değerlendirir ve görsel bu sonuçları döndürür.

Yinelenen değerler algılandığından, bu davranış ilişkilerle ilgili hata iletilerine de neden olabilir. Örneğin, ilişkilerinizin yapılandırmasına bağlı olarak aşağıdaki görüntüye benzer bir hata görebilirsiniz:

Diğer durumlarda, yinelenen değerler tespit edildiğinden bire çok ya da bire bir ilişki oluşturamayabilirsiniz.

Bu hataları baştaki veya sondaki boşluklara kadar izleyebilir ve Power Query Düzenleyicisi'ndeki boşlukları kaldırmak için Text.Trimveya Dönüştüraltındaki Biçimlendir Kırp'ı kullanarak düzeltebilirsiniz.

Doğru/yanlış türü

True/false veri türü, True veya FalseBoole değeridir. En iyi ve en tutarlı sonuçlar için, Boole true/false bilgilerini içeren bir sütunu Power BI'a yüklediğinizde, sütun türünü doğru/yanlışolarak ayarlayın.

Power BI, belirli durumlarda verileri farklı şekilde dönüştürür ve görüntüler. Bu bölümde, Boole değerlerinin dönüştürülmesiyle ilgili yaygın durumlar ve Power BI'da beklenmeyen sonuçlar oluşturan dönüştürmelerin nasıl ele alınacağı açıklanmaktadır.

Bu örnekte, müşterilerinizin bülteninize kaydolup kaydolmadığına ilişkin verileri yüklersiniz. TRUE değeri, müşterinin bültene kaydolup kaydolmadığını ve FALSE değeri müşterinin kaydolmadığını gösterir.

Ancak, raporu Power BI hizmetinde yayımladığınızda, bülten kayıt durumu sütununda TRUE beklenen değerleri yerine 0 ve -1 gösterilir DOĞRU veya FALSE. Aşağıdaki adımlarda bu dönüştürmenin nasıl gerçekleştiği ve nasıl önlendiği açıklanmaktadır.

Bu tablonun basitleştirilmiş sorgusu aşağıdaki görüntüde görünür:

Bültene Abone sütununun veri türü Herhangi birolarak ayarlanır ve sonuç olarak Power BI veriyi modele Metinolarak yükler.

Müşteri başına ayrıntılı bilgileri gösteren basit bir görselleştirme eklediğinizde, veriler hem Power BI Desktop'ta hem de Power BI hizmetinde yayımlandığında görselde beklendiği gibi görünür.

Bununla birlikte, Power BI hizmetinde anlam modelini yenilediğinizde, görsellerdeki Bültene Abone Olunan sütunu değerleri -1 ve 0olarak görüntüler; bunları TRUE veya FALSEolarak görüntülemek yerine :

Raporu Power BI Desktop'tan yeniden yayımlarsanız, Bültene Abone sütunu yine TRUE veya FALSE beklediğiniz gibi gösterir, ancak Power BI hizmetinde bir yenileme gerçekleştiğinde, değerler -1 ve 0gösterecek şekilde yeniden değişir.

Bu durumu önlemenin çözümü, Power BI Desktop'ta Doğru/Yanlış yazacak boole sütunlarını ayarlamak ve raporunuzu yeniden yayımlamaktır.

Değişikliği yaptığınızda görselleştirme, Bültene Abone sütunundaki değerleri biraz farklı gösterir. Tabloya girildiği gibi metnin tamamı büyük harf olmak yerine, yalnızca ilk harfi büyük harfle yazılır. Bu değişiklik, sütunun veri türünü değiştirmenin bir sonucudur.

Veri türünü değiştirdikten, Power BI hizmetine yeniden yayımladığınızda ve bir yenileme gerçekleştiğinde rapor, değerleri True olarak veya Falseolarak beklenildiği gibi görüntüler.

Özetlemek gerekirse, Power BI'da Boole verileriyle çalışırken sütunlarınızın Power BI Desktop'taki True/False veri türüne ayarlandığından emin olun.

Boş tür

boş , SQL null değerlerini temsil eden ve değiştiren bir DAX veri türüdür. BLANK işlevini kullanarak boş değer oluşturabilir ve ISBLANK mantıksal işlevini kullanarak boşlukları test edebilirsiniz.

İkili veri türü

İkili veri türünü kullanarak ikili biçime sahip tüm verileri temsil edebilirsiniz. Power Query Düzenleyicisi'nde, ikili dosyaları Power BI modeline yüklemeden önce diğer veri türlerine dönüştürürseniz bu veri türünü kullanabilirsiniz.

İkili sütunlar Power BI veri modelinde desteklenmez. İkili seçimi, eski nedenlerle Tablo görünümü ve Rapor görünümü menülerinde bulunur, ancak power BI modeline ikili sütunları yüklemeye çalışırsanız hatalarla karşılaşabilirsiniz.

Nota

Sorgu adımlarının çıkışında ikili sütun varsa, verileri bir ağ geçidi üzerinden yenilemeye çalışmak hatalara neden olabilir. Sorgularınızdaki son adım olarak tüm ikili sütunları açıkça kaldırmanız önerilir.

Tablo türü

DAX, toplamalar ve akıllı zaman gösterimi hesaplamaları gibi birçok işlevde Tablo veri türü kullanır. Bazı işlevler bir tabloya başvuru gerektirir. Diğer işlevler, daha sonra diğer işlevlere giriş olarak kullanabileceğiniz bir tablo döndürür.

Giriş olarak tablo gerektiren bazı işlevlerde, tablo olarak değerlendirilen bir ifade belirtebilirsiniz. Bazı işlevler için temel tablo başvurusu gerekir. Belirli işlevlerin gereksinimleri hakkında bilgi için bkz. DAX işlev başvurusu.

Örtük ve açık veri türü dönüştürme

Her DAX işlevinin giriş ve çıkış olarak kullanılacak veri türleri için belirli gereksinimleri vardır. Örneğin, bazı işlevler bazı bağımsız değişkenler için tamsayılar, diğerleri için ise tarihler gerektirir. Diğer işlevler metin veya tablo gerektirir.

Bağımsız değişken olarak belirttiğiniz sütundaki veriler işlevin gerektirdiği veri türüyle uyumsuzsa, DAX hata döndürebilir. Ancak, mümkün olan her yerde DAX verileri örtük olarak gerekli veri türüne dönüştürmeyi dener.

Mesela:

• Bir tarihi bir dize olarak yazarsanız, DAX bu dizeyi analiz eder ve onu Windows tarih ve saat biçimlerinden birine dönüştürmeye çalışır.
• TRUE + 1 ekleyebilirsiniz ve sonucu 2alabilirsiniz, çünkü DAX, TRUE örtük olarak 1sayıya dönüştürür ve işlemi 1+1yapar.
• İki sütunda bir değeri metin ("12") ve diğerini sayı (12) olarak temsil eden değerler eklerseniz, DAX dizeyi örtük olarak bir sayıya dönüştürür ve ardından sayısal sonuç için toplamayı yapar. = "22" + 22 ifadesi 44döndürür.
• İki sayıyı birleştirmeye çalışırsanız, DAX bunları dize olarak sunar ve sonra birleştirir. = 12 & 34 ifadesi"1234" döndürür.

Örtük veri dönüştürme tabloları

İşleci, istenen işlemi yapmadan önce gereken değerlerin atama yaparak DAX'ın gerçekleştirdiği dönüştürme türünü belirler. Aşağıdaki tablolarda işleçler listelenmiştir ve DAX'in her bir veri türü üzerinde, kesişen hücredeki veri türüyle eşleştiğinde yaptığı dönüştürme belirtilmiştir.

Not

Bu tablolar Metin veri türünü içermez. Bir sayı metin biçiminde temsil edildiğinde, bazı durumlarda Power BI sayı türünü belirlemeye ve verileri sayı olarak göstermeye çalışır.

Ekleme (+)

	TAM SAYI	PARA BİRİMİ	GERÇEK	Tarih/saat
TAMSAYı	TAM SAYI	PARA BİRİMİ	GERÇEK	Tarih/saat
PARA BIRIMI	PARA BİRİMİ	PARA BİRİMİ	GERÇEK	Tarih/saat
REAL	GERÇEK	GERÇEK	GERÇEK	Tarih/saat
Tarih/saat	Tarih/saat	Tarih/saat	Tarih/saat	Tarih/saat

Örneğin, bir toplama işlemi para birimi verileriyle birlikte gerçek bir sayı kullanırsa, DAX her iki değeri de GERÇEK'e dönüştürür ve sonucu GERÇEK olarak döndürür.

Çıkarma (-)

Aşağıdaki tabloda satır üst bilgisi minuend (sol taraf) ve sütun üst bilgisi ise çıkarma (sağ taraf) şeklindedir.

	TAM SAYI	PARA BİRİMİ	GERÇEK	Tarih/saat
TAMSAYı	TAM SAYI	PARA BİRİMİ	GERÇEK	GERÇEK
PARA BIRIMI	PARA BİRİMİ	PARA BİRİMİ	GERÇEK	GERÇEK
GERÇEK	GERÇEK	GERÇEK	GERÇEK	GERÇEK
Tarih/saat	Tarih/saat	Tarih/saat	Tarih/saat	Tarih/saat

Örneğin, çıkarma işlemi başka bir veri türüyle bir tarih kullanıyorsa, DAX her iki değeri de tarihe dönüştürür ve dönüş değeri de bir tarihtir.

Not

Veri modelleri birli işlecini (negatif) destekler, ancak bu işleç işlenenin veri türünü değiştirmez.

Çarpma (*)

	TAM SAYI	PARA BİRİMİ	GERÇEK	Tarih/saat
TAMSAYı	TAM SAYI	PARA BİRİMİ	GERÇEK	TAM SAYI
PARA BIRIMI	PARA BİRİMİ	GERÇEK	PARA BİRİMİ	PARA BİRİMİ
GERÇEK	GERÇEK	PARA BİRİMİ	GERÇEK	GERÇEK

Örneğin, çarpma işlemi bir tamsayıyı gerçek sayıyla birleştirirse, DAX her iki sayıyı da gerçek sayılara dönüştürür ve dönüş değeri de GERÇEK olur.

Bölme (/)

Aşağıdaki tabloda satır üst bilgisi pay, sütun başlığı ise paydadır.

	TAM SAYI	PARA BİRİMİ	GERÇEK	Tarih/saat
TAMSAYı	GERÇEK	PARA BİRİMİ	GERÇEK	GERÇEK
PARA BIRİMİ	PARA BİRİMİ	GERÇEK	PARA BİRİMİ	GERÇEK
GERÇEK	GERÇEK	GERÇEK	GERÇEK	GERÇEK
Tarih/saat	GERÇEK	GERÇEK	GERÇEK	GERÇEK

Örneğin, bölme işlemi bir tamsayıyı para birimi değeriyle birleştirirse, DAX her iki değeri de gerçek sayılara dönüştürür ve sonuç da gerçek bir sayıdır.

Karşılaştırma işleçleri

Karşılaştırma ifadelerinde DAX, dize değerlerinden büyük Boole değerlerini ve sayısal veya tarih/saat değerlerinden büyük dize değerlerini dikkate alır. Sayılar ve tarih/saat değerleri aynı dereceye sahiptir.

DAX, Boole veya dize değerleri için örtük dönüştürme yapmaz. BLANK veya boş bir değer, karşılaştırılan diğer değerin veri türüne bağlı olarak 0, ""veya Falsedönüştürülür.

Aşağıdaki DAX ifadeleri bu davranışı gösterir:

• =IF(FALSE()>"true","Expression is true", "Expression is false") "İfade doğru" değerini döndürür.

• =IF("12">12,"Expression is true", "Expression is false") "İfade doğru" değerini döndürür.

• =IF("12"=12,"Expression is true", "Expression is false") "İfade yanlış" değerini döndürür.

DAX, aşağıdaki tabloda açıklandığı gibi sayısal veya tarih/saat türleri için örtük dönüştürmeler yapar:

Karşılaştırma Operatör	TAM SAYI	PARA BİRİMİ	GERÇEK	Tarih/saat
TAMSAYı	TAM SAYI	PARA BİRİMİ	GERÇEK	GERÇEK
PARA BİRİMİ	PARA BİRİMİ	PARA BİRİMİ	GERÇEK	GERÇEK
GERÇEK	GERÇEK	GERÇEK	GERÇEK	GERÇEK
Tarih/saat	GERÇEK	GERÇEK	GERÇEK	Tarih/Saat

Boşluklar, boş dizeler ve sıfır değerleri

DAX, null, boş değer, boş hücre veya eksik bir değeri, aynı yeni değer türü olan BLANK ile temsil eder. Blank işlevini kullanarak boş değerler oluşturabilir veya ISBLANK işlevini kullanarak boşlukları test edebilirsiniz.

Toplama veya birleştirme gibi işlemlerin boşlukları nasıl ele aldığı, tek tek işlevlere bağlıdır. Aşağıdaki tabloda DAX ve Microsoft Excel formüllerinin boşlukları işleme şekli arasındaki farklar özetlenmiştir.

İfade	DAX	Excel
BLANK + BLANK	BOŞ	0 (sıfır)
BLANK + 5	5	5
BLANK * 5	BOŞ	0 (sıfır)
5/BOŞ	Sonsuzluk	Hata
0/BOŞ	NaN	Hata
BOŞ/BOŞ	BOŞ	Hata
YANLIŞ VEYA BOŞ	YANLIŞ	YANLIŞ
FALSE VE BLANK	YANLIŞ	YANLIŞ
DOĞRU VEYA BOŞLUK	DOĞRU	DOĞRU
DOĞRU VE BOŞ	YANLIŞ	DOĞRU
BOŞ VEYA BOŞ	BOŞ	Hata
BOŞ VE BOŞ	BOŞ	Hata

İlgili içerik

Power BI Desktop ve verilerle her türlü işlemi yapabilirsiniz. Power BI özellikleri hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklara bakın:

• Power BI Desktop nedir?
• Power BI Desktop'ta sorguya genel bakış
• Power BI Desktop'da veri kaynaklarını
• Power BI Desktop verileri şekillendirme ve birleştirme
• Power BI Desktop'te sık kullanılan sorgu görevleri