Power BI'da veri türleri

Bu makalede Power BI 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 veri sütununu tamsayı veri türüne dönüştürür ve bu tamsayıları depolamak için daha uygundur.

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 tipini belirleme ve belirtme

Power BI'da, 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.

    Power Query Düzenleyicisi'nin veri türü açılır seçimini gösteren ekran görüntüsü.

  • 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.

    Veri türü açılır seçim menüsünü gösteren Tablo Görünümü ekran görüntüsü.

Gelişmiş Düzenleyici'yi kullanarak Power Query M kodunda veri türleri de ayarlayabilirsiniz. M veri türleri ve Table.TransformColumnTypes işlevi hakkında daha fazla bilgi için bkz. Power Query'deki veri türleri ve Türler ve tür dönüştürme.

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 üç sayı türünü destekler: Ondalık sayı, Sabit ondalık sayı ve Tamsayı.

Tablosal Nesne Modeli (TOM) Sütunu DataType özelliğini DataType sayı türleri için enumları 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, -1,79E +308 ile -2,23E -308 arasında negatif değerlere sahip 64 bit (sekiz bayt) kayan noktalı sayıları, 2,23E -308 ile 1,79E +308 arasında pozitif değerleri ve 0'ı 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 Excel'de Analysis Services ve Power Pivot'taki Para Birimi veri türüne karşılık gelir. TOM bu türü Enum olarak DataType.Decimal belirtir.

Tamsayı

Tam sayı 64 bit (sekiz bayt) bir tamsayı değerini temsil eder. Tamsayı olduğundan, tamsayı ondalık basamağının sağında basamak bulunmaz. 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.

Note

Power BI 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 'dir (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 ölçemediğinde hassasiyet kaybı veya kesin olmayanlık 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 =, büyüktür >, küçüktür <, büyük veya eşittir >= ve küçük veya eşittir <= içerir.

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, Power Query Düzenleyicisi'nde beş Tarih/Saat veri türünü destekler. Veri modeline yükleme sırasında hem Tarih/Saat/Saat Dilimi hem de Süre aşağıdaki gibi dönüştürülür:

Tarih/Saat hem tarih hem de saat değerini temsil eder. Temel alınan Tarih/Saat değeri Ondalık sayı olarak depolanır, bu nedenle ikisi arasında dönüştürme yapabilirsiniz. Zaman bölümü, 1/300 saniyenin (3,33 ms) tam katlarına kadar kesir olarak depolanır. Veri türü 1900 ile 9999 yılları arasındaki tarihleri destekler.

Tarih , yalnızca saat bölümü olmayan bir tarihi temsil eder. Tarih, kesirli değer için sıfır ile tarih/saat değeri olarak modele dönüştürülür.

Saat yalnızca tarih bölümü olmayan bir saati temsil eder. Saat, ondalık ayırıcının solunda basamak olmayan bir 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 sayıya dönüştürülür. Bu nedenle, değerleri doğru sonuçlarla Tarih/Saat değerlerine ekleyebilir veya çıkarabilir ve bunları büyüklük gösteren görselleştirmelerde kolayca kullanabilirsiniz.

Note

Rapor, Tablo ve Model görünümündeki veri türleri kullanıcı arabirimini kullanarak modeldeki dönüştürülmüş tarih/saat değerini Tarih veya Saat olarak daha fazla biçimlendirebilirsiniz. Biçimlendirmenin verilerin modelde nasıl depolandığını değiştirmediğini ve hesaplamaların veya ilişkilerin yine de, biçimlendirmeden bağımsız olarak depolanan Tarih/Saat bilgileriyle değerlendirildiğini unutmayın.

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 duyarlıdır ve 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 Query'de çeşitli büyük harf kullanımları içeren metin verilerinin ekran görüntüsü

Power BI verileri yükledikten sonra, Veri sekmesindeki yinelenen adların büyük harf kullanımı, özgün girdiden biri olan büyük harf varyantlarından birine değişir.

Power BI'a yüklendikten sonra büyük harf kullanımı değiştirilmiş metin verilerini gösteren ekran görüntüsü.

Bu değişiklik, Power Query Düzenleyicisi büyük/küçük harfe duyarlı olduğu için verilere kaynak sistemde depolandığı haliyle doğru bir şekilde gösterilmesi sonucunda oluşur. 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 harf duyarlılığı olmadığından, adları aynı olarak değerlendirir.

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:

Veri yükleme işlemini gösteren ve metin değerlerini benzersiz değerlerden oluşan bir sözlükle eşleyen diyagram.

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. Motor ikinci ve üçüncü satırlar için de aynı işlemi yapar, çünkü bu adlar büyük/küçük harf duyarsız olduğunda diğerleriyle eşdeğer değildir.

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, ancak var olan ada başvurur. Kalan satırlar için de aynı işlem gerçekleşir.

Önemli

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, yalnızca büyük/küçük harfe göre farklılık gösteren iki değeri tekrarlı olarak kabul ediyor, oysa veri kaynağı 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.

Row Baştaki alan Sondaki boşluk Name 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.

Power Query Düzenleyicisi'nde baştaki ve sondaki çeşitli boşlukları içeren metin verilerinin ekran görüntüsü.

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

Power BI'a yüklendikten sonra aynı metin verilerinin ekran görüntüsü, öncekiyle aynı sayıda satır döndürür.

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

Yalnızca iki veri satırı döndüren aynı verileri temel alan tablo görselinin ekran görüntüsü.

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, motorun sondaki boşlukları otomatik olarak kaldırması veya kırpması, ancak baştaki boşlukları olduğu gibi bırakması nedeniyle oluşur. 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:

Yinelenen değerler hakkındaki bir hata iletisinin ekran görüntüsü.

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

Algılanmış yinelenen değerlerle ilgili 'bu ilişki için geçersiz kardinalite' hatasını gösteren ilişki diyaloğu ekran görüntüsü.

Bu hataları baştaki veya sondaki boşluklara kadar izleyebilir ve Power Query Düzenleyicisi'nde boşlukları kaldırmak için Text.Trim veya Dönüşümler altında >Trim işlevini kullanarak düzeltebilirsiniz.

Doğru/yanlış türü

Doğru/yanlış veri türü, Doğru veya Yanlış bir boole 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:

Boole olarak ayarlanmış sütunları gösteren ekran görüntüsü.

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

Power BI'a yüklenen verileri gösteren ekran görüntüsü.

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.

Verilerin beklendiği gibi göründüğünü gösteren görselin ekran görüntüsü.

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

Verileri yenilemeden sonra beklenmeyen bir biçimde gösteren görselin ekran görüntüsü.

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.

Sütunun veri türünü True/False olarak değiştirme işleminin ekran görüntüsü.

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 değiştirdiğinizde farklı görünen değerlerin ekran görüntüsü.

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

Doğru/Yanlış veri türünü kullanan true veya false değerlerini gösteren ekran görüntüsü yenilemeden sonra beklendiği gibi görünür.

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 biçim

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.

Note

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 belirli bağımsız değişkenler için tamsayılar, diğer bağımsız değişkenler 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.

Örneğin:

  • 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.

Note

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 (+)

INTEGER PARA BİRİMİ REAL Tarih/saat
INTEGER INTEGER PARA BİRİMİ REAL Tarih/saat
CURRENCY PARA BİRİMİ PARA BİRİMİ REAL Tarih/saat
REAL REAL REAL REAL 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.

INTEGER PARA BİRİMİ REAL Tarih/saat
INTEGER INTEGER PARA BİRİMİ REAL REAL
CURRENCY PARA BİRİMİ PARA BİRİMİ REAL REAL
REAL REAL REAL REAL REAL
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.

Note

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

Çarpma (*)

INTEGER PARA BİRİMİ REAL Tarih/saat
INTEGER INTEGER PARA BİRİMİ REAL INTEGER
CURRENCY PARA BİRİMİ REAL PARA BİRİMİ PARA BİRİMİ
REAL REAL PARA BİRİMİ REAL REAL

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 başlığı pay, sütun başlığı ise paydadır.

INTEGER PARA BİRİMİ REAL Tarih/saat
INTEGER REAL PARA BİRİMİ REAL REAL
CURRENCY PARA BİRİMİ REAL PARA BİRİMİ REAL
REAL REAL REAL REAL REAL
Tarih/saat REAL REAL REAL REAL

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
INTEGER PARA BİRİMİ REAL Tarih/saat
INTEGER INTEGER PARA BİRİMİ REAL REAL
CURRENCY PARA BİRİMİ PARA BİRİMİ REAL REAL
REAL REAL REAL REAL REAL
Tarih/saat REAL REAL REAL Tarih/Saat

Boşluklar, boş dizeler ve sıfır değerleri

DAX, yeni bir değer türü olan BLANK ile null, boş değer, boş hücre veya eksik bir değeri 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 BLANK 0 (sıfır)
BLANK + 5 5 5
BLANK * 5 BLANK 0 (sıfır)
5/BLANK Sonsuzluk Hata
0/BLANK NaN Hata
BLANK/BLANK BLANK Hata
YANLIŞ VEYA BOŞ YANLIŞ YANLIŞ
FALSE VE BLANK YANLIŞ YANLIŞ
DOĞRU VEYA BOŞLUK DOĞRU DOĞRU
DOĞRU VE BOŞ YANLIŞ DOĞRU
BOŞ YA DA BOŞ BLANK Hata
BOŞ VE BOŞ BLANK Hata

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