Vamos a ver 5 tipos de errores que podemos encontrar en Power BI y cómo corregirlos. Los cuatro primeros se refieren al uso de medidas en DAX y en el último tratamos la gestión de la carga de datos erróneos en Power Query.
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5 errores Power BI
- Número 1. Contar registros filtrados.
- Número 2. Una medida no es la fila de una tabla.
- Número 3. Usar columnas equivocadas en una visualización.
- Número 4. La no utilización de DIVIDE.
- Número 5. Error al cargar los datos en Power Query.
Número 1. Contar registros filtrados
Queremos contar el número de registros del canal de Afiliados. Hay una tabla de Ventas. Si vamos a ver el Canal, hay diferentes tipos, si lo filtramos por el campo Afiliados vemos que tenemos 425 filas.
Si queremos obtener esto con una medida y simplemente utilizamos la medida que vemos en pantalla, con la función FILTER, nos da un error. La expresión hace referencia a varias columnas. No se pueden convertir varias columnas a un valor escalar.
Para obtener una medida del número de transacciones de los campos afiliados necesitaremos procesar la función FILTER a su vez, con una función de conteo, COUNTROWS en este caso. Nos pide una tabla, la tabla va a ser el retorno de la función FILTER. Cuando cerramos paréntesis recuperamos correctamente el resultado.
Número 2. Una medida no es la fila de una tabla.
En este caso lo que vamos a ver es cómo podríamos a nivel de tabla trabajar para quedarnos con un 1 o un 0 en función de si el canal es Afiliado o no. Eso lo podemos hacer con una columna calculada con la función IF.
Este modo de trabajar intentándolo exportar a una medida no va a dar resultado. ¿Por qué? Si vemos la medida, hemos utilizado este tipo de lógica. Nos da un error porque no estamos iterando las filas de la tabla.
Necesitamos una función de iteración, en este caso la función SUMX, al abrir paréntesis, nos pide una tabla, se la pasamos, la tabla SalesA y como expresión va a ser el retorno de la función IF. Cerramos el paréntesis final de la función SUMX. Recuperamos el número de registros de manera correcta. Funciones que terminan en X son funciones que iteran por todos los registros de una tabla.
Número 3. Usar columnas equivocadas en una visualización.
Vamos a ver un ejemplo que habla sobre las columnas equivocadas usando un filtro. Si queremos obtener el número de días de cada año, a nivel de tabla podemos mover el Year y la medida DaysinYear, que está calculado en la tabla Calendario con la función COUNTROWS. Devuelve 365 días para el año 2011 y 366 días para el 2012. Hemos utilizado la medida DaysinYear y el campo Year de la tabla Calendario.
Resulta que, si hacemos lo mismo, pero el campo Year no lo utilizamos de la tabla Calendario, sino que utilizamos el Year de la tabla SalesA, nos devuelve 731 y 731. Esto no es correcto. Para que devuelva correctamente 365 días para 2011 y 366 para 2012, la clave es asegurarse que la columna de Year pertenece a la tabla Calendario y no a otra tabla.
A la derecha vemos que el resultado es incorrecto porque estamos utilizando el campo Year que pertenece a otra tabla y hay que tener en cuenta que en la vista del modelo la Tabla Calendario filtra a la Tabla SalesA en este sentido.
Número 4. La no utilización de DIVIDE.
Vemos en una tabla Total Ventas y Límite de Crédito. Si queremos crear una medida que sea el Alcance que divida el Total de Ventas y el Límite de Crédito podemos hacer clic derecho Nueva medida, Alcance 1.
Si dividimos Tot Ventas por el Total Límite Crédito, en algunos casos nos va a dar infinito, en cuanto movamos la medida de Alcance1 a nuestra visualización. Aquí lo vemos, porque tenemos divisiones entre 0.
Esto se puede salvar con una función IFERROR. Controlaría este caso en el que el valor sería todo esto y el valor si hay error se lo damos ahora con una coma, por ejemplo, diciéndole con un 0. Cerramos paréntesis y los infinitos pasan a ser ceros.
Esto estaría bien, pero hay una mejora y es que DIVIDE es mucho mejor, pues con IFERROR le estaríamos preguntando a todos los registros si la división devuelve error o no. En lugar de utilizar IFERROR usamos DIVIDE, función muy importante en Power BI. Nos pide que le pasemos un numerador que va a ser el Total Ventas. El denominador va a ser el Tot Límite Crédito y luego tenemos un control de un resultado alternativo en caso de error y aquí se lo damos con un 0, cerramos paréntesis y Enter.
Aunque el resultado es idéntico en lo que estamos viendo, realmente el modelo trabaja de una manera mucho más consistente y esto va a hacer que en un modelo de gran tamaño y cierto nivel de complejidad siempre sea mucho más saludable.
Número 5. Error al cargar los datos en Power Query
Vamos a ver una tabla de Productos y accedemos a Power Query desde Inicio – Transformar Datos. Abrimos la tabla en Power Query y en una columna de Estado contiene unos cuantos errores. Esto que indica aquí es la calidad de la columna, en la ficha Vista, calidad de columnas, con ese botón puedes ver el número de errores que tienes, en este caso el 40% (2 de 5 registros). ¿Qué podemos hacer cuando tenemos multitud de columnas y multitud de registros? ¿Dónde estarían los errores?
Desde este botón que estoy seleccionando y diciéndole Conservar Errores, esto nos deja las filas de las columnas que tienen algún tipo de error, en este caso estas 2 filas.
Si lo que queremos es no solamente conservarlos, sino eliminarlos (este paso lo vamos a eliminar), podemos situarnos en la columna que contiene errores, el Estado, clic derecho, y aplicamos la opción de Quitar errores, esto elimina las filas que contienen errores.
La tercera alternativa que tenemos (este paso lo eliminamos) es simplemente reemplazar los errores por algo, vamos a imaginar que queremos reemplazar los errores por el texto “Revisar Documento”. Seleccionamos la columna que contiene Errores, clic derecho, Reemplazar errores y en a caja que aparece escribimos el valor Revisar Documento.
Los errores los hemos evitado. Esto haría que al cargar el archivo en Power BI, ya no tengamos ningún error.
Pues esto son 5 posibles soluciones que hemos visto hoy en Grupo Dapen que se pueden establecer cuando tenemos errores en Power BI.
