Hàm FIRSTNONBLANK là một hàm hữu ích trong Power BI DAX, đặc biệt khi làm việc với dữ liệu thời gian. Bài viết này sẽ hướng dẫn chi tiết về cách sử dụng hàm FIRSTNONBLANK, giúp bạn dễ dàng áp dụng vào công việc phân tích dữ liệu.
Từ khóa: Power BI, DAX, FIRSTNONBLANK, hàm FIRSTNONBLANK, hàm DAX, phân tích dữ liệu, thời gian, dữ liệu thời gian.
FIRSTNONBLANK là gì?
Hàm FIRSTNONBLANK (First-Non-Blank) trong Power BI DAX cho phép bạn tìm và trả về giá trị đầu tiên không phải là giá trị trống (NULL) trong một cột dữ liệu, dựa trên một điều kiện cụ thể. Nói cách khác, hàm này sẽ tìm kiếm từ trên xuống dưới trong cột được chỉ định và trả về giá trị đầu tiên thỏa mãn biểu thức điều kiện. Các giá trị không thỏa mãn điều kiện sẽ được coi là giá trị trống.
Cấu trúc và cách sử dụng
Cấu trúc của hàm FIRSTNONBLANK như sau:
FIRSTNONBLANK(<column>, <expression>)Hàm này bao gồm hai tham số bắt buộc:
<column>: Cột dữ liệu cần tìm kiếm giá trị.<expression>: Biểu thức điều kiện. Hàm sẽ trả về giá trị đầu tiên trong cột<column>mà biểu thức này đánh giá là đúng (TRUE). Nếu biểu thức đánh giá là sai (FALSE) cho một dòng cụ thể, giá trị tương ứng trong cột<column>sẽ được coi là trống.
Giá trị trả về
Hàm FIRSTNONBLANK trả về giá trị đầu tiên tìm thấy trong cột <column> thỏa mãn biểu thức <expression>. Nếu không có giá trị nào thỏa mãn, hàm sẽ trả về BLANK.
Ví dụ minh họa
Giả sử chúng ta có bảng dữ liệu nhân viên như sau:
Dữ liệu nhân viên
Chúng ta muốn tìm tên nhân viên có ngày vào làm sớm nhất sau ngày 31/03/2018. Có thể sử dụng công thức DAX sau:
Tên nhân viên = FIRSTNONBLANK(Table1[Tên nhân viên], MIN(Table1[Ngày vào làm]) > DATE(2018, 3, 31))Trong đó:
Table1[Tên nhân viên]là cột chứa tên nhân viên.MIN(Table1[Ngày vào làm])tìm ngày vào làm sớm nhất.DATE(2018, 3, 31)tạo giá trị ngày 31/03/2018.- Biểu thức
MIN(Table1[Ngày vào làm]) > DATE(2018, 3, 31)kiểm tra xem ngày vào làm sớm nhất có sau ngày 31/03/2018 hay không.
Kết quả sau khi áp dụng công thức:
Kết quả
Kết luận
Hàm FIRSTNONBLANK trong Power BI DAX là một công cụ mạnh mẽ để xử lý dữ liệu, đặc biệt hữu ích khi làm việc với dữ liệu thời gian. Hiểu rõ cách sử dụng hàm này sẽ giúp bạn tối ưu hóa việc phân tích dữ liệu và tạo ra các báo cáo hiệu quả hơn. Bạn có thể tìm hiểu thêm về các hàm DAX khác để nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu của mình.
Discussion about this post